자율주행차는 어떻게 주변을 인식할까?

도로 위를 스스로 달리는 자동차는 더 이상 상상이 아니다. 일부 도시는 이미 자율주행 택시가 상용화됐고, 고속도로에서 스티어링 휠에 손을 떼도 차가 알아서 달린다. 하지만 운전자가 없어도 차가 스스로 상황을 파악하려면, 사람처럼 '보는 눈'과 '판단하는 뇌'가 필요하다. 자율주행차는 어떻게 주변을 인식하고, 어떤 기술로 주행을 결정할까?

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1. 자율주행차의 눈: 센서 기술

① 카메라

교통 신호, 차선, 보행자, 표지판 등 시각 정보를 수집한다.

• 장점: 고해상도 이미지 인식
• 단점: 날씨·조명 환경에 취약

② 라이다 (LiDAR)

레이저를 이용해 거리 정보를 3D로 정밀하게 인식한다.

• 회전식 라이다: 센서가 360도 물리적으로 회전해 넓은 범위 감지
• 솔리드 스테이트 라이다: 고정형 반도체 기반, 진동에 강하고 소형화 쉬움

LiDAR란? Light Detection and Ranging의 약자로, 빛을 쏴서 되돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산하는 센서다.

③ 레이더 (Radar)

전파를 사용해 앞차와의 거리, 속도를 측정한다.

• 장점: 악천후, 어두운 환경에서도 안정적
• 단점: 해상도가 낮아 사물 구분이 어렵다

④ 초음파 센서

주차 시 장애물 감지 등 근거리 인식에 사용된다.

• 특징: 구조가 단순하고 저속 환경에서 정확도 높음

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2. 자율주행차의 뇌: 인공지능

센서가 수집한 방대한 데이터를 해석하는 건 인공지능이다. AI는 이미지 분석, 거리 측정, 객체 분류, 행동 예측 등 사람의 판단을 대신한다.

• 객체 인식: 보행자, 차량, 자전거, 동물 등을 탐지
• 차선 인식: 차선 유지 및 변경 판단
• 경로 예측: 앞차의 진행 방향이나 보행자의 이동 가능성 추정
• 센서 융합: 여러 센서 데이터를 결합해 정확도 향상

센서 퓨전(Fusion): 카메라의 고해상도 + 라이다의 거리 정보 + 레이더의 속도 정보 등 서로 다른 데이터를 하나의 장면으로 통합

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3. 주요 기술별 접근법

• 테슬라: 카메라 중심 비전 AI 기반. 라이다 없이도 AI로 인식 정밀도 확보 시도
• 웨이모: 카메라 + 라이다 + 고정밀 지도 기반. 정밀 센서 활용
• 화웨이 ADS 3.0: 라이다 + AI로 실시간 상황 해석. 지도 없이도 안정적인 자율주행 구현

특히 화웨이는 고정식 솔리드 스테이트 라이다를 활용해, 도심 환경에서도 안정적인 레벨 3~4 자율주행을 실현하는 중이다.

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4. 자율주행 기술의 단계 (SAE 기준)

레벨	기술 수준	운전자의 개입
0	전혀 없음	100% 수동 운전
1	운전 보조 (조향 또는 가감속)	상시 운전자 필요
2	부분 자율 (조향 + 가감속 보조)	운전자가 상시 주시
3	조건부 자율	일부 상황에서만 개입
4	고도 자율	특정 구역 내 완전 자율
5	완전 자율	언제 어디서든 운전자 필요 없음

현재 시판된 대부분의 차량은 레벨 2 수준이며, 화웨이와 웨이모 등 일부 기업이 레벨 3~4를 시험 주행 중이다.

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5. 마무리

자율주행차는 단지 많은 센서를 갖추는 것보다, 그 데이터를 얼마나 정밀하게 분석하고, 다양한 상황을 얼마나 유연하게 대응할 수 있는가가 더 중요하다.

기계가 인간처럼 '보고 판단하는 기술'을 갖추게 될수록, 우리는 자율주행의 미래에 더 가까이 다가가고 있다.