자율 주행차에 적합한 센서를 선택하는 방법

1885년 세계 최초의 "모터바겐"이 소개되었을 때, 자동차가 언젠가 ‍스스로 운행‍할 수 있게 된다는는 것은 터무니없는 생각이‍라고 받아들여졌습니다. 오늘날 보조 및 자율 주행 차량은 디지털 센서가 인간의 움직임, 거리 및 속도 인식 능력을 능가하는 시대의 현실입니다.

카메라, 라이다, 레이더 및 초음파를 포함한 센서 기술을 함께 사용하면 사람이 거의 또는 전혀 개입하지 않고도 차량이 도로 상황을 완벽하게 이해하여 안전하게 탐색할 수 있습니다.

그러나 엔지니어와 설계자가 안전, 기능적 성능, 가격 등 최종 사용자의 요구를 충족하기 위해 이러한 센서에 맞는 올바른 조합을 식별하려면 각 센서 유형의 역할, 기능 및 제한 사항을 신중하게 고려해야 합니다.  

차량에 적용되는 센서의 예는 다음과 같습니다.

• 자동 비상 제동
• 사각지대 경고
• 차선 이탈 경고
• 차선 중심 설정
• 감응식 정속 주행 제어
• 교통 혼잡 자동운전
• 무인 택시 및 배달

자율 주행 센서의 4가지 유형은 무엇입니까?

1. 카메라

고해상도 디지털 카메라는 차량이 환경을 "보고" 주변 도로 상황을 해석하는 데 도움이 됩니다. 차량 주변에 여러 대의 카메라가 설치된 경우 360° 뷰를 통해 차량이 다른 자동차, 보행자, 도로 표시 및 교통 표지판 등의 근접한 물체를 감지할 수 있습니다.

카메라는 기동 및 주차, 차선 이탈, 운전자의 주의 산만 인식과 같은 상황에 이상적입니다.

2. 라이다

라이다는 "빛 감지 및 범위 지정"을 의미하며, 광 펄스를 사용하여 환경을 스캔하고 3차원 사본을 생성하는 원격 센서 기술입니다. 라이다는 음파 대신 빛을 사용한다는 점을 제외하면 수중 음파 탐지기와 동일한 원리입니다. 자율 주행차에서 라이다는 자동차가 충돌을 피할 수 있도록 실시간으로 주변 환경을 스캔합니다.

라이다의 구성 요소:

• Emitter(이미터): 펄스 광파를 환경에 방출하고 물체에서 빛이 반사되어 거리와 깊이를 판단하는 데 걸리는 시간을 측정합니다.
• Receiver(수신기): 반사된 광파를 포착하여 특정 물체까지의 형태, 크기, 속도 및 거리를 파악합니다.
• Signal Processing(신호 처리): 데이터를 컴파일하고 해석합니다.

라이다는 깊이 인식과 물체의 존재 여부를 결정에 매우 정확합니다. 야간이나 비, 안개와 같은 열악한 환경 조건과 먼 거리에서 볼 수 있습니다.  보이는 것을 인식하고 분류하기 때문에 다람쥐와 돌 같은 물체의 차이를 구별하여 그에 맞춰 행동을 예측할 수 있습니다. 

3. 레이더

레이더는 "무선 감지 및 범위 지정"을 의미합니다. 이 센서는 전자기파 형태의 짧은 펄스를 방출하여 환경에서 물체를 감지합니다. 파형이 물체에 부딪히자마자 반사되어 센서로 되돌아옵니다. 자율 주행차에서는 레이더를 사용하여 다른 차량과 큰 장애물을 식별합니다.

레이더의 구성 요소:

• Transmitter(송신기): 무선 신호를 식별된 방향으로 전달합니다.
• Receiver(수신기): 물체에서 반사되는 전파를 포착합니다.
• Interface(인터페이스): 무선 데이터를 운전자가 알아볼 수 있는 정보로 변환합니다.

레이더는 빛을 필요로 하지 않기 때문에 기상 조건에 관계없이 잘 작동하며 순항 제어 및 충돌 방지 시스템을 구현하는 데 가장 일반적으로 사용됩니다. 

4. 초음파

레이더는 전파를 사용하고 라이다는 광 펄스를 사용하지만, 초음파 센서는 센서에 반사되는 짧은 초음파 펄스를 전송하여 환경에 있는 물체를 평가합니다. 이 센서는 매우 비용 효율적이고 고체 위험물 감지에 탁월하며, 일반적으로 주차하는 동안 운전자에게 장애물을 경고하기 위해 자동차 범퍼에 사용됩니다. 보조 주행 응용 분야에서 최상의 결과를 얻기 위해 초음파 센서는 보편적으로 카메라와 결합됩니다.

흥미로운 사실: 최고의 초음파 센서는 대부분 자연에서 찾을 수 있습니다. 박쥐, 돌고래, 일각고래는 모두 초음파를 사용하여 물체를 식별합니다(반향정위).

개별 센서 비교 방법

적합한 센서 조합을 선택하는 방법

개별 센서마다 강점이 있지만 상호 작용하는 센서 정보를 통해 보조 주행이 가능합니다. 차량은 완전한 독립성을 이루며 움직이므로 올바른 센서 조합을 선택하는 것이 자율 주행에 필요한 안전 표준을 달성하는 데 있어 더욱 중요합니다.

최고 수준의 안전성과 성능을 위해 카메라, 레이더, 라이다 및 초음파 간의 센서 융합은 각 센서 유형에 따른 강점을 극대화하는 동시에 다른 센서의 약점을 보완합니다. 예를 들어 라이다만 사용하면 차선 추적의 결과가 불충분하지만, 라이다와 카메라를 조합하면 ‍충분히 보완됩니다. 

올바른 조합은 다음과 같은 여러 요인에 따라 달라집니다.

• 원하는 센서 기능은 무엇입니까? 예: 비상 제동, 충돌 방지, 주차 지원
• 이 기능의 요구 사항은 무엇입니까? 예: 100m에서 차량을 감지해야 합니다.
• 기능으로 발생할 수 있는 엣지 케이스는 무엇입니까? 예: 안개와 같은 악천후 조건
• 원하는 드라이버 지원 또는 자동화 기능이 있습니까?
• 어떤 센서 세트가 가장 저렴한 비용을 제공합니까?
• 필요한 수의 센서가 전체 설계에 어떤 영향을 미칩니까?

시뮬레이션으로 센서 조합 테스트

프로토타입 차량이 실제 환경에서 사용 가능하도록 하려면 매우 다양한 테스트 사례를 사용하여 센서를 설계해야 합니다.

Ansys 시뮬레이션 플랫폼은 카메라, 라이다, 레이더 및 초음파 센서에 대해 실제 물리에 기반한 센서 반응을 실시간으로 제공함으로써, 엔지니어에게 자율 주행 시스템 설계의 안전성을 검증하는 데 필요한 모든 정보를 제공합니다.

설계 탐색을 시작할 때 Ansys 시뮬레이션을 사용하여 각 센서의 조합이 실제 환경에서 어떻게 작동하는지 정확하게 확인할 수 있습니다. 그 후 목표에 따라 프로젝트에 적합한 센서 조합을 평가할 수 있습니다.

물리 기반 센서 시뮬레이션을 사용하여 자율 주행차를 더 안전하게 만드는 방법에 대해 자세히 알아보려면 ‍다음의 웨비나를 참조하십시오. 규모에 따른 물리 기반 센서 시뮬레이션을 사용하여 자율 주행 차량의 안전성 향상.