라이프&스타일

자율주행차란 자동차를 탑승할 때부터 하차할 때까지, 그야말로 사람의 조작이 전혀 필요하지 않은 무인자동차로 이해하기 쉽지만 사실은 그렇지 않다. 

스스로 움직이는 자율주행차

자율주행차가 운행되는 동안 운전자가 어느 수준으로 관여를 하느냐에 따라 비자동화에서 완전자동화까지, 레벨0에서 레벨5까지로 구분된다. 국제자동차기술자협회가 구분한 6단계는 글로벌 기준으로 통용되고 있다. 차례차례 이 단계를 살펴보면, 레벨0부터 레벨2까지의 3단계는 자율주행 시스템이 사람을 보조하는 수준이다. 레벨0은 비자동화 단계로 운전자가 온전히 차량의 모든 부분을 제어하며, 레벨1과 레벨2는 각각 운전자 보조 단계와 부분 자동화 단계로 자율주행차가 차선을 유지하도록 해주고 고속도로 주행을 보조해주나 말 그대로 운전자의 운전을 도와주는 수준에 불과하다. 반면 레벨3부터 레벨5까지는 자율주행차가 전체 시스템을 제어하는 단계이다. 레벨3은 조건부 자동화로 위험 상황 발생 시에만 운전자의 개입을 요청하며, 레벨4는 조건부 자동화 단계이지만 자율주행차가 모든 기능을 통제하며 위기 상황에도 위험요인을 알아서 회피한다. 레벨5는 완전 자동화 단계로 말 그대로 운전자가 불필요한 단계이다. 그럼 현재의 자율주행차는 몇 레벨 수준일까? 현재 대부분의 자율주행차 기업들은 레벨4를 달성하기 위한 경쟁을 이어나가고 있다. 

자율주행차에 기대할 수 있는 것

우리가 자율주행차 등장을 기대하는 이유는 무엇일까? 크게 3가지를 꼽을 수 있다.

첫 번째로 각종 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 구글의 자율주행차 개발 계열사인 웨이모에 따르면 자동차 사고로 인해 매년 2,770억 달러, 한화로 약 307조 원의 사회적 비용이 도로 위에서 발생하고 있다. 하지만 놀라운 점은 자동차 사고의 94%는 인간의 실수로 인해 발생하고 있으며, 정작 자동차 자체의 결함으로 인해 발생하는 사고는 6%에 불과하다는 점이다. 이 수치들에 의하면 만약 자율주행차가 늘어나 운전자의 주행을 보완하거나 대체할 수 있다면 각종 자동차 사고의 발생률을 낮출 수 있지 않을까라는 합리적인 의심을 하게 만든다. 그리고 실제로 영국의 자동차 보험회사인 다이렉트 라인은 테슬라의 자율주행차를 소유한 운전자들에게 보험료 5% 인하 혜택을 주는 결정을 내렸다. 자율주행차가 실제로 사회적 비용을 줄이고 있는 것이다.

두 번째로 공간 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 자율주행차 시대가 도래하면 가장 먼저 줄어드는 공간이 무엇일까? 바로 주차장이다. 주차장은 보통 수용할 수 있는 자동차 수보다 200~300%의 공간을 확보해야 될 정도로 많은 공간을 차지하는 시설이다. 하지만 자율주행차는 마치 택시처럼 이동이 필요할 때 호출하여 탑승하는 것이 가능하기 때문에 주차장에 자동차를 정차시켜 두어야 할 필요가 없다. 주차장 이외의 다른 공간으로는 도로의 효율이 높아질 수 있다. 교통 체증으로 인해 사람들이 매년 도로 위에 낭비하고 있는 시간이 총 42시간이라고 한다. 하지만 도로 위에 자율주행차만 주행하게 될 경우 교통 효율이 좋아질 수밖에 없다. 일반 자동차 3대가 줄지어 주행할 때 필요한 차량 간격은 평균 185m가 필요하지만, 자율주행차는 상호간의 주행정보를 주고받기 때문에 앞선 차량의 속도가 느려지면 브레이크를 밟아야 하는 반응시간을 최소화할 수 있어 차량 간격을 80m로 2배 이상 줄일 수 있기 때문이다. 

마지막으로 세 번째는 기업에 필요한 화물을 전달하거나 인터넷에서 구매한 물건을 전달받는 배송 등 모든 서비스의 기반이 되는 물류의 환경을 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 물류 환경을 개선할 수 있을 것으로 기대되는 자율주행차의 기술이 바로 군집주행(Truck Platooning)이다. 군집주행이란 두 대 이상의 트럭이 하나의 대열을 이루어 운행하는 기술로, 쉽게 말하면 가장 선두의 한 대의 트럭에만 기사가 탑승하여 운전하고 뒤따르는 트럭들은 기사가 탑승하지 않고 자율주행 기술을 활용해 선두의 트럭이 움직인 대로 따라 움직이게 만드는 기술이다. 군집주행을 할 경우에 뒤따르는 트럭들의 공기저항을 획기적으로 줄여 연비를 최대 25%까지 절약하며, 적은 수의 운전자만으로도 많은 물류를 손쉽게 운송할 수 있다는 것이 장점이다. 

미래가 기대되는 자율주행차

지금까지 살펴본 자율주행차가 바꾸어 놓을 미래에 대한 기대감으로 인해 볼보, BMW 등 기존 자동차 업계뿐만 아니라 구글, 애플 등 IT 기업들도 자율주행차를 생산하기 위한 노력들을 이어나가고 있다. 하지만 업계에서는 자율주행차의 사고 소식이 간간이 들려온다. 안전문제가 제기되는 이유는 자율주행차의 눈을 담당하는 레이더, 카메라 센서 기술이 완벽하지 않고 날씨에 영향을 많이 받기 때문이다. 일례로 눈이 내릴 때 눈이 도로를 덮으면 카메라 센서가 도로의 좌우폭을 확인할 방법이 없어지며, 내리는 비가 레이더나 카메라 센서에 장애물로 인식될 경우 자율주행차가 주변 환경을 인지하는 능력이 현저히 떨어지게 된다. 결국 앞서 살펴보았던 레벨5의 완전 자동화 단계로 나아가기 위해서는 기술적 문제를 빠르게 해결하는 방법밖에 없다. 하루라도 빨리 관련 기술이 보완되어 마치 영화의 한 장면처럼 가족들이 편하고 안전하게 즐길 수 있는 자율주행차가 등장하기를 바란다.

 Key Word 

라이다 

LiDAR - Light Detection and Ranging

라이다는 레이더와 함께 자율주행차의 눈이 되는 시스템이다. 레이더는 안테나를 통해서 전파를 방사하고 전파가 반사되는 것을 감지하는 기술을 말하지만 라이다는 레이저를 발사하고 반사되는 레이저를 감지기를 통해 감지해 정보를 받아들이는 방식이다.

3D맵

내비게이션의 보급으로 일반화된 전자지도보다 정밀한 3D맵이 필요하다. 도로의 연석이나 중앙분리대, 횡단보도의 위치, 신호등의 작동 매커니즘 등을 포함해 심지어 건축물의 모양이나 설계까지도 포함되어야 한다.

V2V

Vehicle-to-Vehicle

차량과 차량이 스스로 네트워크와 통신, 인터넷 기술을 이용해 서로 정보를 주고받는 기술을 말한다. 차량끼리 위치와 속도 정보를 공유하면서 교통사고를 예방하고 운전자를 보조하는 역할을 한다.