자율주행의 핵심, 시각정보 습득 기술
최근 많은 소비자들이 운전자의 편의성을 높이며, 안전성이 접목된 차량을 선호하고 있어요.
자동차 시장은 고성능 운전 보조 시스템이라고 불리는 ADAS(Advanced Driver Assistance System)이 중요한 고려사항이 되었어요. 이에 따라 자동차 시장에서 자율주행과 전기차 기술은 꼭 필요한 기술이 되었죠.
특히, 자율주행은 ADAS와 떼어 놓을래야 떼어 놓을 수 없는 기술이 되어가고 있는데, 오늘은 자율주행을 가능하게 하는 핵심 기술들 중 시각정보 습득 기술에 대해 자세히 알아보는 시간을 가질게요!
[그림 1] 자율주행의 핵심기술들
운전자의 눈 역할을 하다 – 라이다 & 테슬라 비전
도로 위의 운전자는 주변에 무엇이 있는지 시각정보를 수집해요. 앞 차와 운전자의 차량이 얼마나 떨어져 있는지 거리를 파악하고, 가까워지면 브레이크를 밟고, 멀어지면 속도를 내죠.
운전자의 눈이 인지하는 사물과 주행 정보를 파악하여, 운전에 대한 결정을 그때 그때 내리게 돼요. 자율주행 기술은 이러한 운전에 대한 즉각적 결정을 따르고, 그 대표적인 기술로는 라이다(LiDAR : Light Detecting And Ranging)이 있어요.
라이다는 특정 기기에서 발사한 빛이 다른 물첻에 부딪혀 돌아오는 시간을 측정해 떨어진 거리를 잰다고 하네요.
LiDar Sensor의 거리 인식 방법
1. LiDAR Sensor의 Emitter이 TARGET으로 Transmitted Signal을 보냄
2. TARGET에서 LiDAR Sensor의 Receiver로 Backscattered Signal을 보냄
3. LiDAR Sensor와 TARGET 사이엔 Range가 있음
[그림 2] 라이다 2차원 이미지 인식 메커니즘
라이다(LiDAR)의 작동 원리
라이다는 빛을 이용해요. 레이더 펄스의 형태로 라이다에서 발사된 빛이 돌아오는 시간을 측정해, 거리를 계산하는 것이죠. 초당 수백만 빛을 발사해, 3차원 공간을 시각화한다고 해요.
라이다는 자율주행 뿐만이 아니라, 실내 지도 제작, 건축 등 다양한 분야에도 활용될 수 있지만, 라이다는 이 기술이 적용되고 있는 디바이스가 현재로썬 없죠. 또한 라이다의 핵심 부품으로 쓰이는 인듐갈륨비스(InGaAs) 때문에 값이 비싸다는 문제도 현재로썬 해결해야하는 부분이죠.
아래 그림을 통해 라이다에서 거울을 통해 다른 물체에서 반사되어 들어오는 빛이 리시버에 어떻게 도달하는지 확인해보세요.
[그림 3] 라이다 2차원 이미지 인식 메커니즘
테슬라 비전(Tesla Vision)
테슬라는 라이다에 대해 긍정적인 입장을 내놓지 않았어요.
테슬라의 CEO인 일론머스크는 라이다에 대해 ‘doomed(운이 다하다)’라는 표현을 썼죠. 이런 입장을 대변하듯, 테슬라는 라이다 대신 자신들만의 비전 시스템인 Tesla Vision을 상용화하기 위해 노력하고 있어요.
Tesla Vision의 3가지 자율주행 기술
1. Autopilot
2. Enhanced Autopilot
3. Full Self-Driving Capability
테슬라가 2023년에 자동차에 있는 초음파 센서를 'Tesla Vision'이라는 시스템으로 바꾼다고 발표했어요. 이 시스템은 카메라를 이용해서 주변 환경을 확인하고, 그 정보를 딥러닝 기술로 분석해요. 이를 통해 차량 앞의 장애물이나 도로 상황을 파악할 수 있어요.
'Tesla Vision'은 비싸지 않지만, 쉽게 복제할 수 있는 기술이 아니에요. 이 기술을 실제 차량에 적용하려면 많은 데이터가 필요하고, 테슬라의 기술력과 데이터 수집 능력이 필요해요. 그래서 테슬라는 가격과 성능을 동시에 높인다고 해요.
[그림 4] 테슬라 비전 기술 구현 화면
자료 출처
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