김 서린 안경쓰고 달리기 (자율주행의 한계)

자율주행 기술은 로봇 기술 중 하나였다.

요즘 자율주행(self-driving) 자동차가 (writer's view: 영어로 자동차를 automobile 이라고도 해서인지 "자동 운전"이라는 말은 잘 사용하지 않는 것 같음) 신문 기사에도 자주 등장하는데, 본래 자율주행이라는 용어는 로봇분야에서 사용되던 용어이다. 일반적으로 로봇은 사람을 대신하여 힘든 일을 시킬 목적으로 만들어지기 때문에, 기본적으로 사람의 도움 없이 스스로 무언가를 할 수 있도록 개발이 되는 경우가 대부분이다. 따라서 자율주행은 로봇이 어떤 일을 하기 위해서, A라는 장소에서 B라는 장소로 스스로 이동하기 위해 개발된 기술을 말했었다. 요즘 자동차 분야에서 말하는 자율주행 기술은 과거의 로봇에서 말하던 자율주행과 거의 동일한 기술을 말한다.

​장소를 이동한다는 행위, 혹은 공간을 지나 목적지로 움직여 간다는 행위에는 기본 전제가 필요한데, 그건 바로 공간 내에서 내가 지나갈 수 있는 충분한 여유 공간을 내가 이동하는 속도만큼 빠르게 찾을 수 있어야 한다는 것과, 갑자기 나타나는 장애물을 피해서 스스로에게나 장애물에도 피해가 생기지 않도록 할 수 있어야 한다는 것이다. 인간에게는 이러한 정보를 얻을 수 있는 수단이 눈 그리고 귀와 냄새 정도인 것 같다.

자동차와 로봇의 경우도 마찬가지인데, 인간의 눈과 같은 역할을 수행하는 것이 카메라(camera)와 라이다(LiDAR)라는 센서이다. 카메라는 흔히 알려진 바와 같이 빛 에너지를 받으면, 전기적 신호가 변하는 감광 센서를 통해, 인간의 눈과 유사한 영상을 재현할 수 있도록 만들어진 영상 센서(vision sensor) 중 하나이다. 카메라를 개발한 초창기에는 사진을 찍거나 동영상 촬영처럼 사람이 보기 위한 영상을 기록할 목적으로 만들어져서 인지, 아직까지도 자동차와 로봇보다는 사람에게 더 활용도가 높은 센서 장치 중 하나이다.

LiDAR 를 이용한 주변 환경 모델링 예시

 

일론 머스크는 알고 있다, LiDAR 기술은 고대 유물이 되어 간다는 것을

하지만 라이다는 자동차와 로봇에게 더 유용하도록 어두운 곳에서도 좀 더 정확한 거리 측정이 가능하도록 만들어진 영상 센서인데, 태양광에 의존하지 않고, 센서 자체에서 레이저를 쏴서, 물체에서 반사되는 신호를 처리하여, 물체까지의 거리를 알 수 있도록 만들어졌다. 라이다는 혼자 단독으로 사용되는 경우보다는 다른 부수적인 기술과 혼용하여, 공간 정보로 활용될 수 있는 3차원 지도(map) 을 만든다거나, 혹은 카메라에 얻어진 영상 정보를 합성하여 좀 더 여러 가지 정보가 포함된 공간 정보를 만들어 사용된다.

하지만, 이러한 영상 센서들의 공통점은 광학적인 에너지 전달 수단인 “빛”을 사용한다는 점인데, 이러한 점이 자율주행이 상용화되기 위한 안전성 문제에 큰 걸림돌이 된다. 좀 더 쉽게 말하면, 빛을 통과시켜 버리는 투명한 물건이나, 혹은 다른 것에 의해 가려져 있어서 안 보이는 것, 그리고 시각적으로 구분할 수 있는 속도보다 빠르게 움직이는 것들은 제대로 감지할 수 없다는 점 때문에 이런 경우에는 대상을 감지할 수 없다. 요즘 들어 자율주행의 안전성에 대해 논란이 되는 신문 기사들의 공통된 우려는 모두 이런 자율주행을 위해 사용하는 눈, 즉 광학적 원리를 이용하는 영상 센서의 물리적인 한계 때문에 발생되는 문제이다.

해결책은 “빛”만으로는 안 보이는 것들을 볼 수 있는 센서를 활용하는 방법 밖에는 없다. 최근 자율주행 자동차의 핵심 부품인 라이다를 저가화하는데 많은 기업이 투자를 하고 있는 경우도 있고, 모 전기차 회사의 사장은 라이다 센서의 기술적 가치를 장래성이 없는 것으로 보고 추가 투자 포기와 함께 자체 센서 개발을 선언하기도 했지만, 필자가 보기에는 다 공허한 외침에 불과하다.

Fusion method of RGB depth sensor and mmWave radar

최근 필자가 관심을 갖게된 라이다의 대체 기술은 TI(Texas Instruments)社의 mmWave radar 기술이다. 간단히 말하면 과거 아날로그 시대의 군사용 레이다 기술을 디지털 칩을 이용하여 구현한 기술인데, 아직까지 라이다만큼의 해상도(정밀도)와 측정 거리의 제한이 있으나, 라이다로는 해결하기 어려운, 비나 눈이 오는 날씨에도 주변 상황을 파악할 수 있고, 태양광이나 기타 인공조명 혹은 밤에도 영향을 받지 않으며, 심지어 감도 조절을 통해 물체를 투과해 볼 수도 있는 많은 장점을 가진 라이다 대체 기술이다. 시작은 미국 회사들에 의해 개발이 되어 상용화된 제품까지 나왔지만, 왜인지 아직 여러 자율주행 자동차 회사에서는 주목받지 못하고 있다. 이 와중에 중국의 화웨이社가 자율주행 자동차용 밀리 웨이브 기술을 적용한 차량용 레이더 기술을 개발하여 보급한다는 기사가 나오고 있는 실정이다.

출처: https://youtu.be/68kRRNlyggg

 

중국 화웨이는 자율주행 자동차 시장을 위해 개발한 레이더 기술을 아마도 휴대폰에도 적용할 것 같다. 일명 투시 카메라 (야한 상상은 금물). 벽 뒤에 사람이 있는지 있으면 몇 명이 있는지 어디에 있는지 파악하여 그에 적절한 서비스를 할 수 있는 기술이 등장할지도 모르겠다.

출처: https://youtu.be/oc2WWmXY8XU

 

​자율주행 자동차를 위해 해결해야할 기술적 문제는 아직도 너무나 많다. 하지만 자율주행을 위해 필요한 기술의 원리적 특성을 알면, 해야 할 것과 하지 말아야 할 것을 구분할 수 있다. 국내 자동차 회사들이 빠른 기술 확보를 위해 해외 기술투자에 헛돈 쓰는 일이 없기를 간절히 바란다.

자율주행 연구자들일 수록 더욱 회의적이다.

긴 설명보다는 아래 동영상을 보면, 이 분야의 전문가가 아니더라도 이해할 수 있도록 잘 설명이 되어 있다. 괜찮은 내용이니 시간을 내서라도 보면 좋을 것 같다. 참고로 해당 동영상과 필자는 아무런 관련이 없음을 알린다.

youtu.be/h8VY-b99Gfk