완전한 자율 주행으로 가는 길

Scott Stanton, Director of Engineering Solutions, ANSYS

오랫동안 자동차와 항공기는 사각 지대 감지와 같은 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 또는 자동 조종 장치 여부와 상관 없이, 일정 수준의 주행 보조나 자율 주행 기능을 갖추고 있었습니다. 오늘날 제품의 빠른 시장 출시가 중요해졌고, 완전한 자율 주행을 위한 경쟁이 본격적으로 시작되었습니다. 이것은 엔지니어링적 복잡성과 안전성 기준 모두에 있어 변화가 있음을 의미합니다. 안전성을 입증하기위해 필요한 수십억 마일에 걸쳐 도로 주행을 테스트하는 것은 시간과 비용이 많이 소요되기 때문에, 기업들은 자율 주행 테스트를 성공적으로 완료할 수 있는 유일한 방법으로 시뮬레이션을 선택하게 되었습니다.

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Navigating Toward Full Autonomy

자율 주행 관련 시장은 급성장하고 있으며, 이는 자동차에만 국한된 것은 아닙니다. 아마존 같은 기업들은 드론을 이용한 배송에 막대한 투자를 하고 있으며, 국방 분야에서는 이미 수년간 전투 상황에 드론을 활용하고 있습니다. 제조 업체들은 생산 시설에 소형 자율 로봇을 활용하고 있으며, 운송 업체들은 하루 24시간 가동될 수 있는 트렉터 트레일러를 개발해 수천 마일의 거리를 빠르고 효율적인 비용으로 운송하고 있습니다. 소비자에게 있어 자율주행차는 더 이상 먼 미래가 아닙니다. 하지만 엔지니어링 전문가에게는 여전히 상당한 기술적인 과제들이 남아 있습니다.

critical technologies for autonomous vehicles

자율 주행을 위한 필수 기술

 

이와 같은 트렌드에 관심을 가져야 할 이유는 다음과 같습니다. 2016년에 발생한 37,461 번의 고속도로 사고 중 94%는 인간의 실수로 인해 발생하였으며, 자율주행차와 드론은 이를 실질적으로 제거할 수 있다고 단언했습니다.[1][2] 자율 주행의 수준이 올라갈수록 인간이 실수할 가능성은 상당히 낮아집니다. 인공지능과 뉴럴 네트워크 알고리즘의 지원을 받는 완전한 자율주행차는 주변 환경을 완벽하게 모니터링하여, 우리는 운전 중 친구들에게 문자를 보낼 수도 있습니다.

만일 인간의 운전 실수를 안전한 자율주행차의 통제로 대체할 수 있다면, 운송 방식을 자동차, 드론 그리고 다른 기계들에 대해 완전한 자율성을 부여하는 형태로 통합하는 것이 합리적일 것입니다. 그러나, 이러한 일이 엔지니어링적 확실성의 범위 내에서 발생할 수 있도록하기 위해서는 수많은 기술적인 도전 과제들이 해결되어야 합니다.

자율 주행 차량의 안전성을 입증하기 위해서는 80억마일 이상의 물리적 도로 주행 시험이 필요합니다. [3]이는 완전한 자율 주행을 달성하기 위한 방법으로 전혀 실용적이지 않습니다. 현재 진행 속도로는 도로 주행 테스트를 완료하는데 수 세기가 걸릴 것으로 예상됩니다.

이러한 상황에서 ‘엔지니어링 시뮬레이션’이 그 해답으로 떠오르고 있습니다. 엔지니어링 시뮬레이션을 사용하면 '위험이 적고', '낮은 비용의', '시간 효율적인' 가상 환경에서 자율 주행 차량을 테스트하고 검증할 수 있습니다. Waymo의 최근 안전 보고서에는, 구글의 자율 주행 자동차 프로젝트에서 엔지니어들이 25,000대의 가상 무인 자동차를 매일 8백만 마일 이상의 도로 위에서 어떻게 시뮬레이션 하는지에 대한 내용이 실려있습니다.[4]

"엔지니어링 시뮬레이션을 활용하면 위험이 적고, 낮은 비용의, 시간 효율적인 가상환경에서 자율 주행 차량을 테스트하고 검증할 수 있습니다."

폐루프(CLOSED-LOOP) 시뮬레이션을 통한 안전성 검증

가장 높은 레벨의 시뮬레이션은 다양한 환경에서 차량의 모든 행동을 포착할 수 있어야만 합니다. 이는 차량이 인공지능에 의해 "보고", "생각하고", "행동"하는 것으로, 차량에 대한 폐루프(Closed-Loop) 시뮬레이션으로 정의될 수 있습니다. 시뮬레이션에는 가상 도시와 도로, 차량의 눈과 귀 역할을 하는 센서, 중요한 의사 결정을 내리는 제어 소프트웨어 및 알고리즘, 그리고 소프트웨어와 알고리즘에서 받은 지침에 기초한 차량 역학이 포함됩니다. 이 시뮬레이션은 차량이 주행 중 감지, 실행 및 기동을 수행하는 동안 시간에 따른 연속적인 폐루프(Closed-Loop) 프로세스를 나타냅니다.

물론 이러한 폐루프(Closed-Loop) 시뮬레이션은 차량과 차량 주변의 모든 관련 구성 요소에 대한 정확한 설명을 포함하는 경우에만 신뢰할 수 있습니다. 정확한 가상 주행 테스트를 위해서는 다음의 5가지 엔지니어링 기능이 필수적입니다.

  • 실제 환경에서 필요한 성능 조건들을 기반으로 한 센서 설계
  • 높은 성능과 전자 제품 밀도 및 열 증강과 같은 위험의 균형을 맞추는 반도체 최적화
  • 실제 작동 환경에 견딜 수 있도록 설계된 안정적인 전자 기기
  • 기계 학습 및 인공 지능 부품과 통합된 안전에 중요한 내장 소프트웨어 개발
  • 구성 요소 시스템 차원의 장애와 관련된 위험을 최소화하는 기능 안전 분석

이러한 각각의 중요 엔지니어링 애플리케이션에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

 

autonomous vehicles

실제 환경의 인식을 위한 신뢰도 높은 센서

센서는 모든 자율 차량의 눈과 귀이기 때문에 가장 중요한 구성 요소 중 하나 입니다. 또한 실시간으로 많은 양의 환경 데이터를 수집하고 처리하며, 이러한 데이터를인지 알고리즘에 전달하는 가장 복잡한 업무를 맡고 있습니다. 자율 주행 차량의 일반적인 센서 종류에는 레이더, 라이다, 카메라 및 초음파가 포함됩니다.

센서의 성능을 테스트하고 확인하는 일은 엔지니어링적인 측면에서 상당히 중요한 과제입니다. 예를 들어 레이더 센서는 일반적으로 자동차의 앞 범퍼 뒤쪽에 장착됩니다. 무반향 실과 같이 완벽하게 제어되는 물리적 시험 환경은 엔지니어가 이런 시스템을 설계하는데 도움이 될 수 있지만, 현실에서는 방사선 패턴이 자동차 앞 범퍼의 재료 특성 및 기하학적 형상에 의해 왜곡될 것입니다. 레이더 시스템이 도로에서 예측 가능하고 안정적으로 작동하려면, 각각 고유한 형상 및 재질 특성을 갖는 수십가지 종류의 차량 범퍼 특성을 고려한 설계가 필요합니다. 물리적인 목업 제작과 테스트는 각 설계 반복에 소요되는 시간과 비용이 상당하여, 전혀 실용적이지 못합니다.

ANSYS는 높은 정확도를 가지고 실제 성능을 모사하기 위해 설계된 모든 레이더 및 안테나 시뮬레이션 솔루션을 제공합니다. 엔지니어는 ANSYS의 소프트웨어를 사용하여 센서 시스템이 독립적으로, 차량에 장착되어서, 정적환경에서 그리고 빠르게 움직이는 폐루프(Closed-Loop) 시뮬레이레션에서 어떻게 작동되는지를 정확히 예측할 수 습니다.

ANSYS는 주차 보조 장치에 사용되는 초음파와 같은 다른 센서 기술을 위한 솔루션도 제공합니다.

radar simulation

 

autonomous vehicle simulation

반도체 성능 최적화

ANSYS는 레이더 시스템의 바탕이며, 신호 처리를 지원하는 반도체 부품에 대한 시뮬레이션을 지원합니다. ANSYS 반도체 제품군을 활용하면, 칩-패키지-시스템 설계 환경에서 주변 회로와 함께 분석이 가능합니다.

반도체는 자율주행차의 많은 기능을 지원하지만, 이에 필요한 전자부품의 수는 성능에 문제를 일으키는 원인이 될 수 있습니다. 전력 손실, 정전기 방전, 전자파 방해 및 열 및 구조적 응력 등이 모두 제품의 안정성 및 무결성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 25°C의 온도 증가는 3배에서 5배까지 빠르게 전자 기기의 수명을 단축시킵니다.

ANSYS는 ANSYS RedHawk 3DICPowerArtist는 통합 회로의 설계를 최적화할 수 있는 다양한 특수 솔루션을 제공합니다. 이러한 솔루션을 통해 엔지니어는 전자 부품 밀도를 관리하고 제품 크기, 열 발생 및 전체제품 성능 사이의 지능적인 균형을 조정할 수 있습니다. 이를 활용하여 제품 개발팀은 반도체가 실제 운영 환경에서 예상대로 작동할 것이라는 확신을 갖고 자동차를 출시할 수 있습니다.

전자기기의 안정성: 하드웨어 구축

첨단 전자 하드웨어는 통신, 이미지 및 데이터 캡처, 시스템 제어, 인공 지능 및 이동성과 같은 주요 기능을 지원하는 모든 자율 주행 차량의 가장 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 이 하드웨어는 전기, 열, 진동 및 기계적 응력을 견딜 수 있을 만큼 튼튼해야 합니다.

엔지니어는 하드웨어 프로토타입을 물리적 테스트에 적용하는 대신 다양한 ANSYS 도구를 적용하여 - Icepak, SIwaveMechanical를 포함하여-가상설계 공간의 패키지, 보드, 인클로저 및 시스템을 분석할 수 있습니다. ANSYS 시뮬레이션을 통해 전력 무결성, 에너지 소비, 정전기 방전, 전자기 간섭 및 호환성, 열 성능 및 구조적 견고성과 같은 중요한 성능을 확인할 수 있습니다.

이러한 분석을 바탕으로 엔지니어는 최종 비용이 투입되기 전인 개발 프로세스 초기에 팬이나 열 제거원을 추가하는 등의 시정조치를 취할 수 있습니다. ANSYS를 활용한 시뮬레이션은 하드웨어 설계 주기를 단축하고 비용을 절감할 뿐만 아니라, 엔지니어가 전력 낭비, 열 오버로드 및 구조 변형과 관련된 실제 성능 문제를 방지하는데 도움을 줍니다.

"기업이 엔지니어링 과제를 해결하고, 혁신적이고 실 용적인 자율주행차량 개발을 하기 위해서는 시뮬레이션이 반드시 필요합니다."

안전 필수 임베디드 소프트웨어 개발

눈에 보이지는 않지만, 컴퓨터 소프트웨어와 그것의 관련 알고리즘은 모든 자율 주행 자동차의 안전하고 믿을 수 있는 성능의 근간을 이룹니다. 차량이 데이터를 수집하고 지능적인 의사 결정을 내리려면 신호 처리 루틴에서 개체 인식 기능까지 모든 수치 기반 기능이 완벽하게 수행되어야 합니다. 이는 기본 소프트웨어 코드도 완벽해야함을 의미합니다.

ANSYS는 소프트웨어 개발 및 검증을 위해 증명된 SCADE 솔루션을 제공하고 있으며, 이는 인간의 실수를 줄이는 데 도움이 됩니다. SCADE 솔루션은 모든 코드 생성 활동을 숫자로 모델링하고 제어함으로써, 소프트웨어 엔지니어가 산업 안전 표준을 충족하고, 높은 수준의 성능을 제공할 수 있도록 지원합니다. SCADE 솔루션은 다른 뉴럴 네트워크 및 머신 러닝 소프트웨어와 쉽게 통합 가능하여, 자율 주행 제품 개발에 더욱 유용합니다.

ANSYS ANSYS SCADE는 소프트웨어 코드의 신뢰성을 개선하는 것 이외에도 수동 기반 코드 생성 방법과 비교해 볼 때 개발 시간과 비용면에서 상당한 개선 효과를 제공합니다. 일부 고객의 보고에 따르면, 자동 코드 생성 및 확인 기능이 없는 프로세스에 비해 ANSYS ANSYS SCADE를 사용하면 소프트웨어 개발 시간이 3배 단축되었다고 합니다.

ANSYS SCADE for ADAS

기능 안전: 자동화된 방법

선행 엔지니어링 프로세스의 엄격함과 상관없이 어떤 전자 시스템도 이 분야에서 실패할 수 있습니다. 안타깝게도, 시스템 레벨의 오류가 치명적일 수 있는 자율 차량의 경우 이 현상이 그대로 유지됩니다. 엔지니어는 높은 수준의 안전 기능을 바탕으로 한 구성 요소가 고장 날 경우 전체 시스템이 적절하게 대응할 수 있도록 해야합니다.

자율 주행 차량은 다수의 기계 부품, 전자, 하드웨어 및 소프트웨어로 구성되기 때문에 기능 안전 분석 프로세스는 매우 복잡할 수 있습니다. 수동 검증 프로세스는 지루하고, 비용이 많이 들어갈 뿐만 아니라 본질적으로 사람이 실수를 범하기 쉽습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 ANSYS는 medini analyze 솔루션 제품군을 제공하고 있습니다. 이 제품군은 기능안전 분석을 자동화하고, 이러한 중요한 활동들을 전체 제품 개발에 완벽하게 통합시킵니다. 기능 고장의 경우차량이 어떻게 작동하는지에 대한 가정에 대해 작업하는 대신, 엔지니어는 사실에 기초한 방법을 사용하여 잠재적인 고장 모드를 평가할 수 있습니다. 그런 다음 실패한 모드의 영향을 완화하고 사람의 안전을 보호하는 시스템 차원의 대응을 설계할 수 있습니다.

경쟁에서 승리하기

오늘날 많은 사람들은 "우리는 가까운 미래에 완전한 자율 주행 자동차가 여러 산업을 변화시키는 것을 볼 것인가?"보다 "누가 첫 번째가 될까?"를 더 궁금해합니다.

나머지 엔지니어링 과제를 해결하며, 혁신적이고, 실용적인 자율주행차량을 출시하기 위해 다수의 기업들이 경쟁하고 있는 가운데, 시뮬레이션은 매우 중요한 경쟁과제가 되었습니다. ANSYS는 자율 주행 차량의 수십억마일에 이르는 성능 시뮬레이션을 할 수 있는 유일한 종합 솔루션을 가지고 있습니다.

전체 차량을 개발하든 부품을 개발하든 시뮬레이션은 이를 위한 모든 엔지니어링 과제와 연관되어 있습니다. ANSYS는 차량 성능을 안전 요구 사항에 대해 검증하기 위한 단일의 구성 가능한 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 자율주행차량 개발에 개방적인 특성을 가지지만, 높은 정밀도의 물리 시뮬레이션, 다양한 센서 모델, 차량역학, 주행 시나리오, 임베디드 소프트웨어 코드 개발, 연결 최적화, 데이터 분석 및 기능 안전 분석 등의 분야에 국한되지 않고 이를 모두 포함합니다. ANSYS의 시뮬레이션 소프트웨어는 지정된 개발 환경, 하드웨어-인-루프(hardware-in-the-loop) 요건 및 차량의 고유 아키텍처에 의해 바뀔 수 있습니다.

차량의 자율 주행과 관련하여 다양조 도전에 직면해있는 많은 기업들이, 현재진행형인 자율 주행 대결에서 승리하기를 응원합니다. 또한, 이번 ANSYS Advantage에서 소개하는 다양한 사례를 통해 많은 영감을 받기를 바랍니다.

참조:

[1] USA Today. usatoday.com/story/money/cars/2017/10/06/ nhtsa-2016-deadly-crashes/739842001/ (02/18/2018)

[2] NPR. npr.org/2016/10/20/498406570/tech-human-errors-drive- growing-death-toll-in-auto-crashes (02/18/2018)

[3] RAND Corporation. rand.org/content/dam/rand/pubs/ research_reports/RR1400/RR1478/RAND_RR1478.pdf (02/18/2018)

[4] Waymo. waymo.com/safetyreport/ (02/18/2018)

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