같은 듯 다른 LIDAR와 RADAR! 자율주행차에는 뭐가 더 좋을까?
비슷하면서도 다른 LIDAR와 RADAR 테크놀러지!
이 기술은 이미 한참 전에 등장해서 현재 다양한 분야에서 활용되고 있는데요,
자율주행차 시장이 급속도로 개발에 박차를 가하고 많은 주목을 받고 있는 현시점에서
특히 더 큰 의미를 가지는 기술이라고 할 수 있습니다.
최근 테크 관련 업계 전문 소프트웨어 개발 회사인 ARCHER에서
LIDAR와 RADAR를 자세하게 비교 분석한 기사를 발행했는데요,
특히 자율주행차 관점에서의 장단점을 분석하고 있어서,
오늘은 이 기사에 실린 내용을 자세하게 소개해 드릴까 합니다.
이미지 출처: Archer-soft.com
매년 새롭게 등장하는 무인자동차의 수가 점차 늘어나고 있습니다.
현대 테크놀러지가 보다 더 효율적이고 독점적으로 발전하면서,
자동차 제조업체들은 다양한 스캔 디바이스들을 사용해
보다 독립적이고 지능적이며 안전한 자율주행차를 만들어낼 수 있게 되었습니다.
테슬라와 구글과 같은 유명 회사들도 자동차에 레이저 감지기를 설치해서
주행 중 도로 위의 다른 자동차, 보행자, 그리고 다양한 장애물을 감지하고 있습니다.
안타깝게도 이러한 감지 시스템들은 매우 고가인데요,
동일한 역할을 하는 훨씬 저렴한 디바이스들이 있기는 하지만,
문제는 과연 고가의 시스템을 완전하게 대체할 수 있을 정도의 성능을 가졌느냐 하는 것입니다.
LIDAR는 무엇인가?
LIDAR(Light Imaging Detection and Ranging)는
표면 위의 물체와 그 크기 및 정확한 배치까지 감지하는 기술입니다.
LIDAR는 RADAR와 SONAR 이후에 등장했는데요,
전파 또는 음파와는 대조적으로 주변을 스캔하는데 더 적은 레이저 광펄스를 사용합니다.
이미지 출처: nasa.gov
미군과 NASA는 45년 전에 우주 공간에서의 거리를 측정하기 위해
LIDAR 테크놀러지를 개발했는데요,
LIDAR의 첫 상용화는 1995년에서야 지형학적 목적으로 이루어지게 됩니다.
현재 LIDAR 시스템 디자인은 매우 컴팩트하게 설계되어 있어
새로운 다양한 용도로 활용 가능하게 되었습니다.
LIDAR 기술이 탑재된 디바이스를 사용하면 모든 물리적 객체의 디지털 카피를 만들 수 있어,
그림을 그리는 것보다 훨씬 많은 시간을 절약할 수 있습니다.
LIDAR의 작동원리는?
LIDAR 기능의 알고리즘을 간단하게 설명하면 다음과 같습니다:
1. 레이저 시그널을 방출
2. 레이저 시그널이 장애물에 도달
3. 시그널이 장애물에 반사됨
4. 시그널이 리시버에 돌아옴
5. 레이저 펄스가 등록됨
이미지 출처: sanborn.com
디바이스는 물체에 도달하기까지 외부의 다양한 방향으로 이동하는 레이저 펄스를 방출하고,
이 펄스는 물체를 반사하고 리시버로 돌아옵니다.
이 구조는 SONAR와 동일한데요, 다른 점은 SONAR는 음파를 방출한다는 점입니다.
LIDAR의 경우 방출하는 빛은 소리보다 백만 배 빠르다는 특징이 있는데요,
번개가 칠 때 번쩍이는 빛이 먼저 보이고, 그 이후에 소리가 나는 것과 같은 원리입니다.
이는 정보가 훨씬 더 빠르게 업데이트되고,
그 결과로 보다 정확한 데이터를 얻을 수 있다는 것을 의미합니다.
LIDAR는 어디에 사용되고 있나?
미국의 포틀랜드 주립 대학교에서는 LIDAR 시스템을 사용해서
넓은 범위의 지역에 퍼져 있는 생태계의 나무 성장 진행과정을 확인하고 있는데요,
LIDAR 디바이스를 실은 비행기로 조사 대상의 이파리와 가지 하나하나의 외형까지
확인이 가능하다고 합니다.
이미지 출처: YouTube
NASA는 LIDAR를 사용해서 대기 성분의 밀도를 측정하는 방식으로
성층권 온도를 계산하고 있습니다.
또, 영화계에서는 이 기술을 활용해서 희귀한 환경 또는
달리 접근할 수 없는 환경을 재현하고 있다고 합니다
무엇보다 이 기술은 자동차 업계의 발전에 어마어마한 영향을 미치는데요,
자율주행차와 무인자동차는 LIDAR를 사용해 주변을 스캔하고
자동차의 움직임을 계획해서 다른 물체와의 충돌을 방지하고 있습니다.
LIDAR의 장단점
LIDAR가 RADAR에 비해 나은 대표적인 장점으로는
짧은 주파수로 작은 물체도 감지가 가능하다는 점과,
정확한 3D 단색 이미지를 만들 수 있다는 점을 꼽을 수 있습니다.
이미지 출처: GIS Geography
반면 단점으로는 야간과 구름이 많은 날씨에서 사용이 제한된다는 점,
운영 가능한 고도가 500~2,000M로 제한되는 점,
그리고 비용적인 부담을 꼽을 수 있습니다.
RADAR는 무엇인가?
RADAR(Radio Detection and Ranging)는
멀리 떨어져 있는 물체를 감지하고,
그 속도와 배치를 정의하는 기술입니다.
주로 경찰이 도로에서 지나가는 자동차의 속도를 측정하는 디바이스로
우리에게 잘 알려져 있지요.
이미지 출처: aegean-electronics.gr
RADAR 시스템 테크놀러지는 2차 세계대전 직전인 1940년에 발명되었지만,
실질적인 개발은 1886년 한 독일의 물리학자가
전파가 단단한 물체에 반사된다는 것을 인식하면서 시작되었습니다.
RADAR의 작동원리는?
단단한 물체에 반사되는 음파를 통해 우리는 어떤 물체가
어떤 거리에 있는지를 알 수 있습니다.
소리가 앞뒤로 이동하는 속도는 음원과,
음파를 반사하는 표면 간의 거리에 의해 정의됩니다.
동시에 메아리의 도플러 이동을 통해 메아리 음의 높이를 측정해서
움직이는 물체의 속도를 알아낼 수 있습니다.
이미지 출처: Encyclopedia Britannica
이러한 원리는 RADAR 시스템을 기반으로 하고 있는데요,
유일하게 다른 점은 RADAR가 소리 대신 전파를 사용한다는 점입니다.
전파는 소리보다 훨씬 더 먼 거리를 이동할 수 있고,
인간의 감각기관에는 감지되지 않습니다.
따라서, LIDAR와 RADAR의 가장 큰 다른 점은
이들의 작동 원리는 거의 다르지 않지만,
물체를 감지하는데 각각 다른 시그널을 사용한다는 것입니다.
게다가 전파와 광파는 빛의 속도라는 동일한 속도를 가지고 있습니다.
따라서 이 두 시스템 중 어떤 쪽의 데이터 업데이트가 더 빠를까 하는 비교는
무의미하다고 볼 수 있습니다.
RADAR는 어디에 사용되고 있나?
이미지 출처: Archer-soft.com
RADAR를 가장 폭넓게 사용하고 있는 곳은 바로 군부대입니다.
RADAR가 탑재된 비행기에서는 정확한 고도를 측정하고,
인접한 다른 비행 물체를 감지할 수 있습니다.
해상의 RADAR 시스템도 다른 배와의 충돌을 방지하기 위해
동일한 방식으로 거리를 측정하고 있습니다.
이미지 출처: leancrew.com
바람과 강수량을 모니터하기 위한 단기 날씨 예보에도 사용되며,
지질학에서는 지각의 화학적 구성을 알아내기 위해
지표 투과 RADAR를 사용하고 있습니다.
또, 경찰도 제한속도 모니터를 위해 레이더 건을 사용하고 있는데요,
최근에는 보다 높은 정밀도를 자랑하는 LIDAR가 더 많이 사용되고 있습니다.
RADAR의 장단점
RADAR는 구름 많은 날씨 환경 및 야간에도 손쉽게 작동할 수 있고,
LIDAR보다 더 긴 작동 거리를 가지고 있다는 장점이 있습니다.
반면 단점으로는 작은 물체를 감지하기가 어렵고,
물체의 정밀한 이미지를 제공하지 못한다는 점을 꼽을 수 있습니다.
LIDAR or RADAR
배경 지식 없이 이 두 개의 테크놀러지를
단순히 비교하는 것은 시간 낭비일 것입니다.
이들은 비슷한 작동 원리를 가지고 있지만,
각각 다른 파동과 발생원을 가지고 있습니다.
RADAR는 전파 신호를 방출하는데 안테나를 사용하지만,
LIDAR 디바이스는 송수신에 특화된 광학 및 레이저를 사용하고 있습니다.
이미지 출처: Archer-soft.com
결론적으로 어떤 물체의 모양보다는,
그 물체와의 거리 측정이 더 중요한 상황에서는
RADAR가 훨씬 더 적절한 선택이라고 할 수 있겠습니다.
공중을 예로 들면, 뭔가 커다란 것이 날고있다면
분명 비행기일 가능성이 크고,
따라서 충돌을 피하기 위해서는 가능한 한 빨리 이를 감지하는 것이 중요할 것입니다.
반면, 우리가 도로 위에 있을 때에는 어떤 물체가
보행자인지, 자동차, 또는 벽인지를 인식하는 것이 매우 중요합니다.
이를 인식할 수 있다면 탑재된 소프트웨어를 통해
해당 물체의 움직임을 예측하는 시스템을 구현하는 것도 가능해집니다.
따라서 빛을 기반으로 하는 작동 원리를 가진 디바이스가 자율주행에는 정답일 수 있겠습니다.