라이다의 성능을 개선하는 방법
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라이다의 성능을 개선하는 방법
  • 선연수 기자
  • 승인 2020.03.23 08:40
  • 댓글 0
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[테크월드=선연수 기자]

 자율주행차는 사람의 운전 능력을 모방하기 위해 고도로 통합된 센서 시스템을 사용해야 한다. 사람은 두 눈, 두 귀는 물론 자동차로부터 느끼는 촉각 반응까지 활용해 운전한다. 뇌는 이 모든 정보를 실시간으로 처리하고, 지금까지 운전을 통해 쌓아온 방대한 데이터베이스를 참조한다.

인간의 운전 능력을 모사하기 위해서는 레이더, 라이다(LiDAR), 카메라, IMU(Inertial Measurement Unit), 초음파 센서 등을 활용할 수 있다. 저마다의 강점과 맹점이 있어, 하나의 센서가 고도로 발전하더라도 다른 센서들이 필요없어지는 일은 없을 것이다[그림 1]. 이 글에서는 자율주행 솔루션에 있어 중요한 데이터를 제공하는 센서 기술 중 하나인 라이다를 설계할 때 고려해야 할 점에 대해 살펴본다.

 

[그림 1] 비전, 레이더, 라이다를 비교한 스파이더 차트

 

라이다의 역할

라이다는 자율주행차에서 레이더와 함께 최고의 조합을 보여준다. 두 기술 모두 가시광 없이도 작동해 야간 운전이나 어두운 환경에서 중요한 역할을 할 수 있다. 레이더는 긴 거리의 감지·추적에 유용하고, 라이다는 각도 분해능이 높아 물체 인식·분류에 적합하다. 즉, 레이더는 물체의 존재를 감지하고, 라이다는 레이더가 감지한 대상에 대해 자세한 정보를 알아내는 것이다.

라이다 시스템 토폴로지는 다양한 기법을 활용할 수 있으며 기법마다 설계 복잡성이 다르고 각자의 장단점이 있다. 라이다 시스템을 설계하기 위해 고려할 기술적인 사항이 몇 가지 있는데, 그중 사람 눈의 안전을 위해 근적외선 파장을 제한선 밑으로 유지하는 것이 가장 중요하다. 이런 안전 가이드라인은 IEC 60825-1에서 정의하고 있으며, 이 글에서 논의할 모든 측면들은 눈 안전과 관련돼 있다. 이외에도 SNR 극대화, 감지 요건, 시야각, 열 고려사항, 전력 소모, 추측 항법 등 공통적인 설계 주의사항을 가진다.

 

라이다 설계 시 고려사항

 

[그림 2] 라이다 아키텍처

 

SNR 극대화

라이다의 수신 경로를 살펴보면, 먼 거리(100~300m)에서 작은 물체를 감지할 수 있는 능력은 시스템의 신호대잡음비(SNR, Signal-to-noise Ratio)로부터 영향을 받는다. ADC 잡음 플로어는 수신 경로 상의 다른 잡음 요인보다 크지 않아야 한다. 배경 빛이나 신호 샷 잡음(Signal shot noise)이 ADC 잡음 플로어나 PCB 잡음보다 낮으면 정확도는 떨어진다.

직접 감지 토폴로지(Direct detect topology)로 ToF(Time of Flight)를 계산하기 위해서는 시스템이 짧은 펄스(1~5ns)를 출력하고, 이를 높은 샘플링 레이트의 ADC로 검출할 수 있어야 한다. 1GSPS의 샘플링 속도로 수신 신호 경로 상에 이를 구현할 수 있다.

또 한 가지 유의할 점은 ADC 유효 비트수(ENOB, Effective Number Of Bits)가 신호 클리핑을 하지 않아도 트랜스임피던스 증폭기(TIA, Transimpedance Amplifier)로부터 전체 출력 범위를 허용할 수 있어야 한다는 점이다. 예를 들어, 100m 거리의 농구공을 감지해야 하는 상황을 가정해보자. 물체의 반사율, 크기, 거리에 따라 TIA에 허용되는 SNR은 제한된다. ADC는 동일한 펄스를 검출해야 하기 때문에 TIA는 폭이 좁은 펄스를 검출할 수 있는 대역폭을 가져야 한다.

이처럼 넓은 범위의 거리, 반사율, 크기를 처리하기 위해서 TIA는 포화 이벤트로부터 복구할 수 있어야 한다. 포화 이벤트는 반사가 심한 물체가 입사광의 상당 부분을 반사할 때 발생할 수 있으며, 이때 증폭기를 포화시킨다. 예를 들면, 속도 제한 표지판과 같은 물체를 가깝게 지나치는 경우가 해당된다. 이는 흔히 일어날 수 있는 일이며, 안전을 위해 이런 이벤트로부터 재빠르게 복구하고 정확한 정보를 제공하는 것이 중요하다.

 

시야각과 각도 분해능

시야각과 각도 분해능 역시 라이다가 농구공을 감지하는 능력에 영향을 준다. 각도 분해능의 성능은 먼 거리에서 농구공과 같은 물체를 감지·분류할 수 있는지, 아니면 단지 물체의 존재 여부만 감지할 수 있는지를 결정한다. 시야각은 송·수신 광학장치의 영향이 크다.

 

전력 관리와 열 처리

시스템에 요구되는 전력과 발열을 처리하는 것도 라이다 시스템 설계 엔지니어들의 중요 과제 중 하나다. 신호 체인의 전력 소모를 낮추면 당연히 발열은 낮아질 것이다. 어떤 부품들은 온도에 따라 성능 차이를 보일 수 있으며, 차이가 심한 신호 체인 부품은 온도 보정을 해야할 때도 있다. 예를 들어 레이저 다이오드가 라이다 시스템의 동작 온도 범위 전반에 걸쳐 파장과 효율을 유지하기 위해 온도 보정이 필요할 수 있다.

경우에 따라 애벌랜치 포토다이오드와 레이저 전압 바이어스를 위해 양(+)이나 음(-)으로 수백 볼트(V)가 필요할 수 있다. 이런 높은 전압은 높은 정확도로, 최대한 적은 수의 부품을 사용해 일으켜야 한다. 정확한 레퍼런스를 입력하기 위해서는 바이어스 점, 전류, 전압을 생성해야 하며, 이를 위해 다시 정밀 디지털-아날로그 컨버터(DAC)가 필요하다.

라이다 시스템은 기존에 사용되던 1.8~12V 전압 도메인 외에, 갈수록 더 높은 전압 레벨을 요구하고 있다. 이를 위해 전원 솔루션을 신중하게 선택해야 하며, 다른 전압을 추가할 경우 더욱 그렇다. 시스템이 다수의 채널을 유연히 제어할 수 있도록 셧다운 기능이나 저전력 모드를 지원하는 IC와 전원 부품을 선택하는 것도 중요하다.

 

라이다와 IMU 통합 시 장점

라이다 센서에 IMU를 통합하면 여러 측면에서 장점을 가진다. IMU 센서는 다축 자이로스코프와 가속도계를 지능적으로 융합해 안정성, 내비게이션을 위한 신뢰할 수 있는 위치 정보, 모션 인식 정보를 제공할 수 있다. 정밀한 MEMS IMU는 매우 역동적인 모션의 복잡한 동작 환경에서도 요구되는 수준을 만족하는 뛰어난 정확도를 제공한다.

 

자율운전 시스템에 IMU를 사용해 추측 항법, 위치추적, 안정성 기능을 더할 수 있다. 이는 ADAS나 GPS 기능을 사용할 수 없는 상황에서 시스템의 신뢰성을 높여줄 수 있다. IMU의 장점은 업데이트 속도가 초당 수천 샘플에 이를 정도로 매우 빠르며, 외부 환경 변화에 강하다는 점이다. IMU가 안정적일수록 더욱 긴 시간동안 시스템에 신뢰성 있는 중요한 정보를 제공할 수 있다.

라이다 모듈에 IMU를 통합하면 자동차 환경에서 흔히 발생하는 진동을 감지, 분석, 보정할 수 있다. 예를 들어 자동차가 움푹 패인 곳을 지나갈 때 흔들림이 발생할 수 있는데, 이때 IMU 출력을 활용해 라이다 점군(Point cloud)을 보정할 수 있다. 이외에도 라이다 시스템 상의 베어링 마모를 감지할 수 있어 심각한 결함이 발생하기 전에 예방 정비를 할 수 있게 된다.

 

결론

복잡한 라이다 시스템을 설계하기 위해서는 허용할 수 있는 SNR, 감지 요건, 시야각, 발열, 전력 소모 등에 주의해야 한다. 각 측면에서 어떤 요소가 중요하게 작용하는지 잘 따져보고, IC를 신중하게 선택함으로써 설계를 성공적으로 완성할 수 있다.

 

글: 사르벤 아이펙(Sarven Ipek) 라이다 마케팅 매니저

자료제공: 아나로그디바이스

 

- 이 글은 테크월드가 발행하는 월간 <EPNC 電子部品> 2020년 3월 호에 게재된 기사입니다.


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