3D Object 기술 등 자율주행 자동차의 기술 동향에 대해 리뷰하고자 하는데, 나조차도 자율주행 자동차의 현재 핵심 기술과 미래지향적으로 개발되고 있는 기술에 대해 잘 모르는 것 같아... 정리하고자 새롭게 글을 쓴다.
먼저 자율주행 자동차란 - 인간의 개입 없이도 스스로 운전하는 자동차를 일컫는다. 현재 0-6단계의 자율주행 기술이 있으며, 높은 단계로 갈수록 그 자체의 완벽한 운행을 가능하게 하는 기술인 것이다.
자율주행 자동차 기술들의 핵심은 소프트웨어에도 있지만, 사실 센서들인 하드웨어에 중점을 둔다. 인간이 인식하는 그 모든것들을 처리하려면 소프트웨어가 필요하지만 실질적으로 자율주행하고 있는 도로 상황을 카메라가 찍지 못하면 아무리 좋은 소프트웨어도 무의미하다.
자율주행에 사용되는 센서는 여러 종류가 있는데,
1. RADAR (레이더)
2. LiDAR (라이다)
3. Stereo Camera
4. 초음파 센서
등이 중요한 센서들이라고 할 수 있다.
위의 사진이 그 예시이다.
센서들의 어떤 조합이 정답이다- 라는 것은 없고, 어떻게 조합하냐에 따라 그 성능이 달라지기 때문에 자동차 회사들은 각각 고유한 센서 조합 으로 개발중이다.
먼저 RADAR (레이더)란, Radio Detecting and Ranging의 준말이다. 전파를 이용한 detecting, ranging이라고 할 수 있다.
이름에서 알 수 있듯 레이더는 전파를 이용한 센서이다.
전파가 빠르게 직진하여 어떠한 물체에 부딪히면 반사가 되고, 스캐너는 이렇게 반사된 전파를 인식하여 전파가 발사된 후 물체에 부딪혀 얼마만에 돌아왔는가 - 의 시간을 통해 물체와의 거리를 계산한다.
스캐너는 일정하게 회전하고 있기 때문에 물체의 방향은 그 때의 스캐너의 방향에 의해 결정된다.
위의 예시에서 RADAR는 long-range, short/medium-range 로 나뉜다.
Long-range RADAR, 즉 장거리 레이더는 전방의 장거리 물체를 감지하고 거리를 측정하는 데 사용된다. 요새 그랜저, 랜드로버 등 최신 차량에 탑재되는 기술인 스마트 크루즈 컨트롤 등 차량을 자동 감속시켜주는 기술이 바로 이 장거리 레이더를 통해 가능한 기술이다.
Short/Medium-range RADAR, 중단거리 레이더는 차량의 근거리 물체를 탐지하는 데 사용된다. 위의 예시를 보면 장거리 레이더가 차량의 전방에만 설치되어있는 반면, 중단거리 레이더는 차량의 전면, 후면부 모두에 설치되어 있는 것을 알 수 있다. 즉 보통의 운전자가 고개를 돌려 봐야하거나 미러를 통해 보아야 하는 사각 지대 (Blind Spot)을 감지하는 것이다. 이 또한 랜드로버에서 이미 시행하고 있는 Blind Spot monitoring (사각지대 어시스트) 기술이다.
다음은 LiDAR (라이다) 이다.
라이다는 레이더와 비슷하게 동작하는데, RADAR와 이름도 비슷하다. 다른 점은 앞의 두 글자인데.. 하나는 Radio의 RA이고 라이다의 Li는 Light이다. 즉 레이더가 전자파로 작동하는 센서라면 라이다는 빛으로 작동하는 센서이다. Full name은 Light Detection and Ranging이다. 또 다른 Full name은 Lasor Imaging, Detection and Ranging이다. 자율주행 기술에서는 후자가 더 어울리는 Full name이라고 생각한다. 기본적인 기술의 개요는 레이더와 같다. Pulse Laser를 쏘고, 어떠한 물체에 반사되어 돌아오는 빛을 감지해 거리, 방향 등을 감지한다.
라이다는 이렇게 작업을 수행한 후 그 결과를 "Point Cloud"라는 곳에 수집한다. 이 Point Cloud는 실시간으로 바뀌며 (라이다가 끊임없이 작업을 수행할 테니) 마치 현실세계의 진짜 지도와 같다. 이 Point Clound는 레이더도 만들 수 있기는 하다만, 해상도 등의 이유로 주로 라이다에서 많이 쓰이는 개념인 것 같다.
(추후에 레이더에서의 포인트 클라우드에 대해 글을 수정하거나 추가할 예정)
만들어진 이 Point Cloud를 활용해 자동차는 스스로 주변의 장애물 등을 인식한다. 이 포인트 클라우드의 생성 과정도 매우 중요하다 보니 나중에 쉽고 좋은 논문을 찾아 리뷰하고자 한다!
Point Cloud를 이용한 자율주행은 카메라와 레이더보다도 훨씬 안전하지만 그 자체로 매우 고가의 장비이기 때문에 대중화되고 있지는 않다.
하지만 이렇게 센서만으로는 모든 것을 파악할 수 없고, 따라서 위의 예시에서도 카메라를 전후방 좌우측 모두에 부착해놓은 것처럼 카메라를 통한 영상인식 또한 필요하다. 특히 도로위에 그려져 있는 차선같은 경우에는 라이다, 레이더같은 반사파를 통해서는 인식이 어렵다. 또 표지판, 신호등을 인식하기 위해서도 카메라는 꼭 필요하다.
자율주행용 카메라로는 렌즈가 하나인 단안렌즈인 Mono Camera, 두개의 렌즈를 가진 카메라 혹은 두 카메라를 하나로 묶은 형태인 Stereo Camera가 사용된다.
스테레오 카메라는 사람의 두 눈과 같은 원리로 거리를 측정하고 물체를 인식한다. 이 때 서로 다른 카메라로 같은 물체를 인식하므로, 두 물체가 같다는 것을 확인시켜주는 작업이 필요한데 이를 스테레오 매칭 (Stereo Matching)이라고 한다. 이 때문에 단안 카메라 (모노카메라) 보다 스테레오 카메라가 비싸고 복잡하다는 단점이 있었으나, 최근에는 성능향상과 가격하락으로 스테레오 카메라도 대중화에 가까워지고 있다고 한다.
예시 사진에서의 마지막 센서는 초음파 센서이다. 주로 5m 내 근거리의 물체를 인식하는데 쓰이고, 주차에 많이 쓰인다고 한다. 위의 예시에서도 전후방의 상대적으로 근거리를 타겟으로 하는 것을 확인할 수 있다. 앞서서 라이다의 한계에서 고가의 장비이다 보니 대중화는 아직이라고 언급했는데, 그럼에도 성능이 좋은 라이다를 채택하지 않는 기업이 있다. 바로 테슬라이다. 테슬라는 라이다 대신 12개의 360도 장거리 초음파 센서, 레이더, 카메라를 사용하여 물체를 인식하고 거리를 측정한다.
오늘 포스팅은 자율주행 자동차 기술에 꼭 필요한 대표적인 센서들에 대해 작성했다. 다음은 논문 리뷰나 상용화되고 있는 기업의 자율주행 기술을 알아보고자 한다.