자동차 산업이 완전 자율주행, 커넥티드, E-모빌리티(electric mobility) 솔루션으로 옮겨감에 따라 차량은 전자·기계·열·화학 외 여러 시스템이 결합된 복잡한 ‘시스템 복합 체계(system-of-systems)’ 형태로 변하고 있다.
따라서 자동차를 이젠 시스템별로 설계하여 서로 조합하는 방식이 점점 더 어려워지고 있다. 특히 커넥티드 자율주행 전기 차량과 연결된 여러 가지 주요 엔지니어링 요소가 이 어려움을 더욱 가중시킨다.
그 이유는 센서 및 관련 데이터 유형이 늘어나고 다양해짐에 따라 소프트웨어 및 하드웨어 설계가 복잡해졌기 때문이다. 그리고 설계 구조가 복잡해지면서 자동화 및 가상화의 도움을 받아야만 처리할 수 있는 방대한 검증 및 확인 주기가 추가되었다는 이유도 있다.
이것만으로는 부족하다는 듯, 자율주행 차량은 과거 자동차 업계가 경험했던 것보다 훨씬 더 높은 수준의 안전 및 보안 문제와 씨름해야 한다. ‘블랙박스’를 차량에 추가하여 새로운 기능을 통합하는 과거의 접근 방식은 더 이상 통하지 않게 된 것이다.
자율주행 자동차에서 센서는 중요한 위치를 차지한다. 센서가 없다면 자율주행은 애초부터 불가능해진다. 오늘날 차량 한 대에는 60~100개의 센서가 탑재되어 있다. 이 숫자는 자동차가 스마트해질수록 계속 증가한다. 이러한 센서 중에서 자율주행에 필수적인 센서 유형으로는 LIDAR·RADAR 및 이미지 카메라가 있다.
이들 중 어떠한 센서도 단독으로는 모든 기후 조건과 밝기 조건에서 완벽해질 수는 없다. 그래서 차량 주변의 360도 시야를 확보하기 위해 다양한 회사들이 이 센서들을 결합하려고 노력하고 있다.
LIDAR(Light Detection and Ranging)는 펄스 레이저 형태의 빛을 사용하여 거리를 정확하게 측정한다. RADAR(RAdio Detection And Ranging)는 물체를 감지하고 추적하는 데 사용된다. 예를 들어, 자동차의 속도와 방향 그리고 물체의 거리와 각도를 파악하는 것. RADAR는 LIDAR만큼 세밀하지는 못하지만 악천후에도 잘 작동한다는 게 강점이다. 자율주행의 경우, LIDAR와 RADAR는 반드시 필요하다.
카메라 센서 기술은 이미지 인식에 필요한 질감·색상 및 대비를 확보하는 데 사용된다. 카메라는 차량 내부와 외부의 물체를 모두 분류하는 선도적인 기술이다. 다수의 회사들이 RADAR(LIDAR는 아님) 기능이 포함된 카메라를 자율주행 자동차에 사용하고 있다.
LIDAR와 RADAR 및 카메라는 주로 크기와 비용을 절감하면서 다양한 수준의 자율주행을 지원할 수 있는 고해상도와 높은 수준의 인식범위가 손실되지 않도록 하는 것에 주안점을 두고 설계된다. 또한, 이들 센서는 통합되었을 때 자동차 환경 및 전천후 조건에서 안정적으로 작동해야 한다.
하지만, 소형 폼 팩터와 센서 내 신호 처리 기능 통합 등의 설계 목표에 부합하기 위해 노력하다 보면, 원치 않는 과열이 발생하여 센서의 전체적인 성능과 신뢰성에 악영향을 미칠 수 있다. 이로 인해 센서의 크기(및 비용) 축소 노력이 수포로 돌아갈 수 있다.
