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운전자 없이도, 안전하고 똑똑하게 주행할 수 있는 자율주행 자동차의 시대.
과거 영화나 책에서만 보던 스마트 시티의 꿈은 이미 현실에서 실현이 되고 있죠.
이를 가능하게 한 건, 과연 무엇이었을까요?
라이다 기술은, 지리 및 천연자원의 탐사와
보안시스템의 정확도를 높이는데 쓰이고 있으며 게임을 통한 가상현실 체험.
또 공간을 스캔하고 측정해 3D 공간 모델을 만들어 내는 등 건축 설계에도 관여하고 있죠.
그리고 항공 우주 분야에도 적용되는 기술입니다.
라이다 기술은 이미 우리의 일상 아주 가까이 그리고, 더 깊숙이 스며들고 있는데요.
과거엔 기상 관측이나 지형을 정밀하게 그리기 위해
또 비행기 착륙을 유도하기 위해서 일부에만 적용되던 기술이
이제는 산업 전반에 다양하게 활용되고 있습니다.
라이다 기술을 기반으로 앞으로 사회는 더욱 긴밀하게 연결될 것으로 예상되는데요.
세상은 라이다를 중심으로 더 빠르게, 더 정밀하게 정보를 주고받고 있습니다.
4차 산업 혁명의 핵이라고 해도 결코 모자람이 없는
우리가 상상했던 그 미래를 가능하게 한 기술.
지금부터 라이다 기술에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
#자율주행 #4차산업혁명 #라이다기술 #메타버스 #가상현실
[원문 제목] 자율주행의 눈, 라이다 / YTN 사이언스
[YTN 사이언스 기사원문] https://science.ytn.co.kr/program/program_view.php?s_mcd=1213\u0026s_hcd=\u0026key=202109240954152422\u0026page=1
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자율주행차, 사람보다 안전한 운전 비밀은 ‘센서 3형제’에 있다
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[車블랙박스]카메라부터 초음파까지…안전한 자율주행 … – 뉴시스
자율주행차는 크게 카메라, 라이다, 레이더, 초음파 등 네 가지 센서를 통해 주변 환경을 인식한다. 인간의 눈, 코, 입, 귀가 각각의 역할이 있듯 이 센서 …
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Special Report – 자율주행차 센서 기술 동향
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자율주행 자동차에는 ‘센서’ 기술이 중요
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주제에 대한 기사 평가 자율 주행 자동차 센서
- Author: YTN 사이언스
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- Date Published: 2021. 9. 24.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=oy4UrfQ0vnY
자율주행차, 사람보다 안전한 운전 비밀은 ‘센서 3형제’에 있다
인간의 외부 자극은 오감(시각·청각·후각·미각·촉각)으로부터 수용된다. 이 자극은 전기 신호를 통해 중추신경계로 전달되고, 이를 통해 사고하고 행동한다. 자율주행차는 전통적인 차량과 달리 인간처럼 사고하고 스스로 운행해야 한다. 자율주행차의 운행 원리도 인간이나 동물의 사고 과정과 유사하다. 인간이 신경세포(뉴런)로부터 감각을 느끼듯, 자동차도 기본적으로 탑재된 센서들이 주변 환경 요소를 인식한다. 차량 내 인공지능(AI) 컴퓨터(PC)는 센서에서 수집한 정보로 차량을 제어한다. 이 제어기가 자동차의 각 부품에 명령을 내리면, 마치 인간이 두 발로 움직이듯 자동차도 스스로 움직인다.
이처럼 생각과 움직임의 근간은 감각기관을 통해 수집되는 정보다. 인간이 사고하고 행위하는 것도 두 눈으로 활자를 읽고, 귀로 음성을 듣기 때문이다. 때문에 정확한 정보 수집은 매우 중요하다. 수집된 정보가 부정확하면 이후 중추신경계의 판단과 이에 따른 움직임도 잘못될 가능성이 크기 때문이다. 자율주행차가 인간의 도움 없이 스스로 안전하게 운행하기 위해서 고도화된 감지 능력이 필요한 이유다.
자율주행차 핵심 센서…카메라·레이더·라이다
자율주행차의 주변 환경 인식은 크게 카메라와 레이더, 라이다 등을 포함한 3개의 센서에서 시작된다. 인간의 눈, 코, 입, 귀의 역할이 다른 것처럼 각 센서의 전문 분야도 다르다. 우선 카메라 센서는 사람과 사물, 차량 등으로 분류하면서 주변 물체 식별에 사용된다. 다만 어두운 공간이나 악천후 상황에선 확실한 사물 식별이 어렵다. 카메라를 차선 인식 용도로만 이용했던 과거와는 달라진 모습이다. 이스라엘 카메라 알고리즘 업체인 ‘모빌아이’ 정도만 앞차와의 거리나 도달 시간 등을 이용해 운전자보조장치(DAS)를 상용화했다. 최근 들어선 테슬라와 현대모비스 등이 연석이나 자갈, 잔디를 인식하는 카메라 기술 개발에 성공해 양산 중이다. 평면에만 국한됐던 인식 기능이 돌출된 구조물 파악까지 가능해진 셈이다.
원래 군사목적으로 개발됐던 레이더의 경우엔 전자기파를 발사하고 반사돼 돌아오는 신호를 기반으로 주변 사물과의 거리, 속도, 방향 등의 정보를 추출하는 센서다. 또 날씨, 시간과 관계없이 제 성능을 발휘한다. 레이더는 주파수에 따라 단거리부터 중거리, 장거리를 모두 감지할 수 있다는 점에서 현재도 긴급자동제동장치, 스마트 크루즈 컨트롤 등 다양한 첨단운전자보조시스템(ADAS) 기술에 적용되고 있다.
주파수는 긴 파장의 저주파일수록 상대적으로 동일한 출력의 전파를 쏘아도 도달 거리가 길어지는 반면 정확도는 떨어진다. 이런 특성으로 장거리 레이더 센서는 저주파인 77기가헤르츠(㎓) 대역을 사용한다. 보다 명확한 정보가 요구되는 단거리 레이더 센서의 대역폭은 79㎓ 대역을 이용한다. 장거리 레이더는 150~200m 이상까지 확인되지만 화각이 40도 안팎이다. 단거리 레이더의 경우엔 100m 이내 거리를 감지하지만 화각은 100도 이상이다.
라이다는 레이저(빛)를 물체와 주고받으며 3차원 지도를 만들어낸다. 주로 905나노미터(nm)의 짧은 파장을 이용해 레이더보다 공간 분해능력이 훨씬 정밀하다. 또 자체 광원으로 빛이 부족환 환경에서도 성능에 영향을 덜 받는다. 때문에 카메라, 레이더가 감지하지 못하는 환경에서도 활용할 수 있다. 최근에는 출력을 1,550nm까지 높여 훨씬 더 넓은 공간을 인식할 수 있는 기술도 개발됐다. 이는 사람 눈에 흡수되지 않고, 태양광의 간섭현상도 적어 안정성이 뛰어나다.
작동 방식이 사람의 눈과 유사한 라이다는 ‘자율주행차의 눈’으로 불린다. 사람은 왼쪽 눈과 오른쪽 눈 사이의 거리, 왼쪽 눈에서 보이는 물체와 오른쪽 눈에서 보이는 물체의 거리를 계산해서 실제 대상 물체와의 거리를 파악한다. 라이다는 초당 수십 번의 레이저를 주변 사물들과 주고받으면서, 정밀하게 거리 정보를 파악할 수 있다. 이는 자율주행 시스템의 신뢰를 높이는 데 중요한 역할을 한다. 다만 고가인 라이다의 경우, 빛을 이용하는 만큼 악천후 시 정확도가 떨어진다.
자율주행 안전성 대결…”카메라 vs 센서퓨전”
이처럼 자율주행차의 안전하고 정확한 운행엔 각 감각기관들의 특징이 적절하게 발휘돼야 한다. 레이더만으로는 물체의 정확한 식별이 불가하고, 카메라는 혼자서 원근감을 정확히 판별하기에는 아직 한계가 있기 때문에 각자의 부품들이 제 역할에 맞게 기능해야 한다. 이런 다양한 센싱 기술의 연구와 개발은 자동차 업계의 미래 경쟁력 확보에선 필요충분조건이다.
자동차 업계는 이런 기술력을 실제 주행에 완벽히 녹여내기 위해 소프트웨어(SW) 개발에도 주력한다. ‘센서 퓨전’은 각 센서에서 인식된 정보를 하나로 결합, 자율주행이 가능하도록 한 기술이다. 카메라, 레이더, 라이다 등 각 기술의 장·단점을 서로 보완하는 것이다. 최근에는 AI 기술까지 더해지면서 자동차 시스템이 사람 뇌처럼 각 센싱 정보를 융합해 차량 주행 알고리즘까지 설계한다.
일부 업체들은 가격적인 측면에서 센서 퓨전 기술 대신, 하나의 센서만 이용한 자율주행 기술을 개발하고 있다. 미국의 전기차 업체 테슬라가 대표적이다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 라이다의 가격이 비싸고, 소비전력이 크다는 이유로 카메라 센서만 이용한 자율주행차를 만들겠다고 선언했다. 8대의 카메라가 입체적으로 촬영하면 물체의 형태, 거리를 측정해 자율주행이 가능하다는 것. 오히려 레이더는 왜곡된 데이터가 많아 정밀도를 떨어뜨린다는 게 머스크 CEO의 판단이다.
하지만 여전히 대부분 자율주행차는 다양한 센서를 사용하고 있다. 자율주행 선두주자인 구글의 웨이모는 라이다를 중심으로 레이더, 카메라를 함께 사용한다. 볼보는 내년 출시할 차세대 전기차에 카메라, 레이더와 함께 라이다 센서 업체인 루미나 제품을 장착한다. 아우디는 2017년 최초로 A8에 센서업체 발레오의 라이다를 사용했다. 현대자동차도 내년 출시할 제네시스 G90에 2개의 라이다를 탑재할 예정이다.
류종은 기자 [email protected]
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[기고] 자율주행 기술: (3) 자율주행차를 가능하게 하는 센서 기술
마크 패트릭(Mark Patrick) 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics) 유럽·중동·아프리카(EMEA. Europe, Middle East, and Africa) 기술 마케팅 매니저
필자, 마크 패트릭(Mark Patrick)은 세계에서 가장 다양한 글로벌 반도체 및 전자부품들을 보유 및 유통기업인 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)의 유럽·중동·아프리카(EMEA. Europe, Middle East, and Africa) 기술 마케팅 매니저로 지역 내에서 기술 컨텐츠의 개발과 유통을 담당하고 있다. (연재는 총 5부로 진행된다. 편집자 주)
▷자율주행 기술: 자동차 업계 지형을 바꾸다
▷자동차의 자율주행 주요 단계 정의
▶자율주행차의 주요 기술 1부: 센서
▷자율주행차의 주요 기술 2부: V2V/V2I 통신
▷자율주행의 기본 윤리
자율주행차를 가능하게 하는 센서 기술
자율주행차가 사람들의 삶을 편리하게 하고 현재 도로 상에서 빈번히 발생되고 있는 사고를 줄이기 위해서는 차가 전방뿐만 아니라 주변을 360°로 감지하고 주변에서 어떤 일들이 일어나는지 알 수 있어야 한다.
그러기 위해서는 자동차로 다양한 방식의 센서 메커니즘을 통합해야 한다. 이 중의 어떤 것들은 오늘날 첨단운전자지원시스템(ADAS. Advanced Driver Assistance System)에 이미 사용되고 있으며, 또 어떤 것들은 자율주행차 용으로 새롭게 부상하고 있다.
센서들을 사용하지 않고는 자동차를 자율화하는 것이 가능하지 않을 것이다. 사람이 운전하는 차에서부터 완전한 자율주행차까지 이르는 자율화 6단계에 대해서는 이전 글에서 살펴보았다. 이번 글에서는 자율주행차를 가능하게 하는 센서 기술에 대해서 살펴본다.
센서 메커니즘
자율주행차가 주변을 감지할 수 있도록 하는 기술은 대표적으로 3가지를 들 수 있다. 라이다, 카메라, 레이더이다. 현재 이들 각각의 기술이 각기 다른 개발 단계에 있다.
자율주행차에 사용되는 센서 기술들 비교
이중에서 가장 단순한 기술은 레이더이다. 레이더는 적응식 주행 제어 같은 기능에 이미 사용되고 있다. 자율주행차를 위해서도 레이더가 중요한 역할을 할 수 있다. 특히 주차나 서행 같은 저속 상황을 들 수 있다. 고속도로에서 차선 변경 같이 고속으로 실행되는 기능에도 활용될 수 있다.
최근의 빛에 가까운 성질을 가지고 있으며, 파장이 1~10밀리미터, 주파수가 3만~30만 메가헤르츠(MHz)인 전자기파인 밀리미터파(mmWave) 자동차 레이더 시스템은 단파 전자기파를 사용해서 물체의 거리, 속도, 상대적 각도를 계산할 수 있다. 통상적으로 77기가헤르츠(GHz) 주파수 대역으로 동작하고 매우 작은 움직임까지 구분할 수 있다.
특히, 레이더의 장점은 여러 가지를 들 수 있다. 검증된 기술로서 환경 조건이 변화하는 것에 상관없이 신뢰하게 동작할 수 있다. 하드웨어가 컴팩트하고, 업계에서 확립된 기술로서 규모의 경제를 달성하고 있기 때문에 비교적 가격이 저렴하다.
하지만 근본적인 한계점 또한 존재한다. 이 중에서도 특히 중요한 것이 제공할 수 있는 데이터 양이다. 이러한 이유에서 자율주행차를 위해서는 어느 한 센서 방식에만 의존하는 것이 아니라 일련의 센서들을 결합하는 것이 필요하다.
라이다(Lidar)는 현재 거의 모든 자동차 회사들이 자사 개발 프로그램에 포함시키고 있는 기술로서, 자동차 레이더 시스템을 보완할 수 있다. 레이저 광원으로부터 광 펄스를 방출하면 이 빛이 물체에 부딪혀서 반사된다. 이 각각의 펄스가 출발점으로 되돌아오는 시간을 사용해서 물체까지의 거리를 계산할 수 있다.
이 과정을 초당 수백만 회 반복해서 주변 환경에 대한 실시간 3D 맵을 생성할 수 있다. 그럼으로써 다른 자동차, 도로 인프라, 자전거, 보행자 같은 것들을 식별하고 장애물을 피해서 운전할 수 있다. 다른 센서 방식들과 비교해서 라이다의 가장 큰 장점은 ‘조감도(bird’s eye)’ 뷰를 생성할 수 있으므로 좀더 포괄적인 조망을 제공할 수 있다는 것이다.
포드(Ford)는 이미 이 기술에 집중적으로 투자하고 있다. 이 회사는 현재 진행되고 있는 자율주행차 개발 및 테스트에 벨로다인(Velodyne)의 HDL-64E 라이다 시스템을 사용하고 있으며, 이 시스템을 채택한 첫 모델을 2021년 중으로 출시할 예정이다.
HDL-64E 라이다(사진:밸로다인)
HDL-64E는 64채널 시스템으로서 360° 수평 시야각(FoV)과 26.9° 수직 FoV에 최대 120미터에 이르는 거리를 특징으로 한다. 지원되는 채널 수는 자동차 속도와 관련해서 중요하다. 벨로다인에 따르면, 32채널 시스템을 채택한 차량은 최대 57kph로 자율 주행을 할 수 있는데, 채널 수를 두 배로 늘림으로써 훨씬 더 높은 속도를 지원할 수 있다고 한다.
라이다 보급을 가로막는 가장 큰 걸림돌은 비싼 가격이다. (이 때문에 일론 머스크 같은 업계의 유명 인사가 라이다는 필요 없다고 하는 것이다.) 현재 라이다 시스템은 가격대가 수천 유로에 달하고 있다. 라이다 시스템은 규모가 늘어난다고 해도 여전히 매우 비쌀 것으로 전망된다.
걸림돌은 가격만이 아니다. 라이다는 자동차 주변에 대한 맵을 생성하는 것은 정확하게 할 수 있으나, 도로 표지판 인식 같은 여타 용도로 필요로 하는 세밀성은 제공하지 못한다. 이와 같은 이미지 인식 및 분류 작업을 위해서는 자율주행차로 고선명 카메라 시스템을 사용해야 한다.
이미지:TI
자동차로 전방, 측면, 후방으로 카메라들을 설치하고 화면을 이어 붙여서 주변에 대한 360° 실시간 뷰를 제공할 수 있다. 그럼으로써 사각지대를 최소화하고, 속도 제한이 변경되는 것을 알려주고, 차선을 유지할 수 있다. 필요로 하는 카메라 대수는 시스템의 FoV(최대 120° 가능)와 어안 카메라(초광각 렌즈를 사용해서 파노라마 뷰 제공)를 구현하고자 하는지 등에 따라서 달라질 것이다.
카메라 역시 여느 센서 기술과 마찬가지로 장점과 단점을 모두 따져 보아야 한다. 카메라 시스템은 주변을 세밀하게 구분할 수 있으나, 깊이와 거리가 문제가 될 수 있다. 감지된 물체의 정확한 위치를 이해하기 위해서는 물체까지의 거리를 알아야 한다. 또한 카메라는 시정이 좋지 않은 상황에서 물체를 구분하기가 어려울 수 있다(악천후나 야간 같은 때).
시스템 개발자들이 인지하기 시작한 또 다른 문제는, 센서 시스템이 다른 자율주행차로 영향을 미칠 수 있다는 점이다. 최근에 라이다가 디지털 카메라 시스템 작동을 방해하지 않는지에 관해서 논의가 이루어지고 있다. 만약 그렇다면 자율주행차들이 마주보며 접근할 때 (생명을 위협할 수도 있는) 심각한 문제가 될 수 있다.
미래의 자율주행차로 센서들을 어떻게 결합할지에 대해서 현재 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 한 가지 확실한 것은, 다양한 방식들(레이더, 이미지 센싱, 라이다 등)을 조합함으로써 각각의 장단점을 보완할 수 있다는 것이다. 다양한 센서들을 결합해서 자율주행차에 필요로 하는 다양한 기능을 구현하면서 또한 자율주행차를 위험하지 않게 만들기 위해서 필요로 하는 중복성을 달성할 수 있다.
다음은 ‘자율주행차의 주요 기술 2부: V2V/V2I 통신’ 시리즈가 이어집니다.
[車블랙박스]카메라부터 초음파까지…안전한 자율주행, 4개 센서에 달렸다
[서울=뉴시스] 현대모비스가 독자 개발한 센서를 시험하고 있는 모습 (사진=현대모비스 제공) *재판매 및 DB 금지 [서울=뉴시스] 최희정 기자 = 자율주행차는 전통적인 차량과 다르다. 인간처럼 사고하고 스스로 운행해야 한다.자율주행차 운행 원리도 인간과 동물들의 사고 과정과 크게 다르지 않다. 인간이 감각 뉴런(신경세포)을 통해 감각을 느끼듯 자동차도 카메라, 레이더, 라이다, 초음파 등 센서들이 주변 환경 요소를 인식한다. 각 상황에 맞춰 프로그래밍 되어있는 제어기는 인간의 중추신경계와 같은 역할을 한다. 이 제어기가 자동차 각 부품에 명령을 내려 마치 인간이 두 발로 움직이듯 자동차는 스스로 움직인다.
생각과 움직임에 밑바탕이 되는 것은 눈·코·입 등 감각기관을 통해 수집되는 정보다. 수집된 주변 정보가 부정확하면 이후 중추신경계의 판단과 그로 인한 움직임이 잘못될 가능성이 크다. 자율주행차가 인간의 도움없이 스스로 안전하게 운행하기 위해서 고도화된 센싱 능력이 필요한 이유다.
자율주행차, 카메라·라이다·레이더·초음파 등 센서로 주변 인식 자율주행차는 크게 카메라, 라이다, 레이더, 초음파 등 네 가지 센서를 통해 주변 환경을 인식한다. 인간의 눈, 코, 입, 귀가 각각의 역할이 있듯 이 센서들도 전문 분야가 있다.
카메라 센서는 주변 물체를 식별한다. 다른 센서들과 비교해 카메라 센서는 주변 물체가 사람인지, 차량인지, 사물인지 파악하는데 이용될 수 있다. 그러나 카메라 센서는 어두운 공간이나 악천후 상황일 때는 촬영이 어려워 물체식별에 어려움이 있다. 이를 위해 라이다 같은 기술이 필요하다. 하지만 카메라 센서 해상도도 시간이 지날수록 높아지며, 기상상황이 안 좋아도 정확한 물체 식별이 가능해지고 있다.
국내 종합부품사인 현대모비스는 과거 차선을 인식하는 데만 사용되던 카메라 센서를 가드레일, 연석, 자갈, 잔디를 인식하는 기술 개발에 성공해 양산 중이다. 기존에는 평면만 인식이 가능했으나 평면이 아닌 상승된 구조물까지도 식별이 가능해졌다. 또 기존 화각을 약 50도에서 100도까지 넓혀 전후방 카메라만으로도 측면 차량을 인식할 수 있다.
라이다 센서와 레이더 센서는 모두 파동을 외부 물체에 보내고, 각 물체에 의해 산란된 신호를 수신한다. 레이더는 전자기파를 물체에 보내 거리·속도를 측정한다. 라이다와 비교해 가격은 저렴하지만 물체의 정확한 형태를 인식하는 것은 어렵다.
라이다는 레이저를 물체와 주고받으며 3차원 지도를 만들어낸다. 라이다는 특히 대부분 사용하는 905㎚의 짧은 파장을 이용해 레이더보다 공간 분해능력이 훨씬 정밀하다. 레이더는 차량 내부에 장착돼 카메라와 함께 사용되지만, 라이다는 차량 외부에 장착돼 360도로 초당 수십 바퀴를 돌며 주변과 레이저를 주고받는다. 레이더보다는 정확성이 높지만 가격이 비싸고, 소비전력이 높다는 점이 큰 단점으로 꼽힌다.
차량용 레이더는 보통 77~79㎓ 대역의 주파수를 이용한다. 식별할 수 있는 거리에 따라 단거리·중거리·장거리 레이더로 구분한다. 100m 이하의 거리 물체를 중장거리 레이더는 200~300m 물체까지 식별 가능하다. 단거리 레이더는 장거리 레이더보다는 멀리 식별할 수는 없지만, 더 넓은 화각으로 물체를 명확히 탐지할 수 있다.
자동차는 필요성에 따라 각 종류의 레이더를 사용한다. 예를 들어 장거리 레이더는 일반적으로 전방 센서에 적용되며, 앞 차와의 간격을 유지해주는 어댑티브 크루즈 컨트롤 기능을 돕는다. 단거리 레이더는 근접 충돌 경고를 하는 것에 많이 쓰인다.
[서울=뉴시스] 최희정 기자 = 자율주행차는 전통적인 차량과 다르다. 인간처럼 사고하고 스스로 운행해야 한다.자율주행차 운행 원리도 인간과 동물들의 사고 과정과 크게 다르지 않다. 인간이 감각 뉴런(신경세포)을 통해 감각을 느끼듯 자동차도 카메라, 레이더, 라이다, 초음파 등 센서들이 주변 환경 요소를 인식한다. 각 상황에 맞춰 프로그래밍 되어있는 제어기는 인간의 중추신경계와 같은 역할을 한다. 이 제어기가 자동차 각 부품에 명령을 내려 마치 인간이 두 발로 움직이듯 자동차는 스스로 움직인다.생각과 움직임에 밑바탕이 되는 것은 눈·코·입 등 감각기관을 통해 수집되는 정보다. 수집된 주변 정보가 부정확하면 이후 중추신경계의 판단과 그로 인한 움직임이 잘못될 가능성이 크다. 자율주행차가 인간의 도움없이 스스로 안전하게 운행하기 위해서 고도화된 센싱 능력이 필요한 이유다.자율주행차는 크게 카메라, 라이다, 레이더, 초음파 등 네 가지 센서를 통해 주변 환경을 인식한다. 인간의 눈, 코, 입, 귀가 각각의 역할이 있듯 이 센서들도 전문 분야가 있다.카메라 센서는 주변 물체를 식별한다. 다른 센서들과 비교해 카메라 센서는 주변 물체가 사람인지, 차량인지, 사물인지 파악하는데 이용될 수 있다. 그러나 카메라 센서는 어두운 공간이나 악천후 상황일 때는 촬영이 어려워 물체식별에 어려움이 있다. 이를 위해 라이다 같은 기술이 필요하다. 하지만 카메라 센서 해상도도 시간이 지날수록 높아지며, 기상상황이 안 좋아도 정확한 물체 식별이 가능해지고 있다.국내 종합부품사인 현대모비스는 과거 차선을 인식하는 데만 사용되던 카메라 센서를 가드레일, 연석, 자갈, 잔디를 인식하는 기술 개발에 성공해 양산 중이다. 기존에는 평면만 인식이 가능했으나 평면이 아닌 상승된 구조물까지도 식별이 가능해졌다. 또 기존 화각을 약 50도에서 100도까지 넓혀 전후방 카메라만으로도 측면 차량을 인식할 수 있다.라이다 센서와 레이더 센서는 모두 파동을 외부 물체에 보내고, 각 물체에 의해 산란된 신호를 수신한다. 레이더는 전자기파를 물체에 보내 거리·속도를 측정한다. 라이다와 비교해 가격은 저렴하지만 물체의 정확한 형태를 인식하는 것은 어렵다.라이다는 레이저를 물체와 주고받으며 3차원 지도를 만들어낸다. 라이다는 특히 대부분 사용하는 905㎚의 짧은 파장을 이용해 레이더보다 공간 분해능력이 훨씬 정밀하다. 레이더는 차량 내부에 장착돼 카메라와 함께 사용되지만, 라이다는 차량 외부에 장착돼 360도로 초당 수십 바퀴를 돌며 주변과 레이저를 주고받는다. 레이더보다는 정확성이 높지만 가격이 비싸고, 소비전력이 높다는 점이 큰 단점으로 꼽힌다.차량용 레이더는 보통 77~79㎓ 대역의 주파수를 이용한다. 식별할 수 있는 거리에 따라 단거리·중거리·장거리 레이더로 구분한다. 100m 이하의 거리 물체를 중장거리 레이더는 200~300m 물체까지 식별 가능하다. 단거리 레이더는 장거리 레이더보다는 멀리 식별할 수는 없지만, 더 넓은 화각으로 물체를 명확히 탐지할 수 있다.자동차는 필요성에 따라 각 종류의 레이더를 사용한다. 예를 들어 장거리 레이더는 일반적으로 전방 센서에 적용되며, 앞 차와의 간격을 유지해주는 어댑티브 크루즈 컨트롤 기능을 돕는다. 단거리 레이더는 근접 충돌 경고를 하는 것에 많이 쓰인다. [서울=뉴시스]테슬라 모델Y레이더와 라이다가 주로 원거리 물체 인식에 사용됐다면, 초음파 센서는 가까운 물체를 인식하는데 사용된다. 주로 자율 주차를 할 때 필요하다. 초음파는 음파를 이용하는데, 비가 와도 사용이 가능하며 심지어 물 속에서도 사용 가능하다. 다른 센서들과 비교해 가격도 저렴하다. 그러나 고속에서는 측정이 어렵고, 감지 거리가 짧다는 단점이 있다. 이러한 이유로 주로 주차 시 외부 장애물을 식별하는데 사용된다.
안전하고 정확한 운행하려면 4개 센서가 어우러져야 자율주행차가 안전하고 정확한 운행을 하기 위해서는 각 감각기관들의 특징이 적절히 어우러져야 한다. 레이더만으로는 물체의 정확한 식별이 불가하고, 카메라는 혼자서 원근감을 정확히 판별하기에는 아직 한계가 있기 때문이다. 자동차 산업에서 이 같은 다양한 센싱 기술을 종합적으로 연구하고 개발하는 것은 미래 경쟁력 확보에 필수적인 요소다.
현대모비스는 글로벌 라이다 1위 업체인 벨로다인에 투자를 밝힌 바 있다. 2012년 설립된 루미나는 토요타, 다임러, 볼보 등과 적극적인 파트너십을 유지하고 있다. 이 밖에도 발레오, 이노비즈, 쿼너지 등 다양한 글로벌 라이다 회사들이 자동차 업계뿐만 아니라 IT업계와도 협업 중이다.
자율주행은 복잡한 시스템을 구성하는 각 유닛을 유기적으로 제어할 수 있는 통합 솔루션이 반드시 필요하다. 이에 따라 현대모비스는 현대차와 공동으로 센서뿐 아니라 다양한 자율주행차 핵심 기술을 개발하고 있다. 최근에는 카메라와 레이더 등 자율주행 센서를 활용해 차량 충돌이 예상되면 좌석벨트와 에어백을 자동 조절해주는 안전 신기술을 개발했다.
차량용 레이더가 77㎓ 주파수 대역을 사용하는 이유는 안테나 사이즈와 관련이 있다. 77㎓ 전파의 파장 길이는 3.9㎜로 매우 짧다. 안테나 길이는 파장 길이와 비례해 레이더 모듈을 작게 만들 때 유리하다. 또한 77㎓는 파장이 1㎜~1㎝로 짧은 밀리티터파인데 파장이 짧기 때문에 해상도가 높다. 전파는 파장이 짧고 진동수가 많은 전파일수록 감쇄효과가 커져 전파가 멀리가지 못한다. 때문에 77㎓의 전파는 휴대전화 같은 장거리 통신보다는 200~300m의 차량용 레이더 용도로 사용되고 있다.레이더와 라이다가 주로 원거리 물체 인식에 사용됐다면, 초음파 센서는 가까운 물체를 인식하는데 사용된다. 주로 자율 주차를 할 때 필요하다. 초음파는 음파를 이용하는데, 비가 와도 사용이 가능하며 심지어 물 속에서도 사용 가능하다. 다른 센서들과 비교해 가격도 저렴하다. 그러나 고속에서는 측정이 어렵고, 감지 거리가 짧다는 단점이 있다. 이러한 이유로 주로 주차 시 외부 장애물을 식별하는데 사용된다.자율주행차가 안전하고 정확한 운행을 하기 위해서는 각 감각기관들의 특징이 적절히 어우러져야 한다. 레이더만으로는 물체의 정확한 식별이 불가하고, 카메라는 혼자서 원근감을 정확히 판별하기에는 아직 한계가 있기 때문이다. 자동차 산업에서 이 같은 다양한 센싱 기술을 종합적으로 연구하고 개발하는 것은 미래 경쟁력 확보에 필수적인 요소다.현대모비스는 글로벌 라이다 1위 업체인 벨로다인에 투자를 밝힌 바 있다. 2012년 설립된 루미나는 토요타, 다임러, 볼보 등과 적극적인 파트너십을 유지하고 있다. 이 밖에도 발레오, 이노비즈, 쿼너지 등 다양한 글로벌 라이다 회사들이 자동차 업계뿐만 아니라 IT업계와도 협업 중이다.자율주행은 복잡한 시스템을 구성하는 각 유닛을 유기적으로 제어할 수 있는 통합 솔루션이 반드시 필요하다. 이에 따라 현대모비스는 현대차와 공동으로 센서뿐 아니라 다양한 자율주행차 핵심 기술을 개발하고 있다. 최근에는 카메라와 레이더 등 자율주행 센서를 활용해 차량 충돌이 예상되면 좌석벨트와 에어백을 자동 조절해주는 안전 신기술을 개발했다.
[서울=뉴시스] 현대모비스 초단거리 레이더 센서 (사진=현대모비스 제공) *재판매 및 DB 금지현대모비스 관계자는 “카메라와 내비게이션 정보를 연동해 과속방지턱 등에서 차체 높이를 조절하는 신기술을 선보인 것도 이러한 일환”이라고 설명했다.
구글 자율주행 기술 자회사인 웨이모를 비롯해 볼보와 아우디 등 자동차 업계 대부분이 카메라, 레이더, 라이다 등 다양한 센서들로부터 수집되는 정보들을 통합 처리하는 ‘센서 퓨전’을 채택하고 있지만, 일부 업체들은 비용 등을 고려해 하나의 센서만 이용한 자율주행기술을 개발 중이다.
미국의 테슬라가 대표적이다. 일론 머스크 테슬라 CEO(최고경영자)는 라이다의 가격이 비싸고, 소비전력이 크다는 이유로 라이다 없이 카메라 센서만 이용한 자율주행차를 만들겠다고 선언한 바 있다.
테슬라 뿐만 아니라 독일 다임러도 라이다를 사용하지 않고 카메라와 밀리미터파 레이더만으로 자율주행 기술을 확보하는 연구를 진행 중이다. 국내에서는 자율주행 스타트업 포티투닷(42dot)이 라이다 없이 카메라와 레이더의 센서 퓨전 기술만으로 자율주행 기술 개발을 이어가고 있다.
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
자율주행 자동차에는 ‘센서’ 기술이 중요
카메라, 레이다, 라이다, 초음파 등이 핵심 역할
지난 3월27일부터 4월7일까지 열린 ‘2019 서울모터쇼’에 마련된 전자부품연구원의 부스. 여기에는 자율주행을 기반으로 운행되는 셔틀버스에 어떤 센서들이 필요한지 설명하는 영상이 있었다. 이 영상의 내용은 자율주행 자동차에서 센서가 얼마나 중요한지를 강조하는 것이었다.
자율주행 자동차는 사람이 아닌 자동차가 운전에 필요한 의사결정을 내려야 하기 때문에 자동차 주변에 존재하는 각종 정보를 수집하는 것이 중요하다. 이 정보를 바탕으로 자동차는 자체적인 판단을 내려 스스로 운행을 하게 된다.
자율주행 자동차에서 센서는 주변의 정보를 수집하는 역할을 하게 된다. 센서는 인간의 시각·청각 등을 대체하는 기술로, 차량 내부에 장착되는 각종 카메라, 레이다, 라이다, 초음파 등이 차량에 장착되는 센서의 종류들이다.
차량 내부에 장착되는 센서들은 광학 기반의 센서와 비광학 기반의 센서로 구분된다. 광학 기반의 센서는 지형지물과 거리를 인식하는데 주로 사용되며, 그 종류로는 카메라와 레이저 스캐너(라이다, LiDAR) 등이 있다. 그리고 비광학 기반의 센서는 거리측정에 많이 사용되는데, 레이더(Radar)와 초음파가 이에 해당된다.
업계에 따르면 현재의 고급 자동차에는 2개~5개 정도의 카메라가 장착되고 있다. 그러나 자율주행 자동차에는 10개 이상의 카메라가 필요할 것이라는 게 일반적인 견해이다.
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자율주행 상용화, 센서 문제 해결 必
자율주행 상용화…테슬라·웨이모 ‘아직’
트램선로 도로 인식 등 장애현상 빈번
▲ 테슬라 FSD (출처: 테슬라 홈페이지)
▲ 테슬라 FSD (출처: 테슬라 홈페이지)
▲ 웨이모 자율주행 (출처: 웨이모 홈페이지) ▲ 웨이모 자율주행 (출처: 웨이모 홈페이지)
▲ 테슬라 모델 Y 차량이 중앙선을 넘어 마주오는 차와 부딪힐 뻔 했다 (출처: 트위터 영상 캡쳐) ▲ 테슬라 모델 Y 차량이 중앙선을 넘어 마주오는 차와 부딪힐 뻔 했다 (출처: 트위터 영상 캡쳐)
▲ 웨이모 차량이 라바콘을 앞에 두고 정지했다 (출처: CNN 영상 캡쳐) ▲ 웨이모 차량이 라바콘을 앞에 두고 정지했다 (출처: CNN 영상 캡쳐)
자율주행차 상용화 기대감은 커지고 있는 반면에 아직 어떤 이미지 센서 조합이 주행과 안전에 있어 최적인지 확실한 답을 찾지는 못한 모양새로 자율주행 상용화를 위해서는 최적의 센서 조합을 찾는 것인 중요한 것으로 분석되고 있다.최근 자율주행 업계에 따르면 완성차 기업들은 안전을 만족시킬 수 있는 다양한 자율주행 인지 센서 전략을 내세우고 있는 것으로 나타났다.전문가들은 자율주행차 센싱에 있어 가장 중요한 점으로 ‘안전’을 꼽고 있는데, 엠씨넥스 정영현 실장은 카메라 모듈과 이미지 센서의 기술개발·시장 동향을 공유하는 자리에서 “센싱 시스템은 ‘편의’보다 ‘안전’을 위한 것”이라며 안전을 강조하기도 했다.기존의 자율주행 전문 업체들의 동향을 살펴보면 테슬라는 레이더와 카메라를 활용한 Pseudo LiDAR(유사 라이다) 전략을 채택했다.유사 라이다는 라이다는 아니지만 동등한 수준의 정확도를 갖는 센서라는 의미다. 운전자가 눈으로 보면서 운전을 하는 것처럼, 자동차도 카메라로 상황을 인식하고 스스로 운전을 할 수 있도록 하는 기술이다.이는 SLAM 기법을 활용해 HD Map 부재 시에도 자율주행이 가능하고 라이다 대비 저렴한 카메라로 소비자의 부담을 줄일 수 있다. 다만, 교통이 혼잡할 때와 야간주행 시 인식능력이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 전문가들은 아직 라이다를 대체할 만큼의 성능을 가지지는 못했다는 의견을 내비치기도 한다.테슬라는 라이다와 레이더를 제거하고 자율주행 시현을 하기도 했다. 라이다의 높은 가격과 전력소모를 없애고, 팬텀 브레이킹(Phantom Braking)과 원가 절감 등을 이유로 레이더를 제거했다. 이 시현은 완벽한 자율주행 능력을 보여주지는 못했으나 카메라 센서의 중요성을 대폭 상승시켰다는 데에 의의가 있다.일각에서는 ‘안전’을 이유로 코너와 장거리 측정용 레이더는 계속 필요하다는 주장이 제기되고 있다.NXP는 카메라와 라이다처럼 외부환경(날씨, 계절)에 영향을 받지 않는 레이더는 자율주행에서 운전자의 안전을 위해 필수적이라는 의견을 내비쳤다.볼보, 웨이모, 현대자동차 등은 라이다와 HD Map을 함께 활용해 HD Map에 저장된 정보에 라이다가 매칭하여 위치를 파악하는 전략을 사용한다. 정밀지도를 통해 자율주행차의 정확한 위치파악이 가능한 장점을 가지고 있다. 반면에 HD Map 부재 시 자율주행이 불가능하고 라이다의 비싼 가격이 발목을 잡는다.이런 자율주행 업계의 노력에도 불구하고 계속 일어나는 사고와 에러로 인해 아직 자율주행을 위한 최적의 센서 조합을 찾는데는 시간이 좀 더 필요할 것으로 업계는 보고 있다.트위터 등 SNS를 살펴보면 테슬라 자율주행차의 사고와 인식 장애 현상이 빈번하게 일어나는 것을 볼 수 있다. 한밤 중에 반대편 차선에서 오는 대형 트럭과 부딪힐 뻔한 영상, 유럽에서 트램의 선로를 차선으로 인식해 잘못된 길로 들어서는 영상 등 생명과 직결되는 위험이 존재한다.웨이모의 차량도 마찬가지다. CNN은 주행 중 도로에 있는 라바콘을 앞에 두고 정지한 후 사람이 치우기 전까지 움직이지 않았던 영상을 올렸다. 당시 탑승객은 “제 시간에 도착하고 싶으면 웨이모를 타지 말라”며 강도 높게 비판하기도 했다. 지난해 4월 웨이모 CEO였던 존 크래프칙도 상용화 부담을 떨치지 못하고 자진사퇴하는 등 상용화에는 아직 시간이 걸릴 것으로 보인다.한편 자율주행차의 대표적인 이미지 센서 세 가지로는 △카메라 △레이더 △라이다가 있다.카메라는 가시광을 통해 대상 물체에 대한 형태인식 정보를 제공함으로써 차선, 표지판 신호 등의 정보를 판독한다. 먼 거리를 볼 수 있고, 다른 센서에 비해 가격이 저렴하다는 장점이 있다. 다만, 기상악화, 안개, 불순물 등 외부 장애물이 있을 때 인식이 어렵다는 단점도 가지고 있다.레이더는 전자파를 발사해 돌아오는 전파의 소요시간과 주파수를 측정하고, 주변 사물과의 거리 및 속도를 탐지한다. 유효 감지 거리가 라이다보다 약 두 배 이상 긴 200m를 자랑한다. 반면 라이다보다 주변 차량들의 주행속도를 감지하는데 성능이 낮다.라이다는 고출력 펄스 레이저를 사용해 거리 정보를 얻는다. 실시간으로 주변 환경에 대한 3D 데이터를 수집한다. 펄스 레이저가 눈, 비 등에 반사될 수 있어 기후 조건에 취약하다는 점과 높은 가격은 흠이다.
인간보다 ‘1000배’ 안전하다고?…’자율주행차’ 센서에 숨겨진 비밀
▲인텔·모빌아이 CES 2021 프레스 콘퍼런스 영상 (사진=CES 2021 홈페이지 캡처)
▲콘티넨탈 CES 2021 프레스 콘퍼런스 영상 (사진=CES 2021 홈페이지 캡처)
11일 미국에서 온라인으로 개막된 세계 최대 가전·IT 박람회 ‘CES 2021’에서는 한층 진보된 자율주행 기술들이 선보였다.인텔 자회사이자 자율주행기술 전문업체 모빌아이는 운전자없이 완전자율주행이 가능한 ‘로보택시’ 서비스를 내년에 선보이겠다고 밝혔다. 또 모빌아이는 카메라 센서를 이용해 인간보다 1000배 이상 안전하게 운전하는 자율주행 자동차를 미국 등 주요 4개국에서 올초에 시범주행하겠다고 했다.자동차 부품업체 콘티넬탈은 이날 최초의 4차원(4D) 영상레이더 ‘ARS 540’을 공개했다. 기존 시스템은 범위, 속도, 방위각에 대한 정보만 취합했지만 ‘ARS 540’은 범위, 속도, 방위각은 물론이고 사물의 고도와 위치까지 계산해 최대 300m 반경의 주변환경에 대한 지도정보까지 생성할 수 있다.이처럼 자율주행자동차는 우리의 일상으로 성큼 다가왔다. 모빌아이는 자율주행차가 사람보다 1000배 안전하다고 장담하는데 과연 그럴까. 자율주행자동차는 어떤 원리로 자동차가 스스로 운전할 수 있는 것인지 그 궁금증을 하나씩 풀어봤다.우선 자동차가 스스로 운전하려면 3가지 요소가 필요하다. △주변상황 정보를 수집하는 센서 △센서를 통해 수집된 정보를 처리해서 차량을 움직이는 소프트웨어 △자율주행차의 정보수집에 도움을 주는 도로 인프라가 바로 그것이다.자율주행 차량에는 반드시 ‘초음파, 레이더, 라이다 그리고 카메라’ 등 4가지 센서가 탑재돼 있어야 한다. 이 센서들은 자율주행차의 눈 역할을 한다. 이 센서들은 자동차 주변의 다양한 정보를 수집해 내부 컴퓨터로 전송한다.
□ 초음파(Ultrasonic)
가장 먼저 기본이 되는 센서라고 할 수 있는 초음파센서가 있다. 초음파센서의 원리는 간단하다. 산 정상에 올라가 큰소리로 소리를 질러본 경험이 있을 것이다. 이때 내질렀던 소리는 잠시 후 되돌아온다.
같은 원리로 초음파센서는 전기신호를 통해 초음파를 내보낸다. 발사된 초음파는 물체까지 갔다가 튕겨나와 다시 센서로 돌아오게 된다. 이때 걸린 시간을 거리로 계산한다. 주차 중 물체와 가까워지면 ‘삐비빅’ 경고음이 나는 것도 초음파센서를 이용한 것이다.
□ 레이더(Radio Detection And Ranging)
레이더센서는 앞에 나온 초음파와 비슷하지만 초음파가 아닌 라디오웨이브 파장을 이용한다. 그래서 더 멀리가고 더 정확하다. 이 파장의 크기는 건물 크기 정도이며, 포인트까지의 거리를 측정하는데 굉장이 유용하다.
또한 물체와의 거리를 측정하고 돌아온 전파의 위치를 반복적으로 측정해 고정된 물체인지 움직이는 물체인지 파악한다. 움직인다면 그 물체의 이동속도까지 파악할 수 있다. 하지만 레이더는 정지해 있는 물체를 인식하지 못한다.
□ 라이다(LIght Detection And Ranging)
레이더가 파장을 이용한다면, 라이다센서는 빛을 이용해 범위를 탐색한다. 직진성이 강한 고출력 레이저를 발사해 주변 범위를 3D로 구현해낼 수 있다. 강력한 직진성 덕에 레이더센서와 비교했을 때 오차가 적고 더 정확한 이미지를 얻을 수 있다. 하지만 빛을 이용하다보니 악천후에서는 레이더보다 기능이 조금 떨어진다.
□ 카메라(Camera)
앞서 나온 센서들은 물체의 위치와 이동방향, 이동속도 등을 측정할 수 있지만 도로주행에서 꼭 필요한 신호등은 인식할 수 없다. 그래서 필요한 것이 카메라센서다. 카메라센서를 통해 촬영된 이미지를 분석해 주변의 물체가 무엇인지, 신호는 어떤 색인지 등을 파악할 수 있다.
▲(이미지=모션엘리먼츠)
◆ 머리 역할을 하는 ‘딥러닝 소프트웨어’
다음으로는 수집된 정보를 처리해서 인지·판단·제어를 담당하는 ‘딥러닝 소프트웨어(SW)’가 있다. 센서가 자동차의 눈이라면, 딥러닝 소프트웨어는 자동차의 머리라고 보면 된다. 아무리 주변환경을 완벽하게 수집하더라도 이를 처리해줄 소프트웨어가 없으면 자동차는 앞으로 나갈 수 없다.
소프트웨어는 주행 중 발생하는 수많은 상황과 변화하는 환경을 센서를 통해 전달받고 이에 적절하게 반응하기 위해 끊임없이 학습한다. 또한 섬세하고 정확한 위치정보를 파악하기 위해 차량 바퀴의 회전속도, 핸들의 각도, 차량의 속도 등을 수집해 자동차의 위치를 좀 더 정확하게 인지할 수 있다.
하지만 한국전자통신연구원(ETRI)은 소프트웨어 이외에 다른 기술들도 함께 개발되어야 한다고 강조했다. 한국전자통신연구원 자율주행지능연구실 민경욱 실장은 “만약 레벨5의 딥러닝 소프트웨어가 개발되더라도 일반 PC를 차량 뒤에 달고 갈 수 없으므로 소프트웨어를 탑재할 수 있는 초소형 컴퓨터를 만드는 기술과 이를 안정적으로 서비스할 수 있는 차량개발이 뒷받침돼야 한다”고 말했다.
▲국토교통부가 제작한 실제 사용되는 ‘정밀도로지도’
◆ 내비게이션 역할을 하는 ‘도로 인프라’
마지막으로 자율주행차를 위한 ‘도로 인프라’가 필요하다.
2016년 미국에서 자율주행차 사망사고가 발생했다. 미국 고속도로안전국(NHTSA)은 사고원인에 대해 “사고 당시 밝게 빛나는 하늘로 인해 차량의 자동주행센서가 트럭의 흰색 면을 미처 구분하지 못해 브레이크가 작동되지 않았던 것으로 보인다”고 밝혔다.
이처럼 아무리 성능이 좋은 센서도 모든 정보를 정확하게 수집하기 힘들다. 폭설로 인해 보이지 않는 차선이 있을 수도 있고, 무성하게 자란 나무에 가린 신호등이 있을 수 있다. 또 기계적인 오작동이 생길 수도 있다.
이런 상황을 대비하는 데 필요한 것이 바로 ‘도로 인프라’다. 그중 정밀도로지도가 있다. 국토교통부는 “정밀도로지도는 자동차의 눈(센서)을 보완하는 데 꼭 필요한 중요한 인프라”라고 말했다. 이어 “현재 고속국도에 대해서는 제작이 완료됐고 2022년까지 전국 일반도로 약 1만4000km의 정밀도로 구축을 완료할 계획”이라고 밝혔다.
정밀도로지도는 자율주행차를 위한 새로운 내비게이션 지도라고 할 수 있다. 지금 현재 이용하는 내비게이션은 차량의 진행방향만 알려주지만 정밀도로지도는 도로의 차선 개수, 거리, 신호등 위치 등 도로 전반에 대한 정보들이 정밀하게 담겨있다.
다음으로는 양방향 지능형 교통정보 공유시스템(C-ITS)이 있다. C-ITS는 일방적으로 정보를 제공하는 지능형 교통체계(ITS)와 다르게 양방향으로 교통정보를 실시간 교환한다. C-ITS의 주요 서비스는 △위치기반 차량 데이터를 수집 △도로 위험구간 정보를 제공 △보행자를 감지해 차량에 제공 △도로 노면·기상정보 수집 등이 있다.
이를 통해 차량과 끊임없이 상호통신하며 교통정보를 교환 및 공유하므로 자율주행차는 사고에 대해 더욱 신속하고 능동적인 대응이 가능하다.
국제자동차공학회(SAE)에서는 자율주행차는 제공하는 기술수준에 따라 ‘레벨0~레벨5’까지 총 6단계로 분류하고 있다.
◇자율주행차의 기술 5단계 레벨0
(비자동화) 운전자가 전적으로 차량 제어를 수행 레벨1
(운전자 보조) 운전자가 동적 주행에 대한 모든 기능을 수행하고, 특정 주행 모드에서 조향
또는 감, 가속 지원시스템 중 하나만 실행 레벨2
(부분 자동화) 특정 주행 모드에서 조향 및 감, 가속 모두 실행되지만 운전자가 적절하게 자동차를
제어해야 하며, 그에 따른 책임도 운전자가 부담 레벨3
(조건부 자동화) 특정 주행모드에서 시스템이 차량 제어를 전부 수행하며 운전자는
시스템 개입 요청 시 적절한 제어 필요 레벨4
(고도 자동화) 특정 주행모드에서 시스템이 차량제어를 전부 수행하며 운전자 개입 불필요 레벨 5
(완전 자동화) 주행 상황에서 시스템이 차량의 모든 제어를 수행
현재 대부분의 글로벌 자동차업체들의 자율주행 기술력은 레벨3 수준이지만, 완전자동화된 자율주행차가 도로에 등장할 날이 머지 않았다. 미국 비영리단체 에너지시스템스네트워크(ESN)와 자동차 경주서킷 인디애나폴리스 모터 스피드웨이는 11일(현지시간) ‘CES 2021’에서 자율주행 레이싱대회 ‘인디 자율주행 챌린지'(IAC)를 오는 10월 23일 개최한다고 발표했다.
이 대회는 경주차량이 가장 빨리 결승선을 넘도록 하는 소프트웨어를 개발하도록 독려하기 위해 열리는 것이다. 초고속으로 달리는 차량이 예기치 못한 장애물을 만나는 극한의 시나리오에서 이를 얼마나 잘 모면하느냐가 대회의 관건이 될 전망이다. 주최 측은 이번 행사가 완전 자율주행 기술이 탑재된 자동차와 ‘첨단운전자 지원시스템'(ADAS)의 상업화에 속도를 내도록 하기 위한 것이라고 밝혔다.
우리나라도 레벨3 소프트웨어 기술을 보유하고 있다. 한국전자통신연구원은 “자율주행을 위한 인지·판단·제어를 담당하는 소프트웨어 기술은 레벨3 수준”이라며 “사용시기는 정확하진 않지만 올해 제주와 상암 등에서 진행될 것”이라고 했다.
한편 정부는 지난해 7월 세계 최초로 레벨3 안전기준을 제정, 자율주행차 출시와 판매가 가능하도록 했다.
김현호 기자 khh@
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