센서 융합은 자율주행을 향한 길입니다

10월 21일 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 트위터를 통해 테슬라의 완전자율주행(이하 '완전자율주행') FSD(Full Self-Driving) 베타 버전 소프트웨어가 소수의 고객들에게 푸시됐다고 밝혔다. 이에 앞서 바이두는 10월 11일 자사의 무인 택시 서비스인 바이두 아폴로(Baidu Apollo)가 베이징에서 공식적으로 운영을 시작했다고 발표했습니다.

10월부터 두 차례 연속 자율주행 기술의 물결이 이어지면서 자율주행에 대한 사람들의 열의는 최고조에 달했다. 그리고 올해는 사실 자율주행에 있어서 상대적으로 중요한 해이다. 구글이 자율주행 프로젝트를 시작한 2010년부터 올해가 자율주행 기술 상용화 10주년이 되는 해이기 때문이다.

지난 10년 동안 생활에 가장 가까운 인공지능의 적용 시나리오로 자율주행은 늘 큰 기대를 품어왔다. 오늘날 빅 데이터, AI, 5G 및 기타 기술의 혁신과 적용으로 Baidu, Uber, Didi, WeRide 및 점점 더 많은 자율 주행 기술이 실험실에서 도로로 이동했습니다.

운전 보조 시스템(ADAS)과 자율 주행 차량(AV)의 경우 감지 기술을 구현하는 가장 효율적인 단일 방법은 결코 없을 수 있습니다. 그 마법의 숫자는 아마도 6일 것입니다. 각 자동차 제조업체는 6가지 기본 고려 사항을 기반으로 각자의 방식으로 이를 수행하는 방법을 결정할 것이며, 이는 각 자동차 제조업체가 센서를 미래 차량에 통합하는 고유한 접근 방식을 만들게 될 것입니다.

강한 종합력을 갖춘 일부 국내외 자동차 부품업체는 자율주행차 센서에 대한 다중 제품 레이아웃을 개발해 다운스트림 고객에게 종합적인 자율주행 솔루션을 제공하고 강력한 경쟁력을 형성할 수 있다. 이러한 기업에는 Bosch, Continental, Valeo, Hella, Delphi, Fujitsu Ten, Autoliv와 같은 외국 기업과 Desay SV, Huayu Automobile 및 Baolong Technology와 같은 국내 기업이 포함됩니다.

안전 문제를 사전에 해결하기 위해 차량 전체에 점점 더 많은 센서가 배치됩니다. 오늘날 우리 자동차에는 몇 개의 센서가 있습니까? 자율성을 더욱 높이려면 얼마나 많은 센서가 더 필요합니까? 이 질문에 대한 답은 초음파, 레이더, 감지용 카메라, 관측용 카메라, LiDAR 등 ADAS용 센서를 고려하면 차량 유형에 따라 차량에 10~20개의 센서가 있는 것으로 추정된다는 것입니다.

센서는 높은 수준의 자동화를 해결하는 데 핵심이 될 것이며 센서의 수와 유형은 증가할 것으로 예상됩니다.

자율 주행을 위한 환경 모니터링 센서에는 주로 카메라와 레이더가 포함됩니다. 첫째, 카메라는 이미지 인식 기술을 사용하여 거리 측정 및 표적 인식과 같은 기능을 수행합니다. 둘째, 레이더는 전송된 파동과 레이더 간의 관계를 사용합니다. 반사파를 시간차, 위상차로? 사용하는 전파의 종류에 따라 레이더는 밀리미터파 레이더, 라이더, 초음파 레이더의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

카메라: 자율주행의 눈

카메라의 경우 화각의 취재 위치에 따라 전방뷰, 서라운드뷰( 사이드 뷰 + 후방 뷰) 및 내부 뷰 카메라(전방 카메라 포함) 영상 카메라는 가장 중요하며 차선 이탈 경고 시스템(LDW), 전방 충돌 경고 시스템(FCW), 보행자 등의 기능을 구현할 수 있습니다. 인식 경고(PCW). 전면 카메라에는 단안 카메라, 쌍안 카메라, 심지어 다중 눈 카메라와 같은 다양한 솔루션이 있습니다. 쌍안 또는 다안 카메라는 범위 정확도가 더 높고 시야각이 더 넓지만 비용이 많이 들고 정확도와 컴퓨팅 칩에 대한 요구 사항이 높아 대량 생산되지 않았습니다. Mobileye의 단안 카메라 솔루션은 다음과 같습니다. 시장의 주류.

자동차 카메라 산업 체인은 주로 업스트림 재료, 미드스트림 부품, 다운스트림 제품이라는 세 가지 주요 링크로 구성됩니다. 업스트림 재료에서는 광학 렌즈, 필터 및 보호 필름을 사용하여 렌즈 세트를 만들고, 웨이퍼는 CMOS 칩 및 DSP 신호 프로세서를 만드는 데 사용되며, 렌즈 세트, CMOS 칩 및 접착제 재료를 모듈로 조립합니다. DSP 신호 프로세서와 함께 카메라 제품에 패키지로 제공됩니다. 산업 체인의 이 수준에서 업스트림 공급업체는 이미 다운스트림 차량 또는 1차 공급업체 고객에게 완전한 카메라 제품을 공급할 수 있습니다.

자동차 카메라 산업 체인에서는 카메라와 소프트웨어 알고리즘이 함께 자동차 카메라 솔루션을 구성하고 자율주행차에 사용됩니다. 자동차 카메라 산업 체인은 길고 업스트림과 다운스트림의 링크가 많으며 각 링크에는 국내외의 많은 제조업체와 회사가 포함됩니다.

소비자 가전에 사용되는 카메라에 비해 자동차 등급 카메라는 내충격성, 안정성, 연속 초점 특성, 열 보상, 미광 및 강한 빛 간섭 저항 등에 대한 요구 사항이 더 높기 때문에 모듈 조립 공정이 복잡하고 기술적 요새가 높습니다. 글로벌 카메라 공급 시장으로 보면 현재 파나소닉, 발레오, 후지쯔텐, 콘티넨탈, 마그나 등 외국 업체들이 큰 점유율을 차지하고 있다. 상위 5개 제조사의 전체 시장 점유율은 59% 안팎으로 상대적으로 높은 수준이다. 집중의 .

레이더: 자율주행의 두뇌

레이더의 경우 크게 세 가지 범주로 나뉜다. 1. 밀리미터파 레이더: 마이크로파와 적외선 사이, 주파수 범위: 10GHz? — 200GHz, 파장은 밀리미터 수준입니다. 2. Lidar: 적외선과 가시광선 사이의 주파수는 대략 100000GHz이고 파장은 나노미터 수준입니다. 3. 초음파 레이더: 주파수는 20000Hz보다 높습니다. 빛의 속도 = 파장 * 주파수 공식에 따르면, 주파수가 높을수록 파장은 짧아집니다. 파장이 짧을수록 분해능이 높을수록 거리, 속도 및 각도 측면에서 측정 정확도가 높아집니다.

우리가 흔히 사용하는 후진 레이더는 초음파 레이더로 음파를 방출해 음속에만 도달할 수 있다. 초음파 레이더는 크기가 작고 가격이 저렴하지만 감지 정확도가 낮고, 범위가 좁으며, 고속으로 이동할 때 영향이 크다. 자율주행에는 널리 사용되지 않는다.

가장 널리 사용되는 레이더는 밀리미터파 레이더로 전자파를 방출해 빛의 속도로 전파된다. 주요 밀리미터파 레이더는 24GHz와 77GHz입니다. 24GHz는 주파수가 낮고 대역폭이 좁으며 정확도가 상대적으로 낮습니다. 사각지대 모니터링, 자동 주차 등에 주로 사용됩니다. 77GHz는 정확도가 훨씬 높고 거리를 더 정확하게 감지할 수 있으며 날씨 및 기타 요인이 영향을 거의 미치지 않습니다. 카메라와 통합하면 환경에 대한 인식을 완벽하게 완성할 수 있습니다.

그러나 밀리미터파 레이더는 거리를 감지할 수는 있지만 물체의 구체적인 형태나 앞에 있는 두 사람 사이의 거리 등을 정확하게 감지할 수 없으며, 소음도 많이 발생한다. 발각. 예를 들어 빈 도로에서는 기복이나 노면 입자로 인해 반사가 밀리미터파 레이더의 판단을 방해합니다.

Lidar는 이러한 문제를 매우 잘 해결하며 정확도는 센티미터 수준에 이릅니다. LiDAR의 각 레이저 발생기는 라인을 나타냅니다. 일반적으로 사용되는 기계식 회전 LiDAR에는 10개 라인, 64개 라인, 128개 라인 등이 있습니다. Lidar는 실제로 광학 대역(특수 대역)에서 작동하는 레이더이며 그 장점은 매우 분명합니다.

첫째, 해상도가 매우 높습니다. 라이더는 광학 대역에서 작동하며 주파수는 마이크로파보다 2~3배 이상 높습니다. 따라서 마이크로파 레이더에 비해 해상도가 매우 높습니다. 거리 분해능, 각도 분해능, 속도 분해능.

두 번째, 강력한 간섭 방지 능력: 레이저 파장이 짧고 발산 각도(μrad 수준)가 매우 작은 레이저 빔을 방출할 수 있으며 다중 경로 효과가 작습니다(방향성 방출을 형성하지 않음, 마이크로파나 밀리미터파와 달리) 다중 경로 효과를 생성하고 저고도/초저고도 표적을 탐지할 수 있습니다.

셋째, 획득한 정보의 양이 풍부합니다. 대상의 거리, 각도, 반사 강도, 속도 및 기타 정보를 직접 획득하여 대상의 다차원 이미지를 생성할 수 있습니다. 넷째, 24시간 내내 작동할 수 있습니다. 레이저 활성 감지는 외부 조명 조건이나 대상 자체의 방사 특성에 의존하지 않습니다. 자체 레이저 빔을 방출하고 방출된 레이저 빔의 에코 신호를 감지하여 목표 정보를 획득하기만 하면 됩니다.

그러나 가격과 크기의 제약으로 인해 현재 양산 차량에는 LiDAR가 거의 탑재되지 않습니다. 이는 LiDAR의 주요 단점이기도 합니다. 현 단계에서는 크기를 줄이기가 어렵고 지붕 위의 위치가 다소 갑작스러워 대량 생산 진행에 직접적인 영향을 미치기 때문에 아직 LiDAR 시스템이 설치된 것을 본 적이 없습니다. 생산 차량에서.

마지막 유형의 초음파 레이더는 이제 자동 주차 등 운전 보조 기능을 지원하는 일반적인 자동차 부품이 되었으며, 향후 완전 자율 주행에도 '기여'할 것입니다. 작동 원리는 주로 1~3cm의 정확도로 0.2~5m 범위 내의 장애물을 측정하여 "자동차의 눈" 역할을 하는 것입니다. 초음파 레이더는 아날로그, 4선 디지털, 2선 디지털, 3선 능동형 디지털로 나눌 수 있습니다. 신호 간섭 방지 기능은 점차 향상되고 기술적 난이도와 가격이 일반적으로 증가하고 있습니다.

테슬라의 오토파일럿 출시 이후 초음파 레이더에 대한 의존도가 매우 높아 항상 4+4+4 초음파 레이더 레이아웃 사용을 고집해 왔습니다. 초기 버전에서 Tesla는 주차 지원에 전면 및 후면 레이더 8개를 사용했고, 운전 보조에는 레이더 12개를 모두 사용했습니다. Tesla는 차선 표시를 모니터링하는 카메라와 달리 초음파 레이더가 주변 지역을 모니터링하고 차량이나 기타 물체와 같은 사각지대를 없앨 수 있다고 말합니다.

실제로 테슬라가 초음파 레이더를 '선호'하는 데는 이유가 있다. 위에서 언급한 것처럼 라이더는 좋지만 가격이 너무 비싸고 양산형 모델에서는 대규모로 조립할 수 없다. 이로 인해 높은 수준의 자율주행 기술의 홍보도 제한되었습니다.

그리고 초음파 레이더는 가격도 저렴해요. 현재 단일 초음파 레이더의 가격은 약 수십 위안이고, 후진 레이더 시스템의 레이더 하드웨어 비용은 200위안 미만이며, 자동 주차 시스템의 레이더 하드웨어 비용은 약 500위안입니다. 이에 비해 밀리미터파 레이더의 가격은 여전히 ​​1000위안 수준이고, 라이다의 가격은 수십만 위안에 달한다. 상대적으로 저렴한 가격은 자동차 회사들을 초음파 레이더와 긴밀하게 묶어 자동차 초음파 레이더 시장의 번영을 촉진했습니다.

P&S Intelligence 데이터에 따르면 2019년 세계 자동차 초음파 레이더 시장 규모는 34억 6천만 달러(약 243억 9천만 위안)였습니다. 연평균 성장률 5.1%를 유지해 2030년에는 61억 달러(약 429억8000만 위안)에 이를 전망이다.

그러나 초음파 레이더는 자율주행 기술의 획기적인 발전은 아니다. 차량 탑재 초음파 레이더의 감지 범위는 수 미터로 제한돼 있어 위치를 정확하게 파악할 수 없다. 또한, 동일한 주파수 대역에 있는 많은 차량 에코의 "싸움"을 피하기 위해 대부분의 레이더는 정보 수집 속도를 늦추는 시분할 다중화를 채택하며 차량 속도, 진동 등에 의해 감지 정확도가 쉽게 영향을 받습니다. 온도와 습도 등이 있으며 간섭 방지 및 교정 측면에서 어려움이 가득합니다. 한마디로 초음파 레이더는 '주식'이 아닌 '보조 소재'다. 밀리미터파 레이더, 카메라, 심지어 라이다까지 결합해야 더 높은 수준의 주행 보조 기능을 지원할 수 있다.

통합은 센서가 나아갈 방향입니다

분명히 센서는 높은 수준의 자동화를 해결하는 열쇠가 될 것이며 센서의 수와 유형은 증가할 것으로 예상됩니다. 증가하는 센서 수는 빙산의 일각에 불과합니다. 센서는 대량의 데이터를 생성하며 시스템은 처리 능력에 의해 심각하게 제한됩니다.

그렇다면 센서가 많을수록 좋다는 건가요? 그렇게 생각하는 사람도 있겠지만, 비용이나 통합상의 이유로 자동차의 센서 수가 무한정 늘어나지는 않을 것입니다. 자동화된 센서의 수는 어느 시점에서 정체될 것으로 예상되며, 주요 차이점은 소프트웨어 수준과 기업이 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 능력에 있습니다. Tesla와 같은 일부 OEM은 아직 LiDAR를 사용하지 않고 있지만 높은 수준의 자동화를 달성하기 위해 센서와 AI 컴퓨팅의 조합에 투자하고 있습니다.

인간의 감각과 마찬가지로 센서도 차량 주변의 정보를 지속적으로 피드백할 수 있도록 전략적으로 배치되어야 합니다. 그러나 센서를 배치할 수 있는 위치에는 기술적 제한이 있습니다. 예를 들어, 헤드라이트에 결로가 생기면 LiDAR가 작동하지 않을 수 있습니다. 눈이 오거나 추운 날씨에는 서리로 인해 센서가 고장날 수 있습니다. 적외선 센서는 유리를 통과할 수 없으며 앞유리 뒤에 배치할 수도 없습니다.

현재 자율주행을 위한 주요 솔루션은 세 가지가 있습니다. 하나는 자율주행을 위해 GPS 지도와 AI 인공지능을 활용하는 시각적 우위를 기반으로 합니다. 현재 비전 기반 모델은 테슬라 모드가 주를 이루고 있다. 테슬라는 모든 테슬라 자동차의 카메라를 통해 환경 데이터를 수집하고, 미리 기록된 지도에 의존하지 않고 이미지 처리와 머신러닝을 결합해 이를 통과시킨다. 테슬라 자동차는 주행 중 데이터를 수집하고 학습한 내용을 모든 테슬라 자동차와 공유함으로써 인간의 눈과 유사한 방식으로 지형을 보고 이를 인공지능으로 분석해 자율주행차가 의사결정을 내릴 수 있도록 유도한다.

두 번째는 LiDAR 기반의 시각적 안내와 자율주행을 위한 고정밀 지도 및 인공지능 활용을 기반으로 합니다. 이는 제너럴모터스(GM), 메르세데스-벤츠, 포드 등 현재 주류를 이루는 전통적인 OEM 업체와 웨이모(Waymo), 구글 등 다수의 자율주행 기업이 채택하고 있는 자율주행 방식이다. 이러한 차량은 LiDAR가 장착된 차량의 사전 캡처를 사용하여 그려진 주변의 사전 기록된 3D 고해상도 지도에 의존합니다. 그런 다음 차량은 지도를 사용하여 자체 LiDAR 장치 위치 지정을 통해 환경이 변경되었는지 확인한 다음 지도에 표시된 영역을 순항하는 동안 제어할 수 있습니다.

세 번째는 차량인터넷(Internet of Vehicle)과 다수의 센서 융합을 기반으로 한 인공지능 자율주행이다. 차량 인터넷(Internet of Vehicles)은 막대한 인프라 투자가 필요하며, 모든 자율 주행이 동일한 플랫폼에 있어야 합니다. 이는 처음 두 가지 전략보다 훨씬 더 광범위한 생태계이며, 더 스마트한 도로에 투자함으로써 차량 자율성의 복잡성과 불확실성을 줄일 수 있습니다. 이를 위해서는 자동차 제조업체, V2X 공급업체 및 지방자치단체가 협력하여 차량이 원활하게 탐색하고 오류 임계값을 낮출 수 있도록 하는 차량 인프라와 표준을 만들어야 합니다.

분명히 처음 두 솔루션은 현재의 전통적인 도로 상황, 자동차 상황, 법률 및 규정을 기반으로 한 현실적인 솔루션입니다. 테슬라가 유일하게 솔루션을 채택한 것으로 알려져 있지만, 전기차 시장에서도 테슬라의 규모가 매우 크다고 할 수 있다. 비전 기반 자율주행 솔루션이 비전 기반 자율주행 솔루션보다 반드시 나쁘다고 말하기는 어렵다. 라이더.

그러나 한 가지 확실한 점은 차량 인터넷을 기반으로 한 세 번째 솔루션이 미래 자율주행 발전을 위한 유일한 길이라는 것입니다. 차량 인터넷(Internet of Vehicles)의 지배 하에서는 필연적으로 많은 수의 센서가 필요할 것입니다. 이러한 센서는 서로 협력하여 자동차 자체와 완전한 자율 주행 시스템을 형성합니다. 따라서 센서의 발전 전망은 거의 평탄한 길이라고 할 수 있다.

국민 리뷰 자동차

2019년 전 세계 자율주행차 생산량은 수 천대 정도이며, 2032년에는 연간 40만대 규모로 생산량을 늘릴 것으로 예상된다. 누적 총 생산량은 100억 대에 달합니다. 자율주행차 생산과 관련된 총 수익도 600억 달러에 달할 것이며, 이 중 40%는 차량 자체에서, 28%는 감지 하드웨어에서, 28%는 컴퓨팅 하드웨어에서, 나머지 4%는 통합에서 발생합니다. 이는 향후 15년 안에 자율주행차 기술을 중심으로 완전한 산업 생태계가 구축될 것이라는 의미다.

이와 관련하여 Yole Développement의 애널리스트들은 2024년 센서 매출이 Lidar가 4억 달러, 레이더가 6천만 달러, 카메라가 1억 6천만 달러, IMU가 230달러에 이를 것으로 예상합니다. GNSS 장치의 경우 2,000억 달러에 달하지만, 다양한 유형의 센서 간의 분포는 향후 15년 내에 다시 변경될 수 있습니다. 총 감지 하드웨어 수익은 2032년에 170억 달러에 이를 것이며 이에 비해 컴퓨팅 하드웨어 수익도 같은 규모로 줄어들 것입니다. 어쨌든 이것은 거대한 시장이며 누구도 자동으로 이 케이크 조각을 포기하려고 하지 않습니다.

본 글은 오토홈 체자하오 작성자의 글이며, 오토홈의 견해나 입장을 대변하지 않습니다.