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2024년 6월 2일, 제주 신화월드에서 개최된 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) 2024에서 AVE 연구실의 백동희 박사과정이 스위스 로잔 연방 공과대학교(EPFL)의 Junfeng Guan 박사와 함께 튜토리얼 세션을 진행하였다. 

‘Introduction to 4D Radar: Hardware, MIMO, Signal Processing, Dataset, and AI’라는 주제로 진행된 본 튜토리얼에서는 최근 자율주행 및 로보틱스 분야에서 각광받고 있는 4D 레이더 기술의 기초 이론부터 실질적인 AI 응용까지를 폭넓게 다루었다. 

튜토리얼은 크게 두 세션으로 구성되었다.

첫 번째 세션(연사: Junfeng Guan 박사)에서는 4D 레이더 시스템의 구성요소 및 신호처리 과정에 대한 심화 내용을 다루었다.

FMCW(Frequency-Modulated Continuous Wave) 기반 하드웨어 구조, FFT를 통한 거리 및 속도 추정, AoA 추정 및 2D 빔포밍, CFAR 기반 물체 검출 등 레이더 신호 처리의 전 과정을 체계적으로 정리하였다. 또한, TDM 기반 MIMO 레이더 시스템에서 발생하는 도플러 위상 얽힘 문제와 그에 대한 보상 기법 등 4D MIMO 레이더 특유의 기술적 도전과 해결책에 대해서도 설명하였다.

두 번째 세션(연사: 백동희 박사과정)에서는 최근 급격히 발전하고 있는 4D 레이더 기반 인공지능 기술의 연구 동향과 데이터셋, 융합 기법을 집중 조명하였다. 4D 레이더의 비직관적인 표현 특성을 어떻게 AI 모델에 반영할 수 있는지, 카메라 및 LiDAR와의 차별성과 보완성을 고려한 센서 융합 네트워크 구성 방식, Radar signal synthesis를 통한 학습 데이터 증강 기법, 그리고 향후 기술 발전 방향까지 현업 적용을 위한 통찰을 제공하였다.

자율주행 기술의 상용화를 저해해온 가장 큰 장애물 중 하나는 악천후 상황에서의 인지 불안정성이며, 이는 주로 비젼 기반 센서의 한계에 기인한다. 본 튜토리얼은 이러한 한계를 극복하기 위한 핵심 기술로서 4D 레이더를 중심으로 한 센서 융합 기반 인공지능 기술의 필요성과 가능성을 제시하며, 자율주행 기술이 제한된 지역을 넘어 보다 넓은 환경에서 신뢰성 있게 작동할 수 있도록 하는 미래 방향을 제시하였다.