Technology Brief - Technology Brief 02
상상이 현실로,
무인자율주행 자동차 연구동향
자동차 분야에 있어서 사람의 주행을 보조해 주거나, 특정 상황에 대한 직접적인 개입을 통해 사고를 예방하는 시스템들이 일부 상용화되어 완성차에 장착되고 있다.
하지만, 일부 기능적인 부분에 있어서의 제한된 지능형 자동차가 아닌, 자율적인 인지 및 판단이 가능한 완전한 의미에서의 지능형 자동차는 아직 상용화가 이루어지지 못하고 있는 상황이다.
이와 같이 자율적인 주행이 가능한 지능형 자동차를 ‘자율주행자동차’라고 부르고 있으며, 기본적으로 무인 주행이 가능한 자동차가 되겠다.
자율주행자동차에 대한 초창기 연구는 원격시스템기반의 무인자동차 개발로부터 시작됐으며, 플랫폼의 무인화와 원격시스템 구축 및 차량제어 기술이 주된 연구였다.
하지만 원격시스템 기반의 무인자동차 제어는 운용상의 한계가 있었기 때문에, 자동차 스스로 주행계획을 할 수 있는 자율주행에 대한 필요성을 인식하게 되면서 자율주행자동차 연구는 시작됐다.
초기에는 ‘장애물 회피가 가능한 무인자동차’ 또는 ‘지정된 위치를 갱신해 목적지까지 주행 가능한 무인자동차’ 등과 같이 단일 또는 단순한 기능을 가진 자율주행자동차 연구가 주를 이루었다.
그리고 이와 같은 연구가 기반이 되어, 2000년대에 들어오면서 복합적인 기능 및 임무 수행이 가능한 자율주행자동차 연구가 본격적으로 시작되었다.
특히, 이러한 분위기와 함께 미국 방위고등연구계획국(DARPA)에서는 2004, 2005년 DARPA Grand Challenge에 이어서, 2007년에 DARPA Urban Challenge를 개최해 연구 활성화의 계기를 마련하게 됐다.
다양하고 복잡한 시나리오 환경에서 목적지까지 자율주행으로 완주하는 세계 최초의 자율주행자동차 대회를 개최한 것이다.
2004, 2005년 대회에서는 사막 및 야지환경을 배경으로 환경인식과 관련된 연구가 핵심이었다면, 2007년 대회에서는 도심 교통 환경에 있어서 다양한 미션에 대한 경로 및 모션 계획(planning)과 관련된 연구가 핵심이 되었다.
그리고 이와 같은 계획에 대한 연구의 발전과 함께 그 기반이 되는 지도 생성 및 활용에 대한 연구도 함께 발전하게 됐다.
또한 대회를 통해서 복잡해지고 다양해진 시스템과 알고리즘에 대한 통합의 중요성을 인식하고, 기존의 자율주행시스템의 아키텍처 및 규약들도 함께 업데이트 및 체계화되고 있다.
최근에는 본격적으로 자율주행자동차를 상용화하기 위한 연구를 조심스럽게 시작하고 있다.
가장 대표적인 기관은 구글이다. 구글에서 현재 개발하고 있는 자율주행자동차는 도심지 자율주행에서부터 고속도로를 포함해 500,000km 이상을 주행했으며, 세계 최초로 미국 Nevada주로부터 운전면허와 번호판까지 발급받았다.
특히, 구글은 인공지능 기술을 기반으로 3D LiDAR와 구글맵을 이용해 상용화에 가장 빠르게 접근하고 있다.
구글의 연구 외에도, 자율주행자동차가 가진 기술적 한계 극복 및 다수의 자율주행자동차를 운용하기 위한 방법으로, ICT를 융합한 인프라 정보 기반의 자율주행기술 개발과 관련된 연구가 현재 이슈가 되고 있다.
이충구
서울대 융합과학기술대학원 교수