“자율주행 센서 장단점 명확…최적 조합 찾아야”

[산업일보]
인지센서는 자율주행자동차가 안전하게 주행할 수 있도록 도로환경, 차량‧보행자, 차선‧표지판‧신호 등 다양한 형태의 객체를 식별하는 ‘눈’이다. 자율주행의 안전성과 신뢰도 확보를 위해 카메라‧라이다‧레이더‧초음파 등 다양한 인지센서들이 개발되고 있다.

문제는 안전을 위해 장착한 센서들의 오작동으로 예상치 못한 안전사고가 발생한다는 점이다. 테슬라는 지난해 12월 자율주행 보조장치 ‘오토파일럿’의 기능 결함을 수정하려 200만 대 이상을 리콜하기도 했다.

자율주행 기능이 고도화됐지만 인지센서의 성능 한계로 안전사고가 발생하고 있다. 한계점을 극복하기 위해 다양한 센서를 융합해 상호 보완이 필요하다는 전문가 제언이 나왔다.

노형주 한국자동차연구원 연구실장은 18일 ‘제5회 자산어보’ 행사 발표자로 나서 “자율주행차량의 주요 사고 원인은 인지센서의 오인식, 미인식 등 오작동 때문”이라면서 “센서 융합 기법으로 기존 센서의 한계상황을 극복해야 한다”라고 말했다.

카메라, 레이더, 라이다 등 현재 상용화된 자율주행 인지센서는 각각 장단점이 명확하다. 카메라는 객체를 선명하게 인식할 수 있지만 빛이 없거나 시야가 확보되지 않으면 무용지물이다.

레이더는 물체의 거리, 속도, 상대 각도 등을 측정하는 데 높은 성능을 보이지만 장애물 구분에는 어려움이 있다. 라이다는 높은 해상도와 정확한 거리 측정 능력을 갖춰 실시간 주행경로 계산에 유용하지만, 횡 방향 이동객체는 잘 잡아내지 못한다.

노형주 연구실장은 “어떠한 센서도 모든 조건을 인식하거나 대응할 수 없고, 각 센서의 장점을 모아 자율주행의 인지정확도를 높여야 한다”며 “어떤 조합이 최대의 성능을 낼 수 있을지, 한계성능과 최대성능을 정확히 파악해야 한다”라고 강조했다.

또한 “현재 차량에 장착되는 가시객체 센서 외에도 블랙아이스, 눈, 포트홀 등 보이지 않는 위협객체를 검출할 수 있는 차세대 인지센서를 개발하고, 센서 핵심 반도체를 국산화해 경쟁력을 확보해야 한다”라고 제언했다.