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정의

LiDAR는 Light Detection and Ranging의 약자입니다. LiDAR에서 레이저는 광원(송신기)에서 보내지고 물체에서 반사됩니다. 반사광은 시스템 수신기에 의해 감지되고 비행시간 (TOF)은 물체의 거리 지도를 개발하는 데 사용됩니다.

LiDAR는 자율 주행 차량의 거리 감지를 위한 핵심 방법으로 자주 인용되는 광학 기술입니다. 많은 제조업체들이 비용 효율적이고 컴팩트한 LiDAR 시스템을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 자율 주행을 추구하는 거의 모든 제조 업체는LiDAR를 핵심 구현 기술로 간주하며 일부 LiDAR 시스템은 이미 ADAS (Advanced Drive Assistance Systems)에 사용되고 있습니다.

LiDAR in autonomous cars | Synopsys

ADAS(운전자 지원 시스템)에 사용되는 LiDAR 시스템 컨셉 조감도

LiDAR sensor for self-driving car | Synopsys

자율 주행 차 사이드 미러 아래에 위치한 LiDAR 센서. LiDAR 시스템은 자율 주행 차 위에 위치할 수도 있습니다. 

LiDAR는 어떠한 방식으로 작동하고 어떻게 솔루션을 제공하나요?

기본적으로 LiDAR는 목표물까지의 거리를 측정하는 거리 측정 장치입니다. 거리는 짧은 레이저 펄스를 보내고 나가는 광 펄스와 반사된 (후방 산란된) 광 펄스 사이의 시간 경과를 기록하여 측정됩니다. 

LiDAR is a ranging device, which measures the distance to a target | Synopsys

LiDAR 시스템은 스캔 미러, 다중 레이저 빔 또는 다른 수단을 사용하여 물체 주변의 공간을 “스캔”할 수 있습니다. 거리의 정확한 측정을 제공하는 기능을 통해 LiDAR는 다양한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. 

원격 감지에서 LiDAR 시스템은 대기의 입자 또는 분자로부터의 산란, 흡수 또는 재방출을 측정하는 데 사용됩니다. 이러한 목적을 위해 시스템에는 레이저 빔의 파장에 대한 특정 필수 요건이 있을 수 있습니다. 대기 중 특정 분자의 농도(e.g. 메탄과 에어로졸 부하)를 측정할 수 있습니다. 대기 중의 빗방울을 측정하여 폭풍의 거리와 강우량을 추정할 수 있습니다. 

다른 LiDAR 시스템은 물체 공간의 3D 표면 프로파일을 제공합니다. 이러한 시스템에서 프로빙 레이저 빔은 특정 스펙트럼 기능에 관여하지 않습니다. 대신 눈의 안전을 보장하거나 대기의 스펙트럼 특성을 피하기 위해 레이저 빔의 파장을 선택할 수 있습니다. 프로빙 빔은 물체와 만나 반사되고 다시 LiDAR 수신기로 들어갑니다. 

LiDAR는 또한 표적의 속도를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 도플러 기법을 통해 수행되거나 빠르게 연속적으로 대상까지의 거리를 측정할 수 있습니다. 예를 들어, 대기의 풍속과 자동차의 속도는 LiDAR 시스템으로 측정할 수 있습니다. 

또한 LiDAR 시스템을 사용하여 자율 주행 차량에서 접할 수 있는 것과 같은 다이나믹한 장면의 3D 모델을 생성할 수 있습니다. 이것은 일반적으로 스캐닝 기술을 사용하여 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다. 

LiDAR가 가지고 있는 문제점은 무엇인가요?

기본적으로 LiDAR는 목표물까지의 거리를 측정하는 거리 측정 장치입니다. 거리는 짧은 레이저 펄스를 보내고 나가는 광 펄스와 반사된 (후방 산란된) 광 펄스의 감지 사의의 시간 경과를 기록하여 측정됩니다. 

현재 사용되고 있는 LiDAR 시스템에는 몇가지 잘 알려진 문제가 있습니다. LiDAR 시스템의 종류에 따라 다르지만 아래의 몇가지 예시들이 있습니다::  

  • 방출된 빔으로부터의 신호 격리 및 거부 – 프로빙 빔의 복사는 일반적으로 리턴 빔의 복사보다 훨씬 큽니다. 탐지기가 포화되어 외부 표적을 탐지할 수 없도록 프로빙 빔이 시스템에 의해 반사되거나 수신기로 다시 산란되지 않도록 주의해야합니다. 
  • 송신기와 의도된 타겟 사이의 대기에 있는 먼지로 인한 스퓨리어스 리턴 – 대기의 먼지는 의도한 타겟이 감지되지 않을 때 스퓨리어스 리턴을 유발할 수 있습니다
  • 사용 가능한 광 전력의 제한 – 빔에 더 많은 전력이 있는 시스템은 더 높은 정확도를 제공하지만 작동 비용이 더 높습니다
  • 스캐닝 속도 – 레이저 소스가 사람 눈에 위험한 주파수에서 작동할 때 안전에 문제가 있을 수 있습니다. 이 문제는 한번에 넓은 영역을 비추는 플래시 LiDAR와 같은 다른 접근 방식과 눈에 안전한 파장에서 작동하는 것으로 완화되고 있습니다.
  • 근처에 있는 LiDAR 장치의 crosstalk 신호 장치가 관심 신호를 방해할 수 있습니다. 현재 직면한 과제는 근처에 있는 다른 LiDAR 장치에서 방출되는 신호를 구별하는 방법입니다. 신호를 잘라내거나 절연을 사용한 다양한 접근 방식이 개발 중입니다. 
  • LiDAR 시스템의 비용 및 유지 관리 – 이러한 시스템은 일부 다른 유형의 센서보다 비싸지만 높은 비용을 극복하고 더 방대한 사용을 위해 더 낮은 가격으로 시스템을 생성하기 위해 적극적으로 개발 중에 있습니다. 의도하지 않은 물체로부터의 반환 거부 – 이것은 앞에서 언급한 대기 중의 스퓨리어스 신호의 거부와 유사합니다. 그러나 맑은 대기의 상황에서도 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 일반적으로 다양한 목표 거리와 LiDAR 수신기에서 다시 수신되는 시야각에서 빔의 크기를 최소화 해야 합니다.   

 

LiDAR에는 어떤 다른 적용 분야가 있나요?

LiDAR의 응용 분야는 깊고 다양합니다. 대기 과학에서 LiDAR는 대기 중 다양한 유형의 구성 요소를 감지하는 데 사용되었습니다. 대기 중 에어로졸을 특성화하고 상층 대기 바람을 조사하고 구름을 프로파일링하고 날씨 데이터를 수집하고 지원하는 등 여러 분야에서 사용됩니다. 천문학에서 LiDAR는 달과 같은 먼 물체와 매우 가까운 물체 모두에 대한 거리를 측정하는 데 사용됩니다. 실제로 LiDAR는 달까지의 거리 측정을 밀리미터 단위까지 개선하는 데 중요한 장치입니다. LiDAR는 또한 천문학 응용 프로그램을 위한 가이드 별을 만드는 데 사용되었습니다. 

Leosphere Windcube Scanning LiDAR measures wind for development and operations applications - NOAA | Synopsys

자율 주행 자동차의 자동차 센서는 카메라 데이터, 레이더 및 LiDAR를 사용하여 주변의 물체를 감지합니다.
출처: NOAA https://lidarmag.com/2019/12/04/not-just-for-surveying-lidars-big-impact-in-weather/

LiDAR data on the Bixby Bridge in Big Sur, California - NOAA | Synopsys

LiDAR 데이터는 캘리포니아 Big Sur에 있는 Bixby Bridge 위의 NOAA 측량 항공기 (오른쪽)와 같이 항공으로 수집되는 경우가 많습니다. 여기에서 LiDAR 데이터는 Bixby Bridge의 하향식 (왼쪽 위) 및 프로필 보기를 보여줍니다. NOAA 과학자들은 LiDAR를 사용하여 자연 환경과 인공 환경 모두를 조사합니다. LiDAR 데이터는 범람 및 폭풍 해일 모델링, 유체역학 모델링, 해안선 매핑, 비상 대응, 수로 측량 및 해안 취약성 분석과 같은 활동을 지원합니다. 

출처: NOAA - https://geodesy.noaa.gov/INFO/facts/lidar.shtml

또한 지형의 LiDAR는 근적외선 레이저를 사용하여 토지와 건물을 매핑하고 수심 측정 LiDAR는 물을 투과하는 녹색 빛을 사용하여 해저와 강바닥을 매핑합니다. 농업에서 LiDAR는 비료 및 관개 수로의 필수 요건에 대한 정보를 제공할 수 있는 위상 배치 및 작물 성장을 매핑하는 데 사용됩니다. 고고학에서 LiDAR는 울창한 숲의 고대 운송 시스템을 매핑하는 데 사용되었습니다. 

오늘날 LiDAR는 LiDAR 센서 주변의 3D 모델을 만드는 데 자주 사용됩니다. 자율 주행은 LiDAR 시스템에서 생성한 포인트 클라우드를 사용하는 애플리케이션 중 하나입니다. 미니어처 LiDAR 시스템은 휴대폰만큼 작은 장치에서도 찾을 수 있습니다. 

실제 상황에서 LiDAR는 어떻게 작동하나요?

LiDAR의 매력적인 응용분야 중 하나는 자율 주행과 같은 상황 인식 기능입니다. 움직이는 모든 차량에 대한 상황 인식 시스템은 주변에 있는 정지 물체와 움직이는 물체를 모두 인식해야 합니다. 예를 들어 레이더는 항공기를 탐지하는 데 오랜 기간 사용되어 왔습니다. LiDAR는 물체까지의 거리를 확인할 수 있고 방향성 측면에서 매우 정확하기 때문에 육상 차량에 매우 유용합니다. 프로빙 빔은 정확한 각도로 빠르게 스캔하여 3D 모델을 위한 포인트 클라우드를 생성할 수 있습니다. 차량 주변의 상황이 매우 역동적으로 흘러가기 때문에 빠르게 스캔하는 능력이 이 응용 분야의 핵심입니다. 

Autonomous sensors in self-driving cars | Synopsys

자율 주행 자동차의 자동차 센서는 카메라 데이터, 레이더 및 LiDAR를 사용하여 주변 물체를 감지합니다. 

Autonomous car uses LiDAR sensors to detect surrounding buildings and cars | Synopsys

자율주행 차는 주변의 빌딩과 차를 감지하기 위해 센서를 사용합니다.

LiDAR 에 필요한 소프트웨어는 무엇일까요?

소프트웨어는 LiDAR 시스템 생성 및 작동의 모든 측면에서 핵심입니다. LiDAR 시스템 설계에는 여러 소프트웨어가 필요합니다. 시스템 엔지니어는 리턴 빔의 신호 대 잡음 비를 예측하기 위해 방사 모델이 필요합니다. 광학 엔지니어는 광학 설계를 생성하는 소프트웨어가 필요합니다. 전자 엔지니어는 전자 모델을 생성하기 위해 전자 설계가 필요합니다. 기계 엔지니어는 시스템 레이아웃을 달성하기 위해 CAD 패키지가 필요합니다. 구조 및 열 모델링 소프트웨어도 필요할 수 있습니다. LiDAR 시스템의 작동에는 포인트 클라우드를 3D 모델로 변환하는 제어 소프트웨어와 재구성 소프트웨어가 필요합니다. 

Synopsys는 LiDAR 시스템과 부품 설계를 위한 여러 광학 및 포토닉 툴을 제공합니다. 

CODE V optical design software for LiDAR systems | Synopsys

CODE V를 통해 시뮬레이션 및 최적화된 LiDAR 리시버 광학 시스템

LiDAR optical system, simulated in LightTools | Synopsys

LiDAR optical system, simulated in LightTools

RSoft Photonic Device Tools for LiDAR simulation | Synopsys

LiDAR-On-Chip 설계의 다양한 요소에 사용되는 RSoft 도구