기술기고문
LiDAR 인식 과제들
글: 사르벤 아이펙(Sarven Ipek), LiDAR 마케팅 매니저 / 아나로그디바이스(Analog Devices, Inc.)
자율 자동차는 인간의 운전 능력을 모방하기 위해서 고도로 통합적인 센서 시스템을 사용해야 한다. 사람은 두 눈과 두 귀는 물론 자동차로부터 전달되는 촉각 반응까지 활용해서 운전한다. 뇌는 이 모든 정보를 실시간으로 처리하고, 지금까지 운전을 해오면서 쌓아온 방대한 데이터베이스를 참조한다. 인간의 운전 능력을 모사하기 위해 활용할 수 있는 센서로는 레이더, LiDAR, 카메라, IMU(inertial measurement unit), 초음파 센서 등이 있다. 이들은 저마다 강점과 맹점을 가지고 있다. 어느 한 센서가 아무리 발전한다고 하더라도 다른 센서들이 전혀 필요 없게 되지는 못할 것이다. 이 글에서는 자율 운전 솔루션을 위해 중요한 데이터를 제공하는 센서 기술 중 하나인 LiDAR 설계 시 고려해야 할 점에 대해 살펴본다.
그림 1: 비전, 레이더, LiDAR를 비교해서 보여주는 스파이더 차트
LiDAR는 자율 자동차에서 레이더와 최고의 조합을 이루는 기술이다. 두 기술 모두 가시광 없이 동작할 수 있어 야간 운전이나 어두운 환경에서 중요한 역할을 할 수 있다. 레이더는 긴 거리를 감지하고 추적하는 데 능하고, LiDAR는 각도 분해능이 높으므로 물체를 인식하고 분류하기에 적합하다. 다시 말해, 레이더는 무언가 있다는 것을 감지할 수 있고 LiDAR는 레이더가 감지한 것에 대해서 좀더 많은 것을 말해줄 수 있다.
그림 2: 자율 자동차의 LiDAR 감지
LiDAR 시스템을 설계하려면 기술적인 것들을 고려해야 한다. 특히 근적외선 파장을 사람 눈의 안전을 위한 제한선 밑으로 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 이러한 안전 가이드라인에 대해서는 IEC 60825-1에서 정의하고 있다. 이 글에서 논의하는 모든 측면들이 눈 안전과 관련돼 있다. LiDAR 시스템 토폴로지는 여러 다양한 기법을 사용할 수 있으며, 각각의 기법마다 설계 복잡성이 조금씩 다르고 서로 다른 장단점을 가지고 있다.
하지만 모든 설계들이 공통적으로 주의를 기울여야 하는 기본적인 측면들이 존재한다. 이 글에서는 눈 안전 이외에 시스템을 설계할 때 또 다른 고려사항들로서 SNR 극대화, 감지 요건, 시야각, 열 고려사항, 전력 소모, 추측 항법에 대해서 설명한다.
눈의 안전은 기본, 그 외의 고려사항들
먼저 수신 경로부터 살펴보면, 시스템의 신호대잡음비(SNR)에 따라서 먼 거리(100m ~ 300m)에서 작은 물체를 감지할 수 있는 능력이 영향을 받는다. ADC 잡음 플로어는 수신 경로 상의 다른 잡음 요인들보다 크지 않아야 한다. 배경 빛이나 신호 샷 잡음이 ADC 잡음 플로어나 PCB 잡음보다 낮으면 정확도가 떨어진다. 직접 감지 토폴로지로 ToF(time of flight) 계산을 하기 위해서는 시스템이 짧은 펄스(1ns ~ 5ns)를 출력하고 이것을 높은 샘플링 레이트의 ADC를 사용해서 검출할 수 있어야 한다. 1GSPS의 샘플링 속도면 수신 신호 경로 상에 이를 구현할 수 있다. 또 한 가지 유의할 점은, ADC 유효 비트 수(ENOB)가 신호 클리핑을 하지 않고도 트랜스임피던스 증폭기(TIA)로부터 전체 출력 범위를 허용할 수 있어야 한다는 것이다.
예를 들어, 100미터 떨어진 거리에서 농구공을 감지할 수 있어야 한다고 가정해 보자. 대상 물체의 반사율과 크기, 거리에 따라서 TIA에 허용될 수 있는 SNR이 제한된다. 동일한 펄스를 ADC가 검출해야 하므로 TIA는 폭이 좁은 펄스를 검출할 수 있는 대역폭을 가져야 한다. 이처럼 넓은 범위의 거리, 반사율, 크기를 처리해야 하므로, TIA는 포화 이벤트로부터 복구가 가능해야 한다. 포화 이벤트는 반사가 심한 물체가 입사광의 상당 부분을 반사할 때 발생할 수 있는데, 그러면 증폭기를 포화시킨다(예를 들면, 속도 제한 표지판 같은 물체를 가깝게 지나칠 때가 해당된다). 이러한 사례는 흔히 일어날 수 있으며, 안전을 위해서는 이러한 이벤트로부터 재빨리 복구해서 정확한 정보를 제공하는 것이 중요하다.
그림 3: LiDAR 아키텍처
시야각과 각도 분해능 역시 이 농구공을 감지하는 능력에 영향을 미친다. 시야각을 결정하는 주된 요소는 송신 및 수신 광학장치이다. 각도 분해능은 먼 거리에서 농구공 같은 물체를 감지하고 분류할 수 있는지, 아니면 단지 어떤 물체가 있다는 정도만 감지할 수 있는지를 결정한다.
이러한 시스템에 요구되는 전력과 발열을 처리하는 것 역시 LiDAR 시스템 설계 엔지니어들에게는 중요한 과제이다. 신호 체인의 전력 소모를 낮추면 발열은 당연히 낮아질 것이다. 어떤 부품들은 온도에 따라서 성능이 차이를 보일 수 있으며, 이러한 차이가 심한 신호 체인 부품은 온도 보정이 필요할 수도 있다. 예를 들어 레이저 다이오드는 LiDAR 시스템의 전체 동작 온도 범위에 걸쳐서 파장과 효율을 유지하기 위해서 온도 보정이 필요할 수 있다.
경우에 따라서는 애벌랜치 포토다이오드와 레이저의 전압 바이어스를 위해서 양(+) 또는 음(-)으로 수백 볼트(V)가 필요하다. 이처럼 높은 전압을 높은 정확도로, 되도록 적은 수의 부품을 사용해서 발생해야 한다. 정확한 레퍼런스 입력을 제공하기 위해서는 바이어스 점, 전류, 전압을 생성하기 위해서 정밀 디지털-아날로그 컨버터(DAC)가 필요하다. LiDAR 시스템에서는 전통적인 1.8V ~ 12V 전압 도메인 외에, 갈수록 더 높은 전압 레벨이 요구되고 있다. 따라서 전원 솔루션을 신중하게 선택해야 하는데, 특히 또 다른 전압을 추가해야 할 경우에는 더욱 그렇다. 또한 셧다운 기능이나 저전력 모드가 가능한 IC와 전원 부품을 선택하는 것이 중요하다. 그래야 시스템이 다수의 채널을 유연하게 제어할 수 있다.
LiDAR 센서에 IMU를 통합하면 여러 면에서 유리할 수 있다. IMU 센서는 다축 자이로스코프와 가속도계를 지능적으로 융합해서 안정성과 내비게이션을 위해 신뢰할 수 있는 위치 및 모션 인식 정보를 제공할 수 있다. 정밀 MEMS IMU는 매우 역동적인 모션이 수반되는 극히 복잡한 동작 환경에 대해서도, 요구되는 수준의 뛰어난 정확도를 제공한다.
자율 운전 시스템에 IMU를 사용하면 추측 항법, 위치추적, 안정성 기능을 제공할 수 있다. 그러면 ADAS나 GSP 기능을 사용할 수 없게 되었을 때 시스템의 신뢰성을 높일 수 있다. IMU의 장점은 업데이트 속도가 초당 수천 샘플에 이를 정도로 매우 빠르다는 것이며, 외부 환경의 변화에 대해서도 매우 강건하다. IMU가 안정적일수록 시스템에 더 긴 시간 동안 신뢰성 있게 중요한 통찰을 제공할 수 있다.
LiDAR 모듈에 IMU를 통합하면 자동차 환경에서 흔히 발생하는 진동을 감지, 분석 및 보정할 수 있다. 일례로 자동차가 움푹 패인 곳을 지나갈 때 흔들림이 발생할 수 있는데, 이 때 IMU 출력을 활용해서 LiDAR 점군(point cloud)을 보정할 수 있다. 또한 IMU를 사용하면, 돌고 있는 LiDAR 시스템 상의 베어링 마모를 감지할 수 있어 심각한 결함이 발생하기 전에 LiDAR에 대한 예방 정비도 가능하다.
맺음말
복잡한 LiDAR 시스템을 설계하기 위해서는 허용 가능한 SNR, 감지 요건, 시야각, 발열, 전력 소모 같은 것들에 주의를 기울여야 한다. 각각의 측면에서 어떤 요소들이 중요한지 잘 따져보고 IC를 신중하게 선택함으로써 성공적인 설계를 완성할 수 있다.
저자 소개
사르벤 아이펙(Sarven Ipek)은 2006년에 ADI에 입사했다. ADI에 재직하면서 결함 분석, 설계, 특성분석, 제품 엔지니어링, 프로젝트 관리, 프로그램 관리와 관련해서 풍부한 경험을 쌓았다. 현재는 매사추세츠주 윌밍턴 소재 ADI 자율 교통 및 안전성 그룹의 LiDAR 부문 마케팅 매니저를 맡고 있다. 노스이스턴 대학에서 전기 컴퓨터 공학 학사학위와 통신 시스템 및 신호 프로세싱을 전공으로 전기공학 석사학위를 취득했다. 문의: sarven.ipek@analog.com
자율 자동차는 인간의 운전 능력을 모방하기 위해서 고도로 통합적인 센서 시스템을 사용해야 한다. 사람은 두 눈과 두 귀는 물론 자동차로부터 전달되는 촉각 반응까지 활용해서 운전한다. 뇌는 이 모든 정보를 실시간으로 처리하고, 지금까지 운전을 해오면서 쌓아온 방대한 데이터베이스를 참조한다. 인간의 운전 능력을 모사하기 위해 활용할 수 있는 센서로는 레이더, LiDAR, 카메라, IMU(inertial measurement unit), 초음파 센서 등이 있다. 이들은 저마다 강점과 맹점을 가지고 있다. 어느 한 센서가 아무리 발전한다고 하더라도 다른 센서들이 전혀 필요 없게 되지는 못할 것이다. 이 글에서는 자율 운전 솔루션을 위해 중요한 데이터를 제공하는 센서 기술 중 하나인 LiDAR 설계 시 고려해야 할 점에 대해 살펴본다.
그림 1: 비전, 레이더, LiDAR를 비교해서 보여주는 스파이더 차트
LiDAR는 자율 자동차에서 레이더와 최고의 조합을 이루는 기술이다. 두 기술 모두 가시광 없이 동작할 수 있어 야간 운전이나 어두운 환경에서 중요한 역할을 할 수 있다. 레이더는 긴 거리를 감지하고 추적하는 데 능하고, LiDAR는 각도 분해능이 높으므로 물체를 인식하고 분류하기에 적합하다. 다시 말해, 레이더는 무언가 있다는 것을 감지할 수 있고 LiDAR는 레이더가 감지한 것에 대해서 좀더 많은 것을 말해줄 수 있다.
그림 2: 자율 자동차의 LiDAR 감지
LiDAR 시스템을 설계하려면 기술적인 것들을 고려해야 한다. 특히 근적외선 파장을 사람 눈의 안전을 위한 제한선 밑으로 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 이러한 안전 가이드라인에 대해서는 IEC 60825-1에서 정의하고 있다. 이 글에서 논의하는 모든 측면들이 눈 안전과 관련돼 있다. LiDAR 시스템 토폴로지는 여러 다양한 기법을 사용할 수 있으며, 각각의 기법마다 설계 복잡성이 조금씩 다르고 서로 다른 장단점을 가지고 있다.
하지만 모든 설계들이 공통적으로 주의를 기울여야 하는 기본적인 측면들이 존재한다. 이 글에서는 눈 안전 이외에 시스템을 설계할 때 또 다른 고려사항들로서 SNR 극대화, 감지 요건, 시야각, 열 고려사항, 전력 소모, 추측 항법에 대해서 설명한다.
눈의 안전은 기본, 그 외의 고려사항들
먼저 수신 경로부터 살펴보면, 시스템의 신호대잡음비(SNR)에 따라서 먼 거리(100m ~ 300m)에서 작은 물체를 감지할 수 있는 능력이 영향을 받는다. ADC 잡음 플로어는 수신 경로 상의 다른 잡음 요인들보다 크지 않아야 한다. 배경 빛이나 신호 샷 잡음이 ADC 잡음 플로어나 PCB 잡음보다 낮으면 정확도가 떨어진다. 직접 감지 토폴로지로 ToF(time of flight) 계산을 하기 위해서는 시스템이 짧은 펄스(1ns ~ 5ns)를 출력하고 이것을 높은 샘플링 레이트의 ADC를 사용해서 검출할 수 있어야 한다. 1GSPS의 샘플링 속도면 수신 신호 경로 상에 이를 구현할 수 있다. 또 한 가지 유의할 점은, ADC 유효 비트 수(ENOB)가 신호 클리핑을 하지 않고도 트랜스임피던스 증폭기(TIA)로부터 전체 출력 범위를 허용할 수 있어야 한다는 것이다.
예를 들어, 100미터 떨어진 거리에서 농구공을 감지할 수 있어야 한다고 가정해 보자. 대상 물체의 반사율과 크기, 거리에 따라서 TIA에 허용될 수 있는 SNR이 제한된다. 동일한 펄스를 ADC가 검출해야 하므로 TIA는 폭이 좁은 펄스를 검출할 수 있는 대역폭을 가져야 한다. 이처럼 넓은 범위의 거리, 반사율, 크기를 처리해야 하므로, TIA는 포화 이벤트로부터 복구가 가능해야 한다. 포화 이벤트는 반사가 심한 물체가 입사광의 상당 부분을 반사할 때 발생할 수 있는데, 그러면 증폭기를 포화시킨다(예를 들면, 속도 제한 표지판 같은 물체를 가깝게 지나칠 때가 해당된다). 이러한 사례는 흔히 일어날 수 있으며, 안전을 위해서는 이러한 이벤트로부터 재빨리 복구해서 정확한 정보를 제공하는 것이 중요하다.
그림 3: LiDAR 아키텍처
시야각과 각도 분해능 역시 이 농구공을 감지하는 능력에 영향을 미친다. 시야각을 결정하는 주된 요소는 송신 및 수신 광학장치이다. 각도 분해능은 먼 거리에서 농구공 같은 물체를 감지하고 분류할 수 있는지, 아니면 단지 어떤 물체가 있다는 정도만 감지할 수 있는지를 결정한다.
이러한 시스템에 요구되는 전력과 발열을 처리하는 것 역시 LiDAR 시스템 설계 엔지니어들에게는 중요한 과제이다. 신호 체인의 전력 소모를 낮추면 발열은 당연히 낮아질 것이다. 어떤 부품들은 온도에 따라서 성능이 차이를 보일 수 있으며, 이러한 차이가 심한 신호 체인 부품은 온도 보정이 필요할 수도 있다. 예를 들어 레이저 다이오드는 LiDAR 시스템의 전체 동작 온도 범위에 걸쳐서 파장과 효율을 유지하기 위해서 온도 보정이 필요할 수 있다.
경우에 따라서는 애벌랜치 포토다이오드와 레이저의 전압 바이어스를 위해서 양(+) 또는 음(-)으로 수백 볼트(V)가 필요하다. 이처럼 높은 전압을 높은 정확도로, 되도록 적은 수의 부품을 사용해서 발생해야 한다. 정확한 레퍼런스 입력을 제공하기 위해서는 바이어스 점, 전류, 전압을 생성하기 위해서 정밀 디지털-아날로그 컨버터(DAC)가 필요하다. LiDAR 시스템에서는 전통적인 1.8V ~ 12V 전압 도메인 외에, 갈수록 더 높은 전압 레벨이 요구되고 있다. 따라서 전원 솔루션을 신중하게 선택해야 하는데, 특히 또 다른 전압을 추가해야 할 경우에는 더욱 그렇다. 또한 셧다운 기능이나 저전력 모드가 가능한 IC와 전원 부품을 선택하는 것이 중요하다. 그래야 시스템이 다수의 채널을 유연하게 제어할 수 있다.
LiDAR 센서에 IMU를 통합하면 여러 면에서 유리할 수 있다. IMU 센서는 다축 자이로스코프와 가속도계를 지능적으로 융합해서 안정성과 내비게이션을 위해 신뢰할 수 있는 위치 및 모션 인식 정보를 제공할 수 있다. 정밀 MEMS IMU는 매우 역동적인 모션이 수반되는 극히 복잡한 동작 환경에 대해서도, 요구되는 수준의 뛰어난 정확도를 제공한다.
자율 운전 시스템에 IMU를 사용하면 추측 항법, 위치추적, 안정성 기능을 제공할 수 있다. 그러면 ADAS나 GSP 기능을 사용할 수 없게 되었을 때 시스템의 신뢰성을 높일 수 있다. IMU의 장점은 업데이트 속도가 초당 수천 샘플에 이를 정도로 매우 빠르다는 것이며, 외부 환경의 변화에 대해서도 매우 강건하다. IMU가 안정적일수록 시스템에 더 긴 시간 동안 신뢰성 있게 중요한 통찰을 제공할 수 있다.
LiDAR 모듈에 IMU를 통합하면 자동차 환경에서 흔히 발생하는 진동을 감지, 분석 및 보정할 수 있다. 일례로 자동차가 움푹 패인 곳을 지나갈 때 흔들림이 발생할 수 있는데, 이 때 IMU 출력을 활용해서 LiDAR 점군(point cloud)을 보정할 수 있다. 또한 IMU를 사용하면, 돌고 있는 LiDAR 시스템 상의 베어링 마모를 감지할 수 있어 심각한 결함이 발생하기 전에 LiDAR에 대한 예방 정비도 가능하다.
맺음말
복잡한 LiDAR 시스템을 설계하기 위해서는 허용 가능한 SNR, 감지 요건, 시야각, 발열, 전력 소모 같은 것들에 주의를 기울여야 한다. 각각의 측면에서 어떤 요소들이 중요한지 잘 따져보고 IC를 신중하게 선택함으로써 성공적인 설계를 완성할 수 있다.
저자 소개
사르벤 아이펙(Sarven Ipek)은 2006년에 ADI에 입사했다. ADI에 재직하면서 결함 분석, 설계, 특성분석, 제품 엔지니어링, 프로젝트 관리, 프로그램 관리와 관련해서 풍부한 경험을 쌓았다. 현재는 매사추세츠주 윌밍턴 소재 ADI 자율 교통 및 안전성 그룹의 LiDAR 부문 마케팅 매니저를 맡고 있다. 노스이스턴 대학에서 전기 컴퓨터 공학 학사학위와 통신 시스템 및 신호 프로세싱을 전공으로 전기공학 석사학위를 취득했다. 문의: sarven.ipek@analog.com
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