2024년 11월 18일

로데슈바르즈와 놉츠, 자동차 레이더 이미징 센서의 CATR 생산 테스트 시스템 개발 협력

R&S ATS1500C에 적용된 로데슈바르즈의 CATR 기술은 매우 작은 운용 공간으로 고품질 원거리(Far-field) 환경을 제공한다(사진: 놉츠).
R&S ATS1500C에 적용된 로데슈바르즈의 CATR 기술은 매우 작은 운용 공간으로 고품질 원거리(Far-field) 환경을 제공한다(사진: 놉츠).

로데슈바르즈(Rohde & Schwarz)와 맞춤형 테스트 시스템 분야를 선도하는 놉츠 테크놀로지스(NOFFZ Technologies)는 레이더 센서의 양산을 위해 협력했다고 밝혔다. 이번 협력은 시험 현장에서 검증된 R&S CATR(Compact Antenna Test Range) 리플렉터(Reflector) 기술과 R&S AREG800A 최신 레이더 타겟 시뮬레이터를 놉츠의 UTP 5069 CATR 다용도 EoL(End-of-Line) 레이더 센서 테스트 시스템과 통합하는 것에 초점을 맞췄다. 결과적으로 생산에 최적화된 빠르고, 정확하며, 효율적인 테스트 시스템을 구현하여 레이더 센서의 개발에서 대량생산으로의 전환을 용이하게 한다.

레이더는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance Systems) 및 자율주행(AD: Automated Driving)의 핵심 기술이다. 자율주행으로 나아가는 과정에서 레벨 3(SAE L3 : Society of Automotive Engineers Level 3) 자율 주행의 사용자 경험을 제공하려면 레이더 센서가 훨씬 더 복잡한 교통 시나리오를 처리할 수 있어야 한다. 따라서 이미징 레이더 센서는 훨씬 더 세밀한 공간 해상도로 개발되어야 하며, 또한 훨씬 더 큰 안테나 개구면(Antenna Apertures)이 필요하다. 이러한 레이더 센서를 생산 환경에서 DFF(Direct Far-Field) 방식으로 측정하는 것은 상당히 비현실적이다. 그러나 R&S ATS1500C 챔버에 적용된 로데슈바르즈(Rohde & Schwarz)의 CATR 기술은 매우 작은 운용 공간에서도 고품질 원거리(Far-field) 환경을 제공하는 넓은 콰이어트 존(Quiet Zone)을 생성할 수 있어 이러한 어려움을 획기적으로 해결할 수 있다.

놉츠 테크놀로지스(NOFFZ Technologies)의 EoL(End-of-Line) 테스트 솔루션인 UTP 5069 CATR은 대량생산 및 교정을 위해 설계된 솔루션이다. 놉츠 테크놀로지스는 30년 이상의 경험을 기반으로 극도로 낮은 반사율의 무반향 챔버(Anechoic chamber)를 제공하는 시스템 통합 공급사이다. 3.5m2 미만의 작은 공간에서도 운용이 가능한 UTP 5069 CATR 솔루션은 교정, 로딩 및 언로딩 중 DUT의 상대적인 움직임을 통합 로봇이나 방위계를 통해 처리할 수 있다. 이동의 유연성과 위치 정확도 및 주기에 대한 요구사항에 따라 선택 가능한 두 가지 모션 옵션을 제공한다.

로데슈바르즈와 놉츠 테크놀로지스의 이번 협력으로 Tier1레이더 센서 및 모듈 공급사들은 비용을 절감하고, 공간을 효율적으로 사용할 수 있는 생산에 최적화된 빠르고, 정확한 테스트 시스템을 제공받을 수 있게 되었으며, 차세대 레이더 기술에 대한 준비를 완료할 수 있게 되었다.

R&S ATS1500C CATR 챔버와 AREG 레이더 타겟 시뮬레이터 제품군은 레이더 개발을 위해 전세계적으로 채택되고 있는 필수 솔루션이다. 또한 광범위한 테스트 요건을 충족하는 놉츠의 UTP 5069 EoL 레이더 센서 테스터 솔루션은 전세계 레이더 생산시설에 널리 구축되어 있다. 이 새로운 테스트 시스템의 성능은 첨단 레이더 모듈 개발업체인 운더(Uhnder)에 의해 개발 과정에서 검증이 완료되었다.

자율주행으로 나아가는 길에는 많은 과제들이 남아 있지만, 차량 분야의 측정 기술을 선도하는 두 전문회사인 놉츠와 로데슈바르즈의 협력은 이러한 과제들을 해결할 수 있는 중요한 계기를 마련한 것으로 인식되고 있다. 이러한 협력으로 생산된 테스트 시스템의 기능과 성능 정확도는 이미징 레이더의 개발에서 대량생산으로의 전환 최적화 문제를 해결할 수 있는 기반이 되고 있다.

자세한 정보는 https://www.rohde-schwarz.com/automotive-radar에서 확인할 수 있다.

아이씨엔매거진
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오승모 기자
오승모 기자http://icnweb.kr
기술로 이야기를 만드는 "테크 스토리텔러". 아이씨엔 미래기술센터 수석연구위원이며, 아이씨엔매거진 편집장을 맡고 있습니다. 디지털 전환을 위한 데이터에 기반한 혁신 기술들을 국내 엔지니어들에게 쉽게 전파하는데 노력하는 중입니다.
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