[자율주행] 자율주행의 현주소와 기술들

 

자율주행은 운전자 없이 자동으로 운행하는 기술로, 이는 교통사고 감소, 효율적인 교통체계 구축, 이동의 접근성 향상, 시간 절약 등의 이점을 현대 사회에 제공한다. 자율주행은 현재 2단계까지 도달했으며 3단계수준에 밀접하게 접근하고있는 회사들도 생겨나고 있는중이다.  이는 차량이 일부 또는 특정 상황에서의 운행을 담당할 수 있다는 것을 의미한다.

 

 

예를 들어, 일부 차량은 고속도로 운행 중에 차량 간 거리를 유지하거나 차선을 유지하는 등의 작업을 자동으로 수행할 수 있는 기능을 갖추고 있다.이는 차량이 자동으로 속도를 조절하거나 핸들을 조작하는 능력을 가지고 있다는 것을 의미한다. 그러나 이 기능들은 대부분 운전자가 주의를 기울이고 필요한 경우 개입할 수 있어야 하는 상황에 제한되어 있다.

 

그러나 4단계 또는 5단계의 자율주행 기술은 아직 대중화되지 않았다.

이 단계에서의 자율주행 차량은 운전자 개입 없이도 안전하게 운행이 가능해야 하지만, 이러한 기능은 아직 연구 및 개발 단계에 있거나 제한된 환경에서만 실험 중인 실정이다. 물론, 일부 회사들은 이미 고도의 자율주행 기술을 가진 차량을 테스트하고 있지만, 이러한 차량이 보편화되기까지는 아직 시간이 필요할 것으로 예상된다.

이 기술의 발전은 기술적인 진보 뿐만 아니라 법률, 보험, 사회적 여건 등 여러 복잡한 요인에 의해 결정되며, 이러한 이유로 인해 완전한 자율주행 기술의 보편화는 아직도 몇 년 또는 수십 년이 소요될 것으로 보인다는게 필자의 전망이다.

 

자율주행 기술에서 빠질수 없는게 알고리즘인데 자율주행 알고리즘은 센서 기술, 컴퓨터 비전, 인공지능 등을 결합하여 차량이 스스로 주변을 인식하고 움직일 수 있게한다. 이는 운전이 어려운 사람들에게 이동의 독립성을 제공하고, 운전 중 인간의 실수로 인한 사고를 줄이며, 운전에 소비되는 시간을 절약하는 등의 이점을 우리 사회에 가져다준다.

 

 

아래는 자율주행에 들어가는 알고리즘을 표로 정리해 보았다.

주행 경로 계획 (Path Planning)	주행 경로를 결정하기 위해 환경 정보와 목표를 고려하여 경로를 계획합니다.
장애물 감지 및 추적	센서를 사용하여 주변의 장애물을 감지하고, 이를 기반으로 주행 경로를 조정합니다.
차선 인식 (Lane Detection)	영상처리 기술을 사용하여 도로의 차선을 인식하고, 주행 경로를 유지합니다.
신호등 및 표지판 인식	컴퓨터 비전 기술을 사용하여 신호등과 도로 표지판을 인식하고, 적절히 대응합니다.
차량 간 통신	V2V (Vehicle-to-Vehicle) 및 V2I (Vehicle-to-Infrastructure) 통신을 통해 차량 간 정보를 공유합니다.
속도 및 거리 제어	주행 조건과 규칙을 고려하여 차량의 속도와 앞 차와의 거리를 제어합니다.
자세 제어	차량의 방향, 기울기, 가속도 등을 조절하여 안정적인 주행을 유지합니다.
실시간 위치 추정	GPS와 센서 데이터를 결합하여 차량의 정확한 위치를 추정합니다.
객체 추적	센서 및 비전 기술을 사용하여 다른 차량, 보행자 등 주변 객체를 식별하고 추적합니다.
긴급 상황 대응	예상치 못한 상황에 대비하여 적절한 대응을 취하고, 충돌을 피하기 위한 조치를 취합니다.

 

 

자율주행 센서도 알고리즘 못지않게 중요한 요소다. 자율주행 센서는 차량이 주변 환경을 인식하도록 돕는 기기로, 레이더, 리다, 카메라 등이 있다. 레이더는 물체와의 거리와 속도를 측정하며, 라이다는 레이저를 사용해 상세한 3D 맵(PointClouds)을 그린다. 카메라는(Visual Sensor) 차선, 표지판, 신호등 등의 시각적 정보를 인식한다. 이런 센서 정보를 분석하고 이해함으로써 자율주행 차량은 안전하게 운전하고, 장애물을 피하며, 적절한 속도와 방향으로 이동하는데 필요한 결정을 내리게 된다. 

 

아래는 자율주행 센서의 종류를 표로 정리해보았다.

카메라 (Camera)	도로 상의 객체를 인식하고, 차선 인식, 신호등 및 표지판 인식에 사용됩니다.
라이다 (Lidar)	주변 환경의 거리와 형상을 측정하여 3D 지도를 작성하고 장애물 감지에 사용됩니다.
레이더 (Radar)	주변 객체의 거리, 속도 및 방향을 감지하여 장애물 감지와 차량 간 거리 제어에 사용됩니다.
초음파 센서 (Ultrasonic Sensor)	차량 주변의 근거리 장애물을 감지하고 주차 보조 및 접근 제어에 사용됩니다.
GPS (Global Positioning System)	차량의 위치 정보를 제공하여 차량 위치 추정에 사용됩니다.
IMU (Inertial Measurement Unit)	차량의 가속도, 각속도, 자세 등을 측정하여 차량 제어와 위치 추정에 사용됩니다.
밝기 센서 (Light Sensor)	주변 조도를 측정하여 주행 조명 및 비젼 시스템에 사용됩니다.
엔코더 (Encoder)	차량의 바퀴 회전 수를 측정하여 주행 거리 및 속도 추정에 사용됩니다.
고도계 (Altimeter)	차량의 고도를 측정하여 주행 환경에 대한 정보를 제공합니다.
대기 센서 (Gas Sensor)	대기 중의 가스 농도를 측정하여 대기 질 모니터링에 사용됩니다.

 

 

그렇다면 자율주행기술을 적절하게 사용하고 있는 회사들도 있을까?

 

아래는 현재 자율주행 알고리즘을 사용하고 있는 몇 가지 주요 자동차 회사를 아래의 표로 정리해보았다. 

 

테슬라 (Tesla)	자체 개발한 "Tesla Autopilot" 시스템을 사용하며, 신경망 기반의 딥러닝 알고리즘을 활용합니다.
웨이모 (Waymo)	"Waymo Driver"라는 자체 개발한 자율주행 시스템을 사용하며, 머신러닝과 센서 기술을 적용합니다.
아우디 (Audi)	"Audi AI" 시스템을 사용하며, 주행 경로 계획, 차선 인식, 객체 감지 및 추적에 다양한 알고리즘을 사용합니다.
BMW	"BMW Personal CoPilot" 시스템을 사용하며, 센서 데이터와 딥러닝 알고리즘을 결합하여 자율주행을 구현합니다.
메르세데스-벤츠 (Mercedes-Benz)	"Mercedes-Benz Intelligent Drive" 시스템을 사용하며, 센서 기술과 실시간 데이터 처리를 통해 자율주행을 구현합니다.

 

자율주행 기술을 개발하는 주요 기업들은 각자의 방식으로 연구를 진행하고 있습니다. Tesla는 기계 학습 기반의 "Autopilot" 시스템 개발에 주력하고, Waymo는 LIDAR와 카메라를 활용한 레벨 4 자율주행 기술 개발에 초점을 두었다. Uber와 GM 자회사인 Cruise는 도심 환경에서의 완전 자율주행 택시 개발을 목표로 하고있다. 이들의 연구는 도로 안전성 향상과 교통 체증 해소에 기여하고 있다.