소비자의 안전과 편의를 위한 시스템인 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 개발도 경쟁이 치열하다. 국가별로 규제를 강화하는 추세여서 첨단 안전 시스템의 개발이 불가피한 형국이다. 이러한 ADAS는 센서 기술의 발전과 전자/반도체 기술의 발전으로 가능하게 되었다. 자동차를 더 똑똑하게 만들기 위해서는 사람의 감각 기능처럼 작동할 수 있는 센서들이 필요하다. 이 기술 조사에서는 현시점에 자동차에 장착되고 있는 지능형 센서들의 해외 기술 개발 동향 및 차후 발전 방향을 추정하여서 차후 5년 후 지능형 자동차의 응용을 가늠하고 해외 선진 기술 개발 분야가 있다면 해외와 협력하여, 국내 개발기간을 단축하거나 직접 개발 방향을 설정하고자 한다.

글: 최성우 / 한국과학기술정보연구원(KISTI)
자료 협약 및 제공: KOSEN(한민족과학기술자 네트워크) /
www.kosen21.org

<지난호에 이어서 계속>


자동차용 레이더


센서 개발 동향
자동차 레이더 부품 기술의 대표적인 활용 예인 차량안전시스템이란 지능형 교통시스템을 구현하기 위한 필수 기술로 열악한 기상조건 또는 운전자의 부주의 때문에 발생 가능한 사고를 미리 방지할 목적으로 개발된 차량의 안전운행 시스템을 의미한다.

레이더(RADAR)란 RAdio Detection And Ranging의 약자로서, 그 주요 기능은 물체의 위치 또는 방향의 탐지와 거리 또는 속도의 측정 등을 들 수 있다. 그 가운데 피탐지체의 거리 및 속도의 측정은 각각 전파의 전파속도와 전파소요시간 및 반사 혹은 산란한 전파가 포함하고 있는 도플러 효과에 의한 주파수 편이의 측정에 바탕을 둔다.

최근 자동차 레이더 시스템 개발은 짧은 거리를 감지하는 SRR과 긴 거리를 감시하는 LRR로 구분하여 진행되고 있다. SRR은 24GHz 대역과 79GHz 대역의 UWB 방식을 사용하였고 LRR은 77GHz 대역의 FMCW 방식을 사용해왔으나 앞으로 SRR과 LRR을 통합한 하나의 레이더시스템으로 구현되어 FMCW 모듈레이션 방식이 널리 사용될 전망이다.


특히 77GHz 주파수를 이용한 자동차 레이더 시스템은 차세대 안전 장비중에서 가장 핵심 시스템이며, 기존 자동차 레이더 주파수인 24GHz 대역이 통신 장비와의 혼신으로 EU에서는 2013년 이후 77GHz로의 이동 중에 있다.

CMOS 기반 멀티-레이더 센서 플랫폼을 기반으로 하여 차량 안전 시스템에 적용한 것으로 안테나를 통하여 들어온 신호를 CMOS로 구현된 Radar on a Chip(RoC)을 거쳐 하향 변환하고 DSP를 활용한 멀티-레이더 신호 처리부를 거치면서 CAN 등 통신 프로토콜로 자동차의 ECU에 전달되어 설계된 여러 가지 응용으로 활용된다.

멀티-레이더 센서는 77GHz 고주파 대역에서 multi-range 및 multi-beam을 지원하기 위해서 다중 안테나 어레이를 이용한다.
 
멀티-레이더 센서를 구현하기 위해서는 고가이며 양산성이 제한되는 갈륨비소(GaAs)나 인듐 포스파이드(InP)와 같은 Ⅲ-Ⅴ계열의 반도체에서 탈피하여 현재 비약적으로 발전하고 있는 90nm 이하의 고성능 CMOS 공정을 이용하여 멀티-레이더 센서를 단일칩(RoC)으로 구현함으로써, 멀티-레이더 시스템의 성능, 크기, 가격 및 양산성을 획기적으로 개선할 수 있다.

또한, 상대적으로 열악한 차량 환경에서 높은 신뢰도로 동작이 가능하게 하는 디지털 보상 및 인터페이스 기능을 이용할 수 있다.


한편 향후의 자동차 레이더 시스템은 multi-range, multi-beam, multi-target tracking 등 multifunctional radar를 요구하고 있으며 이에 따라 RoC와 연계한 DSP platform 기반의 새롭고 강력한 레이더 신호처리 시스템의 출현이 예상되고 있는 시점이다.

따라서 재구성이 가능한 DSP 플랫폼을 기반으로 집적형 안테나 어레이기술, multi-beam 생성 및 multi-range 감지가 가능한 디지털 빔포밍 기술 개발이 필요하며, 거리/속도/각분해능의 고도화와, 도로환경 clutter 신호 및 주행 환경에 둔감한 Constant False Alarm Rate(CFAR), multi-target tracking 등 다양한 레이더 신호처리 기술을 확보해야 할 뿐 아니라 실시간 탐색을 위한 고속 신호처리 기술 등이 필요할 것이다.
 
레이더 응용 시스템

1) Blind Spot Detection

운전 도중 차선변경은 항상 위험을 감수해야 한다. 특히 옆 차선의 차량이 굉장히 빠르게 혹은 느리게 움직일 때가 그러하다.

그리고 사이드미러가 커버 못해 운전자가 보지 못하는 사각 지대가 존재한다. 이 사각 지대에 다른 자동차가 있는지 알려주는 시스템이 바로 BLIND SPOT DETECTION 시스템이다.

특히 운전자가 갑자기 차선변경을 해야 할 때 유용하다. 차선 변경은 순간적으로 결정을 내려야 하는 능력이 요구된다.

이때 옆 차선으로 다가오는 차량의 속도나 거리에 대한 정보가 아주 중요한 역할을 한다.
이때 Blind spot detection 시스템이 이러한 정보를 줌으로써 운전자의 안전을 더 향상해줄 수 있다. 빠르게 다가오는 차량이 사각지대에 있는지 정확하고 빠르게 알기 위에서는 일반적으로 레이더 센서가 쓰인다.

자동차 뒤편 양쪽으로 하나씩 설치된 레이더가 양쪽 차선으로 다가오는 차량을 감지하고, 이들이 사각지대에 있을 때 이 위험을 사이드미러 상에 표시로 알려준다.

운전자는 차선변경을 할 때 반사적으로 사이드 미러를 보게 되고 이때 사각지대 위험 표시가 보이면 사이드미러 상에 다른 차량이 보이지 않더라도 사각지대에 다른 차량이 있음을 즉각적으로 알게 된다.

일반적으로 24GHz의 multimetric wave를 내는 레이더를 사용한다. 측정 최대거리는 8m 정도 되어 반경 8m, 중심각 150도 되는 부채꼴 영역을 스캔한다. 차량 뒤편 양쪽 측면에 있으므로 두 개의 부채꼴이 뒤편 중심에서 만나 측면까지 펼쳐진 영역을 커버하게 된다.

사용되는 레이더는 자동차에 사용되는 특성상 기계적으로 움직이는 부분은 없고 완전히 전자적으로만 동작한다. 그리고 사용되는 multimetric wave는 어떤 날씨 상황에서도 작동하는 유용성을 지닌다.
특별한 radar signal processing algorithm을 이용하여 사각지대에 있는 차량의 type(승용차, 트럭, 오토바이)과 위치, 속도를 정확하게 알 수 있어서 반대 방향 차량이나 주차되어있는 차량은 자동으로 걸러지게 된다.

카메를 사용한 Blind spot detection 시스템도 가능한데 이는 사이드미러 아래에 카메라를 장착하여 사각지대를 관찰하고 다가오는 차량을 탐색한다. 이 카메라가 9.5m×3m 공간을 감시 하면서 이 공간에 다른 차량이 들어오면 경고를 주게 된다. 단점은 카메라이기 때문에 시야 확보가 안 되는 날씨나 상황에서는 잘 작동하지 않는다는 점이다. 장착된 차량이 시속 10km 이상이면 작동하고 다른 차량의 속도가 최대 20km 느린 차량부터 최대 70km 더 빠른 차량까지 검출할 수 있다. Cadillac, Buick, chevrolet, gmc, new jaguar xf, volvo ex60, benz에 장착되어 판매되고 있다.

2) Distance Warning (DW) & Distance Limiter (DL)
주행 중 앞차와의 거리를 측정하여 운전자에게 잠재적인 추돌 위험을 알리는 시스템이다. DWS (Distance Warning System)는 운전자의 주의태만, 야간 운행 시의 졸음 등으로 말미암은 불의의 사고를 미리 방지할 목적으로 차량에 장착되어 1차 경보에도 불구하고 운전자의 조치가 없으면, 2차 경보상태로 돌입하고 2차 경보 시는 배기 브레이크를 자동으로 동작시켜 추돌의 위험을 지연시킬 수 있다.

운전자는 자기가 원하는 앞차와의 안전거리를 정할 수 있고 실제 거리가 이 거리보다 짧아지게 되면 경고음을 울려 위험을 알려준다. 일반적으로 앞차와의 거리를 측정하기 위해 레이더 센서를 주로 사용한다. 레이더는 일반적으로 Adaptive cruise control을 위해 장착되는데 덤으로 DW이나 Front Collision Warning 시스템도 지원한다. 최근에는 자동차 앞면 부에 레이더 외에도 카메라가 함께 장착되는 경우가 많아서 이런 경우에는 카메라 정보와 융합하여 정확성을 더 높이기도 한다.

레이더가 없고 카메라만 있으면 어떻게 할까? 비용을 줄이기 위해 최근에는 카메라만 사용하여 앞차와의 거리를 정확하게 측정하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다.

카메라만 사용하면서 레이더의 기능을 대신할 수 있으면 그만큼 부가 가치를 키울 수 있다. 그러나 아직까진 카메라만 사용하면서 거리측정을 하기엔 측정값의 정확성을 보장해 줄 수 있는 범위에 한계가 있기 때문에 특정 범위에서만 사용될 수 있을 것이다.

이에 더 나아가 Distance Limiter (DL)는 시스템이 설정해둔 차간거리를 넘지 못하게 자동으로 제한해주는 시스템이다. 즉 차간거리가 설정해둔 값보다 클 수는 있지만, 운전자가 이 거리 안쪽으로 들어가려 하면 시스템이 브레이크 제어를 통해 자동으로 제한해준다.



3) ADAPTIVE CRUISE CONTROL AND STOP&GO

먼저 크루즈 컨트롤(Cruise Control)은 한국어로 정속 주행 장치이다. 대부분 외산차에는 장착된 장치로 말 그대로 일정 속도로 세팅해놓으면 가속 페달을 밟지 않아도 계속 그 속도가 유지되는 장치이다. 어댑티브 크루즈 컨트롤 ACC(Adaptive Cruise Control)은 기존의 크루즈 컨트롤(CCS) 기능에 앞차와의 거리를 유지하는 기능이 추가된 시스템이다.

일반적으로 차량 전방에 장착된 레이저나 레이더 센서로 차간거리를 실시간 측정해, 엔진과 브레이크를 스스로 제어함으로써 일정한 속도를 유지하며, 전방에 차량이 있으면 적정 차간거리를 유지할 수 있도록 설계된 최첨단 주행 편의 시스템이다. 고속도로 등 비 정체 구간에서 장거리 운전 시 운전자의 피로도를 낮추어주며, 일정한 출력을 유지하기 때문에 연료 소모량이 적어 연비향상에 도움을 준다.

ACC는 주로 고속도로 상에서처럼 차량의 속력 변화가 크지 않고 차량 간 거리가 상당히 멀고 변화가 크지 않은 곳에서의 주행 편의 시스템이다. 차간 거리가 멀어서 주로 레이더가 사용된다. 반면 LSF 또는 Stop&Go는 도시 내부의 차량 순환처럼 가·감속이 빈번하여 가고 서는 동작이 빈번히 일어나고 차량 간 간격이 좁은 경우의 제어이며, 선행 차량의 급정거 시에도 충돌 없이 선행 차량을 따라갈 수 있도록 하는 자율주행-사고회피 시스템이다. 차간 거리가 짧으므로 카메라를 사용해도 측정값의 정확도가 그리 떨어지지 않아 머지않아 카메라를 사용한 LSF 시스템들이 곧 시장에 나올 것이다.

좀 더 자세히 이러한 시스템들에 대해 알아보도록 하자. 일반적으로 과거의 여러 연구가 이 두 주제를 독립적으로 다루었으나 2004년에 종료된 프랑스 국가 연구 프로젝트의 ARCOS의 일환으로 진행된 연구에서는 이 둘을 하나의 통합된 시스템으로 제어하는 방법을 제안하였다. 차간 거리의 역학 특성이 Damper의 물리적 특성과 유사함을 사용하여 Damper 모델에 연결된 가상 차량의 가속도를 계산하여 실제 차량에 Feed forward 방식으로 제어하는 방법이다.
실제 시스템의 상용화를 위해서는 저렴한 센서의 사용이 불가피하고 저렴한 센서는 측정 데이터에 잡음이 많이 포함되게 된다.


특히 측정데이터의 시간 미분 값이 필요한 경우 잡음의 영향으로 알맞은 시간 미분 값을 구하기가 쉽지 않다. 따라서 알맞은 측정데이터 프로세싱이 불가피하게 된다.

둘째, 도로특성(마찰특성, 기울기)과 바람(돌풍)의 영향은 실제 차체 제어에서 상당한 영향을 미치는 요인들이며, 이 부분들은 수학적 모델링이 쉽지 않고 각 모델에 필요한 파라미터 값들도 장소와 시간에 따라서 변하는 값들이기 때문에 이미 정해놓은 값들로는 강건한 제어가 불가능하다. 이런 요인들의 알맞은 제어를 위해 Model free control 기법이 적용될 수 있다.

Stop&Go의 경우 가·감속의 변화가 빈번하고 급정거까지 다루어야 하는데, 이런 경우 실시간으로 정확하게 엔진과 브레이크를 제어하는 것이 꼭 받쳐주어야 한다. 그런데 일반적으로 엔진과 브레이크는 아주 복잡한 시스템으로 정확한 수학적 모델을 얻는 것이 불가능하며, 모델기반 제어방법은 정확한 응답을 얻는 데 응답도달시간이 필요하다.

게다가 실제 파라미터들은 시간이 흘러감에 따라 그 값이 변하므로 모델은 점점 실제 운동과 달라진다. 이런 상황에서 모델 기반 제어방법을 사용하면 긴급한 상황에서 원하는 제어가 즉각 되지 못하여 위험한 상황을 초래할 수도 있다. 이런 문제를 다루기 위해서 Model free 기법을 적용할 수 있다.

실제 상용화된 제품으로는, 현대 제네시스에 채택된 독일의 Continental Teves사의 ACC가 있고, 같은 독일의 Bosch사의 ACC도 있다. BMW 5 Series 세단에는 속도 적용 범위를 완전 정지 상태에서 시속 180km까지 확대한 Stop&Go 기능이 포함되었다. Daimler Chrysler는 지능형 차간거리 Stop & Go 제어시스템을 개발 및 상용화했다.

자동차용 초음파 근접 센서

센서 개발 동향
초음파 센서는 음파가 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 음파의 속도를 이용하여 거리를 계산하는 센서다. 음파의 속도는 온도에 따라 다소 차이가 있지만 대개 334m/s 정도의 값을 이용한다. 초음파 센서의 종류에는 여러 가지가 있는데 송수신 일체형과 송수신 분리형이 있다.

송수신 일체형은 트랜시버라고 부르는데 이것은 하나의 센서로 송신 및 수신을 하게 된다. 장점은 센서가 차지하는 공간이 작다는 것이고 단점은 회로를 분리형에 비해 구성하기가 약간 어려울 수 있다는 것이다. 요즘에는 송수신 일체형은 좀처럼 찾아보기가 쉽지 않다. 송수신 분리형은 트랜스미터와 리시버가 분리된 것으로 회로 구성은 간단하지만, 센서가 차지하는 공간은 작다.

초음파 센서를 선택할 때 고려해야 할 사항은 다음과 같다.

1) 초음파 센서의 측정 거리 :
대개는 3~4m 정도이고 초음파 주파수가 높아질수록 거리는 짧아지는데 대개 40kHz 요즘 많이 사용한다.

2) 초음파 센서의 Beam angle :
Beam angle이라는 것은 음파가 퍼지는 각도를 의미하는 것인데 이것은 어느 쪽이 꼭 좋다고는 말할 수 없다. Beam angle이 작으면 직진성이 좋다는 것으로 narrow beam angle의 특성이 있다. 직진성이 좋으면 넓은 범위에서 감지가 어렵다.

반대로 퍼짐이 좋으면 wide beam angle의 특성이라고 하는데 대신 직진성이 나빠서 반사되어 돌아오는 신호가 어디에서 왔는지를 추측하기가 어렵다. 음파가 반사체에 반사되어 돌아올 때 반사 점이 명확지 않기 때문에 이것은 RCD (Region of Constant Distance)라고 나타내기도 한다.

3) 초음파 센서의 전원 :
초음파 센서에 따라 작게는 10V 내외의 송신 전압을 필요로 하는 것도 있고 100V DC 바이어스가 있어야 하는 것도 있다. 그러나 높은 전압을 생성하기는 쉽지도 않고 효율도 높지 않기 마련이기 때문에 애플리케이션에 적합한 전압을 고려해야 한다.

대개 애플리케이션은 5V 정도의 전원을 이용하는데 이러한 전원으로부터 높은 전압을 생성하기 위해 Step Up DC-DC 컨버터를 많이 이용한다. 이 센서에서 초음파 방사기(Ultrasonic Emitter)는 고주파수(일반적으로 200kHz 범위) 음파를 주기적으로 방사한다. 초음파 센서의 운용에는 두 가지 모드가 있다.

즉, 대항 모드와 반향(확산) 모드가 바로 그것이다. 대항 모드(Opposed Mode) 수신기는 방사기 앞에 위치해 있는 반면에, 반향 모드(Echo Mode)는 수신기가 바로 다음에 있거나 방사기와 통합되어 있고 반사된 음파를 수신받는다.

만약 수신기가 수신범위 안에 있거나 음파가 센서 가까이에 있는 물체의 표면에 반사된다면 그 음파가 감지되고 신호가 발생한다. 반면에, 수신기가 음파를 감지하지 못하면 신호는 발생하지 않는다. 모든 초음파 센서는 방사기 표면으로부터 물체의 거리와 존재를 인지할 수 없는 사각지대 (Blind Zone)를 가지고 있다. 초음파 센서는 반 향모드에서 음파를 반사할 수 없는 고무나 거품 같은 표면을 가진 물체에 대해서는 사용할 수 없다.



초음파 센서 응용 시스템
1) Blind Spot Warning

Bosch사에서 레이더 대신 ultrasonic 센서를 사용한 BSW를 개발하였다. Ultrasonic 센서는 측정거리가 radar보다 짧고 다른 차량의 상대속도를 측정하는데 제약이 있기 때문에 그림과 같이 앞쪽 측면에 센서가 하나씩 더 필요하다. 그러나 이 센서들은 원래 자동주차 시스템의 주차 공간탐색에 이미 사용되고 있는 센서들이라 추가비용이 없다는 장점이 있다.

앞쪽 측면 센서들은 탐색 된 차량이 반대편에서 다가오는 차량인지 아닌지 판별하는데 사용된다. 앞 센서가 먼저 검출하고 뒷 센서가 검출하게 되면 반대편에서 다가오는 차량이므로 경고를 발생하지 않게 되는 원리이다. 반대로 뒷 센서가 먼저 검출하게 되면 뒤에서 다가오는 위험한 차량이므로 경고를 주게 된다. 르노삼성 SM5에 이 시스템이 동급 최초로 장착되었다.



2) 자동 주차 시스템
최근, 자동차가 지능화되어 가면서 여러 가지 다양한 기능들을 갖추고 있다. 이러한 기능 중 하나로 자동 주차 시스템이 있다. 여러 주차 중 특히 평행주차는 가장 어려운 기술로 공간지각 능력과 상당한 운동신경을 요구하기 때문에 여성들이나 노인들이 가장 힘들어하는 운전 형태이다.

자동 주차 시스템의 동작 방식은 다음과 같다. 먼저, 카메라, 레이저, 레이더 또는 초음파 센서로 주차 공간을 찾고 주차공간이 충분히 넓은지 시스템이 판단을 내린다. 공간이 충분히 넓으면 운전자가 주차 보조 모드에 놓고 주차 시작 위치에 차를 이동시키면, 제어기는 주차 경로를 만들고, 전자 조향 장치에 의해 주차가 이뤄지게 된다.

이때 가속페달은 운전자가 직접 제어하거나 자동으로 제어된다. 주로 대부분의 연구와 상용화 제품이 평행주차를 위한 것이며 최근에는 직각 자동 주차 시스템도 등장하고 있다.

- BOSCH PARKING ASSISTANT
보슈사의 오랜 기술력을 바탕으로 개발된 이 시스템은 초음파 센서를 이용한 시스템이다. 2006년에 Citroen사의 C4 Picasso에 장착되어 시장에 첫선을 보였다.

이 시스템은 주차 공간으로부터 1.8미터의 거리까지 주차공간 탐색이 가능하다. 2가지 타입의 시스템이 완성차 회사에 제공될 수 있는데, 첫 번째는 자동 조작 없이 운전자에게 알맞은 지시만 내리는 가이드 형식의 제품 그리고 두 번째는 자동으로 조향장치를 제어하는 시스템이다. 둘 다 가속 페달은 운전자의 몫이다.



- BOSCH사의 자동평행주차 시스템
자동차 길이보다 최소 80cm 큰 주차공간까지 주차가 가능하며, 즉 좁은 공간에서의 앞뒤 방향전환이 포함된 Multiple movement 주차가 가능한 제품인 듯하나 관련 동영상은 아직 찾지 못하였다. 좁은 도로에서도, 언덕진 주차공간에서도, 커프진 주차공간에서도 아무 문제 없이 주차가 가능하다.

실시간으로 주변 상황을 측정하고 순차적으로 주차경로를 생성하는 형태로, 현재의 주변 상황은 다음 조작을 계산하는데 반영된다. 또 하나의 장점은 최대 시속 30km까지 정확한 주차공간 탐색이 가능하다는 점이다. 그리고 사용된 스마트 알고리즘에 의해서 10초 안에 주차가 가능하다고 한다.



- VALEO Park4U
프랑스의 발레오사의 Park4U는 가장 성공적인 상용화된 사례이다. 이미 6종의 Volkswagen 모델에 장착되었고, Audi A3와 Skoda Superb에도 장착되었다.

곧 미국 Ford사의 Lincoln MKS와 MKT 모델의 포함하여 총 18종의 모델에 장착될 예정이다.

이 제품 역시 초음파 센서를 사용하여 주차공간을 찾고, 차 앞뒤로 각각 최소 70cm의 여유만 있으면 주차가 가능하다. 다른 제품들처럼 핸들은 자동 제어되지만, 가속 페달은 운전자의 몫이다. 초음파 센서가 주차공간 측정을 할 때 인도와 주차 공간 사이의 턱이 너무 높으면 턱과의 충돌이 없게끔 주차경로를 생성하고, 턱이 없으면 앞차와 일직선이 되도록 주차경로를 생성한다.

주차 공간 측정 시 속도는 시속 30km를 넘으면 안 되며 주차공간으로부터 50cm와 150cm 사이에 있어야 한다. 자동 주차 중에 속도가 시속 7km가 넘거나 운전자가 핸들을 조작하면 주차가 중단된다.

2009년에 발표된 좀 더 향상된 Park4U는 앞뒤 40cm의 여유만 있으면 차가 가능하고 커브길에 위치한 주차공간에도 주차가 가능하다고한다. 그리고 주차공간에서 차를 빼는 작업도 자동으로 될 것이라고 한다.
<다음호에 계속>

참고문헌

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[18] http://caor.ensmp.fr/french/recherche/sti/BoiteNoire.php
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