영국 법률위원회에 따르면 공공 도로에 자율주행 차량의 안전을 위해 새로운 자율주행 차량법의 도입을 권고하는 공동 보고서를 발표했다. 잉글랜드와 웨일즈의 법률위원회(The Law Commission) 및 스코틀랜드 법률위원회(Scottish Law Commission)가 포함된다. 보고서는 2018년 커넥티드 및 자율주행 차량 센터(Center for Connected and Autonomous Vehicles)가 의뢰했다.새 법안은 자동차가 규제 기관에 의해 자율주행 기능이 있는 것으로 승인되고 이러한 기능이 사용되는 경우 운전석에 있는 사람이 더 이상 자동차의 운전 방식에 대해 책임을 지지 않게 된다는 내용을 포함한다. 사고 발생 시에는 승인을 받은 회사에 대한 제재가 이루어지고 규제기관도 제재를 받을 수 있다. 운전자는 새 법안에 따라 '사용자 책임자'로 규정돼 자율주행 차량의 운행으로 발생한 사고에 대해 기소되지 않는다.그러나 운전자는 보험에 대한 책임을 지고 화물을 확인하며, 승객의 안전 벨트 착용을 확인해야 한다. 자율주행 차량의 주행 시에는 운전자가 자율주행차량을 통제할 수 없기 때문이다.또한 대중 교통에 사용되는 자율주행 차량은 책임자 없이 스스로 운전하도록 승인될 수 있다. 대신에 운송 면허가 있는 운영자가 사고에 대한 책임을 지게 된다.또한 운전자 지원 기능과 자율주행 운전의 광고 시에는 이를 구별하라고 권고했다. 이와 같은 법률위원회의 보고서는 대중의 신뢰를 구축하기 위해 안전과 책임을 기반으로 올바른 규정을 마련하도록 지원할 것으로 전망된다. ▲ 법률위원회(Law Commission)의 로고(출처 : 홈페이지)

영국 공군(Royal Air Force)에 따르면 기지 주변에서 보급품을 배달하는 자율주행 차량의 테스트를 진행하고 있다고 밝혔다.카고(Kar-Go)라고 불리는 자율차량은 서섹스(Sussex)에 기반을 둔 기술회사인 아카데미 오브 로보틱스(Academy of Robotics)와 협업으로 개발되고 있다. 이 차량은 시속 60마일로 주행할 수 있는 무공해 차량이다. 카고가 기지의 목적지에 도착하면 해치가 자동으로 해제되어 공군 요원이 화물을 회수할 수 있다.카고는 바퀴가 돌출되어 있고 깜박이는 조명과 넓은 트렁크가 있는 거대한 녹색 컴퓨터 마우스처럼 보인다. 안전한 자율주행 차량을 사용하면 공군 요원은 훈련받은 핵심 역할에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있다. 보안상의 이유로 훈련되고 승인된 직원만이 공군 기지 주변에서 물품을 이동할 수 있기 때문이다. 향후에는 자율차량을 확장하여 항공기 타이어와 같은 더 큰 하중을 운반할 계획이다.이를 통해 보급품, 예비품, 도구, 음식을 제공하고 항공기 연료 보급, 활주로 청소, 제설 및 얼음 제거와 같은 비행장 서비스를 제공하는 다양한 자율주행 차량을 볼 수 있을 것으로 전망된다. ▲ 아카데미 오브 로보틱스(Academy of Robotics)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

일본 전기통신대(電気通信大)에 따르면 비가시선(NLOS)에서 인간을 감지하는 레이더 기반 탐지 방법을 발표했다. 레이더 기반 센서는 운전자 지원 시스템 및 자율주행 차량의 필수 구성 요소가 됐기 때문이다.주변 보행자 및 기타 교통 관련 물체를 구별할 수 있기 때문이다. 그러나 인공 인식 시스템은 악천후나 비가시선(NLOS) 상황에서 인간을 감지하는 데에 어려움이 있다. NLOS 상황은 보행자가 시야에서 차단될 때 발생한다. 예를 들어 주차된 차량 뒤에 있는 아이가 갑자기 거리로 뛰어들 때 생긴다.연구팀은 반사, 회절 신호 분석 및 기계 학습 기술을 기반으로 인간을 감지하는 방법을 개발했다. 실험에는 24GHz 레이더와 30cm 길이의 금속 실린더와 밝은 색 옷을 입은 인간의 2가지 목표물이 사용됐다. 탐지기에 의해 수신된 신호는 금속 실린더와 인간에 대해 본질적으로 다르다. 사람이 가만히 있어도 자세 조절과 관련된 호흡과 작은 움직임은 반사파 신호에 변화를 일으킨다.이 차이가 금속판의 가장자리 주변에서 파동이 '구부러지는' 회절 효과를 강화한다. 연구팀은 반사 및 회절 신호에 기계 학습 알고리즘을 적용해 사람과 물체의 차이를 학습할 수 있도록 조치했다.이를 통해 최대 80%의 인식률을 달성했다. 또한 연구팀은 완전한 비가시선 상황에서도 인간이 서 있는지, 걷고 있는지를 인식할 수 있었다.이와 같은 연구를 통해 자율주행 차량의 주행중에 발생될 수 있는 사고를 미연에 방지할 수 있을 것으로 전망된다.▲ 전기통신대(電気通信大)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

독일 글로벌 기술기업인 지멘스(Siemens)에 따르면 IAA 모빌리티쇼에서 자율 충전 시스템(Autonomous Charging System)을 공개했다. IAA 모빌리티쇼는 뮌헨(Munich)에서 9월 7일부터 12일까지 개최된다. 지멘스는 이 솔루션을 통해 자동차에서 트럭까지 전기차를 완전 자동 충전할 수 있다. 현재 전시된 프로토타입은 최대 300kW의 충전 용량을 갖고 있지만 1메가와트까지 확대될 계획이다. 전기 트럭을 충전하는 데 필요한 이러한 고용량은 케이블이 너무 무거워진다는 문제점이 있다. 지멘스는 로봇을 활용해 충전 케이블을 연결할 수 있는 자율 충전 시스템을 제공한다. 지멘스는 "첨단 자동화 및 디지털화 솔루션”을 제공할 방침이다. e-모빌리티(mobility)의 전환이 이미 본격화되고 있기 때문이다.또한 지멘스는 시뮬레이션을 사용해 자율주행 차량의 영향과 안전성을 측정하는 사내 벤처 스타트업인 시물리틱(Simulytic)을 론칭할 계획이다.사고 확률, 변화하는 교통 흐름 및 혼잡 패턴, 날씨 및 도로 조건의 영향, 기타 국부적 요인에 따른 자율주행 차량의 안정성을 평가하기 위한 목적이다.▲ IAA 모빌리티쇼 2021 홍보자료

일본 글로벌 자동차제조업체인 토요타자동차(トヨタ自動車)에 따르면 자율주행 차량용 지도 제공업체인 미국 카메라(Carmera)를 인수했다. 새로 설립된 자회사 우븐플래닛(Woven Planet)을 통해 비공개 금액으로 인수했다. 우븐플래닛은 인공지능을 통한 모빌리티 투자 및 개발을 위해 2021년 1월 설립됐다.이번 인수를 통해 토요타자동차는 자율주행 차량에 필수적인 실시간 고화질 지도 및 크라우드 소싱 입력에 액세스할 수 있게된다. 우븐플래닛은 OEM 및 자동차 제조업체에 개방형 지도 플랫폼을 개발 및 판매할 수 있을 것으로 기대된다.한편 토요타자동차는 2021년 차량 공유 서비스 리프트(Lyft Inc.)의 자율주행 기술 부문을 US$ 5억5000만 달러에 인수하고 차량군 사업(fleet business)에 자동화를 제공하는 라이드셀(Ridecell)에 투자한 바 있다. 이와 같이 토요타자동차는 신생 기업 인수 및 차세대 자동차 개발을 위한 실리콘 밸리의 제조 업체 및 프로세스를 결합하는 데에 더욱 집중할 것으로 전망된다. 자동차 분야의 미래에서 불확실성이 증가하고 있기 때문이다. ▲ 토요타자동차(トヨタ自動車)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 자율주행차량용 센서 스타트업 기업인 에이아이(AEye)에 따르면 1000미터의 감지 범위를 갖는 자율주행 차량용 라이다(Lidar) 센서를 개발했다. 4Sight M 라이더 센서이다.해상도를 희생하지 않고 더 긴 범위에서 물체를 감지할 수 있는 라이더 센서를 설계하는 것이 최근 라이더 개발의 과제였다.4Sight M 라이더 센서는 10Hz 스캔 속도(초당 10 프레임)를 유지하면서 1000 미터 이상 떨어진 물체를 감지할 수 있다. 160미터 거리에 위치한 도로에서 벽돌처럼 작은 물체도 감지한다.테스트는 2021년 2월 캘리포니아 바이런에 위치한 공항 활주로에서 4Sight M 센서의 표준 버전을 사용해 수행됐다.4Sight M lidar 센서는 다양한 자동차 제조업체 또는 개별 차량 모델의 ​​특정 요구 사항을 충족하도록 조정될 수 있다.이를 통해 자동차 제조업체를 위한 다목적 센서가 될 것으로 전망된다. 응용 분야에 따라 다양한 수준의 해상도와 범위를 프로그래밍하는데 사용할 수 있기 때문이다.▲ 에이아이(AEye)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

독일 글로벌 자동차제조업체인 폭스바겐그룹(Volkswagen Group)에 따르면 미국 글로벌 소프트웨어업체인 마이크로소프트(Microsoft)와 협력해 주율주행 차량 개발을 가속화하기 위해 자율주행 플랫폼을 구축할 계획이다.소프트웨어 자회사인 자동차소프트웨어 조직(Car.Software Organization)은 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)에 클라우드 기반 ADP (Automated Driving Platform)를 구축한다.이와 같은 컴퓨팅 및 데이터 기능을 활용해 글로벌 규모에서 더욱 빠르게 자율주행 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 애저(Microsoft Azure)에서 개발 프로세스를 단순화할 수 있기 때문이다.특히 자율주행 차량을 위한 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 및 AD(Autonomous-Drive) 기능 개발의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.하나의 개발 플랫폼으로 ADAS 및 AD 솔루션을 더 빠르게 구축할 수 있기 때문이다. 이와 같은 노력을 통해 이동성을 더욱 편안하게 만드는 동시에 승객의 안전을 개선할 수 있을 것으로 전망된다.▲ Germany-Volkswagen-AutonomousCar ▲ 폭스바겐그룹(Volkswagen Group)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

이스라엘 전기자동차 기술업체인 리 오토모티브(REE Automotive)에 따르면 영국에 새로운 엔지니어링 센터(Engineering Center)를 오픈할 계획이다.이를 위해 향후 3년 동안 새로운 엔지니어링 센터와 지역에 $9,200만 달러를 투자한다. 획기적인 전기 자동차 플랫폼 기술의 대량 생산을 준비하고 있기 때문이다.특히 엔지니어링 설계, 검증(validation), 확인(verification) 및 테스트와 제품 승인(product homologation)을 가속화하기 위한 목적이다.리 오토모티브는 통합센터에서 구성요소를 조립해 Capex 요구 사항을 줄일 수 있다. 2021년 미국에서 첫번째 센터를 열면서 15개의 통합센터 네트워크를 구축할 계획이다.이와 같이 리 오토모티브의 고유한 CapEx-light 제조 전략은 전 세계에 위치한 통합센터를 활용해 확장가능하고 민첩한 단위 경제성을 창출할 수 있을 것으로 전망된다.▲ Israel-ReeAutomotive-platform▲ 리 오토모티브(REE Automotive)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 글로벌 자동차제조업체인 포드자동차(Ford Motor)에 따르면 2025년까지 전기자동차 및 자율주행 차량에 대한 투자를 US$ 290억 달러로 증가할 계획이다.투자 계획은 회사가 2020년 4분기 28억 달러의 손실을 기록한 이후에 이뤄졌다. 총 매출은 2019년 1560억 달러에서 2020년 1270억 달러로 감소했다.그러나 2020년 매출 손실은 포드자동차의 전기자동차에 대한 대규모 투자에 영향을 미치지 않을 것으로 판단된다.2025년까지 전기자동차에 220억 달러를 투자할 계획이다. 또한 2025년까지 자율주행 차량에 50억 달러를 더 투자할 방침이다.이와 같은 포드자동차의 투자 계획은 포드자동차의 라이벌인 제너럴 모터스(GM)가 2020년 11월 전기 자동차에 대한 투자를 $270억 달러로 늘릴 것이라고 발표한 이후에 나왔다.이는 미국 자동차 양대 제조업체가 전기자동차(EV) 부문에서 막대한 규모의 투자를 통해 미래를 선점하겠다는 것을 의미한다.향후 전기자동차와 자율주행 차량 부문에서 글로벌 자동차 제조업체간의 더욱 치열한 경쟁이 벌어질 것으로 전망된다.▲ USA-Ford-AutonomousCar▲ 포드자동차(Ford Motor)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

영국 솔루션 업체인 에이비다이나믹스(AB Dynamics)에 따르면 자율주행 차량 기술을 강화하기 위해 추월 기법을 테스트했다.테스트에서 가까운 곳에 있는 다른 운전자의 행동과 의도를 해석하는 자율주행 자동차의 능력을 평가했다. 테스트된 시나리오에는 합병, 이중 차도의 차선 폐쇄, 운전자가 필사적으로 차선에 진입하려고 할 때의 컷인이 포함된다.또한 자율주행 차량이 사고로부터 운전자를 구하기 위해 즉각적인 결정을 내려야 하는 모든 상황이 포함된다. 특히 갑작스런 끼어들기를 피하기 위한 제동, 가속 또는 회피 기동 수행이 중요하다.이와 같이 수천 번의 테스트 반복을 가상으로 실행한 다음 실제 테스트에 적용할 수 있다. 이러한 테스트의 대부분을 시뮬레이션에서 수행할 수 있으므로 테스트 트랙 비용과 엔지니어 시간에 대한 의존도를 줄일 수 있다.이와 같이 시뮬레이션과 실제 테스트를 병행해 차세대 기술과 기능을 보다 효율적으로 시장에 출시할 수 있을 것으로 전망된다.▲ UK-ABdynamics-AutonomousCar▲ 에이비다이나믹스(AB Dynamics)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)