라이다(LiDAR)를 ADAS에 통합해 보행자 안전 강화

오늘날 미국에서 판매되는 대부분의 신차에는 보행자 자동 비상 제동(PAEB) 기능이 표준 또는 옵션으로 장착된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)이 포함됩니다. 최첨단 ADAS가 고속도로와 고속 주행을 개선했지만, 보행자 및 자전거 이용자와의 충돌 완화라는 기본 요구는 대부분 해결되지 않은 채 남아 있습니다.

미국 국립 고속도로 교통안전국(NHTSA)에 따르면 매년 6000명 이상의 보행자가 교통 관련 사고로 사망합니다. 주지사 고속도로 안전 협회 보고서에 따르면 이 사망자의 75%가 밤에 발생합니다. 카메라와 레이더 기술 기반 ADAS를 활용하는 것은 이 과제를 해결하는 데 부적절한 것으로 입증되었습니다. NHTSA와 미국 자동차 협회(AAA)가 실시한 독립 테스트에 따르면 PAEB 시스템이 어두운 조건에서 보행자를 보호하는 데 자주 실패하는 것으로 나타났습니다.

어두운 조건에서 PAEB 테스트

PAEB 시스템은 어두운 조건에서 성능을 개선함으로써 연간 수천 명의 생명을 구할 수 있습니다. 2009년과 2018년 사이 보행자 사망자는 53% 증가했습니다. 이 증가분의 90%는 야간 충돌로 인한 것이라고 보험협회 고속도로 안전 연구소(IIHS)와 주지사 고속도로 안전 협회 보고서는 전합니다. NHTSA는 2018년 미국에서 발생한 6283명의 보행자 충돌 사망자 중 76%가 어두운 조건에서 발생했다고 보고했습니다.

AAA와 NHTSA의 평가에 따르면 PAEB 기능이 밤에 충돌을 피하는 데 자주 실패하는 것으로 나타났습니다. AAA 보고서는 "보행자 감지 시스템의 저조도 조건 성능에 대한 공개 정보가 거의 없다. 차량/보행자 충돌 통계를 기반으로 이 환경은 평가하기에 특히 중요하다."고 말했습니다. 또한 PAEB를 어두운 조건에서 테스트하는 것이 그 공백을 메울 것이라고 덧붙였습니다. "이 매개변수는 매우 도전적이지만, 많은 자연적 환경에서 조명 부족을 고려할 때 합리적인 테스트 시나리오입니다."

AAA는 4대 차량 테스트에서 어두운 조건에서 도로를 횡단하는 보행자에 대해 어떤 차량도 운전자에게 경고하거나 자동으로 속도를 줄이지 않았다고 밝혔습니다. 이 결과를 바탕으로 AAA는 "운전자는 야간 주행이나 가시성이 저하된 다른 환경에서 현재 보행자 감지 시스템의 지원을 의존해서는 안 된다"고 조언했습니다. 분석을 마무리하며 AAA 보고서는 "각 테스트 차량의 소유자 매뉴얼에는 통합 보행자 감지 시스템이 야간이나 비, 눈, 진눈깨비, 안개 같은 악천후에서 보행자를 식별하지 못할 수 있다고 명시되어 있지만... 보행자 감지 시스템의 지원이 야간 조건에서 유익할 것이며 아마도 가장 필요할 때일 수 있다는 것은 부인할 수 없다"고 지적했습니다.

그러나 NHTSA의 신차 평가 프로그램(NCAP), 유럽 신차 평가 프로그램(Euro NCAP), IIHS가 사용하는 현재 프로토콜을 살펴보면 야간 조건 하 성능이 차량 안전 등급과 상의 기준으로 드물게 테스트됨을 알 수 있습니다.

Velodyne LiDAR(산호세, CA)는 따라서 평가 기관이 PAEB 테스트 프로토콜에 어두운 조건에서 수행되는 시나리오를 포함할 것을 제안합니다. 이 접근법을 취하면 PAEB 기능이 장착된 차량 소비자들이 차량 성능의 한계를 이해하고 자동차 제조사들이 연간 수천 명의 생명을 구할 수 있는 ADAS 기능을 개선하도록 장려할 것입니다. 더 정확히 말해, 이러한 테스트는 1룩스 미만의 주변 조도, 테스트 차량의 로우빔 헤드라이트 사용, 가로등 도움 없이 수행되어야 합니다.

라이다와 카메라/레이더 PAEB 시스템 비교

라이다 기반 PAEB 솔루션은 카메라와 레이더 조합에 비해 고유한 강점을 가집니다.

카메라는 매우 높은 해상도를 가질 수 있지만, 일반적으로 물체의 차량으로부터 거리를 계산하기 위해 여러 모듈과 추가 처리가 필요합니다. 또한 인간의 눈처럼 카메라는 어두운 조건에서 상대적으로 성능이 떨어집니다. 2018년 교통부(DOT) 보고서는 "비전 기반 시스템은 [레이더 기반 시스템보다] 정지한 사람을 더 잘 감지할 수 있지만 조명이 밝은 낮 시간 작동으로 제한된다."고 말합니다.

카메라와 비교해 DOT 보고서는 레이더가 밤에 잘 작동하고 거리 측정을 제공할 수 있다고 지적했습니다. 하지만 레이더는 물체의 정확한 위치를 인식하거나 서로 가까이 있는 여러 물체를 구별할 만큼 충분히 높은 해상도를 가지지 못합니다. 레이더는 정지하거나 느리게 움직이는 물체를 감지하지 못할 수도 있습니다. 이러한 단점들로 인해 카메라와 레이더 기반 PAEB 기능은 야간 조건에서 보행자를 보호하는 데 어려움을 겪습니다.

열화상 이미징이 때때로 PAEB 응용에서 카메라와 레이더의 잠재적 보완책으로 제안되어 왔습니다. 그러나 이 기술은 자체 약점을 가지고 있으며 현재 카메라와 레이더 시스템의 단점을 적절히 해결하지 못합니다. 광학 카메라와 마찬가지로, 차량 시스템이 열 센서 데이터로 물체를 감지하는 능력은 센서가 물체와 주변 환경 간의 대비를 올바르게 인식하고 전송하는 능력에 의존합니다. 결과적으로 두 감지 모달리티 모두 배경과 섞인 물체를 놓칠 수 있습니다. 열화상의 경우 이는 비슷한 열 특성의 혼합으로 인한 것이며, 카메라의 경우 비슷한 색상이나 착시 때문입니다.

반면 라이다는 카메라, 레이더, 열 센서의 이런 특성적 단점 중 어느 것도 겪지 않습니다. 라이다는 자체 광원 역할을 하므로 어둠과 낮 모두에서 잘 작동합니다. 또한 장면 내 여러 물체를 추적하면서 정확한 실시간 자유 공간 감지를 위한 충분히 높은 해상도로 빠르고 정확한 측정 데이터를 제공합니다.

현재 이용 가능한 저렴한 라이다 기반 PAEB 솔루션은 모든 조명 조건에서 성능을 크게 향상시킬 것입니다. 이는 규제 및 테스트 기관이 평가 프로토콜에 어두운 테스트를 추가하면 확인될 것입니다.

라이다 기반 PAEB 시스템과 카메라/레이더 기반 기술 비교 테스트

쉽게 구할 수 있는 기술을 구현함으로써 향상된 야간 PAEB 성능을 달성할 수 있음을 입증하기 위해 Velodyne은 자사의 라이다 기반 PAEB 시스템을 카메라와 레이더 중심으로 구축된 높은 평가를 받는 PAEB 시스템과 테스트했습니다. 테스트는 직선 트랙에서 운전자 제어 속도 30mph를 목표로, 일몰 1시간 후, 1룩스 미만의 주변 조명에서 수행되었습니다.

두 테스트 차량 모두 시험 동안 로우빔 헤드라이트를 켠 상태였습니다. 테스트에 사용된 정지된 아동 및 성인 보행자 더미 타겟은 IIHS와 Euro NCAP 같은 기관이 규정하는 현재 테스트 프로토콜과 호환됩니다.

차량이 평가된 시나리오는 다음과 같습니다:

1. 차량 폭 중심에서 50% 겹침으로 횡단하는 성인

2. 25% 겹침으로 횡단하는 성인

3. 50% 겹침으로 횡단하는 아동

4. 25% 겹침으로 횡단하는 아동, 75% 위치에 성인, 아동 뒤 10피트

5. 운전석 쪽 모서리에서 횡단하는 성인

6. 50% 겹침으로 쓰러진 성인

Velodyne은 각 시나리오에서 두 차량을 각각 5번 테스트하거나 차량이 타겟과 3번 충돌할 때까지 테스트하여 타겟과 차량 손상을 최소화했습니다.

야간 테스트 결과는 AAA와 NHTSA의 발견, 즉 카메라와 레이더 기반 PAEB 시스템이 어두운 조건에서 자주 실패한다는 것을 뒷받침합니다. 테스트는 아동, 한 명 이상의 보행자, 차량 모서리의 성인, 차량 앞 쓰러진 성인이 관련된 시나리오에서 실패율이 특히 높음을 발견했습니다.

반면 Velodyne의 Velarray H800 센서와 Vella™ 소프트웨어를 장착한 라이다 기반 PAEB 시스템은 테스트된 모든 시나리오에서 5번 중 5번 제때 정지하여 충돌을 피했습니다. 이 하드웨어와 소프트웨어 구성 요소는 ISO-26262 표준 내에 정의된 자동차 기능 안전 요구사항을 준수하도록 개발되고 있습니다. Vella와 Velarray를 결합한 Velodyne의 PAEB 솔루션은 시속 80마일까지 도심, 교외, 고속도로 주행을 위해 설계되었습니다.

결론

어두운 야간 조건이 보행자에게 위험함이 입증되었으므로 Velodyne은 차량 평가 기관이 PAEB 테스트를 1룩스 미만의 주변 조도 조건을 포함하도록 확장할 것을 제안합니다. AAA와 NHTSA가 수행한 테스트는 야간 성능이 현재 PAEB 시스템의 주요 개선 기회임을 보여줍니다. 테스트는 라이다 기반 솔루션이 효과적이며 구현 준비가 되어 있음을 보여줍니다.

본 기사는 David Hall(Velodyne LiDAR 설립자 겸 이사회 의장, 산호세, CA)이 작성했습니다. 자세한 정보는 Hall 씨(이메일: 보호됨)에게 문의하거나 여기를 방문하세요.