미래 자율주행기술 정리 및 전망 자율주행기술 논란, 자율주행관련센서 종류, 자율주행기술 전망, 결론
우리가 살아가면서 가장 흔한 자산이 집과 차일 거예요 우리에게 자동차는 없어서는 안 될 중요한 교통수단입니다. 우리는 많은 시간을 버스나 개인 자동차로 보내고 있어요. 특히 물류 관련 업무를 하시는 분들은 집보다 더 긴 시간을 운송 차량에서 보내시기도 합니다. 그래서 개인적인 편의를 추구하기 위한 자동 운전 기술의 진보는 이제부터 필연적이라고 생각합니다. 현재 출시되고 있는 차량은 Lv.2 자율주행을 지원하며 최근 벤츠가 최초로 Lv.3 자율주행을 인증받았습니다. 앞으로도 자동 운전 기술 발전이 지속되고，성장의 수혜 기업에 투자하기 위해서는 우리는 대략적으로라도 자율 주전의 메커니즘을 알아야 합니다. 따라서 오늘은 현재 자율주행시장에서 일고 있는 논쟁과 자율주행 관련 기술과 전망에 대해 알아보도록 하겠습니다.
자율주행기술논쟁
테슬라의 자율주행 소프트웨어인 FSD가 세계의 주목을 받으면서 전문가들의 미래 자율주행 관련 기술에 대해 의견이 엇갈리고 있습니다. 완전 자율주행을 실현하기 위해서이다. 센서가 필요하다는 의견과 필요 없다는 의견으로 나뉘고 있습니다. 일반적으로 자율주행에 필요한 센서는 카메라, 라이더, 레이더 등입니다.
테슬라는 완전 자율주행을 라이더 없이 개발했으며 엘론 머스크는 공개석상에서 라이더에 대해 부정적인 의견을 밝혀왔습니다. 최근 모델 3과 모델 Y에서 단 하나의 레이더만 빼내어 카메라에서 얻는 시각적인 정보만으로 자율주행을 실현하려고 노력하고 있습니다. 그러나 일부에서는 라이더가 높기는 하지만 시각적인 정보로 자율주행을 구현하기에는 한계가 있기 때문에 Lv.4와 Lv.5의 자율주행을 실현하기 위해서는 라이더가 반드시 필요하다고 말합니다.
자율주행 센서 종류의 카메라, 라이더, 라이더
자율주행을 실현하는 메카니즘은 카메라, 레이더, 라이더 센서로부터 들어오는 외부정보를 3차원으로 재구성하여 수집된 정보를 바탕으로 인공지능이 장애물을 어떻게 피할 것인지, 또는 주행을 어떻게 할 것인지 등을 판단하는 것입니다.
① 카메라
카메라를 통해 얻은 이미지를 통해 시각적인 정보를 얻을 수 있습니다 우리가 보통 눈으로 사물을 보고 판단하고 운전할 수 있듯이 테슬라도 카메라만을 이용하여 얻는 시각적인 정보로만 자율주행을 구현하고자 합니다. 하지만 시각적 정보는 판단해야 할 너무 많은 정보를 포함하고 눈이나 비가 오는 날에는 우리가 앞을 잘 볼 수 없듯이 카메라도 정확한 정보를 얻지 못합니다. 따라서 테슬라에서도 눈이나 비가 올 때는 카메라가 역할을 제대로 하지 못하고, 기능적으로 자율주행을 할 수 없도록 프로그래밍되어 있습니다.
② 레이더
레이더는 전파를 사용하여 근거리 물체를 식별하는데 사용됩니다. 전파를 대고 반사하는 값을 이용하여 물건의 유무나 거리 등을 파악할 수 있습니다. 비가 오거나 눈이 오더라도 사용 가능하지만 정지해 있는 물체는 잘 식별할 수 없다는 치명적인 단점이 있고 고해상도를 구현할 수 없기 때문에 물체를 3차원으로 제대로 구성할 수 없습니다. 긴급 제동을 위해 사용되는 센서가 레이더 방식의 센서입니다.
③ 라이더
라이더는 레이저(빛)를 사용하여 주변 사물을 층(채널)별로 나눠 쏘기 때문에 고해상도로 3차원을 구현할 수 있습니다. 레이저를 쏴서 주변 물체에 되돌아오는 시간을 계산해 물체 사이의 거리를 측정할 수 있고, 밤에도 3D 지형물을 구현할 수 있기 때문에 인공지능이 더 정확한 판단을 내릴 수 있습니다. 또한 라이더의 최대 거리는 100미터에서 300미터로, 먼 곳까지 식별할 수 있기 때문에 빠른 속도로 달리는 고속도로 상황에서도 위험을 미리 인지하고 대처할 수 있습니다. 하지만 악천후에서는 아직 레이더에 의해 성능을 인정받지 못하고 있는 것입니다.
일반적으로 자동운전은 위의 세 개의 외부 센서에서 들어오는 각기 다른 정보를 분석하여 보다 정확한 판단을 내릴 수 있는 것입니다. 각 센서마다 장점과 단점이 있기 때문에 서로의 단점을 보완해 100% 완전 자율주행으로 갈 수 있는 거죠. 하지만 고해상도를 지원하는 라이더 센서는 천만원이 넘고 레이저를 360도로 발사하여 주변 물체를 식별하기 위해 상대적으로 큰 센서를 루프에 장착해야 하기 때문에 외관 디자인이 중요시되는 자동차 산업의 큰 단점으로 여겨지고 있습니다. 따라서 가격적인 요소와 디자인적인 요소는 레이다를 상용화하기 위해 반드시 해결해야 할 과제가 되었습니다. 덧붙여서 루미나 테크놀로지는 이러한 문제점을 극복한 라이더를 현재 개발중입니다.
자동 운전의 예측
2014년부터 현재까지 자율 주행은 17조원이 넘는 방대한 투자가 이루어져 현재는 시범 사업부터 상용화까지 진행되고 있습니다. 자율주행시장은 2020년 기준 약 8조원 시장으로 성장하였습니다. 자동운전기술단계에서의 실질적인 자동운전 수준은 Lv.3부터이며 대부분의 주행을 시스템이 하지만 특정 상황에서는 운전자가 직접 운전해야 합니다. Lv.4에서는 자율주행 상황에서 운전자가 원할 경우 직접 운전할 수 있으며, Lv.5에서는 사람은 승객으로만 탑승할 수 있습니다.
자율주행 관련 기술은 크게 자율주행 로보택시, 자율주행 셔틀서비스 그리고 자율주행트럭 서비스로 나뉘며, 비교적 주행경로가 정해져 있는 셔틀버스 및 운송트럭의 경우 자율주행 기술이 먼저 적용될 예정이며, 아마존은 자율주행을 통한 배송시스템을 구축하여 창고 안에서 로봇이 직접 배송하는 물품을 운송차량에 적재하고 이를 자율주행트럭이 배송하는 시스템을 구축할 것입니다.
주요 자동차 업체들은 자율주행 Lv.3 차량을 순차적으로 양산하고 있습니다. 혼다는 2021년 3월에 Lv.3 수준의 자동차 양산을 개시해, 한국에서는 현대차가 Lv.3에 해당하는 자율주행차를 발매할 전망입니다. 아직 국가의 법규나 환경이 허용되는 제한 안에서 자율주행차를 이용할 수 있습니다. 대부분의 국가에서 Lv.3의 자율주행까지 허용하고 있으며, 관련 자동차회사들이 이에 맞춰 개발하고 있습니다.
자율주행차량의 양산이 가속화되면서 운전자는 더 이상 운전할 필요가 없어져 차내에서 목적지까지 이동하면서 다른 일을 할 수 있습니다. 따라서 운전자가 목적지까지 가는 동안 차량 구매 행위를 지원하는 시스템을 구축하기 위해 자동차 회사는 금융권과 협력하고 있고, 자율주행차는 새 휴대폰에 이어 새로운 금융 플랫폼으로 떠오르고 있습니다. 따라서 많은 기업들이 차 안에서 주문부터 결제까지 가능한 Incarpayment 시스템을 구축하려고 합니다.
자율주행자동차는 차선 정보, 가드 레일, 도로의 곡률, 경사, 신호기의 위치나 교통 표지판 등의 정밀 지도가 필요합니다. 정밀지도와 실시간 교통정보를 반영하여 인공지능이 정보를 바탕으로 목적지까지 빠르게 이동할 수 있습니다. 그러나 자율주행을 실현하기 위해서는 하드웨어적인 부분(반도체 칩, 관련 센서)과 소프트웨어적인 부분(자율주행 인공지능, 자율주행 관련 운영시스템, 정밀한 지도)을 모두 준비해야 하는데, 아직 라이더에 대한 기술과 이에 대한 경험이 부족한 실정이고, 이를 지원하는 제도나 환경, 자율주행에 대한 인식이 바뀌어야 자율주행 기술이 발전할 것입니다.
미래에는 저희가 현재 사용하고 있는 스마트폰과 같은 하드웨어 부분들은 각 자동차 회사들이 만들겠지만 소프트웨어와 같은 OS나 관련 앱들은 IT 기업에서 만들어져서 저희 차에 배포되기도 합니다. 따라서 아직 선점하지 못한 이러한 기술에 주목하여 관련 기업에 투자할 필요가 있다고 생각합니다.
결론=모든 자동차회사들이 Lv.5의 자율주행을 최종목표로 개발을 진행중이지만, 아직은 저희가 과거 2G폰을 사용했던 것처럼 자율주행 초기단계라고 생각됩니다. 자율주행과 관련된 특정 기업이 선도적으로 있다고 할 수는 없지만 언젠가는 휴대전화처럼 자율주행 관련 운영시스템을 전문적으로 개발해서 자동차 회사에 판매하는 기업이 나올 수도 있습니다. 테슬라 자동차가 카메라만으로 자동 주행을 달성할 수도 있습니다. 이런 경우, 루미나 벨로다인과 같은 라이더이다. 기업의 미래는 부정적이지요. 하지만 장차 자율주행이 이루어질 것이 분명하며, 투자자로서 변화하는 자동차산업을 지켜보고 혜택을 받을 수 있는 기업에 투자해야 할 것입니다.
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