자율 주행 차량용 센서

최근 자율 주행 차량에 대해 많은 논의와 연구가 있었습니다. 안전을 향상하고 비용을 절감하기 위한 일환으로 이러한 기술을 발전시키는 데 많은 노력이 이뤄지고 있습니다. 이 개념은 더 이상 미래를 위한 아이디어가 아니며 BMW, Mercedes-Benz, Tesla와 같은 회사들이 자율 운행이 가능한 차량 시스템을 이미 출시했거나 곧 출시할 예정입니다.

자금력이 풍부한 다른 여러 기업에서도 자기 유도 차량 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다. Google 자율 주행 자동차 프로젝트와 테스트는 이미 잘 알려진 사실입니다^[1]. 또한 상품 배송에 자기 유도 드론을 사용한다는 Amazon의 계획도 익히 알려진 내용입니다^[2]. 그러나, 도미노 피자와 같은 외식업체가 피자를 30분 이내에 배달할 수 있는 전기차^[3]와 피자 배달을 위한 드론 기발 시스템^[4]의 개발에 적극적이라는 사실은 생소할 수 있습니다. 월마트와 같은 대형 유통점도 자동화된 배송 기술에 투자하고 있으며 Amazon과 경쟁하여 인간의 노동 없이 빠르고 안정적인 배송을 제공할 계획을 세우고 있습니다.

이 기사에서는 자율 차량을 만드는 데 사용할 수 있는 센서 기술을 살펴보고, 상대적으로 안전하고 신뢰할 수 있는 자율 운전 시스템을 제공하기 위해 실시간 및 혼합 신호 내장형 요소를 설계하는 방법에 대해 알아봅니다. 여기에 언급되는 모든 부품과 기술은 DigiKey 웹 사이트에서 확인할 수 있습니다.

GPS로 시작되는 자율 주행

모든 자율 주행 차량은 센서에 크게 의존합니다. 모든 안내 시스템에 필요한 기본 센서 기술은 위치 식별입니다. 물론 GPS 및 지리적 위치 기술은 이미 대부분의 스마트폰에 내장되어 있습니다. 이러한 시스템은 꽤 신뢰도가 높지만 개별 자율 주행 차량 또는 기존 인간 주행 차량과 동일하게 고속도로 및 주요 도로를 이용하는 차량의 필요를 충족할 만큼 신뢰도가 높지는 않습니다.

여러분의 경험을 떠올려 보십시오. GPS의 신호가 끊기거나 비효율적인 상황을 몇 번이나 경험하셨습니까? 인간이 백업 역할을 하지 않는다면 기후 조건, 전기적 잡음원, 매핑 불일치로 인해 큰 문제가 발생할 수 있습니다.

또 다른 요소는 해상도입니다. 미터 단위의 정밀도만 필요하다면 현재의 GPS로 충분하겠지만 센티미터 단위의 해상도가 필요하다면 어떨까요? 월선 금지선에서 미터 범위의 오류가 발생한다면 정면 충돌로 이어질 수 있습니다. 마찬가지로 해안 고속도로에서 미터 단위의 오류가 발생한다면 차량이 절벽으로 떨어지는 사고가 발생할 수 있습니다.

위치 이외에 자율 자동차의 다른 핵심 기술은 충돌 방지입니다. 자율 운전 차량은 신중하게 주행하도록 프로그래밍될 수 있고 대화, 음악 또는 휴대폰에 의해 집중이 흐트러지지 않지만, 안전하게 주행하거나 교통 법규를 준수한다고 보장할 수 없는 인간과 함께 도로를 이용해야 합니다. 즉 자율 주행 차량은 해당 차량을 운전해야 할 뿐만 아니라 인간의 실수에 대처하기 위한 계획과 전략도 갖춰야 합니다.

사용 가능한 솔루션

전체적인 위치 인식을 위해서는 모듈식 GPS 솔루션을 선택하는 것이 좋습니다. 작고 저렴하며 전력 소비가 낮은 GPS 모듈에는 중국의 BeiDou 위성 네비게이션 시스템, 러시아의 Glonass, 유럽연합의 갈릴레오 위성 네비게이션 시스템(GNSS) 및 미국의 위성 위치 확인 시스템(GPS) 기술과 같은 국제 프로토콜에 대한 지원이 포함될 수 있습니다. Antenova M10478-A3와 같은 모듈은 거의 모든 표준 내장형 마이크로 컨트롤러에 대한 손쉬운 인터페이싱을 위해 최대 115.2Kbits/sec의 데이터 속도를 갖춘 간단한 UART 기반 인터페이스를 제공하는 동시에 앞서 언급한 모든 프로토콜 표준을 지원하는 광대역 안테나를 포함합니다.

설계 엔지니어는 일반적으로 차량 크기 및 전력이 아니라 감도와 넓은 온도 범위가 제한 사항이 될 것이라는 점을 유의해야 합니다. Antenova 모듈은 작동 온도 범위 40°C ~ +80°C에서 165dB의 우수한 감도를 갖추고 있습니다. 10Hz의 고정 업데이트 속도를 통해 트랙에서 비교적 느리게 움직이는 지상 차량의 유지에 충분한 최신 위치 정보가 제공됩니다.

3.3V 38mA 차폐 모듈 자체가 28핀, 13.8mm x 9.5mm x 1.8mm SMT 실장 가능 기판에 장착되며, 이를 내장형 마이크로 컨트롤러를 포함하는 메인 마더보드에 직접 납땜할 수 있습니다. Antenova M10478-A3-U1 개발 및 평가 기판은 낮은 위험과 투자로 이 솔루션을 빠르게 테스트하고 평가할 수 있는 편리한 USB 연결 기능을 갖추고 있습니다.

매핑 메모리 및 데이터는 Google Maps와 같은 범용 매핑 솔루션을 사용하여 라이선스 또는 패치되며 이를 위해서는 GSM과 인터넷 연결이 필요합니다. 또한 GSM 솔루션은 GPS 기능도 제공할 수 있습니다. 예를 들어, Maestro 무선 솔루션 M1003GXT48500 3G GSM 모뎀은 GSM 기능과 GPS 지원을 결합하여 지리적 위치와 GPS를 허용합니다(그림 1). 따라서, 셀 타워와 위성을 사용하는 백업 솔루션을 통해 위치를 획득할 수 있습니다.

그림 1: 결합된 GSM 및 GPS 모듈은 위치 인식을 위한 위성 및 셀룰러 연결을 모두 허용합니다.

충돌 방지

충돌 방지를 위한 물체 감지는 자율 주행 차량의 안전 요구 사항 중 주요 부분입니다. 다양한 업체에서 다양한 CCD 이미지 센서 및 카메라를 제공하고 있지만, 센서 알고리즘을 빠르고 효율적으로 개발하는 능력은 곧 엔지니어에게 비디오 센서와 제어 프로세서 간의 유연한 플랫폼이 필요하다는 사실을 의미합니다.

이에 대한 이상적인 솔루션은 가장자리를 감지하고, 이미지를 보정하고, 빠른 하드웨어에서 계산을 수행하여 접근하는 물체의 속도, 방향 및 거리를 판단하고 위협 평가를 수행하는 비디오 스트리밍을 직접 지원하는 FPGA 기술을 활용하는 것입니다.

이상적 솔루션 중 하나는 Lattice Semiconductor에서 제공하는 1080p, 60fps 비디오 카메라용 LFE3-70EA-HDR60-DKN 개발 시스템입니다. 이 플랫폼에는 이 회사의 LCMXO2-4000HE-DSIB-EVN 이미지 인터페이스 기판과 LF-9MT024NV-EVN Nanovesta 카메라 헤드 기판에 사용할 IP 및 참조 설계가 포함되어 있습니다.

이 기술을 사용하면 두 개의 이미지 센서를 하나의 비디오 데이터 스트림으로 병합할 수 있습니다(그림 2). 따라서 깊이 지각과 더 정확한 속도 및 위치 감지가 가능할 뿐 아니라 자동 화이트 밸런스, 2D 잡음 감소 그리고 최대 16메가픽셀 해상도 지원으로 업계에서 가장 빠르다고 여겨지는 자동 노출을 활용할 수 있습니다.

그림 2: 두 개의 독립적인 카메라 및 비디오 스트립을 지원하므로 자율 주행 차량의 중요 자산인 깊이 지각이 가능합니다.

레이더 부품

소형화된 레이더 장치는 이미 자동차 업계에서 널리 사용되고 있습니다. 이러한 장치는 거리, 범위, 속도, 상대적 물체 크기를 파악할 수 있는 RF 기술을 사용합니다.

자동차 업계는 충돌 방지 및 자동 주차 시스템에서 이 기술을 발전시켜 왔기 때문에 레이더 칩, 부품, 개발 시스템 및 하위 조립품을 자율 주행 차량 설계에 즉시 사용할 수 있습니다.

차량의 경우 여러 측면을 모니터링해야 하기 때문에 이미 다채널 레이더 시스템이 설계되어 주로 사용되고 있습니다. 리프트 게이트 감지 시스템과 같은 단일 채널 레이더 시스템을 사용할 수도 있지만 자율 주행 차량이 접하는 잠재 위험과 각 측면 및 축에 대해 모두 설치되어야 합니다. 예를 들어, 전면 및 측면 레이더는 보행자를 피하는 데 유용하지만 자동화된 차량이 도로 측면의 도랑을 판단하거나 타이어 펑크 발생 시 차량 정지에 적합하지 않은 장소임을 판단하려면 깊이 감지도 필요할 수 있습니다.

이러한 분야에 사용되는 부품으로는 Texas Instruments AFE5401TRGCTQ1과 같은 부품이 포함될 수 있습니다. 이 부품은 저잡음 증폭기, 이퀄라이저, 프로그래밍 가능한 이득 증폭기, 안티 앨리어싱 및 12비트 해상도의 A/D가 통합된 모놀리식 4채널 아날로그 레이더 프런트 엔드입니다(그림 3). 여기서 관심 있게 살펴볼 점은 이 1.8V 부품을 통해 모든 채널에서 동시 샘플링이 가능하며 12비트 CMOS 호환 병렬 버스를 통해 실현되는 25Msample/sec의 속도로 획득된 데이터를 로컬 호스트 컨트롤러로 빠르게 전송할 수 있다는 사실입니다.

그림 3: 이 4채널 수신기와 같은 다채널 모놀리식 레이더 장치는 자율 주행 차량에 이상적인 솔루션입니다.

Analog Devices의 AD8285WBCPZ 4채널 프런트 엔드 12비트 ADC도 비슷한 솔루션을 제공합니다. 이 부품은 탄력적인 데이터 캡처를 위해 통합 SPI 연결 FIFO를 사용하는 AD8285CP-EBZ RX 경로 레이더 평가 기판으로 지원됩니다.

요약하면, 자율 주행 차량을 사용하는 자동화된 배송은 초기에는 구현 비용이 높을 수 있으며 규제 또는 책임 관련 문제 등 여러 잠재적인 장애 요소에 직면합니다. 그러나 필요한 기술 솔루션, 특히 센서 기반 모듈 및 시스템 형태의 솔루션이 이미 설계 엔지니어에게 제공되고 있거나 곧 제공될 것입니다. GPS, 레이더 및 비디오 감지를 사용하는 오늘날의 첨단 운전자 보호 시스템(ADAS, 예: 적응형 크루즈 컨트롤 및 자동 긴급 제동 등)은 이러한 기술의 실현 가능성을 의심할 필요가 없으며 다만 자율 주행 차량이 도로에서 주행하는 시기가 언제인지가 중요하다는 사실을 보여줬습니다.

참고 자료:

1. Google의 자율 주행 자동차 프로젝트
2. Amazon Prime Air
3. Domino의 피자 배달 자동차
4. Domino의 DomiCopter