Nikkei Automotive_2019.5 특집 요약 (p44-57)

자동 브레이크를 공략하는 일본
야간 보행자 테스트에서 이변 발생

신형차에 대한 자동 브레이크의 탑재가 본격화된 지 5년. 적정한 가격으로 떨어졌기 때문에 경자동차에도 탑재할 수 있게 되었다. 그러나 성능에 대한 추구는 멈추지 않는다. 각 사는 주간의 자동차, 보행자는 물론 야간 보행자에게도 대응할 수 있는 기능의 실용화를 서두른다. 자동 브레이크는 레벨3 이상의 자율주행에서 필수 기술이다. 자율주행 시대를 앞두고 주도권 쟁탈이 본격화되기 시작하였다.

Part 1. 야간 보행자를 지키는 센서
모빌아이의 아성이 무너지다

자동 브레이크용 센서의 성능 경쟁에서 이변이 발생하였다. 일본이 상위에 들고, 거대 기업 이스라엘의 모빌아이(Mobileye)는 순위가 떨어졌다. 모빌아이의 이미지처리 칩 ‘EyeQ3’는 만능이 아니다. 자율주행 시대를 앞두고 센서의 주도권 경쟁이 격화되고 있다.

야간 보행자를 대상으로 한 자동 브레이크 시험에서 이스라엘의 모빌아이의 아성이 무너졌다. 모빌아이의 이미지처리 칩 ‘EyeQ3’를 사용하는 단안 카메라는, 주간의 보행자를 대상으로 한 시험에서는 압도적으로 강했다. 그러나 야간 보행자를 대상으로 한 최신 시험에서는 도요타자동차, 혼다, 스즈키 등 EyeQ3를 사용하지 않는 카메라의 결과가, EyeQ3를 사용하는 카메라의 결과를 웃돌았다.

국토교통성과 자동차사고대책기구(NASVA)가 실시한 ‘신차평가프로그램(JNCAP)’의 예방안전성능 시험 결과에 따르면, 야간 보행자를 대상으로 한 2018년의 자동 브레이크 시험에서 도요타의 해치백차 ‘카롤라스포츠’와 혼다의 중형 세단 ‘인사이트’, 혼다의 소형 미니밴 ‘N-VAN’의 3차종이 최고점을 획득하며 1위에 올랐다.

스즈키의 소형차 ‘솔리오’ 등이 그 뒤를 이었다. 1위에서 6위까지의 차종은 모두 모빌아이의 EyeQ3를 사용하지 않는 카메라를 탑재하였다. EyeQ3를 사용하는 카메라를 탑재하는 차종 중에서 가장 높은 순위는 마쓰다의 중형 SUV ‘CX-5’로 7위에 올랐다.

-- 가시화된 EyeQ3의 한계와 리스크 --
이번 JNCAP 시험을 통해 자동 브레이크에 관한 3개의 포인트가 가시화되었다. 첫 번째는 야간 보행자를 감지하는 센서로서 EyeQ3를 사용하는 단안 카메라의 한계가 드러났다는 점이다. EyeQ3를 사용하는 단안 카메라는 주간 보행자를 대상으로 한 자동 브레이크 시험에서, 인간의 눈과 같은 원리로 물체를 인식하는 스테레오 카메라나 단안 카메라와 밀리파레이더를 조합하는 ‘센서 퓨전’ 시스템을 성능 면에서 크게 웃돌았다.

그러나 야간 보행자를 대상으로 한 최신(2018년) 시험에서는 EyeQ3를 사용하는 단안 카메라는 일본 공급업체의 센서에 뒤처졌다. 모빌아이의 관계자는 그 요인으로 “야간 보행자를 확실하게 확인하기에는 EyeQ3의 처리 속도로는 부족하다”라고 말한다.

두 번째 포인트는 모빌아이의 제품을 사용하는데 따르는 리스크다. 모빌아이는 EyeQ3를 탑재하는 단안 카메라 제조를 복수의 티어1에게 맡기고 있다. 이들 단안 카메라는 제조를 담당한 티어1을 통해 세계의 자동차업체에 공급되고 있다.

양산 효과로 인해 비용이 낮아질 수 있기 때문에 자동차업체에서는 채용하기 쉽지만 결점도 있다. 모빌아이가 추진하는 칩 공급 계획에 좌우되어, 자동차업체나 카메라 공급업체가 야간 보행자에게 대응시키기 위해서는 시간이 걸린다.

모빌아이는 이미지처리 칩의 최신판 ‘EyeQ4’의 공급을 2018년에 시작하였다. 현행 칩(EyeQ3)의 공급 개시부터 4년이나 걸렸다. 처리 속도가 EyeQ3의 약 10배인 EyeQ4를 사용함으로써 야간 보행자에 대응할 수 있게 되지만 EyeQ4의 비용은 아직 비싸다. 독일 BMW의 신형 세단 ‘3시리즈’ 등 차량 가격이 500만엔 이상의 고급차에는 탑재하기 시작하였다. 그러나 200만엔 전후의 양산차에 탑재할 수 있는 수준까지 비용을 낮추기 위해서는 몇 년은 걸릴 것으로 보인다. 모빌아이 이외의 선택지를 생각할 필요도 있다.

-- CMOS센서에서는 소니가 압승 --
세 번째는 차량탑재용 CMOS센서 분야에서 소니가 약진했다는 점이다. 모빌아이의 EyeQ3를 사용하는 차량탑재 센서의 경우는 미국 ON Semiconductor의 CMOS센서와 조합하여 사용하는 일이 많다. ON Semiconductor는 현재, 세계의 차량탑재용 CMOS센서 시장에서 50%의 점유율을 차지하고 있지만 최근에는 소니가 바싹 뒤쫓고 있다.

이번 야간 보행자를 대상으로 한 자동 브레이크 시험에서 최고점을 획득한 카롤라스포츠, 인사이트, N-VAN, 5위의 CR-V는 모두 단안 카메라에 소니의 CMOS센서를 사용하고 있다. 스즈키는 공급처를 밝히지 않았지만 4위의 솔리오도 소니의 제품을 사용하고 있다는 것으로 보인다. 야간 보행자의 감지 성능에서는 소니의 CMOS센서가 압승하였다. 이처럼 이미지처리 칩과 CMOS센서에서는 ‘비(非) 모빌아이 업체’의 반격이 두드러진다.

-- 마주 오는 차가 있으면 회피가 어렵다 --

Part 2. 스테레오 카메라가 반격
기계학습으로 야간 인식을 실현

야간 보행자 인식을 실현하는 것은 쉬운 일이 아니다. 어둠 속에서 효율적으로 인식하는 방법이 요구된다. 게다가 소형차나 경자동차 등의 양산차는 비용이 상승해서는 안 된다. 스즈키의 소형차 ‘솔리오’에 탑재한 신형 스테레오 카메라는 이들 조건을 충족하며 좋은 성적을 냈다. 기계학습이나 고성능 마이크로컴퓨터의 채용으로 비용은 그대로인 채 야간 보행자에 대응하였다.

자동 브레이크용 센서를 야간 보행자에게 대응시키는 것은 어렵다. 주간 보행자에게 대응하고 있던 센서의 소프트웨어와 하드웨어를 개량해야 한다. 단, 소형차나 경자동차에 탑재하기 위해서는 비용과 소형화라는 과제가 있다.

양산차에 야간 보행자에 대응하는 자동 브레이크를 탑재하는 지표가 되는 것은 이번 JNCAP 시험에서 상위를 차지한 스즈키의 소형차 ‘솔리오’다. Hitachi Automotive Systems가 개발한 신형 스테레오 카메라를 탑재. 이 카메라는 감지 성능을 높이면서 비용을 기존대로 유지하며 50% 이상의 소형경량화를 실현하였다. 그 강점은 (1)AI의 일종인 기계학습의 채용으로 고정밀도 인식을 실현, (2)고성능 마이크로컴퓨터의 채용으로 데이터 처리를 고속화, (3)마이크로컴퓨터의 탑재 수를 줄여 소형∙저비용화를 실현하는 것이다.

Hitachi Automotive의 신형 스테레오 카메라는 수십만 장의 이미지를 교사 데이터로 하여 야간 인식을 실현하였다. 경쟁 각 사는 AI 대응 센서의 개발 단계에 머물러 있다. Hitachi Automotive는 AI 카메라의 실용화에서 앞서고 있다. 또한 Hitachi Automotive의 신형 카메라는 야간 보행자 감지 성능에서 앞서고 있다.

자동 브레이크를 야간 보행자에게 대응시키기 위해서는 몇 개의 과제가 있다. 우선 주위가 어둡기 때문에 주간과 비교해 보행자를 카메라로 포착하기 어렵다. 또한 하향등을 비춘 보행자를 카메라로 포착할 경우, 처음에는 상반신이 어둡게 하반신이 밝게 비친다. 이러한 이미지에서 보행자인지 아닌지를 판단해야 한다.

또한, 가로등이나 쇼윈도의 빛 등이 보행자 몸의 일부에 닿으면 카메라로 촬영한 이미지는 주간에 촬영한 것과는 다른 것이 된다. 예를 들면 보행자의 몸 전체는 보이지만 몸의 부분에 따라 밝기가 다른 이미지를 보행자라고 정확하게 판단하는 것은 어렵다.

-- 룰 베이스를 재검토, 기계학습을 채용 --
이러한 과제를 해결하기 위해서는 카메라의 하드웨어와 소프트웨어 중 하나, 또는 전부를 개량할 필요가 있다.

하드 면에서는 카메라 렌즈를 통해 많은 빛을 받아들이도록 하면 어두운 장소의 보행자를 쉽게 발견하게 된다. 카메라에 탑재하는 CMOS센서의 다이내믹 레인지를 넓히면 밝게 비치는 대상물부터 어둡게 비치는 대상물까지를 포착할 수 있다. 이미지처리 칩의 처리 속도를 올리면 CMOS센서로 촬영한 많은 이미지를 단시간에 처리할 수 있다. 소프트 면에서는 패턴 인식의 알고리즘을 개량하는 방법이 있다. 하반신만 비친 이미지 등을 보고 보행자라고 판단할 수 있도록 하는 것이 목적이다.

Hitachi Automotive의 기존의 카메라는 개발자가 수동으로 조건을 결정하는 ‘룰 베이스’로 대상물을 인식했었다. 단, 룰 베이스로는 조건이 복잡해지거나 야간 보행자 등에 대한 대응이 어려워지는 과제가 있었다. 그래서 이번에 기계학습 활용으로 대응하였다.

스테레오 카메라는 일반적으로 좌우의 카메라로 촬영한 2장의 이미지의 시차(視差)를 이용하여 대상물을 감지한다. 감지한 대상물이 보행자인지 아닌지를 패턴 인식 등의 방법으로 판별한다. Hitachi Automotive의 신형 스테레오 카메라는 이미지인식처리 프로세스에 기계학습을 적용하여 카메라로 촬영한 대량의 데이터에서 효율적으로 조건을 발견할 수 있도록 하였다.

구체적으로는 이미지인식용 마이크로컴퓨터에 수십만 장의 교사 데이터를 입력. 카메라로 촬영한 이미지와 교사 데이터를 대조하여 보행자인지 아닌지를 판정한다. 기계학습을 적용함으로써 기존과 비교해 하반신에만 헤드라이트가 비친 이미지 등을 보행자로 판단하기 쉬워졌다.

-- 마이크로컴퓨터의 쇄신으로 처리 속도를 올린다 --
-- 50% 이상의 소형경량화도 실현 --
-- 센서를 바꿔 야간 성능에 대응 --

Part 3. 추후 장착 시스템도 진화
수년 이내에 야간 보행자에 대응

구형차에 장착할 수 있는 예방안전시스템에서도 야간 보행자 대응이 시작된다. 구형차용 예방안전시스템에서 앞서고 있는 모빌아이는 수년 이내에 대응 제품을 발매한다. 야간 보행자에 대응하기 위해 이미지처리 칩에 최신판 ‘EyeQ4’를 탑재한다. 단, 최신 칩의 비용을 어디까지 낮출 수 있을까가 보급의 열쇠가 된다.

교통사고를 줄이기 위해 자동차업체는 신형차에 탑재하는 자동 브레이크의 야간 보행자 대응을 서두르고 있다. 단, 이미 판매한 1세대 이상 전의 구형차는 신형차용 시스템을 탑재할 수 없다. 그 때문에 구형차에 탑재하는 시스템도 대응이 필요하다.

택시회사나 버스회사, 물류회사 등의 업무용 차량은 신차를 구입해서 20년 이상 사용하는 경우가 많다. 바로 자동 브레이크를 탑재한 신형차로 대체하는 것은 어렵다. 또한 이들 사업자는 자사의 차량이 중대한 사고를 일으키면 업적에 악영향을 미치는 등 경제적인 손실이 크다. 개인이 사적으로 사용하는 구형 승용차보다도 대응이 시급하다.

구형차에 장착하는 예방안전시스템에서 앞서고 있는 모빌아이는 단안 카메라만을 사용하는 구형차용 ‘충돌경보시스템’과 ‘좌우회전시의 옆면 충돌경보시스템’을 야간 보행자나 자전거, 이륜차에 대응시킨다. 수년 이내에 이 시스템을 제품화할 계획이다. 그러나 비용을 어디까지 낮출 것인가가 보급의 과제다.

모빌아이는 이들 시스템을 야간 보행자나 자전거 등에 대응시키기 위해 단안 카메라의 이미지처리 칩에 최신판 ‘EyeQ4’를 채용한다. 현행 시스템은 2세대 전의 칩 ‘EyeQ2’을 사용하고 있기 때문에 주간 차량이나 보행자에게만 대응할 수 있었다.

모빌아이의 이미지처리 칩의 현행 제품은 ‘EyeQ3’다. 세계의 대부분의 자동차업체가 자동 브레이크용 카메라에 채용하고 있다. EyeQ3의 처리 속도는 0.25TOPS(초당 처리 회수는 2,500억회). EyeQ2와 비교하면 처리 속도는 약 10배 빠르다.

그러나 EyeQ3에는 한계가 있다. 모빌아이의 구형차에 장착하는 예방안전시스템을 일본에서 판매하는 재팬21의 기시모토(岸本) COO는 “야간 보행자나 자전거, 이륜차 등에 대응하기 위해서는 EyeQ4를 사용할 필요가 있다”라고 말한다.

-- EyeQ4로 야간 보행자에 대응 --
이러한 이유에서 모빌아이는 구형차에 장착하는 시스템에서 사용하는 단안 카메라의 칩을 현행품인 EyeQ3가 아니라 최신판인 EyeQ4로 변경하기로 하였다.

EyeQ4의 처리 속도는 2.5TOPS(초당 처리 회수는 2조 5,000억회). EyeQ3의 10배다. 처리 칩을 EyeQ4로 변경함으로써 모빌아이의 구형차용 시스템은 야간 보행자 등에 대응할 수 있게 된다.

모빌아이의 충돌경보시스템은 단안 카메라와 차내에 장착하는 표시기로 구성된다. 자차가 35km/h 이상으로 주행하고 있는 경우, 차량 전방의 약 80m 이내의 차량 등을 카메라로 감지하여 충돌 위험이 있다고 시스템이 판단하면 소리와 표시기의 문자로 운전자에게 경고한다. 자동으로 브레이크는 걸지 않는다.

충돌경보만이 아니라 차선 변경 시에 경보도 낼 수 있다. 카메라로 차선을 감지하여 운전자가 방향 지시기를 켜지 않고 차선 변경을 하려고 하면 소리와 문자로 경고하는 시스템이다. 충돌경보와 마찬가지로 자동으로 브레이크는 걸지 않는다. 카메라의 이미지처리 칩을 EyeQ4로 변경함으로써 이러한 기능을 야간에도 사용할 수 있게 된다.

현행 시스템에 탑재하는 카메라의 수평 감지각은 ±19도, 수직 감지각은 ±30도, 화소 수는 약 30만 화소다. 승용차의 경우, 카메라는 전면 유리 상부의 실내 측에 장착한다. 트럭이나 버스의 경우는 전면 유리의 하부에 장착한다. 차고가 높은 트럭이나 버스는 카메라를 전면 유리의 상부에 장착하면 차량 근처의 장해물을 감지하기 어렵기 때문이다.

-- 주행 상태에서 감시 범위를 바꾼다 --

 -- 끝 --