현대차·기아차, 인공지능 기반의 부분 자율주행 기술 최초 개발

운전자 주행성향 학습하는 머신러닝 알고리즘 적용, 주행 안정감 향상

 

현대자동차와 기아자동차는 21일(월) 운전자의 주행성향에 맞는 부분 자율주행을 구현하는 기술인 SCC-ML을 세계 최초로 개발했다고 밝혔다.

스마트 크루즈 컨트롤 SCC은 앞차와의 거리를 일정하게 유지해 운전자가 설정한 속도로 자율주행을 해주는 기능으로 ADAS(첨단 운전자보조 시스템)의 주요 기술 중 하나다.

SCC-ML은 여기에 인공지능 기술을 더해 운전자의 주행성향을 차가 스스로 학습해 SCC 작동 시 운전자와 거의 흡사한 패턴으로 자율주행을 해준다.

기존의 SCC는 앞차와의 거리, 가속성 등의 주행패턴을 운전자가 직접 설정해야 했으며 조절되는 단계가 세밀하지 않아 운전성향을 고스란히 반영할 수 없었다.

예를 들어 동일한 운전자라 하더라도 가속성향이 고속과 중속, 저속 구간에서 각각 다르지만 기존에는 이런 세부적인 설정을 변경할 수 없었다. 이 때문에 SCC가 운전자의 주행성향과 다를 경우 운전자는 이질감을 느끼거나 심할 경우 불안감 때문에 SCC 사용을 꺼리는 경우도 더러 있었다.

현대차·기아차가 독자 개발한 SCC-ML의 원리는 다음과 같다. 먼저 전방카메라, 레이더 등의 센서가 다양한 운전상황에서 발생되는 정보를 지속적으로 수집해 ADAS의 두뇌격인 제어컴퓨터로 보낸다. 제어컴퓨터는 입력된 정보로부터 운전자의 주행습관을 추출해 종합적인 주행성향을 파악한다. 이때 인공지능 기술 중 하나인 머신러닝 알고리즘이 적용된다.

주행성향은 크게 보면 앞차와의 거리, 가속성(얼마나 신속하게 가속하는지), 반응성(주행환경에 얼마나 민첩하게 반응하는지) 세 가지로 나눌 수 있으며 거기에 더해 다양한 속도와 주변 차량과의 거리 조건을 모두 고려했다.

예를 들어 저속으로 시내를 주행할 때는 앞차와의 차간거리를 매우 가깝게 유지하나 고속 주행 시에는 차간거리를 멀게 유지할 수도 있다. SCC-ML은 이러한 다양한 상황을 고려해 총만개 이상의 패턴을 구분함으로써 어떤 운전자의 성향에도 맞출 수 있는 SCC 기술을 개발했다.

주행성향에 대한 정보는 센서를 통해 계속 업데이트되기 때문에 운전자의 최근 성향을 반영할 수 있다. 또 안전운전을 크게 벗어난 주행성향은 따르지 않도록 설정돼 있어서 신뢰성을 높였다.

SCC-ML은 자동 차로 변경 기능을 포함하고 있는 HDA II와 함께 적용돼 자율주행 레벨 2을 넘어선 레벨 2.5 수준을 구현한다. 현대차·기아차는 이 같은 기능을 향후 신차에 선별적으로 적용할 예정이다.

현대차·기아차 자율주행개발센터는 SCC-ML은 머신러닝 알고리즘을 적용해 기존 SCC의 사용성을 대폭 개선했다며 자율주행 기술 개발에 필수적인 인공지능 분야에서 업계 선두권의 기술력을 확보했다는 데 의미가 있다고 밝혔다.

SCC-ML에 대한 자세한 내용은 현대차그룹 채널인 HMG저널을 통해 확인할 수 있다.