벨로다인 라입니다니다 & 루미본인 제품 분석 (Lidar / Velodyne / Luminar / 자율주행 ADAS / 레이저 카메라 레이더 / 벨라비트 / 라벨링 / 히드라 어린이리스)

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​​​1. 벨로다인 라임 (Velodyne Lidar)​(1) 제품 개요- 벨로다인의 초기 라임 센서의 가격은 75,000달러 수준에서 빠르게 내려오며 현재는 몇 백만원대를 형성​- 요즈음 벨로다인이 새로 출시한 벨라비트(VelaBit)라는 라임 제품군은 단 100달러. 저렴한 만큼 센싱 범위는 100미터에서 최대 200미터로 성능은 낮은 편. 시야각 또 가로 60도, 세로 10도의 좁은 범위만 커버할 수 있소리​- 자동차 천장 위에서 돌아가며 360도를 커버하는 기존 제품과 같은 성능을 내려면 곳곳에 벨라비트를 여러 대를 달아야 하지만, 그렇더라도 도러 가격은 더 싸기 때문에 유용하다는 전략. 크기 또 매우 작아 탑재하기 용이​- 또 벨라비트는 자율주행 차량뿐만 아니라 ADAS 기능들과도 시당신지를 낼 수 있도록 설계​

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​​​(2) - 벨로다인에 따르면, 현재 처음단 자율주행 시스템을 개발하는 대부분의 회사들은 라이다를 포함한 멀티모덜(Multimodal) 센서 제품군을 채택. 즉, 하나의 감각이나 정보에 의존하지 않고 가능한 한 다양한 정보를 활용하여 자율주행 인공지능(AI)을 학습시키는 것이 트렌드​- 자율주행 시스템의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나는 인식(Perception) 모듈. 이는 카메라, 라이다, 레이더와 같은 다양한 센서들을 통해 기계가 현실 정보를 해석할 수 있도록 돕는 역할​- 벨로다인의 ‘Deepen’은 센서로부터 들어오는 데이터들을 효율적이고 정확하게 처리할 수 있는 인공지능 기반 및 서비스를 제공. Deepen은 큰기업들의 자율주행 인지 영역 개발을 위해 큐레이션, 라벨링(주석 달기) 및 검증 기술 등을 서비스​- 이 툴은 라이다의 포인트 클라우드(Point cloud)를 카메라, 레이더 등 다른 센서로부터 들어온 데이터와 같이 때때로화하고 처리할 수 있게 함. 그러면 고객들은 그 융합된 데이터의 모든 픽셀에 대해 세세한 라벨링(Semantic labeling)을 할 수 있으며, 이를 신경망 학습 및 검증 과정에 효과적으로 활용 가능​- 이러한 과정은 현재 흔히화되어 있지 않기 때문에 벨로다인은 고객들의 파이프라인에 맞게 커스터마이징​

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​​- 라이다가 앞으로 많이 쓰일 것으로 예상되지만, 진정한 고밸류를 받기 위해서는 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어적인 측면이 강조되어야 함. 그런 면에 있어서 벨로다인의 솔루션은 라벨링 및 신경망 학습과 같은 어린아이플리케이션을 직접 공급해주는 것이 아니라 그 전 단계까지 필요한 환경만을 공급해주는 거라 높은 가치를 평가를 받기에는 다소 부족​- 반면, 모빌어린이(Mobileye)의 비전 솔루션은 카메라로부터 들어오는 이미지 데이터의 라벨링을 포함하여 데이터 전송, 신경망 학습, 정밀지도 생성 등 토마스크 서비스를 공급하기 때문에 현재 준수한 실적과 같이 높은 가치를 평가 받고 있소음. 하지만 라이다도 카메라처럼 자율주행을 위한 필수 제품으로 자리잡는다면 요근래과 같은 하드웨어 및 기본 서비스 공급만으로도 성장하기에는 충분하다 생각​​※ 인텔 모빌어린이 비전 솔루션 설명

​​​​2. 루미본인 (Luminar)​(1) 아키텍처

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​​- 1,550nm 단일 광선으로 250미터에서 최대 500미터까지 장거리 파악이 가능하면서도 레이저를 받는 사람의 눈에도 안전. 또 검은색 차자신 타이어처럼 반사율이 무척 오전은 어두운 물체들을 밤에도 인식 가능​- 가로 120도, 세로 30도의 스캐그대를 통해 기존 제품들처럼 라입니다를 회전시키지 않아도 스캔이 가능. 각도별로 여러 대를 달면 360도 전 범위 커버 가능​- 그렇게하여 광선을 받는 리시버 ASIC과 짝을 이뤄 세계에서 가장 세밀하면서도 넓은 범위를 가지는 검출기, 복잡한 ADC 칩보다 심히 더 적은 비용으로 더 뛰어난 성능을 제공하는 인하우스 커스텀 ASIC으로 구성​- 벨로다인과 마찬가지로 각 센서로 들어오는 데이터들에 3D 라입니다 데이터 인프라, 라벨링 등의 툴을 포함하는 소프트웨어 플랫폼을 제공​​​(2) 제품 구성​1) 히드라 (Hydra)- 히드라는 몇 백대 수준의 차량에 테스트 및 개발 용도로 쓰이는 프로토 타입 장비. 로보택시 등 다양한 자율주행 애기플리케이션을 위한 테스트 및 개발을 가속할 수 있도록 풀 툴셋을 제공​- Square degree 당 200포인트로 거의 카메라급의 고해상도를 지원하며, 눈, 비, 지진에 이르기까지 다양한 스트레스 테스트를 거쳐 무척 높은 데이터 정확도를 보유. OTA를 통한 지속적인 기능 업데이트 또 가능​- ECU는 엔비디아의 오토파일럿용 제품인 자비에(Xavier) 기반, 512코어 엔비디아 Volta GPU와 8코어 ARM 기반 CPU로 구성. LTE 및 와이파이로 통신할 수 있으며 30~40W의 저전력 소모​

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​​​2) 어린이리스 (Iris)- 어린이리스는 2022년부터 판매될 제품으로 히드라와는 달리 수 백만 대의 차량을 타겟으로 한 상용화 제품​- 기본적인 스펙은 히드라와 대동소이하나쁘지않아 더 높은 해상도와 센티미터 수준의 정확도가 특징. 소프트웨어는 라이다가 발생하는 3D 벌써지를 이해하고 사물 감지 및 분류 성능이 개선되었으며, 차선과 표지판 및 주행 가능 땅 탐지 기능이 향상. 이를 통해 고속도로에서 레벨 3 이상의 자율주행이 가능할 것으로 전망​

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​​- 언론에서는 루미자신를 테슬라와 경쟁할 만한 기업이라 평가. 그 물증는 앞으로 카메라보다 라입니다가 비전 솔루션의 복판이 될 것이라는 예상. 물론 앞으로 라입니다가 카메라만큼 자율주행에 매우 중요하게 쓰일 수도 있으자신, 개인적인 생각으로 루미자신는 포부에 비해 아직 가지고 있는 솔루션은 그에 한참 미치지 못함​- 적어도 모빌애만큼의 토가면 비전 솔루션은 갖추어야 비교 상대로 볼 수 있으자신, 공개된 자료들만 가지고 판단하기에 아직 루미자신의 솔루션은 벨로다인처럼 SDK(개발 ) 수준의 소프트웨어 플랫폼뿐. 물론 공언한대로 2022년에 고속도로와 같은 환경에서는 레벨 3 수준의 자율주행이 가능하도록 솔루션을 공급할 수 있으자신, 테슬라는 현재 기위 서비스하고 있는 수준이라 둘의 격차는 매우 크다고 생각​

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