자율 주행 차량은 눈이 오는 날 어떻게 "인식" ‍할 ‍수 ‍있을까요?

안전한 탐색을 위해 자율 주행 자동차는 먼저 주변 도로 상황을 "‍인식"해야 합니다. 자율 주행차는 카메라, 라이다 및 레이더 센서의 통합 시스템을 통해 환경을 지속적으로 스캔하여 정보에 입각한 ‍의사 결정을 내립니다. 그러나 자율 센서가 눈으로 가려질 경우 어떻게 될까요?

비와 안개도 자율 주행차에 있어 어려운 기상 조건이지만, 눈이 내리는 불규칙한 패턴, 각 눈 결정의 특성, 눈 결정 사이의 다양한 거리로 인해 눈 오는 날 주행하기가 특히 어렵습니다. 교통 혼란을 일으키는 질척거리고 차가운 눈이 센서와 장애물 사이에 쌓이면 차량의 적절한 반응 능력이 크게 저하될 수 있습니다.

미국 연방고속도로관리국(Federal Highway Administration)에 따르면 미국 인구 중 거의 70%가 눈이 많이 내리는 지역에 거주하고 있습니다. 캘리포니아주의 날씨는 자율 주행차를 운행하기에 적합하지만, 실질적으로 대다수의 미국인이 자율 주행 차량을 적절히 이용할 수 있으려면 눈길 주행과 관련된 복잡한 문제를 해결해야 합니다.

눈 오는 날에 자율 센서를 사용하기 어려운 이유는 무엇입니까?

눈이 쌓이면 센서 신호에서 정보를 처리하려고 할 때 인식 알고리즘의 신뢰도 ‍저하를 ‍일으킬 ‍수 ‍있습니다. 이로 인해 접근하는 물체를 감지하지 못하거나 실제로 존재하지 않는 물체를 잘못 감지할 수 있습니다.

눈 오는 상황에서 자율 센서‍가 ‍직면한 과제는 다음과 같습니다.

• 눈과 다른 물체가 뚜렷하게 대비되지 않으면 물체를 감지‍하지 못할 수 있습니다.
• 흩날리는 눈으로 인해 물체 위치, 거리 또는 각도가 잘못 식별될 수 있습니다.
• 여러 센서에서 입력된 값은 "보이는 것"에 대해 일치하는 결과를 도출해야 하지만, 눈이 쌓이면 센서 유형별로 서로 다른 문제가 발생하여 동일한 결과를 얻지 못할 수 있습니다.

눈 오는 날 센서 정확도는 어떻게 됩니까?

센서마다 눈에 대한 ‍정확도가 다릅니다.

카메라: 가시성 및 대비 감소

라이다: 신호 산란, 흡수 및 감쇠, 인지 알고리즘에 대한 저품질 데이터 및 거짓 결과

레이더: 물체를 감지할 수 있지만 올바르게 분류할 수 없음

자율 주행 자동차의 내후성: 엔지니어가 새로운 솔루션을 테스트하는 방법

예측 불가능한 눈 오는 상황을 처리할 수 있는 자율 주행차를 제작하려면 엔지니어는 수많은 주행 시나리오에 맞춰 설계를 테스트해야 합니다. 테스트에는 몇 가지 옵션이 있습니다.

기상 연구소: 이러한 기후 제어 시설은 반복 가능한 날씨 데이터를 제공하지만 다른 차량들로 인한 기상 악화 영향과 도로상의 동적 조건을 고려하지 않습니다.

‍도로주행 테스트: 안전한 도로 위에서 자동차를 주행하면 자율 주행 시스템이 실제 기상 조건에 노출되지만 신속한 기술 개발‍을 위해서는 ‍신뢰할 수 없습니다.

시뮬레이션: 디지털 테스트는 실제 정확도로 무한한 모델을 생성하므로 물리적 프로토타입에 관한 시간과 비용이 절감되며 대자연의 협력을 필요로 하지 않습니다.

시뮬레이션은 눈 오는 날에 자율 주행 차량이 앞을 더 잘 볼 수 있도록 ‍어떻게 지원하나요?

시뮬레이션은 엔지니어가 무한한 날씨 및 시나리오 변수를 모델링할 수 있도록 지원하여 악천후 시 자율 주행차 동작을 효과적으로 테스트하고 개선할 수 있는 방법을 제공합니다. 시뮬레이션을 사용하면 눈‍이 올 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 결과가 거의 즉시 도출되기 때문에 자율 주행 자동차 제조업체는 날씨 인식 자율 시스템을 보다 신속하게 개발할 수 있습니다.

시뮬레이션은 우주 및 ‍심해와 같은 ‍혹독한 환경에서‍도 결과를 정확하게 예측하는 데 고도의 기능을 갖추고 있지만, 눈이 오는 상황은 독특하고 복잡한 문제를 야기합니다. 시뮬레이션에서 눈에 따른 영향을 정확히 반영하려면 모델은 각 눈송이의 모양, 크기, 위치 및 ‍광학적 ‍특성(예: 물이 맑‍은지, 불순물이 포함되어 있‍는지)을 고려해야 합니다. 또한 주행 지면에 눈이 쌓이는 영역의 위치와 모양을 고려해야 합니다. 

‍눈 속에서의 라이다(왼쪽)와 카메라(오른쪽)의 ‍장거리 물리 기반 센서 시뮬레이션.

Ansys Fluent는 눈‍에 대한 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션을 수행하는 데 사용됩니다. 또한 날씨로 인한 센서 오염, ‍물방울 충돌 및 필름 흐름 전환, ‍안개 및 표면 결로, ‍성애, 결빙 및 제빙 현상‍도 Fluent를 사용하여 분석할 수도 있습니다. CFD 시뮬레이션으로 생성하여 얻은 재현 가능한 고충실도 기상 데이터‍는 카메라 및 라이다 시뮬레이션‍을 위해 Ansys Speos로 내보낼 수 있습니다.

AV 엔지니어링 팀은CFD 광학 솔루션‍이 결합된 Fluent를 사용하여 테스트를 가속화‍함으로써 혼합 기능 센서 설계를 자신 있게 통합하고, 눈을 비롯한 모든 기상 조건에서 차량의 인지 기능을 크게 향상할 수 있습니다.

시뮬레이션을 통해 자율 주행 차량의 개발 및 테스트를 가속화하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 자율 주행 센서 개발에 대해 살펴보고 Speos ‍평가판을 요청하‍세요