[출처:Fedex]

올해 6월, 세계 최대 배송업체 Fedex가 자율주행 기술을 개발하는 NURO와 파트너쉽을 맺고 NURO의 자율주행차 R2를 이용해 라스트 마일의 소포 배달을 시작할 것이라고 발표했다. NURO는 시범 테스트 완료와 함께 실제 소포 배송에 자율주행차를 투입해 상용화 지역을 확대시킨다는 계획이다. 사용자에게 최종 배송되는 마지막 단계를 의미하는 ‘라스트 마일 딜리버리’인 점을 고려할 때, 각각의 목적지를 자율주행차로 이동할 수 있다는 것을 넘어 물건을 서비스 사용자에게 안전하게 전달할 수도 있다는 것이다. 배달 자율주행차가 도로를 벗어나 사용자가 있는 정확한 위치를 찾아가서, 눈도 귀도 없이 어떻게 사람을 식별해 물건을 무사히 전달할 수 있다는 것일까? NURO에서 2018년 출원한 특허 “Methods for interacting with autonomous or semi-autonomous vehicle”를 살펴봄으로써 그 방법에 대해 자세히 알아보고자 한다.

배달 자율주행차의 시스템은 크게 두개로 구분할 수 있는데, 배달차(1710)와 어플리케이션(1720)이다. 대부분의 구성이 NURO의 다른 특허들과 유사하지만 이번 특허에서 차이가 있는 부분은 직접배송모듈(1722)이다. 사용자에게 배달할 물건을 보관함(1711)에 싣고 네비게이션모듈(1723)이 지시한대로 사용자가 설정한 주소에 도착한 배달차는 사용자가 물건을 전달받길 원하는 위치로 더 가야만 한다. 그러기 위해서는 문, 출입구, 통로, 차고, 로비와 같은 영역 데이터에 기초하여 진입 위치를 설정해야 하는데, 본 특허에서는 객체 인식 알고리즘을 적용하여 사용자가 직접배송모듈(1722)에 입력한 주 입장 위치(primary entrance location)를 토대로 그 역할을 수행할 수 있다고 설명한다.

예를 들어, 우리가 문앞으로 물건을 배달받길 원하면 ‘A아파트’라는 주소뿐만 아니라 ‘#동 ##호’라는 주 입장 위치(primary entrance location)를 직접배송모듈에 입력한다. 그리고 배달차가 ‘A아파트’에 도착하고 나면 ‘#동 ##호’로 더 주행하기 위해 레이더, 라이다, 카메라, 근접 센서 등 배달차에 부착된 다양한 센서들과 영역 데이터를 활용해 #동 로비를 통과하고 엘리베이터에 탑승해 ##호 앞에 정확히 물건을 가져다주는 것이다. 물론, 본 특허는 미국에서의 상용화에 기초하기 때문에 엘리베이터와 같이 복잡한 경로를 고려하진 않았을 것으로 추정된다. 

여기서 끝이 아니라, 사용자가 도착한 배달차의 보관함을 열어 물건을 꺼내는 과정이 남아있다. 어플리케이션의 사진 모듈(1724)로 사용자1의 이미지를 저장하고, 배달차의 센서(1714)로 사용자2의 얼굴 특징을 측정하여 어플리케이션의 통신 모듈(1721)을 통해 측정된 데이터를 수신한다. 얼굴 인식 모듈(1725)의 알고리즘은 지금 배달차의 앞에서 물건을 수령해가려 하는 사용자2와 주문을 했던 사용자1이 일치하는지 확인하고, 일치하는 것으로 판명되면 도어 제어 모듈(1726)이 배달차 보관함에 부착된 구동기(1712)에 보관함의 도어를 열어줄 것을 명령한다. 앞선 설명은 이미지 데이터와 카메라를 사용한 사례이지만, 본 특허에서는 ID카드나 패스워드나 문자메시지를 사용하는 사례도 언급하고 있다. 또한, 사용자의 현재 위치 데이터를 받아 사용자가 배달차 근접 거리 내에 있는 경우에만 보관함의 도어가 열리도록 보안 설정을 추가할 수도 있다.

이 특허는 주택이 주요 주거형태인 미국의 현실에 매칭되는 것이지만, 아파트 엘리베이터를 타고 각 세대로 배달을 하는 미래 배송자율주행 로봇의 가능성에 한발짝 다가가는 기술을 보여주는 특허이기도 하다.

특허법인ECM

변리사 이은심

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