자율주행차 라이다의 원리와 장단점, 구현 방식에 따른 종류

자율주행차 라이다의 원리와 장단점, 구현 방식에 따른 종류

미래 자율주행 시스템을 위한 차량용 라이다와 솔루션의 도입

자율주행차의 상용화가 가까워짐에 따라, 라이다(LIDAR) 기술도 빠르게 발전하고 있다. 차량용 라이다에 대해 그 개념과 이용 가능한 시스템의 유형까지 근본 원리에 대해 알아보자.

라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 종종 LADAR(Laser Detection And Ranging)나 ToF(Time of Flight), 레이저 스캐너, 레이저 레이더 등으로 불리기도 하는 이것은 물체를 감지해 거리를 맵핑하는 센싱 방식이다. 광학 펄스로 목표물을 비춘 후 반사된 반송 신호의 특징을 측정한다. 광학-펄스의 폭은 몇 나노초부터 몇 마이크로초까지 변동할 수 있다.

[그림 1] 펄스드 ToF-기반 라이다 시스템

[그림 1]은 라이다의 기본 원리로 특정 패턴으로 빛을 쏘아 수신 쪽의 반사광들을 바탕으로 정보를 추출하는 것을 보여주고 있다. 펄스 전력, 왕복 시간, 위상 변이, 펄스폭은 빛 신호에서 정보를 추출하는데 쓰이는 일반적인 파라미터들이다.

왜 빛이어야 할까? 라이다가 레이더나 초음파 센서나 카메라 같은 다른 기술들과 다른 점은 무엇일까? 이 글은 앞으로 자율주행에서 중요한 센서가 될 장거리 라이다의 관점에서 이러한 의문들을 해결하고자 한다. 라이다는 자율주행차 외에도 3D 항공지도, 지리지도, 공장 안전시스템, 스마트 무기, 가스 분석 등에 쓰인다.

자율주행차에서의 감지와 이미징

제조사들은 최신 자동차에 다양한 첨단 제어 감지 기능들을 넣고 있다. 충돌경고회피 시스템, 사각지대 모니터, 차선유지 지원, 차선이탈 경고, 어댑티브 크루즈 컨트롤 등은 운전자를 보조하고 특정 운전 작업을 자동화해 운전을 보다 안전하고 편안하게 해주는 기능들로 잘 알려져 있다.

라이다, 레이더, 초음파 센서, 카메라는 저마다 고유의 장단점을 가지고 있다. 고등 자율차나 완전 자율차는 보통 복수의 센서 기술들을 이용해 여러 가지 날씨 조건과 광 조건에서 차량 주변상황에 대한 장거리나 단거리 지도를 정확히 만들어낸다. 서로를 보완하는 기술들도 중요하지만, 충분한 중첩을 통해 중복을 증가시켜 안전을 개선하는 것 역시 중요하다. 센서 퓨전(Sensor Fusion)이란 복수의 감지 기술들을 이용해 차량 주변의 환경에 대해 정확하고 믿을 수 있는 지도를 생성한다는 개념이다.

초음파는 몇 미터만 벗어나도 대기 중에서 크게 감쇠하게 된다. 따라서 초음파 센서는 주로 단거리 물체 감지에 쓰인다. 카메라는 비용 효율적이고 쉽게 구할 수 있는 센서이지만, 유용한 정보를 추출하려면 상당한 프로세싱이 필요하며 주변의 광 조건에 크게 좌우된다. 카메라는 ‘컬러를 인지하는’ 유일한 기술이라는 점에서 특별하다. 차선유지 보조 기능이 있는 자동차는 이 기술에 카메라를 사용한다.

라이다와 레이더는 주변을 맵핑하고 물체 속도를 측정할 수 있는 다양한 공통 기술들과 보완 기술들을 공유하고 있다. 이 두 가지 기술을 몇 가지 카테고리에서 비교해보자.

거리: 라이다와 레이더 시스템은 수 m부터 200m 이상까지 떨어져 있는 물체를 감지할 수 있다. 라이다는 근거리 물체를 감지하기 어렵다. 레이더는 1m도 안 되는 거리의 물체부터 200m 이상 떨어진 물체까지 감지할 수 있지만, 그 거리는 단거리·중거리·장거리 레이더 등 시스템의 유형에 따라 달라진다.

공간 분해능: 라이다가 두각을 나타내는 부분이 바로 이 부분이다. 레이저 광을 조준할 수 있는 능력과 905~1550nm의 짧은 파장 때문에 라이다의 적외선(Infrared) 공간 분해능은 0.1° 단위까지 나눌 수 있다. 이는 백-엔드 프로세싱 없이도 물체들의 특징을 한 장면으로 3D 묘사할 수 있다는 것이다. 반면 레이더의 파장(4mm for 77GHz)은 거리가 늘어날수록 작은 특징들을 분석하는데 애를 먹게 된다.

FOV(Field of View): 고정형(Solid-State) 라이다와 레이더는 둘 다 뛰어난 수평 FOV(방위각)를 가지고 있지만, 360° 회전을 하는 기계식 라이다 시스템은 모든 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 기술 중에서도 가장 넓은 FOV를 가지고 있다. 라이다는 수직 FOV(고도)에서 레이더보다 뛰어나다. 또한, 라이다는(방위각과 고도 모든) 각도 분해 능에서도 레이더보다 우위에 있다. 이것은 물체 분류를 개선하는데 꼭 필요한 핵심 기능이다.

날씨 조건: 레이더 시스템의 가장 큰 장점 중 하나가 비, 안개, 눈에 강하다는 것이다. 라이다는 대개 이러한 날씨 조건에서 성능이 하락한다. 1550nm의 적외선 파장을 이용하면 악천후에서 라이다의 성능을 개선할 수 있다.

기타 요소들: 라이다와 카메라는 둘 다 주변 광 조건에 영향을 받기 쉽다. 그렇지만 야간의 경우, 라이다 시스템은 매우 높은 성능을 낼 수 있다. 레이더와 변조된 라이다 기술들은 다른 센서들의 간섭에 강하다.

비용과 크기: 레이더 시스템은 최근 몇 년간 대세가 됐고 고도로 소형화되고 저렴해졌다. 라이다가 인기를 얻게 되면서 비용이 가파르게 떨어졌고 가격은 5만 달러에서 1만 달러 아래까지 떨어졌다. 일부 전문가들은 라이다 모듈의 비용이 2022년까지 200달러 아래로 떨어질 것이라 내다보고 있다.

최신 자동차에서 레이더가 주류가 될 수 있었던 이유는 통합이 늘어나면서 시스템 크기와 비용이 줄었기 때문이다. 몇 년 전만 해도 기계식 스캐닝 라이다 시스템은 구글 자율주행차량 꼭대기에 올려진 모습에서 보았듯이 덩치가 크지만, 기술의 발달로 몇 년 동안 라이다의 크기도 작아졌다. 고정형 라이다로의 산업 변화는 앞으로 시스템의 크기를 더욱 축소시킬 것이다.

 

라이다의 종류

여러 가지 라이다 시스템 중에서도 이 글은 ‘narrow-pulsed ToF’ 방식에 주로 초점을 맞춘다. 라이다 시스템의 빔 조향에는 두 가지가 있다.

▲기계식 라이다는 고급 광학이나 회전 어셈블리를 이용해 와이드(보통 360°) FOV를 만들어낸다. 기계식 요소는 와이드 FOV 이상으로 SNR(Signal-to-Noise Ratio)이 높지만 몸집은 커진다. 최근에는 이런 크기가 줄어들고 있는 추세다.

▲ 고정형 라이다는 회전하는 기계식 컴포넌트들이 없고 FOV는 줄어들기 때문에, 더욱 저렴하다. 차량의 전방과 후방, 측면의 여러 채널들을 이용해 그 데이터들을 융합하면 기계식 라이다에 필적하는 FOV가 만들어진다.

고정형 라이다를 구현하는 방식은 다음과 같이 여러 가지가 있다.

▲ MEMS 라이다: MEMS 라이다 시스템은 전압 같은 자극이 적용되면 기울기 각이 달라지는 작은 미러들을 사용한다. 사실상, 기계식 스캐닝 하드웨어를 전자기계식으로 대체한 것이 MEMS 시스템이다. MEMS 시스템의 경우, 수신 SNR을 결정하는 리시버 집광 조리개가 몇 mm로 일반적으로 매우 작다. 여러 가지 차원으로 레이저 빔을 이동시키려면 복수의 미러들을 연속으로 늘어놔야 한다. 이러한 정렬 프로세스는 평범하지 않지만 일단 설치하고 나면 움직이는 차량에서 쉽게 접하게 되는 충격과 진동에 취약하다. MEMS-기반 시스템의 또 다른 함정은 자동차의 사양이 -40°C에서 시작하는데, 이것이 MEMS 디바이스에는 까다로울 수 있다.

▲ 플래시 라이다: 플래시 라이다의 작동은 광학 플래시를 사용하는 표준 디지털 카메라와 매우 유사하다. 플래시 라이다, 한 개의 대면적 레이저 펄스가 전방 환경에 빛을 비추고 그 레이저에 가까이 위치한 광검출기의 초점면 어레이가 후방산란 광을 포착한다. 이 검출기는 이미지의 거리, 위치, 반사 강도를 포착한다. 이 방식은 기계식 레이저 스캐닝 방식에 비해 단 하나의 이미지로 전체 장면을 포착하고, 데이터 포착 속도가 훨씬 빠르다. 또한, 전체 이미지가 단 하나의 플래시에 포착되기 때문에, 이 방식은 이미지를 왜곡시킬 수 있는 진동 효과에 영향을 덜 받는다. 이 방식의 단점은 실생활 속에 존재하는 역반사체에 있다. 역반사체는 빛의 대부분을 반사시키고 아주 조금 후방 산란시켜, 사실상 전체 센서를 블라인드 시켜 이를 무용지물로 만든다. 이 방식의 또 다른 단점은 전체 장면에 빛을 비추어 충분히 먼 곳까지 보려면 매우 높은 피크 레이저 파워가 필요하다는 것이다.

▲ OPA(Optical phase array): OPA의 원리는 위상 어레이 레이더와 유사하다. OPA 시스템에서는 광학 위상 모듈레이터가 렌즈를 통과하는 빛의 속도를 제어한다. 빛의 속도를 제어하면, [그림 2]처럼 광학 파면 형상을 제어할 수 있다. 상단의 빔은 지체되지 않지만, 중간과 아래의 빔은 양을 늘리면서 지체된다. 이 현상은 사실상 레이저 빔을 여러 방향으로 겨누도록 ‘조향’하는 것과 같다. 비슷한 방식들 역시 후방 산란된 빛을 그 센서로 조향함으로써 기계식 운동 부품들을 제거할 수 있다.

[그림 2] OPA(Optical Phase Array)

▲ FMCW(Frequency-modulated continuous wave) 라이다: 지금까지의 방식들은 협광 펄스를 이용한 ToF에 기반한 것들이지만, FMCW는 가간섭성 방식을 이용해 짧은 처프의 주파수 변조 레이저 광을 만들어낸다. 되돌아온 처프의 위상과 주파수를 측정하면 시스템이 거리와 속도를 둘 다 측정할 수 있다. FMCW에서는 계산량과 광학이 훨씬 단순하다. 그렇지만 처프 생성으로 복잡함은 가중된다.

라이다 서브시스템

[그림 3]은 기능 라이다 서브시스템 전체를 보여주는 것으로, 여기에는 신호 체인, 파워, 인터페이스, 클로킹, 모니터·진단 등의 서브시스템들이 포함돼 있다. 라이다 신호 체인의 메인 서브시스템은 송신 시스템(Tx), 수신 시스템(Rx), 포인트-클라우드 정보를 추출하는 커스텀 디지털 프로세싱 시스템으로 이뤄져 있다. 텍사스인스트루먼트(Texas Instruments)가 제공하는 기능 블록을 위한 디바이스 옵션들은 파란색으로 표시돼 있다.

[그림 3] 라이다 서브시스템의 신호 체인, 파워, 인터페이스, 클록킹, 모니터·진단 서브시스템

세계는 이미 자율주행 차의 상용화라는 흥미롭고 새로운 여정을 시작하고 있으며, 이 분야를 선도할 기술들과 아키텍처들은 끊임없이 변하고 있다. 라이다는 이 분야에서 비교적 후발주자이지만, 라이다 기술의 장점들로 기존의 감지 시스템들을 따라잡으려 노력하면서 빠른 혁신을 꾀하고 있다

 

 

 

 

 

(출처:http://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=82099)