데이터 재처리, 재시뮬레이션 또는 HIL open-loop(HOL)라고도 하는 데이터 재생은 주로 자동차 분야의 자율 주행 자동차(AV)를 비롯해 농업, 특수 목적 차량, 철도, 항공우주 분야에서 인식 및 센서 융합 부품의 테스트와 검증을 위한 핵심 방법론입니다. 데이터 재생은 실제 데이터를 사용하기 때문에 실제 테스트 주행과 동일한 수준의 현실감을 제공합니다.

도전 과제

자동화 수준이 높아짐에 따라 자율 주행 자동차용 소프트웨어 스택과 하드웨어의 복잡성이 기하급수적으로 증가하고 있으며, 전문가의 의견에 따르면 현재 개발과 비교하면 10년 이내에 V&V(검증 및 확인) 비용이 두 배로 늘어날 것으로 예상됩니다.
감지 및 계획 기술은 특히 가장 중요한 것으로 여겨지며, 집중적으로 테스트해야 합니다. 센싱을 위한 인식, 센서 융합 및 객체 감지 알고리즘은 주로 컴퓨터 비전을 기반으로 하며 기능 요구 사항을 충족하고 예상되는 안전 및 안정성 수준을 보장하기 위해 실제 센서 데이터를 사용한 대규모 테스트가 필요합니다.

순수한 기능 테스트 그 이상

실제 센서와 ECU 간의 인터페이스와 통신의 정확성, 도로에서 필요한 대상 시스템의 성능, 안전 및 보안을 보장하기 위해서는 순수한 기능 테스트 외에도 대상 HW에 배포된 SW 스택의 동작을 현실적인 데이터 로드 및 타이밍 조건에서 검증해야 합니다.
V&V 비용을 절감하고 출시 기간을 단축하려면 더 많은 검증과 승인을 실제 도로에서 실험실로 전환해야 합니다. 가상 검증 및 승인을 위한 테스트 리소스는 글로벌 데이터 레이크에 연결되어 전 세계 팀이 연중무휴 24시간 운영할 수 있어야 하며, SW, 센서, ECU 하드웨어에 대한 빈번한 업데이트와 보드넷 및 보안 조건의 변경에 유연하게 대응할 수 있어야 합니다. 이상적으로는 추가적인 대규모 로깅 업체 없이 기존의 실제 센서 데이터를 폭넓게 재사용하여 이를 수행해야 합니다.