차량 소프트웨어 공급사 어플라이드 인튜이션이 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 및 자율 주행(AD)용 자율 주차 개발 솔루션을 19일 발표했다. ADAS 및 AD 개발팀은 이 솔루션을 통해 향상된 안전성과 신뢰성으로 ML 기반 또는 기존 APS(자율 주차 시스템)를 최대 12배 빠르게 개발, 테스트 및 배포할 수 있게 됐다.

자율주차 시스템은 차량이 스스로 주차할 수 있게 해 운전자의 안전과 편의성을 높여주지만, 전통적으로 개발하기 어려운 기술로 알려졌다. 자동차 OEM과 1차 협력사는 다양한 운영 설계 도메인(ODD), 주차장에서의 예측 불가능한 차량 및 보행자 움직임, 비선형 차량 동역학 등 APS 개발 시 수많은 문제를 직면한다. 또한 매우 정확한 360도 센서 및 인식 범위가 필요하기 때문에 조감도(BEV) 인식 또는 점유 네트워크와 같은 고급 머신러닝(ML) 기술이 요구되는 경우가 많다.

어플라이드 인튜이션의 자율주차 개발 솔루션은 APS 엔지니어링의 주요 과제를 해결해 ADAS 및 AD 개발팀이 APS 안전성과 신뢰성을 향상할 수 있는 동시에 출시 시간 단축을 지원한다. 솔루션에는 다음이 포함된다.

• 사전 구축된 ODD 분류 체계, 테스트 스위트 및 맵을 통해 개발 팀이 프로그램 요구 사항에 맞게 시뮬레이션을 사용자 지정할 수 있음
• 360도 감지 및 인식 테스트 초음파, 어안 카메라와 같은 APS 센서를 모델링하는 멀티 센서 소프트웨어 인 더 루프(SIL) 및 하드웨어 인 더 루프(HIL) 시뮬레이션
• 데이터 마이닝 및 큐레이션 특정 모델의 약점을 타깃으로 새로운 학습 데이터 세트를 신속하게 조합해 데이터 기반 AI/ML 개발 최적화
• ML 기반 인식을 훈련하는 합성 주차 데이터 세트 모델 테스트 및 데이터 세트 큐레이션에서 식별된 특정 에지 케이스와 데이터 격차를 타기팅
• 사실적인 시뮬레이션 차량 동역학 및 동작 비정형 주차장에서 저속 및 고조향 각도의 차량 동작을 정확하게 모델링하고, 모든 플래너의 테스트와 ML 기반 플래너의 교육 가능
• 클라우드 오케스트레이션 ODD에서 대규모로 시뮬레이션 테스트를 실행 가능

이런 기능들로 ADAS 및 AD 개발팀은 안전하고 효율적인 APS를 최대 12배 빠르게 개발하고, 클라우드 시뮬레이션 비용을 최대 70% 절감하며, 타깃 엣지 사례에 대한 ML 기반 인식 성능을 최대 3배 향상할 수 있다.

피터 루드비히 어플라이드 인튜이션 공동 창립자 및 CTO는 “안전하고 신뢰할 수 있는 APS는 운전의 편안함과 편의성에 큰 영향을 미칠 수 있다. 자율주차는 일상적인 경험이 원활해야 하지만 올바르게 해내기 어렵고, 대부분의 기존 시스템은 차량 판매 전시장 주차장 외부에서는 잘 작동하지 않는다”며 “어플라이드 인튜이션은 OEM과 1차 협력사가 차량이 주차할 수 있는 모든 곳에서 뛰어난 성능을 발휘하고 운전자와 승객에게 최상의 경험을 제공하는 차세대 APS를 개발할 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다.