자율주행차 필요한 이유와 기술

통계청이 발표한 자료에 따르면 교통사고 원인은 90% 이상이 운전자의 부주의 때문이며, 특히 고속도로 교통사고 5건 중 1건은 졸음운전으로 발생한다고 한다. 이는 사람이 가진 한계를 여실히 보여준다. 사람은 운전 도중 졸거나, 휴대전화 등에 주의를 빼앗기거나, 돌발 상황에 당황해서 제대로 대처하지 못할 수 있다. 자율주행차는 이런 사람의 한계를 극복한다. 컴퓨터는 사람처럼 졸지 않으며, 주의를 빼앗기는 일도 없다. 아무리 위급한 상황이라도 데이터에 이미 저장된 상황이라면 당황하지 않고 메뉴얼에 따라 대처할 수 있다. 연구에 따르면 구글 자율주행차는 100만 마일 주행에 32건의 충돌을 겼었다. 이는 일반인이 100만 마일 주행에 42건보다 낮으며, 또 사고가 날 때마다 개선이 이루어져서 자율주행차의 안전도는 갈수록 높다고 봐야한다.

 

자율주행차가 보편화되면, 차간 안전거리를 사람이 운전할 때처럼 길게 유지할 필요가 없어진다. 자율주행차에서는 기차처럼 물리적으로 연결되어 있지 않지만, 여러 차량이 한 몸인 것처럼 동시에 움직일 수 있다. 이런 주행을 '군집주행(platooning)'이라고 하며, 주로 화물 트럭에서 시험운행을 하고 있다. 도로를 달리는 자동차의 대부분이 자율주행차가 되면 도로의 효율성이 지금과 비교할 수 없을 정도로 높아지며, 교통 체증도, 속도 제한도 필요가 없다.

 

지금은 운전하는 동안 운전 외에 다른 것에는 전혀 시간을 쓸 수 없지만, 자율주행차를 타면 그 시간을 이용하여 여가를 즐기거나, 휴식을 취할수도 있다. 중요한 회의에 참석하기 위해 이동하는 사람이라면, 회의 준비에 집중할 수도 있다. 또한 주차하느라 시간을 낭비할 필요도 없다. 번거로운 주차는 자율주행차에 맡기고 먼저 내려도 무방하며 차를 어디에 두었는지 기억할 필요조차도 없다. 버튼 하나만 누르면 내가 있는 곳으로 자율주행차가 오기 때문이다.

 

그럼 사람이 운전하지 않고 스스로 주행하는 자율주행차의 원리는 무었일까? 자율주행을 하려면 크게 세가지 단계가 필요하다. 첫째는 각종 센서로 주변의 교통 정보를 수집하는 '정보 수집 단계'이고, 둘째는 수집한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리는 '의사 결정 단계'이며, 셋째는 결정한 대로 차를 운전하는 '차량 제어 단계'이다.

 

자율주행차는 인간보다 더 많은 감각기관(센서)을 동원하여 주변 환경을 파악한다. 먼저 시각의 역할을 하는 건 카메라이다. 다른 자동차와 보행자의 움직임, 신호 등의 색깔 등을 감지한다. 그러나 카메라에서 얻는 정보만으로는 부족하며, 경우에 따라 배경과 사물을 분리하는 데에 착오가 있을 수 있다. 자율주행차에서 더 유용하게 쓰이는 센서는 레이더와 라이더이다.

 

레이더는 전자기파를 보냈다가 반사되어 되돌아오는 시간으로 사물과 자율주행차의 거리를 계산한다. 자율주행차에는 다양한 레이더가 쓰이며, 200m 이상의 먼 거리를 감지하는 원거리 레이더, 50~60m 거리를 감지하는 중거리 레이더, 그리고 앞, 뒤, 좌, 우의 넓은 영역을 감지하는 레이더가 또 있다. 라이더는 레이더와 원리는 비슷하지만 전자기파 대신 레이저를 사용하는 센서다. 파장이 짧은 레이저를 사용하므로 정밀도가 높다. 차량 주변의 상황을 3차원 스캐너처럼 파악할 수 있어 유용하다. 구글 자율주행차를 보면 차량 지붕위에 볼록 솟아난 장비가 있는데 그게 바로 라이더 장비이다. 구글 라이더는 64개 레이저 센서가 분당 900번 회전하며 차량 주변의 모든 상황을 실시간 입체 지도로 만든다. 워낙 다양한 센서에서 실시간으로 값을 받다 보니 수집하는 정보는 1초에 1GB에 달할 정도록 방대하다. 대용량 정보를 빠르게 전송하고 처리하는 컴퓨팅 능력이 필수다.

 

센서를 통해 수집한 데이터를 해석하고, 어떤 행동을 취할 지 결정하는 단계가 의사 결정 단계이다. 카메라 정보를 통해 주변상황, 신호 등의 위치와 색깔을 파악하며, 레이더에서 온 정보를 통해 주변의 물체의 크기, 거리, 속도를 알 수 있다. 그리고 이들 정보를 종합해서 어떤 행동을 취할 지 결정하는 건 소프트웨어의 역할이다. 워낙 방대한 데이터를 다루므로 소프트웨어를 완성하는 단계에는 빅데이터 기술과 인공지능 기술이 쓰인다. 여러 상황에서 데이터가 축적될수록 더 정확한 판단을 할 수 있다는 뜻이다. 의사 결정 단계는 자율주행차의 궁극적인 성능을 결정하며 안전과 직결된다. 자율주행차 사업에 전통적인 하드웨어 업체인 자동차 회사 외에 소프트웨어 업체가 참여하는 이유다.

 

차량 제어 단계는 의사 결정 단계에서 내린 판단에 따라 정확하게 차량을 제어하는 기술로 정교하게 움직이는 모터가 이 과정을 담당한다. 소프트웨어가 움직였다고 생각하는 거리와 실제 차량이 움직이는 거리에는 차이가 존재하는데, 이를 정확하게 보정해야 한다. 정확한 제어를 위해 수많은 시험을 반복하면서 일치시킨다.