자율주행기술의 안전성 검증, 시뮬레이션이 필수인 이유 ②

최태우 / 기사승인 : 2019-08-21 10:23:31
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최근 차량에 탑재된 복잡한 시스템뿐만 아니라 센서(레이더/라이다/카메라), 전자시스템과 반도체, 소프트웨어, 액추에이터 등의 구성품은 차량의 자율주행을 구현하는 핵심요소다. 이러한 부품을 설계하고 개발하기 위해서는 개방형 루프 환경에서 수행되는 고신뢰성 물리 기반 시뮬레이션이 필요하다.


시뮬레이션을 통해 센서의 성능과 환경과의 상호작용을 최대한 정확하게 포착할 수 있다. 또한, 이러한 센서가 실제 환경에서 예상한 대로 작동하며 가혹한 환경에 노출되더라도 제대로 작동할 수 있도록 보장하기 때문이다.


이러한 장치와 연결된 임베디드 소프트웨어는 모델 기반 방식으로 개발되며 시뮬레이션을 통해 검증되어 자동차 분야의 ISO26262 및 항공 우주 응용 분야의 DO-178C와 같은 표준 준수에 속도를 낼 수 있다.


폐쇄형 루프 시뮬레이션에서는 가상의 고신뢰성 센서 및 액추에이터가 장착된 가상의 자율주행차량이 가상 환경에 배치되고, 실제 자율주행차량에서 사용되는 것과 동일한 소프트웨어에 의해 운행된다. 이러한 환경에서 차량이 주행함에 따라 정확한 센서 모델은 실제 환경에서 차량이 “보는 것”을 복제한다.


자율주행차 소프트웨어의 개발
인식, 지역화, 계획 수립 및 실행에 관련된 소프트웨어가 현실세계에서와 동일하게 차량을 운전한다. 가상의 자율주행차는 가상환경에서 수백만 마일의 거리를 수차례 주행할 수 있으며, 실제 도로 주행 테스트와 비교했을 때 훨씬 빠르고 안전하며 경제적이라고 할 수 있다.


인식, 지역화, 동작 계획 수립 및 동작 실행을 담당하는 임베디드 소프트웨어는 자율주행차의 두뇌에 해당한다. 인공지능(AI), 머신러닝(ML)/딥러닝(DL)은 차량의 두뇌를 개발하는 데 사용되는 핵심기술이라고 할 수 있다.


하지만, 비결정적 특성으로 인해 이러한 기술은 다음과 같은 중요한 과제에 직면해 있다.


- 시스템의 기능적 안전 요구 사항과 알고리즘 출력 사이의 명확한 연관성 부재
- 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model Based Systems Engineering), 안전성 분석 및 인증 코드 작성 등 높은 무결성 및 안전 필수 소프트웨어에 수용되는 모범 사례 준수


이러한 주요 과제는 Command-Monitor(또는 COM-MON) 아키텍처로 해결할 수 있다. 간단히 설명하면 이는 좌뇌, 우뇌의 역할과 유사하다. 창의적인 좌뇌에 해당하는 명령 기능은 AI/ML/DL 알고리즘이 포함되며 차량의 정상 제어에 관여하여 발생되는 요구사항들을 창의적으로 해결한다.


그러나 위험한 작업에 관한 명령으로, 위험한 명령이 실패하는 경우 모니터 기능이 이를 이어 받아 안전 상태로 종료되는 단기 작업을 생성하며 이는 논리적인 사람의 우뇌에 비유할 수 있다. 모니터 기능은 안전 필수 소프트웨어 엔지니어링 및 기능 안전 분석을 위한 모범사례를 활용하여 개발된다.


인텔이 발표한 보고서에 따르면 자율주행차량 한 대가 하루에 4000GB의 데이터를 생성한다. 이러한 수치는 자동차의 실제 주행 데이터가 시뮬레이션 환경을 통해 생성되는 가상현실 및 가상 센서 데이터와 결합되면 훨씬 더 증가하게 된다.


이러한 데이터를 관리와 연구를 통해 실행 가능한 통찰력을 획득하고, 개방형 루프 및 폐쇄형 루프 차량 시뮬레이션으로 연결하는 것은 성공적인 주행 시뮬레이션을 위한 기본적인 기능이라고 할 수 있을 것이다.



글 : 숀 카펜터(Shawn Carpenter) / 프로덕트 매니저 / 앤시스



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