선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 예를들어, 피츠버그 공항에서 인근 호텔까지 노선을 자율주행 가능한 경로로 개발 중인 것이다. 우버 또한 여러 자동차 OEM들을 대상으로 자신들의 자율주행 kit를 장착하여 대단위의 자율주행 차량을 운행하고자 한다. 최근에는 포드 차량을 개조하여 자율주행 택시 시범 사업을 운영 중이다.
제안 방법
- 때 맞춰 현대자동차에서 AVC(Autonomous Vehicle Competition) 대회를 2009년부터 개최하기 시작한다. 11개 대학이 참가하여 실제 지원받은 차량으로 자율주행 차량을 개발하여 다양한 미션을 수행하였다. 우승은 한양대학교팀이 차지하였으며 이 때부터 우리나라에서도 각 대학을 중심으로 자율주행 차량 개발이 적극적으로 시작되게 된다.
- 다른 회사들이 lidar 센서에 의존하면서 센서 가격이 radar 정도로 낮춰지기를 기다리고 있는 사이 벤츠는 과감하게 lidar 센서를 사용하지 않고 자율주행 시스템을 개발하였다. 자체 개발한 스테레오카메라와 radar 센서를 기반으로 정밀지도와 융합하여 구현하였다. 따라서, 현재까지 양산성을 본다면 벤츠의 자율주행 시스템이 가장 현실성 있다고 보여진다.
대상 데이터
- 따라서, 대부분의 미디어들은 자율주행 관련 OEM들을 분류할 때에 현대기아 자동차를 낮게 평가했었다. 2016년 CES에서 기아자동차가 DriveWise라는 슬로건으로 캘리포니아 모하비 주행시험장에서 유럽 파워 블로거들을 대상으로 쏘울 전기차의 자율주행 시연을 선보였으며 2017년 CES에서는 전세계 60여개 기자단을 대상으로 아이오닉(Ioniq) 전기차량 기반으로 자율주행 시승회를 실시하였다. 라스베가스 컨벤션 센터 주변 4.
- 무인차의 가능성을 확인한 후 DARPA는 Urban Challenge를 2007년도에 개최하였다. 96km 도시 구간을 폐쇄된 공군기지에 조성하여 6시간 이내 완주를 목표로 하였다. 모든 교통규칙을 준수하여야 하고 다른 차량과 장애물, 합류하는 차량들 속에서도 안전하게 운전해야 하는 것도 미션에 포함되었다.
- 모든 교통규칙을 준수하여야 하고 다른 차량과 장애물, 합류하는 차량들 속에서도 안전하게 운전해야 하는 것도 미션에 포함되었다. 이번 1위는 카네기 멜론 대학이었고 준우승은 스탠포드 대학이었다. 두 대학이 우승과 준우승을 번갈아가며 수상하면서 두 대학의 연구팀원들이 구글, 우버 등으로 스카웃되기 시작한다.
성능/효과
- 특징으로는 선루프 위에 lidar를 장착하는 대신 전방 범퍼에 4layer lidar 센서를 매립하여 양산차와 거의 차이가 없는 디자인을 보여주었다. 본 필자는 현대자동차 근무 당시 아이오닉 자율주행 챠량 개발을 주도하였으며 그 결과 미국 공도에서 자율주행 차량을 시범 운행한 좋은 경험을 했다. 2017 CES 현대자동차의 프레스 컨퍼런스에서 기조연설자로 나선 정의선 부회장이 직접 자율주행 아이오닉을 타고 연설 장소에 도착한 것처럼 연출하여 화제를 낳기도 했다.
- 구글은 2010년에 도요타 프리우스 차량을 개조한 자율주행 차량을 공개하였다. 선루프 위에 velodyne 사의 64채널 lidar 센서를 장착한 이 차량은 캘리포니아의 공도를 주행하면서 자율주행 시대가 성큼 다가왔음을 공표하였다. 실제로 현재까지도 도심에서의 주행 기록을 축적하여 2014년에 이미 70만 마일 이상 주행한 기록을 가지고 있다.
- 조사 결과 테슬라는 제작결함 없다는 결과를 얻었지만, 자율주행 기능을 부풀려서 홍보했다는 비판을 받기도 했다. 이 사건에서 엘런머스크는 전방 윈드실드에 장착한 모빌아이 카메라가 전방 측면에서 진입하는 트럭을 인지하지 못하여 충돌사고가 발생했다고 발표했으며 그 결과 모빌아이는 더 이상 테슬라에 자율주행용 카메라를 공급하지 않기로 했다. 이후 테슬라는 카메라 8개를 사용하여 새로운 autopilot 시스템을 개발하고 양산 준비를 하고 있다.
- 2016년 5월에는 autopilot을 사용하던 운전자가 전방 트럭과 충돌하여 사망하는 사건이 발생하여 autopilot에 대한 기술적 검증을 한 사례도 있다. 조사 결과 테슬라는 제작결함 없다는 결과를 얻었지만, 자율주행 기능을 부풀려서 홍보했다는 비판을 받기도 했다. 이 사건에서 엘런머스크는 전방 윈드실드에 장착한 모빌아이 카메라가 전방 측면에서 진입하는 트럭을 인지하지 못하여 충돌사고가 발생했다고 발표했으며 그 결과 모빌아이는 더 이상 테슬라에 자율주행용 카메라를 공급하지 않기로 했다.
- 3km를 교통 통제 없이 주행하는데 성공하였으며 기존 미디어의 평가보다 높은 기술력에 포브스, CNET 등으로부터 호평을 받기도 했다. 특징으로는 선루프 위에 lidar를 장착하는 대신 전방 범퍼에 4layer lidar 센서를 매립하여 양산차와 거의 차이가 없는 디자인을 보여주었다. 본 필자는 현대자동차 근무 당시 아이오닉 자율주행 챠량 개발을 주도하였으며 그 결과 미국 공도에서 자율주행 차량을 시범 운행한 좋은 경험을 했다.
후속연구
- 로봇 기술에 비해 일반인의 기술 인식과 실제 개발된 기술간 격차가 크지 않다는 것도 자율주행의 장점 중 하나일 것이다. 2016년 까지는 개별 자율주행 기능이 탑재된 차량에 대해 도로 주행 가능성을 확인한 단계라고 한다면, 향후 자율주행 기술은 컨트롤 타워에서 어떻게 다수의 자율주행 차량들을 효과적으로 제어할 것이냐를 가지고 활발한 논의가 이루어질 것이다. 먼저 가까운 미래에는 V2I, V2V 등 자율주행 차량과 인프라, 차량과 차량 통신 등을 활용하여 자율주행 기능의 안정성을 높이고 기존에 제공하지 못한 영역의 인지를 가능하게 할 것이다.
- 이러한 서비스를 통해 컨트롤 타워의 역할이 정의될 것이며 점차 서비스 지역을 넓혀가게 될 것으로 예측 된다. 개별 OEM들도 2020년 중반에는 고속도로에서 차선 변경을 포함한 자율주행 기능을 출시할 것으로 보이며 완전 자동 주차 기능도 비슷한 시기에 개발 완료 될 것이다. 국내에서는 현재까지 OEM과 대학이 주도로 자율주행 기능을 개발하고 있으나 중소 부품사와 벤쳐 기업들이 활발히 부품 개발에 나서야 할 것으로 생각 된다.
- 2016년 까지는 개별 자율주행 기능이 탑재된 차량에 대해 도로 주행 가능성을 확인한 단계라고 한다면, 향후 자율주행 기술은 컨트롤 타워에서 어떻게 다수의 자율주행 차량들을 효과적으로 제어할 것이냐를 가지고 활발한 논의가 이루어질 것이다. 먼저 가까운 미래에는 V2I, V2V 등 자율주행 차량과 인프라, 차량과 차량 통신 등을 활용하여 자율주행 기능의 안정성을 높이고 기존에 제공하지 못한 영역의 인지를 가능하게 할 것이다. 공유 차량을 통한 자율주행 서비스는 급속도로 빠르게 개발되어 먼저 시범적으로 사업을 실행 할 것이다.
- 차량 부품도 ADAS 및 자율주행 센서 등이 가장 가파른 성장세가 예상되기 때문이다. 모든 센서를 국산 제품으로 장착한 토종 자율주행 차량들이 국내를 넘어 세계의 주요 도로를 주행할 날이 오길 기대한다.
- 실제로 선진업체들에서는 자율주행 중 인지한 사물에 대한 정보 전달뿐 아니라 자율주행 제어권 천이를 위한 다양한 실제 시험들이 행해지고 있다. 어느 시점에서 제어권 천이를 위한 정보를 전송할 것인지, 또한 어떠한 형태로 정보를 전송할 것인지(음향, 진동, 화면 등) 그리고 운전자가 제어권 천이를 완료하는데 어느 정도의 시간이 필요한지 등을 철저하게 체크하고 있으며 이는 향후 레벨3 자율주행 양산에 있어서 매우 중요한 요소가 될 것으로 보인다.
- 자율주행 기능이 모든 상황을 통제할 수 없기 때문에 완전 자율주행이 가능한 레벨4 전까지는 운전자가 적절한 제어권 천이를 통해 자율주행 기능을 보완해야 한다는 것이다. 이것은 자율주행 차량에서의 대표적인 HMI(Human Machine Interface) 연구 분야하고 할 수 있을 것이다. 실제로 선진업체들에서는 자율주행 중 인지한 사물에 대한 정보 전달뿐 아니라 자율주행 제어권 천이를 위한 다양한 실제 시험들이 행해지고 있다.
- 주목할 점은 센서 입력단에서 어떠한 전처리(예를 들면, 어떠한 것이 차선이고 차량이며 보행자인지 등)도 입력하지 않았으며 딥러닝 기반 차량 스스로 어떠한 요소가 운전에 중요한지를 판단하고 제어했다는 것이다. 향후 딥러닝이 지속적으로 발전한다면 이미지 분류(classification) 뿐만 아니라 자율주행 판단/제어 분야에서도 큰 역할을 할 수 있다고 생각된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.