2018년 초, 자율주행 자동차는 곧 공도를 달릴 것 같았다. 그러나 얼마 안 있어 우버의 자율주행차가 아리조나 주 템피에서 야간 운행 중 여자를 치어 죽였다. 이 사고로 사람들은 두려워했다. 그리고 자율주행 자동차 기술의 큰 결함도 드러났다. 위험을 제대로 인식하지 못하는 상황이 있다는 것이다. 심지어 불시에 나타난 난반사도 차량의 인식 능력을 크게 저하시킬 수 있다.
전천후 자율성은 다양한 기술의 뒷받침이 있어야 성립한다. GPS가 최적화된 이동경로를 알려주고 레이다, 라이다, 카메라 등의 센서가 장애물을 알려줘야 한다. 인공지능 컴퓨터는 이런 입력값을 처리해 신속한 결정을 내린다. 장애물이 사람으로 판단될 경우 멈추고 나뭇잎으로 판단될 경우 지나가는 것이다.
유망한 기술들
1. 더욱 똑똑한 인공 두뇌
자율주행 자동차는 센서가 받아들인 데이터를 해석해 신경망 네트워크라는 인공 지능을 통해 항법에 활용한다. 인간의 두뇌와도 같은 이 시스템은 어떠한 기상과 조명 조건 하에서도 무단 횡단자를 인식하고 몇 밀리초 내로 방향전환 또는 정지 조작에 들어가야 한다. 프로그래머들은 1980년대부터 네트워크에게 운전을 가르쳐 왔다. 그러나 당시의 칩들은 느렸다. 오늘날은 비디오 게임 덕택에 도로 상황을 신속히 읽을 만큼 빠른 그래픽 프로세서들이 나왔다.
2. 저렴한 센서
자율주행 자동차는 전자 눈으로 도로의 상황을 볼 수 있다. 그러나 이 전자 눈의 가격이 만만치 않다. 자율주행 자동차에 들어가는 고해상도 카메라, 레이더, 라이다, 기타 센서들을 모두 합친 가격은 짜게 잡아도 75,000달러에 달한다. 광학 공학자들은 더욱 저렴한 센서 제작에 도전하고 있다. 예를 들어 웨이모 사는 불과 7,500달러짜리 지붕 장착 회전식 라이다를 만들었다고 주장하고 있다. 다른 자동차 회사들도 사내에서 비슷한 연구를 하고 있지만, 그 구체적인 내용은 비밀에 부치고 있다. 그러나 엔지니어들이 연구를 계속할수록 그 가격도 낮아질 것이다.
1958
공학자들은 자동차의 자율성 단계를 0단계(인간이 모든 조작 실시)에서 5단계(자동차가 모든 조작 실시)로 분류한다. 1950년대 후반 크라이슬러 사가 만든 차량에는 초보적인 자율주행 기능인 크루즈 컨트롤 기능이 탑재되었다. 이로서 운전자들이 페달에서 발을 떼도 되었다.
1989
20세기 중반부터 기계가 인간 운전자를 보조하기 시작했지만, 아직 완전 자율주행 자동차는 실용화되지 못하고 있다. 제2단계로 발전한 자율주행 자동차는 스스로 도로 상황을 보고 간단한 위험을 인식할 수 있게 되었다. 카네기 멜론 대학의 ALVINN은 구급차에 센서와 전자 두뇌를 탑재한 차량으로 캠퍼스 내에서 자체적으로 길을 찾아 움직일 수 있었다.
2007
제3단계 이상의 자율주행 자동차는 인간의 큰 도움 없이 운행할 수 있어야 한다. 카네기 멜론 대학의 <보스>는 신호등과 다른 차량들이 있는 88km 길이의 구간을 운행하는 데 성공했다.
상황 여하를 막론하고 모든 위험을 인지할 수 있도록 자동차의 인공 지능을 교육시키려면 수십만 시간이 필요하다. 자동차 회사들은 시제품을 공도 주행시키는 것으로 이 시간을 단축시킬 수 있다. 우버도 이 방법을 사용했다. 그러나 2018년 사고 이후, 이 방법에는 제동이 걸렸다.
올해 피츠버그에서 다시 공도 시험 주행이 좀 더 조심스럽게 이루어질 것이다. 이 시험 주행에서 자율주행 자동차들은 날씨가 맑은 주간에만 시속 40km 이하로 운행할 수 있다.
한 동안 멈추었던 우버 사의 시험 주행이 재개되는 한편, 구글의 자회사인 웨이모 사가 자율주행 자동차 개발 경쟁에서 앞서나갈 지도 모른다. 이 회사의 자율주행 자동차는 무려 25개 도시에서 시험 운행 중이며, 작년 12월부터 피닉스 시에서 자율주행 택시 서비스를 시작했기 때문이다.
그러나 전천후 주행 가능 모델이 실용화 되려면 수십 년은 기다려야 할 것이다. 미시건 대학의 자율주행 자동차 실험부장인 훼이 펑은 “눈과 비 속에서도 시속 105km로 안전하게 달릴 수 있는 자율주행 자동차가 나오려면 오래 기다려야 한다”고 말했다. 웨이모 사의 최고경영자가 최근에 밝힌 견해는 훨씬 비관적이다. 그런 차는 아예 나오지 않을 수도 있다는 것이다.