Lidar Landscape

차량이 갈수록 인간의 감독과 개입을 덜 받으며 작업을 수행함에 따라 LIDAR는 자동차에서 중요한 역할을 하고 있습니다. VCSEL 분야의 리더인 ams는 이러한 혁신을 지원하고 있습니다.

LIDAR(Light Detection and Ranging)는 다른 객체와의 거리를 측정하는 광학 감지 기술입니다. 이 기술은 현재 산업, 측량 및 항공 우주 분야에서 다양하게 응용되는 기술로 알려져 있지만 사실은 자율 주행을 가능하게 만드는 핵심 기술입니다. 자동차 제조사들이 복잡도가 높은 자율 시스템을 설계하고 출시하기 위한 노력을 계속함에 따라 당사도 그것을 가능하게 하기 위한 기술을 개발하고 있습니다. ams는 고객들이 LIDAR 시스템을 개선할 수 있도록 고출력 VCSEL을 자동차 시장에 지속적으로 선보이며 피크 출력, 짧은 펄스 및 추가적인 스캐닝 기능의 한계를 시험하고 있습니다.

2019년에 ams는 ZF, Ibeo와 함께 플래시 기술처럼 차량 주위의 전체 영역을 캡처하기 위해 움직이는 부품이 필요하지 않은 True Solid State라고 하는 하이브리드 솔루션을 발표 했습니다. 이 솔루션은 레이저의 일부에 순차적으로 전력을 공급함으로써 스캐닝 패턴을 생성할 수 있어, 플래시와 스캔 시스템의 장점을 결합합니다.

LIDAR에 대한 이해

ams에서는 LIDAR 시스템을 일곱 가지 요소, 즉 범위 측정 원리, 파장, 빔 조향 원리, 이미터 기술 및 레이아웃, 수신기 기술 및 레이아웃으로 분류합니다. 여기서 우리는 처음 다섯 가지 요소에 대해 살펴볼 것입니다.

거리(범위) 측정에 가장 많이 사용되는 기술은 dToF(Direct Time of Flight)입니다. 이것은 방사된 짧은(몇 나노초) 레이저 펄스가 물체에 반사되어 수신기로 돌아오는 시간을 측정하여, 송신과 수신 사이의 시간차를 통해 거리를 측정하는 기술입니다. 그 밖에도 듀티 사이클이 1% 미만인 이 시스템은 거리 측정을 초당 수천 회 수행합니다. 레이저 펄스는 일반적으로 850-940nm 범위이며, 구성 요소를 쉽게 구할 수 있으며 가장 저렴합니다. 시스템에는 1300nm 또는 1550nm를 사용할 수도 있으며, 이것의 가장 큰 장점은 눈 안전 규제로 인해 더 많은 에너지를 사용할 수 있어 이론적으로 더 많은 범위를 제공할 수 있다는 것이고, 단점은 구성 요소가 비싸다는 것입니다.

차량의 주변(또는 시야) 전체를 스캔하려면 시스템은 모든 방향에 펄스를 쏠 수 있어야 합니다. 이것이 빔 조향 원리입니다. 전통적인 시스템은 회전 센서 헤드와 미러를 사용해 시야를 섹션별로 스캔했습니다. 이러한 시스템은 부피가 커서 움직이는 미러가 내장된 고정 시스템으로 대체되고 있습니다. MEMS 미러도 시장에 출시될 예정됩니다. 또 다른 접근 방식인 플래시는 움직이는 부품이 전혀 필요하지 않습니다. 광원이 시야 전체를 비추면 센서가 이 시야를 사진처럼 하나의 프레임 안에 캡처합니다. 전체 영역이 비춰지기 때문에 눈의 안전을 위해 범위를 제한해야 합니다.

이미터의 경우, 에지 이미터가 초기 개발에 기반하여 지속적으로 사용되고 있습니다.  에지 이미터는 고출력 밀도를 제공하여 MEMS 미러와 결합하기에 적합합니다. 처음 버전은 단일 이미터였지만, 현재는 2-4-8-16 이미터가 단일 바에 통합되고 있습니다. 파이버 레이저는 또 다른 흥미로운 기술입니다. 파이버 레이저는 더 높은 출력 밀도를 제공하고, 일반적으로 1550nm 파장에서 사용되며, 단일 방사원으로 사용됩니다.

ams는 VCSEL 이미터 기술의 선도적인 공급업체입니다. 당사의 고출력 VCSEL은 고온에서 매우 안정적이고, 개별 이미터 고장에 덜 민감하며, 통합이 쉬워 스캔 및 플래시 응용에 차별화를 구현할 수 있습니다. VCSEL의 최적 특성은 이미터 어레이를 형성하는 능력입니다. 이를 통해 VCSEL이 쉽게 확장할 수 있으며, 어드레스 성능 또는 다이의 선택적 영역 출력이 가능해집니다. 이것은 만능  LIDAR 솔루션이 될 것으로 여겨지는 True Solid State 토폴로지를 가능하게 합니다.

LIDAR로 자율 주행 구현

차량의 자율성 정도를 분류하는 가장 보편적인 방법은 미국 자동차기술학회(SAE)의 정의에 의한 것입니다. SAE 레벨 3 이상 차량은 운전자 대신 주행을 책임지며 보조가 자율로 전환됩니다. 이것은 차량이 인간의 감독이나 개입 없이 작업을 수행할 수 있어야 한다는 것을 의미합니다. 이를 위해서는 필요한 시스템 성능의 단계적 기능이 필요합니다. 레벨 1과 레벨 2 차량은 운전자를 보조하고, 일반적으로 카메라나 레이더, 또는 이 둘의 조합에 의존하며, 3D 객체 탐지에 대한 기술이 부족합니다. 이러한 결점은 LIDAR 기술로 해결할 수 있습니다. 업계에서는 레벨 3 이상 차량에 3D 객체 탐지를 위해 LIDAR가 필요하다는 공감대가 넓게 형성되어 있습니다.

3D LIDAR를 카메라, 레이더와 결합하거나 융합하면 차량 주변에 대한 고해상도 지도를 만들 수 있어 차랑이 안전하게 임무를 수행할 수 있습니다. 자동차 업계는 자율 주행을 레벨 1과 레벨 2에 사용되는 단순한 운전자 보조 시스템을 적용하는 것으로 시작했으며, 센서와 데이터 처리 기술이 발전함에 따라 고속도로 파일럿(Highway Pilot)이나 시티 파일럿(City Pilot)과 같은 어려운 시스템을 구현할 수 있게 되었습니다.

궁극적으로, 상상할 수 있는 모든 사용 사례가 시스템에 의해 수행될 때 이러한 차량을 자율 주행의 궁극적 목표인 완전히 자율적인 라벨 5 차량으로 정의합니다. 이 목표를 이루기까지는 꽤 많은 시간이 걸릴 것으로 예상됩니다. 그 밖에도 자율 주행의 대량 보급을 위한 비용 절감 및 차량당 콘텐츠 합리화에 대한 엄청난 압박이 있을 것입니다.

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