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지능로보틱스 기술은 스스로 상황을 판단하여 자율적이고 안전하게 동작하고, 지능적 대응이 가능한 기술개발을 목표로 한다. 미래의 고령화 및 소도시 소멸시대를 대비하기 위함이다. 현재 ETRI 연구진은 차량이 스스로 상황을 정확히 인지·판단·대응할 수 있는 수준인 레벨4 자율주행 기술을 개발 중이며, 다양한 도로환경에서 국내 최대 수준인 누적 10만km의 주행 데이터를 확보했다. CI 논문 4건, 국제우수학술대회 논문 3건, 기술이전 7건 등의 성과는 ETRI 지능로보틱스 기술의 우수함을 증명한다.
Auto Driving System
자율주행기술, 어디까지 왔나
국내·외를 막론하고, 자율주행차에 대한 관심이 뜨겁다. 운전자를 대신하는 자율주행 SW 시스템은 주행 관련 모든 데이터를 수집하고, 프로세싱하는 과정을 거쳐 동작한다. 자율주행차는 센서와 정보를 처리하는 SW 시스템과 구동 시스템이 통합되어 출발지에서 목적지까지 편리하고, 안전하게 이동서비스를 구현한다. 여기서 안전한 이동서비스 구현이란, 자율주행차가 도로 위에 사물이 있는지 없는지와 같은 기본적인 인식을 넘어 장애물인지 보행자인지를 정확히 알아내는 것이다. 자율주행은 주변의 장애물, 사람의 움직임과 의도 등 주변 상황을 정확히 인지한 후 스스로 제어되어야만 안전한 주행이 가능해진다. 이뿐만 아니라 출발지에서 도착지까지의 경로, 차량의 현재 위치, 차선과 교차로 등을 파악하는 정밀지도 기능 또한 자율주행에 있어 필수적 요소이다.
자율주행차는 자동화 수준과 오류에 대응하는 주체에 따라 6단계로 구분한다. 자동화 기능 없이 운전자가 모든 것을 제어하는 0단계에서 관찰 및 구동 기능을 일부 운전 보조 시스템이 담당하는 1~2단계가 있다. 그리고 3단계는 주변 환경을 파악해 자율주행 특정 상황 시 운전자 개입이 필요하다. 현재 상용화된 자율주행차는 대부분 2단계의 자율주행 시스템이다. 4단계는 시내 주행을 포함한 도로 환경에서 운전자 개입이나 모니터링이 필요 없는 단계이며, 5단계는 시골길과 같은 모든 환경에서 운전자 개입이 필요 없는 완전 자동화 단계다.
현재 연구개발단계에서는 운전석에 운전자가 반드시 탑승해 자율주행 SW 시스템의 오류에 대응해야 하는 단계다. 자율주행 택시 서비스를 시행하고 있는 우버, 웨이모 등도 만일의 사태에 대비해 운영자가 반드시 시스템을 예의주시하도록 교육한다. 운영자가 시스템의 경고를 무시하거나 의도한 공격에 대한 대응 미비로 사고가 발생할 수 있기 때문이다. 한편 더욱 안전한 단계의 자율주행차 개발을 위해 학습을 통해 상황을 예측하는 인공지능과 인프라와 협력하기 위해 5G 기술을 융합하는 연구도 진행 중이다.
자율주행의 눈과 귀, 센서
자율주행차는 대부분 카메라, 레이더(Radar), 라이다(Lidar) 센서를 함께 사용한다. 현재 상용화된 자율주행차는 센서 카메라와 레이더 센서를 묶어 자율주행에 적용 중이다. 이처럼 자율주행의 눈과 귀가 되어주는 센서들은 어떤 상황에 적용되고 있을까?
먼저 자율주행차가 교통표지판을 인식하는 방법은 두 가지로 나뉜다. 카메라로 인식하고, 이를 분류하는 방식이다. 카메라는 차선이나 표지판 정보를 읽어낼 수 있기 때문에 사람의 전방에 있는 사물이나 차선 인식, 신호등, 보행자 등 도로의 복잡한 환경을 인식한다. 여기에 인공지능이 합쳐지면, 자율주행은 더욱 고도화된다. 기존에 설치되어있는 사물이나 도로 환경을 빅데이터를 통해 분류함으로써 예측이 가능해지는 원리다. 기계학습을 통한 카메라 영상인식기술은 내비게이션 데이터에 도로의 경사도, 휘어짐, 도로표지판 등 정보를 실시간으로 감지할 수 있다.
또 자율주행차의 전반 인식을 가능케 하는 대표 센서가 있다. 바로 라이다와 레이더다. 두 종류의 센서가 작동하면서 대상과의 거리를 측정하는 셈이다. 라이다는 레이저를 쏴서 돌아오는 초점 이미지와 시간을 계산해 특정 지점의 위치를 파악한다. 이를 통해 거리, 속도, 방향을 알아낼 수 있다. 레이더는 전자파를 발사해 돌아오는 전파 소요 시간을 측정하고, 주변 사물과 거리 및 속도를 탐지하는 역할을 한다.
센서는 즉, 외부 주행 환경을 직접 파악하는 역할을 해준다. 카메라, 레이더, 라이다가 아무리 고도화된다 해도 주변 차량이 갑자기 차선을 변경하거나 시야 확보가 좋지 못한 상황에서 발생하는 사고는 피하기 쉽지 않다. 이 때문에 차량, 인프라, 사람과 통신을 통해 끊임없이 정보를 주고받는 V2X(Vehicle to Everything) 기술의 발전도 함께 요구된다. V2X는 차량이 유·무선망을 통해 다른 차량, 모바일 기기, 보행자, 인프라 등 사물과 정보를 교환하는 기술을 말한다. V2X는 통신으로 연결된 미래의 자동차를 위한 기반기술로써 완전히 자동화된 교통 인프라를 가능하게 할 핵심기술이다.
지능로보스틱스,
자율주행 시대를 견인하다
다가올 자율주행 시대를 대비하여, ETRI는 지능로보틱스연구본부를 운영중이다. 지능로보틱스연구본부는 자율주행지능연구실, 인간로봇상호작용연구실, 지능로봇연구실, 지능형위치항법연구실 등 4개의 연구실과 지능로보틱스울산연구실로 구성되어 있다.
자율주행지능연구실은 스마트자동차기술 분야의 자율주행지능을 위한 데이터 수집, 기계학습과 V2X연계 커넥티드 인지·판단·제어 핵심 SW 기술, 동 분야의 표준 개발을 중점적으로 추진하고 있다.
인간로봇상호작용연구실은 사용자 정보(신원·위치·행동) 인식, 물체의 종류·포즈 인식 및 인간-로봇 소셜상호작용 기술을 중점적으로 개발 중이다.
지능로봇연구실에서는 불완전하고 불확실한 실내외 환경을 대상으로 사람을 도와줄 수 있는 로봇작업지능, 사전 정보 없이 로봇에게 길을 안내하는 로봇이동지능 및 지속적 관찰과 다층 확률적 모델링을 통한 이상상황 판단지능 등과 같은 핵심기술개발과 더불어 분석 추론 기반의 로봇지식융합서비스기술을 연구하고 있다.
지능형위치항법연구실은 자율지능공간에서 사람, 객체 등의 프로파일(위치·상태·인지·선호도)과 시공간정보를 기반으로 개인화지능기술, 항법지능기술 개발을 중점적으로 추진하고 있다.
지능로보틱스울산연구실은 울산 지역산업의 신성장동력확보를 위한 현장 중심 맞춤형 연구개발을 통한 ETRI-중소기업 협력 연구와 울산 지역의 창조적 ICT융복합연구 클러스터 구축을 목표로 한다.
이처럼, 자율주행 시대를 견인할 지능로보틱스 기술은 다양한 분야가 어우러진 첨단 기술의 결정체이다. 무엇보다 소중한 생명과 직결된 기술이기 때문이다. 지능로보틱스 기술의 중요성과 필요성을 그 누구보다 절실히 알고 있는 ETRI 연구진은 각자의 분야에서 연구에 매진하는 중이다. 이들로 인해 다가올 자율주행 시대는 더욱 완전하고 안전할 것이다.
