“국내 자율주행 수준은 아직 레벨1~2 단계”

▶자율주행 농기계 적용기술

세계인구의 증가로 식량작물의 증산은 중요한 화두가 되고 있다. 이를 해결하기 위해 자율주행 및 자율작업 기술이 중요하게 인식되고 있으며, 대부분의 농기계 제조사들이 자율주행 및 자율작업 기술개발을 오래 전부터 추진해오고 있다. 존디어, CNH, 구보다 등 선진사들은 레벨3(운전자는 탑승하고 있으나 생성된 경로에 따라 자율주행 및 작업이 가능한 레벨) 수준의 제품들이 양산이 진행중에 있으며, 국내 농기계 제조사들은 이보다는 낮은 레벨1~2 수준의 제품을 양산 중에 있다. 농업에서 농기계의 역할이 경운, 이앙, 수확 등 정해진 작업을 수행하던 기계의 역할에서 자율주행 기술이 접목된 데이터를 수집하는 센서의 역할과 처방을 실행하는 엑츄에이터의 역할로 변화되고 있다.

이러한 자율주행 및 자율작업 기술은 생성산향상과 노동력절감이라는 이슈의 해결뿐만 아니라 데이터 기반의 정밀농업으로의 진화를 통해 농업생산성을 증가시키고 지속 가능한 산업으로 발전시키는 중요한 기술이다.

△RTK-GNSS 및 IMU를 통한 정밀측위 기술

농기계는 자동차와 달리 고정밀 지도 등의 인프라가 구축되지 않아 자율주행 및 자율작업을 구현하기 위해 정밀측위 기술이 가장 중요한 핵심기술이라고 할 수 있다. 가장 기본적인 GNSS모듈의 경우 자율주행에 운용할 정도의 정밀도를 확보할 수 없기 때문에 D-GPS, RTK, PPP 등 많은 보정기술들이 개발됐고, 농작업에 활용가능한 정밀도가 나오는 RTK 보정을 주로 사용하고 있다.

RTK 기술은 GPS 위성에서 발신하는 신호를 수신하는 기지국과 이동국 간의 거리를 측정해 위치를 파악하는 기술이다. RTK는 이러한 오차를 1~2㎝까지 줄일 수 있는 기술로, 실시간 이동측위라는 개념으로 정밀한 위치정보를 가지고 있는 기준국의 반송파 위상에 대한 보정치를 이용해 이동국에서 실시간으로 1~2㎝ 정확한 측위 결과를 얻는 일련의 측량과정을 말한다.

하지만 GNSS는 위성이 수신되지 않는 음영지역이나 보과장등 실내에서는 수신이 불가능하기 때문에 완전 무인화를 위해서는 IMU를 이용한 추측항법(Dead reckoning) 적용도 필요하다.

△경로생성 및 추종기술

농지는 농기계가 주행 및 작업을 해야 할 경로가 정해지지 않은 일반적인 개활지로 자율주행 및 작업을 위해서는 우선 ‘필지/경지’의 범위설정 내에서 ‘자율주행/작업’을 수행할 경로를 생성하고 생성된 경로를 따라 농기계가 자율작업이 가능하도록 차량을 제어해야 하는 것이 경로생성 및 추종기술이다.

자율주행 경로생성 기술은 농작업에 따른 필지 내 최적경로를 자동으로 생성하도록 하는 기술이다. 이때 경로생성 기술의 완성도는 수작업 대비 절대적인 작업거리, 면적, 시간 등을 최소화 할 수 있는지, 이에 따라 얼마나 경제적 효과로 나타나는지를 판단한다. 예를 들어 작업시간 단축, 연료소비량 절감 등이 있다. 또한, 자율주행 농기계가 얼마나 많은 농작업에 대응하는지도 경로생성기술에 따라 좌우된다.

경로추종은 생성된 경로에 따라 차량이 최적으로 ‘주행/조향’하는 기술이며, 경로에 따른 차량제어, 작업제어도 포함된다. 경로추종 기술수준 및 최적화에 따라 자율주행 농기계의 경로추종 오차 및 작업 오차가 결정된다.

△AI 환경인식 기술

경로 추종기술과 경로생성 기술이 Level3 수준의 자율주행을 구현하기 위한 기반기술로 개발됐다면, 농기계 자율주행이 Level4 수준의 무인화가 되기 위해서는 환경인식 기술이 필수적이다. 카메라 및 Lidar, Radar 등 센서융합을 통한 비젼기반 데이터 구축, 그리고 구축된 데이터 학습을 통한 AI모델 개발이 필요하다. 현재는 영상 및 Lidar 데이터를 활용한 장애물 인지 모델, 작업지 경계 인식 모델이 대표적으로 개발 및 활용되고 있지만 향후에는 작물생육 분석, 수확량 분석 등의 정밀농업 AI분석을 통해 실현될 예정이다. 더 나아가 ‘판단/제어’의 영역까지 AI가 개입해 최적의 작업계획을 작성해 추천하고, 비숙련자가 농작업을 하더라고 전문가 수준의 작업이 가능하게 AI가 보조하는 기술들이 개발될 것으로 기대하고 있다.

무인 자율작업 가능한 트랙터 예시

농작업지 주변의 다양한 객체 모델

해외 주요 선진사 자율주행 및 처방 솔루션 개발 현황

Exact shot 구현 파종 기술 및 메카니즘

카메라 기반의 잡초 인식 AI 기술을 탑재한 Sprayer

자율작업 기술 적용 전후 비교 예시

▶자율주행 농기계 상용화 사례

존디어, CNH, 구보다 등 해외 주요 선진사들은 자율작업 및 커넥티드 기술을 통해 Level3 수준의 자율작업이 가능한 농기계를 양산 보급 중에 있으며, 나아가 AI 기술과 정밀농업 기술을 결합해 Level4(무인화 농기계) 수준의 제품개발에 집중하고 있다.

2023년 CES를 통해 존디어는 자율주행 기술을 넘어 AI 및 정밀농업을 결합해 곡물의 생산량을 극대화하는 다양한 솔루션들을 공개했다.

‘Exact Shot’은 비젼센서와 로봇 공학기술을 활용해 파종된 씨앗이 있는 곳에만 필요한 양의 비료를 살포하는 기술을 적용했으며, Sprayer(약제살포기)에는 36대의 카메라 등 비젼센서, AI기술 그리고 RTK-GPS 등의 기술을 적용해 잡초를 식별해 잡초가 존재하는 영역에만 약제를 살포하는 ‘See & Spray’ 기술을 적용해 제초제 사용을 70% 이상 감소시켜 비용절감 및 환경오염을 줄이는 ESG 실현을 위한 다양한 기술들을 개발하고 있다.

국내 농기계 제조사인 ㈜대동, TYM, LS엠트론에서도 자율주행 농기계 상용화를 위해 연구개발을 진행 중에 있다. 대동의 경우, 2019년 3월에 이앙기에서 직진 자율주행 기술을 적용한 초기모델을 출시한바 있다. 이를 위해 RTK-GPS 개발 및 적용, 직진자율주행 제어기 개발 및 적용, 전동식 조향시스템(모터&인버터) 개발 및 적용 등의 기술이 사용됐다.

자율주행이 아닌 일반 이앙기와 비교시 작업을 원활히 진행하기 위해서는 운전자와 모 보충 및 이앙작업 상태를 모니터링하는 작업자 2인이 작업을 하는 일반 이앙기에 비해 1인으로 작업이 가능하거나, 작업 중단없이 작업이 가능하다는 장점이 있어 점진적으로 시장점유율을 높여가고 있다.

트랙터는 ㈜대동에서 2019년 5월에 직진자율주행 트랙터를 출시했으며, 2023년에는 대동, TYM, LS엠트론 3사가 모두 선회를 포함한 레벨3 수준의 자율주행 트랙터를 양산할 예정이다.

자율작업 기술이 접목된 트랙터를 사용해 이랑 및 피복작업하는 경우, 일반 트랙터가 수행하는 작업에 비해 정교한 작업이 가능하기 때문에 생성가능한 고랑수가 10~20%가량 증가돼 생산량 증대를 통한 경제적인 효과뿐만 아니라 작업자 편의성을 제공한다.

현재 해외 선진사 및 국내 농기계 제조 3사 모두 무인화를 목표로 선행개발이 진행되고 있으며, 무인화 기술과 농업데이터를 기반으로 농업생산성을 극대화하는 정밀농업 혹은 스마트파밍으로 미래를 준비하고 있다. 이러한 기술을 통해 농업이 지속가능한 산업으로 발전해 갈 수 있도록 농업 및 농기계 산업에 대한 끊임없는 투자와 노력이 필요하다.

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