세계적으로 자율주행 차량에 대한 관심과 기술혁신 경쟁이 치열하게 펼쳐지고 있는 상황에서, 우리와 차량운행 방식이나 물류 형태가 상대적으로 유사한 일본의 개발 현황을 살펴보는 것은 보다 효율적인 개발방향 설정을 위해 도움이 될 것으로 생각된다. 일본 정부는 완전자율주행의 상용화를 크게 자가용, 물류 서비스, 이동서비스의 세 분야로 나누고 있는데, 2020년대 전반까지 레벨 3의 자가용 자율주행과 특정 지역에서 레벨 4의 무인 자율주행 서비스 상용화를 목표로 개발 및 실증을 추진하고 있다. 그 실적을 바탕으로 2025년도까지 고속도로를 주행하는 완전자율주행 트럭을 적용시킬 계획도 세우고 있다. 본 고에서는 이와 관련된 일본의 자율주행 및 원격제어 실증 동향을 파악하여 전달하고자 한다.

자율주행 트럭 군집 주행 실증
2018년 1월말에 일본 북부 관동 지방의 50km 구간의 고속도로에서 제조사가 서로 다른 트럭 4대(HINO, ISUZU, FUSO, UD Trucks)로 군집 주행(Platooning) 실증을 수행했다<그림 1>. 트럭의 자율주행을 위해 Mitsubishi FUSO에서 2017년에 발표한 대형 트럭인 SUPER GREAT에 밀리미터파 레이더를 탑재했고, 자동발진·정지가 가능한 프록시미티 컨트롤 어시스트를 도입했다. 고속도로 주행시 엑셀, 브레이크를 자동으로 제어하고, 통신으로 후방 차량이 선행 차량의 제어 정보를 받아서 차간 거리를 유지하는 협력 조정형 크루즈 컨트롤(CACC, Cooperative Adaptive Cruise Control) 기능을 테스트했다. 실증을 통해 도로의 경사나 곡선에 의한 차간 거리 변화 발생 유무 등을 검증하였다.

4대의 트럭 간 CACC가 50km의 구간 동안 정상적으로 작동하여 <그림 2>와 같이 전방 차량의 감속에 대해 후속 차량이 안정적으로 추종했다. 그러나 경사가 있는 도로에서는 평지에 비해 CACC에 의한 차간 거리 유지가 어려웠고, 군집 주행하는 트럭 사이로 차량이 빈번하게 끼어드는 현상이 발생했다(50km 구간을 12회 주행할 동안 20번 발생). 주행 구간이 모두 2차선이었고, 합류 및 분기점이 많았던 것이 영향을 준 걸로 보인다.

그 밖에 <그림 3>처럼 2차선 도로에서 저속 차량이 추월할 경우 군집 주행 중인 차량과 함께 두 차선을 가로막아 교통 체증을 유발하거나, 고장 차량이 발생하는 경우 원활한 주행이 어려웠다. 차량 관측자로부터, 일반 트럭보다 가속 능력이 떨어지는 느낌은 없었지만 군집 주행 상황 알림이나, 합류 지점과 분기점에서 느끼는 불안감 해소가 필요하다는 의견이 있었다. 트럭운전사의 의견은, 군집 주행 트럭을 저속으로 주행하는 차량이 추월하려고 할 때 정체가 발생하는 경우와, 교통량이 많은 경우나 차선 수가 감소하는 경우 차선 변경이 곤란하다는 것이었다. 군집 주행은 운전자 부족 문제에 대한 대책뿐만 아니라, 연비 개선, 도로 용량 증가라는 효과를 볼 수 있어야 하므로, 교통 혼잡 유발은 우선적으로 해결해야 할 이슈로 보여진다.

자율주행/원격제어 실증
SAE J3016에서는 자율주행 시스템에 대해서 해당 시스템의 차량 내 이용자(운전자)가 존재하는 자율주행 시스템과, 해당 차량 밖에 이용자가 존재하고 그 자의 원격 감시 및 조작 등에 근거한 자율주행 시스템으로 나눌 수 있다고 덧붙였다. ‘해당 차량 밖에 이용자가 존재하는 운전 자동화 시스템’을 일본의 관민ITS 구상 로드맵에서는 ‘원격형 자율주행’ 혹은 ‘무인 자율주행’으로 부르고 있다.

차량 원격제어는 <그림 4>와 같이 차량에 탑재한 카메라로 얻은 영상 정보를 원격제어 장치로 전송하고 모니터링하여 원격으로 제어 신호를 차량에 전달하는 과정을 거친다. 최근 일본에서는 자율주행 차량이 환경 인지, 측위를 바탕으로 판단, 제어가 불가한 경우 안전 확보를 위해 원격제어로 제어권을 전환하는 시스템이 개발되고 있다.

원격조작에 의한 차량 제동을 위해서는 원격운전자가 제동 조작을 판단하는 시간뿐만 아니라 네트워크 전송 및 지연 시간을 포함해야 한다. 즉 차량이 제동 조작을 개시하기까지 <그림 5>와 같이, 차량의 카메라 영상 정보를 원격시스템으로 전송하는 시간, 원격관제 시스템에서 판단하는 시간 및 판단에 의한 명령을 차량으로 전송하는 시간까지 필요로 한다. 따라서 안전상 차량 제동 개시까지 걸린 시간이 충분히 빠르지 못하다면 일반 차량과 같은 속도를 내기는 어렵다고 할 수 있다. 원격제어 차량이 제동을 개시하기까지의 시간을 단축시키는 위해서는 대용량의 카메라 영상 정보의 압축이나, 네트워크 속도 자체를 개선하는 등의 노력이 필요하다고 할 수 있다.

Soliton Systems는 차량과 원격운전자간 통신에 대해, 주행중인 자동차의 현재 위치와 원격운전자가 모니터로부터 인지하는 위치와의 엇갈림을 억제하기 위한 초저지연 영상 전송에 주력하고, 모바일 회선 맞춤형 영상 전송 프로토콜인 RASCOW를 개발하여 영상 안정화 기능을 적용했다. Glass-to-Glass(카메라 렌즈에 영상이 들어온 시점부터 원격제어 모니터에 영상이 표시되기까지 시간)가 40ms 이하(모바일 회선의 연장 시간을 포함하지 않음)임을 발표했다. KDDI는 2018년 5월 일본 후쿠오카에서 자율주행 및 원격제어 도로 실증을 수행하였는데, 자율주행 센서를 탑재한 Toyota Estima 차량을 이용했다. 트렁크에는 자율주행 소프트웨어 ‘Autoware’에 실증 코스의 지도 정보를 입력하도록 설비를 구축했다<그림 7>.

실증은 운전석 무인, 모든 조작은 시스템이 수행, 제한된 지역에서만 운행하는 조건으로 수행했다. 무인 자율주행을 위해서는 주행 상태 감시를 필수로 보고 긴급시에는 자율주행 모드를 끄고 원격운전자의 조종으로 차량을 제어했다. 주행에 앞서 입력한 다이나믹맵에 따라 자율주행 모드로 출발하여 15km/h 속도로 주행했다.

코스는 출발하여 8시 방향 좌회전, 건널목 정차, 언덕 주행, S자 커브, 장애물 정차까지 자율주행 모드로 주행하고, 장애물 정차 후에는 원격제어 모드로 전환시켰다. 실증 코스로부터 9km 떨어진 관제 센터에서 LTE통신으로 원격감시하고, 돌발 상황 발생 시 원격제어 모드로 전환시켰다<그림 9>.

또한 KDDI는 상용화를 고려하여 5G를 활용한 여러 대의 차량 원격제어 실증을 2019년 초에 수행했다. 원격운전자 1, 2명에 차량은 3대, 4대, 5대로 자율주행 차량의 감시·제어를 수행했다. 이번 실증에서는 원격운전자 1명이 차량 2대를 감시하고, 다른 1명은 긴급상황에서의 대응을 위해 대기했다. KDDI의 데이터에 의하면, 5G 접속수는 4G의 10배의 100만 디바이스/km3, 지연 시간(Latency)은 4G의 1/10인 1ms였다.

이 결과로 차량이 30km/h 이상의 속도로 주행이 가능하다고 언급했다.

미국의 원격제어 솔루션 업체 팬텀 오토는 CES2018에서 공공도로 자동차 원격 제어 기술을 공개하였다. 차량에서 500마일 떨어진 캘리포니아주에서 팬텀오토의 엔지니어가 원거리 원격 제어를 수행했다. 일본의 업체들과 마찬가지로 자동차가 처리하기 어려운 상황에서 원격운전자가 잠시 개입을 하는 기술을 개발하고 있다.

일본은 자율주행차의 일반도로 주행을 촉진시키기 위해 관련 규제를 낮추고 대도시를 포함한 일본 전국 10곳에 ‘국가전략특구’를 지정하고 있는 등 자율주행 차량 실증에 있어서 비교적 유리한 여건을 갖고 있어 보인다. 국내에서도 2019년 4월부터 규제자유특구를 시행하여 자율주행차 상용화를 위해 규제를 완화시키는 방향으로 가고 있다고 할 수 있다. 하지만 국내에서는 운전자 습성이나 도로 환경이 일본과는 다르기 때문에 2중, 3중의 안전 대책이 필요한 것으로 보이며, 특히 차량 충돌 사고가 해마다 증가하고 있는 고령 보행자의 사고 예방 대책 등 규제 완화와 안전 확보 사이에서 보다 심도 깊은 고민과 전략이 필요할 것으로 판단된다. 

글 / 정선호 (지능형자동차부품진흥원)

출처 / 오토저널 2019년 2월호 (http://www.ksae.org)