자율주행 ADAS 레이저카메 라레이더 벨라빗 라벨링 히드라아이리스) 벨로다인라이더&루미나 제품 분석 (Lidar Velodyne Luminar

 

1. 벨로다인 라이다(Velo dyne Lidar)

(1) 제품개요 – 벨로다인의 초기 라이더 센서의 가격은 75,000달러 수준에서 빠르게 떨어졌으며 현재는 수 백만원대 형성

– 최근 벨로다인이 새로 출시한 벨라빗(VelaBit)이라는 라이더 제품군은 단돈 100달러. 저렴한 만큼 센싱 범위는 100미터에서 최대 200미터로 성능이 낮은 편. 시야각도 가로 60도, 10도의 좁은 범위만 커버할 수 있다.

– 자동차 천장 위에서 360도를 커버하는 기존 제품과 같은 성능을 내려면 차량 곳곳에 벨라빗을 여러 대 설치해야 하지만 그래도 오히려 가격은 더 싸기 때문에 편리하다는 비즈니스 전략. 크기도 매우 작아 탑재하기 쉽다

– 또한 벨라빗은 자율주행차 뿐만 아니라 ADAS 기능과도 시너지 효과를 낼 수 있도록 설계

< 출처 : Velodyne Lidar >

(2) 소프트웨어 벨로다인에 의하면, 현재 첨단 자율 주행 시스템을 개발하는 대부분의 기업은, 라이더를 포함한 멀티 모달 센서 제품군을 채용.즉, 하나의 감각이나 정보에 의존하지 말고 가능한 한 다양한 정보를 활용해 자율주행 인공지능(AI)을 학습시키는 것이 트렌드.

자율주행시스템의 가장 기본적인 구성요소 중 하나는 인식(Perception) 모듈. 이것은 카메라, 라이더, 레이더와 같은 다양한 센서들을 통해 기계가 현실세계의 정보를 해석할 수 있도록 도와주는 역할

– 벨로다인의 ‘Deepen’은 센서에서 들어오는 데이터를 효율적이고 정확하게 처리할 수 인공지능 기반 소프트웨어 도구 및 서비스를 제공. Deepen은 기업의 자율주행 인지영역 개발을 위해 데이터 큐레이션, 라벨 작성 및 검증 기술 등을 서비스

이 소프트웨어 툴은 라이더의 클라우드(Point cloud)를 카메라, 레이더 등 다른 센서에서 들어온 데이터와 함께 시각화하여 처리할 수 있도록 한다. 그러면 고객은 융합된 데이터의 모든 픽셀에 대해 미세한 라벨링(Semantic labeling)을 할 수 있고 이를 신경망 학습 및 검증 과정에 효과적으로 활용

– 이러한 프로세스는 현재 표준화 되어 있지 않으므로 벨로다인은 고객님의 파이프라인에 맞게 맞춤

< 출처 : Velodyne Lidar >

라이더가 앞으로 많이 쓰일 것으로 예상되는데 진정한 고밸류를 받기 위해서는 하드웨어뿐 아니라 소프트웨어적인 측면이 강조돼야 한다. 그런 면에서 벨로다인의 솔루션은 라벨링이나 신경망 학습 같은 애플리케이션을 제공하는 것이 아니라 그 전 단계까지 필요한 환경만을 제공해 주므로 높은 가치를 평가하기에는 다소 부족하다.

– 반면 모빌아이(Mobileye)의 비전 솔루션은 카메라에서 들어오는 이미지 데이터 라벨링을 포함하여 데이터 전송, 신경망 학습, 정밀 지도 생성 등 토탈 서비스를 제공하므로 현재 준수한 실적과 함께 높은 가치를 평가받고 있다. 그러나 라이더도 카메라처럼 자율주행을 위한 필수제품으로 자리 잡는다면 현재와 같은 하드웨어와 기본 서비스 제공만으로도 성장하기에 충분하다고 생각합니다.

※ 인텔 모빌아이 비전 솔루션 설명 1. 모빌아이 (1) 기업 – 1999년 설립된 이스라엘에서 설립된 비전(Vision) 기반의… blog.naver.com

2. 루미나(Luminar)

(1) 아키텍처

<출처 : Luminar>

– 1,550nm 단일 레이저광선으로 250m에서 최대 500m까지 장거리 파악이 가능하면서 레이저를 받는 사람의 눈에도 안전함. 검은 차나 타이어처럼 반사율이 매우 낮은 어두운 물체를 밤에도 인식 가능

– 가로 120도 세로 30도의 스캐너로 기존 제품처럼 라이더를 회전시키지 않고도 레이저 스캔이 가능.각도별로 여러 대를 장착하면 360도 전 범위 커버 가능.

– 그리고 레이저 광선을 받는 리시버 ASIC와 결합하여 세계에서 가장 세밀하고 넓은 범위를 가진 검출기, 복잡한 ADC칩보다 훨씬 적은 비용으로 보다 뛰어난 성능을 제공하는 인하우스 커스텀 ASIC으로 구성

– 벨로다인과 동일하게 각 센서로 들어오는 데이터에 3D라이더 데이터 인프라, 라벨링 등의 툴을 포함한 소프트웨어 제공

(2) 제품 구성

1) 히드라 (Hydra) – 히드라는 수백 대 수준의 차량에 테스트 및 개발 용도로 사용되는 프로토타입 장비. 로보택시 등 다양한 자율주행 어플리케이션을 위한 테스트 개발 가속화를 위한 풀툴 세트 제공

– Square degree당 200포인트로 거의 카메라급 고해상도를 지원하며 눈, 비, 지진에 이르기까지 다양한 스트레스 테스트를 거쳐 매우 높은 데이터 정확도 보유. OTA를 통한 지속적인 기능 업데이트도 가능

– ECU는 엔비디아의 오토파일럿용 제품인 자비에(Xavier) 기반, 512 코어 엔비디아 Volta GPU와 8 코어 ARM 기반의 CPU로 구성.LTE 및 Wi-Fi로 통신이 가능하며, 30~40W의 전력절감 소모

<출처 : Luminar>

<출처 : Luminar>

2) 아이리스(Iris)- 아이리스는 2022년부터 판매되는 제품으로 히드라와 달리 수백만대의 차량을 겨냥한 상용화 제품

– 기본 스펙은 히드라와 비슷하지만 더 높은 해상도와 센치 수준의 정확도가 특징. 소프트웨어는 라이더가 생성하는 3D 이미지를 이해하고, 사물의 감지 및 분류 성능이 개선되며, 차선과 표지 및 주행 가능 지역 탐지 기능이 향상됨. 고속도로에서 레벨 3이상의 자율주행이 가능하게 될 것으로 전망된다.

<출처 : Luminar>

언론에서는 루미나를 테슬라와 경쟁할 수 있는 기업으로 평가하고 있다. 그 근거는, 지금부터 카메라보다 라이더가 비전 솔루션의 중심이 된다고 하는 예상. 물론 앞으로 라이더가 카메라만큼 자율주행에 아주 중요하게 사용될지 모르지만 개인적인 생각으로 루미나는 포부에 비해 아직 갖고 있는 솔루션은 그에 훨씬 못 미친다.

– 적어도 모빌아이 정도의 토탈비전 솔루션은 갖춰야 비교 상대로 볼 수 있지만 공개된 자료만으로 판단하기에는 아직 루미나의 솔루션은 벨로다인처럼 SDK(개발키트) 수준의 소프트웨어 플랫폼뿐. 물론 공언대로 2022년에 고속도로와 같은 환경에서는 레벨 3레벨의 자율주행이 가능하도록 솔루션을 제공할 수 있지만 테슬라는 현재 이미 서비스하고 있는 수준이어서 두 개의 격차가 매우 클 것으로 보고 있다.

<출처 : Luminar>