자율주행차가 아직 널리 사용되지 않는 5가지 이유

아마도 우리는 애플, 구글, 특히 테슬라 등 기술계의 일련의 '보스'들이 기술 개발 프로젝트를 손에 쥐고 있는 시점에서 점차 자율주행차 시대로 진입하고 있는 것인지도 모르겠습니다. 그러나 기업의 막대한 투자와 끊임없는 노력에도 불구하고 완전자율주행차는 아직 널리 보급되지 못하고 있습니다.

실제로, 복잡한 테스트를 통과할 수 있고 특히 실제 상황을 처리할 때 사용자의 신뢰를 얻을 수 있는 진정으로 안전한 완전 자동화된 자동차를 출시하기 전에 제조업체가 해결해야 할 기본 과제가 여전히 많이 있습니다. 최근 자율주행차에 대한 많은 투자와 홍보가 이루어지고 있음에도 불구하고 자율주행차가 아직 전 세계적으로 널리 보급되지 못하고 있는 현 상황을 5가지 이유를 통해 살펴보겠습니다.

감지기

자율주행차는 기본부터 고급까지 다양한 센서를 이용해 주변을 실시간으로 관찰하고 인지해 보행자, 다른 차량, 도로 표지판 등의 물체를 감지하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 이미지 센서(카메라)는 자동차가 사물을 관찰하는 데 도움을 줍니다. Lidar 센서는 레이저를 사용하여 물체와 차량 사이의 거리를 측정합니다. 레이더 센서는 물체를 감지하고 속도와 방향을 추적하는 역할을 합니다.

자율주행차는 복잡한 센서 시스템을 사용합니다.

이러한 모든 센서는 데이터를 수집하여 자동차 제어 시스템(일반적으로 AI 컴퓨터)으로 다시 보냅니다. 여기서 데이터는 자동차가 가장 정확한 결정을 내릴 수 있도록 세심하게 분석됩니다. 예를 들어 어디로 조향할지, 언제 브레이크를 밟을지, 제동력 등이 있습니다. 완전 자동화된 자동차에는 모든 조건과 환경에서 오류 없이 작동하는 센서 시스템이 필요합니다. 인간의 개입 없이.

그러나 실제 테스트에 따르면 혹독한 날씨, 교통 체증, 복잡한 도면이 있는 도로 표지판 등의 요소가 모두 센서의 정확도에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타났습니다. Tesla 차량에 사용되는 레이더는 악천후의 영향을 덜 받지만, 차량에 탑승한 사람들의 절대적인 안전을 보장하는 데 필요한 확실성 수준으로 센서가 모든 물체를 감지할 수 있는지 확인하는 것이 과제로 남아 있습니다.

자율주행차가 진정으로 안전하게 작동하려면 이 센서 시스템이 알래스카에서 잔지바르까지 지구상 어디에서나 모든 기상 조건에서 잘 작동해야 합니다. 카이로나 하노이처럼 교통 상황이 복잡하고 혼잡한 도시에서도 마찬가지입니다. 이는 Tesla를 포함한 기업들에게는 여전히 큰 도전 과제입니다.

인공지능

앞서 언급했듯이 대부분의 자율주행차는 인공지능과 머신러닝을 사용해 센서 시스템에서 얻은 데이터를 처리하고 각 상황에 맞는 구체적인 결정을 내립니다 . 이는 자동차의 두뇌에 비유될 수 있습니다.

AI 알고리즘은 센서가 감지한 물체를 식별한 후 정확하게 분류하도록 훈련됩니다. 다음으로, 컴퓨터는 이 정보를 사용하여 자동차가 물체를 피하기 위해 제동이나 방향 전환과 같은 조치를 취해야 하는지 여부를 결정합니다.

AI는 자율주행차의 두뇌라고 할 수 있다

미래에는 기계가 인간보다 이러한 탐지 및 분류 작업을 더 효과적으로 수행할 수 있게 될 것입니다. 하지만 현재 자동차에 사용되는 머신러닝 알고리즘이 절대적으로 안전하다는 보장은 없습니다. 자율 주행 차량의 기계 학습 시스템을 훈련, 테스트 또는 검증하는 방법에 대한 표준화가 필요합니다. 이것은 단지 시간 문제일 뿐입니다.

안정화

자율주행차는 도로를 주행할 때 끊임없이 학습하고, 새로운 도로를 통과하며, 훈련 중에 접하지 못한 물체를 감지하고, 정기적으로 소프트웨어를 업데이트해야 합니다.

시스템이 이전 버전만큼 계속해서 안전하다는 것을 어떻게 보장할 수 있습니까? 아니면 소프트웨어를 업데이트한 후 나타나는 오류나 취약점이 차량의 성능에 영향을 미치는지. 이런 상황에서는 아무리 작은 실수라도 큰 사고로 이어질 수 있습니다.

표준

자율주행차 기술에 대한 국제적이고 통일된 표준 및 규정 체계는 아직 없습니다. 이 새로운 유형의 차량에는 자동 차선 유지 시스템과 같은 각 특정 기능에 대한 새로운 규정이 필요합니다. 거기에서 자동차 제조업체는 새로운 제품의 라이센스를 준수해야 합니다.

이는 안전뿐만 아니라 환경, 경제, 사회 등 일련의 측면과 관련된 문제입니다.

사회적 수용

일반적으로 자율주행차, 특히 Tesla와 관련된 사고가 많이 발생했습니다. 사회적 수용은 자율주행차를 구매하려는 사람들뿐만 아니라, 자율주행차와 도로를 공유하는 사람들에게도 문제가 됩니다.

모든 시민은 자율주행차의 도입과 채택에 관한 결정에 참여해야 합니다. 단순히 인공지능 시스템을 이용해 교통에 참여하는 것은 전례 없는 일이며, 사람들은 지역사회의 안전에 의문을 제기할 권리가 있습니다.

마지막 두 가지 과제를 극복하려면 처음 세 가지 과제를 해결해야 합니다. 물론 자율주행차 분야의 경쟁이 식지는 않을 것이다. 그러나 제조업체, 소비자, 검사 기관 및 규제 기관 간의 회의가 없다면 자율주행차는 아마도 앞으로 수년 동안 시험 도로에서만 운행될 것입니다.

• Tesla의 자율주행차에 관한 퍼즐을 풀고 실제 도로에서 자율주행하는 Tesla 자동차의 동영상을 시청하세요.