라이다란 무엇입니까?

라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)는 광 펄스를 사용하여 환경을 매핑하는 원격 감지 기술입니다. 가정 보안 시스템, 바코드 스캐너, 안면 인식 시스템에서 라이다를 찾아볼 수 있지만, 라이다는 완전 자율 주행을 발전시키는 역할로 가장 잘 알려져 있습니다. 레이더 및 소나 유형과 달리 라이다는 고해상도 3D 데이터를 제공하므로 자동차, 지질학, 농업을 비롯한 산업 전반에 걸쳐 중요한 도구입니다. 

20세기 초에는 거리를 측정하는 데 레이더(Radio Detection and Ranging)와 소나(Sound Navigation and Ranging)가 사용되었습니다. 레이더는 전자기 전파를 사용하고 소나는 음파를 사용합니다. 핑(Ping). 그러다가 1960년대에 레이저가 발명되면서 포토닉스의 강력한 기능을 활용하는 새로운 거리 감지 시스템이 탄생했습니다. 라이다를 사용하면 빛의 속도로 세상을 측정하고 매핑하고 해석할 수 있습니다.  

세 가지 주요 부품으로 구성된 모든 라이다 시스템에는 광파를 내보내는 이미터, 반사된 광파를 캡처하는 리시버, 데이터를 해석하는 프로세서가 포함되어 있습니다. 순식간에 수천 개의 펄스 광파가 물체에 부딪히고 다시 반사되어 환경에 무엇이 있고 무슨 일이 일어나는지 정확하게 해석할 수 있는 정확한 타이밍 데이터를 제공합니다.

라이다 시스템은 여러 개의 레이저 이미터를 사용하고 빛을 빠르게 펄스시켜(초당 수십만 회) 넓은 시야에 걸쳐 다양한 각도에서 측정값을 캡처할 수 있습니다. 그 결과는 위치, 거리, 이동에 관한 정확한 정보를 제공하는 3D 지도입니다. 

공기를 통해 레이저를 발사한다는 아이디어는 공상 과학 소설처럼 보일 수 있지만, 라이다는 현재 다음을 비롯하여 다양한 산업 및 응용 분야에서 사용되는 일반적인 기술입니다.

자율 주행

카메라 및 레이더 센서와 함께 작동하는 라이다는 자율주행 차량의 안전한 운행을 위한 필수 데이터를 제공합니다. 라이다는 차량 주변 지역의 3D 지도를 생성하여 물체의 형태, 크기, 위치에 관한 정확한 정보를 수집함으로써 도로 표지, 다른 자동차, 장애물, 보행자를 탐지할 수 있습니다. 또한 라이다의 원거리 정확도는 자율주행 차량이 차선을 추적하고 충돌을 방지할 수 있도록 지원합니다.

컴퓨터 비전

컴퓨터가 이미지와 비디오에서 의미를 도출하려면 카메라만으로 제공할 수 있는 것보다 더 많은 세부 정보가 필요합니다. 라이다에서 제공하는 데이터는 깊이 정보를 이미지와 융합하여 컴퓨터가 시각적 세계를 인식하고 해석할 수 있는 기능을 제공합니다. 라이다 지원 컴퓨터 비전은 증강 현실, 제스처 인식(게임), 의료 모니터링에서 흔히 볼 수 있습니다.

안면 인식

인증을 위해 안면 인식이 필요한 시스템에서 라이다는 정확도를 높이고 스푸핑을 줄입니다. 라이다의 매우 상세한 포인트 클라우드는 안면 구조 내의 윤곽 및 치수에 관한 정확한 데이터를 포함하고 있어 시스템이 실제 얼굴과 2D 이미지를 구별하도록 지원합니다. 또한 라이다는 자체 광원을 사용하므로 낮은 조도 조건, 심지어 어두운 상태에서도 얼굴을 매핑할 수 있습니다.

로봇 공학

자율주행 차량과 마찬가지로 로봇은 라이다를 사용하여 주변 환경을 안전하게 탐색할 수 있습니다. 라이다의 상세한 3D 지도는 로봇이 창고, 공장 등의 바쁘고 변화하는 환경 속에서 정보를 바탕으로 경로에 관해 순간적으로 결정을 내리는 데 필요한 정확한 데이터를 제공합니다. 또한 제조, 농업, 수색 구조 등의 복잡한 상황에서 작동하는 로봇의 물체 인식 및 조작 기능을 향상시키는 데에도 유용합니다.

우리 중 많은 사람은 자율 주행과 관련하여 라이다에 대해 처음 들어봤을 것입니다. 자율 주행에서는 레벨 5 자율성(모든 시나리오에서 인간과 같은 수행)이 궁극적인 목표입니다. 이를 달성하려면 카메라, 레이더, 초음파, 라이다를 비롯한 일련의 센서 유형이 함께 작동해야 합니다. 그러나 충돌 및 장애물 회피에 중요한 것으로 널리 알려져 있는 것은 바로 라이다의 정확도와 범위(예를 들어 200미터 넘게 떨어져 있는 물체를 명확하게 볼 수 있음)입니다.  

스캔, 회전, 플래시를 포함하여 자율 주행 내에서만 사용할 수 있는 라이다 유형은 여러 가지가 있습니다. 또한 대부분의 최신 라이다 시스템은 ToF(Time-of-Flight) 탐지 기술을 활용하지만, 많은 차세대 시스템은 FMCW(Frequency-Modulated Continuous Wave) 탐지를 활용하려고 합니다.

제조업체는 단일 유형을 사용하거나 동시에 모든 유형을 사용할 수도 있습니다. 차량을 넘어서 범위, 이동성, 환경의 특정 요구를 지원하는 다양한 옵션을 통해 라이다 유형의 선택은 계속 배가되고 있습니다. 

다음은 라이다 시스템을 설명하는 데 사용되는 몇 가지 일반적인 용어의 정의입니다.

• 회전 라이다: 회전 라이다에는 전체 장면에서 이미지를 캡처하기 위해 광원을 회전시키는 작업이 포함됩니다. 회전은 기계적으로 구동됩니다(즉, 자율주행 차량 위에서 흔히 볼 수 있는 스피닝 탑).
• 스캔 라이다: 스캔 라이다에는 전체 장면에서 이미지를 캡처하는 데 기계적 회전 대신 첨단 기술(예: 위상차 배열, 회절성 광학, 메타표면)을 사용하는 작업이 포함됩니다. 이를 대개 ‘Solid State’ 라이다라고도 합니다.
• 플래시 라이다: 플래시 라이다에는 광원 배열을 사용하여 단일 ‘샷’(카메라의 플래시와 유사)으로 전체 장면의 이미지를 캡처하는 작업이 포함됩니다. 이 기술은 회전 라이다보다 더 강력하지만, 일반적으로 더 짧은 범위에서 작동합니다.
• ToF 탐지: 이 라이다 탐지 방법은 ToF(즉, 광원이 방출되는 시점부터 리시버에 의해 탐지되는 시점까지의 시간)를 사용하여 탐지된 물체까지의 거리를 결정합니다.
• FMCW 탐지: 이 라이다 탐지 방법은 약간 다른 주파수의 여러 광선을 현장으로 보내고 이들 사이의 간섭을 측정하여 물체까지의 거리를 결정합니다. 이 방법은 동시에 작동할 수 있는 다른(예: 다른 자동차의) 라이다 시스템의 데이터 손상과 관련하여 ToF 탐지보다 더 강력하지만, 훨씬 더 많은 컴퓨팅 처리가 필요합니다.
• 공중 라이다: 비행기, 헬리콥터, 드론과 같은 항공기에서 작동하는 라이다 시스템을 의미합니다.
• 지상 라이다: 트럭과 같은 지상 차량에서 작동하는 라이다 시스템을 의미합니다.

우선순위 중에서도 속도 및 정확도가 가장 중요한 응용 분야에서 라이다 기술이 선택됩니다. 하지만 라이다가 여전히 감지 방법 중 가장 비용이 많이 드는 한, 보편적인 채택을 향한 여정에서 계속해서 저항에 부딪힐 가능성이 높습니다.   

모든 기술 전반에 걸쳐 속도 및 정확도에 대한 요구가 계속 늘어남에 따라 시스템 전체에 걸쳐 라이다의 통합이 증가할 것입니다. 의료 서비스, 운송, 농업과 같이 세계를 변화시키는 산업의 미래는 라이다로 가능해진 혁신을 통해 형성될 것입니다.

엔지니어 및 제조업체는 라이다 기능을 한 단계 더 발전시키기 위해 시뮬레이션의 예측 인사이트를 활용합니다. 설계자는 Ansys Speos, Lumerical, Zemax, AVxcelerate와 같은 광학 및 포토닉스 소프트웨어를 사용하여 수많은 시나리오를 확인함으로써 라이다의 성능을 정확하게 예측할 수 있습니다. 시뮬레이션, 테스트, 검증을 통해 빛을 동력으로 하는 아이디어를 훨씬 빠르게 발전시킬 수 있습니다.

주목해야 할 라이다 트렌드:

• 스마트 시티 계획
• 무인항공기(UAV)
• 환경 연구 및 보전
• 웨어러블 통합

거리를 건너는 보행자를 찾든, 도시를 침해하는 싱크홀을 찾든 상관없이 라이다는 놀라운 정확도 및 속도로 우리 주변에 무엇이 있는지 확인합니다. 우리는 기술 전반에 걸쳐 라이다의 강력한 기능을 활용함으로써 앞으로 많은 훌륭한 발전을 기대할 수 있습니다. 

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