자율주행 기술시스템 구조, 레벨과 원리, 주요 기업

 

이미지 출처: 아시아경제

 

자율주행차 또는 자율주행차라고도 알려진 자율주행 시스템은 다양한 구성 요소를 통합하여 차량이 사람의 개입 없이 탐색하고 작동할 수 있도록 하는 복잡한 기술 시스템입니다. 

 

 

자율 주행 시스템의 구조

 

센서:
라이다(Lidar: 빛 감지 및 범위 지정): 라이다 센서는 레이저 빔을 사용하여 거리를 측정하고 차량 주변의 상세한 3D 지도를 만듭니다. 이는 물체 감지 및 깊이 인식에 중요합니다.

 

카메라: 고해상도 카메라는 주변 환경의 이미지와 비디오를 캡처하여 시스템이 물체, 차선 표시, 교통 표지판 등을 인식하고 이해할 수 있도록 합니다.

 

레이더: 레이더 센서는 전파를 사용하여 주변 물체를 감지하고 추적하여 차량이 다른 차량과 장애물의 속도와 위치를 평가하는 데 도움을 줍니다.

 

초음파 센서: 이 센서는 주차 지원, 저속 장애물 회피 등 단거리 물체 감지에 사용됩니다.
GPS(Global Positioning System): GPS 수신기는 위치 정보를 제공하고 글로벌 포지셔닝에 도움을 줍니다.

 

인식
센서 융합(Sensor Fusion): 다양한 센서의 데이터가 통합 및 처리되어 차량의 환경에 대한 포괄적인 이해가 가능합니다.
객체 검출 및 분류: 첨단 컴퓨터 비전 알고리즘은 보행자, 차량, 도로 표지판과 같은 객체를 식별하고 분류합니다.
현지화:

고화질 매핑: 차량은 정밀 지도에 의존하여 정확한 위치를 파악하고 내비게이션을 지원합니다.
관성 측정 장치(IMU): IMU는 가속도계와 자이로스코프를 기반으로 차량의 위치, 방향 및 움직임을 추적합니다.
컨트롤:

경로 계획: 알고리즘은 교통, 장애물 및 속도 제한과 같은 요소를 고려하여 차량이 따라야 할 안전하고 효율적인 경로를 계산합니다.
제어 시스템: 이 시스템은 차량의 속도, 조향 및 제동을 조정하여 계획된 경로를 따르고 충돌을 방지합니다.
의사결정:

인공지능: 기계학습과 인공지능 기술은 실시간으로 센서 데이터를 처리하고 의사결정을 합니다. 여기에는 교통규칙 이해, 다른 도로 이용자의 의도 예측, 복잡한 시나리오 처리 등이 포함됩니다.
안전과 윤리: 시스템은 피할 수 없는 상황에서 사고를 피하고 피해를 최소화하는 등 윤리적이고 안전을 의식한 결정을 내려야 합니다.
인간-기계 인터페이스(HMI):

디스플레이 및 커뮤니케이션: 승객과 보행자에게 차량의 상태와 의도에 대한 피드백을 제공하여 신뢰와 안전을 강화합니다.
사용자 상호 작용: 승객은 제어 장치 또는 인터페이스를 통해 자율 시스템과 상호 작용해야 할 수 있습니다.
이중화 및 페일 세이프 메커니즘:

백업 시스템: 자율 주행 차량은 안전을 보장하기 위해 중복 센서 및 제어 장치와 같은 핵심 구성 요소에 대한 백업 시스템을 갖추고 있는 경우가 많습니다.
비상 절차: 시스템이 비상 상황을 처리할 수 있어야 하며 다음과 같은 경우 차량을 안전하게 정지시킬 수 있어야 합니다.

 

연결성: V2X(Vehicle-to-Everything): 차량은 다른 차량(V2V), 인프라(V2I), 보행자(V2P)와 통신하여 안전과 교통 흐름을 향상할 수 있습니다.

 

규제 및 입법: 자율주행차를 배치하려면 현지 및 국제 규정을 준수하는 것이 중요합니다.
이러한 구성 요소와 레이어의 조합은 다양한 실제 조건에서 안전하고 효율적으로 작동할 수 있는 포괄적인 자율 주행 시스템을 만듭니다. 이러한 시스템을 개발하려면 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해 상당한 연구, 개발 및 테스트가 필요합니다.

 

 

자율 주행 자동화 레벨과 원리

 

레벨 0 - 자동화 없음: 이 차량들은 자동화를 수반하지 않고 완전한 인간의 제어가 필요합니다. 운전자는 운전의 모든 측면을 책임집니다.

레벨 1 - 운전자 지원: 레벨 1 자동화는 적응형 크루즈 컨트롤 및 차선 유지 지원과 같은 기능을 제공하지만, 운전자는 항상 몰입 상태를 유지하고 주의를 기울여야 합니다.

레벨 2 - 부분 자동화: 이 레벨에서 차량은 조향과 가속/감속을 동시에 제어할 수 있지만 운전자는 환경을 모니터링하고 언제라도 제어할 준비가 되어 있어야 합니다. 테슬라의 오토파일럿은 레벨 2 자동화의 한 예입니다.

레벨 3 - 조건부 자동화: 레벨 3 차량은 대부분의 주행 작업을 처리할 수 있지만 복잡하거나 비정상적인 상황에서는 사람의 개입이 필요할 수 있습니다. 운전자는 능동 제어에서 벗어날 수 있지만 메시지가 나타나면 이를 인계받을 수 있어야 합니다.

레벨 4 - 높은 자동화: 이 차량들은 지오펜스가 쳐진 도시 지역이나 고속도로 주행과 같은 특정 조건에서 완전한 자율 주행이 가능합니다. 사람의 개입 없이 작동할 수 있지만 특정 상황에서는 사람의 운전자가 필요할 수도 있습니다.

레벨 5 - 완전 자동화: 레벨 5 차량은 완전 자율 주행이 가능하며 사람의 개입 없이 모든 조건에서 작동할 수 있습니다. 스티어링 휠이나 페달이 없으며 다양한 용도로 설계되었습니다.

자율 주행 원리

감지 및 인식: 자율 주행 차량은 라이다, 레이더, 카메라 및 초음파 센서를 포함한 센서의 조합을 사용하여 주변을 인식합니다. 고급 알고리즘은 이 데이터를 처리하여 환경의 상세 지도를 만들고 물체, 도로 표지판 및 보행자를 식별합니다.

위치 측정: 자율주행 차량은 지도에서 정확한 위치를 결정해야 효과적으로 탐색할 수 있습니다. 정확한 위치 측정을 위해 GPS, 관성 측정 장치, 센서 융합 등의 기술을 사용합니다.

경로 계획(Path Planning): 경로 계획은 차량이 주행할 수 있는 최적의 경로와 궤도를 선택하는 것을 포함하며, 이는 안전성과 효율성을 보장하면서 교통, 도로 상황, 차량의 능력 등을 고려한 것입니다.

제어: 제어 알고리즘은 차량의 조향, 가속, 제동을 조정하여 계획된 경로를 추종하고 실시간 조건에 대응하는 알고리즘으로 원활하고 안전한 주행을 목표로 합니다.

통신: 자율주행차는 신호등, 표지판 등 인프라와 서로 통신할 수 있습니다. 이 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신은 안전과 교통 흐름을 강화합니다.

학습과 인공지능: 머신러닝과 인공지능은 자율주행차의 성능을 향상시키는 데 결정적인 역할을 합니다. 그들은 차량이 변화하는 조건에 적응하고, 경험을 통해 배우고, 복잡한 상황에서 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

 

주요기업

 

Waymo: Alphabet Inc.(Google의 모회사)의 자회사인 Waymo는 자율주행 기술의 선구자입니다. 레벨 4 자율주행 시스템을 개발해 다양한 장소에서 테스트하고 있다.

Tesla: Tesla의 Autopilot 시스템은 레벨 2 자동화를 제공하며 레벨 5 자율성을 달성하기 위해 노력하고 있습니다. Tesla는 대규모 차량과 무선 소프트웨어 업데이트를 통해 자율주행차 분야에서 두각을 나타내는 업체로 자리매김하고 있습니다.

General Motors(Cruise Automation): GM은 Cruise Automation을 인수하고 차량 공유 서비스에 배포하기 위한 자율주행 기술을 개발하고 있습니다. 크루즈는 샌프란시스코에서 레벨 4 자율주행차를 테스트해왔다.

Ford: Ford는 자회사인 Ford Autonomous Vehicles를 통해 자율주행차 개발에 막대한 투자를 해왔습니다. 그들은 레벨 4 자율주행차 공유 서비스 출시를 목표로 하고 있습니다.

NVIDIA: NVIDIA는 전통적인 자동차 제조업체는 아니지만 자율주행차 산업의 많은 기업에서 사용하는 AI 및 하드웨어 솔루션을 제공합니다. DRIVE 플랫폼은 자율주행차를 위한 고급 AI 컴퓨팅을 제공합니다.

 

Audi: Audi는 독자적인 주행 기술을 개발하고 있으며, 특정 요청에 따라 레벨 3 로봇화를 차량에 도입했습니다. 이들은 포지션 4와 레벨 5 시스템을 열심히 탐색하고 있습니다.

Volvo:  Volvo의 독립적인 차량 사업부인 볼보 오토노모스는 물류와 채굴을 포함한 화려한 실사를 위한 톤 드라이빙 거래소를 개발하고 있습니다.

Uber: Uber는 리프트 셰어링 서비스를 위해 독립 차량 기술에 투자했습니다. 그들은 일부 대도시에서 4번 위치의 독립 차량을 테스트했습니다.

Baidu: Baidu는 중국의 거대 기술 회사인 바이두의 아폴로 플랫폼은 화려한 회사들이 독립적인 차량을 개발하기 위해 사용합니다. 바이두는 레벨 4와 레벨 5의 자율성에 힘을 쏟고 있습니다.

현대: 현대는 독자적인 차량 기술 개발에 힘써왔으며 화려한 운영을 위해 레벨 4 독자 시스템 상용화에 힘쓰고 있습니다.

Toyota: Toyota는 음조 주행 기술에 투자하고 있으며, 태어나지 않은 모빌리티 결과를 위해 레벨 4 로봇화를 모색하고 있습니다.