완전 자율주행차 상용화가 가까워짐에 따라 ‘자율주행의 눈’이라 불리우는 3가지, 카메라∙레이더∙라이다 센서의 기술이 빠르게 발전한다. 이런 센서들은 측정 범위에 따라 장착되는 위치, 그리고 역할이 달라진다. 뿐만 아니라 자율주행 시스템을 개발하는 기업들은 3가지 센서는 다양하게 조합해 차별화한 기능을 만들어낸다.
자율주행 자동차의 핵심기술 3가지는 인지, 판단, 제어 3개 분야다. 이중 인지 분야는 정적장애물(가로등, 전봇대 등), 동적 장애물(차량, 보행자 등), 도로표식(차선, 정지선, 횡단보도 등), 신호 등을 인식하는 기술이다. 전체 시장의 약 65% 정도를 차지한다. 인지의 기능이 중요한 만큼 센서들의 중요도도 올라라고 있다.
이 중 라이다는 가장 고가다. 정확도가 앞선 센서라 성능 향상에 관심이 모인다. 라이다에 대해 그 개념과 응용 원리, 탑재 유형과 문제점에 대해 알아보자.
라이다(LiDAR)은 Light Detection And Ranging의 줄임말이다. 장애물이 얼마나 멀리 있는지를 알 수 있는 계산방법이다. 보다 정확하게는 ToF(Time Of Fight) 센서 범주의 일부이다. 온도, 습도, 빛, 무게, 거리 등과 같은 물리적 매개 변수에 대한 데이터를 수집한다. LiDAR은 통신 프로토콜을 통해 가장 가까운 장애물까지 거리를 측정한다.
또 LiDAR 기술 작동 원리는 자체와 대상 간의 거리를 측정하는 원격 감지 기술이다. 빛이 LiDAR에서 방출되어 대상으로 이동한 후 표면에서 반사되어 다시 소스로 돌아온다. 빛의 속도는 일정한 값(299,792,58m/s)이므로 LiDAR은 물체까지 거리 계산이 가능하다.
위 그림은 라이다의 기본 원리다. 특정 패턴으로 빛을 쏘아 수신 쪽의 반사광들을 바탕으로 정보를 추출하는 것을 보여준다.
자율주행차에서의 감지와 이미징
제조사들은 최신 자동차에 다양한 첨단 제어감지 기능을 넣는다. 충돌경고회피 시스템, 사각지대 모니터, 차선유지 지원, 차선이탈 경고, 어댑티브 크루즈 컨트롤 등은 운전자를 보조하고 특정 운전 작업을 자동화해 보다 안전하고 편안하게 해주는 기능이다. 라이다, 레이더, 초음파 센서, 카메라는 저마다 장단점을 가지고 있다. 고등 자율차나 완전 자율차는 보통 복수의 센서 기술들을 이용해 여러 가지 날씨 조건과 광 조건에서 차량 주변상황에 대한 장거나 단거리 지도를 정확히 만들어 낸다. 서로를 보완하는 기술도 중요하지만, 충분한 중첩을 통해 중복을 증가시켜 안전을 개선하는 것 역시 중요하다.
센서 퓨전(Sensor Fusion)
자율주행에는 센서만으로 온전한 기능이 작동하기 보다는 이들이 복합적으로 작용해 차량 주변의 환경에 대해 정확한 정보를 읽어낸다. 라이다와 레이더는 주변을 맵핑하고 물체 속도를 측정할 수 있는 다양한 공통 기술과 보완 기술들을 공유하고 있다.
①공간 분해능력 : 라이다가 두각을 드러내는 부분이 바로 이 부분이다. 레이저 광을 조준할 수 있는 능력과 905~1550nm의 짧은 파장이다. 이로 인해 라이다의 적외선(Infrared) 공간 분해능력은 0.1° 단위까지 나눌 수 있다. 물체의 정확한 해석이 가능하고 레이더보다 물체 인식률이 높다. 이는 백-엔드 프로세싱 없이도 물체들의 특징을 한 장면으로 3D 묘사할 수 있다. 반면 레이더의 파장(4mm for 77GHz)은 거리가 늘어날수록 작은 특징들을 분석하는데 애를 먹는다. 이는 고속 주행차량에 약점이 된다.
②거리 : 라이다는 근거리 물체를 감지하는 데 어려움이 있다. 라이다와 레이더 시스템은 중첩됨으로 수 m 부터 200m 이상까지 떨어져 있는 물체를 감지할 수 있다. 레이더는 1m부터 200m 이상 떨어진 물체까지 감지할 수 있지만, 그 거리가 시스템 유형에 따라 달라진다.
③날씨 조건 : 레이더 시스템의 가장 큰 장점 중 하나가 비, 안개, 눈 등 날씨에 강하다는 것이다. 라이다는 대개 이런 날씨 조건에서 성능이 낮아진다. 1550nm의 적외선 파장을 이용하면 악천후에서 라이다의 성능을 개선할 수 있다.
④FOV(Field of View) : 고정형(Solid-State) 라이다와 레이더는 둘 다 뛰어난 수평 FOV(방위각)을 가지고 있다. 360° 회전 하는 기계식 라이다 시스템은 모든 ADAS(Advanced Driver Assistance Ststmes) 기술 중에서도 가장 넓은 FOV를 확보한다. 라이다는 수직 FOV(고도)에서 레이더보다 뛰어나다. 또 라이다는 (방위각과 고도 모든) 각도 분해능에서도 레이더보다 우위에 있다. 이것은 물체 분류를 개선하는 데 꼭 필요한 핵심 기능이다.
⑤비용과 크기 : 레이더 시스템은 최근 몇 년간 대세가 되면서 고도로 소형화되고 저렴해졌다. 라이다 역시 인기를 얻으면서 비용이 가파르게 떨어졌다. 가격은 5만 달러에서 1만 달러 아래까지 떨어졌다. 일부 전문가들은 라이다 모듈 비용이 2022년까지 200달러 아래로 떨어질 것이라 내다본다. 반자율주행 자동차에서 레이더가 주류가 될 수 있었던 이유는 통합이 늘어나면서 시스템 크기와 가격이 싸졌기 때문이다. 몇 년 전만 해도 기계식 스캐닝 라이다 시스템은 구글 자율주행차량 꼭대기에 올려진 모습에서 보았듯이 덩치가 컸다. 요즘 기술의 발달로 몇 년 동안 소형화가 진행됐다.
라이다 탑재 방법 유형
라이다를 탑재하는 데에 두 가지 유형이 있다. 우선 대다수가 사용하는 적응적 방법이다.카메라, 레이더, 라이다를 점점 많이 탑재하여 그 수를 늘리는 것이다. 둘째는 도전적 방법이다. 탑재 센서 양을 늘리기보단 기술을 구현해내는 데에 초점을 맞춘다. 구글 자회사 웨이모는 카메라 1대, 레이더 4대, 라이더 5대로 레벨 4 수준의 자율 주행을 구현해 냈다. 테슬라는 카메라, 레이더만 탑재하고 전기차 단가를 낮추기 위해 라이다를 사용하지 않는다. 어느 기술이 선행하느냐에 따라 기술이 갈린다.
자율주행차 개발의 선두 업체는 단연 구글 웨이모다. 이외에도 GM, 포드, 앱티브, 인텔 폭스바겐, 다임러, 바이두, 토요타 등 쟁쟁한 기업들이 그 뒤를 잇고 있다. 중요한 건 이들 기업의 테스트 카를 보면 모두 360도 라이다를 치용하고 있다. 크기가 매우 크고 7만 5천 달러에 달하는 매우 비싼 가격이라는 것이다.
현대차는 고가 라이다 장비를 쓰지 않고 전방 120도 각도만 감지하는 고정형 라이다를 수소차 NEXO에 탑재했다. 현대 자동차는 평창 동계올림픽에 맞춰 서울-평창 시내 주행, 고속도로를 포함한 190km를 자율주행에 성공한 바가 있다. 이를 공급한 회사는 쿼너지라는 센서 업체다. 360도가 아닌 고정각 120도를 지원하는 저가형 라이다 센서를 사용했다. 향후 개당 250달러(30만원 가량)에 판매할 계획이라고 한다.
고정밀 감지가 가능한 라이다는 가격이 비싼 게 가장 큰 문제다. 라이다는 가격이 저렴하면 몇 십 만원부터 나오지만, 하이엔드 모델은 수천만원까지 한다다. 자동차 메이커나 센서 메이커는 물론, 벤처 기업 등이 자동차를 위한 LiDAR의 치열한 개발 경쟁을 하고 있어 가격 인하는 필연이다.
이외에 소프트웨의 문제도 있다. 라이다를 이용한 자동 운전에서는, 3차원 정보를 가지는 고정밀 지도가 필요하다. 자율 주행용 지도 데이터를 ‘다이내믹 지도’라고 부르지만, 차선 정보나 지형, 신호, 도로 규제 등 항상 최선 정보가 반영된 고정밀 지도 없이는 자동 운전 실현이 불가능하다. 변화가 많은 시가지에서는 다이내믹 맵이 매우 중요하다. 세계 공통의 데이터 작성이 진행되고 있다.
강승옥 에디터 carguy@carguy.kr
