자율주행차 개발을 위한 오픈소스 플랫폼 정리
― 누구나 시작할 수 있는 자율주행의 첫걸음
■자율주행차 개발, 꼭 대기업만 할 수 있을까?
예전엔 자율주행차 개발이라 하면 테슬라, 구글 웨이모, 현대 같은 대기업의 전유물로 여겨졌습니다. 하지만 지금은 다릅니다.
오픈소스 소프트웨어 플랫폼 덕분에 대학 연구실, 스타트업, 개인 개발자도 자율주행 기술 개발에 뛰어들 수 있게 되었죠.
자율주행차는 수많은 센서, 지도, 인공지능, 제어 시스템이 복잡하게 얽힌 종합 기술입니다.
이를 처음부터 독자적으로 개발하는 것은 매우 어렵고 시간이 오래 걸립니다.
하지만 이미 만들어진 오픈소스 프레임워크를 활용하면
○센서 데이터 수집 및 처리
○주행 알고리즘 개발
○시뮬레이션
○실차 테스트
까지도 적은 비용으로 빠르게 구축할 수 있습니다.
이제부터는 자율주행 기술의 핵심이 되는 대표 오픈소스 플랫폼들을 하나씩 살펴보겠습니다.
■ROS (Robot Operating System) – 자율주행의 기본 언어
"ROS(Robot Operating System)"는 자율주행뿐 아니라 로봇 개발 전반에 사용되는 오픈소스 미들웨어입니다.
○주요 특징:
모듈화 구조: 센서, 지도, 주행 판단, 제어 등을 각각 독립적으로 개발 가능
수천 개의 오픈 패키지: LiDAR 드라이버부터 SLAM, object detection까지 모두 무료
시뮬레이터 통합 가능: Gazebo, LGSVL 등과 연동 가능
○버전:
ROS1: 안정적이고 문서가 풍부
ROS2: 실시간성, 보안, 멀티 플랫폼 강화 – 자율주행에는 ROS2가 선호됨
○적용 예시: 자율주행 셔틀, 배달 로봇, 연구용 자율주행카 등
■Autoware – ROS 기반 자율주행 전문 플랫폼
Autoware는 ROS 위에서 작동하는 자율주행 전용 오픈소스 프레임워크입니다.
원래 일본 NPO인 Tier IV가 개발했으며, 현재는 전 세계 개발자들이 함께 유지·개선하고 있습니다.
○주요 구성 요소:
센서 융합(Fusion): 카메라 + 라이다 + 레이더 통합 인식
Localization: GPS + IMU + HD 맵 기반 정밀 위치 추정
Perception: 객체 인식, 추적, 분류 등
Planning: 경로 계획, 차선 변경, 장애물 회피
Control: 속도 및 방향 제어
Autoware는 다음과 같은 두 가지 버전으로 발전 중입니다:
Autoware.ai: 연구자 중심의 안정적 프레임워크 (ROS1 기반)
Autoware.auto: 산업용/상용화를 위한 고성능 구조 (ROS2 기반)
○사용처: Tier IV, Apex.AI, Kalray, Korea AUTONOMOUS 등을 포함한 글로벌 프로젝트 다수
■Apollo – 바이두가 만든 완성도 높은 오픈소스 자율주행 플랫폼
Apollo는 중국의 대표 IT기업 "바이두(Baidu)"가 2017년 공개한 강력한 자율주행 오픈소스 플랫폼입니다.
○특징:
정교한 HD Map 시스템
자체 시뮬레이터(Apollo Dreamview)
센서 셋 구성 예시 제공 (LiDAR, GPS, IMU, Radar 등)
도로 주행에 특화된 경로 계획 및 제어 알고리즘
Apollo는 기본적으로 자율주행 레벨 3 이상을 위한 플랫폼을 지향하며,
LG전자, 현대차, Nvidia, 인텔 등도 과거 파트너로 참여했을 만큼 실용성과 완성도에서 매우 높은 평가를 받고 있습니다.
단점이라면 설정이 복잡하고 사양이 높은 하드웨어를 요구하기 때문에 입문자에게는 Autoware보다 부담이 있을 수 있습니다.
■Carla – 자율주행 AI 학습용 시뮬레이터
"Carla(CAR Learning to Act)"는 자율주행 차량의 시뮬레이션을 위한 오픈소스 플랫폼입니다.
Unreal Engine을 기반으로 고품질 그래픽과 다양한 주행 시나리오를 제공합니다.
○기능:
실제 도심, 고속도로 환경 재현
보행자, 차량, 신호등 등 다양하게 시뮬레이션
다양한 날씨와 시간대 설정 가능
Python, C++ API 지원
○활용 분야:
딥러닝 기반 객체 인식 학습용 데이터 생성
자율주행 알고리즘 검증 및 테스트
사고 재현 및 AI 훈련 시나리오 제작
Autoware, ROS, Apollo와도 연동 가능해 실제 차량 없이도 대부분의 자율주행 시스템을 미리 검증할 수 있습니다.
■기타 주목할만한 오픈소스 도구들
앞서 소개한 ROS, Autoware, Apollo, Carla 외에도 자율주행차 개발에 도움이 되는 유용한 오픈소스 도구들이 많습니다.
각기 다른 목적과 특성을 갖고 있어, 프로젝트 성격에 따라 적절한 도구를 선택하면 개발 효율을 크게 높일 수 있습니다.
① OpenPilot (Comma.ai)
OpenPilot은 Comma.ai라는 미국 스타트업에서 만든 오픈소스 기반 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)입니다.
테슬라의 오토파일럿과 유사한 기능을 개인 차량에서도 구현할 수 있도록 설계되었으며, 현대, 기아, 혼다 등 여러 제조사의 차량에 직접 장착해 사용할 수 있습니다.
차간 거리 유지, 차선 중심 주행, 자동 조향 등 자율주행 레벨 2 수준의 기능을 직접 테스트하고 개선할 수 있어, 실제 차량 운행 중심의 오픈소스 자율주행 연구자에게 적합합니다.
② LGSVL Simulator
LG전자가 개발한 LGSVL(LG Silicon Valley Lab) 시뮬레이터는 ROS, Autoware와 완전히 호환되도록 설계된 자율주행 시뮬레이션 툴입니다.
Carla보다 차량의 물리적 움직임과 도로 상황 구현이 더욱 현실적인 것이 특징이며, 실제 도로 데이터를 기반으로 복잡한 도시 주행 환경을 재현할 수 있습니다.
AI 알고리즘을 차량에 탑재하기 전에 가상의 환경에서 테스트하고 검증하는 데 매우 유용한 도구입니다.
③ AirSim (by Microsoft)
AirSim은 마이크로소프트가 개발한 시뮬레이션 플랫폼으로, 원래는 드론을 위한 자율비행 테스트 용도로 시작되었지만 현재는 자율주행차도 지원합니다.
Unreal Engine을 기반으로 하기 때문에 고품질의 그래픽을 제공하며, 강화학습(Deep Reinforcement Learning) 모델을 훈련시키는 데 특히 효과적입니다.
AI 연구 중심의 자율주행 실험이나 딥러닝 중심 프로젝트에 잘 어울립니다.
④ TensorFlow + ROS 연동
객체 인식, 차량 탐지, 보행자 분류 등과 같은 인공지능 기능을 구현하고자 할 때는 Google의 오픈소스 딥러닝 프레임워크인 Tensor Flow를 자율주행 시스템에 통합해야 할 경우가 많습니다.
이때 ROS와 TensorFlow를 연동하면, 예를 들어 카메라에서 촬영한 영상 데이터를 실시간으로 딥러닝 모델에 전달하고, 그 결과를 차량 제어 로직에 반영할 수 있습니다.
머신러닝 기반 객체 인식 시스템을 차량에 실시간 탑재하려는 개발자에게 유용한 조합입니다.
⑤ Duckietown
Duckietown은 MIT에서 시작된 오픈소스 교육 플랫폼으로, 실제 도로 대신 작은 오리 인형이 돌아다니는 도시 모형 위에서 자율주행 알고리즘을 실험할 수 있도록 구성되어 있습니다.
초보자도 쉽게 접근할 수 있도록 만들어졌으며, ROS, 딥러닝, 센서 융합 개념 등을 작고 저렴한 로봇 키트로 실습할 수 있습니다.
자율주행 입문자, 대학 교육, 연구실 수업용 프로젝트에 특히 많이 활용됩니다.
이처럼 다양한 오픈소스 툴들은 각자의 강점을 가지고 있어 조합해서 사용하는 경우가 많습니다.
입문자는 Duckietown과 Carla에서 시작하고, 실차 중심 프로젝트에는 OpenPilot이나 Autoware, 연구 중심에는 AirSim이나 Tensor Flow 연동을 활용하면 좋습니다.
○도구 이름 설명
°OpenPilot (Comma.ai) 실제 차량에서 사용하는 오픈소스 ADAS 시스템, 현대/KIA 차량과 호환
LGSVL Simulator LG전자가 개발한 ROS 기반 시뮬레이터, Carla보다 현실적 차량 물리 구현
°AirSim (by Microsoft) 드론/차량 자율주행 시뮬레이터, 강화학습과 연계 활용에 적합
TensorFlow + ROS 연동 객체 인식/분류 모델을 자율주행 시스템에 통합 가능
°Duckietown 교육용 자율주행 키트 및 시뮬레이터, MIT 주도
이러한 도구들은 연구, 교육, 산업용 데모 개발에 매우 유용하며, 필요에 따라 조합해 사용하는 것이 일반적입니다.
■결론 – 오픈소스로 열린 자율주행의 미래
자율주행 기술은 더 이상 대기업 연구소만의 영역이 아닙니다.
이제는 열정과 학습 의지만 있다면 누구나 자율주행차를 만들 수 있는 시대입니다.
오픈소스 플랫폼은
빠르게 시작할 수 있게 도와주고
글로벌 개발자들과 지식을 공유할 수 있으며
비용과 시간, 시행착오를 획기적으로 줄여줍니다.
ROS와 Autoware로 시작해, Carla로 시뮬레이션하고, 필요하면 Apollo로 발전시켜 보세요.
그 과정에서 AI와 현실이 연결되는 진짜 자율주행의 세계가 여러분 앞에 펼쳐질 것입니다.