자율주행차, 커넥티드카, 스마트카 트렌드 한방 정리 2탄

두번째 시간입니다. 앞선 1탄에서도 말씀드렸듯이 이번엔 현재 자율주행차기술은 부품별로 어떤 트렌드를 가지고 있는지 알려드리겠습니다.

2. 자율주행차용 센서와 AI컴퓨터 트렌드

일단, 현재의 자동차 전장부품, 즉 전자제품들은 1980년대부터 오로지 엔진제어만을 목적으로 도입된 반도체를 시작으로 현재 자동차 제조원가의 40%를 차지합니다. 2000년대 넘어오면서 안전사양을 높이며 운전자를 보조할 수 있는 첨단보조주행자치(ADAS)가 등장해 센서와 마이크로 컨트롤러 시장이 본격 성장한 것이죠. 최근에는 자율주행기술 완성을 위한 자동차 업계의 경쟁에 거대 IT기업의 경쟁까지 더해져 ADAS와 자율주행차용 부품시장 성장이 가속화되고 있습니다.

특히, 안전주행 보조수단으로 개발되기 시작한 차량용 카메라, 초음파 센서와 같은 센서시장이 현재는 자율주행기술 완성을 위해 급속도로 발전 중입니다. 지금은 이미 익숙해진 전후방 초음파 센서를 비롯해 카메라, 레이다, 라이다, 나이트비전 등 차량 한 대에 많을 경우 20개가 넘는 ADAS용 센서가 부착되는 중입니다.

자율주행차는 기본적으로 인지/분석 → 판단 → 제어의 단계를 거쳐서 운행하는데 이는 360도 주변상황을 빠짐없이 인지하기 위한 센서 개발이 필수적으로 요구되며, 다양한 포맷의 데이터를 잘 조합하는 기술과 이를 분석하고 판단하는 고성능 컴퓨터와 소프트웨어를 필요로 합니다. 이외에도 정확한 상황판단을 위해 주변의 자동차, 신호체계, 기타 날씨 등을 온라인 정보와 통신 가능한 V2X기술도 필요합니다. 더불어 인식률을 높이기 위한 정밀 3D지도와 위치인식기술도 발전해야겠죠.

자율주행차에 들어가는 카메라는 충돌방지, 차선유지, 주차보조 등 레벨2 이상의 다양한 환경에서 활용되는 필수장치, 일부 국가 장착 의무화로 비중이 증가되고 있습니다. 한국의 경우 2014년 9월부터 판매되는 대형트럭과 어린이 통학 차량에 후방카메라 장착 의무화를 실시하고 있고, 미국은 2016년 대형트럭에 이어 2018년부터 전 차종이 의무화를 실시하고 있습니다.

현재 이 카메라기술 시장은 초고화질 광각 카메라 개발경쟁이 치열한 상태입니다. 사물식별이나 거리탐지가 가능한 이미지 처리기술이 강조되기 때문이죠. 최근 삼성은 반도체 생산 역량을 바탕으로 이미지 프로세싱 칩과 CMOS 센서 개발경쟁에 진입했습니다.

자율주행차에는 카메라기술 말고도 라이다라는 것이 들어가는데 라이다는 Light Detection and Ranging의 줄임말로 높은 정밀도(분해능)로 사물의 거리와 형상 인식이 가능한 기술입니다. 라이다는 빛을 발산하는 이미터와 수신하는 리시버, 스캔한 이미지를 처리하는 프로세서로 구성되어 있습니다. 기존에는 대기환경 연구에 쓰이는 기술이었습니다만 차량 주변 360도 전 방위를 정밀하게 측정할 수 있는 센서로써 각광받게 되었습니다. 하지만 높은 가격과 함께 날씨에 따른 취약점(우천, 폭설시 난반사 발생)이 발견되어 이것을 극복해야 합니다.

위에 언급했던 카메라와 라이다 기술의 단점을 극복해주는 것이 있는데요. 그 이름이 '레이다'입니다.

이 기술은 긴급제동, 스마트크루즈컨트롤, 사각지대경보시스템에 필수적입니다. 물체의 탐지와 거리측정이 가능한 센서로 라이다와는 사실상 경쟁부품 관계인데요. 테슬라와 같은 기업은 고가의 라이다를 배제하고 카메라와 레이다만으로 자율주행기술을 완성하려는 전략을 가지고 있습니다.

레이다는 정밀도(분해능)는 떨어지지만 빛이나 기후영향을 거의 받지 않아 카메라와 라이다의 단점을 보완할 수 있습니다.

레이다는 점차 그 크기와 무게를 줄인 컴팩트형 부품으로 출시되고 있으며, 측정각이나 측정거리를 확대하는 방향으로 기술 개발이 전개되고 있습니다.

지금까지 카메라(이미지센싱)기술과 라이다, 레이다에 대해 알아봤는데요. 마지막으로 한가지가 더 남았습니다. 

바로 자율주행차에 있어서 가장 중요한 것은 이 모든 기술들은 컨트롤 할 수 있는 AI컴퓨터가 있어야 한다는 겁니다. 이 AI컴퓨터는 인간과 비교하면 뇌에 해당하는 중요기능을 담당하며, 실제로 뇌를 모사한 딥러닝 알고리즘을 이용해 사물식별, 도로추출, 경로설정을 수행합니다. 자율주행차용 AI컴퓨터는 차량의 카메라, 레이더, 초음파 등의 센서를 통해 얻은 주변상황 정보, 이웃 차량, 신호정보 등 V2X 정보, GPS와 3D 정밀지도를 통한 위치 정보를 분석해 주행전략을 결정하는 핵심 시스템인 것이죠.

이 AI컴퓨터는 엔비디아와 인텔 모빌아이가 하드웨어 시장을 주도하는 가운데 칼레이, 르네사스, 암바렐라 등 후발주자들의 참여로 시장이 다변화하고 있는 중입니다. 테슬라와 우버의 볼보 자율주행차에 장착되어 시장에 알려진 엔비디아의 드라이브 PX 하드웨어는 현재 폭스바겐, 벤츠, 보쉬, 컨티넨탈 등 370여 기관과 자율주행 프로그램 파트너십을 맺으며 독보적으로 시장을 주도하고 있고, 모빌아이는 EyeQ시리즈로 엔비디아와의 성능격차를 줄이고 있으며, 저전력 소비와 가격 이점, 자동차용 카메라 시장에서 쌓은 이미지 프로세싱 기술을 통해 파트너들에게 어필 중입니다.

2탄 재미있게 보셨나요?

마지막 3탄에서는 현재 자율주행차는 어디까지 발전해 있는지 알아보겠습니다!

3탄 https://semiconductor-digest.tistory.com/384

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