올해 초 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 정보기술(IT) 전시회인 ‘국제전자제품박람회’(CES)에서 야간 자율주행이 최초로 시도됐다. 운전자는 아예 운전대를 놓은 채 라스베이거스의 화려한 야경을 즐겼다. 그동안 야간 자율주행은 주변 조명이 어두워 센서가 사람과 자동차, 사물의 위치를 정확하게 파악하기 힘들었다. 또 각종 불빛에 차선·신호등이 반사되기 때문에 센서의 인식능력도 떨어졌다. 그럼에도 최대 난코스인 도심 야간 자율주행이 자동차 업계 최초로 성공했다. 야간 자율주행이 가능한 시대는 언제쯤 올까.

자율주행차 기술은 크게 인지, 판단, 제어 분야로 구성된다. ‘라이다’(LiD-AR) 센서·카메라 등을 통해 상황을 인식하고 전자제어 시스템 등으로 정보를 판단한 뒤 가감속·조향·제동장치 등을 통해 차량을 제어하는 과정이다. 이번 CES에서 야간 자율주행에 성공한 것은 무인자동차의 핵심부품인 라이다의 센서기술 덕분이다. 차량 전면에 있는 라이다는 자율주행차의 ‘눈’으로 불린다. 자율주행차가 주변 사물을 인식하고 매핑(mapping)하기 위한 핵심 센서로, 짧은 파장의 레이저 광선을 통해 주변 환경을 3D 이미지로 형상화한다. 하지만 라이다는 기상 악화 상황이나 잘 정비되지 않은 도로에서는 차선을 잘 구분하지 못하는 등 작동에 한계를 보인다.

이에 따라 자율주행의 안전성을 보완하기 위해 필요한 것은 도로의 상세한 정보를 담은 ‘고정밀 지도’다. 현재 내비게이션 GPS기술은 기상 상황 등 환경에 따라 15~30m까지 오차가 발생한다. 하지만 고정밀 지도는 자동차가 운행하는 도로와 주변 지형의 정보를 오차범위 10~20㎝ 이내로 구축된 신뢰성이 높은 지도다. 이는 기존 디지털 지도보다 10배 이상 정밀하게 3D 기반으로 표현된다. 차선뿐만 아니라 신호등·표지판 위치, 건물 형태, 도로 표시, 가드레일 등 세밀한 정보가 담겨 있다. 자율주행차가 어느 차로로 달리고 있고 신호등은 어디에 위치하며 주변 건물은 도로와 얼마나 떨어져 있는지 등을 파악할 수 있게 된다.

정부는 자율주행차 상용화를 앞당기기 위해 공간정보 융합 인프라를 구축하는 데 박차를 가하고 있다. 자율주행차가 안전하게 운행되도록 하기 위해서는 고도화된 센서기술, 고정밀 지도 등을 통해 필요한 공간정보기술을 지원하는 것이다. 다행스럽게도 센서기술 기반의 자율주행 시스템은 많은 부분이 해결된 상태다.

반면 아직까지도 사람이 아닌 기계가 읽을 수 있는 지도 형태가 결정되지 않은 상태에서 글로벌 자동차 업체나 IT 기업들은 고정밀 지도를 경쟁적으로 구축하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 정부, 공공기관, 연구원, 산업체에서는 기술력 확보에 핵심 역량을 집중하고 있다.

“가까운 미래에는 사람이 자동차 운전을 하는 것이 불법인 시대가 올 것이다.” 일론 머스크 테슬라 최고경영자가 전망한 자율주행차의 미래다. 도요타, BMW, 벤츠 등 자동차 업체를 비롯해 구글, 애플, 우버 등 ICT 글로벌 기업들이 앞다퉈 2020년에 자율주행차 상용화 계획을 발표하고 있는 이유다.

공간정보가 완성되면 자율주행차는 삶의 질을 향상시켜 줄 것이다. 운전자 부주의로 인한 교통사고가 줄고 도로의 정체, 혼잡 등으로 받는 스트레스를 피할 수 있으며 가장 빠른 길을 안내해 교통의 효율성을 높일 수 있을 것이다. 이를 위해서는 자율주행차의 안전성을 높이는 정확한 공간정보를 구축하는 것이 시급하다. 고도화된 센서기술을 개발하고 고정밀 지도를 조기에 구축하는 일이야말로 자율주행차의 안전한 운행을 돕는 안전벨트가 될 것이다.