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[CES 2021] 모빌아이, 누구나, 어디서나 운전 가능한 자율주행차 혁신 전략과 기술 선보여

기사입력 : 2021년 01월 12일 23시 22분
ACROFAN=권용만 | yongman.kwon@acrofan.com | SNS
인텔 자회사 모빌아이(Mobileye)는 1월 12일 CES 2021의 세션을 통해, 전 세계적으로 생명을 구한다는 약속을 지키기 위한 자율주행차 전략과 기술을 소개했다. 이 자리에서 모빌아이는, 정교한 맵 생성을 위한 자동화된 크라우드소싱 매핑, 새로운 라이다 시스템-온-칩(SoC), 소프트웨어 정의 레이더 및 4개 신규 국가에서 자율주행 시범 주행 등 진일보된 기술과 성과, 향후 방향성을 제시했다.

모빌아이는 전 세계 어디에서나 실제 도로에서 달릴 수 있는 자율주행차 구현을 위해, 테스트에서의 ‘확장성’, 주변 상황 인식을 위한 카메라, 레이더 및 라이더 기술을 기반한 두 개의 개별 정밀 이중 안전화(Truly Redundant) 감지 보조 시스템, 그리고 규칙 기반의 책임민감성안전(Responsibility-Sensitive Safety, RSS) 주행 정책을 기반으로 접근하고 있다. 이 접근법은 기술 및 비즈니스적 관점 모두에서 확장의 문제를 해결하며, 미래 자율주행차를 위한 기술을 합리적인 가격으로 도입할 수 있게 하고, 2차 정밀 이중 안전화 감지 시스템과 결합해 효과적인 안전 중요 성능을 제시한다.

또한 모빌아이는 자율주행을 위한 정교한 맵 생성이 필요하고, 이는 사람의 개입 없이 자동화되어야 한다고 강조하며, 모빌아이의 크라우드소싱 매핑 기술을 소개했다. 이 기술은 모빌아이의 첨단 운전자 지원 기술을 이미 장착한 약 1백만 대의 차량에 배치된 기술을 활용해, 데이터를 클라우드에 수집해 분석한다. 이 기술은 매일 8백만 킬로미터, 지금까지 누적 10억 킬로미터를 주행하며 전 세계를 자동으로 매핑할 수 있으며, 자율주행차의 핵심기능인 주변 환경을 이해하고 맥락화하는데 의미있는 것들에 관심을 기울인다는 점에서 다른 접근 방법들과는 차이를 보인다. 자동화된 자율주행차 맵의 확장가능한 이점을 보여주기 위해 모빌아이는 전문 엔지니어 동반 없이 자율주행차를 4곳의 새로운 도시에서 주행할 예정이다.

▲ 모빌아이는 자율주행차의 접근 전략에 있어 확장성, 이중화 등에서 최근 큰 진전을 거두었다고 밝혔다 (자료제공: Intel)

모빌아이는 자율주행차로의 접근 전략에 있어 확장성, 이중화, 주행 정책 측면을 소개하며, 테스트의 확장성 측면에서는 특정 지역에서만의 작업 결과가 아닌 운전 정책 알고리즘의 범용성, 높은 정밀도의 맵을 자동화된 방법으로 얼마나 빨리 만들 수 있는지가 중요하며, 이 부분에서 긍정적인 성과를 얻었다고 밝혔다. 또한 규칙 기반의 RSS는 알고리즘에 녹여서 추상화, 일반화가 가능하며, 이는 세계 어느 곳에서도 적용 가능하고, 사전 테스트 없이 여러 지역에 갈 수 있게 했다고 소개했다. 그리고, ‘크라우드소싱’ 매핑은 차량의 카메라에서 얻은 데이터를 기반으로 맵을 자동으로 생성하며, 이러한 기술들은 신규 사이트에 전문 엔지니어 동반 없이 자율주행차 주행을 가능하게 했다고 소개했다.

코로나 19의 대유행 이전에는 새로운 장소에서 자율주행차의 실험과 정보 수집이 필요한 경우 전문 엔지니어가 파견되어 테스트를 진행하는 것이 보편적이었다. 하지만 현재는 이러한 출장 자체가 높은 위험을 가지는 방법이 되었다. 하지만 이는 자동화된 자율주행차 맵의 확장가능한 이점을 증명할 수 있는 기회이기도 한데, 2020년 뮌헨에서는 자율주헹차가 엔지니어 없이 현지의 고객 지원팀에 전달되고, 적절한 교육 이후 해당 차량을 운행하면서 데이터를 확보할 수 있었다. 모빌아이는 이러한 방법의 확장을 위해, 올해 상해, 도쿄, 파리, 디트로이트 등의 새로운 장소에서 이러한 접근법을 적용할 계획이며, 뉴욕의 경우에는 규제 문제가 해결되면 진행할 것이라 덧붙였다.

자율주행차 구현으로의 접근에서, 모빌아이는 ‘카메라 우선’ 전략을 전개하고 있다. 그리고 현재의 고급 운전자 지원 시스템에서 카메라의 활용은 일반적이지만, 자율주행에서 카메라 중심의 구현에는 여전히 회의론이 존재한다. 모빌아이는 자사의 카메라 우선 전략이 ADAS와 자율주행과의 관계에서 차별화된 경쟁력을 제공할 수 있으며, 기술 및 비즈니스적 관점에서 확장의 문제를 해결할 수 있다는 점을 강조했다. 특히 카메라 중심의 솔루션은 미래 자율주행차를 위해, 시장에 맞춘 합리적인 가격으로 기술을 도입할 수 있도록 함으로써, 세계적 확장을 실현하는 데 매우 중요하다고 밝혔다.

▲ 2025년 출시 예정인 모빌아이의 라이다 SoC는 인텔의 실리콘 포토닉스를 응용한 사례다 (자료제공: Intel)

자율주행차의 구현에 있어, 자율주행차의 인지와 판단 문제로 인한 사고가 얼마나 허용될 것인지는 여전히 논란의 대상이다. 미국의 경우 사람들이 1년에 3조 2천 억 마일을 운전하고, 사고는 600만 건이 발생하는데, 이는 50만 마일당 한 건 정도의 사고 건수이고, 이를 5:5로 간주하면 대략 한 사람이 100만 마일, 5만 시간 운전할 때마다 사고가 한 건 정도 발생하는 정도다. 하지만 이를 실제 자율주행차의 비즈니스에 적용하면, 현실적으로 한 시간에 한 대가 사고를 일으키고, 이는 사회에서 허용되기 힘들 것이다. 현실적으로 자율주행차가 인간의 주행보다 훨씬 안전한 수준을 달성해야, 자율주행차의 주행이 도로에 받아들여질 수 있다는 것이다.

이러한 안전 요구 수준을 달성하기 위해, 자율주행차의 시스템 또한 높은 수준의 신뢰성이 필요하며, 모빌아이는 카메라 기반의 시스템에 향상된 레이더와 라이다 탐지를 결합한 개별 정밀 이중 안전화(Truly Redundant) 감지 보조 시스템이 안전 수준을 크게 높일 수 있을 것으로 전망했다. 또한 비즈니스 측면에서, 레벨 4 수준의 자율주행차가 보편화될 때까지 기다리는 것은 지속가능성 측면에서 문제가 생기며, 이중 안전화 체계를 사용하는 경우 카메라 시스템은 당장 현재의 ‘레벨 2’ 보조로 충분히 활용할 수 있고, 이는 현재 바로 양산 가능한 수준에 이르고 있으며, 향후 확장성도 확보되어 있어, 향후 ‘레벨 4’ 시대까지 기다릴 수 있는 여유를 제공할 수 있다고 덧붙였다.

한편, ‘로보택시’는 소비자가 구매 가능한 자율자동차의 등장에 이르는 여정에서의 중간 단계가 될 수 있을 것으로 기대했다. 이는 가격적인 부분에서도 일반 소비자를 위한 자율주행차보다 좀 더 용인될 수 있고, 자율주행이나 레이더, 라이다 시스템의 병렬 추가, 관련 규제의 정비와 준수에 필요한 시간을 벌어줄 수 있다는 것이다. 이에 모빌아이는 두 가지 컨셉의 차량을 개발하고 추후 하부시스템을 통합한 2세대 차량을 2025년 정도에 선보일 것이라는 계획을 소개했다. 또한 차세대 기술 측면에서는, 인텔이 가진 실리콘 포토닉스 기술을 응용한 FMCW 라이다와, 소프트웨어 정의 이미징 레이더를 소개하며, 2025년에는 이미징 레이더에 전방 라이다, 카메라의 결합으로 소비자가 실제 구입 가능한 ‘레벨 4’ 수준의 자율주행차를 구현할 수 있을 것으로 기대했다.

▲ RSS 주행 정책과 크라우드소싱 매핑은 자율주행차의 지역 확장성을 크게 향상시켰다 (자료제공: Intel)

모빌아이가 제시한 규칙 기반의 책임민감성안전(Responsibility-Sensitive Safety, RSS) 주행 정책 프레임워크는 현재 여러 자동차 제조사들이 도입한 바 있으며, 규제 당국 또한 이를 템플릿으로 바라볼 수 있을 것으로 소개되었다. 이 프레임워크는 자율주행차의 안전성 증명을 기존처럼 주행 거리당 문제 발생으로 증명하기에는 자율주행차에 요구되는 안전도 수준이 현실적으로 달성하기 불가능하다는 데서 출발한다. 그리고 자율주행차는 인간과 함께 도로를 주행하면서 현실의 행동, 가치체계, 판단 체계에 부합해야 하며, 끼어들기 발생 등에서 ‘주의의 의무’ 같은 것은 수학적으로 정의되기 어렵다고 지적했다.

RSS는 이러한 현실의 애매한 판단들을 파라미터 기반으로 수학적으로 정의하며, 가정을 정의하고 규제 당국 등과 협의된 가정을 기반으로 최악을 상정한다. 이는 ‘로봇 삼원칙’ 같은 절대적 규칙을 성립하게 할 수 있으며, 옳고 그름의 선이 정립되면 이를 넘지 않게 하면 된다. 한편, 이 RSS에서 중요한 부분으로는 ‘투명성’이 꼽혔는데, 모든 것을 투명하게 하고, 당국과 커뮤니케이션하고 사회의 참가자들을 설득하면서, 표준화를 시도하고 있다고 소개했다. 또한 안전성 측면은 비밀이 없어야 할 것이며, 장기적으로도 비밀은 사회적으로 용인되지 못할 것이라 덧붙였다.

자율주행차 등에서 자동차의 데이터 수집과 이벤트 데이터의 분석, 개선의 과정은 시스템의 개선이 가능하지만, 애초에 나쁜 시스템이라면 이 과정에서 유리 천정을 마주하게 될 수도 있다. 모빌아이는 이 부분에서 주변 환경을 이해하고 맥락화하는 데 의미있는 것들에 주목하고 있으며, 또한 크라우드소싱 매핑 기술을 통해 수많은 차량들에서 데이터를 수집함으로써 단일 차량으로는 할 수 없는 방식을 달성할 수 있다고 밝혔다. 이 때, 자동차는 도로의 모든 상황을 세부적으로 수집해야 하고, 데이터는 높은 정확도를 갖추어야 하며, 이 데이터는 아주 작은 용량으로 전송되어야 할 필요가 있다.

모빌아이는 이제 이러한 정보 수집과 전송, 맵의 작성에 이르는 과정을 자동화했으며, 이 기술은 매일 800만 km, 지금까지 누적 10억 km를 주행하며 전 세계를 자동으로 매핑할 수 있다고 소개되었다. 또한 현재는 모빌아이의 첨단 운전자 지원 기술을 장착한 1백만 대의 차량에 배치된 기술을 활용하며, 이 차량의 규모는 내년에 두 배 정도 확장될 수 있을 것이고, 이 자동화된 맵 작성 프로세스는 특정 지역이 아니라 전 세계에서 동시에 진행된다고 밝혔다.


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