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RDX 공식블로그
자율주행 차량에 열 감지 센서 채용 검토 본문
Kenneth Research에 따르면 자율주행 시장은 연간 36.2%씩 정장하여 2023년까지 1,731억 5,000만 달러의 글로벌 매출을 올릴 것으로 보입니다. 자율주행 시장은 매년 급속도로 성장하고 있지만, 센서 감지 기술은 상용화를 늦추고, 교통사고 원인으로 지적되었습니다.
자율주행 차량에는 카메라, Radar, ultrasonic sensor, LiDAR의 4가지 센서가 보편적으로 사용됩니다. 다만, 각각의 센서는 인식 문제를 갖고 있습니다. 이 때문에 차량이 자율주행 레벨 3~5를 주행하기 위해서는 추가 센서가 필요하거나 센서 성능을 개선해야 합니다.
·Camera: 물체를 식별 및 분류할 수 있으나 단거리에서만 가능함. 짙은 안개, 어둠, 직사광선, 밝은 조명, 악천후에 가시성이 떨어짐
·Radar: 멀리 떨어진 물체를 인식하나 크기나 종류를 특정 지을 수 없음.
·Ultrasonic sensor: 가시거리가 짧음
·LiDAR: 가시거리는 넓지만, 생산 비용이 많이 듦. 직사광선, 밝은 조명, 악천후에 가시성이 떨어짐
기존 센서 문제점을 해결할 대책으로 원 적외선(FLIR) 센서가 검토되고 있습니다. FLIR 센서는 수십 년 동안 국방, 보안, 소방, 건설 등에 사용되며 검증받은 기술입니다. 자율주행 차량이 야간 운전 시에도 사람이나 동물을 안전하게 탐지할 수 있습니다.
자율주행 레벨 3은3은 FLIR을 선택적으로 이용할 수 있지만, 레벨4 이상에는 FLIR 장착이 필수입니다. 자율주행 시스템 개발자는 레벨 5에서 주변 환경을 포괄적으로 이해하는 게 중요하기 때문에 차량에 여러 대의 FLIR 카메라를 장착해야 한다고 주장합니다.
■FLIR 센싱 방식
(구동 방식) FLIR 센서 기반 카메라는 적외선 광파를 사용하여 물체가 자연적으로 방출하는 열의 차이를 감지하고 이 데이터를 영상으로 변환합니다. 모든 물체는 다른 방사성을 가지고 있어 FLIR 센서 카메라가 그 차이를 포착하고 안전하게 운전할 수 있는 도로를 시각적으로 제공합니다.
(온도 감지) FLIR 센서는 섭씨 273도 이상의 모든 물체를 인지할 수 있어, 다른 감지과 달리 밝은 환경이 아니어도 물체 및 보행자를 식별할 수 있습니다. 차량이 완전한 어둠 속에 있던, 직사광선을 받던, 헤드라이트 섬광에 노출되든 가시성을 확보할 수 있습니다.
(이용 전파) FLIR 센서는 가시광선 바로 위에 있는 적외선 스펙트럼을 스캔하여 카메라, radar, LiDAR가 감지할 수 없는 물체를 탐지할 수 있습니다. 적외선은 전자파 스펙트럼의 하단부에서 존재하여 사람 눈에는 보이지 않습니다. 전자파 스펙트럼에서 적외선은 가시파와 전자파 사이에 존재합니다. 적외선 파장은 0.75~1000μm이며 3μm에 가까운 적외선, 3~8μm의 중간 적외선, 8μm 이상의 원적외선 등 3개 영역으로 구분됩니다. FLIR센서는 8 –14 μm에 위치하는데 이를 LWIR(장파 적외선)이라고) 합니다.
(정보통신 방식) 신호를 송수신해야 하는 Radar나 LiDAR는 다르게 FLIR 센서는 단순히 열을 발산하는 물체의 신호만 수집합니다. 각 차량에 설치된 Radar와 LiDAR는 서로 간섭하고 혼선을 줄 수 있습니다. 반면에 FLIR은 수신기능만 있어, 다른 차량의 센서 신호를 교란하지 않고 주변 사물을 감지할 수 있습니다.
미국 교통부의 연방은 자율주행 차량이 백업 시스템을 갖출 것을 지속해서 요구합니다. 이 때문에 자동차 OEM 및 Tier-1 업체는 다중 센서를 안전대책으로 검토하고 있으며, FLIR 센서 사용을 적극 검토하고 있습니다. 자율주행 차량의 레벨이 올라갈수록 FLIR 센서를 포함하여 다양한 기능의 센서가 복수 검토될 것으로 예상됩니다.
(Author Newry PD)
[참고자료]
(2020년 3월 1일자) https://spie.org/news/photonics-focus/marapr-2020/sensing-an-autonomous-vehicle-future?SSO=1
(2018년 3월 10일자) https://www.fierceelectronics.com/components/fir-technology-key-to-mass-market-adoption-fully-autonomous-vehicles
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