Most Asked Questions on Data Collection for ADAS Validation
ADAS 검증 위한 데이터 수집서 궁금한 것들
2022년 01월호 지면기사  /  글 | 규시 트론콘(Giusy Troncone)

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 (Siemens Digital Industries Software)는 ADAS 센서 데이터 수집이 자율주행차 개발에 중요한 이유를 설명하며 Simcenter SCAPTOR 솔루션을 소개했다. 이 글에서는 ADAS 검증을 위한 데이터 수집에 대해 자주 묻는 질문에 대해 조금 더 자세히 알아볼 것이다. 

글 | 규시 트론콘(Giusy Troncone)


매년 전 세계에서 약 125만 명의 사람이 도로 교통사고로 사망한다. 하루 3,400명 이상이 사망하는 셈이다. 엄청난 숫자다! 교통사고로 인한 부상은 전 세계적으로 15~29세 사이의 주요 사망 원인이다. 수치만 봐도 알 수 있듯이, 누군가 대책을 세우지 않으면 공중 보건 및 개발 위기는 악화될 것이고, 2030년까지 연간 교통사고 사망률이 일곱 번째로 높은 사망 원인이 될 것이다. 교통사고는 희생자와 그 가족, 지역 사회 및 국가 전체에 슬픔과 고통, 경제적 손실을 초래해 국민총생산(GNP)의 평균 3~5%를 떨어뜨린다. 생산성 손실, 차량 및 재산 피해, 삶의 질 저하 및 기타 요인 등의 간접 비용은 사회적 비용을 가중시킨다. 

그 어느 때보다 도로 안전을 높이는 것이 많은 국가의 우선순위에 있다. 그러나 도로 안전은 한 가지 요인에 의해 좌우되지 않는다. 교통사고의 가장 일반적인 원인 중 상위 25개를 살펴보면 기술적 원인(설계 결함, 타이어 펑크 등)과 환경적 원인(비, 눈 등) 외에 16가지 원인이 사람과 관련이 있음을 알 수 있다. 여기에는 과속, 주의 산만, 음주 운전, 잘못된 방향 운전, 부적절한 방향 전환 등이 포함된다. 때문에 어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC), 차선유지 지원(LKA) 또는 하이웨이 파일럿과 같은 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)이 매우 중요하게 됐고, 점점 더 표준기능으로 적용되고 있다. 그중 일부는 일반 안전 규정(General Safety Regulation)과 같은 새 법률에 따라 의무화되고 있다. 엔지니어들은 이러한 첨단 안전 시스템을 개발해 전반적인 안전 및 운전 습관을 향상시키기 위해 운전 경험의 측면을 자동화하고 개선한다. 





그러나 믿음직한 ADAS 시스템을 구축하는 것이 항상 간단한 것은 아니다. ADAS 개발 엔지니어가 해결해야 하는 중요 문제는 전체 시스템을 검증하는 데 필요한 데이터에 액세스하는 것이다. 이러한 시스템이 해결해야 하는 수많은 교통 시나리오, 도로 레이아웃 및 환경 조건에는 광범위한 ADAS 테스트 및 데이터 수집 캠페인이 필요하다. 그러나 모든 데이터가 유용한 것은 아니며 대부분이 중복돼 ‘코너 케이스(corner cases)’를 찾는 것이 정말 어렵다.

자율주행을 위한 ADAS 프레임워크에 의존하기 


일전에 ADAS 센서 데이터 수집이 자율주행차 개발에 중요한 이유를 설명하고 Simcenter SCAPTOR 솔루션을 소개한 바 있다. 이 글에서는 ADAS 검증을 위한 데이터 수집에 대해 가장 자주 묻는 질문에 대해 조금 더 자세히 알아볼 것이다. 

ADAS 검증 시스템의 일반적인 데이터 수집 사용 사례는 무엇인가?  

신뢰할 수 있는 ADAS 시스템을 개발하기 위한 첫 번째 중요 단계는 실제 교통 상황으로부터 데이터를 수집하고 이러한 시스템이 최대한 효율적이고 안전하게 반응하도록 훈련하는 것이다. 물론 이 프로세스의 중요한 구성 요소는 Simcenter SCAPTOR에서 제공하는 데이터 레코더(recorder)다. 이 장치는 차량 내부 또는 차량에 장착된 여러 센서와 접속해 모든 데이터 스트림을 수집한다. 

개발 프로세스의 현재 단계에 따라 차량 내 데이터 수집에 대한 다양한 사용 사례가 있다. ADAS 검증 시스템의 첫 번째 사용 사례는 '독립형' 기록이다. 이 경우 전문가는 다양한 센서를 레코더에 직접 연결하고 제어 기능을 직접 평가하지는 않는다. 대신 이 캠페인의 목표는 실제 교통 상황에서 데이터를 수집하는 것이다. 이 데이터는 새로운 인식 알고리즘(차량이 특정 교통 상황에 어떻게 반응해야 하는지 정의하는 알고리즘)을 훈련할 것이다. 나중에 검증 프로세스 내에서 데이터를 활용해 이러한 알고리즘이 올바르게 작동하는지 확인할 수 있다. 여기에서 Simcenter SCAPTOR Recorder 하드웨어의 주요 기능은 광범위한 ADAS 센서를 연결하고 통신할 수 있는 유연성이다. 시장에는 다양한 카메라, 라이더 및 레이더가 있으며 오늘날에는 다양한 인터페이스와 프로토콜이 존재한다. Simcenter SCAPTOR는 이러한 센서에 연결할 때 뛰어난 유연성을 제공한다. 






두 번째 사용 사례는 소위 "탭핑(tapping)" 사례다. 탭핑에서는 전문가들이 센서와 차량의 ADAS ECU 사이에 레코더를 삽입한다. 따라서 ECU에 들어가는 것과 나가는 것을 모니터링할 수 있다. 이러한 설정은 ECU 소프트웨어의 새 버전의 현장 작동을 평가할 수 있다. 이를 통해 소프트웨어 스택이 차량 주위에 펼쳐지는 특정 상황에 반응하는 능력을 평가할 수 있다. 따라서 이 특정 탭핑 모드에서는 센서와 ECU의 정상적인 작동에 영향을 미치지 않아야 하므로 레코더의 투명성이 핵심이다. 이 분야에서는 Simcenter SCAPTOR Recorder 하드웨어는 시장에 나와 있는 다른 시스템보다 몇 가지 장점이 있다. 가장 성능이 뛰어난 탭핑 모드 작동을 갖고 있으며, 데이터가 Simcenter SCAPTOR 시스템에 들어가는 순간과 데이터가 다시 나가는 순간 사이의 지연이 거의 제로다.

개발이 끝나갈 무렵, 평가자(예: EuroNCAP)는 차량이 공공 도로를 주행하기 전 차량을 검증하기 위해 평가한다. 이 경우 레코더는 영향을 미칠 수 있는 요소를 제외하기 위해 내부 차량 시스템과 완전히 독립적이어야 한다. 특정 테스트가 실패하면 ADAS 엔지니어는 당연히 실패한 이유를 알고 싶어할 것이다. 때문에 고정밀 국소화 시스템과 같은 추가 센서를 기록할 수 있는 데이터 레코더가 탑재되어 있어야 한다. 이는 내장형 ADAS 시스템을 더욱 최적화하고 안전성과 편안함을 객관적으로 평가한다.

마지막으로 프로덕션 플릿(production fleets)은 통찰력 있는 데이터 세트도 생성할 수 있다. 현장에서 시스템을 사용하는 방식과 고객이 시스템과 상호 작용하는 방식을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있다. 그러나 비용의 이유로 완전한 ADAS 레코더가 일반적으로 모든 생산 차량에 있는 것은 아니다. 내장형 ADAS 시스템의 데이터를 자체적으로 사용하는 자동차 제조업체가 시장에 있다. 회사 서버는 무선으로 데이터를 수신하며 잠재적으로 ADAS 시스템을 최적화하는 데 도움이 될 수 있다. 그러나 이를 위해서는 광범위한 데이터 물류 및 계획이 필요하다. 또 4G/5G를 통한 무선 데이터 스트리밍에 의존하기 때문에 비용이 많이 들 수 있다.


센서 융합 설정을 위한 정확한 데이터 동기화가 중요한 이유는 무엇이며, 이를 달성하는 방법은 무엇인가?  

차량 내부에서 둘 이상의 센서를 사용하기 시작하면 데이터 동기화가 중요해진다. 소위 센서 융합 시스템의 경우 ECU는 상호 보완적인 센서 기술에서 비롯된 데이터를 기반으로 결정을 내림으로써 최대의 신뢰성을 보장한다. 이 경우 정확한 순간에 데이터를 수집하고 있는지 확인해야 한다. 서로 다른 센서 판독값 사이의 약간의 지연도 제어 결정에 직접적인 영향을 미치고 잠재적으로 위험한 교통 상황을 유발할 수 있다. 때문에 복잡한 센서 융합 시스템을 설계할 때 모든 데이터의 정확한 타임스탬프(timestamp)가 매우 중요하다. ADAS 시스템 개발 및 검증 중에 데이터를 수집할 때 잠재적인 시간 변동을 포착하는 것이 핵심이다. 획득한 타임스탬프에 대한 높은 신뢰도를 얻으려면 시스템 전체의 시간 동기화가 필요하다. Simcenter SCAPTOR 하드웨어 제품군은 Simcenter SCAPTOR XTSS 소프트웨어(X-시간 동기화 서비스)에서 IEEE 1588 표준을 사용한다. 내부 시계를 맞추기 위해 기준 시계에서 모든 장치로 타이밍 정보를 전송한다. 그런 다음 하드웨어 기반 타임스탬프는 수신된 각 데이터 패킷(packet)에 타이밍 정보를 연결한다. 




그림 1 | Simcenter SCAPTOR XTSS 소프트웨어는 전체 기록 설정에서 시간 동기화를 제공한다.



즉시 사용 가능한 Simcenter SCAPTOR Recorder 하드웨어 또는 내장 GNSS 수신기는 기준 시간을 제공할 수 있다(그림 1). 후자는 절대적인 타임베이스(time base)를 얻을 수 있다. 엔지니어는 이후에 10GbE 링크를 통해 Simcenter SCAPTOR MDILink 장치를 동기화할 수 있다. 마찬가지로 IEEE 표준을 지원하는 차량 ECU 또는 센서를 동기화할 수도 있다. 중요한 것은 Simcenter SCAPTOR XTSS 소프트웨어는 여러 레코더를 서로 동기화할 수 있다는 것이다. 하나의 레코더가 필요한 총 센서 수를 감당하기에 충분하지 않으면 하나 이상의 레코더를 추가하여 장비를 구성할 수 있다. 이 경우 총 대역폭 뿐만 아니라 스토리지 용량도 늘릴 수 있다.


다양한 테스트 캠페인 및 자동화 수준에 맞게 ADAS 검증 시스템을 어떻게 확장할 수 있을까?  

위에서 언급했듯이 ADAS 및 자율주행용으로 설계된 최신 차량은 일반적으로 다양한 센서 유형을 제공한다. 여기에는 카메라, 레이더, 라이더, 초음파, IMU, GPS, CAN-버스 시스템 등이 포함된다. 모든 센서가 반드시 동일한 인터페이스를 가질 필요는 없다. 일반적으로 광범위한 물리적 연결을 제공하거나 서로 다른 통신 프로토콜을 사용한다. 

이러한 모든 센서를 측정하려면 센서 연결 측면에서 유연한 ADAS 검증 시스템이 필요하다. 잘 알려진 인터페이스에는 이더넷(Ethernet), CAN-버스, 오토모티브 이더넷 및 CAN-FD가 있다. 초기 개발 중에 사용되는 일부 카메라 센서는 USB나 GigE Vision과 같은 다른 이더넷 기반 프로토콜을 활용할 수 있다. 프로덕션급 카메라는 GMSL2와 FPD-링크 III와 같은 특정 프로토콜을 사용하는 경향이 있다. 

측정하려는 센서가 많을수록 더 많은 데이터가 데이터 레코더로 스트리밍된다. 따라서 센서 연결성 향상 외에도 전반적인 대역폭도 고려해야 한다. 레벨 2에서 레벨 3, 4, 5의 자율주행으로 발전함에 따라 카메라가 생성하는 데이터의 대역폭과 함께 카메라 수가 증가하고 있다. 차량당 생성된 데이터는 테라바이트(terabyte) 수준이다. 따라서 확장성 수준도 전체 과제에 추가된다. 





예를 들어, 초당 40프레임의 RAW 12 포맷으로 이미지를 녹화하는 Full HD 카메라의 경우 초당 약 120 MB의 데이터가 생성된다. 미가공 레이더 데이터 큐브 정보를 출력하는 차세대 레이더도 초당 약 220 MB를 생성할 수 있다. 설정에 이러한 카메라와 레이더 중 6개가 있다면, 전체 차량은 초당 약 2 GB의 데이터를 생성하게 된다. 하루 8시간 동안에 테스트를 수행한다면, 58테라바이트가 생성된다. 이는 차량당 엄청난 양의 정보이다. 이러한 종류의 센서 설정은 레벨 4 또는 레벨 5 차량에서는 보다 일반적이다. 

오늘날의 레벨 2 차량은 일반적으로 캡처하기가 조금 더 쉽지만 이러한 종류의 대역폭을 사용하고 광범위한 확장성을 제공할 수 있는 시스템이 필요하다.



다음 예를 살펴보겠다: 여기에는 4개의 카메라, 물체 목록을 전송하는 3개의 레이더 시스템, 내장형 GNSS 수신기 및 1개의 라이더 시스템이 있다. 전문가는 모든 센서를 연결하고 Simcenter SCAPTOR Recorder 장치 1개와 Simcenter SCAPTOR MDILink 2개로 측정할 수 있다. 카메라는 평면 화면표시 링크(Flat Panel Display Link, FPD-Link III) 또는 기가비트 직렬 멀티미디어 링크(Gigabit Serial Multimedia Link, GMSL2) 인터페이스를 통해 원시 출력 데이터가 타임스탬프 되고 10GbE 인터페이스를 통해 레코더로 스트리밍되는 MDILink에 연결된다. Simcenter SCAPTOR Recorder는 CAN(-FD) 버스의 모든 트래픽을 기록해 레이더 데이터를 수집한다. 또 레코더에서 직접 1GbE 인터페이스를 통해 라이더와 GNSS 데이터를 동시에 수집할 수 있다.




카메라와 레이더의 수가 늘어나면 어떻게 하는가? 

차량에 카메라와 레이더를 2배 이상 장착하는 경우, 2개의 MDILink가 연결된 리코더 장치 하나를 추가하기만 하면 된다. 두 가지 유형의 CAN을 위한 8개의 개별 채널을 처리하는 확장 카드를 Simcenter SCAPTOR Recorder 하드웨어에서 사용할 수 있다. 
결론적으로, 레코딩 시스템은 확장 가능해야 하며, 이것이 바로 Simcenter SCAPTOR 제품군이 수행하는 작업이다. 여러 레코더를 함께 원활하게 연결 및 동기화하고 전체 설정을 확장할 수 있다.

스토리지도 쉽게 확장할 수 있다. 각 Simcenter SCAPTOR 레코더 장치에는 고속 대용량 저장 카트리지가 있다. RAID 설정에서 여러 SSD(Solid-State Drive)가 이러한 카트리지로 결합돼 속도와 신뢰성 사이에서 적절한 균형을 제공한다. 한 카트리지의 최대 총 저장 용량은 32 TB이며 최대 16 Gb/s의 데이터를 저장할 수 있다. 이러한 여러 레코더 장치의 클러스터에서는 시간 동기화에 대해 걱정할 필요도 없다. 앞에서 설명한 바와 같이 Simcenter SCAPTOR XTSS 소프트웨어(X-시간 동기화 서비스)는 완전한 설정이 플러그 앤 플레이(plug & play)이고 연결된 모든 장치가 자동으로 동일한 시간 기준 신호를 받아 데이터를 타임스탬프 하도록 한다.


획득한 데이터를 ADAS 개발 및 검증 엔지니어에게 최대한 빠르고 안전하게 제공할 수 있는 방법은 무엇인가?        

수집된 데이터는 개발 및 검증 엔지니어와 공유해야 한다(그림 2). 데이터 수집은 테스트 차량의 데이터를 엔지니어의 손에 전달해 새로운 인식 알고리즘을 생성 및 교육하고 데이터 재생을 통해 성능을 검증하는 중요한 프로세스다. 그러나 효율적인 수집을 위해서는 고대역폭 데이터 전송, 최소한의 인적 작업이 필요하며 테스트 차량의 가용성이 극대화해야 한다. Simcenter SCAPTOR COPYLynx 하드웨어는 SCAPTOR 시스템의 스토리지 카트리지와 직접 호환되는 외부 데이터 수집 스테이션이다(그림 3).




그림 2 | 테스트 차량에서 개발 및 검증 엔지니어에게 효율적이고 빠르게 기록된 데이터 가져오기

스토리지 카트리지가 가득 차면 테스트 엔지니어는 빈 카트리지로 쉽게 교체하고 즉시 측정을 계속할 수 있다. 그런 다음 전체 스토리지 카트리지를 Simcenter SCAPTOR COPYLynx 하드웨어에 연결해 버튼 클릭 한 번으로 또는 완전히 자동으로 모든 데이터를 전송할 수 있다. 데이터는 내부 서버 또는 클라우드 서비스와 같은 원하는 위치에 완벽하게 기밀로 복사된다.

또 이 복사 스테이션은 10GbE, USB3.1 및 eSATA와 같이 일반적으로 사용되는 여러 고속 인터페이스를 제공한다. 데이터를 병렬 또는 순차적으로 여러 대상 장치에 전송할 수도 있다. 이를 통해 테스트 엔지니어는 기록된 데이터를 사내 데이터 센터 또는 원격 클라우드 로 쉽게 전송할 수 있다. 이 경우 외부 PC나 주변기기가 필요하지 않다. 그 대신, 사용자 조작 오류의 위험을 줄이기 위해 목적에 맞게 제작된 단순한 사용자 인터페이스가 사용된다. 




그림 3 | Simcenter SCAPTOR COPYLynx 하드웨어는 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스와 다양한 데이터 출력 성능을 갖고 효율적인 데이터 수집을 위해 특별히 제작되었다.
 


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[AEM] Automotive Electronics Magazine



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