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완전한 자율주행을 위한 도전, 카메라와 라이다 – 기술과혁신 웹진
완전한 자율주행을 위한 도전, 카메라와 라이다 1993년 6월, 차 운전석에 앉은 한민홍 고려대 교수는 잠을 제대로 못 잔 기색이 역력하다. 사고라도 나면 어쩌나 걱정 …
Source: webzine.koita.or.kr
Date Published: 10/22/2021
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라이다 vs 카메라…자율주행 눈싸움 치열 | 한경닷컴 – 한국경제
라이다 vs 카메라…자율주행 ‘눈싸움’ 치열 , 현대차·볼보 “라이다가 정밀” 테슬라 “카메라면 충분” 제네시스 G90에 라이다 장착 볼보·폭스바겐 신차에 …
Source: www.hankyung.com
Date Published: 1/25/2022
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자율주행 핵심 카메라 솔루션, 8.7조 이상으로 커진다 – IT 조선
자율주행용 카메라는 장애물 인식, 거리 측정 등 자율주행차의 눈 역할을 수행한다. 테슬라 등 기업에 따라 배제하는 곳도 있는 라이다(LiDAR)나 …
Source: it.chosun.com
Date Published: 9/29/2021
View: 5106
[초점] 테슬라, 자율주행차 카메라만 쓰겠다더니… ‘신형 레이더 …
세계 최대 전기차 제조업체 테슬라의 자율주행 기술은 다른 전기차 제조업체들과 크게 다른 점이 있다. 대부분의 전기차 제조업체들은 라이다(LiDAR) …
Source: www.g-enews.com
Date Published: 4/7/2021
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자율주행차의 ‘눈’ 라이다 vs 카메라, “우리는 둘 다” 외치는 한국 …
자율주행차의 눈, 웨이모의 라이다(Lar, 레이저를 쏴 사물에 반사돼 돌아오는 것을 받아 물체까지 거리 등을 측정하는 기술)와 테슬라의 카메라 중 …
Source: www.hani.co.kr
Date Published: 5/21/2022
View: 1468
라이다 vs 카메라…자율주행 승자 될 기술은? [임주형의 테크토크]
테슬라, 볼보, 현대 등 자동차 제조업체부터 테크 스타트업들에 이르기까지, 수많은 기업들이 자율주행차 기술을 완성하기 위해 치열한 경쟁을 펼치고 …
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Date Published: 7/9/2021
View: 6272
자율주행차의 ‘눈’, 카메라 기술
자율주행차가 점점 현실에 가까워지고 있습니다. LG전자는 자율주행용 카메라를 개발하고 있는데요. 바로 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 전방 카메라 …
Source: live.lge.co.kr
Date Published: 11/9/2022
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토요타도 카메라 기반 자율주행 기술 개발 | 오토뷰
토요타의 미래 자율주행 기술이 카메라를 바탕으로 할 가능성이 높아졌다. 토요타의 소프트웨어 개발 자회사 우븐 플래닛(Woven Planet)은 최근 …
Source: www.autoview.co.kr
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View: 7442
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주제에 대한 기사 평가 자율 주행 카메라
- Author: 부자티비
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- Date Published: 2022. 4. 13.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=NSjvZu7E0Yc
완전한 자율주행을 위한 도전, 카메라와 라이다
완전한 자율주행을 위한 도전,
카메라와 라이다
1993년 6월, 차 운전석에 앉은 한민홍 고려대 교수는 잠을 제대로 못 잔 기색이 역력하다. 사고라도 나면 어쩌나 걱정한 탓이다. 그럴만한 이유가 있었다. 겉모습은 당시 아시아자동차에서 만든 ‘록스타’로 흔히 볼 수 있는 차량이었지만, 한 교수는 여기에 자율주행 기능을 넣었다. 세계 최초였다. 전례가 없는 기술이었기에 공공도로에서 첫 시험주행을 앞두고 극도에 긴장감에 시달린 것도 당연하다.
그림 1. 한민홍 교수가 제작한 자율주행차. 현재는 고려대학교에 전시되어 있다. © 고려대학교
주행은 성공이었다. 자동차 전용도로에 올라서 자율주행모드를 켜자, 차량은 스스로 차선을 지키고 앞차와 거리를 유지했다. 2년 후에는 경부고속도로로 서울에서 천안까지 110km 구간을 자율주행하는 데 성공했다.
한 교수가 국제 학회에서 이 성과를 발표하자 독일의 벤츠와 폴크스바겐이 기술을 배우러 찾아올 만큼 관심을 보였다고 한다. 그러나 우리 손으로 만든 세계 최초의 자율주행 기술은 정부의 산업기술 지원 프로젝트에서 탈락하면서 산업으로 연결되지 못했다. 자율주행이 자동차산업의 총아처럼 여겨지는 지금을 생각하면 무척이나 아쉬운 일이다.
운전자의 지각을 모방하다-카메라
한 교수가 적용한 방법은 시각인지 기술이었다. 그가 이용한 장비는 도로의 상황을 인지하는 3대의 카메라와 광센서, 그리고 주행을 제어하는 386급 컴퓨터가 전부였다. 카메라는 차선과 앞의 장애물을 인식해서 이 정보를 컴퓨터로 보낸다. 컴퓨터는 이미지를 분석해 조향장치와 페달을 제어한다. 아주 단순하다. 차선이 휘어져 있으면 휘어진 만큼 조향장치를 조작하고, 앞의 장애물과 거리가 가까워지면 감속페달을 작동한다. 앞쪽 15m 이내에 차가 없으면 미리 입력한 속도에 도달할 때까지 가속한다. 보고 판단하고 조작하는, 별다른 장애물이 없는 한적한 길에서 운전자가 하는 행동과 유사하다.
한 교수의 방법론은 자율주행 기술이 상당한 수준으로 발전한 지금도 여전히 유효하다. 자율주행하려면 5가지 종류의 기술을 조합해야 한다. 환경인식, 위치인식 및 맵핑, 판단, 제어, 인터랙션이다.
여기서 가장 중요한 단계는 환경인식이다. 주변 환경을 인식해야 판단에 정보를 수집할 수 있기 때문이다. 문제는 자동차가 주변 환경을 어떻게 인식하느냐다. 열쇠는 운전자에게 있다. 운전자는 운전 중 끊임없이 외부 환경을 관찰하고 판단한다. 예외적인 경우를 제외하고는 운전자는 오직 시각에만 의존해 관찰한다. 시각정보만으로도 운전에 필요한 판단을 하는 데는 무리가 없는 셈이다.
그림 2. 테슬라 오토파일럿의 작동화면. 카메라에 비친 정보를 딥러닝 시스템이 분석해서 화면 속 개체를 실시간으로 분류해 추적한다. © Tesla
한 교수가 카메라를 이용한 이유도 시각정보가 운전에 필요한 유일한 정보라는 판단에서였다. 시각정보가 입체적이지 않아 거리를 판별하기 어렵다는 문제는 카메라를 추가해서 양안시의 원리를 적용함으로써 해결했다. 두 대의 카메라를 이용해 피사체와의 거리를 판단해 자동차 주변의 상황을 3차원적으로 인식한다. 한 교수가 자율운행을 선보인 이래, 자율주행기술에는 카메라를 이용한 시각정보가 반드시 들어갔다. 현재 자율주행 기술 상용화의 선두주자인 테슬라 역시 카메라를 이용한 시각정보를 기반으로 자율주행을 구현한다.
운전자의 기억을 모방하다-라이다
정보량이 많은 도심 운전에서는 한눈팔지 않더라도 판단이 조금만 늦으면 사고로 이어지곤 한다. 그러나 운전자의 운전 경험이 쌓일수록 판단에 필요한 정보가 점점 풍부해져서 더 쉽고 정확하게 예측할 수 있다.
그림 3. 자율주행차에는 다양한 센서와 카메라가 활용된다. 각각은 상호 보완적인 기능을 한다. © 현대자동차
자율주행차가 도심에서도 제대로 작동하려면 운전자들의 이러한 판단을 모방해야 한다. 기계가 사람을 흉내내려면 보이지 않는 정보, 사람이라면 직접 눈으로 보지 않아도 암묵적으로 아는 정보가 필요하다.
여기에 활용된 기술이 바로 라이다(Lidar)와 고해상도지도(HDMap)다. 두 기술은 카메라만으로는 얻을 수 없는 차량 주변의 상황을 컴퓨터에 전달한다. 라이다는 빛(Light)과 레이더(Radar)의 합성어다. 레이더는 전파가 물체에 반사돼 돌아온 시간과 방향을 이용해 물체의 위치를 실시간으로 알아내는 기술이다. 레이더는 눈으로 보이지 않을 만큼 멀리 떨어질 큰 물체를 찾을 목적으로 개발됐다. 해상도는 낮지만 적은 에너지로도 멀리까지 뻗어나가는 전파의 성질을 이용했다. 전파나 가시광선이나 파장만 다를 뿐 모두 전자기파이므로 레이더 시스템에 가시광선을 활용할 수도 있다. 가시광선은 생성하는 데 전파보다 큰 에너지가 필요하고 멀리까지 전달하기 어렵지만, 파장이 짧아서 정확성과 해상도가 매우 높다. 물체의 단면을 한층씩 스캔하는 주사식 라이더의 경우, 고성능 제품은 0.001mm 정도, 상업용으로 널리 사용되는 제품은 1mm 정도의 정밀도를 보여준다. 짧은 시간 단위로 일정 면적을 인식하는 섬광식 라이더는 이보다 정밀도가 낮지만 인식시간이 빠르다.
그림 4. 라이다는 주변의 사물을 인식해 객체를 지정하고 각각을 레이블링한다. 객체 데이터는 학습을 통해 습득하고 갱신된다. © Popular Science
라이더를 차량에 장착하면 주행하는 동안 내내 실시간으로 주위 사물을 3차원으로 인식할 수 있다. 영상 정보를 분석할 필요 없이 사물의 움직임을 개별적으로 확인하고 추적할 수 있으므로 카메라만 이용할 때보다 훨씬 빠르게 정확한 상황 인식이 가능하다. 이렇게 수집된 정보는 차량 주변 상황을 가상공간에 그대로 복제한 디지털 트윈인 ‘입체 지도’를 만들어낸다.
그림 5. 라이다는 이처럼 빛의 점으로 이루어진 세계를 가상공간에 구현한다. 각 점으로부터 빛이 돌아오는 데 걸린 시간과 방향이 3차원 공간상의 좌표를 표현하기에 완벽한 3D 지도를 만들 수 있다. © 현대자동차
라이더의 정보는 빛이 사물에 부딪혀 되돌아온 수백만 개의 ‘점’의 집합이다. 각각의 점은 반사되어 되돌아온 곳이 차량의 라이더 장치로부터 어느 정도 거리에 있는지에 대한 정보를 담고 있다. 수백만 개가 넘는 점 정보가 모이면 3차원 공간 좌표의 모임이 만들어져서 주변 상황을 3차원 영상으로 표현한다. 이렇게 만들어진 영상에서 운전에 필요한 정보를 각각의 객체로 추출하고 객체의 속성값을 자동차의 데이터베이스 포맷으로 변환하면 입체 지도가 만들어진다. 이를 cm 단위의 정밀도를 갖춘 고해상도 3D 지도와 대조하면 차량의 정확한 위치와 주행에 필요한 주변 정보를 충실하게 얻을 수 있다.
그림 6. 라이다 정보를 수집해 만든 HDMap. 일반적인 지도와 달리 1:1 축적의 가상공간이다. HDMap은 현실 도로의 디지털 트윈이라고 할 수 있다. © Deepmap
이러한 장점 때문에 라이다는 자율주행차의 필수품으로 자리잡았다. 시험용 자율주행차량의 지붕 위에는 원반 모양의 장치가 있는데, 이것이 바로 라이다다. 구글의 자율주행 스타트업인 웨이모를 비롯하여 많은 기업은 라이다와 HDMap을 활용해 카메라의 시각정보를 보조 수단으로 활용한다. 라이다와 같은 기술이 있다면 차량을 둘러싼 360도 3차원 지도가 시각으로 얻은 정보보다 훨씬 정확하고 풍부한 정보를 제공할 것이다. 이러한 판단에 따라 현대자동차나 아우디, GM과 같은 상용차 기업도 라이다 시스템에 기반하여 자율주행 기술을 개발하고 있다.
마지막 남은 과제, 데이터
카메라와 라이다, 여기에 근접한 물체를 인식하는 초음파 센서와 중거리 레이더를 조합하면 자율주행차가 제대로 작동하는 데 필요한 데이터를 촘촘하게 수집할 수 있다. 여기에 더해 무선 네트워크 기술이 발전하면서 실시간 원격 컴퓨팅이 가능해지자 자율주행기술이 상용화에 근접한 수준으로 발전했다. 차량에는 운전자와 상호작용하고 주어진 정보를 바탕으로 순간적인 판단을 하는 데 적합한 수준의 인공지능 칩만 탑재하고 심층 분석, 규칙 생성에 필요한 복잡한 계산은 원격지의 고성능 서버에서 수행하는 방식이다. 개별 차량이 매 순간 수집한 방대한 정보는 실시간으로 원격지에 수집되며, 딥러닝 기술을 바탕으로 지도와 알고리즘을 개선하는 데 활용된다.
그러나 현시점에서 자율주행 기술을 가장 활발하게 상용화하는 테슬라는 라이다를 배제한 채 자율주행기술을 개발하고 있다. 테슬라의 CEO 일론 머스크가 보기에 라이다 시스템은 아무리 가격을 낮춘다고 하더라도 카메라보다는 비싸고, 초당 10회 이상 회전하면서 주변을 스캔해야 하기에 고장 가능성이 높을뿐 아니라, 레이더처럼 가까운 자동차에서 내보낸 신호끼리 간섭할 위험이 있다. 이러한 문제점으로 인해 머스크는 라이다 기반으로 자율주행 기술을 개발하는 회사는 실패할 수밖에 없다는 단언마저 한 바 있다.
그림 7. 웨이모는 미국 애리조나주 피닉스 인근에서 거의 완전한 형태의 자율주행을 선보이고 있다. 사용자가 호출하면 자율주행차가 집까지 찾아오고, 목적지를 입력하면 알아서 주행하는 방식이다. 사용자는 문제가 있을 때만 자율주행기능을 정지하면 된다. © Waymo
현재 테슬라의 자율주행은 운전자의 적극적인 개입이 필요하다. 사실상 자율주행이라기보다 주행보조에 가깝다. 이에 비해 자율주행차 기업 중 가장 앞선 웨이모는 제한된 지역에서긴 하지만 거의 완전한 형태의 자율주행 서비스를 선보였다. 테슬라의 자율주행은 운전자가 필요할 때 켠다는 개념이지만 웨이모의 자율주행은 항상 켜두었다가 문제가 있을 때 잠시 멈춘다는 개념이다.
그러나 라이다 시스템은 3D 지도 제작과 센서에 많은 비용이 필요해 상용차로 판매하는 것은 아직 어렵다. 자율주행차가 사고를 냈을 때 책임 소재도 여전히 논란거리다. 이 때문에 라이다를 선택한 기업들은 특정 지역에서만 공유모빌리티 형태로 서비스를 제공하고 있으며, 완성차 업계에서는 고급 모델에만 제한적으로 자율주행기술을 적용한다. 현재의 자율주행 기술의 완성도를 높이는 데 가장 중요한 것이 실제 도로에 대한 데이터 축적인데, 이처럼 실제 주행하는 차량이 적어서는 시스템 개선도 지연될 수밖에 없다.
그러나 테슬라는 사정이 다르다. 테슬라는 2020년 기준 120만 대에 달하는 판매 차량으로부터 48억km에 달하는 실제 도로 데이터를 축적했고 2021년 말까지 64억km의 데이터를 축적할 예정이다. 웨이모는 1,000여 대의 자동차를 운행하여 3,200만km의 실제 도로 데이터를 축적했을 뿐이다. 그나마도 웨이모 본사가 있는 애리조나주 피닉스 근처 지역이 대부분이다. 물론 웨이모는 160억km에 달하는 시뮬레이션 데이터도 보유했지만, 테슬라가 고객들의 실제 주행으로부터 수집한 정보에 비하면 유용성에서 차이가 크다.
이는 기술의 차이보다는 전략의 차이다. 테슬라는 차량에 불완전한 상태의 자율주행 기능을 장착해 판매하고 운전자가 직접 제한적인 상황에서만 자율주행 기능을 사용하게 했다. 데이터가 축적되어 자율주행 기능의 성능이 높아지면 소프트웨어 업데이트를 통해 자율주행 기능을 개방하거나 판매하는 식이다. 이러한 전략의 차이로 테슬라는 일찍부터 실제 주행 정보를 방대하게 수집했으며 제한된 환경에서 예측하기 어려운 수많은 예외적인 상황에 대한 데이터를 얻었다. 이처럼 크라우드소싱으로 수집된 방대한 데이터는 딥러닝을 통해 자율주행기능을 더 개선하는 데 활용된다.
그림 8. 보행자만 해도 엄청나게 많은 형태로 도로에 나타날 수 있다. 이처럼 다양한 형태를 보행자로 순간적으로 판단하려면 방대한 데이터를 통한 학습이 필요하다. © Dassault
자율주행기술이 목표로 하는 인간 운전자보다 안전한 수준을 달성하려면 지금까지보다 훨씬 많은 데이터가 필요할 것이다. 단 하루만에 웨이모가 현재까지 주행한 거리의 데이터를 얻을 수 있는 테슬라는 출발은 늦었지만 웨이모에 비해 유리한 위치에 있는 셈이다. 실제로 테슬라는 2021년까지 완전한 자율주행 기능을 선보이겠다고 발표한 바 있다.
머스크의 자신감은 현재의 발전된 카메라 기술만 사용하고도 완전자율주행에 필요한 데이터를 충분히 얻을 수 있었다는 경험에 기반한다. 라이다에 비해 카메라는 훨씬 저렴하고 기술적 완성도가 높아 오작동의 여지가 별로 없다. 따라서 라이다를 배제하고 카메라만 갖춘 제품을 빠르게 보급함으로써 데이터를 확보하고, 이를 통해 자율주행 인공지능을 개선한다는 것이 테슬라의 전략이다.
물론 웨이모의 전략도 이유가 있다. 자율주행차가 보편화되면 사람들은 값비싼 차량을 구매하기보다 필요할 때마다 호출해 사용하려 할 것이다. 차량 공유서비스가 확대되어 운전이 중산층의 취미 정도로 남을지도 모른다고 예측하는 전문가도 있다. 이런 환경에서는 수많은 구매자가 적당한 수준의 실제 주행 데이터를 보내 데이터를 축적하는 방식으로는 자율주행 서비스를 유지하고 개선하기는 쉽지 않을 것이다. 특정 지역에 대해 정교한 데이터를 집중적으로 빠르게 얻으려면 라이다를 이용한 3D 지도가 훨신 유용할 수 있다.
자율주행 기술은 아직 완성되지 않았다. 각종 사회적, 윤리적 문제가 해결되기까지도 얼마나 걸릴지 알 수 없는 상황이다. 테슬라의 데이터 축적이 빠르다고는 하지만, 웨이모의 기술적 완성도가 높게 평가받는 것도 사실이다. 머스크의 말처럼 라이다가 불필요한 장비인지, 아니면 많은 기업이 선택한 라이다가 느리더라도 확실한 방법인지는 시간만이 평가해줄 것이다.
글/ 김택원
과학칼럼니스트
과학사를 전공하고 동아사이언스의 기자, 편집자로 활동했다. 현재는 동아사이언스의 고경력 과학기자들이 의기투합해 독립한 동아에스앤씨의 커뮤니케이션 담당 부장으로 근무하고 있다.
라이다 vs 카메라…자율주행 ‘눈싸움’ 치열
현대차·볼보 “라이다가 정밀”
테슬라 “카메라면 충분”
제네시스 G90에 라이다 장착
볼보·폭스바겐 신차에 도입
라이다·레이더 떼낸 테슬라
카메라 8대로 자율주행 실험
정밀함이 장점인 라이다
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테슬라의 카메라 실험 통할까
안정성과 경제성 충족이 관건
‘자율주행의 눈’으로 불리는 라이다 센서 장착을 둘러싼 글로벌 자동차업계의 기술전쟁이 달아오르고 있다. 현대자동차를 포함해 볼보, 폭스바겐, 다임러 등이 라이다를 적용한 차량 출시를 예고한 가운데 미국 전기차업체 테슬라는 레이더와 라이다 없이 8개의 카메라로만 자율주행을 구현하겠다고 나섰다. 미래 자율주행 기술의 ‘표준 방식’도 맞물려 있어 한 치 양보 없는 경쟁이 예상된다.25일 관련업계에 따르면 볼보는 내년 출시할 차세대 전기차에 라이다 센서업체 루미나의 제품을 장착하기로 했다. 대형 스포츠유틸리티차량(SUV) XC90 후속 모델인 차세대 전기차에 인공지능(AI) 기반 슈퍼컴퓨터를 탑재, 자율주행 시스템을 도입한다는 계획이다.현대자동차도 내년 출시할 제네시스 G90에 라이다 2개를 장착할 것으로 알려졌다. 아우디는 2017년 최초로 A8에 센서업체 발레오의 라이다를 사용했다. 폭스바겐은 아르고 라이다를 넣은 차량을 출시할 예정이다.레이더(radar)와 빛(light)의 합성어인 라이다(LiDAR)는 빛(레이저)을 쏴서 차량 앞에 있는 물체의 형태와 거리를 측정한 다. 카메라, 레이더와 함께 자율주행 기술의 정확성을 끌어올리는 핵심 장치다.레이더는 전파를 쏴서 물체와 부딪힌 뒤 되돌아오는 속도로 사물을 감지한다. 레이더 파장은 수㎝ 단위인 데 비해 라이다는 나노미터(1㎚=10억분의 1m)로 짧아 레이더가 인식하지 못하는 사물까지 감지하는 장점이 있다. 반면 레이더는 라이다와 달리 플라스틱 등을 통과할 수 있어 가려져 있는 일부 사물도 인지한다.자율주행 관련 데이터를 가장 많이 보유한 테슬라는 8개의 카메라만으로 자율주행 차량을 운행하고 있다. 테슬라는 과거 자사 전기차에서 라이다를 제거한 데 이어 최근 북미에서 모델3와 모델Y의 레이더까지 없앴다.테슬라가 라이다를 이용하지 않는 것은 가격이 비싼 데다 카메라만으로 충분하다는 이유에서다. 8대의 카메라가 입체적으로 촬영하면 물체의 형태와 거리를 측정할 수 있다는 논리다. 또 레이더는 왜곡된 데이터가 많아 오히려 정밀도를 해친다고 주장한다. 현재 출시되는 라이다의 개당 가격은 500~1000달러(약 56만~110만원)로 5만~10만원에 불과한 레이더나 카메라보다 훨씬 비싸다.500달러 이상이면 양산차에 사용하기 부담스러운 가격이라는 게 업계 시각이다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 “비싸고 사용하기 어려운 라이다는 바보들이나 쓰는 장치”라고 혹평하기도 했다.자율주행차 보급의 관건은 인간의 눈과 인지 능력에 버금가는 광범위한 탐지 능력을 바탕으로 정확하고 안정적인 주행 기능을 보장하는 데 있다. 하지만 낮은 비용으로 ‘진입장벽’을 낮춰야 한다는 부담도 있다. 라이다 센서업계가 300달러 미만으로 가격을 낮추기 위한 기술 개발에 올인하는 이유다.자율주행 카메라는 물체의 형태와 색깔까지 인지해 사람의 시선과 가장 비슷한 정보를 저장하지만 악천후 상황에선 측정에 오류가 발생할 수 있고 거리 측정이 어렵다. 김필수 대림대 교수는 “최근 테슬라 차량의 자율주행 중 일어난 사고를 분석해 보면 라이다를 탑재했을 때 사고 위험이 더 낮았을 것으로 보인다”며 “사람을 보조하는 자율주행 2~3단계에선 가능할지 몰라도 윗단계로 넘어가면 더욱 한계가 드러날 것”이라고 말했다. 햇빛이 카메라를 직선으로 바라보면 역광 때문에 전방 상황을 인지하기 힘들다는 지적도 있다.업계 관계자는 “라이다 역시 다양한 시각정보를 처리하는 데 한계가 있다”며 “완전한 자율주행 성능과 경제성이라는 두 가지 토끼를 잡기 위한 기술 개발에 성패가 달려 있다”고 말했다.김형규 기자 [email protected]
자율주행 핵심 카메라 솔루션, 8.7조 이상으로 커진다
2022년이 자율주행차 원년으로 평가받으면서, 운전자 보조 시스템(ADAS)를 비롯한 센서·시스템 솔루션 시장도 커진다. 핵심 자원으로 평가받는 자율주행용 카메라 관련 시장도 가파른 성장을 거듭해 9조원쯤에 달하는 시장이 될 것으로 예상된다.
자율주행용 카메라는 장애물 인식, 거리 측정 등 자율주행차의 눈 역할을 수행한다. 테슬라 등 기업에 따라 배제하는 곳도 있는 라이다(LiDAR)나 레이더와 달리, 자율주행 설계에서 빠질 수 없는 핵심 요소로 평가받는다.
테슬라 차량에 사용되는 자율주행용 카메라 솔루션 / 테슬라 홈페이지 갈무리
시장조사업체 스트래티지 애널리틱스의 22일 기준 최신 ADAS 시장 보고서를 보면, 2021년 300억달러(36조원)로 추정되는 자율주행 관련 ADAS 솔루션 시장은 2025년 500억달러(60조원) 수준으로 성장한다.
현대자동차 등 글로벌 완성차 기업은 2022년 레벨3(조건부 자율주행) 이상 자율주행차를 내놓을 것을 시사한 바 있다. 이에 비례해 자율주행 시장이 한 단계 더 도약할 것으로 예상되면서 ADAS를 비롯한 자율주행 솔루션 시장이 커지는 추세다.
특히 대부분 ADAS에서 핵심 역할을 맡고 있는 자율주행용 카메라 시장은 가장 폭발적인 수요 상승이 예정된 분야다. ADAS에 사용되는 자율주행용 카메라 시장은 2021년 30억달러(3조6000억원)쯤에서 2025년까지 19%이상 성장해 73억달러(8조7000억원) 규모에 이를 것으로 전망된다.
자율주행용 카메라는 현재 ADAS 솔루션 구성에서 대체불가한 요소로 취급 받는다. 라이다나 레이더 등 다른 센서 솔루션은 배제도 가능하다는 시선도 있지만, 카메라는 장애물 구분과 물체 인식을 위해 필수라는 평가다. 전기차 기업 테슬라는 2021년 8개 카메라와 인공지능(AI) 기술만으로 자율주행이 가능하다는 의견을 내놓기도 했다.
차량용 반도체칩인 Mali-C78AE 이미지 신호 프로세서를 포트폴리오에 추가한 ARM / ARM
[초점] 테슬라, 자율주행차 카메라만 쓰겠다더니… ‘신형 레이더 센서’ 사용 신청
[초점] 테슬라, 자율주행차 카메라만 쓰겠다더니… ‘신형 레이더 센서’ 사용 신청 이미지 확대보기 테슬라가 새로 개발해 최근 사용승인을 신청한 것으로 알려진 전기차용 레이다 센서. 사진=일렉트렉◇테슬라, FCC에 4D 레이다 센서 사용승인 신청
◇카메라 센서에 올인하겠다는 입장과 배치
세계 최대 전기차 제조업체 테슬라의 자율주행 기술은 다른 전기차 제조업체들과 크게 다른 점이 있다.대부분의 전기차 제조업체들은 라이다(LiDAR) 센서에 기반한 자율주행 시스템을 사용하고 있다. 라이다 센서는 직진성이 강한 레이저 빛, 즉 근적외선을 매개체로 이용해 전기차의 눈 역할을 하는 것으로 레이저 빛으로 전기차와 주변 사물간 거리, 주변의 사물 및 지형 등을 파악한다.비슷한 방식으로 레이다 센서도 있지만 레이저 빛 대신에 전파를 이용하는 것이 다르고 주변 사물의 정확한 형체까지는 인식하지 못하는 단점이 있다.대개의 업체들이 라이다 방식을 쓰는 이유는 근적외선의 직진성이 강하기 때문에 주변 사물에 맞고 돌아오는 과정에서 왜곡의 정도가 적어 정밀도 측면에서 카메라보다 우위에 있기 때문이다. 다만 가격이 비싼 것이 단점이다.반면 테슬라가 고수해온 광학 카메라 센서 중심의 ‘테슬라 비전 시스템’은 전기차 차량에 둘러싸듯 8개의 카메라 센서를 달아 주변을 인식하는 방식이다.카메라 센서는 라이다만큼 정밀하게 주변사물을 인식하지 못하지만 인공지능(AI) 기술로 보완하면 라이다보다 훨씬 저렴한 비용으로 카메라가 인식한 정보를 AI가 보고 판단하기 때문에 더 시장친화적인 자율주행 기술이라고 테슬라는 주장해왔다.일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 심지어 “라이다 센서는 바보들이나 쓰는 장비”라고 깎아내린 적도 있다.그러나 8일(현지시간) 전기차 전문매체 일렉트렉에 따르면 카메라 센서로만 가동되는 자율주행 시스템만 사용하겠다는 입장을 밝힌 테슬라가 최근 새로 개발한 것으로 보이는 레이다 센서를 테슬라 전기차에 적용하겠다는 계획을 미국 정부에 보고한 것으로 확인돼 논란이 일고 있다.일렉트렉에 따르면 테슬라는 4D(4차원) 정밀지도를 그려낼 수 있는 것으로 보이는 레이다 센서 시스템을 사용하겠다는 계획을 미 연방통신위원회(FCC)에 최근 보고한 것으로 확인됐다.이같은 사실은 한 테슬라 기술 마니아가 테슬라의 자율주행 시스템 개발 동향을 추적하는 과정에서 드러났다.트위터 계정으로 ‘켈렌’이라는 이름을 쓰는 이 마니아는 이날 올린 트윗에서 테슬라가 FCC에 보고했다는 신형 레이다 센서의 도면을 공유하면서 “테슬라가 다시 레이다 센서 방식으로 돌아가는 것일까”라고 물었다.이 레이다 센서가 만들어내는 4D 지도는 테슬라가 종전에 쓰던 레이더 센서보다 두배의 정밀도를 지닌 것으로 알려졌다.머스크 CEO는 테슬라가 그동안 북미시장에 출하되는 모델3와 모델Y에 레이더 센서를 적용해왔지만 레이다 센서 방식을 포기하고 카메라에만 기반한 시스템으로 전환하겠다고 지난해 6월 밝힌 바 있다. 이들 차종의 사고가 끊이지 않은 것이 이같은 결정에 크게 작용했다는 후문이다.그러나 일렉트렉은 카메라 센서에만 의존해 가동되는 테슬라의 완전자율주행(FSD) 시스템을 이미 장착한 테슬라 차주들 사이에서 불만이 터져나올 가능성이 크다고 지적했다.FCC에 보고한 내용대로 이 신형 레이다 센서가 종전에 쓰던 것에 비해 정밀도가 매우 많이 개선된 것이라면 현재 공급되고 있는 FSD 시스템을 사용하는 사람은 뭐가 되느냐는 것. 기존 FSD 시스템의 업그레이드를 위해 장치를 추가하는 과정에서 추가 비용이 들 경우에도 불만이 나올 수 있다는 지적이다.일렉트렉에 따르면 테슬라는 FSD 시스템은 하드웨어적으로 완성돼 있는 상태이므로 소프트웨어 업데이트만 추후 필요할뿐 하드웨어 자체를 손볼 일은 없을 것이라고 지난 2016년부터 공언해왔는데 이 약속이 지켜지지 않을 수도 있다는 얘기다.일렉트렉은 “카메라 센서와 레이다 센서를 결합한 FSD 시스템보다 카메라에만 기반한 FDSD 시스템의 정밀도나 안전도가 더 높다”고 머스크가 주장한 것도 번복될 가능성이 있다고 지적했다.일렉트렉은 “다만 머스크는 정밀도가 AODNK 높은 레이다 센서가 있다면 카메라 센서와 레이다 센서를 혼용하는 방식을 쓸 수도 있다며 여지를 남긴 적이 있다”면서 “이번에 FCC에 사용승인을 신청한 신형 레이다 센서도 이의 일환일 수 있다”고 덧붙였다.김현철 글로벌이코노믹 기자 [email protected]
자율주행차의 ‘눈’ 라이다 vs 카메라, “우리는 둘 다” 외치는 한국 기업
서울로보틱스 이한빈 “라이다에서 카메라까지 ‘불변의 3D 인지 기술’을 고민합니다”
이한빈 서울로보틱스 대표가 12일 오후 서울 서초구 사무실에서 인터뷰 하기 전 사진촬영을 하고 있다. 김혜윤 기자 [email protected]
자율주행차의 눈, 웨이모의 라이다(Lidar, 레이저를 쏴 사물에 반사돼 돌아오는 것을 받아 물체까지 거리 등을 측정하는 기술)와 테슬라의 카메라 중 무엇이 대세가 될까. 자동차가 정확하게 앞을 보고 안전하게 운전할 수 있도록 하는 ‘인지’와 관련된 기술 경쟁이 뜨겁다. 정확하지만 비싼 라이다 진영과 가격이 저렴하지만 정확도는 떨어지는 카메라 진영으로 시장은 나뉘었다.
이같은 기술 경쟁의 와중에 해외에서 주목받는 한국 스타트업이 있다. 1991년생 이한빈 대표가 2017년 창업한 서울로보틱스다. 자동차 등 기계에 부착된 다양한 3D 센서가 받아들인 정보를 기계가 이해할 수 있는 정보로 해석해주는 인공지능 소프트웨어(3차원 비전 소프트웨어)를 개발한다. 업력이 짧지만 베엠베(BMW), 볼보, 벤츠 등 글로벌 완성차 업체와 파트너십을 맺었다.
회사 설립부터 지금까지 3D 라이다 센서에 집중했지만 이제는 카메라를 포함한 다양한 3D 센서의 데이터를 읽을 수 있도록 소프트웨어 고도화를 준비 중이다. 이런 전략 변화는 최근 테슬라가 공개한 ‘버전9’ 운행체제의 3D 카메라 데이터를 확보하면서다. 지난 12일, 서울 서초구 교대 곱창거리에 위치한 사무실에서 ‘캡틴’ 이한빈 대표를 만났다.
이한빈 서울로보틱스 대표가 12일 오후 서울 서초구 사무실에서 인터뷰하고 있다. 김혜윤 기자 [email protected]
미지의 영역 인공지능, ‘팀 코리아’ 동료들과 연구하며 자율주행의 세계로
조기유학 붐이 불던 2004년, 이 대표는 초등학교만 마치고 미국으로 건너갔다. 로봇에 관심이 많았던 터라 펜실베이니아주립대 기계공학과에 진학했다. 공부해보니 미래 로봇의 핵심은 하드웨어가 아니라 소프트웨어라는 생각이 들었다고 한다. 전공을 바꿀지, 졸업 후 대학원에 진학할지 등 로봇 연구 진로를 놓고 고민했다. 그리고 “스스로 공부하자”는 결론을 내렸다.
“이제 막 열린 인공지능 분야에는 아직 전문가가 없다고 봤어요. (당시에) 라이다 논문을 검색하면 전 세계에서 딱 하나만 나왔거든요. 대학원 진학이나 취업보단 스스로 연구해서 만든 소프트웨어를 취업하고 싶은 회사에 팔아보면 어떨까 생각했어요.”
첫걸음은 2016년 가을, 페이스북과 슬랙 등 온라인 공간에 만든 인공지능 스터디 모임 ‘팀 코리아’였다. 40여명 멤버들과 최신 논문을 함께 읽고, 각자가 짠 코드를 공유했다. 이런 과정을 거쳐 ‘자율주행 인지’로 연구 분야도 정했다. “로봇이 정확히 상황을 인지한 뒤의 프로그래밍은 어렵지 않아요. 자율주행 차량이라면 앞에 놓인 사물이 사람인지, 가드레일인지를 정확히 인지하는 게 가장 어렵고 핵심 기술이라고 봤어요.”
스터디모임은 ‘팀 코리아’, 회사는 ‘서울로보틱스’. 이 대표가 만든 그룹에는 이름에 한국이 들어간다. 애국심이 대단히 큰 것은 아니지만, 긴 유학생활을 거치면서 “한국이란 공동체에서 태어난 사람으로서 책무”를 자연스럽게 느낀 것 같다고 그는 말했다.
창업을 하게 된 결정적 계기는 2017년 7월, ‘팀 코리아’ 멤버 10명과 미국에서 열린 자율주행경진대회에 나가면서다. 자율주행 차량에 부착된 3D 라이다 센서가 받아들인 정보를 처리하는 인지 소프트웨어를 출품했다. 전 세계에서 참가한 2천팀 중 10위에 올랐다. “대회에서 좋은 성적을 내면서 자신감이 생겼고, 창업 (성공) 가능성도 봤어요. 그때까지 3D 인지 소프트웨어를 제대로 만드는 곳은 전 세계에 없었거든요. 미래에 큰 성장이 예상되는 분야에 아직 뛰어든 기업이 없다면 우리가 먼저 해보자 생각했습니다.”
이한빈 서울로보틱스 대표가 12일 오후 서울 서초구 사무실에서 인터뷰 하기 전 사진촬영을 하고 있다. 김혜윤 기자 [email protected]
사람, 도로표지판, 신호등을 자율주행차에게 이해시키는 소프트웨어, BMW가 알아봤다
이 대표가 3명의 동료와 함께 2017년 8월 세운 서울로보틱스는 완성차 업체나 라이다 하드웨어 생산 업체들에 소프트웨어를 납품하는 기업 간 거래(B2B) 사업을 한다. 3D 컴퓨터 비전 소프트웨어인 센스R(SENSR)과 이 프로그램을 작동시킬 수 있는 하드웨어 엘피유(LPU, LiDAR Processing Unit)가 대표상품이다. 지난해 말 기준 매출액은 수억원 수준이고 직원은 30여명인 작은 규모다.
구글의 웨이모가 채택한 3D 라이다 센서는 시야가 확보되지 않은 상황에서도 정확히 거리값을 측정할 수 있다는 것이 장점이지만, 가격이 비싸고 차량 지붕에 설치해야 해서 미관상 보기좋지 않다는 단점이 있다. 반면 테슬라의 일론 머스크는 “라이다는 바보들이나 쓰는 장치”라면서 카메라만으로도 충분히 자율주행이 가능하다고 주장한다. 그동안 테슬라가 사용했던 2D 카메라 센서는 비용이 저렴하다는 장점이 있었지만, 정확도가 떨어져서 완전자율주행에는 적합하지 않다는 평가를 받아왔다.
사업 초기부터 서울로보틱스는 3D 라이다 센서의 데이터를 읽는 소프트웨어를 만드는 데 집중했다. 왜 ‘3D’이고 왜 ‘라이다’일까. “모든 자율주행 차량에 필요한 것은 결국 ‘3D 거리값’입니다. 2D 카메라는 물체들의 거리값 문제를 해결하기 어렵죠. 그래서 카메라도 결국 3D로 넘어올 거라고 보고, 2D 카메라는 애초에 고려하지 않았습니다. 라이다는 서울로보틱스가 출범할 당시 가장 정확하고 시장에서 제일 잘 나가던 3D 센서였습니다. 비싸다는 단점은 시간이 해결해 줄 것 같았어요. 디지털카메라가 처음엔 수천만원이었지만 발전을 거듭할수록 가격이 낮아져서 이제는 스마트폰마다 다 들어간 것처럼요.”
서울로보틱스는 2019년 BMW와 파트너십을 맺었다. 현재 납품계약을 맺기 위한 과정을 밟고 있다. 글로벌 완성차 기업들은 기술력이 있어 보이는 스타트업을 대상으로 파트너십을 맺은 뒤 수년에 걸쳐 검증을 한 뒤 납품계약을 맺는다. “2018년 핀란드의 스타트업 행사 ‘슬러쉬’에서 BMW를 처음 만났어요. 하드웨어가 아닌, 인지 소프트웨어만 개발하는 회사라는 점에 흥미를 보이더라고요. 이후 1년 동안 미팅을 하면서 구현 가능한 기술이 무엇인지 끊임없이 보여줬고 정식 계약 과정으로 이어졌어요.” BMW는 소프트웨어 스타트업들에겐 보통 티어2를 지정하지만 서울로보틱스는 이례적으로 티어1으로 분류한 점도 화제였다. 높은 등급일수록 BMW와 직접 제품을 제작하거나 납품할 가능성이 높아진다. 이후 벤츠와 볼보, 국내 자동차 부품사 만도, 3D 라이다 센서 시장에서 글로벌 선두인 벨로다인과도 파트너십을 맺었다.
이한빈 서울로보틱스 대표가 12일 오후 서울 서초구 사무실에서 인터뷰하고 있다. 김혜윤 기자 [email protected]
테슬라의 3D 카메라 데이터 확보하며, 라이다에서 카메라로 호환성 확대 시동
최근 시도하는 새로운 도전은 라이다뿐만 아니라 3D 카메라로도 소프트웨어 호환 범위를 넓히는 것이다. 이런 변화를 택하게 된 계기는 지난 9일 테슬라가 내놓은 새로운 자율주행 체제 ‘버전9’의 운행 데이터를 확보하면서다. “전 세계에서 최초로 확보한 테슬라의 3D 카메라 데이터이고, 앞으로도 더 많은 데이터를 확보하게 될 것입니다.” 다만 이 대표는 데이터 확보 과정에 대해선 밝히지 않았다.
‘3D 라이다’로 시장에서 가능성을 인정받아온 서울로보틱스가 다른 센서로 확장하는 이유는 무엇일까. “다양한 3D 센서에 호환되는 소프트웨어를 만들 계획은 원래 있었어요. 하지만 초기엔 우리 팀이 잘할 수 있는 분야에 집중했죠. 시간이 지나며 점점 다른 센서들이 치고 올라오는 상황에 적극 대응할 필요성을 느꼈습니다. 테슬라가 3D 카메라 센서를 개발 중이라고 했을 때부터 고민했고, 최근 데이터를 확보하면서 본격화했습니다. 테슬라 데이터를 며칠간 분석해보니 생각보다 정확도가 높아서 놀랐어요. 3D 라이다 센서의 초기 모습과 비슷해 보였죠. 앞으로 무궁무진한 발전 가능성이 있을 것 같습니다.”
스마트시티와 스마트팩토리 구축 분야도 눈여겨 보고 있다. 서울로보틱스의 소프트웨어가 활용될 수 있는 영역이 자율주행차 말고도 다양하다는 얘기다. 자율주행이 가능한 도시인 미래의 스마트시티에는 도시 곳곳에는 라이다 센서가 설치되어 자율주행 차량 운행을 가능하게 하고 각종 교통 정보를 처리한다. 스마트팩토리에 설치된 라이다는 자동화 시스템 운영과 직원들의 안전한 근무를 가능하게 한다. 이미 이 회사는 지난해 12월 퀄컴의 스마트시티 사업에 참여하고 지난 2월에는 스마트시티와 스마트팩토리 사업을 추진 중인 만도와 협력 관계를 맺었다.
이한빈 서울로보틱스 대표가 12일 오후 서울 서초구 사무실에서 인터뷰 하기 전 사진촬영을 하고 있다. 김혜윤 기자 [email protected]
기술은 쉴새없이 발전하지만, ‘불변의 가치’를 만드는 기업이 되고 싶어요
인터뷰 중 이 대표는 ‘테슬라’를 자주 언급했다. 테슬라를 한편으론 경쟁하지만 한편으론 협력할 수 있는 회사라고 생각한다고 했다. “테슬라는 그동안 2D 카메라를 썼으니 3D 센싱 분야에선 아직 시작 단계예요. 저희는 지난 4년간 쌓아온 노하우가 있죠. 테슬라에 서울로보틱스의 소프트웨어를 납품할 수 있을까, 상상하곤 합니다. 테슬라가 보유한 막대한 주행 데이터를 바탕으로 더 좋은 인지 소프트웨어를 만들어 납품할 가능성도 얼마든지 있지만요. 긴장 되지만 지금까지 그랬던 것처럼 앞으로도 최선을 다 할 것입니다.”
서울로보틱스의 생존 전략은 “불변의 가치를 창출하는 회사를 만드는 것”이라고 한다. “시장과 기술은 빠르게 바뀌죠. 하지만 미래에는 결국 모든 분야에 로봇이 필요할 겁니다. 핵심은 인지 기술이고요. 어떤 기기가 등장하더라도 활용할 수 있는 인지 소프트웨어를 만드는 것이 서울로보티스의 목표입니다. (이를 위해) 무엇이 본질인지 끊임없이 고민하겠습니다.”
최민영 기자 [email protected]
라이다 vs 카메라…자율주행 승자 될 기술은? [임주형의 테크토크]
자율주행 기술 ‘눈’ 역할하는 센서
라이다 vs 카메라…개발 기업들 양분
정밀한 라이다…비용·기술 복잡성 커
AI 이용하지만…아직 미흡한 카메라
차량에 탑재된 라이다(LiDAR) 제품 / 사진=연합뉴스 AD 썝蹂몃낫湲 븘씠肄
[아시아경제 임주형 기자] 테슬라, 볼보, 현대 등 자동차 제조업체부터 테크 스타트업들에 이르기까지, 수많은 기업들이 자율주행차 기술을 완성하기 위해 치열한 경쟁을 펼치고 있습니다. 하지만 목적은 동일하다고 해도, 방법에서는 제각각 다릅니다. 가장 큰 차이는 자율주행차의 ‘눈’이라 할 수 있는 하드웨어에 있습니다. 크게 라이다(LiDAR)와 카메라로 양분되기 때문입니다.◆’라이다’ 정밀성 신뢰하는 자동차 기업들
자율주행차의 눈 역할을 하는 것은 센서입니다. 센서에는 여러 가지가 있지만, 크게 레이다(RADAR), 라이다, 카메라로 나눌 수 있습니다. 이 센서들은 차량을 둘러싼 공간 정보들을 수집함으로써 자동차가 장애물을 회피하거나, 경로를 찾게 합니다.
레이다는 전자파를 쏴 목표물에 맞고 되돌아오는 시간을 측정해 사물 간 거리, 형태, 크기 등을 파악하는 센서입니다. 라이다는 레이다와 작동 방식이 비슷하지만, 전자파 대신 고출력 레이저 펄스를 매개체로 이용합니다.
최첨단 라이다는 레이저 펄스를 여러 갈래로 쪼개서 발사하는데, 한 번에 여러 개의 레이저를 통해 주변을 인식함으로써 사물의 형태나 거리뿐 아니라 높낮이, 폭까지 인식할 수 있습니다. 이렇게 라이다는 자신의 주변 환경을 세밀한 ‘지도’로 만들 수 있는데, 이를 ‘3D 맵핑’이라고 합니다.
구글의 자율주행 기술 연구 기업 ‘웨이모’가 공개한 3D 맵핑 / 사진=웨이모 공식 홈페이지 캡처 썝蹂몃낫湲 븘씠肄
이처럼 라이다는 레이다보다 훨씬 정밀하게 사물을 파악할 수 있기 때문에, 그 무엇보다도 안전성이 중요한 자율주행차 기술에선 ‘필수 센서’로 여겨집니다.
글로벌 자동차 제조업체 볼보의 경우 라이다를 이용한 자율주행 기술을 개발하고 있고, 국내 대표 자동차 기업인 현대 또한 마찬가지입니다. 구글의 자율주행 자기업 웨이모도 라이다 기술을 밀어주고 있습니다.
◆카메라와 AI로 파훼법 찾는 테슬라
반면 라이다가 ‘과대평가 됐다’고 주장하면서 대안 센서를 들고 나온 기업들이 있습니다. 일론 머스크 CEO가 창업한 테슬라가 대표적입니다. 테슬라는 라이다보다 훨씬 간단하고 보편적인 센서인 카메라를 씁니다. 차량을 둘러싸듯이 8개의 카메라를 배열해 주변을 인식하는 방식입니다.
당연히 카메라는 라이다처럼 정밀한 사물 인식이 불가능하고, 3D 맵핑 같은 고급 기술은 꿈도 꿀 수 없습니다. 대신 테슬라는 떨어지는 정확도를 ‘컴퓨터 비전’으로 대신합니다. 강력한 기계학습 인공지능(AI)이 카메라가 수집한 시각 정보를 보고 그것이 어떤 사물인지 판단하는 겁니다. 테슬라는 초당 100경번 예산이 가능한 거대 슈퍼컴퓨터 ‘도조(Dojo)’를 개발, 자율주행 AI를 훈련시키고 있습니다.
테슬라뿐 아니라 일부 스타트업들도 라이다보다는 카메라와 AI 컴퓨터 비전을 결합한 기술에 희망을 걸고 있습니다. 대표적으로 현대가 투자한 전기차 제조업체 ‘어라이벌’, 자율주행 소프트웨어를 전문적으로 개발하는 ‘웨이브’ 등이 있습니다.
◆비싸고 느린 라이다 vs 아직 불안한 카메라
왜 테슬라 등의 일부 기업들은 라이다 같은 초정밀 센서를 마다하는 걸까요? 특히 머스크 CEO는 지난 2019년 공식석상에서 “라이다는 바보들이나 쓰는 장치”라며 라이다 자율주행 기업들을 공개적으로 비판하기도 했습니다.
머스크 CEO가 라이다 회의론을 펴는 이유는 다음과 같습니다. △라이다 1대당 가격이 너무 비싸고 △레이저를 사용하는 특성상 날씨의 영향을 쉽게 받으며 △3D 맵핑 등 복잡한 기술을 구현하려면 시간이 너무 오래 걸리기 때문입니다. 반면 카메라가 수집한 정보를 AI가 보고 판단하게 하는 방식이 장기적으로 훨씬 저렴하고 신속하다는 주장입니다.
한 테슬라 차량의 자율주행 인공지능은 하늘에 떠 있는 보름달을 ‘노란불’로 인식하는 해프닝이 벌어졌다. / 사진=트위터 캡처 썝蹂몃낫湲 븘씠肄
그러나 머스크 CEO가 총력을 기울여 투자하고 있는 카메라 자율주행 기술도 약점이 있습니다. 현재 베타 서비스 중인 테슬라의 완전 자율주행(FSD) 기능은 가끔 엉뚱한 판단을 내리는 것으로 알려졌습니다.
지난 7월에는 저녁 하늘에 뜬 보름달을 보고 신호등 ‘노란불’로 인식해 속도를 줄이려 하는 모습이 알려져 누리꾼들의 비웃음을 산 바 있습니다. 이 외에도 주차된 차량이나 풀숲을 향해 돌진하는 모습이 공개돼 논란이 불거지기도 했습니다.
이와 관련, 미 경제 매체 ‘CNBC’ 등에 따르면, 미국 대통령 직속 독립기구인 ‘연방교통안전위원회(NTSB)’는 지난달 머스크 CEO에 서신을 보내 “테슬라는 ‘설계상 결함’이 있는 FSD의 문제를 해결하기 전에 고객들에게 베타 서비스를 제공했다”고 지적했습니다.
◆”하나의 매우 복잡한 도전에 대한 두 개의 서로 다른 해결책”
그렇다면 라이다와 카메라 중 과연 누가 먼저 자율주행 기술을 완성할 수 있을까요. 사실, 많은 기업들은 ‘둘 다’ 투자하고 있습니다.
일례로 영국의 전자상거래 대기업 ‘오카도’는 라이다 기반 자율주행 기업과 카메라 기반 기업에 각각 1000만파운드(약 160억원)를 투자했습니다. 라이다와 카메라 중 누가 더 자율주행에 적합한지는 먼 훗날에야 비로소 가려지겠지만, 둘 중 그 무엇도 놓치지 않겠다는 계산입니다.
이에 대해 오카도의 기술 개발자 알렉스 하비는 한 매체와 인터뷰에서 “마치 안드로이드 스마트폰과 아이폰의 관계와 같다”며 “두 기술은 하나의 매우 복잡한 도전에 대한 서로 다른 해결책인 셈”이라고 설명했습니다.
임주형 기자 [email protected]
LiVE LG – LG전자 소셜 매거진
자율주행차가 점점 현실에 가까워지고 있습니다.
IT 기술의 트렌드를 엿볼 수 있는 세계 최대 규모의 전자/IT 박람회 CES에서도 몇 년간 자율주행차의 다양한 기술을 소개했고, 점점 발전하고 있는 모습을 보여줬습니다.
물론 자율주행차가 대중화되려면 다양한 분야의 기술이 한데 모여야 하는데요. 그 중에서도 자율주행차의 눈이라고 할 수 있는 카메라 기술은 없어서는 안 될 핵심 요소입니다.
앞서가는 자율주행 카메라 기술력
카메라는 미래 가전, 로봇에서만 중요한 것이 아니라 자동차에도 빼놓을 수 없는 핵심부품입니다. 자율주행에서 사실상 가장 중요한 파트가 카메라입니다.
l LG전자가 개발하는 모노 카메라 센서 모듈(왼쪽)과 스테레오 카메라 센서 모듈(오른쪽)
LG전자는 이 자율주행용 카메라를 개발하고 있는데요. 좀 더 구체적으로 말하면 ADAS (Advanced Driver Assistance Systems, 첨단 운전자 보조 시스템) 전방 카메라입니다.
이 카메라는 전방에 물체를 감지하는 역할을 수행합니다. 카메라가 전방의 물체를 발견하면 자동차가 스스로 긴급 제동을 하고, 차선을 자동 유지하게 되는 거죠.
뿐만 아니라 카메라는 전방의 교통정보 수집, 앞차와의 간격 유지, 교통 표지판 자동 인식, 상향등 자동 제어 등도 수행합니다.
이 정도면 ‘자율주행차의 눈’이라고 해도 과언이 아니죠?
카메라 센서는 전체 자율주행 센서 중 절반 정도의 비중을 차지합니다. 보통 ADAS는 레이더 센서와 카메라를 활용해 동작하는데요. LG전자의 자율주행 카메라는 레이더 센서 의존 없이 각종 ADAS 기능을 독립적으로 실행하는 장점을 갖고 있습니다.
특히 LG전자는 오랜 기간 스마트폰과 가전 분야에 쓰이는 카메라와 영상 인식 기술을 자산으로 축적해오고 있는데요. 가전 명가의 기술과 노하우를 ADAS 카메라에도 그대로 적용하고 있으니 더욱 믿을 수 있고 안전한 고성능 제품이겠죠?
실제 LG전자는 독일 프리미엄 완성차 업계에 이 ADAS 카메라를 공급하는 수주 계약을 따내기도 했습니다. 지난 2014년에는 벤츠와 ‘스테레오 카메라 시스템’ 개발 양해각서(MOU)를 체결하기도 했죠.
LG전자의 카메라 기술력은 업계에서 충분한 인정을 받고 있습니다.
IoT 환경에서 더욱 빛 발하는 자율주행 카메라
LG전자는 지난해 12월 구글과 함께 주거시설, 사무실, 상업 시설 등에 첨단기술을 적용하는 스마트시티 사업을 추진하기로 발표했는데요. 이 스마트시티에서도 카메라 기술의 활용도가 높습니다.
스마트시티 전체에 수천 대의 카메라를 기반으로 한 교통관리 시스템을 구축하면 교통량을 실시간으로 파악할 수 있는데요. 여기에 자율주행차에 장착된 카메라로 개별 차량 주변 교통상황 데이터까지 더하면 훨씬 편리하면서도 정확해질 수 있습니다.
예를 들어, 길을 건너는 시간이 오래 걸리는 어린아이나 어르신이 횡단보도에 서 있으면, 카메라가 교차로 보행 신호의 시간을 더 길게 설정할 수 있게 되는 거죠.
인공지능 적용된 자율주행 카메라
자율주행차에 활용되는 인공지능, 딥러닝 기반 카메라는 보이는 사물을 인식하는 것에서 끝나지 않습니다. 이 카메라 기술은 다양한 환경, 다양한 조건의 영상을 스스로 학습해서 인식률을 높이고 자동차와 사람의 이동 패턴, 트랜드 패턴, 미래 패턴까지도 예측해 분석하죠.
LG전자는 인공지능 자율주행 소프트웨어를 개발하고 이 분야의 경쟁력을 높이기 위해 올해 1월 마이크로소프트와 손을 잡았습니다.
앞으로 양사는 전방 카메라 및 운전자 모니터링 카메라 등 인공지능 기반 ADAS, 인공지능 소프트웨어의 학습 및 검증 데이터 처리 분야에서 협업을 펼칠 예정입니다.
기본적으로 자율주행차에 장착되는 전방 카메라는 차량 전방의 사물을 정확하게 인지해 자동차가 스스로 운전할 수 있도록 하는 데에 핵심적인 역할을 합니다. 또 운전자가 전방을 제대로 확인하지 못하면 운전자에게 경고 신호를 보내기도 하죠. 긴급상황에서는 차량 스스로 제동 장치를 작동해 사고를 방지하기도 합니다.
운전자 모니터링 카메라는 운전자가 운전에 집중하지 않을 경우, 비상상황이 발생한 경우 등 다양한 안전장치나 경고 장치를 작동하도록 돕는 역할을 합니다. 차량 내 스피커, 통신장비 등을 이용해 운전자나 비상연락처에 경고 알림을 보내고, 차량을 안전한 곳에 정차시켜 사고를 방지하는 거죠.
특히 마이크로소프트의 클라우드 플랫폼 ‘애저’는 인공지능 자율주행 소프트웨어가 졸음운전, 한눈팔기 등과 같이 운전자의 움직임, 그리고 차선 변경, 무단 횡단하는 사람과 같은 다양한 사물의 모습을 카메라가 빠르게 학습하게 해줍니다.
결국 두 기술이 만나면 ADAS의 카메라 성능과 신뢰도가 훨씬 더 정확해지겠죠? 양사의 파트너십이 주목받는 이유입니다.
객관적인 국제표준 인증으로 신뢰할 수 있는 LG 자율주행 카메라
LG전자의 자율주행 소프트웨어는 소비자들이 품질을 신뢰할 수 있도록 공신력 있는 자격도 갖췄습니다.
자동차 산업은 두 가지 대표적인 국제 품질 인증 제도가 있는데요. 먼저 ‘SPICE(Automotive Software Process Improvement and Capability dEtermination)’는 유럽 Automotive Special Interest Group(SIG)에서 제정한 ‘Automotive System’ 및 SW 프로세스 개선 능력 평가 모델입니다.
유럽의 주요 완성차 업체(아우디, BMW, 다임러 크라이슬러, 피아제, 재규어 랜드로버, 포르쉐, 폭스바겐, 볼조 등)가 부품 제공자에게 이 인증 취득을 요구하고 있는데요. LG전자 VS(Vehicle Solution)사업본부는 2016년부터 2019년까지 계속해서 여러 IVI (In-Vehicle Infotainment) 사업, 자율 주행 사업 등에 A-SPICE 레벨을 취득한 공식 인증을 보유하고 있습니다.
기능안전(Functional Safety/ISO26262)은 자동차의 전기〮전자 시스템이 오작동해 발생하는 위험 원인이 되는 비합리적인 리스크가 존재하지 않도록 하는 국제규격입니다. LG전자 VS사업본부는 지난 2017년 글로벌 인증기관으로부터 자율 주행 부품과 차량 미디어 부품 사업에 대한 인증을 취득했습니다.
LG전자의 자율주행 카메라 기술은 앞으로도 계속해서 발전해 나갈 텐데요. 앞으로 얼마나 더 진화할지 궁금하지 않나요? 앞으로 전장부품, 스마트폰을 넘어 스마트시티, 스마트홈, 인공지능, 로봇, IoT까지 적용될 LG전자 카메라 기술에 계속 주목해 주세요.
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