레벨 3 이상 자율주행차에는 정밀하면서 안정적인 위치 추적 필수
자율주행에서 자동차 위치 잘못 식별하면 생명 위험 초래
위치추적 시스템은 신뢰할 수 있는 위치 데이터 제공해야
기능 안전과 함께 SOTIF 규정 충족 필요
"완전 자율주행차가 실현될 때까지 자율주행 기능은 명확히 정해진 상황들에만 적용되도록 제한될 것이다. 고도로 정확하고 신뢰성 높은 위치추적 솔루션은 라이다, 레이더, 카메라를 보완해 V2X 애플리케이션을 구현하고, 레벨 3 이상의 자율주행을 실현할 수 있다."
자율주행을 향한 과정은 생각만큼 그리 순탄치가 않다. 현재 자율주행 기능을 가진 것처럼 보이는 자동차들도 법률적으로는 아직 운전자의 제어가 필요하다. 전 세계 자동차 회사들의 기술적 성취는 이러한 ADAS 시스템(SAE의 분류에 따른 레벨 2 ADAS)에서 실제로 운전대에서 손을 내려놓고 전방을 주시할 필요가 없는 자율주행 단계(레벨 3 이상의 ADAS)로 좀처럼 넘어가지 못하고 멈춰 있는 상태다.
언제 어디서나 자율적으로 운전할 수 있는(레벨 5) 최초의 상용 차량이 등장하기까지는 확실히 수 년이 더 걸릴 것으로 예상된다. 자율주행 기술은 더 어려운 상황들을 소화하는 방향으로 발전하겠지만, 그 전까지 운전자들은 전방에서 시선을 뗄 순 있으나 필요한 경우 수 초 안에 운전대를 재빨리 잡아야 하는 제약에 놓이게 된다(레벨 3).
기술이 레벨 4를 거쳐 레벨 5로 성숙해가면서 이러한 필요는 점점 사라질 것이다. 그때까지는 교통 상황, 날씨, 도로 상황 등에 따라 자율주행 기능으로 안전하게 전환할 지 여부를 판단하는 자동차 능력이 중요하다. 이 능력이 운전자와 탑승자, 주변 차량 운전자들을 보호하는 결정적인 역할을 하게 된다.
결과적으로 레벨 3 이상의 자율주행차를 위해서는 정밀하면서 안정적이고 신뢰할 수 있는 위치 추적이 필수일 것이다.
◆ 자율주행 시스템의 기능적 빌딩 블록
도로 상에서 자율주행 차량은 '인지-예측-결정-실행' 4가지 작업을 반복 수행한다. 첫 단계는 주변 사물, 교통 표지판, 차선 표시 등 차량의 주변 환경 인지다. 다음에는 인지한 사물과 환경을 활용해 장면을 감지하고 예측한다. 디지털 맵과 관련한 차량 주변의 상황을 인식하고 향후 상황이 어떻게 진행될 지를 예측한다.
또 자동차는 매 순간마다 결정을 해야 한다. 눈앞에 펼쳐지고 있는 현 상황에 대한 이해를 바탕으로 특정 운전 전략에 부합하는 최적의 주행 방안은 무엇인지를 결정해야 한다. 최종 단계는 이 결정을 실행에 옮기는 것이다.
GNSS(global navigation satellite system) 기술은 자동차의 위치를 식별하고 해당 위치를 자동차 주변에 대한 디지털 맵 상에 표시하기 위한 위치추적 시스템에 있어서 필수 요소다.
자율주행에서 가장 기본은 차량 위치 인식이다. 차량의 위치를 정확히 알아야 감지한 물체의 위치를 파악할 수 있으며, 특정한 환경에서 전반적인 장면을 정확하게 파악할 수 있다. 실제로 OEM들마다 GNSS 출력을 라이다, 레이더, 카메라 같은 로컬 센서로 감지한 정보와 융합하는 정도가 조금씩 다르다.
◆ 데시미터 대의 신뢰성 높은 정확도
위치추적 시스템은 신뢰할 수 있는 위치 데이터를 제공해야 한다. 다시 말해 높은 수준의 무결성을 보장해야 한다.
지난 10여 년 사이에 이 기술이 장족의 발전을 거두면서 이제는 GNSS 신호가 닿지 않는 터널, 지하 등의 장소에서도 위치추적 솔루션을 이용할 수 있게 됐다. 대기와 관련한 오차, 느린 수렴 속도, 멀티패스 효과 등 표준 GNSS 기술의 근본적인 취약점들도 극복할 수 있게 됐다.
GNSS 수신기 성능도 상당히 향상되어, 다중의 주파수 대역에서 모든 주요 위성군을 동시에 추적해서 가용성, 정확도, 수렴 시간을 향상시키게 됐다. 자이로스코프와 가속도계로 이루어진 관성 센서(IMU)는 자동차의 경로 변화를 감지하여 위성 신호가 끊기는 사이의 틈새를 메운다.
최근에는 대규모 양산 시장을 겨냥한 차세대 GNSS 보정정보 서비스를 통해 고정밀 수신기의 운영 범위를 지구 전체로 확장해가고 있다. 전리층 지연이나 위성 궤도 오차 같은 주요한 위치 오차 요인들을 보정하는 데 사용할 수 있는 데이터를 제공함으로써, GNSS 보정 서비스는 도심지 같이 까다로운 환경에서도 데시미터 정도의 정확도를 달성하며 절대 위치 정확도를 향상시킨다.
최종적으로 GNSS 수신기 데이터, GNSS 보정 데이터, IMU 출력, 기계적 센서(휠 틱 센서 등) 데이터 및 차량의 동적 모델을 처리하고, 센서 융합 알고리즘을 이용한다. 이 출력이 바로 언제 어디서나 이용할 수 있는 정확한 '추측 항법' 위치 정보다.
◆ 무결성과 안전성
자율 운전 기능을 사용하면서 자동차의 위치를 잘못 식별하는 것은 사람의 생명을 위험하게 할 수 있다. 그러므로 레벨 3 이상의 자율주행 애플리케이션에 사용되는 위치추적 기능에는 엄격한 안전성 및 무결성 규정이 적용되어야 한다.
이러한 규정의 하나가 기능 안전(functional safety)이다. 기능 안전은 ISO 26262에서 정의하는 것으로 자동차에 사용되는 전기 및 전자 시스템의 오작동으로 인해 발생하는 위험을 방지하기 위한 기능이다. ISO 26262는 하드웨어와 소프트웨어 모두에 적용된다. 안전과 관련된 시스템 기능뿐만 아니라 자동차의 개발 공정 및 라이프사이클 전반에 걸쳐서 사용되는 프로세스, 기법 및 툴이 충족해야 하는 요건들을 정의하고 있다.
기능 안전과 함께 SOTIF(safety of the intended functionality) 규정도 충족해야 한다. SOTIF는 ISO 21448에서 정의하고 있는 것으로 전체 연결 과정에 대한 무결성을 규정하고 있다. 기능 안전이 솔루션의 설계에 초점을 맞추고 있다면, SOTIF는 사용자의 오용, 신호 반사, 끊김, 의도적 또는 우발적 간섭 같은 외부적 요인과 확률론적 알고리즘 사용으로 인한 내부적 취약성으로부터 안전성이 얼마나 영향을 받을지를 분석한다.
예를 들어 안전한 자동차 애플리케이션을 위해서는 통상적으로 ASIL-B 적합성이 요구되는데, 이는 1백만 ~ 1천만 시간에 한 번의 결함이 발생하는 무결성 수준과 미터 단위의 보호 수준을 뜻한다.
◆ 이미 마련된 기술적 빌딩 블록
현재 자동차용 고정밀 위치추적 솔루션을 비롯하여 ISO 26262와 ISO 21448을 준수하는 솔루션 등 모든 기술적 빌딩 블록들이 갖춰져 있어서, 보다 많은 자동차 메이커들이 차량에 레벨 3 프로그램을 도입하는 2024년이나 2025년 무렵부터는 고도의 자동화 운전이 현실화하기 시작할 것으로 예상된다. 2020년대 말까지는 여전히 AD 레벨 2+가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 보인다.
한편 트럭 시장은 레벨 3을 건너뛰고 곧바로 레벨 4로 진입할 것으로 전망된다. 그 때가 되면 레벨 3 이상의 자율주행으로 가기 위한 험난한 길은 끝나고 마침내 탄탄대로가 열릴 것이다.
스테파니아 세시아 유블럭스 차량용 애플리케이션 마케팅 총괄 info_kr@u-blox.com
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