자율 주행 차, 완전 자율 주행에 도전

완전 자율 주행 자동차 시대가 시작되었습니다.

올해는 자율 주행 차의 실용화를 앞두고 자율 주행 차에 대한 세계의 관심이 뜨겁다.

자율 주행 차는 ICT 기술을 차에 탑재하여 운전자의 조작없이 차량을 제어하는 ​​자동차로, ICT와 자동차 산업이 융합하는 ‘첨단 기술의 융합’이라고 불린다. 그러나 지금까지 자율 주행 기능은 SAE (American Society of Automotive Engineers) 표준, 즉 부분 자율 주행의 수준 2로 유지되었습니다.

레벨 2는 차량에 운전자의 속도와 조향, 주차 지원 및 장애물 회피를 제어하는 ​​두 개 이상의 특정 자동화 시스템이 장착 된 곳입니다. 조건부 자율 주행의 기술적 한계가 점진적으로 해소되고 각국의 규제와 제도가 개편되면서 레벨 3 수준의 자율 주행 차가 시장으로 확산 될 것으로 예상된다.

실용적인 자율 주행 차 상용화를 앞두고 자율 주행 차에 대한 세계의 관심이 뜨겁다. Ⓒ 게티 이미지 뱅크

올해 혼다 자동차는 세계 최초로 레벨 3 자율 주행 차를 양산 할 예정이며 테슬라도 올해 안에 레벨 5 기술을 완성한다고 발표했다.혼다 자동차 전설>

그리고 한국의 현대 자동차와 앱 티브가 합작 투자 한 Motional은 일반 도로에서 무인 자율 주행 테스트에 성공했다. 또한 글로벌 ICT 업체들이 완성차 업체에 비해 기술 경쟁력이 향상되면서 완전 자율 주행 차 시대에 대한 기대가 높아지고있다.

글로벌 메가 트랜드로 떠오른 완전 자율 주행 차. 이를 실현할 수있는 세 가지 핵심 기술을 살펴 보겠습니다.

자율 주행 차 실현 기술 하나, 데이터 센서

한국 과학 기술 평가원의 기술 동향 보고서에 따르면 자율 주행 차의 핵심 분야는 주행 환경 인식, 위치 인식 및 매핑, 판단, 제어, HCI (Human Computer Interaction)로 구분할 수있다.

특히, 이러한 모든 기술 구성 요소를 포함하여 데이터 센서, 네트워크 및 인공 지능 기술의 발전은 레벨 3 이상의 자율 주행을 가능하게하는 열쇠입니다.

현재 자율 주행 차 시장에서 가장 큰 시장은 환경 데이터를 인식하고 판단하는 센서입니다. 자율 주행 차는 센서와의 통신을 통해 데이터를 생성하고 수집하는 일종의 장치이기 때문이다.

이미 Intel Mobileye 및 Infineon과 같은 카메라 및 레이더 분야의 글로벌 토착 기업이 지배하고 있지만 최근에는 신생 기업의 R & D가 기술에 집중하고 있습니다. 국내에서는 Stradvision, SOS Lab 등의 스타트 업이 기술력을 점차 인정 받고 있습니다. 앞으로는 카메라, 레이더, LiDAR 등 3 대 분야가 고르게 개발된다면 글로벌 경쟁력을 갖추게 될 것으로 기대된다.

현재 자율 주행 차 시장에서 가장 큰 시장은 환경 데이터를 인식하고 판단하는 센서입니다. Ⓒ 맥킨지 앤 컴퍼니

자율 주행 차 실현 기술 2, 회로망

자율 주행 센서의 안전성을 확보하기 위해서는 안정적인 네트워크를 확보해야합니다. 차량 내외부의 각종 센서, 교통 인프라, 차량-차량, 차량-인물, 차량-인프라 등 통합 교통 환경 정보를 파악해야하기 때문이다.

현재 자율 주행 차 네트워크는 V2X (Vehicle to Everything)와 C-ITS의 경쟁으로 보인다.

V2X 방식은 2017 년 국제 이동 통신 표준화기구 (International Organization for Standardization of Mobile Communications)가 처음부터 모빌리티 기술로 개발하여 자동차 운전 환경에 최적화 된 것으로 알려졌다. 지난해 하반기 미국과 중국은 C-V2X로 표준을 통합했다.

한편, 한국은 2012 년 완성 된 국제 전기 전자 학회 (IEEE) 802.11p 기술을 기반으로 DSRC 방식을 검증했으며, 정부는 2025 년까지 고속도로 및 주요 간선 도로에 C-ITS를 설치하여 Level 4를 상용화했습니다. 완전 자율 주행 차량 그는 시스템을 구축하겠다고 말했습니다.

두 기술의 특징이 명확하기 때문에 하이브리드 하이브리드 개발이 옵션 중 하나이지만 인프라 구축에 필요한 비용과 시간을 줄이기 위해 단일 표준이 선택되고 있습니다.

자율 주행 차량 네트워크는 통합 된 교통 환경 정보를 파악해야합니다. Ⓒ 맥킨지 앤 컴퍼니

자율 주행 차 실현 기술 삼, 일체 포함

인공 지능은 자율 주행 차의 인식, 판단, 제어 기술의 구성 요소에 적용됩니다. 인공 지능은 차량 탑승자의 안전뿐만 아니라 편의성, 정보, 엔터테인먼트를 제공하는 차량의 ‘뇌’이기 때문이다.

레벨 3 자율 주행 차 상용화를 앞두고 레벨 3 이상의 자율 주행 차가 곧 출시 될 전망에 따라 자동차 인공 지능 시장은 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 현재 HMI (Human Machine Interface)는 자동차의 인공 지능에 적용되며 일부 시스템은 차량 내부에 설치되고 일부는 클라우드 서버용으로 제공됩니다.

특히 인공 지능 시스템은 ICT 기업과의 제휴 또는 자동차 제조사의 스타트 업 인수를 통해 경쟁력을 확보하는 경향이있다. 해외에서는 GM의 Cruise 인수와 Ford의 Argo AI 인수 등이 대표적인 사례 다. 또한 Aurora, FiveAI, 미국 Uber, Baidu, Pony.ai, AutoX, Momenta of China 등이 자율 주행 스타트 업으로 부상하고 있습니다.

한국에서는 대형 ICT 기업들이 자율 주행 기술을 시험하고 차세대 통신 및 독자 기술을 개발 · 개발하고 있습니다. 그러나 딥 러닝과 인공 지능으로 자율 주행에 필요한 소프트웨어의 전 과정을 제어하는 ​​’엔드 투 엔드’방식을 위해서는 플레이어 네트워크와 새로운 모빌리티 생태계 형성이 필요하다.

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