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RDX 공식블로그
자율주행 차량의 대형화 (ANA & ZF 사례) 본문
2020년 2월 ANA는 중국 BYD제 대형 EV 버스를 구입하여 하네다 공항을 자율주행시킬 계획을 밝혔습니다.
ANA는 2020년 1월 하순 하네다 공항에 57인승 대형전자동차(EV) 버스를 사용하여 자동운전 실증실험을 실행했습니다. 자동운전이 실용화 단계에 가까워진다고 판단하여, 2020년 중에는 승객이나 승원을 실제 태워 실험할 계획입니다.
항공 여객수요가 증가하는 한편, 생산연령인구는 줄어들고 있어 일손부족은 문제시되고 있습니다. 인력에 의존하는 부분이 많은 공항 내 업무를 자동화함으로써, 환승 손님이나 운항 승무원의 송환업무의 효율화를 노리고 있습니다.
ANA의 하네다 공항에서의 실증실험은 이번이 3번째입니다. 2018년 2월 첫 번째에는 정비장의 일반도로에서 실시하여, 자동운전 기술 그 자체를 실증했습니다. 2019년 1월 2번째 실험에서는 제한구역에서 항공기나 트랙터 등 특수한 차량을 인식할 수 있는지 확인했습니다. 이번이 3번째로 실제 공항 내 운영을 염두에 둔 실증에 들어섰습니다.
구체적으로는 2020년 3월 말부터 ANA가 이용하고 있는 제2 터미널에 국제선에서 운항을 실행할 예정이고, 국제선과 국내선을 연결하는 송환 버스를 염두에 두어 터미널 건물 부근에 약 1.9km의 이동 루트를 설정하였습니다.
2019년에 실증실험 결과 항공기의 인식이 어려웠기 때문에 주기장을 달릴 시 차량에 탑재되어있는 센서뿐만 아니라 공항의 인프라도 연계하여 항공기의 위치를 적확하게 파악하는 것이 중요합니다. 한편, 건물 옆의 경우 탑승교(보딩 브릿지) 아래를 통과하는 경우가 많아 GPS 신호가 수신되지 않을 수도 있습니다. 이 때문에 2019년 도로에 부설한 자기(자석)와 마카(표기)를 병용하여 차량을 유도하였지만, 루트 설정이 어렵고 설치 비용이 발생합니다.
이 때문에 이번 실험에서는 GPS에 SLAM을 채용하였습니다. 이는 레이저 센서인 LiDAR을 이용하여 주위 장애물을 인식하고 3D Map을 사용하여 자기 위치를 파악하는 방법입니다. GPS, 자기 마커, SLAM에는 각각 장단점이 있으므로 최종적으로는 3개를 조합하여 신뢰성을 높여나갈 계획입니다.
이번 실험이 과거와 가장 크게 다른 것은 소형버스(28인승)가 아닌 대형 EV버스(57인승)을 투입한 점입니다.
2020년 중에는 환승객 또는 운항 승무원의 수송 업무에서 시험 운용을 시작할 예정임을 밝혔습니다. EV버스가 채용된 이유는 자율주행 기술과 결합 효과가 높기 때문입니다. 대용량의 배터리를 탑재하고 있어 자율주행 시스템을 충전할 수 있으며, 각종 센서류에 빠르게 반응합니다.
이러한 움직임은 유럽에서도 활발히 일어나고 있습니다.
독일의 자동차 부품 대기업인 ZF는 2019년 3월 2getthere사의 60% 지분을 취득했습니다. 2getthere은 네덜란드 웨트레흐트에 본사를 두고 샌프란시스코, 두바이 및 싱가포르에 거점을 둔 완전 자동 이동 시스템을 제공하고 있습니다. 이 회사는 수많은 항구와 공에서 무인 이동 시스템을 제공하고 있으며, 지금까지 1,400만명 이상의 승객을 수송하고 주행거리는 총 1억km에 달합니다.
ZF와 2getthere은 유럽과 중동에서 자율주행 셔틀버스를 운영할 계획입니다. ZF와 2getthere은 2021년까지 Rivium에서 세계 최초의 1.5마일(2.4km) 전용 노선으로 무인 승차 시스템을 운영하여 매일 3,000여명의 승객을 수용할 계획이라고 밝혔습니다. 또한, 2getthere은 자율주행 시스템을 개발하여, 세계 최초로 브뤼셀 공항에 3.5마일(5.7Km)의 전용 노선에서 11대의 무인차량을 운용할 계획입니다. 해당 차량은 매일 3,000명 이상의 승객을 수용할 계획임을 밝혔습니다.
자율주행 차량이 대형화로 공공 부문의 이동성이 개선될 것으로 예상합니다. 이를 활용한 사회적 서비스 상품 개발이 활발히 이루어질 것 같습니다.
(Author Newry PD)
[참고자료]
(2020년 2월 27일 일자)
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO55406950X00C20A2000000/
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