작전 안전 및 테스트 책임자 John Marinaro 작성
사람들이 나에게 Daimler Trucks North America와 함께 Torc에서 개발 중인 자율 주행 트럭에 대해 질문할 때 일반적으로 다음 세 가지 질문 중 하나를 묻습니다. 1) 안전한가요? 2) 예측할 수 없는 것을 어떻게 예측할 수 있습니까? 3) 안전하다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 이것은 좋은 질문입니다. 특히 Torc와 Daimler가 모두 레벨 4 자율주행 트럭이 안전하다고 확신할 때까지 상용화하지 않을 것이라고 말한 것을 고려할 때 그렇습니다. 그러나 대부분의 사람들이 놓치는 것은 자율주행 트럭과 인간 운전자의 안전 관행이 문제나 사고에 대처하는 것보다 문제나 사고를 피하는 것을 강조해야 한다는 것입니다.
먼저 자율주행 시스템이 완벽하지 않다는 명백한 사실을 언급하면서 설명하겠습니다. 전 NASA 안전 엔지니어링 임원으로서 저는 우리가 위험을 완전히 제거할 수 없다는 것을 이해합니다. 안전에서 우리의 임무는 가능한 한 위험을 이해하고 완화하는 것입니다. 우리가 이해해야 하는 문제와 매개변수가 있습니다. 우리가 모른다는 사실조차 깨닫지 못하는 문제가 있으며, 미지수(Unknown unknown)라고도 합니다. 이것은 확실히 자율주행 차량의 경우입니다.
Torc에서는 모범적인 가상 드라이버를 구축하고 있습니다. 최고의 인간 운전자와 마찬가지로 우리 운전자도 위기 상황에서 믿을 수 없을 정도로 좋은 결정을 빠르게 내릴 수 있습니다. 모범적인 운전자 – 인간과 가상 모두 도로 위 안전에 매우 중요합니다. 모든 교통사고의 약 77%는 운전자 과실로 인한 것입니다. 이러한 사고는 여러 가지 이유로 운전자가 확립된 안전 프로토콜과 모범 사례를 따르지 않을 때 발생합니다. 우리의 가상 드라이버는 예측 가능하고 일관되게 반응하기 위해 이러한 모범 사례를 염두에 두고 설계되었습니다.
자율주행 트럭은 안전한가요? 자율 주행 시스템은 인간 운전자에게 몇 가지 기술적 이점이 있습니다. 언급했듯이 자율 주행 시스템은 피곤하거나 주의가 산만하지 않습니다. 차량의 넓은 센서 범위는 항상 움직이는 요소와 정지한 요소를 지속적이고 종합적으로 감지하므로 인간 운전자가 겪는 사각 지대가 크게 줄어듭니다. Torc 엔지니어는 고위험 지역에 대한 특정 데이터와 함께 사고의 선행 지표인 상황을 고려하고 있습니다.
또한 발전하는 위험 상황에 앞서 구현하기 위한 세부 전략을 수립합니다. 이러한 동일한 전략 중 많은 부분이 방어 운전 훈련 프로그램에서 전문 CDL 운전자에게 가르쳐집니다. 예를 들어, 스미스 시스템 운전자 개선 연구소(Smith System Driver Improvement Institute)의 테이크 5 시스템(Take 5 System)은 운전자들에게 높은 조향을 목표로 하고, 큰 그림을 그리며, 눈을 계속 움직이고, 자신을 멀리하고, 그들이 당신을 볼 수 있도록 가르칩니다. 이 모든 것은 사고 방지를 위한 것이며 이 지침은 트랙터 트레일러 운전자를 위한 업계에서 인정하는 모범 사례입니다. 자율주행 트럭은 이 모든 것 외에도 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다.
저는 잠시 Smith의 다섯 번째 지침에 집중하고 싶습니다. 탈출구가 없으면 길에서 예상치 못한 상황이 발생하면 갈 곳이 없습니다. 우리는 또한 40톤 트랙터 트레일러를 비교적 빠른 속도로 도로 아래로 운전하는 데 필요한 것이 무엇인지 이해하지 못하는 운전자들을 우리 트럭이 끊임없이 직면한다는 관점을 통합합니다. 대형 트럭의 기동에는 승용차에 없는 정지 속도 및 회전 반경과 같은 물리적 제한이 있으며 출구 경로는 이러한 요소를 고려해야 합니다.
그렇다면 도로에서 예측할 수 없는 운전자의 위험을 어떻게 관리해야 할까요? 예측할 수 없는 것을 어떻게 예측합니까? 우리 주변에 있는 사람들을 통제할 수는 없지만 수용할 수는 있습니다. 다행히 사고 확률을 높이는 요인에 대한 연구 데이터가 있습니다. 예를 들어 불필요한 차선 변경을 피하면 사고 확률이 12% 감소합니다. 물론 때때로 운전자가 차선 폐쇄 및 좌회전 출구에 직면했을 때 차선을 변경하는 것이 더 안전하지만 사고 및 근접 호출을 피하는 것은 안전 데이터가 지원하는 모범 사례의 문제입니다. Torc에서는 이와 같은 안전 데이터를 통해 작업자가 알고 숙달하는 데 10년의 경험이 필요한 정보로 소프트웨어를 프로그래밍할 수 있습니다. 예를 들어, 교통 상황에 문제가 있을 때 자율 트럭에 차선을 "사전 배치"하도록 알려서 빠른 변경이 필요하지 않도록 할 수 있습니다.
어떤 사람들은 자율주행 트럭의 소프트웨어 및 하드웨어 오류에 대해 우려하고 있으며, 언젠가는 오류가 발생할 가능성이 있습니다. 우리는 우리가 예방할 수 없는 것을 관리하고 안전 실패를 계획하는 데 도움이 되도록 설계에 중복성과 내결함성을 구축하고 있습니다. 이를 위해 우리는 또한 NASA와 항공학에서 한 페이지를 가져와 안전이 중요한 시스템에 중복성을 추가하는 것과 같이 성능이 저하되거나 장애가 있는 시스템을 인수할 준비가 된 "핫 스페어"를 보유하고 있습니다.
운전 안전 한계도 고려합시다. Torc는 높은 수준의 안전 내에서 차량이 계속 작동하도록 하는 다양한 교통 및 환경 조건에 대한 특정 운전 행동을 정의하고 있습니다. 데이터에 따르면 진행 중인 위험 이벤트의 한 가지 요소만 제거하면 사고 확률을 95% 이상 줄일 수 있다는 데이터가 표시되기 때문에 이는 도로 안전에 매우 중요합니다. 우리는 안전 영역을 색상별로 분류합니다. 녹색은 안전, 노란색은 덜 안전, 주황색은 위험, 빨간색은 위험 영역입니다. 예를 들어 우리가 자동차를 운전하는 법을 배울 때 앞차와 3초 거리를 두라는 말을 듣습니다. 트럭의 경우 정지하는 데 더 오래 걸리기 때문에 5-7초입니다. 위의 거리 지침을 따르면 드라이버가 우리가 살고 싶은 곳의 그린에서 최소 90%의 시간을 유지할 수 있습니다. 그러나 이것은 사람들이 일반적으로 운전하는 방식이 아닙니다. 예를 들어 D.C. 주변을 빠르게 여행하면 사람들이 대부분의 시간을 위험 구역에서 보낸다는 사실을 알 수 있습니다. 따라서 매일 사고가 발생합니다. 녹색 지대에 머물면 사고가 75% 이상 감소합니다. 빨간색 영역에서 작동하는 것은 안전하지 않습니다. 여백이 없고 사고를 피하기 위해 영웅 대응을 강요받을 가능성이 높습니다.
자율주행 트럭은 동시에 보고하는 많은 센서와 위치를 정확하게 측정하고 그에 따라 행동할 수 있는 능력으로 인해 안전 영역의 이점을 가지고 있습니다. 센서를 통해 자율주행 트럭의 시스템은 도로 위의 다른 사람들이 어디에 있는지 정확히 감지할 수 있습니다. 작업자가 해야 하는 것처럼 순차적으로 다른 거울을 둘러보는 데 시간이 걸릴 필요가 없습니다. 게다가 자율주행 트럭은 인파를 따라가거나 도로에 문제가 생겼을 때 공격적인 감정을 일으키는 인간의 조바심 같은 행동을 하지 않습니다.
차선 변경은 자동차뿐만 아니라 트럭에게도 고위험 이벤트이며 차선 변경에 대한 업계 지침은 Take 10이라고 합니다. 이는 3초 동안 신호를 보낸 후 7초가 차선 변경을 완료한다는 의미입니다. 혼잡한 교통, 커브 또는 기상 조건에서 속도를 5mph로 줄이는 것과 같은 이 속도 감소 지침에 추가하면 오류 마진을 크게 줄이고 사고 및 근접 호출의 위험을 완화하는 인상적인 방어 운전 지침 패키지가 이미 있습니다.
우리는 이 가이드라인과 기타 사항을 사용하여 자율주행 트럭의 동작을 정의하며, 가능한 한 안전 범위의 녹색 영역에서 작동하는 것을 목표로 합니다. Torc의 목표는 대부분의 인간 운전자보다 트럭을 더 안전하고 효과적이고 효율적으로 운영하는 데 앞장서서 위험을 줄이고 생명을 구하는 것입니다. 이것이 가능한 이유는 우리가 말하는 운전 습관이 올바른 프로그래밍으로 일관되게 구현될 수 있기 때문입니다.
인간 운전자가 경험에서 배우는 것처럼 우리의 자율주행 트럭은 경험을 얻을 것입니다. 그러나 사람들은 한 번에 한 사람씩 경험을 쌓는 반면 자율 주행 트럭은 집단 학습의 이점을 얻습니다. 트럭이 주변 상황을 인식하는 데 도움이 되는 이러한 센서와 컴퓨팅은 사고가 발생하거나 극단적인 대응이 필요한 경우 데이터를 저장하거나 데이터를 기록할 수도 있습니다. 우리는 이러한 모든 상황을 분석하고 적절한 대응을 결정하며 차량 전체에 걸쳐 소프트웨어를 업데이트합니다. 예를 들어, 시스템이 처리할 준비가 되지 않은 상황에서 트럭이 안전하게 정지하도록 프로그래밍하는 것과 같이 알려지지 않은 곳도 계획하고 있습니다.
자율주행 트럭이 안전한지 어떻게 알 수 있습니까? 우리는 동급 최고의 하드웨어와 컴퓨팅, 첨단 기술, 숙련된 트럭 운전사, 도로 안전 데이터 및 업계 표준 모범 운영 방식의 지원을 받아 가능한 가장 경험이 많고 모범적인 운전자를 구축하고 있기 때문입니다. 작업이 끝나기 전에 우리의 지식이 인간 운전자에게 도로에서 더 안전한 방법을 가르치는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다.
Torc의 Safety and Mission Assurance 팀은 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 자율 주행 세미 트럭을 개발하고 있습니다. 더 안전한 도로를 만들기 위한 우리의 사명을 지원하고 싶다면 지금 지원하여 우승팀에 합류하세요.
