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2017 ZF 테크데이 - 자율주행을 위한 기술 개발 선도한다

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글 : 채영석(charleychae@global-autonews.com)
승인 2017-06-23 11:36:40

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ZF가 2017년 6월 22일 경기도 화성시 소재 롤링힐스 호텔에서 ADAS와 자율주행을 위한 기술 워크샵을 개최했다. 현대기아차를 위한 이벤트로 현대기아차 남양연구소 엔지니어들에게 자신들이 개발한 신 기술들을 소개하는 자리다. 무엇보다 이 시대의 화두인 ADAS와 자율주행 기술에 관한 신기술과 로드맵을 제시해 눈길을 끌었다. ZF는 자율주행을 위한 요소 기술은 물론이고 시스템 개발을 통해 업계를 선도한다는 의지를 피력했다. 


ZF는 2015년 미국 TRW를 124억 달러에 인수해 세계 2위 부품업체로 부상했다. 2013년 기준 ZF의 글로벌 매출은 204억 달러, TRW의 매출은 174억 달러이었다. TRW의 가장 큰 고객은 폭스바겐이었다. TRW의 전체 매출에서 폭스바겐이 25%로 가장 많고, 그 다음은 18.5%의 포드, 10%의 GM과 크라이슬러 순이었다.

 

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ZF는 TRW를 인수함으로써 보쉬에 이어 두 번째로 큰 부품 회사가 됐다. ZF와 TRW를 합해 연간 매출액은 2016년 기준 352억 유로 이상에 달하며 종업원수도 13만 8,000명에 이른다. 그 중 연구개발 부문 인원이 1만 4,550명이다. 1,600명의 엔지니어와 기술자들이 독일의 프리드리히샤펜, 체코의 필르젠, 중국 상하이, 일본 도쿄, 미국 미시간의 노스빌 등에서 일하고 있다. 인수 후 TRW는 ZF의 액티브 & 패시브 세이프티 테크놀러지 디비전으로 ZF TRW라는 이름을 사용해 왔으나 2017년 들어서는 ZF로 통일해 가고 있다. 회사의 정식명칭은 ZF Friedrichshafen AG.

 

ZF는 우리에게 변속기 전문 메이커로 잘 알려진 업체다. 토크 컨버터방식은 물론이고 듀얼 클러치 변속기 등 파워트레인 기술을 비롯해 섀시 기술, 상용차 기술, 산업 기술, E-모빌리티, ZF에프터 마켓, 그리고 능동 및 수동 안전 기술 등 자동차 전반에 관한 다양한 부품을 시스템화 해 공급하고 있는 메가 서플라이어다. 

 

 

전동화 시대 위한 섀시 기술과 자율주행을 위한 시스템 기술에 투자

 

ZF는 2016년 연구개발비를 전년 대비 43% 늘렸다. 2016년 ZF의 연구개발에의 투자 총액인 약 20억 유로로 2015년의 14억 유로보다 크게 늘었다. 매출액에 대한 비율은 2015년이4.8%, 2016년은 5.5%였다. 연구개발비가 크게 늘어난 것은 액티브&패시브 세이프티 기술 사업부와 E모빌리티 사업부에서의 개발활동이 강화된 것이 요인이다. 특히 자율주행 분야에의 투자가 중시됐다.
 
ZF의 CEO 슈테판 좀머는 “ZF는 E모빌리티와 자율주행기술에 있어 선두 기업으로 변화해 자동차산업의 근본적인 변화의 기회를 잡아가고 있다.”고 밝혔다.

동시에 ZF는 프랑스 자동차 부품 제조사인 '포레시아'와 전략적 제휴를 체결하고 자율주행 기술을 공동 개발한다. 포레시아는 파리에 본사를 둔 프랑스를 대표하는 자동차 부품 업체로 특히 자동차용 시트나 내부 시스템 개발로 잘 알려져 있다.
 
양사의 제휴는 자율 주행 시대를 위한 기술 솔루션을 공동 개발하는 것에 그 목적이 있다. 다양한 자율주행 차량에서 탑승자의 안전을 확보하는 독자적인 기술을 제공하게 될 예정이다.

 

ZF 는 2015년 세미 자율주행 기술을 공개한 바 있다. 당시의 세미 자율주행 기술은 고속도로에서만 사용 가능한 제한적인 기술이었다. 하이웨이 드라이빙 어시스트로 불리며 40km/h 이상의 속도에서 실행된다. 가속과 감속은 물론 스티어링 조작까지 스스로 해낸다.

 

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프로토타입에는 ZF TRW의 AC1000 레이더와 S-캠 3 비디오 카메라, EPS BD(Electrically Powered Steering Belt Drive), ESC EBC 460, ACC(Adaptive Cruise Control), LCA(Lane Centering Assist) 같은 기술들이 망라돼 있다. 차간 거리는 물론 차선 유지까지 스스로 조절한다.

 

이번 2017 테크데이에서는 360도를 모두 커버하는 센서 시스템도 공개했다. 더불어 싱글 카메라는 물론이고 세 개의 카메라를 사용해 차량 앞쪽의 범위와 거리에 따른 유연한 대응을 가능하게 한 것도 주목을 끌었다.

 

ZF가 제시하는 자율주행차의 로드맵은 현재의 상황을 자동화된 주행의 초기로 규정하고 있다. ZF는 자율주행을 운전자가 항시 대기해야 하는 모니터 드라이빙과 더 이상 운전에 신경을 쓸 필요가 없는 논 모니터 드라이빙 등 두 단계로 크게 구분했다. 세부적으로는 운전자와 손과 발 눈을 떼지 않아야 하는 단계와 아예 스티어링 휠을 잡지 않고 전방을 주시하지 않아도 되는 단계 등으로 구분한 것이다.

 

지금은 SAE규정을 기준으로 레벨 2에 해당하는 시기로 고속도로에서의 부분적인 자율주행이 가능한 단계에 있다. 앞으로는 차선 변경도 가능해 지고 비상 상황에서 자동으로 정지할 수도 있으며 인터체인지를 구분하는 기술 등을 구현하게 된다. 레벨 3에서는 고속도로에서 완전 자율주행이 가능하고 차선 변경에 대한 대응도 완전하게 된다. 레벨 4는 그것을 한층 심화한 것으로 로봇 이전 단계의 실행이 가능하게 된다.

 

이를 위해 ZF가 개발한 것 중 트라이 캠을 이용한 프론트 멀티 센서가 눈길을 끌었다. 세 개의 카메라와 레이더를 활용해 차량 전방의 상황을 항상 파악할 수 있게 해 준다. 이는 유로 NCAP 2020 AEB의 요구사항이기도 하다.

 

여기에 360도 서라운드 뷰 기능을 추가해 고속도로에서 자유로운 차선 변경을 가능하게 해준다. 이는 각종 센서와 레이더 등과 통합해 고속도로는 물론이고 시내 주행에서도 자율주행을 가능하게 해 주는 기술이기도 하다. 이는 레벨3의 자율주행에 해당하는 것이다. 물론 V2X 대응을 위한 추가적인 센서도 있다. 이때는 통신환경이 5G가 되어야 구현된다. 실시간 디지털 지도와의 통합도 필요하다.

 

ZF는 라이다(LiDAR) 전문기업인 이베오(Ibeo)의 주식 40%를 취득해 3차원 라이더 개발에 박차를 가하고 있다. 이미 2017년 2사분기에 첫 번째 시제품이 개발됐으며 4사분기에는 실차에 구현이 가능한 프로토 타입을 선보일 계획이다. 최종 완성 목표는 2021년.

 

 

NVIDIA DRIVE PX 2 기반으로 ZF Pro AI 개발한다

 

이를 위해 ZF는 미국 반도체 회사 NVIDIA가 2016 CES를 통해 공개한 자동운전용 CPU NVIDIA DRIVE PX2를 활용한다. 이를 바탕으로 ZF Pro Gen 1을 통해 레벨 2를 ZF Pro Gen 2를 통해 레벨4의 자율주행 실현을 위한 로드맵을 제시하고 있다.

 

NVIDIA DRIVE PX 2가 탑재된 자율주행차는 뉴럴 네트워크에 접속 되어 모든 교통상황을 학습해 안전성을 높여 준다. 자율주행차의 AI는 차체에 탑재된 6대의 카메라로 자동차와 보행자, 각종 표지를 식별한다. 또한 지형과 교통 상황을 실시간으로 매핑해 안전한 루트의 예측을 가능하게 한다.


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NVIDIA DRIVE PX 2는 150대분의 맥북 프로와 동등한 성능을 갖추고 그래픽면에서는 동사가 제공하는 그래픽 보드 TITAN X를 크게 웃도는 연산기능을 갖게 된다. 그래픽 연산 기능은 지형의 실시간 매핑, 카메라 영상의 자동 판별 등 많은 기능에 사용된다.

 

참고로 아우디는 CES 2017에서 엔비디아(NVIDIA) 자율주행을 위해 특별히 개발된 인공지능 ‘Q7 딥러닝 컨셉트’를 시연했다. 새로운 인공지능을 탑재한 ‘아우디 Q7 딥러닝 컨셉트’는 차량 전방의 200만 화소 카메라와 엔비디아의 ‘드라이브 PX2’ 프로세서의 상호 교신을 통해 차량의 위치를 감지한다. 특히, 고성능 컨트롤러는 자율주행 기술을 위해 특별히 개발되었다는 점에서 더욱 눈길을 끈다.

 

ZF는 ZF Pro AI의 개발을 위해 엔비디아와 협업하고 있다. 카메라와 레이더뿐만 아니라 클라우드 서비스로부터 모든 가용 데이터를 받아 처리, 해석 후 수행하는 딥러닝 기술을 이용해 주변 환경에 대한 이해를 가능하게 한다. 이는 자율주행차는 모든 주행 경로에 대해 늘 새롭게 학습할 수 있어야 하기 때문이다. 이런 과정은 클라우드 서비스를 통해 각 차량들이 경험을 공유하는 방식으로 이루어질 수도 있다.

 

ZF Pro AI는 자동차 내에 설치가 가능하며 자동차 사용기간 동안 클라우드를 통해 업데이트와 새로운 기능의 추가 업그레이드가 된다. 자동차 응용 기능을 위해 특별히 개발된 프로세서로 영하 30도에서 영상 80도에서 작동이 가능하며 습도, 진동 및 급가속 같은 가혹 조건도 견딜 수 있다.

 

ZF Pro AI는 궁극적으로 딥러닝 인공지능 기술의 플랫폼 역할을 수행하게 된다. 클라우드 서비스를 비롯해 여러 종류의 카메라, 라이다, 초음파 센서, 레이더를 포함하는 다양한 센서로부터의 실시간 전동 데이터를 대 용량으로 처리할 수 있다. 이런 인공 기능에 요구되는 수퍼 컴퓨터의 성능 표준은 승용차나 승합차뿐만 아니라 모든 산업에 적용될 수 있다.

 

물론 이런 기술적인 진전과 달리 해결해야 할 과제는 많다. 아직인 사용이 한정적이고 다양한 실험 데이터가 부족하며 기존 전통적인 방식의 운전 환경에서의 실험을 통해 자료를 축적할 수 밖에 없다는 점 등이다. 완전 자율주행의 구현을 위해서는 고속도로의 환경에 최적으로 대응할 수 있어야 하는 데 지금의 상황으로서는 간단치 않은 숙제다.

 

ZF는 이를 해소하기 위해 드라이빙 시뮬레이터를 통한 실험과 실차 실험을 병행하고 있다. 그를 통해 시스템의 안전성을 확인하고 비준하는 작업을 다양한 시나리오를 가정해 수행하고 있다. 여기에는 자율주행 기술과 HMI(Human Machine Interface)와의 접목도 포함된다.

 

결국은 모든 기능이 인간을 중심으로 하는 기술이 되어야 한다는 것이 ZF의 사고다. 자율주행기능에 대한 이해와 확신, 약점에 대한 인정, 오작동에의 대비 등을 통해 벌어질 수 있는 모든 가능성을 상정한 기술 개발을 해야 한다는 것이다. 운전자와 HMI 사이의 의사소통을 여하히 하느냐에 대한 연구가 진행되어야 한다고도 할 수 있다.

 

이런 기능의 수행을 위해 ZF가 개발한 장비로는 AC2000 77GHz MR 프론트와 SR코너 레이더를 비롯해 S-Cam3/S-Cam4 혹은 트라이캠 모빌아이 베이스 프론트 카메라, Gen2/Gen3 세이프트 도메인 전자제어 유닛(SDE), EPS, EBC460/EBC470 ESC, 혹은 통합 고성능 통합 브레이크 제어(IBC), AKC 리어 스티어링, ERC롤 컨트롤, CDC 어댑티브 댐핑 등이 있다.

 

이 외에도 ZF는 4WS 시스템을 비롯해 플러그인 하이브리드용 8단 자동변속기와 수동변속기 베이스의 클러치 바이 와이어 기술 등을 소개했다 

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