[2023 자율주행 시장 전망] 자율주행차 핵심 부품 센서 '눈' 역할…주도권 경쟁 키 역할

안전한 자율주행 실현을 위해선 표지판, 장애물, 도로신호 등 차량 주변 상황을 명확하게 인식하고 안전거리를 유지하며 주행해야 한다. 때문에 자율주행차에서 '인간의 눈' 역할을 하는 카메라, 라이다(LiDAR), 레이다 등 센서 역할이 매우 중요하고 차량에 장착하는 센서도 덩달아 늘어날 수밖에 없다.

현재 글로벌 자율주행 자동차 기업들은 자율주행 핵심 센서로 카메라만을 고집하거나 레이다또는 라이다를 사용하는 등 두 가지 진영으로 평행선을 달리고 있다. 하지만 카메라, 레이다, 라이더 등 센서는 각각 장단점을 갖고 있다.

이에 자율주행 센서 시장에서 각 센서가 상호 융합해 공존하거나 외부환경(악천후 날씨), 해상도, 제조 가격, 측정 거리 등 정보처리와 제조 기술 우위에 따라 특정 센서가 주도권을 쥘 가능성도 있다.

김용환 스마트레이더시스템 대표는 “자율 주행 시 카메라 센서 사용만을 고집해온 테슬라가 2023년 초 출시 모델에 다시 레이다를 적용할 것이란 소식이 전해지면서 타 센서 대비 악천후 시 감지 성능이 우수한 고해상도 4D 이미징 레이다가 자율주행 핵심 센서로 주목받고 있다”고 밝혔다.

레이다 스타트업 스마트레이더시스템은 지난 2020년 과기정통부 실증 과제를 통한 측정거리와 해상도 성능에서 최우수 평가를 받은 4D 이미징 레이다를 소개했다. 회사는 악천후에서 기존 라이다보다 객체인식 성능이 뛰어난 4D 레이다 인공지능(AI) 기술을 확보, '자율주행 레벨 3' 이상이 가능하다고 강조했다.

김 대표는 “올해를 기점으로 상용화되기 시작한 자율주행용 4D 이미징 레이다 시장은 그간의 성능 중심 경쟁 구도에서 내년부터 양산 가능한 기술과 제품을 보유한 기업이 시장을 지배할 것”이라고 예상했다.

스트라드비젼은 자율주행을 위한 AI 기반 카메라 솔루션 'SVNet'을 소개했다. 최소한의 연산과 전력 소비만으로 딥러닝 기반 객체 인식 기능을 구현하는 초경량, 고효율 솔루션으로 주목받고 있다.

장성현 스트라드비젼 CFO는 “SVNet은 연산에 필요한 메모리 사용을 획기적으로 줄여 컴퓨터나 스마트폰 프로세서보다 연산 능력이 수백분의 1 수준으로 낮은 저가 칩에서도 자율주행 기능에 필요한 AI 기술 기반의 뛰어난 객체 인식 능력을 발휘한다”고 강조했다.

SVNet은 세계 최초로 미국 TI와 일본 르네사스 반도체에 탑재된 바 있다. 고객이 원하는 카메라, 칩셋에 완벽하게 호환 가능할 뿐만 아니라 고객 요청에 따른 커스터마이징도 가능하다. 현재까지 세계 13개 자율주행 자동차 제조사에 SVNet을 공급하는 계약을 체결했다.

고정형 라이다 기업 에스오에스랩은 고해상도 3D 라이다를 개발 공급하고 있다. 특히 회사는 수백만원에 달하는 비싼 가격이 단점인 기존 라이다 대신 대당 공급가격이 50만원대인 저렴하고 부피가 작은 라이다를 양산해 글로벌 시장에서 경쟁우위를 확보할 계획이다. 이외 로봇, 스마트시티, 스마트팩토리 등 더 빠르게 매출을 발생하는 라이다 응용 시장도 공략한다.

정지성 에스오에스랩 대표는 “지난 5년간 다양한 라이다 기업이 생겨나 춘추전국시대를 이뤘지만 최근 아르고AI의 몰락, IBEO 파산신청 등 글로벌 선두 라이다 주자들은 힘든 시기를 보내고 있다”면서 “기술력과 시장, 고객을 갖춘 자사를 비롯한 라이다 회사는 힘든 시기를 상대적으로 잘 버텨가며 실제 시장을 타깃으로 더 나은 미래를 그려가고 있다”고 말했다.

김철 에이테크 대표는 자율주행 구동시스템 진단 기술을 전망했다. 김철 대표는 “자율주행차는 다양한 센서 데이터를 활용해 스스로 상황을 인지하고 주행함으로써 운전자에게 편리함을 제공하지만 구동 시스템에 기계적 결함이 발생하면 잘못된 제어로 이어질 수 있어 부품 안전성을 전제해야 한다”고 말했다.

그는 반드시 연구단계에서 부품 안전성 결함에 대한 Fail-Safety 로직을 검토하고 특히, 자율주행차(전기차) 핵심 부품 중 구동시스템의 기계적 결함시 어떻게 대응할 것인지 그리고 구동 모터 결함을 사전에 진단하는 기술을 소개했다.

안수민기자 smahn@etnews.com