인간보다 '1000배' 안전하다고?...'자율주행차' 센서에 숨겨진 비밀

김현호 기자 / 기사승인 : 2021-01-28 18:25:22
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기술수준 따라 6단계로 나눠...센서와 딥러닝 SW, 도로인프라가 필수
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. 

▲인텔·모빌아이 CES 2021 프레스 콘퍼런스 영상 (사진=CES 2021 홈페이지 캡처)

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.

▲콘티넨탈 CES 2021 프레스 콘퍼런스 영상 (사진=CES 2021 홈페이지 캡처)

◆ 눈 역할을 하는 '센서' 

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@

▲영상제작=조인준 PD

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