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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. | 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. | ||
| − | * '''[[ | + | * '''[[초음파센서]]'''(Ultrasonic sensor)는 가장 먼저 기본이 되는 센서라고 할 수 있다. 초음파센서의 원리는 간단하다. 산 정상에 올라가 큰소리로 소리를 질러본 경험이 있을 것이다. 이때 내질렀던 소리는 잠시 후 되돌아온다. 같은 원리로 초음파센서는 전기신호를 통해 초음파를 내보낸다. 발사된 초음파는 물체까지 갔다가 튕겨나와 다시 센서로 돌아오게 된다. 이때 걸린 시간을 거리로 계산한다. 초음파센서는 주로 5m 내의 근거리 장애물 감지를 위해 사용되어지며, 능동적 주차보조(Active Parking Assist) 및 자동주차(Auto Parking)에 응용할 수 있다. 주차 중 물체와 가까워지면 '삐비빅' 경고음이 나는 것도 초음파센서를 이용한 것이다. 레이더나 라이다 센서가 고속주행이나 먼 거리에 위치한 사물을 인식하는데 유용하지만, 좁은 골목이나 지하주차장에서는 오히려 초음파 센서가 적합하다. 초음파센서가 근거리 사물을 인지하고, 소프트웨어 로직과 제어시스템으로 자율주행을 수행한다. |
| − | * '''[[레이더]]'''(Radio Detecting And Ranging) | + | * '''[[레이더]]'''(Radio Detecting And Ranging) : 레이더 센서는 앞에 나온 초음파와 비슷하지만 초음파가 아닌 라디오웨이브 파장을 이용한다. 그래서 더 멀리가고 더 정확하다. 이 파장의 크기는 건물 크기 정도이며, 포인트까지의 거리를 측정하는데 굉장이 유용하다. 또한 물체와의 거리를 측정하고 돌아온 전파의 위치를 반복적으로 측정해 고정된 물체인지 움직이는 물체인지 파악한다. 움직인다면 그 물체의 이동속도까지 파악할 수 있다. 하지만 레이더는 정지해 있는 물체를 인식하지 못한다. |
| − | * '''[[ | + | * '''[[라이다]]'''(Light Detecting And Ranging) : 레이더가 파장을 이용한다면, 라이다센서는 빛을 이용해 범위를 탐색한다. 직진성이 강한 고출력 레이저를 발사해 주변 범위를 3D로 구현해낼 수 있다. 강력한 직진성 덕에 레이더센서와 비교했을 때 오차가 적고 더 정확한 이미지를 얻을 수 있다. 하지만 빛을 이용하다보니 악천후에서는 레이더보다 기능이 조금 떨어진다. |
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| + | * '''[[카메라 센서]]''' : 앞서 나온 센서들은 물체의 위치와 이동방향, 이동속도 등을 측정할 수 있지만 도로주행에서 꼭 필요한 신호등은 인식할 수 없다. 그래서 필요한 것이 카메라센서다. 카메라센서를 통해 촬영된 이미지를 분석해 주변의 물체가 무엇인지, 신호는 어떤 색인지 등을 파악할 수 있다. | ||
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2022년 10월 12일 (수) 11:00 판
자율주행센서는 자율주행차가 자차의 위치인식을 위한 센서와 주행 환경에 존재하는 다양한 물체인식을 위한 센서를 말한다. 현재 자동차에 쓰이는 자율주행 핵심 센서는 카메라, 레이더, 라이다 등 세 가지가 대표로 꼽힌다.
카메라는 실제 사물의 형상을 읽어내고, 차선이나 신호등, 표지판 같은 도로의 상황을 읽어내기 때문에 가장 범용적으로 쓸 수 있는 센서 기술이다. 여기에 정확도를 높이기 위해 다른 센서들을 덧붙이는 경우가 많다. 그 중 라이다는 카메라의 정보를 보완하는 최적의 센서로 꼽힌다. 빛을 쏘아서 사물에 부딪쳐 돌아오는 신호를 읽어 사물의 형체를 입체적으로 읽어내는 것이다. 마찬가지로 레이더 센서는 초음파를 쏘아 앞에 충돌을 일으킬 수 있는 사물이 있는지 파악하는 데에 쓰인다.
상세
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.
- 초음파센서(Ultrasonic sensor)는 가장 먼저 기본이 되는 센서라고 할 수 있다. 초음파센서의 원리는 간단하다. 산 정상에 올라가 큰소리로 소리를 질러본 경험이 있을 것이다. 이때 내질렀던 소리는 잠시 후 되돌아온다. 같은 원리로 초음파센서는 전기신호를 통해 초음파를 내보낸다. 발사된 초음파는 물체까지 갔다가 튕겨나와 다시 센서로 돌아오게 된다. 이때 걸린 시간을 거리로 계산한다. 초음파센서는 주로 5m 내의 근거리 장애물 감지를 위해 사용되어지며, 능동적 주차보조(Active Parking Assist) 및 자동주차(Auto Parking)에 응용할 수 있다. 주차 중 물체와 가까워지면 '삐비빅' 경고음이 나는 것도 초음파센서를 이용한 것이다. 레이더나 라이다 센서가 고속주행이나 먼 거리에 위치한 사물을 인식하는데 유용하지만, 좁은 골목이나 지하주차장에서는 오히려 초음파 센서가 적합하다. 초음파센서가 근거리 사물을 인지하고, 소프트웨어 로직과 제어시스템으로 자율주행을 수행한다.
- 레이더(Radio Detecting And Ranging) : 레이더 센서는 앞에 나온 초음파와 비슷하지만 초음파가 아닌 라디오웨이브 파장을 이용한다. 그래서 더 멀리가고 더 정확하다. 이 파장의 크기는 건물 크기 정도이며, 포인트까지의 거리를 측정하는데 굉장이 유용하다. 또한 물체와의 거리를 측정하고 돌아온 전파의 위치를 반복적으로 측정해 고정된 물체인지 움직이는 물체인지 파악한다. 움직인다면 그 물체의 이동속도까지 파악할 수 있다. 하지만 레이더는 정지해 있는 물체를 인식하지 못한다.
- 라이다(Light Detecting And Ranging) : 레이더가 파장을 이용한다면, 라이다센서는 빛을 이용해 범위를 탐색한다. 직진성이 강한 고출력 레이저를 발사해 주변 범위를 3D로 구현해낼 수 있다. 강력한 직진성 덕에 레이더센서와 비교했을 때 오차가 적고 더 정확한 이미지를 얻을 수 있다. 하지만 빛을 이용하다보니 악천후에서는 레이더보다 기능이 조금 떨어진다.
- 카메라 센서 : 앞서 나온 센서들은 물체의 위치와 이동방향, 이동속도 등을 측정할 수 있지만 도로주행에서 꼭 필요한 신호등은 인식할 수 없다. 그래서 필요한 것이 카메라센서다. 카메라센서를 통해 촬영된 이미지를 분석해 주변의 물체가 무엇인지, 신호는 어떤 색인지 등을 파악할 수 있다.
각주
참고자료
같이 보기
