자율주행 센서, 주역은 레이저로

자동운전의 실용화를 향한「LiDAR(Light Detection and Ranging, Laser Radar」의 개발경쟁이 격화되고 있다. 일반도로에서 자동운전을 실현하는 데 있어, 탑재가 필수라고 생각되기 때문이다. 현재보다 더 소형화·저 코스트화를 가능하게 하는 새로운 방식으로 참여하는 기업도 계속되고 있다. 한편, 카메라나 밀리파 레이더(Milliwave Radar) 등의 기존의 센서에도, 한 단계 더한 저 코스트화와 성능향상이 진행되고 있다. 2020년을 향한 차량탑재 센서의 진화를 점쳐본다.


Part. 1 센서는 전부 탑재 
시가지의 자동운전에 LiDAR는 필수

가장 빠른 메이커에서 2018년경의 실용화가 예상되는 고속도로·복수차선에서의 자동운전은 카메라 + 밀리파 레이더라는 현행의 연장선상의 기술로 달성될 것 같다. 그러나, 그 다음 단계인 시가지에서의 자동운전을 목표로 하기 위해서는, 레이저 레이다의 탑재는 필수가 된다. 카메라와 밀리파 레이더의 수도 극적으로 늘어날 것으로 예상되어, 비약적인 코스트 삭감이 급선무다.

「사용할 수 있는 LiDAR (Light Detection and Ranging)는 없을까? 완성차 메이커가 혈안이 되어 있다」(업계관계자). 자동운전자동차(자동운전차)의 실용화가 가까워지고, 이것을 실현하기 위한 차재 센서의 개발이 활발화 되고 있다. 특히, LiDAR로 불리는 레이저 레이다의 개발에 많은 기업들이 새롭게 참여하고 있다. 자동운전 실용화에 필수인 센서라고는 하지만, 현행제품은 고가격에 크기도 커서, 시판 차에 탑재할 수 있는 것은 아니기 때문이다. Mega Supplier부터 이업종의 기업까지 성장시장에 끼어들기 위해 격전을 벌이고 있다.

-- 고속도로만이면 불필요 --
현재, ADAS(Advanced Driving Assistant System)에 쓰는 차재 센서의 주류는 밀리파 레이더와 카메라이다. 일부의 저 코스트의 자동브레이크에는 LiDAR가 사용되고 있는데. 이것은 전방의 차량과의 거리만을 아는 간이적인 것이다. 이것에 비해서 현재 각 사가 개발을 추진하고 있는 것은, 물체까지의 정확한 거리만이 아니라, 그 위치나 형태까지 탐지 가능한, 보다 고성능·고기능의 LiDAR이다.

그 대표적인 것이, 미 구글사를 시작으로 한, 완성차 메이커 각 사가 자동운전의 실험차량에 사용하고 있는 미 Velodyne사의 LiDAR이다. 이것은 레이저 발신기를 부착한 헤드를 회전시켜, 차량 주위 360도를 스캔해서 물체로부터의 반사광을 검지하여, 주위의 물체와의 거리나 형상을 파악하는 것이다. 그러나 이 LiDAR의 가격이 수백만 엔으로, 이대로 시판 차에는 사용하기 어렵다. 

실은 고속도로에서의 자동운전만이라면, LiDAR는 필수는 아니다. 2016년 3월 7일에 개최된 후지중공업의「차세대 SUBARU」에 관한 발표회에서, 동사는 연내에 발매를 예정한 신형「인프레사」부터 채용을 시작하는 차세대 플랫폼을 공개함과 동시에, 스테레오 카메라를 이용한 ADAS 「Eyesight」의 진화를 향후 어떻게 추진해 나갈 것인지에 대한 방침을 제시했다.

이 가운데, 동사는 2020년에 고속도로·복수차선에서의 자동운전을 실용화하기로 발표했다.「고객이 싸게 살 수 있는 가격으로 상품화 한다」는 방침아래, 스테레오카메라에 이어 자동차의 4구석에 24GHz대의 저 코스트 준 밀리파 레이더를 장착하는 간소한 구성으로 하며, 이 정도라면 현행의 외관이나 코스트는 별로 변함이 없을 것이다.

-- 일반도로에서의 자동운전을 겨냥 --      
한편, 니싼자동차가 2018년, 도요타자동차나 혼다가 2020년에 실용화를 표명하고 있는 고속도로·복수차선에서의 자동운전에서는 LiDAR를 탑재할 것으로 보여진다. 고속도로상에서의 자동운전이 목적이라면 후지중공업과 같이 LiDAR가 없어도 자동주행은 가능하다. 일부러 대형 3사가 LiDAR를 탑재하는 것은, 그 다음의 일반도로에서의 자동운전을 목표로 하기 때문이다.

 LiDAR의 필수가 되는 이유는 두 가지다. 하나는, 현재위치를 아는 기능이다.
고속도로 중심의 자동운전이라면, 현재위치를 GPS를 베이스로 파악이 기능하다. GPS에 의한 위치검출의 오차는 10m 정도지만, 고속도로 주행에서 전후 방향의 오차는 그다지 문제가 안되고, 좌우방향도 차선을 카메라로 인식하는 것으로 수정 가능하다.

그런데 일반도로에서는, 현재위치의 파악이 격이 다르게 어려워진다. 일반도로에서는 차선이 지워진 곳이라든가, 교차점과 같이 차선이 끊어진 곳 등이 있어, 차선만을 의지하는 것으로는 옆 방향의 위치 정도를 수정할 수가 없다. 또 전후 방향에 대해서도 10m의 위치오차가 있다면, 좌·우회전의 위치가 크게 벗어날 수 있다. 더욱이 일반도로에서는 건물에 가려서, GPS의 신호를 수신하지 못하는 상황도 늘어난다.

이를 위해 일반도로를 자동주행하기 위해서는, 건물이나 가드레일 등의 도로 주위의 물체의 형상까지를 엮은「3차원 지도」가 필요해진다. LiDAR로 차량주위의 물체의 형상을 파악하여, 그 형상과 3차원지도를 조회하고 맞추어 가면서, 자기 차량이 3차원 지도상에서 지금 어디에 있는지를 파악하는 것이 필요하게 되기 때문이다.

또 하나의 이유는, 주위의 물체와의 정확한 거리측정이다. 일반도로에서는 좁은 장소를 통과하거나, 주위의 물체와 거리를 정확히 측정하면서 주행하는 상황이 빈번해진다. 그를 위해서는 수 cm 단위로 주위의 물체와의 거리가 측정 가능한 차량탑재 센서가 필요한데, 현상의 카메라나 레이더로는 실현이 어렵다. 그렇다고 초음파센서로는 거리측정이 가능한 거리가 5m 정도로 짧다. 일반도로 주행이 가능한 측정 정도를 실현하기에는 어떻게든 LiDAR가 필요해지는 것이다.            

-- 자동차가 「센서 투성이」가 된다 --
그렇다고 LiDAR를 탑재하면, 그 외에는 센서가 불요해지는 것도 아니다. LiDAR가 검지 가능한 범위는 통산 100m 이내로, 그 이상 떨어지면 레이저의 빛이 감쇄하여 검지가 어려워진다. 또 비나 눈 등의 악천후가 되면, 검지범위가 더 줄어든다. 그러나 고속도로 등을 주행하는 경우는 200m 이상의 먼 물체의 검지가 필요하므로, 밀리파 레이더도 필수가 된다.

그러나 밀리파 레이더는 물체와의 거리가 파악되어도, 그 물체의 형상은 알지 못한다. LiDAR라면 그 물체의 형상은 알지만, 그 물체가 무엇인지를 파악하는 능력에는 한계가 있다. 표식이나 도로표시를 읽는 것도 불가능하다. 이를 위해서는 카메라의 탑재가 필수이다. 세 가지 종류의 센서의 분담에 대해서, 니싼의 이이지마씨는「간단히 설명하면, 먼 곳의 물체를 검지하는 것이 밀리파 레이더, 가까운 물체를 검지하는 것은 LiDAR, 그리고 물체의 Context(문맥)를 이해하는 것은 카메라」라고 설명한다.

그러면 일반도로에서의 자동운전을 실현하기 위해서, 어느 정도의 센서가 필요해 질 것인가? 메이커나 예측기관에 따라 차이가 있어 한마디로 이야기 할 수 없지만, 니싼이 시가지에서의 자동운전 시험차량에 탑재된 센서의 수는, 12개의 카메라, 4개의 LiDAR, 5개의 밀리파 레이더로, 합계 21개에 달한다.

니싼이 일반도로에서의 자동운전차를 실용화 한다고 표명하고 있는 2020년을 향해, 차재 센서의 시장은 대폭적으로 확대하여 갈 것이라는 예측이다. 야노 경제연구소는 ADAS에 사용되는 자재센서의 시장이, 2014년의 3,000억엔 규모에서 2020년에 걸쳐 9,000억엔 규모로 3배이상 성장할 것으로 예측한다. 이것은 ADAS용 이외의 센서에 비해서도 대단히 높은 성장 율이다.

-- 용장성(冗長性)이 필요 --
센서 수가 증가하는 것은, 각각의 센서의 장단점이 있어, 그 것을 보완하기 위한 목적이지만, 다른 하나의 목적은「용장성의 확보」에 있다. 측정미스나 오 작동을 일으켜도, 다른 센서로 그 기능을 어느 정도 커버할 수 있도록 하는 것이 목적인것이다.

예를 들면, ADAS에 사용되는 차재 카메라의 화소 수는, 현재 130만화소의 것이 중심이지만, 2018년에는 200만화소를 넘어 2020년에는 700만화소에 달할 것으로 보고 있다. 그 목적은, 원래라면 밀리파 레이더가 담당하는 먼 곳의 물체까지의 거리측정을 카메라로도 어느 정도 가능하게 하는 것이다.

현재의 130만화소의 카메라로는 수평 화각이 50도 정도이므로, 200m 앞의 차량의 화상의 옆 방향의 해상도는, 차량의 폭이 1.7m 정도의 경우에, 11화소분 정도이다. 이미지센서로는 일반적으로 10화소 이상이 아니면 차량으로 인식되지 않는다고 말하고 있고, 그의 해상도는 거의 될까 말까 하는 수준이다. 화소 수를 늘리면 그 만큼 해상도가 향상되고, 원거리의 물체가 무엇인지를 보다 더 정확히 검지 가능하도록 하는 것 외에도, 물체까지의 거리계측의 정도도 올라간다.

「밀리파 레이더에도 같은 요구가 있다」고 보쉬의 치바씨도 이야기한다. 본래는 원거리 물체와의 거리를 측정하는 것이 장점인 밀리파 레이더에도, 가까운 물체와의 거리를 정확히 측정하거나, 물체의 위치를 정확히 파악하는 것이 요구되고 있는 것이다. 전방의 물체와의 거리를, 3종류의 센서로 측정될 수 있다면 만일 하나의 센서가, 측정미스나 오 작동으로 이상한 측정치를 출력하였다 해도, 남은 두 개의 센서와의「다수결」로 이상치를 제거 가능해진다. 시스템의 신뢰성을 향상시키기 위해서도 각각의 센서의 커버범위의 확대가 추구되는 것이다.

-- LiDAR는 어디까지 저 코스트가 될까 --
각 센서의 커버범위를 넓히기 위한 기능향상과 같은 과제로 되어 있는 것이 저 코스트화이다. 1대의 차에 센서의 수가 늘어나면, 센서에도 저 코스트화의 요구가 증가한다. 시판 차에 탑재하기 위한 저 코스트화에는 100달러라는 숫자가 하나의 목표가 된다. 2014년 시점에서는 2,000~8만달러의 상당히 고가의 LiDAR이었지만, 저 코스트화로 이 수준을 목표로 하겠다고 선언하는 메이커도 나오기 시작했다.

밀리파 레이더는 이미 50~150달러로, 이전과 비교하면 대폭의 저 코스트화가 진행되었지만, 앞으로 5년 정도에 더욱 코스트는 반감될 것이다. 현재는 화합물반도체인 SiGe (실리콘·게르마늄)를 사용하고 있는 송수신 칩을, Si 를 사용한 CMOS 기술로 대체하는 움직임이 추진되고 있어, 이것이 실현되면 주변회로까지 1칩화가 가능하므로, 대폭의 저 코스트가 가능해 질 것이다.

이 두 가지에 비하면, 현재 100~200달러의 카메라는, 주요부품인 이미지센서가 이미 수백엔 레벨로 되었기 때문에, 이 이상의 코스트 저감의 여지가 적다. 그리고 현상의 코스트를 유지되는 상태로 고 화소수가 진행되는 실질적인 저 코스트화가 진행될 것으로 보인다. Part .2 이후에서는 LiDAR, 카메라, 밀리파 레이더가 향후에 각각 어떻게 진화할까를 탐색해본다.         


Part. 2  LiDAR에의 참여 계속
가동부분을 줄이고 소형·저코스트화

시가지에서의 자동운전을 실현하기 위해서 불가결한 LiDAR 이지만, 그 본격적인 기술은 아직 좁혀지지 않고 있다. 현재 완성차 메이커가 주로 실험에 사용하고 있는 모터구동의 메카방식은, 실적은 있지만 크기나 코스트 면에서 시판 차에의 탑재는 어려워, 저 코스트화를 향한 가동부분을 줄인 새로운 방식의 개발이 활성화 되고 있다  

Part. 3 고해상도 목표의 카메라
2020년 이후는 화소 수 700만을 초과 

주로「대상이 무엇인지?」를 탐지하는데 사용되는 카메라. 화상인식에 사용되는 CMOS 이미지센서는 어두운 장소에서도 대상을 인식 가능한 감도향상이 진행되는 외에, 화소 수도 130만에서 2018년에 200만, 2020년 이후에는 다이나믹 레인지 향상 기술에 의해, 700만화소 이상의 고정세(高精細)화가 가능해 보인다


Part. 4 코스트 반감 목표의 밀리파 레이더
예상보다 빠른 CMOS화

중거리용에서는 100달러 정도로까지 가격이 낮아진 밀리파 레이더. 그 주요한 구성부품인 송수신회로 IC 는, 2022년까지 코스트가 반감될 것으로 예측된다. 이를 위한 수단으로 사용되는 반도체의 종류를 현재의 SiGe (실리콘·게르마늄)에서 범용적인 SI (실리콘)으로 전환시키는 것이다. 한편으론 Si 에의 전환을 빨리 추진하여, 코스트삭감의 스피드를 올리려는 메이커도 있다. (네덜란드 NXP사)

      -- 끝 --