멀티센서 융합 추세에 따른 고도의 자율주행 달성을 위한 세 가지 열쇠

​주변 환경을 보다 정확하게 포착하고 성능 중복성을 제공하기 위해 자율주행차에는 밀리미터파 레이더, 카메라, 라이더, 적외선 열화상, 초음파 레이더 등을 포함한 수많은 보완 센서가 장착됩니다. 다양한 센서의 각각의 장점을 최대한 활용하기 위해 고급 지능형 주행 인식 시스템은 여러 센서의 심층 융합 방향으로 진화할 수밖에 없습니다.

자율주행 시스템은 여러 센서의 융합을 통해 보다 정확한 결과 모델을 얻을 수 있어 자율주행 시스템의 안전성과 신뢰성이 향상됩니다. 예를 들어, 밀리미터파 레이더는 비오는 날 영향을 받는 카메라의 단점을 보완할 수 있고 상대적으로 멀리 있는 장애물을 식별할 수 있지만 장애물의 구체적인 모양을 식별할 수 없는 밀리미터파 레이더는 밀리미터파 레이더의 단점을 보완할 수 있습니다. 장애물의 구체적인 모양을 식별할 수 없는 전파 레이더. 따라서 서로 다른 센서로부터 수집된 외부 데이터를 융합하여 컨트롤러가 의사결정을 내릴 수 있는 근거를 제공하기 위해서는 다중 센서 융합 알고리즘을 처리하여 파노라마 인식을 형성하는 것이 필요하다.

고도의 자율주행을 구현하기 위한 3대 핵심 센서인 4D 밀리미터파 레이더, 라이더, 적외선 열화상을 소개합니다.

4D 밀리미터파 레이더

밀리미터파 레이더는 자율주행 양산에 사용되는 최초의 센서라고 할 수 있습니다. 정확도는 라이다만큼 높지는 않지만 여전히 많은 센서들 중에서 높은 수준을 유지하고 있습니다. 센서 카테고리는 안개에 적합하며 연기와 먼지의 침투 능력이 매우 강하며 악천후에서 전반적인 성능이 더 좋습니다. 주로 거리 측정 및 속도 센서로 존재합니다. 현재 자전거에 장착되는 밀리미터파 레이더의 수는 아직 낮은 수준이다. 2022년 1월부터 8월까지 신형 승용차에는 차량당 0.86mm파 레이더만 장착되어 배송되었습니다.

기존 밀리미터파 레이더의 성능이 우수하지 않다는 것은 아닙니다. L2+ 레벨 자동차의 경우 밀리미터파 레이더의 고해상도가 가져오는 안정적인 포인트 클라우드 수집이 차량의 360° 환경 인식의 핵심입니다. . 하지만 이것만으로는 충분하지 않습니다. L3, L4 이상 모델의 경우 인식 정확도와 융합 효과가 크게 감소합니다. 올해부터 4D 밀리미터파 레이더가 차량에 탑재되기 시작하면서 2023년은 전면 장착형 대규모 양산이 본격화되는 해가 될 것이다. Yelo의 예측에 따르면 전 세계 4D 밀리미터파 레이더 시장은 2027년까지 35억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

현재 시장에서 4D 이미징 레이더의 적용은 주로 두 가지 방향으로 진행됩니다. 하나는 고급 지능형 주행의 다감각 융합 성능 향상을 충족하기 위해 기존의 저해상도 전방 레이더를 대체하는 것입니다. 두 번째 주요 응용 시나리오는 주행 및 주차 통합 4D 서라운드 고해상도(포인트 클라우드 강화 및 이미징으로 구분됨) 레이더로, 이 레이더의 성능은 전방 레이더보다 약간 낮습니다.

Lidar

올해부터 "Lidar on the car"는 Xpeng G9, WM7, Nezha S 및 Salon Machine An을 포함하여 자동차 지능의 최신 "라벨"이 되었습니다. 안킬로사우루스(Ankylosaurus)와 같은 수많은 자동차 모델에 LiDAR가 장착되어 있습니다. LiDAR는 일반 레이더에 비해 고해상도, 우수한 은폐성, 강력한 간섭 방지 능력 등의 장점을 갖고 있어 자율주행차의 '눈'에 비유되며 자율주행 산업의 진화 수준을 결정짓는 핵심이다. 자율주행 구현을 실현하는 것은 라스트 마일(Last Mile)이라는 여정에서 매우 중요한 부분입니다.

Lidar는 정보 정확성에 대한 엄격한 요구 사항이 있는 높은 수준의 자율 주행에서 대체할 수 없는 장점을 가지고 있습니다. 현재 신차 제조사든, 기존 OEM이든, 인터넷 기업이든 모두 준비를 하고 있어 라이더 생산 능력에 대한 수요가 갑자기 증가했습니다. Zuosi Auto Research의 통계에 따르면 H1의 새로운 국내 승용차에 장착된 LiDAR의 설치량은 2022년 하반기에 24,700대에 도달할 것이며 Xpeng G9, WM7을 포함하여 10대 이상의 새로운 LiDAR 자동차가 중국에 공급될 것입니다. 등을 통해 차량의 라이더 수를 대폭 늘려, 연간 총 설치량이 8만대를 넘어설 것으로 예상된다.

적외선 열화상

기존 CIS 및 LiDAR와 비교하여 적외선 열화상은 높은 동적 범위, 비오는 날, 안개가 낀 날, 어두운 빛 및 모래 폭풍 등과 같은 다양한 시나리오에서 확실한 이점을 가지고 있으며 소개 수준 높은 자율주행 솔루션의 등장은 피할 수 없는 추세입니다. 적외선 감지기가 통합된 적외선 열화상 장비는 열을 감지할 수 있기 때문에 특히 보행자 및 기타 무생물 장애물을 식별하는 데 적합합니다. 관측 거리는 최대 수백 미터에 달할 수 있습니다. 가까운 미래에는 자율주행 분야에서 한 자리를 차지하게 될 것입니다.

이전에는 적외선 열화상을 '사용'할 수 없었던 가장 큰 이유는 가격이 여전히 높았기 때문이었습니다. 최근에는 적외선 열화상 칩 등 핵심 원자재의 국산화로 가격이 하락해 민간 분야에서도 널리 활용되고 있다. 중국산업연구원(China Industrial Research Institute)의 데이터에 따르면 중국의 적외선 열화상 카메라 시장 규모는 2020년 66억 8천만 달러에 달할 것이며, 2021년에도 연평균 10.8%의 성장률을 이어갈 것으로 예상됩니다. 열화상 카메라 시장 규모는 2025년 기준 123억 4천만 달러에 달할 것입니다.

결론: 다중 센서 융합 자율주행 솔루션은 미래 자동차 개발에서 피할 수 없는 트렌드입니다. 여러 센서 정보의 융합은 단일 센서의 한계를 보완하고 자율주행 시스템의 안전 중복성과 데이터 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 각 센서는 서로 다른 좌표계, 서로 다른 데이터 형식, 심지어 수집 빈도도 다르기 때문에 융합 알고리즘의 설계는 간단한 작업이 아닙니다.

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