자율주행에 사용되는 라이더(LiDAR) 인식 시스템 공급 분야에서 세계를 선도하는 로보센스(RoboSense)와 한국 유수의 자동차 전자 시스템 공급업체인 컨트롤웍스(ControlWorks)가 로보센스의 스마트 라이더 센서 시스템을 한국의 OEM 업체와 1차 하청업체 등에 제공하기로 하는 파트너십을 맺었다고 발표했다.
컨트롤웍스는 한국 시장 내의 판매 채널과 제품 서비스 및 기술 지원을 제공하게 된다. 첨단 라이더 하드웨어와 인공지능 포인트 클라우드 인식 알고리즘으로 이루어져 있는 로보센스의 자율주행 인식 시스템은 초정밀 현지화와 장애물 탐지, 분류 및 추적 등 3D 포인트 클라우드를 통해 실시간으로 주변 정보를 만들어낼 수 있다.
레벨3 이상의 대량 생산 승용차를 겨냥하고 있는 로보센스는 낮은 탄성 주행 달성과 더욱 향상된 자동차 안전과 신뢰도 및 성능 실현 간의 균형을 이룰 수 있는 혁신적인 MEMS(미세전자기계시스템) 반도체 방식 라이더인 RS-LiDAR-M1에 기반을 둔 첨단 스마트 센서를 공급하고 있다. OEM 업체와 1차 하청업체에 공급될 M1 대량생산 버전은 로보센스의 독점적인 인공지능 포인트 클라우드 인식 RS-LiDAR 알고리즘을 작동시키는 전용 컴퓨팅 칩을 탑재하고 실시간으로 주변을 인식하는 결과를 가져다준다. 이 첨단 스마트 센서를 통해 컨트롤웍스의 고객들은 알고리즘을 작동시키기 위해 더 이상 자동차에 ECU를 추가할 필요가 없게 되어 대량 생산 비용을 크게 줄이고 자동차 내의 가용 공간을 확보할 수 있게 된다. M1은 대량 생산 자율주행 승용차의 부품에 관한 한 모든 면에서 엄격한 요건을 충족시키고 있다.
로보센스는 승용차, 로보택시, 무인 저속 자동차 및 셔틀 등 중요한 스마트 교통 애플리케이션과 V2R(vehicle to roadside systems)에 맞추어 16, 32 및 128채널 라이더와 단거리 사각지대 라이더 그리고 인공지능 포인트 클라우드 인식 알고리즘을 결합시켜 맞춤형 스마트 라이더 센서 시스템을 제공하고 있다. 컨트롤웍스는 현재 자사의 자율 주행 시스템에 로보센스의 인식 시스템인 RS-Fusion-P3를 접목시켰고 다음 단계 시험에서 로보센스의 반도체 방식 라이더 RS-LiDAR-M1을 통합시킬 계획이다.
로보센스 최고운영책임자(COO) 겸 공동창업자인 마크(Mark)는 “한국은 완전한 첨단 자동차 산업 국가이며 컨트롤웍스는 고도의 안전과 신뢰 요건을 충족시키는 자동차 전자제어 시스템 공급 분야의 베테랑이다”며 “컨트롤웍스와 함께 일하게 되어 영광스럽다”고 말했다. 이어 “우리는 자동차 제조업체와 1차 하청업체의 제품 전략에 라이더 인식 시스템 솔루션을 안착시켜나갈 것이다”며 “더 많은 기업 및 조직들과 심도 있게 협력해 로보센스의 첨단 제품을 통한 자율 주행 기술의 대규모 상업화를 촉진해나갈 것이다”고 덧붙였다.
컨트롤웍스 CEO 케니 리(Kenny Lee)는 “컨트롤웍스에 있어 로보센스와의 파트너십은 자율 주행 발전을 위한 중요한 발판이 된다”며 “로보센스는 첨단 라이더 하드웨어를 갖고 있을 뿐 아니라 인식 알고리즘 부문을 선도하고 있다”고 말했다. 이어 “로보센스의 우수한 라이더 시스템 솔루션은 우리가 한국의 자율주행 시장에 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것이다”며 “로보센스와 함께 자동차 분야에서 오랫동안 축적해온 컨트롤웍스의 경험을 접목시켜 보다 안전하고 믿을만한 스마트 라이더 센서 시스템을 제공하게 될 것”이라고 덧붙였다.
로보센스의 라이더 시스템은 정확한 장, 단거리 감지와 극한의 기후와 조명 여건에서 사용할 수 있는 기능을 비롯해 복수의 라이더가 개입되기도 하면서 안정적이고 믿을만한 주변 정보를 제공한다. 지난 3월, 무지(MUJI)와 센서블(Sensible) 4 및 로보센스가 핀란드에서 로보센스의 내한(耐寒) 라이더 센서가 장착된 세계 최초의 전천후 무인운전 미니버스인 가차(GACHA)를 발표했다. 더욱이 최근에 로보센스는 안전하고 믿을만한 라이더 시스템 기술 덕분에 차이니아오 네트워크(Cainiao Network, 알리바바 그룹 소유)와 SAIC 그룹 및 BAIC New Energy로부터 2018년 초에 4500만달러의 전략적 투자를 받았다.
