영화에서 나오는 무인자동차는 언제쯤 우리 주변에서 볼 수 있을까?
이미 1992년 고려대 한민홍 교수가 제작한 무인자동차가 비록 저속이긴 하지만, 고속도로 주행을 성공했었다.
그때 뉴스를 본 내 충격은 이제 머지 않아 도로에서 무인자동차를 볼 수 있겠구나.. 라는 생각이었다.
92년 고려대 산업공학과 무인자동차 시험 주행 모습
구글의 무인자동차
요즘도 가끔 들리는 뉴스도 구글이나 DARPA 같은 곳에서 무인 자동차를 만들고 경주하는 것을 듣고 있다.
근데 왜 영화에서 처럼 무인 택시나 승용차에서 무인 자동 주행 같은 차는 나올 생각을 하지 않는 걸까?
답은 돈이다. 그런 차를 만들면 엄청 비싸진다. 배터리 값 때문에 전기차나 하이브리드차량 보급도 지연되는 판에 무인 자동차를 만들면…
기본 자동차 값에 무인 주행을 위한 장비를 장착해야 하기 때문에 비싸질 수 밖에 없다. 첨부된 참조 사진은 DARPA(미국 선행 무기 연구소)에서 개최한 도시 주행 무인 자동차 시합에 참석한 MIT의 자동차 사진이다.
척 봐도 뭐이리 복합한 게 많이 붙어 있는지… 비싸 보이고 아무리 무인 차라도 많은 돈을 주고 이렇게 생산되면 구입할 사람이 몇이나 될지…
돈 덩어리… 무인 자동차.
물론 돈에 구애 받지 않는 군사용으로는 폭넓게 연구되고 있다. 그러나 아직까지 많은 문제점이 있어 현장 투입에 제한적이다.
적군과 아군 구분 문제, 통신 두절시 어떻게 움직이는 문제.
물론 공중 공격기는 분쟁지역에서 이미 단골 메뉴가 되었지만….
미군 시험용 무인 자동차 Crusher -> 마치 몬스터 자동차 경주에 나올 법한 장면..
무인자동차가 필요한 것들…
1. 먼저 자동차가 공간에 대한 정보가 필요하다:
A. 차량의 주변에 장애물과 진행 방향에 어떤 장애물이 있는지 인식이 필요하다
i. 이론 상으로 사람의 눈처럼 만든다면……
1. 최소 두개 이상의 초고해상도, 대형 광각에, 다중 초점, 그리고 밝기(F값)이 아주 높은 카메라가 두 대 이상이 필요하다. 0.1초내에 초점, 밝기 등이 조절 가능해야 한다.===> 엄청 비싸게 느껴지지 않나?
2. 이를 처리할 그래픽 워크 스테이션 급 서버가 필요하다
3. 그리고 이 카메라를 0.3초에 120도 정도로 회전이 가능한 모터 제어 카메라가 필요하다. 왜냐하면 좌우를 순식간에 살펴야 하니까…
4. 이유는 한 개의 카메라로 전방에 다가오는 장애물의 거리를 예상하기엔 부족하기 때문에 두개의 카메라로 눈과 같이 거리를 두고 촬영한 것을 합성하여 거리를 측정하고 이를 기반으로 전방 장애물을 판단해야 하며 주간 상황뿐만 아니라 야간에서도 다가오는 전조등 불빛과 광량이 부족한 전방에 노이즈가 없는 깨끗한 화면이 필요하기 때문이다.
5. 이론 상 가능하지만 거의 인공위성 수준의 카메라와, 카메라를 좌우로 순식간에 이동시킬 수 있는 마운트의 모터가 엄청 커져야 한다. 만든다 해도 승용차 몇 대 값은 나올 듯…
ii. 그럼 좀 저렴하게 방향에 카메라 1대씩 그리고 장애물을 측정할 수 있는 센서
1. 위의 경우보단 낮지만 일단 만만치 않는 상태. 4대의 카메라가 각각 영상을 통해 장애물 인식을 해야한다.
2. 한대의 카메라로는 원근 인식이 쉽지 않기에 보조 센서가 필요하다.
A. 초음파
i. 저렴하며 이미 기반 기술이 상용화되어 쉽게 사용할 수 있다. 혹시 BMW에서 후진시 센터 모니터에서 후방 장애물이 그래픽으로 처리된 것을 본적이 있는 사람… 바로 이 기술을 사용한다.
ii. 이것도 만만치는 않는 것이 기존의 후방 감지기 (일명 삑삑이)는 최소 2개에 저가형 통신 방식(LIN)이면 되지만 차량 주변 장애물 파악을 위해선 최소 전방 4개 후방 4개 측방 각 2개씩 도합 12개가 필요하며 CAN방식의 고가 통신 방식을 사용해야 한다.
iii. 또한, 고속으로 주행시 도플러 효과로 시속 120km 이상시에는 오작동을 할 수 있다.
iv. 5미터 이상의 원거리에 사용할 수 없다. 헐…
B. 레이더
i. 레이저 스캔 방식과 일반적인 전파 레이더 방식이 있는데 그냥 레이더라고 해주자.
ii. 이 경우 전방 후방에 장거리 (200m) 측방에 단거리 (50m)되는 레이더가 필요하다.
iii. 문제는 레이더의 특성상 지나친 근거리(5m)에는 오작동이 많다. 흑….
3. 결국, 카메라 4대, 초음파 센서 12개, 레이더 4개가 필요하다. ===>왜 DARPA Urban challenge 자동차가 트랜스포머 같이 생긴지 알겠지?
B. 이제 내비게이션…
i. Dead recognition
1. 가끔 뒷골목에 가면 내비가 정신을 못차리는 것을 경험해 볼 수 있다. 이는 GPS 신호가 적게 잡혀서 생기는 것인데 이를 해결하기 위해 순정형 내비는 차량의 속도, 운전대의 각도, 각가속도 센서등을 이용해 차량이 어느 방향으로 움직이는지 예측하는 소프트웨어가 있다. 문제는 정확도인데 보쉬 같은 회사는 아주 정밀도와 신뢰도가 높은 알고리즘을 보유하고 있다.
2. 그렇지만, 무인자동차에서는 고정밀 안테나를 사용하고 있다. 건물이나 장애물로 위성신호에 문제생기는 것은 자칫 무인자동차가 길을 잃을 수도 있기 때문이다.
3. 따라서, 이미 상용화되었다고 볼 수 있고 그나마 현실성이 높은 부분이다.
ii. 주차장, 3차원 도로 지도 데이터
1. 아직, 고가도로의 위에 있는지 고가도로가 몇 미터 위에 있는지 등의 자세한 지도는 없지만 이 역시 불가능한 것만은 아니다.
2. 여기서 고도 센서가 필요한 순간이 왔다.
장애물 인식하는 소프트웨어의 실제 화면 분석 예: 컬러로 하면 더 많은 처리를 해야 하므로 대부분 명암 대비를 크게 하거나 기타 영상 처리된 동영상으로 인식을 한다.
그렇다면, 무인자동차는 비싸기 때문에 영화로만 끝날 것인가?
가능성은 있다. 물론 군용을 말하는 것은 아니고.. 바로 상용차
상용차라 하면 육상 운송용으로 사용하는 것을 말한다.
1. 먼저 가장 손쉬운 목표는 door to door가 아닌 hub to hub일 것이다.
A. Door to door? Hub to hub?
i. 손쉽게 택배를 가정해서 보면, 물건을 픽업하는 부분이 door to hub
1. 로봇이 픽업하는 것은 쉽지 않다.
2. 그리고 자동화하기가 복잡하며
3. 인프라의 투자가 선행되어야 하므로 더욱 비싸다.
ii. 중간 물류기지에 목적지 물류기지까지가 hub to hub
1. 장거리이며
2. 골목골목이 아닌 주요 도로 중심의 운행 패턴
3. 물류기지에서는 수동 조정으로 주차 가능하는 등 다양한 경우의 운전 모드에 대해 고민할 필요가 없다.
iii. 목적지 물류기지에서 도착지까지 Hub to door
1. 앞의 경우와 같다.
2. 왜 가능성이 높은가?
A. 대형 물류회사가 있어 자금력이 있다.
i. 유럽의 경우 트레일러의 경우 지입제 차량이 아닌 회사 소속의 차량이 대부분이다.
ii. 큰 회사의 경우 천대가 넘는 경우도 많다.
iii. 트레일러 소비자의 대부분이 법인이다.
B. 운전자에 대한 인건비 상승
i. 유럽이나 호주, 미국의 경우 한번 운송에 왕복 보름의 여정일 정도로 장거리 노선이 많다.
ii. 이로 인해 개인의 생활문제가 있어 인건비 상승이 요인이 된다.
iii. 또한 구인도 어렵다.
iv. 유럽등의 경우 연봉을 최소 4000만 잡아도 1억에 위와 같은 시스템을 상용화할 수 있다면 2년이면 빠지는 금액이 될 것이다.
C. 운송화물의 안전 문제
i. 주차중 절도: 장거리 운행으로 인해 휴식을 취할 때 일어나는 가장 많은 경우
ii. 운전기사의 절도:
3. 어떤 모습일까?
A. 1인승 좌석: 일단 2인이 좌석이 필요없을 것이다. 이에 대형 트레일러에 있는 침대나 기타 공간이 불필요할 것이다. ===>원가 절감
B. 대용량 연료탱크: 중간 중간 주유가 쉽지 않을 것이므로 최종 목적지에 바로 도달할 수 있도록 대용량 연료탱크가 필요할 것이다. 최소한 주유소에 들르는 것이 아무 곳이나 할 수 없기 때문에 특정 주유소에 들를 경우를 대비해 최소한의 곳에 정차할 수 있도록 필요한 것.
C. 반자동: 즉, 자동운전을 중 운전자가 가수면이나 휴식을 취할 수 있도록 되어 있지만, 긴급한 상황에는 경보를 통해 운전자에게 결정을 요청하는 방식
D. 완전자동
이러한 경우라면 우리나라의 시내 버스 역시 가능성이 높은 경우일 것이다.
한가지 안타까운 것은 이럴 경우 우리나라만 해도 수천 명이 실직할 수 있다는 문제가 있고
점점 단순 기능으로는 먹고 살기가 힘들어진다는 현실도 있겠다.
