자율주행에 사용되는 센서 종류[카메라 레이더 라이다 센서]

 

 자율주행차의 센서는 인간의 감각기관과 유사한 역할을 하며, 다양한 종류의 센서를 사용하여 주변 환경을 인식한다. 자율주행을 위해 사용되는 주요 센서에는 라이다 센서, 카메라, 레이더 센서 등이 있지만, 각 센서는 장단점을 가지고 있고, 단일 센서로는 시야(Field of View, FOV)에 제한이 있어 다중 센서를 조합하여 사용한다. 이를 통해 자율주행차는 전방 200m와 360도에 이르는 주변 정보를 수집할 수 있다.

 

오늘은 어떤 종류의 센서가 있고 장단점이 무엇인지 알아보자

 

카메라 센서

 일반적으로 사진을 찍을떄사용하고 빛이 렌즈를 통과할 때 2차원 배열로 변경한다 일반적으로 우리가 쓰는 그 카메라가 맞다. 하지만 그만큼 자율주행에서 메인으로 쓰긴 한계가 명확한데 특징은 아래와 같다.

 

장점:

1. 고해상도의 CCD 또는 CMOS 센서를 사용하여 높은 해상도의 영상을 제공
2. 색상과 형태 정보를 얻을 수 있음
3. 다른 센서에 비해 가격이 저렴

단점:

1. 날씨와 밝기 변화에 민감하며, 특히 밤에 성능이 떨어짐
2. 2D 영상의 경우 정확한 거리와 속도 정보를 제공하지 못함
3. 높은 해상도로 인해 센서 신호 처리 시 계산량이 기하급수적으로 증가

레이더(RADAR) 센서

 전자기파[RF] 신호를 송출하고 목표물에 반사된 수신파를 분석하는 센서다. 실제로 필자는 이센서로 3D맵핑을 해본 적이 있고 생각보다 성능이 잘 나온다 하지만 라이다에 비해 확실히 성능이 떨어지는 감이 있는데 라이다는 실제로 못해보고 데이터 만을 봐서 정확하게 정략적 비교는 힘들지만 눈에 띨정도로 성능 차이가 나는 건 사실이다.

 

장점:

1. 환경 변화에 강함
2. 거리 측정 정확도가 높음
3. 가격이 상대적으로 저렴

단점:

1. 횡방향 측위가 부정확합니다.
2. 클러터(Clutter) 현상으로 인해 정확도가 떨어짐

클러터(Clutter)

레이더에서 지면, 해면, 빗방울 등으로부터 발생되는 불필요한 반사파에 의해 나타나는 에코(반향) 등의 반사 장애. 해면 클러터는 파도의 높이, 풍향, 안테나의 높이에 영향을 받고, 빗방울 클러터는 강우, 강설, 안개 등의 영향을 받아 스크린 상에 나타나는 잡음 현상이다. 일반 레이더에서는 빗방울등 기상 표적을 클러터로 보지만 기상 레이더에서는 지면, 항공기 등을 클러터로 처리한다.

라이다(Lidar) 센서

 일반적으로 자동차 위에 설치되고 고출력 펄스레이더를 송출하여 물체에서 반사되어 나오는 신호의 시간차를 분석한다 그를 통해3차원 공간스캐닝을 진행하여 Point Cloud형태로 표현을 한다.

 

기계적 회전 스캐닝 방식으로 인해 수명에 제한이 있으며, 이를 해결하기 위해 MEMS 솔리드 스테이트 방식 등의 새로운 구조의 라이다 센서를 개발 중이다.

 

장점:

1. 거리와 각도 측정의 정확도가 높음
2. 날씨, 습도, 밝기 등의 환경 변화에 강함

단점:

1. 상대적으로 높은 가격
2. 습기가 있을 경우 수신 신호의 세기가 약해질 가능성 다분

물론 이 이외에도 초음파센서부터 GNSS까지 다양한 센서들이 존재하지만 우선은 여기까지 다루고 다음 융합파트에서 필자와 자세하게 알아보자.

 

 

자율주행 기술의 구성요소[인지 측위 판단 제어 에서의 AI의 역할]