[포커스] KADF, 자율주행 기술 개발을 위한 과제와 시뮬레이션의 역할 짚어
지난 11월 11일 자율주행 기술 트렌드와 활용사례를 짚은 ‘KADF 2020(Korea Autonomous Developer Forum)’이 온라인으로 진행되었다. 미래 자동차의 핵심 기술로서 자율주행에 대한 관심이 꾸준히 높아지면서, 관련 기술의 연구개발이 국내외에서 활발하게 이뤄지고 있다. ‘자율주행 관련 개발자들에게 들어보는 기술 트렌드와 활용 사례’를 주제로 한 이번 포럼에서는 자율주행 분야의 개발자들이 연사로 나서 최신의 기술 동향과 개발 방향 및 사례 등을 소개하는 자리가 마련되었다. 이외에도 자율주행차 산업화 대응방안, 지능 로보틱스 연구 개발, 소프트웨어 안전 표준 이슈, 모빌리티 플랫폼, 스마트 모빌리티 생태계 및 스타트업 지원 등 자율주행 기술과 산업 전반의 폭넓은 이슈를 짚었다. ■ 정수진 편집장
▲ 모셔널 김준성 팀장은 시뮬레이션 기술과 업계의 협력이 안전한 자율주행 개발 및 생태계 성장을 위해 필요하다고 짚었다.
시뮬레이션과 협업으로 자율주행의 깊이와 폭 더한다
모셔널(Motional)은 현대자동차그룹이 미국의 전장기술 기업 앱티브(Aptiv)와 함께 만든 조인트 벤처로, 자율주행 기술 개발을 진행하고 있다. 지난 2015년 처음으로 미국 동-서부 횡단을 자율주행으로 완료했고, 2016년에는 그랩(Grab)과 로봇택시 파일럿을 진행했다. 2018년부터는 리프트(Lyft)와 함께 자율주행 로봇택시 서비스를 진행하고 있다.
모셔널의 김준성 팀장은 안전한 자율주행을 쉽게 사용할 수 있도록 하기 위한 기술 개발 노력을 소개하면서, “자율주행 기술을 개발하기 위해서 무엇보다 전략이 중요하다. 모셔널은 소프트웨어 분야의 전문성, 데이터의 공유와 협업, 전략적 파트너십을 중심으로 기술 개발을 진행하고 있다”고 소개했다.
모셔널은 안전한 자율주행 테스트를 위해서 시뮬레이션을 이용한 가상 테스트, 제한된 경로(closed-course)에서의 주행 테스트, 일반 도로에서의 주행 테스트 등 세 단계를 진행하고 있다. 특히 도로에 투입하기 전에 소프트웨어와 하드웨어의 안전성을 검증하기 위해 4만 회 이상의 시뮬레이션을 진행한다. 다양한 상황에서 주행 안전을 시뮬레이션으로 검증하고, 검증이 완료된 기능을 자율주행 소프트웨어에 탑재하는 것이다.
또한, 시뮬레이션은 한 대의 자율주행 자동차뿐만이 아니라, 많은 수의 자율주행 자동차가 도시에서 움직일 때 전반적인 도로의 흐름을 파악할 때도 쓰인다. 이 경우에는 클라우드를 사용하는데, 시뮬레이션 환경 안의 가상 자동차(agent)들에 자율주행을 적용하고, 다양한 파라미터를 튜닝하면서 전체 자동차군(fleet)의 운행 상태를 검토하게 된다.
한편, 김준성 팀장은 “자율주행은 광범위하고 어려운 문제이기 때문에, 한 기업이 모든 것을 해결하기 보다는 여러 기업이 함께 노력할 필요가 있다”면서, “모셔널은 폭넓은 파트너십과 함께 자율주행 산업 활성화를 위한 데이터 공유에도 노력을 기울이고 있다”고 소개했다. 모셔널이 2019년 공개한 데이터셋 ‘뉴신(nuScenes)’은 보스턴과 싱가포르에서 수집한 1000여개의 주행 시나리오 및 40만 개의 라이다(LiDAR) 포인트, 130만 개의 레이더 리턴 등 다양한 데이터를 담고 있다. 최근 릴리스된 뉴신의 2.0 버전은 이보다 더 많은 14억 개의 라이다 포인트와 10만 개 이상의 주석이 포함된 이미지 등 데이터를 포함한다.
▲ 팬텀AI 윤지현 박사는 복잡한 ADAS 및 자율주행 시스템을 효과적으로 개발하면서 안전성을 확보하는 것이 과제라고 짚었다.
안전의 패러다임 바꾸는 ADAS, 기술 개발의 과제는?
팬텀AI(Phantom AI)의 윤지현 박사는 자율주행 기술 가운데 안전과 편의 관점에서 중요한 요소 중 하나로 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)를 꼽았다. “ADAS는 사고가 났을 때 탑승자를 보호하는 패시브 세이프티(passive safety)가 아니라, 사전에 치명적인 사고를 줄이기 위한 액티브 세이프티(active safety) 시스템으로서 패러다임의 전환을 이끌고 있다”는 것이 그의 설명이다.
지금까지의 ADAS는 카메라로 차선을 읽고 레이더로 주변 차량을 감지하는 형태가 주류인데, 이를 위해서 기존의 자동차보다 훨씬 많은 수의 센서가 탑재된다. 여기에 자율주행을 위한 방대한 데이터가 쏟아지고 있는 등의 배경으로 ADAS 기술과 시장이 향후 크게 성장할 것으로 전망된다.
윤지현 박사는 ADAS 및 자율주행 개발에 있어 극복해야 할 문제도 있다고 짚었다. 레벨 3를 넘어 완전 자율주행까지 구현하기 위해서 훨씬 복잡한 소프트웨어 코드 개발이 필요해진다. 이런 가운데 자동차는 생명과 직결되는 기계이기 때문에 더욱 고도화된 소프트웨어의 안전성이 요구된다. 십여 개의 라이다, 카메라, 센서 정보를 처리할 수 있는 프로세서 및 인공지능(AI) 및 딥러닝 기술의 개발도 필요하다. 이외에 자율주행 센서와 외부 인프라의 연결성과 네트워크 보안, 고정밀 지도와 같은 요소도 중요하게 고려된다.
▲ 앤시스는 자율주행 기술이 고도화됨에 따라 높아지는 개발 난이도에 대응할 수 있는 시뮬레이션 및 테스트 솔루션의 툴체인을 제공한다고 소개했다.
자율주행 개발을 위한 포괄적 시뮬레이션이 필요
이번 포럼에서 앤시스는 자율주행 및 ADAS 개발을 돕는 시뮬레이션 기술에 대해 소개했다.
앤시스의 산딥 소바니(Sandeep Sovani) ADAS & Autonomy 부문 디렉터는 자율주행 자동차 개발의 최우선 과제는 “사람이 운전하는 차보다 더 안전하게 만드는 것”이라면서, “개발 과정에서 주요한 장애물인 개발 비용과 시간 문제를 극복할 수 있는 수단으로 시뮬레이션이 중요하다”고 설명했다.
자율주행의 레벨이 높을 수록 개발에 필요한 엔지니어링에 더 많은 노력이 들게 된다. 특히 사람이 주도권을 갖고 ADAS가 보조하는 레벨 2에서 자동차 시스템이 주도권을 갖기 시작하는 레벨 3로 가는 단계에서는 시스템 설계와 관련된 확인과 검증, 안전성에 대한 검토가 필요하기 때문에, 기술 개발의 난이도가 크게 높아진다는 것이 소바니 디렉터의 설명이다.
이런 개발 환경에 대응하기 위해 앤시스는 모든 레벨의 자율주행 개발에 적용 가능한 애플리케이션들을 한데 모은 툴체인(toolchain)으로 ‘앤시스 오토노미(Ansys Autonomy)’를 내세우고 있다. 앤시스 오토노미는 자율주행차의 개발 과정에서 안전 측면의 다양한 기능을 처리하는 소프트웨어를 모듈 형태로 제공한다. 여기에는 시스템 정의, 하드웨어 개발, 시스템 소프트웨어의 통합 개발, 테스트 전략, SIL(Software-in-the-Loop) 및 HIL (Hardware-in-the-Loop) 시뮬레이션 등이 포함된다. 소바니 디렉터는 “앤시스 오토노미는 설계에 의한 안전과 확인 및 검증에 의한 안전이라는 두 가지 패러다임에 바탕을 두고 있다”면서, 폭넓은 제품군을 통해 ▲안전 분석 및 알고리즘 개발 ▲컴포넌트 및 전체 차량 레벨에서 센서의 위치에 따른 감지 능력 변화 검증 ▲실제 광선 경로 시뮬레이션에 기반한 카메라의 HIL 테스트 ▲대규모 시뮬레이션을 활용한 시나리오 기반의 신뢰성 평가 등이 가능하다고 소개했다.
한편, 레벨 4 이상의 자율주행에서는 ADAS 및 자율주행 기능의 안전까지 검증해야 하기 때문에 위해서는 완전한 통합 툴체인을 통한 개발이 요구된다.
앤시스는 레벨 4~5의 자율주행 기술 개발에 대비해 다양한 개발 환경을 유연하게 통합할 수 있는 통합 툴체인 전략을 제시하고 있다. 이 전략에 따르면 ADAS/자율주행 기능의 아키텍처 정의부터 기능 검증, 도로 데이터·테스트 데이터·주행 데이터가 포함된 자율주행 시뮬레이션 등이 툴체인에 포함되어야 한다. 앤시스코리아는 “모델, 환경 구축, 로직 등이 다양한 시뮬레이터 가운데 목적에 맞는 것을 선택하고, 이들을 통합하는 것이 툴체인의 역할”이라고 설명했다.
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작성일 : 2020-11-30