7.9 레이더 센서의 종류와 사양
1. 주파수 대역에 따른 분류
자율주행용 레이더 센서는 동작 주파수 대역에 따라 분류되며, 각 대역은 규제 환경, 대역폭, 성능 특성이 상이하다.
1.1 24 GHz 대역 레이더
24 GHz 대역(24.00–24.25 GHz 협대역 및 24.05–26.65 GHz ISM 대역)은 초기 차량용 레이더에서 광범위하게 사용되었다. 협대역(250 MHz)의 제한으로 인해 거리 분해능이 약 60 cm 수준에 머물러, 주로 근거리 응용(주차 보조, 사각지대 감지)에 활용되었다. 유럽에서는 24 GHz 광대역(UWB) 할당이 2022년에 만료되었으며, 산업 전반적으로 77/79 GHz 대역으로의 전환이 진행되고 있다(ETSI, 2018).
1.2 77 GHz 대역 레이더
77 GHz 대역(76–77 GHz)은 장거리 레이더(Long-Range Radar, LRR)의 표준 대역이다. 1 GHz 대역폭을 사용하면 거리 분해능 약 15 cm를 달성할 수 있으며, 높은 안테나 이득과 좁은 빔폭(beamwidth)을 소형 안테나 어레이로 구현할 수 있다. 파장이 약 3.9 mm로 24 GHz 대비 약 1/3 수준이므로, 동일 물리적 크기의 안테나에서 약 3배 높은 각도 분해능을 확보할 수 있다(Hasch et al., 2012).
1.3 79 GHz 대역 레이더
79 GHz 대역(77–81 GHz)은 최대 4 GHz의 광대역을 활용할 수 있어 거리 분해능 약 3.75 cm를 달성한다. 이 대역은 단거리에서 장거리까지의 다양한 응용을 단일 플랫폼에서 구현할 수 있는 잠재력을 보유하며, 차세대 4D 이미징 레이더(4D imaging radar)의 기반 대역으로 채택되고 있다. 대부분의 국가에서 차량용으로 할당이 완료되었다(FCC, 2017).
2. 기능 및 탐지 범위에 따른 분류
2.1 장거리 레이더(Long-Range Radar, LRR)
장거리 레이더는 전방 200 m 이상의 탐지 거리를 확보하여 적응형 순항 제어(Adaptive Cruise Control, ACC), 자동 비상 제동(Automatic Emergency Braking, AEB) 등의 기능에 사용된다. 좁은 빔폭(약 ±6°–±10° 수평 FoV)과 높은 안테나 이득으로 원거리 표적의 탐지를 우선시하며, 77 GHz 대역에서 주로 동작한다.
2.2 중거리 레이더(Medium-Range Radar, MRR)
중거리 레이더는 약 60–150 m의 탐지 범위와 약 ±40°–±60°의 수평 시야각을 제공한다. 교차로 접근 차량 탐지, 차선 변경 보조, 후방 교차 교통 경보(Rear Cross-Traffic Alert, RCTA) 등에 활용된다.
2.3 단거리 레이더(Short-Range Radar, SRR)
단거리 레이더는 약 20–60 m의 탐지 범위에서 약 ±70°–±80°의 넓은 수평 시야각을 제공한다. 사각지대 탐지(Blind Spot Detection, BSD), 주차 보조, 근거리 장애물 감지 등에 사용된다. 기존에는 24 GHz 대역이 주로 사용되었으나, 79 GHz 대역으로의 전환이 진행 중이다.
3. 4D 이미징 레이더
3.1 4D 이미징 레이더의 정의
4D 이미징 레이더(4D imaging radar)는 기존 레이더의 거리, 속도, 방위각(azimuth) 측정에 더하여 앙각(elevation)을 고분해능으로 측정할 수 있는 레이더이다. “4D“는 거리(range), 속도(velocity), 방위각(azimuth), 앙각(elevation)의 네 차원을 의미한다. 다수의 송수신 안테나 채널(일반적으로 수백 이상의 가상 채널)을 통해 수평 및 수직 방향 모두에서 높은 각도 분해능을 달성하며, 레이더 점군(radar point cloud)을 생성할 수 있다(Sun et al., 2021).
3.2 4D 이미징 레이더의 주요 특징
4D 이미징 레이더는 다음과 같은 특징을 보유한다.
- 고밀도 레이더 점군 생성: 수백에서 수천 개의 가상 안테나 채널을 통해 프레임당 수천에서 수만 점의 레이더 점군을 생성하여, 기존 레이더 대비 풍부한 공간 정보를 제공한다.
- 앙각 분해: 수직 방향의 각도 분해능 확보를 통해 도로 위 물체와 도로 상부 구조물(교량, 표지판)을 구분하고, 보행자와 차량 등 객체의 높이 정보를 인식할 수 있다.
- 기상 조건 강건성: 밀리미터파의 특성상 비, 안개, 눈, 먼지 등의 기상 조건에서도 안정적으로 동작하여 LiDAR의 취약점을 보완한다.
- 직접 속도 측정: 도플러 효과를 이용한 직접적인 속도 측정이 가능하여, 동적 객체와 정적 객체의 분리에 유리하다.
4. 주요 사양 항목과 의미
자율주행용 레이더 센서의 성능을 평가하기 위한 주요 사양 항목은 다음과 같다.
| 사양 항목 | 정의 | 자율주행에서의 의미 |
|---|---|---|
| 최대 탐지 거리(Maximum Range) | 설정된 RCS 기준 최대 탐지 가능 거리 | 고속 주행 시 조기 탐지 능력 결정 |
| 거리 분해능(Range Resolution) | 분리 가능한 최소 거리 차이 | 근접 다수 표적의 분리 능력 |
| 최대 비모호 속도(Maximum Unambiguous Velocity) | 모호성 없이 측정 가능한 최대 상대 속도 | 고속 대향 차량 등의 속도 측정 범위 |
| 속도 분해능(Velocity Resolution) | 분리 가능한 최소 속도 차이 | 유사 속도 표적의 분리 능력 |
| 수평 시야각(Horizontal FoV) | 수평 방향 감시 범위(도) | 감시 영역의 폭 결정 |
| 수직 시야각(Vertical FoV) | 수직 방향 감시 범위(도) | 상하 방향 객체 탐지 범위 |
| 수평 각도 분해능(Azimuth Resolution) | 수평 방향 분리 가능 최소 각도 | 인접 표적의 수평 방향 분리 |
| 수직 각도 분해능(Elevation Resolution) | 수직 방향 분리 가능 최소 각도 | 높이 방향 객체 분리(4D 레이더) |
| 갱신 주기(Update Rate) | 탐지 결과 갱신 주기(ms) | 동적 환경 추적의 시간 분해능 |
5. 대표적인 자율주행용 레이더 제품 사양 비교
아래 표는 자율주행 분야에서 사용되는 대표적인 레이더 센서의 주요 사양을 정리한 것이다.
| 제품명 | 제조사 | 유형 | 주파수(GHz) | 최대 탐지 거리(m) | 수평 FoV(°) | 수직 FoV(°) | 수평 각도 분해능(°) | 가상 채널 수 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ARS540 | Continental | 4D 이미징 | 77 | 300 | ±60 | ±14 | 1.2 | — |
| Phoenix | Arbe | 4D 이미징 | 77–81 | 300 | ±100 | ±30 | 1.0 | 2,304 |
| Eagle | Uhnder | 4D 이미징 (DCM) | 77–81 | 350 | ±60 | ±15 | < 1.5 | 192 |
| ARS620 | Continental | LRR | 77 | 250 | ±60 | — | 1.5 | — |
| SRR520 | Continental | SRR | 77 | 50 | ±75 | ±12 | 6 | — |
| ESR 2.5 | Aptiv (구 Delphi) | MRR/LRR | 76–77 | 174 | ±45/±10 | — | — | — |
주: 사양 값은 제품 세대, 동작 모드, 측정 조건에 따라 상이할 수 있다. “—“는 공개 자료에서 미확인된 항목을 의미한다.
6. 레이더 센서 기술의 발전 동향
6.1 안테나 채널 수의 증대
4D 이미징 레이더의 핵심 기술 방향은 가상 안테나 채널 수의 증대이다. 채널 수가 증가할수록 각도 분해능이 향상되어 레이더 점군의 밀도가 높아진다. Arbe의 Phoenix 레이더는 48TX × 48RX 구성으로 2,304개의 가상 채널을 형성하며, 이를 통해 LiDAR에 근접하는 공간 분해능을 목표로 한다(Arbe, 2022).
6.2 디지털 부호 변조(Digital Code Modulation) 방식
기존 FMCW 방식과 함께, 디지털 부호 변조(Digital Code Modulation, DCM) 방식의 레이더가 등장하고 있다. Uhnder가 개발한 DCM 레이더는 위상 변조 연속파(Phase-Modulated Continuous Wave, PMCW) 원리에 기반하며, 디지털 영역에서 송신 파형을 직접 합성하여 MIMO 직교성을 확보한다. DCM 방식은 상호 간섭 내성이 높고, 송수신 간 격리(isolation)가 우수하며, 디지털 공정 미세화의 이점을 활용할 수 있다(Uhnder, 2021).
6.3 레이더와 통신의 융합(Joint Radar-Communication)
77/79 GHz 대역 레이더의 광대역 특성을 활용하여 레이더 기능과 차량 간 통신(V2X) 기능을 단일 하드웨어에서 구현하는 연구가 진행되고 있다. 이 기술은 주파수 자원의 효율적 활용과 하드웨어 통합의 관점에서 주목받고 있으나, 상용화까지는 추가적인 기술 개발과 규제 정비가 필요하다(Liu et al., 2020).
6.4 심층 학습 기반 레이더 신호 처리
기존의 CFAR 검출 및 FFT 기반 각도 추정을 심층 학습 모델로 대체하거나 보강하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 원시 레이더 데이터 큐브 또는 거리-도플러 맵을 신경망에 직접 입력하여 객체 검출, 분류, 추적을 수행하는 접근법이 제안되고 있으며, 이를 통해 기존 신호 처리 파이프라인의 정보 손실을 줄이고 인지 성능을 향상시킬 수 있다(Major et al., 2019).
참고문헌
- Arbe. (2022). Phoenix Radar Processor Platform Overview. Arbe Robotics Ltd.
- ETSI. (2018). ETSI TR 103 498: System Reference Document for automotive radar applications. European Telecommunications Standards Institute.
- FCC. (2017). 47 CFR Part 95, Subpart M: 76–81 GHz Band Vehicular Radar. Federal Communications Commission.
- Hasch, J., Topak, E., Schnabel, R., Zwick, T., Weigel, R., & Waldschmidt, C. (2012). Millimeter-wave technology for automotive radar sensors in the 77 GHz frequency band. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 60(3), 845–860.
- Liu, F., Masouros, C., Petropulu, A. P., Griffiths, H., & Hanzo, L. (2020). Joint radar and communication design: Applications, state-of-the-art, and the road ahead. IEEE Transactions on Communications, 68(6), 3834–3862.
- Major, B., Fontijne, D., Jain, A., Ganguli, S., & Piramuthu, R. (2019). Vehicle detection with automotive radar using deep learning on range-azimuth-Doppler tensors. IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), 924–932.
- Sun, S., Petropulu, A. P., & Poor, H. V. (2021). MIMO radar for advanced driver-assistance systems and autonomous driving: Advantages and challenges. IEEE Signal Processing Magazine, 37(4), 71–89.
- Uhnder. (2021). S77 Digital Code Modulation Radar-on-Chip Datasheet. Uhnder, Inc.
버전: v1.0, 2026-04-11