자율주행차 뜻과 개념에 대해서 이야기해봅시다.
자율주행차 뜻과 개념 알기
자율주행차 뜻(Self-Driving Car)은 스스로 자율 주행(Autonomous Driving)이 가능한 자동차를 의미합니다. 주율주행차는 운전자나 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차를 말합니다.
자율주행차(Self-Driving Car)는 운전자가 자동차를 조작하지 않아도 인공지능(AI)을 통해 스스로 주행할 수 있는 자동차입니다. 자율주행자동차는 인공지능(AI) 기술과 자동차(Car) 2가지가 결합된 개념입니다.
자율주행차는 운전자가 핸들, 가속 페달, 브레이크를 조작하지 않아도 자율 운행이 가능합니다.
자율주행차는 인공지능(AI), 위성항법시스템(GPS, Global Positioning System), 센서(Sensor), 카메라(Camera), 사물 인터넷(IoT), M2M(Machine to Machine), 객체 추적(Object Tracking), 엣지 AI(Edge AI), 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 라이다(LiDAR) 등의 최첨단 기술들이 사용됩니다.
자율주행차는 발달 수준에 따라서 6단계로 구분됩니다. 자율주행차의 가장 높은 발달 단계는 고도 자율주행과 완전 자율주행 단계로 고도 자율주행 단계는 주변 환경과 상관 없고 운전자가 전혀 개입하지 않아도 스스로 운행할 수 있는 자율주행 자동차이며 완전 자율주행 단계는 사람이 타지 않아도 스스로 움직일 수 있는 무인 자율주행차 형태입니다.
자율주행차 뜻과 개념 설명
자율주행차 뜻(Self-Driving Car)은 사람의 개입 없이 스스로 운전이 가능한 자동차를 의미합니다.
자율주행차(Self-Driving Car)는 인공지능(AI)과 센서(Sensor), 그리고 카메라(Camera) 등 다양한 최신 디지털 기술들이 적용되어 주변 환경을 인식하고 주행 경로를 계획하여 스스로 학습하고 운전할 수 있는 자동차입니다. 여기서 센서는 주변 환경에서 물리적 신호와 기계적 신호를 측정하고 이를 전기적 신호로 변환하는 장치로 센서를 통해서 수집한 데이터를 인공지능(AI)이 머신러닝(Machine Learning)의 중요한 데이터셋(DataSet)으로 활용하게 됩니다.
자율주행차는 인공지능(AI)과 자동차(Car) 2가지 개념이 결합되었습니다.
자율주행차는 단계 별로 구성되어 있습니다. 자동차에게 온전히 운행을 맡기는 단계는 미래의 궁극적인 자율주행차의 모습이겠지만 현재는 자동차에게만 운행을 맡기지는 않습니다. 상황에 따라서 사람이 운행할 수 있도록 수동 모드를 지원합니다.
자율주행자동차는 다양한 디지털 기술들이 사용됩니다.
[자율주행자동차의 디지털 기술들]
| 구분 | 내용 |
| 1 | 인공지능(AI) |
| 2 | 위성항법시스템(GPS, Global Positioning System) |
| 3 | 센서(Sensor) |
| 4 | 카메라(Camera) |
| 5 | 사물 인터넷(IoT), M2M(Machine to Machine) |
| 6 | 객체 추적(Object Tracking) |
| 7 | 엣지 AI(Edge AI) |
| 8 | 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) |
| 9 | 라이다(LiDAR) |
자율주행차 기술들은 수시로 변하는 주행 환경에서도 반응하여 데이터를 수집하여 상황에 맞게 인공지능이 판단하고 전략을 수립하여 운행할 수 있도록 만들어져야 합니다. 그래서 자율주행자동차에서 사용하는 기술들은 주행에 필요한 데이터를 입력 받는 인지 기술, 데이터를 처리하는 소프트웨어의 판단 기술, 조향, 제동, 가속 등과 관련된 제어 기술로 구분됩니다.
[자율주행차 기술 분야 구분]
| 구분 | 내용 |
| 1 | 인지 기술 분야 |
| 2 | 판단 기술 분야 |
| 3 | 제어 기술 분야 |
인지 기술의 경우 센서나 카메라 등 정밀 지도와 자동차 사이의 통신과 같이 다양한 경로를 통해 운행 중의 주변 환경을 인식하는 것과 관련된 기술들입니다. 라이다(LiDAR)도 대표적인 인지 기술의 예입니다.
판단 기술 분야는 인지 기술을 통해 수집한 데이터를 분석하여 주변 운행 상황을 판단하고 주행 경로를 계산하는 기술 분야입니다. 판단 기술 분야에서는 인공지능(AI)이 활용되며 소프트웨어 형태로 개발됩니다.
제어 기술 분야는 인지 기술과 판단 기술을 바탕으로 결정된 내용을 실제 액션으로 구현하는 기술 분야로 속도를 조절하고 방향을 제어하며 제동을 거는 등의 실제 자동차 동작을 제어하는 기술들입니다. 자동차의 움직임을 관할하는 것과 관련된 기술 분야입니다.
자율주행차는 발달 수준에 따라 6단계로 구분됩니다.
[자율주행차의 6단계]
| 구분 | 단계 | 내용 |
| 0단계(레벨0) | 비자동화 | 자율주행 기능이 없는 일반 자동차 |
| 1단계(레벨1) | 운전자 보조 | 자동 브레이크와 자동속도 조절 등 운전 보조 기능의 역할 수준 |
| 2단계(레벨2) | 부분 자동화 | 부분 자율주행 단계로 운전자의 상시 감독이 필요한 수준 |
| 3단계(레벨3) | 조건부 자동화 | 조건부 자율주행 단계로 자동차가 안전 기능 제어가 가능하며 탑승자 제어가 필요한 경우 신호를 주는 수준 |
| 4단계(레벨4) | 고도 자동화 | 고도 자율주행 단계로 주변 환경과 상관 없이 운전자 제어가 불필요한 수준 |
| 5단계(레벨5) | 완전 자동화 | 완전 자율주행 단계로 사람이 타지 않아도 움직일 수 있는 무인 자동차 수준 |
자율주행차는 다양한 최신 디지털과 IT 기술들이 적용된 최첨단 정보통신 기술의 집약체입니다. 자율주행차를 만들고 실현하기 위해서는 다양한 기술들이 필요합니다.
[자율주행차 적용 기술들]
| 구분 | 내용 |
| 1 | 고속도로 주행 지원 시스템(HDA) |
| 2 | 차선이탈 경보시스템(LDWS) |
| 3 | 차선유지 지원 시스템(LKAS) |
| 4 | 후측방 경보시스템(BSD) |
| 5 | 어드밴스드 스마트 크루즈 컨트롤(ASCC) |
| 6 | 자동 긴급 제동 시스템(AEB) |
고속도로 주행 지원 시스템(HDA)은 자동차와 자동차 사이의 거리를 자동으로 유지해주는 기술입니다.
차선유지 지원 시스템(LKAS)은 방향 지시등 없이 차선을 벗어나는 것을 보완해주는 기술입니다.
어드밴스드 스마트 크루즈 컨트롤(ASCC)은 설정된 속도로 자동차와 자동차 사이의 거리를 유지하면서 정속 주행하는 기술을 의미합니다.
자동 긴급 제동 시스템(AEB)은 앞에 있는 자동차를 인식하지 못할 경우 제동 장치를 가동하는 기술입니다.
교통량이 많은 곳에서 자율주행차를 운전하면 사람은 운전 대신 다른 업무에 집중할 수 있는 형태가 됩니다. 따라서 교통량이 많아 교통 체증으로 인해 차가 막히는 상황에서는 시간을 효율적으로 사용할 수 있게 됩니다. 다만, 자율주행차는 아직 시범 운행이나 운전자의 보조 수단으로만 사용하는 단계입니다. 그리고 이러한 자율주행차도 완벽하지 않기 때문에 보편화되어 있지 않습니다.
물론 모든 자동차를 생산하는 대기업들은 자율주행차는 미래의 모습으로 생각하고 주율주행차 개발에 몰두하고 있습니다. 자율주행차 시장은 테슬라(Tesla), 제너럴모터스(GM), 포드(Ford), 현대 자동차, 도요타(Toyota), BMW, 아우디(Audi), 벤츠(Benz) 등 대부분의 자동차 기업들과 구글 웨이모, 애플(Apple), 아마존(Amazon), 우버(Uber)와 같은 IT 기업들도 자율주행차를 미래의 새로운 먹거리로 보고 각축전을 벌이고 있습니다. 구글과 우버와 같은 산업군 기업들의 경우 인공지능 기술과 소프트웨어(Software) 기술 개발에도 힘을 쓰고 있습니다.
특히 테슬라(Tesla) 기업은 주율주행차를 판매하기도 합니다. 하지만 완벽하지 않기 때문에 2023년 12월에는 테슬라에서 자율주행 장치 결함으로 자동차 200만 대를 리콜(Re-Call)하는 사태도 발생하였습니다.
현재는 레벨 4 수준의 자율주행차로 발전한 것으로 평가되고 있습니다.
자율주행차는 사람의 생명과도 직결되기 때문에 기술이 완벽해야 하며 안전하고 완전한 자율주행차 단계로 가기 위해서 다양한 연구 개발들이 실제 진행되고 있습니다.