라이다

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작성자
익명
작성일
2025.09.13
조회수
3
버전
v1
기술 → 자동차 → 센서 기술
라이다 자율주행 3D 맵핑 ToF SLAM

라이다

개요

라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)는 레이저 빛을 이용해 대상 물체까지의 거리와 형태를 정밀하게 측정하는 센서 기술이다. 이 기술은 레이저 펄스를 발사한 후, 그 빛이 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정함으로써 거리를 계산하며, 이를 통해 3차원 공간 정보를 생성한다. 자동차 산업, 특히 자율주행차 분야에서 라이다는 핵심 센서로 자리 잡고 있으며, 정밀한 주변 환경 인식을 가능하게 한다.

라이다는 기존의 레이더(RADAR)와 카메라 기반 시스템의 한계를 보완하는 역할을 한다. 예를 들어, 레이더는 거리 측정에는 강하지만 해상도가 낮아 세부 형상을 파악하기 어렵고, 카메라는 시각 정보를 잘 제공하지만 조명 조건에 민감하다. 반면 라이다는 높은 공간 해상도와 정밀한 깊이 정보를 제공하여, 자율주행 시스템이 장애물, 보행자, 차선, 도로 경계 등을 정확히 인식할 수 있도록 돕는다.

작동 원리

라이다의 작동 원리는 간단하지만 고도로 정밀한 기술을 요구한다. 주요 작동 과정은 다음과 같다:

  1. 레이저 펄스 발사: 라이다 센서는 특정 파장(주로 905nm 또는 1550nm)의 레이저 빛을 짧은 펄스 형태로 방출한다.
  2. 반사 신호 수신: 레이저 빛이 주변의 물체에 부딪혀 반사되어 센서로 돌아온다.
  3. 비행 시간(ToF, Time of Flight) 측정: 발사된 빛과 수신된 빛 사이의 시간 차이를 측정하여 거리를 계산한다. 공식은 다음과 같다: $$ \text{거리} = \frac{c \times \Delta t}{2} $$ 여기서 $ c $는 빛의 속도, $ \Delta t $는 비행 시간이다.
  4. 점군(Point Cloud) 생성: 수천에서 수백만 개의 레이저 빔이 360도 또는 특정 각도 범위 내에서 스캔되며, 각각의 거리 데이터가 공간상의 점으로 기록되어 3D 점군 데이터를 형성한다.

이 점군 데이터는 자율주행 시스템의 주변 인식, 경로 계획, 충돌 회피 등에 활용된다.

자동차에서의 활용

자율주행 차량의 핵심 센서

라이다는 자율주행 등급(레벨 3 이상)에서 필수적인 역할을 한다. 특히 고해상도 3D 맵핑을 통해 정밀한 환경 인식이 가능하므로, 다음과 같은 기능에 활용된다:

  • 장애물 탐지 및 분류: 보행자, 자전거, 다른 차량 등을 정확히 식별하고 거리 및 속도를 추정한다.
  • 도로 구조 인식: 곡선, 경사로, 차선, 도로 경계 등을 정밀하게 인식하여 차량의 주행 경로를 안정적으로 유지할 수 있도록 한다.
  • SLAM(Simultaneous Localization and Mapping): 실시간으로 주변 지도를 생성하면서 자동차의 위치를 추정하는 기술로, 라이다는 정밀한 거리 데이터를 제공함으로써 SLAM의 정확도를 높인다.

주요 자율주행 기업의 라이다 사용 사례

  • Waymo: 구글의 자율주행 자회사로, 자체 개발한 고해상도 라이다를 전 차량에 탑재하여 뛰어난 인식 성능을 구현하고 있다.
  • Tesla: 초기에는 라이다를 사용하지 않았으나, 다른 기업들은 대부분 라이다를 핵심 센서로 채택하고 있다.
  • Aurora, Cruise, Mobileye 등도 라이다를 주요 센서로 활용하며, 안전성과 정밀도를 강조하고 있다.

라이다의 종류

라이다는 구조와 작동 방식에 따라 여러 유형으로 나뉜다.

종류 특징 장점 단점
기계식 라이다 모터로 레이저 유닛을 회전시켜 360도 스캔 넓은 시야각, 높은 정밀도 크기 큼, 내구성 낮음, 가격 비쌈
MEMS 라이다 마이크로 전기기계 시스템(MEMS) 미러로 빔 조절 소형화 가능, 비용 절감 시야각 제한, 신뢰성 논란
플래시 라이다 전체 장면을 한 번에 조사 (스캔 없음) 고속 촬영, 이동 부품 없음 거리 제한, 전력 소모 큼
솔리드 스테이트 라이다 고정형 구조, 전자식 빔 조절 내구성 우수, 소형화 가능 시야각 좁음, 기술 난이도 높음

라이다 기술의 도전 과제

尽管 라이다 기술은 뛰어난 성능을 제공하지만, 다음과 같은 과제가 존재한다:

  • 비용: 고성능 라이다는 여전히 고가이며, 대량 생산을 통한 가격 인하가 필요하다.
  • 환경 영향: 안개, 비, 눈 등 기상 조건에 따라 성능 저하가 발생할 수 있다.
  • 소형화 및 내구성: 자동차에 탑재하기 위해서는 작고 견고한 설계가 필수적이며, 특히 자동차의 진동과 온도 변화에 견딜 수 있어야 한다.
  • 데이터 처리 부하: 초당 수백만 개의 점 데이터를 생성하므로, 고성능 프로세서와 효율적인 알고리즘이 필요하다.

향후 전망

라이다 기술은 자율주행의 핵심 인프라로 계속 성장할 전망이다. 반도체 기술과 광학 기술의 발전으로 인해 솔리드 스테이트 라이다의 상용화가 가속화되고 있으며, 이는 비용 절감과 대량 생산을 가능하게 할 것이다. 또한, 4D 라이다(거리, 방향, 속도, 고도)와 AI 기반 데이터 처리 기술의 융합이 기대된다.

한국을 포함한 글로벌 자동차 산업에서도 라이다의 국산화와 기술 자립이 중요한 과제로 떠오르고 있으며, 현대자동차, LG전자, 쎄미시스코 등이 관련 기술 개발에 투자하고 있다.

참고 자료

라이다는 자율주행 기술의 미래를 이끌 핵심 요소로서, 기술적 진보와 산업적 확산이 동시에 진행되고 있는 중요한 센서 기술이다.

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