5/3하나_ IoT 시대의 총아, 자율주행차 알아봐요

중소 기업의 대부분이 2020년까지 완전 자율 주행 자동차를 출시하는 방법이다, 2035년 상용화를 목표로 세고 있다.

자율주행 자동차의 기본 개념은 운전자가 차량을 조작하지 않아도 스스로 주행하는 자동차였다. 보다 정확하게는 소프트웨어, 인공지능, 통신, 센서기술 등의 융복합으로 스스로 주변환경을 인지하고 위험. 요인을 판단하여 주행경로를 제어하며 운전자의 주행조작을 최소화하고 안전주행이 가능한 자동차를 말합니다.

>

>

현재 양산된 차에 보편적으로 탑재된 자율 주행 기능은 Level 2수준이다 주요 기업은 2018~2020년까지 4단계 진입을 목표로 기술 개발에 박차를 가하고 있다.

자율주행차는 센서에 의한 외부환경 인지 후 방대한 데이터 연산과정을 거쳐 경로를 설정하고 스스로 주행한다. 과정상 프로세서의 역할이 커지고 자율주행의 중추로 인공지능 기술의 중요성이 부각되면서 자율주행은 IoT시대의 총아로 떠올랐다.2025년 Level 5수준의 자율 주행 자동차는 2,600만대에 이를 것이며, 대당 DRAM 74GB, NAND 1TB의 메모리가 채용할 것으로 예상된다.

>

Navigant Research에 따르면 글로벌 자율 주행 차 시장 규모는 2020년 2,000억달러에서 2035년 1조 2천억개월 러시아에, 해당 기간, 자율 주행 자동차의 침투율의 역시한 1.5다.세인트부터 75퍼.세인트로 급격한 성장을 1것으로 보인다.

>

자율주행 초기 시장에서는 차량 공유업체가 수요의 대부분을 차지할 것으로 보인다.자율주행 트럭도 자율주행 상용화로 주목받고 있는 분야 중 결함이었다.트럭이 운행되는 고속도로 구간의 경우 자율주행인 장아이에요. 인원이 적어 아침에는 자율주행 기술수준으로도 상용화가 가능하고 장거리운전 기피로 인력조달이 어려운 데다 트럭운전 사고로 인한 인명피해 증가 등 사회적 필요성이 부각돼 상용화 기대감을 높이고 있다.

자율주행 자동차 시스템은 외부 환경인식, 판단 및 주행전략, 차량제어로 이어지는 인지(Sensor), 판단(Processor), 제어(Actuator) 단계로 구성된다.

외부환경 인지에 사용되는 센서는 카메라, 레이더(Radar), 라임니다(LiDAR) 등으로 구성.업계에서 완전 자율 주행 때문에 하나 0개 이상의 레이 무니르와 8개 이상의 카메라, 그리고 하나개 이상의 라임니, 필요하다고 추정하고 있다.

>

보다 확장된 고도의 자율주행기능을 실현하기 위해서는 차량에 탑재된 센서의 검지범위 외의 정보를 탐지하고, 운전자나 보행자의 안전성 강화를 위한 정밀지도와 통신기능의 발달도 필수적이었다. 자율 주행의 영역에서는 종래보다 10배 이상 정확한 위치 정보의 습득이 요구된다.기존 ADAS용 HD맵에서는 도로의 모든'정적'주행 환경 정보가 10cm안팎 정도의 3차원 형처럼 구성된 것에 대한 자율 주행용 HD맵의 경우에는 센서의 제한적인 인지 범위를 넘는 반경 2~3km내의 '동적'주행 환경 정보가 필수적으로 추가된다.

>

V2X는 차량과 차량 간(V2V:Vehicle to Vehicle), 차량과 인프라 간(V2I:Vehicle to Infrastructure), 차량 내(IVN:In-Vehicle Networking), 그 때문에 차량과 이동 다만 스토리 간(V2P:Vehicle to Pedestrian)통신을 지칭한다.완전 자율 주행을 실현하기 위해서는 20~30m이동 이내에 중요한 데이터를 송/수신하고 판단하고 대응하는 모든 과정이 한초 이내에 이루어져야 한다.

5G통신이 가진 1ms이하의 전송 지연 특성과 고속 데이터 전송 특화(최대 전송에도 20Gbps)는 이런 자율 주행 인프라 요건에 부합할 것이다. 업계에서는 V2X개화 시기를 본격적인 5G통신이 시작된 2020년경으로 예상하고 있는 것이 자율 주행 기술의 발전과 동반한 5G통신 인프라 구축에 대한 관심도 계속될 필요가 있다.

>

>

>