게시물 검색

자동차/로봇 ADAS 센서

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2019-08-23 12:17:00
  • hit154
  • 221.165.208.159

인지 분야에서 가장 중요한 역할을 하는 센서는 ADAS 시장에서 비중이 가장 높고 성장 속도도 가장 빠르다. 주행 시 차선, 교통표지판, 신호등, 보행자 등 정확한 정보 파악을 위해서는 강력한 기능의 센서가 요구되고 있다.

 

 ADAS가 실용화되면서 자동차의 안전운전을 지원하는 센싱 기술에서는 성능ㆍ비용 면에서 기술 혁신이 이루어지고 있다. 또한 고도의 자율주행 시스템을 실현하려면, 기존의 카메라 및 밀리파 레이더에 더하여 레이저를 조사하여 차량 주변을 3차원(3D) 점군정보로서 취득하는 라이다(LiDAR : Light Detection and Ranging)를 탑재해야 한다. 또한 센서 데이터를 통해 다양한 대상물을 인식하기 위해 고도의 영상 처리 능력을 가진 화상 인식 프로세서가 필요하다.

 

먼저, 카메라 (camera)는 레이더, 라이다를 통해 파악할 수 없는 정확한 형상정보를 파악할 수 있다는 점에서 ADAS 시스템에서 가장 기본이 되는 센서이다. 교통 표지판 인식, 사각 지대 탐지, 차선 이탈 등을 판단하기 위해서는 카메라를 통한 정확한 데이터 분석이 필수이다.

 

스테레오 (stereo) 방식의 카메라를 이용하면 렌즈 간 시각 차이를 이용해 물체를 3차원으로 인지함으로써 형상정보에 거리정보까지 얻을 수 있다는 이점이 있으나, 가격도 상승하는 단점도 존재해 단안(mono) 카메라를 통해 여러 기능을 동시해 수행할 수 있도록 하기도 한다.

 

카메라 이미지 처리 기술을 기반으로 하는 모빌아이는 카메라 기반 이미지 처리 알고리즘과 ADAS 기능을 작동시키는 제품을 출시해 왔는데, 'EyeQ5'라는 차량용 프로세서를 발표한 바 있다.

 

다음으로 레이더(Radio Detection And Ranging, Radar)는 허공에다 전자파를 쏜 다음, 어떤 물체에 부딪혀 돌아오는 반사파를 측정해 탐지된 물체의 방향, 거리, 속도 등을 파악하는 시스템이다.

 

전파를 이용하기 때문에 기상환경이나 밤낮을 구별하지 않고 안정적으로 거리 측정을 할 수 있어 카메라를 보완하는 역할을 한다.

 

레이더는 측정 거리와 측정 각도를 동시에 늘리는 게 어렵기 때문에 ADAS 기능에 따라 장거리용 레이더와 중ㆍ단거리용 레이더로 나누어 적용된다.

 

기술 측면에서 차량용 레이더는 데이터의 정확성을 높이기 위해 측정 거리와 측정 각도, 전파의 주파수 대역 폭 확대를 목표로 발전하고 있는 한편 경량화, 소형화, 저가화를 위한 노력도 지속 중이다.

 

ADAS에서 가장 크게 주목받는 센서는 라이다(LiDAR) 이다. 라이다는 레이저(빛)를 통해 차량 주변의 물체를 인식하는 센서다. 전파를 이용하는 레이더 센서와 비슷하지만 레이더와 달리 간섭이 적고 정밀한 측정이 가능, 각광받고 있다. 대용량 3차원 정보 수집에도 유리하다.

 

대표적인 사례인 구글의 무인자동차도 차량 지붕에 라이다센서를 장착해 센싱하는 구조를 띠고 있지만, 아직은 라이다 광원의 가격이 비싸고 상용화된 제품이 많지 않아 이제 시장 초기 단계라고 할 수 있다

 

라이다 센서에서 끊임없이 레이저 광선을 쏘아 되돌아오는 속도를 측정한다. 실제 거리를 계산하는데 1초에 수백만 번의 광선을 쏘기 때문에 이를 모두 합쳐서 3D로 시각 정보를 재구성하는 것이 가능해진다.

 

초기 미국 달 탐사에서 달의 지형을 알아내기 위해 사용되는 등 지리학적으로 활용됐던 라이다가 처음 자동차에 사용된 것은 2005년 미 국방부 자율주행차 경진대회인 다르파(DARPA)로 해당 자동차인 스탠리(Stanley, 스탠포드 대학과 폭스바겐이 공동으로 만든 자율주행차량)는 5개의 Sick사 라이다를 차량 지붕에 설치해 우승했는데, 이 무렵부터 현재 대표 라이다 회사인 벨로다인(Velodyne)이 라이다에 관심을 갖고 개발과 활용에 뛰어들게 되었다.

 

라이다는 360도 회전하는 센서에서 받아들이는 정보로 진행 방향에 따라 앞에 도로가 어떤지, 신호등은 무엇인지 등 예측이 가능하게 하고 실시간으로 변화하는 도로 상황을 확인해 사람이 길을 건너가는지, 다른 차량들이 어떻게 움직이는 지를 알아내고 움직임을 예측해 운행에 반영한다.

 

라이다는 높은 공간 분해능을 갖고 있으며, 물체뿐만 아니라 빈 공간을 검출할 수도 있다. 다만, 근적외선 레이더를 사용하기 때문에, 안개나 비 등 악천후 시에는 밀리파 레이더에 비해 검출 능력이 떨어진다.

 

또한, 라이다의 가장 큰 문제는 가격이다. 부품 통합과 광원 최소화 등으로 가격대를 현실화하는 것이 상용화 관건으로 꼽히고 있다.

 

콘티넨탈은 가격을 최소화하기 위하여 카메라-라이다(MFL)를 개발했다. 단일 소형 장치에 카메라와 적외선 라이다를 통합해 통합센서 모듈을 개발했다. ASC 역시 카메라 내에 라이다를 넣어 부품 수를 최소화했다.

 

ADAS 센서인 카메라, 레이더, 라이다 각각의 장단점이 분명히 존재해 최근에는 통합센서를 개발하는 추세이다.

 

<표> ADAS 센서 비교

Rating: H = High, M = Medium, L = Low

 

[국가 3대 중점육성산업인 미래형 자동차 관련 비즈니스 전략 모색을 위한 종합 분석] 보고서 상세보기

http://www.irsglobal.com/shop_goods/goods_view.htm?category=01000000&goods_idx=83021&goods_bu_id=

 

 

 

 

 

 

게시글 공유 URL복사
게시물 검색
List of articles
번호 분류 제목 작성자 작성일 조회수
74 자동차/로봇 ADAS 센서 photo 관리자 2019-08-23 hit154
73 자동차/로봇 선진국의 '강적'으로 성장하는 중국의 '커넥티드카' photo 관리자 2019-08-23 hit96
72 자동차/로봇 중국 전기차 시장 및 정책 동향 photo 관리자 2019-08-22 hit185
71 자동차/로봇 중국 수소연료전지차(FCEV) 시장 photo 관리자 2019-08-22 hit204
70 자동차/로봇 일본 연료전지 자동차 로드맵 photo 관리자 2019-08-22 hit119
69 자동차/로봇 스마트 팩토리가 가져올 이익 photo 관리자 2019-08-05 hit232
68 자동차/로봇 연료전지차는 EV를 ‘이길 수 없다’는 것은 사실인가?(일본 동향) photo 관리자 2019-07-11 hit265
67 자동차/로봇 ‘수소 사회’의 형태와 현재 위치(일본 동향) photo 관리자 2019-07-11 hit213
66 자동차/로봇 MaaS(Mobility as a service) 사례 분석 photo 관리자 2019-04-05 hit828