자율주행 인지 센서 융합 방식

센서 융합의 개념과 이유

 센서 융합(Sensor Fusion)은 여러 종류의 센서로부터 수집된 데이터를 통합하여 더 정확하고 신뢰성 있는 정보를 얻는 기술로, 자율주행차는 안전하고 효율적으로 주행하기 위해 주변 환경을 정확하게 인식해야 한다. 이를 위해 다양한 센서가 사용되며, 각 센서는 고유의 장점과 한계를 가지고 있다. 예를 들어, 카메라는 고해상도의 시각 정보를 제공하지만 날씨나 조명 조건에 취약하고, 레이더는 악천후에서도 물체를 감지할 수 있지만 해상도가 낮다. 이러한 한계를 극복하고 더 정확한 환경 인식을 위해 센서 융합을 통해 단점을 해결해 나가고 있다.

복합 센서 융합 기술의 필요성

자율주행차는 복잡한 도로 환경에서 안전하게 주행하기 위해 다양한 센서를 결합하여 사용하는 복합 센서 융합 기술이 필수적이다. 이 기술은 다양한 이점이 있지만 정리하자면 다음과 같다

• 신뢰성 향상: 다양한 센서의 데이터를 결합함으로써 개별 센서의 오작동이나 한계를 보완
• 정확성 증대: 각 센서가 제공하는 다양한 정보를 통합하여 더 정확한 환경 모델을 구축
• 강인성 강화: 다양한 환경 조건에서 안정적인 성능을 유지(EX비나 안개)

융합 전략의 비교

센서 융합에는 데이터 융합 시점에 따라 초기 융합, 중기 융합, 후기 융합 세 가지 전략이 있다.

 

초기 융합 (Early Fusion)

 

 센서 데이터의 원본 정보를 그대로 사용하여 융합하므로 정보 손실이 적고, 고해상도의 종합 데이터를 생성할 수 있다. 하지만 다양한 센서 데이터의 특성을 모두 이해하고 처리해야 하므로 시스템의 복잡도가 증가한다. 또한, 초기 융합은 높은 데이터 처리 능력을 요구하기에 특정점에서는 한계가 존재한다.

 

중기 융합 (Mid-Level Fusion)

 

각 센서의 특징을 추출한 후 융합하므로 데이터 처리 부담이 줄어들고, 특정 센서의 오류에 덜 민감하다. 특징 추출 과정에서 원본 정보의 일부가 손실될 수 있으며 이에 따른 리스크 또한 존재한다 또한, 센서 간의 데이터 동기화가 어렵기에 알고리즘의 구성 난도가 높다.

 

후기 융합 (Late Fusion)

 

 센서의 최종 결과를 융합하므로 시스템 구현이 비교적 간단하고, 개별 센서의 독립성이 보장된다. 각 센서의 결과만을 융합하므로 정보의 상호 보완성이 떨어질 수 있다. 또한, 센서 간의 일관성이 부족할 가능성이 존재하기에 이 또한 후처리나 보정이 필수적이다.

센서 융합 방식의 세부 구분

 센서 융합 방식은 사용되는 센서 종류에 따라 다양한 조합으로 구분할 수 있다. 특히, 자율주행 시스템에서 주로 사용되는 카메라, 레이더, 라이다 센서의 융합 방식은 각각 고유한 특징과 장점을 가지고 있다.

1. 카메라와 레이더 융합

레이더의 거리 측정 능력과 카메라의 고해상도 시각 정보를 결합하여 더 정확한 객체 인식과 거리 측정이 가능하다. 예를 들어, 레이더로 감지한 물체의 거리를 카메라 이미지와 매칭하여 객체의 위치와 속도를 정확히 추적할 수 있다. 다만 레이더와 카메라의 자체한계점이 존재하기에 라이더에 비해 정확도가 떨어진다.

2. 카메라와 라이다 융합

라이다의 정밀한 거리 측정과 카메라의 고해상도 시각 정보를 결합하여 더 상세하고 정확한 환경 인식을 실현할 수 있다. 예를 들어, 라이다의 3D 포인트 클라우드를 카메라 이미지와 결합하여 객체의 정확한 형상과 위치를 동시에 파악할 수 있다. 그러나 그만큼 레이더가 비는 부족한 면이 있기에 3중 융합이 대세로 자리 잡고 있다

카메라, 레이더, 라이다 3개의 센서 융합

최근 가장 많이 사용되는 트렌드는 카메라, 레이더, 라이다 세 가지 센서를 모두 융합하는 방식이다. 이러한 융합 방식은 각 센서의 장점을 최대한 활용하여 자율주행차의 환경 인식 능력을 극대화한다.

 

장점:

• 최고의 정밀도: 라이다의 3D 포인트 클라우드, 카메라의 고해상도 이미지, 레이더의 속도 및 거리 정보를 모두 결합하여 매우 정밀하고 신뢰성 있는 환경 인식을 제공
• 강인성: 다양한 환경 조건에서 각각의 센서가 가진 단점을 보완하여 안정적인 성능을 유지
• 종합적 인식: 모든 센서의 데이터를 종합하여 보다 포괄적이고 정확한 상황 인식

단점:

• 높은 비용: 세 가지 센서를 모두 사용하기 때문에 비용이 증가
• 복잡한 처리: 다양한 센서의 데이터를 실시간으로 처리하고 융합하는 데 있어 높은 처리 능력이 요구

결론적으로 자율주행 인지에서 센서 융합은 필수적인 기술이다. 각 센서의 장점을 최대한 활용하고 단점을 보완하는 방식으로 발전하고 있으며, 카메라, 레이더, 라이다 각각의 융합 방식은 고유의 장점과 단점을 가지고 있다. 최근에는 세 가지 센서를 모두 융합하는 방식이 많이 사용되고 있으나 테슬라는 라이다를 사용하지 않는 방식을 개발하고 있으니 좀 더 미래의 상황을 지켜보아야 한다.