자율주행 시대
자율주행 기술 저변 확대
자율주행 시대가 눈앞에 다가왔다. 사람이 직접 인지하고 제어해야만 움직이는 단순히 물리적인 기계장치였던 자동차, 가전과 같은 제품들이 이제는 자율적으로 주행을 하고 작동한다. 특히 안전성, 효율성, 신뢰성을 요구하는 분야에서 인간(운전자)을 대체하고 있는데 머지않아 자율주행은 우리 삶에 친숙하게 녹아드는 동시에 삶의 질을 높이는데 많은 기여를 할 것이다.
국내 무인이동체엑스포에서는 자율주행 시장을 크게 공중, 육상, 해양으로 구분하였는 데 향후 자율주행 기술은 어디에서나 찾아볼 수 있는 매우 보편적인 기술이 될 것으로 전망한다. 자율주행 기술이 인간의 물리적/정신적 한계(체력, 인지, 판단, 제어, 집중)를 뛰어넘어 안전성과 신뢰성을 높이고, 사고율 감소 및 인건비 절감등을 통해 사회적 비 용감소와 상업적 가치를 높일 수 있기 때문이다.
일반적으로 자율주행은 모빌아이와 같은 자율주행 솔루션업체와 테슬라(소비자용 차 량), GM크루즈(로보택시 서비스)등으로 알려진 자율주행차를 먼저 떠올리게 된다. 자 동차가 이동 및 운송수단으로서 시장 규모가 가장 크고, 많은 업체들이 투자를 집중하 고 있기 때문이다. 하지만 단순히 기술이라는 관점에서 바라본다면 자율주행 기술은 이 동수단으로서의 무인이동체(Unmanned Vehicle: 자율주행 차, 항공기, 선박 등)뿐만 아니라 국방, 농업, 보안, 수색, 공장(Fab Automation)등 여러 분야에 적용되고 있다. 오히려 안전에 대한 민감도와 각종 규제(사고책임 및 보험적용 등) 때문에 자동차의 완 전자율주행차(Level 5) 시대보다 타 산업 및 로봇과 같은 제품에서의 자율주행 기술 확산 속도가 더 빠르게 전개되고 있다.
지상용 무인로봇
최근 자율주행 기술 트렌드를 살펴보면 일반 소비자용 보다는 산업/상업용 중심으로 완전자율주행 기술이 적용됨을 알 수 있다. 식품(배달) 업계에서는 도미노피자, 스타벅스 등이 무인배송 로봇을 활용하고 있고 아마존, 월마트 등이 드론 배송 서비스를 제공하는 한편, 식당에서는 무인배송 로봇이 음식을 서빙하고 있다. 또한 공항/대형쇼핑센터에서는 로봇이 길찾기, 편의시설 정보 등 안내를 하는데 이들 상업용 제품의 경우 산업용 제품 대비 안전한(날씨, 주변 지형 등) 환경 속에서 단거리, 저속으로 주행을 하기 때문에 상대적으로 단순하고 저스펙의 부품(배터리, 모터, 센서, 통신모듈)이 사용되고 있다.
지상용 무인배송 및 서빙, 안내 로봇이 시장 내 침투 속도가 빠른 편이다. 기본적으로 인건비 절감 효과를 기대할 수 있고 비대면 트렌드에 편승하여 시장 규모가 빠르게 커지고 있다. 또한 자동차나 드론과 달리 저속 주행 (0.5~1.0m/s) 및 저스펙(센서, 모터, 배터리 등)으로도 충분히 역할을 수행할 수 있고 안전상의 이슈에서도 상대적으로 자유롭기 때문이다.
- wave.ai에서 직접 설계한 자율주행 배달로봇
특수로봇(Robot)
로봇은 많은 업체가 관심을 가지고 개발하고 있는 제품이다. 현대자동차그룹은 로봇사업에 가장 적극적인데 정의선 회장은 향후 ‘현대차 그룹 미래 사업의 50%는 자동차, 30%는 UAM, 20%는 로보틱스 가 맡게 될 것’ 이라 밝혔다. 로보틱스 사업의 경쟁력 확보를 위해 2020년 말에는 소프 트뱅크로부터 보스턴다이나믹스를 인수했다. 보스턴다이나믹스의 대표적인 제품 ‘4족 보행 스마트로봇 스팟(Spot)은 360도 카메라, 라이다, IoT센서 등을 탑재했는데 자율주행 프로그램을 통해 주변 장애 물을 회피하는 동시에 원격감시, 모니터링, 데이터 수집 활동을 지원한다. 또한 최대 14kg까지 화물, 물품 등을 운송할 수 있는 기능을 갖추고 있어 공사 현장, 유적지에서 의 보안 감시 활동과 재난 현장과 같은 특수한 환경에서 수색 및 구급키트 제공 등의 임무 수행 가능하다.
자율주행 시장과 라이다(LiDAR) 현황
테슬라를 비롯한 완성차 업체들이 전기자동차(BEV)를 중심으로 첨단 ADAS 기술을 대거 탑재하면서 자율주행차에 대한 관심이 커지고 있다. 완전자율 주행차 시대를 앞두 고 자동차 업체들은 자체적인 솔루션을 개발하거나 관련 기업을 인수합병하며 경쟁력을 확보하는데 주력하고 있다. 이로 인해 자율주행 기술 구현을 위한 반도체, 센서, 통신과 같은 IT 기술이 주목받고 있는 가운데 라이다 또한 자율주행 단계 발전에 따른 장기적 인 성장이 전망된다.
소비자용 자율주행차 기술은 레벨1(운전자보조) → 레벨2(부분자동화) 중심으로 적용 되고 있으며 2025년경에는 레벨3(조건부 자율주행), 2030년 이후에는 운전자의 개입이 불필요한 레벨4~5(고등/완전 자율주행)로 발전해나갈 것으로 전망되어 왔었다.
하지만 최근 인텔-모빌아이를 비롯한 업체들의 전략이 3단계를 건너뛰고 레벨4 기술 을 적용한 자율주행차를 개발하는 가운데, GM크루즈가 미국 캘리포니아에서 유료 로보 택시 사업을 개시한 만큼 자율주행 시대가 눈앞에 성큼 다가왔다.
시장조사기관 욜 디벨롭먼트(Yole Development)는 자동차 및 일반 산업용 라이다 시 장의 규모를 2018년 13억 달러 규모에서 2024년 60억 달러로 4배 이상 성장할 것으 로 전망했다. 로봇청소기부터 드론, 자율주행차까지 스스로 주행하며 판단하는 자율주 행 기기 시장이 확대되며 ‘눈(Eye)’ 역할을 하는 라이다 시장을 선점하기 위한 업체들 의 경쟁이 심화되고 있다.
자율주행차 업계에서는 여전히 레이더 vs. 라이다 기술 우위 논쟁이 지속되는 가운데 레이더+카메라 시스템을 고수했던 Tesla가 신모델에 레이더를 제외하고 카메라만으로 FSD(Full Self Driving)을 제공하겠다고 발표했다. 반면 업계에서는 단 0.1%의 안전상 이슈를 보완하기 위해서라도 라이다+레이더+카메라 조합이 불가피하다고 주장하고 있다.
대다수(테슬라 제외 모든 업체) 업체가 라이다를 자율주행기술의 핵심 센서로 여기며 채택율을 높여가고 있다. 최근 미국 샌프란시스코에서 로보택시 서비스(유료)를 제공하 기 시작한 GM크루즈는 라이다를 다수 탑재(카메라 14개, 벨로다인 라이다 8대, 레이더 18대)하였으며, 구글의 웨이모 역시 라이다를 적극적으로 활용하고 있다.
라이다를 탑재하는 이유는 자율주행기술의 안정성을 위해 운전자를 대신하여 센서로부 터 감지된 데이터의 정확성을 높일 수 있기 때문이다. 카메라와 레이더 만으로 파악하 기 어려운 중/장거리 주변상황, 기상악화, 야간 주행 시 실시간으로 도로 상황을 정확하 게 파악하기 위해서는 3차원 데이터를 얻을 수 있어야하는데 라이다가 해당 데이터를 제공할 수 있다. 결국 라이다는 카메라, 레이더와 함께 상호 보완적인 안전 (Redundancy)을 위해 선택이 아닌 필수적인 역할을 하는 제품으로 볼 수 있다.
자율주행기술의 안전성 확보를 위해 라이다의 중요성에 대한 공감에도 불구하고 산업에 서는 여전히 라이다 탑재가 제한적으로 적용되고 있다. 그 이유는 여전히 카메라, 레이 더 대비 비싼 비용으로 업체들이 부담을 느끼고 있기 때문인데, 대표적인 라이다 업체 인 벨로다인의 제품은 여전히 대부분의 $4,000~$10,000 또는 그 이상의 가격대를 형성하고 있다.
하지만 최근 루미나(Luminar), 이노비즈(Innoviz), 발레오(Valeo), 컨티넨탈 (Continental)과 같은 글로벌 업체 및 중국 화웨이, DJI와 국내 에스오에스랩 (SOSLAB) 등이 상대적으로 저렴한 회전형 제품은 물론 저가의 고정형 제품을 지속적 으로 출시하며 시장 침투를 가속화하고 있다.
자율주행기술(LiDAR) 논쟁, 쟁점은 비용 vs. 안전
테슬라는 자율주행 레벨5 달성을 위해 모빌아이나 웨이모 등의 업체와는 다른 방식을 선택했다. 모빌아이의 방식은 라이다 시스템을 기반으로 고밀도 3D 지도를 생성하고 GPS를 활용하여 차량이 이동하게 하는 방법이다. 테슬라의 방식은 비싼 라이다를 사용 하지 않고 다중 카메라를 활용하여 데이터를 수집하고 이를 딥러닝으로 자율주행 환경 을 개선시키는 방식이다.
FSD(Full Self-driving) Computer를 차량에 장착함으로써 각종 장치의 통제 시스템 을 효율화하고 딥러닝의 효과를 극대화시키기 위해 도조(Dojo)라는 슈퍼 컴퓨터도 자 체적으로 설계/제작했다. 테슬라의 설명에 따르면 도조 컴퓨터는 세계에서 가장 빠른 슈퍼 컴퓨터인 후가쿠(Fugaku, Fujitsu 제작)보다 2배 이상 성능이 개선된 것이다.
테슬라가 양산차를 가장 많이 공급한 업체이지만 다른 경쟁사들과 개발 방법에 있어 차 이가 있다는 점은 인지할 필요가 있다. 그 중 하나가 HD Map을 사용하지 않는다는 것 이다. 도로의 지형과 상황에 따라 그에 맞는 자율주행을 수행하겠다는 의미이며, 라이다 및 레이더에 의존하지 않고 카메라를 중심으로 그러한 시스템을 완성하겠다는 의도라고 해석할 수 있다.
라이다 및 레이더를 사용하지 않거나 앞으로 제거하겠다는 계획은 라이다를 유지하는데 Cost가 많이 들고, 고장 시 대체할 수 있는 시스템을 함께 구축해야 하므로 다중 카메 라를 사용하는 것이 Cost 효율화 측면에서 유리하기 때문이다. 참고로 HW 3.0 시스템 의 BOM Cost는 600달러 초중반으로 HW 2.5 시스템 대비 약 20%의 원가를 절감한 것으로 추정된다.
라이다(LiDAR) 비싸, 없어도 된다?
라이다 없이 자율주행기술을 구현하려는 유일한 업체 테슬라가 최근 다수의 기관과 언 언론으로부터 안전성에 대한 구설수에 올라있다. 영국 민간단체 던 프로젝트(Dawn Project)는 최근 테스트에서 테슬라의 FSD 베타 소프트웨어 최신버전이 평균 시속 25 마일(40Km)의 속도로 주행 시 멈춰있는 어린이 마네킹을 식별하지 못했다고 주장했다. 영국 가디언 일간지는 “지난 6월부터 미국 도로교통안전국(NHTSA)이 테슬라 승용차 83만대에 대한 조사를 전모델에 걸쳐 확대하고 있다”며 “테슬라의 안전성에 대한 의문이 증가하고 있다”고 지적했다.
또한 미국 캘리포니아주 차량국(DMV)은 테슬라의 오토파일럿과 FSD 기능이 운전자 의 주행을 돕는 보조장치 임에도 불구하고 자율주행 제어 기능을 하는 것처럼 과장했다고 지적했다. 테슬라의 오토파일럿은 운전자보조시스템(ADAS) 기술로서 차량을 차선 내에서 자동으로 조향하거나 가속, 제동할 수 있으며 테슬라 차량 구매 시 기본으로 제 공되며, 별도 구매를 통해 FSD 옵션(차선 자동 변경, 자동주차, 차량호출 기능)을 선택 할 수 있다. DMV는 “테슬라 자동차는 자율주행차량이 아니다”라고 강조하고, 허위광고 시정을 요구하고 있으며 테슬라가 불복하면 차량 판매면허를 정지하는 방안까지 검토 중인 것으로 파악된다.
라이다(LiDAR) 비싸, 그래도 안전이 우선?
자율주행차 업계에서는 GM크루즈가 2022년 6월 최초로 완전 무인 로보 택시 영업승인을 받고 자율주행택시 서비스(과금)를 시작했다. 기존에는 2021년 11월 직원들을 대상으로 로보택시를 운영했으며 2022년 2월에는 일반인들이 탑승할 수 있 도록 했으나 무과금 방식으로 서비스를 제공했다.
현재 크루즈는 샌프란시스코 일부 지역에서 오전 10시부터 오후 6시까지 30대를 운행 하고 있으며, 비가 오거나 안개가 낄 경우 운행하지 않으며 최대속도는 시속 30마일 (48km)로 제한된다. 자율주행 오작동으로 인한 사고 위험을 최소화하기 위한 조치로 보인다. 현재 영업되고 있는 GM크루즈의 로보택시를 이용한 고객 대다수가 별점 5개 를 부여했으며, ‘저렴한 비용’과 ‘개인공간: 동승객과 운전기사 모두가 없어 택시에서 자신만의 공간을 가질수 있다는 점’에 만족감을 나타냈다고 한다.
일렉트렉(Electrek)에 따르면 GM크루즈의 무인 로보택시 요금은 5달러로 1마일 (1.6km)당 90센트, 1분당 40센트의 주행요금이 가산된다. 예를 들어 로보택시를 타고 1.3마일(2km)을 주행할 경우 요금은 8.72달러가 부과되는데 이는 같은 거리를 우버택 시로 이동했을 때의 요금 10.41달러보다 저렴하다. 회사는 호출 앱 및 시스템 운영에 들어가는 비용이 감소되면 요금 역시 더 저렴해질 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 운 전 기사를 고용할 필요가 없기 때문에 기존 택시 요금보다 저렴한 서비스를 제공할 것 이라고 밝혔다.
GM은 2021년 자율주행차 생산량을 2023년 1,000대→2026년 1만대→2030년 100 만대로 증산하여 2030년 크루즈 매출 500억달러를 달성하겠다고 했다. 로보택시 사업 확장의 첫 사례로 2023년 두바이에 새로 개발한 로보택시 오리진을 공급할 것이라고 밝혔다. 오리진은 차량 내부에 운전석이 없어 실내공간이 넓고, 승객들은 서로 마주보고 앉게 되는데 출입문 또한 슬라이딩 방식으로 설계된 차량이다. 향후 로보택시가 장애인, 고령자 등 교통약자들을 위한 훌륭한 이동수단이 될 것으로 기대한다.
한편 캘리포니아에서 자율주행 테스트를 시작한 GM크루즈와는 달리 텍사스 오스틴, 애 리조나 피닉스를 거쳐 샌프란시스코에서 테스트 및 서비스를 제공하기 시작한 구글의 모회사인 알파벳의 자회사 웨이모 역시 로보택시 서비스(유료) 영업승인을 받았다. 웨 이모는 비록 상용화(유료 서비스)에서는 GM크루즈에 뒤쳐졌지만 캘리포니아에서 테스 트 자율주행 거리는 370만km(vs. GM크루즈 140km)로 최장거리 기록을 보유할 정도 로 기술 확보는 충분하다는 평가를 받고있다.
크루즈는 카메라 14개, 벨로다인의 라이다 8대, 레이더 18대(장거리 8대, 단거리 10대) 의 센서를 탑재했다. 완전 자율주행 서비스 Ultra Cruies의 컴퓨팅에는 퀄컴의 5nm 기 반 SoC 스냅드래곤 SA8540P 2개와 AI프로세서 SA9000P가 사용된다. 총 16코어 CPU로 카메라, 라이다 및 레이더의 데이터 처리를 위해 초당 3000테라 바이트 이상의 계산 성능을 제공한다. 현재 정확한 센서별 탑재 대수는 알 수 없으나 40개 이상의 센 서를 탑재하여 타사 대비 많은 센서를 탑재하고 있다. 타사 대비 많은 센서로 인해 높 은 비용이 (모빌아이: 센서 18개, 비용 1만 달러 vs. 크루즈: 센서 40개, 비용 5만 달 러) 수반되지만 크루즈는 그만큼 안정적인 자율주행을 구현하고 있다.
자동차뿐 아니라 로봇, 드론 등 대부분의 산업과 기기들이 자율주행기술을 도입하고 있다. 그 배경에는 인건비 절감, 효율성 향상 등 여러가지 이유가 존재하는데 가장 중요한 것은 안전성 확보가 반드시 필요하다는 점이다.
안정성이라는 것은 곧 신뢰성을 의미한다. 신뢰성 확보를 위해서는 확보된 정보를 얼마나 명확하게 분석하느냐에 앞서 얼마나 정확하고 다양한 정보를 감지하고 확보 할 수 있어야 한다.
산업/제품별 용처에 따른 차이가 있겠지만 자율주행기술을 적용하는 대부분의 기기들이 카메라, 레이더와 더불어 값비싼 라이다를 탑재하고 있다. 과거 레이더 또한 기술적 한계 및 비싼 비용으로 저변 확대가 어려웠으나 현재 자동차를 비롯한 많은 산업/제품에 폭넓게 활용되고 있다. 라이다 역시 기술적 한계 및 생산 비용 절감을 통해 자율주행 기술 저변을 넓혀 나갈 것으로 기대한다.
