현대의 자동차는 특히 자율 주행을 할 경우 도로에서 많은 주목을 받습니다. 센서는 자동차의 미래를 위한 핵심 기술이며, 차량의 경로를 안내하는 동시에 점점 디지털화되는 계기판의 내부 기능을 지원하기 위해 다양한 형태로 제공됩니다.
하지만 자동차 센서라고 하면 카메라, 레이더, LiDAR 등 다양한 센서를 포괄적으로 말합니다. 오늘날의 자동차에는 기초적인 수준의 센서도 있고, 보다 발전된 센서도 있습니다. 자율주행 자동차가 발전하고 일반 자동차가 스마트해지면서 차량에서 지원되는 기능이 점점 더 복잡해지고, 메모리, 저장장치, 컴퓨팅 성능, 연결 등 지원 기술로 휠 위에 보조를 맞출 수 있는 컴퓨팅 플랫폼을 구축해야 합니다.
각각의 장점이 있는 센서 기술
현대 차량의 센서 중에는 기능에 따라 카메라, 레이더, 다양한 유형의 LiDAR가 있습니다. 자동차의 초기 센서용 애플리케이션은 운전자를 안전하게 보조하기 위해 후방 카메라가 장착된 기본 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)을 위한 것이었습니다. 자율주행 차량일수록 더 많은 센서가 필요합니다. 차량의 주변 환경과 실내 정보를 수집하는 센서는 다음과 같은 광범위한 범주로 분류됩니다.
- 카메라: 인간의 시야에서 가장 가까운 센서인 카메라는 컴퓨터 알고리즘을 통해 분석할 이미지를 수집합니다. 자동차 카메라에서 수집되는 이미지에는 다른 자동차, 보행자, 자전거 이용자, 도로 표지판, 신호, 연석 궤적 등 차량 주변 환경에 대한 정보가 포함됩니다. 알고리즘 처리를 통해 차선 이탈 경고 및 전방 충돌 경고에 필요한 물체를 감지할 수 있습니다.
- 레이더: 밀리미터파(mmWave) 레이더는 카메라보다 성능이 "뛰어나" 특정 자동차 애플리케이션에 유리하고, 높은 해상도와 성능 및 우수한 지향성을 자랑하며 간섭을 받거나 날씨의 영향을 받을 가능성이 낮습니다. 하지만 mmWave 레이더는 높은 비용으로 인해 ADAS 기능으로 제한될 뿐 아니라 비금속 물체를 식별하는 데도 비효율적입니다.
- LiDAR: 조명 기반 센서 기술인 LiDAR는 다른 차량, 자전거 이용자, 보행자, 진입로 끝 우편함 등 장애물에서 반사되는 빠른 레이더 신호의 펄스를 내보냅니다. LiDAR 기반 계측기는 차량과 장애물 사이의 거리를 정확히 계산할 수 있도록 펄스가 반사되는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 기계식 LiDAR는 기계 부품을 사용하여 레이저를 직접 구동합니다. 기계식 LiDAR는 더 정확하고 360도 시야를 제공하며 더 긴 거리를 이동하지만 제조 비용이 많이 듭니다. 고체 LiDAR는 주로 전자 부품을 사용하여 레이저 방사각을 제어하여 더 경제적이지만, 스캔 각도가 더 제한적이고 정확도가 낮습니다.
- 3D ToF(Time of Flight) LiDAR: 늘어나는 단거리 자동차 사용 사례를 해결할 수 있는 다른 유형의 LiDAR로는 스캐너가 없고 높은 수준의 세부 정보를 얻을 수 있는 3DToF LiDAR가 있습니다. 이 레이더는 스마트폰을 비롯한 다양한 장치에서 널리 사용되는 LiDAR 유형으로 카메라 센서를 통해 일반적으로 짧은 거리의 관심 장면에서 나노초 동안 고출력 광학 펄스로 거리와 볼륨을 측정하여 깊이 정보를 캡처할 수 있습니다. 자동차 환경에서 3DToF LiDAR는 물체를 스캔하여 추적하고, 제스처 인식 및 반응 고도계를 지원하고, 차량 외부 360도 시야를 제공하여 주차를 지원할 수 있습니다.
LiDAR는 자율 주행 차량 센서로서 몇 가지 이점이 있습니다. 작동 범위, 각도, 속도 해상도가 우수하며 간섭을 받을 가능성이 훨씬 낮습니다. 또한 LiDAR는 거리, 각도, 속도, 물체의 반사 강도 등 방대한 정보를 수집하여 다차원 이미지를 생성할 수 있습니다. 거리는 단거리, 중거리 또는 장거리 LiDAR 아키텍처 중 차량 내부와 외부에서 자율 주행을 가능하게 하는 다양한 기능에 가장 적합한 것이 어느 것인지를 결정하는 요소입니다.
내부 및 외부 센서
자율성의 수준에 상관없이 전방 상황을 "인지"하는 기능은 자동차 센서 기술의 주된 기능입니다. 하지만 일반 자동차의 계기판이 점차적으로 디지털화됨에 따라 카메라, 레이더, LiDAR는 모두 차량 내부에서 맡은 역할이 있습니다.
단거리 LiDAR는 운전자와 승객의 상태를 모니터링하여 고급 기능을 지원할 수 있습니다. 예를 들어 머리 위치를 감지하고 얼굴 인식을 통해 특정 운전자 및 승객을 인식하여 미리 정의된 환경 설정을 조정함으로써 에어백 전개력을 조정하고 헤드업 디스플레이를 최적화할 수 있습니다. 제스처 인식을 통한 비접촉식 제어도 LiDAR에서 지원할 수 있습니다.
자동차에는 난방과 에어컨, 음악 선택과 볼륨 조절, GPS 내비게이션, 음성 통화 처리 등 터치나 음성 대신 제스처 기술로 할 수 있는 기본적인 기능이 많이 있습니다. 차량 계기판이 얼마나 발전했는지에 따라 운전자가 제스처를 사용하여 메인 디스플레이에서 계기판으로 애플리케이션을 전송했다가 다시 되돌릴 수 있습니다.
제스처 인식 기술은 기본적으로 인간의 움직임을 입력 방법(명령에 해당하는 특정 움직임)으로 인식하여 작동하며, 사람들의 움직임을 모니터링하는 센서와 카메라로 입력이 감지됩니다. 운전자가 음악/오디오 및 수신 통화를 제어하거나 텔레매틱스 시스템을 탐색하는 이외에, 제스처 인식 기술은 운전자가 졸거나 갑작스러운 건강 문제로 조난을 당할 때도 감지할 수 있어, 반자율 차량이 안전하게 차량을 세우고 도움을 요청할 수 있습니다.
제스처 인식 기술은 기능에 상관없이 센서, 알고리즘, 인공 지능(AI)을 이용해 특정 제스처를 감지하고 시스템 교육을 기반으로 그에 따라 작동합니다. 사용되는 센서 또는 카메라는 계기판 내에서 3D 영역의 시야를 가리지 않아야 합니다. 알고리즘과 AI로 작동되는 컴퓨터 비전과 기계 학습 기술은 이미 파일에 있는 손 동작 라이브러리를 기반으로 제스처를 실시간으로 분석하고 명령으로 번역합니다.
LiDAR는 단순히 실내 제스처 인식을 지원할 수 있는 센서 기술이 아닙니다. mmWave 기술을 사용하는 레이더 센서는 실내 애플리케이션에 훨씬 향상된 정확도를 제공할 수 있으며 차량 내의 여러 사람뿐 아니라 플라스틱, 석고판, 의류와 같은 통과 물질을 감지하여 구분할 수 있는 모션 감지 기능으로 인해 카메라보다 우수합니다. 센서를 계기반 뒤에 숨겨 차량의 미관을 훼손하지 않으면서 차량 내부 또는 차량 내부의 다른 물질 아래에 배치할 수 있으므로 거슬리지 않고, 동시에 실내 모니터링 시스템에 대한 승객의 프라이버시를 유지할 수 있습니다.
실내 애플리케이션에서 mmWave 레이더는 밝은 빛이나 어둠과 같은 까다로운 환경 조건에서도 인기척을 감지할 수 있습니다. mmWave 레이더 센서는 좌석에 앉아 있는 어린이와 성인의 차이를 인식하여 에어백 전개를 적절히 조정할 수 있습니다. 또한 mmWave는 차량 외부 침입자와 같이 차량에 있어서는 안 되는 사람을 감지할 수 있습니다. 레이더 실내 감지를 위한 보다 진보된 기능으로는 차량을 운행하는 동안 운전자와 승객 모두의 심박동수와 호흡 수를 모니터링할 수 있습니다.
자동차 애플리케이션에 사용 중인 모든 감지 기술은 발전하고 진화하고 있으며, 점점 더 작고, 더 강력하고, 거슬리지 않게 변화하고 있습니다. 고속 컴퓨팅 성능과 결합된 카메라, 레이더 및 LiDAR는 더 스마트한 실내 기능과 완전한 자율성을 실현하는 데 매우 중요합니다. 하지만 이러한 모든 발전과 진화는 다른 전자 부품과 보조를 맞추어야 합니다.
센서가 많을수록 우수한 컴퓨팅 성능이 필요
특히, LiDAR와 같은 센서 기술이 비용이 적게 들고, 소형화되고, 전력 효율성이 향상됨에 따라 오늘날의 자동차는 자율성 수준에 따라 200개 이상의 센서를 포함할 수 있습니다. 또한 센서는 데이터 효율성이 높아지고 있으며 차량 내 다양한 유형에서 생성되는 데이터를 휠에 탑재된 컴퓨팅 플랫폼으로 수집할 수 있습니다.
여러 센서의 데이터를 결합하는 과정을 "센서 퓨전"이라고 하며 정확도를 높여 줍니다. 자율 주행 자동차의 경우 이 퓨전은 개별 센서가 자체적으로 완전히 신뢰할 수 없더라도 더 안전한 결정을 내릴 수 있다는 것을 의미합니다. 차량에 센서 개수가 많을수록 도로 위 다른 차량, 사람, 동물 등 다양한 실시간 주행 시나리오에 더 잘 대응할 수 있습니다.
하지만 이러한 모든 데이터와 차량에서 자체적으로 수집할 수 있는 것을 보완하는 주변 에지 컴퓨팅의 정보는, 자동차 컴퓨팅 기능이 그만큼 따라 주어야 합니다. 모든 차량에서는 모든 자유 주행 및 실내 기능과 관련하여 다양한 유형의 센서에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 수집, 저장, 처리하기 위해 초고속 메모리, 멀티코어 프로세서, 그래픽 엔진, 대용량 고속 NVME 기반 SSD, 초고속 연결이 필요합니다.
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