자율주행 기술의 발전 단계와 전망

자율주행 기술은 자동차 산업에서 가장 혁신적인 분야 중 하나로, 계속되는 기술의 발전으로 완전 자율주행(Full Autonomous Driving)에 한 걸음 더 가까워지고 있습니다. 자율주행차는 단순한 운송 수단을 넘어, 교통 안전 개선, 에너지 효율성 향상, 도시의 교통 시스템을 혁신에까지 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다.

이번 글에서는 자율주행 기술에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

 

1. 자율주행 기술의 발전 단계

자율주행 기술은 5단계(Level 0~5)로 구분되며, 각 단계는 차량이 얼마나 많은 운전 작업을 스스로 처리할 수 있는지를 기준으로 나뉘어집니다. 현재 대부분의 상용화된 자율주행차는 레벨 2 또는 레벨 3 수준에 머물러 있지만, 일부 자동차 제조사들은 레벨 4와 레벨 5를 목표로 빠르게 발전하고 있습니다.

레벨0 : 비자율주행 단계

자율주행 기능이 없고 모든 조작을 운전자가 해야합니다. 

 

레벨1 : 운전자 보조 단계

브레이크나 속도 조절 등 운전자를 보조하는 단계로 운전자는 차의 속도와 방향을 항상 통제해야합니다. 크루즈 컨트롤, 차선이탈경보장치, 긴급제동장치가 달린 차량을 1단계로 분류 할 수 있습니다. 

 

레벨 2: 부분 자율주행

차량이 가속, 제동, 조향 등의 기본적인 운전 작업을 스스로 수행할 수 있지만, 여전히 운전자가 주의를 기울여야 하는 단계입니다. 차선 유지, 속도 조절, 차간 거리 유지 등의 기능을 제공하지만, 운전자는 여전히 핸들을 잡고 있어야 하며 비상 상황에 대비해야 합니다.

 

레벨 3: 조건부 자율주행

레벨 3에서는 특정 조건에서 차량이 스스로 모든 운전 작업을 처리할 수 있어, 자동차가 스스로 장애물을 감지해 회피히거나, 차량이 정체되면 경로를 돌아서 가기도 합니다. 하지만 여전히 운전자가 필요할 때 개입해야 합니다. 

 

레벨 4: 고도 자율주행

레벨 4에서는 특정 조건의 도로에서 자율주행이 가능한 단계입니다. 주행에 필요한 제어와 책임이 모두 자동차에 있으며 도심, 골목, 커브 등 돌발 상황이 예상되는 도로에서도 자율주행이 가능합니다. 그러나 악천 후 등의 극한 상황이나 특정 환경에서는 운전자의 개입이 필요합니다. 

웨이모(Waymo)는 피닉스와 같은 일부 도시에서 레벨 4 수준의 자율주행 택시 서비스를 운영하고 있습니다.

 

레벨 5: 완전 자율주행
레벨 5는 모든 환경과 조건에서 차량이 스스로 운전을 제어하는 단계로, 운전자의 개입이 전혀 필요하지 않습니다. 이 단계에서는 핸들이나 페달조차 필요 없으며, 승객은 목적지만 설정하면 됩니다.

2. 주요 기업들의 자율주행 기술 개발 현황

여러 글로벌 기업들이 자율주행 기술 개발을 꾸준히 하고 있으며 각기 다른 방식으로 시장에 접근하고 있습니다. 테슬라, 웨이모(Waymo), 크루즈(Cruise, GM자회사), 바이두(Apollo) 등은 자율주행 기술 경쟁에서 선두를 달리고 있습니다.

 

(1) 테슬라(Tesla)

테슬라는 오토파일럿과 풀 셀프 드라이빙(FSD) 패키지를 통해 자율주행 기술 개발을 선도하고 있습니다. FSD는 현재 베타 버전으로 제공되며, 도시 주행에서도 차량이 스스로 교차로를 통과하거나 차선을 변경하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

테슬라는 FSD 베타 프로그램을 통해 실시간으로 데이터를 수집하고 AI 모델을 개선하며, 점진적으로 더 많은 기능을 추가해 완전 자율주행에 가까워지고 있습니다.

 

 

(2) 웨이모(Waymo)

구글 모회사 알파벳의 자회사인 웨이모는 세계 최초로 상용화된 자율주행 택시 서비스를 운영하고 있습니다. 웨이모의 차량은 라이다(LiDAR), 카메라 및 레이더 센서를 결합하여 주변 환경을 인식하며, 피닉스와 샌프란시스코 같은 도시에서 제한된 구역 내에서 운영되고 있습니다.

웨이모는 2024년에도 미국 여러 도시로 서비스를 확장하고 있으며, 점점 더 많은 지역에서 완전한 무인 택시 서비스를 제공할 계획입니다.

 

(3) 크루즈(Cruise)

GM의 자회사 크루즈는 샌프란시스코와 같은 도시에서 로보택시 서비스를 운영 중이며, 레벨 4 수준의 자율주행 기술을 보유하고 있습니다. 크루즈는 전기차 기반의 자율주행차를 개발하며 지속 가능한 미래 모빌리티 솔루션을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

크루즈는 샌프란시스코 시내에서 야간 시간대에 무인 로보택시 서비스를 제공하며, 점차 서비스 지역과 시간을 확대해 나가고 있습니다.

 

(4) 바이두 아폴로(Baidu Apollo)
중국의 IT 대기업 바이두는 아폴로 프로젝트를 통해 중국 내 여러 도시에서 로보택시 서비스를 운영하고 있으며, 중국 정부와 협력하여 대규모 테스트를 진행 중입니다. 바이두는 AI와 빅데이터를 활용해 더욱 정교한 자율주행 시스템을 구축하고 있습니다.

바이두 아폴로는 베이징과 상하이를 포함한 여러 중국 대도시에서 로보택시 서비스를 운영하고 있으며, 중국 내 최대 규모의 테스트 네트워크를 보유하고 있습니다.

 

3. AI와 센서 기술의 발전

자율주행 기술은 핵심 기술은 AI와 센서 기술입니다. 특히 AI 기반 컴퓨터 비전 시스템과 다양한 센서들이 결합되어 차량 주변 환경을 정확하게 인식하고 분석하는 것이 중요합니다. 자율주행을 위한 기술들이 더욱 정교해지면서 안전성과 신뢰성이 크게 향상되고있습니다. 

 

(1) 라이다(LiDAR)의 발전
라이다(LiDAR)는 레이저를 사용해 주변 물체까지의 거리를 측정하는 센서로, 고정밀 지도를 생성하는 데 중요한 역할을 합니다. 라이다는 특히 어두운 환경이나 복잡한 도심 지역에서도 높은 정확도를 제공하며, 웨이모, 크루즈 등 많은 기업들이 라이다 기반 솔루션을 채택하고 있습니다.

 

(2) 카메라와 컴퓨터 비전

카메라는 인간의 눈처럼 주변 환경을 시각적으로 인식하며 AI 기반 컴퓨터 비전을 통해 물체를 식별합니다. 테슬라는 라이다 대신 카메라 기반 시스템인 '비전(Vision)'만으로도 충분히 안전한 자율주행이 가능하다고 주장하며 카메라 중심 솔루션을 개발 중입니다.

 

(3) AI 기반 경로 계획 및 의사결정

AI 알고리즘은 실시간으로 주변 데이터를 분석하여 최적 경로를 계획하고 의사 결정을 내립니다. 이는 단순히 교통 신호나 차선 변경뿐만 아니라 돌발 상황에서도 신속하게 반응할 수 있도록 돕습니다.

4. 법적 및 윤리적 과제

 

자율주행차가 운행되기 위해서는 기술적인 문제뿐만 아니라 법적 및 윤리적 문제도 해결해야 합니다. 특히 사고 발생 시 책임 소재나 데이터 프라이버시 문제 등은 중요한 문제입니다. 

 

(1) 사고 시 책임 소재

자율주행차가 사고를 일으켰을 때 누가 책임질 것인가에 대한 논쟁은 계속되고 있습니다.  각국 정부는 이에 대한 명확한 법적 기준 마련을 준비하고 있지만 아직 완전한 기준은 준비 되지 않은 상태입니다. 

우리나라에서는 2026년까지 레벨4 이상의 자율주행차의 운행 중 사고시 형사책임 기준을 정립할 계획에 있습니다. 

 

(2) 데이터 프라이버시
자율주행차는 끊임없이 데이터를 수집하고 분석하기 때문에 개인 정보 보호 문제가 대두되고 있습니다. 특히 위치 정보나 주행 기록 등이 어떻게 사용되고 보호될 것인지에 대한 명확한 규제가 필요합니다.

 

5. 결론 및 전망

우리는 점점 더 많은 곳에서 자율주행차를 볼 수 있으며,  점점 완전 자율주행 시대가 서서히 다가오고 있음을 느낄 수 있습니다. AI와 센서 기술의 발전 덕분에 차량은 더욱 안전하게 도로 위를 달릴 수 있게 되었으며, 여러 기업들이 다양한 방식으로 이 시장에 뛰어들고 있어 경쟁도 치열해지고 있습니다.

 

그러나 완전한 상용화를 위해서는 여전히 해결해야 할 법적 및 윤리적 과제들이 남아 있으며,  이러한 문제들을 해결 되면 더 많은 사람들이 안전하게 자율주행차를 이용할 수 있을 것입니다.