자율주행

자율주행 기술은 다양한 센서, 소프트웨어, 인공지능, 통신 시스템 등을 활용하여 차량이 스스로 주행할 수 있도록 합니다.

자율주행에 사용되는 핵심 기술들을 설명한 후, 라이다(LiDAR), 레이더(Radar), 카메라(Camera)가 각각 어떤 역할을 하는지 구체적으로 설명하겠습니다.

 

구글 웨이모 - Waymo

1. 자율주행에 사용되는 주요 기술들

• 센서 시스템 (Sensors): 차량의 주변 환경을 인식하기 위한 다양한 센서가 사용됩니다. 대표적으로 카메라, 레이더, 라이다가 있습니다. 이 센서들은 서로 보완적 역할을 하며, 정확한 인식을 위해 다중 센서를 함께 사용합니다.
• GPS 및 맵핑 시스템: 고정밀 지도와 GPS 기술은 자율주행 차량이 자신의 위치를 정확하게 파악하고, 경로 계획을 세우는 데 필수적입니다. 고정밀 맵핑 시스템은 도로, 교차로, 신호 등을 미리 인식하고 반응할 수 있도록 지원합니다.
• 인공지능 및 머신러닝 (AI & ML): 자율주행 차량은 실시간으로 수집된 데이터를 분석하여 주행 결정을 내려야 합니다. 이를 위해 AI와 딥러닝 알고리즘이 사용되며, 특히 객체 인식(차량, 보행자 등), 장애물 회피, 경로 계획 등에 중요한 역할을 합니다.
• V2X 통신 (Vehicle-to-Everything): 차량이 다른 차량(V2V), 인프라(V2I), 보행자(V2P) 등과 실시간으로 데이터를 주고받을 수 있는 기술로, 안전성과 효율성을 높이는 데 필수적입니다.
• 제어 시스템: 인식된 데이터를 기반으로 차량의 속도, 방향, 제동 등을 제어하는 시스템입니다. 이를 통해 차량은 스스로 가속, 감속, 차선 변경 등을 수행합니다.

2. 센서 기술의 역할

자율주행 차량은 환경을 정확하게 인식하기 위해 다양한 센서를 결합하여 사용합니다. 각각의 센서는 서로 다른 특징과 장점을 가지고 있어, 차량의 안전성과 효율성을 높이는 데 기여합니다.

센서	역할	장점	단점	용도
라이다 (LiDAR)	레이저를 발사하여 반사된 빛을 통해 차량 주변의 3D 지도를 생성, 물체의 거리와 형태를 정확히 파악	- 매우 높은 해상도로 360도 주변 환경 인식 - 정확한 거리 측정 - 빛의 조건에 상관없이 작동	- 고가의 장비 - 악천후(비, 눈, 먼지)에서 성능 저하	물체의 정밀한 거리 측정, 3D 환경 인식, 장애물 회피
레이더 (Radar)	전파를 발사하여 반사된 신호로 물체의 위치, 속도, 거리 등을 파악, 특히 물체의 움직임을 감지	- 긴 탐지 거리 지원 - 악천후 및 어두운 환경에서도 안정적인 작동 - 속도 측정에 매우 유리	- 해상도가 낮아 물체의 크기와 형태 인식이 제한적	어댑티브 크루즈 컨트롤, 긴급 자동 제동, 차량 간 거리 측정, 사각지대 감지
카메라 (Camera)	광학 이미지를 통해 차량 주변의 물체를 식별, 차선, 신호등, 교통 표지판, 보행자 등의 시각 정보를 제공	- 색상, 텍스트, 형태 인식 가능 - 차선, 신호등, 표지판 해석에 유용	- 조명 조건에 민감함 - 어두운 환경이나 역광에서 성능 저하	차선 인식, 신호등 및 표지판 인식, 보행자 및 차량 감지

 

아마존 죽스 - Zoox

3. 라이다, 레이더, 카메라의 협력 방식

자율주행 시스템에서 이 세 가지 센서는 서로 보완적인 역할을 하며, 차량이 다양한 환경에서 안정적으로 주행할 수 있도록 돕습니다. 각각의 센서는 특정 상황에서 강점을 발휘하며, 이를 결합함으로써 자율주행 차량이 더 높은 정확도와 안전성을 확보하게 됩니다.

• 라이다는 고해상도의 3D 맵을 만들어 물체의 형태와 거리를 정밀하게 파악하며, 장애물 회피에 유리합니다.
• 레이더는 물체의 거리와 속도를 정확하게 측정할 수 있어, 앞차와의 거리 조절 및 속도 감지에 효과적입니다. 비나 안개 같은 악천후 상황에서도 안정적인 인식을 제공합니다.
• 카메라는 물체의 시각적 정보를 기반으로 차선, 신호등, 교통 표지판 등을 인식하는 데 필수적이며, 보행자와 차량 등도 감지합니다.

이 세 가지 센서의 데이터를 통합하여 자율주행 시스템은 보다 정확하고 안전한 판단을 내리게 됩니다. 예를 들어, 카메라가 교통 신호를 인식하는 동안, 레이더는 앞차와의 속도 차이를 감지하고, 라이다는 주변 환경의 3D 지도를 생성하여 장애물을 탐지합니다. 이러한 멀티 센서 융합(Multi-sensor Fusion)을 통해 자율주행 차량은 다양한 주행 상황에서 안정적으로 주행할 수 있게 됩니다.

 

 

테슬라 로보택시