자율주행차 개발에서 시뮬레이션이 핵심인 이유

자율주행차는 운전자 안전을 개선하고 교통 혼잡을 줄일 수 있었다. 그러나 이 새로운 플랫폼을 개발하는 과정에는 많은 과제가 있었다.

그중 가장 큰 과제는 완전 자율주행차가 도로에 나올 만큼 안전하다는 것을 입증하기 위해 약 88억 마일의 도로 테스트가 필요하다는 점이었다.

이러한 과제는 상당했지만, 자율주행차가 안전성과 생산성 측면에서 제공할 수 있는 이점은 매우 클 수 있었다.

자율주행차가 해결할 수 있는 안전·교통·경제 문제

매년 전 세계에서 약 125만 명이 교통사고로 사망했으며, 그중 대부분은 인간의 실수로 인한 것이었다.

인명 손실 외에도 교통사고는 연간 2,770억 달러의 경제적 비용을 발생시켰다.

교통 혼잡과 지연 역시 큰 비용을 유발하였다. 운전자들은 혼잡으로 인해 30억 갤런 이상의 연료를 낭비했고, 자동차 안에서 거의 70억 시간을 추가로 보냈다. 이는 2015년 북미 기준 약 1,600억 달러의 비용으로 이어졌다.

인간의 실수를 제거함으로써 자율주행차 기술은 이러한 안전, 경제, 혼잡 문제를 해결할 수 있었다.

시뮬레이션은 자율주행차 개발 시간과 비용을 줄였다

자동차 제조업체와 공급업체가 자율주행차라는 새로운 기회를 활용하려면, 안전하고 신뢰할 수 있는 기술을 빠르게 개발할 수 있어야 했다.

하지만 자율주행차는 모든 주행 상황에 대응하도록 훈련되고 테스트되어야 했기 때문에 수백만 개의 시나리오를 수행해야 했다. 이는 가장 경험 많은 기술 리더에게도 어려운 과제일 수 있었다.

이러한 수준의 테스트와 훈련은 개발 주기를 길게 만들었다. 완전 자율주행차에는 88억 마일의 도로 테스트가 필요했다. 비교하면, Google의 자율주행차 프로젝트였던 Waymo는 물리적 도로 테스트에서 2,000만 마일만 완료한 상태였다.

이 과정을 어떻게 가속할 수 있을까?

시뮬레이션은 핵심 역할을 하였다. 차량 설계자는 고급 시뮬레이션 도구를 사용해 이러한 시나리오를 가상으로 빠르고 비용 효율적으로 테스트할 수 있었다. 이는 개발을 가속할 뿐만 아니라 물리적 도로 테스트의 필요성도 줄였다.

예를 들어 모델 기반 개발 도구는 설계자가 자율주행차용 소프트웨어를 만드는 데 도움을 주었다. 이러한 소프트웨어는 훨씬 더 견고하고 오류가 적으며 도로에서 더 안전한 것으로 입증되었다. 또한 이러한 도구는 개발 시간을 절반으로 줄이고, 코드 검증 및 확인 비용을 약 40% 줄일 수 있었다.

시뮬레이션 기반 도로 테스트의 이점

시뮬레이션은 가상 환경에서 수행되기 때문에 물리적 프로토타이핑보다 더 빠르고, 비용이 적게 들며, 기본 물리 현상에 대해 더 많은 인사이트를 제공하였다.

또한 자율주행차의 안전을 보장하기 위해 설계된 수십억 마일의 테스트 주행에서 성능을 분석할 수 있는 유일하게 실용적인 방법이었다.

그 결과 차량 개발자는 다음과 같은 효과를 얻을 수 있었다.

• 시장 출시 시간을 단축할 수 있었다.
• 비용을 절감할 수 있었다.
• 제품 품질을 개선할 수 있었다.

시뮬레이션을 사용하면 기업은 자율주행차에 필요한 다양한 기술을 개발하기 위해 필요한 설계 탐색을 빠르고 경제적으로 완료할 수 있었다. 여기에는 리튬 이온 배터리와 라이다 시스템 같은 기술이 포함되었다.

또한 시뮬레이션은 자율주행차 개발과 관련된 여러 다른 과제도 해결하였다. 개발자는 수백만 개의 주행 상황을 가상으로 테스트하여 차량의 고정밀 센서, 액추에이터, 라이다, 카메라를 검증할 수 있었다. 시뮬레이션은 복잡한 자동 주행 제어 소프트웨어의 개발과 테스트까지 지원할 수 있었다.

자율주행차 개발은 차량 대수와 데이터를 처리하는 컴퓨팅 리소스 측면 모두에서 규모의 과제였다. 전 세계 테스트 차량은 매일 페타바이트 규모의 데이터를 생성할 수 있었다. 이 데이터는 병렬로 작업하는 여러 팀에 의해 처리, 샘플링, 활용되어야 했다. 개발 주기 중 발견되는 모든 업데이트나 변경 사항은 추가 설계 반복을 유발할 수 있었다.

시뮬레이션은 이러한 과제를 충족하기 위해 개발 규모를 확장하는 최선의 방법이었다.

자율주행차 개발 과제에 대응하는 방법

자율주행차가 기존 자동차 시장에 만들 것으로 예상되는 변화는 기업이 지배적인 시장 지위를 만들 수 있는 드문 기회였다.

따라서 혁신적이고 안전한 기술을 빠르게 개발하는 것이 매우 중요하였다. 시뮬레이션은 기업이 이러한 기술을 개발하고 테스트하는 동안 직면할 수많은 과제를 해결하는 유일하게 효과적이고 효율적인 방법이었다.

최근 Big Compute 컨퍼런스에서 Ansys의 지역 부사장 Walt Hearn과 Microsoft Azure HPC/AI 제품 책임자 Nidhi Chappell은 고급 시뮬레이션 도구가 자동차 기업의 개발 장벽 극복을 어떻게 돕고 있는지 설명하였다.

결론

자율주행차는 운전자 안전을 개선하고 교통 혼잡을 줄일 수 있는 기술이었다. 그러나 완전 자율주행차의 안전성을 입증하려면 88억 마일에 달하는 도로 테스트가 필요하다는 큰 과제가 있었다.

시뮬레이션은 수백만 개의 주행 시나리오를 가상으로 빠르고 경제적으로 테스트할 수 있게 하였다. 또한 물리적 도로 테스트의 필요성을 줄이고, 개발 시간과 비용을 낮추며, 제품 품질을 개선할 수 있었다.

원문은 자율주행차 개발이 규모의 문제이며, 시뮬레이션이 이러한 규모의 과제를 충족하기 위한 최선의 방법이라고 설명하였다.

출처 : Ansys Why Simulation is a Driving Force for Autonomous Vehicles

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