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ADAS 및 자율 주행 차량 테스트: 어떤 미래가 기다리는가?

블로그 4월 25, 2019

ADAS와 자율 주행 차량 개발이 빠른 속도로 진화하고 있다고 말하는 것조차 이제는 진부한 표현이 되었습니다. 도로를 더 안전하게 만들기 위한 정부와 자동차 산업의 노력으로 인해 전 세계의 많은 도시에서 자율 주행 자동차 테스트가 진행되고 있습니다. 또한, 자동화된 시스템과 센서 배열이 더욱 복잡해짐에 따라 개발, 테스트 및 평가 방법 또한 요구되고 있습니다.

ADAS와 자율 주행 차량 개발자들의 미래는 어떻게 될 것인지 궁금하실 겁니다. 오늘날 생산되는 자동차 일부는 이미 ADAS 기능을 번들로 제공하는 레벨 2로 판매되고 있습니다. 또한, 특정 조건하에서 레벨 3의 자율성을 제공하며, 이미 일부 ADAS의 기능 평가는 NCAP와 NHTSA의 테스트의 핵심 부분이 되었습니다.

법률에 따른 수용

유럽 연합 집행 위원회가 2022년부터 EU에서 판매되는 신차에 대한 다양한 안전 기능을 의무화하고 있다는 최근 소식을 통해, 전방 추돌 경고 시스템/자동 긴급 제동 시스템(FCW/AEB)과 차선 유지 보조 시스템 개발 및 테스트 작업 부하가 더욱 가속화될 전망입니다. 한편, 미국에서는 지금까지 20곳의 자동차 제조 업체가 모든 차량에 표준 AEB를 동일한 시점까지 장착하기로 약속했습니다.

이러한 시스템을 개발하는 엔지니어들은 이미 OxTS RT 시리즈 GNSS/INS 제품을 제외한 여러 도구를 보유하고 있습니다. 이와 함께 AB Dynamics에서 생산하고 자동차 산업 전반에 널리 채택된 운전 로봇 및 가이드 플랫폼은 필수 장비가 되었습니다.

정확하고 신뢰할 수 있는 유효성 검사 데이터 활용의 핵심은 정확하고 반복 가능한 테스트 시나리오를 실행하는 것입니다. 정해진 코스를 따르는 하나 이상의 차량 또는 이동 타겟이 필요한 테스트는 센티미터 수준의 정확도 시간을 필요로 하며, 이는 경로를 따라 가는 조종 로봇과 가이드 플랫폼 장착 소프트 타겟을 사용하여 수행할 수 있습니다.

도시 또는 고속도로 환경에서 자율 주행 자동차가 부분적으로나 완전히 직면할 수 있는 수많은 잠재적 시나리오 해결을 위해 테스트가 점점 더 복잡해짐에 따라, 운전 로봇과 가이드 플랫폼의 사용이 확대될 것입니다.

센서 융합

지평선의 또 다른 개발은 다중 대상 취약한 도로 사용자 (VRU) 테스트 시나리오를 만드는 것입니다. 이미 일련의 자전거 운전자 및 보행자 감지 AEB 테스트가 NCAP ADAS 프로토콜의 일부인 경우입니다. 현재 센서 기술은 여러 개 또는 복잡한 VRU 대상을 감지하는 범위가 제한되어 있으며, 현재 테스트는 고정 및 제어 가능한 로봇 플랫폼에 장착 된 단일 어린이, 성인 및 자전거 타는 사람 대상 더미를 사용하여 수행됩니다. 그러나 앞으로는 훨씬 더 까다로운 도시 시나리오를 처리하기 위해 완전 자율 주행 차량이 필요할 것이므로 시스템을 완전히 평가하기 위해서는 더 복잡한 다중 대상 VRU 테스트 프로토콜을 개발해야 할 것입니다.

현재 사용 중인 센서 기술은 주로 레이더, 카메라 및 초음파 등의 단거리 LiDAR 애플리케이션에서 볼 수 있으나 모두 각자의 한계를 가지고 있습니다. 예를 들어, 레이더는 겹치는 물체를 구별하는 데 어려움을 겪을 수 있으며 각도에 민감하고, 카메라는 저조도 및 가시성 조건에서 사용에 어려움을 겪을 수 있으며 LiDAR의 성능은 악천후의 영향을 받을 수 있습니다.

이러한 약점을 보완하고 무인 차량에 필요한 완전한 중복성을 제공하기 위해 센서 융합이라고 하는 다양한 종류의 센서의 입력이 결합되어, 일관되고 정확한 잠재적인 위험과 주변 환경에 대한 정보를 제공합니다.

레이더 및 카메라 센서의 결합이 일반화되는 등 센서 융합은 이미 적용되지만, 소형에 합리적인 가격의 솔리드 스테이트 LiDAR가 생산 차량 애플리케이션에 더 쉽게 사용할 수 있게 됨에 따라, 이들 역시 더 널리 채택될 것으로 보입니다.  이러한 복잡한 시스템에는 엄격한 테스트와 검증이 필요하며, OxTS는 최근 출시된 다중 센서 포인트 기능으로 이미 이를 해결하고 있으며 개발자와 엔지니어에 대한 더 많은 수요가 발생할 것입니다.

협업 접근 방식

현재 업계에서 직면하고 있는 엄청난 과제와 완전한 자율 주행 자동차를 지원하기 위해 필요한 인프라의 변화로 인해, 자동차 개발자, 기술 회사, 정부, 입법자 및 고속도로 기관 등의 주체 간에 더 많은 협업과 지식 공유가 필요합니다.

이러한 협업 방식은 현재 잘 진행되고 있습니다. 예를 들어, 미국에 본사를 둔 자율 주행 차량 기술 연구원 기관인 VSI Labs는 개발을 촉진 및 가속화하는 것을 목표로 하여, 자율 주행 차량 스펙트럼 전반에 걸쳐 기술과 연구를 수집 및 보급하고 있습니다. VSI의 자체 연구에는 앞서 언급한 센서 융합, 고화질 매핑 기반 정밀 국소화 및 자율 주행 차량이 필요로 하는 바이 와이어 제어 시스템 등의 주요 자동화 시스템의 분석이 포함됩니다. 테스트 및 유효성 검사의 파급 효과는 엄청납니다.

마지막으로, 필수적인 주행 시나리오를 수용할 수 있는 시뮬레이터 기술이 개발됨에 따라 가상 환경에서 더 많은 ADAS 테스트가 진행될 것입니다. 이러한 작업은 매우 중요하고 ADAS 및 자율 주행 기술의 발전을 더욱 가속할 것이지만, 실제 상황에서의 테스트 및 검증용 장소 또한 항상 필요합니다.

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