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하드웨어에서의 루프를 사용한 커넥티드 자율주행차 포지셔닝, 내비게이션 및 타이밍 테스트

car on the road 자동차가 점점 자율주행화되면서 자신의 위치를 고도로 정확하게 파악하여 길을 찾고 운전 관련 결정을 효과적으로 내리는 것이 중요해지고 있습니다.

예를 들어, 오늘날 운전자는 주행 중에 자동차가 적절한 차선에 있는지 확인하고, 그렇지 않을 경우네는 차선을 바꿉니다. 그러나 자율주행차 및 무인 자동차의 경우, 이러한 유형의 확인과 의사 결정을 스스로 수행할 수 있어야 합니다.

이 때문에 오늘날의 차량 내 위성 항법 시스템은 정밀도의 단계적 변화가 필요합니다. 이러한 시스템은 일반적으로 수십 미터 수준까지 정확한 위치를 계산하는 GPS 수신기 장비를 사용합니다. 이는 다음 분기점까지의 거리를 대략적으로 계산하는 데는 적합하지만 정확한 시점에 올바른 차선을 선택하는 데 있어서는 그렇지 못합니다.

센서 융합이 고품질 위치 추적, 내비게이션 및 타이밍에서 중요합니다

자율주행차에 필요한 것은 정확하고 신뢰할 수 있으며 회복력이 있고 정확도가 센티미터 수준인 위치 추적 및 내비게이션 솔루션입니다. 이들 요구사항을 조금이라도 충족시키지 못하면 허용될 수 없는 안전 위험이 발생합니다.

자율주행차 개발자들은 이러한 수준의 품질을 달성하기 위해 다양한 접근 방식을 모색하고 있으며, 해당 접근 방식은 모두 GPS/GNSS, 라이다, 레이더, 소나, 카메라, RTK, WiFi, 셀룰러 등 여러 센서의 데이터와, 가속도계 및 자이로스코프와 같은 관성 측정 장치의 데이터를 통합합니다.

어려운 점은 센서의 효율 및 신뢰성을 테스트하는 일입니다. 개발자는 실세계 운전 조건에서 각 센서의 성능은 물론, 데이터를 처리하여 지속적인 내비게이션을 가능하게 하는 센서 융합 알고리즘의 신뢰성을 파악해야 합니다.

실세계 테스트는 충분하지 않거나 실용적이지 못합니다

테스터는 실세계에서의 성능을 파악해야 하지만 실세계에서 차량을 주행하는 것만으로는 그것을 정확히 파악할 수 없습니다. 안전 주행(Driving to Safety)이라는 제목의 2016년 논문에서 Rud Corporation은, 테스터가 안전 수준을 확신할 수 있도록 자율주행차로 수억 마일, 또는 종종 수천억 마일을 주행해야 한다고 계산했는데, 이는 수십 년 또는 심지어 수백 년이 소요되는 과제입니다.

저자는 다음과 같이 지적합니다. "개발자와 테스터만으로는 안전 주행을 보장할 수 없습니다. 우리의 연구 결과가 자율주행차의 안전을 평가하기 위해 실세계 테스트를 보완해 줄 대안이 필요하다는 것을 증명하고 있습니다."

하드웨어를 이용한 루프 내 시뮬레이션

이러한 대안 중 하나가 하드웨어를 이용한 루프 내 랩 시뮬레이션입니다. 시뮬레이션된 주행 환경에서 물리적 하드웨어(개별 센서 또는 운전 가능한 전체 자동차 모델)를 테스트함으로써 개발자는 다음과 같은 질문들에 신속하게 답변할 수 있을 것입니다. 밝은 빛이 라이다를 비출 때도 차량이 여전히 정확한 위치를 계산할 수 있는가? 카메라가 비를 맞거나 먼지가 쌓이고, 멀티패스 신호로 GNSS 수신기에 혼선이 발생하면 어떻게 되는가? 또는 이와 같은 세 가지 현상이 동시에 발생하면 어떻게 되는가?

시뮬레이션은 실세계에서 자주 발생하지 않거나 실제로 테스트하기에 너무 위험한 특정 시나리오에서 차량의 작동 방식을 파악하기 위해 실행 가능한 유일한 방법입니다. 차량이 어두운 곳에서 횡단하는 보행자에 접근하는데 보행자는 길을 건너려고 할 때 어떻게 되는가? 차량이 사람과 브레이크를 "보는가", 아니면 계속해서 주행하여 사고를 일으키는가?

가능한 모든 시나리오를 테스트하는 유일한 방법은 시뮬레이션을 사용하는 것입니다. 시뮬레이션에는 다른 장점도 있습니다. 즉, 더 빠르고 비용이 적게 들며 개발자가 시나리오를 정확히 재현하거나 제어를 통해 변경하면서, 그러한 변경이 차량 제어 시스템에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.

워릭 대학교에서 하드웨어 루프를 사용하여 실시한 시뮬레이션

시뮬레이션 환경에서는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 요소를 통합하여 포괄적인 테스트 벤치를 구성합니다. Spirent는 전 세계의 CAV 연구 및 테스트 랩과 협력하여 연구자들이 고도로 자동화된 자율주행차의 GNSS 기반 위치 추적, 내비게이션 및 타이밍 기능에 대한 견고한 테스트 베드를 구성할 수 있도록 지원하고 있습니다.

당사는 워릭 대학교의 지능형 차량 연구 시설과 협력하면서 GNSS 시뮬레이터와 함께 사용하여 GNSS 및 WiFi 위치 데이터의 융합을 테스트하는 한편, 지하 주차장이나 터널과 같이 GNSS를 사용할 수 없는 지역에서 WiFi 신호의 위치 추적 효과를 파악할 수 있는 WiFi 신호 시뮬레이터도 개발하고있습니다

Spirent에서의 PNT 테스트에 대해 자세히 알아보기

자동차 산업이 점점 더 고도로 자동화된 자율주행차를 개발함에 따라 위치 추적, 내비게이션 타이밍 기능에 대한 가장 포괄적인 테스트만으로도 안전하게 이러한 기능들을 수행할 수 있도록 합니다. Spirent가 도움을 제공할 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보려면spirent.com/pnt또는contact Spirent를 통해 귀사의 시뮬레이션 요구사항에 대해 상담하십시오.

블로그 #3 "커넥티드 자율주행차에 대한 GNSS 멀티패스 및 신호차단 영향의 시뮬레이션"을 읽으십시오.

 
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