자율 주행에 대한 가장 핵심적인 기계적 요소는 무엇인가요?
요즘에 자율주행에 대해서 혁신적으로 말도 많고 하는 것들이 있는데요
여기에도 기계적인 요소가 들어갈것 같은데
핵심적인 요소는 무엇을까요?
안녕하세요. 안다람 전문가입니다.
자율주행의 핵심 기계 요소는 라이다센서,레이더센서,카메라 등 센서 시스템, 액추에이터,gp와 imu,vx2 통신 장비 입니다. 이들이 소프트웨어와 결합하여 자율 주행을 구현합니다.
1명 평가안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
자율주행의 핵심적인 기계적 요소는 센서 시스템입니다. 자율주행 차량은 다양한 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 판단합니다. 주요 센서로는 다음과같은 것들이 있습니다.
라이다 : 레이저를 사용하여 3D맵을 생성하고 물체의 거리와 형태를 정확하게 측정합니다.
카메라 : 시각 정보를 수집하여 도로 표지, 신호등, 보행자 등을 인식합니다.
레이더 : 전파를 사용해 다른 차량이나 장애물의 위치와 속도를 감지합니다.
이외에도 제어 시스템과 구동 장치가 중요합니다. 제어 시스템은 센서 데이터를 기반으로 차량의 속도, 방향 등을 조정하며, 구동 장치는 실제로 차량을 움직이는 역할을 합니다.이러한 요소들이 결합되어 자율주행의안전성과 효율성을 높입니다.
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
일단 자율 주행에 있어서
핵심 기술이 어떤게 있는 지를 보면
1, 시각 정보 습득
라이다 , 테슬라 비전
2, 위치정보 파악
SLAM 알고리즘 (Simultaneous Localization And Mapping)
3, 주행환경 및 정보통신
V2X(Vehicle-to-Everything) 기술
이 핵심 기술이 되겠습니다.
따라서 그 기술을 구현가능한 장비의 개발이 필수가 되겠습니다.
기술들에 대해 더 자세히 보자면
1, 라이다(LiDAR) & 테슬라 비전 (운전자의 눈 역할)
라이다(LiDAR : Light Detection And Ranging)
라이다는 자율주행을 가능케 하는 핵심 센서입니다.
특정 기기에서 발사한 빛이 다른 물체에 부딪혀 돌아오는 현상을 이용하는데, 라이다 기기 주변에 있는 물체에 닿은 빛이 반사되어 돌아오는 시간을 측정해 떨어진 거리를 측정하게 됩니다.
라이다의 핵심 부품으로 인듐갈륨비소(InGaAs)로 된 반도체가 쓰이는데 이 소재가 고가이기 때문에,
보다 저렴한 실리콘 등의 소재로 라이다를 제작하려는 시도가 학계와 산업계에서 활발히 이뤄지고 있습니다.
테슬라 비전(Tesla Vision)
Tesla Vision은 Autopilot(오토파일럿), Enhanced Autopilot(강화된 오토파일럿), Full Self-Driving Capability(완전 자율주행) 등 테슬라의 3가지 자율주행 기술의 기반 역할을 합니다. 지난 10월 2일에는 테슬라 차량에 들어가는 Ultrasonic Sensor(초음파 센서)를 Tesla Vision으로 교체한다는 공식 발표를 내놓기도 했습니다.
Tesla Vision은 기본적으로 카메라 기반의 시스템입니다. 테슬라 차량에 여러 카메라를 달아 모든 방향의 시각 정보를 수집하고 이를 딥러닝 기술로 학습된 모델로 인식합니다. 차량 앞에 어떤 장애물이 있는지, 현재 도로의 상황은 어떤지, 사람이 눈으로 보듯 Tesla Vision이 예측 인지하게 됩니다.
2, SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘 - 내 위치 파악
SLAM은 미지의 환경에서 특정 객체가 센서를 활용해 자신의 위치 정보를 파악하면서 동시에 지도를 그려나가는 방법
으로 여러 단계로 구성됩니다.
먼저 자율주행 객체는 주변의 랜드마크를 참고해 자신의 위치와 주행 방향을 파악합니다.
이후 다음 단계로 나아가며 이 과정에서 비선형 주행의 상태 추정을 위한 Extended Kalman Filter 등의 알고리즘이 쓰입니다.
카메라로 생성된 이미지 정보를 활용하는 Visual SLAM,
그래프 정보와 최적화 문제 Graph-based SLAM,
수집된 이미지들의 광도가 만들어내는 차이를 활용한 Large-Scale Direct Monocular SLAM,
이미지의 RGB 값과 깊이(depth) 정보를 활용한 RGB-D SLAM 등이 있습니다.
3, V2X(Vehicle-to-Everything) 기술
V2X는 자율주행차가 주변 기기 혹은 인프라와 데이터를 주고받는 통신 기술 일체를 뜻합니다.
그래서 V2X는 여러 하위 기술들을 나누는 개념이 다음과 같이 존재합니다.
V2D
Vehicle-to-Device를 뜻합니다. 스마트폰 등 주변 기기와 자율주행차가 통신하는 블루투스나 와이파이 같은 기술이 포함됩니다. 구글의 안드로이드 오토, 애플의 카플레이와 같은 서비스가 존재하며 운전자는 V2D를 통해 자신의 기기를 차량에 연결시켜 다양한 정보를 주고받게 됩니다.V2I
차량과 주변 인프라와의 통신을 뜻하는 Vehicle-to-Infrastructure입니다. 자율주행차는 기본적으로 시각 정보로 주변 환경을 파악하지만 V2I를 통하면 단순한 시각 정보가 아닌 데이터 값 자체를 주변 환경으로부터 받을 수 있습니다. 도로 표면 온도, 신호등의 값, 표지판의 안내 정보, 터널 내 기온 등 차량이 지나가는 구간에 구축된 시설로부터 유용한 데이터를 수집합니다. 따라서 V2I는 자율주행 제조사뿐 아니라 주행 시설을 설치, 운영하는 지자체나 기업과 긴밀한 협업이 중요합니다.V2G
자율주행차는 대부분 전기를 에너지로 사용합니다. 따라서 전원 공급 장치 혹은 전력망과의 양방향 커뮤니케이션이 중요한데 V2G 즉 Vehicle-to-Grid 기술은 자율주행차의 배터리 전력 활용과 직결됩니다. V2G는 세부적으로 위치에 따라 V2B(Vehicle-to-Building), V2H(Vehicle-to-Home) 등으로 나뉘며, 차량 배터리의 충전뿐 아니라 반대로 차량 배터리의 전력을 연결된 건물이나 전자 기기로 활용하도록 하는 기술도 포함합니다. 남는 유휴 전력, 비상시 전력 사용 등 다양한 상황에서 차량의 배터리 전력을 활용할 수 있게 되는 것입니다.V2P
보행자(pedestrian)와 통신하는 Vehicle-to-Pedestrian도 빠질 수 없는 V2X의 요소입니다. V2P를 통해 자율주행차는 개별 보행자 1명 혹은 다수의 보행자와 소통할 수 있습니다. 차량이 움직임, 이상 상황 등을 보행자에게 전달하고 반대로 보행자는 자신의 디바이스를 통해 근처의 차량이 보내는 데이터를 수신하게 됩니다. 덕분에 주변 상황 파악을 오감에 의지할 수밖에 없는 보행자는 좀 더 면밀하고 선제적인 대응을 할 수 있게 됩니다. 자율주행차도 보행자의 안전을 지키는 한편 효율적인 주행을 하게 됩니다.
이 처럼
자율주행은 주행의 효율성뿐 아니라 안정성도 중요하므로 자율주행 자체의 하드웨어와 소프트웨어 그리고 주변 인프라 및 보행자와의 통신도 필수적인 고려 대상입니다.