최근 할리웃의 히트작 중에는 자동차를 비롯해 비행기 등 다양한 형태의 로봇이 등장하는 트랜스포머(Transformers)라는 시리즈가 있었다. 물론 공상과학 영화다. 그러나 이같이 로봇을 만들고자 하는 꿈은 많은 과학자들에 의해 시도돼 왔고 최근 들어 완벽하지는 않지만 감탄할 정도의 성과가 나오고 있다.
이러한 로봇을 우리는 무인 차량(Unman-ned Vehicle)이라고 부른다. 어떤 플랫폼을 사용했는지에 따라서는 무인 지상 차량(Unmanned Ground Vehicle, UGV), 무인 잠수정(Unmanned Undersea Vehicle, UUV), 무인 선박(Unmanned Surface Vehicle, USV), 무인 항공기(Unmanned Air Vehicle, UAV) 등으로 세분화해 부르고 있다. 여기서 차량은 vehicle로 흔히 말하는 자동차만을 의미하지는 않는다. 자동화된 혹은 자율화된 이동 수단이라고 생각하면 된다. 즉, 무인 차량은 자동차, 잠수정, 선박, 항공기 등 차량 플랫폼을 이용한 일종의 로봇인 것이다.
본고는 무인 차량 중에서 무인 지상 차량에 대해 알아 볼 것이다. ‘무인 지상 차량’이라는 용어는 국방 분야에서는 ‘지상 무인 로봇’ 혹은 ‘무인 지상 로봇’이라고 하며, 자동차 업계에서는 ‘지능형 차량’이라고 부른다.  이하 본문에서는 영어 약어인 UGV라 표현하겠다.
국방과학연구소에서 제시한 자율 레벨을 기준으로 우리나라의 UGV 개발 수준은 가장 선두에 있는 미국과 비교해 볼 때 5년 이상의 차이를 보이고 있다. 국방과학연구소에서 제시한 자율 레벨은 총 10단계다. 높은 단계로 올라갈수록 높은 지능을 지니고 있다. 2009년 현재 국내 수준은 자율 레벨 4(기동점주행)를 완료한 상태다. 미국의 경우에는 2004년부터 개최된 DARPA Grand Challenge를 통해 자율 레벨 5(목표점주행)와 6(제한자율주행)의 일부를 완료했다.
본론에서 국내외 UGV의 개발 동향에 대해 살펴볼 것이며, 앞서 언급한 DARPA Challenge에 대해서도 미국의 개발 동향에서 설명하도록 하겠다. 또 설명의 이해를 돕기 위해 먼저 UGV의 시스템 구성에 대해 간단하게 서술한다.

UGV의 시스템 구성

무인 자동차의 시스템 구성은 규격화 돼 있지 않아 그 용어가 조금씩 차이가 있지만, 대부분 크게 4가지 노드로 구성된다(용어 및 시스템은 필자의 연구실에서 사용하는 것을 기준으로 해 서술).
각각의 노드는 차량제어 시스템(vehicle control system), 항법 시스템(navigation system), 장애물 인식 시스템(obstacle detection system), 통합제어 시스템(arbiter system)이며, 전체적인 시스템 구성은 그림 1과 같다.

차량제어 시스템
차량제어 시스템에서는 플랫폼이 되는 차량의 설계, 제작, 종방향ㆍ횡방향 제어를 위한 액추에이터 제어 알고리즘 개발, 전원 공급 시스템 설계 등의 임무를 수행하게 된다.
플랫폼 설계는 사용 목적에 따라 차이가 있다. 일반적인 환경이 아닌 특수한 환경에서 주행을 해야 하거나, 특수한 임무를 수행해야 하는 UGV의 경우에는 기존 완성 차량을 이용하지 않고, 사용 목적에 적합하도록 설계한다.
그리고 UGV의 종방향ㆍ횡방향 제어를 위해 액추에이터와 센서들이 장착된다. 두 개의 모터가 각각 브레이크와 액셀러레이터 페달에 장착된다. 차량 속도 제어를 위해서는 차량 바퀴에 엔코더가 장착되며, 차량의 전진과 후진 등 변속 제어를 위해서 변속 레버에도 액추에이터가 장착된다. 차량의 횡방향 제어를 위해 조향 핸들에 액추에이터가 장착되며, 조향 각도 및 각속도를 측정하기 위해 조향각 센서가 장착된다. 마지막으로 시스템 전원 공급을 위해 배터리 및 DC-DC 컨버터 설계가 이뤄진다.
항법 시스템
항법 시스템은 UGV가 시작점에서 목적지까지 갈 수 있도록 현재 차량의 위치를 획득하고, Waypoint를 갱신하는 역할을 수행한다. 절대 위치 획득은 GPS를 이용하며, GPS 수신이 불가한 지역에서는 현재 위치를 추정할 수 있도록 관성항법 센서들을 이용한다.

장애물 인식 시스템
장애물 인식 시스템은 UGV가 주행함에 있어 주변 환경을 인식하고 장애물과 차선 등을 검출하는 임무를 수행한다. 대표적인 센서들로는 레이더, 레이저 스캐너, 카메라 등이 있다.

통합 시스템
통합 시스템은 차량제어 시스템에 주행을 위한 최종 명령을 내리는 임무를 수행한다. 항법 시스템과 장애물 인식 시스템에서 획득된 정보를 바탕으로 값을 생성한다. 따라서 각 노드 간의 원활한 통신 네트워크 설계가 중요하며, 최적 경로를 생성하기 위한 경로생성 알고리즘을 포함해야 한다.

국내 개발 동향

국내 UGV 개발은 2000년 중반부터 활성화되기 시작했다. 물론 요소 기술로서의 연구개발은 이전부터 이뤄졌었지만, 무인 체계를 구체화하고 통합 시스템을 갖춘 UGV를 개발하기 시작한 것은 최근의 일이다. 특히 국방과학연구소를 중심으로 국방 무인화 체계를 구축하면서 국내에서도 본격적인 UGV 개발이 시작됐다. 또 DARPA Challenge 이후 국내 대학에서도 UGV를 개발하고자 연구를 시작한 학교가 나타났고, 전자통신연구원(ETRI), 생산기술연구원 등 국내 연구소들, 현대로템, 삼성테크윈 등 산업체도 무인 견마 로봇을 시작으로 UGV 개발에 나섰다.
 
국방부
앞서 언급했듯이 우리 군에서도 본격적인 무인 전투로봇을 개발하기 시작했다. 또 이미 실전 배치 사례도 나오고 있다. 이라크에 파견한 자이툰 부대에 실전 배치된 지능형 경계전투로봇이 바로 그 예다. 이 UGV의 이름은 “롭헤즈(ROBHAZ)-DT3”로 폭발물 탐지로봇이다. 병사들이 휴대하고 다니다가 위험지역에 투입할 수 있도록 고안됐다. 최대 45도 경사면 등판 등 험한 지형을 자유롭게 이동할 수 있고, 1 Km 떨어진 거리에서 무선조정으로 지뢰 및 폭발물을 제거할 수 있다. 또 수색정찰, 인명구조 등의 임무도 수행한다.
육군은 2025년까지 3단계에 걸쳐 군사용 로봇을 개발하는 계획을 발표했다. 1단계로 “네트워크 기반 다목적 견마형 로봇 개발” 과제가 2012년까지 460억 원이 투입돼 진행된다. 또 “다족형 견마로봇 플랫폼 개발” 과제가 253억 원이 투입돼 진행중이다.
이처럼 국방부 주관의 선행핵심 과제로 국방과학연구소에서는 군 전력 증강과 미래 전 대비를 목적으로 자율주행 및 지능 기반의 무인자율화 기술개발에 역점을 두고 연구 개발중에 있다.
앞서 언급했던 다족형 로봇은 운반 및 감시를 목적으로 한 로봇으로 생산기술연구원에서 개발중이다. 이 로봇은 야지 장애물 환경에서 주행이 가능하며 평지에서 5.4 km/h의 속도, 60 kg의 운반 능력을 목표로 개발되고 있다. 전자통신연구원에서는 네크워크 기반 견마로봇 시스템 개발을 진행하고 있다. 다수의 로봇을 원격 통제하는 다중제어 구조를 기반으로 여러 대의 로봇으로부터 실시간 영상 스트림과 데이터를 수신하는 기능을 갖고 있다.