자동 주행 시스템 승인 절차를 단순화하는 새로운 방법

그라츠 공과 대학( Graz University of Technology)의 연구자들이 개발한 새로운 방법은 자동 주행 시스템의 승인 절차를 크게 개선하고 단순화할 수 있을 것입니다.

운전 시뮬레이터 테스트는 다양한 이유로 사용되며, 거의 즉시 어떤 시나리오도 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 시나리오는 시간과 날씨 조건의 영향을 받지 않으며, 차량, 사람, 또는 환경에 대한 안전 위험이 없습니다.

운전 시뮬레이터는 실제 운전보다 훨씬 저렴하고 조직하기도 쉽습니다.

그러나 자동 주행과 관련하여 이러한 관행에 대해 몇 가지 질문이 있습니다.

자동 주행과 운전 시뮬레이터

아르노 아이히베르거(Arno Eichberger)는 그라츠 공과 대학(TU Graz)의 자동차 공학 연구소에서 자동 주행 및 운전 보조 시스템 연구 분야의 책임자입니다.

“고도 자동 주행 분야에서는 운전 시뮬레이터 연구가 현실성 부족으로 종종 질문을 받습니다.”라고 아이히베르거는 말합니다. “또한, 최근까지는 복잡한 작업을 확인할 수 있는 표준화된 테스트 절차가 없었습니다.”

2021년 초에 자동 차선 유지 시스템(ALKS)의 첫 번째 글로벌 규제가 시행되었습니다. 아이히베르거에 따르면, 이 법은 도로 승인 문제를 해결합니다.

“지금까지, 규제 당국은 자율 주행 시스템을 테스트하고 승인하는 방법을 알지 못했습니다.”라고 그는 말합니다. “반면에, 차량 제조업체는 시스템이 승인되기 위해 만족해야 할 요구사항을 알지 못했습니다.”

규제는 교통 정체 보조를 기반으로 최대 60 km/h까지의 고도 자동 시스템에 대한 승인 기준을 지정했습니다. 보조가 활성화되면 제어를 담당합니다. 운전자는 운전대를 놓을 수 있지만, 고장이 발생하면 다시 운전해야 합니다. 시스템은 운전자가 이 능력을 가지고 있는지 인식해야 합니다.

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새로운 방법

아이히베르거와 그의 팀이 개발한 새로운 방법은 규제를 기반으로 합니다. 이 방법은 운전 시뮬레이터에서 제어를 인수할 준비를 안전하게, 효과적으로, 현실적으로 테스트할 수 있습니다. 결과는 이후 ALKS 시스템의 인증에 사용될 수 있습니다.

팀은 운전 시뮬레이션의 유효성을 테스트 주행을 통해 증명하기 위해 다양한 과정을 수행해야 했습니다. 운전 시뮬레이션과 실제 운전 사이에 직접적인 비교가 필요했으며, 이는 가능한 한ใกล운 결과가 필요했습니다.

환경에 대한 기계적 인식은 이와 관련하여 어려웠습니다.

“이것이 현실과 같은 방식으로 작동하려면, 시뮬레이션의 환경은 실제 환경과 정확히 일치해야 합니다.”라고 아이히베르거는 말합니다.

팀은 세계 최고의 연구 기관인 JOANNEUM RESEARCH의 “초고해상도 지도(Ultra High Definition Maps)”를 사용하여 이 정확도를 달성했습니다.

패트릭 루레이(Patrick Luley)는 DIGITAL 연구소의 고도 자동 주행 연구 실험실 책임자입니다.

“우리는 이동식 매핑 시스템을 사용하여 테스트 환경을 측정합니다.”라고 루레이는 말합니다. “마지막으로, 측정 데이터에서 매우 세부적인 3D 지도와 함께 무결점의 3D 맵이 생성됩니다. 교통 인프라 개체와 같은 교통 표지, 차선 표시, 가드 레일뿐만 아니라 식물과 건물도이 맵에 표시됩니다.”

이 자동 UHD 매핑 과정은 수동 3D 모델링보다 훨씬 빠르고 저렴합니다.

마지막 단계는 고해상도 3D 환경을 운전 시뮬레이터로 전송하는 것입니다.

Visual Computing 비즈니스 유닛의 볼커 세트스γκα스트(Volker Settsgast)에 따르면, “우리는 데이터를 준비하여 3D 환경을 고속으로 표시할 수 있도록 합니다.”

검증은 실제 경로에서 비교 주행을 통해 확인됩니다.

“우리의 방법을 사용하면, 자동차 제조업체가 실제 트랙과 운전 시뮬레이터에서 특정 샘플링을 쉽게 비교하고 검증할 수 있습니다.”라고 아이히베르거는 말합니다. “이것은 테스트가 궁극적으로 실제 트랙에서 운전 시뮬레이터로 전환될 수 있음을 의미합니다.”

팀은 향후 몇 개월 동안 가상 승인 테스트를 설정하기 위해 작업하고 있습니다.