테슬라 자동차는 ADAS 설정에서 카메라만 사용한다는 사실을 알고 계셨나요? 이 글을 쓸 당시에는 그랬지만, 상황이 바뀌는 습관이 있습니다! 초음파가 들어갔다가 나왔다가, 그리고 만약 보고서가 를 믿는다면를 믿는다면, Tesla에서 LiDAR가 어떤 용도로 사용되고 있지만 아직 그 용도가 무엇인지는 알 수 없습니다! 그렇다면 ADAS 기술과 함께 사용하기에 가장 좋은 센서는 무엇일까요?
다른 차량 제조업체들은 카메라, 레이더, LiDAR, 소나(초음파라고도 함) 등 다양한 센서를 사용하는 경향이 있습니다. 이 블로그에서는 이러한 센서를 살펴보고 다양한 장단점에 대해 논의한 다음 ADAS 시스템에서 센서 융합의 잠재력에 대해 논의합니다.
ADAS 기술 테스트에 가장 적합한 단일 센서가 있을까요? 간단히 말해서, 없습니다. 당연히 센서마다 애플리케이션과 환경에 따라 적합한 센서가 다릅니다. 성능이나 비용 측면에서 각각 고유한 단점이 있습니다. 그렇다면 그 단점은 무엇일까요?
카메라는 ADAS 테스트에 가장 적합한 센서인가요?
사용되는 카메라 ADAS 기술 는 주변 세계에 대한 방대한 양의 데이터를 처리하는 고도로 발전된 기술입니다. 앞서 언급했듯이 Tesla는 카메라에 모든 것을 걸고 있으며, 카메라가 유일한 센서입니다. 인간이 눈과 같은 시각 시스템만으로 운전을 할 수 있다면 카메라와 같은 또 다른 시각 시스템으로도 충분하다는 것이 테슬라의 논리입니다. 물론 테슬라의 성공은 어느 정도는 그들의 주장이 옳다는 것을 보여줍니다.
카메라는 성능에 영향을 미치는 몇 가지 문제가 발생하기 쉬운데, 주로 조명 조건의 변화에 따른 것입니다. 카메라는 저조도 환경에서 어려움을 겪을 수 있으며, 밝은 환경에서는 도로나 고인 물로 인한 눈부심으로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다. 터널에 들어갔다 나올 때와 같이 밝은 곳에서 어두운 곳으로 다시 전환하는 것도 카메라의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 또한 이미지를 처리하는 알고리즘이 없으면 카메라가 거리를 추정할 수 없습니다. 이 글에서 소개하는 다른 모든 센서는 파동 또는 빔을 보내고 돌아오는 것을 분석하여 거리를 측정하도록 특별히 설계되었습니다. 즉, 자동 긴급 제동(AEB)과 같은 시스템은 카메라에 의존할 때와 거리를 추정할 수 있는 다른 센서를 사용할 때 거리를 완전히 다르게 계산합니다.
레이더: 내후성 ADAS 센서
레이더 센서와 카메라 센서 모두 ADAS 솔루션에 흔히 사용되지만, 가시성이 낮은 조건에서는 레이더 센서가 카메라 센서보다 우위에 있습니다. 레이더는 전파를 사용하여 작동하기 때문에 안개, 어둠, 눈부신 불빛의 영향을 받지 않습니다. 또한 레이더 기술의 주요 기능 중 하나인 범위 감지가 가능하기 때문에 ADAS 설정에 더 쉽게 통합할 수 있습니다. 따라서 레이더는 어댑티브 크루즈 컨트롤이나 사각지대 감지 경고와 같이 거리가 중요한 애플리케이션에 필수적인 요소입니다.
그러나 레이더 센서는 감지하는 물체에 대한 세부적인 정보를 감지하지 못하는 경우가 많습니다. 이로 인해 ADAS 센서가 오탐지(예: 레이더가 종이 봉투를 감지하여 AEB를 활성화하는 경우)를 표시할 수 있습니다.
소나 ADAS 센서: 저속 애플리케이션을 위한 저렴한 감지 기능
레이더와 마찬가지로 소나는 파동을 보내고 반사되는 파동을 분석하여 물체와 센서와의 거리를 식별합니다. 하지만 소나는 소리를 사용하며 레이더보다 주파수가 낮습니다. 레이더보다 저렴하지만 공기가 비교적 고요한 단거리 애플리케이션에 제한적으로 사용됩니다. 장거리에서는 소나에서 사용하는 음파가 너무 느리게 이동하여 유용하지 않으며, 공기의 움직임이 너무 많으면 소나의 판독값이 왜곡됩니다. 이러한 이유로 소나는 주차 시스템에서 선택되는 센서입니다.
라이다: 고해상도 ADAS 센서, 가격대가 높은 센서
웹사이트의 여러 곳에서 소개한 바 있는 LiDAR는 레이더와 소나처럼 작동하지만 대신 광선을 사용합니다. 따라서 LiDAR ADAS 센서는 매우 정확한 거리 데이터를 제공하며 차량 주변의 고해상도 이미지를 구축하는 데 사용할 수 있습니다. LiDAR는 자체적으로 빛을 생성하기 때문에 밝거나 어두운 곳에서 작동하지만 안개, 비 또는 연기의 영향을 받을 수 있습니다.
LiDAR의 가장 큰 걸림돌은 전통적으로 레이더나 소나보다 훨씬 비싼 센서 비용과 색상을 감지할 수 없어 교차로에서 빨간불을 감지하는 데 적합하지 않다는 점이었습니다. 하지만 기술이 발전함에 따라 LiDAR의 가격이 점점 낮아지고 있다는 점은 주목할 필요가 있습니다.
ADAS 센서 융합으로 최상의 결과 제공
일부 제조업체는 항상 한 가지 유형의 센서를 다른 유형보다 선호할 가능성이 높지만, 최고의 '센서'는 항상 모든 기술을 혼합한 것입니다. 각기 다른 센서 유형에는 다른 센서의 약점을 보완하는 강점이 있습니다. 예를 들어
- 카메라를 라이다와 함께 사용하면 신호등과 신호등의 색상을 정확하게 식별할 수 있습니다.
- 가능한 한 소나를 사용하면 차량의 전체 비용을 낮추는 데 도움이 됩니다.
- 레이더를 카메라 데이터와 결합하여 레이더의 선명도 부족을 완화하고 조도로 인한 카메라 성능의 한계를 상쇄할 수 있습니다.
Tesla의 카메라 전용 설정도 '레이더 정보 카메라'를 기반으로 합니다. 초기 Tesla 모델에는 레이더와 카메라가 융합되어 있었고, 그 이후 구축된 데이터를 바탕으로 카메라 전용 솔루션을 개발하는 데 사용되었습니다.
하지만 새로운 도전 과제는 센서 융합입니다. 이 과제에는 몇 가지 레벨이 있습니다:
- 시간 동기화
모든 센서가 ADAS 시스템에 데이터를 동기화하여 전송하는지 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 동일한 물체나 이벤트를 기록하더라도 한 센서의 판독값이 다른 센서의 판독값과 모순될 수 있습니다.
- 오리엔테이션
센서는 상하, 좌우, 북쪽, 동쪽, x, y, z가 무엇인지에 대한 자체 해석을 가지고 자동차의 여러 위치에 부착되어 있습니다. 시스템이 차량과 관련하여 물체의 위치를 정확하게 파악할 수 있도록 모든 센서를 공통의 기준 프레임으로 가져와야 합니다(예를 들어 한 센서에서는 자전거가 자동차 옆에 있다고 하는데 다른 센서에서는 그 위에 있다고 하는 상황이 발생하지 않도록 해야 합니다!).
- 정확성
센서마다 정확도 수준이 다르며, 카메라가 저조도에서 고조도로 빠르게 전환할 때와 같이 일부 센서가 잘못된 판독값을 제공하는 경우가 있습니다. 시스템은 부정확할 가능성이 있는 측정값을 식별하여 계산에서 제외할 수 있어야 합니다. 이는 시스템이 항상 적시에 작동하도록 보장하는 데 매우 중요합니다.
"저희는 OxTS 장치의 데이터를 사용하여 차량 자체뿐만 아니라 차량에 장착된 다른 센서의 성능을 검증합니다. OxTS 센서가 예상대로 작동하지 않는다면, 이는 센서의 정확성에 의문을 제기하기에 충분합니다. 의문을 제기하기에 충분합니다."
선도적인 티어 1 차량 제조업체
센서 융합 성공에 필수적인 ADAS 테스트
ADAS처럼 복잡한 설정의 경우, 테스트는 시스템이 제때 배포되는지 확인하고 배포되지 않는 경우 그 이유를 파악하는 데 필수적입니다. 특히 중요한 것은 각 센서의 데이터를 차량의 위치 및 동역학 정보와 함께 모니터링하고 분석하는 기능입니다. 바로 이 부분에서 OxTS 이 도움을 줄 수 있습니다. OxTS GAD 인터페이스 를 사용하면 다양한 애플리케이션을 위한 센서 융합에 최적화할 수 있으며, 차량 및 센서 성능을 이해하는 데 사용할 수 있는 정확한 정보를 제공하기 위해 모든 ADAS 테스트 솔루션에 쉽게 통합할 수 있도록 하드웨어를 구축했습니다.
자율 주행 차량용 ADAS 시스템을 테스트하는 경우, 다음과 같은 플러그인이 있다는 사실도 알고 계실 것입니다. NVIDIA DRIVE. 이 플러그인을 사용하면 드라이브 리눅스 사용자가 (드라이브웍스를 통해) 센서 및 인식 스택 성능 검증을 위한 실측 데이터로 사용할 수 있는 OxTS GNSS/INS의 GNSS 및 IMU 측정값에 실시간으로 액세스할 수 있습니다.
OxTS GNSS/INS 디바이스가 ADAS 기술 검증에 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보려면 편리한 키사이트의 ADAS 테스트 솔루션 요약 또는 다양한 ADAS 애플리케이션 가이드를 다운로드하세요.
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