자율주행車, 코너 인기척도 감지하게 된다?

MIT 연구팀이 자율주행 차량을 이용한 안전한 도로 주행 실현을 지원할 새로운 기술을 개발하고 있다. 자율주행 차량이 모퉁이 주위를 보고 다른 차량과 사람이 보이지 않는 것 같은 이동 중 위험을 사전에 발견할 수 있도록 하려는 것.

물론 주위를 바라볼 수 있는 카메라를 만들려는 시도는 지금까지 몇 차례 시도된 바 있다. 방 밖에서 속을 빛으로 비추고 반사된 결과로 문밖에서 파악해 결과를 처리, 인간에게 보이지 않는 방 내부 물체의 3D 모델을 계산하는 시스템 같은 게 대표적이다. 하지만 여기에는 전용 카메라가 필요하고 레이저 등 하드웨어도 있어야 한다. 당연히 자율주행 차량 비용도 덩달아 올라간다.

이번 시스템은 몇 년 전 개발한 셰도우캠(ShadowCam)이라는 초기 시스템을 기반으로 한다. 레이저 스캐너와 X선 기술을 이용하는 대신 특정 영역 그러니까 2개 수직형 도로와 경로가 교차하는 부분에 초점을 맞춘 비디오 카메라를 이용한다. 비디오 카메라를 통해 영상을 검출하는 것이다.

MIT에 따르면 먼저 이 카메라는 차량 주행 중 촬영한 영상을 지능적으로 분석해 그림자 존재와 프레임당 조명 조건 변화를 감지한다. 그리고 해당 정보를 이용해 모퉁이 근처에 숨어 접근하는 물체 위치와 속도를 예측한다. 덕분에 자율주행 차량은 감속이나 정지하는데 충분한 시간을 확보할 수 있게 된다. 또 카메라를 기반으로 한 이 시스템은 테스트 중 기존 레이저 기반 라이더 하드웨어를 0.5초 이상 웃도는 결과를 냈다고 한다.

뛰어난 시스템이지만 아직까지 고속도로와 도로는 정비되어 있지 않다. 지금까지 연구팀이 테스트한 건 야간 운전 상황을 재현한 차량 헤드라이트를 껐다가 주차장과 복도에서 자율 주행하는 전동 휠체어를 달리게 한 것 정도다. 현실에선 끊임없이 변화하는 조명 조건이나 헤드라이트가 점등되지 않은 낮, 태양빛이 그림자를 없애고 노면을 변화시키는 것 등을 고려하려면 아직까지 더 많은 학습과 훈련이 필요하다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.