자율주행차는 ‘인지’, ‘판단’, ‘제어’ 기술이 핵심이다. 정밀 센서로 차량 주변 상황을 파악해 어떻게 주행해야 할지 판단하고, 차량의 움직임을 제어할 수 있어야 한다.
전문가들은 이 중에서 ‘인지’가 가장 중요하다고 말한다. 주변 상황을 빠르고 정확하게 파악하고, 그 범위가 넓으면 그만큼 대처를 빠르게 할 수 있기 때문. ‘카 앤 드라이버’ 등 자동차 전문 매체는 자율주행차의 인지 능력이 사람의 뇌와 같다고 비유하기도 한다.
자동차의 인지 능력을 키우기 위해선, 정밀한 센서가 필요하다. 테슬라의 사고 사례를 보자. 테슬라의 자율주행 모드는 역광, 어두운 밤, 눈, 비, 안개 등에 취약하다고 알려졌다. 기후 상황이 좋지 않을수록 대응 능력이 떨어지는 것. 발생한 사고를 보면 ‘역광’ 때문에 중앙 분리대를 인식하지 못했고, 흰색 트레일러를 하늘로 오인해 충돌 사고가 났다.
테슬라를 포함해 출시되는 자율주행차는 일반적으로 라이다(Lidar) 혹은 레이더(Radar)를 사용해 전방 도로의 장애물을 감지한다.
라이다는 빛을 이용해 주변을 탐색하는 장치다. 초당 수십 바퀴를 돌면서 레이저를 사방으로 쐈다가 다시 돌아오는 형태로 이미지를 그려낸다. 높은 해상도로 정밀하고 입체적인 이미지를 그린다는 장점이 있지만, 날씨에 영향을 많이 받는다. 빛의 진행을 방해하는 폭우, 역광, 안개에서는 정확한 형체 인식이 불가능한 것.
반면 레이더는 외부 환경에 의한 영향이 없다는 장점이 있다. 전자파를 활용하기 날씨와 관계없이 작동이 가능하다. 단, 대략적인 거리나 크기 정도만 알아볼 수 있는 기술이다. 복잡한 도로 위에서는 인지 능력이 중요한데, 라이다에 비해 부족한 기술이라 볼 수 있다.
미 캘리포니아 샌디에이고 주립대 엔지니어는 두 기술의 단점을 해결한 새로운 ‘레이더’를 개발했다. 부족했던 레이더 센서의 영상 포착 기술을 업그레이드해 장애물을 정확하게 인식하도록 만든 것이다. 연구팀은 이 기술을 ‘라이다 같은 레이더’라고 칭했다.
이 ‘라이다 같은 레이더’는 악천후에서도 잘 작동한다. 차량 후드에 2개의 센서를 탑재하고 차량 운영을 해보니, 레이더는 앞선 차량과의 간격·차량 사이즈를 정확하게 측정했다.
연구팀은 이미지용 레이더를 1개만 사용하는 것은 위험하다고 언급했다. “레이더 영상 화질이 나쁜 이유는 전자파가 물체에서 튕겨져 나올 때, 돌아오는 신호가 일부에 불과해서다. 때문에 차량, 보행자 등 기타 물체를 드문드문 떨어진 ‘점’으로 인지하는 경향이 있다”라고 설명했다.
그러면서 “서로 다른 위치에 두 개의 센서를 배치하면 가려진 장애물을 탐지할 가능성이 훨씬 높아진다”라고 덧붙였다. 레이더 센서를 하나 더 사용하면서 반사되는 점의 수를 늘려 인식력을 향상시킨다는 것.
안개를 만드는 기계로 앞선 차량을 숨기는 실험도 했는데 레이더는 3D로 차량 배열을 예측했다. 육면체 형태로 장애물을 예측해 운행 중 빠른 판단을 내릴 수 있도록 돕는다.
Dinesh Bharadia 컴퓨터 공학과 교수는 라이다가 레이더보다 값이 훨씬 비싸다는 걸 언급하면서 “이 레이더를 쓰면 비싼 라이다를 쓸 필요가 없다”라고 설명했다.
테크플러스 에디터 전다운
tech-plus@naver.com
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