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양산준비가 된 차량용 LiDAR를 평가하는 방법은?

양산준비가 된 차량용 등급(Automotive Grade) 의 Solid-State LiDAR의 다섯 가지 주요 측면

 

데모에서 생산에 이르기까지 제품 단계마다 LiDAR의 기계 설계, 하드웨어, 소프트웨어, 검증, 검토 및 신뢰성에 대한 요구사항이 다릅니다.  차량용 LiDAR의 경우 완전한 상용자율주행 차량을 지원하기 위해 개발컨셉에서부터 안정적인 제품으로 양산되는데까지 일반적으로 몇 년이 걸립니다.

RoboSense에서는 5년 동안의 수많은 노력을 통해 CES2021에서 차량용 등급의 MEMS Solid-State LiDAR RS-LiDAR-M1 ( "RoboSense M1")을 발표하고 SOP 버전을 시연했습니다.

RoboSense M1은 2021년 2분기에 대규모 양산 및 OEM으로의 납품을 시작할 예정입니다.

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△ RoboSense M1의 SOP 버전

RoboSense M1은 2020년 12월에 OEM 파트너들에게 납품된 세계 최초의 대규모 양산준비가 완료된 Solid-State 차량용 LiDAR입니다.

하드웨어

패키지 크기가 작아 차량에 적용이 더욱 용이합니다.

 

차량 설계의 자유도를 높이기 위해 RoboSense는 LiDAR의 크기를 줄이는 노력을 해왔습니다. 반복적인 검증과 검토를 거쳐 RoboSense M1의 SOP 버전은 이전 B2 버전 대비 깊이 12mm, 두께 5mm, 전체 부피 19%를 감소(H 45mm, D 108mm, W 110mm)시켰습니다.

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△ 왼쪽 RoboSense M1 SOP 버전; 오른쪽 B2 버전

 

성능

 

RoboSense M1의 거리측정 기능은 10% 반사율의 타겟에 대해 150m 이상, 차량을 타겟으로 한 경우 최대 200 미터까지 도달했으며, 150m 떨어진 곳에서 번호판의 반사 빛과 조명이 없이도 검은색 차량을 정확하고 안정적으로 감지할 수 있습니다. RoboSense M1은 근거리 감지에도 뛰어난 성능을 가졌습니다. 0.3m 전방에 있는 고반사율의 물체도 RoboSense M1은 효과적으로 감지 할 수 있습니다.

 

0.2°x0.2°의 평균 분해능과 강력한 거리 측정 성능을 통해 RoboSense M1은 150m 거리에서 4줄에 걸친 13개의 포인트로 차량을 감지할 수 있습니다. 이는 인지 알고리즘을 위한 충분한 값입니다. 한편, M1은 초당 최대 1,500,000개의 포인트로 듀얼에코기능을 지원합니다.

△ RoboSense M1 SOP 버전의 실시간 포인트 클라우드

 

- 햇빛으로 부터의 간섭

강한 햇빛은 LiDAR 주변광에 대한 방해요소 중 하나입니다. LiDAR가 햇빛을 마주본 상태에서 차량을 운전할 때 LiDAR의 포인트 클라우드가 부적절하게 처리된다면 노이즈가 발생합니다.

RoboSense는 LiDAR의 설치 위치 및 시스템기능에 따른 혁신적인 신호처리 방식과 광학 시스템 설계를 채택하였습니다. 이로 인해 RoboSense M1은 주변조명과 레이저 방출 신호를 구분하여 강한 햇빛으로 인한 노이즈를 줄일 수 있습니다.

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△ 태양을 마주본 RoboSense M1 SOP 버전에서 수집된 노이즈가 없는 포인트 클라우드

 

 

- 다중 LiDAR 혼선

여러 LiDAR를 함께 사용하면 서로 다른 LiDAR의 레이저 펄스가 혼합되어 포인트 클라우드 노이즈가 발생할 수 있습니다. RoboSense M1은 고유한 기술을 사용하여 다른 LiDAR의 레이저 펄스를 필터링하여 다중 LiDAR 혼선을 방지합니다.

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△ 왼쪽 화면: 간섭방지기능이 있는 RoboSense M1 SOP 버전의 실시간 LiDAR 포인트 클라우드;

오른쪽 화면: 간섭방지기능이 없는 실시간 LiDAR 포인트 클라우드

 

 

기능

 

차량용 등급의 RoboSense M1은 성능적인 요구사항만을 충족할뿐 아니라 차량환경 적응성(얼음, 눈, 진흙, 모래, 먼지, 강한 햇빛에 대한 노출 및 다중 LiDAR, 밀리미터파 레이더, 원격제어모듈 등의 간섭)에 대한 요구사항도 충족합니다.

 

위와 같은 복잡한 시나리오에 대처하기 위해 RoboSense M1은 오염감지, 스마트 청소, 발열기능, 성능 모니터링, 전원 관리, 네트워크 관리 등을 포함한 완벽한 관리기능을 갖추고 있습니다.

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△ Tier 1과의 Smart 청소기능 협력사례


 

RoboSense M1은 OEM 고객들을 위한 완벽한 포인트 클라우드 후처리 솔루션을 제공합니다.

△ AI 인지 알고리즘이 적용된 RoboSense M1 SOP 버전의 실시간 포인트 클라우드 영상

 

기능안전을 위한 설계

 

RoboSense는 ISO26262 기능안전을 엄격하게 준수하고 항공우주 및 철도운송시스템의 오류방지 컨셉과 기술을 통합하여 레이저방출기 및 수신기, MEMS 제어, 포인트 클라우드 처리 등과 같은 다양한 시스템 모듈에 대해 포괄적인 모니터링을 달성했습니다.  RoboSense의 안전메커니즘은 임의의 하드웨어 장애에 대한 확률적 메트릭의 10-7 / h 미만으로 수천 개의 장애 모드를 다루며 ASIL-B 및 SIL-2의 요구 사항을 충족합니다.


안전 메커니즘의 관점에서는, RoboSense M1이 안전에 관련된 오류를 감지하면 자동으로 지능형 주행시스템에 실시간 경고를 보내 시스템이 잘못된 인지 정보를 사용하지 않도록 방지합니다. 이것은 글로벌 차량용등급의 Solid-State LiDAR 분야의 최초 안전에 대한 이정표가 됐습니다.

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안정성과 신뢰성

 

RoboSense는 ISO 및 AEC-Q와 같은 국제 표준과 상위 OEM 고객의 요구 사항을 엄격하게 준수하여 임의의 기계적 진동, 방수, 물리적 충격, 고온 및 저온 보관 및 각종 환경시험(작동, 태양 복사, EMC, 화학 부식, 염수 분무 및 기타) 등을 포함한 일련의 검증 시험을 수행합니다. 

 

RoboSense는 APQP를 프로젝트 관리 도구로 사용하고 IATF16949 품질 관리 시스템, ISO26262 기능 안전 표준, ISO16750 차량 신뢰성 사양을 완전히 구현하고 VDA6.3을 채택하여 품질 관리 역량을 평가하고 RoboSense M1의 품질을 지속적으로 개선 및 보장합니다.

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△기계적 충격  —  Pothole

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△방수,방진등급  —  IPX9K

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△방수,방진등급  — IP6KX

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△주행상황에 발생가능한 혼합가스를 사용한 내부식성시험


 

성능, 안정성 및 양산 능력은 자율주행의 상업화를 위한 차량용 LiDAR의 세가지 주요 요소입니다.

글로벌 OEM들이 자율주행 차량용으로 내장 설치될 LiDAR 출시 계획을 발표함에 따라 자동차용 고성능 LiDAR의 양산시기가 다가오고 있습니다.

 

현재 RoboSense M1은 최고 OEM의 성능 요구사항을 완전히 충족했으며 패키지 크기, 소비전력 및 포인트 클라우드 성능에 대한 규격을 확정하였습니다. RoboSense M1은 수십 번에 이르는 신뢰성 테스트를 통과했으며 이미 북미자동차 제조업체와 Robo-Truck 개발 회사에 납품 이력이 있습니다.

http://robosense.ai/