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자율주행을 완성하는 트라이앵글 ①
어떻게 인지하는가?2014/12/26by 현대·기아

자율주행을 완성하는 세 가지 핵심기술 중
인지기술에 대해 알아봅니다

전방카메라의 모습입니다
l 자율주행자동차는 전방을 센서로 스캔해 상황을 인지하고 판단한 후 시동을 겁니다



사람이 길을 걸을 때 눈으로 길을 살피고 안전한지 확인한 후 비로소 걸음을 떼는 것처럼 자율주행자동차 역시 전방을 센서로 스캔해 차선을 확인하고, 보행자나 선행차량은 없는지 또 신호는 어떻게 되는지 등을 판단한 다음에야 시동을 걸고 주행하기 시작합니다. 물론 이 모든 과정의 주체는 바로 자동차입니다. 이렇게 스스로 주행환경을 인지하고 판단해, 제어하는 세 가지 핵심 기술이 바로 자율주행을 완성하는 키 포인트입니다.



자율주행 대중화 시대를 선도한다

자율주행 기술은 운전자가 설정하는 기본 정보를 바탕으로 그것을 구현하는 수준에서부터 시작돼 현재는 보다 진보한 기술과 시스템을 통해 주행 중 일어날 수 있는 위험상황을 미리 감지해 사전 경고하는 수준까지 발전했습니다. 최근의 고도화된 센서, 정교해진 맵 등이 이 과정에서 제 구실을 톡톡히 하고 있습니다. 또한 여기에서 한 발 더 나아가 사고로 인한 피해를 최소화하기 위해 자동차 스스로 조향 및 제동 기술에 직접 관여하는 등 ‘안전’을 향한 주행을 멈추지 않고 있습니다. 이에 따라 현대자동차그룹도 2015년부터 기존의 운전 보조 기능을 확대하고, 어드밴스드 스마트 크루즈 컨트롤(ASCC, Advanced Smart Cruise Control)이나 차선 유지 지원 시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System) 등과 같은 장치를 통해 고속도로 자동주행을 구현, 2020년부터는 고속도로에서 차선 변경도 가능한 자율주행을 완성한다는 계획입니다. 더불어 2025년부터는 도심 자율주행까지 가능케 한다는 예정이어서 자율주행 대중화 시대를 열 전망입니다. ‘어떻게 인지하는가’와 ‘어떻게 판단하는가, 어떻게 제어하는가’ 등 자율주행 핵심기술에 대해 두 번에 나눠 소개합니다.



어떻게 인지하는가?

사람의 눈
l 자율주행 첫 단계인 인지 기술은 사람 몸의 눈의 역할과 같습니다

목적지를 향해 갈 때 첫 번째 할 일은 그곳까지의 노선을 파악하는 것. 도로의 차선이나 신호, 보행자, 선행차량 등을 지각하는 일이 우선돼야 하기 때문에 자율주행의 첫 단계도 인지 기술로부터 시작됩니다.



인간의 눈을 구현하다

자율주행을 구성하는 3가지 기술 중 인지 기술은 한마디로 우리 몸의 눈과 같다고 할 수 있습니다. 우리가 눈을 통해 각종 정보를 읽고 받아들이는 것처럼, 자율주행자동차 역시 차량에 장착된 카메라나 레이더(Radar), 라이다(Lidar)와 같은 센서로 주변환경을 파악하고, 스캐너로 정확한 정보를 습득해 인지합니다.

때문에 인지 기술에서는 정확하게 정보를 수집할 수 있는 능력이 그 어떤 것보다 중요합니다. 위성으로부터 신호를 받아 현재 위치를 파악하는 GPS, 주변 환경을 모니터링하고 장애물을 인지하는 레이저 스캐너, 도로 위의 횡단보도를 인식하는 영상센서가 주요 구성 항목인 것도 이 때문입니다. 정확한 정보 수집을 위해 오차범위가 적은 ② DGPS나 보다 정밀한 측정 기술을 구현하기 위한 레이저 스캐너, 스테레오 카메라와 같은 고성능 센서가 집중 개발되는 이유도 여기에 있습니다.



동행하는 인지와 예측

터널
l 터널 안에서 일시적으로 시야 확보가 어렵지만 어느 정도 예측은 할 수 있는 것처럼 인지 기술에도 이런 예측 과정이 필요합니다

인지 기술은 단순히 인지 과정만을 요구하진 않습니다. 도로 주변의 여러 정보를 파악하다 보면 자연스럽게 예측이 필요한 상황이 벌어지기 때문입니다. 우리가 운전할 때 터널을 통과하는 경우를 떠 올려보세요. 터널에 진입한 순간 일시적으로 시야가 어두워져 아무 것도 보이지 않지만, 그렇다고 터널 속 상황을 예측할 수 없는 것은 아닙니다. 이미 우리 머리 속에는 터널에 진입하기 전, 선행차량이 무엇이고, 어느 정도의 차간거리를 두고 주행하고 있었는지 입력돼 있기 때문입니다.

네비게이션
l GPS는 자율주행자동차의 핵심 부품입니다

GPS 신호에 의존해 경로를 결정하는 자율주행자동차도 마찬가지입니다. 특히 일반도로와 동일 궤적을 갖는 고가도로에서 GPS를 사용하는 내비게이션은 운전자가 어느 도로 위에서 주행 중인지 구분하기 쉽지 않습니다. 따라서 안전한 자율주행을 위해서는 이러한 상황에서 주변환경을 인지 해 올바른 경로 예측을 돕는 기술이 요구됩니다. 



인지 미션, 공모전의 난도를 높이다

인지 기술에는 레이더, 라이다와 같은 대표적인 구성품 외에도 카메라를 비롯한 V2X(Vehicle to everything), Digital Map, GPS 등 자율주행자동차를 구성하는 핵심 부품 중 대다수가 여기에 해당합니다. 그만큼 인지 기술은 자율주행 기술에서 가장 기본적이면서도 중요한 분야이며, 최근 더욱 고도화되면서 가장 주목 받고 있기도 합니다.

제12회 자율주행자동차 경진대회에서도 인지 기술을 검증하는 미션의 난도가 한층 높아졌습니다. 주행 코스에는 교차로 상황 판단, 선행차량 낙하물인지 회피, 주차공간 인지 및 주차 미션 등 인지 기술을 검증하는 미션이 곳곳에 포진해 있는데, 이 미션을 수행하기 위해서는 정확한 정보 습득이 필수입니다. 하지만 이번 대회에서는 오차 범위가 큰 일반 GPS를 사용하게 함으로써 그만큼 정확한 정보습득이 까다로워졌고 미션 수행도 어려워졌습니다.


인지 분야 주요 센서
 
명칭 기능
레이더(Radar, Radio Detection And Ranging)  물체의 거리나 속도, 각도를 측정하기 위해
전자기파를 사용하는 감지 센서
라이다(Lidar, Light Detection and Ranging) 원리는 레이더와 비슷하지만 전자기파 대신 빛을 이용해 레이더가 볼 수 없는 사각지대까지 관측 가능한, 보다 정밀한 센서
카메라(Camera) 차선이나 보행자 등을 광학계를 통해 영상으로 취득한 후 처리해 감지하는 센서



인지 능력을 정교화하는 선행 학습

자율주행자동차가 미션을 인지해 수행할 때 중요한 선행 과정이 하나 있습니다. 바로 학습입니다. 예를 들어 공모전에서 보행자 미션을 수행하는 3번 코스의 경우, 자동차가 인식해야 할 보행자를 두 번째에 위치시켰다면 자동차는 여러 더미들과 보행자를 구별해 정확하게 보행자만을 인식해야 합니다. 여기에서 자율주행자동차가 일반 더미와 보행자를 구별하는 기준. 그것이 바로 학습입니다. 연구원들은 평소 팔, 다리, 머리 등 보편적으로 사람이라고 판단할 수 있는 특징을 모아 미리 자동차에 학습시키고, 이런 기반에서 자동차는 카메라를 통해 그 특징을 포착, 미션을 완수하는 것. 이는 관련 사례가 많아질수록 인지 능력도 정교해지기 때문에 연구원들은 각각의 상황에 따라 가능한 많은 사례를 수집하고 있습니다. 

자율주행 프로세스 인지, 판단, 제어 인지는 경로탐색 V2X ADAS센서를 통해 인지하고 주행상황 판단 및 주행전략 결정, 주행 경로 생성을 판단한다. 이럴 통해 가감속이나 조향을 제어한다



 
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