인공지능시대, 모든 교사를 위한 SW교육
- 미래의 교통, 자동차와 소프트웨어 (1) -
소프트웨어로 움직이는 자동차
자율주행의 개념과 기술
1 소프트웨어로 움직이는 자동차
1. 자동차의 발전
1) 자동차는 언제부터 우리 일상에서 없으면 안되는 존재가 되었을까요? 200년?, 300년? 생각보다 오래 되지 않았습니다.
사적으로는 1700년대 제임스 와트가 증기기관을 개발하면서 1976년에 이르러서야 프랑스에서 세계 최초의 증기 자동차가 발명되었습니다. 하지만, 다시에는 말과 마차을 대체해서 자동차가 대중적인 존재가 될 것이라고 누구도 생각하지 않았습니다.
1886년 독일에서 벤츠가 가솔린 자동차를 선보이고, 1985년이 되어서야 프랑스의 미쉘린이 공기압 타이어를 개발했습니다. 1908년이 되어서야 미국 포드사에서 대량생산방식에 의해 근대적 자동차가 탄생하게 되었습니다. 그 이후에 마차를 대체하여 자동차가 대중교통의 중심에 서게 됩니다. 참고로, 대한민국은 1952년 기아산업에서 최초의 국산 자동차를 생산하게 됩니다.
1900년 뉴욕의 거리에는 자동차가 몇 대가 있을까요? 반대로 1913년 뉴욕의 거리에는 마차가 몇 대 있을까요?
- 1900년 사진 속에 뉴욕의 거리에는 자동차가 1대 있었으나, 반대로 1913년 사진속에는 마차가 1대만 보이는 등 10여 년 사이에 대중교통의 중심이던 마차가 사라지고 새로운 교통수단이 자리를 매김하 게 되었습니다.
산업혁명이 이후 대량생산에 의해 도시화가 급격하게 진행되면서 자동차 관련해서 여러 가지 문제가 발생하였습니다. 예를 들면 도시화에 따른 대도시 인구 집중화에 따른 주차 및 교통 체증, 화석연료 의 과다 사용으로 인한 미세먼지, 오존 파괴 등의 자연 환경 훼손, 교통 사고의 증가로 인한 인명사 고 및 사회적 비용 지출 등입니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 우리나라를 포함한 선진국과 주요 기업들은 미래사회, 사용자 안전과 편의, 도시의 변화에 따른 이동성의 변화 등에 대해 분석하고 해 법을 제시하기 위해 노력하고 있으며, 다음과 같은 분야에 대해 연구를 진행하고 있습니다.
① 개인형 이동수단(Personal mobility) - 도시 이동성의 해법
② 전기차(Electric Vehicle) - 배기가스로 인한 환경문제 해결
③ 자율주행(Autonomous Car) - 사용자의 편의 및 교통 감소 문제 해결
④ 차량 공유(Car Sharing) - 주차 등 도시문제 해결
<출처 : 임베디드 소프트웨어ㆍ시스템 산업협회(KESSIA), 차량용 SW의 현황과 발전방향, 2016.12>
컴퓨터 등장과 인터넷 혁명에 이어 스마트폰 빅뱅에 이르기 까지 핵심의 동력은 소프트웨어 입니다. 자 동차는 단순한 이동 수단에 불과했으나 전가ㆍ전자 장치 및 정보통신기술(ICT)와 융합하면서 자동차 산 업의 판도를 뒤흔드고 있습니다. 또한, 기존 의 자동차 업체뿐만 아니라 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등 소프트웨어로 무장한 ICT 기업들간의 경쟁이 장이 되었습니다.
자동차가 마차를 대신하여 본격적으로 대중화되는데 걸리는 시간이 15년 정도밖에 되지 않았으며, 이제 100여년 전의 이야기입니다. 자율주행 분야에서 자동차 혁명이 어떻게 일어날지 자세히 살펴볼까요?
2. 미래 자동차의 핵심, 소프트웨어
4차 산업혁명의 핵심기술들은 사물인터넷(IoT), 모바일, 빅데이터, 인공지능으로 연결됩니다. CCTV, 자동 차 정보, 스마트 전자기기, 의료건강 정보, 에너지, 자원 및 공공데이터의 기반 시설 등의 사물-사물, 사 물-인간등의 모든 객체에 5G, WIFI 등의 빠른 통신기술로 서버로 전송되면서 데이터가 쌓이게 되고 이 는 빅데이터의 원천이 되고, 인공지능으로 분석하여 데이터를 분석하고 새로운 가치를 창출하는 것이 4 차 산업혁명의 핵심입니다. 자율주행차에서도 마찬가지입니다. 이전에는 차량 자체의 안전장치과 주행에 초점을 두었지만, 이러한 과정과 같이 자율주행차에서도 차량 내의 속도, 습과 등의 운전 정보, CCTV, 교통 신호, 주변 사물 인식 등의 사물과 운전자의 정보를 수집하고 분석하여 최적의 주행이 가능한 인 공지능이 자동차와 융합되는 것이 자율주행의 궁극의 지향점이며 이 모든 것이 소프트웨어(SW)에 기반 하여 움직이는 흐름인 것이다.
이를 뒷받침 하듯 2012년 세계 최대 가전 전시회인 국제전자제품박람회(CES) 기조연설에서 메르시데 스-벤츠 자동차그룹 회장인 디터 제체는 “자동차는 기름이 아니라 소프트웨어로 달린다.” 라고 발표 했습니다. 이 말이 의미하는 바는 무엇일까요?
자동차는 대표적인 전통 제조 산업으로 과거에는 자동차를 고를 때 주행성능, 연비 등 하드웨어 관련 내용들이 중심이었으나, 현대에는 첨단운전자지원시스템(ADAS), 엔터테인먼트와 스마트폰 연동 등의 지능형 인포테인먼트시스템 소프트웨어 기반의 기능들이 더욱 중요한 요소로 선택됩니다. 즉, 자동차 에 전기ㆍ전자ㆍ통신기술의 탑재 비중이 높아지면서 소프트웨어의 기술력이 자동차 경쟁력에 중요한 영향을 미치는 요소가 되면서 자동차를 ‘기계장치’ 보다 ‘전자장치’로 부르게 되었습니다. 나아가 구글 이 개발한 자율주행 자동차는 레이저와 카메라, 첨단 센서로 수집한 정보를 컴퓨터로 처리하여 완성 차에 소프트웨어로 제어하며 운전자 없이 160만km(2019.07 기준)를 무사고로 운전하는 등 실제로 자 동차는 하드웨어보다 소프트웨어에 의해 발전되었습니다.
최근 자동차 내의 컴퓨터라 불리는 전자제어 시스템(ECU)(electronic control unit ; 컴퓨터로 제어하는 전자제어장치)가 많아지고 있다. 1990년대 초반 5개 미만이었던 것에 비하면 최근 고급 자동차에는 100~150개 가량의 전자제어 시스템(ECU)가 포함되고 이를 프로그래밍하고 위한 코드가 1억 줄 이상 이 탑재된다고 합니다. 더군다나 자율주행차에서는 실시간으로 주변을 인식하고, 빠른 통신으로 빅데 이터와 인공지능의 분석을 통해 차를 제어해야 하므로 더 많은 전자제어 시스템(ECU)와 소프트웨어 가 필요하게 될 것입니다.
점차 하드웨어에서 소프트웨어로 중심이 변하는 증거는 또 있습니다. 전통적 제조업은 점차 소프트웨 어 산업으로 그 특징이 변모하고, 머지않아 제품의 원가에서 소프트웨어가 차지하는 비중인 2/3을 넘 게 될 것입니다.
VDC에 따르면 2000년 초반에는 하드웨어에 투자되는 비중이 소프트웨어 비해 높았으나 2000년대 중반 이후부터 소프트웨어에 투자되는 비중이 증가되었습니다. 뿐만 아니라 2008년 기준으로 자동차 업종 에서 연구 개발비용 중 소프트웨어가 차지하는 비중은 52.4%, 가전 제품의 원가는 53.7%, 산업자동 화 분야의 51.5%, 통신 산업의 52.7%도 소프트웨어 비용으로 제조업 중 소프트웨어 연구개발 비용이 가장 높은 것으로 나타났습니다.
이는 자동차 업계에서는 ‘엔진은 자동차 산업에서 더이상 기술 차별화 요소가 될 수 없다‘ 라고 하며, 첨 단운전자지원시스템, 자율주행 시스템, 클라우드 기반 개발 및 애플리케이션 등 ’소프트웨어를 통한 차별화가 자동차 산업에서 중요한 요소로 떠올랐다‘라고 평했습니다.
정리하기
1) 1차 산업혁명은 증기기관에 의한 생산 기계화, 2차 산업혁명은 전기 발명에 의한 대량 생산체제 구축, 3차 산업혁명은 컴퓨터와 인터넷 발전에 따른 정보 공유 및 생산, 제 4차 산업혁명은 ICT 융합에 의한 발전으로 자동차 시장에도 자율주행이라는 변혁을 가져오고 있다.
2) ‘자동차는 기름이 아니라 소프트웨어로 달린다.’라고 발표된 것과 같이 차량 내ㆍ외부의 사물인터넷 장치로 데이터를 전송된 빅데이터를 분석하여 인공지능과 융합되는 등 점차 자율주행차의 핵심기술에서 소프트웨어가 차지하는 비중이 높아지고 있다.
3) 자동차에서 전자제어 시스템이 증가하면서 ‘바퀴달린 컴퓨터’로 변화했으며, 통신기술, 빅덱이터, 인공지능 등의 기술의 발전으로 ‘바퀴달린 인공지능’자율주행차로 진화하고 있다.
2 자율주행의 개념과 기술
1. 자율주행 자동차의 필요성
사람 운전자와 자율주행차 중에 누가 사고를 더 많이 낼까?
2018.8월월 미국 인터넷 미디어 악시오스(AXIOS)의 분석에 따르면, 캘리포니아 주 자동차국(DMV)이 2014년 자율주행차 시험주행을 허가한 이후 면허를 받은 55개 업체가 8월까지 제출한 사고 보고서는 모두 88건이며, 사람의 개입이 없는 완전 자율주행모드 주행 중 발생한 사고는 38건으로 가장 많았지만 자율주행차의 과실은 1건에 불과하다고 밝혔습니다. 대부분 상대방 차량, 보행자, 자전거 라이더 등 사 람에 의한 과실사고 였다고 합니다.
자율주행모드에서 정차 중 발생한 사고는 24건이었지만 자율주행차 과실은 0건으로 모두 사람의 과실이 었습니다. 또한, 완전 자율주행모드가 아닌 운전자가 자율주행 기술의 도움을 받아 직접 운전한 경우에 는 19건의 사고가 발생했습니다. 이중 6건이 자율주행차, 13건이 사람의 과실로 나타났습니다. 정차 중 에도 7건의 사고가 발생했지만 모두 사람의 과실이었다고 합니다.
인공지능 컴퓨팅 시스템 칩을 개발하는 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “미래 사회에는 차량을 소유하기보 다는 빌려 쓰고 나눠 쓰는 형태로 바뀔 것”이라며 “이러한 변화는 도시와 사회의 모습을 바꿀 것”이라고 강조했다. 그는 자율주행 시대가 오면 8200만 건의 교통사고, 130만 건의 교통사고로 인한 사망, 500조 원이 넘는 각종 손실 비용 등을 줄일 수 있을 것으로 내다봤다. 특히 일반 직장인이 하루 평균 1시간 정도 출퇴근에 할애하면서 버리는 시간이 생산적으로 활용되면 1인당 연간 급여가 1만달러 가까이 늘어 날 수 있다고 밝혔다. 라고 합니다.
자율주행은 아직 기술적, 법적, 윤리적 문제 등이 남아있지만 여러가지 장점들로 인해 2035년 경에는 도 로 위의 80% 정도가 자율주행차로 대체될 거라 많은 매체에서 예상하고 있습니다.
① 교통사로가 줄어듭니다. : 운전 중 스마트폰 사용, 통화, 졸음 등 운전자 실수나 조작 미숙, 부주의 등으로 인한 사고가 줄어들게 되므로 안전성이 높아집니다.
② 에너지가 절약됩니다. : 자율주행으로 불필요한 급출발, 급제동 등의 효율적 주행 뿐만 아니라 최적 경로 설정 등으로 교통 체증이 줄면서 에너지가 절감되고 이산화탄소, 미세먼지 등 환경도 보호할 수 있습니다.
③ 운전 소외계층의 이동을 도와줍니다. : 운면먼허가 없는 사람, 운전이 어려운 아이나 노약자들도 차 를 이용해서 이동을 할 수 있습니다. 사회적 약자에게 이동의 자유를 주게 됩니다.
④ 운전하는 시간을 절약해줍니다. : 이동하는 시간에 운전을 하는 대신 휴식을 취하거나 자유롭게 시 간을 보낼 수 있으므로 개인의 여가생활에 도움이 됩니다.
2. 자율주행 자동차의 개념
1) 자율주행자동차(Autonomous Vehicle)란 운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차(자동차관리법 제2조)를 말합니다. 이를 통해 운전자의 운전 부담을 줄여 차내에서의 생산이나 여가 시간을 확대시키며, 자율주행에 따른 교통사고 감소, 교통 흐름의 효율화, 장애인 및 노약자 등 교통 약자의 능력 보완 등 사람의 질을 개선할 것으로 예상합니다. 뿐만 아니라 해외 컨설팅업체인 KMPG(2015년)의 자율주행자동차 도입 효과 분석 보고서에 따르면, 영국에서 자율주행자동차를 도입
고 있다고 합니다. 이는 단순히 편해지는 것 뿐만 아니라 문화나 사회까지의 변화를 이끌 수 있다는 것을 의미합니다. 물론, 2016년 11월 테슬라 모델S의 오토파일럿 기능을 하던 운전자 사망사고, 2018 년 3월 우버의 자율주행자동차의 보행자 충돌 사망 사고가 발생하는 등 사용화를 위해서 해결해야 할 부분도 있는 것도 사실이지만, 글로벌 업체들 간에는 자율주행자동차 관련 치열한 기술 경쟁이 가 속되고 있습니다. 우리나라에서도 2020년 중반쯤에 스스로 부분적인 자율주행 수준의 상용화를 예상 하고 있습니다.
자율주행 산업은 자동차의 안정성을 확보하기 위한 센서와 전자제어장치 뿐만 아니라 안드로이드와 같 은 자율주행차 SW플랫폼, 자동차를 보호하기 위한 보안 체계, 고정밀지도나 정밀한 GPS측정 등의 정 밀 장치, 자율자동차 시스템 및 운영 제어 뿐만 아니라 주변 신호등, 횡단보도 등의 인프라 및 주변 차량과 주행 정보를 통신하는 V2X(Vehicle to Everything) 기술, 운전자나 사물 인식 빅데이터와 인공 지능을 위한 클라우드 소프트웨어 등이 모두 포함된다.
2. 자율주행 기술의 5단계
자율주행 기술의 단계는 아직 국제 표준은 정해져 있지 않지만, 2016년부터 국제자동차기술자협회(SAE International)에서 분류한 단계가 글로벌 기준으로 통용되고 있으며, ‘레벨 0’에서 ‘레벨 5’까지 6단계 로 나뉩니다.
먼저 0~2단계는 사람이 주로 운전을 수행하되, 자율주행 시스템이 일부 주행을 수행하는 단계입니다
레벨 0은 인간이 차량 운전을 완전히 수행하는 단계로 대부분 수동이나 일부 위험 상황시 안내나 경고 하는 긴급 상황을 보조하는 시스템이 포함되어 있습니다.
레벨 1은 운전의 주체는 사람이나 차량의 핸들을 일부 시스템이 조정하거나 자동차의 정속주행 기능을 수행하는 “선택적 능동 단계”로 차로 이탈 경보 시스템(LDWS), 크루즈 컨트롤(CC), 전방 충돌방지 보 조(FCA), 후측방 충돌경고(BCW) 등이 레벨 1에 해당합니다.
레벨 2는 운전의 주체는 역시나 사람이지만, 잠시 눈을 떼거나 핸들에서 손을 떼어도 한시적으로 주행 할 수 있는 단계로 자율 시스템이 차선 이탈 시 차선안으로 돌려놓거나 앞 차의 간격을 유지하며 스 스로 가ㆍ감속하는 차선 유지 지원 시스템(LKAS), 적응형 크루즈 컨트롤(ACC) 등의 기술이 레벨 2에 해당합니다.
레벨 2까지는 시스템이 일부 주행을 돕지만(어시스트), 레벨 3부터는 시스템이 전체 주행을 수행합니다 (파일럿).
레벨 3는 장애물을 인식해서 속도를 조절하고 자동차 스스로 차선을 변경하고 앞차를 추월하거나 장애 물을 피하고 스스로 주차하는 단계입니다. 하지만, 위험상황 발생시 운전자가 제어하도록 요청하게 됩니다. 미국에서는 심장에 이상이 생긴 환자가 테슬라의 자율주행 기능으로 30여km를 달려 병원 응 급실까지 무사히 도착하는 등 2030년 이후의 62% 차량이 레벨3의 기능을 탑재할 것으로 예상됩니 다.
레벨 4는 시스템이 전체 주행을 수행하는 점이 레벨 3와 동일하나 위험 상황 발생 시에도 자율 시스템 이 안전하게 대응해야 한다는 점이 큰 차이점입니다.
레벨 5는 레벨 4와 거의 비슷하나 레벨 4는 자율 주행을 할 수 있는 지역에 제한이 있지만, 레벨 5는 제약이 없습니다.
3. 자율주행 자동차 사례
자율주행 자동차를 연구하는 기업들은 크게 두 개의 부류로 나뉩니다. 하나는 기존의 자동차 제어업체 로 자동차 산업에 대한 기반을 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어를 고루 발전시켜나가고 있으며, 레벨 1부터 순서대로 발전시키며 현재는 레벨3 이상까지 발전하고 있습니다.
[자동차 제조 업체]
자동체 제조 업체 중 GM, Daimer-Bosch, Ford 등이 선두그룹으로 편성되어 있으며, 인텔이나 Nvidia와 같은 반도체 회사들과 결합하면서 발전하고 있습니다. 대표적으로 GM 같은 경우는
○ (GM) 2016년 차량공유업체 리프트(Lyft)에 5억달러를 투자해 일반승용차 판매 및 차량공유 네트워 크를 구축했고, 2016년 7월에는 6억 달러를 투자해 자율주행 스타트업 Cruise Automation을 인수하 고, 부분 자율주행 기술인 ‘슈퍼 크루즈’시스템을 장착하며 2019년 자율주행택시를 운영하겠다고 밝 힘. 또한, 향후 10년 후에 완전자율주행자동차 개발을 목표로 하고 있습니다.
[ICT 업체]
또 다른 한 그룹은 구글, 애플, 인텔과 같은 ICT 기업이다. 반도체 기술과 빅데이터, 인공지능과 같은 고 급 소프트웨어를 통해 기존 완성차에 자율주행 센서와 소프트웨어를 결합하여 레벨3 이상부터 개발 중입니다.
그 중에서 가장 대표적인 기업이 구글의 자회사인 웨이모(Waymo) 입니다.
○ (Waymo) 2016년 12월에 Waymo에서 자율주행 개발 프로젝트 독립회사인 Waymo를 스핀아웃 하였 으며, 모든 기업 가운데 최장 시범운행거리을 기록하고, 최소 자율주행 해제횟수, 자율주행 최소 사고 율을 보유한 선두업체입니다. 2021년까지 완전 자율주행자동차 출시를 목표로 하고 있습니다.
그 외에도 인텔, 애플 등 SW 중심의 기업들과 인텔, Nvidia 등의 반도체 회사에서 빅데이터, 인공지능 기술을 결합하기 위한 노력을 계속 하고 있습니다.
[국내 업체]
국내업체는 현재기아차가 2017년 1월 CES에선 레벨4 수준의 ‘아이오닉 일렉트릭’ 자율주행차를 라스베 이거스의 복잡한 도심에서 시연했습니다. 또한, 2017년 8월부터 경기도 화성시 내 약 14㎞ 구간에 차 량과 무선 통신을 가능하게 해 주는 통신기지국, 보행자 감지를 위한 CCTV 카메라, 교통신호 정보 송출이 가능한 교통신호제어기 등 서비스 검증 및 연구를 지속하고 있습니다. 현대차는 2021년 스
[국내 업체의 미비점]
○ 국내 업체들의 자율주행자동차 기술력은 해외 업체들에 비해 다소 뒤쳐져있으며 10년 정도의 격차가 나는 것으로 알려져 있습니다., 특히 라이다, 레이더, 카메라등의 핵심부품과 관련 소프트웨어의 외산 의존도가 높은 편입니다.
‘자율주행(Autonomous Driving)’ 기술을 둘러싼 글로벌 기업들의 경쟁이 매우 치열하다. 자율주행 기술 수준을 평가하는 내비건트 리서치 자율주행차 리더보드’ 순위는 매년 1위가 바뀔 정도다. 2019년 자 율주행차 기술 순위는 다음과 같다.
구글의 웨이모는 2009년 처음으로 자율주행차 연구에 뛰어들어 올해로 11년째로 지금까지 주행 시험 누적 거리가 지구를 400번 돌 수 있는 1600만㎞가 넘는 것으로 알려졌습니다. 웨이모는 2018년 12 월부터 미국 애리조나주에서 자율 주행 택시도 서비스 하고 있습니다. 이는 자율 주행의 핵심 기술인 인공지능(AI) 알고리즘은 빅데이터에 기반해 만들어지며, 시험 주행 거리가 길수록 더 정교한 알고리 즘을 만들 수 있습니다. 웨이모는 2018년 자율 주행 차량 통계에 따르면 111대로 127만1587마일 (204만 6420km)를 운행해 자율주행 시험 업체 48개 중 1위를 차지했다. 또한, 운전자가 출발지에서 자율 주행 모드를 켠 뒤 목적지까지 그대로 도착하지 않은 자율주행 해제도 1년에 113건 밖에 되지 않았습니다.
자율주행 관련 기업들은 더 나은 자율주행 자동차 개발을 위해 기존의 자동차 업체와 반도체와 통신, IT, 정밀지도, 자동차부품 등 ICT 선도 업체들과 협력 구도를 만들고 있습니다. 특히, 주변 정보 수집 용 센서, 초고속네트워크, 빅데이터, 인공지능 등의 소프트웨어, 차량 제어장치 등으로 완성체 업체와 ICT 업체들이 협력하면서 수 년내에 사람이 개입하지 않은 만큼으로 발전하리라 예상됩니다.
4. 자율주행 자동차 기술
자율주행차 기술의 핵심은 센서 기술, 처리 기술, 차량 제어기술 등의 첨단 기술의 집합체로 크게 3단 계를 거쳐 제어됩니다. 먼저 주변을 인지할 정보를 받는 ‘정보 수집 단계(인지)’, 이 정보를 처리해서 판단을 내리는 ‘의사 결정 단계(판단)’, 그리고 결정된 내용에 따라 실제로 자동차를 움직이게 하는
‘차량 제어 단계(제어)’의 과정을 거치게 됩니다.
① 정보 수집 단계 – 센서
자율주행에서 주변을 인식하기 위해 정보를 수집하는 단계로 레이더, 라이더, 카메라, GPS 등 각종 센서가 사용됩니다.
- 라이더(Light Detection And Ranging, LiDAR) : 360도 회전하며 빛을 발사하여 먼거리에 있는 물체를 인지할 수 있는 센서로 움직이는 물체의 운동 정보와 위치를 정밀하게 측정 할 수는 있다.
- 레이더(Laser Detection And Ranging, LADAR) : 레이저를 발사한 뒤 물체에 부딛혀 되돌 아 오는데 걸리는 시간과 반사 모양에 대한 정보를 수집하는 센서이며, 라이더와 같이 물 체의 운동 정보와 위치 측정이 가능하다.
- 카메라 : 주변 상황을 영상 자료로 입력받아 물체의 종류를 분류하는 센서이지만 정확한 운동정보를 측정하는 것은 어렵다.
- GPS : 인공위성을 통해 자동차의 현재 위치를 얻는 센서로 정밀도를 높이기 위한 기술이 연구중이다.
- 초음파센서 : 초음파를 발사한 뒤 물체에 부딛혀 되돌아 오는데 걸리는 시간으로 거리를 측정하는 센서로 보통 차량의 후방감지 센서로 쓰이고 있다.
- 주행거리 측정기 : 바퀴가 회전하는 각도를 측정하는 센서로 주행 거리나 속도의 정보를 얻는 센서이다.
② 의사 결정 단계 – 소프트웨어
센서를 통해 수집한 데이터를 해석하고 자동차를 어떻게 작동시킬지를 결정하는 단계로 개발자가 만들어놓은 소프트웨어를 통해 처리됩니다. 예를 들어, 레이더에서 온 정보로 차량 주변의 물체의 거 리와 크기를 알아내고, 카메라를 통해 어떤 물체인지를 확인하게 되어 계속 주행하거나 멈출지, 안전 신호를 해야하는지 등에 대한 판단을 하는 과정이다.
또한, 레벨4~5에 이르기 위해서는 노트북을 50~100대 동시에 연결해서 수행할 정도의 처리 성능이 필 요하기 때문에 전자제어장치의 발전 뿐만 아니라 차량의 정보를 인공지능으로 전달하고, 수신받아 처 리하거나 도로나 교통상황 정보를 수신하기 위한 초고속네트워크, 인공지능의 학습와 올바른 판단을 위한 빅데이터 등의 소프트웨어 첨단 기술이 추가되어야 높은 수준의 자율주행 기술이 탄생할 수 있 습니다.
③ 차량 제어 단계 – 기계ㆍ전자 장치
소프트웨어에 의해 내려진 결정을 정교하게 움직이는 자동차 기계나 전자장치에 명령을 전달하여 차 를 작동하는 단계입니다. 소프트웨어에서 전달된 명령을 신속하고 정확하게 처리하는 과정 역시 중요 한 단계이며 안전과 직접적으로 연계된 부분입니다.
정리하기
1) 자율주행차는 사람의 조작없이 스스로 운행이 가능한 자동차로 교통사고 감소, 교통 흐름의 효율화, 교통 약자의 이동성을 보완해줄 수 있다.
2) 자율주행자동차의 기술 단계는 운전자에도 미약한 도움을 주는 레벨0에서부터 사람의 개입이 필요없는 레벨5 까리 6단계로 나뉘며 현재는 레벨2에서 레벨3으로 발전하고 있는 중이다.
3) 자율주행자동차는 기존의 포드, GM, 다임러 등 자동체 제조 기업와 구글의 웨이모, 인텔, 애플 등 ICT기반 기업들이 매우 치열하게 경쟁 중이다.
4) 자율주행차는 라이다, 레이더 등 여러 센서를 통한 정보 수집 – 소프트웨어로 의사결정 – 기계 및 전자 장치에 의한 차량 제어의 과정을 거치게 된다.
