레벨 3~4 수준 자율주행 성공
센서 등 전력소모량도 확 줄여
센서 등 전력소모량도 확 줄여
30m 앞 교차로에 임시 설치해 놓은 신호등에 빨간불이 켜지자 차량은 정차했고, 보행자가 횡단보도를 다 건너간 후 파란불이 들어오자 다시 주행을 시작해 목적지이자 출발지인 3연구동 주자창에 멈췄다.
한국전자통신연구원(ETRI)이 19일 '자율주행 인공지능 소프트웨어'를 탑재한 자율주행차 시연에 성공했다. ETRI가 스마트폰을 통한 음성 인식으로 자동차를 호출해 목적지에 정확히 도착하는 '레벨 3∼4 수준'(운전자 개입이나 모니터링이 필요 없는 자율주행상태)의 자율주행에 성공한 것이다.
ETRI는 국내 전기차 생산기업인 아이티엔지니어링이 만든 소형 전기차에 자체 개발한 '자율주행 AI(인공지능) SW'를 탑재해 오차범위 10㎝ 이내에서 자율주행할 수 있는 세계적 수준의 기술을 확보했음을 보여줬다.
이 기술은 자율주행차가 센서정보와 정밀지도를 기반으로 주변 도로 상황을 인식해 운행을 돕는다. 인식된 결과는 보다 정밀한 지도를 제공하기 위해 업데이트된다.
이를 위해, ETRI는 차량 제어와 상황판단, 차량 위치, 신호등, 장애물, 보행자, 차종인식 등 자율주행 AI 알고리즘을 SW로 최적화했다.
전력 소모량도 줄였다. 기존 자율주행차는 수많은 센서 정보와 자율주행 AI 알고리즘을 동시에 구동하기 위해 수백 와트 이상의 전력이 필요하다.
하지만 ETRI의 자율주행 AI 알고리즘은 노트북 두 대의 소비전력인 100와트 이하로 구동시켜 전력 소모를 최소화했다. 이날 시연에는 카메라 센서 2대, 라디아 센서 1대를 장착했으며, 인식·판단·제어 SW구동을 위해 소형 PC 1대, 일반 PC 1대를 사용했다.
ETRI는 지난해 11월 서울 광화문 광장에서 세종로 공원 일반 도로 580m 구간에서 자율주행을 성공적으로 마친 바 있다. 연구팀은 딥 러닝 기술을 적용해 자율주행 기술을 한층 고도화하는 작업을 벌이고 있다. 알고리즘 성능 향상과 안정화, 최적화 과정이다. 앞으로 카메라, 라디아 센서 등에서 취득한 도로의 특징과 실시간 교통정보 등에 대한 빅데이터를 무인자율주행을 연구하는 대학과 기업에 개방할 계획이다.
최정단 자율주행시스템연구그룹장은 "사람이 모바일을 통해 탑승자가 없는 빈 차를 불러 목적지까지 자율주행할 수 있음을 보여준 첫 시연"이라며 "운전을 하지 못하는 노인이나 몸이 불편한 사람들이 이용할 수 있는 자율주행차 개발에 주력하겠다"고 말했다.
대전=이준기기자 bongchu@
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