자동차의 미래로 자리 잡은 자율주행자동차는 외부센서를 통해 상황을 인식, 전자제어장치(ECU)에서 도로 주행방법을 판단하고 기계장치들을 제어하며 움직인다. 운전자가 눈과 귀로 주위 환경을 파악하고 머릿속으로 주행전략을 결정, 팔과 다리를 움직여 차를 달리는 방식과 같다.

자율주행차에서 ECU나 팔다리 역할을 수행하는 각각의 제어장치들도 물론 중요하지만, 외부 주행상황을 정확하게 파악하기 위한 센서기술은 자율주행기술의 핵심으로 꼽힌다. 자동차업체들은 관련 기술을 선제적으로 확보하기 위해 치열한 경쟁을 펼치고 있다.

자율주행차의 외부환경 인지에 사용되는 센서는 대표적으로 카메라, 레이더(RADAR), 라이다((LiDAR)로 구성된다. 이들 센서는 각각의 장단점이 뚜렷하기 때문에 단독으로 활용되기보다는 복합적으로 적용, 상호보완 작용을 한다.

카메라는 인간의 눈과 같은 센서로 전방 사물 및 차선 인식, 신호등, 표지판, 보행자 등 주변 환경을 인식하는 역할을 담당한다. 카메라 센서 개수의 경우 레벨3 자율주행에서 4개 이상, 레벨4~5에선 8개 이상이 필요할 것으로 예상된다. 자율주행차 기술이 발달할수록 필요한 카메라 수도 늘어나는 만큼 2022년엔 자동차 센서 시장에서 가장 큰 비중을 차지할 것으로 전망된다. 다만 카메라는 악천후나 충분한 빛이 없으면 제 기능을 수행할 수 없다는 단점이 있다.

최근 카메라 센서는 단일 렌즈를 사용하는 ‘모노(Mono)’ 방식에서 두 개의 렌즈를 사용하는 ‘스테레오(Stereo)’ 방식으로 진화하고 있다. 스테레오 방식은 인간의 두 눈으로 바라보듯 두 개의 렌즈를 통해 물체를 3차원으로 인지하는 것이 가능하다. 2차원적인 단순한 형상 정보에 더해 원근감까지 측정할 수 있다. 다만 스테레오 카메라는 모노 방식보다 생산 단가가 높고, 처리해야 할 데이터양이 급격하게 증가한다는 문제가 있다. 업체들은 아직 모노 방식의 카메라를 유지하면서 그 성능을 고도화하는 방식으로 대응해나가고 있다.