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TECH M

자율주행을 위한 새로운 센서들의 등장

2018-03-20공동기획=한국인터넷진흥원

 

[테크M = 정구민 국민대학교 교수]현재 자율주행 차량은 대개 카메라, 레이더(Radar), 라이다(LiDAR) 센서를 조합하여 이용하고 있다. 상용화되어 있는 부분자율주행 차량에는 아직 라이다 센서는 적용되어 있지는 않고, 카메라와 레이더 센서를 묶어서 자율주행에 적용하고 있다. 라이다 센서를 적용하는 최초의 양산 차량은 아우디 A8이 될 전망이며, 벤츠 차량의 부분자율주행에는 스테레오 카메라가 사용되고 있다. 카메라, 레이더, 라이다 센서의 현재 기술 수준이 완벽하다고 할 수는 없기 때문에, 각 센서 및 인식 성능을 높이고, 가격을 절감하기 위한 노력도 계속되고 있다.

일반적인 센서들 이외에 새로운 센서들에 대한 노력도 계속되고 있다. CES 2018에서는 자율주행을위한 새로운 센서들이 전시되었다. 이스라엘 스타트업인 아르브로보틱스(Arbe robotics, 3D 레이더 기술), 아다스카이(Adasky, 3D열화상 카메라 기술), 바야(Vayyar,UWB 기반 센서 기술)의 새로운 센서들과 캐나다의 자동차 부품 업체인 마그나(Magna, 3D레이더 기술)의 센서가 앞으로 자율주행을 위한 새로운 대체 센서로 등장할 지가 주목된다.

라이다, 카메라, 레이더 센서의 장단점
라이다 센서와 카메라 센서는 빛(라이다 센서는 레이저,카메라 센서는 가시광)을 이용하고, 레이더 센서는 전파를 이용하는 차이점이 있다. 라이다 센서는 레이저를 쏘아서 반사되는 시간을 이용하여 거리를 인지하게 된다. 이 때문에, 눈, 비에 반사가 될 수 있어서 날씨 조건에 약한 점과, 검은색 물체는 레이저를 흡수하여 반사파가 적어지고 인식이 어려워지는 단점이 있다. 또한, 아직 가격이 비싸다는 단점도 있다. 장점으로는 주변 환경의 3D 인식을 쉽게 할 수 있고, 카메라가 인지하지 못하는 안개 상황에서도 3D를 인식할 수 있는 장점도 있다.

카메라 센서는 현재 양산 차량에 많이 사용되고, 하드웨어나 소프트웨어 기술이 많이 개발되어 있다는 장점이 있다. 또한, 사람의 눈과 비슷한 인식이 가능하다는 장점도 가진다. 이에 비하여, 날씨 조건에 약한 점, 안개 등의 날씨 조건이나 불순물 등이 묻었을 때 인식이 어려워지는 단점도 있다. 레이더 센서는 전파를 이용하기 때문에, 주변 차량이나 장애물을 날씨에 관계 없이 인식할 수 있는 점이 장점이며, 라이다 보다는 정밀도가 낮아 3D 인식이 어려운 점을 단점으로 들 수 있다.

이처럼, 각 센서들이 뚜렷한 장단점을 가지기 때문에, 각 센서의 단점을 서로 보완해 줄 수 있도록 세 센서들을 조합하는 연구와 개발이 다양하게 진행되고 있다. 당분간은 각 센서들의 인식률 향상과 가격 절감, 세 종류의 센서를 조합하여 인식률을 높이는 연구와 상용화가 관련 업체들의 주 과제가 될것으로 보인다.

 

CES 2018에서 새롭게 선보인 기술들이 앞으로 자율주행 기술 발전에서 새로운 센서로 탑재될 수 있을 지가 주목된다. 레이더를 통해서 3D를 인식할 수 있는 3D 레이더 기술, 열을 인지하여 주변을 인식하는 열화상 카메라 기술, UWB 기반 인식 기술 들은 기존 카메라, 레이더, 라이다의 단점을 보완해 줄 수 있는 장점이 있다.

레이더로 3D 인식하는 3D 레이더 기술
마그나와 아르브로보틱스는 각각 레이더로 3D 인식이 가능한 3D 레이더 기술을 선보였다. 마그나는 레이더센서 및 ADAS용 카메라들을 만들어 왔으며, 이스라엘의 라이다 센서 스타트업인 이노비즈에 투자하기도 했다. 이스라엘 스타트업인 아르브로보틱스는 드론용360도 레이더 센서를 선보인 바 있다.

마그나와 아르브로보틱스가 선보인 기술은 여러 개의 레이더를 동시에 쏘아서, 3D 인식이 가능하도록 하는 기술이다. 고정밀 라이다 센서처럼 정밀한 3D 인식은 아직 어렵지만, 보행자, 나무, 자전거 등에 대한 인식이 가능한 점이 장점이다.

마그나는 자율주행 3-5레벨 구현을 위한 3D 레이더인 아이콘 레이더(Icon radar)를 선보였다. 마그나에 따르면, 아이콘 레이더는 300m 이상의 범위에서도 거리, 높이, 깊이, 속도 등에 대한 종합적인 인식이 가능하다고 한다. 이를 통해서, 차량, 자전거, 보행자 및 애완동물 등의 개체 구별이 가능하며, 나무나 가드레일 등 정지 물체에 대한 인식도 가능해 진다. 마그나 측은 사람이 눈을 깜빡이는 속도보다 50배 빠르게 스캔이 가능한 점이 장점이며, 2019년 양산 예정이라고 밝혔다. 모발 측정 및 분석,개인별 최적화된 레서피 생성, 그리고 해당 제품의 주문제작이 SalonLab 에코시스템에서 실시간으로 완성됨으로써 데이터에 기반 한 최상의 헤어 케어가 가능해진다. 바로 이 점을 미래 미장원의 모습으로 제시하며 시장을 선도하려 하는 것으로 판단된다.

이스라엘의 스타트업인 아르브로보틱스는 2015년 11월에 설립되었으며, 2018년 11월에는 900만달러의 투자를 유치하기도 했다. 아르브로보틱스에 따르면, 이 3D 레이더는 1도 단위의 고분해능과 10cm의 고정밀도를 가지며, 이를 통해서 실시간 3D 인식이 가능하다고 한다. 보행자, 나무, 오토바이 등에 대한 구분이 가능하며, 이러한 세분화된 탐지 기술을 바탕으로 슬램(SLAM, Simultaneous localization and
mapping)기술을 레이더 센서에 접목시켰다. 아르브로보틱스의 3D 레이더 센서는 자율주행 4 레벨용이며, 올해 6월에 시제품이 선보일 예정이다.

 

열을 인식하는 3D 열화상 카메라 기술
사막의 코브라처럼 열을 이용하여 주위를 인식하는 열화상 카메라 기술도 자율주행에서 새로운 대안을 제시해 줄 수 있을 것으로 보인다. 아다스카이의 바이퍼는 물체의 열을 감지하여 주위 환경을 인식할 수 있다. 이 때문에 멀리 있는 보행자, 동물에 대한 인식이 쉬운 장점이 있으며, 밤에도 인식이 가능한 장점이 있다.

아다스카이의 열화상 카메라인 바이퍼(Viper)는 2017년 프랑크푸르트 모터쇼에서 공개된 바 있다. 바이퍼는 자동차, 사람, 동물 등이 방출하는 열을 감지하여 섭씨 0.05도 차이까지 구분할 수 있다. 회사 측은 ‘라이다는 눈, 비 등 기상조건에 취약하고, 레이더는 단순한 정보 제공만 가능하고, 카메라는 태양광이나 야간 인식에 약할 수 있다.’면서, 열화상 카메라인 바이퍼가 단점을 보완해 줄 수 있을 것이라고 밝혔다.

 

초광대역 통신기술인 UWB 기반 기술
UWB 기술은 넓은 통신 대역에서 신호를 전달하는 통신 방식의 일종이다. UWB 기술은 정밀한 위치 측정이 가능하기 때문에, 실내 위치 인식에 대한 많은 연구가 이루어져 왔다. 이스라엘 스타트업인 바야도 이번 CES 2018에서 UWB기술을 이용한 3D센서 기술을 선보였다. 소프트뱅크의 인공지능 기술이 탑재된 바야의 3D 센서는 0-20 GHz 주파수 대역에서 24개의 송수신기를 이용하며, 초당 15만개의 POI(Point Of Interest) 인식이 가능하다고 한다.

차량 응용으로는 차량 외부의 주변 환경을 인식하는 기능 외에도, 사용자 모니터링, 승객 위치 확인, 화물 공간 감지 등의 기능도 제공하게 된다. UWB 기반의 센서는 통신 기반이기 때문에, 날씨나 환경의 영향이 작고, 정밀한 인식이 가능한 장점이 있다. 동시에 비용이 비싸고, 송수신 시간이 상대적으로 길며, 전파 간섭이 발생할 수 있는 단점도 있다.

 

완전자율주행을 위한 다양한 센서기술의 진화
당분간 자율주행 센서는 카메라, 레이더, 라이다 센서의 조합으로 이루어질 것으로 보인다. 앞으로 자동차 중심의 자율주행 레벨인 SAE 레벨 3, 4, 5 단계로 넘어가면서, 더 많은 카메라, 레이더, 라이다 센서들이 추가될 것으로 예상된다.

동시에, 세 센서가 가진 단점을 보완하기 위한 대체 센서에 대한 연구 개발도 계속될 것으로 보인다. CES 2018에는 3D 레이더, 열화상 카메라, UWB 기반 센서 기술 등이 대체 센서로 선보였다. 인식 기술이 중요해지는 자율주행에서 센서 기술의 중요성은 더욱 높아질 것으로 예상된다.

[테크M, 한국인터넷진흥원 공동기획]

 

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