투자자가 알아야 할 미래 자율주행 기술 및 전망 (feat. 자율주행 센서, 레이더, 라이다, 카메라, 자율주행 단계)

미래자율주행기술정리및전망자율주행기술논쟁,자율주행관련센서종류,자율주행기술전망,결론

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우리가 살아가는 가장 일반적으로 가지고 있는 자산은 집을 빌립니다. 우리에게 자동차는 불가결한 교통 수단이에요. 우리는 많은 시간을 버스나 자가용 차로 지내고 있습니다. 특히 물류 관련 업무를 하시는 분들은 집보다 오랜 시간을 운송 차량에서 지내기도 합니다. 그러므로 개인적으로 편리성을 추구하기 위한 자동 운전 기술의 발전은 향후 필연적이라고 생각합니다. 시판되고 있는 차량은 Lv.2자동 운전을 지원하는 최근 벤츠에서 처음으로 Lv.3자동 운전의 인증을 받았습니다. 앞으로 자동 운전 기술 발전은 계속 진행되어, 이런 성장의 혜택을 받는 기업에 투자하려면 대충이라도 자동 운전 메커니즘에 대해서 알 필요가 있습니다. 그래서 오늘은 현재 자동 운전 시장에서 일고 있는 논쟁과 자동 운전 관련 기술과 전망에 대해서 전합니다.

우리가 살면서 가장 일반적으로 가지고 있는 자산은 집과 빌립니다. 우리에게 자동차는 필수적인 교통수단입니다. 우리는 많은 시간을 버스나 자가용으로 보내고 있습니다. 특히 물류 관련 업무를 하시는 분들은 집보다 긴 시간을 운송 차량에서 보내기도 합니다. 따라서 개인적으로 편의를 추구하기 위한 자율주행 기술의 발전은 향후 필연적이라고 생각합니다. 현재 출시된 차량은 Lv.2 자율주행을 지원하며 최근 벤츠 최초로 Lv.3 자율주행 인증을 받았습니다. 앞으로 자율주행 기술 발전은 계속 진행될 것이며, 이러한 성장으로부터 혜택을 받는 기업에 투자하기 위해서는 대략적으로라도 자율주행 메커니즘에 대해 알아야 합니다. 그래서 오늘은 현재 자율주행 시장에서 벌어지고 있는 논쟁과 자율주행 관련 기술과 전망에 대해 알아보겠습니다.

자율주행 기술 논쟁

자율주행 기술 논쟁

테슬라의 자동 운전 소프트웨어인 FSD가 세계에 큰 주목을 받고, 전문가의 미래 자동 운전 관련 기술에 대한 의견이 맞서고 있습니다. 완전 자동 운전을 실현하기 위해서 라이더 센서가 필요하다는 의견과 필요 없다는 의견이 갈라지고 있습니다. 일반적으로 자동 운전을 하기 위해서 필요한 센서의 종류는 카메라, 라이더, 레이더 등이 있습니다. 테슬라는 완전히 자동 운전을 라이더 없이 개발하고 있으며, 이 론 마스크는 공개 석상에서 라이더에 대해서 부정적인 의견을 밝히고 왔습니다. 게다가 최근 모델 3와 모델 Y에는 하나뿐인 레이더도 벗어 카메라에서 얻은 시각적 정보만으로 자동 운전을 실현하려고 노력합니다. 그러나 일부에서는 라이더가 높지만 시각적 정보로 자동 운전을 실현하려면 한계가 있으므로 Lv.4와 Lv.5의 자동 운전을 실현하기 위해서는 라이더는 꼭 필요하다고 말합니다. 자동 운전 관련 센서가지 카메라, 라이더, 라이더

테슬라의 자율주행 소프트웨어 FSD가 세계에 큰 주목을 받으면서 전문가들의 미래 자율주행 관련 기술에 대한 의견이 맞서고 있습니다. 완전자율주행을 실현하기 위해 라이다 센서가 필요하다는 의견과 필요 없다는 의견으로 나뉘고 있습니다. 일반적으로 자율주행을 하기 위해 필요한 센서의 종류는 카메라, 라이다, 레이더 등이 있습니다. 테슬라는 완전 자율주행을 라이더 없이 개발하고 있으며, 일론 머스크는 공개적으로 라이더에 대해 부정적인 의견을 밝혀왔습니다. 게다가 최근 모델3와 모델Y에는 하나밖에 없던 레이더도 빼버리고 카메라에서 얻는 시각적인 정보만으로 자율주행을 구현하려고 노력하고 있습니다. 하지만 일각에서는 라이다가 비싸지만 시각적인 정보로 자율주행을 구현하기에는 한계가 있기 때문에 Lv.4와 Lv.5 자율주행을 실현하기 위해서는 라이다는 반드시 필요하다고 말합니다. 자율주행 관련 센서 종류 카메라, 라이다, 라이다

자율주행을 구현하는 메커니즘은 카메라, 레이더, 라이다 센서에서 들어오는 외부 정보를 3차원으로 재구성해 수집된 정보를 바탕으로 인공지능이 장애물을 어떻게 피하는지 또는 주행을 어떻게 하는지 등을 판단하는 것입니다. ① 카메라

카메라를 통해서 얻은 화상에서 시각적 정보를 얻을 수 있습니다. 우리가 보통 눈으로 물건을 보고판단하는 운전할 수 있도록 테슬라가 카메라만 이용해서 얻는 시각적 정보만으로 자동 운전을 실현하고자 합니다. 하지만 시각적 정보는 판단해야 한다 너무 많은 정보를 포함하고 있어 눈이 내리거나 비가 내릴 때는 우리가 앞장을 자주 볼 수 없도록 카메라도 정확한 정보를 얻을 수 없어요. 그래서 테슬라의 경우도 눈이나 비가 많이 올 경우 카메라가 역할을 제대로 못하고 기능적으로 자동 운전을 사용하지 못하도록 프로그래밍되어 있습니다.② 레이더

레이더는 전파를 사용하고 근거리 물체를 식별할 때 사용됩니다. 전파를 발사하고 반사하는 값을 이용하고 물체의 유무나 거리 등을 파악할 수 있습니다. 비가 오거나 눈이 내리고도 사용하지만 정지하고 있는 물체는 잘 식별할 수 없다는 치명적인 단점이 있고 해상도를 구현할 수 없기 때문에 물체를 3차원에서 제대로 구성할 수 없습니다. 현재 긴급 제동에 사용되는 센서가 레이더 방식 센서입니다. ③ 라이더

라이더는 레이저(빛)을 사용하고 주변의 물건을 층(채널)별로 나누어 쏘기 때문에 고해상도로 3차원을 구현할 수 있습니다. 레이저를 쏘고 주변의 물체에 돌아올 뿐 시간을 계산하고 물체 간의 거리를 측정할 수 있는 밤에도 3D지형물을 잘 구현할 수 있어 인공 지능이 보다 정확한 판단을 내릴 수 있습니다. 또 라이더의 최대 거리는 100m에서 300m로 멀리 있는 물체까지 식별할 수 있어 고속 도로 상황에서도 위험을 사전에 인지하게 대처할 수 있습니다. 그러나 악천후 날개에서는 아직 레이더보다 성능이 인정되지 않습니다. 일반적으로 자동 운전은 상기의 3개 외부 센서로부터 들어오는 각기 다른 정보를 분석하여 보다 정확한 판단을 내릴 수 있습니다. 각 센서마다 장단점이 있어 서로의 단점을 보완하고 100%완전 자동 운전으로 나갈 수 있습니다. 그러나, 고해상도를 지원하는 라이더 센서는 천만원을 넘어 레이저를 360도에서 발사되어 주변 물체를 식별하기 위해서 상대적으로 큰 센서를 상부에 장착해야 하기 때문에 외관 디자인이 중요시되는 자동차 산업에서 큰 단점으로 보입니다. 그러므로 가격적인 요소와 디자인적인 요소는 레이더를 상용화하기 위해서 반드시 해결해야 할 과제가 되었습니다. 참고로 루미나 테크놀로지가 이들의 문제점을 극복한 라이더를 현재 개발 중입니다. 자동 운전의 전망라이더는 레이저(빛)을 사용하고 주변의 물건을 층(채널)별로 나누어 쏘기 때문에 고해상도로 3차원을 구현할 수 있습니다. 레이저를 쏘고 주변의 물체에 돌아올 뿐 시간을 계산하고 물체 간의 거리를 측정할 수 있는 밤에도 3D지형물을 잘 구현할 수 있어 인공 지능이 보다 정확한 판단을 내릴 수 있습니다. 또 라이더의 최대 거리는 100m에서 300m로 멀리 있는 물체까지 식별할 수 있어 고속 도로 상황에서도 위험을 사전에 인지하게 대처할 수 있습니다. 그러나 악천후 날개에서는 아직 레이더보다 성능이 인정되지 않습니다. 일반적으로 자동 운전은 상기의 3개 외부 센서로부터 들어오는 각기 다른 정보를 분석하여 보다 정확한 판단을 내릴 수 있습니다. 각 센서마다 장단점이 있어 서로의 단점을 보완하고 100%완전 자동 운전으로 나갈 수 있습니다. 그러나, 고해상도를 지원하는 라이더 센서는 천만원을 넘어 레이저를 360도에서 발사되어 주변 물체를 식별하기 위해서 상대적으로 큰 센서를 상부에 장착해야 하기 때문에 외관 디자인이 중요시되는 자동차 산업에서 큰 단점으로 보입니다. 그러므로 가격적인 요소와 디자인적인 요소는 레이더를 상용화하기 위해서 반드시 해결해야 할 과제가 되었습니다. 참고로 루미나 테크놀로지가 이들의 문제점을 극복한 라이더를 현재 개발 중입니다. 자동 운전의 전망라이더는 레이저(빛)를 사용해 주변 사물을 층(채널)별로 나눠 쏘기 때문에 고해상도로 3차원을 구현할 수 있습니다. 레이저를 쏴 주변 물체로 되돌아오는 시간을 계산해 물체 간 거리를 측정할 수 있고 밤에도 3D 지형물을 잘 구현할 수 있어 인공지능이 보다 정확한 판단을 내릴 수 있습니다. 또한 라이더의 최대 거리는 100m에서 300m로 멀리 있는 물체까지 식별할 수 있어 고속도로 상황에서도 위험을 사전에 인지하고 대처할 수 있습니다. 하지만 악천우에서는 아직 레이더보다 성능을 인정받지 못하고 있습니다. 일반적으로 자율주행은 위의 3개 외부 센서에서 들어오는 각기 다른 정보를 분석해 보다 정확한 판단을 내릴 수 있습니다. 각 센서마다 장단점이 있기 때문에 서로의 단점을 보완해 100% 완전 자율주행으로 나아갈 수 있는 것입니다. 그러나 고해상도를 지원하는 라이다 센서는 천만원이 넘고 레이저를 360도로 발사해 주변 물체를 식별하기 위해 상대적으로 큰 센서를 루프에 장착해야 하기 때문에 외관 디자인이 중요시되는 자동차 산업에서 큰 단점으로 여겨지고 있습니다. 따라서 가격적인 요소와 디자인적인 요소는 레이더를 상용화하기 위해 반드시 해결해야 할 과제가 되었습니다. 참고로 루미나 테크놀로지가 이러한 문제점을 극복한 라이더를 현재 개발 중입니다. 자율주행 전망자동 운전은 2014년부터 현재까지 17조를 넘는 거대한 투자가 이뤄지면서 현재는 시범 사업부터 상용화까지 진행되고 있습니다. 자동 시장은 2020년 기준으로 약 8조원 시장으로 성장했습니다. 자동 운전 기술 단계 실질적인 자동 운전 수준은 Lv.3이후이며 대부분의 주행을 시스템이 있지만 특정 상황에서는 드라이버가 직접 운전하도록 요구합니다. Lv.4에서는 자동 운전 상황에서 운전자가 원한다면 직접 운전하고 Lv.5에서는 사람은 승객에서만 탈 수 있습니다.자동 운전 관련 기술은 크게 자동 운전 로보 택시, 자동 운전 셔틀 서비스, 그리고 자동 운전 트럭 서비스로 나눌 수 있어 비교적 주행 경로가 정해져서 있는 셔틀 버스 및 운송 트럭의 경우 자동 운전 기술이 먼저 적용될 예정이며, 아마존은 자동 운전을 통한 배송 시스템을 구축하고 창고 내에서 로봇이 직접 배송하는 물품을 운송 차량에 적재하고 이를 자동 운전 트럭이 배송하는 시스템을 구축하고 있습니다. 현재 주요 자동차 업체들은 자동 운전 Lv.3차량을 순차적으로 양산하고 있습니다. 혼다는 2021년 3월 Lv.3수준의 자동차 양산을 시작하고, 한국에서는 현대 자동차가 Lv.3에 해당하는 자동 운전 차량을 선 보입니다. 현재 나라의 법규와 환경이 허용되는 제한 내에서 자동 운전 차량을 이용할 수 있습니다. 대부분의 나라에서 현재 Lv.3자동 운전까지 허용하면서 관련 자동 차 업체가 이에 맞춰서 개발을 진행하고 있습니다.자동 운전 차 양산이 가속화되면서 드라이버는 더 이상 운전할 필요가 없어지고 차내에서 목적지까지 이동하는 동안 다른 일이 있습니다. 이에 따른 운전자가 목적지까지 가는 동안 차내 구매 행위를 지원하는 시스템을 구축하기 위해서 자동차 업체는 금융 업계와 협엽했으며 자동 운전 차는 새 휴대 전화에 이은 새로운 금융 플랫폼으로서 부상하고 있습니다. 그 때문에 많은 기업들이 차 안에서 주문에서 결제까지 가능한 Incarpayment시스템을 구축하려 하고 있습니다.자동 운전 차에는 차선 정보, 가드레일, 도로의 곡률, 경사, 신호기의 위치와 교통 표지판 등의 정밀한 지도가 필요합니다. 정밀 지도와 실시간 교통 정보를 반영하고 인공 지능이 정보를 바탕으로 원하는 목적지까지 빠르게 진행할 수 있습니다. 그러나 자동 운전을 실현하기 위해서는 하드웨어적인 부분(반도체 칩 관련 센서)와 소프트웨어적인 부분(자동 운전 인공 지능, 자동 운전 관련 운영 체제, 정밀한 지도)가 모두 준비돼야 하는 실정입니다만, 아직 라이더에 대한 기술과 이에 대한 경험이 부족하고 있는 실정이며 이를 지원하는 제도나 환경 그리고 자동 운전에 대한 사람들의 인식이 변화해야 자동 운전 기술이 발전할 수 있을까요. 미래에는 우리가 현재 사용하고 있는 스마트 폰처럼 하드웨어적인 부분은 자동차 업체들이 만들지만 소프트웨어적인 운영 체제와 관련 앱은 IT기업으로 만들어 우리 차에 배포되기도 합니다. 그러므로 아직 선점하고 있지 않는 이런 기술에 주목하고 관련 기업에 투자해야 하죠. 결론모든 자동차 회사가 Lv.5자동 운전을 최종 목표로 개발하고 있지만 아직 우리가 과거 2G폰을 사용한 것처럼 자동 운전 초기 단계라고 생각됩니다. 자동 운전 관련 특정 기업이 선도에 있다고 말할 수는 없지만, 언젠가는 우리의 휴대 전화처럼 자동 운전 관련 운영 체제를 전문적으로 개발하고 자동차 회사에 판매하는 기업이 나타날 수 있습니다. 또 테슬라 자동차가 카메라만 자동 운전을 달성할 수도 있습니다. 이 경우 루미나와 베로다잉 같은 라이더 기업의 장래는 부정적이죠. 그러나 자동 운전이 미래에 실현하는 것이 분명하므로 우리는 투자자로 이혼 변화하는 자동차 산업을 지켜보면서 변화의 혜택을 받는 기업에 투자해야 합니다.같이 보면 좋은 추천 포스팅1. 미국기업분석, 루시드모터스미국전기차기업분석, 루시드모터스전망(feat. 테슬라대항마, 루시드에어, LCID, Atieva, 미국전기차관련주)미국전기차기업분석, 루시드모터스 전세계적으로 탄소중립관련 정책과 이와 관련하여 많은 투자가…blog.naver.com2. 테슬라는 앞으로도 전기차 시장을 선도할 수 있을까?테슬라는 향후도 전기 자동차 산업을 리딩 할 수 있을까?(feat. 도요타 Ford, GM)테슬라는 향후도 전기 자동차 산업을 리딩 할 수 있을까? 테슬라가 전기 자동차 산업에서 시가 총액$905.72B월···blog.naver.com테슬라는 앞으로도 전기차 산업을 선도할 수 있을까? (feat. 토요타, 포드, GM) 테슬라는 앞으로도 전기차 산업을 선도할 수 있을까? 테슬라가 전기차 산업에서 시가총액 $905.72 B월…blog.naver.com