DARPA Urban Challenge 2007은 DARPA 그랜드 챌린지 시리즈의 세 번째 행사로, 국방고등연구계획국(DARPA)이 자율주행 차량 기술을 발전시키기 위해 조직했다. 2007년 11월 3일 캘리포니아주 빅터빌의 옛 조지 공군기지에서 열린 이 대회는 차량이 교통 규정을 준수하고 다른 차량과 상호 작용하면서 96킬로미터의 도시 코스를 6시간 이내에 완주해야 했다. 이 행사는 이전 챌린지의 오프로드 사막 코스에서 모의 도시 환경으로 전환하여, 교차로, 차로 합류, 장애물 처리 능력을 시험했다.
Carnegie Mellon University와 제너럴 모터스의 협력으로 구성된 타탄 레이싱(Tartan Racing)은 '보스(Boss)'라는 개조된 쉐보레 타호로 대회에서 우승하여 2백만 달러의 1등 상금을 확보했다. 폭스바겐과 협력한 스탠퍼드 대학교 팀은 2등을 차지하여 1백만 달러를 받았고, TORC 로보틱스와 함께한 버지니아 공대의 빅터탱고(VictorTango)는 3등으로 50만 달러를 수상했다. 이 행사는 11개 결선 진출 팀 중 6개 차량이 코스를 완주하며 자율주행 분야의 상당한 진전을 입증했다.
배경 및 DARPA의 역할
DARPA는 미국 국방부의 연구 기관으로, 완전 자율 지상 차량 개발을 촉진하기 위해 2004년 그랜드 챌린지 시리즈를 시작했다. 의회는 혁신을 장려하기 위해 현금 상금을 승인했으며, 2015년까지 군 지상 전력의 3분의 1을 자율화하는 것을 목표로 했다. 2004년 모하비 사막에서 열린 첫 번째 챌린지에서는 어떤 차량도 완주하지 못했고, 최고 기록은 카네기 멜론의 샌드스톰이 주행한 11.78킬로미터였다. 2005년 챌린지에서는 5개 차량이 212킬로미터의 사막 코스를 완주했으며, 스탠퍼드의 스탠리가 2백만 달러를 차지했다.
어반 챌린지는 시리즈를 도시 환경으로 확장하여, 차량이 교통 상황에서 도로를 주행하고, 정지 신호와 신호등을 준수하며, 차로에 합류해야 했다. 대회는 최소 한 명의 미국 시민이 팀에 포함되어 있다면 전 세계 팀에게 개방되었다. 초기에는 100개 이상의 팀이 등록했으며, 그중 11개 팀이 DARPA로부터 1백만 달러의 자금을 받는 트랙 A로 선정되었다. 여기에는 CMU, 스탠퍼드, 오시코시 트럭과 같은 주요 대학과 기업이 포함되었다.
대회 형식 및 규칙
조지 공군기지의 어반 챌린지 코스는 교차로, 회전 교차로, 장애물이 포함된 96킬로미터 경로였다. 차량은 모든 교통 규정을 준수하면서 6시간 이내에 코스를 완주해야 했다. 팀에게는 희소한 웨이포인트 지도가 제공되었으며, 타탄 레이싱과 같은 일부 팀은 더 나은 내비게이션을 위해 추가로 외삽된 웨이포인트로 지도를 보강했다. 이 대회는 기본적인 주행뿐만 아니라 차로 합류와 양보와 같은 동적 교통 시나리오에서의 의사 결정 능력도 시험했다.
트랙 A 팀은 상당한 자금을 받았지만, 많은 소규모 그룹과 대학을 포함한 트랙 B 팀은 그러한 지원 없이 경쟁했다. 트랙 A 선정 이유는 DARPA가 공개적으로 설명하지 않았다. 이 행사는 고등학교부터 기업까지 다양한 참가자를 끌어모아 자율주행 차량 연구에 대한 폭넓은 관심을 반영했다.
타탄 레이싱의 승리
Carnegie Mellon University 교수인 윌리엄 '레드' 휘태커가 이끄는 타탄 레이싱은 LIDAR, 레이더, 카메라를 포함한 일련의 센서를 장착한 쉐보레 타호인 '보스'를 개발했다. 이 차량은 정교한 인식, 계획, 제어 알고리즘을 사용하여 도시 코스를 안전하고 효율적으로 주행할 수 있었다. 보스는 약 4시간 10분 만에 코스를 완주했으며, 평균 속도는 약 시속 22마일로 교통 상황에서 견고한 성능을 입증했다.
팀의 성공은 광범위한 테스트와 빠른 반복을 가능하게 한 모듈식 소프트웨어 아키텍처 덕분이었다. 타탄 레이싱의 웨이포인트 지도 보강 접근 방식과 도시 주행의 예외 상황 처리에 대한 집중이 주요 요인이었다. 이 승리는 자율 시스템에서 Artificial intelligence와 Machine learning의 잠재력을 강조했지만, 대회는 현대 딥러닝보다는 고전적 로보틱스와 컴퓨터 비전 기술에 더 의존했다.
영향 및 유산
어반 챌린지는 자율주행 차량 연구를 가속화하여 이후 분야 발전에 영향을 미쳤다. 자율 차량이 복잡한 환경에서 작동할 수 있음을 입증했으며, 이후 DARPA 로보틱스 챌린지와 서브터레니언 챌린지와 같은 계획의 토대를 마련했다. 이 행사는 또한 상업적 관심을 촉발했으며, 많은 참가 팀과 연구자들이 이후 Waymo와 Tesla과 같은 기업에 기여했다.
그 후 몇 년 동안 자율주행 차량 기술은 크게 발전했으며, Deep learning과 Neural network 접근 방식이 중심이 되었다. 어반 챌린지의 실제 세계 내비게이션과 안전에 대한 강조는 현재 Artificial intelligence 및 로보틱스 노력에 여전히 관련이 있다. 이 대회의 유산은 통제된 환경에서 자율주행 차량의 배치 증가와 인식 및 의사 결정을 위한 Machine learning에 대한 지속적인 투자에서 분명하게 드러난다.
결론
DARPA Urban Challenge 2007은 자율주행 차량 역사에서 획기적인 사건으로, 인간의 개입 없이 도시 주행이 가능함을 보여주었다. 타탄 레이싱의 승리와 다른 팀들의 성과는 충분한 자금과 기술 혁신이 있다면 자율 차량이 복잡한 교통 시나리오를 처리할 수 있음을 입증했다. 대회의 성공은 해당 분야의 자금과 연구를 증가시켜 이후 10년간의 급속한 발전에 기여했다. 2025년 현재 자율주행 차량은 여러 도시에서 테스트되고 있으며, 어반 챌린지의 기초 작업은 학술 연구와 산업 개발 모두에 계속 영향을 미치고 있다.