라이다
Light Detection And Ranging, LiDAR
1. 개요
이름에서 보듯이 레이더(RADAR)에서 전파가 레이저로 바뀌었다고 보면 되며, 아예 레이저 레이다라고도 부르기도 한다. 흔히 보는 레이저 거리측량기 같은 장비가 이에 해당된다. RADAR는 2개의 복수표준어(레이다/레이더)가 표준국어대사전에 등재되어 있지만, LIDAR는 라이더(rider)[1]가 있어 표준국어대사전에는 라이다로만 등재되어 있다. 그렇지만 일부 전문사전에서는 라이더로 등재되어 있으므로 주의가 필요하다.
'테슬라 vs 나머지' 2021년 자율주행 라이다 전쟁, 승자는 누구?
레이더처럼 탐색이나 거리측정에만 쓰이는 건 아니고 빛 파장의 특성을 이용해 화학가스처럼 레이더로는 탐지하지 못하는 것을 탐지하는데 사용되기도 한다. 기상 관측에도 사용되고 있다. # 이 때문에 여러 분야에서 응용하지만 출력과[2] 탐색범위[3]의 한계, 그리고 레이더가 더 안정적으로 작동하기 때문에 갈길이 멀다.
자율주행 자동차를 보면 지붕에 회전하는 원통이나 경찰차 경광등처럼 보이는 장치가 달려있는 경우가 많은데 이것이 라이다 센서다. 다만 현재는 위에서 언급한 레이더의 작동 안정성을 포함해 커버 가능한 범위, 라이다에 비해 상대적으로 작은 크기, 싼 가격 등을 이유로 라이다 대신 AESA 레이더로 바꾸는 추세다. 자율주행 자동차에 라이다를 사용하는 데 있어 가장 큰 걸림돌은 비싼 가격이다. 구글 웨이모가 사용하는 라이다 센서의 가격은 7만 5천달러로 알려져 있고, 다른 업체의 자율주행차도 라이다 가격만 웬만한 소형차 값이 나온다.[4] 게다가 라이다의 전력 소모도 무시할 수 없는 수준이라, 전기차가 대세로 떠오른 2020년대에는 높은 소비 전력도 라이다를 기피하는 원인이 됐다. 이런 이유로 테슬라는 라이다를 사용하지 않고 레이더와 초음파 센서, 카메라만으로 자율주행 기능을 구현했으며 10월에 공개한 FSD 베타버전으로 라이다 없이 충분히 자율주행이 가능함을 증명해냈다.[5]“라이다를 공짜로 줘도 쓰지 않겠다”
“(라이다에 대해) 비싸고 불필요하다”
“전방 레이더와 초음파, 카메라 개발로 라이다가 수행하는 기능을 보완할 수 있다”
현재 라이다가 장착된 양산차로는 아우디 A8이 있으며 지붕에 회전하는 원통식이 아닌 범퍼 앞에 어레이 타입으로 장착되어있다. 삼성전자 로봇청소기 ‘제트봇 AI(JetBot AI)’에도 장착되어 있어 반려동물 대변과 양말 등을 장애물로 인지해 회피하며 청소한다.기사
스마트폰에서는 iPhone 12 Pro Max LiDAR 3D 스캔로 체험할 수 있다.
2. 방식
2.1. 주사식 스캐너
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주사식 스캐너는 라이다에서 나온 레이저 광선이 피사체에서 반사된 뒤 다시 라이더 센서로 돌아오기 까지의 시간을 측정해 센서로부터 주변 물체까지의 거리를 측정한다. 1회 회전하는 동안 얼마만큼 쪼개서 스캔이 가능한 지에 따라 채널 단위로 나누어지는데, 마치 CT가 X-ray 를 채널단위로 나누어 슬라이스를 형성하는 것처럼 라이다 센서의 레이저 발광부는 라이다의 채널만큼 쪼개진 레이저 빔을 방사하게 된다. 주사식 스캐너로서 가장 합리적이며 가장 민간인이 구하기 쉽고 가장 개발하긴 편한, 대신에 정밀도는 좀 떨어지는 velodyne 사의 라이다 사진이 위에 있는데, 제품 사진 하단에 있는 16, 32, 64가 라이다의 채널 수를 나타낸다. 채널 수가 높을수록 1회 회전당 스캐닝할 수 있는 수직 범위가 넓어지므로 더욱 세밀하게, 높은 정밀도로 획득할 수 있다.
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주사식 라이다의 가장 큰 장점은 기타 라이다에 비해 매우 높은 위치정밀도를 보장하는 점이다. 채널 당 대응하는 광선이 물체에 부딪혀 반사되어 되돌아오는 시간을 정확히 측정하는 방식이기에, 고성능 제품의 경우 오차범위가 0.001mm 수준이며, 위 사진에 있는 제품들도 기본적으로 1mm 정도의 분해능을 가진다. 따라서, 고해상도로 도시 전체를 스캔해야 하거나 정밀한 구조 분석을 요하는 경우엔 주사식 스캐너를 사용하는 라이다를 사용한다. 드론에나 장착 가능한 16채널이나 32채널짜리 주사식 라이더라 하더라도, 장시간 비행해 다양한 부분에서 스캐닝을 하면 매우 방대하고 정밀한 수준의 데이터를 얻을 수 있다.
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그래서 높은 정밀도를 요구하는 분야. 가령 고정밀 생산시스템에서의 자동운전 로봇이나 국토지리정보를 위해 도시를 통짜로 스캔하는 경우 이러한 주사식 라이다를 사용하게 된다.
가령 옴론 산하 로봇 사업부 adept 사의 운송용 로봇인 Lynx!의 경우, 일선 호텔의 자동화 수거 시스템에서부터 테슬라의 기가팩토리에서도 사용될 정도의 높은 완성도와 쉬운 프로그래밍, 사용자 친화적인 모션과 디자인으로 KIVA Systems 사의 로봇에 비해 상당히 인기가 좋은 모델이다.
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Lynx!의 전면을 살펴보면 일반적인 운송용 로봇과 다르게 기기 앞에 마치 입을 벌린 것처럼 검은 틈이 있는데, 이 부분에 라이다가 내장되어 있어 빠른 속도로 주변 환경을 스캔해 자신의 위치를 측량할 수 있도록 구성되어 있다. 덕분에 사람이 많이 지나다니는 곳에서도 잘 빠져나가는 진기를 보여주며, 별도의 2D 마커 없이도 자동화 시스템, 가령 로봇이 특정 제품을 Lynx!에 달린 트레이에 담아주기 위해선 매우 정밀한 위치에 정차해야 하는데 그런 것 역시도 손쉽게 구현해주도록 하고 있다. 단, 사람과 같이 다니는 일이 정말 많거나 Lynx!에 장착되는 운송장치가 클 경우 추가적인 라이더도 장착이 가능하다.
그 밖에도 최근 출시되는 로봇 청소기들 역시 중국산을 중심으로 라이다를 장착한 제품들이 다수 출시되고있다.
2.2. 섬광 스캐너
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섬광 스캐너는 펄스 레이저와 정밀하게 교정된 렌즈, 그리고 고성능 이미지 센서를 통해 구성된 스캐너다. 위에 있는 주사식 스캐너와 달리, 빔 스플리터라고 불리는 특정한 렌즈에 의해 발사된 빔이 수천 갈래로 나누어져 발사되며, 이후 물체에 반사된 빔이 PMT 와 CCD에 각각 수신될 때, PMT 에는 되돌아온 빛의 수신 시간이, CCD에는 패턴이 반사된 이미지가 촬영된 것을 사용해 특정 빔이 언제 도착했는지를 연산하여 한번에 특정 영역을 통으로 스캔할 수 있도록 해 준다.
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주사식 스캐너에 비해 주변 환경을 다시 읽는, 소위 샘플링 레이트가 매우 높은것이 장점으로, 차량의 자율 주행을 위한 라이더는 보통 이 방식의 라이다가 사용된다. 빠른 속도로 특정 각도에 대응하는 전체 공간의 데이터를 얻어야 하는데, 이는 큰 정밀도 보단 높은 반응속도를 요하기 때문이다.
다만 주사식 라이다에 비해 분해능이 떨어지는 편으로, 같은 자리에서 같은 물체를 계속 측량한다고 해서 주사식 스캐너처럼 더 높은 해상도의 데이터를 얻을 수 있는게 아니라 그냥 카메라 녹화하듯이 거리데이터가 조금씩 움직이는 데이터만을 얻을 수 있다. 누적하면 된다고야 하지만, 섬광 스캐너는 가로세로 해상도의 개념이 있기 때문에 채널단위로 슬라이스를 나누어 고정밀 스캐닝을 하는 주사식과 달리 누적에도 한계가 큰 편이다.
구글 탱고 프로젝트에서 사용된 위치 정위 시스템 및 3D 스캐닝 시스템도 섬광식 스캐너 라이다에 해당한다.
3. 관련 문서
[1] 기수를 뜻하는 라이더가 아니라 걸어서 사용하는 분동의 일종이다.[2] 라이다에 쓰이는 레이저는 전파에 비해 출력을 높이기 어렵다. 고출력 레이저는 위험성이 있기도 하며 고출력 레이저의 열을 냉각하기가 힘들다.[3] 레이더는 다중안테나를 통한 위상변화 기술 등을 통해 단일 레이더만으로 광범위를 커버할 수 있게 되었지만 라이다는 현재 센서의 한계 탓에 광범위 탐색을 위해서는 센서를 회전시키는 등의 편법을 동원해야 된다. 아래에도 설명하겠지만 자율주행차용 라이다 센서가 회전하는 것이 바로 이것 때문이다. 문제는 자동차와 같이 고속으로 이동하는 장비에 적용하면 그만큼 라이다고 고속으로 회전해야 하는데, 이것이 짧은 수명과 잦은 고장의 원인이 된다.[4] 물론 대량생산되어 양산차에 장착되는 라이다의 단가는 수천불 수준으로 이보다 훨씬 저렴하다. 실제로 구글 웨이모가 라이다를 양산하면서 그 비용이 7500달러로 10분의 1로 감소했다. 문제는 이렇게 가격을 내려도 라이다 기반 자율주행은 라이다를 전방위로 장착해야 하기 때문에 실제 비용은 개별 센서 가격의 3~5배로 뛴다는 것. [5] 아직 완전히 신뢰할 정도는 아니라서 탑승자의 지속적인 주의를 요구하지만 이 부분은 라이다를 사용하는 다른 자율주행차도 대체로 마찬가지다.