전기차에 인공지능 SW 탑재, 국내 자율주행시장 열린다
  • 방제일 기자
  • 승인 2018.07.21 12:30
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자율주행 개념은 1960년대 벤츠를 중심으로 70년대 중후반까지 초보적인 수준에서 연구가 진행됐다. 초기에는 장애물에 대한 인식과 대처 기능을 고려하지 않은 채 주행 시험장에서 중앙선이나 차선을 넘지 않는 수준 정도였다. 본격적으로 1990년대부터 비전 기술과 머신러닝 기술이 접목되면서 장애물 인식을 적용한 자율주행 기술이 본격적으로 연구되기 시작했다.

ETRI, 자동발렛 기술 개발 이어 자율주행 핵심 개발

[인더스트리뉴스 방제일 기자] 자율주행자동차의 기본 개념은 ‘운전자가 차량을 조작하지 않아도 스스로 주행하는 자동차’다. 차세대 자동차산업의 미래를 선도할 기술로 주목받고 있으며 현재 완성차 업계는 2020년 완전한 자율주행자동차 출시를 목표로 연구개발에 앞장서고 있다.

또한 자율주행을 가능케 하기 위해 완성차 업계뿐 아니라 연구기관 및 학계에서도 끊임없는 기술 융합을 통해 자율주행을 테스트하고 있으며 최근 국내 연구진은 중소기업이 만든 전기차를 활용, 스마트폰을 통해 운전자 없는 자동차를 부르고 탑승해 자율주행 하는 데 처음으로 성공하기도 했다.

[사진=ETRI]
한국전자통신연구원은 지난 2013년 자동발렛주차 기술개발에 이어 국내 전기차 생산기업인 아이티엔지니어링과 함께 모바일로 호출해 차량탑승이 가능한 레벨 3~4 수준의 자율주행차 핵심기술을 개발, 시연에 성공했다. [사진=ETRI]

인공지능 SW 탑재해 시연 성공

한국전자통신연구원(ETRI)은 지난 2013년 자동발렛주차 기술개발에 이어 국내 전기차 생산기업인 아이티엔지니어링과 함께 모바일로 호출해 차량탑승이 가능한 레벨 3~4 수준의 자율주행차 핵심기술을 개발, 시연에 성공했다.

특히 연구진은 국내 전기차를 제조하는 중소기업제품에 저가의 영상센서와 레이다 센서를 장착하고 연구진이 개발한 자율주행 인공지능 SW를 탑재해 시연에 성공함으로써 향후 자율주행차 관련시장의 문을 활짝 열었다는데 큰 의미를 두고 있다.

연구진이 개발에 성공한 핵심기술은 자율주행차가 도로주변 환경을 인식하는데 도움을 주는 정밀지도를 자동으로 만들고 업데이트 하는 기술이다. ETRI는 본 기술이 자율주행차가 센서정보와 정밀지도를 기반으로 주변 도로상황 인식을 통해 운행되며 인식된 결과를 사용해 정밀하게 지도를 갱신(更新)하는 기술이라고 설명했다. 오차범위 또한 10cm 이내로 세계적 수준이다.

또한 연구진은 전력이 부족한 소형 전기차에서 자율주행 기술을 실현하기 위해 차량 제어 및 상황 판단 알고리즘은 물론 차량의 위치, 신호등, 장애물, 보행자, 차종인식 등 자율주행 인공지능 알고리즘의 SW를 최적화 했다고 말했다.

기존 자율주행차는 수많은 센서 정보 및 자율주행 인공지능 알고리즘을 동시에 구동하기 위해 수백 와트 이상의 전력이 요구돼 왔다. 이로써 중·대형 세단이나 SUV 중심으로 개발이 진행되어 왔는데 연구진은 인공지능 알고리즘을 통합, SW 최적화로 노트북 두 대 소비전력인 100와트(W) 이하로도 자율주행 알고리즘을 구동하는데 성공했다.

[사진=dreamstime]
현재 딥러닝 기술을 적용한 자율주행 기술의 고도화를 위해 알고리즘의 성능향상 및 안정화, 최적화 작업을 계속 연구 중이다. [사진=dreamstime]

ETRI는 본 기술이 경쟁 개발자들과 비교, 특이한 점으로 자율주행 서비스에 초점을 맞춘 SW기술의 우월성을 꼽았다. 특히 출발지와 목적지를 스마트폰에 입력 후 스마트폰 음성인식 애플리케이션을 통해 자율주행차를 부르면 호출자의 위치로 다가온 뒤 목적지로 출발케 해준다. 이렇듯 호출자가 모바일을 통해 차량 내 탑승자가 없는 빈 차를 불러 자율주행을 하는 사례는 처음이다.

연구진은 정밀 맵 기반 자율주행이야 말로 출발지에서 목적지간 자유로운 개인이동 및 물류, 수송서비스를 지원하는 사례로 실생활에서 체감할 수 있는 자율주행서비스로 다가가는 핵심기술이라고 말했다. 지난해 8월, 국토교통부로부터 임시자율주행 허가도 받았다.

ETRI는 최근 실제 원내에서 자율주행 시연행사를 개최, 성공적으로 마쳤다. 연구진은 이날 3연구동 앞에 주차돼 있는 자율주행차를 모바일 연동 음성인식 애플리케이션에 의해 차량을 ‘ITE 카 호출’이라고 불렀다. 1연구동 앞으로 다가온 차량은 연구진을 차량에 태웠다.

연구진이 ‘ITE 카 출발’이라고 말하자 목적지인 3연구동을 향해 차량이 출발했다. 교차로에 임시 설치해둔 신호등에 빨간불이 켜지자 차량은 정차했고 갑자기 끼어든 차량이 정차하자 자율주행차도 정차를 했다. 횡단보도를 지나는 보행자를 보고 정지하기도 했다. 이어 목적지인 3연구동 앞에 정차했다.

실제 이번 시연을 위해 연구진은 카메라 센서 2개, 라이다 센서 1대를 장착했으며 인식, 판단 및 제어 SW 구동을 위해 소형 PC 1대, 일반 PC 1대를 사용했다. 따라서 향후 일반차량에도 연구진의 기술로 바로 부품 등을 장착, 시연이 가능한 수준이라고 설명했다.

연구진은 현재 딥러닝 기술을 적용한 자율주행 기술의 고도화를 위해 알고리즘의 성능향상 및 안정화, 최적화 작업을 계속 연구 중이다. 향후 카메라, 라이다 센서 등에서 취득한 도로의 특징과 실시간 교통 정보 등 그동안의 연구과정을 통해 수집한 빅데이터를 무인자율주행 관련 연구를 하는 대학과 기업 등에 개방할 계획이라고도 밝혔다.

ETRI 최정단 자율주행시스템연구그룹장은 “이번 시연의 성공으로 자율주행기술 개발을 위한 높은 진입 장벽을 낮추는데 기여한 점이 의미가 크다”며, “이로써 자율주행기술은 차량이 단순한 이동수단이 아니라, 이동 중 가치를 재생산하는 새로운 융합산업으로 자리매김 할 것으로 기대한다”고 말했다.

이날 시연에 참가한 아이티엔지니어링 김영한 사장도 “연구진의 도움으로 전기자동차 대량생산 체계에 단비가 되고 있다. 미래 모빌리티 서비스 기술 확보와 시장경쟁력을 위해 노력하겠다”고 설명했다.

본 기술은 과학기술정보통신부 “클라우드 기반의 자율이동서비스를 위한 협력적 주행상황인지 및 개방형 플랫폼 기술개발”의 결과물로 개발됐다. 연구진은 본 기술 개발로 국내·외 특허출원 26건, 논문 26편, 7건의 기술이전을 실시했다.

ETRI는 향후 운전을 못하는 노인이나 몸이 불편한 사람들이 이용할 수 있는 자율주행차 개발에 주력할 계획이라고 밝혔다. 이를 위해 고령화 사회에 대비하고 대중교통 취약지역의 이동을 지원하는 자율주행차 개발에 집중하고 있다.

미래 자율주행서비스는 이렇듯 자율주행차의 전자화와 ICT화를 통한 단순한 이동 목적이 아니라, 다양한 도시 및 이동환경에 적합한 다품종의 차량과 이동 중 가치를 재생산 하는 수송과 물류, 차량의 공유 등 다양한 신산업과 신 서비스 창출이 기대된다.

 


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