자율주행차(AV)는 지금까지 개발돼 온 가장 복잡한 기술 중 하나가 될 것으로 예상된다. 이런 차량에는 임베디드 소프트웨어, 반도체 칩, 센서 및 전기배선을 포함한 다양한 분야의 최첨단 구성요소들이 요구될 것이기 때문이다. 또한 이러한 시스템의 안전성을 보장하기 위해서는 광범위한 테스트, 검증 및 인증이 필요하다.
랜드 연구소(Rand Corporation)의 계산에 따르면, 고장률 면에서 인간 운전자보다 자율주행차가 훨씬 우수하다는 것을 입증하기 위해서는 170억 km 이상의 시험주행이 필요하다고 한다. 마지막으로, 자율주행차 제조업체는 모빌리티 시스템 분야에서의 자율주행차 보급 문제, 그리고 다른 차량들과의 커넥티비티(V2V)는 물론, 신호등 및 관리 시스템 같은 인프라와의 커넥티비티(V2I) 문제도 해결해야 한다. 이러한 연결을 이용하는 것이 자율주행차를 전체 모빌리티 시스템이라는 맥락 내에서 성공적으로 구현하는 데 있어서 극히 중요하다.
제조업체가 자율주행차 개발에 따르는 다양한 분야 및 레벨의 복잡성으로 인한 문제를 극복하기 위해서는 설계, 엔지니어링 및 검증 방법론의 구조 자체를 바꾸는 것이 필요하다. 칩에서 도시에 이르기까지 모든 것을 망라하는 솔루션을 이용해 연결돼 있는 엔지니어링 및 검증 흐름을 채택해야 하는 것이다.
소프트웨어, 서비스, 애플리케이션 개발 및 운송 솔루션을 포괄하는 전체론적인 칩-투-시티(chip-to-city) 접근방법을 통해 자율주행차 플랫폼의 폐루프 엔지니어링, 테스트 및 구축을 실현할 수 있다. 지멘스는 첨단 소프트웨어 솔루션과 실제적인 자율주행차 구현 경험을 갖고 있어 커넥티드 반도체, 차량 및 모빌리티 시스템의 개발을 추진하는 데 있어서 이상적인 파트너다.
오늘날의 자동차 제조업체들은 자신들의 자동차를 위한 시스템온칩(SoC) 반도체를 전문 공급사로부터 공급받고 있다. 이러한 칩은 자율주행차에 있어서 중요한 브랜드 차별화 요소가 될 전망이다. 자동차 회사들이 SoC 개발의 복잡성과 비용 및 엄격한 요구사항에도 불구하고 미래의 차량 플랫폼을 움직이기 위한 커스텀 SoC 개발에 투자하고 있는 것이 이 때문이다.
지멘스는 아날로그 칩과 디지털 칩 모두를 위한 IC 및 SoC 설계, 기능 검증, 물리적 검증 및 테스트 솔루션 전체를 제공함으로써 자율주행차 제조업체들이 가혹한 조건에서도 오랜 사용기간 동안 에너지 효율성과 높은 신뢰성을 제공하는 강력한 SoC를 개발할 수 있는 역량을 갖추도록 하고 있다. 또한, 사전 실리콘(pre-silicon) 자율 검증 환경 덕분에 자율주행차 제조업체는 IC 공급망 전반에 걸친 협력을 통해 커스텀 칩을 개발 및 검증할 수 있다. PAVE360이라고 불리는 이 환경은 설계, 시뮬레이션 및 에뮬레이션의 통합적 접근방법을 이용해 의사결정 알고리즘을 포함한 자율주행차 플랫폼 전체를 시뮬레이션 한다(
그림 1).
그림 1｜자율주행차 제조업체는 PAVE360 사전 실리콘 검증 환경을 통해 커스텀 SoC 디자인을 차량 전체와 그 주행 환경의 맥락 내에서 테스트할 수 있다.
또한, 자율주행차에 탑재되는 전자장치의 복잡성은 사람들이 운전하는 오늘날의 차량보다 기하급수적으로 증가될 전망이다. 자율주행차는 차체 내에 탑재된 30개가 넘는 센서 어레이를 통해 주변 환경을 인식하게 된다. 자율주행차용 센서의 설계 목표는 크기와 비용은 줄이되, 어떠한 날씨 및 차량 조건에서도 고해상도나 감지 범위 또는 신뢰성을 희생하는 일이 없도록 하는 데 초점이 맞춰져 있다. 또, 엔지니어는 모든 온보드 프로세서 및 ECU(전자 제어 장치)의 신호 및 전력 무결성을 보장하면서도 장치의 냉각과 전력 소비량 간에 균형을 유지해야 한다.
이러한 문제를 극복하기 위해 업계에 필요한 것은 전자장치, 열, 전자기 및 기계의 통합적 시뮬레이션 워크플로다(
그림 2). Siemens Simcenter™ Flotherm™, FLOEFD™와, Simcenter 3D, Xpedition™ 및 NX™ 소프트웨어와의 연결이 제공하는 원활한 워크플로는 디자이너와 분석가에게 적용될 수 있다. 기업들은 지멘스의 소프트웨어 제품군을 이용해 센서, ECU 및 프로세서의 디지털트윈(digital twin)을 생성함으로써 실제 제품의 성능 저하 없이 최적의 설계와 차량 통합 및 신뢰성을 보장할 수 있다.
그림 2｜자율주행차의 센서 하드웨어 설계 및 차량 통합을 위한 지멘스의 시뮬레이션 워크플로
자율주행차의 전기/전자(E/E) 아키텍처도 하드웨어 및 데이터 네트워크 콘텐츠가 확장됨에 따라 전례 없이 복잡해지고 있다. 지멘스의 CAPITAL™ 소프트웨어 제품군은 설계, 제조 및 서비스 전반에 걸쳐 모델 기반의 개발을 가능하게 하고 있다. 이를 통해 신속한 아키텍처 반복 작업과 플랫폼 절충 연구를 수행함으로써 E/E 통합을 확인 및 검증할 수 있다. 또한 제조업체가 임베디드 소프트웨어, 차량 네트워크 및 와이어링 하니스를 개발해 가상으로 확인 및 검증할 수 있는 역량도 부여한다.
차량 수준에서는 자율주행차의 검사 및 검증을 위해 거시론적인 관점이 필요하다. Simcenter Prescan360 소프트웨어는 대규모의 MiL(model in the loop) 테스트 프로세스를 가상 도시 환경의 가상 주행 시나리오 내에서 자동화하는 상용(off-the-shelf) 솔루션이다(
그림 3). Simcenter Prescan360의 특징은 현실성 있는 도시 및 기후 조건에서 차량 동역학, 센서 입력 및 제어 시스템에 대한 고충실도의(high fidelity) 물리 기반 시뮬레이션을 제공한다는 것이다. 그러고 나면 지멘스가 2018년에 인수한 업체인 에임선(Aimsun)의 교통 시뮬레이션 소프트웨어가 해당 차량 모델을 모빌리티 시스템 전체의 디지털트윈과 연결시킨다. 이 디지털트윈에는 대중교통, 자동차 공유 및 보행자가 모두 갖춰져 있으며, 이들은 지역적 거동 차이를 반영하고 있다. 벤틀리 시스템즈(Bentley Systems)와의 제휴를 통해 고도로 정확한 도시 경관 3D 모델을 생성해 V2V 및 V2I 테스트도 포함시킬 수 있다.
그림 3｜Simcenter Prescan360은 도시 환경에서의 가상 주행 시나리오를 생성해 자율주행차의 거동을 검사 및 검증한다.
지멘스는 자율주행차의 실제 응용 분야에도 다수 참여하여 지능형 인프라와 클라우드 서비스를 제공함으로써 자율주행차 시스템의 개발을 지원하고 있다. 싱가포르 자율주행차 연구 및 테스트 센터(CETRAN)의 공유 자율주행 모빌리티 시스템이나, 지능형 도로 인프라(intelligent roadside infrastructure)를 이용해 자국 최초의 자율주행 셔틀 버스를 유도하고 있는 함부르크 전기 자율주행 교통수단(HEAT) 프로젝트 등이 그러한 예들이다.
모빌리티의 미래에는 자율주행차의 설계, 엔지니어링 및 보급 전 영역에 걸친 솔루션과 경험이 요구된다. 커넥티드 소프트웨어 솔루션은 기업들이 칩, 소프트웨어 및 제어 시스템을 포함하는 자율주행차 플랫폼의 포괄적인 디지털트윈을 개발할 수 있도록 지원한다. 따라서 이 회사들은 강력한 시뮬레이션 툴을 이용해 자율주행차의 하위 시스템을 차량의 맥락 내에서 검사 및 검증하고, 전체 플랫폼을 가상 도시나 지능형 모빌리티 시스템에서 검사 및 검증할 수 있다. 이처럼 지멘스는 고급 소프트웨어 포트폴리오와 시스템 레벨의 모빌리티 솔루션을 모두 갖추고 있어 자율주행차 및 모빌리티 업체에게 있어서 이상적인 파트너이다.
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