[돌비] 자율주행자동차

사진: Unsplash의Bernd 📷 Dittrich

 

 

자율주행자동차는 인간의 개입 없이 스스로 운전 가능한 자동차로, 센서, 카메라, 레이더, GPS 등 다양한 기술을 활용하여 주변 환경을 인식하고, 자체적으로 운전을 제어할 수 있습니다.

자율주행자동차는 보행자, 자전거, 차량 등 주변의 다양한 요소들을 인식하여 안전하게 운전할 수 있으며, 운전자의 실수나 감정적 영향 등으로 인한 사고 가능성을 크게 줄일 수 있습니다.

현재 자율주행자동차 기술은 꾸준한 발전을 이어가고 있으며, 일부 국가에서는 이미 상용화된 경우도 있습니다. 다만, 아직 기술적인 한계와 법적, 윤리적인 문제들이 존재하기 때문에, 전 세계적으로 자율주행자동차의 상용화가 이루어지기까지는 시간이 필요합니다.

하지만 자율주행자동차가 보다 안전하고 효율적인 교통체계를 구축할 수 있다는 기대와 함께, 자율주행자동차 시대가 더욱 가까워질 것으로 예상됩니다.

 

 

자율주행자동차는 다양한 기술을 결합하여 동작합니다. 그 원리를 간단히 설명하면 다음과 같습니다.

1. 센서와 카메라

 

자율주행자동차에서는 다양한 센서와 카메라를 사용하여 차량 주변 환경을 감지하고 분석합니다. 이러한 센서와 카메라는 자율주행 기술의 핵심 요소 중 하나이며, 차량이 안전하게 주행하고 다른 차량과 보행자와 충돌하지 않도록 돕습니다.

주요한 센서와 카메라는 다음과 같습니다.

레이더(Radar): 차량의 주변을 측정하여 물체의 위치와 거리, 속도를 파악하는 기술입니다. 차량 전면, 후면, 측면 등에 장착되어 차량 주변 상황을 감지합니다.

라이다(LiDAR): 레이저 광선을 사용하여 차량 주변의 거리와 위치를 정밀하게 측정합니다. 3D 지도를 작성하고, 차량과 주변 환경의 거리를 정밀하게 파악하여 충돌을 예방합니다.

카메라(Camera): 차량 주변의 이미지를 촬영하여 컴퓨터가 분석할 수 있는 데이터로 변환합니다. 차선 인식, 신호등 인식, 보행자 인식 등 다양한 용도로 사용됩니다.

초음파 센서(Ultrasonic sensor): 차량 주변의 물체와의 거리를 측정합니다. 차량의 전, 후면, 측면 등에 설치되어 차량 주행 중 충돌을 방지합니다.

2. 지도 데이터와 GPS

 

자율주행자동차에서는 지도데이터와 GPS(Global Positioning System) 기술을 활용하여 차량의 위치와 주변 환경을 파악합니다.

지도데이터는 차량의 주행 경로와 도로 정보, 건물 및 랜드마크 정보 등을 포함하는 디지털 지도 데이터베이스입니다. 이러한 지도데이터는 차량이 주행할 수 있는 도로와 길목, 차선 정보, 교차로와 신호등, 차량 주변의 건물 및 랜드마크 정보 등을 포함합니다. 자율주행차는 이러한 지도데이터를 활용하여 차량의 위치, 차량이 주행해야 할 경로, 주행환경 등을 파악하여 안전하게 주행합니다.

GPS 기술은 위성 신호를 이용하여 차량의 위치를 정확하게 파악하는 기술입니다. GPS는 차량의 위치를 지구상의 위도, 경도, 고도 등의 좌표값으로 나타내며, 이를 통해 자율주행차는 주행 경로를 설정하고, 목적지까지의 경로 및 거리를 계산합니다.

자율주행차에서는 이러한 지도데이터와 GPS를 사용하여 주행 환경을 파악하고, 차량의 위치와 주행 경로를 정확하게 파악합니다. 이를 통해 자율주행차는 안전하게 주행하며, 사용자의 목적지까지 최적의 경로로 안전하게 이동할 수 있습니다.

 

3. 인공지능

자율주행자동차는 인공지능 기술을 기반으로 동작합니다. 인공지능은 기계가 사람처럼 학습하고 판단하는 기술을 말하며, 이를 자율주행자동차에 적용하면 차량이 스스로 주변 환경을 인식하고 판단하여 주행하는 것이 가능해집니다.

자율주행자동차에서 사용되는 인공지능 기술은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 

 

첫째는 컴퓨터 비전 기술입니다. 

컴퓨터 비전은 차량이 주변 환경을 인식하는 기술로, 레이더, 카메라, 라이다 등의 센서를 사용하여 도로, 차량, 보행자, 신호등 등의 객체를 인식하고 분류하는 기술입니다.

둘째는 딥 러닝 기술입니다. 

딥 러닝은 인공 신경망을 기반으로 한 기술로, 수많은 데이터를 학습하고 판단하는 기술입니다. 자율주행자동차에서는 레이더, 카메라, 라이다 등에서 수집한 데이터를 이용하여 딥 러닝 기술을 적용하여 학습합니다. 학습된 인공지능은 객체 인식, 주행환경 분석, 주행 제어 등에 활용됩니다.

인공지능 기술은 자율주행자동차의 발전과 함께 계속해서 발전해나가고 있습니다. 더 정확하고 안전한 주행을 위한 인공지능 기술의 발전은 자율주행자동차의 성능 향상과 보급화에 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다.

 

4. 제어 시스템

 

자율주행자동차 제어시스템은 차량이 주행을 자율적으로 수행하기 위한 기술입니다. 이 시스템은 센서와 카메라 등으로 수집된 정보를 바탕으로 차량의 주행 상황을 분석하고, 차량의 주행을 제어합니다. 주요 구성 요소로는 아래와 같은 것들이 있습니다.

센서: 레이더, 카메라, 라이다 등의 센서를 이용하여 차량 주변 환경을 측정하고 분석합니다.

제어 컴퓨터: 수집된 데이터를 분석하고, 차량 제어에 필요한 정보를 계산합니다.

액추에이터: 제어 컴퓨터가 계산한 정보를 차량의 스티어링, 브레이크, 가속 등과 같은 부분에 전달하여 차량을 움직입니다.

지도 데이터: 주행에 필요한 지도 데이터를 이용하여 자율주행 경로를 계획합니다.

인공지능: 딥러닝과 같은 인공지능 기술을 이용하여, 더 정확한 주행 분석과 판단을 수행합니다.

이러한 자율주행 제어 시스템은 차량의 주행환경과 상황에 따라서 유동적으로 대처할 수 있어야 합니다. 따라서, 차량의 주행 상황에 따라서 적합한 제어 알고리즘이 선택되어야 하며, 실시간으로 데이터를 처리하여 차량의 주행을 안정적으로 제어할 수 있어야 합니다. 또한, 이 시스템은 안전을 최우선으로 고려해야 하며, 차량 운전자나 다른 차량, 보행자 등의 안전에 대한 책임을 충분히 고려하여 설계되어야 합니다.

 

위와 같은 기술들이 결합하여 자율주행자동차는 주변 환경을 인식하고, 판단하여 운전을 제어하는 것이 가능해집니다. 이를 통해 운전자의 개입 없이도 차량이 스스로 운전할 수 있는 것입니다.

 

 

자율주행자동차의 기술적 발전에 따라, 자율주행 단계를 나누는 기준이 다양하게 제시되고 있지만, 대체로 다음과 같이 5단계로 구분되어 있습니다.

Level 0 (레벨 0): 운전자가 모든 운전 관련 기능을 수행합니다.

Level 1 (레벨 1): 일부 기능이 자동화됩니다. 예를 들어, 운전자 보조 시스템(ADAS)을 통해 차량이 속도와 방향을 제어하고, 차선을 유지하고, 충돌 방지 기능 등이 제공됩니다.

Level 2 (레벨 2): 차량이 일부 주행 기능을 수행하지만, 운전자의 감독이 필요합니다. 예를 들어, 차선 변경, 차간 거리 유지, 차로 이탈 방지 등이 가능합니다.

Level 3 (레벨 3): 차량이 일부 주행 기능을 자동화하며, 운전자의 감독이 필요하지만, 일부 상황에서는 운전자가 차량을 주행하지 않아도 됩니다. 예를 들어, 고속도로에서 차량이 주행을 수행하며, 필요시 운전자가 개입하여 조종할 수 있습니다.

Level 4 (레벨 4): 차량이 대부분 주행 기능을 자동화합니다. 일부 특수한 상황에서는 운전자의 개입이 필요하지만, 대부분의 상황에서는 운전자가 개입하지 않아도 됩니다. 예를 들어, 도시에서 자율주행 택시가 서비스되는 경우 등이 있습니다.

Level 5 (레벨 5): 모든 주행 기능이 자동화됩니다. 운전자의 개입이 필요하지 않으며, 운전자 없이 차량이 자율적으로 운행됩니다. 현재는 아직 Level 5 수준의 자율주행 기술이 상용화되지 않았으며, 연구와 개발이 진행 중입니다.

 

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자율주행자동차 기술은 현재 많은 자동차 제조업체와 IT 기업에서 연구 및 개발 중입니다. 

 

대표적인 자율주행자동차 관련 회사는 다음과 같습니다.

 

 

1. 현대자동차그룹(HYUNDAI)

 

현대자동차그룹은 현재 자율주행 기술을 보유한 '현대모비스'와 '기아자동차', 그리고 자율주행 전용 브랜드인 '모빌리티로봇서비스(Mobis)'를 통해 자율주행 분야에 집중하고 있습니다.

현대자동차그룹은 현재 레벨 2+ 자율주행 기술을 보유한 '스마트 어시스트(SmartSense)'를 적용하여 출시하고 있는 차량들이 있습니다. 이 기술은 차선 이탈 방지, 차간 거리 유지, 자동 긴급 제동 등을 수행하며, 기본적으로 카메라와 레이더 등의 센서를 이용합니다.

현대자동차그룹은 또한 레벨 3 자율주행 기술을 보유하고 있는데, 이를 적용한 '제네시스 GV70'이 출시되었습니다. 이 차량은 고속도로에서는 운전자의 개입 없이 자동으로 주행할 수 있습니다. 레벨 3 기술을 적용한 다른 모델도 출시할 예정입니다.

또한 현대자동차그룹은 미래에는 레벨 4 자율주행 기술을 보유한 차량을 출시할 예정입니다. 레벨 4 기술은 특정 환경에서는 운전자 개입 없이 완전 자율 주행이 가능한 기술입니다. 현대자동차그룹은 2025년까지 자율주행 차량을 포함한 전기차 23종을 출시할 계획입니다.

 

 

2. 테슬라(Tesla)

 

테슬라(Tesla)는 자율주행 분야에서 선도적인 기업으로 꼽힙니다. 테슬라의 자율주행 기술은 인공지능, 센서, 카메라, 레이더, 울트라소닉 센서 등을 활용하여 구현됩니다.

테슬라의 자율주행 기술은 크게 5단계로 나누어집니다. 1단계는 운전자의 개입이 필요한 수준이며, 5단계는 완전 자율주행 수준입니다.

테슬라는 현재 자사의 차량에 Autopilot이라는 이름의 자율주행 시스템을 탑재하고 있으며, 이는 2단계에서 3단계 수준의 자율주행 기능을 제공합니다. Autopilot은 차선 유지, 차량 간 거리 유지, 자동 차선 변경 등의 기능을 수행할 수 있습니다.

테슬라는 또한 Full Self-Driving(FSD)이라는 이름의 완전 자율주행 기술을 개발하고 있습니다. FSD는 차선 변경, 교차로 통행, 주차 등의 기능을 수행할 수 있으며, 2020년 기준으로 베타 테스트를 진행 중입니다. 하지만, FSD의 완전 자율주행 기능은 아직 시험 중이며, 정확성과 안전성 등의 문제가 여전히 존재합니다.

 

 

3. 구글(Google)

 

구글(Google)의 자율주행 자동차 프로젝트는 2009년부터 시작되었습니다. 초기에는 자동차에 카메라와 레이더 등의 센서를 장착하여 도로 상황을 인식하고 운전자의 조작에 따라 자동차가 반응하도록 만드는 것을 목표로 하였습니다. 그러나 이후에는 보다 높은 수준의 자율주행 기술을 개발하기 위해 라이다(LIDAR) 기술을 활용하기 시작하였습니다.

Waymo라는 자회사를 설립한 후에는, 라이다, 레이더, 카메라, GPS, 지도 데이터 등 다양한 센서와 기술을 결합하여 보다 높은 수준의 자율주행 기술을 개발하였습니다. Waymo는 5단계 자율주행 기술을 개발 중에 있으며, 4단계 자율주행 기술을 이미 상용화하였습니다.

구글의 자율주행 자동차는 인공지능 기술도 적극적으로 활용합니다. 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘을 이용하여 운전 중에 발생할 수 있는 다양한 상황을 학습하고, 자율주행 자동차가 적절한 조치를 취할 수 있도록 합니다.

구글은 Waymo를 통해 자율주행 택시 서비스를 제공하고 있으며, 미국 내에서는 캘리포니아, 플로리다, 애리조나 등에서 테스트를 진행하고 있습니다. 앞으로는 미국 외 지역에서도 자율주행 택시 서비스를 제공할 계획이 있습니다.

 

 

4. 애플(Apple)

 

애플은 "Project Titan"이라는 프로젝트명으로 자율주행 자동차 개발을 진행하고 있습니다. 현재는 자율주행 자동차의 완성 차량을 판매하는 것이 아니라, 자율주행 시스템을 타사 자동차에 탑재하는 것이 목표입니다.

애플은 자사의 인공지능 기술과 하드웨어 기술을 바탕으로 자율주행 시스템 개발에 착수했으며, 이를 위해 LiDAR(라이다), 카메라, 레이더 등 다양한 센서를 활용합니다. 또한, iOS 기반의 차량 운영체제를 개발 중이며, 이를 활용해 자율주행 시스템을 구현하고 있습니다.

현재 애플은 자율주행 자동차를 완성하고 출시할 계획은 없지만, 2024년부터 2025년 사이에 자율주행 시스템을 탑재한 자동차를 출시할 예정이라고 알려져 있습니다. 또한, 애플은 자율주행 자동차 개발을 위해 많은 인력과 자금을 투입하고 있으며, 시장 진입을 위한 전략을 구상하고 있습니다.

 

5. 아우디(Audi)

 

아우디(Audi)는 자율주행 기술에 큰 관심을 가지고 있으며, 자사에서는 "Audi AI"라는 자율주행 브랜드를 사용하여 자율주행에 관한 연구와 개발을 진행하고 있습니다.

아우디는 2014년에는 자사 차량으로 900km에 이르는 자율주행 테스트를 성공적으로 수행했습니다. 그 이후로도 자율주행 기술의 개발에 노력을 기울여 왔으며, 2017년에는 "Audi A8"을 출시하여 일부 자율주행 레벨 3 기능을 탑재했습니다. 이 기능은 일부 상황에서는 운전자의 개입 없이 자동차가 운전을 수행할 수 있습니다.

아우디는 또한 자동차 내부에서 드라이버의 주의 집중도를 감지하고, 이를 토대로 자율주행 수준을 조절하는 기술도 개발하고 있습니다. 이를 위해 아우디는 눈동자 추적 기술, 운전자의 체온 측정 등 다양한 센서를 활용하고 있습니다.

아우디는 또한 자율주행 기술을 적용한 전기차 "Audi e-tron"을 출시하며, 앞으로도 자사 차량에 자율주행 기술을 점차 적용해 나갈 예정입니다.

 

6. 볼보(Volvo)

 

볼보는 자율주행 기술을 "Pilot Assist"라는 이름으로 제공하고 있습니다. 이 기술은 차량 내부의 카메라와 레이더를 사용하여 차선 유지, 앞차 간 거리 조절, 자동차 정지 및 출발 등의 기능을 수행합니다.

Pilot Assist는 차선 유지 및 앞차간 거리 유지 기능을 갖춘 Level 2 자율주행 기술입니다. 이는 운전자가 항상 차량 운전을 감시하고 있어야 하며, 일부 주행 조건에서만 작동합니다. 예를 들어, 도시 구간에서는 60km/h 이하의 속도에서만 작동하며, 고속도로에서는 130km/h 이하의 속도에서만 작동합니다.

볼보는 또한 앞으로 출시될 자사의 전기차인 XC90 Recharge에서 더 발전된 자율주행 기술을 제공할 예정입니다. 이 차량은 자사의 SPA2 플랫폼을 기반으로 하며, 레이더, 카메라, 초음파 센서 등의 다양한 센서를 사용하여 차량 주변의 상황을 감지하고 분석합니다. 이러한 기술을 통해, XC90 Recharge는 Level 3 자율주행 기술을 탑재할 예정이며, 일부 주행 조건에서는 운전자가 차량 운전을 감시하지 않아도 됩니다.

또한, 볼보는 앞으로도 자율주행 기술 개발에 대한 연구를 계속 진행할 예정입니다. 이를 통해, 운전자의 안전과 편의성을 더욱 높일 수 있는 차세대 자동차 기술을 개발하고 제공할 계획입니다.

 

 

7. 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz)

 

메르세데스 벤츠(Mercedes-Benz)는 자율주행 자동차를 개발하는 많은 자동차 제조사 중 하나입니다. 2013년부터 자동차 자율주행 기술을 개발하고 있으며, 현재 자동차에서 주행 보조 시스템 및 자동차 자율주행 기술을 제공하고 있습니다.

메르세데스 벤츠는 자율주행 기술에 대한 연구와 개발을 위해 많은 투자를 진행해 왔습니다. 현재까지 출시된 메르세데스 벤츠의 자동차 중 대부분은 주행 보조 시스템을 갖추고 있습니다. 예를 들어, 새로운 S-Class와 E-Class 모두 자동 주차, 차선 유지 보조, 자동 비상 제동 시스템 등의 기능을 제공합니다.

메르세데스 벤츠는 또한 2021년에 EQS라는 완전 전기차를 출시했습니다. EQS는 메르세데스 벤츠의 최신 자율주행 기술과 함께 출시되었습니다. EQS는 자동 주차, 차선 유지 보조, 자동 비상 제동 시스템, 원격 주행 기능 등 다양한 주행 보조 시스템과 함께, Level 2 자율주행 기능을 갖추고 있습니다. 또한, EQS는 Level 3 자율주행을 지원할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어를 갖추고 있지만, 이 기능은 아직 법적으로 인증되지 않아 사용이 제한됩니다.

메르세데스 벤츠는 앞으로 자율주행 기술의 연구와 개발에 계속해서 투자할 예정이며, 자동차 산업에서 선두 주자로 남아있을 것으로 예상됩니다.

 

 

위와 같은 회사들 외에도, 현재 많은 자동차 제조업체와 IT 기업에서 자율주행자동차 기술에 투자하고 있으며, 앞으로 더 많은 기업이 자율주행자동차 기술을 적용하여 운전의 안전성과 편의성을 높이는 것이 예상됩니다.

 

자율주행차는 인간 운전자의 노력과 판단력에 의존하지 않아 사고 발생률을 감소시키고, 운전 중 발생할 수 있는 스트레스를 줄여줄 것으로 기대됩니다. 또한, 자율주행 기술은 미래에는 로봇 택시, 자율주행 배송 차량, 자율주행 군용 차량 등 다양한 분야에 적용될 것으로 예상되며, 이를 통해 생산성 향상과 환경 문제 개선 등 다양한 장점을 가져올 수 있습니다.

그러나 현재 자율주행 기술은 아직 완벽하지 않으며, 개발 및 보완이 필요합니다. 또한, 자율주행 기술을 적용하기 위해서는 인프라 구축과 법적인 문제들도 함께 고려되어야 합니다. 따라서 자율주행 차량의 상용화에는 시간이 걸릴 것으로 예상됩니다.

하지만, 기술의 발전과 함께 자율주행 차량이 보다 완벽한 상용화를 이루고, 인간 운전자와 함께 도로를 공유하는 새로운 모습을 볼 수 있을 것입니다.