자동 운전 자동차 기술, 밸류 체인 자동 운전 자동차 수준, 일반적으로 자동 운전 기술은 주행 상황에서 목적지까지 경로 상의 부분 자동화 또는 완전 자동 운전이 가능한 시스템을 의미한다.즉 차량에 장착된 3D카메라, 라이더(LiDAR)센서, 레이더(Radar)등의 센서를 통해서 상황을 “인지” 하며, 전자 제어 시스템(ECU)등에서 그 상황에 관한 정보를 “판단” 한 후, 가감 속도, 핸들, 브레이크 등의 차량을 “제어” 하는 것이다.자율주행자동차는 자율주행 6단계(비자동화~완전자동화, 국제자동차기술자협회 자율주행표준 J3016)를 가리킨다. 미국자동차공학회(SAE)는 주행 주체의 개입 정도에 따라 자율주행차를 0부터 5까지 6개 수준으로 구분했습니다.자율주행자동차는 자율주행 6단계(비자동화~완전자동화, 국제자동차기술자협회 자율주행표준 J3016)를 가리킨다. 미국자동차공학회(SAE)는 주행 주체의 개입 정도에 따라 자율주행차를 0부터 5까지 6개 수준으로 구분했습니다.최근 발매하는 대부분의 차량에 탑재된 차선 일탈 경보 장치와 크루즈 컨트롤 기능은 레벨 1에 속하는, 테슬라의 오토 파일럿은 사람이 핸들을 쥐지 않아도 되지만, 전방 주시는 필요한 수준 2에 속합니다.벤츠 신형 S클래스와 순수 전기 자동차 EQS, 혼다 전설들과 현대 제네시스 G90에도 3단계 기술이 적용됐습니다.일부 국가에서는 방범 순찰용 차량과 건설 현장의 덤프 트럭도 자동 운전 차를 활용하고 있습니다.2024년 초 기준 레벨 3까지 상용화되고 레벨 4의 상용화 때문에 전 세계에서 경합하고 있다고 합니다.2022년 말부터 서울 청계천 일대에서 시험 운영한 자동 운전 버스와 2023년 말부터 시험 운행을 시작한 심야 자동 운전 버스는 레벨 4에 해당된다는 것으로써, 완전 자동 운전 차 상용화도 머지 않은 것 같습니다.선진 운전 지원 시스템(ADAS)ADAS(Advanced Driver Assistance System)은 자동차를 안전하고 편리하게 운행하도록 운전자의 운전을 보조하고 지원하는 시스템을 말한다.최근 자동차에는 레이더(Radar), 라이더(Lidar)카메라(Camera), 초음파(Ultrasonic)등의 각종 인식 센서가 장착되며 이러한 인식 센서를 활용하고 접근 차량이나 보행자, 장애물을 감지해서 운전자에 위험을 사전에 경고하고 능동적으로 사고를 회피할 수 있도록 지원하는 안전 기술이 적용되고 있다.자동 운전 시스템 기술 자동 운전 차의 시스템은 인지, 판단, 제어의 3단계를 거쳐서 동작하며 이를 지원하는 인프라에는 자동 운전 차의 성능을 향상시키고, 이 차량에 필요한 정보를 감지·분석·관리하고 차량에 송수신하는 기술이 적용된 통신 네트워크로 구성됩니다.1)인지 기술자의 자동 운전 자동차 기술에 의한 자동 운전 시스템이 동기화되고 차량에 대한 완전한 제어를 유지하고 외부 물체를 감지할 수 있습니다.인간과 마찬가지로 자동 운전 차도 판단을 합리화하고 감각 정보를 처리하고 외부 요인에 현명하게 대응할 수 있는 결정을 내리는 능력을 갖춰야 합니다자동 운전 차의 센서 기술이 이를 가능하게 합니다.⦁ LiDAR기술(빛 감지 및 거리 측정)로 자동 운전 차는 주변 환경에서 물체를 감지할 능력에 의한 계산된 결정을 내릴 수 있습니다.이건 정말 비전의 힘을 가능하게 합니다.⦁ 카메라 시스템(영상 인지)을 통해서 수집된 정보를 복잡한 알고리즘을 이용하여 해석합니다.⦁ RADAR(무선 탐지 및 거리 측정)기술은 전파를 사용하고 물체와 장애물 사이의 거리를 결정합니다.⦁ 적외선 센서 기술은 어둠 속이나 기타 보이기 어려운 조건에서 물체를 검출합니다.⦁ INS(관성 항법 시스템)기술은 GPS와 함께 작동하고 위치 정밀도를 높이고 차량의 위치, 방향, 속도를 결정합니다.⦁ DSRC(단거리 전용 통신)기술은 V2I및 V2V시스템과 연동하고 현재의 도로 상황, 사고 교통량에 관한 정보를 교환합니다.⦁ 사전에 구축된 매핑 기술은 사전에 정의된 도로 지도를 사용하고 선택할 수 있는 패스를 제한합니다.⦁ 초음파 센서 기술은 근거리 정보를 제공하고 주차와 후진 경고를 보조합니다.⦁ GPS(지구 측위 시스템)기술은 위성을 이용하는 차량의 위치 정보를 중계합니다.2)판단 기술 인공 지능, 차량용 소프트웨어 관련 기술로서 인지, 판단, 제어 등 모든 자동 운전 단계에 관여하는 자동 운전의 핵심 기술입니다.⦁ 종래는 비싼 특화된 센서를 사용하고 규칙 기반 방식(Rule-Based)소프트웨어 알고리즘을 사용했지만, 이미지 인식 분야 등은 범용적인 센서에 인공 지능(AI)기술을 적용한 방식이 정착한 ⦁ 이외에도 경로 최적화 상황 판단, 충돌 예측, 돌발 상황 대응 등에도 인공 지능 기술이 활용 ⦁ 현재 자동 운전에 필요한 인지, 판단,제어 등의 단계를 기능별로 구분하여 소프트웨어를 운용하고 있지만 전 과정을 인공 지능으로 한번에 구현하는 End to End방식도 연구 개발 중이다———————————————————————————※End to End방식:매번 새로운 상황이 발생한 경우 설계를 변경할 필요가 없으며 자동차가 스스로 학습시키고 자동 운전할 수 있다는 장점이 있지만, 딥 러닝 과정을 통해서 도출된 주행 결과에 대한 분석적 검증이 어렵고 신뢰성을 확보하기 어렵다는 단점이 있다.2016년 NVIDIA가 End to End방식의 자동 운전 플랫폼을 발표3)제어 기술의 판단에 의해서 차량에 장착된 각종 제동, 조향, 가속 등 차량의 작동(Actuator, 구동 장치)을 적절히 제어하는 기술입니다.⦁ 기존의 내연 기관 차량의 자동 운전도 가능하지만 전기 자동차 등 모터 기반의 전자식 액튜에이터가 정밀 제어에 유리하고 전자 제어 시스템을 자동 운전에 채용 ⦁, 자동 운전 자동차는 운전자의 운전 모드로 자동 운전 모드를 구분, ⦁ 중앙 처리 유닛(CPU)에서 자동 운전 차량의 모든 데이터를 수집·분석·최적인 결과를 전자 제어를 통해서 차량을 제어, ⦁의 구성 요소는 이더넷과 CAN(Controller Area Network)을 이용하여 연결한다.4)네트워크 차량 내외의 각종 센서 및 교통 인프라와 차량 간 차량-명, 차량-차량 통신을 가능하게 하는 V2X(Vehicle to Everything)통신 기술이 완전한 자동 운전의 완성 단계에 있어서 필수의 기술입니다.⦁ 차량의 센서에만 의존(Stand-alone Type)없이, V2X등의 협력 통신 기술을 활용하여 교통 인프라, 관제 센터와 연결되며, 교통 환경 정보를 파악(Connected Type) 하므로 주행 안전성이 높아져⦁ 자동 운전의 수준 5에 올리기 위한 시스템 구축 등 스마트 시티 같은 도시 인프라가 병행돼야 한다. ————————————————————————-※Stand-alone Type:외부 인프라 차량과 교통 정보 통신 없이 라이더(LiDAR)레이더(Radar)카메라 등 차량의 자체 센서로 수집된 정보를 바탕으로 자동 운전 기능을 갖춘 방식자율주행차량통신망: 차량-차량 및 사람, 차량-교통 인프라와의 유비쿼터스 연결은 차량의 자동화와 자율성 촉진자동 운전 차의 핵심 요소 기술에 있는 자동 운전 차의 핵심 기술은 자동 운전 행위 관점에서 공통적으로 센서 기술과 V2X네트워크 통신 기술을 기반으로 상황을 인지, 판단, 제어할 수 있는 기술이 초점입니다.또 탑승자의 정보 제공, 운전 제어권의 양도 관리 등 사람과 자동차의 상호 작용을 위한 HVI(Human Vehicle Interface)기술, 유저 정보 및 편의 제공 등의 서비스 기술입니다.자율주행 가치사슬자율주행 가치사슬
