얼마나 많은 환경 센서가 필요합니까?
향후 몇 년 동안 자동차, 농업, 광업, 기타 자율주행차 산업에 종사하는 기업들은 자율주행 레벨 3과 4를 달성하기 위한 활동을 가속화할 것입니다. 이러한 자율주행 레벨을 달성하려면 인식 센서의 수를 크게 늘려야 합니다. 기본적으로 이해관계자들은 “자율주행 레벨 3과 4를 달성하기 위해 얼마나 많은 환경 센서가 필요하며 새로운 과제는 무엇인가?”라는 질문에 답하기 위해 노력해야 할 때입니다.
다중 센서 애플리케이션의 개발 과제를 과소평가하지 말아야 합니다.
제조업체(OEM)는 이미 차량에 향후 고도의 자동화에 필요한 하드웨어를 장착하고 있습니다. 그들은 이 목표를 달성하려면 20~30개의 센서가 필요할 것으로 추정합니다. 이는 차량에 점점 더 많은 카메라, 레이더, 라이다, 오디오, 초음파, GPS/GNSS 및 기타 환경 센서가 장착될 것임을 의미합니다. 이러한 센서들의 샘플링 속도, 데이터 인터페이스 및 데이터 형식은 모두 다릅니다. 또한 다양한 부서, 팀, 파트너 및 전문가가 복잡한 소프트웨어(SW) 기능 개발에 참여하고 있습니다. 따라서 차량에 사용할 다중 센서 애플리케이션 개발 과제를 과소평가해서는 안 됩니다.
ADAS/AD 애플리케이션 개발을 위한 요구 사항
센서 및 I/O 장치용 인터페이스
ADAS/AD 개발자는 다운스트림 구성 요소에서 채택할 수 있는 형식으로 이러한 소스의 데이터에 액세스하기 위해 센서 및 버스용 인터페이스를 개발해야 합니다. 엔지니어와 개발자는 raw 데이터 및 고대역폭 데이터 수집, 데이터 처리, 데이터 동기화 및 데이터 융합을 위한 효율적이고 다재다능한 도구를 개발해야 합니다.
신속한 프로토타이핑 및 생산 구현
프로덕션 환경에 배포할 수 없다면 훌륭한 프로토타입이 무슨 소용이 있습니까? 이는 많은 ADAS/AD 소프트웨어 개발 팀을 괴롭히는 상황입니다. 많은 엔지니어가 로봇 운영 체제(ROS)와 같은 오픈 소스 소프트웨어(OSS)를 사용합니다. 이러한 툴은 자동차용 ISO 26262, 농업용 ISO 25119, 토공 장비용 ISO 219014-1 등과 같은 기능 안전 표준에 대한 지원이 부족합니다. 또한 CAN, CANFD, 이더넷 등과 같은 표준에 대한 확실한 지원도 없습니다.
협업
팀 간 및 파트너와의 협업은 최첨단 애플리케이션을 개발하는 데 중요한 요소입니다. 이 요구 사항은 프로젝트 팀이 서로 다른 위치에서 근무하는 다국적 기업에 더 중요합니다. 다양한 파트너, 팀, 전문가 간의 협업을 위해서는 모두가 쉽게 사용할 수 있는 소프트웨어 개발 프레임워크가 필요합니다. 이 프레임워크는 이상적으로 지적 재산(IP) 노출 위험 없이 파트너와의 공동 개발을 허용하는 IP 보호를 제공해야 합니다. 또한 플랫폼은 Python, Simulink와 같은 다양한 프로그래밍 언어도 지원해야 합니다.
코드/알고리즘 재사용
ADAS/AD용 알고리즘 개발은 리소스가 많이 필요한 작업입니다. 기본적으로 개발된 코드/알고리즘은 다른 프로젝트와 향후에 재사용할 수 있어야 합니다. 또한 신뢰할 수 있는 애플리케이션에는 SW 기능의 높은 유지보수성을 위해 통합된 코드 템플릿과 코딩 지침이 필요합니다. 다른 개발자의 OSS를 사용하는 경우 이 목표를 달성하는 것이 어려울 수 있습니다. 컴포넌트 기반 프로그래밍을 사용하면 컴포넌트를 안정적으로 재사용할 수 있으므로 코드 재사용은 물론 공유도 쉬워집니다.
애플리케이션 디버깅의 용이성
ADAS/AD 프로젝트는 매우 복잡하며 성공적인 구현을 위해서는 여러 애플리케이션이 필요합니다. 하지만 속도가 핵심이며 애플리케이션을 신속하게 출시하는 것이 중요합니다. 본질적으로 애플리케이션을 신속하게 디버깅하는 능력은 매우 중요합니다. 이를 통해 애플리케이션을 개발, 테스트 및 배포하는 데 필요한 시간이 단축됩니다.
ADAS/AD 소프트웨어 개발 플랫폼으로서의 RTMaps
실시간 다중 센서 애플리케이션(RTMaps)은 초기 프로토타이핑부터 프로덕션까지 지원하는 소프트웨어 개발 플랫폼입니다. 개발팀은 다음과 같은 RTMaps 기능을 활용하여 소프트웨어 개발을 가속화할 수 있습니다.
프로토타이핑에서 양산까지
기능적인 ADAS/AD 애플리케이션 개발 프로세스는 애플리케이션을 프로덕션 환경에 배포하는 문제로 인해 속도가 느려집니다. ROS와 같은 기존 솔루션 중 상당수는 양산 준비가 되어 있지 않습니다. 높은 대기 시간, 비결정적 동작, 기능적 안전 지원 부족은 OSS를 사용할 때의 주요 걸림돌 중 일부입니다. RTMaps는 프로덕션에 바로 사용할 수 있으며, 사용자가 Linux 또는 Windows에서 애플리케이션을 개발하고 이러한 애플리케이션을 QNX와 같은 RTOS에 배포할 수 있습니다. 또한 X86 및 ARM 기반 장치에서 실행되는 RTMaps로 하드웨어 추상화가 가능합니다.
소프트웨어 개발 복잡성 감소
RTMaps에서 스크립팅이 가능하지만 소프트웨어 개발 복잡성을 줄이기 위해서는 컴포넌트 기반 개발 기능이 필수적입니다. 컴포넌트 기반 개발은 팀 내에서 애플리케이션 디버깅, 테스트 및 협업을 단순화합니다. 또한 요구 사항을 더 쉽게 정의하고 다양한 입력을 적용하여 애플리케이션의 동작을 테스트할 수 있어 테스트 복잡성을 줄입니다.
ISO 26262 인증
자동차 산업과 같이 안전이 중요한 응용 분야의 경우 인증은 필수입니다. 자동차 산업의 경우 ISO26262는 반드시 충족되어야 하는 표준입니다. 자율주행차의 전체 프레임워크는 인증을 받아야 하지만, 미들웨어가 이미 인증을 받아 인증 획득에 필요한 리소스와 노력을 줄일 수 있습니다. 곧 있을 RTMaps의 ISO26262 ASIL-B 인증을 통해 사용자는 QNX 및 Embedded Linux와 같은 다양한 RTOS에서 멀티코어 기능을 안전하게 실행하고, 제로 카피 방식으로 데이터를 처리하고, dSPACE 프로덕션 코드 생성기 TargetLink에서 RTMaps 구성 요소를 생성하고, 다양한 구성 요소의 대기 시간을 모니터링할 수 있습니다.
600개 이상의 센서와 I/O 구성 요소
CAN, CANFD, 이더넷 등 버스를 기반으로 라이다, 레이더, 카메라와 같은 센서를 연결할 수 있는 다양한 구성 요소를 갖춘 플랫폼은 매우 중요합니다. 대부분의 경우 ROS와 같은 OSS에는 커뮤니티에서 개발한 노드나 인터페이스가 있습니다. 특히 소프트웨어 프로토타이핑의 경우, RTMaps는 ROS에 바로 사용할 수 있는 인터페이스를 제공하므로 두 애플리케이션을 쉽게 연결할 수 있습니다. 그러나 프로덕션 개발에 OSS를 사용하려면 일반적으로 이러한 구성 요소를 검증하고 유지 관리하기 위해 상당한 리소스 투자가 필요합니다. RTMaps에는 전문적으로 개발 및 유지 관리된 600개 이상의 구성 요소가 포함되어 있습니다. 또한 RTMaps AI 스토어를 통해 사용자는 파트너가 개발한 최첨단 AI 모델에 액세스할 수 있습니다.
본질적으로 RTMaps는 ADAS/AD 애플리케이션 개발을 가속화하여 전체 비용을 절감하면서 시장 출시 기간을 단축할 수 있는 이상적인 플랫폼입니다.
