자율주행차 라이다와 카메라의 기술 경쟁

(2020.08.03.) 자율주행차의 미래에서 LiDAR의 역할에 대한 열띤 논쟁이 벌어지고 있다. 지지자들에게 라이다는 레벨 5 자율화에 필수 불가결한 것이며 타의 추종을 불허하는 3D 환경 매퍼를 제공하지만 테슬라 엘론 머스크와 같은 반대자들에게 라이다는 쓸모 없는 부품이다. 현재진행 중인 이 논쟁에서 무엇이 맞는 것일까?

 

일반적으로 '빛 감지 및 범위 측정'의 약자로 사용되는 라이다는 기본적으로 펄스 레이저 파동을 사용하여 주변 물체에 대한 거리를 매핑하는 음파탐지기다. 대다수의 자율차량이 실시간으로 환경을 탐색하는 데 사용하고 있다. 라이다의 장점은 물체까지의 거리를 최대 60미터 이내에서 몇 센티미터 이내로 알 수 있도록 정확한 깊이 인식을 포함한다. 라이다의 핵심 강점 중 하나는 기능 향상 가능성을 보인다는 점이다. 여기에는 비용을 10배 절감할 수 있는 솔리드 스테이트 센서, 최대 200m까지 센서 범위 증가, 3차원 공간에서의 위치뿐만 아니라 물체의 속도를 감지하는 4차원 라이다 등이 포함된다. 하지만 여전히 비용에 문제가 남아있다.

 

벨로다인의 Alpha Puck(라이다 360도 수평 시야)이 포착한 번화한 거리 풍경, 2019. (출처: Velodyne/Handout)

 

엘론 머스크는 라이다는 불필요한 것으로 표현한다. 인간은 주변 가시광선을 기반으로만 운전하므로 로봇도 똑같이 할 수 있어야 한다는 주장이다. 카메라는 라이다보다 훨씬 작고 저렴하며(더 많은 것이 필요하지만), 해상도와 색상이 뛰어나 신호등과 표지판을 읽을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 카메라는 일반적인 운전 조건에서 사용하기 까다롭게 만든다. 라이다는 적외선에 가까운 빛을 사용하는 반면, 카메라는 가시광선을 사용하기 때문에 비, 안개 또는 심지어 일부 질감에 직면했을 때 문제에 더 취약하다. 또한 라이다는 주변 빛에 의존하지 않아 자체적인 레이저 펄스를 발생시키는 반면 카메라는 갑작스러운 빛 변화, 직사광선, 심지어 빗방울에 더 민감하다.

 

라이다는 포인트 클라우드를 생성해 카메라 보다 거리 판단에 더 뛰어날 뿐만 아니라 반사, 질감 또는 질감이 없는 표면에도 영향을 끼치지 않는다. 반면 카메라는 서로 다른 카메라 피드나 시간에 따른 한 번의 피드를 취합하여 물체 사이의 거리를 측정하기 위해 복잡한 신경망과 같은 상당한 컴퓨팅 기술이 필요하다. 2D 이미지 또한 카메라를 속일 수 있기 때문에 악의적인 공격에 더 많이 노출될 수 있다.

 

라이다 지지자들은 커넥티드 무인 자율주행차는 색상 검출 측면에서 교통 정보가 신호등과 다른 표시로부터 기계 대 기계 신호로 분산되어 라이다의 주요 결함을 해결할 수 있다고 주장한다. 게다가 비용도 저렴해지고 있다. 2012년 구글의 첫 무인 자동차 시제품은 7만 달러의 라이다를 사용했다. 2017년 웨이모 엔지니어들은 비용을 90% 절감했다고 선언했다. 오늘날 Luminar와 같은 다수의 상위 라이다 제조업체들은 1,000달러 미만의 가격으로 자율 주행 라이다를 제공하고 있다.

 

가격과 색상/텍스트 인식과는 별개로 카메라는 공간 정보만 처리할 수 있고 복잡한 고속 도로 환경은 처리 할 수 없다.

카메라 지지층들은 일단 카메라가 완성되면 라이다는 쓸모없게 될 것이라고 주장한다. 카메라를 간단한 레이더와 결합하면 불리한 조건에서의 약점(라이다보다 영상 세분화가 떨어지지만 악천후에서 더 깨끗하고 우수한 성능)을 해결하기 할 수 있기 때문이다. 카메라가 지배하는 자율주행차의 주요 문제점은 데이터 집약적인 피드를 읽고 해석하는 AI인데, AI는 밀리초 안에 모든 상황을 인식해야 한다.

 

 

테슬라는 여전히 자동차 중거리 카메라로 환경을 보여주고 있다 (출처 :Tesla)

 

최상의 선택은 주변 환경에 대한 명확한 이미지를 얻기 위해 라이다의 우수한 시력과 카메라의 색상, 물체 및 테스트 인식을 모두 가능하게 하는 하이브리드 기능이다.

 

LiDAR의 비용 곡선과 AI 프로그래머들 사이의 경쟁이 시작되었다. 유용하고 신뢰할 수 있게 만드는 카메라 기술 보다 라이다가 먼저 합리적인 가격에 도달한다면 적어도 카메라와 함께 신뢰 높은 저비용의 정확한 센서로서 AV에서 보편화 될 것이다. 미래에는 라이다가 절대적으로 필요하지 않더라도 라이다의 신뢰성, 단순성 및 보편성은 레벨 5 자율화에 기여할 수 있을 것이다. 그러나 테슬라 등이 카메라 영상정보를 빠르고 안정적으로 처리할 수 있는 복잡한 신경망을 만드는 데 성공한다면 라이다는 다수 주요 제조사들에게는 값비싼 불필요한 부품이 될 것이다.

 

 

 

[출처]

https://www.automotiveworld.com/articles/lidars-for-self-driving-vehicles-a-technological-arms-race/

LiDARs for self-driving vehicles: a technological arms race | Automotive World

 

Edited by Lucy