자율주행차 테스트를 위한 가상시뮬레이션 평가 플랫폼 3가지

자율주행차 테스트 분류와 가상 시뮬레이션 평가플랫폼 소개

 

자율주행차는 미래의 교통을 혁신할 기술로 본 블로그에서 연재하고 있는 주요 주제입니다. 자율주행차는 아직 기술개발이 한창이기도 하지만, 안전성과 효율성을 극대화하기 위해 다양한 테스트와 시뮬레이션 기술이 필수적인데요.

이는 복잡한 도로 환경에서 신뢰성있게 주행해야 하기때문에, 실제 도로에서 시험주행 뿐만 아니라 시간과 비용을 절감하기 위해서는 가상 환경에서의 평가 시뮬레이션도 매우 중요한 역할을 담당합니다. 국내에서도 자율주행차 가상플랫폼을 서비스로 비약적으로 성장하고 있는 KAIST 스타트업 MORAI가 이러한 기술개발과 사업화를 영위하고 있습니다.

자율주행차 가상평가시뮬레이션 전문기업 : 모라이

오늘 포스트에서는 자율주행차의 테스트 및 시뮬레이션 기술이 어떻게 발전하고 있고, 시험평가 기술들이 자율주행차의 상용화를 어떻게 앞당기고 있는지 살펴보겠습니다.(바쁘신 분들은 4.으로 넘어가주세요~^^;)

1. 자율주행차 테스트의 필요성

자율주행차는 수백만 줄에 달하는 소스코드와 복잡한 알고리즘에 의해 제어되는데, 실시간으로 주행 중에는 다양한 센서로부터 실시간 데이터를 수집하고 처리하고 있습니다. 이러한 복잡한 제어시스템이 도로에서 안전하고 신뢰성있게 작동하려면, 다양한 환경에서 충분히 실증과 평가를 통해 확인되어야 합니다.

1.1 안전성 검증

자율주행차가 다양한 도로 상황에서 안전하게 주행할 수 있는지를 검증하기 위해서 기능, 성능에 대한 다양한 실증은 필수적입니다. 또한 도로 이용자인 보행자, 다른 차량은 물론 도로 환경에 해당하는 교통 신호, 날씨 변화 등 여러 요소를 고려해야 합니다.

1.2 기능 확인

차량이 자율주행 모드에서 모든 기능을 올바르게 수행하는지 확인하는 과정이 필요합니다. 예를 들어, 차선 유지, 자동 브레이킹, 장애물 회피 등 기능요소들이 실제 상황에서 예상데로 정확하게 작동하는지를 확인합니다.

1.3 규제 준수

자율주행차는 각국의 도로교통 관련 법규를 준수해야 하며, 이러한 법조항에 따르는 지 여부를 시험주행을 통해 검증합니다. 이러한 법규는 지역마다 다를 수 있으므로, 다양한 법적 환경에서의 테스트가 중요합니다. 일례로 영국, 일본 등은 운전석이 우측에 있고 횡단보도를 건너려는 보행자는 오른쪽을 주시해야하는 등 문화의 차이도 존재하죠.

2. 실제 도로 테스트

자율주행차의 개발에서 가장 중요한 단계 중 하나는 실제 도로에서의 실증 테스트입니다. 실제 도로 테스트는 자율주행차가 현실의 복잡한 주행 환경에서 어떻게 반응하는지 평가하는 데 필수적입니다.

2.1 파일럿 프로젝트

많은 자율주행차 기업들이 특정 도시나 구역에서 파일럿 프로젝트를 운영하며 실제 도로 테스트를 수행하고 있습니다. 이 과정에서 도로 상황, 교통 흐름, 보행자와의 상호작용 등을 관찰하고 데이터를 수집합니다. 우리나라는 경기도 화성에 케이시티(K-City) 자율주행차 실증도시가 있고, 미국도 미시건에 M-City가 있습니다.

2.2 모니터링과 피드백

실제 도로 테스트 중에는 차량 내부의 컴퓨터 시스템이 모든 주행 데이터를 기록하며, 이를 통해 발생할 수 있는 오류나 개선점을 식별합니다. 이 피드백은 시스템 개선에 사용되고 다시 평가기록에 활용됩니다.

3. 시뮬레이션 기술의 중요성

실제 도로 테스트는 필수적이지만, 현실적으로 모든 시나리오에 대한 가능성을 테스트하기는 매우 어렵습니다. 날씨, 교통량, 사고 상황 등 다양한 변수는 무한대에 가깝기 때문에, 이를 모두 실제 도로에서 테스트하는 것은 불가능합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 시뮬레이션 기술이 사용되는데, 시간과 비용을 훨씬 효과적으로 투입할 수 있죠.

3.1 가상 환경에서의 테스트

시뮬레이션은 가상 환경에서 다양한 주행 상황을 재현하여 자율주행차의 반응을 테스트하는 기술입니다. 가상의 도로, 날씨, 차량, 보행자 등을 설정해 자율주행 알고리즘이 어떻게 작동하는지 평가합니다.

3.2 대규모 테스트

시뮬레이션을 통해 다양한 도로 환경, 교통 상황, 기상 조건에서의 주행을 대규모로 테스트할 수 있습니다. 이는 자율주행 시스템이 수백만 마일을 주행한 것과 같은 효과를 얻을 수 있어 개발 기간을 단축시킵니다.

3.3 위험 시나리오 테스트

실제 도로에서는 위험하거나 재현하기 어려운 상황도 시뮬레이션에서는 안전하게 테스트할 수 있습니다. 예를 들어, 보행자가 갑자기 도로로 뛰어드는 상황, 급정거해야 하는 상황 등을 시뮬레이션하여 자율주행차의 반응을 분석할 수 있습니다.

  4. 시뮬레이션 플랫폼과 분석도구  

자율주행차의 시뮬레이션에는 다양한 소프트웨어와 플랫폼이 사용됩니다. 대표적인 플랫폼 예시는 다음과 같습니다.

CARLA: 오픈소스 자율주행 시뮬레이터로, 도시 환경, 교외 지역, 고속도로 등 다양한 도로 환경을 시뮬레이션할 수 있습니다. 연구자와 개발자들이 자유롭게 평가시나리오를 생성하고 테스트할 수 있는 장점이 있습니다.

오픈소스 자율주행 시뮬레이터, CARLA

LGSVL: LG가 (상암동을 배경으로) 개발한 자율주행 시뮬레이터로, 고해상도 3D 환경을 제공하며, 복잡한 도시 환경에서의 자율주행 테스트가 가능합니다. 이 시뮬레이터는 다양한 자율주행 소프트웨어와 호환성이 높은 것으로 확인됩니다.

LG 자율주행 시뮬레이터

PreScan: 매스웍스(MathWorks)의 PreScan은 자율주행차의 센서, 카메라, 레이더 등의 차량탑재 센서 성능을 테스트할 수 있는 시뮬레이션 도구입니다. 차량과 주변 환경 간의 상호작용을 정밀하게 모델링할 수 있습니다.

매스웍스(MathWorks)의 PreScan

5. 실제 테스트와 시뮬레이션의 통합

자율주행차 개발에서 시뮬레이션과 실제 도로 테스트는 상호 보완적인 역할을 수행합니다. 시뮬레이션을 통해 많은 데이터를 얻고, 다양한 시나리오를 검토한 후, 시험케이스를 많이 절약하여 실제 도로 테스트에서 이를 검증하는 과정이 일반적입니다.

5.1 데이터 피드백 루프

시뮬레이션에서 도출된 결과는 실도로 시험평가에 반영되며, 반대로 실제 도로에서 수집된 데이터는 시뮬레이션 모델을 개선하는 데 사용됩니다. 이 피드백 루프는 자율주행 시스템의 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 하게 됩니다.

데이터 피드백 루프(반복) 개념

5.2 가상 현실과 증강 현실의 활용

최근에는 가상 현실(VR), 증강 현실(AR) 기술을 이용해 더욱 현실감 있는 시뮬레이션 환경을 구축하고 있습니다. 이는 운전자나 승객의 탑승이나 서비스 경험을 도출하는 데도 사용됩니다.

 

자율주행차의 테스트와 가상 시뮬레이션 평가 기술은 자율주행차의 발전과 상용화에 필수적인 요소입니다.

시뮬레이션 기반 평가기술은 자율주행차의 다양한 시나리오를 가상으로 검증할 수 있는 강력한 도구이며,
실제 도로 테스트는 이러한 검증을 현실로 가져오는 중요한 과정입니다.

이 두 가지가 긴밀하게 통합되어 자율주행차의 신뢰성과 안전성을 높이는 데 기여하고 있으며,
미래의 교통 혁신을 앞당기고 있습니다.