요새는 첨단 운전기능이 발달한 덕분에 고속도로 한정으로 ‘제한적인’ 자율주행이 가능해요. 물론, 운전대에서 손을 떼고 있으면 빨리 잡으라고 경고음이 들리긴 합니다. 운전자 입장에선 차가 처음부터 끝까지 운전해줬으면 하는 마음이 커요. 그래서 ‘언제 개발되나요?’, ‘어느 브랜드 기술이 가장 좋나요?’ 같은 질문이 끊이지 않고 있습니다. 

사실 한 번쯤 들어봤던 자동차 브랜드라면 자율주행 기술을 모두 개발하고 있고, 구글, 네이버 같은 IT 기업들도 이걸 연구하는데 엄청난 돈을 쏟아붓고 있어요. 조만간 이 기술이 있냐 없냐에 따라 모빌리티 시장에서 강자와 약자로 나뉘게 되거든요.
 

자율주행은 저마다 특허가 따로 있기 때문에, 작동 매커니즘이 다릅니다. 물론 기본 원리는 ‘직접 보거나 주변 정보를 실시간으로 받아서 어떻게 운전할 지 판단한다.’가 골자죠. 이 기술은 ▶레이더 ▶카메라 ▶라이다(LiDAR) 세 진영으로 나뉩니다. 우리나라를 기준으로 테슬라는 ‘카메라 센서’를 고집하고 있고, 현대차는 ‘라이다 센서’에 집중하고 있습니다.. 

그렇다면, 여러 방식 중 어느 쪽이 더 좋은 걸까요? 
다키포스트 오늘의 주제는 ‘자율주행 센서 대결’입니다.

※ 이해를 돕기위해 디테일한 내용은 생략한다는 점, 참고 부탁드립니다.

레이더 센서는 이미 웬만한 차에 다 들어가 있는 ‘근본 센서’입니다. 주차할 때나 후진 시 경고음 나오는 차들있죠? 보통 레이더 센서가 작동해서 그런겁니다. 이런 기능들은 오래전부터 탑재돼 왔고, 시간이 지나면서 점점 활용 범위가 넓어졌죠.

레이더 센서는 전자파를 쏴서 되돌아오는 타이밍을 분석하고 거리를 가늠하는 원리로 작동합니다. 기상 상황이나 낮과 밤의 변화에 큰 영향을 받지 않기 때문에, 널리 사용돼 왔어요.

크게 고주파와 저주파  두 가지로 나뉘는데, 주변의 물체를 알아차리는 능력이 상당히 좋아서 내 차와 물체와의 거리나 속도를 감지하는데 효과적이죠. 하지만 감지한 물체가 오토바이인지, 자전거인지 알 만큼 해상도가 높지 않아서 이 센서만 가지고 완전자율주행을 구현하기는 어려웠습니다. 
 

요새는 ‘이미징 레이더’ 기술을 추가해, 정확도를 높이는데 주력하고 있습니다. 이 기술은 주변을 고해상도로 뽑아낼 수 있는 고성능 장거리 레이더 정도로 생각하시면 되겠습니다. 물체와의 거리, 속도, 각도, 높이까지 모두 감지하기 때문에 '4D 이미징 레이더'라고 부르기도 해요.

라이다 만큼의 고해상도 매핑을 기대하기는 어렵지만, 가격대비 성능이 좋아서 최근 자율주행 관련 스타트업에서 선호하는 기술이기도 해요. 특히 기술의 복잡성을 줄이는데 도움을 주기도 하죠. 그래서 레이더 센서와 카메라를 합친 ‘센서 퓨전(Sensor Fusion)’이나 이미징 레이더만 가지고 자율주행 기술을 개발하는 경우가 많습니다.

카메라 센서는 자율주행을 구현하는 핵심 장비로 꼭 언급되는 첨단 장비입니다. 사람처럼 보고 판단하는 것이 핵심인데, 여러 센서들 중 유일하게 컬러를 인지하고 레이더나 라이다로 알기 어려운 정확한 정보를 잡아낼 수 있습니다. ‘보는 행위’가 포함되어 있기 때문에, 교통 표지판, 어른, 아이, 승용차, 트럭, 자전거, 오토바이, 반려동물 등을 쉽게 알아차릴 수 있죠.

하지만 센서가 받아들인 풍경을 해석하는 ‘이미지 프로세싱’과정을 거쳐야 해서 이를 위한 고성능 컴퓨터가 필요하죠. 특히 너무 밝거나 어두우면 알아차리기 어렵고, 단순 이미지만으로는 거리를 가늠하기 힘듭니다.

때문에 차로유지 또는 차선이탈방지 등 일부 기초 첨단 기능에만 활용됐고, 요즘은 고해상도 지도(HD Map), 실시간 교통정보 등 여러 데이터를 혼합해 자율주행에 활용하기도 합니다.
 

한편 테슬라는 카메라 센서 외길을 걷고 있습니다. ‘완전 비전중심 방식(Heavily Vision-based Approach)’이라 부르는데, 시시각각 바뀌는 환경에 바로바로 대응하고 가격을 낮추는 유일한 방법으로 생각하고 있기 때문이죠.

단순 카메라 센서로 완전자율주행은 어렵습니다. 하지만 테슬라는 목표에 점점 가까워지고 있어요. 그 비결은 ‘인공지능 딥 러닝’입니다. 전 세계에 퍼져있는 수 백만 대의 테슬라 차량에서 수집한 영상데이터를 인공지능에 꾸역꾸역 집어넣어서 정확도를 높이는 것이죠. 특히 ‘의사 라이다(Pseudo-LiDAR)’라고해서, 사람처럼 물체의 속성이나 거리를 두 눈으로  구분하는 능력을 차에 넣었어요. 덕분에 사람처럼 눈으로 보고 판단할 수 있는 능력을 가지게 됐습니다. 

테슬라는 완전자율주행 기능인 FSD를 베타버전으로 풀어놓고 S/W 업데이트를 통해 성능을 높이고 있습니다. 다만, 세계 곳곳에서 자율주행 중 교통사고가 발생해 완성도에 대해 이의를 제기하는 목소리가 점점 높아지고 있습니다.

최근 슈퍼컴퓨터 ‘도조(Dojo)’와 반도체 칩 D1을 공개해 더욱 고도화된 자율주행을 이루겠다고 주장해, 앞으로의 행보가 기대됩니다.

마지막으로 라이다 센서를 메인으로하는 방식이 있습니다. 라이다는 레이저를 사방으로 쏴서 되돌아오는 신호를 감지하는 원리로 작동합니다. 그래서 ‘레이저 레이더’로 부르기도 하죠.  간혹 자율주행 테스트카를 보면 지붕위에 무언가를 매달아놓는걸 확인할 수 있는데, 이게 바로 라이다 센서예요.

자율주행 세계 1위로 평가받는 구글(알파벳) 웨이모를 시작으로 상위 10대기업 대부분은 라이다 센서 기반의 연구를 진행하고 있습니다.
 

라이다의 레이저는 레이더의 전자파보다 파장이 훨씬 짧아요. 주변의 물체를 스캔하듯 싹 훑고 어떤 물체인지 인식하는 능력이 레이더 방식보다 우수합니다. 이를 ‘공간 분해능’이 좋다고 표현하는데, 별도 처리 없이도 물체를 입체적으로 표현할 수 있죠. 

하지만 탐지 범위가 100m 이내인 경우가 많아, 5G 이상급 초고속 무선 통신망이 필요합니다. 이걸로 감지못하는 곳의 교통정보, 보행자와 차량 정보, 고해상도 지도를 실시간으로 전달 받는거죠. 그리고 라이다의 정보와 대용량 정보를 모아서 주변 상황을 파악해, 자율주행을 하게 됩니다.

이러기 위해선 당연히 데이터 처리속도가 좋아야겠죠? 라이다를 활용한 자율주행 시스템을 연구중인 기업들은 그래픽카드 제조사들과 손을잡고 공동개발을 합니다. 실제로 현대차같은 제조사는 엔비디아나 AMD와 손을 잡고 차량용 자율주행 시스템을 만들어 실차에 적용하고 있어요. 당장 제네시스 신차에도 비스무리한게 들어가 있습니다.

하지만 이 센서들은 다른 센서에 비해 비싼게 흠입니다. 요새는 기술의 발전으로 비용이 많이 낮아지긴 했지만 여전히 비싸죠, 테슬라의 일론머스크는 이런 점을 비꼬며 “라이다는 멍청이나 사용한다.”고 이야기 했고 “라이다에 의존하는 회사들은 앞으로 불행해 질거다.”라며 꽤 강도높은 표현을 사용했습니다. 물론, 테슬라 기술을 강조하기 위한 ‘블러핑’이긴 해도 복잡성을 고려하면 분명 라이다 타입의 자율주행 기술 역시 풀어야할 과제가 산적해 있어요.

그렇다면 자율주행 분야에서 어떤 기업이 앞서나가고 있는걸까요? 정답은 ‘아직 모른다’입니다. 다소 허탈한 결론일 수 있는데, 완전자율주행 분야는 여전히 ‘춘추전국 시대’이기 때문입니다. 비슷해보여도 각자 연구중인 기술이 서로 달라, 순위를 매기기 어렵죠.

다만 이렇게는 이야기 해볼 수 있겠습니다. 기술 트렌드를 고려했을 때

테슬라 VS 그외 기업들
카메라 VS 라이다

Level 5 수준의 완전자율주행이 상용화될 2030년 즈음, 어떤 기업의 기술이 보편화 될지 좀 더 지켜볼 필요가 있겠습니다. 여러분의 생각은 어떤가요?

"판정불가" 테슬라 VS 현대차, '이 기술' 대세는?
글 / 다키포스트
ⓒ DAKI POST, 무단 전재 및 재배포 금지
콘텐츠 관련 문의 : fastlabs.official@gmail.com