dSPACE MicroAutoBox와 RTMaps를 활용한 센서 기반 ADAS 및 자율주행 개발 사례_P3 대박이네

ADAS(첨단 운전자 지원 시스템)및 자율 주행 개발 P3는 고객이 ADAS자율 주행 특성을 실행하고 평가할 수 있는 자율 주행 데이터나 테스트용 분석 플랫폼(ADAPT:Autonomous Data and Analytics Platform for Testing)을 개발했다. 여기에는 영상-기반 특성, 그리고 센서 구성이나 알고리즘뿐 아니라 테스트용 센서에 대한 특성이 포함된다. ADAPT는 RTMaps 소프트웨어를 사용하여 ADAS 및 자율주행용 알고리즘을 확인하고 검증합니다. 자동차 산업 전반에 새로운 유헹로 쓰고, P3은 효과적인 전략을 공급하고 OEM과 공급 업자들이 미래에 대비할 수 있도록 돕고 있다. P3은 자율 주행을 위한 새로운 일관적인 서비스나 기술을 시장에 도입하는 것을 목표로 했으며 ADAS와 자율 주행 차량 개발이라는 분야에서 다음과 같은 솔루션을 공급합니다:-기술 로드맵 및 비즈니스 전략 개발-mobility services와 세계의 제품 벤치마킹-기능 및 서브 시스템 요구 정의-기능 안전 분석(ISO 26262)-Rapid prototyping(HW/SW)-데이터 전략과 분석- 빠르고 정확한 프로그램 관리 및 착수 P3의 자회사인 P3북 아메리카는 이런 분야에서 능력을 입증하기 위해서 현재 ADAS와 자율 주행 차량의 개발 특성을 나타내는 ADAPT차량을 유출했다. ADAPT는 자율주행 데이터 및 테스트용 분석 플랫폼(Autonomous Data and Analytics Platform for Testing)의 약어입니다. 자율성에 대한 고려 P3의 1단계는 향후 어떤 센서, 소프트웨어 및 하드웨어가 테스트되지 않으면 안 되는 강함을 고려하는 것입니다. P3엔지니어들은 SAE레벨 3또는 그 이상의 다양한 차량이 존재하는 것으로 예상하고 광범위한 레인지의 센서를 지원해야 합니다라고 결정했다. 이들은 여러 센서를 탑재할 수 있는 옵션을 공급하는 모듈식 차량을 제작하는 것을 목표로 했다. P3의 목표는 믿을 만한 실 때 때 정적과 동적 데이터를 전달하는 것입니다 기존 기후, 본인 도로 조건과는 별도로. P3엔지니어들은 벤치 마크의 연구를 통해서 서라운드 뷰 카메라, 전방-주시 카메라, 주변 시야 카메라, 중/장거리 레이더, Lidar, 단거리 레이더, 그리고 초소 초음파 센서를 포함한 다양한 각종 센서 옵션을 점검했다. 또, 공통적인 커뮤니케이션 인터페이스(예를 들면, USB, 이더넷, CAN)를 평가했다. 전체를 포함할 필요는 없었지만, P3은 시위 목적으로 스캐닝 및 반도체-Lidar(solid-state lidars), 초소 초음파 센서, 전방-주시 카메라 및 전방-주시 레이더를 차로 통합하기로 결정했다. 사양 설계 시위 차량에 대한 ADAS의 특성에 대한 컨셉을 정하고 설계와 모델화하기 위해서, P3은 시스템 설계 사양 개발을 지원하는 모델과 기반 시스템 엔지니어링을 활용했다. 고란 엔지니어링의 비결에는 기능적 및 소프트웨어 테스트 요구사항(즉 MIL(model-in-the-loop), SIL(software-in-the-loop), HIL(hardware-in-the-loop) 등)을 확정짓는 것뿐만 아니라 차량 및 특성 아키텍처 모델을 제작하는 것이 포함된다. 이는 전체 생산 소프트웨어 및 하드웨어 검증 및 유효성을 지원했고 P3의 엔지니어는 위험 시 연봉인 리오를 파악하고 적절한 시스템 안전 목표를 설정하여 초기 평가를 통하고 기술적 안전 요구 사항을 정의했다.

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차량 탑재 P3엔지니어들은 기능상의 안전 요구 사항을 충분히 이해하고 측정 및 시험 장비를 포함한 여러가지 센서를 차량에 설치했다. 목표 배치도와 인터페이스의 구성요소에 따라 센서 커넥터와 배선을 준비하고 센서에서 데이터를 기록하기 위해 PC를 접속했다. 이러한 점을 고려하여 차량에 다양한 장비를 설치하였다. - 차량 인터페이스(예를 들어 USB, 이더넷, CAN)에 센서를 통합-추가할 수 있는 모든 센서의 위치 및 확장을 고려하는 차량 설계-침투성 공간(예를 들어 범퍼레일)과 비-침투성 공간 모두에 센서 장착-안정적인 전원 관리를 통해 추가 장비 및 복합적인 구성 지원-가장 부피가 큰 센서 패키지와 테스트 시 과인리오를 지원하는 확장형 공간-충분한 승용공간을 공급하여 차량의 안전성 및 통합성을 유지하면서도 확장 가능한 충분한 공간을 공급함으로써 모든 장비를 용이하게 사용 가능-환경 변천하고 있다.다른 센서의 시야차단, 네트워크 방해, 전기적 소 sound) 방지

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데이터 로깅 시스템 구축의 정확한 실시간 데이터를 수집하는 것은 ADAS, 자율주행용 기능의 적합한 구동성 확인에 필수적이다. 이와 같은 목표를 바탕으로 P3의 엔지니어는 데이터 기록 시스템을 구축할 때에 중점을 두고 싶은 조건을 목록화한. 그들이 실현하려고 한 품질에 이하의 사항을 포함시켰다.-센서가 상호 연동하고 신호를 교환하는 방법에 대한 이해- 실시간 영상화(visualization)을 위한 데이터 프로세싱 실현(예를 들면 레이더 거리별, 각도별 데이터를 x, y, z좌표로 변환)- 실시간으로 또는 GPS시계(clock)으로 처리된 데이터 동기화-센서 간 통신 모니터(P3는 RTMaps watchdog block을 사용하여 데이터가 포획된 것을 확인하는)-raw data처리(재생 그림으로 수정 알고리즘의 테스트용)-처리된 데이터 보관(테스트 후 재생 시간 절감용)-센서가 구성 요소 간 상호 작용을 통해서 적절하게 작동되도록 함(P3는 필요 정보, 즉 CAN메시지, 요 레이트(yaw rate)등을 제공하므로 RTMaps를 사용하는)센서 융합(Sensor Fusion)관리 P3의 전부 sound의 단계는 데이터 로그 시스템을 통해서 여러 센서로부터 수집된 데이터를 처리하고 관리하는 방법을 찾을 것이다. P3은 복합적인 데이터 취득 시스템을 처리할 수 있는 차량-우리의 데이터 처리 시스템의 구축에 챠크오느욧다. ADAPT 플랫폼은 센서 구성 및 알고리즘을 효율적이고 신뢰성 있는 테스트를 수행하기 위해 필요한 모든 것을 결합하고 있기 때문에 새로운 자율주행(AD) 및 ADAS 특성 개발을 가속화할 수 있도록 설계되었다. 이러한 플랫폼은 벤치마킹이나 데이터 분석 목적의 실데이터를 수집할 수 있도록 해 준다. 또 OEM과 1차 제공자(Tier 1)이 실시간 동적인 주행 조건에서 하드웨어 및 소프트웨어의 다른 구성을 테스트하도록 한다.ADAPT에는 인템포러(Intempora)가 개발하고 DSPACE가 제공하는 소프트웨어 플랫폼인 RTMaps(Real-Time Multisensor applications:실시간 멀티센서 어린이 애플리케이션)가 설치되었다. RTMaps를 통해 실시간 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 처리하여 인지 알고리즘 테스트가 가능하다. 실시간 처리성능은 여러 소프트웨어와 연동을 통해 타임 동기가 가능하며, 광대역 폭도 처리 가능하다.P3 말린 명태 미국에서 시스템 엔지니어링·운영 팀장으로 근무하는 모달호는...(Modar Horani)는 고객(OEM과 Tier 1)들이 시스템 및 서브 시스템의 기능적 요구 사항, 기능 안전 분석(ISO 26261)및 rapid prototyping(하드웨어/소프트웨어)개발을 지원하는 시스템 엔지니어 팀을 이끌고 있다. 호라니(Horani)는 P3이 RTMaps를 통해서 카메라, 라이더, 레이더, CAN, GPW, IMU및 초 sound파를 포함한 다양한 센서로부터 데이터를 기록할 수 있었다고 설명한다. 또한 그는 RTMaps가 dSPACE 툴체인과 밀접하게 연결되어 있다고 하였습니다.호라니(Horani)는 단순한 인터페이스에서 사용하기 쉽고 신속하게 기존 환경을 수정할 수 있다."센서가 정확하게 작동할 수 있도록 RTMaps는 우리에게 센서에 제어 신호를 보내게 하고, 내장 감시 패키지(built-in watchdog package)는 유효한 데이터가 기록용 다이어그램에 입력되도록 한다. 우리는 RTMaps가 제공하는 능력에 전반적으로 매우 만족한다. 성과는 신뢰할 만하다.

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시험 계획 및 수집된 데이터의 분석 센서와 데이터 로그 시스템이 시위 차량에 설치된 후 P3는 오류 없는 주행 시험 원스라는 최종 목표를 확인하는 작업에 챠크오느욧다. 테스트 주행은 다음과 같은 목표를 달성하기 위해 설계되었다:-시스템 준비 및 센서 교정작업 확인-다양한 도로, 기후 및 교통 귀추에 대한 데이터 수집-테스트 환경 하에서 특정 알고리즘 검증 최적의 실험환경과 다양한 요인을 확인하기 위해 실험은 디테일하게 설계되었다. 관심 있는 변환 실험으로서 정상적인 기후 조건으로부터 예를 들면 독일적인 기후 조건까지의 센서 값을 수집하는 것이 포함되었다. 예를 들어, 동일한 고속도로 구간에서 맑은 날, 비 오는 날, 눈 오는 날, 안개 날 데이터를 수집하는 것입니다. GPS 트래킹은 기록된 데이터를 정렬하여 악조건을 처리할 때 해당 문제를 식별할 수 있도록 합니다. 실측을 위해 일부 시험 주행은 전용 성능 테스트 시설에서 이뤄졌다. 실측 데이터는 센서와 알고리즘 결과물 간의 차이를 보정하는데 필요하다. P3는 센서의 기능성을 평가하기 위한 센서에서 실시 때 데이터 흐름을 얻었다.

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알고리즘 수정 엔지니어는 전방 및 후방 충돌 방지뿐만 아니라 차선이탈 경고와 같은 다양한 주행 테스트용 데모 차량 센서에서 취득한 데이터를 사용하여 시스템 성능을 평가하기 위해 신속히 모델 제작에 착수했다. 엔지니어들은 오류를 발견하고, 데모 차량의 성능을 개선하기 위해 다양한 ADAS 알고리즘을 실행할 수 있었다. dSPACE MicroAutoBox II 프로토타입 유닛과 dSPACE, ControlDesk 소프트웨어는 ADAS 알고리즘을 수정하고 실행하는데 사용되었다. 홀라니(Horani)는 Micro AutoBoxII는 사용하기 쉽고, 새롭고 혁신적인 개념의 실행을 가속화할 수 있도록 주요 모델-기반 개발 툴(예를 들면, MATLAB®/Simulink®)과 효과적으로 연동했다고 설명했다. "우리는 ADAS/AD 모델을 향상시키기 위해 dSPACE Micro AutoBox II와 Control Desk를 사용해 왔으며 사용을 권장하고 있다"고 호라니(Horani)가 이야기했습니다. 이는 모델시스템이 유사-자동차-등급환경(near-automotive-grade conditions)에서 작동할 수 있게 해준다."

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RTMaps사용 시위 차량 외에, 호는...(Horani)는 P3이 ADAS알고리즘을 확인하고 입증하겠다며 RTMaps를 두 시 연봉인 리오 관점에서 적용했다고 말했습니다.날)알고리즘이 차량의 PC에서 작동하고 실시간 데이터를 수집, 영상화되는 도로에서 그 때문에 2)수집된 데이터가 개발 중인 알고리즘의 성능을 확인하기 위한 입력(input)값으로 사용되는 교무욜실에서 호와(Horani)는 역시 RTMaps상 잉토페이싱셍사ー용 패키지를 사용하고 프로젝트가 여러 프로그래밍 언어(예를 들면, 파이썬, C, 메토우레프)로서 개발됨에 알고리즘을 통합해야 하는 경우 RTMaps가 유용하다고 언급했습니다. 그러나 고객은 가끔 범용 패키지 외에 독자적인 센서를 위한 패키지를 요구하지만 RTMaps가 공급하는 툴은 고객 전용(custom) 패키지 개발을 용이하게 합니다."

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P3의 향후 단계는?P3은 자율 주행 차량 시스템 기능 검증을 통해서 ADAS및 자율 차량 개발 프로젝트의 분야에서 탄탄한 위치를 확립했다. V2X소통 같은 다양한 아이훌리케이션용 추가 센서를 포함 때문에 자율 주행 데이터나 분석 플랫폼(ADAPT)성능 확장을 고려하고 있으며 영상 기반 ADAS기능을 평가한 P3은 금지한 날들의 복잡한 기술적 도전 과제에 대한 혁신적인 계획을 개발하고 실행하기 위해서 전 세계 40개 이상의 지면에서 4,000명에 육박하는 컨설턴트와 엔지니어를 보유하고 있다. ADAS평가 플랫폼의 성공적인 실행은 P3의 서비스와 능력을 확장시키고 ADAS및 자율 주행 특성의 개발 및 입증을 지원하도록 하는 거지요. 플랫폼의 편리함과 모듈 방식은 초기 연구 및 모형 제작으로부터 제품 개발, 통합 및 입증에 이르는 완전한 개발 사이클에 적합하다. P3은 더욱 안전하고 친환경적이며 하나그와은 된 미래의 자율 이동 변화를 전 세계적으로 가속하기 때문에 이런 플랫폼을 채택하고 있다.  RTMaps 를 사용한 데이터 분석을 표시하는 비디오:

한컴 MDS/sdsteam1@hancommds.com