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군사용 레이저 레이더에 민간 IT 접목하니 ‘씽씽’

[기타] | 발행시간: 2014.12.21일 04:05

무인차는 업계에서 ‘자율주행자동차’나 ‘인터넷 연결 자율주행차’로 불린다. 무인차의 운행을 가능하게 하는 원천 기술은 군사·IT(정보기술) 등

다양한 분야에서 나왔다. 무인차 개발 회사 이 다양하고 서로 성격도 다른 기술을 무인차라는 하나의 목적을 위해 서로 융·복합하고 있다.

무인차 기술의 핵심은 라이더(LiDAR·Light Detection And Ranging) 시스템이라는 이름의 레이저 레이더다. 레이저 펄스를 쏜 뒤 반사돼 돌아오는 시간과

모양을 측정해 자동차 외부에 있는 사물의 좌표를 확인한다. 원래 군사와 로봇 분야에서 사용되던 기술이었는데 무인차를 개발하면서 가져다 쓰고 있다.

군사와 민간 분야 기술이 만나면서 시너지가 극대화하고 있는 것이다. 차량 과속을 단속하는 데 사용됐던 스피드건이 정밀하게 진화한 형태다.

라이더 시스템을 통해 무인차는 자신의 위치 정보와 함께 가야 할 길에 대한 총체적인 3D 정보를 파악한다. 고정적인 지형과 함께 주변 사물의 위치 및 이동 방향, 속도를 모두 측정해 데이터화한다. 이 기술의 확보와 정밀화에 무인차의 수준이 달려 있다고 해도 과언이 아닐 정도다. 구글도 이 분야에 가장 많은 투자와 연구를 하고 있는 것으로 알려졌다. 자동차 외부 천장에 달린 원통형기기로, 달릴 때는 빙글빙글 돌아간다.

레이저·레이더·센서 만나 3D 화면 만들어

자동차의 두뇌에 해당하는 컴퓨터는 라이더를 통해 얻은 주변 환경에 대한 3D 정보를 자동차에 장착된 초정밀 지도와 결합해 자동차가 운행해야 할 환경을 스스로 인식한다. 장착된 3D 지도와 라이더 시스템이 만들어내는 3D 화면은 오차범위가 2㎝에 불과할 정도로 초정밀 수준인 것으로 알려졌다. 신호등이 어느 정도 높이에 매달려 있는지까지 입력돼 있다.



 라이더 다음으로 중요한 부품이 지능형 비디오 카메라다. 단순 비디오 카메라는 외부의 상황을 형태만 찍는 데 비해 이 카메라는 지능형이라 동영상으로 찍히는 외부의 글자와 숫자, 그리고 색깔을 파악할 수 있다. 교통신호와 거리의 교통정보를 읽어 정보를 파악할 수 있는 것이다. 이뿐 아니라 센서가 함께 달려 있어 무인차 주변의 차량 움직임과 보행자·자전거를 인식한다. 인간의 눈에 해당하는 장치다. 자동차의 실내 백미러 뒷 부분에 장착된다.

 다른 차량이나 장애물과의 거리를 잘 파악해 자동차가 안전을 위해 능동적으로 대처할 수 있게 해주는 것도 중요하다. 그래서 무인차에는 여러 대의 레이더 센서를 단다.

도로주행 정보 통합하고 인터넷 정보와 결합

구글 무인차의 경우 앞부분에 3대, 뒷부분에 1대의 자동레이더 센서를 달아 멀리 있는 사물의 위치와 거리를 파악할 수 있게 해준다. 무인차의 메인 컴퓨터는 이 정보를 활용해 앞차와의 간격 등을 유지하고 장애물이 나타났을 때 능동적으로 피할 수 있게 한다. 메인 컴퓨터는 이들 기기가 수집해 주는 모든 정보를 통합 관리한다. 차량이 주행 중인 도로의 차선·교통량·교통신호·도로주변상황·앞차의 미등 상태 등 운행에 필요한 모든 정보를 수집한 뒤 이를 바탕으로 무인차를 움직이는 것이다. 여기에 구글차의 경우 구글 특유의 IT 기술이 추가된다. 메인 컴퓨터가 구글 서버와의 통신을 통해 구글에서 제공하는 교통 정보를 공유하는 셈이다. 안전과 편리성을 갖춘 무인주행 기술 확립에 인터넷까지 가세하는 것이다. 구글 무인차의 최고 장점이다. 이는 향후 스마트 고속도로와도 연결해 무인차의 안전성과 효율성을 더욱 높이는 힘이 될 것으로 전망된다.

무인차에서는 위치·자세 추정 센서가 반드시 필요하다. 무인차가 어디에서 어떤 방향으로 어떻게 움직이고 있는지를 알아야 한다. 자동차의 메인 컴퓨터는 이러한 위치 추정 센서가 제공하는 정보를 바탕으로 무인차의 주행 상황을 파악해 필요한 운전 지시를 내린다.

구글 무인차는 아직 해결해야 할 기술적인 문제가 있다. 가장 큰 문제가 기상 변수다. 아직은 폭우 상황이나 눈 덮인 도로에서는 안전하게 달릴 수 없다. 신호등이 없는 사거리는 안전을 위해 초저속으로밖에 지날 수 없다. 현재 컴퓨터에 입력된 무인운전 알고리즘이 아직은 이런 상황에서 다른 자동차 운전자의 눈치를 살피거나 상황 판단을 할 수준에는 미치지 못하는 것이다.

안전과 편리성 갖춘 무인주행 기술 확립

도로상에 쓰레기나 부스러기가 떨어질 때 이를 피하기 위해 방향을 급히 바꿀 수 없다. 진행 방향에 있는 방해물이 종이뭉치인지 돌덩이인지를 구분할 수도 없다. 도로에 파인 구멍이나 경찰을 인식하지도 못한다. 경찰이 수신호로 정지를 지시해도 이를 알지 못한다. 도로가 아닌 주차 공간 내에서는 주행이나 주차 능력이 한참 떨어진다. 무인차 시스템이 아무리 발달했다 해도 아직 인간의 인지 수준과는 상당한 격차가 있다는 이야기다. 구글은 이런 문제점을 2020년까지 해결하는 것을 목표로 기술개발을 진행 중이다

군사와 민간 분야에서 개발된 다양한 IT·전자·광학·계측제어공학의 융·복합체인 무인차의 기술이 앞으로 어디까지 발전할지는 아무도 알 수 없다. 중요한 것은 개발과 시험주행이 계속될수록 더 많은 기술이 결합하면서 발전에 발전을 거듭하고 있다는 사실이다. 기술이 축적되고 통합되며 융·복합되면서 엄청난 시너지가 기대되고 있는 것이다.

채인택 중앙일보 논설위원 ciimccp@joongang.co.kr

중앙SUNDAY

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