라이다 레이더 차이와 구동 원리
라이다(LiDAR)는 Light Detection and Ranging의 약자로, 이름에서 알 수 있듯이 빛(레이저)을 사용하여 거리를 측정하는 기술입니다. 주로 905nm 또는 1550nm 대역의 근적외선 레이저 펄스를 발사하고, 이 빛이 사물에 부딪혀 돌아오는 시간(Time of Flight, ToF)을 계산하여 주변의 형태를 파악합니다. 초당 수십만 번의 레이저를 발사하기 때문에 사물의 형태를 매우 정밀한 3차원 점군(Point Cloud) 데이터로 구현할 수 있는 것이 특징입니다.
반면 레이더(RADAR)는 Radio Detection and Ranging의 약자로, 빛 대신 전파(마이크로파)를 사용합니다. 전파를 발사한 뒤 물체에 반사되어 돌아오는 신호를 분석하여 거리, 방향, 속도를 측정합니다. 레이더는 특히 도플러 효과를 활용하여 이동하는 사물의 상대 속도를 측정하는 데 매우 탁월한 성능을 발휘합니다.
따라서 라이더 레이더 차이는 주위 물체 인식에 근본적으로 빛을 사용하느냐 전파를 사용하느냐로 구분 됩니다.
라이다와 레이더의 기술적 특성 비교
라이다 레이더 차이에서 설명했듯이 두 기술은 사용하는 파동의 길이가 다르기 때문에 성능 면에서 뚜렷한 차이를 보입니다.
✔ 정밀도와 해상도
라이다는 레이저를 사용하므로 파장이 매우 짧습니다. 이는 곧 해상도가 높다는 것을 의미하며, 센서 앞의 물체가 보행자인지, 자전거인지, 혹은 도로 위의 작은 낙하물인지까지 형체로 구분할 수 있게 해줍니다. 레이더는 파장이 길어 사물의 구체적인 형상을 인식하는 능력이 떨어집니다. 앞에 물체가 있다는 사실과 그 거리, 속도는 정확히 알 수 있지만 그것이 정확히 어떤 형체인지를 완벽히 묘사하기에는 한계가 있습니다.
✔ 환경 적응력(날씨 영향)
이 부분에서는 레이더가 압도적인 우위에 있습니다. 전파는 눈, 비, 안개와 같은 악천후나 먼지가 많은 환경에서도 입자를 통과하거나 회절하여 사물을 인지할 수 있습니다. 하지만 라이다는 빛을 이용하기 때문에 공기 중의 물방울이나 먼지 입자에 빛이 굴절되거나 산란될 경우 성능이 급격히 저하됩니다. 짙은 안개 속에서는 라이다의 탐지 거리가 짧아지거나 노이즈가 발생할 가능성이 큽니다. 이처럼 라이다 레이더 차이가 명확하기 때문에 서로가 서로를 보완해 주면 좋을것 같다는 생각이 듭니다.
✔ 탐지 거리와 속도 측정
레이더는 장거리 탐지에 유리합니다. 보통 200m 이상의 장거리에서도 안정적으로 작동하며, 앞서 언급한 도플러 효과를 통해 상대 차량의 속도 변화를 즉각적으로 감지합니다. 라이다 또한 기술 발전에 따라 200m 이상의 탐지 거리를 확보하고 있으나, 근거리 정밀 측정에 더 특화되어 있습니다. 기존 라이다는 속도 측정을 위해 여러 프레임의 위치 변화를 계산해야 했으나, 최근에는 FMCW(연속파 변조) 방식의 라이다가 등장하며 속도 측정 성능도 개선되고 있습니다.
경제성과 디자인 측면의 차이
✔ 가격 경쟁력
라이다 레이더 차이는 가격에서도 나타납니다. 레이더는 이미 수십 년간 항공, 군사, 자동차 산업에서 사용되어 온 성숙한 기술입니다. 대량 생산 체계가 갖춰져 있어 가격이 매우 저렴합니다.
반면 라이다는 고가의 레이저 발사 장치와 수신 장치, 그리고 이를 회전시키는 정밀 기계 부품이 필요하여 초기 비용이 매우 높았습니다. 최근에는 부품을 반도체 칩 안에 넣는 솔리드 스테이트(Solid-state) 방식이 개발되면서 가격이 낮아지는 추세이지만, 여전히 레이더에 비해서는 고가 장비에 속합니다. 라이다 레이더 차이가 가격적인 부분에서도 벌어지고 있어서 실제 양산 차량에 접목하는데는 제조사의 고민이 들어갈 수 밖에 없는 상황입니다.
✔ 설계 및 디자인
레이더는 크기가 작고 전파가 플라스틱 범퍼 등을 통과할 수 있어 차량 내부에 숨겨서 장착하기 용이합니다. 따라서 차량 디자인을 해치지 않습니다. 반면 라이다는 빛을 직접 내보내고 받아야 하므로 외부로 노출되어야 합니다. 과거 자율주행 시험 차량 지붕 위에서 회전하던 커다란 장치가 바로 라이다입니다. 최근에는 소형화되어 그릴이나 루프 라인에 매립되는 형태가 많아졌습니다.
자율주행 시장에서의 선택: 테슬라 vs Waymo
라이다와 레이더를 둘러싼 가장 유명한 논쟁은 테슬라의 일론 머스크와 다른 자율주행 기업 간의 시각 차이입니다. 이 글에서 다루는 라이다 레이더 차이 외에도 카메라라는 또 다른 자율주행 의 주요 센서가 있는데 이 부분은 다음에 다루도록 하겠습니다.
일단 자율주행 3단계에 진입하려면 라이다, 레이더 나 카메라 같은 센서가 반드시 필요합니다.
자율주행 3단계는 특정 조건(예: 고속도로 정체 구간 등)에서 운전자가 운전대에서 손을 떼고 전방을 주시하지 않아도 됩니다. 즉, 운전의 주체가 사람에서 시스템으로 처음 넘어가는 단계입니다. 다만 시스템이 해결하기 어려운 돌발 상황이 발생하여 개입을 요청하면 운전자가 즉시 주도권을 넘겨받아야 합니다. 이 골든타임을 확보하는 것이 기술적 난제이며, 사고 발생 시 책임 소재가 제조사로 옮겨갈 수 있어 매우 민감한 영역입니다.
[출처] 자율주행 단계 구분 완벽 가이드: 테슬라 FSD v14와 현대차의 전략 변화로 본 미래|작성자 원데이
- 라이다 회의론(테슬라): 테슬라는 고가의 라이다 없이 카메라와 레이더(최근에는 카메라 위주의 테슬라 비전)만으로 자율주행을 구현하려 합니다. 인간이 눈(카메라)으로 운전하듯 AI가 시각 정보를 완벽히 분석하면 된다는 논리입니다.
- 라이다 필수론(Waymo, 현대차 등): 대부분의 완성차 업체와 자율주행 기업은 안전을 위해 라이다를 필수 센서로 채택합니다. 카메라가 역광이나 야간에 약해질 때, 라이다가 물리적인 거리 데이터를 제공하여 중복 안전 장치(Redundancy) 역할을 해야 한다고 믿기 때문입니다.
자율주행 구현 방식의 미래 전망
결론적으로 라이다와 레이더는 어느 하나가 우월하다기보다 서로의 단점을 보완하는 상호보완적 관계입니다. 레이더가 멀리서 접근하는 물체를 먼저 파악하고 날씨의 영향을 최소화하면, 라이다는 가까운 거리의 사물을 정밀하게 스캔하여 정확한 주행 경로를 결정합니다.
향후 자율주행 기술은 라이다, 레이더, 카메라의 데이터를 하나로 합쳐 분석하는 센서 퓨전(Sensor Fusion) 기술을 중심으로 발전할 것입니다. 라이다의 가격 하락과 레이더의 해상도 향상이 동시에 이루어지면서, 더욱 안전하고 완벽한 자율주행 시대가 열릴 것으로 기대됩니다.
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