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운전자 없이도, 안전하고 똑똑하게 주행할 수 있는 자율주행 자동차의 시대.
과거 영화나 책에서만 보던 스마트 시티의 꿈은 이미 현실에서 실현이 되고 있죠.
이를 가능하게 한 건, 과연 무엇이었을까요?
라이다 기술은, 지리 및 천연자원의 탐사와
보안시스템의 정확도를 높이는데 쓰이고 있으며 게임을 통한 가상현실 체험.
또 공간을 스캔하고 측정해 3D 공간 모델을 만들어 내는 등 건축 설계에도 관여하고 있죠.
그리고 항공 우주 분야에도 적용되는 기술입니다.
라이다 기술은 이미 우리의 일상 아주 가까이 그리고, 더 깊숙이 스며들고 있는데요.
과거엔 기상 관측이나 지형을 정밀하게 그리기 위해
또 비행기 착륙을 유도하기 위해서 일부에만 적용되던 기술이
이제는 산업 전반에 다양하게 활용되고 있습니다.
라이다 기술을 기반으로 앞으로 사회는 더욱 긴밀하게 연결될 것으로 예상되는데요.
세상은 라이다를 중심으로 더 빠르게, 더 정밀하게 정보를 주고받고 있습니다.
4차 산업 혁명의 핵이라고 해도 결코 모자람이 없는
우리가 상상했던 그 미래를 가능하게 한 기술.
지금부터 라이다 기술에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
#자율주행 #4차산업혁명 #라이다기술 #메타버스 #가상현실
[원문 제목] 자율주행의 눈, 라이다 / YTN 사이언스
[YTN 사이언스 기사원문] https://science.ytn.co.kr/program/program_view.php?s_mcd=1213\u0026s_hcd=\u0026key=202109240954152422\u0026page=1
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자율주행차, 사람보다 안전한 운전 비밀은 ‘센서 3형제’에 있다
자율주행차의 주변 환경 인식은 크게 카메라와 레이더, 라이다 등을 포함한 3개의 센서에서 시작된다. 인간의 눈, 코, 입, 귀의 역할이 다른 것처럼 각 …
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서도 가장 신뢰성 있는 데이터를 제공할 수 있기 때. 문에 ADAS 시장에서 지속적으로 매출이 확대되고. 있다. 2.1 센서 시장 전망. 아직까지는 본격적인 자율주행차 시장이 …
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Date Published: 11/24/2021
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자율주행 자동차에는 ‘센서’ 기술이 중요
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[車블랙박스]카메라부터 초음파까지…안전한 자율주행 … – 뉴시스
자율주행차는 크게 카메라, 라이다, 레이더, 초음파 등 네 가지 센서를 통해 주변 환경을 인식한다. 인간의 눈, 코, 입, 귀가 각각의 역할이 있듯 이 센서 …
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자율주행 상용화, 센서 문제 해결 必 – e4ds 뉴스
자율주행차 상용화 기대감은 커지고 있는 반면 완성차 기업들은 어떤 이미지 센서 조합이 주행과 안전에 ..
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Date Published: 4/3/2022
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주제에 대한 기사 평가 자율 주행 자동차 센서
- Author: YTN 사이언스
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- Date Published: 2021. 9. 24.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=oy4UrfQ0vnY
자율주행차, 사람보다 안전한 운전 비밀은 ‘센서 3형제’에 있다
인간의 외부 자극은 오감(시각·청각·후각·미각·촉각)으로부터 수용된다. 이 자극은 전기 신호를 통해 중추신경계로 전달되고, 이를 통해 사고하고 행동한다. 자율주행차는 전통적인 차량과 달리 인간처럼 사고하고 스스로 운행해야 한다. 자율주행차의 운행 원리도 인간이나 동물의 사고 과정과 유사하다. 인간이 신경세포(뉴런)로부터 감각을 느끼듯, 자동차도 기본적으로 탑재된 센서들이 주변 환경 요소를 인식한다. 차량 내 인공지능(AI) 컴퓨터(PC)는 센서에서 수집한 정보로 차량을 제어한다. 이 제어기가 자동차의 각 부품에 명령을 내리면, 마치 인간이 두 발로 움직이듯 자동차도 스스로 움직인다.
이처럼 생각과 움직임의 근간은 감각기관을 통해 수집되는 정보다. 인간이 사고하고 행위하는 것도 두 눈으로 활자를 읽고, 귀로 음성을 듣기 때문이다. 때문에 정확한 정보 수집은 매우 중요하다. 수집된 정보가 부정확하면 이후 중추신경계의 판단과 이에 따른 움직임도 잘못될 가능성이 크기 때문이다. 자율주행차가 인간의 도움 없이 스스로 안전하게 운행하기 위해서 고도화된 감지 능력이 필요한 이유다.
자율주행차 핵심 센서…카메라·레이더·라이다
자율주행차의 주변 환경 인식은 크게 카메라와 레이더, 라이다 등을 포함한 3개의 센서에서 시작된다. 인간의 눈, 코, 입, 귀의 역할이 다른 것처럼 각 센서의 전문 분야도 다르다. 우선 카메라 센서는 사람과 사물, 차량 등으로 분류하면서 주변 물체 식별에 사용된다. 다만 어두운 공간이나 악천후 상황에선 확실한 사물 식별이 어렵다. 카메라를 차선 인식 용도로만 이용했던 과거와는 달라진 모습이다. 이스라엘 카메라 알고리즘 업체인 ‘모빌아이’ 정도만 앞차와의 거리나 도달 시간 등을 이용해 운전자보조장치(DAS)를 상용화했다. 최근 들어선 테슬라와 현대모비스 등이 연석이나 자갈, 잔디를 인식하는 카메라 기술 개발에 성공해 양산 중이다. 평면에만 국한됐던 인식 기능이 돌출된 구조물 파악까지 가능해진 셈이다.
원래 군사목적으로 개발됐던 레이더의 경우엔 전자기파를 발사하고 반사돼 돌아오는 신호를 기반으로 주변 사물과의 거리, 속도, 방향 등의 정보를 추출하는 센서다. 또 날씨, 시간과 관계없이 제 성능을 발휘한다. 레이더는 주파수에 따라 단거리부터 중거리, 장거리를 모두 감지할 수 있다는 점에서 현재도 긴급자동제동장치, 스마트 크루즈 컨트롤 등 다양한 첨단운전자보조시스템(ADAS) 기술에 적용되고 있다.
주파수는 긴 파장의 저주파일수록 상대적으로 동일한 출력의 전파를 쏘아도 도달 거리가 길어지는 반면 정확도는 떨어진다. 이런 특성으로 장거리 레이더 센서는 저주파인 77기가헤르츠(㎓) 대역을 사용한다. 보다 명확한 정보가 요구되는 단거리 레이더 센서의 대역폭은 79㎓ 대역을 이용한다. 장거리 레이더는 150~200m 이상까지 확인되지만 화각이 40도 안팎이다. 단거리 레이더의 경우엔 100m 이내 거리를 감지하지만 화각은 100도 이상이다.
라이다는 레이저(빛)를 물체와 주고받으며 3차원 지도를 만들어낸다. 주로 905나노미터(nm)의 짧은 파장을 이용해 레이더보다 공간 분해능력이 훨씬 정밀하다. 또 자체 광원으로 빛이 부족환 환경에서도 성능에 영향을 덜 받는다. 때문에 카메라, 레이더가 감지하지 못하는 환경에서도 활용할 수 있다. 최근에는 출력을 1,550nm까지 높여 훨씬 더 넓은 공간을 인식할 수 있는 기술도 개발됐다. 이는 사람 눈에 흡수되지 않고, 태양광의 간섭현상도 적어 안정성이 뛰어나다.
작동 방식이 사람의 눈과 유사한 라이다는 ‘자율주행차의 눈’으로 불린다. 사람은 왼쪽 눈과 오른쪽 눈 사이의 거리, 왼쪽 눈에서 보이는 물체와 오른쪽 눈에서 보이는 물체의 거리를 계산해서 실제 대상 물체와의 거리를 파악한다. 라이다는 초당 수십 번의 레이저를 주변 사물들과 주고받으면서, 정밀하게 거리 정보를 파악할 수 있다. 이는 자율주행 시스템의 신뢰를 높이는 데 중요한 역할을 한다. 다만 고가인 라이다의 경우, 빛을 이용하는 만큼 악천후 시 정확도가 떨어진다.
자율주행 안전성 대결…”카메라 vs 센서퓨전”
이처럼 자율주행차의 안전하고 정확한 운행엔 각 감각기관들의 특징이 적절하게 발휘돼야 한다. 레이더만으로는 물체의 정확한 식별이 불가하고, 카메라는 혼자서 원근감을 정확히 판별하기에는 아직 한계가 있기 때문에 각자의 부품들이 제 역할에 맞게 기능해야 한다. 이런 다양한 센싱 기술의 연구와 개발은 자동차 업계의 미래 경쟁력 확보에선 필요충분조건이다.
자동차 업계는 이런 기술력을 실제 주행에 완벽히 녹여내기 위해 소프트웨어(SW) 개발에도 주력한다. ‘센서 퓨전’은 각 센서에서 인식된 정보를 하나로 결합, 자율주행이 가능하도록 한 기술이다. 카메라, 레이더, 라이다 등 각 기술의 장·단점을 서로 보완하는 것이다. 최근에는 AI 기술까지 더해지면서 자동차 시스템이 사람 뇌처럼 각 센싱 정보를 융합해 차량 주행 알고리즘까지 설계한다.
일부 업체들은 가격적인 측면에서 센서 퓨전 기술 대신, 하나의 센서만 이용한 자율주행 기술을 개발하고 있다. 미국의 전기차 업체 테슬라가 대표적이다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 라이다의 가격이 비싸고, 소비전력이 크다는 이유로 카메라 센서만 이용한 자율주행차를 만들겠다고 선언했다. 8대의 카메라가 입체적으로 촬영하면 물체의 형태, 거리를 측정해 자율주행이 가능하다는 것. 오히려 레이더는 왜곡된 데이터가 많아 정밀도를 떨어뜨린다는 게 머스크 CEO의 판단이다.
하지만 여전히 대부분 자율주행차는 다양한 센서를 사용하고 있다. 자율주행 선두주자인 구글의 웨이모는 라이다를 중심으로 레이더, 카메라를 함께 사용한다. 볼보는 내년 출시할 차세대 전기차에 카메라, 레이더와 함께 라이다 센서 업체인 루미나 제품을 장착한다. 아우디는 2017년 최초로 A8에 센서업체 발레오의 라이다를 사용했다. 현대자동차도 내년 출시할 제네시스 G90에 2개의 라이다를 탑재할 예정이다.
류종은 기자 [email protected]
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[기고] 자율주행 기술: (3) 자율주행차를 가능하게 하는 센서 기술
마크 패트릭(Mark Patrick) 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics) 유럽·중동·아프리카(EMEA. Europe, Middle East, and Africa) 기술 마케팅 매니저
필자, 마크 패트릭(Mark Patrick)은 세계에서 가장 다양한 글로벌 반도체 및 전자부품들을 보유 및 유통기업인 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)의 유럽·중동·아프리카(EMEA. Europe, Middle East, and Africa) 기술 마케팅 매니저로 지역 내에서 기술 컨텐츠의 개발과 유통을 담당하고 있다. (연재는 총 5부로 진행된다. 편집자 주)
▷자율주행 기술: 자동차 업계 지형을 바꾸다
▷자동차의 자율주행 주요 단계 정의
▶자율주행차의 주요 기술 1부: 센서
▷자율주행차의 주요 기술 2부: V2V/V2I 통신
▷자율주행의 기본 윤리
자율주행차를 가능하게 하는 센서 기술
자율주행차가 사람들의 삶을 편리하게 하고 현재 도로 상에서 빈번히 발생되고 있는 사고를 줄이기 위해서는 차가 전방뿐만 아니라 주변을 360°로 감지하고 주변에서 어떤 일들이 일어나는지 알 수 있어야 한다.
그러기 위해서는 자동차로 다양한 방식의 센서 메커니즘을 통합해야 한다. 이 중의 어떤 것들은 오늘날 첨단운전자지원시스템(ADAS. Advanced Driver Assistance System)에 이미 사용되고 있으며, 또 어떤 것들은 자율주행차 용으로 새롭게 부상하고 있다.
센서들을 사용하지 않고는 자동차를 자율화하는 것이 가능하지 않을 것이다. 사람이 운전하는 차에서부터 완전한 자율주행차까지 이르는 자율화 6단계에 대해서는 이전 글에서 살펴보았다. 이번 글에서는 자율주행차를 가능하게 하는 센서 기술에 대해서 살펴본다.
센서 메커니즘
자율주행차가 주변을 감지할 수 있도록 하는 기술은 대표적으로 3가지를 들 수 있다. 라이다, 카메라, 레이더이다. 현재 이들 각각의 기술이 각기 다른 개발 단계에 있다.
자율주행차에 사용되는 센서 기술들 비교
이중에서 가장 단순한 기술은 레이더이다. 레이더는 적응식 주행 제어 같은 기능에 이미 사용되고 있다. 자율주행차를 위해서도 레이더가 중요한 역할을 할 수 있다. 특히 주차나 서행 같은 저속 상황을 들 수 있다. 고속도로에서 차선 변경 같이 고속으로 실행되는 기능에도 활용될 수 있다.
최근의 빛에 가까운 성질을 가지고 있으며, 파장이 1~10밀리미터, 주파수가 3만~30만 메가헤르츠(MHz)인 전자기파인 밀리미터파(mmWave) 자동차 레이더 시스템은 단파 전자기파를 사용해서 물체의 거리, 속도, 상대적 각도를 계산할 수 있다. 통상적으로 77기가헤르츠(GHz) 주파수 대역으로 동작하고 매우 작은 움직임까지 구분할 수 있다.
특히, 레이더의 장점은 여러 가지를 들 수 있다. 검증된 기술로서 환경 조건이 변화하는 것에 상관없이 신뢰하게 동작할 수 있다. 하드웨어가 컴팩트하고, 업계에서 확립된 기술로서 규모의 경제를 달성하고 있기 때문에 비교적 가격이 저렴하다.
하지만 근본적인 한계점 또한 존재한다. 이 중에서도 특히 중요한 것이 제공할 수 있는 데이터 양이다. 이러한 이유에서 자율주행차를 위해서는 어느 한 센서 방식에만 의존하는 것이 아니라 일련의 센서들을 결합하는 것이 필요하다.
라이다(Lidar)는 현재 거의 모든 자동차 회사들이 자사 개발 프로그램에 포함시키고 있는 기술로서, 자동차 레이더 시스템을 보완할 수 있다. 레이저 광원으로부터 광 펄스를 방출하면 이 빛이 물체에 부딪혀서 반사된다. 이 각각의 펄스가 출발점으로 되돌아오는 시간을 사용해서 물체까지의 거리를 계산할 수 있다.
이 과정을 초당 수백만 회 반복해서 주변 환경에 대한 실시간 3D 맵을 생성할 수 있다. 그럼으로써 다른 자동차, 도로 인프라, 자전거, 보행자 같은 것들을 식별하고 장애물을 피해서 운전할 수 있다. 다른 센서 방식들과 비교해서 라이다의 가장 큰 장점은 ‘조감도(bird’s eye)’ 뷰를 생성할 수 있으므로 좀더 포괄적인 조망을 제공할 수 있다는 것이다.
포드(Ford)는 이미 이 기술에 집중적으로 투자하고 있다. 이 회사는 현재 진행되고 있는 자율주행차 개발 및 테스트에 벨로다인(Velodyne)의 HDL-64E 라이다 시스템을 사용하고 있으며, 이 시스템을 채택한 첫 모델을 2021년 중으로 출시할 예정이다.
HDL-64E 라이다(사진:밸로다인)
HDL-64E는 64채널 시스템으로서 360° 수평 시야각(FoV)과 26.9° 수직 FoV에 최대 120미터에 이르는 거리를 특징으로 한다. 지원되는 채널 수는 자동차 속도와 관련해서 중요하다. 벨로다인에 따르면, 32채널 시스템을 채택한 차량은 최대 57kph로 자율 주행을 할 수 있는데, 채널 수를 두 배로 늘림으로써 훨씬 더 높은 속도를 지원할 수 있다고 한다.
라이다 보급을 가로막는 가장 큰 걸림돌은 비싼 가격이다. (이 때문에 일론 머스크 같은 업계의 유명 인사가 라이다는 필요 없다고 하는 것이다.) 현재 라이다 시스템은 가격대가 수천 유로에 달하고 있다. 라이다 시스템은 규모가 늘어난다고 해도 여전히 매우 비쌀 것으로 전망된다.
걸림돌은 가격만이 아니다. 라이다는 자동차 주변에 대한 맵을 생성하는 것은 정확하게 할 수 있으나, 도로 표지판 인식 같은 여타 용도로 필요로 하는 세밀성은 제공하지 못한다. 이와 같은 이미지 인식 및 분류 작업을 위해서는 자율주행차로 고선명 카메라 시스템을 사용해야 한다.
이미지:TI
자동차로 전방, 측면, 후방으로 카메라들을 설치하고 화면을 이어 붙여서 주변에 대한 360° 실시간 뷰를 제공할 수 있다. 그럼으로써 사각지대를 최소화하고, 속도 제한이 변경되는 것을 알려주고, 차선을 유지할 수 있다. 필요로 하는 카메라 대수는 시스템의 FoV(최대 120° 가능)와 어안 카메라(초광각 렌즈를 사용해서 파노라마 뷰 제공)를 구현하고자 하는지 등에 따라서 달라질 것이다.
카메라 역시 여느 센서 기술과 마찬가지로 장점과 단점을 모두 따져 보아야 한다. 카메라 시스템은 주변을 세밀하게 구분할 수 있으나, 깊이와 거리가 문제가 될 수 있다. 감지된 물체의 정확한 위치를 이해하기 위해서는 물체까지의 거리를 알아야 한다. 또한 카메라는 시정이 좋지 않은 상황에서 물체를 구분하기가 어려울 수 있다(악천후나 야간 같은 때).
시스템 개발자들이 인지하기 시작한 또 다른 문제는, 센서 시스템이 다른 자율주행차로 영향을 미칠 수 있다는 점이다. 최근에 라이다가 디지털 카메라 시스템 작동을 방해하지 않는지에 관해서 논의가 이루어지고 있다. 만약 그렇다면 자율주행차들이 마주보며 접근할 때 (생명을 위협할 수도 있는) 심각한 문제가 될 수 있다.
미래의 자율주행차로 센서들을 어떻게 결합할지에 대해서 현재 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 한 가지 확실한 것은, 다양한 방식들(레이더, 이미지 센싱, 라이다 등)을 조합함으로써 각각의 장단점을 보완할 수 있다는 것이다. 다양한 센서들을 결합해서 자율주행차에 필요로 하는 다양한 기능을 구현하면서 또한 자율주행차를 위험하지 않게 만들기 위해서 필요로 하는 중복성을 달성할 수 있다.
다음은 ‘자율주행차의 주요 기술 2부: V2V/V2I 통신’ 시리즈가 이어집니다.
자율주행 자동차에는 ‘센서’ 기술이 중요
카메라, 레이다, 라이다, 초음파 등이 핵심 역할
지난 3월27일부터 4월7일까지 열린 ‘2019 서울모터쇼’에 마련된 전자부품연구원의 부스. 여기에는 자율주행을 기반으로 운행되는 셔틀버스에 어떤 센서들이 필요한지 설명하는 영상이 있었다. 이 영상의 내용은 자율주행 자동차에서 센서가 얼마나 중요한지를 강조하는 것이었다.
자율주행 자동차는 사람이 아닌 자동차가 운전에 필요한 의사결정을 내려야 하기 때문에 자동차 주변에 존재하는 각종 정보를 수집하는 것이 중요하다. 이 정보를 바탕으로 자동차는 자체적인 판단을 내려 스스로 운행을 하게 된다.
자율주행 자동차에서 센서는 주변의 정보를 수집하는 역할을 하게 된다. 센서는 인간의 시각·청각 등을 대체하는 기술로, 차량 내부에 장착되는 각종 카메라, 레이다, 라이다, 초음파 등이 차량에 장착되는 센서의 종류들이다.
차량 내부에 장착되는 센서들은 광학 기반의 센서와 비광학 기반의 센서로 구분된다. 광학 기반의 센서는 지형지물과 거리를 인식하는데 주로 사용되며, 그 종류로는 카메라와 레이저 스캐너(라이다, LiDAR) 등이 있다. 그리고 비광학 기반의 센서는 거리측정에 많이 사용되는데, 레이더(Radar)와 초음파가 이에 해당된다.
업계에 따르면 현재의 고급 자동차에는 2개~5개 정도의 카메라가 장착되고 있다. 그러나 자율주행 자동차에는 10개 이상의 카메라가 필요할 것이라는 게 일반적인 견해이다.
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[車블랙박스]카메라부터 초음파까지…안전한 자율주행, 4개 센서에 달렸다
[서울=뉴시스] 현대모비스가 독자 개발한 센서를 시험하고 있는 모습 (사진=현대모비스 제공) *재판매 및 DB 금지 [서울=뉴시스] 최희정 기자 = 자율주행차는 전통적인 차량과 다르다. 인간처럼 사고하고 스스로 운행해야 한다.자율주행차 운행 원리도 인간과 동물들의 사고 과정과 크게 다르지 않다. 인간이 감각 뉴런(신경세포)을 통해 감각을 느끼듯 자동차도 카메라, 레이더, 라이다, 초음파 등 센서들이 주변 환경 요소를 인식한다. 각 상황에 맞춰 프로그래밍 되어있는 제어기는 인간의 중추신경계와 같은 역할을 한다. 이 제어기가 자동차 각 부품에 명령을 내려 마치 인간이 두 발로 움직이듯 자동차는 스스로 움직인다.
생각과 움직임에 밑바탕이 되는 것은 눈·코·입 등 감각기관을 통해 수집되는 정보다. 수집된 주변 정보가 부정확하면 이후 중추신경계의 판단과 그로 인한 움직임이 잘못될 가능성이 크다. 자율주행차가 인간의 도움없이 스스로 안전하게 운행하기 위해서 고도화된 센싱 능력이 필요한 이유다.
자율주행차, 카메라·라이다·레이더·초음파 등 센서로 주변 인식 자율주행차는 크게 카메라, 라이다, 레이더, 초음파 등 네 가지 센서를 통해 주변 환경을 인식한다. 인간의 눈, 코, 입, 귀가 각각의 역할이 있듯 이 센서들도 전문 분야가 있다.
카메라 센서는 주변 물체를 식별한다. 다른 센서들과 비교해 카메라 센서는 주변 물체가 사람인지, 차량인지, 사물인지 파악하는데 이용될 수 있다. 그러나 카메라 센서는 어두운 공간이나 악천후 상황일 때는 촬영이 어려워 물체식별에 어려움이 있다. 이를 위해 라이다 같은 기술이 필요하다. 하지만 카메라 센서 해상도도 시간이 지날수록 높아지며, 기상상황이 안 좋아도 정확한 물체 식별이 가능해지고 있다.
국내 종합부품사인 현대모비스는 과거 차선을 인식하는 데만 사용되던 카메라 센서를 가드레일, 연석, 자갈, 잔디를 인식하는 기술 개발에 성공해 양산 중이다. 기존에는 평면만 인식이 가능했으나 평면이 아닌 상승된 구조물까지도 식별이 가능해졌다. 또 기존 화각을 약 50도에서 100도까지 넓혀 전후방 카메라만으로도 측면 차량을 인식할 수 있다.
라이다 센서와 레이더 센서는 모두 파동을 외부 물체에 보내고, 각 물체에 의해 산란된 신호를 수신한다. 레이더는 전자기파를 물체에 보내 거리·속도를 측정한다. 라이다와 비교해 가격은 저렴하지만 물체의 정확한 형태를 인식하는 것은 어렵다.
라이다는 레이저를 물체와 주고받으며 3차원 지도를 만들어낸다. 라이다는 특히 대부분 사용하는 905㎚의 짧은 파장을 이용해 레이더보다 공간 분해능력이 훨씬 정밀하다. 레이더는 차량 내부에 장착돼 카메라와 함께 사용되지만, 라이다는 차량 외부에 장착돼 360도로 초당 수십 바퀴를 돌며 주변과 레이저를 주고받는다. 레이더보다는 정확성이 높지만 가격이 비싸고, 소비전력이 높다는 점이 큰 단점으로 꼽힌다.
차량용 레이더는 보통 77~79㎓ 대역의 주파수를 이용한다. 식별할 수 있는 거리에 따라 단거리·중거리·장거리 레이더로 구분한다. 100m 이하의 거리 물체를 중장거리 레이더는 200~300m 물체까지 식별 가능하다. 단거리 레이더는 장거리 레이더보다는 멀리 식별할 수는 없지만, 더 넓은 화각으로 물체를 명확히 탐지할 수 있다.
자동차는 필요성에 따라 각 종류의 레이더를 사용한다. 예를 들어 장거리 레이더는 일반적으로 전방 센서에 적용되며, 앞 차와의 간격을 유지해주는 어댑티브 크루즈 컨트롤 기능을 돕는다. 단거리 레이더는 근접 충돌 경고를 하는 것에 많이 쓰인다.
[서울=뉴시스] 최희정 기자 = 자율주행차는 전통적인 차량과 다르다. 인간처럼 사고하고 스스로 운행해야 한다.자율주행차 운행 원리도 인간과 동물들의 사고 과정과 크게 다르지 않다. 인간이 감각 뉴런(신경세포)을 통해 감각을 느끼듯 자동차도 카메라, 레이더, 라이다, 초음파 등 센서들이 주변 환경 요소를 인식한다. 각 상황에 맞춰 프로그래밍 되어있는 제어기는 인간의 중추신경계와 같은 역할을 한다. 이 제어기가 자동차 각 부품에 명령을 내려 마치 인간이 두 발로 움직이듯 자동차는 스스로 움직인다.생각과 움직임에 밑바탕이 되는 것은 눈·코·입 등 감각기관을 통해 수집되는 정보다. 수집된 주변 정보가 부정확하면 이후 중추신경계의 판단과 그로 인한 움직임이 잘못될 가능성이 크다. 자율주행차가 인간의 도움없이 스스로 안전하게 운행하기 위해서 고도화된 센싱 능력이 필요한 이유다.자율주행차는 크게 카메라, 라이다, 레이더, 초음파 등 네 가지 센서를 통해 주변 환경을 인식한다. 인간의 눈, 코, 입, 귀가 각각의 역할이 있듯 이 센서들도 전문 분야가 있다.카메라 센서는 주변 물체를 식별한다. 다른 센서들과 비교해 카메라 센서는 주변 물체가 사람인지, 차량인지, 사물인지 파악하는데 이용될 수 있다. 그러나 카메라 센서는 어두운 공간이나 악천후 상황일 때는 촬영이 어려워 물체식별에 어려움이 있다. 이를 위해 라이다 같은 기술이 필요하다. 하지만 카메라 센서 해상도도 시간이 지날수록 높아지며, 기상상황이 안 좋아도 정확한 물체 식별이 가능해지고 있다.국내 종합부품사인 현대모비스는 과거 차선을 인식하는 데만 사용되던 카메라 센서를 가드레일, 연석, 자갈, 잔디를 인식하는 기술 개발에 성공해 양산 중이다. 기존에는 평면만 인식이 가능했으나 평면이 아닌 상승된 구조물까지도 식별이 가능해졌다. 또 기존 화각을 약 50도에서 100도까지 넓혀 전후방 카메라만으로도 측면 차량을 인식할 수 있다.라이다 센서와 레이더 센서는 모두 파동을 외부 물체에 보내고, 각 물체에 의해 산란된 신호를 수신한다. 레이더는 전자기파를 물체에 보내 거리·속도를 측정한다. 라이다와 비교해 가격은 저렴하지만 물체의 정확한 형태를 인식하는 것은 어렵다.라이다는 레이저를 물체와 주고받으며 3차원 지도를 만들어낸다. 라이다는 특히 대부분 사용하는 905㎚의 짧은 파장을 이용해 레이더보다 공간 분해능력이 훨씬 정밀하다. 레이더는 차량 내부에 장착돼 카메라와 함께 사용되지만, 라이다는 차량 외부에 장착돼 360도로 초당 수십 바퀴를 돌며 주변과 레이저를 주고받는다. 레이더보다는 정확성이 높지만 가격이 비싸고, 소비전력이 높다는 점이 큰 단점으로 꼽힌다.차량용 레이더는 보통 77~79㎓ 대역의 주파수를 이용한다. 식별할 수 있는 거리에 따라 단거리·중거리·장거리 레이더로 구분한다. 100m 이하의 거리 물체를 중장거리 레이더는 200~300m 물체까지 식별 가능하다. 단거리 레이더는 장거리 레이더보다는 멀리 식별할 수는 없지만, 더 넓은 화각으로 물체를 명확히 탐지할 수 있다.자동차는 필요성에 따라 각 종류의 레이더를 사용한다. 예를 들어 장거리 레이더는 일반적으로 전방 센서에 적용되며, 앞 차와의 간격을 유지해주는 어댑티브 크루즈 컨트롤 기능을 돕는다. 단거리 레이더는 근접 충돌 경고를 하는 것에 많이 쓰인다. [서울=뉴시스]테슬라 모델Y레이더와 라이다가 주로 원거리 물체 인식에 사용됐다면, 초음파 센서는 가까운 물체를 인식하는데 사용된다. 주로 자율 주차를 할 때 필요하다. 초음파는 음파를 이용하는데, 비가 와도 사용이 가능하며 심지어 물 속에서도 사용 가능하다. 다른 센서들과 비교해 가격도 저렴하다. 그러나 고속에서는 측정이 어렵고, 감지 거리가 짧다는 단점이 있다. 이러한 이유로 주로 주차 시 외부 장애물을 식별하는데 사용된다.
안전하고 정확한 운행하려면 4개 센서가 어우러져야 자율주행차가 안전하고 정확한 운행을 하기 위해서는 각 감각기관들의 특징이 적절히 어우러져야 한다. 레이더만으로는 물체의 정확한 식별이 불가하고, 카메라는 혼자서 원근감을 정확히 판별하기에는 아직 한계가 있기 때문이다. 자동차 산업에서 이 같은 다양한 센싱 기술을 종합적으로 연구하고 개발하는 것은 미래 경쟁력 확보에 필수적인 요소다.
현대모비스는 글로벌 라이다 1위 업체인 벨로다인에 투자를 밝힌 바 있다. 2012년 설립된 루미나는 토요타, 다임러, 볼보 등과 적극적인 파트너십을 유지하고 있다. 이 밖에도 발레오, 이노비즈, 쿼너지 등 다양한 글로벌 라이다 회사들이 자동차 업계뿐만 아니라 IT업계와도 협업 중이다.
자율주행은 복잡한 시스템을 구성하는 각 유닛을 유기적으로 제어할 수 있는 통합 솔루션이 반드시 필요하다. 이에 따라 현대모비스는 현대차와 공동으로 센서뿐 아니라 다양한 자율주행차 핵심 기술을 개발하고 있다. 최근에는 카메라와 레이더 등 자율주행 센서를 활용해 차량 충돌이 예상되면 좌석벨트와 에어백을 자동 조절해주는 안전 신기술을 개발했다.
차량용 레이더가 77㎓ 주파수 대역을 사용하는 이유는 안테나 사이즈와 관련이 있다. 77㎓ 전파의 파장 길이는 3.9㎜로 매우 짧다. 안테나 길이는 파장 길이와 비례해 레이더 모듈을 작게 만들 때 유리하다. 또한 77㎓는 파장이 1㎜~1㎝로 짧은 밀리티터파인데 파장이 짧기 때문에 해상도가 높다. 전파는 파장이 짧고 진동수가 많은 전파일수록 감쇄효과가 커져 전파가 멀리가지 못한다. 때문에 77㎓의 전파는 휴대전화 같은 장거리 통신보다는 200~300m의 차량용 레이더 용도로 사용되고 있다.레이더와 라이다가 주로 원거리 물체 인식에 사용됐다면, 초음파 센서는 가까운 물체를 인식하는데 사용된다. 주로 자율 주차를 할 때 필요하다. 초음파는 음파를 이용하는데, 비가 와도 사용이 가능하며 심지어 물 속에서도 사용 가능하다. 다른 센서들과 비교해 가격도 저렴하다. 그러나 고속에서는 측정이 어렵고, 감지 거리가 짧다는 단점이 있다. 이러한 이유로 주로 주차 시 외부 장애물을 식별하는데 사용된다.자율주행차가 안전하고 정확한 운행을 하기 위해서는 각 감각기관들의 특징이 적절히 어우러져야 한다. 레이더만으로는 물체의 정확한 식별이 불가하고, 카메라는 혼자서 원근감을 정확히 판별하기에는 아직 한계가 있기 때문이다. 자동차 산업에서 이 같은 다양한 센싱 기술을 종합적으로 연구하고 개발하는 것은 미래 경쟁력 확보에 필수적인 요소다.현대모비스는 글로벌 라이다 1위 업체인 벨로다인에 투자를 밝힌 바 있다. 2012년 설립된 루미나는 토요타, 다임러, 볼보 등과 적극적인 파트너십을 유지하고 있다. 이 밖에도 발레오, 이노비즈, 쿼너지 등 다양한 글로벌 라이다 회사들이 자동차 업계뿐만 아니라 IT업계와도 협업 중이다.자율주행은 복잡한 시스템을 구성하는 각 유닛을 유기적으로 제어할 수 있는 통합 솔루션이 반드시 필요하다. 이에 따라 현대모비스는 현대차와 공동으로 센서뿐 아니라 다양한 자율주행차 핵심 기술을 개발하고 있다. 최근에는 카메라와 레이더 등 자율주행 센서를 활용해 차량 충돌이 예상되면 좌석벨트와 에어백을 자동 조절해주는 안전 신기술을 개발했다.
[서울=뉴시스] 현대모비스 초단거리 레이더 센서 (사진=현대모비스 제공) *재판매 및 DB 금지현대모비스 관계자는 “카메라와 내비게이션 정보를 연동해 과속방지턱 등에서 차체 높이를 조절하는 신기술을 선보인 것도 이러한 일환”이라고 설명했다.
구글 자율주행 기술 자회사인 웨이모를 비롯해 볼보와 아우디 등 자동차 업계 대부분이 카메라, 레이더, 라이다 등 다양한 센서들로부터 수집되는 정보들을 통합 처리하는 ‘센서 퓨전’을 채택하고 있지만, 일부 업체들은 비용 등을 고려해 하나의 센서만 이용한 자율주행기술을 개발 중이다.
미국의 테슬라가 대표적이다. 일론 머스크 테슬라 CEO(최고경영자)는 라이다의 가격이 비싸고, 소비전력이 크다는 이유로 라이다 없이 카메라 센서만 이용한 자율주행차를 만들겠다고 선언한 바 있다.
테슬라 뿐만 아니라 독일 다임러도 라이다를 사용하지 않고 카메라와 밀리미터파 레이더만으로 자율주행 기술을 확보하는 연구를 진행 중이다. 국내에서는 자율주행 스타트업 포티투닷(42dot)이 라이다 없이 카메라와 레이더의 센서 퓨전 기술만으로 자율주행 기술 개발을 이어가고 있다.
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
자율주행 상용화, 센서 문제 해결 必
자율주행 상용화…테슬라·웨이모 ‘아직’
트램선로 도로 인식 등 장애현상 빈번
▲ 테슬라 FSD (출처: 테슬라 홈페이지)
▲ 테슬라 FSD (출처: 테슬라 홈페이지)
▲ 웨이모 자율주행 (출처: 웨이모 홈페이지) ▲ 웨이모 자율주행 (출처: 웨이모 홈페이지)
▲ 테슬라 모델 Y 차량이 중앙선을 넘어 마주오는 차와 부딪힐 뻔 했다 (출처: 트위터 영상 캡쳐) ▲ 테슬라 모델 Y 차량이 중앙선을 넘어 마주오는 차와 부딪힐 뻔 했다 (출처: 트위터 영상 캡쳐)
▲ 웨이모 차량이 라바콘을 앞에 두고 정지했다 (출처: CNN 영상 캡쳐) ▲ 웨이모 차량이 라바콘을 앞에 두고 정지했다 (출처: CNN 영상 캡쳐)
자율주행차 상용화 기대감은 커지고 있는 반면에 아직 어떤 이미지 센서 조합이 주행과 안전에 있어 최적인지 확실한 답을 찾지는 못한 모양새로 자율주행 상용화를 위해서는 최적의 센서 조합을 찾는 것인 중요한 것으로 분석되고 있다.최근 자율주행 업계에 따르면 완성차 기업들은 안전을 만족시킬 수 있는 다양한 자율주행 인지 센서 전략을 내세우고 있는 것으로 나타났다.전문가들은 자율주행차 센싱에 있어 가장 중요한 점으로 ‘안전’을 꼽고 있는데, 엠씨넥스 정영현 실장은 카메라 모듈과 이미지 센서의 기술개발·시장 동향을 공유하는 자리에서 “센싱 시스템은 ‘편의’보다 ‘안전’을 위한 것”이라며 안전을 강조하기도 했다.기존의 자율주행 전문 업체들의 동향을 살펴보면 테슬라는 레이더와 카메라를 활용한 Pseudo LiDAR(유사 라이다) 전략을 채택했다.유사 라이다는 라이다는 아니지만 동등한 수준의 정확도를 갖는 센서라는 의미다. 운전자가 눈으로 보면서 운전을 하는 것처럼, 자동차도 카메라로 상황을 인식하고 스스로 운전을 할 수 있도록 하는 기술이다.이는 SLAM 기법을 활용해 HD Map 부재 시에도 자율주행이 가능하고 라이다 대비 저렴한 카메라로 소비자의 부담을 줄일 수 있다. 다만, 교통이 혼잡할 때와 야간주행 시 인식능력이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 전문가들은 아직 라이다를 대체할 만큼의 성능을 가지지는 못했다는 의견을 내비치기도 한다.테슬라는 라이다와 레이더를 제거하고 자율주행 시현을 하기도 했다. 라이다의 높은 가격과 전력소모를 없애고, 팬텀 브레이킹(Phantom Braking)과 원가 절감 등을 이유로 레이더를 제거했다. 이 시현은 완벽한 자율주행 능력을 보여주지는 못했으나 카메라 센서의 중요성을 대폭 상승시켰다는 데에 의의가 있다.일각에서는 ‘안전’을 이유로 코너와 장거리 측정용 레이더는 계속 필요하다는 주장이 제기되고 있다.NXP는 카메라와 라이다처럼 외부환경(날씨, 계절)에 영향을 받지 않는 레이더는 자율주행에서 운전자의 안전을 위해 필수적이라는 의견을 내비쳤다.볼보, 웨이모, 현대자동차 등은 라이다와 HD Map을 함께 활용해 HD Map에 저장된 정보에 라이다가 매칭하여 위치를 파악하는 전략을 사용한다. 정밀지도를 통해 자율주행차의 정확한 위치파악이 가능한 장점을 가지고 있다. 반면에 HD Map 부재 시 자율주행이 불가능하고 라이다의 비싼 가격이 발목을 잡는다.이런 자율주행 업계의 노력에도 불구하고 계속 일어나는 사고와 에러로 인해 아직 자율주행을 위한 최적의 센서 조합을 찾는데는 시간이 좀 더 필요할 것으로 업계는 보고 있다.트위터 등 SNS를 살펴보면 테슬라 자율주행차의 사고와 인식 장애 현상이 빈번하게 일어나는 것을 볼 수 있다. 한밤 중에 반대편 차선에서 오는 대형 트럭과 부딪힐 뻔한 영상, 유럽에서 트램의 선로를 차선으로 인식해 잘못된 길로 들어서는 영상 등 생명과 직결되는 위험이 존재한다.웨이모의 차량도 마찬가지다. CNN은 주행 중 도로에 있는 라바콘을 앞에 두고 정지한 후 사람이 치우기 전까지 움직이지 않았던 영상을 올렸다. 당시 탑승객은 “제 시간에 도착하고 싶으면 웨이모를 타지 말라”며 강도 높게 비판하기도 했다. 지난해 4월 웨이모 CEO였던 존 크래프칙도 상용화 부담을 떨치지 못하고 자진사퇴하는 등 상용화에는 아직 시간이 걸릴 것으로 보인다.한편 자율주행차의 대표적인 이미지 센서 세 가지로는 △카메라 △레이더 △라이다가 있다.카메라는 가시광을 통해 대상 물체에 대한 형태인식 정보를 제공함으로써 차선, 표지판 신호 등의 정보를 판독한다. 먼 거리를 볼 수 있고, 다른 센서에 비해 가격이 저렴하다는 장점이 있다. 다만, 기상악화, 안개, 불순물 등 외부 장애물이 있을 때 인식이 어렵다는 단점도 가지고 있다.레이더는 전자파를 발사해 돌아오는 전파의 소요시간과 주파수를 측정하고, 주변 사물과의 거리 및 속도를 탐지한다. 유효 감지 거리가 라이다보다 약 두 배 이상 긴 200m를 자랑한다. 반면 라이다보다 주변 차량들의 주행속도를 감지하는데 성능이 낮다.라이다는 고출력 펄스 레이저를 사용해 거리 정보를 얻는다. 실시간으로 주변 환경에 대한 3D 데이터를 수집한다. 펄스 레이저가 눈, 비 등에 반사될 수 있어 기후 조건에 취약하다는 점과 높은 가격은 흠이다.
현대차 “테슬라는 카메라 고집하지만, 센서 퓨전이 더 안전”
10일 HMG 개발자 콘퍼런스 통해 자율주행 기술 소개
내년부터 센서 퓨전 기반 레벨3 자율주행차 상용화
레벨4 수준의 자율주행 기술이 적용된 현대차의 차세대 수소전기차. (사진=HMG 저널)
현대차그룹이 ‘센서 퓨전’을 통한 완전 자율주행차 시장 공략에 자신감을 내비쳤다.
센서 퓨전은 카메라, 레이더, 라이다 등의 각종 센서로부터 획득한 데이터를 통합해 차량 주변의 환경 정보를 보다 정확하게 파악하는 기술이다. 현대차는 내년에 출시하는 최고급 차종인 ‘제네시스 G90’에 센서 퓨전 기반의 레벨3 자율주행 기술을 적용할 예정이다. 나아가 2025년에는 센서 퓨전 기술을 더욱 고도화해 운전자의 개입이 필요 없는 레벨4 수준의 자율주행차를 상용화할 계획이다.
장성문 현대차·기아 연구개발본부 책임연구원은 10일 열린 HMG 개발자 콘퍼런스 행사에서 “현대차는 자율주행 레벨3에 해당하는 고속도로 자율주행 기능을 개발 중”이라며 “2022년 양산을 목표로 하고 있다”고 밝혔다. 정 연구원은 “이 시스템은 라이다, 광각 카메라, 후측방 카메라에 센서 구성을 갖췄으며, 고속도로 자율주행을 위한 정밀 지도도 탑재돼 있다”고 설명했다.
정 연구원 설명에 따르면, 현대차의 고속도로 자율주행 시스템은 전측방 레이더 및 전측방 라이더가 전방 영역을 커버하고, 전측방·후측방 레이더, 광각 카메라, 후측방 카메라가 측방 및 후방 영역을 인지한다. 후방은 마이크로폰으로 소리를 감지해 구급차처럼 긴급 차량에 대한 인지를 돕는 구조다. 정 연구원은 “전방으로 200m, 좌·우로는 160m, 후방으로는 98m에 이르는 인식 범위를 커버할 수 있다”고 말했다.
(사진=HMG 개발자 컨퍼런스 캡처)
현대차는 전기차 시장을 주도하는 테슬라가 카메라만을 사용해 완전 자율주행차의 상용화를 준비 중인 것과 관련해 테슬라도 주행 안전성을 고려해 결국엔 센서 퓨전 기술을 적용할 것이라고 자신감을 내비쳤다.
원상복 현대차·기아 연구개발본부 책임연구원은 “일반적으로 자율주행에 사용되는 각각의 센서는 고유한 특성으로부터 기인한 장단점을 갖고 있고, 이 때문에 자율주행 영역에서 센서 퓨전은 필수적으로 사용되고 있다”며 “테슬라는 카메라만을 고집하고 있지만, 카메라도 성능이 제각각인 만큼 이중 센서 간의 센서 퓨전은 필요하다”고 설명했다.
또 “현대차는 (자율주행차와 관련해) 레이더와 라이더를 추가로 활용을 해 보다 안전하고 보다 높은 성능을 구현하는 데 초점을 맞추고 있다”며 “현대차 외 다른 완성차 업체들도 각 센서 간의 장단점을 보완해 장점은 부각하고, 단점은 보완하는 그런 형태로 반드시 센서 퓨전을 하고 있을 거로 생각한다”고 강조했다.
현대차는 완전 자율주행에 필요한 고정밀 영상인식을 위해 준비 중인 기술 개발 동향도 공유했다.
이혁재 현대차·기아 연구개발본부 책임연구원은 “현대차는 단안 카메라 기반의 영상인식 알고리즘도 개발, 단안 카메라는 거리 측정이 부정확한 단점이 있어 3D 오브젝트 디텍션 기술과 더불어 보다 정확한 거리 측정이 가능한 모노 카메라 뎁스 에스티메이션 기술을 개발하고 있다”며 “나아가 라이다를 학습에 직접적으로 사용하는 기법도 개발 중이고, 중복된 정보를 취하지 않기 위한 센서 퓨전 기술 개발에도 집중하고 있다”고 전했다.
아울러 “차량 자세에 따른 영상인식 오류도 최소화하기 위한 기술도 개발 중인데, 현대차 내부적으로 이를 AOC, VDC라 부른다”며 “또 과속방지턱, 고속도로 램프 등 다양한 차량 주행 패턴 분석 시 카메라 위치에 따라 다르게 나타나는 거리 오차 정보를 활용해 차량 자세 제어를 위한 오차 보정 기술도 개발 중”이라고 덧붙였다.
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