과대 광고에 불과했던 자율주행차량의 생산이 빠르게 현실로 이뤄지고 있다. 주요 자동차 OEM사 11곳의 계획을 문서화한 에메르즈(Emerj)의 최근 보고서에 따르면 혼다(Honda), 도요타(Toyota), 르노-닛산(Renault-Nissan)을 비롯한 다수의 기업에서 2020년 초부터 자율주행차량 서비스가 가능할 전망이다.

하지만 자율주행차를 대량 생산하기 위해서는 기존의 차량 생산보다 더 많은 것들이 요구된다. 오디오와 비디오 시그널은 운전자, 다른 차량, 인프라스트럭처 사이에서 더 능동적으로 소통하고 내용에 대해서도 훨씬 더 많은 검증이 요구된다.

이러한 과정은 하나의 업체의 단독 플레이가 아닌 오디오와 비디오 시그널을 처리하는 생태계(ecosystem)의 다양한 이기종 간의 협력을 필요로 하게 된다.

최근 3M의 차세대 디지털 기반 스마트코드(Smart Code) 기호 기술과 엔비디아의 드라이브 컨스텔레이션(NVIIDA DRIVE Constellation) 시뮬레이션 플랫폼과 같은 기술 협력은 자율주행차량을 현실화함에 있어 생태계 시스템의 중요성을 보여주는 하나의 사례로 볼 수 있다.

현재까지 진행된 기술적인 진보를 확인하기 위해서는 기술 레벨3+ 시스템 차량의 누적된 안전 기록을 살펴보는 것이 중요하다.

알려진 바로는 현재까지 한 번의 사고가 있기는 했지만 그 결과는 이례적인 수준이다.

캘리포니아주 차량등록국(DMV)은 도로상에서 자율주행차량을 테스트하는 모든 업체에 대해 인간 개입(human intervention)에 관한 자료를 수집해 공개적인 통계자료를 제공하고 있다.

자율주행 기술회사 웨이모(Waymo)의 자동차는 작년에 120만 마일을 주행했으며 1만1018마일당 한 번의 개입률을 보였다.

이는 2017년 기록의 거의 절반 수준이며 미국의 연평균 주행거리인 1만3476마일에 빠르게 근접하고 있는 수치다. 영국의 평균인 7134마일 보다는 1.5배 이상이다.

이와 같은 기술이 빠르게 진보한 데는 여러 핵심요인들을 들 수 있다. 프로세서, 소프트웨어 및 센서의 발전이 의심할 여지없이 핵심적인 역할을 담당했다.

하지만 각각의 기술은 밀접하게 이어져서 완벽하게 작동해야 하고 차량과 도로 시스템 통합과 같은 강력한 협업 생태계는 자율주행차량이 안전하고 효율적이며 실용적이라는 것을 입증하면서 가속화하는데 필수적이다.

자율주행차의 핵심은 센싱기술이다. 이 기술은 차량 대 차량, 차량 대 인프라 통신시스템을 짧은 대기시간으로 연결할 수 있는 기술과 강력한 인공지능(AI) 프로세서에 의해 데이터를 해석, 결합할 수 있는 기술과 연동된다. 3개 핵심 센서기술로는 라이다·레이더·카메라를 들 수 있다.

라이다(LiDAR)는 심도매핑(Depth mapping)에 사용되며 현 시스템은 100m 이상의 거리에서 광시야각(field of view)까지 측정 가능하다. 또 레이더(Radar)는 움직임 측정(최대 300km/h), 물체 감지 및 최대 300m 범위 물체의 트래킹에 사용된다. 카메라(Camera)는 물체 인식 및 분류에 사용된다.

모든 자동차가 동일한 조합으로 센서를 사용하는 것은 아니다. 일부는 현재 레이더와 카메라만 사용하는 반면 어떤 경우는 라이다와 카메라를 사용하기도 한다. 하지만 센서퓨젼(sensor fusion)을 통해서 센서를 추가하게 된다면 추가된 모든 센서는 더 많은 데이터를 제공하고 상호 보완적으로 동작하면서 전체 시스템과 차량의 정확성, 안전성, 신뢰성을 향상시키게 된다.

각각의 핵심 센서기술은 지금도 발전하고 있다. 온세미컨덕터도 차세대 SiPM/SPAD 솔루션을 이용해 시스템의 크기와 비용을 줄이면서도 저반사(low-reflectivity) 타겟의 경우에도 대단히 먼 거리의 물체를 식별할 수 있는 라이다 시스템을 개발·공개한 바 있다.

동일한 IC로 장·단거리 모드에서 동시에 작동하는 레이더 기술로써 정확도를 높이고 전력 손실을 낮추고 BOM을 절감하면서 개발자를 지원하는 데 기여하고 있다.

하야부사(Hayabusa) 제품군과 같은 카메라센서도 주목받고 있는 솔루션 중 하나다. 수퍼 노출 모드를 제공하면서 140dB 이상의 하이다이내믹레인지(HDR)를 지원하면서 카메라센서를 활용한 애플리케이션 설계자를 지원하고 있다.

센서기술과 자율주행차 간의 생태계 발전에 대한 또다른 중요한 예는 차량이 도로 인프라와 직접 소통할 수 있다는 것에 있다. 이는 매우 중요한데 위험한 도로상황이나 전방 사고 발생 시 차량이 직접 해당 경고를 받을 수 있기 때문이다.

하나의 단일 플레이어가 주도하는 것이 아닌, 다양한 기업들이 기술을 교류하고 함께 에코시스템을 키워가야 하는 시장이다. 에코시스템에서의 기술 협력은 자율주행자동차 개발을 가속화하고 안전하고 효율적이며 실용적인 기술이라는 것을 입증하는데 중요한 역할을 하게 될 것이다. [파이낸셜신문]