자율주행 자동차의 인지 능력 제고

자율주행 자동차의 인지 능력 제고

자율주행 자동차의 인지 능력 제고

한때 공상 과학 소설속에만 존재하는 것으로 생각되었던 자율 주행 차량(AVs)은 빠르게 일상생활의 일부가 되었고 있으며, 관련 시장은 향후 몇 년 동안 기하급수적으로 성장할 것으로 예상된다.

AV 개발에 대단한 진전이 있었지만, 무엇보다도 열악한 물체 감지 및 잘못된 경보로 인해 여전히 공공 도로에서 운행하기에는 충분히 안전하지 않다. 이러한 안전 문제를 극복하기 위해 차량 개발자는 더 높은 해상도와 고가의 센서를 활용했다. 그럼에도 불구하고, 개발자들은 열악한 인식의 문제를 적절하게 해결하지 못하고 있다.

센서 융합 소프트웨어의 선두주자인 기업 LeddarTech의 자회사인 VayaVision은 혁신적인 아키텍처 및 소프트웨어 설계를 기반으로 하는 물체 감지 솔루션을 개발하여 EU 자금 지원 STV 프로젝트에서 이 문제를 해결하기 시작했다. 이 솔루션은 확장 가능하며 SAE(Society of Automotive Engineers)에서 개발한 모든 수준의 자동화 운전을 지원한다. 프로젝트팀은 "또한 STV에서 우리는 유럽 및 글로벌 자동차 파트너인 OEM(Original Equipment Manufacturer) 및 T1(Tier 1 Supplier)과 함께 VayaVision의 원시 센서 퓨전 아키텍처를 테스트하고 탐색하는 데모 장치를 구축하는 것을 목표로 했다”고 설명했다.

 

더 안전한 AV를 향하여

연구진은 "STV 프로젝트에서 VayaVision은 모듈식, 맞춤형, 센서 불가지론적 포괄적인 최첨단 원시 센서 융합 인식 기술인 LeddarVision을 개발했다”고 강조한다. 이 아키텍처는 여러 센서 유형, 다양한 센서 세트 및 맞춤형 센서 구성을 지원한다. 이 구조를 통해 VayaVision은 고객에게 애플리케이션의 기술 및 예산 요구 사항을 충족하는 맞춤형 인식 솔루션을 제공할 수 있다.

또한 LeddarVision 소프트웨어는 포괄적인 3D 환경 모델을 생성하여 차량 주변의 동적으로 변화하는 환경에 대한 중요한 정보를 실시간으로 제공하여 보다 안전하고 안정적인 자율 주행을 보장한다.

공개 데이터베이스와 주요 OEM 및 T1 모두에서 테스트한 동급 최고의 성능을 제공한다. 또한 이 모델은 카메라 및 레이더 기반 솔루션에 대한 주요 nuScenes 챌린지에서 최고의 결과를 달성했다. 연구진은 “이 시스템은 내장된 이중화로 매우 견고하며 일부 입력 센서가 오작동 및/또는 환경 조건(먼지 또는 안개)으로 인해 최적으로 작동하지 않거나 작동하지 않는 경우에도 3D 환경 모델을 생성한다”고 덧붙였다.

이러한 성과는 VayaVision이 유럽, 아시아 및 미국의 자동화 프로젝트에서 협력할 수 있는 기회를 제공했다.

 

지속적인 작업 : 센서 융합 솔루션

프로젝트팀은 "단기적으로 VayaVision의 아키텍처가 SAE L2 및 L2+ 고급 운전자 지원 시스템 기능을 지원하는 레이더 및 카메라 기반의 저렴한 센서 융합 솔루션을 제공할 것으로 기대한다”고 밝혔다. VayaVision은 현재 유럽 최고의 자동차 T1과 협력하여 카메라 및 레이더 센서 융합 및 인식 사용 사례를 개발하고 있다. 연구진은 이 T1과 함께 L2 솔루션의 상용 제품을 모색하고 있다.

프로젝트팀은 또한 AV에 대한 센서 융합, 인식 및 추진 의사 결정 분야의 다른 리더들로 구성된 유럽 컨소시엄을 구성하는 옵션을 조사하고 있다.

장기적으로 이 기술은 거리를 결정하는 데 사용되는 기술인 LiDAR(Light Detection and Ranging)과 고속도로 자동 조종 장치, 자율 주행과 같은 레벨 3-5 완전 자율 애플리케이션을 지원하는 카메라 기반 센서 융합 및 인식 솔루션을 제공할 것으로 예상된다. 셔틀 및 서비스 애플리케이션으로서의 이동성. 또한 농업, 건설 및 광업 분야에서 자동화된 중장비와 같은 오프로드 애플리케이션도 지원할 것이다.

 

SOURCE : CORDIS

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Heewon Shim

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