자율 주행차를 향해 각 자동차 제조사는 물론이고 부품 업체, IT 기업까지 빠르게 속도를 올리고 있다. 부분적 자율 주행은 이미 시장에 모습을 드러냈고 논란을 일으키기도 하고 박수를 받기도 하고 있다. 부분적 자율 주행에서 완전 자율 주행으로 넘어가기 위한 단계에 필수적인 기술은 레이더, 라이다, 카메라, 초음파 같은 첨단 센서다. 그 중에서도 최근들어서 촉각을 곤두세우는 기술이 라이다다.
라이다(LIDAR, Light Detection and Ranging)는 빛을 활용해 거리 측정, 물체를 감지하는 기술이다. 1930년대 기상관측을 위해 처음 개발되었다가 레이저 기술이 등장한 1960년대 이르러서 본격적으로 활용되기 시작했다. 당시에는 주로 항공분야와 위성에 적용됐으나 이후 영역을 넓히며 지구환경, 탐사, 자동차 등에 적용됐다.
라이다는 레이더와 비슷한 원리를 가지고 있다. 레이더는 전자기파를 외부로 발사해 재수신되는 전자기파로 거리, 방향 등을 확인한다. 반면 라이다는 펄스 레이저를 발사한다는 차이점이 있다. 파장이 짧은 레이저를 사용함으로 정밀도 및 해상도가 높고 사물에 따라 입체적 파악까지 가능하다. 가까운 예로 돌고래가 음파를 이용해 사물을 판단하는 원리와 유사하다. 물론 응용 영역에 따라 라이다 기술 구현 방식에 차이는 있다.
첨단 안전 보조장치나 자율 주행에 있어서 한가지 기술만을 적용해서는 정밀한 효과를 보기 힘들다. 라이다, 레이더, 카메라, 초음파 등 다양한 기술이 복합적으로 적용돼 상호 보완을 이뤄야한다. 카메라는 인간과 가장 흡사하게 사물을 인식, 인지할 수 있으나 기상상태와 주변 환경 영향을 크게 받는다. 레이더 역시 장거리 탐지 능력이 뛰어나고 상대적으로 기상 여건에서 자유롭지만 해상도가 낮아 사물 판독에 어려움이 따른다.
각각의 첨단 센서들은 장단점이 뚜렷하다. 하지만 다수의 센서들을 조합했을땐 단점이 보완되며 장점은 플라스 알파가 된다. 특히, 라이다는 카메라, 레이더 등과 함께했을 때 더욱 두드러지게 나타난다. 문제는 일부 기업이 라이다 센싱 기술을 독점하고 있어 가격대가 높다는 것이다. 하지만 이 역시 소형화, 저가격화의 흐름이 생기면서 문제점이 해결되어가고 있다.
구글의 경우 자율 주행차 개발에 있어 오래전부터 라이다 기술을 사용해 데이터를 축척해왔다. 최근에는 라이다 기술 자체 개발로 비용을 절감한다는 소식까지 전해지며 한층 더 발 빠르게 완전 자율 주행차에 접근했다. 현대자동차 역시 지난해 라이다 기술을 적용해 미국 라스베거스에서 아이오닉 일렉트릭, 아이오닉 하이브리드로 완전 자율 주행을 선보였다. 또한 차후 완전 자율 주행차 개발에 있어서도 핵심 사항으로 라이다, 레이더, 카메라의 기술처리를 꼽은 바 있다.
라이다 기술은 현재 해상도과 인식 거리를 늘리는 연구가 집중적으로 진행되고 있으며, 레이더 센서는 근, 장거리에서 효율적으로 적용하기 위해 개발이 이뤄지고 있다. 자동차 제조사도 다양한 방식으로 센싱 기술을 적용해 시장에 출시하고 있다. 볼보는 ‘시티 세이프티’를 통해 카메라, 라이다 등을 접목, 센싱 기술을 선보였다.
포드도 퓨전 하이브리드 자율 주행차에 라이다 센서를 포함시켰으며, 랜드로버는 온, 오프로드 주행을 만족시키는 시스템에 라이다 센서를 포함시켜 개발하고 있다. 반면, 테슬라는 주로 카메라와 초음파 센서, 레이더를 활용한 ‘오토 파일럿’에 초점을 두고 라이다 기술에 회의적인 반응을 보이고 있다.
시장조사업체 마켓스 앤드 마켓스에 따르면 자동차에 사용되는 센싱 기술은 2023년까지 연 평균 약 6.7% 성장할 것으로 예측했다. 또 다른 시장조사업체 테크노비아에서는 전세계 라이다 센서 시장 규모가 2020년까지 연평균 34% 성장할 것으로 내다봤다. 이는 라이다 기술이 소형화 추세로 인해 가격대가 낮아지며 수요와 공급이 활발하게 이뤄진다는 것을 예상할 수 있는 부분이며, 자율 주행 및 안전 장치 개발에서 라이다가 차지하는 비중을 가늠해 볼 수 있는 부분이다.
라이다 기술의 확산은 꼭 자율 주행 기반이 아니라도 자동 긴급제동장치, 차선이탈방지, 주차 보조장치 등 안전 관련 기술의 향상을 불러온다는 점에서 반길 일이다. 라이다의 파급력은 결국 완전 자율 주행이라는 편의성에 앞서 안전 중심 기술 개발의 핵심이 되는 응용 과학이기 때문이다.
