자율주행차, 비싸도 아직은 라이다 센서를 버릴 수 없는 이유

자율주행차가 상용화되는데 있어 필요한 핵심 기술 중 하나는 주변 상황을 파악할 수 있는 센서다.

3차원 이미지 데이터를 취득하는 각종 센서는 자율주행의 기반이다.  딥러닝을 통해 AI가 운전 기술을 향상한다 해도 아무리 초고속 연산 능력을 지닌 GPU가 나타나더라도 센서에 의한 인지 정보가 정확하지 않다면 안전한 자율주행의 실현은 불가능하다. 

아마존 미래전략 2022의 저자 다나카 미치아키(릿쿄대학교 경영대학원 비즈니스 디자인 연구과 교수 겸 머징포인트 대표이사)는 최근 책 '2022 누가 자동차 산업을 지배하는가?'를 보면 자율주행차에 필요한 센서 중 중량감이 큰 것은 센서인 영상을 찍는 카메라, 전파를 쏘는 레이더, 광선을 쏘는 라이다 3종 세트가 꼽힌다. 저자는 특히 라이다의 전략적 가치를 강조해 눈길을 끈다.

우선 카메라에 대해 살펴보자. 자율주행차에서 카메라의 역할은 다음과 같다.

3차원 이미지 센터를 갖춘 카메라는 3차원 영상을 찍어서 대상물을 인식한다. 표지판의 숫자, 그림, 기호, 신호등, 색, 도로에 그려진 속도 숫자, 차선의 흰 선, 건널목 등도 영상으로 포착하므로 취득하는 인지 정보는 아주 명확하다. 특히 레이더와 라이다로는 불가능한 색 식별이 가능하다는 장점이 있다. 반면에 비나 안개 등 악천후이거나 밝은 날에도 햇빛의 세기에 따라 영상의 정밀도는 떨어진다.

카메라는 확실히 자율주행차의 눈이라는 비유에 딱 들어맞는다. 반면에 레이더와 라이다는 사실상 눈 이상의 역할을 한다. 왜냐하면 눈이 보이지 않는 환경에서의 인지, 이른바 감지를 가능하게 하는 기술이기 때문이다. 이에 따라 시야가 좋지 않은 환경에서 차량 위치를 파악할 수 있다.

이번에는 레이더의 역할이다.

레이더는 전파의 반사파를 이용한다. 눈, 안개, 역광 등의 영향을 비교적 받지 않아서 시야가 좋지 않은 야간이나 악천후일 때 강하다. 그러나 파장이 길어 광선에 비하면 반사가 약하다는 단점이 있다. 따라서 예를 들면 멀리 전방에 달리는 트럭의 짐칸에서 떨어진 작은 상자와 같이 작은 대상물, 장애물은 발견하지 못한다.

저자는 자율주행차에 투입되는 핵심 3종 센서 기술 세트 중에서도 라이다의 역할을 주목한다.

라이다는 광선이 반사되는 정도로 거래, 형태, 재질 등을 판별한다. 카메라보다 악천후 조건에 강하고 레이더보다 파장이 짧아 양쪽의 장점을 갖췄다. 라이다는 자율주행차의 필수 센서로 주목을 받는 기술이다.  고속도로 등 한정된 환경에서라면 카메라와 레이더의 조합으로 자율주행이 충분이 가능하지만 시가지 자율주행에는 라이다가 필수다. 실제로 자율주행차 대부분은 라이다를 채용하고 있다. 반면에 테슬라는 지금까지 너무 고가라는 이유로 라이다를 사용하지 않는 방침을 취해왔다. 감지 기술을 둘러싼 향후 공방이 주목되는 점이기도 하다.

현재 시점에서 라이다는 자율주행차가 시가지를 달릴 때 꼭 필요한 기술로 꼽힌다.

왜 많은 기업에서 반드시 라이다여야 한다고 생각하고 있을까? 이유 중 하나는 오차가 적다는 점이다. GPS도 차량 위치를 알 수 있는 기능을 갖추고 있으나 최대 10m 정도의 오차가 있다. 고속도로에서도 문제가 발생할 수 있는 오차인데, 하물며 시가지에서라면 그 오차는 치명적이다. 건물이 많아서 GPS를 수신하지 못할 때도 있다. 그런 점에서 라이다는 건물과 도로 주변의 정보를 3차원 이미지 데이터로 파악한다. 이것을 고해상도 3차원 지도와 조합하면 차량 위치를 정확히 파악할 수 있다.(테크놀로지가가 진화함에 따라 GPS의 정확도가 높아지고 라이다가 필요 없다는 제조사도 늘어났다. 하지만 당분간은 안정성을 철저히 지키는데 있어 라이다는 아직 꼭 필요한 센서다.)

또 한가지 이유는 주변 대상과의 거리 측정에 있다. 시가지에서는 많은 보행자와 주차 차량 등 대상과의 거리를 측정하면서 안전하게 주행 및 서행할 필요가 있다. 시가지에서는 대상과의 거리를 수 cm 단위로 측정할 수 있는 센서가 필수적이다.  현시점에서 시가지 자율주행에 대응할 수 있는 특정 정밀도를 각진 센서는 라이다 뿐이다. 

현 상황에서 자율주행은 고속도로가 중심이지만 앞으로 자율주행이 널리 확산된다면, 필연적으로 시가지에서의 이용이 중심이 되고 라이다의 역할은 더욱 중요해진다. 라이다의 단점은 크기가 크고 고가라는 점이다. 당면 과제인 성능 향상은 물론 시판차에 탑재가 가능할 정도의 소형화, 저가화가 시급하다. 원거리 식별과 악천후 대응에 강한 레이더, 매우 작은 물체 식별과 야간 대응에 강한 라이다, 그리고 색채와 넓은 범위의 식별이 강점인 카메라, 레이더와 라이다는 속도 식별도 가능하다. 이 3종 세트가 자율주행차의 인지를 담당하며 안전하고 확실한 자율주행을 보장해준다.

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