기술과 솔루션
자율주행 자동차용 고분자 소재 개발 동향
작성자 : 편집부
2021-01-04 |
조회 : 3269
자율주행 자동차는 주변 환경을 실시간 파악하고 차량 스스로 결정을 내려 운행할 수 있게 하는 것으로, 자동차의 혁신을 넘어 관련 산업, 교통 체제와 법규, 도시 설계(스마트 시티) 등의 변화를 가져오게 될 것이다.
5G와 인공 지능의 급속한 진화를 바탕으로 자율주행 자동차의 상용화뿐만 아니라 스마트폰으로 무인 렌터카를 사용할 수 있는 단계까지 전망하고 있다.
자율주행 자동차 관련 기술은 도로 위에 사물의 유·무를 인식하는 것을 넘어, 장애물과 보행자를 인지할 수 있어야 한다. 주변 사물 등 상황을 정확히 인지한 후 가속 페달 각도, 브레이크 압력, 스티어링 휠의 각도 등을 차량 스스로 조정해야만 안전한 자율주행이 가능해질 수 있다. 뿐만 아니라 출발부터 도착지까지의 경로, 차량의 현재 위치, 차선과 교차로 등을 종합적으로 파악하는 정밀지도 기능 또한 자율주행에 있어 필수 기술이라 할 수 있다.
자율주행은 직관적인 경고와 최적의 운전 개입을 통해 차량 주변의 위험을 인식하고 사고 발생을 예방하며, 운전자와 주변 환경에 대한 이해를 바탕으로 맞춤형 정보 제공, 운전자 자율성 향상 및 편의성을 향상시키며 운전자의 시간과 돈을 고려한 효율적인 운전습관 증진이 운전자들에겐 최적의 운전 조건을 제공할 것이다.
이러한 환경에 대응하고 더욱 안전하고 효율적인 운송 시스템을 만들고자 하는 요구와 함께 저가, 고성능의 센싱 및 이미징 시스템의 발전으로 자율주행 차량의 개발이 추진되고 있다.
자율주행시스템이 운전에 어떻게 관여하는지, 그때 운전자가 차를 어떻게 제어하는지에 따라 비 자동화에서 완전 자동화까지 점진적 단계로 구분되며, 2016년부터 국제자동차기술자협회(SAE International)에서 분류한 단계가 글로벌 기준으로 통용되고 있으며, ‘레벨 0’에서 ‘레벨 5’까지 6단계로 나누고 있다.
레벨 “0”은 주행 중 안전을 위해 시스템이 단순히 경고하고 일시 개입하는 전방충돌방지 보조(FCA), 후측방 충돌 경고(BCW) 등이 레벨 0에 해당한다.
레벨 “1”은 특정 주행모드에서 시스템이 조향 또는 감·가속 중 하나를 수행하는 차로 유지보조(LFA), 스마트 크루즈 컨트롤(SCC) 등은 레벨 1에 해당한다.
레벨 “2”는 특정 주행모드에서 시스템이 조향 및 감·가속을 모두 수행하는 고속도로 주행 보조(HDA)는 레벨 2에 해당한다.
다음은 단계를 구분하는 데 있어 가장 주목해야 할 부분이다. 레벨 2까지는 시스템이 주행을 돕지만, 레벨 3에서는 특정 모드에서 시스템이 주행을 수행한다. 자동차 스스로 차선을 변경하고 앞차를 추월하거나 장애물을 피할 수 있게 된다. 즉 레벨 3부터는 시스템이 전체 주행을 수행하는 단계이다.
레벨 “3”은 차량 제어와 주행 환경을 동시에 인식하지만, 자율주행 모드 해제가 예상될 경우 운전 제어권 이양을 운전자에게 요청해야 한다.
레벨 “4”는 시스템이 전체 주행을 수행하는 점이 레벨 3과 동일하나 위험 상황 발생 시에도 안전하게 대응해야 한다는 점이 큰 차이점이다. 또한, 레벨 4는 자율주행을 할 수 있는 지역에 제한이 있다.
레벨 “5”는 제약이 없다. 즉 운전자의 개입 없이 완전 자율주행을 의미하는 것이다.
자동차의 자율성은 근본적으로 환경 신호에 자동으로 반응하는 차량(탐색, 제동, 가속, 조향)에 관한 것으로, 다른 차량, 도로 상황, 보행자 또는 기타 잠재력, 예측할 수 없는 장애물 또는 위험 여부 등을 감시, 판단 및 제어해야 하며 차량은 전체 도로 인프라와 주변 환경을 통해 안전하게 길을 관리하기 위해서 주변 상황과 환경을 정확하게 감지 및 측정해야 한다.
자율주행 자동차는 차량과 주변 환경의 동적 3D 맵을 만드는 데 기여할 수 있는 많은 센서 기술이 있지만 스티어링, 가속 및 제동 자동화(즉, 도로 주행)에 대한 지침을 제공하는 세 가지 주요 기술은 대부분 카메라, 레이더(Radar), 라이다(LiDAR) 센서를 함께 사용한다. 현재 상용화된 부분 자율주행 자동차는 센서 카메라와 레이더 센서를 묶어서 자율주행에 적용하고 있다.
RADAR(중거리 및 장거리)는 모든 조명 및 환경 조건에서 최대 200m 거리에서 물체의 거리 및 상대 속도를 측정할 수 있지만, 전파의 파장이 길고 사용되는 광폭으로 인해 차별화 및 해석이 불가능하다.
광학 카메라는 장면의 정확한 이미지를 제공할 수 있지만, 범위가 제한적이며 거리 및 상대 속도 정보를 제공하지 않으며 가시성이 좋은 조명에서 작동하도록 제한적이다. 카메라가 제공하는 영상은 사람이 보는 것과 가장 유사하지만, 운전환경을 보는 것보다 더 좋은 자율적 솔루션이 필요하다.
LiDAR(Light Detection and Ranging)는 자동차 감지 분야에서 가장 최신 적용기술이지만 새로운 기술은 아니다.
2. 자율주행 자동차와 소재 적용 동향
2.1. 자율주행 자동차와 센서의 기능
자율주행 자동차의 전방 인식을 가능케 하는 대표적인 센서가 카메라 외에 라이다와 레이더가 존재한다. 이 2개의 센서가 작동하면서 대상과의 거리를 측정할 수 있다.
라이다는 레이저를 쏴서 돌아오는 초점 이미지와 시간을 계산해 특정 지점의 위치를 파악하기 때문에 대상까지 거리, 방향, 속도, 온도 등을 감지할 수 있으며, 레이더는 전자파를 발사해서 돌아오는 전파 소요 시간을 측정해서 주변 사물과 거리 및 속도를 탐지하는 역할을 한다. 이때 전자파를 주고받는 동안 전자기파에 의한 오류가 발생할 수 있다.
카메라처럼 바로 보고 인지하는 방식과 달리 인공 지능(딥러닝)을 만나면 자율주행 기술은 더욱 고도화된다. 기존에 설치되어 있는 사물이나 도로 환경에 대해 수집한 빅데이터를 분류함으로써 ‘예측’이 가능해진다.
딥러닝 기반 카메라 영상인식기술은 내비게이션 데이터에 도로의 경사도, 휘어짐, 도로표지판 등의 정보를 실시간으로 전송할 수 있다. 이를 처리하기 위한 프로세스의 속도는 기존보다 빠른 처리속도가 필요하다. 방열재료가 필요한 이유이다.
근접거리에서 사물의 위치를 측정할 때는 초음파가 사용되고, 적외선의 경우는 앞의 사물이 위치와 형상을 파악할 때 필요하다. 주변보다 높은 열을 발산하는 차량 엔진이나 사람을 감지할 수 있기 때문에 주변 환경이나 기상 조건에 영향을 적게 받으며 정확한 위치와 열원의 크기도 파악할 수 있다.
센서들은 외부 주행 환경을 직접 파악하는 역할을 한다. 카메라, 레이더, 라이더가 아무리 고도화된다 해도 주변 차량이 갑자기 차선을 변경하거나 시야 확보가 좋지 못한 상황에서 사고 현장을 발견했다면 피하기가 쉽지 않을 것이다. 그렇기 때문에 차량, 인프라, 사람과 통신을 통해 끊임없이 정보를 주고받는 V2X(Vehicle to Everything) 기술의 발전도 함께 이뤄져야 한다.
V2X는 차량이 유·무선망을 통해 다른 차량, 인프라, 모바일 기기, 보행자 등의 사물과 정보를 교환하는 것과 그 관련 기술을 의미한다. 전문가들은 자율주행 자동차 핵심 기술로 V2X를 꼽는다. V2X는 안전하고 통신으로 연결된 미래의 자동차를 위한 기반기술로써 많은 양의 데이터 송수신이 필요하고, 대용량의 데이터 처리를 필요로 하고 있다.
본격적인 자율주행 자동차라고 할 수 있는 레벨 3에 진입하기 위해서는 더 많은 정보를 더 빠르게 전달할 수 있는 차세대 통신망이 필요하다. 요즘 대표적으로 대두되고 있는 5G 통신으로, 자율주행 자동차가 필요로 하는 정보는 워낙 방대하기에 지금의 LTE로는 처리할 수 없기 때문이다.
2.2. 자율주행 자동차 구성 부품과 소재 특성
자동차 소재 시장은 폴리프로필렌, 폴리우레탄, 나일론, 기타 엔지니어링 폴리머 및 열가소성 폴리에스테르 등이 수지의 중요한 시장이다.
경량 차량을 위한 용도는 각 수지 수요의 30% 이상을 차지하고 있으며, 그 외 ABS 및 폴리비닐부티랄 등이 있다. 안전유리에 사용되는 비닐부티랄 수지의 경우 자동차 시장은 총 수요의 85% 이상을 차지하고 있다.
나일론, 폴리카보네이트(및 폴리카보네이트 블렌드) 등과 같은 엔지니어링 폴리머는 많은 응용 분야에서 금속을 대체할 수 있는 엔지니어랑 플라스틱 수지로 적용되고 있으며, 일반적인 플라스틱 및 복합 응용 분야에는 외부 패널, 트림 및 범퍼 페이시아 뿐 아니라 내부 트림 패널, 창 캡슐화, 헤드램프 하우징, 매니폴드 및 밸브커버, 전자/전기 부품 및 구성 요소, 배선 장치, 스티어링 휠, 단열재, 감쇠 및 데드너, 장식품, 기계 부품 및 구성품, 안전유리 및 기타 다양한 용도로 사용되고 있다.
자율주행 자동차로 진행되더라도 경량화 및 특수 부품을 제외하고 소재의 변화는 크지 않으리라고 추정된다.
자율주행 자동차의 특징 중 하나는 바로 ‘전기차’와 ‘경량화’로, 가볍고 강하지만 가벼운 스마트한 경량화 소재를 사용해 연료의 효율성을 높이려는 노력이 한창이다.
특히 자율주행은 경량소재로의 전환을 가능하게 할 수 있는 기회이다. 현재 자율주행 자동차는 고속으로 운전할 수 없기 때문이다.(예: 지오펜스 도시 지역 내에서 운행하는 25개의 자율주행 자동차는 시간당 25마일보다 빠르게 이동할 수 없다) 궁극적으로 규제 변경으로 인해 차량에 대한 엄격한 충돌 테스트 요구 사항이 완화될 수 있을 것으로 기대되며, 이러한 이유로 폴리머, 첨단 복합소재, 알루미늄 및 경량 스틸 합금의 적용을 기대할 수 있을 것이다.
최근 전기자동차, 자율주행 자동차의 특성 중 하나가 더 많은 전력과 성능을 요구하기 때문에 차량 특성상 엔진에서 발생하는 열량은 증가하고 있으며, 고성능 자동차 응용 분야에 필요한 강도, 저항 및 내구성을 요구하고 있다.
코팅은 자율주행 자동차의 센서 인식을 위한 재료로 사용될 가능성이 크다. 자율주행 자동차의 일반 기능 및 햅틱 재료의 “기능성” 코팅에 대한 요구가 있을 것으로 기대된다. 자율주행 자동차 기술은 차량이 “잘 보이고 잘 볼” 것을 요구하기 때문에 광범위한 파장에 걸쳐 반사되고, 어려운 기상 조건(예: 눈 등)에서도 반사되는 표면이 필요하기 때문이다.
차량 내 엔터테인먼트 및 정보 시스템의 경우 유기발광다이오드(OLED) 디스플레이의 특징인 가볍고 에너지 소비가 적으며 유연한 소재를 사용해야 한다(예: 포르쉐의 Mission E 전기자동차). 첨단 디스플레이 기술 자체는 재료 과학의 발전을 중심으로 거의 구축되었으며, 재료의 양이 일반적으로 제곱미터나 킬로그램 단위가 아닌 나노미터와 밀리그램으로 관리되어야 한다는 어려움이 있다. 이는 많은 화학 및 재료 회사에서 볼륨 대비 가치에 대한 강조가 높아지는 것을 의미한다.
안전 및 인포테인먼트 ECU, 전원관리 모듈과 같은 중요한 전자 시스템은 일반적으로 금속 인클로저에 내장되어 있으며, 금속 하우징은 보드에 대한 보호 기능과 과열을 방지하기 위해 프로세서 및 전력 트랜지스터의 열을 전달한다. 동시에 민감한 집적 회로(IC)를 방해하여 오작동을 일으킬 수 있는 인접 무선 주파수 신호로 인한 전자파 간섭(EMI)을 효과적으로 차단한다. 그러나 경량화에 따른 고분자 복합소재 개발이 진행되고 있으며, 금속 대비 전자기파 차폐 및 열 관리가 점차 중요해지고 있다.
고해상도의 인포테인먼트 디스플레이용 ECU 커버 또는 커버와 같은 중요한 애플리케이션에는 두 가지를 모두 사용해야 한다.
로크웰 오토메이션의 포트폴리오에는 다양한 응용 분야의 요구 사항을 충족시키기 위해 서로 다른 열 및 전기 전도성 조합을 가진 재료가 포함되어 있다. 전기 및 열 전도성은 다른 첨가제를 사용하여 조정할 수 있지만, 기본 폴리머 매트릭스는 화합물의 기계적 강도를 좌우한다. 일부 기업(예: DSM)에서는 낙하 및 충격 테스트를 만족하며 최대 14W/mk의 열전도율과 20MHz~1.5GHz 주파수 범위에서 약 40~60dB의 차폐 수준을 갖는 복합재료 등을 출시하고 있다.
DSM 사의 열 전도성 플라스틱은 전기 전도성 필러가 포함된 약 40dB/㎜ 플라스틱 두께의 효율과 열 전도성과 전자기 간섭을 결합한 엔지니어링 플라스틱으로 다이캐스트 알루미늄 하우징을 교체하면 무게가 50% 감소하는 소재를 개발했다고 발표하였다.
2.3. 자율주행 자동차 부품별 특징
현재 자동차 IC 시장은 산업 전자제품과 함께 2018~2023 CAGR ~9%로 업계를 이끌 것으로 예상되며, 인포테인먼트, 섀시 및 차체 전자 기기는 총 자동차 IC 시장 점유율의 약 15~20%를 차지할 것으로 발표되고 있다.
ADAS 기반 패키지 변경은 이기종 통합(기능 통합), 패키지 기능 확장 및 작은 설치 공간의 세 가지 벡터로 분류할 수 있다. ① Higher functionality and integration at the package level, ② Smaller system-level footprints, ③ Delivering reliability and Defects per million(DPM) targets이다.
자율주행 자동차의 핵심감지기술인 AV의 광범위한 센서 범주는 카메라, RADAR 및 LiDAR 및 초음파가 있다.
• 카메라
카메라는 물체를 인식하고 기록하는 이미지 감지 장치로, 일반적으로 자동차 카메라는 이미지 센서로 물체를 보고 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 정보를 처리한다. 차선 표시, 교통 표지판, 신호등, 동물 및 보행자를 인식하기 위해 운전 중에 카메라가 사용되며, 이 카메라에서 얻은 정보는 차량의 속도 저하, 차선 변경 또는 정지 결정에 도움이 되는 추가 데이터 처리를 거친다.
카메라는 물체를 구별하고 분류하는데 탁월하지만, 비, 구름, 비 조명 또는 빛이 변하지 않는 조건과 같은 환경 조건으로 인해 성능이 제한되는 경우가 있다.
• RADAR
RADAR(RAdio Detection And Ranging)는 밀리미터 범위의 전자기파를 송수신하는 시스템으로, 레이더에 의해 전송된 파동 신호는 물체에서 반사되고, 반사된 후 레이더 시스템은 이러한 신호를 캡처하여 물체의 범위, 속도 및 각도를 식별한다.
레이더는 큰 물체를 감지하고 차량과 장애물의 속도와 거리를 계산하는 데 특히 유용하다. 비, 안개 또는 눈과 같이 열악한 운전 조건에서도 카메라와 같은 비전 기반 시스템과 달리 레이더는 모든 날씨와 조명 조건에서 밤낮으로 작동할 수 있다. 그러나 레이더는 색상을 구별하거나 물체를 구별할 수 없다. (예: 동일한 크기의 모든 객체는 레이더와 동일하게 보인다)
레이더의 경우 단계적으로 24GHz 대역에서 77GHz 및 79GHz 대역으로 이동해야 한다. 주파수가 높을수록 레이더 신호의 해상도가 향상되기 때문이다. 오늘날 77GHz 주파수 영역에서 SiGe 반도체가 선택되는 기술이지만, RF에 의해 RF CMOS도 시장에 진입하기 시작했다.
이러한 높은 mm-Wave 주파수에서, 반도체 칩의 패키징은 매우 어려워진다. 예를 들어, 우수한 설계를 달성하려면 고주파 재료 매개 변수(예: 패키지 몰드 컴파운드 및 유전체)를 신중하게 결정해야 한다.
또한, 반사를 방지하기 위해 신중한 칩 패키지 설계가 필요하다. 일반적으로 mm-Wave 성능과 자동차 신뢰성 달성은 해결해야 할 두 가지 중요한 과제로서 모두 선택한 재료에 따라 특성이 다르기 때문이다.
• LiDAR
LiDAR(Light Detection and Ranging)는 RADAR과 유사한 원리로 작동하지만, mm-Wave 대신 레이저 다이오드의 빛을 사용하는 감지 시스템으로, 광 펄스를 전송하고 물체의 역반사를 해석하는 방식이다.
LiDAR는 광자 광이 복귀하는 데 걸리는 시간까지 거리를 측정하는 것으로 다중 채널이 있는 회전 거울과 같은 스캐닝 장치를 사용하여 더 넓은 범위의 거리를 감지하고 물체 인식의 정확도가 높다.
• 초음파 센서
초음파 센서는 음파를 사용하여 물체까지의 거리를 측정하는 장치로서 특정 주파수에서 음파를 전송하고 반사된 음파를 수신하여 거리를 측정하여 거리를 측정한다.
생성된 음파와 반송된 음파 사이의 경과 시간을 기록함으로써 소나 센서와 물체 사이의 거리를 계산하는 원리이다. 초음파 센서는 일반적으로 단거리(<2m) 감지 특성으로 인해 주차 보조 기능에 널리 사용되고 있다.
• 전동 구동계
모든 전기 자동차의 파워 트레인은 향후 20년 동안 빠르게 성장할 것으로 예상된다. 신차에 대한 연비규제가 재료 변화의 가장 큰 원인으로, 많은 국가와 지역의 규제 기관은 점점 더 엄격한 연비와 온실가스 정책을 내놓을 것이고, 대부분의 자동차 제조업체는 세계 시장에서 판매할 차량을 설계하기 때문에 자동차 제조업체의 경량화 전략은 크게 바뀌지 않을 것이다.
구동 재료 사용은 배터리 전기자동차(BEV) 기술의 보급 증가로 재료의 변화가 불가피해질 전망이다. 배터리는 유사한 성능 특성을 가진 내연기관(ICE)보다 훨씬 무겁다. 전반적으로 BEV는 ICE 차량보다 무거우므로 에너지 밀도, 주행거리 등을 해결하기 위한 기술이 필요하다. 따라서 BEV 차량을 경량화하는 기술이 자동차 제조업체의 중요 기술로 대두되고 있는 것이다.
• 차량구조
미래의 차량구조(vehicle structures)는 고장력 강철(HSS), 고강도 알루미늄, 일부 마그네슘, 플라스틱 및 폴리머 복합재료를 포함한 재료의 혼합일 것이다. 차량 내 철강의 전체 비율은 감소할 것으로 예상되지만, 철강 등급의 수는 증가할 것으로 예상된다. 가공 기술의 발전과 비용 절감으로 고분자복합재료(주로 탄소 및 유리섬유 복합재료)의 사용이 증가할 것이다.
또한, 자동차 제조업체는 재활용성을 개선하기 위해 지속해서 재료를 개발하고 있다. ADAS용 파노라마 선루프 및 센서의 설치 증가로 인해 폴리카보네이트 사용이 증가할 수 있을 것이며, 배터리 트레이 및 기타 구조 부품에 적용되어 폴리아미드 및 엔지니어링 플라스틱의 사용이 증가할 것이다.
자동차 내장재는 경량화 및 소비자 맞춤형 자동차 개발 증가에 따라 주로 플라스틱 및 폴리머 복합재료를 지속적으로 사용할 것으로 예측된다.
내연기관차(ICEV)와 하이브리드 전기차(HEV)의 금속 사용량은 서서히 감소하고 있으며 알루미늄, 플라스틱 기반 재료 및 HSS로 대체되고 있다.
BEV는 배터리 및 하네스 사용에 따라 더 많은 구리를 사용할 것으로 예상되며, 배터리 기술의 혁신이 이러한 재료에 대한 의존도를 줄이거나 제거할 때까지 리튬, 코발트 및 희토류 원소와 같은 기타 필수 재료를 더 많이 사용할 것이다.
• 운전자 보조시스템
운전자 보조시스템(ADAS)과 더 나은 편안함, 인포테인먼트 및 생산성 기능에 대한 소비자 요구 증대이다. 자율주행 자동차는 센서 및 지원 시스템의 사용을 증가함으로 차량에 상당한 무게를 추가할 것으로 예상된다. ADAS와 더 많은 콘텐츠에 대한 소비자의 요구는 자동차 제조업체의 경량화 목표에 대한 압력을 높일 것이다.
• Emotive Driving
감성 주행(Emotive Driving), Real-time Emotion Adaptive Driving(R.E.A.D. 시스템)은 자율주행 기술이 보편화된 이후 등장하게 될 ‘감성 주행(Emotive Driving) 시대’의 핵심 기술 컨셉으로 자동차와 운전자가 교감하는 혁신 기술을 기반으로 하는 시스템이다.
R.E.A.D. 시스템의 기반이 되는 인공 지능 머신러닝은 진동과 소음 등 다양한 주행 환경과 실내·외 환경 조건 속에서 반응하는 운전자의 생체 정보와 감정 상태를 학습하게 되며, 학습정보를 실시간으로 추출해 해당 상황에 맞는 음악과 온도, 조명, 진동, 향기 등 최적화된 실내 환경을 능동적으로 제공하게 된다.
이는 최첨단 차량 제어기술과 인공지능기반 감정 지능이 융합된 결과물로, 실내 공간에서의 상호 작용이 화두가 될 미래 모빌리티의 핵심 기술이기도 하다.
• 시트
현대자동차는 시트의 기능으로 승·하차를 돕는 Easy Access 기능을 비롯해 자율주행 (Autonomous), 커뮤니케이션(Communication), 릴렉스(Relax), 카고(Cargo) 모드 등 상황에 따른 5개의 모드를 제공한다.
각 모드에 맞춰 시트가 앞뒤로 움직이고 180도 회전하는 스위블(Swivel) 기능은 물론, 한정된 실내 공간을 폭넓게 활용하기 위해 시트의 경량화와 슬림화에도 신경을 썼다.
• Head Up Display
헤드업 디스플레이는 윈드실드에서 관련 데이터 및 기타 차별화된 콘텐츠(예: 측면 및 후면 변경)를 구동하여 그래픽을 원근으로 표시한다. 운전자 관점에서 멀리 볼 필요가 없기 때문에 더 안전하게 운전할 수 있다.
• Full Size TFT LCD Cluster
최근 자동차 시장 전체가 주문형 서비스 및 미디어 데이터로 전환되면서 실리콘 밸리에 본사를 둔 Waymo, NVIDIA, Intel, Qualcomm 등의 기업과 Baidu 및 Tencent 등 중국의 주요 IT 기업은 새로운 시장에 적극적으로 참가하고 있다.
실제로 제조업체는 기본 차량의 컴퓨터 기술과 중요한 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)의 도입을 시작했다.
기존 차량에서는 전자 기기의 아키텍처는 ECU를 기반으로 하고 있다. 다른 시스템은 CAN 버스를 통해 상호 연결하고 있다.
많은 통합 전장 장치들을 포함한 하이엔드 차량은 보통 60~80개의 ECU를 탑재하고 있어서 고도로 연결된 자동차와 완전자동운전 자동차의 미래 요구에 쉽게 대응할 수 없는 복잡한 구조로 되어 있다. 완전자율주행 자동차는 테라바이트의 데이터를 생성하고 가능한 한 낮은 레이턴시(latency)로 차량 주변에서 대량의 데이터를 처리할 수 있는 고성능의 컴퓨터를 탑재해야 한다.
이는 인공 지능에 의존하여 안전을 보장하는 데 필요한 방대한 양의 데이터를 처리하고 차량, 환경 및 사용자 간의 원활한 인터페이스를 제공한다. NVIDIA는 현재 자율주행에 앞장서고 있으며 Intel, Waymo, Cruise 및 Argo AI와 같은 다른 주요 플레이어가 그 뒤를 잇고 있다.
NVIDIA의 Drive PX Pegasus 보드는 최고의 자동차 컴퓨터 중 하나로 자동차의 두뇌인 Volta 그래픽 처리장치(GPU)와 자동차 센서와 인터페이스 하는 보드의 중요한 커넥터 세트가 포함되어 있다.
커넥터는 가장 강력한 컴퓨터조차도 이러한 상호 연결 중 하나라도 실패하면 효과적이지 않을 수 있으므로 필수적이다. 이 커넥터는 먼지, 습기, 온도 사이클, 화학 물질 노출 및 강한 진동을 포함하여 가장 가혹하고 공격적인 환경 조건에서도 차량 수명 동안 최고의 안정성과 안전성을 보장해야 한다.
다양한 등급의 공정을 통해 부품을 제조할 뿐만 아니라 자동차를 사용하는 동안 안전하고 신뢰할 수 있는 작동을 보장하려면 커넥터는 할로겐, 적린 및 이온성 열 안정제가 없어야 한다.
더불어,
- 150~180℃의 높은 연속 사용 온도
- 탁월한 내화학성
- 높은 연성
- 600V 이상의 높은 전기 강도 및 CTI 등이 요구된다고 한다.
3. 결언
자율주행 자동차에 많은 센서가 적용되고 있다. 대표적인 센서로 카메라, 라이다, 레이더가 있다. 각종 센서는 특성에 따라 대상과의 거리, 이미지, 방향, 온도 등을 감지하는 기능 등을 수행한다.
센서들은 작동 특성에 따라 전자파를 주고받으며 작동하는 동안 전자기파에 의한 오류가 발생할 수 있다. V2X는 안전하고 통신으로 연결된 미래의 자동차를 위한 기반기술로써 많은 양의 데이터 송수신이 필요하고, 대용량의 데이터 처리가 필요하다.
자율주행 자동차라고 할 수 있는 레벨 3에 진입하기 위해서는 더 많은 정보를 더 빠르게 전달할 수 있는 차세대 통신망이 필요하다. 요즘 대표적으로 대두되고 있는 5G 통신으로, 자율주행 자동차가 필요로 하는 정보는 워낙 방대하기 때문에 지금의 LTE로는 처리가 어렵다. 또한, 대량의 정보와 빠른 처리속도 향상을 위해 프로세스의 속도는 기존보다 빠른 처리속도가 필요하기 때문에 방열 문제에 대한 대안이 필요하다.
자율주행 자동차의 특징 중 하나는 ‘전기차’와 ‘경량화’로, 가볍고 강하지만 가벼운 스마트한 경량화 소재를 사용해 연료의 효율성을 높이려는 노력이 한창이다.
ADAS와 더 많은 콘텐츠에 대한 소비자의 요구는 자동차 제조업체의 경량화에 대한 압력을 높일 것이다. 경량화에 따른 고분자 복합소재 개발이 진행되고 있으며, 금속 대비 전자기파 차폐 및 열 관리가 점차 중요해지고 있다.
자율주행 자동차의 센서들은 무선 주파수 신호로 인한 전자파 간섭(EMI)을 효과적으로 차단하고자 한다. 이에 경량화에 따른 고분자 복합소재 개발이 점차 증가하고 있는 가운데, 금속 대비 전자기파 차폐 및 열 관리가 점차 중요해지고 있다. 일반적으로 mm-Wave 성능과 자동차 신뢰성 확보를 위해 재료의 선택이 중요하며, 새로운 소재에 대한 요구가 지속될 것이다.
