테슬라는 자율 주행 시스템을 개발하고 구현하기 위해 다양한 센서와 카메라 와 라이다(LiDAR) 기술들이 활용됩니다.
초음파 센서(Ultrasonic Sensors)
초음파 센서는 자동차 주변의 근접 물체를 감지하는 데 사용됩니다. 일반적으로 주차 시스템과 자동 주차 기능을 지원하는 데 활용됩니다. 이 센서는 주차 공간과의 거리 및 장애물과의 접근을 모니터링합니다.
GPS(Global Positioning System)
GPS는 차량의 위치를 정확하게 파악하는 데 사용됩니다. 그러나 GPS는 주로 주행 경로를 계획하고 위치를 보정하는 데 활용되며, 실제 주행 중에는 다른 센서와 결합하여 사용됩니다.
인퍼레드 센서(Infrared Sensors)
인퍼레드 센서는 야간 주행 및 낮에도 환경의 온도 차이를 이용하여 물체를 감지하는 데 사용됩니다. 이러한 센서는 시야가 제한된 상황에서 보조 역할을 합니다.
카메라 센서 (Camera Sensors)
카메라(영상 인식): 카메라 센서는 도로 상황을 실시간으로 촬영하고 이미지 인식 및 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 차선 유지, 신호 인식, 차량 및 보행자 감지와 같은 작업을 수행합니다. 이러한 정보는 주행 결정에 중요한 역할을 합니다.
영상 인식 및 컴퓨터 비전: 카메라 센서는 도로 상황을 실시간으로 촬영하고 이를 딥러닝 및 컴퓨터 비전 기술과 결합하여 영상을 분석합니다. 이를 통해 차선, 신호등, 교차로, 보행자, 자전거 및 다른 차량과 같은 주변 객체를 감지하고 인식합니다.
차선 유지 및 자동차 제어: 카메라는 차량의 현재 위치를 파악하고 차선 유지 기능을 가능하게 합니다. 이러한 정보를 기반으로 자동차는 속도 조절 및 핸들링을 조정하여 안전하게 주행합니다.
주행 결정 지원: 카메라 데이터는 주행 결정에 중요한 정보를 제공합니다. 예를 들어, 교통 신호, 정지선, 교차로, 주변 차량의 움직임 등을 모니터링하여 자동차가 주행 결정을 내릴 때 사용됩니다.
데이터 수집 및 학습: 테슬라와 같은 회사들은 수많은 차량이 도로에서 데이터를 수집하고 이를 중앙 서버로 업로드하여 자율 주행 알고리즘을 향상시키는 데 활용합니다.
라이다 (LiDAR)
레이다(Radar): 레이다는 무선 신호를 사용하여 주변 환경을 감지하는데 주로 사용됩니다. 자동차는 전방 및 주변의 물체, 차량 및 장애물을 감지하여 거리, 속도 및 방향을 추적합니다. 레이다는 안개, 비, 눈과 같은 악천후 조건에서도 비교적 정확하게 작동할 수 있습니다.
라이다(LiDAR): 라이다는 레이저 빛을 사용하여 주변 환경을 3D로 매핑하는 데 사용됩니다. 라이다는 정밀한 거리 측정과 고해상도 지형 지도 생성을 제공하므로 자율 주행 시스템의 안정성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.
거리 측정과 3D 매핑: 라이다는 레이저 빛을 사용하여 주변 환경을 스캔하고 물체까지의 거리를 정밀하게 측정합니다. 이를 통해 3D 지형 맵을 생성하고 주변 물체의 위치와 크기를 파악합니다.
낮과 밤 모두 사용 가능: 라이다는 주변 환경을 레이저 빛으로 조사하기 때문에 주간과 야간, 심지어 안개와 같은 악천후 상황에서도 정확한 데이터를 제공할 수 있습니다.
장거리 감지: 라이다는 상대적으로 긴 거리에서 물체를 감지할 수 있으며, 빠른 속도로 움직이는 물체도 정확하게 추적할 수 있습니다.
보완적인 안전 기능: 라이다는 주행 중에 발생하는 사고를 예방하고 안전성을 높이기 위해 사용됩니다. 예를 들어, 비상 상황에서 자동차가 빠르게 반응하여 충돌을 피하도록 도와줍니다.
테슬라는 초기에 라이다를 사용하지 않고 카메라 및 다른 센서를 중심으로 자율 주행 기술을 개발했으나, 최근 몇 년 동안 라이다를 포함하는 자율 주행 시스템도 도입하고 있습니다. 이를 통해 보다 안전하고 정확한 자율 주행을 구현하고자 합니다.
라이다(Lidar) 라이트(빛. Light) + 레이더(Radar)의 합성어
레이더는 주로 선박이나 비행기에서 가장 기본적으로 사용되는 장비 중 하나입니다. 그 원리를 한 번 살펴보겠습니다. 강한 전자기파를 발행하고 발사된 전자기파가 물체에 반사되어 돌아온 것을 분석해 그 물체와의 거리를 측정하는 방식입니다. 하지만 레이더는 물체를 확인할 수는 있어도 그 물체가 어떤 물체인지 구체적으로 알 수는 없습니다.
자율주행을 위해선 장애물이 사람인지 아니면 고정된 물체인지 어떤 것들인지 에 대한 보다 구체적인 정보가 필요합니다. 반면에 라이다 기술은 신호를 발사해 물체에 반사되어 돌아오는 것을 분석하여 물체와의 거리를 측정한다는 점은 같지만 반사하는 신호가 단파장의 레이저 펄스라는 것에서 큰 차이가 있습니다. 이를 통해 보다 정밀하고 입체적으로 물체를 이미지화 할 수 있는 것인데요 객체인식 정확도가 높다는 큰 장점을 가진 라이다 기술은 개체를 3차원으로 인식하기 때문에 목표 객체의 전자파를 쏘는 방식인 기존 레이더에 비해 정밀도가 우수한 편입니다.
라이다와 레이더의 사용 목적이 좀 다릅니다
레이더는 우리가 보통 전투기라든가 항공기에 많이 쓰이듯이 멀리 있는 물체나 멀리 있는 항공기의 위치를 정확하게 추적하는 게 목적이고 라이다는 위치와 더블어 어떤 형태를 정확하게 감지하는 게 중요합니다.
라이더는 레이더처럼 멀리 있는 곳의 물체를 측정하기보다는 100m미만의 단거리.중거리에 있는 물체를 정확하게 형상과 위치를 파악하는 게 아주 중요한 목적이라고 할 수 있습니다.
라이다라고 하는 것이 정밀하게 인식할 수 있어서 AR, VR이나 메타버스 시장과도 연결이 되고요 스마트시티랑 연결이 되면서 자율주행 이외에 타 산업의 시장도 크게 성장할 것으로 보입니다. 라이다 기술은 지리 및 천연자원의 탐사, 보다 정확한 보안 시스템에 쓰이고 있으며 게임을 통한 가상현실 체험 또 공간을 스캔하고 측정해 3D 공간 모델릉 만들어내는 등 건축 설계에도 관여하고 있죠.
라이다 기술은 우리의 일상에 아주 가까이 더 깊숙하게 스며들고 있는데요. 과거엔 기상 관측이나 지형을 정밀하게 그리기 위해 또 비행기 착륙을 유도하기 위해서 일부에만 적용되던 기술이 이제는 산업 전반에 다양하게 활용되고 있습니다. 라이다시술을 기반으로 앞으로 사회는 더욱 긴밀하게 연결될 것으로 예상되는데요. 세상은 라이더를 중심으로 더 빠르게 더 정밀하게 정보를 주고 받고 있습니다.
이러한 센서 기술들은 자동차의 주변 환경을 모니터링하고 주행 결정을 내리는 데 필수적입니다. 테슬라와 같은 자동차 제조업체는 이러한 다양한 센서 기술을 조합하여 자율 주행 시스템을 개발하고 지속적으로 개선하고 있습니다.