한국전자통신연구원(ETRI)은 19일 국내 전기차생산기업인 ㈜아이티엔지니어링과 함께 모바일로 차량을 호출해 탑승이 가능한 레벨3~4 수준의 자율주행차 핵심기술을 개발해 시연까지 성공했다고 밝혔다.

연구진이 개발에 성공한 핵심기술은 자율주행차가 도로주변 환경을 인식하는데 도움을 주는 정밀지도(맵)를 자동으로 만들고 업데이트 하는 기술이다.

ETRI는 “본 기술이 자율주행차가 센서정보와 정밀지도를 기반으로 주변 도로상황 인식을 통해 운행되며 인식된 결과를 사용해 정밀하게 지도를 갱신하는 기술이다”라며 “오차범위 또한 10cm 이내로 세계적 수준이다”라고 설명했다.

또한 연구진은 “전력이 부족한 소형 전기차에서 자율주행 기술을 실현하기 위해 차량 제어 및 상황 판단 알고리즘은 물론 차량의 위치, 신호등, 장애물, 보행자, 차종인식 등 자율주행 인공지능 알고리즘의 소프트웨어(SW)를 최적화 했다”고 말했다.

기존 자율주행차는 수많은 센서 정보 및 자율주행 인공지능 알고리즘을 동시에 구동하기 위해 수백 와트(W) 이상의 전력이 요구되어 왔다.

이에 중·대형세단이나 스포츠유틸리티차(SUV) 중심으로 개발이 진행되어 왔는데 연구진은 인공지능 알고리즘을 통합해 SW최적화로 노트북 두 대 소비전력인 100와트(W) 이하로도 자율주행 알고리즘을 구동하는데 성공했다.

본 기술은 출발지와 목적지를 스마트폰에 입력 후 스마트폰 음성인식 앱을 통해 자율주행차를 부르면 호출자의 위치로 다가온 뒤 목적지로 출발케 해준다. 호출자가 모바일을 통해 차량 내 탑승자가 없는 빈 차를 불러 자율주행을 하는 사례는 처음이다.

연구진은 “정밀 맵 기반 자율주행이야 말로 출발지에서 목적지간 자유로운 개인이동 및 물류, 수송서비스를 지원하는 사례로 실생활에서 체감할 수 있는 자율주행서비스로 다가가는 핵심기술”이라고 말했다.

연구진은 현재 딥 러닝 기술을 적용한 자율주행 기술의 고도화를 위해 알고리즘의 성능향상 및 안정화, 최적화 작업을 계속 연구 중이다.

향후 카메라, 라이다 센서 등에서 취득한 도로의 특징과 실시간 교통 정보 등 그동안의 연구과정을 통해 수집한 빅데이터를 무인자율주행 관련 연구를 하는 대학과 기업 등에 개방할 계획이다.

ETRI 최정단 자율주행시스템연구그룹장은 “이번 시연의 성공으로 자율주행기술 개발을 위한 높은 진입 장벽을 낮추는데 기여한 점이 의미가 크다”며 “이로써 자율주행기술은 차량이 단순한 이동수단이 아니라 이동 중 가치를 재생산하는 새로운 융합산업으로 자리매김 할 것으로 기대한다”고 말했다.