현재의 차량용 레이다는 높이 (Elevation) 정보를 측정하지 못하는 한계로 인해 사각지대 감지, AEB (Automatic Emergency Breaking), 스마트 크루즈 등의 ADAS 기능을 보조하는 정도로 활용되고 있다. 구글 Waymo 등 자율주행을 타겟으로 하는 회사들의 출현과 더불어 기존 카메라를 보완하는 센서로서 LiDAR가 먼저 자리매김 하였으나, 비싼 가격, 약한 내구성으로 인한 센서 이중화 설계 필요, 고속에서 300미터 이상의 객체 감지 성능 필요 등으로 인해 고해상도 4D 이미징 레이다가 주목을 받기 시작하였다. 작년 말까지 비전 센서만으로 자율주행이 가능하다는 테슬라의 주장과, 레이다 또는 LiDAR와의 센서 융합이 (sensor fusion) 필요하다는 2가지 다른 견해가 팽팽하게 맞서다가, 최근에 테슬라가 2023년 초 출시 모델에 다시 레이다를 적용할 것이라는 소식이 전해졌다. 다수의 글로벌 리포트는 고해상도 이미징 레이다는 높이 측정이 가능하고 타센서에 비해 악기상 대응력과 내구성이 강하므로 자율주행차량의 사고 예방에 잘 대응할 수 있어서 FSD (Full Self Driving) 구현에 필수적이기 때문이라고 지적했다. 스마트레이더시스템 (이하 SRS) 은 ‘4D 이미징 레이다의 원천 기술과 혁신 사업 역량을 갖춘 글로벌 혁신 이미징 레이다 기업’이다. 미래 유망 기술로 각광받고 있는 4D 이미징 레이다 기술의 파급 효과는 자율주행 레벨 3 및 그 이상을 가능하게 하며 고가의 LiDAR 센서를 대체하는 데 있다. SRS는 이미 Yole 등 글로벌 시장조사 전문기관으로부터 인정받은 기술력을 바탕으로 4D 이미징 레이다의 핵심인 비균일 배열 안테나 설계부터 고난이도의 실시간 레이다 신호처리 기술 및 인공지능 기반의 사물인식 알고리즘까지 자체 개발하여 글로벌 자동차회사(OEM), 자동차부품회사(Tier-1) 및 자율주행 플레이어 들과의 협력을 통하여 자율주행 Level 3+ 시대를 주도하고 있다.
영상 처리 분야에는 이미지넷이 활성화되어 AI 분석용 데이터가 다수 존재한다. 레이더의 경우는 각 제조사별로 독자적으로 데이터를 모으지만 외부에 공개하지 않는 폐쇄적인 생태계이다. SRS는 기계학습 기반의 차량, 보행자, 자전거를 탄 사람이 구별가능한 객체인식 엔진과 실내 사람의 자세와 낙상 인식이 가능한 딥러닝 기반의 자세인식 엔진을 개발하였다. 향후 자율주행차량에 사용될 이미징 레이다 기반의 객체인식 엔진은 주행도로에서의 동적객체 (차량, 보행자, 이륜차 등) 와 정적객체 (중앙분리대, 육교, 터널, 도로 연석, 비정형 장애물 등)의 인식이 가능하도록 개발 중이며, 관련해서 2022년에 2백만개의 데이터 세트를 모았고 올해 중반에 일반에 공개할 예정이다. 구별할 대상 객체가 많으므로 대규모 네트워크 기반의 딥러닝 엔진으로 개발이 필요하며 집단지성을 활용한 개발이 가능할 것으로 예상된다.
스마트레이더시스템은 “소프트웨어 정의 차량”(Software Defined Vehicle)의 대두와 맞물려 SDV 에 적합한 센서들이 출시될 것으로 예상되는 현시점에서 SDIR (SW Defined Imaging Radar) 을 CES 2023 에서 발표하였다. SRS이 준비한 SDIR 을 채택하게 되면, 동일한 레이다 하드웨어 사양에서 소프트웨어로 최대 10배의 성능을 낼 수 있다. 특히 객체인식 엔진의 성능 향상을 위해서 이미징 레이다 외에 카메라 센서와 LiDAR 센서 등의 퓨전도 용이하게 되어, 자동차 분야 뿐만 아니라, 산업용 시장의 모빌리티 로봇, 건설기계, 특히 농기계 등에서도 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다. 글로벌 이미징 레이더 업계에서는 그간의 성능 경쟁을 해 왔으나, 올해를 기점으로는 SRS처럼 양산 가능한 기술 및 제품을 보유한 플레이어들이 시장을 지배할 것으로 예상된다.
