by 한양대 최준원 교수님
자율주행 기술 5단계
-자율주행 기술 지능화가 될수록 단계 올라감(고도화)
-미국자동차공학회(SAE)에서 정한 기술 수준에 따른 자율주행 5단계 정의
0~2단계 : 차량 통제권->운전자
3~5단계 : 차량 통제권->자율주행차
0단계 : 비자동화
전혀 자동화가 되지 않은 비자동화 단계, 전방충돌경고(FCW), 후측방 충돌 경고(BCW), 경고/일시개입으로 자동화없이 운전 보조
1단계 : 운전자 보조
운전자의 가감속, 조향을 보조하는 형태(예>스마트 크루즈 컨트롤, 차로 유지 보조 기능)
2단계 : 부분 자동화
특정 주행 모드에서 시스템이 조향 및 가감속의 자동화 수행(예>고속도로 주행 보조-속도 유지)
3단계 : 조건부 자동화
자율주행이 가능한 특정 환경에서만 스스로 주행, 자동주행이 가능하지 않은 상황이 되면 운전자에게 운전권 이양, 운전자의 모니터링이 필요하지만 자동주행이 가능하지 않은 상황에서는 언제든지 운전자가 운전권을 이양받을 준비를 하고있어야 함. 현재 현대자동차, 테슬라 등이 3단계 조건부 자동화를 개발중, 고비용의 센서 사용 어려움, 얼마나 자주 제어권을 운전자에게 넘겨주느냐가 자율주행 성능의 척도!
4단계 : 고도의 자동화
특정 제한 지역 또는 영역에서 운전자 개입이나 모니터링이 필요 없음, 정해진 지역의 밖에서는 운전자 개입, 공공버스, 셔틀, 공유 차량, 렌트 목적의 사용 가능성 높음, 고비용의 자율주행 센서 사용 가능(서비스를 위한 것이기 때문)
5단계 : 완전자율주행
자율주행의 궁극적인 완전 자율주행 상태, 운행 가능한 모든 상황에서의 궁극의 자율주행 기술 상태
자율주행 현단계
-반자율주행인 2단계 자율주행 수준
-조향(차로 유지)과 가,감속 자동화(스마트 크루즈 컨트롤) 수준
자율주행 연구 발전 현황
-딥러닝, 인공지능(AI)을 중심으로 자율주행에 적용 -> 실현 가능성이 매우 높아짐
-특히 차량용 반도체, 네트워크 기술이 발전되어 자율주행차 내의 시스템 구현 가능해짐
-현대차, 구글, 테슬라, 우버, 리프트 등 자율주행 기술을 연구하는 기업 늘어남
자율주행의 발전방향
-딥러닝과 같은 인공지능 기술의 발전으로 자율주행의 현실화 가능성이 매우 높음
최근 딥러닝 기술 발전 -> 자율주행에 필수적인 기술
딥러닝기술로 센서 데이터를 받아 주변의 환경을 이해하는 '인지 기술' 발전
-> 타 차량, 보행자 검출, 차선 인식, 도로 인식
-> 주변 상황의 변화 예측 -> 안정성과 신뢰성 향상에 중요한 역할
-> 이러한 인공지능 알고리즘 & 반도체 기술의 발전 -> 자율주행 기술의 고도화와 발전 예상
-주변 환경을 이해
-나와 주변 환경과의 관계를 이해
인프라
차세대 지능형 교통 시스템(C-ITS, Cooperative-intelligent transportation systems)이라고 부른다, 차량과 인프라 간의 협력 필요
통신