자율주행차 혁명은 막을 수 없는 것 같습니다.
몇 년 전만 해도 자율주행은 불가능해 보였습니다. 다행히 2018년 Waymo는 피닉스에서 상용 자율주행 서비스를 도입했습니다. Tesla와 Google도 무인 자동차 제조에 착수했습니다. 그리고 머지 않아 우리는 운전대를 잡지 않고도 목적지까지 운전할 수 있는 자동차를 갖게 될 것입니다.
하지만 자율주행 자동차는 안전한? 아니면 애초에 왜 자율주행차가 필요한가? 많은 사람들이 자율주행차가 어떻게 작동하는지 궁금해하고 있습니다.
그렇기 때문에 이 기사에서는 자율주행차가 무엇인지, 수준, 작동 방식, 내부 기술에 대해 알아볼 것입니다.
생각해 보십시오. 최근 연구에 따르면 자동차 사고의 94~96%는 사람의 실수로 인해 발생합니다. 그리고 많은 사람들이 자동차 사고로 사망했습니다.
사람들을 안전하게 운전할 수 있는 자동차가 있다면 어떨까요?
그렇기 때문에 기업들은 무인 자동차를 시장에 출시하기 위해 부단히 노력하고 있습니다.
자율주행차는 교통사고로 인한 교통체증 등 많은 문제를 최소화할 것으로 기대된다. 또한 운송, 긴급 운송 등과 같은 다른 분야의 이동을 단순화합니다.
일반적으로 무인 자동차는 미래의 자동차 환경을 형성할 것입니다.
"무인 운전" 또는 자율 차량이라고도 하는 자율 주행 자동차는 사람의 개입 없이 작동하는 자동차 또는 트럭입니다. 특별히 설계된 하드웨어와 소프트웨어를 사용하여 한 목적지에서 다른 목적지로 이동할 때 날씨, 장애물 및 도로 상태를 감지합니다.
일반적으로 자율 주행 자동차는 다음을 포함하는 5가지 자율 수준으로 분류됩니다.
이것은 인간 운전자가 관여하지만 자동차 시스템과 제어를 공유하는 자율 주행 자동차의 가장 낮은 자율성입니다. 적응형 크루즈 컨트롤 시스템이 장착된 대부분의 자동차가 이 수준에 속합니다.
이 수준에서 인간 운전자는 시스템을 지속적으로 모니터링해야 하지만 자동차 시스템은 가속, 조향 및 브레이크를 완전히 제어합니다. 때로는 사람이 운전대를 잡아야 할 수도 있습니다.
이 수준의 자율성에서는 자동화 시스템이 자동차를 완전히 제어합니다. 이는 자동차가 시스템에 의해 구동되는 동안 운전자가 영화를 보거나 다른 작업을 할 수도 있음을 의미합니다. 이 수준의 일부 자동차는 상근 개입은 아니지만 운전자의 개입이 필요할 수 있습니다.
이 수준의 자율성에서는 자동화 시스템이 제한된 영역이나 통제된 위치에서 자동차를 완전히 제어합니다.
레벨 5의 자동차는 사람의 통제 없이 운전할 수 있습니다.
교통 체증, 충돌 및 사망자 감소 외에도 무인 자동차는 다음과 같은 이점이 많습니다.
많은 사고가 부주의한 운전자로 인해 발생하지만 때로는 질병, 운전자 피로 및 기타 많은 요인이 이러한 사고로 이어질 수 있습니다. 자율 주행 자동차는 자동화 시스템을 사용하여 한 목적지에서 다른 목적지로 자동차를 제어하고 운전하기 때문에 이러한 요인의 영향을 받지 않습니다.
자동차가 움직이기 전에 주변 환경을 스캔하는 자동화 시스템에 의해 제어됩니다. 즉, 시스템이 전방의 장애물이나 악천후를 감지하면 차가 움직이지 않습니다.
연료 소비는 특히 개발 도상국에서 자동차 산업에 위협이 됩니다. 때로는 휘발유 가격이 천정부지로 치솟을 수 있습니다.
고맙게도 자동 자동차는 연료 소비를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
자율 주행 자동차는 조향 장치를 제어해야 하는 번거로움에서 사람들을 덜어주므로 프로젝트를 진행하는 동안 직장까지 운전할 수 있습니다.
교통 혼잡과 충돌이 줄어들어 직장에 훨씬 빨리 도착할 수 있으므로 도로에서 보내는 시간이 줄어듭니다.
이제 자율주행차가 무엇인지 알게 되셨기를 바라며, 자율주행차가 환경과 어떻게 상호작용하는지 살펴보겠습니다.
물론 자율주행차는 단순한 로봇이 아니다. 당신이 운전하는 것과 같은 차입니다. 그러나 자율 주행 기술을 제조하는 회사는 자동차가 환경과 안전하게 상호 작용할 수 있도록 도와주는 메커니즘을 도입했습니다.
레벨 3 이상의 자동차는 대부분 하드웨어, 소프트웨어 및 머신 러닝을 조합하여 한 위치에서 다른 위치로 이동합니다.
자율 주행 자동차에 통합되어 작동을 돕는 기술은 다음과 같습니다.
레이더 또는 무선 감지 및 범위 기술은 특히 야간이나 폭풍우가 치는 날씨에 자율 주행 자동차의 감지 기능을 향상시키기 위한 것입니다.
주행 중 레이더는 다가오는 차량이나 장애물이 있는지 여부와 다가오는 차량의 속도를 알 수 있는 전파를 방출합니다. 레이더는 때때로 차량 주변의 물체에 대한 정확한 정보를 전송하지 않을 수 있습니다.
전파를 방출하는 레이더와 달리 LiDAR(Light Detection and Ranging)은 자동차 주변의 모든 물체를 감지할 수 있는 더 높은 해상도의 레이저를 방출합니다. 또한 LiDAR는 정보를 더 빠르고 정확하게 전송합니다. LiDAR 센서는 구르는 공과 같은 가장 작은 물체도 감지할 수 있습니다.
물체가 차량이나 물체에 위험을 초래할 경우 차량이 즉시 정지합니다.
LiDAR는 눈, 연기 또는 안개가 낀 시간에 정확한 정보를 전송하지 않을 수 있습니다.
자동차가 모서리에 있는 물체를 식별할 수 있게 해주는 고해상도 카메라입니다.
대부분의 Tesla 자동 조종 장치에는 8개의 카메라가 외부를 향하고 있으므로 차량이 주변을 감지할 수 있습니다.
이 카메라는 폭풍우, 안개 또는 짙은 스모그가 있는 지역에서는 효과적으로 작동하지 않습니다. 하지만 자율주행차는 한 시스템이 작동하지 않으면 움직이지 않도록 설계되었습니다.
모든 센서 데이터의 실시간 처리를 효과적으로 촉진하는 데 도움이 되는 컴퓨터 칩입니다.
중앙처리장치(Central Processing Unit)가 있는 일반 컴퓨터와 달리 자율주행차에 필요한 연산능력은 CPU가 감당할 수 없을 정도로 높다. 이것이 GPU가 도입된 이유입니다. 하지만 무인 자동차에 필요한 데이터 처리량과 전송 속도를 고려할 때 이 칩으로도 충분하지 않습니다.
이것이 Tesla가 2100 프레임을 처리할 수 있는 Neural Network Accelerators-NNA를 도입한 이유입니다. 데이터 처리 속도가 더 빠른 칩에서 초당 350억 GOPS를 처리합니다.
자율주행차 혁명은 막을 수 없지만 도전 과제가 있습니다. 그들 중 일부는 심지어 레벨 5 자율성을 구현하지 못하도록 막고 있습니다.
몇 가지 과제는 다음과 같습니다.
도로 교통 규칙은 국가마다 다릅니다. 예를 들어, 캐나다의 도로는 개발도상국의 도로와 너무 다릅니다.
이는 개발도상국이 자율주행차의 채택에 있어 아직 갈 길이 멀다는 것을 의미합니다.
위에서 언급한 바와 같이 자동화 시스템, 특히 외부 카메라와 센서는 물체가 시야에서 차단될 때 정확한 데이터를 감지하고 전송하지 못할 수 있습니다. 즉, 눈보라가 치거나 날씨가 스모그로 가득 차면 차가 주변 환경에서 아무 것도 감지할 수 없습니다.
자율주행차에 통합되는 하드웨어와 소프트웨어는 모두 인간의 몫이다. 즉, 사이버 공격에 취약합니다. .
비록 도전에 직면하고 있지만 자율주행차 혁명은 우리의 길에서 생명을 구하는 것처럼 보입니다. Tesla와 Google만이 무인 자동차 제조를 주도하고 있지만 곧 많은 회사가 이러한 자동차 가격을 낮추는 데 도움이 될 물결에 뛰어들 것으로 예상할 수 있습니다.
Donna James는 현재 NSBroker에서 일하는 것 외에도 IT&C 산업에 중점을 둔 다양한 프로젝트를 진행하고 있는 미국 미시간주 출신의 숙련된 프리랜스 에세이 작가이자 교정자입니다. 기술적 분석 전문가로서 그녀는 일상적인 개발에 관심이 있으며 마케팅 및 기술과 같은 다양한 주제에 대한 블로그 게시물을 씁니다.
