전자부품연구원 이선영 연구원이 본 라이다 및 센서 동향
“레이더와 라이다의 각 특징 살려 혼용해서 사용될 것”

자율주행차에서 안전은 당연한 요소다. 이를 갖추기 위한 레이더와 라이다의 방향에 대해 전자부품연구원 이선영 연구원은 “레이더는 MIMO 기반의 정밀도 향상과 Multi Path 개선을, 라이다는 고가의 장비와 낮은 해상도를 지속해서 고민해야 한다”라고 밝혔다.

국내외 기업은 2020년 자율주행차 상용화를 목표로 하고 있다. 한 시장조사업체에 따르면 2020~2025년에는 자율주행차의 수요가 높아질 것으로 전망했다. 이에 맞춰 기업들의 지속적인 연구, 개발 중 지난달 테슬라 충돌 사고, 최근 우버의 사망 사고 등으로 인해 차량 소유주와 많은 사람이 테슬라의 오토파일럿 및 자율주행차 완전 상용화에 대해 불안함과 의구심을 갖기 시작했다.

오토파일럿은 레이더 및 라이다, 카메라, 센서 등이 차량 주변을 지속해서 살피면서 스스로 계산해 사고나 추돌을 방지하는 테슬라의 자율주행 시스템이다. 센서 도움 없이 운전하는 1단계, 보조 역할 정도의 센서인 2단계, 특정 구간 자율주행이 가능한 3단계, 완전 자율주행이 가능한 4단계 등 오토파일럿은 4단계로 나뉜다.

레이더 및 라이다 등 자율주행차를 구성하는 핵심 기술이 어떠한 환경에서도 기능하고 감지가 가능한지에 따라 생명과 산업에 직결된 안전한 자율주행차 상용화 여부의 결정 요소이다.



레이더: MIMO 기반의 정밀도 향상과 Multi Path 개선해야
자율주행차 선도 기업의 동향이 레이더와 라이다의 중요성을 방증한다. 레이더는 감지 거리에 따라 근, 중, 원거리로 나뉜다. 원거리 렌즈는 멀리 보지만 시야가 좁다. 근거리로 갈수록 볼 수 있는 거리는 줄어들지만, 시야각이 넓어진다. 근거리를 볼 경우, 차량이 고속으로 달리면 제동거리 확보가 되지 않아 위험한 상황이 연출될 수 있다.

송출 신호방식으로는 FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave radar)를 사용한다. 거리와 속도를 모두 검출할 수 있는 센서로서, 주파수 위상을 다르게 해서 수신되는 신호가 어떤 곳을 쏘느냐에 따라 위치 정보와 거리를 알 수 있는 방법이다. 주파수가 높을수록 대역폭이 넓어지므로 물체를 판별하는 데 유리하다. 이는 정확도를 높이며 24GHz에서 77 및 79GHz로 옮겨가는 이유다.

레이더의 신호처리 구성은 전파를 보내는 송신기와 물체에 부딪혀서 돌아오는 전파 신호를 내부에서 신호처리 후 데이터 트래킹을 거쳐 물체의 위치와 속도를 파악하는 2가지 신호처리를 통해 사용자에게 정보를 알려준다.

기존의 경우 넓은 대역을 보기 위해 안테나가 여러 곳의 수신구와 송신구가 있었지만, 실제 기능은 한 채널에서 했다. 최근에는 4G/5G, 와이파이에 많이 사용하는 MIMO 기술을 적용해 신호를 쏘고 받을 때 여러 개의 채널에서 신호처리를 통해 물체를 3차원으로 받아 많은 정보를 얻을 수 있다.

전자부품연구원 이선영 연구원은 “대부분 기업은 MIMO 기반의 정밀도 형성을 높이는 방향으로 레이더를 개발할 것이며 높은 대역폭이 요구되는 만큼 아직 열리지 않은 79GHz 주파수 대역도 열릴 예정이다”라고 말했다. “또한, 가드레일과 터널에서는 신호가 튕겨 불안정한 Multi-Path 상황을 안정화시킬 필요가 있으며 레이더는 많은 정보를 획득하지만 차선 위치와 물체의 구분을 판단하는 데에는 한계가 있는 만큼 이를 해결할 필요가 있다”라고 덧붙였다.



라이다: 고가의 장비와 낮은 해상도 지속해서 고민해야 할 때
라이다는 비싼 가격 때문에 차량에 적용되어서 상용 중인 제품은 없다. 신호처리부는 레이더와 라이다 간 차이가 없으나 레이더는 전파를 쏘는 반면 라이다는 900nm의 빛을 보낸다. 앞쪽에 달린 파워앰프에서 빛을 쏘고 수신된 아날로그 신호를 데이터 신호로 변경 후 컴퓨팅으로 계산해서 정보로 가공하는 방식이다.

라이다는 주위 반경에 빛을 쏴서 사물을 인식하는 원통, 광원을 쏴 3차원 정보로 물체의 표현이 가능하게 하는 채널, 빛을 쏘는 발광조와 전력관리, DSP, MCU 등의 프로세서와 실제로 처리된 데이터를 어떻게 펄스로 만들고 신호를 송신할 건지에 대한 센서로 구성되어 있다.

초기에 많이 사용되던 앞에 물체가 있는지 없는지 정도만 판단하는 ‘포인트 2D 스캔 라이다’에서 ‘3D 스캔 라이다'로 넘어가고 있다. 전문가들은 차량용 라이다 수요가 2016년 2D 스캔 라이다 위주(290만 개)에서, 2021년 3D 중심(1320만 개)으로 확대될 것으로 전망했다.

기본적으로 라이다는 거리와 속도 측정이 가능하며 여러 개의 광원을 쏘면 물체 구분도 가능할 것으로 보고 있다. 하지만 광원은 시신경에 문제가 있어서 눈에 해롭지 않은 빛을 쏘기 위해 개발 중이다. 가격 문제로 현재 라이다는 360도 회전이 아닌 수평 시야각을 120~150도로 제한하고 가격을 줄이는 방식을 채택하고 있다.

또한, 라이다 제작 방식을 모터 기반의 메카니컬 스테이트 방식에서 MEMS 기술을 이용한 솔리드 스테이 방식으로 변화하고 있다. 모터 기반은 흔들림으로 인해 장애물이나 지형 및 지물에 따라 고장 확률이 높다. 이에 반해 MEMS 방식은 반도체를 사용해 사이즈가 작아지고 회전 방식이 아니어서 신호를 송수신하기에 안정적이다. 화각을 높이기 위해 솔리드 방식과 스캐닝 라이다와 혼합 사용을 고려해 개발 중이다.

자율주행차는 ADAS를 기반으로 한다. 시스템을 소형화하고 거리와 각도 형태가 분명한 고정비를 얻는 것이 중요하다. 기존 센서 카메라는 주간, 야간, 우천, 강설에 약하다. 레이더는 비교적 강하지만 색감이나 사람, 차선 등 물체 인식에 한계점이 있다. 라이다는 빛을 쏘는 방식이라 야간은 문제가 되지 않지만 우천과 강설에 약하다.

이에 따라 이 연구원은 “라이다는 빗방울에 튀는 등 노이즈가 발생할 수 있다. 즉, 레이더와 라이다는 각각의 특징이 있어 서로 혼용해서 사용할 것으로 보인다”고 설명했다. 이어 “스타트업들이 라이다의 비싼 가격과 낮은 해상도는 지속해서 고민해야 할 사항”이라고 밝혔다.