4D 이미징 Radar

4차원은 운전자 보조 및 자율주행 시스템의 Radar 정확도를 향상시킵니다. 몇몇 기업들은 최근의 소개로 그것을 추진하고 있습니다. Camera와 LiDAR와 대조적으로, 4D 이미징 Radar는 그것의 환경에서 물건들을 찾기 위해 반향 위치 측정(echolocation) 및 TOF(time-of-flight)의 원리를 사용합니다. 안개, 폭우, 어둠을 포함한 모든 날씨와 환경 조건에서 잘 작동합니다. 4D 이미징 Radar는 완전히 하얀 눈보라 속에서 자동차가 언제 움직이고 어떤 속도로 움직이는지 알 수 있습니다. 또한 더 높은 수준의 자동화를 위한 요구 사항인 최대 300m까지 감지할 수 있는 장점이 있습니다.

4D는 고해상도 장거리 Radar 센서로 물체의 거리, 상대 속도, 방위(구면 좌표계의 각도 측정) 뿐만 아니라 도로 높이 이상의 높이까지 감지하기 때문에 4D라고 합니다. 시간은 4차원(4D)으로 간주됩니다. 이러한 Radar는 실제로 매핑 시간이 아니라 고도에 관한 3D 환경을 이해하는 데 시간을 활용합니다. 이것은 자동차가 앞에 정지해 있는 물체가 사람인지 나무 가지인지를 결정하는데 도움을 줄 수 있습니다.

2-3개의 송신 안테나와 3~4개의 수신 안테나를 기반으로 하는 기존의 Radar 솔루션과 달리, 4D 이미징 Radar는 다중 입력, 다중 출력(MIMO) 48 안테나 어레이를 활용하여 주변 환경을 고해상도 매핑합니다. 포인트 클라우드 데이터 출력(개체를 나타내는 데이터 세트)은 FOV(넓은 방위각 고도 시야)와 결합되어 다리에서의 교통 체증과 같은 상황에 대해 보다 정확하게 감지 및 추적을 제공합니다.

 

자동차 외부에 단지 2개에서 4개의 Vayyar 센서만이 12개의 전통적인 ADAS 센서를 대체

 

Vayyar Radar-On-Chip

많은 공급기업들이 4D 이미징 Radar를 개발하고 있습니다. Vayyar는 최근에 생산 가능한 “Radar-On-Chip”을 가장 최근에 공개했습니다. 이 기업의 다기능 자동차 등급인 AEC-Q100 인증을 받은 디바이스는 최대 48대의 트랜스시버, 내부 디지털 신호 처리 장치(DSP) 및 실시간 신호 처리를 위한 마이크로컨트롤러 유닛(MCU)을 갖추고 있습니다. 물체를 꿰뚫어 볼 수 있고 모든 기후 조건에서 효과적으로 작동할 수 있는 Vayyar는 이 솔루션이 12개 이상의 다른 센서를 대체할 수 있으며 LiDAR과 Camera의 필요하지 않다고 주장합니다. 따라서, 단일 무선 주파수 집적회로만으로 실내 및 ADAS 애플리케이션의 복잡성을 감소시킵니다.

이 칩은 72개의 송신기와 72개의 수신기를 가진 3GHz부터 81GHz까지의 이미징 및 Radar 대역을 포함합니다. 내장 메모리와 통합된 DSP를 사용하는 Vayyar는 센서가 외부 CPU 없이도 복잡한 이미징 알고리즘을 실행할 수 있다고 말합니다. 객실 내에서 Vayyar 칩은 침입자 경보, 아동 존재 감지, 안전벨트 알림, 충돌 시 비상 서비스 알림 eCall 등 다양한 시스템을 지원합니다. 기업에 따르면 차 밖에서는 24개의 센서만이 거의 12개의 ADAS와 고급 주차 보조 애플리케이션을 지원합니다.

Vayyar는 뉴스 보도 자료에서 현재의 평균 차량은 100개 이상의 센서를 장착하고 있으며, 분석가들은 이것이 2030년까지 두 배가 될 것이라고 예측하고 있습니다. 공급업자는 그들 중 일부는 기능이 하나뿐이라고 언급했습니다. 이 기업의 60, 79 GHz Radar 모듈은 차량의 센서 수를 줄이기 위해 설계되었습니다. 그들은 12개가 넘는 다른 센서를 교체하고 LiDAR과 Camera가 필요 없게 만들면서 동시에 여러 개의 목표물과 물체를 추적한다고 합니다.

플랫폼의 잠재력에서 핵심은 복잡성을 줄이는 능력입니다. 직접 및 간접 비용을 절감하기 위해 Vayyar는 하드웨어, 소프트웨어, 개발 및 테스트 리소스를 포함하는 완벽한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하여 통합 프로세스를 간소화합니다. 또한 이 센서는 확장성을 위해 설계되었으며, OTA 소프트웨어 업데이트를 통해 새로운 기능의 배포를 용이하게 한다고 합니다.

 

 

NXP 및 Continental 4D 항목

자동차 업계의 요구에 부응하기 위해 NXP 반도체는 자사의 S32R45 Radar 프로세서와 77GHz 송수신기 TEF82xx로 구성된 새로운 Radar 센서 칩셋을 샘플링하고 있다고 12월 7일 밝혔습니다. 각 칩에는 3개의 송신 채널과 4개의 수신 채널이 포함되어 있습니다. 7.5- × 7.5-mm 노출 다이 패키지는 향상된 열 성능을 제공하며 ISO26262 ASIL Level B를 준수합니다.

 

NXP

 

Continental AG는 Xilinx FPGA를 사용하여 2021년에 승용차에 탑재될 예정인 생산 가능한 4D 이미징 Radar를 배치하고 있습니다. 이 기업은 새로운 4D Radar 센서 세대를 개발함에 있어 Xilinx의 Zynq UltraScale+ 제품군의 SoC에 의존하고 있습니다. Continental은 ARS540을 통해 디지털 빔 포밍을 지원하는 안테나 어레이를 제공하며, 고해상도 Radar 이미지를 생성하는 28개의 물리적 및 192개의 가상 안테나 채널을 제공합니다.

이 시스템은 교통 참가자의 유형에 따라 Radar 반향을 분류할 수 있습니다. 즉, 트럭, 자동차, 자전거 및 보행자를 구별합니다. Continental의 ARS 540 4D 이미징 Radar는 부분적인 자동화에서 완전한 자동화에 이르는 모든 범위의 자동화 주행 시스템을 지원합니다. 범위, 속도, 방위각 외에 물체의 위치와 고도를 계산해 상대적으로 작은 물체도 감지할 수 있도록 해 주므로 최대 300m까지 주행 환경을 정밀하게 파악할 수 있습니다.

 

Continental

 

Uhnder the Radar

텍사스 주 오스틴의 디지털 이미징 4D Radar-on-chip 개발기업인 Uhnder는 자동차 ADAS, 반-완전 자율주행과 같은 다양한 응용 분야를 위한 다목적 기능을 차량에 제공하는 기술을 보유하고 있습니다. 이 기업의 디지털 이미징 Radar 칩은 기존의 아날로그 주파수 변조보다 향상된 해상도와 탐지 기능을 제공하여 안전성을 높인다고 합니다. 기존 Radar는 신호를 송수신하기 위해 사인파 파형의 주파수를 변조하는 주파수 변조 연속파(FMCW)에 의존합니다.

Under의 Radar 센서 IC는 MIMO와 같은 디지털 신호 처리 기술을 통합한 소프트웨어 정의 Radar로, MIMO Radar에서는 단일 송신(Tx)과 8개의 수신(Rx) 안테나가 단일 입력, 다중 출력(SIMO) Radar를 형성합니다. 원하는 FOV를 얻기 위해 Rx 안테나 사이의 거리를 선택합니다.

디지털 코드 변조 (Digital Code Modulation, DCM)이라는 기술을 기반으로 한 것으로, DCM 기술은 일정 기간 동안 주파수가 아닌 송신 신호를 변조하는 단계를 거쳐 디지털 코드를 추가해 보다 정확한 측정을 수행합니다.

Uhder RoC는 77~79GHz 송수신기와 12개의 송신 채널 및 16개의 수신 채널을 통합하며, 이 채널은 방위 및 고도 프로파일을 모두 포함하는 두 세트의 안테나에 시간 곱셈이 가능합니다. 기업에 따르면, 이 RoC 아키텍처는 외부 RF PCB 회로 없이도 최대 192개의 가상 수신 채널을 처리할 수 있습니다. 많은 수의 가상 수신기로 인해 높은 각도 해상도를 달성합니다. Radar의 각도 해상도는 일반적으로 안테나 개구부라고 하는 안테나 배열의 유효 영역에 정비례합니다.

Uhder는 물체의 고도와 같은 전통적인 Radar나 LiDAR보다 더 많은 매개 변수를 얻음으로써, 그것의 시스템이 전통적인 센서로는 감지할 수 없는 평행 물체를 해결할 수 있다고 말합니다.

 

 

끼어들기

자율주행 기술에서 주요 센서를 나열하면 Camera, Radar, LiDAR 가 있습니다. 그중에서 최근에는 LiDAR도 일반인에게도 많이 알려졌지만, 이전까지는 가장 낯선 센서였습니다. 반면 Camera와 Radar는 일반인에게도 많이 알려진 것이었습니다. 하지만 자율주행 기술에 주목을 받았던 것은 Camera 이었습니다. 사람의 눈에 해당하는 기능을 담당하기 때문에 많은 기술적 도전과 성과를 보여왔습니다. 물론 자율주행 기술만을 위한 것이라고 하기보다는 Vision System에 대한 여러 가지 Application의 등장이 더 큰 역할을 했다고 할 수 있습니다. 하지만 Radar의 경우는 오랜 기간 동안 자동차 안전을 위해 사용되어 오던 중요 센서입니다. 대부분의 대형 자동차 부품 기업이 생산을 하는 것으로 현재 그 가치는 추측할 수 있습니다.

오늘 소개해드린 소식은 이런 Radar 기술에도 새로운 바람이 불고 있다는 것을 전하고 있습니다. 물론 4D 이미징 Radar는 소개된 기술입니다. 이미 여러 기업에서 소개를 하고 있습니다. 앞서 언급했듯이 이미 큰 자동차 부품 기업에서 생산을 위한 준비를 하고 있으니까요. 현재 자율주행 기술은 ADAS 기술을 넘어서 자율주행을 위한 목적지로 향하고 있습니다. 1~2년 안에 Level 3의 수준의 기술이 우리가 사용하는 자동차에 장착을 준비하고 있습니다. 이런 과정에서 필요한 기술은 지금보다 더 주변을 인지할 수 있는 능력을 가져야 한다는 것이 포함됩니다. 또한 운전자의 움직임을 파악하는 기술도 더불어 같이 말이지요.

4D 이미징 Radar 는 기존의 기능뿐만 아니라 대상의 높이를 파악할 수 있는 기술을 통해 단순히 점으로 인식되던 Radar 결과를 이미지로 이해할 수 있는 수준으로 높이고 있습니다. 물론 LiDAR에 비해 해상도 측면에서는 많이 부족한 부분이 있습니다. 하지만 Radar라는 기존의 대표적인 센서로 아직은 가격 경쟁력에서 분명 우위에 있을 것입니다. 최근 가격 경쟁력 확보를 위한 LiDAR 기업들의 노력이 시간이 걸리기 때문에 그 사이의 틈새는 분명히 존재할 것입니다.

 

자동차 자동화에 필수 요소 – 카메라, 레이더, 센서

 

저도 ‘자율주행차, 그것이 궁금하다’ 시즌 2의 센서 편(위 링크)에서 Arbe를 소개해드린 적이 있습니다. 4D 이미징 Radar는 단순히 사물의 유무만을 파악하는 수준이 아닌 AI 기술을 접목해서 분류하는 기능까지도 지원을 하고 있습니다. 즉 Camera의 능력까지도 넘보고 있는 것입니다. 물론 두 센서의 정확도에 대한 비교는 아직은 어렵습니다. 하지만 센서의 수량을 줄일 수 있는 가능성은 충분히 제공해 줄 수 있을 것으로 생각됩니다.

Radar 기술 자체가 워낙 오랜 것이기에 우리나라에도 관련된 기술을 개발하는 스타트업들도 있습니다. 저는 자동차 산업을 중심을 주로 생각을 하지만, 센서 기술을 보통 하나의 산업뿐만 아니라 다양한 산업으로 확장이 가능하기 때문에 4D 이미징 Radar, 역시 확장 가능성은 충분합니다. 아직은 LiDAR에 많이 부정적인 Tesla의 경우 4D 이미징 Radar를 추가할 수 있다는 소식도 전해진 적이 있습니다.

참고로 아래 영상은 한국 기업인
Smart Radar System의 시연 영상입니다.

Over the Vehicle !!!

참고 자료
www.electronicdesign.com

 

OTV
Over the Vehicle
자율주행차 그 이상의 가치

 

자율주행차가 세상을 보는 방법은 여러가지이다.

테슬라 오토파일럿만 있는 것은 아니다. EP3 확장판