이들은 랩뷰와 여러 계측 및 제어장비를 이용, 전방의 장애물을 스스로 감지해 피해갈 수 있는 무인 자율 자동차 제작, 공모전에 참여했다.
운전자의 조작 없이 자율적으로 주행 환경을 인식, 목표지점까지 운행할 수 있는 무인 자율 자동차 개발은 난해한 융합과학기술의 하나로 꼽힌다.
무인 자율 자동차에는 스스로의 위치를 파악하고 장애물을 인식할 수 있는 감지시스템, 자동차의 눈 역할을 담당하는 레이더, 인공위성을 이용한 위성항법장치(GPS) 등이 탑재된다.
또한 지형 정보를 압축한 맵핑시스템, 감속· 가속· 조향 등의 명령을 내리는 중앙제어장치, 명령에 따라 필요한 작동을 취하는 액추에이터와 같은 각종 소프트웨어와 센서 등의 유기적인 시스템 통합도 요구된다.
첨단과학기술의 메카인 미국에서는 센서와 구동기, 특수 제작된 차량 등으로 다양한 무인차량을 개발하고 있다.
실제 미 국방성 산하 방위고등연구계획국(DARPA)은 오는 2015년까지 무인 자율 차량 기술 개발을 완료, 군사무기로 실전 배치하고 향후 군 장비의 30~50%를 무인화한다는 계획이다.
이 같은 계획의 일환으로 DARPA는 무인 자동차 경주대회인 그랜드 챌린지(DARPA Grand Challenge)를 개최, 대학 및 연구소, 그리고 민간기업의 무인 자율 자동차 기술 개발을 장려하고 있다.
국내 대학생들 역시 원격조종과 자동주행 기능을 갖춘 무인 자율 자동차 제작에 잇따라 성공, 관련 업계의 이목을 집중 시키고 있다.
지난해 랩뷰 어플리케이션 공모전에서 동상을 받은 국민대학교 팀은 대표적인 장애물 인식센서인 레이저 스캐너(Laser Scanner)를 이용, 장애물 인식 및 회피를 가능케 하는 무인 자율 자동차 시스템을 설계했다.
이 레이저 스캐너는 차량 진행 방향에 있는 고정된 장애물과 이동 장애물은 물론 도로 가장자리의 블록과 같은 낮고 작은 장애물까지 인식, 자율 주행을 가능케 한다.
이 시스템을 통해 무인 자율 자동차는 스스로 주행을 하다가 장애물 및 위험 상황을 만났을 때 회피 또는 정지할 것인지를 판단할 수 있다.
이 무인 자율 자동차 정면에는 두 개의 레이저 스캐너가 장착돼 있다. 한 개는 차량 전방 5m 지면을, 다른 한 개는 지면과 수평 방향으로 장착돼 차량 전방 80m 내의 장애물을 탐지한다.
스캐너를 통해 추출된 각각의 정보가 실시간으로 합성돼 하나의 지도에 표시되면 장착된 장애물 인식 시스템이 합성된 지도의 정보를 이용해 최적 경로를 계산해 낸다.
또한 장애물 데이터를 전송받은 통합제어시스템은 계산된 조향 값을 바탕으로 차량의 조향 및 가속, 감속, 정지명령을 내릴 수 있다.
국민대학교 팀의 최종 목표는 수십억 달러 규모의 군사무기 개발업체들에서도 아직까지 성공하지 못했던 험지용 자동 주행 차량 제작은 물론 비포장 도로용 자동 주행 오토바이를 개발하는 것이다.
아직까지는 걸음마 단계에 불과하지만 이들의 끊임없는 노력과 연구가 계속된다면 DARPA 그랜드 챌린지 대회에서 한국인이 최초로 우승하는 모습을 보는 것도 꿈같은 이야기는 아닐 것이다.
구본혁기자 nbgkoo@sed.co.kr
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