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“자율주행차, 사람이 운전하는 차와 차이가 없네요” | |
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2020-12-18
세종시 자율주행차 일반도로에서 시민체험단 태우고 시범운행 국책연구단지-교육청-시청 사잇길로 돌아오는 코스, 문제 없어 오토노머스 에이투지에서 일반도로 실증체험 중인 자율주행차가 세종시 국책연구단지에서 세종시청을 왕복해 달리면서 데이터를 수집하는 모습을 보였다. 14일 오전 11시 국책연구단지 보건사회연구원 버스정류장엔 흰색 대우 레스타 차량이 시민을 기다리며 서 있었다. 겉보기엔 보통 마을버스처럼 보이지만 실제는 ㈜오토노머스 에이투지(이하 에이투지) 회사에서 시험 중인 자율주행차량이다. 에이투지는 도심특화형(일반도로 연계) 고속 자율주행차를 실제로 운행하는 중이며 14일은 처음으로 세종시 일반 도로에 선보이는 자율주행 셔틀버스 실증을 위해 일반 시민체험단이 직접 버스를 타고 코스를 돌아보는 체험행사를 가졌다. 이날 버스에는 시민체험단 3인과 연구팀 3인이 함께 탑승하고 코스를 돌았다. 출발은 여느 차량과 다를 바 없이 오퍼레이터가 운행했고 곧이어 안내음과 함께 자율주행을 하고 있음을 알렸다. 중앙공원이나 호수공원에서 실증했던 자율주행차와 달리 시속 40~50㎞의 일반도로 주행속도로 달렸다. 신호가 빨간색으로 바뀌자 자율주행차량은 전면에 부착된 카메라로 신호를 인식하고 멈춰, 신호가 초록색으로 바뀔 때까지 정차했다. 차량 안에 있는 정보표시 모니터 화면엔 사람이 도로를 건너고 있는 모습까지 인식되어 비쳐졌다. 오퍼레이터의 설명으로는 버스 전면 양 측면 사이드미러에는 양 옆 라이다가 설치돼 전방 200m 앞의 장애물과 구조물을 판독했다. 빛을 쏘아 장애물을 인식하는 장치인 라이다는 후방 50~70m의 차량과 사람을 판독할 수 있다고 오퍼레이터는 말했다. 이 자율주행차의 특성은 GPS로 위치를 파악하는 것이 아닌 미리 제공된 정밀지도와 라이다를 통해 수집된 데이터를 활용해 주행한다는 것이다. 자체 개발해 별도로 부착된 카메라는 신호등을 인식해 차량 멈춤과 주행을 결정하며 주변 교통표지판도 판독해 제한속도를 맞춰 운행할 수 있다. 파란불로 바뀌어 달리다 차량 앞에 트럭 하나가 정차 중이자 멈췄다. 이윽고 트럭이 출발하자 자율주행차량도 별도 조작 없이 다시 출발했다. 앞에 차량이 멈춰 있을 경우 30초 정도 기다리며 계속 정차한 차량인지 앞으로 전진할 차량인지를 판단해 주행한다는 오퍼레이터의 설명이 이어졌다. 회전교차로에서도 정해진 코스에 따라 별다른 무리 없이 차량이 회전하며 오퍼레이터는 두 손을 떼어 자율주행 중임을 증명했다. 차량을 운행하는 오퍼레이터에게 세종시 도로가 자율주행차 실증에 적합한지 질문하니 “세종시 다른 차량은 자율주행차가 천천히 달리거나 갑자기 멈춰도 경적을 울리거나 불평하지 않으시는 것 같다”며 세종시민의 운전 매너에 대해 좋게 평했다. 그는 이어 “세종시는 회전교차로가 있고 과속방지턱이 많아 데이터수집에 보다 적합하다”며 “6.4㎞를 달리는데 거의 10기가바이트 이상 데이터가 수집된다”고 말을 이었다. 이 자율주행차량이 스쿨존에 들어서자 자율주행모드가 해지되며 오퍼레이터가 직접 운전을 수행했다. 이는 국내법상 스쿨존에선 자율주행모드 실행이 불가능했기 때문이다. 스쿨존을 벗어나자 안내음과 함께 자율주행모드가 재개됐다. 에이투지는 대구, 경북 경산, 울산, 경기 안양, 경기 성남 판교, 서울 상암, 광주 등에서 자율주행 실증을 수행했다. 별도의 자율주행으로 개발된 차량이 아닌 일반 차량에 정밀지도와 라이다 센서, 신호를 인식하는 카메라와 도로를 인식하는 카메라 등 5개의 카메라를 이용해 수집한 데이터를 해석하고 필터링해 차선과 신호등, 교통표지판까지 판독해 운행한다. 특히 에이투지는 자율주행 토털 솔루션 회사이면서도 신호인식을 위한 카메라 장비를 개발해 실증에 사용하고 있어 자율주행장비의 국산화에도 기여하고 있다. 이번 자율주행 실증 체험은 14일을 시작으로 24일까지 하루 10회 코스를 왕복하며 미리 신청한 시민을 대상으로 자율주행차 체험도 진행하고 있다. 시민들이 이 자율주행차 탑승 체험을 하고 싶으면 이메일(ahnsehee@autoa2z.co.kr)로 신청하면 된다 전면 양 사이드미러 아래에 있는 라이더 장치가 주변 장애물과 구조물을 인식해 자율주행에 필수적인 데이터를 제공한다. |
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