1. 자율주행자동차는 어떤 기술이 필요한가?
2. 자율주행자동차가 사고가 나면 누구의 책임인가?
3. 자율주행자동차가 겪게 될 윤리적인 문제는 무엇인가?
▲ 우버 자율주행차량 사고 분석 모습(출처-Reuters)
2018년 3월 18일 밤에 우버(Uber)에서 운영하는 자율주행차량이 자율주행모드로 달리던 중 도로를 횡단하던 보행자와 충돌하였으며, 이로 인해 보행자가 사망하는 사고가 있었다.
사고가 발생한 도로는 시속 35마일(35km/h) 운행구역이었으며 우버의 자율주행 차량은 시속 38마일(61km/h)로 주행하였다.
사고 시점에 해당 차량은 속도를 줄이려는 시도가 없었던 것으로 보인다.
우버는 사고 직후 북미지역에서 진행하던 모든 시험운행을 중단한 상태이다.
이에 본 칼럼에서는 3회 연속으로 자율주행자동차에 대해 다음과 같은 내용을 살펴보고자 한다.
우버의 사고로 인해 완전자율주행자동차에 대한 위험성이 대두되었지만 사람의 실수에 의한 사고 위험성을 상당부분 감소시켜 줄 수 있다는 전망으로 인해, 여전히 자율주행은 연구할 가치가 있다.
자율주행자동차의 핵심기술은 크게 인식, 판단, 제어의 3가지 기술로 구성된다.
인식기술은 기본적으로 센서를 이용하여 자신의 위치, 진행방향, 속도 등을 파악하는 자차위치 인식기술과 자차 주변의 다른 차량 또는 사람, 신호등, 횡단보도 등을 파악하는 주변 인식기술로 구분된다.
자차위치 인식기술로 가장 널리 알려진 것은 GPS이나 자율주행에는 그 성능이 낮아 활용하기 어렵다.
그 대안으로 다른 종류의 센서를 활용하여 차위치인식을 수행하는 연구가 활발히 진행되고 있다.
특히 많이 활용되는 센서는 LiDAR (Light Detection And Range) 센서이다. LiDAR 센서는 빛을 이용하여 주변 건물, 장애물과의 거리를 검출할 수 있다.
이 정보를 맵데이터로 저장한 후 실제 자율주행을 수행할 때 LiDAR 센서로부터 수신한 데이터와 저장된 맵데이터를 비교하여 자차위치를 인식하게 된다.
자율주행을 위해서는 주변장애물 인식도 필요하다.
상황에 따라서는 자차위치인식에 활용된 센서와 동일한 센서가 활용되기도 하지만, RiDAR 센서와 같이 장애물 인식을 위한 별도의 센서를 쓰는 경우도 있다.
자율주행자동차의 위치가 인식되고 주변장애물에 대한 정보를 획득한 이후에는, 인식된 결과를 이용하여 자율주행자동차가 수행해야 하는 행동을 결정한다.
자율주행 차량은 보통 지도데이터를 기반으로 하여 현재 주행하는 차선 정보를 얻고. 목적지까지의 경로 생성 하고 주행경로를 만들고, 필요에 따라 차선변경 결정을 내린다.
자율주행 시에는 차선의 구분이 불명확한 네비게이션지도를 활용하기 보다는 차선의 구분이 명확한 정밀맵을 사용한다.
정밀지도는 구글에서 자율주행차량에 대한 연구를 진행하면서 급속하게 발전하였다.
구글은 2010년부터 DARPA Urban Challenge의 우승자들을 중심으로 자율주행차량 개발을 시작하였고 LiDAR를 활용한 정밀지도 구축 및 위치인식을 자율주행자동차의 핵심기술로 개발하였다.
자율주행자동차 연구의 초기에는 차량을 제어하기 위해 물리적인 모터를 엑셀페달과 브레이크 페달에 부착하여 차량을 제어하였다.
이 방식은 차량의 종류에 관계없이 적용 가능하고, 차량에 대한 정보가 적어도 활용 가능하다는 장점이 있지만 모터의 움직임을 기반으로 차량을 제어하기 때문에 반응성이 느리고 정밀한 제어가 어렵다는 단점이 있었다.
최근에는 차량이 전자식으로 제어가 가능함에 따라 자율주행차량은 전자식 제어방식을 사용한다.
그리고 실제 차량의 주행상태, 운전자의 개입 등을 처리하며, 자율주행 상태를 알리기 위한 디스플레이 장치와 자율주행데이터를 기록하기 위한 기록장치 등을 차량에 장착하고 있다.
부분자율주행기술이 사고 위험을 줄이고 점차 활용되고 있는 것처럼 완전자율주행기술도 결국 실생활에 활용될 것으로 예상된다.
/이영석 군산대학교 컴퓨터정보통신공학부 교수
