여러분, 안녕하세요. 키사이트테크놀로지스의
오토모티브 및 에너지 솔루션 그룹 제품 관리자, Silviu Tuca입니다.
저는 레이더 기술을 기반으로 하는 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 및
자율주행 기능 또는 관련 특징의 테스트 솔루션을 책임지고 있습니다.
이러한 기술과 기능은 공공 도로에 실제로 배치하기 전에 검증 작업을 거처야 합니다.
관련 테스트는 도로 또는 실험실에 실제 센서를 설치하여 수행할 수 있습니다.
이 시간에는 이러한 테스트를 도로가 아닌 실험실에서 수행하는 데 있어
그 과제와 이점을 살펴보겠습니다.
먼저 자율주행 기술의 현황과
그 발전 과정을 살펴보겠습니다.
자율주행 기술의 가장 잘 알려진 이유와
이점 중 하나는 바로 안전 측면입니다.
도로 위 사고의 약 95%를 차지하는
상해 사고의 원인은 인적 오류입니다.
논리적인 관점에서 사고 빈도를 줄이려면 인간이 자동차 운전에 미치는
영향을 줄여야 합니다.
이러한 변화의 배경에는 또 다른 추세도 있습니다.
바로 전기 자동차입니다.
EV, 즉 전기 자동차 개발은 하이브리드 차량과 FEV 모두
연소 기관이 내장된 차량과 비교하여 그 구조가 단순하므로
차량에서 더 많은 자율주행 기술을 구현하고 통합할 수 있습니다.
앞서 안전 측면을 언급했습니다.
안전 관련 기술은
기술이 발전하여 통합 비용이 낮아질수록
더 많은 차량이 자율주행 기술을 통합할 수 있습니다.
예를 들어 통신과 5G의 경우, 오늘날 거의 모든 곳에 배치되는 만큼
향후 수년 간 판매될 모든 차량에서 이 기술을 이용하게 될 것입니다.
마지막으로 중요한, 차량 공유 서비스 같은 비즈니스 모델이
도시에서 더 많은 각광을 받게 될 것입니다.
예를 들어 택시에 자율주행 기능을 탑재하면
택시 회사나 차랑 공유 서비스 업체 모두 기사를 고용하지 않아도 되므로
비용을 크게 줄일 수 있습니다.
이러한 추세 모두 디지털 변혁이라는 포괄적 개념으로 볼 수 있으며
다른 산업 역시 이미 디지털 변혁의 영향을 받고 있습니다.
금융, 은행 또는 교육, 통신 산업 모두 해당됩니다.
자동차 산업은 이 디지털 변혁에 따른 거대한 영향이
이미 무르익은 단계라고 생각합니다.
완전 자동화가 어떠한 영향을 가져올지와 언제 이런 영향이 미치는지 살펴보겠습니다.
현재 업계 상황은 이 부근에 와 있습니다.
오늘날 주요 시장에서 판매되는 대부분의 차량은
SAE 정의에 따라 2단계 이상 또는 약 3단계의
SAE 자동화 레벨에 해당합니다.
물론 산업 목표는 레벨 5로,
이는 차량이 어떤 조건에서도 자율적으로 주행할 수 있는 수준입니다.
사람들은 이러한 기대가 곧 빠르게 실현될 것이라고 생각하지만
우리의 생각은 다릅니다.
변화가 쉽게 일어나지도 순차적으로 진행되지도
않을 것이라고 생각합니다.
레벨 5까지의 길은 멀고
그 과정에서 모든 기술에 대한 철저한 테스트와 완벽한 통합이 필요할 것입니다.
또한 신기술 개발이 개발되고 충분히 성숙되며
모든 차량에 통합될 수 있을 정도의 비용 효율성을 확보할 때까지 기다려야 합니다.
이 그래프처럼 단시간 내에 쉽게 일어날 수 있는 변화가 아닙니다.
자동 크루즈 컨트롤, 자율 긴급 제동 또는 자동 주차와 같은 자율주행 기능은
레이더, 라이더 또는 카메라 이미지와 같은
기반 기술로 활성화되고 C-V2X 또는 DSRC를 통해 입력되는
데이터 입력과 융합되며 GNSS로 동기화되며
차량 내 네트워크로 차량 내부에서 모두 연결됩니다.
이 밖에, 온보드 또는 에지 컴퓨터가 단시간에 많은 데이터를 처리하는
자율주행 알고리즘을 실행합니다.
시야가 좋은 맑은 날 자율주행 차량이 시골 도로 위에서
트랙터를 추월하려고 시도하는 경우를 예로 들어보겠습니다.
들어오는 차선에서 오토바이가 빠른 속도로 다가옵니다.
사람이 차량을 운전할 때는 보통의 시나리오지만 자율주행 알고리즘을 사용하는 경우에는
기능 센서가 스트리밍한 최신 정보에 의존하여
짧은 시간 내에 올바른 법적, 윤리적 의사 결정을 내려야 합니다.
이러한 자율주행 차량을 공공 도로에서 운행하기 전에
자동차 제조업체와 자율주행 기술 개발자 또는 알고리즘 개발자는
철저한 테스트를 수행해야 하며
발생 가능성이 거의 없는 경우를 포함하여 특정 상황에서 최적의 대응 방법을 제공해야 합니다.
현재 출시 전에 센서와 알고리즘을 테스트하는 방법은 두 가지가 있습니다.
즉 실험실 시뮬레이션 또는
테스트 트랙, 공공 도로와 같은 실제 상황에서 테스트를 수행합니다.
각각의 방법마다 장점과 단점이 있습니다.
센서와 알고리즘 반응 시뮬레이션은 속도가 빠르며
개발 주기 초기 단계에서 수행할 수 있으며
센서의 이상적인 모델을 가정하고 하드웨어에 따른 제한을 최소화합니다.
실제 테스트는 통합된 자율주행 시스템이 포함됩니다.
따라서 개발 주기의 후반부에서 수행되고 그에 따라 비용이 더 소요됩니다.
특수 상황의 경우 재현이 더 어렵다는 단점도 있습니다.
예를 들어 테스트 트랙에서 특정 기능을 테스트해야 할 때
하루는 비가 오고 다음 날은 맑은 날씨라면 재현이 매우 어렵습니다.
이 테스트와 관련하여 최근 인기를 끌고 있는 새로운 방법 중 하나가
하드웨어와 소프트웨어를 통합하고 HIL 테스트로
하드웨어의 보완 기능을 에뮬레이션하여 실험실에서 서브시스템을
테스트하는 것입니다.
그렇다면 ADAS와 자율주행 센서 융합을 구성하는 모든 기술이
이 HIL 테스트와 실험실 시나리오 에뮬레이션의 이점을 얻을 수 있을까요?
예를 들어 고속도로가 아닌 도심 속에서 이 시나리오를 구현하는 경우
너무 복잡하고 빠를 수 있습니다.
앞서 말한 액티브 크루즈 컨트롤과 같은
아주 일반적인 자율주행 기능의 경우
도심 속에서는 32개가 넘는 대상이
차량, 보행인, 도로 표지판 등
차량 앞에서 넓은 시야각 안에 쉽게 포진해 있을 수 있습니다.
레이더 센서는 이러한 대상을 모두 인식해야 하며
관련 알고리즘은 항상 대상을 모두 감지해야 합니다.
이는 특히 대상이 많을 때 유의해야 할 사항입니다.
일부 대상은 거리가 짧아 도래각이 매우 좁으며
시야각 가장자리에 존재할 수도 있습니다.
현재 시중에서 구할 수 있는 장비로는 실험실에서 이러한 상황을 테스트하기가 매우 어렵습니다.
고려할 수 있는 또 다른 일반적인 시나리오는
자율 비상 제동 기능입니다.
이 기능은 보행자 또는 자전거와 같이 인접한 거리에 있는
예상치 못한 장애물을 동시에 감지해야 합니다.
예를 들어 차량이 차선을 바꿀 때 전방 2 m 거리 이내에서 장애물이 나타나고
동시에 차량에서 멀어지는 대상을 추적하는 경우입니다.
이 경우 모든 대상을 동시에 감지해야 합니다.
도로 장애물은 물질의 특성, 형태, 속도가 다르므로
레이더 신호도 다르게 반사합니다.
예를 들어 그림의 버스는 금속 부품도 있고
후면 범퍼는 플라스틱, 창문은 유리 소재입니다.
따라서 반사 방식이 크게 다릅니다.
레이더 기반 자율주행 알고리즘을 완전한 테두리가 있는 개체,
즉 단일 반사 또는 단일 에코가 아닌 다수의 점으로 표시된
각 개체로 테스트할 수 있으면 보행자를 올바르게 식별하는 경우와
예를 들어 유사한 점유 면적으로 인해 보행자와 도로 표지판을 혼동하는 경우의
차이를 구별할 수 있습니다.
알고리즘은 또한 사물을 높이로 식별할 수 있어야 합니다.
예를 들어 자율주행 차량이 고가 도로를 감지하면
고가 도로 밑으로 올바르게 주행하거나
차량 앞에 매우 높은 물체가 있다고 판단하여 차량을 정지시킬 수 있습니다.
이 역시 현재 기술로는 실험실에서 테스트하기 매우 어려운 시나리오입니다.
이러한 이용 사례를 테스트하기 위해 키사이트가 제안하는 방법은
물리적 센서를 해당 알고리즘과 함께
시나리오 기반 환경에 병합하는 것입니다.
시나리오는 테스트 대상 차량과
그 주변의 전체 장면에 대한 세부 정보를 포함하는
타사 시뮬레이션 소프트웨어로 설계합니다.
레이더 장치 또는
통신 장치 등 각 센서와 관련된 정보는
레이더 씬(Scene) 에뮬레이터 또는 UXM 통신 테스트 플랫폼과 같은
키사이트 솔루션으로 에뮬레이션 또는 생성되어
센서로 전송됩니다.
ECU 또는 알고리즘과 그 반응,
예를 들어 브레이크 적용, 좌회전 또는 우회전 또는 가속은
그림과 같이 HIL 시스템에 입력됩니다.
이 시스템은 차량 조종 장치와 관련된
다른 서브시스템을 시뮬레이션, 모니터링하고
시뮬레이션 소프트웨어로 루프를 종료합니다.
그러면 모든 과정 단계에서 시뮬레이션이 업데이트됩니다.
이제 키사이트 R&D 관리자인 Sven과
IPG 미디어 팀 Anna가 이 과정에 대한 데모를 진행하겠습니다.
여러분을 이 장비 셋업이 마련된 실험실로 안내하겠습니다.
여러 가지 유형의 센서가 지원됩니다.
카메라부터 시작해 볼까요?
테스트 대상 온보드 카메라로 유용한 도로 정보를 제공하는
고해상도 모니터의 정확한 포지셔닝을 가능하게 해주는 셋업입니다.
GNSS 등 키사이트의 UXM 5G 무선 테스트 플랫폼으로
테스트할 수 있는 V2X 통신 모듈입니다.
마지막은 레이더입니다.
작은 픽셀 크기의 레이더 표적 시뮬레이터가 있는 챔버입니다.
이러한 레이더 픽셀을 어레이에 배치하고 챔버에 조밀하게 채워 넣어
레이더 화면을 생성합니다.
챔버에는 화면에서 1 m 미만 거리에 배치되는 DUT도 있습니다.
하드웨어 보안을 위해 시스템에 소프트웨어 구성 요소도 포함됩니다.
여기에 HIL 설정이 있습니다.
이 예시에서는 IPG Xpack4와 통합하지만
이미 실험실에 있는 것과 통합해도 됩니다.
연결되어 있는 다른 컴퓨터에서 차량, 도로, 환경에 대한
정보를 제공하는 시나리오 에뮬레이터를 실행합니다.
이 모델에서는 카메라, V2X 및 레이더 정보를 추출합니다.
이 데모에서는 레이더 구성 요소에 초점을 맞추고
IPG의 동료들을 다시 한 번 만나보겠습니다.
이제 Anna가 3D 모델의 작동 방식을 소개해 드리겠습니다.
Sven, 감사합니다.
독일 칼루스 IPG Automotive의 기업 홍보 및 미디어 팀 소속
Anna입니다.
자율주행은 해당 환경의 정확한 3D 모델링이 굉장히 중요합니다.
이 모델을 생성하려면 다양한 시야각과 기술이 적용된
다양한 센서가 필요합니다.
IPG Automotive의 포트폴리오는 다양한 센서 시뮬레이션을 지원합니다.
카메라 또는 라이다와 같은 센서 외에도
레이더 센서는 자율주행 기능 개발의 핵심 요소 중 하나입니다.
수년간 IPG Automotive는 레이더 모델링 부문에서 광범위한 전문 지식을 쌓아 왔으며
키사이트와 함께 가상 차량 환경을 연결할 수 있게 되어 무척 기쁩니다.
IPG Automotive에서는 RITL(Radar-in-the-Loop) 인터페이스를 만들었습니다.
이 인터페이스는 여러 RF 프론트 엔드가 탑재된 레이더 씬(Scene) 에뮬레이터 시스템에 대한
처리 지점 표적 데이터를 제공합니다.
지점 표적 데이터는 레이더 RSI를 사용해서 생성하는데
차량 제조업체 환경에서 제공하는 레이 트레이싱(Ray-tracing) 기반 센서 모델입니다.
레이더 RSI는 전자기파의 물리적 특성을 모델링할 뿐만 아니라
레이더 디바이스 모델을 결합합니다.
레이 트레이싱(Ray-tracing) 인터페이스는
기하학적 레이 트레이싱과 물리적 광학을 포함하는
하이브리드 접근 방식을 채택하여
추가로 향상된 완전한 전자기파 전파 모델을 통합하여 현실감을 더합니다.
레이더 RSI는 여러 데이터 처리 단계로 구성되어 있으며
실제 레이더 장치, 송신기 및 수신기 모델,
레이더 프론트 엔드 하드웨어, 레이더 백엔드 소프트웨어를 매칭시킵니다.
컴퓨팅된 전자기 벡터 필드가 이 사용자 지정된 레이더 디바이스 모델을 시뮬레이션하며
포인트 클라우드 형식의 데이터가 도출됩니다.
다시 말해 하나의 개체에 대해 여러 지점이 만들어집니다.
전파 전달 모델은 레이더 RSI의 기반입니다.
따라서 사실적인 환경을 시뮬레이션할 수 있습니다.
추적된 광선의 각 상호작용 지점에 물리 광학 방법을 적용하므로
제한된 광선 집합을 통해 비교적 많은 감지 지점이 생성됩니다.
이 조합은 실제 환경의 이용 사례에 굉장히 적합합니다.
또한 이 수백만 개의 광선과 포인트 클라우드는
레이더 자극의 물리적 기반에 해당합니다.
레이더 RSI는 고해상도 레이더 이미지를 생성할 수 있습니다.
그러나 에뮬레이션 플랫폼으로 옮기려면 압축이 필요합니다.
IPG Automotive는 지점 표적 수를 순응적으로 줄일 수 있는
세그먼트화 및 클러스터링 알고리즘을 개발해 오고 있습니다.
예를 들어 이는 사진학의 이미지 압축 알고리즘과 비교할 수 있습니다.
3D 현장은 여러 세그먼트로 나뉜 후 클러스터로 나뉩니다.
각 클러스터의 관련 지점 표적이 식별되면
알고리즘이 RF 프론트 엔드의 수를 고려해
가상 환경을 나타냅니다.
이제 작동 방식을 살펴보도록 하겠습니다.
레이 트레이싱 기반 시뮬레이션 덕분에
각 개체마다 여러 지점 표적을 생성할 수 있습니다.
또한 해당 차량에 아주 가까운 표적도 시뮬레이션할 수 있는데,
그 어떠한 최소 거리도 시뮬레이션할 수 있습니다.
CarMaker의 레이더 센서 모델은 완전히 매개변수화할 수 있습니다.
따라서 테스트 중인 장치의 요구사항에 따라 시야를 조정할 수 있습니다.
아주 넓은 시야를 시뮬레이션하는 것도 가능합니다.
이 현장에서는 35개가 넘는 표적을 차량이 식별해야 합니다.
궁극적으로 GUI에서 볼 수 있는 것처럼 해당 차량이 시나리오의 복잡성을
감지해야 합니다.
이제 다시 Sven에게 진행을 맡기겠습니다.
CarMaker 소프트웨어에 대해 공유할 시간을 주셔서 감사합니다.
감사합니다, Anna.
이제 3D 모델을 통해 그래픽을 확보할 수 있는데,
해당 픽셀에 대해 이 정보를 추출하여 장면을 생성합니다.
이 가상 현장을 실제 현장으로 바꿀 수 있습니다.
앞서 말씀드린 것처럼 오늘날에는 실험실 환경에서
이러한 현장을 렌더링하는 것이 아주 어렵거나 불가능합니다.
또한 테스트 트랙에서
이 정확한 조건을 재현하는 것은 비현실적입니다.
이제 장면을 보면서 복잡성에 대해 좀 더 알아보겠습니다.
시야부터 살펴볼 텐데요, 레이더의 감지 범위는 어느 정도가 좋을까요?
오늘날의 레이더 에뮬레이션 기술을 보면 시야와 관련해 격차가 존재합니다.
레이더 센서가 전면의 아주 좁은 각도 내에서
소수의 개체만 확인할 수 있습니다.
사각 지대가 존재할 수도 있습니다.
저희의 기술은 센서의 전체 시야를 지원하며
모든 거리에 있는 표적을 거의 무제한으로 렌더링할 수 있습니다.
따라서 테스트 적용 범위가 훨씬 더 넓어지며
현재 시장에 출시된 그 어떤 솔루션보다
더 복잡하고 정교한 테스트 시나리오를 실행할 수 있습니다.
이제 개체 간의 거리가 얼마나 가까운지 살펴보겠습니다.
현실적인 교통 현장의 경우 레이더 장치와 아주 가까운 개체를 에뮬레이션해야 합니다.
예를 들어 신호등 앞 차량 간의 간격이 2미터 이하인 상황에서
자전거 또는 모페드가 해당 차선에 진입할 수도 있고 보행자가 갑자기 길을 건널 수도 있습니다.
이 테스트를 통과하는 것은 ADAS/AV의 안전 기능에 있어 굉장히 중요합니다.
저희가 제공하는 솔루션은 2미터 미만의 거리를 에뮬레이션할 수 있기 때문에 이 중요한 안전 시나리오를 테스트할 수 있습니다.
또한 Anna가 포인트 클라우드라는 개념을 소개했는데,
이 경우 각 개체의 해상도가 높아지게 됩니다.
이는 현장의 세부 사항에 해당하며
이를 통해 테스트하는 알고리즘이 서로 가까이 있는
두 개체를 구별할 수 있다는 사실을 보장할 수 있습니다.
저희의 레이더 씬(Scene) 에뮬레이션 기술을 활용하면
포인트 클라우드 또는 그룹을 통해 각 표적을 나타낼 수 있으므로
레이더의 개체 감지 역량을 높일 수 있습니다.
3D 모델 소프트웨어로 장면을 생성하고 포인트 클라우드에서
세부 사항을 표시할 수 있는 기능과 넓고 연속적인 시야,
레이더 씬(Scene) 에뮬레이션 기술로 해당 모델을 실제 센서와 연결했습니다.
ADE를 사용하면 이 시나리오를 비롯해 다른 시나리오를
실험실 환경에서 반복적으로 테스트할 수 있으며
위험한 예측이 힘든 상황을 모두 지원할 수 있습니다.
더 많은 대상과 더 짧은 최소 거리, 더 높은 해상도 및 연속적인 시야가
실제 현장 테스트의 필수적인 요소입니다.
요약하자면 키사이트 자율주행 에뮬레이션 플랫폼과
레이더 씬(Scene) 에뮬레이션 기술을 통해
실험실에서의 테스트 적용 범위를 크게 넓힐 수 있습니다.
테스트 트랙에 갈 필요가 없어 시간이 절감될 뿐만 아니라
실험실에서 안전하게 시나리오를 반복적으로 실행할 수 있습니다.
RSE에 대해 간단히 정리해 보겠습니다.
현재 사용 가능한 기술을 이용하는
레이더 센서 및 알고리즘 개발자는 대상 당 하나의 레이더 에코를 반환하는
소수의 대상을 시뮬레이션하는 방식으로 실험실에서만 테스트를 수행할 수 있습니다.
이 방식으로는 앞에서 본 것과 같은 실제 장면을 재현하기 어렵습니다.
RSE에는 512개의 미니어처 RTS 또는 릭셀이 포함됩니다.
각각의 릭셀은 개체 거리, 속도 및 크기를 시뮬레이션할 수 있습니다.
또한 여러 릭셀이 함께 작동하여 테스트 대상 차량에 접근하는
대형 개체의 외곽선 등을 만들 수 있습니다.
사진은 레이더 모듈 앞 반원형 배열을 이루는
512개 릭셀 셋업의 RSE 챔버 내부입니다.
RSE는 전면, 후면 장착 또는 수평 배열이 가능한 레이더 센서를 관리합니다.
그러나 사진과 같이 차량이 많은 교차로와 같은 실제 시나리오에서는
많은 트래픽 요소가 시야를 벗어납니다.
이 경우 사실성을 향상시키기 위해 시나리오를 확장하고
RSE를 V2X 및 GNSS 에뮬레이터와 동기화하여
비시선 또는 TCU 센서의 반응을 포함할 수 있습니다.
요약하면, 레이더 씬(Scene) 에뮬레이터와
V2X 테스트 세트를 지원하는 자율주행 에뮬레이션 플랫폼으로
실험실에서 설계 초기 단계에
해당 알고리즘과 함께 센서를 반복적으로 검증할 수 있습니다.
결과적으로 비용 효율성을 향상시킬 수 있으며 다른 방법으로는 불가능한
특수 상황도 테스트할 수 있습니다.
시청해 주셔서 감사합니다.