자율주행 경험을 만들어 나가는 반도체 기술

이 블로그는 차량용 시스템 담당 이사인 마크 응(Mark Ng)이 작성했습니다.

요점

• 소프트웨어 중심 차량(SDV)가 하드웨어 변경에서 소프트웨어 업데이트를 통해 진화할 수 있는 확장 가능한 플랫폼으로 자동차 설계의 패러다임을 전환하고 있습니다.
• 센서 융합을 통해 레이더, 라이다 및 카메라 데이터를 통합하는 것은 더 높은 수준의 자동화 주행을 달성하기 위해 필수적인 요소가 될 것입니다.
• 차량이 점점 더 높은 대역폭의 센서 정보를 처리하면서 차량용 이더넷이 안정적인 실시간 데이터 이동을 위한 중추적 기능을 담당할 것입니다.
• 중앙 컴퓨팅 시스템이 정확한 오브젝트 분류 및 자율적 의사 결정을 지원하기 위해 여러 센서 입력을 결합하여 핵심적인 역할을 할 것입니다.
• 레이더 장치, FPD-Link™ 시리얼라이저/디시리얼라이저, 차량용 이더넷 및 Jacinto™ 프로세서를 비롯한 TI의 포트폴리오는 엔지니어들이 차세대 차량을 위한 엔드 투 엔드 아키텍처를 개발하도록 지원합니다.

지난 여름 이탈리아에서 비좁은 자갈밭의 도로를 차량으로 통과할 준비를 하면서 숨을 잠시 멈췄습니다. 비가 그칠 줄을 모르고 퍼붓고 있었기 때문에 앞을 거의 볼 수 없었습니다. 그럼에도 불구하고 가속 페달을 밟았습니다. 어깨에 잔뜩 힘이 들어간 채 스티어링 휠을 꽉 잡았습니다.

이러한 일은 스트레스를 주는 주행 경험의 한 예시일 뿐입니다. 장거리를 고되게 주행하든, 교통 체증이 심한 도로를 가다 서다를 반복하는 극심한 교통 체증을 겪든 많은 사람들은 주행을 피로한 일로 받아들입니다. 사람들은 가장 편안한 시트와 가장 풍부한 소리를 들려줄 스테레오 시스템 등 완벽한 자동차를 찾는 데 많은 시간을 할애할 수 있지만, 끊임없이 위험을 살피고, 변화하는 기후에 따라 자동차를 조정하고, 모르는 도로를 주행해야 한다면 편안하게 주행을 즐기기 어려울 것입니다.

만약 스트레스 가득한 주행을 자동차에게 맡기고 탑승자는 차량 내에서 편안하게 주행을 경험할 수 있다면 어떨까요?

우리는 이미 이러한 미래로 향해 나아가고 있습니다. 전 세계적으로 자율 자동차에 대한 투자가 2028년에는 7억 달러를 넘을 것으로 예상됩니다. 하지만 미래의 자동차를 이해하기 위해서는 먼저 자동차의 아키텍처가 어떻게 진화하는지를 이해해야 합니다.

SDV(소프트웨어 중심 차량)가 차량용 아키텍처를 혁신하는 방법

SDV(소프트웨어 중심 차량)로의 전환에 대해 이야기하지 않고는 미래의 차량에 대해 논할 수 없습니다. SDV에는 레이더, 라이다 및 카메라 모듈이 있기 때문에, 이는 몇 년마다 새로운 차량을 구매할 필요 없이 운전자가 최신 자율 주행 기능을 사용할 수 있는 미래에 있어서 핵심적입니다.

SDV는 자동차 설계자가 소프트웨어 개발을 하드웨어와 완전히 분리하도록 요구하여 자동차 제작 방식을 근본적으로 변화시킵니다. 차량 제조업체가 몇 개의 ECU(전자 제어 장치)로 소프트웨어를 통합하면 차량 플랫폼의 확장성을 더 높이고 OTA 업데이트를 간소화할 수 있습니다.  이러한 ECU는 자동 제동이나 자율 스티어링 모듈과 같은 특정 자율 기능을 실시간으로 제어할 수 있습니다.

통합형 센서 융합을 통해 더 높은 수준의 차량 자율성을 지원하는 방법

SDV에 소프트웨어가 중앙화되면 차량 자율성 수준을 높일 수 있는 첨단 운전자 보조 시스템 기술을 통합할 수 있습니다. 현재 도로에서는 SAE(Society of Automotive Engineers) 자율 주행 레벨 기준에 따라 레벨 1 또는 레벨 2(지원 기능이 작동 중인 경우에도 운전자가 운전하도록 요구)가 주로 적용되고 있습니다. 하지만 미래에는 어떨까요?

언젠가 모든 차량에 특정 조건에서 차량을 조작할 수 있는 자동화 주행 기능이 특징인 레벨 3 또는 4가 적용되는 날이 머릿속에 그려집니다. 현재 진행 중인 기술 발전에 따라 미래의 차량에서는 오늘날의 크루즈 컨트롤과 같은 많은 기능을 차량에 맡길 수 있게 될 것입니다. 스트레스 가득한 운전 작업을 사람이 전부 떠맡는 대신 차량의 시스템이 처리하도록 맡길 수 있습니다. 그리고 이 진화의 핵심에는 반도체가 있습니다.

더 높은 차량 자율성을 달성하기 위해서는 오브젝트를 정확하게 감지 및 분류하고 실시간으로 반응하는 기능에 더 뛰어난 센싱 기술이 필요합니다. 여러 센서의 데이터를 결합하여 차량의 주변 상황을 종합적으로 파악해 이미지로 캡처하는 개념을 센서 융합이라고 합니다. 예를 들어, 레이더 센서가 오브젝트를 나무로 분류하면 LIDAR나 카메라와 같은 보조 기술이 이를 확인하여 나무가 15미터 앞에 있다고 운전자에게 알림으로써 신속한 대응을 지원할 수 있습니다.  

미래의 차량에 이더넷 기반 고속 데이터 백본(backbone)이 필요한 이유

미래의 차량은 대량의 고속 데이터를 원활하게 처리하는 바퀴 달린 데이터센터와 같다고 비유하고 싶습니다.

다른 기능 중에서도 차량의 컴퓨터는 차량의 고속 통신 네트워크에서 레이더, 오디오 및 데이터 전송 등의 기능을 조율합니다. CAN(Controller Area Network) 및 LIN(Local Interconnect Network) 등의 차량 내 네트워킹을 위한 기존 통신 인터페이스가 문과 창문 등의 기본적인 차량 애플리케이션 제어를 위해 여전히 필수적이지만, 이러한 인터페이스는 새롭게 출현하는 기술과 원활하게 통합되어야 합니다. 새로운 차량이 요구하는 높은 데이터 처리 속도를 지원하기 위한 지배적인 기술은 이더넷이 될 것입니다. 차량용 이더넷은 오디오에서 기본 레이더에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 효율적으로 관리하는 "디지털 백본"으로 부상했습니다.

차량이 점점 더 높은 수준의 자율성을 지원하고 있기 때문에, 자동차 설계자는 고해상도 비디오 및 스트리밍 레이더를 비롯한 애플리케이션을 위해 더 높은 대역폭의 네트워크를 필요로 하게 될 것입니다. TI의 포트폴리오는 다양한 요구 사항에 맞는 여러 기능을 지원하여 이러한 네트워크의 진화에 발맞추고 있습니다. FPD-Link™ 등의 기술을 통해 차량은 비압축의 고대역폭 레이더, 카메라 및 라이다 데이터를 중앙 컴퓨팅 시스템으로 스트리밍하여 실시간으로 이벤트에 반응할 수 있습니다.

또한 설계 엔지니어는 라이다, 카메라 및 레이더 센서 등의 다양한 기술로부터 데이터를 가져올 수 있는 중앙 컴퓨팅 시스템에서 강력한 프로세서를 활용할 수 있어야 합니다. 그러면 신속하게 실시간 분석을 완료하고 4D 데이터 세부 정보를 제공하여 더 나은 오브젝트 분류를 수행할 수 있습니다.

레이더, 이더넷, FPD-Link 기술 및 중앙 컴퓨팅 분야에서 전문 지식을 갖고 있는 TI는 자동차 설계자와 협력하여 처음부터 끝까지 솔루션을 최적화하도록 지원합니다. TI는 하나의 기능만을 수행하는 장치를 설계하는 대신 TI 장치 생태계를 최고 수준으로 최적화하는 방법을 모색합니다. 예를 들어, 더 빠르고 더 정확한 의사 결정을 지원하기 위해 Jacinto™ 프로세서와 쉽게 상호 작용하는 레이더 장치를 설계합니다.

미래 주행 경험에 있어서 이러한 진보가 가진 의미

만약 미래에 지난 여름 이탈리아에서 빗속의 도로를 달린 것과 같은 상황을 다시 겪는다면 저는 직접 운전하지 않을 것입니다. 대신, 목적지까지 안전하게 도달하도록 제 자동차에게 운전을 맡길 것입니다. 저는 시트에서 편안히 쉬면서 말이죠.

이러한 미래의 차량이 아직은 존재하지 않을지도 모릅니다. 하지만 지금 개발하고 있는 기술이 미래의 차량을 그리고 이를 뛰어넘는 또 다른 미래를 현실로 만들고 있습니다.