자율주행의 작동 원리 그리고 미래의 변화

자율주행이란 사람의 조작 없이 스스로 운행하는 시스템으로 테슬라에서 만든 자율주행 자동차는 완전한 자율주행은 아니지만 어느 정도 자동차 혼자서 판단하여 스스로 운전할 수 있다. 이처럼 자율주행이 어떻게 환경을 어떻게 인식하여 작동 되는지 알아보겠다.

 

전자파를 이용하는 센서 : 레이더

레이더는 전자파가 대상에 부딪혀 돌아오는 반사파를 측정하여 앞에 있는 물체를 파악할 수 있는 센서 이고 비교적 비용이 저렴하다. 레이더는 눈에 보이지 않을 정도로 멀리 있는 물체를 볼 수 있으며 전자파가 빛의 속도로 나아가서 빠른 시간에 물체를 파악할 수 있고 어두운 곳에서도 잘 작동한다. 하지만 레이더는 전자파를 사용하다 보니 파장이 길어 정밀한 측정이 필요한 작은 물체를 보기가 어려우며 또한 레이더는 나무와 플라스틱 같은 전기가 통하지 않는 부도체를 인식하기 어렵다.

 

빛을 이용하는 센서 : 라이다

라이다는 빛을 발사하여 되돌아오는 시간을 측정하는 센서이다. 레이더에 비해 정밀도가 높아 물체의 거리와 방향을 훨씬 정밀하게 파악하여 3D지도를 만들 수 있으며 작을 물체도 감지할 수 있다. 하지만 빛을 이용하는 특성상 눈, 비, 안개와 같은 기상에 취약하며 탐색할 수 있는 범위 또한 레이더 보다 좁다. 또한 라이더의 비용은 레이더 보다 훨씬 비싸 대중적으로 사용하기 어렵다. 레이더와 라이다는 서로의 장단점을 상호 보완하여 사용하면 더 효율적으로 쓸 수 있다.

 

자율주행 자동차의 눈 역할을 하는 카메라

자율주행 자동차에 있는 카메라는 주변 환경의 이미지를 캡쳐하여 정보를 수집하고 데이터를 시스템에 전송하여 도로, 보행자, 표지판, 차량을 판별한다. 수집된 이미지를 판별할 때 합성곱 신경망이라는 기법이 사용되며 이 신경망은 동물의 시신경 구조의 작동 원리를 이용해 만든 알고리즘이다. 물체를 인지할 때 물체의 특징을 감지하고 이 특징을 모아서 학습하여 새로운 이미지를 분류하거나 예측할 수 있다. 자율주행 자동차는 스스로 많은 데이터를 학습하는 딥러닝 기술을 활용하여 주변 환경을 인식하고 안정적인 운행을 가능하게 한다.

 

자율주행 자동차의 논란과 문제점

자율주행 자동차의 기술은 한 번의 잘못으로도 사람의 목숨이 위험할 수 있는 상황을 만들 수 있으므로 완벽한 기술이어야 한다. 현재 자율주행이 가능한 자동차는 완전한 자율주행이 아니라서 운전자의 개입이 필요지만 일부 운전자는 주행 중 핸드폰을 보거나 잠을 자서 큰사고 일어난 경우도 있다. 만약 완전한 자율주행이 가능하다고 하더라고 문제가 발생하여 운전 중에 갑자기 운전자가 직접 운전해야하는 경우가 생길 때 운전하는 방법이 미숙하거나 기억이 안나서 운전할 수 없는 경우도 생길 것이다.

 

자율주행 자동차가 상용화 될 때 예상되는 변화

자율주행이 상용화 되면 교통사고를 줄일 수 있고 교통정체 또한 감소할 것이 기대된다. 뿐만 아니라 운전자가 필요하지 않기 때문에 택시, 버스, 택배, 화물기사 같은 운전 관련 일자리가 없어질 수도 있다. 자율주행 자동차의 가격은 지금 현재 자동차보다 훨씬 비싸지지만 카카오 택시처럼 부르면 언제든지 탈 수 있는 플랫폼이 발달하여 자동차를 소유하지 않고 공유하는 구조로 변화될 수 있다. 운전할 필요가 없어 자동차 내에서 휴식을 취하거나 잠을 잘 수 있어 주행성능이 아닌 편의성이 더 중요한 기준이 될 수 있다.