- 벨로다인 라이더 (Velodyne Lidar)
- (1) 제품 개요 – 벨로다인의 초기 라이다 센서의 가격은 75,000달러대에서 빠르게 떨어져 현재는 수 백만원대를 형성하고 있다.
- – 최근 벨로다인이 새로 출시한 베라비트(VelaBit)라는 라이다 제품군은 단돈 100달러.저렴한 만큼 센싱 범위는 100m에서 최대 200m로 성능은 낮은 편. 시야각도 가로 60도, 세로 10도의 좁은 범위만 커버할 수 있다.
- – 차량 천장 위를 돌며 360도를 커버하는 기존 제품과 같은 성능을 내려면 차량 곳곳에 베라빗을 여러 대 설치해야 하지만 그래도 오히려 가격은 저렴해 유용하다는 비즈니스 전략. 크기도 매우 작아 탑재하기 쉽다
- – 또 베라비트는 자율주행차뿐만 아니라 ADAS 기능과도 시너지 효과를 낼 수 있도록 설계
<출처 : Velodyne Lidar>
(2) 소프트웨어-벨로다인에 따르면 현재 첨단 자율주행 시스템을 개발하고 있는 대부분의 회사는 라이다를 포함한 멀티모달 센서 제품군을 채택.즉 하나의 감각이나 정보에 의존하지 않고 최대한 다양한 정보를 활용해 자율주행 인공지능(AI)을 학습시키는 게 트렌드다.
- 자율주행 시스템의 가장 기본적인 구성요소 중 하나는 인식(Perception) 모듈. 카메라, 라이다, 레이더 등 다양한 센서를 통해 기계가 현실 세계의 정보를 해석할 수 있도록 돕는 역할
- – 벨로다인의 ‘Deepen’은 센서에서 들어오는 데이터를 효율적이고 정확하게 처리할 수 있는 인공지능 기반 소프트웨어 툴 및 서비스를 제공. Deepen은 기업의 자율주행 인지영역 개발을 위해 데이터 큐레이션, 라벨링(주석 부착) 및 검증기술 등을 서비스
- – 이 소프트웨어 도구는 라이다의 포인트 클라우드를 카메라, 레이더 등 다른 센서에서 들어온 데이터와 함께 시각화해 처리할 수 있도록 한다. 이를 통해 고객은 그 융합된 데이터의 모든 픽셀에 대해 상세한 라벨링(Semantic labeling)을 수행할 수 있으며, 이를 신경망 학습 및 검증 과정에 효과적으로 활용할 수 있다.
- – 이러한 과정은 현재 표준화되어 있지 않기 때문에 벨로다인은 고객의 파이프라인에 맞게 맞춤 제작된다.
<출처 : Velodyne Lidar>
- 라이다가 앞으로 많이 사용될 것으로 예상되지만 진정한 고밸류를 받으려면 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어적인 측면이 강조돼야 한다. 그런 면에서 벨로다인의 솔루션은 라벨링이나 신경망 학습과 같은 애플리케이션을 직접 제공하는 것이 아니라 그 전 단계까지 필요한 환경만을 제공하기 때문에 높은 가치를 평가받기에는 다소 부족하다.
- – 반면 모빌아이(Mobileye)의 비전 솔루션은 카메라에서 들어오는 이미지 데이터 라벨링을 포함해 데이터 전송, 신경망 학습, 정밀지도 생성 등 토털 서비스를 제공하기 때문에 현재 준수한 실적과 함께 높은 가치를 평가받고 있다. 그러나 라이다도 카메라처럼 자율주행을 위한 필수 제품으로 자리잡는다면 지금과 같은 하드웨어 및 기본 서비스 제공만으로도 성장하기에는 충분하다고 생각한다.
※ 인텔 모빌아이비전 솔루션 설명 1. 모빌아이(1) 기업개요 – 1999년 설립된 이스라엘에 설립된 비전(Vision) 기반의 … blog.naver.com
2) 루미나(Luminar)
(1) 아키텍처
<출처 : Luminar>
- 1,550nm 단일 레이저 광선으로 250m에서 최대 500m까지 장거리 파악이 가능하면서 레이저를 받는 사람의 눈에도 안전. 또한 검은 자동차나 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 짝을 지어 세계에서 가장 세밀하고 넓은 범위를 가진 검출기, 복잡한 ADC 칩보다 훨씬 적은 비용으로 더 우수한 성능을 제공하는 인하우스 커스텀 ASIC으로 구성
- – 벨로다인과 마찬가지로 각 센서에서 들어오는 데이터에 3D 라이다 데이터 인프라, 라벨링 등의 도구를 포함하는 소프트웨어 플랫폼 제공
(2) 제품 구성
- 히드라(Hydra) – 히드라는 수백대 수준의 차량에 테스트 및 개발 용도로 사용되는 프로토타입 장비. 로보택시 등 다양한 자율주행 애플리케이션을 위한 테스트 및 개발을 가속화할 수 있도록 풀툴 세트 제공
- – Squaredegree당 200포인트로 거의 카메라급의 고해상도를 지원하며 눈, 비, 지진에 이르기까지 다양한 스트레스 테스트를 거쳐 매우 높은 데이터 정확도를 보유. OTA를 통한 지속적인 기능 업데이트도 가능
- – ECU는 NVIDIA의 오토파일럿용 제품인 자비에(Xavier) 기반, 512코어 NVIDIA Volta GPU와 8코어 ARM 기반 CPU로 구성.LTE 및 Wi-Fi로 통신할 수 있어 30~40W의 저전력 소비
<출처 : Luminar>
<출처 : Luminar>
2) 아이리스(Iris) – 아이리스는 2022년부터 판매되는 제품으로 히드라와는 달리 수백만대의 차량을 타깃으로 한 상용화 제품
- 기본 스펙은 히드라(hidra)와 비슷하지만 더 높은 해상도와 센티미터 수준의 정밀도가 특징. 소프트웨어는 라이다가 생성하는 3D 이미지를 이해하고 사물 감지 및 분류 성능이 개선되며 차선과 표지판 및 주행 가능 지역 탐지 기능이 향상됨. 이에 따라 고속도로에서 레벨3 이상의 자율주행이 가능할 것으로 예상된다.
<출처 : Luminar>
- 언론에서는 루미나를 테슬라와 경쟁할 수 있는 기업으로 평가하고 있다. 그 근거는 향후 카메라보다 라이다가 비전 솔루션의 중심이 될 것이라는 예상. 물론 향후 라이다가 카메라만큼 자율주행에 매우 중요하게 쓰일 수도 있겠지만 개인적인 생각으로는 루미나는 포부에 비해 아직 갖고 있는 솔루션은 그에 훨씬 못 미친다.
- – 적어도 모빌아이만큼의 토탈 비전 솔루션은 갖춰야 비교 상대로 볼 수 있지만 공개된 자료만으로 판단하기에는 아직 루미나의 솔루션은 벨로다인처럼 SDK(개발키트) 수준의 소프트웨어 플랫폼뿐이다. 물론 공언한 대로 2022년 고속도로와 같은 환경에서는 레벨3 수준의 자율주행이 가능하도록 솔루션을 제공할 수 있지만 테슬라는 현재 이미 서비스하고 있는 수준이어서 양측의 격차가 매우 클 것으로 보고 있다.
<출처 : Luminar>