<사진제공=현대모비스>

[이뉴스투데이 이세정 기자] 현대모비스가 운전자 지원 기술(ADAS)과 연계해 상시 상향등 상태에서 안전하게 시야를 확보하는 '첨단 지능형 헤드램프(AADB)'를 세계 최초로 개발했다고 24일 밝혔다. 현대모비스는 이 기술을 바탕으로 정밀한 빛 조절이 필요한 미래차 램프 시장을 선도한다는 전략이다.

일부 프리미엄 차에만 적용되는 '지능형 헤드램프(ADB)'는 항상 상향등 상태를 유지해 운전자의 시야 확보를 도우면서, 동시에 상향등의 불빛을 전방 차량 부분만 차단해 앞차 운전자의 눈부심을 막는 기술이다. 야간주행 시에도 자율주행에 필요한 차선과 표지판, 도로 위의 각종 사물 등을 실시간으로 감지해야 하기 때문에 미래 자율주행 시대에 야간 안전주행을 위한 필수적인 기술이다.

하지만 지능형 헤드램프는 뒤에서 추월하는 차량이나 빠르게 커브길을 선회하는 차량 등 상대 차량의 급격한 움직임에 제대로 대응하지 못하는 한계가 있다. 카메라로 전방의 불빛을 감지해 차량을 인식하는 현재 방식의 기술적 문제다.

현대모비스는 카메라가 수집하는 정보의 종류를 늘리고 레이더, 내비게이션, 조향각 센서 등을 활용해 이 문제를 해결, 첨단 지능형 헤드램프 개발에 성공했다. 레이더로 후측방에서 추월하는 차량 정보를, 내비게이션으로 고속도로와 국도 등의 차로 정보를, 조향각 센서로 커브길의 곡률 정보를 파악한다. 지난해 초 개발을 시작한 지 약 1년 6개월 만의 성과다.

지능형 헤드램프는 전방 카메라로 선행 차량의 불빛만 감지하기 때문에 뒤에서 빠르게 추월하는 차량에 대한 인식이 늦다. 이에 후측방 사각지대 감지장치(BCW)로 추월차량을 감지하고 그 움직임을 예측해 미리 그 부분의 빛을 차단했다.

또 지능형 헤드램프는 S자 커브길에서 선행 차량과 운전하는 방향이 달라져 급격한 위치변화가 생기면서 제대로 빛을 차단하지 못한다. 현대모비스는 조향각 센서를 통해 차가 얼마나 빠르게 회전하고 있는지를 계산하고 이를 카메라 신호와 조합, 상대 차량 위치를 추산해 이 문제를 해결했다.

마지막으로 지능형 헤드램프는 고속도로나 국도 등에 중앙분리대가 있으면, 마주 오는 대항차량의 불빛을 인식하지 못해 빛을 그냥 전개하는 문제가 있다. 일반 승용차량의 경우 차고가 낮아 운행하는데 큰 어려움이 없지만, 트럭이나 버스처럼 운전석이 높은 차량은 눈부심에 노출된다.

현대모비스는 내비게이션과 전방 카메라로 차로 및 차선 정보를 수집해 차량의 도로 상위치를 정확하게 계산하는 알고리즘을 개발했다. 차량이 몇 차선에서 주행을 하든 정교한 조절로 시야를 안전하게 확보하면서도 빛이 중앙분리대를 넘지 못하도록 했다.

현대모비스는 추가적인 하드웨어 적용 없이 소프트웨어만으로 첨단 지능형 헤드램프를 구현해 기술경쟁력과 가격경쟁력을 함께 갖췄다. 또 국내 6건, 해외 12건의 특허를 출원하는 등 글로벌 램프 기술 경쟁을 선도할 수 있는 토대를 마련했다. 

첨단 지능형 헤드램프를 개발한 현대모비스의 경쟁력은 종합부품사로서 관련 핵심기술을 모두 확보한 데서 비롯된다. 현대모비스는 카메라,  후측방 사각지대 감지장치(BCW), 헤드램프, 내비게이션 등 이 기술과 관련된 모든 기술을 확보하고 양산하고 있다.

미르코 고에츠 현대모비스 램프설계 담당 이사는 "다양한 기술에 대한 이해를 바탕으로 기존 지능형 헤드램프의 성능을 개선해야 하는 만큼, 글로벌 램프업체들이 단기간에 기술 격차를 좁히기는 어려울 것"이라고 말했다.  

현대모비스는 이 같은 기술 경쟁력을 바탕으로 글로벌 램프 수주 경쟁에서 우위를 차지할 수 있을 것으로 내다본다. 램프는 2010년부터 현재까지 총 34억 달러(한화 약 3조8500억원) 이상을 수주한 현대모비스의 대표적인 수출 품목으로, 글로벌 시장에서 우수한 품질을 인정받고 있다. 이번 개발을 계기로 현대모비스는 글로벌 완성차 업체를 대상으로 한층 더 공격적인 영업 활동을 전개한다는 전략이다.

한편 현대모비스는 지난 6월 안개 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 헤드램프용 신소재를 세계 최초로 개발하며 감성 품질 확보에도 박차를 가하고 있다. 또 서산주행시험장의 세계 최장 터널시험로에서 신기술을 테스트하며 램프 성능을 고도화하고 있다.

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