자율주행에 지도가 필요한 이유
센서, AI 기술보다 더 중요한 정밀지도
FSD 기술 도입으로 더 가까워진 자율주행 시대
최근 한 수입차 브랜드에서 FSD 기능이 탑재된 차량을 국내에 출시한다고 밝혀 화제가 되고 있습니다. 운전자가 직접 조작하지 않아도 차량이 스스로 주행하는 모습이 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니라는 점을 실감하게 됩니다. 이쯤되면 자연스럽게 이런 궁금증이 생깁니다. 자율주행 차량은 어떻게 스스로 운전을 할 수 있을까?
운전은 단순히 길을 따라 이동하는 행위가 아닙니다. 신호를 지켜야 하고, 차선과 정지선을 인식해야 하며, 도로의 형태와 주변 환경에 따라 수많은 변수를 고려해야 합니다. 결국 운전이란 잘 보고, 잘 이해하고, 정확히 판단하는 과정이라고 할 수 있습니다. 그리고 자율주행 차량이 이 과정을 가능하게 만드는 핵심 요소 중 하나가 바로 지도입니다.
자율주행에 있어 지도란?
지도가 자율주행의 핵심이라고 하면 보통 우리가 흔히 사용하는 ‘내비게이션 지도’와 같은 개념으로 오해하는 경우가 많습니다. 자율주행에 있어 지도는 단순히 어디로 가야 하는지를 안내하는 도구를 넘어 차량이 지금 보고 있는 상황을 이해하기 위한 기준 정보(Reference)에 가깝습니다.
독자 여러분도 알고 계시듯 차량에는 다양한 센서가 탑재되어 있습니다. 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더 등 주변 환경을 실시간으로 인식합니다. 지금 차가 달리고 있는 차선과 나란히 하고 있는 차량, 그리고 앞을 지나가는 보행자와 같은 물리적인 객체를 감지합니다. 하지만 센서만으로 지금 차량의 정확한 위치라든지, 다음에 어떤 도로 구조로 이루어져 있는지 등 앞으로 일어날 ‘상황’에 대해 파악하기는 어렵습니다.
예를 들어 센서가 앞에 보이는 선을 차선으로 인식하더라도 이게 합류 차로인지 아니면 좌회전 전용 차로인지, 혹은 공사로 인해 임시로 변경된 차선인지 인지하기가 어렵습니다. 지도는 센서가 보는 것을 ‘이해 가능한 상황’으로 바꾸어주는 역할을 합니다. 보기만 하는 게 아니라 보고 판단하는 역할을 하는 것이죠.
여기서 또 하나 눈 여겨봐야 할 점은 자율주행에서 지도는 지금 이 순간만을 다루지 않는다는 것입니다. 지도엔 도로 구조, 차로 수, 제한속도, 교차로 형태 등과 같이 센서가 인지하지 못하는 주행 판단의 기준이 되는 정보가 담겨 있습니다. 이 지도가 있기에 자율주행 차량은 급커브 구간이나 차로 감소 구간, 복잡한 교차로를 미리 인지하여 감속하거나 차로 변경을 준비하는 판단이 가능해집니다.
결국 자율주행에서 지도는 단순한 경로 안내 수단이 센서가 본 환경을 바탕으로 상황을 이해하고 주행을 판단하는 과정의 기준 정보로 작동합니다. 그래서 자율주행 기술이 더 발전할수록 지도는 더 정밀해져야 하고 또 더 풍부한 정보를 요구 받게 됩니다.
지도는 어디에 있고 어떻게 작동하는 걸까?
지도가 주행 판단의 기준이 된다고 하니 어디에 탑재되어 있고 어떻게 작동하는지 궁금하진 않으세요? 사실 자율주행 차량에 활용되는 지도는 하나의 형태로만 존재하지 않습니다. 차량 내부에 저장되어 있기도 하고, 외부 서버와 연결되어 있기도 하죠.
우선 차량 내부에 저장된 지도는 ‘기본적인 주행 판단’을 위한 정보를 제공합니다. 차로 구조, 곡률, 교차로 형태 등 기본적인 주행 판단을 위한 정보들이 탑재되어 있고 센서가 인식한 객체를 실시간으로 비교하고 검증하는 기준으로 사용됩니다. 예를 들어 센서가 차선을 감지했을 때 지도에 저장된 차로 수나 배치 정보와 일치하는 지를 먼저 확인합니다. 이를 통해 지금 인식한 차선이 정상적인 도로 구조인지, 혹은 공사나 가림으로 인해 일시적으로 왜곡된 인식인지를 판단할 수 있습니다.
이처럼 내부에 탑재된 지도는 센서가 지금 보고 있는 결과를 그대로 받아들이지만은 않습니다. 미리 정의된 도로 구조와의 ‘일관성’을 기준으로 인식 결과의 ‘신뢰도’를 평가하는 거죠. 특히 네트워크 상태와 무관하게 항상 활용될 수 있어 자율주행 판단의 가장 기본적인 안정성을 맡고 있습니다.
한편 외부 서버와 연결된 지도는 시간에 따라 변화하는 환경에 대응합니다. 예기치 못한 도로 공사로 인한 차로 변경, 행사로 인한 임시 통제 구간, 갑작스러운 신호 체계 변경과 같은 정보는 차량 내부에 고정적으로 저장하고 관리하기가 어려워 외부에서 관리되고 필요에 따라 차량에 전달됩니다. 단순한 정보 업데이트가 아닌, 내부 지도의 판단을 보완하는 역할을 수행하죠. 결국 자율주행 차량은 내부 지도를 기준으로 기본적인 판단을 수행하고 외부 지도를 통해 최신 변화를 반영합니다. 이를 통해 주행 판단 능력에 정확성과 안정성을 높일 수 있습니다.
그렇다면 지도는 얼마나 정밀해야 할까?
자율주행 차량이 주행하는데 기준이 되어주는 지도의 품질이 궁금해지실텐데요. 일단 자율주행 차량은 차선을 잘 지켜야 하고, 합류 할 땐 어느 차로로 진입할지 판단해야 하고, 또 교차로에서는 직진과 우회전(혹은 좌회전) 중 어떤 선택을 할지 스스로 결정해야 합니다. 때문에 자율주행을 위한 지도는 차량이 차로의 어느 위치에 있는지, 그리고 몇 미터 앞에서 차로가 어떻게 나눠지고 합쳐지는지까지 판단할 수 있을 정도로 정밀해야 합니다. 차로의 개수와 배치, 곡률 변화, 분기와 합류 구조, 정지선과 교차로의 정확한 위치가 차로 단위로 구조화되어 담겨 있어야 합니다. 그래야 차량이 앞으로 어떤 선택지가 있는지를 미리 인지할 수 있습니다.
이 정밀도를 수치로 표현해보면 차이는 더 분명해집니다. 일반적인 내비게이션 지도는 미터(m)단위의 위치 오차를 전제로 설계되어 있습니다. 이 정도의 오차는 도로 단위 안내는 충분하지만 차로 단위 판단에는 한계가 있죠. 일반적인 차로 폭이 약 3m 수준임을 고려하면 위치 오차가 2~3m가 발생해도 차량이 지금 현재 1차로인지, 2차로인지 정확히 구분하기가 어려워지죠. 그래서 자율주행에 활용되는 지도는 센치미터(cm) 수준의 정밀도를 기준으로 합니다. 이 정도 정밀도가 확보되어야 차량이 ‘이 차로의 어느 지점에 있다’라는 판단을 할 수 있습니다.
이처럼 차로 단위 주행 판단이 가능하도록 설계된 지도를 자율주행에서는 정밀지도라고 부릅니다.
자율주행 차량이 스스로 주행할 수 있는 이유를 살펴보면 결국 핵심은 어떻게 판단하느냐에 있습니다. 센서가 주변 환경을 인식하고, 인공지능이 이를 해석하더라도 그 판단이 흔들리지 않기 위해서는 기준이 필요합니다.
지도는 바로 그 기준을 제공합니다. 지금 보고 있는 도로가 어떤 구조인지, 앞으로 어떤 선택지가 가능한지, 어디에서 감속하거나 방향을 바꿔야 하는지를 차량이 이해할 수 있는 형태로 정리해줍니다. 그래서 자율주행에서 지도는 단순한 길 안내 수단이 아니라 주행 판단의 기준으로 작동하는 핵심 요소가 됩니다. 그리고 이러한 역할을 수행하기 위해 자율주행에 활용되는 지도는 점점 더 정밀해지고 있습니다.
다음 글에서는 이처럼 자율주행 판단을 떠받치는 정밀지도가 어떤 종류로 나뉘어 있고 각각 어떤 역할을 수행하는지 좀 더 자세히 살펴보려 합니다. 각각의 정밀지도가 제 역할을 할 때 비로소 자율주행은 ‘가능한 기술’이 아니라 ‘신뢰할 수 있는 기술’로 완성될 수 있습니다.
