지난 5년 동안 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 도입이 급격히 증가했다. 미국 교통부(Department of Transportation, DOT)에 따르면, 현재 북미 시장에서 생산되는 승용차의 90% 이상이 전방 충돌 경고, 차선 이탈 경고, 자동 긴급 제동과 같은 ADAS 기술을 갖추고 있다.
이러한 시스템은 운전자의 빠른 반응을 유도하는 조기 경고를 제공하거나 때에 따라 자동 시스템 개입을 통해 안전과 충돌 방지를 강화하도록 설계되었다. 그러나 기존의 ADAS 센서와 카메라 시스템은 안전성을 높일 수 있는 잠재력은 있지만 야간, 안개, 눈, 비 등의 악천후와 가시성이 낮은 조건에서 한계에 직면할 수 있다.
이러한 까다로운 환경에서 잠재적 위협을 감지하고 분류하는 것은 차세대 ADAS에서 매우 중요한 과제이다.
열화상 기술과 도플러 이미징 레이다(Doppler-type imaging radar)의 융합이 이러한 한계를 극복하는 열쇠가 될 수 있다. 이 차세대 기술은 기존의 감지 시스템은 물론, 복잡한 라이다 기반 시스템을 보강하거나 심지어 대체할 수 있다.
컬러 박스는 열화상 이미징을 통해 분류된 항목(차량, 보행자, 2륜차)을 나타내며, 숫자는 레이다를 통해 측정된 거리를 나타낸다.
예를 들어 마그나의 열 감지 시스템은 실시간 열화상 비디오를 사용해 운전자의 인지 범위를 헤드라이트 범위 이상, 최대 4배까지 확장해 차량 전방 최대 200미터까지 보행자, 자전거 운전자, 동물 등을 감지할 수 있다.
열 신호 감지 기술과 물체의 위치, 속도, 방향을 파악하는 이미징 레이다의 기능을 결합한 이 첨단 시스템은 악조건에서도 더 빠르고 안정적인 환경 분석 정보를 제공한다. 즉, 운전자 또는 자동 개입 시스템이 가장 까다로운 날씨나 주행 시나리오에서도 충돌을 피하고 대응할 수 있는 시간을 좀 더 확보할 수 있도록 해준다.
다중 감지 방식 외에도, AI 기반 머신러닝이 통합되어 초기 융합(early fusion)을 통해 센서 데이터를 더 일찍 처리하고 보행자, 동물, 기타 물체를 더 정확하게 추적할 수 있다. 이를 통해 시스템 성능과 안정성을 높이는 동시에 오탐을 줄일 수 있다.
그 결과 더 정확하고 강력한 ADAS를 통해 운전자의 자신감을 높여주고 열악한 주행 환경에서도 불안감을 줄여줄 수 있다. 열화상 및 레이다 기술의 융합은 기존 시스템을 점진적으로 개선하는 수준을 훨씬 뛰어넘는 정교함과 기능의 비약적인 발전을 제공한다.
또한, 이미징 레이다와 열 센서의 비용과 확장성은 특히 오늘날 주로 프리미엄 세그먼트 애플리케이션에서 볼 수 있는 라이다 기반 시스템의 복잡성에 비해 경쟁력이 있다. 따라서 이 첨단 기술을 대량 생산 시장에 더 쉽게 도입할 수 있다.
마그나의 토비아스 아데룸 연구 및 혁신 담당 이사는 미래 시스템에는 운전자가 제동이나 기타 안전 관련 조치에 대해 더 많은 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 차량 주변 환경과 노면 마찰을 평가하는 요소가 통합될 수 있으며, 차량 간 통신(V2V)을 통해 센서 데이터를 공유함으로써 ADAS 기능을 더욱 개선할 수 있을 것으로 내다봤다.
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