자율주행 상용차 기술 개발 경쟁이 나날이 치열해지고 있다. 볼보트럭, 다임러트럭과 같은 세계 유수의 완성차 업체와 우버, 웨이모 등 자율주행 관련 스타트업이 경쟁을 벌이던 형국에 세계적인 전기차 제조업체 테슬라까지 가세했다.

미래 먹거리 산업으로 주목받고 있는 자율주행 상용차를 둘러싼 경쟁이 심화됨에 따라 기술 개발에도 속도가 붙고 있다. 특히, 인공지능 기술의 발전과 카메라, 센서 등 자율주행 관련부품의 기술력은 이미 상용화 단계에 다다랐다는 평가다.

바로 ‘딥러닝(Deep Learning)’, ‘스테레오 비전(Stereo vision)’, ‘측위 시스템’ 기술이 자율주행 상용차 시대를 앞당기는 주요 기술로 주목받고 있다.

자율주행 상용차의 눈과 발, ‘딥러닝’

자율주행 기술의 가장 기본적인 덕목은 눈앞에 닥친 교통상황과 차선에 맞춰 스스로 주행하는 것이다. 인체로 치면 보는 ‘눈’의 역할과 움직이는 ‘발’의 조화가 핵심인 셈이다.

이 같은 이유로 차량의 ‘인지’ 분야를 담당하는 카메라와 ‘컨트롤’을 담당하는 조향장치의 통합은 자율주행 상용차 개발에 있어 중요한 기술로 손꼽힌다.

‘딥러닝’은 이를 가능케 할 것이라는 기대를 모으고 있는 기술이다.

딥러닝은 사람의 뇌 구조와 비슷한 형태인 ‘뉴럴 네트워크(Neural Network)’ 기반의 인공지능 기술로 통합 네트워크 구축에 특화돼 있다.

이를 통해 카메라, 센서, 조향장치, 제동장치 등 차량의 인지와 제어를 담당하는 부품들을 하나의 네트워크로 묶는 것이 가능하며, 궁극적으로는 자율주행 상용차의 눈과 발을 연결하게 된다.

최근에는 미국의 자율주행 관련 스타트업 ‘엠바크(Embark)’가 딥러닝 기술을 접목한 자율주행 트럭의 테스트를 성공적으로 진행하며 상용화 가능성을 한층 높였다.

아울러 주어진 이미지를 자기 스스로 판단하는 작업이 가능한 딥러닝은 자율주행 상용차 상용화에 걸림돌이 되고 있는 연산장치 소형화 문제의 해결책으로도 주목받고 있다.

현재 자율주행 상용차의 대부분은 슈퍼컴퓨터와 맞먹는 크기와 수천만 원을 호가하는 고가의 연산장치를 장착하고 있어 양산에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 하지만, 기존 기술에 비해 연산량을 대폭 줄일 수 있는 딥러닝을 접목하면 이 같은 문제를 해결할 수 있다는 전망이다.
 

물체 인식·긴급제동 센서 ‘스테레오 비전’

상용차 카메라와 함께 자율주행 상용차의 감각기관 역할을 하는 센서 부문에서는 ‘스테레오 비전’이 주목받고 있다.

차량과 보행자 간 사고 시 사망확률이 매우 높은 상용차의 경우 보행자를 감지하고 정지하는 것이 중요한데, 스테레오 비전이 이 부문에서 두각을 보이고 있기 때문이다.

스테레오 비전이 보행자 감지에 효과적인 이유는 독특한 물체 인식 방법에 있다. 거리정보와 빛을 바탕으로 물체를 감지하는 스테레오 비전은 빛 또는 열만을 사용하는 다른 센서들이 감지하지 못하는 영역까지 효과적으로 인식한다.

특히, 거리정보를 포함함으로써 움직이는 물체의 진로를 빠르게 예측하고, 갑자기 튀어나오는 움직임 등 변수가 많은 보행자 인식은 센서 중 최고 수준이라는 게 전문가들의 설명이다.

이에 다임러트럭 등 일부 완성차 업체는 스테레오 비전을 자사 상용차의 긴급자동제동시스템(AEB) 센서로 개발하고 있으며, 상용화 가능성을 높이 평가하고 있다.

다만, 여타 센서들과 같이 높은 가격대로 양산이 어려운 점, 악천후 및 야간 주행이 불가능하다는 점은 해결 과제로 지적되고 있다.
 

위치와 교통정보 파악, ‘측위 시스템’

도로 위를 잘 달리는 것만큼 중요한 것이 교통법규를 준수하는 것이다. 측위 시스템은 GPS 등 전파를 통해 차량의 현 위치와 신호등, 장애물 등의 객체를 파악하는 기술로 자율주행 차량이 교통법규를 지키며 주행하도록 돕는 기술이다.

상용차 업계에 따르면 전파 방해가 적은 고속도로, 외곽도로 주행이 잦은 중·대형 상용차의 경우 현재 개발한 측위 시스템으로도 무리 없이 자율주행이 가능하다.

여기에 최근에는 노면 표시를 지도와 일치시켜 측위를 하는 시스템도 개발이 한창이다. 전파가 아닌 카메라로 도로의 노면 표시를 스캔하고 이를 지도와 대조함으로써 차량의 위치를 파악하는 방식이다.

이는 기존 측위 시스템의 약점으로 지적되던 ‘전파 방해로 인한 혼선’을 극복하고, 수많은 전파로 인해 주행에 어려움을 겪었던 도심지역에서의 자율주행 상용차 운용 가능성을 높일 것이라는 기대를 받고 있다.

그러나 현 개발 수준에선 8,000만 원에 이르는 고가형 장비라는 것과 정차 시에는 인식률이 떨어지는 한계를 갖고 있다. 게다가 도로 상황이 혼잡할 경우 다른 차량에 의해 가려지기 쉽다는 점도 해결해야 할 과제로 지목되고 있다.

시시각각 변화하는 환경에 맞춰 빠르게 발전하고 있는 자율주행 상용차. 기술적, 재정적 한계를 극복하면서, 상용화시기는 더욱 빨라지는 추세다.