Lidar 기술은 장거리 감지 기능을 갖추고 있습니다.

다중 탐지기를 사용하여 120미터 거리에 있는 작은 물체를 감지하는 AEye의 기능 측정 지점은 자율주행 자동차와 트럭에 매우 중요합니다.

카메라, 레이더와 함께 LiDAR 센서는 자율주행 발전에 중요한 기술입니다. 캘리포니아 더블린에 위치한 AEye는 MEMS(Microelectromechanical System)가 있는 독점 스캐너와 증폭 가능한 1550nm 레이저를 결합한 장거리 LiDAR 시스템을 만들었습니다. 이 기술은 소프트웨어를 사용하여 특정 차량 및 응용 프로그램에 맞게 사용자 정의되고 최적화될 수 있습니다. AEye의 ADAS 솔루션 제품 관리 책임자인 Indu Vijayan은 EE Times Europe과의 인터뷰에서 자율 주행 차량의 전망에 대한 주요 질문에 답변했습니다. , 8월 실리콘 밸리에서 열린 DesignCon 2021에서 그녀의 최근 기조 연설을 분석했습니다.

AEye는 LiDAR가 1,000미터 거리에서 차량과 최대 200미터 거리에서 사람을 감지할 수 있다고 주장합니다. 그리고 여러 측정 지점을 사용하여 120미터 거리에 있는 작은 물체(예:벽돌)를 감지하는 기능은 자율 주행 자동차와 트럭에 매우 중요합니다.

큰 질량과 정지하는 데 더 긴 거리가 필요하기 때문에 상업용 차량은 안전한 자율 주행을 제공하는 데 특별한 어려움에 직면해 있습니다. 이러한 차량의 자동화에는 자동화된 결정 및 조치를 위한 충분한 처리 시간을 보장하기 위해 고성능 장거리 센서의 채택이 포함됩니다.

EE Times Europe:자율주행차 시장의 현재 기회는 무엇이며 성장 요인은 무엇입니까?

비자얀: 자동차에 대해 이야기하고 있다면 현재 기회는 ADAS에 있으며 특히 OEM에 차세대 고급 안전 기능을 제공합니다. 우리는 모두 크루즈 컨트롤, 비상 제동 및 차선 유지 지원과 같은 ADAS 기능에 익숙합니다. 역사적으로 레이더 및/또는 카메라 센서를 활용한 이러한 기능은 자동차의 안전 등급을 높이는 동시에 OEM이 고객에게 부가 가치를 제공할 수 있도록 합니다.

자동차 제조업체는 이제 더 고급 ADAS 기능을 배포할 방법을 찾고 있으며 이를 안전하게 수행하려면 LiDAR가 필요합니다. 카메라는 뛰어난 해상도와 색상 정보를 가지고 있지만 특정 주간 조명 조건에서는 제한적이고 야간에는 제대로 작동하지 않으며 물체의 거리와 위치만 추정할 수 있습니다. 한편, 레이더는 열악한 기상 조건에서 좋은 성능을 보이지만 범위에서 충분한 해상도를 제공하지 않으며 다중 경로로 인해 물체의 위치가 확실하지 않습니다. LiDAR는 이러한 성능 격차를 채우고 장애물이 앞을 가로막고 있다는 절대적인 확신을 제공하여 자동차의 경로 계획 시스템이 가장 안전한 운전 결정을 내릴 수 있도록 하는 유일한 결정론적 센서입니다.

AEye의 LiDAR는 특히 고속의 장거리 소형 물체 감지가 필요한 고속도로 자동 조종 장치 및 허브 간 자율 트럭과 같은 애플리케이션에 이상적입니다. 당사의 새로운 아키텍처에 통합된 증폭 가능한 1550nm 파장을 사용함으로써 AEye의 LiDAR 시스템은 1000미터 거리에서 차량 및 도로 표지판과 같은 물체를 볼 수 있는 범위에서 업계 최고의 성능을 달성할 수 있습니다. 우리는 장거리 LIDAR용 자동차 ADAS 시장이 2025년까지 30억 달러 규모에 도달하고 2025년부터 2030년까지 43%의 CAGR로 빠르게 성장할 것으로 예상하는 한편, 모빌리티 시장은 CAGR 72로 빠르게 성장할 것으로 예상합니다. 2025년부터 2030년까지 %.

EE Times Europe:기반 시설과 규제는 자율 주행 차량을 출시하기 위해 해결해야 하는 두 가지 장애물입니다. 이러한 장애물과 관련하여 우리는 어디에 서 있습니까?

비자얀: 규제 측면에서 미국은 AV 테스트 및 배포를 처리하기 위한 연방 규제 프레임워크가 부족하다는 비판을 받아왔습니다. 현재까지 규제는 획일성 없이 주 차원에서 이루어집니다. 연방 정부는 이 산업을 통제하기 위해 명확한 규정을 마련하기 위해 노력하고 있는 것으로 보이지만 공공 및 민간 연합이 개입하는 것을 보고 있습니다. 한편 독일과 같은 국가에서는 자율성에 대해 보다 적극적인 입장을 취하고 있으며 레벨 4 자율 주행을 허용하는 법안을 채택하고 있습니다( 무인 차량) 2022년까지 인명 안전 작업자 없이 공공 도로에서 운행합니다.

인프라 측면에서 우리는 충돌 방지 카메라, 지능형 가로등, RFID가 장착된 차선 마커 및 표지판, 연석 센서, 고급 교통 관리 시스템과 같은 인프라의 디지털화와 5G 및 기타 인프라 기반 실험을 보고 있습니다. 지능형 자동차와 연결하는 기술. 여전히 "거칠기 지수"를 줄이기 위해 인프라 측면에서 많은 작업이 남아 있습니다. 움푹 들어간 곳, 줄무늬 오류 및 정기적인 유지 관리 부족(예:차선 표시가 흐려짐)은 특히 트럭의 경우 사고의 주요 원인이 될 수 있습니다. 그리고 도로의 미세한 변경은 공공 도로에서 AV 롤아웃을 확장하는 능력에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

스마트 인프라, 커넥티비티, 더 스마트한 엣지 인텔리전트 센서가 장착된 자율주행 차량은 AV에 스마트 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공하기 위해 결합될 것입니다. 수집된 데이터는 AV에서 실행되는 AI를 학습하고 조정하는 데 사용할 수도 있습니다. 그런 다음 AV가 동적 상황에 대응할 수 있도록 소프트웨어 업그레이드로 적용할 수 있습니다.

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AEye의 시스템

EE Times Europe:자동차 제조업체가 직면한 주요 과제는 센서 및 데이터 개발을 따라가는 것입니다. AEye는 이 문제를 해결하기 위해 무엇을 하고 있습니까?

비자얀: AEye는 유연하고 적응할 수 있는 소프트웨어 정의 시스템을 개발했습니다. 다른 LiDAR 센서는 하드웨어 우선 사고 방식에 고정되어 있습니다. AEye는 하드웨어에서 소프트웨어로 복잡성을 이동합니다. 우리의 시스템 접근 방식에서 하드웨어와 소프트웨어는 기본 제공 피드백 루프를 통해 지속적으로 최적화할 수 있는 반복적이고 적응 가능한 관계를 가지고 있습니다. 세상은 고정되어 있지 않으며 AEye의 센서는 실시간으로 한 상황에서 다음 상황으로 동적으로 적응하는 기능을 제공합니다. 우리는 소프트웨어 기반 하드웨어 플랫폼이 모든 자동차 시스템을 향상시킬 것이라고 믿습니다.

자동차 제조업체가 직면한 또 다른 과제는 10-15년 동안 차량의 테스트를 견딜 수 있는 자동차 등급 센서를 소싱하는 것입니다. 우리는 참조 아키텍처를 Tier 1에 라이선스하여 그들이 자체 맞춤형 제품을 제조하고 이러한 솔루션을 자동차 OEM 고객에게 판매할 수 있도록 합니다. 이를 통해 OEM은 오랫동안 긴밀한 관계를 유지하고 있는 검증된 자동차 공급업체로부터 고유한 사양을 충족하는 고품질의 신뢰할 수 있는 제품을 가능한 한 가장 낮은 비용으로 받을 수 있습니다.

EE Times Europe:자율 주행 차량의 광범위한 생산 및 채택을 가로막는 다른 문제는 무엇입니까?

비자얀: 역사적으로 문제는 가격이었지만 LiDAR는 지난 3년 동안 엄청난 가격 하락을 경험했으며 자동차 시장이 대량 생산을 늘리는 것을 보면서 우리는 비용 절감과 규모의 경제를 계속 보게 될 것입니다. 레이더의 경우 ADAS 배포의 경우 비용이 $100-$1000로 떨어집니다.

또한 자율주행을 시장에 출시하려면 기술 성숙, 성숙한 비즈니스 모델, 확립된 자동차 공급망이 필요하다는 것도 확인했습니다. Tier 1 자동차 공급업체가 시장에 LiDAR 기반 고급 안전 기능을 도입함에 따라 자율성이 점차 확대되는 것을 보게 될 것입니다.

>> 이 기사는 원래 자매 사이트인 EE에 게시되었습니다. 타임즈 유럽.

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