Bosch와 Mercedes가 준비한 완전 자율 주행

완전 자율 주행은 생각보다 가까이 와 있습니다. Mercedes-Benz와 Bosch는 이미 안전 수준을 실현하는 데 필요한 기술을 갖추고 작업하고 있습니다. 이것이 현실이 되도록 말입니다.

미래에 완전 자율 주행을 제공하려면, 자동차가 운전자처럼 볼 수 있어야 합니다. 바로 그것을 Mercedes-Benz 와 Bosch가 연구하고 있습니다. 두 제조사가 설정한 안전 요건을 충족하는 환경 모델을 센서 그룹의 결합된 정보로 재현하는 것이 목표입니다.

차량이 어떤 상황에서도 완전히 자동화된 방식으로 주행을 맡지만, 운전자가 언제든 제어권을 가져갈 수 있는 레벨 5 자율 주행을 위한 핵심은 무엇일까요? 가장 중요한 것들을 몇 가지 소개합니다.

모든 것을 보는 센서

자율 주행의 첫 번째 핵심은 차량 주변 환경을 생성하여 해석하고, 차량 스스로 결정할 수 있도록 하는 것입니다. 언제 회전하고, 제동하고, 가속할지를 말이죠. 이를 위해서는 여러 종류 센서의 특성을 결합해야 합니다.

• 레이더 센서. 물체를 감지하고, 차량에 대한 위치와 속도를 측정합니다. 센서가 방출한 레이더 신호가 주변 물체에 반사되어 돌아올 때 진폭과 위상을 비교하여 이를 수행합니다. 약 250미터의 감지 거리와 360도의 각도를 갖습니다.
• 초음파 센서. 박쥐나 잠수함이 사용하는 소나 기술을 기반으로 하며, 장애물에 반사되는 초음파 펄스를 보냅니다. 약 6미터까지의 가까운 환경을 인식하는 데 사용되며, 예를 들어 주차처럼 저속 기동에 활용됩니다.
• 영상 센서: Mercedes가 이미 차량에 사용하고 있는 Bosch 스테레오 영상 카메라는 50미터 이상의 측정 범위를 제공합니다. 물체를 등록하고, 빈 공간을 인식하며, 일부만 가려진 보행자를 알아보거나 교통 표지판의 문자와 숫자를 해석할 수도 있습니다.
• 라이더(Lidar) 센서: Bosch는 앞선 센서를 보완하는 용도로 자율 주행 시제품에 이런 유형의 센서를 연구하고 있습니다. 적외선 레이저 빔을 방출하면, 이것이 물체에 반사되어 레이더 렌즈로 돌아오고, 이를 통해 레이저 빛이 닿은 각 지점과 차량에 장착된 센서 사이의 거리를 실시간으로 파악할 수 있습니다. 이 유형의 센서를 양산 차량에 처음으로 사용한 브랜드는 Audi의 Audi A8입니다.

안전을 위한 이중화 시스템

안전과 관련된 또 하나의 중요한 문제는 고장 가능성입니다. 이를 위해 Daimler AG와 같은 제조사가 정해야 할 요건은 분명해 보입니다. 조향, 가속, 제동을 제어하는 모든 액추에이터에 이중화 시스템을 갖추는 것입니다.

즉 Mercedes-Benz의 경우, 자율 주행 자동차는 조향용 모터 두 개뿐만 아니라 이중화된 제어 전자장치도 갖추게 됩니다. 브레이크도 마찬가지입니다. Bosch가 개발한 전기기계식 브레이크 iBooster 시스템과 ESP 시스템을 함께 사용하여, 개별 부품이 고장 나더라도 안전하게 정지할 수 있는 능력을 보장합니다.

인공지능과 신경망

신경과 전문의의 진료 기록에서 나온 것 같은 두 용어지만, 우리 모두 익숙해져야 할 개념입니다. Daimler AG의 이미지 의미론 분야 책임자가 이 주제에 대한 몇 가지 개념을 설명합니다. 예를 들어 자동차에 인공지능이나 딥러닝을 사용한다고 할 때, 자동차가 스스로 의식을 갖게 된다는 뜻은 아니라고 말합니다.

생각할 수 있는 기계를 의미하는 것이 아닙니다. “인공지능”이나 “기계 학습”이라는 개념은, 앞서 이야기한 센서가 수신하는 모든 데이터를 활용하고, 처리하고, 해석할 수 있게 해 주는 매우 복잡한 프로그래밍을 가리킵니다. 지능적으로 보일 만큼 정교한 프로그램입니다. 자동차에 적용하면, 많은 교통 상황에 대한 평가를 바탕으로 프로그래머가 설정해 둔 대로, 무엇이 옳고 그른지, 무엇이 올바르고 잘못된 것인지를 시스템이 알 수 있게 하는 것입니다.

자율 주행 시스템의 컴퓨터는 알고리즘을 수정하여 개별적으로 학습할 수도 있지만, 이것은 최종 목표가 아닙니다. 엔지니어가 행동상의 오류를 재현할 수 없기 때문입니다. 목표는 모든 차량에 적용할 수 있는 학습 프로그램을 개발하고, 모든 차량이 같은 논리를 사용해 주행하도록 재현하는 것입니다. 프로그래머는 자율 주행 차량이 보행자나 자전거 이용자가 이후에 할 수 있는 움직임을 해석하도록 만들 수 있습니다. 또는 차량 앞으로 굴러 나온 공이 있을 때, 그 뒤를 아이가 쫓아오고 있을 수도 있고… 돌멩이일 수도, 바람에 날린 구겨진 종이 뭉치일 수도 있습니다.

차량이 가장 복잡한 상황에서도 즉시 올바르게 반응하고 그에 맞게 행동할 수 있는 목표를 달성하면, 이러한 시스템의 장점은 자율 주행을 담당하는 기계와 시스템은 피로하지 않으며 집중력을 잃지 않는다는 데 있습니다.