건설·농기계, 국방 무인차량(UGV) 등 오프로드 자율주행 시 먼지나 진흙, 눈, 비 등과 같은 이물질을 인식하고, 이를 실시간으로 제거할 수 있는 오프로드 환경인식 기술이 국내 최초로 개발됐다. 이는 향후 굴착기, 덤프트럭, 수색 차량 등 산업기계나 국방 분야 자율주행 차량에 적용되어 사람이 운행하기 힘든 극한 환경에 널리 활용될 것으로 기대된다.
한국기계연구원(원장 류석현) 가상공학플랫폼연구본부 산업기계DX연구실 이한민 실장 연구팀은 산악 지형이나 물가, 눈길 등 오프로드 무인 차량에 적용되는 ‘센서 보호모듈’과 ‘센서 신호 보정 기술’, ‘주행 가능 영역 인식 및 주행 제어 기술’ 등 오프로드 환경인식 기술을 개발하고, 관련 기술을 유관 기업에 기술이전 했다.
기계연구원 이한민 실장이 오프로드 자율주행용 고성능 환경인식 기술에 대해 설명하고 있다. (사진=기계연구원)기계연구원이 개발한 오프로드 환경인식 기술 중 ‘센서 보호·세정 모듈’기술은 오프로드 자율주행 시 센서 표면에 튈 수 있는 흙탕물이나 진흙 등에 세척액을 분사하고 실시간으로 와이퍼로 닦아내, 오염 발생 전의 수준으로 회복할 수 있다. 또한, 주행할 때 발생하기 쉬운 먼지나 눈, 비 등 입자 크기가 작은 신호를 제거하는 ‘센서 신호 보정’ 기술을 통해, 기상 악화 등의 비구조화된 환경 조건에도 오프로드 자율주행을 더 안정적으로 유지할 수 있다.
기계연구원이 개발한 ‘주행가능영역 추정 기술’과 ‘주행제어 기술’은 장애물이나 급경사, 구덩이 등 울퉁불퉁한 길에서 주행이 가능한 영역만을 찾아내어 자동으로 장애물을 피하고 실시간으로 차량의 주행을 제어할 수 있어 작업 중 갑자기 나타나는 사람이나 동물과 충돌하는 사고를 피할 수 있다.
기존에는 오프로드 환경에서 진흙이나 흙탕물 등과 같은 이물질로부터 센서를 보호할 수 있는 기술이 전무했다. 라이다(LiDAR) 센서가 먼지, 비, 눈 등을 잘못 인식하여 일부 장애물을 감지하지 못해 사고가 발생하는 경우도 있었다. 또한, 나무나 바위 같은 돌출된 장애물뿐만 아니라 낭떠러지, 구덩이와 같은 높낮이가 있는 지형을 실시간으로 인식하는 기술이 없어 오프로드 환경에 자율주행 기술을 적용하는 데 어려움이 있었다.
‘라이다(LiDAR) 센서’란 레이저를 이용하여 거리와 물체의 형태를 측정하는 센서이다. 레이저를 발사하고 반사되어 오는 시간을 측정하여 거리를 계산하고, 반사된 신호의 강도를 얻을 수 있e.
반면, 이번에 개발된 오프로드 환경인식 기술은 센서 오염 회복률, 센서 노이즈 제거 정확도, 야지 주행가능영역 추정 정확도 등 주요 성능 지표의 속도와 정확도를 기존 대비 1.5배 이상 향상시켜 오프로드 자율주행 제어에 안정적으로 활용할 수 있는 발판을 만들었다.
기계연구원 이한민 산업기계DX연구실장은 “무인차량의 오프로드 자율주행 시 자주 발생할 수 있는 환경 인식 문제를 해결하는 핵심 기술”이라며 “향후 자율주행이 적용될 굴착기, 덤프트럭, 트랙터와 같은 산업기계는 물론, 전차나 수색차량 등 국방용 무인차량에 적용될 수 있도록 노력할 것”이라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 기계연구원 기본사업 ‘산업용 모바일 작업기계 자율화 기반기술 개발’ 과제 지원을 받아 수행됐다.
