차세대 ADAS 및 자율주행차를 위한 최적 센서 통합 방안, 전문가들의 토론

주행 보조 및 완전 자율주행차를 위한 센싱 기술 구현은 복잡하고 진화하는 과제다. 단일한 '최적' 접근법 대신, 전문가들은 내일의 자동차에 센서를 통합하는 방식을 형성할 6가지 핵심 고려사항을 제시했다.

패널리스트들은 발레오의 비전 시스템 및 ADAS 수석 전문가 패트릭 데니, 볼보 카 코퍼레이션의 기술 리더 폴-앙리 마타, 센스 미디어 그룹의 매니징 디렉터 로버트 스테드, 아스트하이머 디자인 펌의 디렉터 카르스텐 아스트하이머로, 오토센스 브뤼셀 2020 가상 컨퍼런스 폐막 세션에서 올바른 센서 조합과 설계가 안전성을 타협하지 않으면서도, 안전성이 설계를 타협하지 않아야 함을 논의했다. EE 타임즈 유럽은 욜 디벨로프먼트의 기술 및 시장 분석가 피에릭 불레이에게 자동차 시스템에서 다양한 센서 유형의 채택과 활용에 대한 통찰을 구했다.

적정 센서 개수 산정

현대 자동차는 이미 인상적인 센서 배열을 갖추고 있다. 초음파 센서, 레이더, 다중 카메라(인식, 이미징, 비전용), 라이다 등이다. 욜의 불레이는 현재 일반 차량이 10~20개의 센서를 탑재하며, 고급 모델일수록 중급이나 보급형보다 더 많은 센서를 장착한다고 추정한다.

자동화 레벨이 올라갈수록 센서 수는 약 35~40개로 증가할 전망이다. 불레이는 각 자동화 레벨이 고유한 단거리, 중거리, 장거리 능력을 요구하므로 단일 센서 유형만으로는 모든 시나리오를 커버할 수 없다고 설명한다.

그러나 센서 추가는 데이터 양을 증폭시켜 차량의 컴퓨팅 스택에 부담을 준다. 불레이는 기존 ADAS 칩이 0.25~2.5 TOPS(고성능 노트북의 수십 배 성능)를 제공하는 반면, 로봇 플랫폼은 이미 250 TOPS 이상에서 동작한다고 지적한다. 그는 분산 아키텍처에서 원시 센서 데이터를 효율적으로 융합할 수 있는 중앙 집중형 도메인 컨트롤러로의 전환을 예상한다.

비용과 통합 제약이 결국 센서 개수의 상한선이 될 것이다. 불레이는 테슬라 같은 일부 OEM이 더 적은 센서로 높은 자동화 레벨을 달성하며, 첨단 AI와 컴퓨팅 파워를 활용한다고 관찰한다. "소프트웨어와 처리 능력이 차별화 요소가 될 것"이라고 그는 말한다.

센서 조합 최적화

날씨와 조명 변화는 다양한 센서 포트폴리오를 요구한다. 데니는 중복성이 필수적임을 강조한다. "완전한 어둠이나 폭우 속에서는 여러 모달리티가 협력하여 작동해야 한다."

카메라는 주간 주행에 뛰어나지만, 레이더, 라이다, 초음파 센서는 저조도, 안개, 비, 눈에서도 성능을 유지한다. 불레이는 카메라가 악조건에서 '맹목'이 되는 반면, 다른 센서들은 여전히 신뢰할 수 있는 인식을 제공한다고 지적한다.

적절한 센서 배치

인간의 감각처럼, 센서도 지속적인 환경 인식을 위해 전략적으로 배치되어야 한다. 헤드램프 내 결로, 윈드실드 서리, 페인트로 덮인 초음파 트랜스듀서 같은 기술적 제약이 성능을 저하시킬 수 있다. 데니는 초음파 장치가 표면 코팅에 민감하다고 경고한다.

볼보의 마타는 전력 소비를 핵심 요소로 꼽는다. "각 센서가 1~10W를 소모하므로, 풀 ADAS 제품군은 100~200W에 달하며 최대 4g의 CO₂를 배출한다." 그는 간헐적 활성화와 고급 냉각으로 열적 한계를 완화할 것을 제안하며, 특히 윈드실드 뒤 같은 고온 구역에서 중요하다고 말한다.

시뮬레이션과 실주행 테스트는 최적 센서 위치를 찾는 데 필수적이다. 불레이는 고속도로용 라이다는 보통 중앙에 장착되어 장거리 레이더 및 주 카메라와 정렬되며, 도심 주행이나 주차용 센서는 측면이나 모서리에 배치될 수 있다고 지적한다.

심미적 통합

볼보 XC90은 현재 20가지 센서 유형을 탑재하며, 대부분은 숨겨져 있다. 전방 카메라는 그릴에, 측면 카메라는 미러에, 후방 카메라는 번호판 위에 위치한다. 마타는 매끄러운 통합이 형태와 기능 모두를 향상시킬 수 있다고 강조한다.

아스트하이머는 가장 진보한 자동차가 지능을 가시적으로 드러내야 한다고 주장한다. 자율주행이 발전함에 따라 360° 라이다 같은 센서는 눈에 잘 띄고 방해받지 않는 위치가 필요해진다. 그는 카메라가 측면에, 라이다가 후방 상단에 위치한 딜리버-E 전기 배송 차량을 예로 들며, 이것이 차량의 정체성과 부합한다고 설명한다.

불레이는 마그네티 마렐리 스마트 코너 팟을 논의하는데, 이는 라이다, 레이더, 카메라, 초음파, LED 조명을 통합할 수 있다. 제조 통합은 간소화되지만 충돌 시 수리 비용이 높을 수 있어 균형 잡힌 접근이 필요함을 시사한다.

인지 과부하 감소

휴먼-머신 인터페이스는 센서 데이터를 명확하고 실행 가능한 정보로 변환해야 한다. 아스트하이머는 볼타 트럭의 제로 전기 배송 트럭 작업에서, 대형 차량이 교통량의 4%에 불과하지만 취약 도로 사용자 사망 사고의 50% 이상을 유발한다고 지적한다. 제한된 시야와 더불어 인지 과부하가 주요 원인이다.

그는 ECU와 CAN 시스템이 신호를 필터링하여 촉각, 청각, 시각적 큐로 제시함으로써 운전자의 경각심을 유지해야 한다고 강조한다.

안전을 매력적으로 만들기

스테드는 "안전을 멋지게 만드는 것이 커넥티드 카 판매의 열쇠인가?"라고 물었다. 마타는 안전이 핵심 비즈니스이며, 이를 전달하는 최선의 방법은 센서 기반 지능을 보여주는 우아한 디자인이라고 답한다.

아스트하이머는 차량이 더 많은 작업을 맡을수록 운전자가 안일해질 수 있다고 경고한다. 센서 제품군은 운전자에게 정보를 제공하고 몰입하게 하여, 도로 인식을 떨어뜨리는 '고치기(cocooning)' 효과를 방지해야 한다.

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신간 AspenCore Guide to Sensors in Automotive: Making Cars See and Think Ahead는 안전 및 자동차 공학 분야의 선도적 사상가들을 모아 진전을 기록하고 남은 과제를 조명한다. EE 타임즈 서점에서 구매 가능하다.

>> 이 기사는 자매 사이트 EE Times에 처음 게재되었습니다.