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| /사진=이미지투데이 |
자율주행차는 운전자가 직접 조작하지 않아도 자동차가 주행환경을 인식해 위험을 판단하고 주행경로를 계획하면서 스스로 운전하는 미래형 자동차다. 감지시스템, 중앙제어장치, 액추에이터 등으로 구성되며 로봇과 컴퓨터공학, 위치추적시스템(GPS), 정밀센서, 전자제어 등 첨단 기술이 탑재된다.
◆센서, 자율주행차의 눈
자율주행을 가능하게 하는 핵심 요소는 ‘자율주행 기술’이다. 흔히 운전자 보조시스템(ADAS)이라고 부르는데 이는 인지, 판단, 제어 분야로 구성된다. 인체에 비교했을 때 인지는 눈·코·귀 등이며 판단은 뇌, 제어는 근육·신경·골격에 해당한다. 세가지 구성요소는 우열을 가릴 수 없이 모두 중요하며 완벽한 자율주행을 위해서는 모든 구성요소가 유기적으로 작동해야 한다.
먼저 자율주행차의 인지는 여러개의 센서가 담당한다. 센서 하나로 모든 정보를 파악할 수 없기 때문에 ▲카메라 ▲레이더 ▲초음파 ▲라이다 ▲적외선 등 다양한 방식이 혼합 사용된다. 그 중 가장 유명한 것은 ‘라이다’(Lidar)다. 라이다는 라이트(Light)와 레이더(Rader)의 합성어로 레이저를 발사한 후 되돌아 오는 시간을 계산해 주변 상황을 감지하는 기술이다. 기상조건의 영향을 적게 받고 해상도와 인식범위가 우수해 자율주행차에 적합한 기술로 평가된다.
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| 볼보의 자율주행차에 탑재된 라이다. /사진=로이터 |
뇌의 기능인 판단은 CPU와 GPU가 담당한다. CPU는 외부장치에서 입력된 정보를 토대로 해석, 연산, 기억 , 명령 등의 과정을 처리한다. CPU는 순차적인 직렬처리에 능숙하며 GPU는 복합적인 수치연산을 빠르게 처리할 수 있다. 최근에는 CPU에 GPU기능이 포함된 제품도 등장하는 추세다.
자율주행차에 특화된 CPU는 프로세서와 입출력 모드가 하나로 결합된 MCU가 가장 널리 사용된다. 다양한 기능을 하나로 합친 만큼 부피가 작고 전력 소비도 적다는 장점이 있지만 클럭 주파수와 메모리 공간이 제한적이라는 단점이 있다. 최근에는 멀티코어가 대세로 떠오르면서 하드웨어 가속이 필요한 부분에서는 DSP가 결합된 제품이 등장하기 시작했다. 다만 태생이 순차 처리에 능숙하기 때문에 복잡한 데이터 계산에는 어울리지 않는다.
CPU의 부족한 부분은 GPU가 담당한다. GPU는 최근 모바일 장비의 발달로 개선을 거듭했다. GPU는 자율주행차의 AI 개선을 위해서도 사용된다. 자율주행차의 학습모델을 구축하는 과정은 방대한 데이터를 처리하는 과정이 필요하기 때문에 고성능 프로세서가 필수다. 최근 엔비디아와 AMD에서 머신러닝을 위한 고성능 GPU를 개발했는데 엔비디아의 GPU TELSA V100은 딥러닝 성능이 120 테라플롭스를 넘어선 상황이다. 1테라플롭스는 1초에 1조번의 연산을 할 수 있는 속도다.
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| 한 시민이 자율주행차를 체험하고 있다. /사진=뉴시스 |
◆자율주행의 마무리 제어 기술
인지, 판단 작용을 거친 후에는 ‘액션’이 필요하다. 인지된 정보를 판단한 후 이를 실제로 구현하는 기술이 제어다. 멈추고 피하고 회전하는 등 구체적인 자동차의 움직임으로 이어지기 때문에 제어는 자율주행의 마지막 단계라고 할 수 있다. 파워트레인, 브레이크, 스티어링, 서스펜션 등이 제어를 관장한다.
최근 차체를 제어하는 스티어링은 어떤 상황에서도 정상적인 핸들링을 할 수 있는 ‘듀얼제어’ 장치가 개발 중이다. 하나의 장치 안에 두개의 독립된 전자회로가 작동하는 이 기술은 하나가 고장나더라도 다른 회로를 활용해 안정적인 스티어링을 할 수 있다.
드라이브바이와이어 방식도 자율주행차에서 빼놓을 수 없는 기술이다. 드라이브바이와이어는 기존 유압 대신 전기신호를 통해 차체를 제어하는 기술로 ▲스티어바이와이어 ▲스로틀바이와이어 ▲브레이크바이와이어 ▲시프트바이와이어 ▲파크바이와이어 등으로 구분된다. 이 방식은 첨단기기와 자동차 작동 부위의 연결성을 높여구도 기계적인 방식을 생략할 수 있어 자율주행차의 핵심기술로 각광받는다.