자율주행 차량을 개발하는 데 있어, 무엇보다 주요한 것은 안전성이라 할 수 있겠다. 그렇게 때문에 기술 발전을 통한 차량의 안전 기능은 지속적으로 개선되어오고 있다. 그리고, 이러한 발전의 중심에 선 기술 중 하나가 바로 4D 이미징 레이더 기술이다.
4D 이미징 레이더는 MIMO (Multiple Input Multiple Output) 기술을 사용하여 레이더의 성능을 향상시킨 기술로, 자율주행 차량뿐만 아니라, 여러 산업 분야에 널리 사용되고 있다. 자율주행의 경우, 전방 환경을 3D로 감지하고 속도 정보까지 측정할 수 있어서 정지되어 있는 사물 뿐 만 아니라, 움직이고 있는 객체의 존재와 높이를 포함한 각 객체에 대한 더욱 정밀한 감지와 구분이 가능하다. 이 기술은 일부 레벨 2 및 레벨 3 기능의 고급 운전자 지원 시스템 (ADAS) 개발에 중요하며, 더불어 레벨 4 및 레벨 5 자율주행 차량의 핵심 요소이다.
4D 이미징 레이더는 무선 주파수 신호를 송출한 다음, 객체에 부딪힌 후, 다시 반사되는 전자기파를 감지하는 방식으로 작동한다. 이 기술은 전자기파를 사용해 객체의 거리, 수평 각도, 수직 각도, 속도를 측정해 주변 환경을 감지하는 센싱 기술로, 전파를 송수신 하는 안테나를 수평, 수직으로 배치하여 객체의 대략적인 모양을 인식할 수 있도록 해준다. 이러한 안테나 배열은 디지털 빔포밍 (Digital Beamforming)을 사용하여 좁은 빔 어레이를 생성하고 이미지의 해상도를 향상시킨다.
4D 이미지 레이더의 장점으로는,
- 날씨 조건에 강인하다. 전파를 이용하기 때문에 비나 눈, 안개 등의 영향을 적게 받는다.
- 객체의 형태를 인식할 수 있다. 수평과 수직으로 배치된 안테나로 물체의 3D 포인트 클라우드 정보를 얻을 수 있으며, 도플러 효과로 속도 정보를 측정할 수 있다.
- 오인식 가능성을 낮출 수 있다. 객체의 높이와 모양을 구분할 수 있기 때문에 가드레일이나 금속 캔 등을 차량으로 오인식하는 경우를 줄일 수 있다.
- 가격이 저렴하다. 대량 양산 시에 라이다 센서에 비해 가격이 저렴하다고 알려져 있다.
카메라나 라이다 센서와의 차이점을 살펴보면,
- 4D 이미징 레이더는 전파를 이용하여 객체의 대략적인 모양과 속도를 인식할 수 있다. 카메라는 빛을 이용하여 객체의 세부적인 모양과 색상을 인식할 수 있고, 라이다는 레이저를 이용하여 객체의 정밀한 모양과 거리를 인식 할 수 있다.
- 4D 이미징 레이더는 날씨 조건이나 이물질 등에 강한 장점이 있다. 비나 분이 오거나 안개가 낀 상황에서도 객체를 인식할 수 있다. 카메라와 라이다는 이러한 상황에서 인식 성능이 크게 떨어지는 단점이 있다.
- 4D 이미징 레이더는 가격이 저렴한 편이다. 대량 양산 시에 라이다에 비해 비용 효율성이 높다. 라이다는 기술적으로 정밀하고 고성능이지만, 가격이 매우 비싼 단점이 있다.
- 4D 이미징 레이더의 단점으로는 해상도가 낮다는 점을 들 수 있다. 아직은 라이다에 비해 정밀도가 많이 낮기 때문에 객체의 세부적인 모양을 인식하기 어렵다. 카메라는 색상 정보를 제공할 수 있지만, 4D 이미징 레이더는 그렇지 않다.
자율주행 4D 이미징 레이더 시스템 개발을 위한 시뮬레이션의 필요성
시뮬레이션은 물리적 환경, 운전 조건 및 기타 여러 요소를 모사하여 4D 이미징 레이더 시스템의 성능을 평가할 수 있는 도구이다. 이를 통해 실제 도로 테스트에 들어가기 전에 더 많은 시간과 비용을 들이지 않고, 차량의 안전성과 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
시뮬레이션을 사용하면 여러 가지 시나리오를 재현할 수 있기 때문에, 실제 도로에서는 만나기 쉽지 않은 위험한 상황을 시험해 볼 수 있다. 이렇게 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오를 실험하고 검증하면, 자율주행 차량의 4D 이미징 레이더 시스템의 성능을 개선할 수 있으며, 도로 위에서 보다 안전하고 신뢰적인 운전이 가능하게 된다.
Ansys AVxcelerate를 이용하면 4D 이미징 레이더를 위한 MIMO 설계가 가능하다. 직접 MIMO 하드웨어를 개발하지 않고도, 다양한 안테나 조합과 시스템 파라미터에 따른 타긱 Echo 신호 및 4D 포이트 클라우드를 확인할 수 있다. 실도로에서 테스트하기 않고, 물리 기반 가상 환경에서 자율주행 시뮬레이션을 수행함으로써 하드웨어 개발 기간 단축 및 비용을 절감할 수 있다. 또한 응용 분야별 MIMO 안테나 배열 구현 방법의 최적화 도출이 가능하다.
따라서, 자율주행 4D 이미징 레이더 개발을 위한 시물레이션에 대한 연구와 개발은 매우 중요하며, 이러한 노력은 미래에 보다 안전하고 똑똑한 자율주행 차량을 만들어 갈 수 있도록 도와줄 것이다.
기술 문의
'자율주행' 카테고리의 다른 글
| 빠르게 다가오고 있는 자율 주행 시대: 긴급 상황에서의 안전성 보장이 관건 (0) | 2023.09.05 |
|---|---|
| 자율주행차 개발을 위한 엣지 시나리오 (Edge Scenario) (0) | 2023.07.05 |
| Ansys SPEOS를 이용한 고성능 라이다 분석 및 패키징 기술: 자율주행 시스템에 대한 라이다 센서 인지 향상 (0) | 2023.06.15 |
| 자율 주행 차량의 신뢰성을 입증하려면, 몇 마일을 운전해야 할까? (0) | 2023.06.01 |
| 테슬라 사고의 시사점 - 물리기반 가상 환경에서의 자율주행 시뮬레이션의 중요성 (0) | 2023.03.22 |