자율주행 자동차의 3가지 눈 카메라·레이더·라이다 센서

자율주행 자동차의 3가지 눈 카메라·레이더·라이다 센서

​

필자가 자동차에 한창 열광하던 학창시절 신선한 충격을 가져다준 영화가 있습니다. '아이로봇(I, Robot)'입니다. 크루즈 컨트롤 조차 생소했던 2004년 주인공 윌 스미스가 말하는 대로 아우디 RSQ가 스스로 주행하는 모습은 충격 그 자체였습니다.

​

그러나 최근 구글 웨이모, 테슬라 FSD 등이 등장하며 SF영화 속 상상의 영역이던 '자율주행'은 현실에 조금씩 가까워지고 있는데요. 상상을 가능케 만드는 것은 자율주행 센서. 오늘 자동차 미래 이야기에서는 윌 스미스 대신 자동차의 눈이 되어준 자율주행 센서(카메라·레이더·라이다)에 대해 함께 알아봅니다.

자율주행 자동차란?

자율주행 자동차(Self-Driving Car, Autonomous Vehicle)는 말 그대로 스스로 움직이는 자동차를 뜻합니다. 지금까지 운전자가 주행하며 상황을 인식한 다음 머릿 속으로 판단하고 차량을 제어했다면 이제 다양한 기술들이 융합하여 운전자를 대신하는 것입니다. '자율주행'이 4차 산업혁명 시대에서 ICT 첨단 기술의 집약체라 불리는 이유입니다.

자율주행 시스템 / 출처 : Renesas

기술의 집약체, 자율주행 시스템

빅데이터, 센서, AI, 5G 통신 등 자율주행 시스템에 들어가는 기술들의 폭은 넓고 깊이는 깊습니다. 운전자 눈 대신 주행 환경을 인식하는 단계에서는 각종 센서들과 GPS, 그리고 통신 기술들이 경로를 탐색합니다. 이후 운전자 뇌를 대신해서 인공지능 알고리즘이 주행 전략을 판단하고, 최종적으로 차량을 스스로 제어하며 운전자의 손과 발을 대신하게 됩니다.

​

여기서 우리가 주목하는 것은 운전자의 눈을 대신하는 '자율주행 센서'입니다.

운전자의 눈을 대신하는 센서

인간이 가진 5가지 감각 중 우리는 운전할 때 4가지 감각을 이용합니다. 간혹 끼니를 거르거나 바쁘면 피치 못하게 미각을 이용하기도 하죠. 그래도 5가지 감각 중 운전할 때 가장 중요한 감각 한가지를 꼽으라면 대부분 '시각'을 꼽지 않을까 싶습니다. 눈이 없다면 앞이 도로인지 절벽인지, 사람이 있는지 없는지 조차 인지할 수 없으니까요.

자동차에 탑재되어 있는 센서

세상을 바라보는 3가지 방법

자율주행 즉, 자동차가 스스로 움직이기 위해서는 다양한 센서가 필요한데요. 크게 카메라(Camera) / 레이더(RADAR) / 라이다(LiDAR) 3가지로 구분할 수 있습니다. 센서들은 측정 범위에 따라서 장착되는 위치, 그리고 역할이 달라집니다. 뿐만 아니라 자율주행 시스템을 개발하는 기업들에 따라서 3가지 센서는 각각 다양하게 조합되어 자동차에 탑재됩니다.

첫째, 카메라(Camera)

첫번째 자율주행 센서는 우리에게 가장 친숙한 카메라(Camera)입니다. 어라운드 뷰, 후방 카메라 뿐만 아니라 AEB(자동 긴급제동 브레이크), LKA(차선 유지 보조 시스템) 등 자율주행 LV.2 이상 상황에서 폭넓게 활용되고 있는데요. 최근 각국에서 대형트럭 등에 AEB 장착을 의무하는 법안이 생겨나며 더욱 늘어날 전망입니다.

카메라는 렌즈를 통해 들어온 빛을 디지털 신호로 변환해서 물체를 식별하는 원리입니다. 때문에 먼지, 역광 등 외부 환경에 취약하다는 단점이 있습니다. 아직까지는 감지 거리도 짧아서 물체를 식별할 수 있는 거리가 약 100M 내외 수준입니다. 그러나 카메라는 3가지 센서 중 유일하게 색깔, 신호을 구분할 수 있다는 장점이 있습니다.

단점을 극복하기 위해 기업들은 최근 고화질 광각 카메라를 개발하고 있습니다. 뿐만 아니라 자율주행 자동차 등장으로 물체를 식별하고 거리를 탐지하는 이미지 프로세싱 모듈 그리고 칩이 강조되고 있는데요. 모듈 시장에선 인텔 모빌아이가 80% 점유율을 차지하고 있고 칩 시장에선 앱티나, 시스템 시장에선 컨티넨탈, 보쉬 등이 경쟁을 벌이고 있습니다.

레이더 종류

둘째, 레이더(RADAR)

두번째 자율주행 센서는 레이더(RADAR)입니다. 어른들이 말씀하시는 "레이다" 맞습니다. 관악산 정상에 올라가면 있는 기상 레이더 관측소, 전쟁 영화 속 전투기에 나오는 레이더 역시 자율주행 자동차에 탑재되는 레이더와 동일한데요. 이렇게 레이더가 다양한 곳에 사용되는 이유는 이동을 감지하는 능력이 뛰어나기 때문입니다.

레이더는 트랜스미터에서 방사상으로 송출하는 라디오 전파가 물체에 반사되며 리시버로 수신되는 원리입니다. 송수신 시 시간 및 주파수 차이를 통해서 거리, 속도, 그리고 각도 등 다양한 정보를 알 수 있습니다. 카메라와 달리 먼지, 기후 등 외부 환경에는 어떠한 제약도 없고 원거리 감지 기능도 뛰어납니다. 그러나 전파 특성 상 비금속 물체는 반사율이 떨어지며 색깔도 인식할 수 없다는 단점이 있습니다.

한편 레이다 칩은 인피니언, NXP가 각각 점유율 40%를 차지하며 시장을 과점하고 있으며 모듈은 컨티넨탈, 보쉬 등이 생산하고 있습니다. 식별 능력이 뛰어난 만큼 SCC(스마트 크루즈 컨트롤), BSD(사각지대 경보 시스템) 등에 이용되고 있는데요. ADAS가 널리 사용되기 시작하며 레이다는 필수적인 부품 중 하나가 되었습니다.

셋째, 라이다(LiDAR)

세번째 자율주행 센서는 라이다(LiDAR)입니다. Light Detection And Ranging의 줄임말로 생소한 만큼 고가라서 아직 양산차에 탑재되는 경우는 아우디 A8 단 1건 뿐인데요. 그러나 구글 웨이모, 애플 프로젝트 타이탄 등 이름만 들어도 굵직한, 자율주행 기술을 리드하는 기업에서 자율주행 자동차를 실험하기 위해 라이다를 탑재하며 자율주행을 상징하는 센서로 인식되고 있습니다.

라이다 3D 맵 / 출처 : 루미나

라이다는 이미터에서 레이저 즉 빛을 보낸 후 물체에서 반사되어 리시버로 돌아오는 광 에너지를 분석하여 차량 주변 3차원 정보를 인식합니다. ToF(Time of Flight) 즉, 전파를 보내고 받으며 시간, 거리 등을 파악하는 레이더와 비슷한 원리입니다. 반대로 단순히 빛을 받아들여 물체를 식별하는 카메라와 다른 원리인 셈입니다.

'빛의 속도'라는 말이 불리는 만큼 라이다에서 보내는 레이저는 속도가 빠르고 거리가 깁니다. 파장이 상대적으로 짧기 때문에 물체 거리 및 형상을 인식할 수 있는 분해능 즉, 정밀도도 뛰어나고 이를 통해서 3D로 구현할 수 있는 장점이 있습니다. 반면 레이더와 비슷하게 색깔, 신호를 구분할 수 없고 기후 등 외부 환경에 다소 취약하다는 단점이 있습니다.

하지만 가장 결정적인 단점은 바로 '크기'와 '가격'입니다. 벨로다인은 라이다 시장에서 독보적인 점유율을 차지하고 있는 기업인데요. 2007년 초기 라이다 가격은 웬만한 고급차 뺨치는 8만 달러에 달했습니다. 최근에는 루미나, 쿼너지와 같은 기업들이 기존 360도 회전식 라이다가 아닌 저가 고정형 라이다를 선보이며 수백달러 선으로 낮아진 상태입니다. 택시 캡처럼 지붕 위에 달려있는 거추장스러운 모습 역시도 자동차 외관을 해친다는 단점이 있지만 이 역시 소형화, 내장화로 조금씩 극복하고 있는 상태.

그럼에도 라이다는 아직 양산차에 널리 적용되기는 무리가 있어 효용성에 의문이 제기되고 있는데요. 덮친 격으로 테슬라 CEO 엘론 머스크의 한마디로 논쟁이 가열되며 라이다는 자율주행 센서에서 뜨거운 감자로 떠오르고 있습니다.

라이다는 맹장과 같은 존재이다.

비싸고 불필요한 센서이다.

2020 CES 모빌아이 부스

자율주행 각축전이 벌어지다

올해 초 미국에서 열린 CES2020은 한마디로 '자율주행 각축전'을 방불케 했습니다. 카메라 업체 모빌아이는 라이다 없이 카메라, 레이더로 자율주행을 구현하겠다는 비전을 밝혔습니다. 라이다 비관론자 엘론 머스크 역시 라이다 없이 FSD를 구현할 것이라 수차례 밝힌 바 있습니다. 반면 바로 옆 부스에 위치한 라이다 업체 벨로다인은 눈에 보이지 않는 원거리도 식별할 수 있는 라이다 없이 완전 자율주행 구현은 어려울 것이라 말했습니다.

사고로 드러난 불완전성

기술의 우수함을 외치는 CES와 달리 밖에서는 잇따라 사고가 발생하며 자율주행 자동차의 불완전성이 드러나고 있습니다. 오토파일럿을 선보이며 전세계 대중을 열광시킬 테슬라 역시 불완전성에서 자유로울 수 없었습니다. 오토파일럿 기능으로 고속도로를 달리던 모델3가 달리던 도중 쓰러져 있는 트럭을 발견하지 못하고 그대로 들이받은 어처구니 없는 사고가 발생한 것입니다.

오토파일럿 8.0 이전 버전이 탑재됐던 모델3는 카메라를 주된 센서로 사용하고 레이더는 보조적인 역할을 수행했는데요. 3가지 센서 중 유일하게 색깔을 식별할 수 있는 카메라가 당시 햐안색 트럭과 하늘을 구분하지 못한 것입니다. 미국에서도 역광 때문에 흰색 차선을 인식하지 못하고 중앙 분리대와 충돌해서 운전자가 사망하는 사고가 발생하며 안전성에 대한 의구심은 더욱 증폭되고 있습니다.

라이다를 함께 탑재했던 우버 자율주행 자동차도 실험 중 사람이 사망하는 안타까운 사고를 냈습니다. 처음에는 벨로다인 라이다의 수직 FOV가 좁아 사각지대 때문에 사고가 발생한 것으로 예상했지만 차량에는 카메라, 레이더도 탑재되어 있어 센서로 인한 사고 가능성은 낮았습니다. 조사 끝에 미국 NTSB는 시스템이 충돌 1.2초 전에서야 무단횡단 보행자를 '자전거'로 인식했다고 밝혔는데, 센서들이 수집하는 정보들을 판단 및 제어하는 과정에서 충돌 범위를 계산하지 못하는 등 알고리즘 문제로 드러난 것입니다.

속도보다 중요한 것은 '방향'이다

오늘도 도로 위에서는 평균 600건의 안타까운 사고가 발생하고 있습니다. 인간의 인지적 한계 때문입니다. 자율주행은 이러한 한계를 극복하고 궁극적으로 사고 '0'를 실현하는데 그 목적이 있습니다. 하지만 위처럼 자율주행 자동차로 인한 사고들이 잇따라 발생하며 자율주행 시대를 앞당기는 속도도 중요하지만, 안전을 실현하는 방향이 더욱 요구되는 시점입니다.

안전이 요구되는 이유

물론 지금까지 자율주행 자동차로 인해 발생했던 사고 몇 건은 인간의 위험성에 비하면 새발의 피에 불과합니다. 그럼에도 안전이 요구되는 이유는 원인을 규명하기 어렵기 때문입니다. 운전자가 타고있는 자율주행 자동차가 사고를 냈다면 운전자의 책임일까요, 제조사의 책임일까요, 아니면 부품사의 책임일까요. 개별적으로 사고가 발생하는 인간과 달리 자율주행 자동차는 네트워크로 연결되어 있기 때문에 구조적 결함이 발생하면 특정 시스템 하 모든 차량에서 사고가 발생할 수 있는 치명적 위험도 있습니다.

아이로봇 시대, 언제 다가올까

서두에서 언급했던 영화 '아이로봇'을 다시 꺼내봅니다. 주인공 윌 스미스가 로봇 써니를 찾기 위해서 자율주행 모드를 해제하고 수동으로 악셀을 밟자 옆자리에 앉은 캘빈 박사는 무서운 표정으로 그에게 미쳤다고 말합니다. 우리에겐 이런 모습이 익숙하지만 수동으로 과속, 추월이 금지되는 미래 자율주행 시대에는 낯설을 만도 합니다.

 

반면 학창시절 제게 낯설게만 느껴졌던 아이로봇 영화 속 2035년도 어느덧 15년을 남겨두고 있습니다. 상상 속 아이로봇 시대는 2035년보다 일찍 찾아올까요, 아니면 먼 미래에나 만날 수 있을까요. 향후에도 계속 자율주행 자동차의 3가지 눈, 카메라·레이더·라이다에 이목이 쏠리는 이유입니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

(출처:https://post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=29765017&memberNo=1047921&vType=VERTICAL)