라이다

1. 개념과 측정 원리: 레이저 펄스와 3차원 좌표

라이다(LiDAR)는 레이저(빛) 펄스를 목표물에 방출한 뒤 반사되어 되돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산하고, 이를 다수 방향으로 반복해 3차원 형상을 재구성하는 센싱 기술이다. 기본 원리는 빛의 왕복 시간(Time-of-Flight)을 거리로 환산하는 방식이며, 실제 시스템에서는 거리 정보에 더해 센서의 자세·위치를 결합해 측정점의 공간 좌표(X, Y, Z)를 산출한다. 이때 수집되는 3차원 데이터는 일반적으로 점군(Point Cloud) 형태로 표현되며, 지형·구조물·차량 주변 환경을 정밀하게 모델링하는 데 쓰인다.

라이다는 원격탐사 분야(지형·산림·도시 모델링)뿐 아니라 로봇, 물류 자동화, 산업용 3D 스캐닝, 그리고 자율주행용 환경 인지 센서로 널리 연구·적용되고 있다.

2. 레이더(RADAR)와의 차이: 장점과 한계

2.1 라이다가 레이더에 비해 나은 점

라이다는 레이더보다 파장이 훨씬 짧은 빛(레이저)을 사용하므로, 동일 조건에서 더 높은 각 분해능과 공간 해상도를 얻기 유리하다. 그 결과 물체의 윤곽, 모서리, 작은 구조를 상대적으로 정밀하게 포착해 3차원 형상 기반의 분류 및 정밀 지도화에 강점을 가진다. 자율주행 관점에서는 차선 경계, 연석, 구조물의 형태 정보를 점군으로 직접 확보할 수 있어 고정밀 환경 표현에 활용된다.

2.2 라이다가 레이더에 비해 부족한 점

라이다는 광학 신호 특성상 안개·비·눈과 같은 악천후에서 산란과 감쇠의 영향을 더 크게 받는 경향이 있으며, 결과적으로 탐지거리와 신뢰도가 저하될 수 있다. 반면 레이더는 마이크로파 대역을 사용해 기상 조건에 상대적으로 강하고, 장거리 탐지에도 유리한 경우가 많다. 또한 레이더는 도플러 효과를 이용해 상대속도(접근·이탈 속도) 정보를 직접적으로 얻는 데 강점이 있어, 주행 안전을 위한 속도 기반 판단에 유리하다. 라이다는 속도 추정을 수행할 수 있으나, 일반적인 펄스 방식에서는 레이더만큼 직접적·견고한 속도 측정이 어렵거나 구현 복잡도가 증가할 수 있다.

3. 자율주행 시스템에서: 인지, 지도화·자기위치추정, 센서 융합

자율주행에서 라이다는 주변 환경을 3차원으로 계측해 장애물 인지, 주행 가능 영역 추정, 정밀 지도 구축 및 자기 위치 추정에 활용된다. 특히 3차원 점군은 물체의 거리와 형상을 직접 제공하므로, 카메라 기반 추정에서 발생할 수 있는 스케일(절대거리) 불확실성을 줄이는 데 도움이 된다. 고정밀 지도(HD Map) 또는 3차원 점군 지도를 기반으로 한 정합(registration) 방법은 도심 환경에서의 정밀 로컬라이제이션(Localization) 연구에서 중요한 축으로 다뤄진다.

실차 시스템에서는 라이다 단독이 아니라 카메라(색·텍스처), 레이더(속도·기상 내성), GNSS/IMU(절대 위치·자세)와의 센서 융합이 일반적이다. 라이다는 형태 기반 정보에 강하지만 기상·오염에 취약할 수 있으므로, 상호 보완적 센서 구성이 안전성과 가용성을 높이는 방향으로 발전해 왔다.

4. 방식: 주사식 스캐너와 섬광(플래시) 스캐너

4.1 주사식(스캐닝) 라이다

주사식 라이다는 레이저 빔을 시간에 따라 여러 방향으로 ‘스캔’하여 공간을 훑고 점군을 구성한다. 구현 방식에 따라 회전 부품을 사용하는 기계식(예: 회전 미러/회전 헤드), 미세거울을 이용하는 MEMS 기반, 또는 다른 빔 조향 구조로 분류된다. 기계식 방식은 넓은 시야각(예: 360도)에 유리하고 성숙한 구현이 가능하지만, 회전·구동부가 존재하므로 내구성·진동·방진/방수 설계와 비용 측면에서 부담이 될 수 있다. 반면 MEMS 등 준(準) 솔리드스테이트 접근은 소형화와 부품 수 감소를 통해 신뢰성·원가 개선을 목표로 한다.

4.2 섬광(플래시) 라이다

섬광(플래시) 라이다는 특정 시야각 전체를 한 번에 조명하듯 레이저를 확산 또는 어레이 형태로 방출하고, 수신부(예: 배열형 센서)에서 동시에 반사 신호를 받아 깊이(거리) 영상을 구성하는 방식으로 설명된다. 이 접근은 빔 조향을 위한 기계적 스캐닝이 필요 없거나 줄어들 수 있어 구조 단순화와 잠재적 신뢰성 향상에 유리하다. 다만 동일한 조건에서 장거리 성능, 눈 안전(eye safety) 제약 하에서의 출력 설계, 강한 태양광 등 주변광(ambient light) 조건 대응, 수신 신호 처리 등에서 구현 난도가 높아질 수 있다. 따라서 응용 요구(거리, 시야각, 해상도, 원가)에 따라 주사식과 섬광 방식이 선택되거나, 중간 형태의 하이브리드/솔리드스테이트 계열로 다양화되는 추세가 관찰된다.

5. 제약과 발전 방향: 기상 대응, 비용, 솔리드스테이트

라이다의 대표적 제약은 악천후 및 공기 중 입자(안개·비·눈·먼지)에 따른 광 산란, 그리고 센서 표면 오염(흙, 물방울)로 인한 성능 저하다. 자율주행에서는 이러한 상황에서의 가용성이 중요하므로, 레이더·카메라와의 융합, 센서 세정·열선·코팅 등 하드웨어 대책, 그리고 신호처리·추적 알고리즘의 강인화가 함께 논의된다.

산업적 관점에서는 원가 절감과 차량 탑재 적합성(소형화, 내구성, 저전력)이 핵심 과제이며, 이를 위해 회전 부품 의존도를 낮춘 솔리드스테이트(또는 준 솔리드스테이트) 라이다 개발이 활발하다. 또한 파장 선택(예: 근적외선 대역)과 안전 규격을 만족하면서도 충분한 거리·해상도를 확보하려는 설계 최적화가 지속적으로 연구되고 있다.

출처

• NEON Science, “The Basics of LiDAR – Light Detection and Ranging” (Sep 13, 2024): https://www.neonscience.org/resources/learning-hub/tutorials/lidar-basics
• Texas Instruments, “An Introduction to Automotive LIDAR” (PDF): https://www.ti.com/lit/slyy150
• NIH PubMed Central, “MEMS Mirrors for LiDAR: A Review” (2020): https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7281653/
• ScienceDirect Topics, “Light Detection and Ranging – an overview”: https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/light-detection-and-ranging
• IBM, “What is LiDAR?”: https://www.ibm.com/think/topics/lidar
• MDPI, “LiDAR-Based Sensor Fusion SLAM and Localization …” (2023): https://www.mdpi.com/2313-433X/9/2/52
• Wevolver, “Lidar vs radar” (Apr 9, 2024): https://www.wevolver.com/article/lidar-vs-radar
• Wikipedia, “Lidar”: https://en.wikipedia.org/wiki/Lidar