고도 ADAS·자율주행, ‘트랙 테스트’ 다시 중요해지다

중국이 고도 자율주행 상용화를 가속하면서 정형화된 트랙과 공개도로 실증의 기존 검증 체계로는 도시 환경의 복잡성을 감당하기 어렵다는 문제가 드러나고 있다. Automechanika Shanghai에서 열린 International Summit on Connected Vehicle에서 슝 루 퉁지대 교수는 이러한 한계를 극복하기 위해 트랙 테스트의 역할이 다시 핵심으로 부상하고 있다고 강조한다.

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr


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스크린에 펼쳐진 것은 수많은 레벨 2, 3, 4 사고 사례. 
중국은 2023년 이후 레벨 3 이상 고도 자율주행 상용화를 국가 차원에서 밀어붙이고 있다. 현재 50개 이상 도시에서 로드 테스트가 이뤄지고 있고, 로보택시와 무인차량의 파일럿 프로젝트가 빠르게 확산되고 있다. 이와 관련, 슝 루(Xiong Lu) 퉁지대학교(Tongji University) 교수는 레벨 2, 레벨 2+, 레벨 3, 레벨 4까지 아우르는 ‘다층 자율주행 검증 체계의 한계’가 명확히 드러나고 있다고 지적하며, 트랙 테스트의 개선 및 중요성을 강조했다.

 

기존 검증 구조는 시뮬레이션 → 폐쇄 트랙 테스트 → 공개도로 테스트의 ‘3단계 체계’다. 그러나 실제 상용화 단계에서 공개도로 테스트는 높은 위험과 불확실성을 동반한다. 이에 업계는 시뮬레이션과 트랙 테스트 중심의 ‘2단계 체계’ 전환을 요구하고 있다.

“문제는 현재의 트랙이 복잡한 도시 시나리오를 재현하기엔 지나치게 단순하다는 점입니다. 차선 합류, 측면 트럭 병행 주행, 갑작스러운 정체, 긴급제동 차량, 다양한 도로 이용자를 고려한 실제 도로에서 빈번하게 발생하는 여러 충돌·위험 패턴을 온전히 재현할 수 없습니다.”

루 교수팀은 이런 한계 해결을 위해 클라우드 기반 자율주행 평가 시스템을 구축했다. 시나리오 생성·배치·복제 기술, 디지털 트윈 기반 인프라 모델링, 대규모 참여자 제어 플랫폼(더미 차량·보행자 등)을 결합한 시스템으로, 자율주행차의 ‘다차원 지능(multidimensional intelligence)’을 정량 평가하는 것이 목표다. 이 플랫폼은 대형 더미 차량, 이동체, 돌발 보행자, 급격한 시나리오 변화 등 다양한 비정형 테스트를 재현할 수 있다. 실제 도로에서는 시도하기 위험한 ‘극한 상황 테스트’를 수행한다.
특히, 루 교수는 자율주행이 단순히 높은 지능만으로는 충분하지 않다면서, 복잡한 교통의 상호작용 속에서는 예측·양보·협조와 같은 상황 감응 능력이 필요하며 앞으로의 평가 체계는 이런 요소까지 포함해야 한다고 주장했다. 루 교수는 이 새로운 평가 시스템이 기업의 개발 테스트는 물론, 향후 규제기관의 인증 체계에도 활용될 것으로 기대했다. 

“이미 여러 정부부처와 산업 전문가들이 이 시스템을 검증했으며, 국제표준(ISO)과의 연계 논의도 진행 중입니다. 자율주행차의 진짜 문제는 도로 위에서 발생합니다. 그렇다면 폐쇄 트랙이 도로를 완전히 대체할 만큼 똑똑해져야 합니다.”

중국이 자율주행 규제와 상용화를 가속하는 가운데, 트랙 테스트 혁신은 산업 전반의 안전성과 신뢰도를 결정할 다음 전장이 되고 있다.

AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)

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