여러분이 생각하는 미래사회의 모습은 어떨까요?인간의 업무를 로봇이 대체하고 자동차 역시 스스로 움직이는 미래의 모습, 한 번쯤은 생각해봤을 겁니다.
이미 스스로 움직이는 자동차인 자율주행차가 등장했습니다.
o 자율주행차(self-driving car)?
▶ 운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차를 말한다 ▶현재 양산되고 있는 자율주행 차량은 레벨 3 수준 ▶레벨 4 수준으로 차량 자체의 인지 성능 연구를 진행하고 있다.
자율주행차는 스스로 인지(sense), 판단(think), 제어(act)의 3단계를 수행하는 다양한 요소기술이 활용되고 있습니다.
현재 양산되고 있는 자율주행차는 ‘레벨3’ 수준입니다.
※ 레벨 3 : 조건부 자율주행, 자동차가 안전기능제어, 탑승자 제어가 필요한 경우 신호▷출처 : 네이버 지식백과
그리고 일부 구글카 등이 ‘레벨4’ 수준으로 차량 자체의 인지 성능 연구를 진행하고 있습니다.
※ 레벨 4 : 고도 자율주행, 주변 환경에 관계없이 운전자 제어 불필요 ▷ 출처 : 네이버 지식백과 국내에서도 ‘레벨 4’ 자율주행차 개발을 위한 다부처 공동연구사업이 진행 중입니다.(※ 단, 국외와는 달리 ‘자동협력주행’이라는 자율주행차 자체의 시스템이 아니라 도로 및 교통 인프라와의 연계·협력을 통한 인지성능 향상이다.)
앞으로 통행장애 구간에서 자율주행차의 안전하고 효율적인 통행지원을 위해 교통객체의 인지수준에서 벗어나 객체 간 통행조정을 위한 고도화된 알고리즘 개발, 이를 실현할 수 있는 연계방법 등이 이뤄져야 합니다.
o 자율주행차를 운행하려면?
가장 먼저 수행해야 할 것은 ‘스스로 인지(sense)’로 주변 차량과 보행자, 차선, 교통신호 등 교통시설물과 장애물 등의 데이터를 수집해야 합니다.
▶ 카메라▶레이더▶라이더
등의 센서, GPS, 고정밀도 지도, 차량 통신 시스템 기술이 지속적으로 연구·발전해 왔지만 일부 자율주행 차량의 사고가 있는 만큼 인지 성능의 한계는 존재합니다.
특히 야간이나 기후 환경이 좋지 않은 경우를 위해서도 도로나 교통 인프라의 인지 기술 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:대부분 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:대부분 완성 차 양산-제품 사례:차간 거리 제어 수준 2(부분 자동 운전)-자동 운전 항목:차로 일탈 경고 수준 1(운전시-자동화 항목:차량 지원)-자동화 항목:핸들 또는 자동화 구간:자동 운전 수준 3(조건부 자동 운전)-자동화 항목:스티어링과 속도-운전 주시:시스템 요청 시-자동화 구간:특정 구간-시장 현황:1~2개 완성 차 양산-제품 사례:아우디 A8레벨 4(고도 자동 운전)-자동화 항목:소스조향과 속도 – 운전자 : 작동 구간 내 불필요 – 자동화 구간 : 특정 구간 – 시장 현황 : 3~4개 완성차 양산 – 제품 사례 : 구글카(양산 무), 이지마일(시번사업용) 레벨 5(완전 자율주행) – 자동화 항목 : 스티어링과 속도 – 운전 시 : 전자동화 구간 : 불필요 – 운전 시 : 자동화 구간
자율주행 ‘레벨4’ 차량은 도로를 원활하게 주행할 수 있도록 인프라 측면에서의 안내, 지원 기술, 일반 차량과의 혼재 상황 등을 고려한 교통운영 최적화 기술이 포함됩니다.o 가이던스(guidance)를 위한 방안 – LDM, V2X 기반 도로시스템 개발 – 차량과 운전자 제어권 전환 안전성 평가 기술을 통해 주행 안내 제공
※ LDM : 단계별 기본지도, 정적도로 및 시설정보, 교통신호 등 동적정보, 차량 및 보행자 등 추가 동적정보 포함
※ V2X: 자율주행 차량 간 자율주행 차량과 인프라 간 통신을 이용한 정보 제공 시스템으로 구성
o 자율주행차 차선 인식 기술은 어디까지?
자율주행차 자체의 차선(노면표시) 인식 기술은 기존 LDWS에서 LKAS로의 변화에 따라 경고체계에서 차량 제어까지 확대했습니다.
※ LDWS(Lane Departure Warning System) – 차선이탈을 경고하는 장치 – 차량이 차선을 벗어날 경우 운전자에게 음성 또는 진동 등으로 경고를 주는 장치
※ LKAS(Lane keeping Assist System) – 차선이탈 자동복귀 시스템 – 차량이 차선을 벗어날 경우 자동으로 핸들을 돌려 원위치로 복귀시키는 시스템
차선을 인식하는 기술도 안개나 기상 악화 등의 상황에서는 성능 저하로 인프라의 부가적인 지원이 필요합니다.
이에 따라 야간과 기상 악천후 속에서도 차량 주행 속도별 차선(노면표시) 인지 성능 실증 연구가 진행됐습니다.연구를 통해 차선 인식을 위한 다양한 기술이 적용되어 차선 인식률 향상이 확인되었습니다.
o 자율주행 ‘레벨4’ 대응, 도로 인프라 기술이 필수!
국가 도로 인프라의 자동 관리를 위해 도로 인프라에 대한 일관된 형식, 체계를 마련해야 합니다.
IoT 기반의 교통관리시설, 도로안전시설 개발과 성능평가기준 수립이 필요하며 도로·교통시설 인식 성능 개선을 위한 융합기술, 인프라 센서 기반의 도로상황 인지 고도화 기술은 앞으로도 계속 연구되어야 할 과제임은 확실합니다.