[자율주행] 자율주행 완전정복

21.3.2 DB금융투자에서 나온 자율주행 완전정복 참조하여 작성

 

자율주행 관련 해외기업 정리부터 보고 시작

 

 

자율주행 어디까지 왔나?

-현 시점에서 자율주행 기술이 가장 앞서 있다고 평가받는 두 기업은 테슬라와 웨이모

-테슬라가 경쟁사와 가장 다른 점은 데이터 수집 집단

-보통 자체 테스트 주행으로 자율주행 데이터를 취득하는데 반해, 테슬라는 오토파일럿 기능을 이용하는 전 세계의 테슬라 이용자들로부터 자율주행 데이터 얻고 있음

-테슬라 FSD(Full Self Driving)가 경쟁사들과 기술적으로 다른 점은, LiDAR와 HD Map의 사용 유무에 있음

-테슬라는 Radar와 카메라를 활용한 Pseudo LiDAR를 통해 LiDAR를 대체할 수 있다고 주장

 

 

 

자율주행차는 어떻게 작동할까?

-눈이 아닌 센서들로 도로 상황 및 물체들의 정보를 전달받고, 이러한 정보를 SW 처리 과정을 통해야 자동차가 도로 상황을 인식할 수 있게 됨

-인식된 정보를 바탕으로 자율주행차는 목적지까지 어떻게 갈지 계획하고, 이를 바탕으로 차량을 제어함

-제어를 제외하면 인식과 계획은 대부분 딥러닝과 같은 SW 알고리즘을 통해 처리됨

 

 

자율주행차는 어떻게 작동할까? - Sensing(보고)

-카메라, 초음파 센서, Radar 및 LiDAR와 같은 센서류는 시각 및 위치 정보를 뇌로 전달하는 눈과 같은 역할

-자동차용 센서는 둘로 나뉘는데, 주로 둘 이상을 조합한 방식이 적용됨

1)Passive 센서 : 주변 에너지 흡수, 주변에 빛이 전혀 없으면 제 기능 못함

2)Active 센서 : 초음파, 전자기파 및 빛을 발사하고, 그것이 물체에 맞고 반사되어 되돌아오는 신호를 감지해 물체와의 거리 측정. 빛이 전혀 없는 상황에서도 정상 작동

 

 

자율주행차는 어떻게 작동할까? - Detection(인식하고)

-인식은 자율주행차의 안전을 담보하는 핵심 기술

-도로 위 데이터들을 제어프로그램이 명확하게 인식하기 위해선 SW 처리 과정이 필수적

-이를 위해 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘이 많이 이용됨

-CNN은 형태, 색, 모서리 및 텍스쳐 등 간단한 형상을 빠르게 인식하는데 최적화되어 있음

 

 

자율주행차는 어떻게 작동할까? - Localization(위치를 파악한 후)

-자율주행차의 정확한 위치를 최소한의 오차로 파악하는 기술

-기존 GPS로는 수 센티미터의 오차로 차량의 정확한 위치를 파악하기 어려움

-현재는 2가지가 쓰임

1)HD MAP: 지도상에 위치한 랜드마크 정보를 센서들을 통해 인식된 정보들에 기반해 매칭 작업을 하고 이를 통해 정확한 차량의 위치를 확인하는 방법

2)SLAM: 자율주행차가 주변의 환경을 인식하여 그 공간의 지도를 작성하면서 동시에 차량의 위치를 파악하는 방법

-테슬라는 SLAM 사용, 타 기업들은 주로 두 방법 혼용해서 사용

 

 

자율주행차는 어떻게 작동할까? - Planning&Control(출발)

 

 

자율주행 생태계 SW 기업 주도 전망

-자율 주행차 시대의 경제적 해자를 구축할 기업들은 자율주행 관련 핵심 SW를 개발하는 회사들

-SW를 통해 인식하고 판단해 자동차를 제어하는 일련의 과정들의 핵심은 SW에 있음

 

 

자율주행 생태계 SW 기업 주도 전망 - 센서(본격적인 Q 증가 구간 진입)

-카메라 및 Radar 등과 같은 센서 시장은 2020년대에 본격적으로 개화할 전망

-테슬라는 FSD 기능 구현을 위해 카메라를 전방에 세개 후방에 하나 좌우에 각각 두개씩 총 8개 장착

-테슬라를 제외한 타 기업들은 3개 정도만을 사용

-글로벌 대형 부품사들이 이미 센서 시장 선점

-센서 관련 수혜는 최종 부품을 공급하는 대형 부품사들과 센서용 반도체를 공급하는 반도체 기업에 집중될 것

Aptiv

-2017년 투자한 이스라엘 기업 Innoviz를 포함해 총 3개의 LiDAR 기업에 투자함

-이러한 지분투자 및 파트너십을 통해 카메라, LiDAR 및 Radar까지 자율주행차에 필요한 센서들을 모두 공급 가능

-Aptiv & 현대차의 합작 법인 Motional은 22년 초 LV 3 기술이 적용된 G90을 출시할 예정

 

Veoneer

-카메라, Radar, LiDAR. 열 화상 카메라, 비전 시스템 등이 주요 제품

-단거리 Radar 시장 30% 대의 M/S로 세계 1위 유지

-퀄컴과의 협력으로 자율주행 플랫폼 역시 개발하고 있음

 

ON Semiconductor

-팹리스 기반 반도체 회사

-주요 제품은 전원 및 신호 관리, 논리회로, 자동차 및 통신용 반도체

-2018년 기준 자동차 이미지 센서 시장 43%의 M/S 차지

 

 

자율주행 생태계 SW 기업 주도 전망 - LiDAR(자율주행 핵심 센서)

-레이저를 발사하는 송신부, 반사되어 돌아오는 빛을 수신하는 수신부 그리고 입력된 값을 처리해 디지털화하는 칩셋으로 이루어짐

-LiDAR의 최대 강점은 카메라 및 Radar가 탐지하기 어려운 물체들까지 정확하게 파악할 수 있다는 점

-HD Map과 함께 사용할 경우 정확한 Localization도 가능

-LiDAR의 경우 특허 등의 이유로 인해 스타트업 기업들이 주도하고 있다는 점이 특이점

-LiDAR가격 200달러까지 가격 하락하며 본격적인 시장 성장 전망

Luminar

-1,550nm 파장을 사용해 안정성 및 인지거리 향상시킴

-제조비용 절감해 경쟁사들 대비 낮은 가격을 고객사들에게 제시

 

Velodyne

-2020년에는 현대모비스와의 협력으로 LiDAR를 개발하기 시작

-문제는 가격인데, 20년 5,200달러. 24년 평균 600달러대까지 낮추는 것을 목표로 하고 있음

 

 

 

자율주행 생태계 SW 기업 주도 전망 - 최대 수혜는 자율주행 플랫폼 기업

테슬라

-테슬라는 일단 제품을 출시한 이후 R&D를 통해 습득한 기술을 펌웨어 OTA 업그레이드를 통해 실시간으로 전 세계 이용자들에게 전달할 수 있음

-보험 및 Robotaxi 등 모빌리티 생태계를 활용한 수익 구조도 모색 중

 

웨이모

1)자율주행 운행 플랫폼 및 LiDAR와 같은 자율주행 기술들을 자동차 제조사에게 판매하거나 공유하는 대가로 플랫폼 사용료 수취

2)Robotaxi와 같은 자율주행을 활용한 모빌리티 서비스를 직접 운행

위 2가지 방법으로 자율주행 시장 선점할 계획

 

Mobileye

-현재 주요 글로벌 자동차 업체들에게 ADAS 솔루션 공급중

-2022년에는 Luminar의 LiDAR를 적용한 자율주행 Robotaxi도 선보일 계획

 

nVIDIA

-GPU로 유명한 팹리스 기반 반도체 회사

-엔비디아의 최신 자율주행 플랫폼인 DRIVE AGX는 카메라, Radar는 물론 LiDAR 등의 모든 센서 등을 통해 입력된 정보를 바탕으로 차량 주변 환경을 인식하고 차량의 측위를 맵에 계산하고, 계획하고, 이동하는 모든 자율주행 가정을 하나의 패키지로 수행할 수 있음

 

 

자율주행 생태계 SW 기업 주도 전망 - LV 4 + 자율주행 필수 요소 HD Map

-HD Map의 유무에 따른 인식 오류는 자율주행에 치명적인 문제점을 야기함

-HD Map은 정확한 위치 정보 외에도 자율주행차에 필수적인 정보 제공(교통사고, 도로표지판 등)

-LiDAR가 필요없다고 주장하는 테슬라 역시 안전하고 완벽한 자율주행을 위해서 적어도 HD Map은 적용해야 할 것