자율 주행 기술 개요 확인해볼까요

자동차의 자율 주행 기술 단계는 국제 자동차 기술자 협회에서 보통 J3016에 의해서 크게 6단계로 구분하 슴니다. 현재 상용화되고 있는 기술은 Level 2정도까지로 보고 있습니다.

자율 주행 기술은 기본적으로 인식·판단·제어 이같이 3단계를 통해서 구현됩니다.

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자율주행기술에서는 아래 그림과 함께 차량에 수많은 센서가 장착되어 많은 정보를 수집해 주변 환경을 인식합니다.

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여기에 RADAR와 LiDAR라는 물건이 있습니다. RADAR(Radio Detection And Ranging)은 전파를 물체에 발사하고 수신할 때까지 시각을 통해 거리를 측정하는 기술입니다. LiDAR보다 파장이 길어 장거리에서도 거리측정이 가능하나 작은 물체를 식별할 수 없어 정밀한 기위지를 제공할 수 없습니다. LiDAR(Light Detection And Ranging)은 빛(광펄스)을 물체에 대고 수신할 때까지 시간을 측정하여 물체의 형상을 추측하는 기술입니다. LiDAR는 짧은 주파수로 작은 물체까지 감지할 수 있지만, 야간과 날씨가 흐릴 때는 성능이 떨어진다고 한다. 자율주행자동차에 대한 뉴스 본인 기사를 보면, 아래의 자동차와 함께 차 위에 빙글빙글 돌고 있는 장비를 보신 적이 있을 겁니다. 이 장치가 LiDAR입니다. 뱅글뱅글 돌고 있다 LiDAR은 360도를 모두 파악된 스캐닝 LiDAR라 하겠다.

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카메라는 RADAR와 LiDAR로 부족한 정보를 인식하는 역할을 한다. 차선을 인식하고 주변 사물의 모양이나 색을 인식하기 위한 용도로 사용됩니다. GPS는 차량의 위치를 파악하기 위한 센서로 지구 주위를 돌고 있는 인공위성에서 전파를 받아 차량의 위치를 파악한다.초음파 센서는 근접 거리의 사물을 측정하는 데 적합한 센서입니다. 주차할 때 차량 주변에 물체가 있는 사람이 있으면 '삐' 하는 경보음이 울리는데, 바로 초음파 센서가 인지하는 것입니다.​ 앞으로는 V2X기술을 계속 발전시키고 차량과 모든 사물을 연결하고 끊이지 않지 않은 정보를 교환할 수 있어야 한다. 자율주행차량이 도로인프라, 신호시스템, 보행자, 다른 차량과 정보를 교환해 자율주행차량 주변을 보다 확실하게 인식하고 환경을 파악해야 한다.

자율주행기술에서 가장 핵심은 주변 형세를 제대로 인식하고 판단하는 것이다. 인식한 대상의 종류와 의의를 제대로 파악해야 그에 맞춰 차량을 제어할 수 있기 때문이다. 전통적인 영상처리 방식은 사물의 특징을 구별할 수 있는 전형적인 색상, 크기, 형태 등을 분석하는 방식입니다.그러나 일반적인 특징을 정의하기 어려운 것이 많기 때문에 자동차 주행 중에 생성 가능한 주변 모든 형세를 데이터화할 수는 없습니다. 예를 들어, 자동차가 보행자를 인식할 때 어떻게 인식하고 판단하는 지 소개해 보겠습니다. 보행자는 1개의 형태가 아니라 다양한 형태로 보이는 일이 있습니다. 보행자가 우산을 쓰고 있을지도 모르고, 큰 짐을 가지고 있을지도 모르고, 유모차나 수레를 끌 수도 있고, 휠체어를 타고 있을지도 모릅니다. 보행자라는 형태가 수없이 많기 때문에 모든 경우에 대해 데이터화하는 것은 어렵습니다.

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요즘 대두되고 있는 머신러닝 또는 딥러닝 기반의 인공지능을 이용해 특정 사물을 파악하는 원리를 훈련하여 스스로 찾아내도록 한다. 단순히 사물을 인식하는 수준을 넘어 사람과 함께 사물의 의미를 이해하고 보행자의 다양한 형태와 움직임, 차량의 진행방향, 차도와 보도를 구별하는 등 한 차원 높은 판단수준을 가질 수 있습니다. 역시 인공지능이 운전자의 주행과정을 관찰하면서 운전하는 비결을 배울 수도 있습니다. 물론 자율주행차가 다른 차량의 주행 데이터에서 주행 과정을 배울 수도 있습니다. 이렇게 주행 데이터를 많이 학습할수록 자율주행 기능의 완성도는 높아집니다. 고로 머신 러닝 또는 딥러닝 기반의 인공지능 기술이 앞으로 자율주행 발전에 매우 중요한 역할을 할 것입니다.​

자율 주행 시스템이 인식하고 판단한 대로 자동차가 움직여 주면 되는 것입니다. 차속조절, 조향, 제동, 운전자 알림 등 자율주행시스템과 실시간 통신하며 명령받은 대로 동작한다. 자율 주행 기술은 인식과 판단 기술이 대부분이라고 해도 과언이 아닙니다.