첨단운전자보조시스템(ADAS)과 자율주행을 성공적으로 완성하려면 차량 주변 환경을 효과적으로 감지하면서 자율 내비게이션을 지원하는 알고리즘에 정보를 제공해야 한다. 

생명이 위급한 상황에서 센싱 기능에 절대적으로 의존해야 할 경우, 다중의 센서 솔루션을 사용하게 되면 융합된 데이터를 이용하여 서로를 증강시키고 리던던시(redundancy)를 제공할 수 있게 된다. 이를 통하여 각 기술마다 강점을 살려 보다 나은 통합적인 솔루션을 제공할 수 있다.

ADAS와 자율주행 적용 차량에 탑재되는 센서에 있어 앞으로 부각될 세 가지 솔루션으로 이미지 센서(image sensors), 레이더(radar), 라이다(LiDAR)를 들 수 있다.

각각의 장점을 지닌 이 센서들을 함께 사용하면 완전한 센서 제품군을 구성할 수 있으며, 이는 장면의 모든 포인트 또는 커널(kernel)에 색상, 강도, 속도, 깊이를 제공하는 자율 인식 알고리즘이 센서 융합(sensor fusion)을 통해 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 제공한다.

빛으로 거리를 측정하는 개념은 비록 수십 년 전 제시됐지만, 이미 언급된 세 솔루션 중 라이다는 대중 시장에서 상용화된 것은 가장 최근의 기술이다. 

차량용 라이다 시장은 완전한 센서 제품군을 필요로 하는 자율주행 시스템의 확산에 힘입어, 2020년 3900만 달러에서 2025년 17억5000만 달러로 눈부신 성장세를 보일 전망이다(Yole Développement, 2020). 

현재 100개가 넘는 기업이 라이다 기술에 종사하고 있으며 2020년까지 이들 기업에 대한 투자 누적액은 15억 달러를 넘었다. 2020년 말부터는 일부 라이다 기업들이 줄줄이 스팩(SPAC)으로 기업공개(IPO)를 하기 시작했다. 

허나 너무 많은 기업이 단 하나의 기술에 주력하고 일부는 사용하는 빛의 파장(대표적으로 905nm와 1550nm)과 같은 부분에서 근본적으로 다른 상황을 고려하고 있지만, 성공적인 기술과 합병 사례만이 생존할 수밖에 없다. 이는 네트워크용 이더넷(Ethernet)에서나 비디오용 VHS분야에서 보인 양상과도 같다. 

자동차 제조사와 인적 ·물적 수송용 자율로봇 차량 디자인 및 구축 업체를 비롯해 라이다 기술을 사용하는 업체들에게 가장 중요한 요소는 각 업체의 요구사항이다.

궁극적으로 이들 업체는 그들의 공급사가 반사율이 낮은 물체의 거리 측정 및 감지 성능 사양을 충족하면서 고도의 신뢰성까지 갖춘 저렴한 라이다 센서를 공급해주기 원한다. 

모든 엔지니어가 강한 관점을 견지하더라도, 공급사가 성능과 신뢰성 요구사항을 적절한 비용으로 만족시킨다면 이들 업체는 기술 구현에 대해 불가지론적인 태도를 보일 가능성이 높다.

라이다 개요
해당 주제를 논하기에 앞서, 먼저 다양한 아키텍처를 지닌 라이다 시스템의 구조를 이해해야 한다. 주파수 변조 연속파(FMCW, frequency-modulated continuous wave)로 불리는 코히어런트(coherent) 라이다는 전송된 레이저 신호와 반사광을 혼합하여 물체의 거리와 속도를 계산한다. 

FMCW에는 몇 가지 장점이 있지만, 가장 일반적인 라이다 방식인 직접 비행 시간거리측정(dToF, direct time-of-flight) 라이다 보다는 흔하게 쓰이지 않는다. FMCW는 광원에서 나오는 아주 짧은 빛의 펄스가 물체로부터 반사돼 센서에 감지되기까지 걸리는 시간을 측정하는 방식을 통해 물체까지의 거리를 측정한다. 

이는 빛의 속도를 사용해 시간, 속도, 거리로 구성된 간단한 수학 공식으로 물체까지의 거리를 직접 계산하는 방식이다. 파장의 종류는 대부분 송신 및 수신 기능에 영향을 미치지만, 일반적인 dToF 라이다 시스템은 6가지 주요 하드웨어 기능을 가지고 있다.

<표 1>은 전세계에 걸친 선도업체부터 스타트업까지 아우르는 다양한 라이다 제조업체의 목록이다. 시장 보고서와 공개된 정보에 의하면 이들 중 대다수가 단파적외선(SWIR, short wave infrared) 파장이 아닌 근적외선(NIR, near infrared) 파장으로 라이다를 운용한다. 

또한, FMCW에 주력하는 SWIR 중점 공급업체는 해당 파장으로 제한되는 한편, dToF 라이다를 구현한 공급업체 대부분은 빔 스티어링, 신호 처리 등의 기능을 중심으로 기존 IP를 많이 활용하면서 NIR를 선택해 NIR 파장으로 시스템을 만든다.

업체 대부분이 NIR 파장을 선택했다는 사실을 감안하면, 이러한 결정의 배경과 그 의미에 대해 고려해볼 수 있다. 그 중심에는 라이다를 구성하는 빛과 반도체 물질의 특성에 관한 몇 가지 기초 물리학이 있다.

라이다 시스템의 레이저가 발사하는 광자는 물체에 반사돼 검출기로 수신되며, 이 광자는 태양에서 오는 주변 광자와의 경쟁이 불가피하다. 태양 복사의 스펙트럼과 대기 흡수를 고려했을 때, 특정 파장의 방사 조도에는 시스템적 노이즈인 광자의 양이 줄어드는 딥(dips)이 존재한다. 

905nm에서는 1550nm보다 3배 정도 높은 일조 강도(solar irradiance)로 인해NIR 시스템은 센서를 간섭할 수 있는 노이즈와 더 많이 경쟁해야 한다. 그러나 이는 라이다 시스템의 파장을 정할 때 고려해야 할 여러 요소 중 하나에 불과하다.

글: 바흐만 하지(Bahman Hadji) / 오토모티브 센싱사업부 디렉터 / 온세미