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[TECH] 안전 자율 주행 달성을 위한 상호 절충

자율 주행, 안전 보장 위해 다중 센서 가성비 고려해야

[TECH] 안전 자율 주행 달성을 위한 상호 절충 - 다아라매거진 기술이슈

프로세서 아키텍처의 진화에 발맞춰 소프트웨어 정의된 테스트 플랫폼은 매우 중요하다. 자율 주행을 위한 요구 사항이 마이크로프로세서 아키텍처에 영향을 미치고 있기 때문에 반도체 및 자동차 산업이 집중되고 있다.

세계 보건 기구에 따르면 매년 교통 사고로 인해 125만 명이 넘는 사람들이 목숨을 잃고 있으며, 이 사고는 정부에 GDP의 약 3%에 달하는 비용을 초래하고 있다. 비록 자율 주행의 잠재적인 영향이 개인적, 경제적, 정치적 영역으로 확대되고 있지만, 잠재적으로 인명을 구하는 일에 있어서 자율주행이야말로 우리 시대의 가장 혁신적인 발명품이 될 수 있다는 것을 의미한다.

고급 운전자 보조 시스템(ADAS)은 안전성을 향상시키고 궁극적으로 자율 운전 기능을 제공하기 위해 센서, 프로세서 및 소프트웨어를 통합한 것이다. 이러한 시스템의 대부분은 레이더 또는 카메라와 같은 단일 센서를 사용하며 이미 측정 가능한 영향을 미치고 있다.

2016 IIHS 연구에 따르면 자동 제동 시스템은 후방 충돌을 약 40% 줄였으며 충돌 경고 시스템은 이를 23%까지 감소시켰다. 여전히 NHTSA는 심각한 차량 충돌의 94%가 인간의 실수에 의한 것이라고 보고한다.

운전자 보조 기능에서 4 레벨 또는 5 레벨로 발전하고 운전자를 운전대 뒤에서 벗어나게 하는 데 있어 자동차 업계는 훨씬 더 복잡한 문제에 직면해 있다. 예를 들어, 수많은 센서의 측정 데이터를 결합하여 결과를 산출하는 센서 융합이 필요하며, 동기화, 고전력 처리 및 센서 자체의 지속적인 발전이 필요하다. 자동차 제조업체의 경우 이는 비용, 기술 및 전략, 이 세 가지 중요한 절충안에서 적절한 균형을 찾는 것을 의미한다.

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중복 센서와 보완 센서
3 레벨 자율성의 표준은 자동차가 사전 정의된 상황에 머무르는 경우 운전자가 적극적으로 주의를 기울일 필요가 없다고 말한다.

2019 Audi A8은 세계 최초로 3 레벨 자율 기능을 제공하는 생산 차량이 됐다. 6대의 카메라, 5대의 레이더 장치, 1대의 라이다 장치 및 12대의 초음파 센서가 장착돼 있다. 이렇게 많은 센서들이 장착된 이유는 무엇일까? 간단히 말해서, 각각에는 고유한 강점과 약점이 있다.

레이더는 사물이 얼마나 빨리 움직이는지를 보여 주지만 그 사물이 무엇인지는 보여주지 않는다. 두 데이터 포인트 모두 사물의 동작을 예측하는 데 중요하고 각 센서의 약점을 극복하기 위해 중복을 필요로 하기 때문에 센서 융합이 필요하다.

궁극적으로 센서 데이터 처리의 목표는 의사 결정 알고리즘에 사용될 수 있는 방법으로 자동차를 둘러싼 환경에 대한 자동안전장치 표시를 만들어내고 최종 제품이 수익성을 유지하도록 비용을 절감할 수 있게 하는 것이다. 이를 달성하는 데 있어 가장 중요한 과제 중 하나는 적절한 소프트웨어를 선택하는 일이다. 측정을 긴밀하게 동기화하고 데이터 추적성을 유지하며 무한한 개수의 실제 시나리오에 대해 소프트웨어를 테스트하는 세 가지 예를 고려해 볼 필요가 있다. 이들 각각은 저마다의 과제를 제시한다. 즉, 자율 주행에는 세 가지가 모두 필요하지만 비용은 어느 정도인가 판단해야 한다.

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LIDAR를 통한 인식률 개선

분산 아키텍처와 중앙 아키텍처
ADAS 처리 기능은 여러 분리된 제어 장치를 기반으로 한다. 그러나 센서 융합은 하나의 중앙 집중형 프로세서로 자리매김하고 있다. 2019 모델에서 Audi는 필수 센서, 기능 포트폴리오, 전자 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 단일 중앙 시스템에 결합했다. 이 중앙 운전자 보조 제어기는 차량 주변의 전체 모델을 계산하고 모든 보조 시스템을 작동시킨다. Audi A8 이전 모델에 결합돼 있는 모든 시스템보다 더 많은 처리 성능을 제공한다.

중앙 집중식 아키텍처의 주된 관심사는 대용량 데이터 처리에 따른 비용이다. 이는 즉, 보조 센서퓨전 컨트롤러가 안전 핵심 백업 역할로서 자동차의 다른 어딘가에 있어야 하기 때문에 더욱 악화된다. 환경 설정은 컨트롤러 및 처리 기능이 발전함에 따라 시간이 지나면서 분산 및 중앙 아키텍처 설계간에 대체될 가능성이 있다. 이는 소프트웨어 정의 테스터 설계가 해당 진화를 따라 잡는 데 중요할 것임을 의미한다.

“모든 것은 소프트웨어 엔지니어링으로 귀결됩니다... 향후 10년 내에 차량에 고성능 컴퓨터가 널리 보급되면서 개발 프로젝트는 예산의 80%를 소프트웨어로 전향할 수 있습니다.”—Helmut Matschi, Continental 중역 이사회 회원
Automotive News, “Continental Bracing for a World of Bugs,” 2018


사내 기술과 기존 기술 비교
5 레벨의 자율성을 달성하려면 자율 차량용 마이크로프로세서는 컨트롤러의 현재 마이크로프로세서보다 2000배 더 많은 처리 기능을 필요로 한다. 따라서 mmWave 레이더 센서 시스템의 RF 부품보다 훨씬 더 빠르게 고가로 되고 있다. 역사적으로 수요가 많은 매우 고가의 기능이 인접 시장 리더들의 관심을 끌고 그러한 리더들이 현존 시장의 경쟁을 주도하게 됐다는 사실이 확인됐다. UBS는 Chevrolet Bolt 전기 파워트레인이 동급의 엔진 자동차보다 6~10배 더 많은 반도체 콘텐츠를 가지고 있을 것으로 추정한다.

반도체 컨텐츠는 계속해서 증가할 것이며, 시장 인접성은 매우 중요한 기성품 기술 향상을 제공할 것이다. NVIDIA는 애초에 가전 제품용으로 개발된 Tegra 플랫폼을 자동차 시스템의 ADAS 응용 프로그램을 대상으로 채택했다. Denso는 비용과 에너지 소비를 줄이기 위해 자체 인공 지능 마이크로프로세서를 설계 및 제조하기 시작했으며 Denso의 자회사인 NSITEXE Inc.는 2022년 DFP라는 차세대 프로세서 IP인 데이터흐름 프로세서를 출시할 계획이다. 경쟁은 시작됐다.

절충 최적화
이러한 절충에 대한 결정은 시장 출시 시간과 공급망 전체의 차별화된 기능에 엄청난 영향을 미친다. 테스터를 신속하게 재구성하는 기능은 검증 및 생산 테스트 비용과 시간을 최소화하는 데 매우 중요하므로 소프트웨어를 통한 유연성이 핵심이 된다.

Toyota 연구소의 CEO인 James Kuffner 박사는 '우리 예산은 두 배가 아닌 네 배 가량 줄어들고 있습니다. 우리는 Toyota가 소프트웨어 분야에서 세계적 수준의 새로운 자동차 회사로 성장할 수 있는 수준인 40억 달러 가량을 보유하고 있습니다. 이러한 변화는 자동차 업계에서는 드문 일이 아닙니다. 이러한 절충에 대한 명확한 해법은 아직 없지만 과거의 산업 혁명이 사람들에게 더 높은 생산성 이득을 통해 새로운 기술을 제공할 수 있게 역량을 부여했던 것처럼 소프트웨어 개발에 있어 효율성 증가는 자율 주행 혁명의 필수 요소가 될 것입니다'라고 했다.

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이중 센서 대 보완 센서 고려 사항
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