자율주행과 라이다(Lidar) 테슬라를 제외한 대부분의 자율주행 기업은 라이다를 사용한다. 뿐만 아니라 카메라, 레이더 등 다양한 센서와 정밀지도(HDMap)를 함께 사용한다. 라이다와 정밀지도는 1인치 단위의 정확도와 데이터를 제공하기 때문에 안전성에 대한 요구 기준이 상대적으로 높은 전통 완성차 기업들이 선호하는 방식이다.
신생 전기차 스타트업은 데이터 수집에 대한 어려움이 크기 때문에 라이다를 선호할 수밖에 없다. 이런 회사는 많은 자율주행차를 판매하기 전까지는 실주행 데이터 수집이 어렵기 때문에 라이다를 이용한 기술을 먼저 개발한다. 그리고 자율주행 서비스를 시작한 뒤 데이터 순환 구조를 구축하는 전략을 택한다. 물론 정밀 지도를 구축하고 유지하는 비용과 시간이 크다.
라이다 센서란?라이다는 과거 항공기에 사용하는 용도로 개발된 센서로 정교한 공간분해능을 기반으로 높은 정확도를 가지고 있다.
레이더가 전파를 이용해 물체와의 거리 및 형태를 측정한다면 라이더는 유사한 원리의 구조이지만 레이저 빔을 이용한다. 레이저 펄스의 도달 시간을 측정하여 반사 시점의 공간 위치 좌표를 계산한다. 대상 물체의 특성에 따라 레이저 빔이 반사되는 시간도 다르기 때문에 물체의 형태 이상의 3차원 정보를 추출할 수 있다.
라이다 센서 분류 라이다는 레이저를 360도에서 초당 수십 바퀴 회전시켜 전 방향을 감시하고 이미지화하는데, 이 방식에 따라 기계식 라이다와 고정식 라이다로 분류된다.
- 기계식 라이더 : 틸팅 모터와 회전 모터로 거울의 방향을 바꿔 레이저의 방향을 제어하는 방식이다. 360도 시야를 확보할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 구성이 복잡할 뿐만 아니라 전력 소모량이 높고 진동에 민감하다.
- – 고정식 라이다 : 차량에 적용하기에 적합한 방식으로 평가받고 있다. 전자식으로 회전시키기 때문에 시야가 줄어들지만 모터와 같은 기계 부품이 없어 보다 저렴하고 사이즈가 작다.
빛을 활용하는 라이다는 905~1,550nm의 대역을 차량에 적용하고 있으며, 이 빛을 송출하는 방식도 회전식과 Array 방식으로 분류된다.
905nm 대역은 라이다 양산과 원가 절감에 큰 역할을 했지만 태양광과 겹치는 대역이 더 많아 노이즈 현상이 많아져 결정적으로 시력 손상 가능성이 있다. 이 같은 안전성 문제로 자동차 업계에서는 1,550nm 대역을 적용하기 시작했다.
1,550nm 대역은 시력 손상 가능성은 상대적으로 적고 노이즈 현상이 적다. 그러나 원가가 높고 높은 출력으로 인해 전력 소모량이 크다는 단점을 가지고 있다. 아직 해당 기술이 완성되지 않았고 표준이 정해지지 않아 다방면으로 개발되고 있는 중이며 많은 기업들이 기술개발에 뛰어들고 있다.
라이다 센서의 미래 많은 기업들이 라이다를 선호하는 것은 데이터 순환 구조에 진입하기 위한 첫 걸음으로 용이하기 때문이다. 라이다 센서를 통한 자율주행 시스템은 인식한 주변 환경 이미지와 정밀지도와의 대조를 통해 차량의 위치를 파악하고 경로를 예상하는 것이 핵심이다.
이런 방식은 마치 정답지를 펼쳐 주행하는 것과 같아 안전성이 높다. 그러나 미리 지도를 구현해야 하므로 정해진 지역에서 정해진 경로를 벗어나면 적용이 어렵다는 단점이 있다. 다시 말해 대부분의 차량이 자율주행으로 바뀌고 차량이 수집한 데이터만으로 지도가 유지되기 전까지는 고정밀 지도가 구축된 구역에서만 주행할 수 있다. 따라서 적어도 한 번 이상 고정밀 지도를 구축할 수 있는 대도시 중심의 국가에 적용하기가 쉽다.
테슬라가 카메라와 레이더 퓨전 방식에서 카메라만 사용하는 ‘퓨어비전 방식’으로 전환할 수 있었던 이유는 데이터였다. 테슬라는 기존에 사용하던 SD지도와 GPS로 차량의 대략적인 위치를 파악한다. 그리고 카메라를 이용하여 정확한 위치와 주변 환경을 인식한다. 카메라로 얻은 데이터를 학습하여 주변의 사물을 인식하고 공간을 매핑한다.
이처럼 자율주행의 핵심은 결국 데이터 수집과 학습이다. 테슬라는 기술 완성 전 많은 차량을 판매하고 더 많은 데이터를 수집하고 학습하며 기술 수준을 높여가는 Bottom-up 방식으로 데이터 순환 구조를 구축하고 있다. 라이다와 카메라, 레이더를 이용한 데이터 순환구조가 구축된 이후에는 라이다 센서에 대한 의존성이 지금보다 낮아질 것으로 예상된다.
레이더(Radar), 라이다(Lidar), 카메라(Camera)의 장단점 비교, 센서 퓨전(Sensor Fusion)이란? http://blog.naver.com/cjsksk3113/222276697486AutomotiveSensorsRadar, Lidar, Camera 자율주행, ADAS(Advanced Driving Assistance Sys… blog.naver.com