최근 자동차 기술의 급속한 발전과 함께 차량에 장착되는 각종 센서들이 급속히 증가하고 있고, 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 차량 제조사들은 센서들을 이용하여 개발 중인 자율 주행 기술을 과시하고 있으며, 곧 무인 자율 주행 시대가 도래할 것으로 예상된다.
자율주행에는 물체를 감지할 수 있는 필수 센서 기술이 필요하고, 차량용 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS, advanced driver assistance system) 기술과 자율주행 차량에 사용되는 여러 센서가 설치되어 있습니다. 그러나 각 센서들은 일정량의 전력을 소비하기 때문에 센서가 많이 장착된 자율주행 차량과 배터리를 전원으로 사용하는 전기차에서 센서의 지속적인 전력 소모는 치명적인 단점이 된다.
자율주행에 사용되는 많은 센서들 중 가장 필수적인 센서는 라이다 (LiDAR, light detection and ranging) 센서이다. 라이다 센서는 자율주행 차량이 주변 환경과 물체 위치까지의 정확한 거리를 감지하는 데 도움이 된다. 그러나 기존의 라이다 센서는 수평각 분해능 (HAR, horizontal angular resolution)에 따라 일정한 간격으로 레이저를 조사하여 물체를 감지하므로 일정량의 전력 소모가 필요하다. 따라서 지속적으로 비효율적인 전력을 소비하는 라이다 센서는 전력 소비 방식을 개선해야한다.
본 논문에서는 기존 라이다 센서의 비효율적인 전력 소모를 개선하는 효율적인 전력 소모 알고리즘을 제안한다. 전원이 제한된 전기차 및 자율주행 차량에 적용하기 위하여 라이다 센서의 수평각 분해능을 가변하여 전력 소비를 줄인다.
전력 제어 알고리즘은 차량 속도와 차량 주변 환경의 두 가지 관점에 따라 작동한다. 첫째, 라이다 센서는 차량 속도에 따라 레이저의 수평각 분해능을 제어하여 동적 전력 소비를 줄인다. 둘째, 제안된 라이다 센서는 감지되는 주변 환경이 일정 시간 동안 변하지 않을 때 sleep mode를 통해 불필요한 감지를 최소화하여 정적 전력 소비를 줄인다. 제안된 라이다 센서를 사용하여 저속 주행 시 레이저 다이오드 (LD, laser diode)의 평균 전력 소비 (APC, average power consumption)는 최대 레이저 조사수 (Nx.max)의 55.52%로 32.43% 감소했다. 5주기 당 1주기만 작동하는 수면 모드에서 LD의 APC는 61.09% 감소했고 수평각 분해능은 Nx.max의 50%로 감소했다. 제안한 라이다 센서는 수평각 분해능의 제어 알고리즘을 적용하고 검증 시스템을 통하여 라이다 센서를 성공적으로 테스트하여 전력 소비를 효율적으로 줄다. 따라서 제안한 라이다 센서는 다양한 차량 환경에 유연하게 대응할 수 있으며, 적용된 알고리즘은 제한된 전력의 운영 효율성을 높일 수 있다.
제안된 라이다 센서 알고리즘은 상용 프로세서 칩 (Zynq7020)에서 테스트되었고, 추가적으로 제작한 통합 프로세서 칩은 Global Foundries 55 nm CMOS 프로세스를 사용하여 제작 및 설계되었다. 설계된 프로세서 영역은 1,383,647 um2로 약 540,000개의 게이트로 설계되었고, ARM Cortex-M3 프로세서를 탑재하였다.
본 논문에서는 차량 속도 및 차량 주변 환경 감지에 따라 수평각 분해능을 가변하여 라이다 센서의 전력 소모를 제어한다. 제안된 라이다 센서는 차량뿐만 아니라 로봇, 드론, 산업 등 다양한 분야에 적용될 수 있으며 모든 분야에서 효율적인 전력을 소모할 수 있을 것으로 기대한다.

In recent years, with the rapid development of automotive technology, various sensors mounted on vehicles have also increased rapidly, and research and development are being actively carried out. Automakers are also showing o? self-driving vehicle technology under development, and it is expected that the era of unmanned autonomous driving will soon arrive.
Autonomous driving requires essential sensor technologies capable of de-tecting objects, and advanced driver assistance system (ADAS) technology for vehicles and a number of sensors used in autonomous vehicles are in-stalled. However, because each sensor consumes a certain amount of power, the constant operation of the sensors in an autonomous vehicle equipped with many sensors and an electric vehicle using a battery as a power source will have a fatal disadvantage.
The most essential of many sensors is light detection and ranging (LiDAR) sensors as well. LiDAR sensors help autonomous vehicles detect the surroundings environment and the exact distance to locations of objects. However, conventional LiDAR sensors require a certain amount of power consumption because they detect objects by irradiating lasers at regular in-tervals according to a horizontal angle resolution (HAR). Accordingly, LiDAR sensors that continuously consume power ine?ciently need to improve the power consumption method.
In this paper, we propose an e?cient power consumption algorithm that improves the ine?cient power consumption of conventional LiDAR sensors. To apply to electric vehicles and autonomous vehicles with limited power source, power consumption is reduced by varying the HAR of the LiDAR sensor.
The power control algorithm operations according to two perspectives: the vehicle speed and its surroundings. First, the LiDAR sensor reduces dynamic power consumption by controlling the laser’s HAR according to the vehicle speed. Second, the proposed LiDAR sensor reduces static power consumption by minimizing unnecessary detection through sleep mode when the surrounding environment does not change for a certain period of time. When driving a low-speed driving environment using the proposed LiDAR sensor, an average power consumption (APC) of a laser diode (LD) decreased by 32.43% to 55.52% of the maximum number of laser irradiations (Nx.max) of the HAR. The LD’s APC in sleep mode, which operates only 1 cycle per 5 cycles, decreased by 61.09% and HAR decreased to 50% of Nx.max. The proposed LIDAR sensor applied a control algorithm of the HAR and successfully tested the LiDAR sensor through a veri?cation system to reduce power consumption e?ciently. Therefore, the proposed LiDAR sensor can ?exibly respond to various vehicle environments, and the applied algorithm can increase operational e?ciency.
The proposed LiDAR sensor algorithms were tested on a commercial pro-cessor (Zynq7020), and an integrated processor chip dedicated to the Li-DAR sensor was additionally designed and manufactured using the Global Foundries 55nm CMOS process.
In this paper, the power consumption of the LiDAR sensor is controlled by changing the HAR according to the vehicle speed and the environment detection. The proposed LiDAR sensor can be applied not only to the auto-mobile, but also to various ?elds such as robots, drones, and industries and it is expected to consume power e?ciently in all ?elds.