레이더 표적 시뮬레이터 뛰어넘는 풀 신 에뮬레이터
넓고 연속적 FOV, 근거리 지원해 알고리즘 트레이닝 개선
2022년 01월호 지면기사  /  윤범진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr

키사이트테크놀로지스(Keysight Technologies, 이하 키사이트)가 자동차 제조업체가 복잡한 실제 도로 환경을 실험실에서 테스트할 수 있도록 지원하는 레이더 신 에뮬레이터(Radar Scene Emulator, RSE)를 발표했다.
 



키사이트 레이더 신 에뮬레이터 


차량 레이더 테스트는 자율주행 알고리즘 교육의 핵심 요소이다. 이러한 알고리즘은 차량의 레이더 센서가 수집한 데이터를 사용해 특정한 주행 상황에서 차량이 어떻게 반응할지를 결정한다. 이 알고리즘이 제대로 교육되지 않으면 예상치 못한 결정을 내려 운전자, 동승자 또는 보행자의 안전을 위협할 수 있다.

기존 테스트 시스템은 이러한 과제를 효율적으로 해결할 수 없다. 일부 시스템은 다수의 레이더 표적 시뮬레이터(Radar Target Simulator, RTS)를 사용하는데, 각 시뮬레이터는 포인트(point) 표적을 레이더 센서에 제공하고 안테나를 기계적으로 움직여 수평 및 수직 위치를 에뮬레이션한다. 기계적 자동화가 전반적인 테스트 시간을 지연시킨다. 또 다른 솔루션은 소수의 RTS로 안테나 장벽을 만든다. 따라서 물체가 장면의 어디에나 나타날 수 있지만 동시에 나타나지는 않는다. 정적 또는 준정적 환경에서 이 방식을 사용하면 로봇 팔의 속도 한계 내에서 좌우로 움직이는 소량의 대상을 통한 테스트가 가능하다. 또한, 기존 레이더 센서 테스트 솔루션은 시야(Field of View, FOV)가 제한돼 있어 4미터(m)보다 가까운 거리의 물체를 처리할 수 없다. 이뿐 아니라 한정된 수의 물체에 대해 레이더 센서를 테스트하면 주행 시나리오 파악이 불완전해지고 실제 환경의 복잡성이 가려진다.

반면, 키사이트 풀 신(Full Scene) 에뮬레이터는 최대 512개의 물체(object)와 1.5미터의 가까운 거리를 표현할 수 있도록 수백 개의 초소형 무선 주파수(RF) 프론트엔드를 확장 가능한 에뮬레이션 스크린에 결합했다. 따라서, 실제 도로 상에서 발생할 수 있는 수많은 변수(자동차, 행인, 가드레일, 육교, 맨홀 등)을 실시간으로 적용할 수 있다. 또한, 연속적이고 넓은 FOV로 근접 대상과 원거리 대상을 에뮬레이션하는 풀 신 렌더링을 통해, 매우 복잡한 다중 대상 장면(Scene)을 갖는 자율주행 시스템에 통합된 자동차 레이더 센서를 빠르게 테스트할 수 있다.


One-point-per-target system으로 시뮬레이션된 대상들의 예(위). 첫 번째 대상은 에고 차량(ego vehicle)으로부터 6m 이상 떨어진 곳에서만 시뮬레이션이 가능하고, 오른 쪽 차는 완전히 벗어나 있으며 서로 가까이 있는 두 차량은 결합돼 있다. 반면, 레이더 신 에뮬레이터(RSE)의 뛰어난 해상도는 최대 512개의 포인트 대상을 에뮬레이션하고, 에고 차량으로부터 1.5m의 가까운 거리에서 더 높은 수준의 사실감을 제공한다.   


키사이트 RSE는 타깃 시뮬레이션을 통한 물체 감지 중심의 접근법에서 교통 장면(Traffic Scene) 에뮬레이션으로 전환하는 특허 기술을 채택했다. 이러한 접근법은 다음과 같은 이점을 제공한다.
  • 전체 그림 보기: RSE를 사용하면, 레이더 센서가 더 넓고 연속적인 FOV로 더 많은 것을 볼 수 있으며 근거리 대상과 원거리 대상을 모두 지원한다. 따라서 레이더 시야 차이가 사라지며 조밀하고 복잡한 장면의 여러 물체를 감지하고 구분하는 알고리즘 트레이닝을 개선할 수 있다. 그 결과 단순히 테스트 장비가 보는 대상이 아닌 전체 장면을 기반으로 자율주행 의사결정을 내릴 수 있다.
- 최대 512개의 독립 표적과 ±70° 방위각 및 ±15° 고각의 연속적인 FOV로 빈틈없는 레이더 센서 및 시스템 실행
- 1.5 m ~ 300 m 범위에서 0 ~ 400 kph의 속도로 정적 및 동적 표적 생성
- 1° 미만의 각분해능으로 다중 표적, 다중 각도 시나리오 처리
- 사실적인 간섭 테스트로 복잡하고 RF 밀도가 높은 도시 환경 에뮬레이션
 
  • 복잡한 실제 환경 테스트: 한정된 수의 대상에 대해 레이더 센서를 테스트하면 주행 시나리오 파악이 불완전하고 실제 환경의 복잡성이 가려지는 문제가 있다. OEM은 RSE를 사용해 실험실에서 교통량, 속도, 거리, 총 대상 수를 바꿔가면서 실제 환경에서의 주행 장면을 에뮬레이션할 수 있다. 위험을 최소화하면서 흔한 장면부터 특수한 장면까지 테스트를 조기에 완료할 수 있다.
  • 학습 가속화: RSE는 현재 도로에서만 테스트할 수 있는 복잡한 장면을 실험실에서 테스트할 수 있도록 실제와 동일한 환경을 제공한다. 이 에뮬레이터의 테스트 접근법을 활용해 OEM은 반복 가능한 복잡한 고밀도 장면, 물체가 정지해 있거나 이동 중인 상황, 가변적인 환경 특성 등을 고려해 조기에 시나리오를 테스트하는 동시에 수동 또는 로봇 자동화의 비효율적인 부분을 없애 ADAS/AD 알고리즘 학습을 가속화할 수 있다. 
  • 개선된 장면 해상도: 차량 자율성(SAE 기준 레벨 4 및 5)을 빠르고 원활하게 달성하려면 도로 위의 장애물을 구분하는 능력을 테스트해야 한다. 키사이트는 각 물체의 해상도를 개선하는 포인트 클라우드(Point Clouds, 물체당 여러 개의 반사)를 통해 이러한 기술 격차를 해소한다.  

키사이트 RSE는 IPG 오토모티브(IPG Automotive) 및 노드시스(Nordsys)와의 협업으로 만들어진 자율주행 에뮬레이션(Autonomous Drive Emulation, ADE) 플랫폼의 일부이다.
현재 RSE는 IPG 오토모티브의 시뮬레이션 소프트웨어 'Carmaker'를 사용하고 있으나, 다른 시뮬레이션 소프트웨어도 사용할 수 있도록 지원하고 있다.  
키사이트 관계자는 "ADE 플랫폼의 일부인 RSE는 레이더 센서에 최적화된 솔루션으로, 현존하는 레이더 표적 시뮬레이터(RTS)의 한계를 극복한 게임 체인저(Game changer)"라고 강조했다.
 


V2X, GNSS, 카메라, 레이더 및 라이더를 포함한 ADE 아키텍처

ADE 플랫폼은 GNSS, V2X, 카메라 및 레이더와 같은 차량 내 실제 센서와 서브시스템에 시간 동기화 입력을 적용하는 사전 정의된 사용사례의 렌더링을 통해 ADAS 및 AD (Autonomous Driving) 소프트웨어를 실행한다. 개방형 플랫폼인 ADE는 자동차 업계 OEM과 그 협력사가 센서 융합과 의사결정 알고리즘을 포함한 ADAS/AD 시스템 및 알고리즘에 대한 개발 및 테스트에 주력할 수 있도록 지원한다. 자동차 OEM은 ADE 플랫폼을 상용 3D 모델링, HiL (Hardware-in-the-Loop) 시스템, 기존 테스트 및 시뮬레이션 환경에 통합할 수 있다. 


[AEM] Automotive Electronics Magazine



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