일본 시바우라공업대학교(芝浦工業大學)의 신쿠마 료이치(新熊亮一) 교수 연구팀은 현실 세계를 가상공간에 재현하는 “디지털 트윈(Digital Twin)”을 활용한 자율주행을 연구하고 있다.

실외에 설치한 센서로 장애물 등의 정보를 수집해서 디지털 트윈을 생성하고, 그를 바탕으로 자율주행이 가능하도록 만든다. 차량 측에 센서를 탑재하는 기존의 자율주행차에 비해 비용을 10분의 1 이하로 줄이고, 안전성 향상에도 기여하는 것이 목적이다.

자율주행차 보급의 큰 문제점은 비용이 높다는 점이다. 센서광으로 대상물까지의 거리를 측정하는 LiDAR와 밀리파라는 전파를 사용하는 밀리파 레이더, 카메라 등의 센서를 차량에 다수 탑재한다. 센서를 통해 수집되는 방대한 데이터를 처리하는 고성능 컴퓨터도 필요하며, 수천만 엔의 비용이 소요된다.

신쿠마 교수 연구팀은 차량이 아니라 실외에 센서를 설치해서 수집한 데이터를 가지고 디지털 트윈을 작성하여 자율주행을 실현하는 방법을 제안한다. 차량용 센서를 줄여서 비용을 대폭 절감할 수 있을 것으로 보인다.

주변을 주행하는 다수의 차량에서 같은 디지털 트윈을 공유하면, 시스템 전체의 비용도 낮출 수 있다. 차량용 센서로는 파악하기 어려운 사각지대의 정보도 수집할 수 있기 때문에, “운전의 안전성 향상에도 기여한다”고 한다.

연구에는 시바우라공업대학교의 이토 토시오(伊東敏夫) 교수와 히로세 토시야(廣瀨敏也) 준교수가 협력한다. 실내에 설치한 LiDAR로 장애물의 정보를 수집하고, 자동 생성한 디지털 트윈으로 시니어카(전동 휠체어)를 자율주행시키는 테스트를 시작했다.

실내에 설치한 여러 개의 LiDAR로 수집한 데이터를, 동일하게 실내의 컴퓨터에 무선 통신으로 집약해서 디지털 트윈을 자동 생성한다. 미국 NVIDIA제 컴퓨터(연산 처리 모듈)를 사용했다.

해당 방법은 차량에 LiDAR 등의 센서를 탑재하지 않더라도 자차의 위치와 주위 장애물을 파악하고, 장애물을 피하면서 목적지까지 자율주행 할 수 있다. 이와 동일한 센서 네트워크는 실외에도 구축할 수 있다.

다만 LiDAR로 수집한 정보를 모두 컴퓨터로 보내면 데이터량이 방대해진다. 때문에 LiDAR의 데이터를 선별해서 데이터량을 줄이는 연구를 한다.

구체적으로는 벽 등의 움직이지 않는 장애물과 사람처럼 빈번하게 움직이는 장애물을 분별하는 알고리즘을 적용했다. 움직이지 않는 장애물은 데이터 송신 빈도를 초당 1회로 정하고, 빈번하게 움직이는 장애물은 100밀리초 당 1회의 빈도로 데이터를 송신한다.

디지털 트윈을 활용하는데 있어, 신쿠마 교수가 중요하게 여긴 것이 바로 보안 대책이다. 만약 차량에 송신하는 디지털 트윈 정보가 해킹을 당하면 대형사고가 발생할 수 있다.

때문에 스티어링 휠 조작이나 차량 속도 조정 등 안전과 관련된 제어는 차량 측의 컴퓨터에서 실행하는 구조를 제안한다. 디지털 트윈으로 차량에 송신하는 것은 장애물의 위치 등의 정보에 불과하다. 차량 동작의 최종적인 판단은 차량 측에서 담당함으로써 디지털 트윈과 그 통신 경로가 해킹을 당하더라도 곧바로 사고로 이어지지 않도록 한다.

통신이 단절되는 사태에 대비하는 것도 중요하다. 신쿠마 교수 연구팀의 방법은, 차량 측에 최저한의 센서를 남겨두어 통신이 단절되는 경우에는 가까운 안전한 장소에 자동 정차할 수 있도록 한다.

디지털 트윈의 역할은 자율주행차의 비용절감과 안전성 향상에 그치지 않는다. 신쿠마 교수의 설명에 따르면 디지털 트윈 구축자는 “지역 내의 차량과 사람의 정보를 모두 파악하는 플랫포머가 되고자 하기 때문”이라고 한다. 디지털 트윈은 로봇과 드론을 제어하기 위한 기반이 되기도 한다.

자동차 메이커도 디지털 트윈의 자율주행차 활용에 큰 관심을 보이고 있다. 예를 들어 Toyota는 시즈오카현 스소노시(靜岡懸 ?野市)에 건설 중인 “Woven City”에서 디지털 트윈을 활용하는 구상을 하고 있다. 디지털 트윈을 제어할 수 있는 기업이, 자율주행 시대의 승자가 될지도 모른다.