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세상이 점점 더 연결되면서 정확한 포지셔닝과 환경 인식에 대한 의존도가 높아지고 있습니다. 대표적인 예는 스마트폰의 승차 호출 애플리케이션으로, 승차를 요청하는 사람과 차량을 픽업하는 차량 모두 비교적 정확한 위치가 필요합니다. 이러한 서비스가 운영되는 도시 환경으로 인해 정확성에 대한 요구가 문제가 됩니다. 현재 개발 중인 자율주행 자동차는 운행을 위해 정확한 포지셔닝이 필요하다는 점에서 승차 호출 앱과 유사한 문제에 직면해 있습니다. 하지만 이 경우에서 정밀하지 않다는 것은 불편함이 아닌 중대하고 치명적인 결함을 의미합니다. 또한 위치 및 상황 인식이 필요한 시스템에 새로운 규정이 적용됨에 따라 정확한 포지셔닝 테스트 및 보증이 더욱 중요해졌습니다.
절대 위치 및 상대 위치
포지셔닝에 대해 논의할 때 이는 두 가지 유형, 즉 절대 위치 및 상대 위치 중 한 개 또는 두 개 모두를 지칭합니다. GNSS는 여전히 전 세계적으로 사용 가능한 유일한 절대 포지셔닝 소스이며 차량 긴급구난호출(eCall) 및 지능형 속도 보조 장치(Intelligent Speed Assistance) 등의 기능에 활용됩니다. 그러나 GNSS에는 한계가 있으므로 일반적으로 강력한 관성 측정 장치(IMU)와 함께 사용합니다. 이에 더해 카메라, 라이다 및 레이더 등의 다른 센서를 HD 맵과 함께 사용하여 보다 오래된 GNSS/관성 설정을 보완합니다. IMU 및 추가 센서는 절대 소스가 제공하는 위치에 대해서만 작동합니다.
이러한 통합 시스템은 견고하고 정밀한 포지셔닝 시스템의 구현을 보장하려면 적절하게 테스트하고 동시에 검증해야 합니다.
정확성, 무결성 및 가용성
안전에 매우 중요한 포지셔닝 시스템은 정확성, 무결성 및 가용성의 측면에서 성능을 명시합니다. 이 정의에서 정확성은 공칭 성능을 측정한 것으로 작동 최대 허용 오차를 정의합니다. 무결성은 시스템 한계 및 시스템 오류 확률을 측정한 것입니다. 일반적으로 무결성은 작동 시간당 오류 확률로 정의합니다. 가용성은 최대 허용 가능한 오류 범위 내에서 시스템이 지속적으로 작동하는 정도를 측정한 것입니다. 시스템이 이러한 제한 내에서 지속적으로 작동하는 경우 시스템 가용성은 100%입니다. 자율 모드에서 작동할 때 항상 정확한 위치를 사용할 수 있어야 합니다. 차선 인식 카메라와 같은 일부 센서 및 시스템은 측면 정보를 제공하는 데 적합하며 휠 주행 거리계와 같은 다른 유형의 센서는 종방향 정보를 제공할 수 있습니다. 자율주행 자동차의 세계에서 GNSS 수신기는 센서, 액추에이터, 소프트웨어 애플리케이션 및 알고리즘의 복잡한 시스템에서 하나의 하위 시스템일 뿐입니다. 현재 모든 날씨, 도로 및 교통 시나리오에서 안전 운행 요구 사항을 충족할 수 있는 단일 기술은 없습니다, 따라서 의도한 시스템 요구 사항을 달성하려면 여러 현지화 시스템을 융합해야 합니다. 2019년에는 자동으로 응급 서비스에 전화를 걸어 차량 위치를 보고하는 eCall이 도입되었습니다. 2022년 7월부터 지능형 속도 보조 장치(ISA)는 EU의 신차에 의무적으로 적용되지만 그 영향은 해당 지역에 국한되지 않습니다. 전방을 향한 카메라, 도로에서 자동차 포지셔닝을 파악하기 위한 GNSS(Global Navigation Satellite System), 전자 지평선, 모든 속도 제한 규정을 포함한 지도 데이터(표지판 표시 여부에 관계없음)는 오늘날 ISA 시스템의 최소 요구 사항입니다.
시뮬레이션에 사실성이 왜 필요할까요?
모든 시스템 통합자, 개발자 또는 사용자는 자동차의 센서 퓨전 현지화 시스템이 예상 환경 내에서 효과적으로 작동한다는 확신을 원할 것입니다. 시스템은 안전한 작동을 유지하면서 센서의 성능 저하를 감지할 수 있도록 설계하고 테스트해야 합니다. 현재 레이더, 라이다, 카메라 개발 및 테스트를 주도하는 많은 모멘텀이 있습니다. 일반적으로, 시스템을 검증하기 위해 생성된 사실적인 시나리오에는 악화되는 기상 조건, 환경 변화, 다른 차량, 도로 사용자, 다양한 사실적인 변수 등이 포함되어 있어 센서 시스템이 얼마나 정상적으로 저하되는지 테스트할 수 있습니다. 위의 "새로운" 필수 기능으로 인해 이제 기존의 기능 테스트와 달리 보다 엄격한 GNSS 시나리오 테스트가 필요합니다. GNSS를 이러한 다른 센서와 다르게 취급하는 경향이 있습니다. 또한 테스트할 때 사실적인 저하의 필수 소스에 이를 노출하지 못하는 경향이 존재합니다. 레이더, 라이다, 카메라와 마찬가지로 GNSS 신호는 사용할 수 없게 될 수 있으며(예: 터널, 실내 주차장) 높은 건물부터 위협적인 소스에 의한 고의적인 재밍 및 스푸핑까지 모든 것이 수신기를 손상할 수 있습니다. 따라서 GNSS는 자율주행 자동차의 다른 센서와 동일한 수준의 주의를 기울여 테스트해야 합니다. 자동차 포지셔닝, 내비게이션 및 타이밍(PNT) 시스템의 각 요소는 절대 회귀에 대해 테스트를 수행해야 합니다. 이를 제대로 수행하려면 개발자가 통합되고 전체적인 테스트 솔루션을 사용하여 접근해야 합니다.
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공동 시뮬레이션을 통해 올바른 방향으로 나아가기
여러 포지셔닝 소스의 융합을 테스트하는 것은 자율주행 자동차 개발자에게 주어진 새로운 요구 사항입니다. 공동 시뮬레이션 플랫폼은 사실적인 환경뿐만 아니라 절대 위치 및 상대 위치의 모든 소스를 동시에 시뮬레이션해야 합니다. 포지셔닝 공동 시뮬레이션 플랫폼을 사용함으로써 자동차 개발자는 실제 시나리오를 테스트하여 자동차 내비게이션 시스템의 안전하고 신뢰할 수 있는 설계를 보장할 수 있습니다. 공동 시뮬레이션은 일반적인 환경뿐만 아니라 모든 하위 시스템에 동시에 발생하는 다양한 유형의 간섭 및 중단, 기상 조건 및 잠재적 위협을 시뮬레이션할 수 있어야 합니다.
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이 블로그는 2019년 8월 처음 게시된 후 업데이트를 거쳐 다시 게시되었습니다.
