AV 엘리베이트를 사용한 자율 시스템 테스트
3부작으로 구성된 블로그 시리즈 중 마지막 편인 이번 글에서는 자율주행차 개발의 마지막 중요한 단계인 테스트에 대해 알아보고자 합니다. 시뮬레이션을 통해 확장 가능하고 안전하며 비용 효율적인 ADAS 및 자율 주행 시스템 검증을 지원하는 방법을 알아보기 위해 AV elevate의 제품 매니저인 Josh Wreford와 이야기를 나눴습니다.
질문: 자율주행차에서 '테스트'란 무엇을 의미하며, 튜닝 및 훈련과 어떻게 다른가요?
Josh: 테스트는 모든 것이 한데 모이는 곳입니다. 튜닝은 최상의 데이터를 캡처하도록 센서를 구성하는 것이고, 교육은 인식 시스템이 해당 데이터를 이해하도록 가르치는 것입니다. 테스트는 전체 시스템, 즉 인식, 의사 결정 및 제어가 매우 다양한 시나리오에서 의도한 대로 작동하는지 평가하는 단계입니다.
또한 프로세스에서 가장 광범위하고 복잡한 부분이기도 합니다. 개별 구성 요소를 개별적으로 테스트하거나 전체 스택 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 목표는 항상 동일합니다. 실제 프로토타입을 도로에 출시하기 전에 가상으로 시스템을 최대한 개발하고 완성한 다음, 시뮬레이션을 통해 실제 주행에서 마주칠 수 없는 에지 케이스를 탐색하는 것입니다.
사용자는 수백 개의 테스트 시나리오를 AV elevate로 바로 가져와서 즉시 테스트를 시작할 수 있습니다.
Q: 개발자는 보통 어디서부터 시작하나요?
Josh: 컴포넌트 수준에서요. 간단한 예로 보행자 감지를 테스트하는 것을 들 수 있습니다. 순전히 인식 레이어에만 집중하여 물체 감지 알고리즘을 평가하는 것입니다. 알고리즘이 작동하면 "차량이 보행자를 발견하면 어떻게 해야 할까?"라는 의사 결정 및 제어 계층을 추가할 수 있습니다. 여기에는 제동, 방향 전환 또는 전면 정지가 포함될 수 있습니다.
전체 차량 모델과 같이 루프에 더 많은 구성 요소를 추가할수록 시뮬레이션은 더 복잡해지지만 대표성도 높아집니다. 시뮬레이션의 장점은 이를 점진적으로 구축하고 통제된 조건에서 테스트를 반복적으로 실행할 수 있다는 것입니다.
질문: AV elevate에서는 어떤 유형의 테스트가 지원되나요?
Josh: 소프트웨어 인더 루프(SiL), 하드웨어 인더 루프(HiL), 드라이버 인더 루프(DiL) 등 모든 주요 테스트 아키텍처를 지원합니다. 클라우드에서 개별 인식 스택을 테스트하거나 실제 센서 데이터를 물리적 ECU에 주입할 수 있습니다. 차선 유지 또는 회피 기동과 같은 루프 내 운전자 시나리오의 경우 동일한 데이터를 모션 플랫폼에 주입하여 운전자 또는 동승자가 어떻게 반응하는지 관찰할 수도 있습니다.
이러한 유연성이 바로 AV 엘리베이트의 차별화 요소입니다. ECU를 검증하든, 클라우드에서 신경망을 실행하든, 완전한 유로 NCAP 시나리오를 시뮬레이션하든, 이 플랫폼은 모든 것을 지원합니다.
시뮬레이션은 OEM이 트랙 테스트에 앞서 AEB 또는 차선 유지 시스템과 같은 시스템을 검증하는 데 도움이 됩니다.
Q: AV elevate를 사용하는 일반적인 테스트 워크플로우의 예를 들어주실 수 있나요?
Josh: 네, 자동화된 비상 제동 시스템을 테스트한다고 가정해 보겠습니다. 먼저 에고 차량(섀시 및 제어 시스템)을 정의하고 센서(카메라, 레이더, LiDAR 등)를 구성합니다. 그런 다음 센서 데이터를 인식 시스템에 통합하거나 순수 실측 데이터를 계획 및 제어 시스템에 공급할 수 있습니다. 시나리오 편집기 도구를 사용하여 보행자가 차량 경로로 걸어 들어오는 것과 같은 테스트 시나리오를 작성하고 편집할 수 있습니다. 경로, 교통량, 시간, 날씨 등을 정의할 수 있습니다.
이 작업이 완료되면 테스트를 여러 가지 변형으로 대규모로 확장할 수 있습니다. 예를 들어 다양한 조명 조건, 보행자 유형, 교차로 각도 또는 다양한 위치에서 테스트를 수행할 수 있습니다. 테스트는 로컬 또는 클라우드에서 실행되며, AV 엘리베이트는 백그라운드에서 모든 데이터를 수집합니다.
테스트는 매우 다양하고 사용 사례에 따라 다르므로 사용자가 직접 메트릭 계산기를 만들 수 있도록 했습니다. 따라서 합격/불합격 기준을 사용하여 데이터를 자동으로 평가할 수 있습니다.
질문: 개발자가 처음부터 대규모 테스트 라이브러리를 구축할 시간이 없다면 어떻게 해야 하나요?
Josh: 이는 일반적인 문제이며, 저희는 OpenScenario와 같은 업계 표준에서 시나리오 가져오기와 타사 시나리오 데이터베이스와의 통합을 지원하여 이 문제를 해결했습니다. 즉, 사용자는 수백 개의 테스트 시나리오를 AV Elevate로 바로 가져와서 즉시 테스트를 시작할 수 있습니다. 또한 개방형 API 아키텍처를 통해 AV elevate 시뮬레이션 플랫폼을 모든 시나리오 컨트롤러에 연결할 수 있습니다.
데이터베이스가 구축되면 향후 프로젝트에서 재사용할 수 있습니다. 특히 소프트웨어 업데이트 후 반복적인 유효성 검사 워크플로 또는 회귀 테스트에서 시간을 크게 절약할 수 있습니다.
AV 엘리베이트는 기본 테스트 시나리오를 자동으로 변경하여 더욱 엄격한 테스트를 수행할 수 있습니다.
Q: 이러한 유형의 시뮬레이션 테스트는 AV에만 해당되나요, 아니면 ADAS에도 사용되나요?
Josh: ADAS와 절대적으로 관련이 있습니다. 실제로 현재 주요 동인 중 하나는 유로 NCAP의 ADAS 프로토콜 및 기타 유사한 제도를 준수하는 것입니다. 시뮬레이션은 OEM이 트랙 테스트에 앞서 AEB 또는 차선 유지 시스템과 같은 시스템을 검증하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 궁극적으로 안전 점수를 개선하고 개발 비용을 절감하며 테스트 통과에 대한 OEM의 확신을 높일 수 있습니다.
ADAS 시스템의 견고성을 평가하기 위해 유로 NCAP은 테스트 구성을 다양화하기 시작했습니다. 이는 실제 환경에서 더 잘 작동하는 시스템을 개발할 수 있다는 점에서 소비자에게는 좋은 소식이지만, 더 철저하게 테스트해야 하는 OEM에게는 골칫거리입니다. AV 엘리베이트는 이러한 유형의 테스트를 수행하기 위해 특정 매개변수 내에서 기본 테스트를 자동으로 변경할 수 있습니다.
Q: AV 엘리베이트는 고객이 이러한 복잡한 테스트를 처리하는 데 어떻게 도움이 되나요?
Josh: 고객이 가장 중요하게 생각하는 것 중 하나는 하나의 플랫폼에서 모든 것을 할 수 있다는 점입니다. 실시간 및 레이트레이싱 렌더링, SiL, HiL, DiL, 인식 시스템 평가 등 모든 것이 동일한 시뮬레이션 에코시스템 내에서 가능합니다.
각 사용 사례마다 별도의 툴이 필요하지 않습니다. 즉, 차량 모델, 위치, 테스트 시나리오 등 생성된 디지털 에셋을 여러 부서와 '튜닝', '훈련', '테스트' 단계에 걸쳐 재사용할 수 있습니다.
Q: 테스트를 위해 시뮬레이션을 최적화하려면 어떻게 해야 하나요?
Josh: 궁극적으로 테스트 대상에 따라 달라집니다. 예를 들어 열악한 조명이나 야간 환경에서 인식 시스템을 검증하는 경우 최고 품질의 데이터가 필요하므로 유니티의 레이 트레이싱 렌더링 기술을 사용할 수 있습니다. 시간이 더 걸리지만 빛의 작동 방식을 더 정확하게 시뮬레이션할 수 있습니다. 하지만 많은 제어 기반 테스트나 HiL 인식 테스트의 경우 유니티의 실시간 엔진이 훨씬 빠릅니다.
일반적인 접근 방식은 초기 테스트에 리얼타임 엔진을 사용하고 더 정확한 센서 입력이 필요한 에지 케이스나 오류를 식별한 후 레이 트레이싱으로 전환하는 것입니다.
Q: 현재 테스트 프로그램을 지원하기 위해 AV elevate를 사용하고 있는 고객이 있나요?
Josh: 네, AMD가 좋은 예입니다. AMD는 자동 주차 시스템을 검증하는 데 AV 엘리베이트를 사용하고 있습니다. 인식, 판단, 제어가 모두 실시간으로 실행되고 센서 입력이 실제 ECU에 주입되는 HiL 구성을 설정했습니다.
시뮬레이션을 더욱 최적화하고 초기 프로세스를 보다 효율적으로 진행하기 위해 맞춤형 섀시 모델이 아닌 AV 엘리베이트의 내부 차량 모델로 시작했습니다. 주차 시스템을 테스트할 때 시뮬레이션을 사용하여 올바른 위치에서 신속하게 조향 및 정지할 수 있는 시스템을 개발할 수 있었으며, 시뮬레이션은 개발 프로세스의 핵심이 되었습니다. 더 복잡한 동적 기동으로 넘어가면서 맞춤형 섀시 모델을 사용할 수 있는 능력은 매우 중요하게 여겨지고 있습니다.
Q: 마지막으로 AV 개발 프로세스에서 테스트가 중요한 이유는 무엇인가요?
Josh: 테스트가 바로 그 증거입니다. 튜닝과 트레이닝에서 수행한 모든 노력을 검증할 수 있는 곳입니다. 수백만 마일의 실제 주행을 포함하는 AV 시스템에 필요한 테스트 규모를 고려할 때 시뮬레이션은 기간을 단축하고 실제 테스트를 통해 찾기 어렵거나 안전하지 않은 테스트 사례를 탐색하는 데 도움이 되는 유일한 실용적인 옵션입니다.
AV 엘리베이트는 개발 프로세스의 모든 단계에서 모든 형태의 테스트를 지원합니다. 단일 센서를 검증하든 전체 시스템을 검증하든 정확하고 효율적이며 반복적으로 수행할 수 있는 툴을 제공합니다. 이것이 바로 완전 통합형 시뮬레이션 플랫폼의 힘입니다.
