[자율주행과 레이더 센서의 이해] 정리

Info) 아래 포스팅은 LGAimers에서 제공하는 AI 전문가 과정 중 LG이노텍 김경석 연구위원님의 [자율주행과 레이더 센서의 이해] 강의를 정리한 것입니다. 정리된 내용들은 강의를 토대로 작성되었으나 수강자인 저의 이해도에 따라 일부 틀린 부분이 있을 수 있다는 점 알려드립니다. 잘못된 점이 발견될 시에는 즉각 수정하도록 하겠습니다. 일부 자료를 제외한 전자료의 출처는 김경석 연구위원님에게 있습니다. 

1. 자율주행 시장 동향

1.1 미래 모빌리티 메가 트렌드 (ACE)

Autonomous driving - 운전자 개입없이 스스로 안전하게 주행이 가능한 자율주행 고도화

: 자율주행 level5 단계인 완전 자율 주행에 이르게 되면 모빌리티는 단순 이동 수단에서 개인 맞춤형 공간으로 변화하게 되고 운전자 또한 승객으로서 전환될 것

Connectivity - 고도화된 연결형 자율주행을 통한 탑승자의 안전 및 교통관리 효과성 극대화

: level 3단계에서는 차량과 인터넷 모바일 연결성 강화를 위한 5G 채용 -> level 5 단계 이상에서는 승객 안전을 극대화하기 위한 5G-V2X 기반 연결형/지능형 자율주행 고도화가 진행될 예정 

Electrification - 높은 에너지 효율성 기반 1회 충전으로 최대 주행거리 확보

: 글로벌 환경 규제 강화, 배터리 기술 고도화, 소비자 인식 개선으로 '친환경 차'에 대한 높은 수요와 성장이 전망됨

1.2 자율주행 단계 고도화

출처: https://blog.hyundai-transys.com/249

자율주행은 운전자를 주행으로부터 자유롭게 함으로서 많은 혜택을 가져다 줄 것으로 기대되지만 한편으로는 도덕적 판단, 사고의 책임, 기계에 대한 신뢰 등여전히 여러 문제가 존재하고 있음

1.3 자율주행 센서와 발전 방향

자율주행 센서의 핵심 기술 - 카메라(Camera), 레이다(Radar), 라이다(LiDAR)

자율주행 레벨 4이상의 고도 자율주행에서는 V2X 통신 오디오 기술이 반드시 필요

자율 주행 레벨이 높아질 수록 더 많은 센서를 필요로 하고 고속 주행시 센서 정확도가 강조됨에 따라 개별 센서 기술에서 센서 pod 기술(카메라, 레이더, 라이다 등 인지를 위한 센서들의 일체형 통합 모듈)로 발전 중에 있음

센서 pod 기술은 차량 장착과 센서 간 Calibration에 용이하다는 이점이 있어 많은 곳에서 센서 pod 기술을 도입 채용하고 있음

Camera의 경우 가장 빠른 스펙 고도화를 보이고 있으며 고온/저온 동작에서의 품질 확보를 위한 lens/housing 구조 최적화가 필요한 상황, 제조 공정에서는 active alignment(lens를 센서와 정렬하는 기술)와 calibration 기술의 고도화가 필요함. level 3 자율주행에서는 5Mp의 카메라가 사용되고 있지만 level 5단계에 이르면 15Mp 이상의 고해상도 카메라가 필요

Radar의 경우 ADAS 3D 레이더에서 4D Imaging 레이더로의 발전이 예상되는 상황. AI기술과 perception 소프트웨어 고도화로 사물의 형상을 구분하고 상황을 예측하는 데까지 이를 것으로 기대됨. 이러한 기술 발전이 고도화되면 LiDAR을 대체할 것으로 예상됨. 레이더 생산에서 안정적으로 수율을 확보하는 것은 매우 중요. 이 중 평탄도 관리 및 calibration 공정의 차별화가 필요함. 이번 헤커톤의 과제에 해당되는 부분

LiDAR의 경우 차량신뢰성, 디자인, 비용 등의 우선 순위로 발전 개발되고 있음. 200m 이상을 감지할 수 있는 mechanical LiDAR과 80m 단거리를 감지하는 solid LiDAR 등이 있음

출처: 김경석 연구원 강의 자료

자율주행 3단계까지는 차량 내 센서 탑제 수와 종류의 증가가 기술의 핵심이지만 4단계 이상부터는 단순 센서 수보다는 센서 기능의 조화와 정밀한 센싱 기술이 자율주행의 성능을 결정하는 요소가 될 것으로 보임.

자율주행 센서는 각각의 장단점이 있기 때문에 어느 하나로만 자율주행에 적용할 수 없음. 레이더는 해상도가 낮지만 장거리 감지와 열악한 환경에서의 물체 인지에 우수한 성능을 보임. 카메라는 악천후, 야간에 센싱 성능이 저하되지만 해상력과 색상 구분이 뛰어나고 가격 경쟁력이 있어 현재 가장 많이 활용되고 있음. 라이다는 주변공간을 3d mapping으로 표현하령 사물 형상과 공간 인식이 매우 뛰어난 장점을 가지고 있음.

출처: 김경석 연구원 강의 자료

2. Radar 제품 이해

2.1 Radar의 이해

Radar는 Radio Detection And Ranging의 약어이며 Radio Wave를 이용한 사물 감지하는 기술

차량 Radar는 차량/보행자/도로 인프라를 인식하여 차량과의 거리, 상대속도, 각도, 높이 등의 정보를 수집

ToF(송신 전자파 신호와 수신 전자파 신호의 시간차)와 도플러 주파수 변화량을 측정해 상대 물체와의 거리와 상대 속도 측정, 신호가 반사되는 시간이 길수록 상대물과의 거리가 멀다는 원리를 이용한 센서 장치

레이더는 군사용, IoT용, 차량용 등 주 사용처에 따라 다른 주파수를 사용하고 있음. 강의에서 주로 다루게 되는 레이더는 차량에 사용되는 ADAS용 레이더로 차량 앞과 뒤 범퍼에 설치되어 차량, 보행자, 도로 인프라를 인식하는데 사용되는 레이더임.

레이더는 거리 측정이 가능한데 송신 신호의 변조 방식에 따라 구형파를 이용하는 Pulsed Radar와 연속적 삼각파를 이용하는 FMCW Radar(Frequency Modulated Continuous Wave)로 나눌 수 있음. pulsed radar는 진폭을 늘려 멀리 신호를 보내는 군사용 목적으로 많이 사용되고 FMCW는 시간에 따라 선형적으로 변하는 삼각파 형태의 chirp 신호를 사용하고 주로 차량용으로 사용됨. 

또한, 도플러 효과를 이용해 상대물의 속도를 측정하며 도플러 주파수가 크다는 것은 상대물의 속도가 빠르다는 것을 의미하며 도플러 주파수가 작으면 상대물의 속도가 느리다는 것을 말함.

레이더는 array 안테나로 송수신된 신호의 위상차를 이용해 상대물의 각도와 위치를 파악할 수 있음. 안태나의 배열을 나타내는 array가 많을수록 위치, 각도 정보를 더 세밀하게 측정할 수 있음.

2.2 Radar의 종류

SRR(60m 이내의 근거리용)은 차량의 측후방에 장착되고 사각지대 감지(BSD), 주차 보조(PA), 후진 시 차량 감지(CTA), 교통체증 보조(TJA)에 사용됨

MRR(180m 이내의 중거리용)은 차량 전방에 장착되고 충돌방지(AEB), 보행자 보호(PD), 전방 후방 충돌 경고(FCW)에 사용되고 있음.

LRR(250m 이상의 장거리용)은 차량 전방에 장착하며 고속도로에서 smart cruise에 사용되는 adaptive cruise control과 충돌 방지를 automatic emergency breaking에 사용됨. 

In-Cabin Radar는 차량 내부에 장착하고 차량 내 유아 감지(CPD), 벨트 착용 알람(SBR), 차량 절도 방지에 사용됨.

출처: 김경석 연구원 강의 자료

현재 radar는 2D,3D를 넘어 4D로 발전되고 있는데 4D radar는 이미지 레이더로서 초고해상도 센서를 기반으로 거리, 속도, 높이까지 측정하여 사물의 형체를 인식할 수 있음. 자율주행 level4 이상에서는필수적인 기술. 차량용 radar는 Infineon, TI, NXP의 칩셋이 주로 사용되고 있음. 차량 안전에 대한 규제 강화로 radar에 대한 수요는 지속적으로 증가할 것으로 보임.

3. Radar 제조 공정

3.1 Radar 제품 소개

LG 이노텍의 In-Cabin 레이더 또는 ROA(Rear Occupant Alert) 레이더는 차량 내 장착되어 후석 승객 유무를 감지하는 레이더임. In-cabin 시스템에는 카메라, 압력 센서, 초음파, 레이더 등 다양한 기술들이 사용되고 있지만 각각 특정 상황에서의 단점이 존재하기 때문에 가장 성능적으로 안정적인 레이더 기술이 다수 채택되어 사용되고 있음. In-cabin 레이더는 radome, PCB 모듈, housing으로 구성되어 있음.

3.2 Radar 조립 공정

1) ICT(In-circuit Test) : PCB의 테스트 포인트를 통해 각 부품의 RLC값을 확인하여 SMT(Surface Mount Technology)시 발생할 수 있는 불량을 검출할 수 있음

2) F/W Down(펌웨어 다운로드):  레이더 제품의 메모리에 펌웨어를 넣는 공정

3) DC Test : 모듈이 정상 작동하는지 입력 전원을 넣어 확인하는 작업

4) PCB분리(routing공정) :  array상태로 되어있는 PCB를 분리하는 공정 단계로 커팅 방식에 따라 데미지가 적고 정밀한 가공이 가능한 레이저 공정과 저렴한 가공이 가능한 블레이드 커팅 공정이 있음 

5) TIM(Thermal Interface Matrerial) dispensing : 도포 면적과 도포량에 따라 발열 성능에 중요한 영향을 미치는 공정

6) shield plate 조립 후 TIM 재도포 과정을 거침

7) Press-Fit : 케이스 혹은 커넥터에 있는 PIN과 PCB를 연결하는 공정, 압력에 따라 PCB 평탄도에 영향을 미침

8) Screw 체결 : 높이와 토크가 핵심으로 관리가 필요

9) Sealant 도포 : 케이스 밀폐를 위해 진행하는 공정으로 미도포된 부분이 없는지 확인하고 radome의 평행도 관리 필요

10) Calibration EOL : 공정 및 부품 특성을 반영하여 제품 성능에 영향이 없는지 최종 점검하는 중요한 공정단계

11) Labelling : 제품 추적 관리를 위해 라벨을 부착

출처: 김경석 연구원 강의 자료

3.3 가인자 공정

TIM(Thermal Interface Material)은 일반 부품의 발열을 확산시켜 열을 낮추고자 하는 목적으로 사용되며 액체 또는 곷 타입을 사용함. 단가가 비싸기 때문에 발열원에 따라 최적의 재료를 선택하게 됨. TIM 도포 시에 Pin 검사(수평, 수직 높이 측정)를 진행하여 잘 안착되었는지 확인하고 도포량을 확인해야 함. 

Press-Fit은 케이스에 있는 PIN과 PCB를 연결하는 공정으로 체결 압력에 따라 PCB 평탄도에 영향을 미치게 됨. 평행하게 안착하는 것이 핵심 기술 그렇지 않으면 PIN이 휘거나 손상됨. 체결 시의 압력인 압압력을 관리하고 PIN 높이를 철저히 관리해야 할 필요가 있음.

Screw 체결 시 torque, screw 높이, PCB 평탄도를 관리해야 함. LVDT 변환기를 이용해 screw 높이를 검사함. PCB 평탄도는 레이더 성능에 핵심적인 영향을 미치게 됨.

Radome Assembly 공정 시 도포량, 압착 시간, 평행도를 고려해야 함. 실란트 도포량이 끊김 없는지 확인하고 radome 접합 시간을 측정하고 높이를 측정하여 관리함. radome의 평행도에 따라 레이더 방사 패턴에 왜곡이 발생할 수 있음.

Calibration & Test 공정에서 최종 제품의 성능을 보정 및 평가함. 공정 시 생긴 오차로 인한 RF 성능의 차이를 목표값으로 맞춰 주는 과정. 1000~2000개의 RF항목을 보정하고 원하는 구간에 들어오는지 확인하여 IC메모리에 보정값을 저장하게 됨. 비용에 가장 많은 영향을 미치는 공정 수율임. test는 레이더 타겟 시뮬레이터를 통해 검사를 진행.

3.4 Cal 공정 불량 자동분석 시스템

조립 공정의 입력 데이터와 최종 RF 성능의 출력 데이터 사이의 관계를 모델을 통해 추론하고 특정 기간의 공정 불량의 문제를 파악하고 이를 개선할 수 있도록 하는 것이 목표.

Ass'y 공정에 x인자와 Cal/Eol 고정의 y인자 간 회귀 모델 또는 상관관계를 파악하여 y인자가 상한치, 하한치를 넘어가기 전에 발생 가능한 불량 공정을 관리할 수 있음. 

출처: LGAimers / https://www.lgaimers.ai/