213. 자율주행차 - 20. 자율주행기술의 한계와 자율주행트럭 현황
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글 : 채영석(charleychae@global-autonews.com)|
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승인 2022-08-29 10:15:10 |
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테슬라의 FSD10.69 베타 버전이 업데이트되고 있다. 완전자율주행이라는 표현의 사용에 대한 논란과 관계없이 테슬라는 그들의 시스템을 베타 버전이기는 하지만 지속적으로 업데이트하고 있다. 올해 초 2,000달러를 인상한 데 이어 다시 3,000달러를 인상해 지금은 1만 5,000달러의 옵션으로 판매하고 있다. 그 성능과 관계없이 테슬라는 전기차를 바탕으로 다양한 옵션을 동원해 수익을 창출할 수 있다는 것을 보여 주고 있다. 하지만 FSD10.69 베타 버전은 인공지능의 판단능력 등 아직 부족한 점이 있다. 이를 중심으로 로보택시에 이어 본격 부상하고 있는 자율주행트럭의 현황에 대해 정리한다.
글 / 채영석 (글로벌오토뉴스 국장)
“우리가 흔히 구분하는 자율주행차 5단계 중 이제 막 2단계에 접어들었다. 1단계는 페달에서 발을 떼고 2단계는 스티어링 휠과 레버 등에서 손을 떼며 3단계에서는 차량 전방을 주시하지 않아도 된다. 4단계에서는 운전에 대한 생각을 아예 하지 않는 단계를 말하며 5단계는 Driverless 상태다.
오늘날 시판되고 있는 자동차 중 위에서 구분한 자율주행 단계 중 2단계를 넘었다고 완전하게 인정받은 시판차는 없다. 정속주행 장치로 페달에서 발을 떼고 주행할 수는 있지만 스티어링 휠에서 손을 떼고 모든 상황에 대처할 수 있는 기술은 아직 구현되지 않았다. 주행 시험장 등 폐쇄된 공간에서는 충분히 가능한 일이지만 공로상에서는 아직 불가능하다. 구글이나 우버 등의 테스트는 운전석에 엔지니어가 앉아 상황을 주시하면서 주행한 것이다.”
글로벌 오토뉴스의 채영석의 글로벌인사이트를 통해 자율주행에 관한 칼럼 시리즈를 시작한 2017년에 썼던 내용이다. 그로부터 5년이 지났는데 큰 틀에서의 구분을 이야기하는 위의 내용은 한 치의 진화도 없다. 다만 테슬라의 오토파일럿으로 인한 사고에 대한 보고가 잦아지고 있는 정도다. 기술적으로 발전한 것은 보행자와 동물, 자전거 통행자를 인식한 정도다. 물론 운영체제와 제어 컴퓨터의 발전은 있었다. 하지만 그 대부분은 커넥티비티와 관련된 것이다.
달라진 것은 있다. 2022년 말까지 미국에서 판매되는 신차 (승용차 및 SUV 등의 라이트 트럭) 전 차종에 자동 브레이크를 표준 장비하는 것이다. 대형 트럭의 경우 2025년 말까지 표준화를 목표로 하고 있다. 물론 그것도 2017년에 합의된 내용이다.
자율주행을 위한 기술의 완성도가 높아진다면 사람이 운전하는 것보다 더 안전하다는 구글이 제시한 논리에 대해서도 이제는 검증이 필요하다.
자율주행에 필수기술인 인공지능의 한계 여전
안전하다는 것만으로 자율주행차를 규정할 수 없다.
최근 테슬라가 FSD(Full Self-Driving) 10.69 베타 버전을 공개했다. 이번 버전의 가장 큰 특징은 비보호 좌회전이 가능하게 된 것이라고 밝혔다. 80km/h 이상의 속도로 주행하는 자동차들이 있는 상황에서 측면에서 비보호 좌회전을 시도해 성공했다고 한다. 여기에 더해 동물 및 보행자 감지 및 크리프 동작이 개선됐다고 한다. 이와 관련해 많은 관계자와 테슬라 팬, 그리고 그것을 인정하지 않는 전문가들까지 유튜브를 통해 다양한 영상을 제공하며 논쟁이 치열하다.
많은 ‘테슬람’들은 테슬라의 완전 자율주행차의 구현이 머지않았다고 목소리를 높이고 있다. 그러면서 FSD 10.69 베타 버전을 업그레이드한 테슬라의 차량이 도로 가운데 있는 반투명 비닐봉지를 발견하고 멈추어 섰다며 그야말로 안전한 시스템이라고 주장하고 나섰다. 그것은 카메라 센서를 장착한 자동차는 그리 어렵지 않다. 그 이야기는 FSD는 아직도 카메라로 인지한 그 물체가 무엇인지를 정확하게 판단하지 못하고 당연히 그것을 바탕으로 한 다음 과정으로의 이행도 불가능하고 것을 말한다.
수년 전 이세돌이 알파고와의 대국에서 전혀 엉뚱한 수를 두자 알파고가 이후 대응하지 못한 것과 같다. 인공지능에서는 이를 블랙박스 현상이라고 한다. 이에 대해 2018년 서울에서 개최된 엔비디아 AI 콘퍼런스에서도 전문가에게 질문한 바 있는데 아직은 해법이 없다고 했었다. 그로부터 4년이 지났다. 테슬라가 슈퍼컴퓨터 도조를 개발하며 새로운 가능성을 열어두고 있지만 아직 구현되지는 못하고 있다.
오늘날 ADAS 기능을 위해 자동차에 탑재된 센서 중 카메라는 눈이 내리면 장애물로 인식하고 정지한다. 비가 쏟아지는 도로를 달릴 때 가끔씩 비상제동 장치의 작동이 중단된다는 메시지가 뜨기도 하고 ACC나 HMA의 실행이 중단되기도 한다. FSD 10.69 베타 버전은 비닐봉지의 실체를 파악하지 못하고 어찌할지 모르고 서버렸다는 것이 더 정확한 해석이다. 만약 고속주행 중에 그런 일이 발생했을 때 어떤 일이 벌어질지 상상해 볼 필요가 있다. 일반 도로라면 정체 발생 정도(?)로 끝날 수도 있으나 고속도로에서는 다르다.
카메라 센서가 인지한 도로 공사 부근의 점으로 표시된 깜빡이 등으로 왼쪽 또는 오른쪽으로 우회하라는 신호가 무엇인지 인공지능은 인지하지 못하고 마찬가지로 판단도 불가능하다. 이것은 인공지능의 패턴 인식이 아직은 멀었다는 것을 말한다. 예를 들어 축구공을 평면 그림으로 표시하면 검은색 오각형과 나머지 흰색으로 그릴 수 있다. 사람들은 그것을 원형의 축구공이라고 인식하지만, 카메라 센서로 인지한 이것을 인공지능은 그러지 못한다. 도로 위에 축구공이 있다면 위 비닐봉지에서와 마찬가지로 어찌할지 모르고 방황하는 것은 당연하다. 공사장 앞에 세워진 원뿔 모양의 나바콘을 세워두었을 때와 눕혀 놓았을 때, 오른쪽 또는 왼쪽으로 향하게 눕혀 놓았을 때 그것이 무엇인지를 인지하지 못한다는 시험은 이미 유명하다.
이렇게 말하면 많은 사람들은 ‘세상에는 변화를 주도하는 사람과 따라가는 사람, 그리고 거부하는 사람이 있다.’는 논리를 무기로 변화를 거부하는 사람이라고 비난한다. 무작정 미국의 유니콘들이 내놓는 것들에 대한 환상을 쫓아가기에 바쁘다. 그들의 논리에 매몰되어 비난과 비판도 구분하지 못하는 경우도 있다. 특히 앞서 구글이 제시한 90%의 사고가 자동차가 아니라 운전자 부주의에 의한 것이라는 데이터에 매몰되어 그냥 자율주행차로 가야하고 19세기 말 마차의 시대가 20세기 초 자동차의 시대로 변했듯이 앞으로도 전혀 새로운 시대로 변할 것이라며 받아들여야 한다고 강조하고 있다.
그에 대해서는 이미 다양한 전문가들에 의해 운전자보다 ADAS 시스템의 오류로 인한 치명적인 사고의 비율이 더 높다는 데이터가 나오고 있다.
라이다의 사용 여부에 대한 첨예한 시각차 여전
그러면서 당연히 지금까지 이어지고 있는 센서에 대한 사고방식의 차이가 새삼 이슈가 되고 있다. 테슬라는 라이다가 없이 8개의 카메라와 빅데이터만으로 모든 것이 가능하다고 주장하고 있다. 하지만 테슬라를 제외한 대부분의 자동차회사는 라이다를 필수장비로 여기고 있다.
자율주행 프로세스는 센서로 인지하고 인공지능 등으로 연산해 머신러닝 등으로 실행하는 구조다. 당연히 카메라와 레이더, 라이다, 고정밀 디지털 맵, GPS 등 센서와 통신 기능이 선행되어야 하고 이들로부터 취득한 정보를 바탕으로 연산할 수 있는 기술력과 그것을 다시 실행 단계로 연결할 수 있는 소프트웨어가 필요하다.
이런 복잡한 관계와 투자 비용, 시간 등 복합적인 문제가 얽히면서 이 부문을 해결하지 못하면 소프트웨어도 아웃소싱해야 할인지도 모르는 상황이 전개되고 있다.
현재 자율주행 관련 센서 중 가장 중요한 것으로 여겨지고 있는 라이다는 벨로다인이 앞서있지만, 구글의 웨이모는 그 라이다를 자체 개발해 발전시키고 있다. 비용도 절반 이상으로 줄었다. 구글은 이런 기술력을 바탕으로 자율주행을 위한 소프트웨어 플랫폼을 자체적으로 개발하고 있다.
라이다는 측정 거리가 초기에는 50~100미터 정도로 짧았지만, 지금은 200미터까지 가능한 제품도 등장하고 있다. 대상 분석력이 비디오카메라나 밀리파 레이더보다 높고 어둠 속에서도 사용이 가능하다. 라이다는 야간에도 사용 가능하고 보행자나 비금속도 인식하며 대상물의 형태도 비교적 정확하게 파악할 수 있지만 악천후에는 대응하지 못한다. 또한 동적으로 변화하는 신호등과 도로 표지, 도로 공사 현장의 표지판 등을 정확히 식별하지 못한다.
그래서 카메라와 레이더, 라이다가 연동하는 융합 알고리즘에 많은 공을 들이고 있다. 다만 라이다는 고가의 장비라는 점 때문에 실차에 적용이 느려지고 있다. 물론 가격이 큰 폭으로 인상되고는 있지만 그것을 자동차의 루프에 설치했을 때의 디자인 한계 등도 아직은 논란거리이다.
하지만 자율주행차의 실험 주행을 할수록 라이다는 꼭 필요한 장비로 떠 오르고 있다. 구글이 당초 2018년 완전 자율주행차의 구현을 주장했었으나 실현되지 못한 것이라든지 전통적인 자동차회사들도 2020년 레벨5의 자율주행차 출시를 선언했으나 지금으로서는 라이다가 없이는 현실적으로 불가능하다는 쪽으로 의견이 모으고 있는 상태다. 물론 여전히 테슬라처럼 카메라 센서만으로 모든 것을 해결한다고 주장하는 업체들도 있다. 라이다가 필요 없다는 것을 테슬라가 입증해 내면 이야기는 달라질 수 있다.
어쨌거나 카메라 센서와 레이더, 라이다로부터 감지한 정보를 통합해 종합적인 연산을 해야 다음 단계로 나갈 수 있다는 얘기이다.
로보택시에 이어 군집주행 자율주행트럭도 속속 등장
이런 복잡한 기술적인 한계 때문에 대부분의 경우는 로보택시와 셔틀, 그리고 고속도로의 트럭 등부터 시작할 것이라는 의견을 제시했고 채영석의 글로벌인사이트에서도 그런 전망에 대한 칼럼을 별도로 쓴 바 있다. 지난번 칼럼에서는 로보택시가 어떻게 도로에 등장하고 있는가에 대해 중국 바이두를 중심으로 설명했다.
그리고 이번에는 자율주행 트럭에 관한 이야기를 간략하게 정리해 본다.
자율주행트럭은 주로 플래투닝, 즉 대열 주행(또는 군집주행) 형태로 개발되고 있다. 트럭 플래투닝은 트럭 여러 대를 네트워크로 묶어 선두의 트럭 운전자가 주행하면 뒤따라오는 트럭이 1초의 간격을 두고 함께 주행하는 시스템이다. 핸들링, 가속, 감속, 제동 등 모든 주행 상황을 선두 트럭이 제어하며 트럭 여러 대가 군집을 이루어 기차처럼 함께 움직이게 된다. 이 기술은 트럭의 연비를 획기적으로 향상하고 도로 환경을 더욱 깨끗하고 안전하게 개선한다.
2014년에 독일 다임러(현 메르세데스 벤츠)는 2025년 자율주행 트럭을 상용화할 것이라고 발표하며 시작차를 공개했었다. 2015년에는 일반 도로에서 주행 시스템을 시연하기도 했다. 이어서 같은 해 볼보트럭이 인터넷에 기반하는 차세대 지능형 트럭을 공개했고 2016년에는 우버가 자율주행 트럭으로 배송에 성공했다고 밝혔다.
볼보트럭은 EU의 재정적 지원을 받아 지난 2009년부터 2012년까지 3년간 차세대 교통환경 프로젝트인 ‘교통환경을 위한 안전한 로드 트레인(SARTRE: Safe Road Trains for the Environment, 이하 SARTRE로 표기)’을 수행하며 플래투닝에 대한 본격적인 연구를 시작했다. 그리고 볼보트럭, 스카니아, 볼보자동차, 에릭슨 등 스웨덴의 6개 기업은 타 브랜드 제품 간 수월한 커뮤니케이션을 위한 기술 및 인프라 개발을 목표하는 새로운 프로젝트인 스웨덴4플래투닝에 착수했다. 좀 더 진보적인 생각으로 원활한 물류를 위한 대안으로 기술 개발을 하는 것이다.
다임러도 2017년 미국에서 트럭 대열주행 테스트를 실시했다. 당시에 이미 다임러는 메르세데스-벤츠와 FUSO 등 각 브랜드의 트럭 50만 대에 인터넷 연결과 커넥티드 기술을 탑재하고 있었을 정도로 많은 연구가 진행되고 있었다. 2018년에는 웨이모와 폭스바겐도 자율주행 트럭 대열 주행 실증테스트를 시작했다.
현대자동차도 같은 해 국내 최초로 대형 트럭 자율주행에 성공했다. 현대자동차는 앱티브와 모셔널 등에 투자해 자율주행 관련 기술을 발전시키고 있다. 2019년에는 일본의 소프트뱅크가 5G 통신으로 트럭 대열 주행에 성공했다고 발표했다.
기술적인 진보를 위해 볼보는 2019년 엔비디아와 자율주행 트럭용 AI 플랫폼을 개발하기로 했다. 교육, 시뮬레이션 및 차량용 컴퓨팅을 위한 엔비디아의 엔드 투 엔드 인공지능 플랫폼을 활용해 일반도로 및 고속도로에서의 완전한 자율주행을 수행하기 위한 것이었다.
메르세데스 벤츠는 2019년 액티브 드라이브 어시스트(Active Drive Assist)로 명명된 시스템으로 레벨2에 해당하는 대형 트럭 악트로스의 고객 실증테스트를 마쳤다. 이를 바탕으로 다임러트럭은 웨이모 및 루미나와 자율주행 트럭을 공동으로 개발하기로 했다. 같은 해 현대자동차도 대형트럭 고속도로 군집 주행을 시연하는 데 성공했다.
그리고 중국 업체들도 빠르게 움직이고 있다. 2021년 중국 포니에이아이는 200일 이상 자율 트럭의 테스트를 수행했다. 지금까지 자율주행 트럭은 약 1만 3,650톤의 화물을 운송했으며 상업 운행 거리는 3만 7,466km였다고 밝혔다. 포니 에이아이의 트럭 부문은 2020년 설립되어 12월에는 광둥성 광저우의 공공 도로에서 자율주행 트럭을 시험할 수 있는 허가를 받았다.
바이두도 2021년 자회사 딥웨이와 공동개발한 자율주행트럭 싱투를 공개하며 본격적인 행보를 시작했다. 2023년 출시를 목표로 하는 레벨3 시스템을 채용한다는 목표를 설정하고 있다.
그리고 알리바바는 지난 6월 저장성 더칭현의 공공 도로에서 스티어링 휠이 없는 레벨 4 자율주행 트럭을 테스트할 수 있는 승인을 받았다고 발표했다. 레벨 4는 보조 운전자 없이 대부분의 상황에서 차량이 스스로 주행할 수 있는 높은 수준의 자율성을 의미한다. 레벨3와 달리 운전에 대한 책임이 전적으로 자동차에 있다. 레벨 5보다 한 단계 낮은 수준으로 모든 조건에서 스스로 운전할 수 있다.
포니에이아이도 지난 7월 중국 중장비 제조사 싼이 중공업과 합작법인을 설립해 물류 운송용 L4 자율주행 트럭을 개발하기로 했다. 합작회사는 올해부터 자율주행 트럭의 소규모 납품을 시작할 계획이라고 밝혔다.
포니에이아이는 자율주행 트럭은 기존 트럭이 사용하는 에너지의 10~20%를 절약할 수 있으며 신에너지 제품이 점진적으로 확장됨에 따라 2030년까지 트럭은 탄소 배출량을 100만 톤 이상 줄일 수 있다고 전망했다. 포이에이아이는 레벨4 자율주행 트럭의 대량 생산이 2024년에 시작되어 연간 생산량이 수년 내에 1만대를 넘어설 것으로 예상했다.
베이징에 기반을 둔 싱크탱크 이퀄오션(EqualOcean)은 중국 물류 시스템의 대형 트럭 수는 2030년에 627만 대에 도달하고 자율주행 트럭 수익은 8,539억 위안(1,257억 달러)에 이를 것으로 예상했다.
글로벌 컨설팅 서비스 제공업체 얼라이드 마켓리서치는 전 세계 자율주행 트럭 시장은 2020년에 10억 달러에 달했으며 2025년까지 126억 7,000만 달러를 추가로 창출하여 2020년에서 2025년까지 10.4%의 복합 연간 성장률로 성장할 것으로 예상했다.
지금 다시 2017년 한국에서 만난 당시 GM의 앨런 베이티 사장이 한 말이 떠오른다. 그는 운전자가 운전하고 싶을 때는 할 수 있지만 그렇지 않을 때 활용할 수 있는 자율주행 기능을 가진 차량도 보게 될 것이라고 했다. 사람들이 운전하기 싫을 때 자율주행 기능을 활용하면 된다는 이야기다.
“나는 사람이 말과 자동차에서 모빌리티로 향해가는 아마도 가장 흥분되는 시기에 살고 있지 않나 생각한다. 특정 상황에서 공유를 할 수 있는 환경이나, 전동화된 차량의 규모를 확보하게 되는 상황, 자율주행자동차 등의 여러 기회를 마주하고 있다. 우리에게 펼쳐진 수많은 흥분되는 일들이 있다. 생각보다 더 빠르게 일어날 일들이다. 나는 우리가 이러한 변화되는 환경을 기회 삼아 활용할 수 있는 아주 좋은 위치에 있다고 생각한다.”
자율주행 기술이 구현될 수는 있을 것이다. 그러나 지금 우리가 사용하는 자동차처럼 어디에서나 어떤 조건에서나 운전자가 없이 운행할 수 있을지를 더 많은 연구가 필요하다. 일부 인공지능학자들은 21세기에는 어렵다는 의견을 제시하기도 한다.
지금은 일정 조건에서 운행할 수 있는 로보택시와 셔틀, 군집주행 트럭 등에는 채용할 수 있을 것으로 예상해 볼 수 있다. 그만큼 어렵다는 얘기이다.
