완전 자율주행 시대를 향한 기술의 진화, 사물 인식 기술 중심 정리

차에 타서 목적지만 입력하면 인공지능이 알아서 데려다주는 완전 자율주행차의 개발이 급속도로 진행되고 있습니다. 과연 완전 자율주행에 필요한 기술이 어떤 것이 필요한지 알아보도록 하겠습니다. 

 

자율주행 차량 예시

완전 자율주행 시대가 언제쯤 올까?

내년부터 도로교통법 개정에 따라 자율주행차가 일반 도로를 이용할 수 있게 되었다고 합니다. 정부는 "2022년에는 이렇게 달라집니다"라는 안내서를 발간하여 내년 4월 20일 시행 예정인 자율주행차량 도로 통행에 대해 소개했습니다. 

 

이로 인해 완전 자율주행의 시대가 올 것이라는 기대감이 커지고 있습니다. 차를 타기만 하면 자동 주행 시스템이 알아서 목적지까지 척척 데려다주는 영화나 드라마에서나 나오는 상황이 현실에서 펼쳐질 수 있습니다. 

 

하지만 이러한 완전자율주행시스템이 빠르게 적용이 될 것인지에 대해서는 아직 확신하기 이릅니다. 자율주행차량은 정글보다 복잡한 도로에서 인간을 대신하여 운전을 하는 것인데, 예상하지 못할 상황에서 얼마나 빠르게 잘 대처할 수 있을지 의문입니다. 

 

그리고 이러한 대처를 위한 기술뿐 아니라 만약 사고가 발생할 경우 보험처리와 책임소재를 따질 수 있는 법적 시스템 또한 잘 구축되어야 합니다. 

 

또한 여기에 더해 도로 교통 역시 스마트한 시스템으로 바뀌여서 차량기술, 자동 주행 법제화, 도로 교통 이렇게 3가지 분야에서 조화로운 발전이 있어야 완전 자율 주행 시대가 도래할 수 있을 것입니다. 

 

 

자율주행의 핵심 기술 

카메라

카메라는 색깔을 관찰하고 사물을 구별할 수 있는 점에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 하지만 카메라의 한계는 물체 간 거리를 파악할 수 없다는 점입니다. 또한 카메라의 특성상 비가 많이 오는 악천우 상황이나 빛이 없는 밤, 어두운 거리 등에서는 성능이 현저하게 떨어집니다. 

 

레이더 

레이더는 전파를 보내 물체에 닿은 뒤 돌아오는 속도를 계산하여 사물의 위치와 움직임을 감지하는 기능을 가지고 있습니다. 외부 환경에 의한 방해도 적고 물체에 부딪혔을 때 흡수되는 양이 적어 상황에 의한 변화가 크지 않습니다. 하지만 사물의 2D 정보만 받을 수 있기 때문에 정밀함이 떨어진다는 한계가 있습니다. 

 

정보를 분석하는 자율주행 차량

라이다 

라이다는 빛 탐지, 범위 측정의 약자입니다. Light Detection and Ranging의 약자인데, 빛과 레이다의 합성어라고 보시면 됩니다. 

 

레이저 펄스를 발사하여 레이저가 물체에 닿고 돌아오는 시간을 계산하여 주변을 스캔닝하는 기술입니다. 초당 수백 만개의 레이저를 이용하여 사물과의 거리, 형태 등 3D 정보를 파악할 수 있습니다. 

 

나노미터로 파장이 짧아 레이더가 인식하지 못하는 사물도 감지해내는 장점이 있고, 정밀성도 상당히 높다는 기술적인 장점도 있습니다. 또한 레이저를 여러 갈래로 나눠서 발사하는 것을 통해 채널 수를 높여 더욱 세밀한 인식이 가능한 기술도 개발되었습니다. 도로 환경을 3D 상황으로 만들어 인공지능을 이해시키는데 가장 핵심적인 기능입니다. 

 

하지만 라이다에게도 단점이 있는데, 가까운 거리를 인식하지 못하고 사물의 정확한 형채를 파악하는데 아직까지 한계가 있다고 합니다. 그래서 부품 하나만으로는 아직 자율주행차가 사람의 눈을 대체하기 어려운 부분이 있다고 합니다.