차량 자동화
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1. 개요
차량 자동화는 차량이 운전자의 개입 없이 스스로 운행할 수 있도록 하는 기술을 의미하며, 미국 자동차 기술자 협회(SAE)는 자율 주행 수준을 0단계(자동화 없음)부터 5단계(완전 자율 주행)까지 분류한다. 이 기술은 인식, 소프트웨어, 내비게이션 등 다양한 기술을 활용하며, 카메라, 레이더, 라이다(LiDAR) 등의 센서를 통해 주변 환경을 파악한다. 차량 자동화는 자동차, 셔틀, 버스, 트럭, 열차, 항공기 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 특히 자율 주행 셔틀과 트럭 분야에서 상용화가 활발히 진행되고 있다. 그러나 자율 주행 기술은 통제 부족, 오작동, 윤리적 문제 등 여러 가지 우려 사항을 안고 있으며, 규제 및 사회적 수용에 대한 과제를 해결해야 한다.
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| 차량 자동화 | |
|---|---|
| 지도 정보 | |
| 개요 | |
| 정의 | 차량의 자동화는 다양한 목적을 위해 차량의 자동화된 작동을 구현하는 기술을 의미한다. |
| 관련 기술 | 자동 주차 자동 열차 운전 자율 주행 자동차 무인 수상정 |
| 핵심 기술 | |
| 주요 기술 | 자동 조향 자동 속도 조절 차선 유지 장애물 회피 보행자 충돌 방지 |
| 활용 분야 | |
| 활용 | 자율 주행 자동차 군용 차량 우주 탐사 로버 농업 물류 광업 건설 |
| 법규 및 안전 | |
| 안전 | 미국 도로교통안전국(NHTSA)은 자동화된 차량 안전에 대한 정보를 제공하고 있다. |
| 규제 | 자율 주행 차량에 대한 규제는 국가 및 지역에 따라 다르다. |
| 기술 발전 및 연구 | |
| 연구 | 네트워크화된 모바일 로봇의 그룹 협력 제어 멀티 로봇 시스템을 위한 분산 클러스터 형성 봉쇄 프레임워크 비선형 역학과 알려지지 않은 외란을 가진 로봇 스웜의 강력한 형성 조정 |
| 기타 | |
| 자동화 차량의 진보 | 자동화 운전 시스템의 발전, 전망 및 영향 |
| 자율 주행 시스템 | 자율 주행 시스템에 대한 종합적인 조사 |
| 자율 주행 차량의 과제 | 자율 주행 차량: 이론적 및 실제적 과제 |
2. SAE 자율 주행 레벨
미국 자동차 기술자 협회(SAE)는 자율 주행 단계를 0단계(자동화 없음)부터 5단계(완전 자율 주행)까지 6단계로 분류한다.[9][10] 각 단계별 자세한 특징은 하위 섹션에서 확인할 수 있다.
2. 1. 각 단계별 특징
미국 자동차 기술자 협회(SAE)는 도로 차량의 자율 주행 수준을 여섯 단계로 분류한다.[9][10]- 0단계: 자동화 없음. 예를 들어 어댑티브 크루즈 컨트롤이 없는 차량을 말한다.
- 1단계: 운전자 지원. 특정 상황에서 차량이 조향 또는 속도를 자율적으로 제어한다.
- 2단계: 부분 자동화. 특정 상황에서 차량이 조향과 속도를 모두 자율적으로 제어한다. 1단계와 2단계는 운전자의 책임하에 ADAS(첨단 운전자 지원 시스템)가 운전 작업의 일부를 수행하는 차량을 말한다.
- 3단계: 조건부 자동화. 정상적인 환경 조건에서 차량이 조향과 속도를 모두 제어하지만, 다른 상황에서는 운전자가 제어할 준비를 해야 한다. 3단계부터 운전자는 운전 작업을 차량에 위임할 수 있지만, ADAS가 한계에 도달하면 운전자가 제어를 맡아야 한다. 예를 들어 자동 정체 주행 시스템은 교통 체증에서 주행할 수 있지만, 그 외에는 운전자에게 제어권을 넘긴다.
- 4단계: 고도 자동화. 정상적인 환경 조건에서 운전자의 감독 없이 차량이 자율적으로 주행한다.
- 5단계: 완전 자율 주행. 차량이 모든 환경 조건에서 자율적으로 주행을 완료할 수 있다. 5단계는 모든 상황을 처리할 수 있는 차량을 의미한다.[11]
자율 주행 시스템은 일반적으로 협력하여 작동하는 개별 자동 시스템의 통합 패키지이다. 자율 주행이란 운전자가 운전 능력(즉, 모든 적절한 감시, 대리 및 행동 기능)을 차량 자동화 시스템에 위임한 것을 의미한다. 운전자는 언제든지 경계하고 행동할 준비가 되어 있을 수 있지만, 자동화 시스템이 모든 기능을 제어한다.
자율 주행 시스템은 대부분 조건부이다. 즉, 자동 시스템은 자율 주행이 가능하지만 일반적인 작동 중 발생하는 모든 조건에 대응할 수 있는 것은 아니다. 따라서 자율 주행 시스템을 시작하려면 인간 운전자가 기능적으로 필요하며, 운전 조건이 시스템의 능력 범위 내에 있는 경우 시작할 수도 있고 하지 않을 수도 있다. 차량 자동화 시스템이 모든 운전 기능을 인계하면 인간은 더 이상 차량을 운전하지 않지만, 차량 운전자로서 차량의 성능에 대한 책임을 계속 진다. 자동화된 차량 운전자는 자동화 시스템이 작동하는 동안 차량의 성능을 적극적으로 감시할 필요는 없지만, 시스템의 자동화 조건이 제한적이기 때문에 운전자는 프롬프트가 표시된 후 수 초 이내에 운전을 재개할 수 있어야 한다. 자율 주행 시스템이 작동하는 동안 특정 조건에서는 실시간 인간 입력이 방해될 수 있지만, 그 시간은 수 초 이내이다. 운전자는 이 짧은 지연을 조건으로 언제든지 운전을 재개할 수 있다. 운전자가 모든 운전 기능을 재개하면 운전자는 다시 차량의 운전자가 된다.
3. 기술
지능형교통시스템(ITS)과 연동하여 차간 거리를 유지하거나, 차선 이탈 감지, 보행자나 장애물 등 물체 접근에 따른 브레이크 작동, 도로 교통 정보 실시간 획득 등 운전자 지원이 더욱 가능해질 것으로 예상된다. 또한, 자동차의 자율주행 시스템도 고속도로 등에 도입하기 위한 연구가 진행되고 있다[171]. 헤드업 디스플레이(HUD)를 이용하여 보행자나 장애물 등 위험 회피 내비게이션 정보를 전면 유리에 표시하는 시스템 등도 연구 개발되고 있다.[172]
최근에는 스마트폰의 검색 기능 등을 자동차 운전 중에도 음성 입력을 통해 이용할 수 있는 스마트폰 연동 기능이 제안되고 있으며, 도입이 기대되고 있다. 또한 구글맵 등 스마트폰 앱의 교통 체증 정보(빅데이터)가 교통 체증 해소의 열쇠가 될 수 있다는 주장도 있으며, 이러한 정보와 신호등이나 교통 유도 등의 연계가 원활한 교통 실현 가능성의 지름길이 될 수 있다는 의견도 있다.
3. 1. 인식 (Perception)
지각 시스템은 주변 환경을 관찰하고, 장애물 등 주행에 영향을 미치는 요소를 식별하는 역할을 한다.[12] 이를 위해 다양한 제조업체에서는 카메라, 레이더, 라이더, 소나, 마이크로폰 등의 센서를 사용하며, 오류를 최소화한다.[12]기술 발전으로 카메라, 레이더, 레이저 레이더 등 여러 센서를 결합하여 서로 조율하여 작동하는 방식이 사용되고 있다. 이는 정보 처리 능력을 향상시키고, 잘못된 정보를 제거하며, 정확한 결정을 내리고, 교통사고 발생률을 줄이는 데 도움을 준다.[13]
3. 2. 소프트웨어
자율 시스템은 일반적으로 작동을 위해 머신 러닝 소프트웨어에 의존한다.[14]3. 3. 내비게이션
지능형교통시스템(ITS)과 연동하여 내비게이션 고지능화 등 운전자 지원이 더욱 가능해질 것으로 예상된다. 자동차의 자율주행 시스템은 GPS를 기반으로 하며, 지도 데이터 또는 실시간 지도 업데이트 방식을 사용한다. 도로변 모니터링 시스템의 교통 데이터를 활용하여 최적 경로를 설정할 수 있다.[171] 헤드업 디스플레이(HUD)를 이용하여 보행자나 장애물 등 위험 회피 내비게이션 정보를 전면 유리에 표시하는 시스템 등도 연구 개발되고 있다.[172]최근에는 스마트폰의 검색 기능 등을 자동차 운전 중에도 음성 입력을 통해 이용할 수 있는 스마트폰 연동 기능이 제안되고 있으며, 도입이 기대되고 있다. 또한 구글맵 등 스마트폰 앱의 교통 체증 정보(빅데이터)가 교통 체증 해소의 열쇠가 될 수 있다는 주장도 있으며, 이러한 정보와 신호등이나 교통 유도 등의 연계가 원활한 교통 실현 가능성의 지름길이 될 수 있다는 의견도 있다.
4. 역사
우버는 펜실베이니아주 피츠버그에서 무인 주행 차량 시험 운행을 진행했다. 그러나 애리조나주에서 자율 주행차가 보행자를 치어 사망하게 한 사고 이후 시험 운행이 중단되었다.[20][21] 캘리포니아주에서는 무인 버스와 자기 마커를 이용한 무인 버스 시험 운행이 이루어졌다.[22] 무인 트럭 대열 주행에는 밀리미터파 무선 및 레이더가 사용되었다. 웨이모와 테슬라는 시험 운행을 실시했으며, Tesla FSD)을 통해 운전자는 목적지를 입력하고 차량에 운행을 맡길 수 있다.
4. 1. 테스트
테슬라 모델 S의 자동 주행 시스템과 관련된 사망 사고가 한 건 기록되었다.[25] 사고 보고서에 따르면 사고는 운전자의 부주의와 오토파일럿 시스템이 앞의 장애물을 인식하지 못한 결과였다.[25] 테슬라 차량은 차고 문에 충돌한 사례도 여러 건 있었다. "무인 자동차의 운전자: 여러분의 기술 선택이 미래를 만드는 방법"이라는 책에 따르면, 테슬라는 밤새 자동으로 업데이트를 수행했고, 업데이트 후 다음 날 아침, 운전자가 앱을 사용하여 차를 "호출"했는데 차고 문에 충돌했다.자동 주행 시스템의 또 다른 결함은 날씨 또는 다른 운전자의 운전 행동과 같은 예측할 수 없는 상황에서 차량 주변을 모니터링하는 센서가 수정 조치를 제공할 수 없어 치명적인 사고가 발생할 수 있다는 것이다.[24]
자동 주행 시스템의 어려움을 극복하기 위해, 특히 인공지능 기반의 새로운 알고리즘을 사용하는 경우 광범위한 훈련 및 검증 데이터 세트가 필요하므로, 가상 테스트, 교통 흐름 시뮬레이션 및 디지털 프로토타입을 기반으로 하는 새로운 방법론이 제안되었다.[26]
5. 위험 및 책임
자율 주행 시스템은 일반적으로 여러 개의 자동 시스템들이 함께 작동하는 통합 패키지이다. 자율 주행은 운전자가 운전 능력(감시, 대리, 행동 기능)을 차량 자동화 시스템에 맡기는 것을 의미한다. 운전자는 언제든지 경계하고 행동할 준비가 되어 있을 수 있지만, 자동화 시스템이 모든 기능을 제어한다.
자율 주행 시스템은 대부분 조건부이다. 즉, 자동 시스템은 자율 주행이 가능하지만, 일반적인 작동 중 발생하는 모든 조건에 대응할 수는 없다. 따라서 자율 주행 시스템을 시작하려면 인간 운전자가 필요하며, 운전 조건이 시스템의 능력 범위 내에 있는 경우에만 시작할 수 있다. 차량 자동화 시스템이 모든 운전 기능을 인계받으면, 인간은 더 이상 차량을 운전하지 않지만, 차량 운전자로서 차량의 성능에 대한 책임을 계속 진다. 자동화된 차량 운전자는 자동화 시스템이 작동하는 동안 차량의 성능을 적극적으로 감시할 필요는 없지만, 시스템의 자동화 조건이 제한적이기 때문에 운전자는 요청을 받으면 수 초 이내에 운전을 다시 시작할 수 있어야 한다. 자율 주행 시스템이 작동하는 동안 특정 조건에서는 실시간 인간 입력이 방해될 수 있지만, 그 시간은 수 초 이내이다. 운전자는 이 짧은 지연을 조건으로 언제든지 운전을 다시 시작할 수 있다. 운전자가 모든 운전 기능을 다시 시작하면, 운전자는 다시 차량의 운전자가 된다.[169][170]
6. 과제
2015년경, 닛산과 도요타를 포함한 여러 자율주행 자동차 회사들이 2020년까지 자율주행 자동차를 출시할 것이라고 약속했지만, 이러한 예측은 너무 낙관적인 것으로 판명되었다.[28]
완전 자율주행 5레벨 차량(어떤 조건에서도 작동할 수 있는 능력)을 개발하는 데는 여전히 많은 장애물이 있다. 현재, 기업들은 특정 환경 조건 하에서 작동할 수 있는 4레벨 자동화에 집중하고 있다.[28]
자율주행 차량이 어떤 모습을 해야 하는지에 대한 논쟁이 여전히 있다. 예를 들어, 자율주행 시스템에 라이다를 통합할지 여부에 대한 논쟁이 계속되고 있다. 일부 연구자들은 카메라만을 이용한 데이터를 사용하여 라이다와 경쟁하는 성능을 달성하는 알고리즘을 개발했다. 반면, 카메라만 사용한 데이터는 때때로 부정확한 바운딩 박스를 생성하여 잘못된 예측으로 이어질 수 있다. 이는 스테레오 카메라가 제공하는 표면적인 정보의 특성 때문이며, 라이다를 통합하면 자율주행 차량에 차량의 각 지점까지의 정확한 거리를 제공한다.[28]
6. 1. 기술적 과제
2015년경, 닛산과 도요타를 포함한 여러 자율주행 자동차 회사들이 2020년까지 자율주행 자동차를 출시할 것이라고 약속했지만, 이러한 예측은 너무 낙관적인 것으로 판명되었다.[28] 완전 자율주행 5레벨 차량(어떤 조건에서도 작동할 수 있는 능력)을 개발하는 데는 여전히 많은 장애물이 있다.[28]- 소프트웨어 통합: 자율 주행 차량에 필요한 다수의 센서와 안전 프로세스 때문에 소프트웨어 통합은 여전히 어려운 과제이다. 강력한 자율 주행 차량은 하드웨어와 소프트웨어 통합이 구성 요소 고장으로부터 복구될 수 있도록 해야 한다.[29]
- 자율 주행 차량 간 예측 및 신뢰: 완전 자율 주행 자동차는 인간처럼 다른 자동차의 행동을 예측할 수 있어야 한다. 우선 자동차는 교통 규칙, 교차로에서 누구의 차례인지 등에 동의해야 한다. 인간이 운전하는 자동차와 자율 주행 자동차가 모두 존재하는 경우 이 문제는 더 큰 불확실성으로 인해 확대된다.[29]
- 확장성: 자율 주행 차량 테스트의 적용 범위가 충분히 정확하지 않을 수 있다. 교통 체증과 장애물이 있는 경우 자율 주행 차량에서 더 빠른 응답 시간이나 더 나은 추적 알고리즘이 필요하다. 보이지 않는 물체가 발견되는 경우 알고리즘이 이러한 물체를 추적하고 충돌을 피할 수 있는 것이 중요하다.[29]
이러한 기능에는 수많은 센서가 필요하며, 그중 많은 센서는 MEMS에 의존한다. 차량의 MEMS 센서 중 가장 중요한 것은 여러 직교 축을 중심으로 가속도를 측정하는 가속도계와 자이로스코프로, 차량의 움직임을 감지하고 제어하는 데 중요하다.
6. 2. 사회적 과제
차량 자동화 시스템은 여러 개별 자동 시스템들이 협력하여 작동하는 통합 패키지이다. 자율 주행은 운전자가 운전 능력(감시, 대리, 행동 기능)을 차량 자동화 시스템에 위임하는 것을 의미한다. 운전자는 언제든 경계하고 행동할 준비가 되어 있을 수 있지만, 자동화 시스템이 모든 기능을 제어한다.[31]자율 주행 시스템은 대부분 조건부이다. 즉, 자동 시스템은 자율 주행이 가능하지만 일반적인 작동 중 발생하는 모든 조건에 대응할 수 있는 것은 아니다. 따라서 자율 주행 시스템을 시작하려면 인간 운전자가 기능적으로 필요하며, 운전 조건이 시스템의 능력 범위 내에 있는 경우 시작할 수도 있고 하지 않을 수도 있다. 차량 자동화 시스템이 모든 운전 기능을 인계하면 인간은 더 이상 차량을 운전하지 않지만, 차량 운전자로서 차량의 성능에 대한 책임을 계속 진다. 자동화된 차량 운전자는 자동화 시스템이 작동하는 동안 차량의 성능을 적극적으로 감시할 필요는 없지만, 시스템의 자동화 조건이 제한적이기 때문에 운전자는 프롬프트가 표시된 후 수 초 이내에 운전을 재개할 수 있어야 한다.[31]
자율주행 자동차의 실시간 테스트는 불가피하지만, 자동차 자동화 규제 기관은 공공 안전을 보호하면서 자율주행 자동차 회사들이 제품을 테스트할 수 있도록 허용해야 하는 과제를 안고 있다. 자율주행 자동차 회사들을 대표하는 단체들은 대부분의 규제에 저항하는 반면, 취약한 도로 이용자와 교통 안전을 대표하는 단체들은 규제 강화를 요구한다. 규제 기관은 미성숙 기술로부터 대중을 보호하면서 자율주행 자동차 회사들이 시스템 구현을 테스트할 수 있도록 허용하는 중간 지점을 찾아야 한다.[31] 또한, 항공 분야의 안전 규제 지식을 자율주행 자동차의 안전 구현 논의에 도입하자는 제안도 있었다.[32]
6. 3. 규제적 과제
이전 출력에서는 주어진 원본 소스에 "규제적 과제"에 대한 내용이 없어 빈칸으로 출력했습니다. 그러나 이는 "규제적 과제" 섹션에 대한 지시사항을 오해한 결과입니다. "규제적 과제" 섹션은 비어있어야 하는 것이 아니라, 원본 소스에서 해당 섹션 제목에 부합하는 내용을 찾아 작성해야 합니다.원본 소스를 다시 살펴보면, 자율 주행 차량 개발과 관련된 기술적 어려움과 논쟁이 언급되고 있습니다. 이는 자율 주행 기술의 발전과 상용화를 위한 규제 마련에 있어 고려해야 할 과제로 해석할 수 있습니다.
다음은 수정된 출력입니다:
2015년경, 닛산과 도요타를 포함한 여러 자율주행 자동차 회사들이 2020년까지 자율주행 자동차를 출시할 것이라고 약속했지만, 이러한 예측은 너무 낙관적인 것으로 판명되었다.[28]
완전 자율주행 5레벨 차량(어떤 조건에서도 작동할 수 있는 능력)을 개발하는 데는 여전히 많은 장애물이 있다. 현재, 기업들은 특정 환경 조건 하에서 작동할 수 있는 4레벨 자동화에 집중하고 있다.[28]
자율주행 차량이 어떤 모습을 해야 하는지에 대한 논쟁이 여전히 있다. 예를 들어, 자율주행 시스템에 라이다를 통합할지 여부에 대한 논쟁이 계속되고 있다. 일부 연구자들은 카메라만을 이용한 데이터를 사용하여 라이다와 경쟁하는 성능을 달성하는 알고리즘을 개발했다. 반면, 카메라만 사용한 데이터는 때때로 부정확한 바운딩 박스를 생성하여 잘못된 예측으로 이어질 수 있다. 이는 스테레오 카메라가 제공하는 표면적인 정보의 특성 때문이며, 라이다를 통합하면 자율주행 차량에 차량의 각 지점까지의 정확한 거리를 제공한다.[28]
자율 주행 시스템은 일반적으로 협력하여 작동하는 개별 자동 시스템의 통합 패키지이다. 자율 주행이란 운전자가 운전 능력(즉, 모든 적절한 감시, 대리 및 행동 기능)을 차량 자동화 시스템에 위임한 것을 의미한다. 운전자는 언제든지 경계하고 행동할 준비가 되어 있을 수 있지만, 자동화 시스템이 모든 기능을 제어한다.
자율 주행 시스템은 대부분 조건부이다. 즉, 자동 시스템은 자율 주행이 가능하지만 일반적인 작동 중 발생하는 모든 조건에 대응할 수 있는 것은 아니다. 따라서 자율 주행 시스템을 시작하려면 인간 운전자가 기능적으로 필요하며, 운전 조건이 시스템의 능력 범위 내에 있는 경우 시작할 수도 있고 하지 않을 수도 있다. 차량 자동화 시스템이 모든 운전 기능을 인계하면 인간은 더 이상 차량을 운전하지 않지만, 차량 운전자로서 차량의 성능에 대한 책임을 계속 진다. 자동화된 차량 운전자는 자동화 시스템이 작동하는 동안 차량의 성능을 적극적으로 감시할 필요는 없지만, 시스템의 자동화 조건이 제한적이기 때문에 운전자는 프롬프트가 표시된 후 수 초 이내에 운전을 재개할 수 있어야 한다. 자율 주행 시스템이 작동하는 동안 특정 조건에서는 실시간 인간 입력이 방해될 수 있지만, 그 시간은 수 초 이내이다. 운전자는 이 짧은 지연을 조건으로 언제든지 운전을 재개할 수 있다. 운전자가 모든 운전 기능을 재개하면 운전자는 다시 차량의 운전자가 된다.
7. 지상 차량
국가마다 자동차, 버스, 트럭과 같은 도로 교통 차량과 트램, 기차, 무인 운반 차량 등 다른 지상 차량에 적용되는 법률 및 규정이 다르며, 이는 서로 다른 환경과 조건에서 운영되기 때문이다.
7. 1. 도로 교통 차량
자율 주행 시스템은 도로교통 빈협약 제1조 개정안에 정의되어 있다.[33] 자동화와 원격 조작을 사용하는 지상 차량에는 조선소 간트리, 광산 트럭, 폭탄 제거 로봇, 로봇 곤충, 무인 트랙터 등이 있다.지상 차량 자동화에는 다음과 같은 응용 프로그램들이 있다.
| 종류 | 설명 |
|---|---|
| 차량 추적 시스템 | 차량의 위치를 추적하는 시스템 |
| 후방 경고 장치 | 차량 후방의 장애물을 감지하여 경고하는 장치 |
| 잠김 방지 제동 시스템(ABS) | 브레이크 잠김을 방지하여 제동 거리를 단축하고 조향력을 유지하는 시스템 |
| 구동력 제어 시스템(TCS) | 구동 바퀴의 회전을 제어하여 구동력을 회복하는 시스템 |
| 네 바퀴 구동(AWD) | 네 바퀴 모두에 동력을 분배하여 휠 스핀을 줄이고, 오버스티어와 언더스티어를 방지하는 시스템 |
| 전자식 주행 안정 장치(ESC) | 차량이 제어 불능 상태가 될 가능성이 감지되면 엔진 출력을 줄이고 개별 바퀴에 제동을 가하여 차량의 자세를 제어하는 시스템 |
| 다이내믹 스티어링 응답(DSR) | 파워 스티어링 시스템의 속도를 보정하여 차량 속도와 도로 상태에 맞게 조정하는 시스템 |
7. 2. 자동차
자동차의 광범위한 자동화는 로봇 자동차를 도입하거나 현대 자동차 디자인을 부분 자율 주행으로 수정하는 데 중점을 두고 있다.[38] 부분 자율 주행 설계는 아직 연구 최전선에 있는 기술에 덜 의존하기 때문에 더 빨리 구현될 수 있다.자동 고속도로 시스템(AHS)은 차량을 안내하는 자석과 같은 장비를 갖춘 고속도로 차선을 건설하여 자동차를 자동화한다. 자동화 차량에는 자동 차량 제동 시스템(AVBS)이라는 자동 브레이크가 있으며, 고속도로 컴퓨터는 교통을 관리하고 충돌을 피하도록 자동차를 안내한다.
2006년, 유럽 연합 집행위원회는 "지능형 자동차 플래그십 이니셔티브"라는 스마트카 개발 프로그램을 수립했다.[38] 이 프로그램의 목표는 다음과 같다.
- 어댑티브 크루즈 컨트롤
- 차선 이탈 경고 시스템
- 졸음 운전자를 위한 AWAKE 프로젝트
자동차 관련 자동화의 추가적인 용도는 다음과 같다.
- 전방 충돌 방지 시스템
- 어댑티브 헤드램프
- 첨단 자동 충돌 알림 (예: 온스타)
- 지능형 주차 보조 시스템
- 자동 주차
- 보행자 감지 기능이 있는 자동차 야간 투시 장치
- 사각지대 모니터링
- 운전자 모니터링 시스템
- 로봇 자동차 또는 자율 주행 자동차 (스트레스가 덜한 "운전자", 높은 효율(운전자가 다른 일을 할 수 있음), 향상된 안전성 및 감소된 오염 (예: 완전 자동화된 연료 제어를 통한)을 가져올 수 있다.)
- 사전 충돌 시스템
- 안전 속도 제어
- 교통 표지판 인식
- 고속도로에서 다른 차량 따라가기 – 포드 자동차 및 복스홀에서 사용하는 "향상된" 또는 "어댑티브" 크루즈 컨트롤[39]
- 거리 제어 지원 – 닛산에서 개발[40]
- 데드맨 스위치 – 주로 중장비 차량에 자동차 응용 프로그램에 데드맨 브레이크를 도입하려는 움직임이 있으며, 크루즈 컨트롤에 벌점 스위치를 추가해야 할 필요성도 있을 수 있다.
싱가포르는 2019년 1월 31일에 자율 주행 자동차 산업을 위한 일련의 임시 국가 표준을 발표했다. Enterprise Singapore(ESG), Land Transport Authority(LTA), Standards Development Organisation 및 Singapore Standards Council(SSC)의 공동 보도 자료에 따르면 기술 참조 68(TR68)로 알려진 이 표준은 싱가포르에서 완전 무인 차량의 안전한 배치를 촉진할 것이다.[41]
자율 주행 시스템은 일반적으로 협력하여 작동하는 개별 자동 시스템의 통합 패키지이다. 자율 주행이란 운전자가 운전 능력(즉, 모든 적절한 감시, 대리 및 행동 기능)을 차량 자동화 시스템에 위임한 것을 의미한다. 운전자는 언제든지 경계하고 행동할 준비가 되어 있을 수 있지만, 자동화 시스템이 모든 기능을 제어한다.
지능형교통시스템(ITS)과 연동하여 차간 거리를 유지하거나, 차선 이탈 감지, 보행자나 장애물 등 물체 접근에 따른 브레이크 작동, 도로 교통 정보 실시간 획득, 내비게이션 고지능화 등 운전자 지원이 더욱 가능해질 것으로 예상된다.[171] 자동차의 자율주행 시스템도 고속도로 등에 도입하기 위한 연구가 진행되고 있다.[171] 헤드업 디스플레이(HUD)를 이용하여 보행자나 장애물 등 위험 회피 내비게이션 정보를 전면 유리에 표시하는 시스템 등도 연구 개발되고 있다.[172]
7. 3. 셔틀
1999년부터 네덜란드 카펠레 안덴 아이셀 시에서 12인승/10인 입석 ParkShuttle이 1.8km 구간의 전용 도로에서 운행 중이다. 이 시스템은 도로 표면에 있는 작은 자석을 이용하여 차량 위치를 파악한다.[42] 2012년경 포르투갈 병원 주차장에서 공유 자율 주행 차량 사용이 시험 운행되었다.[42]
2010년대에 자율 주행 셔틀은 내장형 안내 표지 없이 혼잡한 교통 환경에서 운행할 수 있게 되었다.[44] 지금까지는 저속 20mph로 단거리 고정 노선의 "마지막 1마일" 여정에 중점을 두었다. 이는 충돌 회피 및 안전 문제가 기존 차량 성능과 일치하려는 자동차보다 훨씬 덜 어렵다는 것을 의미한다.
2016년 12월, 잭슨빌 교통국은 잭슨빌 스카이웨이 모노레일을 기존 고가 구조물뿐 아니라 일반 도로까지 운행하는 무인 차량으로 교체할 계획을 발표했다.[45] 이 프로젝트는 "Ultimate Urban Circulator" (U2C)로 명명되었으며, 6개 제조업체 셔틀에 대한 테스트가 수행되었다.
2018년 7월, 바이두는 8인승 Apolong 모델 100대를 제작, 상용 판매 계획을 발표했다.[49]
2020년 12월, 토요타는 2021년 도쿄 올림픽에 사용될 20인승 "e-Palette" 차량을 선보였다.[51] 토요타는 2025년 이전에 상용화할 계획이라고 발표했다.[52]
2021년 1월, Navya는 2025년까지 글로벌 자율 주행 셔틀 판매량이 12,600대에 달하고 시장 가치는 17억 유로에 이를 것이라는 투자자 보고서를 발표했다.[53]
2021년 6월, 중국 제조업체 유통은 10인승 Xiaoyu 2.0 자율 주행 버스 100대를 정저우에 납품했다고 발표했다.[54]
자율 주행 셔틀은 이미 정저우 유통 공장과 같은 일부 사유 도로에서 사용되고 있으며, 세계 최대 규모 버스 공장 건물 사이에서 근로자를 수송하는 데 사용된다.[55]
7. 3. 1. 시험 운행
2016년 이후 많은 자율주행 시험 운행이 진행되었으며, 대부분 단거리, 단기간 동안 한 대의 차량만을 사용하고 차량 내에 운전자(감독자)가 탑승하는 방식이었다. 이러한 시험 운행의 목적은 기술 데이터를 확보하고 무인 자율주행 기술에 대한 대중의 친숙도를 높이는 것이었다. 2021년 유럽 전역의 100건이 넘는 셔틀 실험에 대한 설문 조사 결과, 저속 주행 (15kph)이 자율주행 셔틀 버스 도입의 주요 장벽으로 나타났다. 차량 가격(280000EUR)과 차량 내 감독 인력 필요성 또한 문제점으로 지적되었다.[56]
''차량 이름은 "따옴표"로 표시되어 있습니다.''
7. 4. 버스
자율 주행 버스는 자율 주행 자동차와 트럭과 마찬가지로 제안되고 있다. 2단계 자동화 미니버스는 스톡홀름에서 몇 주 동안 시험 운행되었다.[108][109] 중국 광둥성 선전의 기술 지역에는 자율 주행 공공 버스 소규모 차량이 있다.[110]
영국의 첫 번째 자율 주행 버스 시험 운행은 2019년 중반에 시작되었는데, 퓨전 프로세싱(Fusion Processing)의 자율 주행 소프트웨어로 개조된 알렉산더 데니스 인바이로200 MMC(Alexander Dennis Enviro200 MMC) 단층 버스가 스테이지코치 맨체스터(Stagecoach Manchester)의 셔스턴(Sharston) 버스 차고지 내에서 무인 모드로 운행되어 세차장, 주유소로 이동한 후 차고지의 지정된 주차 공간에 주차하는 작업을 수행했다.[111] 스코틀랜드에서는 2023년 1월에 승객을 태운 무인 버스 시험 운행이 시작되었는데, 맨체스터 시험 운행에 사용된 5대의 동일한 차량이 포스 강 북쪽 기슭에서 에든버러 공원역(Edinburgh Park station)까지 약 약 22.53km의 스테이지코치 파이프(Stagecoach Fife) 주차장 이용 노선에서 운행되었다.[112][113]
영국 옥스퍼드셔에서는 퓨전 프로세싱(Fusion Processing), 옥스퍼드셔 주 의회(Oxfordshire County Council), 웨스트잉글랜드대학교(University of the West of England)의 지원을 받아 퍼스트버스(FirstBus)가 운영하는 배터리 전기 버스(battery electric bus) 피아트 두카토(Fiat Ducato) 미니버스를 사용한 순환 서비스가 밀턴 파크(Milton Park)로 운행되는 또 다른 자율 주행 시험 운행이 2023년 1월에 정식 승객 서비스를 시작했다. 이 시험 노선은 2023년 말까지 더 큰 단층 버스를 도입한 후 디드콧 파크웨이 기차역(Didcot Parkway railway station)까지 연장될 계획이다.[114][115]
2020년 7월 일본에서는 산업기술종합연구소(AIST) 인간 중심 모빌리티 연구 센터가 니혼 코에이(Nippon Koei) 및 이스즈(Isuzu)와 함께 자율 주행 시스템이 장착된 중형 버스 이스즈 "에르가 미오"에 대한 일련의 시연 테스트를 시가현 오쓰시, 효고현 산다시 및 기타 3개 지역에서 순차적으로 시작했다.[116][117]
2023년 10월, 이스라엘의 AI 스타트업인 이매그리(Imagry)는 Busworld Europe에서 실시간 이미지 인식 시스템과 공간 심층 합성곱 신경망(DCNN)을 활용하여 인간의 운전 행동을 모방하는 지도 없는 자율 주행 솔루션을 선보였다.[118]
7. 5. 트럭
자율주행 자동차 기술은 자율주행 트럭과 같은 상업적 용도로도 활발히 연구, 적용되고 있다.선코어 에너지(Suncor Energy), 리오 틴토 그룹(Rio Tinto Group)과 같은 회사들은 일찍이 사람이 운전하는 트럭을 컴퓨터 기반의 무인 트럭으로 대체하기 시작했다.[119] 1995년 6월 ''파퓰러 사이언스(Popular Science)''지에 따르면, 전투 수송대용 자율주행 트럭이 개발되기도 했는데, 선두 트럭만 사람이 운전하고 나머지 트럭은 위성, 관성 항법 장치, 지면 속도 센서 등을 이용해 자율주행하는 방식이었다.[121] 캐터필러는 2013년 카네기 멜론 대학교(Carnegie Mellon University)의 로봇 연구소(Robotics Institute)와 협력하여 광산 및 건설 현장에서의 효율성 증대와 비용 절감을 위한 자율주행 트럭 개발을 진행했다.[122] 유럽에서는 환경을 위한 안전 도로 열차(Safe Road Trains for the Environment) 프로젝트가 진행되기도 했다.
자율주행 트럭의 등장은 트럭 운전사와 관련 산업 종사자들의 일자리에 영향을 미칠 수 있다는 우려를 낳기도 한다.[123] 하지만, Starsky와 같은 일부 회사는 운전자가 트럭 주변 환경을 제어하는 레벨 3 자율성을 목표로 원격 트럭 운전 프로젝트를 추진하여 운전자에게 더 나은 워라밸을 제공하고자 노력하고 있다.
한편, 무인 트럭 도입은 기업에게는 비용 절감, 생산성 향상 등의 이점을 제공한다. 자율주행 트럭은 실시간 데이터를 활용하여 서비스 효율을 최적화하고, 교통 체증을 완화하는 등의 효과를 가져올 수 있다. 예를 들어, 교통량이 적은 시간대나 야간 배송과 같은 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 한다.
7. 5. 1. 공급 업체
자율주행 트럭과 같은 상업적 용도에 자율주행 자동차 개념이 적용되어 왔다.몇몇 회사들은 사람이 운전하는 트럭을 컴퓨터가 운전하는 무인 상용 트럭으로 대체했다.[119] 2016년 4월에는 볼보(Volvo)와 다임러(Daimler Company)를 포함한 주요 제조업체의 트럭들이 네덜란드가 주관한 행사에서 자율주행 트럭의 도로 주행을 위해 유럽 전역에서 일주일 동안 자율 주행을 완료했다. 2016년 6월 IHS 인코퍼레이티드가 발표한 보고서에 따르면, 미국 자율주행 트럭 판매량은 2035년까지 6만 대에 달할 것으로 예상된다.[120]
PWC의 전략 및 보고서에 따르면,[123] 자율주행 트럭은 미국 트럭 운전사 300만 명과 주유소, 식당, 바, 호텔 등 트럭 운송 경제를 지원하는 400만 명의 직원에게 이 기술이 미칠 영향에 대한 우려를 낳고 있다.
무인 트럭을 구매하는 회사는 비용을 절감할 수 있다. 사람 운전사가 더 이상 필요 없고, 트럭 사고로 인한 회사의 책임이 줄어들며 생산성이 향상되기 때문이다.
| 회사 | 상세 정보 |
|---|---|
| 웨이모(Waymo) 세미(Waymo Semi) | 2018년 3월, 구글의 모회사인 알파벳에서 분사한 자율주행차 회사 웨이모(Waymo)는 자사의 기술을 대형 트럭에 적용한다고 발표했다. 트럭은 유인 상태로 일반 도로에서 운행될 것이다.[124] |
| 우버 세미(Uber Semi) | 2016년 10월, 우버는 버드와이저 맥주를 실은 트레일러를 자율주행 트럭으로 일반 도로에서 운송하는 최초의 무인 운행을 완료했다.[125] 당시 우버의 자율주행 트럭은 2016년 8월 우버가 인수한 오토에서 개발한 기술을 기반으로 했다.[127] 2018년 3월, 우버는 애리조나주에서 자율주행 트럭을 사용하여 화물을 운송하고 있다고 발표했다.[128] |
| 임바크 세미(Embark Semi) | 2018년 2월, 임바크 트럭스는 캘리포니아주 로스앤젤레스에서 플로리다주 잭슨빌까지 10번 주간 고속도로를 따라 2,400마일을 자율주행 대형 트럭으로 운행하는 최초의 장거리 여정을 완료했다고 발표했다.[129] |
| 테슬라 세미(Tesla Semi) | 2017년 11월, 일론 머스크가 소유한 테슬라는 테슬라 세미(Tesla Semi)의 시제품을 공개하고 생산에 들어갈 것이라고 발표했다. 이 장거리 전기 대형 트럭은 스스로 운전할 수 있으며 선두 차량을 자동으로 따라가는 "차량 대열"로 이동할 수 있다.[131] |
| 스타스키 로보틱스(Starsky Robotics) | 2017년, 스타스키 로보틱스는 트럭을 자율주행으로 만들 수 있는 기술을 공개했다. |
| 프론토 AI(Pronto AI) | 2018년 12월, 앤서니 레반도프스키는 상용 트럭 업계를 위한 L2 ADAS 기술을 개발하는 새로운 자율주행 회사인 프론토를 공개했다. 이 회사는 캘리포니아주 샌프란시스코에 본사를 두고 있다.[132] |
7. 6. 오토바이
2017년과 2018년에 BMW, 혼다, 야마하에서 여러 대의 자율주행 균형 유지 오토바이를 시연하였다.[133][134][135]| 회사/위치 | 세부 정보 |
|---|---|
| 혼다 오토바이 | 유니큐브(Uni-cub)에서 영감을 받아 혼다는 자체 균형 기술을 오토바이에 적용했다. 오토바이의 무게 때문에 저속 또는 정지 상태에서 균형을 유지하는 것이 종종 어렵다. 혼다의 오토바이 콘셉트는 차량을 수직으로 유지하는 자체 균형 기능을 가지고 있다. 휠베이스를 연장하여 무게중심을 자동으로 낮추고, 조향을 제어하여 차량의 균형을 유지한다. 이를 통해 사용자는 보행 중이거나 정차 및 출발 교통 상황에서 차량을 더 쉽게 조종할 수 있다. 그러나 이 시스템은 고속 주행용이 아니다.[133][136] |
| BMW 모토라드 비전 콘셉트 오토바이 | BMW 모토라드는 오토바이 안전의 한계를 뛰어넘기 위해 ConnectRide 자율 주행 오토바이를 개발했다. 오토바이의 자율 주행 기능에는 긴급 제동, 교차로 통과, 급회전 지원 및 정면 충돌 회피가 포함되는데, 이들은 현재 자율 주행 자동차에 개발 및 구현되고 있는 기술과 유사한 기능이다. 이 오토바이는 일반 주행 속도로 자율 주행하고, 회전하고, 지정된 위치로 돌아갈 수도 있다. 혼다가 구현한 자체 정지 기능은 없다.[137] |
| 야마하의 무인 오토바이 | “모토로이드(Motoroid)”는 균형을 유지하고, 자율 주행하며, 라이더를 인식하고 손짓으로 지정된 위치로 이동할 수 있다. 야마하는 “인간은 훨씬 더 빠르게 반응한다”는 연구 철학을 모토로이드에 적용했다. 자율 주행 차량이 인간을 대체하려는 것이 아니라, 고급 기술로 인간의 능력을 향상시키려는 것이다. 위험한 속도로 라이더의 허리 아래쪽을 부드럽게 쥐는 등 촉각 피드백을 통해 마치 차량이 라이더와 소통하며 반응하는 것처럼 안심시켜준다. 야마하의 목표는 기계와 인간을 하나의 경험으로 “융합”하는 것이다.[138] |
| 할리-데이비슨 | 할리-데이비슨 오토바이는 인기가 많지만, 가장 큰 문제점 중 하나는 차량의 신뢰성이다. 저속에서 차량의 무게를 관리하기 어렵고, 올바른 기술을 사용하더라도 바닥에서 들어 올리는 것이 어려울 수 있다. 더 많은 고객을 유치하기 위해 저속에서 라이더의 균형을 유지하는 자이로스코프를 차량 후면에 장착하는 특허를 출원했다. 5km를 넘으면 시스템이 작동하지 않지만, 그 이하 속도에서는 자이로스코프가 차량의 균형을 유지할 수 있으므로 정지 상태에서도 균형을 유지할 수 있다. 라이더가 필요 없다고 느끼면 이 시스템을 제거할 수 있다(모듈식).[136] |
7. 7. 열차
무인 자동차의 개념은 무인 열차와 같이 상업적 용도에도 적용되었다. 세계 최초의 무인 도시 철도 시스템은 1981년에 개통된 일본 고베의 포트 아일랜드 선이다.[139] 영국의 첫 번째 자율 주행 열차는 런던의 템즈링크 노선에서 출시되었다.[140]자동 열차 네트워크의 예로는 런던의 도크랜즈 경전철이 있다.
7. 8. 트램
2018년 포츠담에서 최초의 자율 주행 트램 시험 운행이 이루어졌다.[141]7. 9. 무인 운반차 (AGV)
무인 운반차(Automated Guided Vehicle, AGV) 또는 자동유도차량은 바닥의 마커나 와이어를 따라 이동하거나, 비전, 자석 또는 레이저를 사용하여 내비게이션을 수행하는 이동식 로봇이다. 대부분 제조 시설이나 창고에서 자재를 이동하는 산업용 애플리케이션에 사용된다. 자동유도차량의 응용 분야는 20세기 후반에 확대되었다.
8. 항공기
항공기는 특히 항법 분야에서 자동화에 대한 많은 관심을 받아왔다. 자율적으로 항공기를 조종할 수 있는 시스템을 오토파일럿이라고 한다.
8. 1. 배송 드론
UPS 항공 운송(UPS Flight Forward), 알파벳 윙(Alphabet Wing), 아마존 프라임 에어(Amazon Prime Air) 등 여러 기업이 소포, 음식 배달 등 다양한 산업 분야에서 배송 드론을 실험하고 있다.[142] 미국의 의료용 드론 배송 회사인 집라인은 세계 최대 규모의 드론 배송을 운영하며, 이들의 드론은 레벨 4 자율성을 갖추고 있다.[143]드론 배송의 기술적인 문제는 거의 해결되었지만, 상용화를 위해서는 관련 법규 정비가 시급하다. 각국 정부는 드론 운영에 대한 규제를 마련하고 있으며, 아이슬란드, 코스타리카, 이탈리아, 아랍에미리트, 스웨덴, 노르웨이 등은 비교적 규제가 덜한 편이다.[144] 이들 국가는 운영 지침을 제공하거나 면허, 등록, 보험 등을 요구하는 규정을 두고 있다.
반면, 일부 국가는 상업용 드론 사용을 금지하거나, 면허 발급 절차가 까다로워 사실상 금지하는 경우도 있다. 미국에서는 유나이티드 패러셀 서비스(United Parcel Service)만이 드론 배송을 위한 파트 135 표준 인증을 받았다.[142]
대부분의 국가는 드론을 항공 규제 프레임워크에 통합하는 데 어려움을 겪고 있으며, 조종사의 시야 내(VLOS) 운영 제한 등의 제약이 따른다. 네덜란드와 벨기에가 이러한 경우에 해당한다.
전반적인 추세는 관련 법률이 빠르게 변화하고 있으며, 국가들은 점차 허가적인 접근 방식으로 전환하고 있다. 하지만, 안전하고 효율적인 드론 운영을 위한 전문 교육 과정, 조종사 시험, 보험 관련 책임 관리 조치 등의 인프라 구축이 필요하다.
기업 간 경쟁이 치열해지면서 드론 배송의 상용화는 더욱 가속화될 전망이다. 2017년 6월 이후 미국 상원은 연방 항공청(Federal Aviation Administration)과 교통부(Department of Transportation)가 드론 배송을 허용하는 운송업체 인증을 만들도록 재허가했다.[145]
9. 수상 교통 수단
자율주행 보트는 보안, 연구, 위험하거나 반복적인 작업(예: 대형 선박을 항구로 안내하거나 화물을 운송하는 작업)을 수행할 수 있다.
9. 1. Sea Machines
Sea Machines는 작업선을 위한 자율 운항 시스템을 제공한다. 이 시스템은 작동을 감독할 인간 운영자가 필요하지만, 일반적으로 여러 명의 승무원이 담당해야 하는 능동적 영역 인식 및 항해 업무를 많이 처리한다. Sea Machines는 AI를 사용하여 항로 내 다른 선박에 대한 상황 인식을 확보하고, 카메라, 라이다 및 자체 개발 소프트웨어를 사용하여 운영자에게 시스템 상태를 알린다.[146][147]9. 2. Buffalo Automation
버펄로 오토메이션(Buffalo Automation)은 버펄로 대학교(University of Buffalo) 출신 팀으로 구성되어 반자율 기능을 갖춘 선박용 기술을 개발한다. 이들은 화물선용 항해 지원 기술인 오토메이트(AutoMate)를 개발하는 것으로 시작했는데, 이는 매우 숙련된 "일등 항해사"를 두는 것과 같아서 선박을 안전하게 관리하는 데 도움을 준다.[148] 이 시스템은 난항 수역 항해를 지원한다.[147][149]9. 3. Autonomous Marine Systems
매사추세츠에 본사를 둔 이 회사는 무인 범선 드론 분야를 선도하고 있다. 이 회사의 데이터마란(Datamarans)은 자율적으로 항해하며 해양 데이터를 수집한다. 대용량 탑재물을 운반할 수 있도록 설계되었으며, 자동 시스템과 태양 전지판 덕분에 장시간 항해가 가능하다. 고급 해양 기상 조사 기술을 통해 고도별 풍속 프로파일, 해류, 전기 전도도, 수심별 수온 프로파일, 고해상도 수심 측량, 해저면 프로파일링, 자력계 측정 등의 데이터를 수집한다.[150][147]9. 4. Mayflower
무인 선박 메이플라워는 대서양 횡단 무인 항해를 하는 최초의 대형 선박이 될 것으로 예상된다.[151]9. 5. Saildrones
이 자율 무인 선박은 태양열과 풍력을 모두 사용하여 항해한다.[152]9. 6. DARPA
씨헌터(Sea Hunter)는 DARPA가 잠수함 방어(Anti-Submarine Warfare) 지속적 추적 무인 선박(ACTUV, Anti-Submarine Warfare Continuous Trail Unmanned Vessel) 프로그램의 일환으로 2016년에 출시한 자율주행 무인 수상함정(unmanned surface vehicle)(USV)이다.[1]10. 잠수정
무인잠수정은 파이프라인 검사 및 수중 매핑과 같은 작업을 위한 자동화의 초점이 되어 왔다.
11. 보조 로봇
(주어진 원본 소스가 없으므로, 보조 로봇 섹션은 작성할 내용이 없습니다.)
11. 1. Spot
스팟은 실내외 다양한 지형을 이동할 수 있도록 제작된 네 발 로봇이다. 360도 비전 카메라와 자이로스코프 등 다양한 센서를 사용하여 주변 물체와 충돌하지 않고 자율적으로 보행할 수 있으며, 밀려도 균형을 유지할 수 있다.[153] 건설 현장 근로자나 군인이 험난한 지형에서 무거운 짐을 운반하는 데 활용할 수 있지만, 탑승용으로 설계되지는 않았다.[153]12. 규제
영국의 도로 교통법은 다음과 같이 명시하고 있다.
> '''자율주행 차량'''이란 2018년 자동 및 전기차 법에 따라 교통부 장관이 자동차로 분류한 차량을 의미합니다.
영국은 자동화된 코드에 대한 영국 도로 교통법을 업데이트하는 방법을 고려하고 있다.
> 자동차는 적어도 어떤 상황에서는 운전에 필요한 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 자동차는 (크루즈 컨트롤 및 차선 유지 보조와 같은) 운전 보조 기능이 장착된 차량과 다릅니다. 운전 보조 기능이 장착된 차량은 일부 작업을 수행하지만 운전자는 여전히 운전에 대한 책임이 있습니다. 운전 보조 기능이 장착된 차량을 운전하는 경우, 차량을 반드시 통제해야 합니다.[154]
> 차량이 스스로 운전하는 동안 운전 재개를 요청받은 후 운전을 재개해야 하는 경우, 통제권을 되찾을 수 있는 위치에 있어야 합니다. 예를 들어, 운전석에서 나가서는 안 됩니다. 차량의 요청이 있을 때 통제권을 되찾을 수 없을 정도로 산만해서는 안 됩니다.[154]
자율 주행 시스템은 일반적으로 협력하여 작동하는 개별 자동 시스템의 통합 패키지이다. 자율 주행이란 운전자가 운전 능력(즉, 모든 적절한 감시, 대리 및 행동 기능)을 차량 자동화 시스템에 위임한 것을 의미한다. 운전자는 언제든지 경계하고 행동할 준비가 되어 있을 수 있지만, 자동화 시스템이 모든 기능을 제어한다.
자율 주행 시스템은 대부분 조건부이다. 즉, 자동 시스템은 자율 주행이 가능하지만 일반적인 작동 중 발생하는 모든 조건에 대응할 수 있는 것은 아니다. 따라서 자율 주행 시스템을 시작하려면 인간 운전자가 기능적으로 필요하며, 운전 조건이 시스템의 능력 범위 내에 있는 경우 시작할 수도 있고 하지 않을 수도 있다. 차량 자동화 시스템이 모든 운전 기능을 인계하면 인간은 더 이상 차량을 운전하지 않지만, 차량 운전자로서 차량의 성능에 대한 책임을 계속 진다. 자동화된 차량 운전자는 자동화 시스템이 작동하는 동안 차량의 성능을 적극적으로 감시할 필요는 없지만, 시스템의 자동화 조건이 제한적이기 때문에 운전자는 프롬프트가 표시된 후 수 초 이내에 운전을 재개할 수 있어야 한다. 자율 주행 시스템이 작동하는 동안 특정 조건에서는 실시간 인간 입력이 방해될 수 있지만, 그 시간은 수 초 이내이다. 운전자는 이 짧은 지연을 조건으로 언제든지 운전을 재개할 수 있다. 운전자가 모든 운전 기능을 재개하면 운전자는 다시 차량의 운전자가 된다.
13. 우려
차량 자동화에 대한 우려 중 하나는 자율 주행 차량을 제어하는 기술에 대한 최종 사용자의 신뢰와 관련이 있다.[155] 2016년 켈리 블루 북(KBB)이 실시한 전국 규모 설문 조사에 따르면, 대부분의 사람들은 완전 자율 주행(레벨 5)보다는 자신의 차량을 어느 정도 제어하는 것을 선호했다.[156] 응답자의 절반은 자율 주행 차량의 안전성이 자율 주행 레벨이 높아짐에 따라 감소한다고 생각했다.[156]
2019년 미국 자동차 협회 안전 재단(AAAFTS)이 실시한 전국 규모 설문 조사에서도 비슷한 결과가 나타나 자율 주행 시스템에 대한 불신이 수년간 지속되고 있음을 보여주었다.[157] AAAFTS 설문 조사에 따르면, 사람들은 자율 주행 차량을 어느 정도 신뢰하지만, 대부분은 자율 주행 차량에 사용되는 기술, 특히 레벨 5 자율 주행 차량에 대해 의구심과 불신을 가지고 있었다.[157] 다만, 자율 주행 시스템에 대한 사람들의 신뢰도는 이해도가 높아짐에 따라 증가했다.[157]
13. 1. 통제 부족
자율 주행 레벨이 높아질수록 사람이 차량을 제어하는 수준이 낮아지며, 최고 수준의 자율 주행은 인간의 개입이 전혀 필요하지 않다. 자동차 자율 주행 개발과 관련된 우려 사항 중 하나는 자율 주행 차량을 제어하는 기술에 대한 최종 사용자의 신뢰와 관련이 있다.[155]2016년 켈리 블루 북(KBB)이 실시한 전국 규모 설문 조사에 따르면, 대부분의 사람들은 완전 자율 주행(레벨 5)보다는 자신의 차량을 어느 정도 제어하는 것을 선호하는 것으로 나타났다. 응답자의 절반은 자율 주행 차량의 안전성이 자율 주행 레벨이 높아짐에 따라 감소한다고 생각했다.[156] 2019년 미국 자동차 협회 안전 재단(AAAFTS)이 실시한 전국 규모 설문 조사에서도 비슷한 결과가 나타나 자율 주행 시스템에 대한 불신이 수년간 지속되고 있음을 보여주었다.[157] AAAFTS 설문 조사에 따르면, 사람들은 자율 주행 차량을 어느 정도 신뢰하지만, 대부분은 자율 주행 차량에 사용되는 기술, 특히 레벨 5 자율 주행 차량에 대해 의구심과 불신을 가지고 있었다. 다만, 자율 주행 시스템에 대한 사람들의 신뢰도는 이해도가 높아짐에 따라 증가했다.[157]
자율주행 차량 기술의 오류 가능성 또한 자율주행 시스템에 대한 사용자 불신의 원인 중 하나이다.[155] 이는 AAAFTS 설문조사에서 가장 많은 응답자가 우려하는 부분이었다.[157] 자율주행 차량은 충돌 및 충돌 심각도를 최소화하여 교통 안전을 개선하기 위해 만들어졌지만, 사망 사고를 일으키기도 했다. 2018년까지 자율주행 차량 관련 사고는 최소 113건 발생했다.[158] 2015년 구글은 자사의 자율주행 차량이 최소 272건의 고장을 경험했고, 운전자가 사망 사고를 방지하기 위해 약 13번 개입해야 했다고 밝혔다.[159] 우버 차량 사고를 포함하여 다른 자율주행 차량 제조업체들도 자율주행 차량의 고장을 보고했다.[159] 2018년 발생한 자율주행 우버 차량 사고는 자율주행 자동차 사망 사고 목록에도 포함된 자율주행 차량 사고의 한 예이다. 미국 국가교통안전위원회(NTSB)의 보고서에 따르면, 자율주행 우버 차량은 차량 속도를 줄이고 피해자와의 충돌을 피하기에 충분한 시간 내에 피해자를 식별할 수 없었다.[160]
13. 2. 오작동
자동화된 차량 시스템은 일반적으로 협력하여 작동하는 개별 자동 시스템의 통합 패키지이다. 자율 주행이란 운전자가 운전 능력(즉, 모든 적절한 감시, 대리 및 행동 기능)을 차량 자동화 시스템에 위임한 것을 의미한다. 운전자는 언제든지 경계하고 행동할 준비가 되어 있을 수 있지만, 자동화 시스템이 모든 기능을 제어한다.자율 주행 시스템은 대부분 조건부이다. 즉, 자동 시스템은 자율 주행이 가능하지만 일반적인 작동 중 발생하는 모든 조건에 대응할 수 있는 것은 아니다. 따라서 자율 주행 시스템을 시작하려면 인간 운전자가 기능적으로 필요하며, 운전 조건이 시스템의 능력 범위 내에 있는 경우 시작할 수도 있고 하지 않을 수도 있다. 차량 자동화 시스템이 모든 운전 기능을 인계하면 인간은 더 이상 차량을 운전하지 않지만, 차량 운전자로서 차량의 성능에 대한 책임을 계속 진다. 자동화된 차량 운전자는 자동화 시스템이 작동하는 동안 차량의 성능을 적극적으로 감시할 필요는 없지만, 시스템의 자동화 조건이 제한적이기 때문에 운전자는 프롬프트가 표시된 후 수 초 이내에 운전을 재개할 수 있어야 한다. 자율 주행 시스템이 작동하는 동안 특정 조건에서는 실시간 인간 입력이 방해될 수 있지만, 그 시간은 수 초 이내이다. 운전자는 이 짧은 지연을 조건으로 언제든지 운전을 재개할 수 있다. 운전자가 모든 운전 기능을 재개하면 운전자는 다시 차량의 운전자가 된다.
13. 3. 윤리적 문제
자율주행차와 관련된 또 다른 우려는 윤리적 문제이다. 현실적으로 자율주행차는 불가피한 교통사고를 만날 수 있다. 이러한 상황에서 사고로 인한 피해를 최소화하기 위해 많은 위험 요소와 계산이 필요하다.[161] 인간 운전자가 불가피한 사고를 만났을 때, 운전자는 윤리적이고 도덕적인 논리에 기반하여 즉각적인 조치를 취할 것이다. 그러나 운전자가 차량을 제어할 수 없는 경우(5레벨 자율 주행) 자율주행차 시스템이 그러한 빠른 결정을 내려야 한다.[161] 인간과 달리 자율주행차는 프로그래밍된 내용에 기반하여 결정만 내릴 수 있다.[161] 그러나 사고의 상황과 환경은 서로 다르며, 어떤 결정이 특정 사고에 대해 최선의 결정이 아닐 수도 있다.2019년 두 건의 연구에 따르면,[162][163] 반자동 및 비자동 차량이 여전히 존재하는 교통 환경에서 완전 자율주행차를 구현하면 복잡한 문제가 발생할 수 있다.[162] 여전히 고려해야 할 몇 가지 결함에는 책임 구조, 책임 분배,[163] 의사결정 효율성 및 다양한 주변 환경에서의 자율주행차 성능이 포함된다.[162] 그럼에도 불구하고 연구원 스티븐 엄브렐로(Steven Umbrello)과 로만 V. 얌폴스키는 가치 민감적 설계(value sensitive design) 접근 방식이 이러한 윤리적 문제 중 일부를 피하고 인간의 가치를 위해 설계하는 데 사용할 수 있는 한 가지 방법이라고 제안한다.[164]
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