자율주행차의 시작: 그 첫 발자국을 따라가다

 

 

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초기 자율 주행차는 어떻게 만들었을까?

자율 주행차는 이제 더 이상 공상과학 속의 이야기가 아닙니다. 테슬라, 구글 웨이모, 현대 모비스까지 수많은 기업이 자율주행 기술을 현실로 구현하고 있지만, 그 시작은 언제였을까요?
이번 글에서는 초기 자율주행차가 어떻게 만들어졌는지, 그 기술적 토대와 시도들을 살펴보려 합니다.

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1980년대, 첫 자율 주행차의 등장

자율 주행의 역사는 생각보다 오래되었습니다. **가장 초기의 자율주행차 중 하나는 1980년대 독일에서 개발된 ‘반(Bertha)’**입니다. 이 차량은 에른스트 디켄슬틴(Ernst Dickmanns) 교수가 주도한 프로젝트로, 뮌헨 대학교와 독일군의 지원을 받아 만들어졌습니다.

• 🚗 기반 차량: 메르세데스-벤츠 S클래스
• 🧠 기술적 핵심: 고정된 영상 센서, 라이다는 없고 카메라 기반
• 🛣️ 주행 능력: 시속 60km로 일반 고속도로 주행에 성공

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어떻게 작동했을까?

오늘날처럼 고성능 GPU나 딥러닝이 없던 시대, 초기 자율주행차는 놀랍도록 단순하지만 정교한 알고리즘을 사용했습니다.

사용된 주요 기술:

1. 비전 기반 주행 (Vision-Based Driving)
   차량에 장착된 카메라로 차선과 도로의 윤곽을 인식해 경로를 추적했습니다.
2. 선형 필터 및 패턴 인식
   딥러닝 이전의 기술로, 도로의 가장자리와 차량의 위치를 분석하는 데 사용됐습니다.
3. 제한된 자율성
   차량은 도로 상황에 따라 일정한 조건 하에서만 자율적으로 주행할 수 있었고, 긴급 상황에서는 수동 제어로 전환했습니다.

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미국의 DARPA 챌린지: 자율주행의 전환점

2004년, 미국 방위고등연구계획국(DARPA)은 자율 주행 경진 대회를 개최했습니다. 처음에는 참가 차량 대부분이 중도 탈락했지만, 이 대회를 계기로 본격적인 AI 기반 자율주행이 시작됐습니다.

• 2005년 우승: 스탠포드 대학의 ‘Stanley’
• 2007년: 도시 환경에서의 자율 주행 성공 (DARPA Urban Challenge)

이후 구글이 스탠포드 팀의 인재들을 흡수해 Waymo라는 이름으로 본격적인 상용화를 준비하게 됩니다.

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초기 기술의 한계와 가능성

한계점

• GPS 오차, 낮은 연산 성능, 주행 환경에 대한 낮은 적응력
• 비, 눈 등의 날씨 변화에 취약

가능성

• 센서 융합 기술, 딥러닝 기반의 인식 능력으로 극복 가능
• AI와 결합하며 2010년대 이후 폭발적인 발전

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맺음말

초기 자율 주행차는 지금 기준에서 보면 불완전하고 느렸습니다. 그러나 그 작은 시도들이 모여 오늘의 자율주행차 기술을 만든 기초가 되었습니다. 단순한 실험처럼 보였던 프로젝트들이 오늘날 도시를 달리는 자동차를 만들었다는 사실, 놀랍지 않으신가요?