자율주행 차량의 안전성 이해: 급제동 및 심각 수준의 폐색에 영향을 미치는 요인

자율주행 차량은 모빌리티 혁신은 물론 도로의 안전성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 지닌 운송 분야의 혁신적인 발전을 나타냅니다. 이러한 차량은 주변 환경을 인식하는 복잡한 센서 시스템에 의존하여 인간의 개입 없이 작동하도록 트레이닝되었습니다. 카메라부터 LiDAR, RADAR 등에 이르는 센서는 차량 소프트웨어가 실시간 결정을 내리는 데 필요한 중요한 데이터를 제공합니다.

자율주행 차량 기술의 발전에도 불구하고 센서 시스템과 관련된 주목할만한 사건이 발생했습니다. 이러한 사건으로 인해 복잡한 주행 시나리오에 센서를 원활하게 통합하는 문제가 새롭게 조명되었습니다. 최근 샌프란시스코에서는 한 운동가 단체가 자율주행 차량 서비스 확대에 반대하는 시위를 벌였습니다. 그들은 웨이모(Waymo)와 크루즈(Cruise) 자율주행 차량의 후드에 안전고깔을 올려 차량 기능을 무력화하여 운행을 멈추도록 했습니다.

그렇다면 왜 차량이 운행을 멈췄을까요?

원인은 센서 시스템에 심각 수준의 폐색이 발생했기 때문이었습니다. 심각 수준의 폐색은 자율주행 차량의 급제동을 유발하는 장애물 수준을 나타냅니다. 이 사고에서 폐색과 영향을 받은 센서 시스템의 구체적인 세부 정보는 아직 공개되지 않았지만, 강력한 센서 성능을 보장하고 심각 수준의 폐색에 대한 임곗값을 정의하는 문제에 대한 논의가 촉발되었습니다. 카메라 렌즈를 가리는 것은 진흙, 물방울, 새똥 및 다른 많은 자연적 장애물로 인해 발생하는 일반적인 문제입니다.

이러한 경우 알고리즘의 정상적인 작동에 간섭이 발생하지만, 대부분의 경우 시뮬레이션/증강으로 적절히 트레이닝하면 이러한 특이 케이스의 테스트 및 트레이닝을 위한 데이터를 얻을 수 있습니다.

심각 수준의 폐색은 자율주행 차량 영역에서 중요한 개념입니다. 이는 차량의 소프트웨어가 급제동하도록 센서 시스템에서 발생하는 방해 또는 간섭 수준을 나타냅니다. 제동을 위해 가려지는 영역의 크기는 센서 유형과 자율주행 차량의 특정 구성에 따라 달라집니다.

예를 들어, 자동차가 도로 위의 물체를 식별하기 위해 LiDAR 센서를 사용하는 경우 LiDAR 센서가 반경 약 1m 안에서 가려져야 합니다. 이는 LiDAR 센서가 360도 원으로 도로를 스캔하는 레이저 빔을 방출하기 때문입니다. 반경 1m 안에서 LiDAR 센서가 가려지면 레이저 빔이 도로를 볼 수 없으므로 자동차가 주행을 멈춥니다.

RGB 카메라의 범위는 가시광선 스펙트럼에서 물체를 식별할 수 있는 거리와 마찬가지로 조금 더 복잡합니다. 일반적으로 RGB 카메라의 범위는 양호한 조명 조건에서 약 100m이지만 저조도 조건에서는 범위가 줄어들 수 있습니다. 그렇다면 어느 정도의 범위가 충분한 수준일까요?

자율주행 차량의 중요한 작업 중 하나는 관련 신호등의 상태를 인식하는 기능인데, 이는 여러 신호등이 서로 다른 차선과 관련될 수 있기 때문입니다. 이 기능은 카메라를 사용하거나 신호등과 직접 “상호 작용”하는 V2X 센서를 사용하여 수행할 수 있습니다. 실제 환경에서 V2X 센서의 확산은 최소화되므로, 카메라는 대부분의 경우 신호등을 처리하는 유일한 솔루션이 됩니다.

기술 시뮬레이션은 심각 수준의 폐색과 이것이 자율주행 자량의 안전에 미치는 영향을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 가상 환경을 구축하고 센서 가림 수준을 변경하는 시뮬레이션을 통해 제동 시간을 추정하고 다양한 안전 프로토콜의 효율성을 평가할 수 있습니다.

그렇다면 카메라의 관점에서 안전고깔을 보면 어떻게 보일까요?

보시는 것처럼 정확하게는 전체 시야의 17%에 해당하는 일부 이미지만 가려집니다. 그렇다면 17%면 충분할까요? 많은 안전 관련 사례와 마찬가지로 답은 “얼마나”가 아니라 “어디”입니다. 가려진 부분은 17%에 불과하지만 신호등 감지와 가장 관련 있는 부분인 중앙 부분을 가리고 있습니다. 즉, 실제로 가장 중요한 중앙 감지 영역의 34%를 차지합니다.

신호등 인식과 같은 필수 기능과 관련된 중요한 영역이 가려지는 경우 자율주행 소프트웨어는 안전상의 이유로 차량 주행을 멈추도록 프로그래밍됩니다. 현 시점에서는 올바른 결정입니다.

자율주행 차량이 계속해서 발전함에 따라 심각 수준의 폐색 문제를 해결하고 센서 성능을 향상시키는 것이 여전히 중요한 초점이 될 것입니다. 센서 시스템과 관련된 사고로 인해 강력한 센서 기술, 고급 소프트웨어 알고리즘, 철저한 테스트의 중요성이 강조되고 있습니다. 심각 수준의 폐색 임곗값을 이해하고 기술 시뮬레이션을 활용하고 센서 기능을 지속적으로 발전시킴으로써, 우리는 지능적이고 효율적인 운송의 미래에 기여하도록 자율주행 차량의 안전성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.