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<특집 연재>자율주행을 가능하게 하는 센서기술의 포인트

라이다가 양산 차량에도 탑재된다.

등록일 2020년06월22일 10시13분 트위터로 보내기 싸이월드 공감 네이버 밴드 공유

우리는 자동차를 운전할 때 주로 눈을 사용해 외부상황에 관한 정보를 취득한다. 물론 눈 말고도 귀를 통해 소리나 가속도(귀나 속귀의 반고리관을 사용) 같은 정보도 취득하기는 하지만, 인간의 능력은 이 눈을 통한 정보처리 능력이 매우 뛰어나다. 엔지니어들은 자율주행에도 인간과 똑같은 지각과 판단능력을 적용하기 위해 노력했지만, 아직도 자율주행을 실현하기에는 시각정보의 취득과 처리는 곤란한 기술 과제이다. 근래에 자율주행이 현실화된 것은 카메라(이미지 센서)를 이용한 화상처리 기술의 발달에 기인하는 바가 크다.

 


 

하지만 현재도 화상처리기술에는 많은 기술적 과제가 있다. 화상은 막대한 정보량을 내포하기 때문에 화상 중에서 필요한 정보를 추출하려면 뛰어난 처리능력이 필요할 뿐만 아니라, 제어에 필요한 거리정보는 높은 정확도에 한계가 있다. 게다가 사람이라면 「이 정도, 이쯤」하는 “감각”으로 판단할 수 있는 일도, 자율주행의 두뇌인 컴퓨터는 “디지털” 즉 수치가 토대이기 때문에 거리정보라고 하는 구체적인 수치를 필요로 한다. 외부의 대상물(장애물 등)과 자차 사이의 (수치로서의) 거리정보 취득, 심지어는 그로부터 도출되는 자차의 위치 파악은 현단계의 자율주행 제어에서 중요한 의미를 갖는다.

 


 

그래서 현재 주목받는 것이 라이다(LIDAR)와 동시에 사용하는 것이다. 보행자나 자동차같이 대상물의 형상이나 색을 정확하게 인식할 수 있는 카메라 외에, 주변 상황을 윤곽선정도의 간략한 정보로 파악하는 동시에 정확한 거리정보를 얻을 수 있는 라이다를 동시에 사용함으로써, 카메라와 그 화상처리로부터 얻은 정보를 보완하겠다는 취지이다. 근래에 메이커에서 개발 중인 자율주행 실험차량 모습을 많이 볼 수 있는데, 이들 차량 대부분이 지붕 위에 빙글빙글 도는 원통형상의 센서같은 것을 탑재하고 있다. 그것이 라이다이다.

 


 

한눈에 봐도 실험차량 같은 라이다를 보고 「자율주행 자동차는 아직멀었나」하고 생각했던 사람도 있지 않았을까. 그 라이다가 드디어 양산 차량에 탑재된다. 발레오의 스칼라(SCALA) 레이저 스캐너가 그것이다.

 

이 레이저 스캐너는 내부에 분당 750번을 회전하는 미러가 들어가 있어서 스캐너 정면으로 145도 각도로 레이저를 비춘다. 당연히 실험 차량에 탑재했던 실험개발 용도 계측기인 라이다와 비교하면 시야각이 한정적이기는 하지만 이것을 차량 전체에 배치하면 360도 전방위에 걸쳐 스캔할 수 있다.(이것을 발레오에서는 “레이저 코쿤(Cocoon)”이라고 한다.) 덧붙이자면 이 스칼라 레이저 스캐너는 개발용도의 레이저 스캐너를 만드는 독일 계측기 메이커 이베오(IBEO) 오토모티브시스템즈와 기술제휴를 맺어 개발되었다. 정확도 높은 정보 취득을 가능하게 하는 이베오의 기술과 차량탑재용 민생기기를 양산하는 발레오의 기술이 융합되어 2017년부터 발매된 양산 차량(아우디)에 탑재되고 있다.

 

이번에는 레이저 코쿤 시스템에 6개의 스칼라 레이저 스캐너를 적용한 개발용 차량으로 시가지 주행을 체험했다. 시스템의 정보 모니터로는 주변 모습을 파악할 수 있는 화상이 마치 선을 그린 듯한 상태로 표시되었는데, 그것이 실시간으로 움직이는 것을 확인할 수 있었다.

 

자칫하면 모니터 화상만으로도 운전할 수 있지 않을까 할 정도로 정밀한 표시가 인상적이었다. 발레오는 오래전부터 초음파센서를 사용한 자동주차 시스템을 만들어 온 경험이 있다. 16년에는 원격조작의 자동주차 시스템「Park4U」를 메르세데스 벤츠의 E클래스에 적용하는 등, 주차 시스템에서는 세계적인 수준에 있는 메이커이다. 자율주행에서도 적극적으로 연구개발을 진행해, 독자적인 자율주행 시스템「Cruise4U」를 탑재한 실험개발용 차량을 이용해 미국에서 이미 13,000마일을 주파하는 등, 세계 각지에서 실증실험을 거듭하고 있다.

 

흥미로운 점은 양산 차량의 부품을 만드는 서플라이어 메이커답게 언제라도 “제품화할 수 있는 기술”에 중점을 두고 있다는 것이다. 자율주행과 함께 거론되는 AI(인공지능)에 과도하게 기대하기보다는, 어쨌든 긴 거리를 달리면서 많은 상황과 만남으로써 시스템의 조건부 변화를 착실하게 쌓아나가고 있다고 한다. 말하자면 친절하게 수작업으로 시스템에 운전을 가르치고 있는 것이다.

 

물론 우리가 취재하는 범위가 양산화에 가까운 기술로 한정된 면도 있겠지만, 실제로는 발레오에서도 앞서 AI를 포함해 선진적인 시도도 진행하고 있을 것이다. 그러나 컴퓨터의 진화를 예측한 무어의 법칙에 편차가 발생하고 있다는 점 외에, AI의 핵심이라고도 할 수 있는 심층학습 기술이 아직도 갈 길이 멀다는 점을 감안하면, 레벨4 이후의 자율주행이 실현될 날이 예상되는 것보다 멀지도 모른다. 이런 상황에서 지금 있는 기술로 최대한의 능력을 끌어내려는 발레오의 대처는 매우 현실적이라는 느낌이다.

 

이것은 결코 부정적인 이야기가 아니라, 지금이나 예전에도 양산 차량을 만드는 기술자들이 지향해 온 점이기도 하다. 그것은 지금까지 자동차가 거쳐 온 발전의 궤적을 돌아봐도 명백하게 알 수 있다. 그리고 그 덕을 보는 것은 우리 사용자들이다. 지금 보고 있는 것은 20년을 향한 자율주행 레벨3에 대한 대처이지만, 이 레벨3도 생각지도 않은 진보를 기대할 수 있지 않을까 하는 것이 필자의 생각이다.

 

 

발췌 - 모터 팬 Vol.31 자율주행의 모든것 / (주)골든벨 제공

 

 

현윤칠 기자 이기자의 다른뉴스
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