오전 시간, 밝은 태양, 차선 잘못 인식
눈·비·안개에 센서 인식률 낮아져
지난달 발생한 테슬라의 자동주행(오토파일럿 모드) 차량 사고는 태양의 역광에 따른 센서의 인식률 저하 때문이라는 주장이 제기됐다. 자율주행차가 눈.비.안개 등 특정 자연 변수에서 대응력이 떨어지는 것으로 밝혀지면서 안전성 논란도 커지고 있다.
눈·비·안개에 센서 인식률 낮아져
ABC 방송의 서부지역 네트워크인 KGO-TV는 이번 테슬라 운전자 월터 후앙의 사망 사고가 지난해 9월 발생한 테슬라의 자동주행 차량 사고와 비슷하다고 최근 보도했다. 지난달 테슬라의 사고는 오전 역광이 내리쬐는 상황에서 차량이 중앙 분리대를 들이받아 발생했는데, 6개월 전 사고도 오전 역광으로 눈부신 상황이었다는 것이다. 이에 앞서 테슬라는 지난 2016년 발생한 트레일러 충돌 사고에 대해 "자동주행 차량이 역광 탓에 흰색 트레일러를 하늘로 오인해 충돌사고를 냈다"고 사고 원인을 밝힌 바 있다.
짐 맥퍼슨 '세이프셀프드라이브' 컨설턴트는 "지난해 9월 사고와 이번 사고는 오전 시간, 밝은 태양 아래서, 오토파일럿 모드로 고속 주행하다가, 차선을 잘못 인식해 벌어졌다는 점에서 공통점이 있다"며 "태양의 고도가 낮을 경우 (역광에 의해) 테슬라에 장착한 카메라가 문제를 일으킬 수 있다"고 설명했다.
이번 테슬라의 사고뿐만 아니라, 자율주행차가 악천후에 주변 사물 인지 능력이 떨어지는 것이 확인되면서 자율주행차 상용화에 박차를 가하던 주요 기업들은 큰 난관에 부딪혔다.
지난 겨울 북동부 지역 폭설 이후 자율주행차 개발 업체들 사이에 골칫거리로 떠오른 것은 눈이다. 눈이 도로를 덮으면 차선이 어딘지, 도로의 좌우 끝은 어딘지 분간하기 힘들다. 대기 중에 흩날리는 눈은 앞을 가리고, 노면과의 마찰력도 적어지기 때문에 운전 방식도 보통 때와 달라야 한다.
이에 구글 웨이모는 북부 도시 디트로이트에서, 헝가리의 AI모티브는 핀란드에서 겨울철 주행 실험을 진행할 예정이다. 일본은 15만㎡ 규모의 자율주행차 시험장 'J-타운'에서 각종 악천후에서 나타나는 센서의 취약점을 파악하고 있다.
이런 센서 문제를 해결하기 위해 전문가들이 내놓는 해법은 역설적으로 센서 기술의 진화다. 현재 자율주행 차량에 쓰이는 센서는 크게 카메라.레이더(Radar).라이다(LiDAR) 세 가지다. 카메라는 사람의 눈과 비슷하게 인식하지만, 악천후에 약하다. 레이저를 쏘는 라이다는 주변 환경의 3차원(3D) 인식이 용이하나, 레이저를 흡수하는 검은색 물체의 인식이 어렵다. 전파를 이용하는 레이더는 날씨와 관계없이 사물을 인식하지만, 정밀도가 낮은 게 단점이다.
정구민 국민대 전자공학부 교수는 "각 센서가 뚜렷한 장.단점을 가지기 때문에 각 센서의 단점을 서로 보완해 줄 수 있도록 3가지 센서를 조합하는 연구와 개발이 다양하게 진행되고 있다"며 "센서들의 인식률 향상과 함께 ▶정밀도를 높인 3D 레이더 기술▶열을 인지해 주변을 인식하는 열화상 카메라 기술 ▶더 넓은 통신 대역에서 신호를 전달하는 UWB 기반 기술 등이 기존 단점을 보완할 것으로 예상한다"고 말했다. 그는 이어 "자율주행 레벨이 더 높은 단계로 넘어가면서 더 많은 센서가 추가될 것"이라고 덧붙였다.
손해용 기자