인공지능(AI)을 기반으로 하는 자율주행 자동차에 대한 관심이 뜨겁다. 그런데 자율주행차를 구현의 기본은 첨단운전자보조시스템ADAS : Advanced Driver Assistant System이다. ADAS는 자동차 및 특수 차량의 안전성과 효율성을 높여주는 기술로, 자율주행의 근간을 제공한다.
스트래티지애널리틱스에 따르면 ADAS의 글로벌 시장규모는 2023년경 438억 달러에 달하는데, 이 중에서 센서 매출액이 168억 달러에 이를 만큼 ADAS 시장에서 센서가 차지하는 비중은 절대적이다.
ADAS는 크게 인지, 판단, 제어 등 세 분야의 기술로 구성된다. 여기에서 센서와 관련된 것은 인지 영역이다. 인지영역은 센서를 사용해 장애물, 도로표식, 교통신호 등을 인식하는 기술을 말한다.
ADAS의 구현 형태
ADAS는 교통 환경에 따라 속도를 조절할 수 있는 기능인 적응형 크루즈 컨트롤ACC : Adaptive Cruise Control, ACC을 핵심기술로 하고 있다.
능동적인 안전시스템은 차량 스스로의 자동 반응 기술이다. 충돌 위험 시 운전자가 제동장치를 밟지 않아도 스스로 속도를 줄이거나 멈추는 자동긴급제동AEB : Autonomous Emergency Braking, 차선 이탈 시 주행 방향을 조절해 차선을 유지하는 ‘차선이탈자동복귀LKA : Lane Keep Assist 등이 있다.
반대로 사람의 개입을 요구하는 경고 기능은 수동적인 시스템이다. 차선 이탈 시 운전자에게 경고하는 차선이탈경고LDW : Lane Departure Warning, LDW, 앞 차량과 충돌이 임박한 것을 경고하는 전방충돌경고FCW : Forward Collision Warning, FCW 등이 수동적 시스템의 예시이다.
ADAS 센서의 구분
차량 주변을 분석하고 인지하는 등 운전 조건에 대한 데이터를 ECUElectronic Control Unit에 제공하는 센서는 ADAS 시장에서 비중이 높고 성장 속도도 빠른데, 그 이유는 주행 시 차선·교통표지판·신호등·보행자 등의 정보를 파악하려면 강력한 기능의 센서가 필요하기 때문이다.
◎ 카메라 : 카메라camera는 레이더·라이다를 통해 파악할 수 없는 정확한 형상정보를 확인할 수 있다. 그래서 ADAS 시스템에서 가장 기본이 된다. 교통 표지판의 인식, 사각 지대 탐지, 차선 이탈 등을 판단하기 위해서는 카메라를 통한 데이터의 정확한 분석은 필수이다.
스테레오 방식의 카메라를 이용하면 렌즈 간 시각차를 통해 물체를 3차원으로 인지하여 형상정보에 거리정보까지 얻을 수 있는데, 물론 이렇게 하면 가격이 상승하므로 단안 카메라를 통해 여러 기능을 동시에 수행할 수 있도록 하기도 한다.
카메라의 이미지 처리 기술을 기반으로 하는 모빌아이는 카메라 기반의 이미지 처리 알고리즘과 ADAS 기능을 작동시키는 제품을 출시하고 있는데, 최근 ‘EyeQ5’라는 이름의 차량용 프로세서를 발표하기도 했다.
◎ 레이더 : 레이더Radar : Radio Detection And Ranging는 허공에다 전자파를 쏜 다음, 어떤 물체에 부딪혀 돌아오는 반사파를 측정하여 탐지된 물체의 방향·거리·속도 등을 파악하는 시스템이다. 전파를 이용하기 때문에 기상환경이나 밤낮을 구별하지 않고 안정적으로 거리를 측정할 수 있다. 빛이 중요한 카메라와 달리 야간 활용도 가능하기에 카메라를 보완하는 역할을 한다.
레이더는 측정 거리와 측정 각도를 동시에 늘리는 게 어렵기 때문에 ADAS 기능에 따라 장거리용 레이더와 중/단거리용 레이더로 나누어 적용된다. 기술 측면에서 차량용 레이더는 데이터의 정확성을 높이기 위해 측정 거리와 측정 각도, 주파수 대역폭의 확대를 목표로 발전하고 있는 한편 경량화·소형화·저가화를 위한 노력도 이루어지고 있다.
◎ 라이다 : 라이다LiDAR : Light Detection And Ranging는 레이더와 기본 원리는 같지만 발사하고 수신하는 대상이 전파가 아니라 고출력의 펄스 레이저이다. 이 점이 레이더와 다른 점으로, 펄스 레이저 송수신을 통해 거리 정보를 획득한다.
라이다 센서에서 끊임없이 레이저 광선을 쏘아 되돌아오는 속도를 측정하는 라이다는 거리를 계산한다. 일반적으로 1초에 수백만 번의 광선을 쏘아 정밀성을 확보한다.
미국의 달 탐사 초기에 달의 지형을 알아내기 위해 사용되는 등 지리학적으로 활용됐던 라이다가 처음 자동차에 사용된 것은 2005년경이다. 미 국방부가 주최한 자율주행차 경진대회인 다르파DARPA에서 스탠리(스탠포드 대학과 폭스바겐이 공동으로 만든 자율주행차량)는 5개의 라이다를 차량 지붕에 설치하여 우승하는 영광을 안았는데, 이 무렵부터 현재 대표 라이다 회사인 벨로다인Velodyne이 라이다에 관심을 갖고 개발과 활용에 뛰어들었다.
라이다는 360도 회전하는 센서에서 받아들이는 정보로 진행 방향에 따라 앞에 도로가 어떤지, 신호등은 무엇인지 등을 예측하고, 실시간으로 변화하는 도로 상황을 확인하여 사람이 길을 건너가는지, 다른 차량들이 어떻게 움직이는 지를 알아내고 움직임을 예측하여 운행에 반영한다.
각 센서의 통합
ADAS 센서인 카메라·레이더·라이다는 각각의 장단점이 분명히 존재하기 때문에 최근에는 통합센서를 개발하는 추세로 바뀌고 있다. 자율주행은 안전과 직결되므로 오류가 없는 정보를 전달하기 위해 ADAS 센서에서 용장성Redundancy을 추구하는 경향이 있는데, 3가지 센서를 통합하여 안정성을 높이고자 하는 것이다. 그러나 이종의 센서 간 다른 데이터를 공급할 경우 어떤 것에 최우선 가치를 두는가 하는 문제는 남게 된다.
미국의 자율주행 개발 현황
미국 시장조사 업체인 Navigant Research에서 2018년 1월 발표된 관련 보고서에 따르면, 현재 자율주행 분야에서 가장 앞선 기업은 GM이다. 그 뒤를 웨이모, 포드(Ford), BMW-인텔-FCA, 앱티브가 따르고 있다.
테슬라의 자율주행 시스템
테슬라Tesla는 2016년 10월에 2세대 오토파일럿을 도입하면서 EyeQ3 칩으로 구동되던 모빌아이의 컴퓨터 비전 기술을 엔비디아Nvidia의 Drive PX2가 탑재된 자체 컴퓨터 비전 시스템인 ‘Tesla Vision’으로 대체했다.
테슬라 CEO인 엘론 머스크는 2018년 2월, “라이다는 너무 비싸고 부피가 크다”면서 카메라만으로 ‘완전한 자율성’을 달성하려는 전략을 짜고 있음을 알렸다.
웨이모의 자율주행 시스템
월스트리트저널은 2017년 11월, 구글의 모회사인 알파벳의 자율주행차 부문인 웨이모Waymo가 미국 애리조나 주 피닉스 지역 주민들을 대상으로 자율주행 택시 서비스를 시범적으로 운행한다고 보도했다.
비즈니스인사이더에 따르면 웨이모는 피아트 크라이슬러Fiat Chrysler와 협력하여 자체 설계된 자율주행 하드웨어 제품군과 통합된 하이브리드 미니밴을 2018년에 출시할 예정인데, 구성 요소들을 모두 내장형으로 처리했기 때문에 차량에서 가장 비싼 부품인 라이다의 가격을 90%까지 절감한 7500달러로 내릴 수 있다고 전했다.
월스트리트저널은 웨이모의 자율주행차가 ADAS 센서인 카메라·레이더·라이다를 모두 사용하여 지난 8년간 공공도로에서 350만 마일을 달리는 동안 충돌사고는 단 한 차례 발생하는 등 오류가 거의 없었다고 평가하기도 했다.
그 외 기업들
2018년 1월 제너럴 모터스GM : General Motors는 핸들과 페달이 없는 자율주행 차량을 2019년까지 양산할 계획이라고 발표했다. 이와 관련, 댄 암만 GM 사장은 크루즈 AV의 사진과 동영상을 공개하며 “2019년에 이 차가 도로를 주행할 수 있도록 미 교통 당국에 허가를 신청한 상태”라고 밝혔다.
자율주행 솔루션을 제공하는 글로벌 테크놀로지 회사인 앱티브Aptiv(구 Delphi)는 미국의 자동차 공유서비스 업체인 리프트Lyft와 협력하여 CES 2018이 열리는 5일 동안 400번 이상의 차량 공유서비스를 제공했다. 운전된 거리의 99%는 완전 자율주행 모드로 이루어졌고, 승객들은 5점 만점에 4.997의 평점을 주었다.
