오늘날의 커넥티드 및 자율 주행 차량에는 운전 보조 기능을 수행하는 여러 전자 장치와 컴퓨팅 성능이 갖춰져 있습니다. 이러한 장치들은 많은 에너지를 소비할 뿐만 아니라 차량에 상당한 무게를 더하게 됩니다.
2005년 자율 주행 차량을 위한 Darpa 챌린지에서 우승한 "Standley"에는 루프에 장착된 Sick AG LIDAR 장치 다섯 개, 자이로스코프와 가속도계를 사용하는 내부 유도 시스템, 80m까지 주행 조건을 관찰하는 데 사용되는 비디오 카메라(LIDAR 범위 밖) 및 트렁크의 Intel Pentium M 기반 컴퓨터 여섯 대가 있습니다. Standley는 이런 모든 장비를 통해 모하비 사막을 가로지르는 미리 지정된 150마일 경로를 스스로 탐색할 수 있었습니다.
European Volkswagen Touareg의 개조 버전인 이 자동차에는 디젤 엔진이 있습니다. 오늘날의 배터리가 장착된 전기 차량이었다면 고작 몇 마일 정도만 주행할 수 있었을 것입니다. 탑재형 시스템은 몇 분 내에 배터리를 방전시킬 것입니다.
17년이 지난 오늘날 차량 변경 경고, 비상 제공 및 주차 보조 시스템과 같은 몇 가지 자율 주행 작업을 수행하는 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 레벨 2가 있는 커넥티드 차량은 100배나 되는 처리 성능과 센서 기능을 갖추고 있으며 전력의 극히 일부만 사용합니다.
완전 전기 차량이 등장하면서 전기 산업에 또 다른 과제가 생겼습니다. 내연 기관과 달리 EV는 배터리에 저장된 에너지를 모든 용도로 사용하며, 전기 모터 외에도 온보드 전자 장치는 상당한 양의 에너지를 소비하여 결과적으로 EV 주행 거리를 줄입니다.
또한 자동차 제조업체는 더 많은 ADAS 기능, 인포테인먼트 장비 및 기타 컴포트 기능 등의 더 많은 특징을 통해 EV를 계속 개선하고 있으며 이 모든 것이 전력 소비를 늘립니다.
연결성만으로도 전력이 크게 소모됩니다. 자율 주행 기능이 없는 커넥티드 차량은 셀룰러 네트워크를 사용하여 매일 수 기가바이트의 데이터를 보내고 받게 됩니다. 기본 ADAS 레벨 1 차량은 5년 내에 100테라바이트가 넘는 데이터를 교환하여, 대부분은 지도를 업데이트하고 센서 데이터를 보내는 데 사용됩니다. 5G 네트워크와 C-V2X 통신을 사용하는 완전 자율 주행 차량은 24시간 작동하는 동안 5테라바이트를 초과하여 전송합니다.
차량 기능을 줄이는 것은 필수 사항이 됨
필요 전력을 줄이려면 더 작은 전자 장치와 저전력 컴퓨팅에 투자해야 합니다. 또한 효율적인 에지 컴퓨팅은 대량의 데이터를 클라우드에 업로드할 필요성을 줄여 전력 소모량이 많은 셀룰러 연결의 사용을 줄입니다.
오늘날의 커넥티드 전기 차량에는 환경을 파악하는 센서와 다른 차량(V2V) 및 도로 인프라(V2X)에 연결하기 위한 추가 통신이 갖춰져 있습니다. 가장 기본적인 모델조차도 운전자의 주차 및 협소 공간 이동을 지원하기 위한 근접 센서를 갖추고 있습니다. 고급 모델에는 주변의 다른 차량과 인프라를 감지하는 여러 대의 카메라가 있으며, 정교한 ADAS 기능이 있는 차량에는 레이더 및 LiDAR와 같은 다른 센서도 있습니다.
다행히도 이러한 전자 하위 시스템은 차량 자체보다 훨씬 더 빠르게 개선되었습니다. Velodyne의 현재 LiDAR 장치는 초당 수백만 개의 데이터 요소를 캡처할 수 있어 전방 도로의 정확한 이미지를 생성할 수 있습니다. Darpa 챌린지에 사용된 것에 비해 Velarray H800은 트럭, 버스 또는 자동차의 앞유리 뒤에 깔끔하게 들어가며, 5% 미만의 전력을 사용할 수 있습니다.
컴퓨터 속도로 발전하는 온보드 전자 장치 및 프로세서
Nvidia, Arm, NXP, Infineon, Qualcomm 및 기타 많은 회사들이 자동차 산업에 많은 투자를 하고 있습니다. 자동차가 바퀴 달린 컴퓨터 그 이상의 역할을 해내면서 CPU를 최적화하고 축소하는 동시에 성능을 향상시켜야 전력 소비를 줄일 수 있습니다.
최근 Arm은 외부 냉각이 거의 또는 전혀 필요하지 않은 SoC 내에 있는 ADAS 레벨 4 및 레벨 5에 필요한 전력 성능 범위 내에서 자동차에 최적화된 이기종 컴퓨팅 환경인 SOFAE(Scalable Open Architecture for Embedded Edge) 아키텍처를 발표했습니다. 작년에 Nvidia는 칩 하나로 1,000조 개가 넘는 TOPS(Trillion Operations Per Second)를 제공하는 차세대 SoC인 Atlan 자율 주행 차량 플랫폼을 발표했습니다.
이는 자동차 산업에서 컴퓨터 프로세싱이 얼마나 빠르게 성장했는지를 보여 주는 몇 가지 예입니다. 대시보드 아래에 쉽게 장착되는 새로운 수준의 컴퓨터 성능은 모든 차량 센서 및 기타 하위 시스템의 온보드 처리를 가능하게 하여 클라우드에 정보를 업로드할 필요성을 줄입니다.
현재 및 미래의 자율 주행 차량은 다른 차량 및 도로 인프라와의 지역 통신을 제외하고는 외부 보조 장치 없이 작동할 수 없습니다.
온보드 전자 장치를 더욱 줄이고 고속 충전을 가능하게 하는 DC 충전
가정에서 전기 차량을 충전하는 사람들에게 가장 인기 있는 옵션은 벽면형 AC 충전 스테이션입니다. 그러나 전기 차량을 AC 충전 스테이션에 연결하면 배터리를 충전하는 데 필요한 AC/DC 변환이 차량 내부에서 발생합니다.
전기 자동차는 급속 충전이 가능하도록 DC 전원을 사용하여 급속 충전 스테이션에 연결해야 합니다. 오늘날 기업의 주차장, 도시 거리, 고속 도로 및 일부 기존 주유소에서 볼 수 있는 고속 스테이션을 위한 인프라에는 AC 및 DC 전원을 비롯한 다양한 커넥터가 있습니다.
전기 차량 제조업체가 AC 변압기를 제거하고 EV 소유자가 집에서 DC 충전을 사용할 수 있다면 이로 인해 판도가 바뀌게 될 것입니다.
Wallbox와 같은 회사는 이제 DC 충전을 위한 홈 솔루션을 판매하고 있습니다. CHAdeMO 커넥터를 사용하는 Wallbox의 가정용 Quasar 2 충전기는 최대 11.5kW의 DC 충전 기능을 제공하므로, 정전 중에도 자동차 배터리로 집에 전력을 공급할 수 있습니다. 예를 들어 75kWh 용량으로 완전히 충전된 전기 차량은 일주일 넘게 일반적인 가정에서 필수적으로 필요한 전기를 공급할 수 있습니다. EV 충전에 대해 알아보려면 OBC와 고속 DC 충전기가 EV의 주행 거리 불안을 극복하는 방법을 참조하십시오.
컴퓨터 회사처럼 고려해야 하는 전기 차량 제조업체
전 세계적으로 내연 기관 차량은 단계적 폐지 단계에 직면해 있습니다. EV 제조업체는 이러한 추세를 활용하기 위해 온보드 전자 제품, 셀룰러 통신 인프라, 충전 스테이션 및 클라우드 서비스를 만드는 기술 회사와 긴밀하게 협력해야 합니다.
기존 전자 제품을 최적화하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 자동차 제조업체는 전자 설계의 유연성을 위해 생산 라인을 조정해야 합니다. 이를 통해 일부 구성 요소를 조달하기 어려울 때 새 기술을 신속하게 활용하고 부족한 공급망을 더 잘 관리할 수 있습니다. 오늘날의 전기 차량은 순수한 운송 시스템이라기보다는 바퀴 달린 컴퓨터와 배터리에 가깝습니다. 자동차 제조업체는 기존의 틀에서 벗어나 막을 수 없는 이러한 현실을 깨달아야 합니다.
