[기고] 자율주행의 마지막 블랙박스는 타이어다

비 내리는 고속도로를 달리는 자율주행차를 떠올려 보자. 카메라는 차선을 구분하고, 레이더는 앞차와의 거리를 파악한다. 그렇다면 이 자동차는 지금 도로가 얼마나 미끄러운지, 타이어가 실제로 어느 정도의 힘을 전달할 수 있는지까지 알고 있을까?젖은 도로를 ‘보는 것’과 그 위에서 안전하게 멈출 수 있는지를 ‘판단하는 것’은 전혀 다른 문제다. 하지만 타이어와 도로 사이에서 벌어지는 일에 대해 차량이 활용할 수 있는 정보는 여전히 제한적이다. 타이어가 자율주행 기술에서 ‘마지막 블랙박스’로 남아 있다는 말이 바로 이런 의미다.자동차의 움직임은 타이어와 노면이 맞닿는 좁은 접촉면에서 완성된다. 자율주행 기술이 고도화될수록 주변 환경을 인식하는 능력과 더불어 차량이 물리적으로 실행할 수 있는 움직임의 한계를 이해하는 능력이 중요해진다. 타이어 데이터가 주목받는 이유가 여기에 있다. 타이어와 노면 사이의 접지 상태 / 출처=반프 보는 자동차에서, 움직임의 한계를 이해하는 자동차로차량이 가속, 제동, 조향할 때 만들어 내는 힘은 타이어를 통해 도로에 전달된다. 제동장치의 성능이 아무리 좋아도 타이어가 노면을 충분히 붙잡지 못하면 제동거리가 길어진다. 방향을 틀 때도 마찬가지다. 타이어가 감당할 수 있는 힘보다 큰 힘이 필요하면 차량은 계획한 경로를 벗어날 수 있다. 이 한계는 노면 상태뿐 아니라 타이어 마모, 적재량, 주행 속도에 따라서도 달라진다.정량적으로 생각해 보자. 시속 80km는 초속 약 22.2m다. 공기저항, 도로 경사, 제동장치의 제한 등의 변수를 제외하고 마찰계수만으로 감속 한계를 단순화한 모형에서 제동거리는 ‘v²/(2μg)’로 계산된다. 즉 제동거리는 속도의 제곱에 비례하고 마찰계수에 반비례한다. 마찰계수가 0.8이면 약 31m, 0.24이면 약 105m다. 약 3.3배의 차이다. 같은 조건에서 주행 속도가 두 배로 증가하면 이론적 제동거리는 네 배가 된다.따라서 자율주행 기술의 안전성은 물체를 정확히 감지하는 능력만으로 결정되지 않는다. 인식한 상황에서 실제로 얼마나 감속하고 회전할 수 있는지를 평가하는 과정이 필수적이다. 현재 차량에 적용된 기술인 잠김 방지 제동장치(ABS)와 차체 자세 제어장치(ESC)는 휠 속도, 요레이트(차량이 회전하는 정도), 가속도 등 차체에서 얻은 정보를 이용해 노면 상태를 간접적으로 추정한다. 이때 타이어 내부 센싱을 이용하면 접촉면에 더 가까운 단서를 제공함으로써 기존...