여러분이 생각하는 미래 사회의 모습은 어떤가요?인간의 업무를 로봇이 대체하고 자동차도 스스로 움직이는 미래의 모습, 한 번쯤 생각해봤을 겁니다.
이미 스스로 움직이는 자동차인 자율주행차가 등장했습니다.
o 자율주행차(self-driving car) ?
▶ 운전자 또는 승객 조작 없이 자율주행이 가능한 자동차를 말한다▶현재 양산되고 있는 자율주행 차량은 레벨3 수준▶레벨4 수준으로 차량 자체의 인지성능 연구를 진행하고 있다.
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자율주행 차량은 스스로 인지(sense), 판단(think), 제어(act) 등 3단계를 수행하는 다양한 요소 기술이 활용되고 있습니다.
현재 양산되고 있는 자율주행차는 ‘레벨 3’ 수준입니다.
※ 레벨 3: 조건부 자율주행, 자동차가 안전기능제어, 탑승자 제어가 필요한 경우 신호▷출처: 네이버 지식백과
그리고 일부 구글카 등이 ‘레벨4’ 수준으로 차량 자체의 인지성능 연구를 진행하고 있습니다.
※ 레벨4: 고도 자율주행, 주변 환경에 관계없이 운전자 제어 불필요 ▷ 출처: 네이버 지식백과 국내에서도 ‘레벨4’ 자율주행차 개발을 위한 다부처 공동연구사업이 진행 중입니다.(※ 단, 국외와 달리 ‘자율주행차 자체의 시스템이 아닌 도로 및 교통 인프라와의 연계·협력을 통한 인지성능 향상)’
향후 통행장애 구간에서 자율주행차의 안전하고 효율적인 통행지원을 위해 교통객체의 인지수준에서 벗어나 객체 간 통행조정을 위한 고도화된 알고리즘 개발, 이를 실현하는 연계방법 등이 필요합니다.
o 자율주행차를 운행하기 위해서는?
가장 먼저 수행해야 할 것은 ‘스스로 인지(sense)’로 주변 차량과 보행자, 차선, 교통신호 등 교통시설과 장애물 등의 데이터를 수집해야 합니다.
▶ 카메라▶레이더▶라이더
등의 센서, GPS, 고정밀도 지도, 차량 통신 시스템 기술이 지속적으로 연구 발전해왔지만 일부 자율주행차 사고가 있는 만큼 인지 성능의 한계는 존재합니다.
특히 야간 및 기후환경이 좋지 않은 경우를 위해서도 도로와 교통 인프라의 인지기술 보완이 필요합니다.
※표)자동 레벨 구분 레벨 구분과 명칭 자동화 항목/운전 주시/시장 현황/제품 사례 등 수준 0(자기 자동 운전)-자동화 항목:경고등 없이-운전 주시:상시 필수-시장 현황:거의 완성 차 양산-제품 사례:차로 일탈 경고 수준 1(운전자 지원)-자동화 항목:핸들 또는 속도-운전 주시:상시 필수-자동화 구간:특정 구간-시장 현황:거의 완성 차 양산-제품 사례:차간 거리 제어, 차선 유지 제어 수준 2(부분 자동 운전)-자동 운전)-자동화 항목:스티어링과 속도 7~8개의 경우 특정 차량 현황:주행시의 상황:자동차 자동 운전 수준 3(조건부 자동 운전)-자동화 항목:스티어링과 속도-운전주시:시스템 요청 시-자동화 구간:특정 구간-시장 현황:1~2개 완성 차 양산-제품 사례:아우디 A8레벨 4(고도 자동 운전)-자동화 항목:소스스티어링과 속도 – 운전자 시 : 작동 구간 내 불필요 – 자동화 구간 : 특정 구간 – 시장 현황 : 3~4개 완성차 양산 – 제품 사례 : 구글카(양산무), 이지마일(시범사업용) 레벨5(완전자율주행) – 자동화 항목 : 스티어링과 속도 – 주시 구간 : 전 구간 : 자동화
자율주행 ‘레벨 4’ 차량은 도로에서 원활하게 주행할 수 있도록 인프라 측면에서의 가이던스, 지원 기술, 일반 차량과의 혼재 상황 등을 고려한 교통 운영 최적화 기술을 포함합니다.o 가이던스(guidance)를 위한 방안 – LDM, V2X 기반 도로 시스템 개발 – 차량과 운전자 제어권 전환 안전성 평가 기술을 통해 주행 가이던스 제공
※ LDM : 단계(Layer)별로 기본 지도, 정적 도로 및 시설 정보, 교통 신호등과 같은 동적 정보, 차량과 보행자와 같은 추가 동적 정보를 포함한다
※ V2X: 자율주행차 간 자율주행차와 인프라 간 통신을 이용한 정보제공 시스템으로 구성
o 자율주행차 차선 인식 기술은 어디까지?
자율주행차 자체 차선(노면표시) 인식 기술은 기존 LDWS에서 LKAS로의 변화를 통해 경고 시스템에서 차량 제어까지 확대했습니다.
※ LDWS(Lane Departure Warning System) – 차선 이탈을 경고하는 장치 – 차량이 차선을 벗어날 경우 운전자에게 음성 또는 진동 등으로 경고를 주는 장치
※ LKAS(Lanekeping Assist System) – 차선 이탈 자동 복귀 시스템 – 차량이 차선을 벗어날 경우 자동으로 핸들을 돌려 제자리로 복귀시키는 시스템
차선을 인식하는 기술도 안개나 기상 악화 등의 상황에서는 성능 저하로 인프라의 부가적인 지원이 필요합니다.
이를 통해 야간과 기상악천후 속에서도 차량 주행속도별 차선(노면표시) 인지성능 실증연구가 진행됐습니다.연구를 통해 차선 인식을 위한 다양한 기술이 적용돼 차선 인식률 향상을 확인했습니다.
o 자율주행 ‘레벨 4’ 지원, 도로 인프라 기술이 반드시 필요합니다!
국가 도로 인프라의 자동관리를 위해 도로 인프라에 대한 일관성 있는 형식과 체계를 구축해야 합니다.
IoT 기반 교통관리시설, 도로안전시설 개발과 성능평가 기준 수립이 필요하며 도로·교통시설 인식 성능 개선을 위한 융합기술, 인프라 센서 기반 도로상황 인지 고도화 기술은 앞으로도 계속 연구돼야 할 과제임은 확실합니다.