제조업체들은 다양한 고급 제어 및 감지 기능을 갖춘 현대식 자동차를 갖추고 있습니다. 충돌 경고 및 회피 시스템, 사각지대 모니터, 차선 유지 보조, 차선 이탈 경고 및 적응형 자동 주행 속도 유지 장치는 운전자를 지원하고 특정 운전 작업을 자동화하여 운전을 보다 안전하고 편하게 하기 위해 확립된 기능입니다.
LIDAR, 레이더, 초음파 센서 및 카메라는 각각 고유한 장점과 단점을 가지고 있습니다. 고도로 또는 완전 자율 주행 차량은 일반적으로 여러 센서 기술을 사용하여 다양한 날씨 및 조명 조건 하에서 차량 주변 환경에 대한 정확한 장거리 및 단거리 지도를 만듭니다. 상호 보완하는 기술 외에도 중복성을 높이고 안전을 개선하기 위해 충분한 중복성을 갖는 것도 중요합니다. 센서 융합은 여러 센서 기술을 사용하여 차량 주변 환경에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 맵을 생성한다는 개념입니다.
초음파는 몇 미터 이상의 거리에서는 강한 감쇠를 겪습니다. 따라서 초음파 센서는 주로 단거리 물체 감지에 사용됩니다.
카메라는 비용 효율적이고 쉽게 사용할 수 있는 센서이지만 유용한 정보를 추출하기 위해서는 상당한 처리가 필요하며 주변 조명 조건에 크게 의존합니다. 카메라는 "색을 볼 수 있는" 유일한 기술이라는 점에서 독특합니다. 차선 이탈 방지 기능이 있는 자동차는 카메라를 사용하여 이러한 업적을 달성합니다.
LIDAR와 화상 레이더는 주변 환경을 매핑할 뿐만 아니라 물체 속도를 측정할 수 있는 광범위한 공통적이고 보완적인 기능을 공유합니다. 두 가지 기술을 여러 범주에서 비교해 보겠습니다.
- 범위. LIDAR와 화상 레이더 시스템은 수 미터에서 200m 이상까지 다양한 거리에 있는 물체를 감지할 수 있습니다. 화상 LIDAR는 가까운 거리에서 물체를 감지하는 데 어려움을 겪습니다. 레이더는 1미터 미만에서 200m 이상까지 물체를 감지할 수 있지만, 그 범위는 시스템 유형(단거리, 중거리 또는 장거리 레이더)에 따라 달라집니다.
- 공간 해상도. LIDAR가 진정으로 빛을 발하는 부분입니다. 레이저 광선을 시준하는 능력과 짧은 905~1,550nm 파장 때문에 LIDAR로 약 0.1도의 적외선(IR) 광선 공간 해상도가 가능합니다. 이 해상도를 사용하면 상당한 백엔드 처리 없이도 장면의 물체를 고해상도의 3D로 특성화할 수 있습니다. 반면, 레이더의 파장(77GHz의 경우 4mm)은 먼 거리의 작은 물체를 감지하기 어렵습니다.
- 시야각(FOV). 솔리드 스테이트 LIDAR와 레이더 모두 탁월한 수평 FOV(방위각)를 가지고 있는 반면, 360도 회전하는 기계식 LIDAR 시스템은 모든 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 기술에서 가장 넓은 FOV를 가집니다. 역사적으로 LIDAR는 수직 FOV(고도)가 레이더보다 우수합니다. 또한 LIDAR는 각도 해상도(방위각과 고도 모두)가 레이더보다 높으며, 이는 더 나은 물체 분류를 위해 필요한 주요 기능 중 하나입니다.
- 날씨 조건. 레이더 시스템의 가장 큰 장점 중 하나는 비, 안개, 눈 등의 기상 조건에서 신뢰성입니다. LIDAR의 성능은 일반적으로 이러한 기상 조건에서 저하됩니다. 1,550nm의 IR 파장을 사용하면 LIDAR가 악천후 조건에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.
- 주변광. LIDAR와 카메라는 모두 주변광 조건에 취약합니다. 하지만 야간에 LIDAR와 화상 레이더 시스템은 자체 조명을 제공하기 때문에 매우 높은 성능을 발휘합니다. 레이더 및 변조 LIDAR 기술은 다른 센서의 간섭에 영향을 받지 않습니다.
- 비용 및 크기. 레이더 시스템은 최근 몇 년 동안 주류로 사용되어 매우 작고 경제적으로 되었습니다. LIDAR는 인기가 높아짐에 따라 가격이 약 50,000달러에서 10,000달러 미만으로 급격히 떨어졌습니다. 최신 차량에서 레이더를 주류로 사용하는 것은 통합력을 높여 시스템 크기와 비용을 줄여주고 있습니다. 몇 년 전의 기계식 스캐닝 LIDAR 시스템은 일반적으로 다양한 자율 자주행 로봇 택시에 장착된 것으로 부피가 크지만, 기술의 발전으로 수년 동안 LIDAR의 부피를 축소시켰습니다. 업계의 솔리드 스테이트 LIDAR로 전환을 통해 시스템 크기를 더욱 축소시키고 비용을 낮출 수 있을 것입니다.