[제목]=
자율주행 마세라티, 새로운 속도 기록 달성
[원문]=
자율주행 기술, 새로운 속도 기록 경신
마세라티가 자율주행 기술을 통해 시속 318km로 질주하며 새로운 기록을 세웠습니다. 이는 케네디 우주센터에서 이루어진 성과로, 이 팀은 이전 기록도 보유하고 있었으며 이번에 약 시속 8km를 추가로 경신했습니다.
- 자율주행 차량의 최고 속도 기록은 차량의 안정성과 능력을 테스트하는 중요한 지표입니다. 최근 연구에 따르면, 자율주행 차량은 고속 운행 시 인간 운전자보다 반응 시간 및 주행 경로 최적화 면에서 우수한 성능을 보여주어, 고속 환경에서도 안전성을 확보할 수 있습니다.
- 지난해 웨이모와 테슬라 등의 주요 자율주행 기술 연구에서도 유사한 속도 실험이 진행되었고, 각각 시속 240km와 250km를 기록했다고 발표한 바 있습니다. 이로 인해 속도 경쟁은 시장에서 자율주행 기술 개발의 주요 동력이 되고 있습니다.
고속 자율주행 기술의 현재와 미래
고속 자율주행 기술은 더 이상 미래의 꿈이 아닙니다. 마세라티 MC20은 운전자가 없는 상태에서 시속 318km로 달리며 그 가능성을 증명했습니다. 이번 성과는 AI 주행 기술 분야에서 중요한 이정표가 될 것입니다.
- 현재 자율주행 기술은 4단계(L4) 및 5단계(L5) 수준으로 발전하며, 완전한 자율주행을 목표로 하고 있습니다. L4 단계는 특정 조건에서 무인 주행이 가능하게 하며, L5 단계에서는 모든 조건에서 사람이 개입하지 않아도 됩니다.
- 연구 기관인 맥킨지에 따르면, 2030년까지 자율주행 차량이 전체 도로 교통량의 약 15%를 차지할 것으로 예측되어, 관련 인프라 및 법제화의 필요성이 더욱 부각되고 있습니다.
공동의 노력: Politecnico di Milano와 Indy Autonomous Challenge
이탈리아의 최대 과학기술대학인 Politecnico di Milano와 Indy Autonomous Challenge가 협력하여 이 기록을 세웠습니다. 케네디 우주센터의 발사 및 착륙 시설에서 테스트가 진행되었으며, 긴 활주로 덕분에 차량은 초고속으로 달릴 수 있었습니다.
- Politecnico di Milano는 자동차 공학 분야에서 세계적으로 인정받는 기관이며, 자율주행 및 AI 기술 개발에 대한 풍부한 연구 경험을 보유하고 있습니다. 이탈리아 정부 지원하에 다수의 고급 기술 프로젝트를 진행 중입니다.
- Indy Autonomous Challenge는 매년 개최되는 대회로, 전 세계 유수의 대학 팀이 참여하여 최신 자율주행 기술을 경합합니다. 2022년 대회에서는 10여 개의 팀이 참가하여 AI 및 로봇 공학 분야의 혁신을 보여주었습니다.
AI 소프트웨어와 로봇 하드웨어의 극한 도전
PoliMOVE-MSU 팀의 소프트웨어가 탑재된 MC20은 테스트 동안 완벽한 주행을 보여주었습니다. 시속 318km까지 서서히 가속하며 구 활주로를 최대한 활용했습니다. 이번 성과는 자율주행 기술의 한계를 시험하는 기회가 되었습니다.
- AI 소프트웨어의 발전은 딥러닝 및 머신러닝 알고리즘의 개선 덕분에 실현되었습니다. 엔비디아의 연구에 따르면, 딥러닝을 활용한 AI 시스템은 기존의 규칙 기반 시스템보다 약 30% 빠르게 경로를 계획할 수 있습니다.
- 하드웨어 측면에서는 센서 융합 기술이 중요합니다. 라이다(LiDAR) 및 카메라의 통합 솔루션은 모든 날씨 조건에서 차량이 고속에서도 안정적으로 데이터를 수집하고 분석할 수 있게 해줍니다.
고속 테스트의 중요성
왜 이런 고속 테스트가 필요한지에 대한 질문에 대해 Indy Autonomous Challenge의 CEO인 Paul Mitchell은 이렇게 설명했습니다. “이런 기록은 단순한 기술의 쇼케이스가 아닙니다. AI 운전 소프트웨어와 로봇 하드웨어의 한계를 시험하면서, 고속 자율주행 이동 수단의 안전하고 지속 가능한 발전을 위해 학습하고 있습니다.”
- 고속 테스트를 통해 자율주행 차량은 최단 경로 계산, 추월 시뮬레이션, 긴급 상황 대처 등 다양한 트랙을 실험하게 됩니다. 이는 실도로에서의 성능을 예측하고, 출시 전에 다양한 상황을 시뮬레이션하여 리스크를 최소화하는 데 도움이 됩니다.
- 속도 시험은 고속 도로가 갖는 다양한 환경적 변수에 대한 차량 반응을 검증할 수 있는 유일한 방법으로, 특히 랜서(RANSAC) 기반의 움직임 예측 기술이 중요한 역할을 하고 있습니다.
자율주행 기술의 안전성과 신뢰성 강화
프로젝트의 과학 디렉터인 Sergio Matteo Savaresi 교수는 “고속 테스트의 목표는 극한 조건에서 로보 드라이버의 행동을 평가하는 것입니다. 이러한 AI 시스템은 Indy Autonomous Challenge 경기에서 합법적인 도로 속도로 테스트되었습니다”라고 덧붙였습니다. 이를 통해 자율주행 기술의 안전성과 신뢰성이 더욱 강화될 것입니다.
- 자율주행 차량의 안전성은 AI가 얼마나 정확하게 환경을 인식하고 인지하는지에 달려 있으며, 이는 이미지 인식 및 객체 탐지가 중요한 역할을 합니다. 최근 연구에서는 인지 정확도가 99%에 도달하여 인간의 인지 수준에 거의 근접했습니다.
- 신뢰성 확보를 위해, 차량 통제 시스템은 User Acceptance Testing(UAT) 단계를 거치며, 이는 사용자의 실제 운전 행동 및 반응을 기반으로 시스템을 최적화하는 데 중요한 정보를 제공합니다.
자율주행 기술의 발전과 일상으로의 응용
이러한 테스트는 경주용 기술이 결국 일상적인 자동차에 응용되는 것처럼, 미래에 자율주행 소프트웨어가 안전하게 고속 주행을 가능하게 할 것입니다. 현재는 세 자릿수 속도로 주행하지 않지만, 이러한 연구가 미래의 고속 자율주행을 위한 토대가 될 것입니다.
- 자율주행 기술이 상용화되기 위해서는 기존의 교통 인프라와의 통합이 필수적입니다. 연구에 따르면, 스마트 교통 시스템이 적용된 도시에서 자율주행 차량의 도입이 현저히 이점이 있으며, 평균 통근 시간이 30% 감소할 수 있다고 밝혀졌습니다.
- Gartner의 조사에 따르면, 소비자들은 자율주행 기술을 향후 10년 이내에 차량 안전 및 편의성 부문의 절대적인 기준으로 인식하게 될 것이며, 이러한 기술은 대중교통 및 개인 이동 수단에 광범위하게 채택될 것입니다.
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