전기전자/정보통신

Nikkei Electronics_2021.5 특집 요약 (p20~79)

자율주행의 골드러시
미개척 시장을 노린 신흥 세력의 잇따른 진출

Part 1. 일본 국내 동향
원격 관제로 '승무원 제로' 버스 운행, 운전기사 부족의 현실적 해결책

일본 국내에서 실증실험이 진행되는 자율주행에서는 원격으로 통제하는 관제형이 많다. 저출산 고령화에 따른 버스 운전기사 부족과 면허 반납 문제에 대한 가장 빠른 해결책이 될 것으로 보고 있기 때문이다. 다만 해외 업체와 자율주행 기술에서의 개발 경쟁이라는 점에서는 불안감이 있다.

자동차 운전을 자동화하는 움직임은 해외뿐만 아니라 일본에서도 착실히 진행되고 있다. 모종의 방향성에서는 오히려, 중국이나 미국보다 대처가 빠를지도 모른다. 이는 원격 관제 또는 원격 감시에 의한 레벨 2~3의 자율주행 버스나 택시를 실현하려는 움직임을 말한다. 시행되는 실증실험 수 자체는 상당히 많지만, 그 중에서도 원격형 자율주행 시스템을 채택한 사례가 눈에 띄는 결과를 보이고 있다.

-- ‘운전자’가 원격지에 있어도 OK --
‘운전자’가 어디에 있는지에 대해 일본 규정에서는 조건이 상당히 느슨한 편이다. 총리 관저의 제78회 고도정보통신 네트워크사회 추진전략본부와 제9회 민관 데이터 활용 추진전략회의의 합동 회의가 2020년 7월에 정리한 '민관 ITS 구상·로드맵 2020'에서는 ‘운전자(인간)’는 차량에 탑승하지 않아도 원격으로 실시간 상황 판단과 운전 조작을 할 수 있는 상태를 레벨 2로 규정하고 있다.

그 ‘운전자’가 원격지에서 차를 마시거나 스마트폰을 보고 있더라도, 시스템의 요청 시 즉시 운전을 대신해서 수행할 수 있는 상황이라면 레벨 3에 해당된다. ‘민관 ITS 구상·로드맵 2020'에서는 ‘운전자’가 주행 차량과 1대 1이 아니어도 상관없으며, 여러 대 차량의 주행을 혼자서 원격으로 관제할 수 있다고 규정하고 있다.

-- ‘면허 반납이 가능’ --
-- 옆으로 움직이는 엘리베이터와 같은 무료 버스 --
-- 원격 감시형에 AI는 필요 없어 --
-- 도요타, 본격적으로 개발 중 --

Part 2. 미국 동향
자율주행으로 북미횡단 5번 왕복, DMV보고서에서 보여진 실력

2021년 2월에 공표된 미국 캘리포니아 주 차량관리국(DMV)의 공도 시험 결과 보고서에서 실리콘밸리를 무대로 한 자율주행의 개발 경쟁이 더욱 치열해지고 있는 실태가 밝혀졌다. 이번 결과와 주목 받는 기업의 활동에 대해 알아보도록 하겠다.

2020년도에 발군의 성적을 남긴 것은 미국의 Waymo(웨이모)와 General Motors(제너럴 모터스, GM) 자회사인 Cruise(크루즈)이다. 양사는 이전부터 선두를 다퉈온 라이벌 관계이며 두 기업 모두 2019년도에 비해 자율주행의 지속 평균 거리를 2배 이상으로 늘려 4만 5,000km를 넘어섰다. 이들 중 Waymo가 근소한 차이로 상회했으며 그 거리는 약 4만8,200km였다. 이는 아메리카 대륙을 횡단해 로스앤젤레스와 뉴욕을 무려 5회 왕복할 수 있는 거리와 맞먹는다.

-- Cruise가 Waymo를 앞질러 --
2위인 Cruise는 Waymo에게 근소한 차이로 뒤쳐졌다. 하지만 총 주행거리에서는 처음으로 Waymo를 앞질렀다. Cruise가 약 124만 km인데 반해, Waymo는 약 101만 km를 기록. 양사 모두 코로나19 사태의 영향으로 총 주행거리가 2019년도에 비해 줄어들었지만, Cruise의 감소폭이 작아 Waymo를 상회했다.

실제로 공도를 주행시킨 시험 차량의 대수에 관해서는 2019년도에 226대였던 Cruise가 2020년도에 137대로 약 40% 감소한 반면, Waymo는 2019년도의 110대보다 늘어난 145대로 Cruise를 제쳤다. 공도를 주행시킨 시험 차량수가 100대를 초과한 것은 이 두 회사뿐이다.

-- 기개(氣槪) 없는 대형 자동차 메이커 --

■ Waymo
기술 및 자금 면에서 사각지대는 없다

Waymo는 애리조나 주 페닉스에서 2018년부터 자율주행차에 의한 이동 서비스 ‘Waymo One’을 개시하는 등, 자율주행을 다루는 기업 중에서 가장 실적이 있는 기업이다. 2021년 10월에는 Waymo One에서 테스트 드라이버가 동승하지 않는 운용을 일반 이용자를 대상으로 시작했다. 가까운 미래에 모든 차량을 무인운전(Driverless)으로 적용해 나갈 방침이다.

■ Cruise
혼다·MS가 지원하는 GM 자회사

레벨 4이상의 자율주행 기술에 관해서 신흥 기업과 제휴하는 대기업 자동차 제조사가 많은 가운데, GM은 ‘자전주의(自前主義·개발부터 생산까지 기업 내에서 자체적으로 해결하는 것)’의 방침을 채택한다. 그 전략 회사가 바로 Cruise다. Cruise에서는 전용 차량에서 이동 서비스까지, 자율주행에 관련된 하드웨어와 소프트웨어, 그리고 이용자를 위한 이동 서비스까지 취급하는 수직 통합형으로 연구 개발을 추진하고 있다.

■ Nuro
도요타도 주목하는 전문 배송업

Nuro는 미국 Google(구글)에서 자율주행 기술을 개발하던 기술자들이 2016년에 창업한 기업으로서 실리콘밸리가 위치한 캘리포니아 주 마운틴뷰에 본사를 두고 있다. 2020년도의 보고서에서도 좋은 성적을 거두었으며, 같은 해 자율주행 지속 평균 거리는 약 8,100 km로 8위에 올랐다.

Nuro의 특징은 자율주행 기술을 탑승용이 아닌, 짐을 옮기는 배송용에 초점을 맞추고 있다는 점이다. Nuro는 소프트웨어뿐만이 아니라, 독자적인 소형 차량(이하, 배송 로봇)도 취급한다.

■ Zoox
아마존 산하에서 클라우드를 강화?

2020년도의 보고서에서 미국 IT기업과 관련해 성적이 좋았던 곳이 Zoox였다. 이 회사는 Amazon에 의해 2020년 6월에 인수되었다. 이번 보고서에서는 자율주행 지속 평균 거리가 약 2,620km로, 2007년도에 비해 조금 늘어나 10위 안에 진입했다. 총 주행거리에 대해서는 조사 기간 중에 외출 제한이 내려진 코로나19 사태에도 불구하고 2019년도 대비 약 50% 증가한 약 16만5,000 km였다. 이것은 Cruise, Waymo, 중국계의 Pony.ai의 뒤를 잇는 4번째로 긴 주행거리다.

■ Apple
벤처기업 인수도 타사보다 뒤처져

매년 주목을 받아오며 2020년말부터 21년 초두에 걸쳐 자동차 사업에 참여한다는 보도가 눈에 띄었던 Apple은 자율주행 지속 평균거리가 약 233km, 총 주행거리가 약 3만260 km, 그리고 실제로 주행시킨 차량 수가 29대를 기록하면서 모두 2019년도 기록을 상회했다(2019년도는 각각, 약 190 km, 약 1만2,140 km, 23대). 다만, 총 주행거리와 차량 대수는 2018년도 수준에 못 미쳤다. 2018년도의 총 주행거리는 12만 8,000 km정도로, 차량 수는 62대였다. 2020년도의 총 주행거리는 2018년도의 1/4에 불과하다.

■ 테슬라
시판 차량으로 남 몰래 트레이닝, 착실히 실력을 비축

자율주행이라고 하면 테슬라가 떠오르지만, 2020년도의 보고서에는 이름이 올려져 있지 않다. 원래부터 테슬라는 캘리포니아 주에서의 자율주행차 공도 시험에 적극적으로 나서지 않았다. 시판된 EV를 통해 자율주행 기술을 개선하거나 트레이닝에 필요한 데이터를 수집하고 있기 때문이다. 보다 사실적인 데이터인 만큼 별도로 자율주행차를 준비해 공도 시험을 실시하지 않아도 된다는 입장이다.

테슬라의 EV매출은 호조를 이어가고 있으며 수집할 수 있는 실제 데이터는 Waymo에 비해 압도적으로 많다. 2019년 연간(1~12월) 테슬라의 판매 대수는 약 37만대로, 2020년 한 해 동안 약 50만대를 판매해 과거 최고 기록을 갱신했다.

Part 3. 요소 기술
가열되는 기술 개발의 러시, 기존 기술은 잇따라 교체

자율주행 관련 기술은 전세계의 자금과 인재가 투입되어 신기술을 창출하는 테크놀로지의 견인차 역할을 하고 있다. 일렉트로닉스와 MEMS(마이크로 전자기계시스템), 실리콘 포토닉스, 무선 기술, 자동차를 센서로 간주하는 엣지 컴퓨팅, 그리고 인공지능(AI). 이것들이 다양하게 융합하는 속에 경쟁이 격화되고 있다.

현재의 자율주행 관련 기술은 일렉트로닉스 기술의 역사 상, 유수의 격렬한 기술 개발에 대한 러시를 맞이하고 있다. 단순한 성능 개선이 아닌 산사태적인 기술 혁신이 잇따라 일어나면서 1년전의 기술이 눈 깜짝할 사이에 진부해지고 만다. 경쟁 상대는 전세계에 있어 누가 진정한 패권자가 될지 예측하기 어려운 상황이다.

-- 2년전에 이미 107개사가 경합 --
-- 파괴적 기술 혁신이 곳곳에서 진행 --

요소 기술①: LiDAR
100개사 이상이 대경쟁, '광(光) 스티어링 기술'이 관건

자율주행 전용의 센서는 LiDAR와 밀리파 레이더, 그리고 카메라가 ‘3가지 신기(神器)’로 불린다. 이 밖에도 GNSS 리시버와 IMU(Inertial Measurement Unit) 등도 거의 필수적인 센서지만 이용 목적과 기능이 비슷하고 때때로 경합한다는 점에서 위의 3가지가 특히 주목을 모으고 있다.

-- 센서 3개로 안전성을 견고하게 --
-- LiDAR의 ‘구성 내용’을 전부 교체? --

■ MEMS×dToF식이 대두
일본 기업에 존재감

최근의 LiDAR의 기술 혁신에서 눈에 띄는 것은 회전식에서 MEMS 미러형으로의 변화이다. 두 기술은 모두 (1)의 광 스티어링 기술에 포함되며, 기계적으로 움직이는 부분을 가진다는 점에서 메커니컬 스캔으로 불리는 카테고리에 속한다. 다만, 제조 기술이나 크기, 내구성에는 큰 차이가 있다.

회전식은 몇 백만 엔의 고가 제품이 많은 반면, 소형화가 어려우며 내구성도 ‘회전식은 1년 전후로 망가지는 경우가 많다’라고 한다(LiDAR 기술자). 이 때문에 실험용 차량이라면 몰라도, 일반 이용자가 사용하는 자동차에 사용될 가능성은 거의 없었다.

MEMS 미러 자체가 기술 개발의 경쟁 속에 크게 변화하고 있다. 최근까지는 LiDAR의 측정 가능한 거리의 원거리화에 발맞춰 MEMS 미러가 대형화되는 경향이 있었다. 이전에는 직경 3mm 정도의 미러를 여러 개 나열해 사용하는 경우가 많았지만 미러 사이에 틈새가 없어야 빛의 반사효율이 좋으며 S/N이 향상된다는 이유로 미러를 크게 한 장으로 만들어 사용하는 추세로 바뀌었다.

-- 직경 1mm 미러를 단독으로 이용 --
-- 광디스크 기술로 실현 --
-- MEMS 미러는 소형의 1장짜리 --
-- 소니, 애플의 LiDAR용 dToF 기술을 차량용으로 활용한다는 전략 --
-- 이미지 센서 기술을 투입 --
-- 거리로 ADC(Analog to Digital Converter)와TDC (Time to Digital Converter)를 구분 --

■ 메카레스 × 레이더의 거리 측정 기술
실리콘(Si) 포토닉스를 통해 1개로 칩화

MEMS 미러형 LiDAR에서는 요소 기술의 연구와 성능 개선이 진행되어 회전식을 거의 몰아낼 기세다. 그러나 완전히 다른 어프로치를 통한 참신한 LiDAR의 제품화가 머지않았다. 그것은 광 스티어링에 기계적인 구동을 사용하지 않는 메카레스식(기계 구동장치가 없는 고정형 라이다)이며, 거리 측정 기술로는 밀리파 레이더로 이용되고 있는 ‘FMCW(주파수 변조 연속파), 더 나아가 실리콘 포토닉스를 통해 회로의 대부분을 실리콘으로 칩화 하는 기술인 것이다.

-- 도요타 및 덴소가 출자 --
-- Intel의 실리콘 포토닉스가 빛을 보게 되었다 --

요소 기술②: 밀리파 레이더
LiDAR에 육박하는 고해상도, 기판 재료 등에 혁신

밀리파 레이더도 과거에는 매우 고가의 기술이었다. 76G~79GHz대의 고주파에서도 통신 IC를 CMOS 기술로 제조할 수 있게 됨으로써 극적으로 코스트 다운이 진행된 것이다.

다만, 기능면에서는 카메라나 LiDAR에 비해 약간 떨어진다. 지금까지 큰 강점이었던 속도 감지 기능도 FMCW 방식의 LiDAR가 보급되면서 메리트가 떨어졌다. LiDAR의 가격 하락도 시간 문제이며, 그렇게 되면 밀리파 레이더의 존재 가치가 단번에 낮아질 수도 있다.

그런 가운데, 대폭적인 고해상도화라는 기사회생책이 마련되었다. 이미징 레이더라는 호칭도 생겨났다. 밀리파 레이더는 그 동안 수평 방향에서만 앞 차량과 옆 레인 차량을 구별할 수 있는 4도 전후의 각도 분해능을 갖추고 있었으나, 수직 방향에는 거의 해상도가 없었다.

그대로 수직 방향으로 시야각을 넓힐 경우, 신호기나 교통표시를 전방의 장애물로 감지해 자동차가 달릴 수 없게 된다. 이 때문에 수직 방향의 시야각을 오히려 좁히는 방향으로 개발되고 있었다. 만약 밀리파 레이더가 고해상도화 된다면 큰 약점이 사라지고 오히려 LiDAR보다 저비용이라는 강점이 유리하게 작용할 것이다.

-- 미로 같은 도파로로 실현 --
-- 다수 채널의 MIMO로 실현 --
-- 기능을 소프트웨어로 변경 가능하게 --
-- 케이스 설계를 밀리 단위로 최적화 --
-- 열경화성 저손실 재료 등장 --
-- 궁극의 저손실 재료 속속 등장 --
-- 마지막 승부는 비용 면에서 밀리파의 승리? --

요소 기술③: 지도와 위치 정보
지도 데이터가 급속히 확충, 위치 취득 수단도 다양

자율주행에 있어서 위치 정보는 센서 이상으로 없어서는 안 될 중요한 정보이다. 그 정보의 취득 환경이 최근에 빠르게 갖춰지고 있다. 지도 정보에서도 이전에는 비현실적이었던 분 단위의 갱신이 실현될 전망이다.

GNSS 위성을 이용한 측위는 오차 수 cm에서의 데이터를 이용할 수 있게 되었다. GNSS 위성이 보이지 않는 환경일지라도 비교적 저비용으로 일정 시간은 자기 위치를 알 수 있게 되었다.

■ 해외로부터 초저비용 기술의 습격
분 단위 데이터 갱신도 실현

자율주행 기술의 파괴적 기술 혁신은 고정밀(HD) 맵으로 불리는 자율주행에 필수적인 지도 작성에도 영향을 미쳤다.

도로 인프라에 의존하지 않는 자율주행차는 HD맵 없이는 도로를 1cm도 달릴 수 없다. 자신이 어디에 위치하는지 알 수 없기 때문이다. HD맵과 GNSS 및 IMU의 위치 정보와 자세 정보가 있어야 비로소 주변 환경을 알 수 있다.

HD맵의 커다란 과제는 작성 비용이 정공법으로는 매우 높다는 것이다. 우선, 지도 데이터 계측 시스템 ‘MMS(Mobile Mapping System)’를 탑재한 자동차 가격이 본지 추정으로 약 1억엔. 추가적으로 그 MMS 탑재 차량으로 전국을 주행하기 위한 인건비와 측정 데이터의 처리 비용 등이 측정하는 도로의 총 길이에 비례해 방대하게 늘어나게 된다.

-- 공통 인프라로 구축 --

-- 해외로부터의 기술 유입 --
해외로부터 HD맵 작성 비용을 격감시키는 파괴적 기술을 가진 기업이 등장했다. 그 기술은 Mobileye(모빌아이)의 자율주행용 지도(AV맵)의 자동 작성 시스템 ‘Road Experience Management(REM)’이다. 구체적으로는 Mobileye와 제휴한 자동차 제조사의 차량에 탑재된 ADAS 시스템의 카메라나 GNSS 리시버 등을 이용해 자동적으로 도로 데이터를 수집해 클라우드에 업로드하며, ‘AV맵’으로 불리는 자율주행차 전용 지도 데이터를 작성하는 시스템이다.

-- 하루 만에 일본 고속도로를 커버 --
-- DMP의 장래는 Mobileye가 쥐고 있어 --

■ GNSS 위성이 급증
cm급 측위가 가능해져

HD맵과 세트로 이용하는 GNSS 위성을 사용한 위치 정보의 취득 환경도 격변하고 있다. 측위 위성 수가 극적으로 늘어나, 그것만으로도 이전보다 훨씬 위치 정보 취득의 안정성이 높아지고 있다. 이전에는 통신회선이 필수였던 cm급 고정밀도의 위치 정보 취득도 GNSS 리시버 하나로 가능해졌으며 리시버의 소형화도 진행되고 있기 때문이다.

-- 보정 정보는 위성으로부터 받아 볼 수 있다 --
-- 대당 100만엔이지만, 양산 여하에 따라 초저가로 --
-- 센서 퓨전일 경우, 저렴한 IMU로 OK --

요소 기술④: AI칩
대폭적인 저소비 전력화 진전, 르네사스 등이 장벽을 파괴

자율주행 기술의 요점이 되는 것이 다수의 센서로부터의 정보를 처리해 차량 제어의 판단으로 연결하는 AI프로세서이다. 이 AI 프로세서의 개발로 국내 칩 제조업체들이 국제 무대에서 눈에 띄는 활약을 보이고 있다. 르네사스 일렉트로닉스, 덴소 자회사인 NSITEXE, 그리고 소시오넥스트가 있다. 자율주행차가 국내 칩 제조사의 반공의 계기가 될 가능성이 있다.

-- 엔비디아(NVIDIA)나 테슬라와 큰 격차 --
양산을 겨냥한 제품으로서, 성(省)전력 성능의 장벽을 처음으로 크게 깬 것이 바로 르네사스 일렉트로닉스다. 2021년 2월에 열린 반도체 회로 국제학회 ‘2021 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC 2021)’에서 13.8 TOPS/W라고 하는 높은 성(省)전력 성능의 AI 프로세서를 발표했다. 적어도 성(省)전력의 성능 면에서는 엔비디아나 테슬라의 칩과 큰 격차를 두고 있는 모양새다. (TOPS/W: Trillion Operations Per Second/Watt)

-- 참신한 아키텍처로 승부 --
-- 엔비디아 'Orin'급 SoC 개발 추진 --

Part 4. V2X (Vehicle to everything)
보행자 측 센서로 사각지대를 없앤다, 레벨4이상은 필수

카메라, LiDAR, 밀리파 레이더라고 하는 자율주행의 ‘3가지 핵심 요소’를 차량의 사각 지대를 없애는 도로 측 센서로서 교차로의 신호기나 가로등 등에 장착하려는 움직임이 나오고 있다. 잠재 시장은 국내에서 수십만 기 이상으로 이동통신 서비스의 기지국 수에 필적한다. 일본 국내에서의 무선 규격으로서는 5G보다 오히려 760MHz대의 시스템이 각광을 받고 있다.

도로 측에 카메라나 LiDAR, 밀리파 레이더 등을 설치해 운전 지원과 자율주행을 보조한다는 아이디어는 V2X(Vehicle to everything)로 불리며 결코 새롭지는 않다. 그럼에도 최근 수 년간 실증실험이나 개발은 더디게 이루어졌다.

그 이유는 크게 3가지. (1) 이전의 실증실험에서 4 G(LTE) 회선을 사용한 V2X(Cellular-V2X: C-V2X)에서는 지연 등 기술적인 과제가 큰 것으로 알려지게 된 점, (2) 각국·지역의 전파 주파수의 할당량이 갖춰지지 않은 점, (3) 도로 인프라에 의존하고 싶지 않은 자동차 제조사가 적극적으로 개발에 나서지 않았다는 점 등이다.

-- 실제로 도요타의 20만대에 탑재 완료 --
-- ‘플라티나 밴드’ 활용 --
-- 신호 예측으로 급 브레이크 억제 --
-- 상용의 엣지 서버를 검증 --

 -- 끝 --

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