Hitachi Astemo가 범용 카메라만을 사용해 자율주행의 “눈”을 실현하는 기술의 연구개발을 추진하고 있다 레이저로 대상물과의 거리나 방향을 측정하는 LiDAR 등을 대체함으로써 기기 비용을 10분의 1로 줄인다. 카메라만을 사용하는 자율주행은 Tesla가 대응하고 있다.

Hitachi Astemo가 강점을 갖는 카메라 기술을 연마하여 실용화하면 Tesla 이외의 자동차 메이커가 적은 비용으로 자율주행을 도입할 수 있는 가능성이 있다.

자율주행의 “눈” 개발을 둘러싸고 LiDAR 외에 전파로 거리를 측정하는 밀리파 레이더나 카메라도 조합하여 사용하는 것이 일반적이지만 Tesla는 카메라만으로 자율주행을 실현하는 것을 목표로 하고 있으며, 전세계적으로 두 가지 흐름이 나타나고 있다.

Hitachi Astemo에서는 전신 기업 중 하나인 Hitachi Automotive Systems가 Subaru의 “EyeSight”를 개발한 실적을 활용해서 카메라만을 사용한 “눈”의 개발에 집중한다.

◆ 점군의 움직임을 AI로 분석

차량의 우측 후방에서 트럭이 접근해왔다. 이대로라면 부딪힐 우려가 있지만 운전자는 눈치채지 못하고 있다. 그 때 주의 환기를 위한 경보음이 울린다. 이것이 바로 Hitachi Astemo가 자사의 코스에서 테스트 중인 차량의 주위를 파악하기 위한 3차원 점군 데이터를 만드는 카메라 시스템이다.

3차원 점군 데이터는 차량 주위의 지형이나 차량의 위치를 3차원 가상공간에 재현하는 것이다. 센서로 주변의 지형이나 차량까지의 거리를 측정해서 그 데이터를 집약함으로써 구성한다. 점군의 이동하는 방향과 속도를 AI가 분석하고 보행자와 대향차량 등의 장애물을 인식하여 안전을 확보한다. Hitachi Astemo는 여러 대의 카메라 이미지를 조합해서 거리를 측정하는 “스테레오 카메라” 기술을 활용해서 점군 데이터를 작성한다.

◆ 테스트차량에는 카메라 10대

일반적인 스테레오 카메라는 렌즈의 화각이나 위치 등을 맞출 필요가 있다. Hitachi Astemo는 2022년에 화각이 다른 카메라로도 스테레오를 실현할 수 있는 시스템을 개발하고 차량에 탑재되어 있는 카메라를 활용해서 전방위를 확인할 수 있도록 했다. 카메라를 교환하는 등의 이유로 위치가 어긋나더라도 200~300m 주행하면 정확하게 측정할 수 있게 조정된다.

테스트 차량에서는 10대의 카메라로 주위를 촬영했다. 프론트 전방의 카메라나 사이드 미러 아래 어안 카메라 등을 활용해서 절반 이상을 기존 카메라를 사용했다. 카메라와 LiDAR로 각각 작성한 점군 데이터의 정밀도를 비교하기 위해 테스트차량의 루프에는 LiDAR를 탑재하고 있다.

Hitachi Astemo의 시스템을 사용한 점군 데이터의 밀도는 LiDAR에 비해 밀도를 4배로 높일 수 있었다고 한다. 카메라의 이미지 데이터와 조합함으로써 색이나 밝기 외에도 보행자나 표지판도 인식할 수 있게 된다. 보다 자율주행에 필요한 분석이 가능해진다고 한다.

◆ 기기 비용, 10분의 1로

카메라는 심한 역광 등에서 사용할 수 없다는 문제가 있다. 야간에는 헤드램프의 조사범위만큼만 데이터를 수집할 수 있다는 약점도 있다. 자율주행 “눈”의 개발에서는 LiDAR 등의 별도의 센서와 조합함으로써 카메라의 약점을 보완하는 방식이 주류다.

Tesla는 AI를 전면 활용함으로써 카메라만을 사용한 자율주행을 목표로 하고 있다. LiDAR 등 여러 개의 센서를 사용하는 경우, 각각의 센서의 인식이 일치하지 않을 때 어떻게 판단해야 할 지가 어려워지고 안전에 영향을 주게 된다고 주장하고 있다. 카메라를 늘림으로써 사각지대를 없애는 것을 목표로 한다.

Hitachi Astemo는 “LiDAR에 비해 하드웨어의 비용을 10분의 1로 줄일 수 있다”며 Tesla 방식의 장점을 주장한다. 이미지를 분석하는 시스템의 비용에 대해서는 밝히지 않았다. 실용화에는 카메라의 성능과 더불어 데이터를 처리하는 반도체의 성능 향상도 빼놓을 수 없다. 향후 하드웨어의 성능향상을 고려하여 ,Tesla의 방식을 뒷받침하는 소프트웨어의 개발을 착실히 추진하고 있다.