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고성능 자율주행 센서, 꼭 필요한가?

테슬라가 밀고 있는 카메라 기반의 자율주행 센서는 가격 면에서 현실적이지만, 그것만으로 충분하지 않다는 반박 근거가 계속 제시되고 있다

2021.11.17

폭스바겐의 ID. 버즈 AD
 
고성능 자율주행 센서는 자율주행에 반드시 필요한가? 테슬라가 카메라 기반의 자율주행 센서 FSD V8, V9, V10을 잇따라 발표하면서 라이다(LiDar)와 레이더(RADAR)를 비롯한 ‘고성능 자율주행 센서가 필요한가’에 대한 논란이 계속되고 있다. 테슬라의 주장에 맞서듯, 최근 관련 업체들은 고성능 자율주행 센서가 가져올 장점을 구체적으로 제시하고 있다. 마치 ‘카메라만으로 충분하다. 라이다와 레이더가 필요 없다’라고 하는 테슬라의 주장을 반박하는 듯한 모양새다.
 
구글 웨이모는 지난 8월 그동안의 자율주행 성과를 정리하면서 고성능 센서의 장점을 제시했다. 웨이모가 2020년 3월 발표한 5세대 자율주행 센서 시스템에는 라이다 센서와 함께 4D 이미징 레이더 센서가 장착되어 있다. 지난 8월 발표에서는 라이다와 더불어, 4D 이미징 레이더를 강조한 점도 눈에 띈다. 웨이모는 악천후와 열악한 조명 조건에서 라이다와 4D 이미징 레이더를 조합한 5세대 자율주행 센서 시스템이 자율주행 안전성을 크게 높여준다고 밝혔다.
 
특히 4D 이미징 레이더는 악천후에서의 객체 인식, 안개 상황에서의 객체 인식, 갑자기 튀어나오는 보행자 인식 등에서 큰 장점을 가질 수 있다고 설명했다. 카메라 전용 시스템이 어려움을 겪을 수 있는 상황을 극복할 수 있다는 설명이다.
 
 
볼보와 자율주행차 상용화에 협력하고 있는 ‘루미나’는 지난 9월 고성능 라이다 실험 결과를 공개했다. 이 실험에서는 루미나의 고성능 라이다 센서를 장착한 렉서스 자동차와 현재 판매 중인 아우디, 테슬라 모델의 성능을 비교했다. 최고시속 80km를 비롯한 다양한 속도에서 자동차가 보행자 모형을 인지하고 정지할 수 있는지에 대한 실험이다.
 
이 실험에서 라이다를 장착한 자동차는 보행자를 인식하고 정지했으나, 현재 시판 중인 테슬라와 아우디 자동차는 모형과 부딪히는 모습을 보여줬다. 루미나는 고성능 라이다가 기존 자동차의 카메라와 레이더 조합보다 사물을 더 빠르고 정확하게 인식하며, 자율주행에서 안전성을 높인다는 실험 결과를 발표했다. 라이다 업체인 ‘벨로다인’도 지난 9월 라이다의 안전성 실험 결과를 제시했다. 야간에 진행한 실험에서 역시 라이다를 장착한 자동차는 보행자를 인식하고 정지했지만, 기존 카메라와 레이더를 단 자동차는 모형을 치고 지나갔다.
 
지난 9월 독일 뮌헨에서 열린 IAA 2021에서는 현대와 폭스바겐의 자율주행차가 공개된 바 있다. 현대는 모셔널과 협력하여 ‘아이오닉 5 로보택시’를 공개했으며, 폭스바겐은 ‘ID. 버즈 AD’를 공개했다. 이 두 모델은 다양한 센서를 달고 있는 점이 특징이다. 아이오닉 5는 라이다 5개, 카메라 13개, 레이더 12개를 장착했으며, ID. 버즈 AD는 라이다 6개, 레이더 11개, 카메라 14개를 장착했다. 두 차는 복잡한 도심에서의 자율주행을 위한 모델이다. 지붕에 얹은 장거리 라이다와 함께 사이드미러 아래에 장착한 두 개의 라이다가 눈에 띈다.
 
아이오닉 5 로보택시
 
현재 ‘오토노머스 에이투지-카카오모빌리티’가 세종시에서 유료로 운행하고 있는 자율주행차도 사이드미러 아래에 두 개의 라이다를 달았다. 옆을 바라보는 두 개의 라이다는 도심 주행에서 중요한 역할을 한다. 기존 자율주행차가 차선 위주로 주행했다면, 옆에 설치된 두 개의 라이다는 주변 차들의 움직임을 감지해 자율주행 안전성을 높인다. 끼어드는 차를 감지해 속도를 조절하고, 옆 차의 움직임을 예측해 차선 내에서 편향 주행하는 등 주행 안전성을 높이는 역할을 하게 된다.
 
최근 자율주행 관련 주요 업체들은 고성능 자율주행 센서가 주는 장점을 실험을 통해 보여주고 있다. 이를 통해 열악한 기상 환경을 극복하고 복잡한 도심 주행을 실현하는 고성능 자율주행 센서의 발전을 엿볼 수 있다. 고성능 자율주행 센서의 본격적인 상용화를 위한 관건은 성능과 더불어 가격과 내구성이 될 전망이다.
 
현재 테슬라는 카메라와 딥 러닝을 기반으로 센서의 성능을 최대화하면서 가격을 낮춘 현실적인 자율주행을 구현해나가고 있는 상황이다. 따라서 당분간은 ‘라이다와 4D 이미징 레이더 등 고성능 자율주행 센서들이 과연 얼마나 빠른 시간 내에 가격과 내구성 문제를 극복하고 대대적 상용화를 실현할 수 있을 것인가?’가 계속해서 핵심 이슈가 될 것으로 보인다. 

 

 

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CREDIT

EDITOR : 정구민(국민대학교 전자공학부 교수)PHOTO : 각 브랜드 제공

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