적설·악천후서도 자율주행 돕는 기술

자율주행차는 AI가 차량 곳곳에 설치된 당양한 센서로부터 얻은 정보에 의존해 주위 상황을 판단해 차량을 달리게 한다. 자율주행 기능을 이용할 때 차선이나 표식 등을 인식하는 데 이용하는 건 카메라 센서 외에 360도 모든 방향을 모니터링하는 역할을 하는 라이더(LiDAR. Light Detection And Ranging)라는 센싱 기술을 이용한다.

라이더는 레이저 펄스를 조사해 반사광을 받는데 걸린 시간에 따라 주변 물체를 감지한다. 하지만 이런 구조에선 예를 들어 눈이 쌓인 도로가 묻혀 버리거나 짙은 안개에 휩싸이기도 하고 때론 조명 조건으로 도로와 주변 물체 인식 정확도가 현저하게 저하되기도 한다.

MIT CSAIL이 이런 라이더의 약점을 해결하기 위해 GPR(Ground Penetrating Radar)이라는 기술 결합 방법을 개발했다. GPR은 고주파 전자기 펄스를 이용하기 때문에 카메라와 라이더는 정밀도를 기대하기 어려운 조명 조건이나 적설, 또 토양과 바위 등 지상 상태가 어떻게 되어 있는지 감지할 수 있다. 그리고 이 데이터를 자율부행 차량용 맵으로 변환해 도로를 파악할 수 있다.

MIT와 미 국방부가 설립한 링컨연구소가 개발한 LGPR(Localizing Ground Penetrating Radar)이라고 명명한 GPR 시스템에선 적설이나 짙은 안개를 아랑곳하지 않고 토양 상태를 감지해 미리 준비된 지도와 일치 여부를 따져 도로 상황을 파악한다. CSAIL은 적설이 쌓인 시골길을 폐쇄해 이 시스템을 저속 상태에서 테스트했지만 기본적으론 고속도로 등 모든 도로에서 해당 시스템 적용을 손쉽게 확장할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

다만 약점이 없는 건 아니다. LGPR은 우천으로 바닥에 물이 스며든 상태를 잘 알 수 없다. 노면에 있는 개체를 측정할 수 없기 때문에 LGPR 하나로는 자율주행에는 사용할 수 없으며 다른 감지 장치에 결합해야 한다. LGPR을 이용한 자율주행 연구 논문은 학술지(IEEE Robotics and Automation Letters)에 게재된다. 연구팀은 현재 폭이 1.82m인 장비를 콤팩트하게 만들고 LGPR 맵핑 기법 개선을 계속할 예정이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.