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.
