자율주행 자동차 란 무엇인가요?

SAE는 ‘자율주행(autonomous)’ 대신 ‘자동화(automated)’라는 용어를 사용합니다. 그 이유 중 하나는 ‘자율성(autonomy)’이라는 단어가 전기·기계적 영역을 넘어서는 의미를 내포하고 있기 때문입니다. 완전 자율주행 자동차는 자기 인식을 갖추고 스스로 선택을 내릴 수 있어야 합니다. 예를 들어, “직장으로 데려다 줘”라고 말했는데도 자동차가 대신 해변으로 데려가기로 결정하는 식입니다. 반면, 완전 자동화 자동차는 명령을 따르고 그에 따라 스스로 주행할 것입니다.

‘자율주행’이라는 용어는 종종 ‘자율’이라는 용어와 혼용되어 사용됩니다. 하지만 두 용어는 약간 다른 의미를 지닙니다. 자율주행 차량은 일부 상황이나 심지어 모든 상황에서 스스로 주행할 수 있지만, 항상 승객이 탑승해 있어 언제든지 조종을 인수할 준비가 되어 있어야 합니다. 자율주행 차량은 레벨 3(조건부 주행 자동화) 또는 레벨 4(고도 주행 자동화)에 해당합니다. 어디든 주행할 수 있는 완전 자율주행 차량인 레벨 5와 달리, 이 차량들은 지오펜싱의 적용을 받습니다.

자율주행차는 센서, 액추에이터, 복잡한 알고리즘, 기계 학습 시스템, 그리고 소프트웨어를 실행하기 위한 고성능 프로세서에 의존합니다.

자율주행차는 차량의 여러 곳에 설치된 다양한 센서를 바탕으로 주변 지도를 생성하고 관리합니다. 레이더 센서는 주변 차량의 위치를 모니터링합니다. 비디오 카메라는 신호등을 감지하고, 도로 표지판을 인식하며, 다른 차량을 추적하고, 보행자를 탐지합니다. 라이다(광 감지 및 거리 측정) 센서는 차량 주변으로 빛 펄스를 발사하여 거리를 측정하고, 도로 가장자리를 감지하며, 차선 표시를 식별합니다. 바퀴에 장착된 초음파 센서는 주차 시 연석이나 다른 차량을 감지합니다.

그런 다음 정교한 소프트웨어가 이러한 모든 감각 정보를 처리하여 경로를 계획하고, 가속, 제동, 조향을 제어하는 차량의 액추에이터에 명령을 전송합니다. 하드코딩된 규칙, 장애물 회피 알고리즘, 예측 모델링, 물체 인식 기능은 소프트웨어가 교통 규칙을 준수하고 장애물을 피하며 주행할 수 있도록 돕습니다.

자율주행차를 사람과 비교한다면, 센서는 잠재적인 위험 요소를 감지하는 귀와 눈의 역할을 합니다. 그런 다음 뇌(AI를 의미)는 감지된 정보를 바탕으로 주변 상황을 해석합니다. 현재 센서의 정확도는 아직 인간의 감각만큼 높지는 않지만, 여러 센서를 결합함으로써 차량 주변 환경에 대한 종합적인 정보를 파악할 수 있습니다. 자율주행차에 탑재된 주요 센서는 다음과 같습니다:

• 카메라: 차량의 눈 역할을 하며, 가시광선 영역(RGB 스펙트럼)의 물체를 감지합니다.
• 라이더(Lidar): 거리를 분석하여 차량과 장애물 사이의 거리를 파악합니다.
• 레이더: 단거리 거리를 측정하고 속도를 파악한다
• 열화상 카메라 센서: 일반 카메라를 사용할 수 없는 상황(예: 터널이나 어두운 환경)에서, 가시광선 카메라로는 볼 수 없는 사람이나 물체가 방출하는 열 신호를 측정하는 데 사용됩니다.
• 초음파 센서: 주차 시 연석이나 다른 차량을 감지하기 위해 범퍼에 장착됨

가장 큰 과제는 드문 예외 상황을 처리하고, 모든 기상 및 교통 조건에서 안전을 보장하며, 점점 더 복잡해지는 소프트웨어를 검증하고, 대규모 환경에서 신뢰성을 입증하는 것입니다. 시뮬레이션은 실제 환경에서 재현하기 위험하거나, 비용이 많이 들거나, 비현실적인 상황을 포함하여 수백만 가지의 주행 시나리오를 신속하게 실행할 수 있는 가상 환경을 조성함으로써 이러한 장애물을 해결하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 개발팀은 센서 성능을 평가하고, 인식 및 의사결정 알고리즘을 테스트하며, 안전 요구 사항을 검증하고, 오류를 훨씬 더 조기에 발견할 수 있어, 실제 테스트 및 배포 전에 개발 시간을 단축하는 동시에 신뢰도를 높일 수 있습니다.

완전 자율주행(레벨 5) 차량은 전 세계 여러 지역에서 시험 운행 중이지만, 아직 일반 대중이 이용할 수 있는 차량은 없습니다. 그 시점이 오기까지는 아직 몇 년이 더 걸릴 전망입니다. 해결해야 할 과제는 기술적, 법적 문제부터 환경적, 철학적 문제에 이르기까지 다양합니다. 다음은 그 중 일부에 불과한 미지의 요소들입니다.

라이더와 레이더

라이더는 가격이 비싸며, 여전히 탐지 거리와 해상도 사이에서 적절한 균형을 찾으려고 노력 중입니다. 만약 여러 대의 자율주행차가 같은 도로를 주행한다면, 이들의 라이더 신호가 서로 간섭을 일으키지는 않을까요? 또한 사용 가능한 무선 주파수가 여러 개 있다고 해도, 그 주파수 대역만으로는 자율주행차의 대량 생산을 뒷받침하기에 충분할까요?

기상 상황

자율주행 자동차 가 폭우속에서주행하면 어떻게 될까요? 도로에 눈이 쌓여 있으면 차선 구분선이 보이지 않게 됩니다. 물, 기름, 얼음, 이물질 등으로 인해 차선 표시가 가려진다면 카메라와 센서는 어떻게 차선 표시를 추적할 수 있을까요?

교통 상황 및 법규

자율주행차는 터널이나 교량에서 어려움을 겪게 될까요? 차량이 빽빽하게 밀려 있는 정체 상황에서는 어떻게 대처할까요? 자율주행차는 특정 차선으로만 제한될까요? 카풀 차선 이용이 허용될까요? 그리고 앞으로 20~30년 동안 여전히 도로를 함께 이용할 기존 차량들은 어떻게 될까요?

주 정부 규제 대 연방 정부 규제

최근 미국의 자율주행차 규제 절차는 연방 차원의 지침에서 주별 의무 규정으로 전환되었습니다. 일부 주에서는 승객 없이 돌아다니는 ‘좀비 차량’의 증가를 막기 위해 자율주행차에 마일당 세금을 부과하는 방안까지 제안했습니다. 또한 입법자들은 모든 자율주행차가 무공해 차량이어야 하며 비상 버튼을 장착해야 한다는 내용을 담은 법안을 발의하기도 했습니다. 하지만 주마다 법이 서로 다를까요? 자율주행 자동차 를 타고 주 경계를 넘을 수 있을까요?

사고 책임

자율주행 자동차 로 인해 발생한 사고에 대한 책임은 누구에게 있을까요? 제조사일까요? 탑승한 사람일까요? 최근 공개된 설계도에 따르면, 완전 자율주행인 레벨 5 차량에는 계기판이나 스티어링 휠이 없을 것으로 예상되므로, 탑승한 사람은 비상 시 차량을 직접 제어할 수 있는 선택권조차 없을 것입니다.

인공 지능 대 감성 지능

사람 운전자는 보행자와 눈을 마주치거나 다른 운전자의 표정과 몸짓을 읽어내는 등 미묘한 신호와 비언어적 의사소통에 의존하여 순식간에 판단을 내리고 상대방의 행동을 예측합니다. 자율주행차도 이러한 소통 방식을 재현할 수 있을까요? 자율주행차도 사람 운전자와 같은 생명을 구하는 본능을 갖게 될까요?

오늘날의 자동차에는 1억 줄의 코드가 탑재되어 있습니다. 미래의 자율주행차에는 3억 줄 이상의 코드가 탑재될 것이므로, 사이버 보안에 대한 우려가 커지고 있습니다.

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