자율주행(Autonomous driving) 관련 연구 자료입니다. 자율주행에 대한 정의와 자율주행을 위한 센서 정보를 정리하였습니다.

1. 자율주행차와 센서
2020-04
H.J. Sim

2. Copyright⒞ 2020. H.J. Sim. All rights reserved.
Contents
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1 자율주행차 개요
2
3 센서 통합 플랫폼
4 카메라 센서
자율주행차 센서
5 레이더 (Radar) 센서
6 라이다 (Lidar) 센서
7 적용 예

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자율주행차 개요
• 자율주행차
– 운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차 임 (자동차관리법 제2
조)
– 자율주행의 실현을 위해서는 차량뿐만 아니라 차량측위, 정밀지도를 포함하는 디지털 인프
라 기술과 차량운행 계획수립 및 운행제어 기술, 클라우드 연계 및 차량통신 기술 등의 구현
이 필요함

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자율주행차 개요
• 자율주행차 기술 발전 단계
– 2013년 미국 도로교통안전국(NHTSA)에서 자율주행자동차의 기술 단계를 0~4 단계로 정의
– SAE(Society of Automotive Engineers)에서 자율주행 용어 및 단계를 정의하는 SAE J3016
표준을 개정하여 공표하였고 ISO와의 협약하여, 자율주행 정의 표준을 ISO 표준으로 제정
– SAE에서 기존 NHTSA에서 정의한 자율주행기술 발전 단계를 아래와 같이 0~5단계로 구분
하여 재정의함
자동화
단계
특징 내용
0 단계
비자동
No Automation
운전자가 전적으로 모든 조작을 제어하고, 모든 동적 주행을 조장하는 단계
1 단계
운전자 지원
Driver Assistance
자동차가 조향 지원시스템 또는 가속/감속 지원시스템에 의해 실행되지만 사람이 자동
차의 동적 주행에 대한 기능을 수행하는 단계
2 단계
부분 자동화
Partial Automation
자동차가 조향 지원시스템 또는 가속/감속 지원시스템에 의해 실행되지만 주행환경의
모니터링은 사람이 하며 안전운전 책임도 운전자가 부담
3 단계
조건부 자동화
Conditional Automation
시스템이 운전 조작의 모든 측면을 제어하지만, 시스템이 운전자의 개입을 요청하면 운
전자가 적절하게 자동차를 제어해야 하며, 그에 따른 책임도 운전자가 보유
4 단계
고도 자동화
High Automation
주행에 대한 핵심제어, 주행환경 모니터링 및 비상시의 대처 등을 모두 시스템에 수행하
지만 시스템이 전적으로 항상 제어하는 것은 아님
5 단계
완전 자동화
Full Automation
모든 도로 조건과 환경에서 시스템이 항상 주행 담당

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자율주행차 개요
• 자율주행 프로세스

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자율주행차 센서
• 자율주행 센서 종류
관성측정
센서
(IMU)
위성항법
센서
(GPS)
카메라
(Camera)
라이더
(Lidar)
레이더
(Rader)
물체 인식 센서위치 인식 센서

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센서 통합 플랫폼
• 센서 통합(융합) 플랫폼
– 센서 데이터 융합 및 처리, 딥러닝 기반 인식, 자율주행 판단 등의 기능을 수행
– 아우디의 zFAS와 NVIDIA의 Drive PX2가 대표적임
• zFAS : 자동차 제조업체인 아우디에서 개발. 기술 내재화로 상대적으로 저렴한 가격에 구현가능
• Drive PX2: GPU 아키텍처 기반이며, 10와트 규모의 전력 소비만으로 방대한 데이터를 처리 가능
아우디 - zFAS NVIDIA - Drive PX2

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카메라 센서
• 카메라 센서
– ADAS 시장에서 시장에서 가장 큰 비중을 차지하고 있는 핵심센서임.
• 카메라 센서 종류
– 후방 감시 카메라
– 다기능 전방 카메라
– 어라운드 뷰 카메라
– 스테레오 카메라
– 야간 감시 카메라
– 운전자 모니터링 카메라
• 카메라 센서를 이용한 ADAS 예
– 차선이탈경보시스템 (LDWS, Lane Departure Warning System)
– 차선이탈자동복귀시스템 (LKAS, Lane Keeping Assist System)
– 교통표지판인식(TSR, Traffic Sign Recognition)
– 긴급제동시스템(AEB, Automatic Emergency Braking system)

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카메라 센서
• 카메라 센서 조합 예
– 자율주행을 위해서 다양한 카메라의 조합이 사용되고 있음
– 예를 들어 테슬라의 오토파일럿에는 총 8개의 카메라와 레이더, 초음파 센서로 구성됨
• 전방 카메라 3개, 후방 카메라 1개, 측면 전방 카메라 2개, 측면 후방 카메라 2개
테슬라의 오토파일럿 센서 구성
후방을 향하는 측면 카메라
최대 거리 100m
광각 전방 카메라
최대 거리 60m
주요 전방 카메라
최대 거리 150m
협각 전방 카메라
최대 거리 250m
후방 관측 카메라
최대 거리 50m
전방을 향하는 측면 카메라
최대 거리 80m 레이더
최대 거리 160m
울트라소닉
최대 거리 8m

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레이더 (RaDAR) 센서
• 정의
– 전파를 발사해 돌아오는 전파의 소요 시간과 주파수 편이를 측정해 주변 사물과의 거리와
속도를 탐지하는 장치
– RAdio Detection And Ranging
• 장점
– 비접촉식이며 온도, 습도, 소음, 먼지, 빛 등에 영향을 받지 않음
– 양측이 모두 움직이는 상태에서도 안정적으로 거리 측정을 할 수 있음
– 벽 넘어의 움직임도 감지 가능
• 시장 환경
– 2016년 기준 평균판매가격은 약 65달러
– 장거리 레이더 : 평균 100달러
– 단/중거리 레이더 : 평균 55달러
– 2021년에는 개당 45달러 수준으로 하락할 것으로 업계는 예상
– 레이더는 자동차 가격대나 차종에 따라서 1개에서 3개까지 장착되고, 머지않아 최대 5개까
지도 포함할 것으로 전망
– 레이더 시장은 2014년 1,470만개에서 2016년 2,580만개까지 연평균 33%씩 증가
– 2021년에는 9,200만개로 확대될 것으로 전망
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레이더 (RaDAR) 센서
• 레이더 센서 종류
– 대역폭에 따른 구분
• 협대역 (NB, Narrow Band) 방식 : 24 GHz
• 초광대역 (UWB, Ultra-wideband) 방식: 77~79 GHz
– 검출 거리에 따른 구분
• 근거리 (SRR, Short Range Radar)
• 중거리 (MRR, Mid Range Radar)
• 원거리 (LRR, Long Range Radar)
– 레이더 반사 면적
RCS : 레이더 반사 면적(Radar cross section)

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레이더 (RaDAR) 센서
• 레이더 센서 활용 예
– URL : https://www.youtube.com/watch?v=DKdbdDpmVKY

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라이다 (LiDAR) 센서
• 정의
– 레이저를 목표물에 방출하고 빛이 돌아오기까지 걸리는 시간 및 강도를 측정해 거리, 방향,
속도, 온도, 물질 분포 및 농도 특성을 감지하는 장치
– 레이저 레이다라고도 함
– LIght Detection And Ranging
• 발전사
– 1960년대 레이저 발명과 함께 레이다 기술과 결합하면서 라이다 기술이 급속히 발전됨
– 초창기에는 대기를 관측하는 용도로 사용
– 우주 탐사, 항공 지도, 고고학, 농업 등 지형지물 파악이 필요한 분야로 활용 범위가 확대
– 최근 각광받고 있는 자율주행차에 라이다가 핵심 부품으로 탑재됨
• 장점
– 레이더보다 더 정밀한 위치 측정이 가능
• 단점
– 가격이 비쌈
– 출력과 탐색범위는 아직 레이다가 더 안정적

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라이다 (LiDAR) 센서
• 라이다 활용 예
구글 자율주행차가 주변 상황을 3D 영상으로 모델링한 화면. <출처: IEEE Spectrum 유튜브>

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자율주행차 센서 – 적용 예

16. Copyright⒞ 2020. H.J. Sim. All rights reserved.
자율주행차 센서
• 자율주행 시스템 구조와 센서 역할

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[별첨] 참고 문헌
– TTA표준화전략맵 – ICT디바이스 – 자율주행차
– http://www.ciokorea.com/t/21994/%EC%9E%90%EB%8F%99%EC%B0%A8/24741
– http://kr.nvidia.com/object/drive-px-kr.html
– http://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=76995
– http://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=76996
– http://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=76997
– http://www.e4ds.com/sub_view.asp?ch=11&t=1&idx=6876
– https://namu.wiki/w/%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%8B%A4#fn-2
– https://www.bloter.net/archives/303561
– HMG Journal