전용보드 없이 SW만으로도 가능
정밀지도 딥러닝으로 정밀갱신

한국전자통신연구원(ETRI)이 국내 전기차 생산업체인 아이티엔지니어링과 함께 모바일로 호출하여 차량탑승이 가능한 레벨3, 4 수준의 자율주행차 기술을 개발하고 7월 19일, 시연에 성공했다.

국제자동차기술자협회(Society of Automotive Engineers, SAE)가 정한 자율주행차 기술단계에 의하면, 레벨3는 자동차 스스로 간단한 운전은 가능하지만 위험한 상황에서는 운전자가 직접 운전을 해야 하는 단계다. 레벨4는 위험한 상황에서도 자동차 스스로 운전하는 단계다.

ETRI의 기술을 적용한 아이티엔지니어링의 자율주행차는, 탑승자가 출발지와 목적지를 스마트폰에 입력하고 음성인식 기능으로 부르면, 탑승자가 있는 곳으로 자동으로 와 탑승자를 태워 목적지까지 자율주행 한다.
이번 시연에서 아이티엔지니어링의 자율주행차는 3연구동 앞에 주차되어 있다 ETRI 연구원이 스마트폰으로 호출하자 연구원이 있는 1연구동까지 자율주행 했다. 연구원을 태운 자율주행차는 목적지인 3연구동까지 자율주행 하면서 각종 돌발상황에 즉각 반응했다. 신호와 보행자, 끼어든 차량을 보고 각각 정지한 자율주행차는 3연구동 앞에 정확히 멈췄다.
실제 이번 시연을 위해 ETRI는 저가의 카메라 센서 2개, 라이다 센서 1대를 장착했으며, 인식, 판단 및 제어 SW 구동을 위해 소형 PC 1대, 일반 PC 1대를 사용했다. ETRI는 향후 일반차량에도 연구진의 기술로 바로 부품 등을 장착, 시연이 가능한 수준이라 설명했다.

이번 시연의 핵심 기술은 자율주행차가 도로주변 환경을 인식하는데 도움을 주는 정밀지도를 자동으로 만들고 업데이트 하는 기술이다. 이 기술은 자율주행차가 센서정보와 정밀지도를 기반으로 주변 도로상황을 인식하고, 인식한 결과를 토대로 정밀지도를 다시 정밀하게 갱신한다. 오차범위 또한 10cm 이내로 작다.

기존 자율주행차는 수많은 센서 데이터 및 자율주행 인공지능 알고리즘을 동시에 구동하기 위해 수백 와트(W) 이상이 전력 공급이 요구됐다. 따라서 중대형 세단이나 SUV 중심으로만 개발이 진행되었는데, ETRI는 인공지능 알고리즘을 통합, 소프트웨어 최적화로 노트북 두 대 소비전력인 100와트(W) 이하로도 자율주행 알고리즘을 구동하는데 성공했다.

ETRI는 현재 딥 러닝 기술을 적용한 자율주행 기술의 고도화를 위해 알고리즘의 성능 향상 및 안정화, 최적화 작업을 계속 연구 중이다. 향후 카메라, 라이다 센서 등에서 취득한 도로의 특징과 실시간 교통 정보 등 그동안 수집한 데이터를 자율주행 관련 연구를 하는 대학 및 기업과 공유할 계획이라고 밝혔다.

ETRI 최정단 자율주행 시스템 연구 그룹장은 “이번 시연의 성공으로 자율주행기술 개발의 높은 진입 장벽을 낮췄다. 자율주행기술은 차량이 단순한 이동수단이 아니라, 이동 중 가치를 재생산하는 새로운 융합산업으로 자리매김할 것으로 기대한다”고 말했다.

아이티엔지니어링 김영한 사장은 “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 개발되었다. ETRI는 이번 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 집중할 계획이다.