ADAS/AD의 현실감을 더 높이는 cogniBIT와 dSPACE

파더보른, 2022년 4월 20일 현재 - cogniBIT®와dSPACE는 자율주행 차량의 개발 및 테스트를 위한 교통 시나리오의 현실감을 더욱 강화하고자 서로 협력하고 있다 첫 번째 단계로 dSPACE는 시뮬레이션 환경 자동차 시뮬레이션 모델(ASM)과 cogniBIT의 AI 기반 운전자 모델인 driveBOT을 결합하여 인간 운전자의 예측할 수 없는 행동을 시뮬레이션에 통합한다. 향후에는 보행자나 오토바이 운전자와 같은 추가적인 도로 사용자의 행동 모델도 이 시뮬레이션에 계속해서 통합할 계획이다.  

교통 상황은 개별 도로 사용자의 행동에 영향을 받는데  여기에는 두려움, 놀람, 행복과 같은 감정뿐만 아니라 도로 사용자의 시야 장애와 같은 한계도 포함된다. 고도로 자동화된 자율 주행이 실제로 더 안전해지려면 이러한 모든 측면이 자율 주행 기능의 개발 및 테스트를 위한 시뮬레이션에 현실적으로 통합되어야만 한다.  사용자는 cogniBIT의 AI 기반 운전자 모델인 driveBOT을 통해 시뮬레이션에서 인간과 유사한 행동을 복제하고 실제 교통 시나리오를 재현할 수 있다.

실제 운전자 모델은 ADAS/AD 개발에서 중요한 역할을 한다. 이는 첫 번째 단계에서 자율 주행 기능이 운영 설계 도메인(ODD), 즉 특정 작동 조건에 맞게 설계되기 때문이다. 자동 주행 시스템은 이렇게 정의된 운영 분야에서 작동해야 한다. 차량이 이 필드를 벗어나면 시스템에서 운전자에게 제어 권한을 요청한다. 다음 단계으로 지원 시스템을 더 현실적으로 만들기 위해 cogniBIT의 AI 기반 운전자 모델을 사용하여 긴장한 신규 운전자 또는 스트레스를 받고 있는 운전자와 같은 요소들을 추가 할 수 있다.  

cogniBIT의 AI 기반 운전자 모델은 ASM 시뮬레이션 환경에서 자기 차량뿐만 아니라 주변 교통 참가자(동료)를 위한 다중 에이전트 시뮬레이션에서도  현실감이 더욱 강화된 주변 교통을 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있다.   동료들의 실제 움직임을 통해 시뮬레이션된 교통 시나리오를 효율적으로 변경하고 코너 케이스(복합 경계 조건)를 식별하여 주행 기능의 한계를 정의할 수 있다.   

"SAE 레벨 2-5의 주행 기능은 도로 사용자와 안전한 상호 작용에 대해 신중하게 검증해야 한다”며,  “시뮬레이션에 신경과학자와 감각 운동 연구 결과를 연관시키면 유효하고 의미 있는 시뮬레이션 결과가 도출되어 운전 기능이 더욱 안전해질 것이다"라고 dSPACE 자동 주행 및 소프트웨어 솔루션 사업부의 전략적 제품 관리자인 Dr.-Ing Christopher Wiegand가 말했다.

"dSPACE는 ASM 시뮬레이션 환경을 통해 자동 및 자율 주행 기능 개발에 널리 사용되는 강력한 툴을 업계에 제공한다”며 “cogniBIT는 유효한 운전자 및 도로 사용자 모델을 통해 차량 역학, 센서 및 환경 모델링과 같은 영역에서 이미 검증된 ASM의 높은 충실도를 한층 더 보완할 수 있게 된 것을 기쁘게 생각한다."라고 cogniBIT의 공동 설립자이자 CEO인 Dr. Lukas Brostek가 밝혔다.

 

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