적용 분야
dSPACE의 SCALEXIO 기술을 기반으로 하는 dSPACE HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트 시스템은 폐쇄 루프 및 개방 루프 시뮬레이션에서 자율 주행 HPC를 테스트하기 위한 강력한 모듈식 플랫폼입니다. 폐쇄 루프 시뮬레이션은 차량, 교통, 환경에 대한 포괄적인 모델은 물론 카메라, 레이더, 라이더 및 초음파와 같은 다양한 센서 모델을 기반으로 합니다. 자동차 이더넷, CAN, LIN 및 FlexRay용 레스트버스 모델 및 인터페이스는 HPC의 통신 부분을 다룹니다. 오류 모드 및 조작 옵션을 통해 안전한 보안 테스트를 수행할 수 있습니다. 모든 시뮬레이션 구성 요소는 실시간으로 동기화되어 실행됩니다.
개방 루프 시뮬레이션을 위해 SCALEXIO 플랫폼을 사용하면 실제 테스트 드라이브 동안 캡처된 센서 및 버스/네트워크 데이터를 재생할 수 있습니다. 따라서 센서 융합 및 인식 알고리즘은 기록된 실제 데이터로 테스트할 수 있습니다.
- 자율 주행을 위한 HPC의 폐쇄 루프 및 개방 루프 테스트를 위한 포괄적인 포트폴리오
- 카메라, 레이더, 라이더 및 초음파 센서를 위한 센서 현실화 모델
- 자동차 이더넷, CAN, LIN 및 FlexRay를 위한 포괄적인 레스트버스 시뮬레이션
- 폐쇄 루프 및 개방 루프/데이터 재생 테스트
- 카메라, 레이더, 라이더 및 초음파 센서를 위한 픽셀 및 포인트가 정확한 원시 데이터 주입
- 복잡한 차량, 환경 및 교통 모델
- 고정밀 실시간 동기화
- GPU 및 FPGA 기술의 효율적인 활용
- 4G/5G, WiFi, GNSS용 V2X 시뮬레이션 솔루션을 통한 엔드 투 엔드 테스트
- 시나리오 기반 테스트, ISO 26262 및 SOTIF 준수 테스트
SIL 및 클라우드부터 HIL까지 원활한 테스트
자율 주행 HPC를 테스트하기 위한 dSPACE 도구와 솔루션은 클라우드 기반 시뮬레이션뿐만 아니라 HIL(Hardware-in-the-loop) 테스트와 SIL(Software-in-the-loop) 테스트 간에 모델과 소프트웨어 도구를 최대한 재사용할 수 있는 전체적인 검증 아키텍처에 내장되어 있습니다.
센서 시뮬레이션
자율 주행을 위한 dSPACE HIL 솔루션은 카메라와 레이더부터 라이더와 초음파 센서에 이르기까지 모든 센서 유형에 대해 센서 현실화 시뮬레이션을 제공합니다. 센서 모델은 물리 기반이므로 반사 표면과 같은 실제 물리적 효과를 시뮬레이션하지만, 생성된 센서 원시 데이터는 시뮬레이션된 카메라 이미지나 데이터 또는 라이더 포인트 클라우드와 관련하여 매우 정확값으로 시뮬레이션됩니다. 이러한 센서 모델은 GPU 및 FPGA 기술을 사용하여 실행되므로 안개, 비, 눈과 같은 다양한 기상 조건에서도 테스트를 실행할 수 있습니다.
- 최고의 처리 능력을 위해 GPU 및 FPGA 기술을 사용하는 물리학 기반, 센서 현실화 모델
- 예를 들어, OSI 인터페이스를 통해 고객별 센서 모델에 대해 개방됩니다.
- 복잡한 AD 센서 설정을 위한 여러 센서의 동기화 시뮬레이션
- 대규모 파트너 네트워크를 통해 최대 10Gbit/s의 다중 Ser/Des 인터페이스 지원
센서 시뮬레이션의 이점
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용도에 맞게 검증된 센서 모델
- 모든 자동차 애플리케이션을 위한 올바른 모델
- 실시간 요구 사항을 준수하는 시뮬레이션 모델
- 모든 매개변수화에 대한 모델 및 시뮬레이션 검증 수행
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계층 1/계층 2 센서 모델의 통합을 위한 검증된 인터페이스
- 고객별 센서 모델을 위한 개방형 인터페이스(API)
- 개방형 시뮬레이션 인터페이스(OSI) 또는 기능적 모형 인터페이스(FMI)와 같은 표준 지원
- 강력한 파트너 네트워크(예: Velodyne Lidar, Leddar Tech, Hella, NXP, Cepton)
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dSPACE AURELION을 사용한 현실적인 환경 시뮬레이션
- 인지 및 주행 기능 검증을 위한 센서 현실화 환경 시뮬레이션
- 타사 센서 모델의 IP 보호 통합을 위한 성능 기준에 맞는 인터페이스
- 디지털 트윈의 현실적 구축
테스트 전략
ADAS/AD 시스템의 개발은 다단계의 반복적인 프로세스입니다. 따라서 자율 주행을 위한 dSPACE HIL은 dSPACE에서 제공하고 지원하는 전체 테스트 전략의 일부입니다. 이 테스트 전략은 최첨단 테스트 방법을 기반으로 하며 자율 주행에 대한 전반적인 "안전 제일" 과제에 대한 답변을 제공합니다.
The overall test strategy covers all relevant validation methods in ADAS/AD development that allows an effective validation of ADAS/AD systems throughout all phases of development. The test strategy is based on „Safety-first for automated driving“ white paper of the automotive industry.
Along with real test drives and closed-loop HIL testing, data replay is a key test method for validating functions for automated driving. As it provides highest data fidelity and realism, data replay is mainly for testing computer vision as well as AI-based perception and data fusion algorithms which have been trained using real-life data. During replay, data streams that were previously recorded by a high number of sensors like camera, radar, or lidar in real vehicles, are injected into the device under test (DUT). At the same time, the DUT output is measured and compared with reference data (ground truth) to determine the key performance indicators (KPIs), which reflect the maturity level of the perception or data fusion algorithms running on the ECU. By combining a high-performance, real-time-capable SCALEXIO system and an ESI (Environment Sensor Interface) unit, dSPACE offers a flexible system for the precise and deterministic data replay of an unlimited number of raw sensor and bus data streams of any kind for all development stages, including for E2E-security-protected close production ECUs.
