10월 31일 오후, 2017 도쿄모터쇼 취재 마지막 일정으로 도쿄 시내 토라노몬힐스포럼(Toranomon Hills Forum)에서 개최된 ‘R-Car 컨소시엄 포럼(R-Car Consortium Forum 2017)’ 현장을 방문했다. 행사장 열기가 뜨거웠다. 이 포럼은 자동차용 R-Car SoC를 중심으로 구성된 컨소시엄 파트너사들의 기술 경연장이라 할 수 있다. 올해는 117개사 677명이 참석했다. R-Car 에코시스템 글로벌화의 일환으로 11월 9일에는 독일 뒤셀도르프에서 R-Car 컨소시엄 포럼을 개최했다.

1. 고도의 자율주행(Highly Automated Driving, HAD) 솔루션 킷 센서 퓨전 데모
HAD 솔루션 킷은 높은 컴퓨팅 성능을 제공하는 R-Car H3를 탑재한 자동차용 개발 킷 R-Car 스타터킷 Premier 2세트와 높은 보안성을 제공하는 섀시 제어용 하이엔드 마이크로컨트롤러 RH850/P1H-C를 탑재했다. R-Car H3는 자동차 카메라 등 각종 센서로부터 입력되는 대량의 정보를 고속으로 처리할 수 있는 컴퓨팅 성능을 제공한다.



특히 R-Car H3는 ISO 26262 자동차 안전 무결성 레벨 ASIL-B를, RH850/P1H-C는 ASIL-D를 각각 지원한다. HAD 솔루션 킷은 밀리미터파 레이더, 레이저 레이더, 초음파 센서 등 각종 센서 정보의 입력을 비롯해 심지어 최대 16채널의 카메라 입력이 가능하며, 자율주행 개발에 필요한 각종 인터페이스와 데이터 로깅 기능을 탑재하고 있다. 이 날 데모에서는 센서 퓨전에 의한 실제 자율주행 장면을 모니터로 시연했다.

2. 뷰(View) 애플리케이션 데모카
토요타오토바디(Toyota Auto Body) 1인승 전기자동차 ‘콤스(Coms)’를 개조해 3가지 카메라 애플리케이션 데모를 시연했다. 여기서 R-Car V3M 개발 보드는 서라운드 뷰 모니터를 표시했다. R-Car H3 보드는 전방 카메라에서 자동차나 사람을 인식하는 시스템에 사용된다. R-Car V2H 보드는 좌우 사이드미러를 대신해 카메라 영상을 실시간으로 표시했다.



R-Car V3M은 전방 카메라 애플리케이션은 물론, 서라운드 뷰 시스템이나 심지어 LiDAR 시스템을 위한 SoC로, NCAP(New Car Assessment Program) 안전 기준을 만족한다. R-Car V3M은 고성능 컴퓨터 비전 처리와 기능안전, 저소비전력을 구현한 제품이다. 2018년 1분기 출시 예정인 R-Car V3M 스타터킷은 딥러닝을 지원하는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network) 엔진을 탑재해 이미지의 의미를 인식하는 등 NCAP을 만족하는 애플리케이션 개발이 가능하다. 또한 리눅스를 지원해 풍부한 오픈소스 소프트웨어를 사용할 수 있다. 르네사스 오픈소스 지원 IDE인 e² Studio를 이용한 개발도 가능하다.

3. R-Car D3 클러스터 솔루션
이번에 엔트리급(entry-class) 자동차용 3D 그래픽 클러스터 솔루션 R-Car D3를 발표했다. 이 제품은 고성능 HMI(Human Machine Interface)를 실현할 수 있는 3D 그래픽 코어(PowerVR Series 8XE)를 탑재했으며 기존 2D 클러스터와 유사한 시스템 비용으로 솔루션 구현이 가능하다. 따라서 R-Car D1에 비해 드로잉 성능이 약 6배 높고 3D 그래픽 및 시스템 개발에 따른 총비용을 약 40% 절감할 수 있다.

또한 R-Car에 내장되는 DDR SDRAM의 자동 메모리 보정 기능에 의해 보드마다 확인했던 SDRAM과 데이터 전송 타이밍 조정이 필요 없어 사용자 메모리 평가 업무를 줄일 수 있다. 3D 그래픽 도로밍은 OpenGL ES3.1을 사용함으로써 3세대 R-Car와 호환성을 확보했다. 3세대 R-Car는 ASIL-B를 만족한다. 포럼 현장에서는 R-Car D3에서 동작하는 알티아(Altia) 3D 계기판을 선보였다.



4. 커넥티드카
운전자의 감정을 이해하고 반응하는 인공지능(AI) 자동차 실현을 위한 R-Car용 개발 킷을 탑재한 데모 카를 선보였다. 개발 킷은 소프트뱅크 그룹 산하의 코코로 SB(cocoro SB)의 ‘감정엔진(Emotion Engine)’을 활용했다. 데모 카의 인공지능(AI) 시스템은 기계학습을 결합해 운전자의 목소리 톤이나 얼굴인식 등의 데이터에서 운전자의 감정을 읽고 행동을 제안한다. 예컨대 운전자 얼굴을 카메라로 촬영해 눈꺼풀의 위치, 코와 입 사이의 거리 등으로부터 운전자를 식별하고, 눈꺼풀이 닫히면 졸음운전을 경고한다. 또한 자율주행 중 밤길은 운전자의 감정에 맞게 속도를 자연스럽게 제어할 수 있다.

데모 카(시뮬레이터)에는 두 대의 카메라와 함께 마이크와 센서가 탑재돼 있다. 앞 유리 우측 하단에는 글자와 그래프로 감정이 표시된다.
 

AEM_Automotive Electronics Magazine