1.4. 자율주행차의 정의
◯ 자율주행차(Autonomous Vehicle)는 소프트웨어, 인공지능, 통신, 센서기술 등의 융·복합을 통해 자동차가 스스로 주행 환경을 인식하고 위험을 판단하여 경로를 계획하는 등의 인간 친화형 자동차를 의미합니다.
- 자율주행차는 차량 기술 및 ICT 융합을 통해 3단계(인지-판단-조작)로 주행하며, 감지(인지), 속도조절 및 조향 등 중앙제어(판단) 액추에이터(조작) 등으로 구분합니다.
- 자율주행차는 크게 환경인식, 위치인식 및 맵핑, 판단, 제어, HCI(Human Computer Interaction) 등 5개의 주요 요소와 ADAS(Advances Driver Assistance System), V2X(Vehicle To Everything), 정밀지도, HMI(Human Machine Interface) 등 4개의 핵심기술로 구성됩니다.
◯ 자율주행차는 인지(Sense), 판단(Think), 제어(Act) 등의 3단계로 구분되며 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크, 플랫폼 등의 다양한 요소기술을 활용하는 범위로 구성됩니다.
- (인지) 주변차량, 보행자, 차선, 교통신호 등의 교통시설물, 장애물 등의 주변상황, 위치, 속도, 바퀴 등의 차량 상태와 같은 주행에 필요한 데이터를 수집합니다.
※ 관련기술 : 카메라, 레이더(LADAR), 라이다(LiDAR) 등 센서, 전용 프로세서(GPU), 고정밀/3D지도, 검출 및 인식 소프트웨어, 차량 통신(V2X) 등이 있습니다.
- (판단) 차량에서 수집된 데이터와 지도, 교통량, 도로상황 등 환경 데이터를 종합하여 최적의 주행 경로와 속도를 결정합니다.
※ 관련기술 : 인공지능(AI) 알고리즘, 빅데이터 분석, 경로계획 및 생성 알고리즘 등이 있습니다.
- (제어) 엔진, 브레이크 등 자동차의 각 부분을 제어하여 실제로 움직임을 구현합니다.
※ 관련기술 : 조향, 가/감속, 제동 등 기존 자동차 전자제어 기술이 있습니다.
◯ 자율주행차는 스스로 환경을 인식하고 경로와 움직임을 결정하여 이동하는 차로써 인공지능/빅데이터, 고성능 처리 소프트웨어(SW) 및 하드웨어(HW) 플랫폼, 센서 시스템 등의 ICT 첨단 기술의 집약체입니다.
1.5. 자율주행차의 기술 범위
◯ 자율주행차의 기술은 주변 환경 인식, 위치인식 및 맵핑, 판단, 제어, 클라우드 시스템, 운전자용 편의시스템, 정보제공 시스템, 상호작용 등으로 구분하여 그 범위를 살펴볼 수 있습니다.
| 구분 | 범위 |
| 주변 환경 인식 |
레이더, 라이다, 초음파, (스테레오, 열화상) 카메라 등의 센서 사용 정적장애물, 동적장애물(차량, 보행자, 이륜차, 자전거 등), 도로표식(차선, 정지선, 횡단보도, 도로마크 등), 신호 등을 인식 후방감시, 어라운드뷰 모니터링, 미러리스 카메라, 카메라 모듈, 차선 인식기술, 차량 인식기술, 보행자 인식기술, 광원 인식기술, 표지판 인식기술, 거리정보 검출, 영상 사고기록 |
| 위치인식 및 맵핑 |
GPS(Golobal Positioning System)/INS(Inertial Navigation System)/Encoder, 기타 맵핑을 위한 센서 사용 HD맵, GPS, 센서융합을 통해 차량의 절대/상대 위치 추정 |
| 판단 | 목적지 이동, 장애물 회피 경로 계획(ECU, ADAS, DCU, 통합 DCU) 주행상황별(차선유지/변경, 좌우회전, 추월, 유턴, 급정지, 주정차 등) 행동을 스스로 판단 |
| 제어 | 운전자가 지정한 경로대로 주행하기 위해 조향, 속도변경, 기어 등 액추에이터 제어 |
| 클라우드 시스템 |
자동차가 처한 상황을 클라우드 시스템과 연동하여 도로상태가 갑자기 나빠질 경우 인근 자동차가 클라우드를 통해 공유 가능 슈퍼컴퓨터에 버금가는 연산능력과 대용량 데이터 센터 필요 |
| 운전자용 편의시스템 |
검지 센서, 능동안전시스템, 주행지원시스템, 상해경감시스템 |
| 정보제공 시스템 |
운전자 정보제공 기술, 운전자 정보 인터페이스기술, 정보 생성 기술 |
| 상호작용 | HVI, V2X 통신기기를 통해 차량과 운전자, 차량과 주행환경이 서로 정보를 교환 |
자율주행차의 기술범위
1.6. 자동차용 인공지능 모듈 및 기술 단계 정의
◯ 자동차용 인공지능 시스템은 라이다, 레이더, 센서, 적외선 카메라, 스테레오 카메라 등의 장치를 통해 외부 정보를 수집, 분석한 후 운전자의 주행조작을 최소화하며, 스스로 안전한 주행이 가능하도록 작동합니다.
◯ 자율주행차에 필요한 인공지능 기술
- 각종 센서와 레이더, 카메라 등을 활용하여 주변 상황을 정확히 파악하는 기술
- 차량과 차량, 차량과 도로에 설치된 센서와 통신을 통해 정보를 교환하고 위험 여부를 종합적으로 판단하는 기술
- 운전자와 자동차와의 교감을 통해 자율주행에 관한 신뢰성을 확보하고 위험 상황에 적절히 대응할 수 있는 기술
- 각종 제어 오류 발생에 대응하는 기술
◯ 자율주행차의 핵심은 인공지능 시스템이며, 관련 업계에서는 인공지능 시스템을 자율주행차에 적용하여 시장을 선점하기 위해 막대한 투자를 진행하고 있습니다.
※ 구글은 300만 km를 상회하는 테스트 주행을 통해 축적된 빅데이터를 활용하여 머신러닝(Machine Learning)으로 자율주행 인공지능 시스템의 성능을 개선하였습니다.
◯ 향후 딥러닝(Deep Learning), 클라우드, 5G 이동 통신 등의 확대 적용을 통해 자율주행차가 더욱 스마트해지고, 중장기적으로는 신성장 동력으로 부각될 전망입니다.
- 2016년 2월 미국 도로교통안전국(NHTSA, National Highway Traffic Safety Administration)은 구글의 자율주행차를 운전하는 인공지능 자율주행 시스템을 운전자로 인정하였습니다.
- 국제자동차공학회(SAE)는 자율주행 단계를 미국 도로교통안전국(NHTSA)에서 정한 기준(4개 Level) 보다 세분화하여 운전자가 탑승하는 자율 운전 단계인 Level 4와 운전자가 없는 완전 자율 운전 단계를 Level 5로 정의하여 5단계로 정의합니다.
| SAE Level |
SAE 정의 |
핸들조작, 가속, 감속 |
운전환경 모니터링 |
고장 대응 |
NHTSA Level |
NHTSA 정의 |
| 0 | 비 자동 운전 (No Automation) |
운전자 | 운전자 | 운전자 | 0 | 비 자동운전(No Automation) |
| 1 | 운전자 지원 기능 (Driver Assistance) |
운전자 | 운전자 | 운전자 | 1 | 기능 특화 자동 운전 (Function Specific Automation) |
| 2 | 부분 자동 운전 (Partial Automation) |
AI시스템 | 운전자 | 운전자 | 2 | 조합 기능 자동 운전 (Combined Function Automation) |
| 3 | 조건부 자동 운전 (Conditional Automation) |
AI시스템 | AI시스템 | 운전자 | 3 | 제한된 자율 운전 (Limited Self-Driving Automation) |
| 4 | 자율 운전(운전자 탑승) (High Automation) |
AI시스템 | AI시스템 | AI시스템 | 4 | 완전 자율 운전 (Full Self-Driving Automation) |
| 5 | 완전 자율 운전(운전자 없음) (Full Automation) |
AI시스템 | AI시스템 | AI시스템 |
자율주행차 자동화 단계에 따른 기술 단계 구분
| 구분 | 단계 | 내용 |
| NHTSA | Level 0 | 운전자가 항상 수동으로 조작 현재 생산되는 대다수의 자동차가 이 단계에 해당 |
| Level 1 | 자동 브레이크와 같이 운전자를 돕는 특정한 자동제어기술이 적용 | |
| Level 2 | 두 가지 이상의 자동제어기술 적용 차선유지시스템이 결합된 크루즈 기능이 이에 해당 일부 상용화 진행 중 |
|
| Level 3 | 고속도로와 같은 일정 조건하에서 운전자 조작 없이 스스로 주행 가능 돌발 상황에서 운전자의 개입 필요 |
|
| Level 4 | 운전자가 목적지와 주행경로만 입력하면 모든 기능을 스스로 제어해서 주행 운전자 개입 불필요 |
|
| SAE | Level 0 | 운전자가 전적으로 모든 조작을 제어, 인공지능 지원 전무 |
| Level 1 | 운전자 운전 상태에서 인공지능이 핸들의 조향이나 가·감속을 지원하는 수준 | |
| Level 2 | 운전자가 운전하는 상태에서 2가지 이상의 자동화 기능이 동시에 작동 | |
| Level 3 | 자동차 내 인공지능에 의한 제한적인 자율주행이 가능하나 상황에 따라 운전자 개입 반드시 필요 | |
| Level 4 | 시내 주행을 포함한 도로 환경에서 주행 시 운전자 개입이나 모니터링이 필요하지 않는 상태 | |
| Level 5 | 모든 환경 하에서 운전자의 개입이 불필요 |
자율주행차 기술 단계별 주요 내용
◯ 현재의 인공지능 시스템은 핸들 조작, 페달(Pedal) 작동을 통한 가속, 브레이크 작동, 차선 유지, 앞차와의 안전거리 유지 및 주차 등에 활용하고 있습니다(Level 1~2단계). 향후에는 위험한 운전상황 인식, 운전환경 모니터링, 고장 대응, 도로 및 날씨 조건에 따른 최적 운전을 지원할 계획입니다(Level 3~5단계).