[기고] 미래 자동차와 자율주행 오픈소스 소프트웨어
- ㈜스프링클라우드 연구소장 곽만기 상무 -
1. 개요
미래 자동차는 기존의 자동차와 달리 소프트웨어가 핵심적인 역할을 담당한다. 자동차에 탑재되는 센서, 제어기, 인공지능 등 다양한 기술은 소프트웨어를 통해 제어되며, 자동차의 기능과 성능을 결정한다. 자동차는 단순한 이동 수단에서 벗어나, 개인을 위한 다양한 서비스를 제공하는 자율 이동형 스마트 디바이스로 발전하고 있다. 이러한 미래 자동차 소프트웨어를 확보하기 위하여 기존의 자동차 부품개발 업체는 물론이고 다양한 거대 IT 기업들도 적극적인 투자와 개발을 진행하고 있다. 이들 기업들은 소프트웨어 개발을 위하여 다양한 오픈소스 소프트웨어들을 적극적으로 사용하고 있으며 이를 통하여 개발 기간 단축, 비용 절감 등 기술적, 경제적 효과를 얻고 있다.
2. 자율주행 오픈소스 소프트웨어
현재, 미래 자동차의 자율주행 시스템을 구현하기 위해서는 다양한 기술적 요구사항에 대한 소프트웨어 구현이 필수적이다. 이를 위해 다양한 오픈소스 소프트웨어가 활용되고 있다. 예를 들어, 자동차의 전자 제어 시스템 표준으로 사용되는 Autosar(Automotive Open System Architecture), 자동차용 임베디드 제어기에서 사용되는 실시간 운영체제(RTOS)인 OSEK(Open Systems and Environments for Automotive Control), 그리고 리눅스 기반의 오픈소스 운영체제인 AGL(Automotive Grade Linux)이 있다.
또한, 이동 로봇 및 자율주행 분야에서도 ROS(Robot Operating System) 미들웨어를 활용한 기술 개발과 상용화가 활발히 진행 중이다. ROS는 로봇 개발과 운영을 위한 오픈소스 플랫폼으로, 로봇의 센서, 제어기, 애플리케이션을 효과적으로 연결하고 로봇 개발과 운영을 단순화하기 위한 다양한 기능을 제공한다. 최근에는 ROS를 기반으로 한 자율주행 오픈소스 Full stack 프로젝트가 진행되고 있으며, 그 중에서도 중국 바이두(Baidu) Apollo 프로젝트와 일본 AWF(Autoware Foundation)의 Autoware 프로젝트가 대표적이다.
3. 자율주행 오픈소스 소프트웨어 프로젝트
앞서 언급한 대로, 자율주행 분야의 대표적인 오픈소스 소프트웨어 프로젝트로 Apollo와 Autoware가 있다. Apollo는 중국의 바이두가 개발한 자율주행 프로젝트로, 2017년에 처음 공개되었다. Apollo는 센서, 지도, 자율주행 제어 등 자율주행에 필요한 다양한 소프트웨어를 포함하고 있다. 반면에 Autoware는 일본의 자동차 업계와 학계가 공동으로 개발한 자율주행 프로젝트로, 2015년에 처음 공개되었다. Autoware 역시 센서, 지도, 자율주행 제어 등 자율주행에 필요한 다양한 소프트웨어를 제공하고 있다. 두 프로젝트는 오픈소스 커뮤니티를 통하여 모든 기술들을 공개하고 있으며 자율주행 기술의 발전과 상용화를 위한 중요한 역할을 하고 있다.
3.1 Apollo
Apollo는 바이두가 개발한 자율주행 오픈소스 소프트웨어 플랫폼이다. 2017년 1월에 처음 공개되었으며, 현재까지 전 세계 100여개 이상의 기업과 기관이 참여하여 개발에 기여하고 있다. Apollo는 자율주행 차량의 개발과 상용화를 위한 종합적인 솔루션을 제공하고 있다.
클라우드 기반의 자율주행 소프트웨어를 구현하고 있으며 클라우드를 통해 데이터 처리 및 학습, 가상 검증 시뮬레이션 및 고정밀 지도를 제공하고 있다.
3.2 Autoware
오토웨어(Autoware)는 2014년에 일본의 도요타, 닛산, 혼다, 마쓰다 등 4개 자동차 회사가 공동으로 개발을 시작한 프로젝트이다. 이 프로젝트는 자율주행 기술 개발을 위한 목적으로 시작되었으며, 2017년에 AWF를 설립하고 오픈소스 소프트웨어로 공개되었다. 현재까지 전 세계에서 80여 개의 기업 및 학교에서 참여하고 있으며, Github를 통한 커뮤니티를 형성하여 참여 개발자들의 기여를 통해 지속적인 업데이트와 기능 추가가 이루어지고 있다.
또한, 최근 자동차 분야에서 화두가 되고 있는 SDV(Software Defined Vehicle, 소프트웨어로 정의되는 자동차)를 지원하기 위해 AWF는 SDV용 자율주행 솔루션의 Cloud-native DevOps 환경을 구현하고 있다. 이를 위해 AWF는 SOAFEE(Scalable Open Architecture for Embedded Edge, ARM사 주도 개방형 표준 오토모티브 소프트웨어 아키텍처 구현) 및 MIH(Mobility In Harmony, Open 자율주행 HW Kit 표준정의) 등 다양한 단체들과 활발한 교류 및 공동개발을 진행하고 있다.
3.3 Apollo / Autoware 비교
Autoware와 Apollo의 아키텍처는 유사한 구조를 가지고 있다. Autoware는 기본적으로 ROS(로봇 운영 체제)를 기반으로 하고 있으며, ROS를 통해 자율주행 기능을 구현하고 관리한다. 반면에 Apollo는 3.5 버전 이전까지 ROS를 지원하고 있었지만, ROS1 버전이 가지고 있는 실시간성 및 보안성과 같은 문제를 보완하기 위해 3.5 버전 이후부터는 ROS를 지원하지 않고 있다. 대신, 바이두가 독자적으로 개발한 실시간 운영 환경인 CyberRT를 적용하여 자율주행 기능을 구현하고 있다. 두 플랫폼 모두 자율주행 기능을 위한 고수준 제어 및 센서 데이터 처리, 지도 정보 활용, 자동차 제어와 관련된 모듈을 포함한 유사한 구성을 가지고 있으며, 오픈소스 커뮤니티에서 계속해서 발전하고 있다.
| 특징 | Apollo | Autoware |
|---|---|---|
| 개발 주체 | 바이두 | 일본 대학(나고야대학교) 및 자동차 업계 |
| 센서 | 라이다, 카메라, 레이더, IMU 등 | 라이다, 카메라, 레이더, GPS 등 |
| 지도 | 고정밀 지도 | 정적 지도, 동적 지도 등 |
| 자율주행 제어 | 신경망 기반 | 규칙 기반 |
| 장점 | - 상용화 가능한 자율주행 시스템을 개발하는 데 적합 - 다양한 센서와 지도 지원 - 신경망 기반 자율주행 제어 |
- 새로운 자율주행 기술을 개발하는 데 적합 - 실내 자율주행 지원 |
| 단점 | - 라이다의 높은 비용 - 신경망 기반 자율주행 제어의 복잡성 - 고정밀 지도의 구축 비용 |
- 정적 지도의 한계 - 규칙 기반 자율주행 제어의 유연성 부족 |
Apollo와 Autoware와 같은 오픈소스 자율주행 Full stack은 자율주행 기술 개발과 상용화를 보다 용이하게 해주며, 자율주행 기술의 발전을 가속화하고 자율주행 차량의 상용화를 촉진하는 중요한 역할을 하고 있다.
4. 결론
자율주행 기술은 여전히 개발 단계에 있으며, SAE가 정의한 레벨 5 의 완전한 자율주행을 실현하기 위해서는 다양한 기술적 난제들을 극복해야 한다. 이러한 난제들을 해결하고, 자율주행 기술을 발전시키며 상용화를 촉진하는 데에 있어 오픈소스 소프트웨어는 중요한 역할을 할 것이다. 자율주행 기술 개발에는 다양한 분야의 기술이 융합되어야 하므로 고도의 전문성과 상당한 비용이 요구된다. 그러나 오픈소스 소프트웨어는 이러한 기술들을 개발하고 활용하는 비용을 절감할 수 있기 때문에 자율주행 기술의 대중화에 큰 기여를 할 것이다.
또한, 오픈소스 소프트웨어는 개발자들이 서로의 소스 코드를 공유하고 피드백을 제공하기 때문에, 단점이나 오류를 신속하게 발견하고 개선할 수 있으며 여러 분야의 개발자들이 참여하여 기술 다양성이 증대되어 자율주행 기술의 발전에 새로운 아이디어와 접근법을 제공할 수 있다.
자율주행 기술이 완전히 상용화되기 위해서는 오픈소스 소프트웨어의 역할이 더욱 중요해질 것이므로, 오픈소스 소프트웨어를 기반으로 한 산업 생태계를 조성하여, 개발자들이 서로 협력하고 발전할 수 있도록 적극적인 지원이 필요하다.
※ 참고문헌
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