자율 주행 자동차는 개방된 도로가 차량에 끼칠 수 있는 모든 영향에 사람보다 더 잘 적응할 수 있을 때에만 안전하다.
자동차가 사람이 운전할 때보다 자율로 운전할 때 더 낫다는 것을 증명하려면 80억 마일 이상의 시험 이 꼭 필요하다. 현재 주행 거리에서 선두를 달리고 있는 Waymo는 8백만 마일의 도로 주행 시험 결과를 가지고 있다.
80억 마일 이상을 테스트하는 유일한 방법은 시뮬레이션을 사용하는 것이다.
Ansys의 automotive global director인 Sandeep Sovani는 “시뮬레이션의 기능은 인공지능(AI)을 훈련하고 테스트하는 것”이라고 말하며 “자율 주행 자동차 제조업체는 소프트웨어가 이러한 조건에서 검증된 경우에만 자동차가 도로 상황에 반응할 수 있다는 것을 확신할 수 있다.”고 덧붙였다.
자율 주행 자동차가 도로 주행을 위해 시뮬레이션이 필요한 이유
자율 주행 자동차가 AI에만 의존할 경우 발생하는 문제는 AI의 neural network를 안전 요구 사항에 할당하거나 추적할 수 없다는 점이다.
이는 최고 자율 안전 표준 인 자동차 안전 무결성 수준 D(ASIL D)에 적합하지 않다.
“결과적으로 자율 주행 자동차 개발자들은 safety gate 아키텍처를 설계해야 한다. Safety gate는 AI 시스템의 출력이 안전 규칙을 위반하는지 여부를 결정하며, 안전 규칙이 위반되면 아키텍처가 안전 계획에 따라 행동 방침을 시작한다.”라고 Sovani는 언급하며 “이 시스템은 검증되어야 하며, 또한 합리적인 시간 내에 이를 검증할 수 있는 유일한 방법은 시뮬레이션이다.”라고 말했다.
Ansys는 자율 주행 자동차의 설계 및 검증에 대한 전체적인 접근 방식을 제공하는 시뮬레이션 도구 모음을 제공한다.
Ansys 소프트웨어가 자율 주행 자동차 logic을 생성하고 검증하는 방법
medini analyze 소프트웨어는 자율 주행 자동차에 대한 잠재적 위험과 위험을 식별하는 safety gate 아키텍처를 생성하며, 기능 안전 요구 사항과 작동되는 응답을 결정하는데도 사용된다. 이러한 응답은 다양한 시스템 구성 요소가 위험에 반응하는 방식을 제어한다. 이러한 구성 요소를 관리하는 응답 소프트웨어는 SCADE Suite를 사용하여 만들어진다.
예를 들어, safety gate 아키텍처가 자동차의 경로에서 물체를 감지한다고 가정해보자. 즉, 어떠한 물체가 밖에 있고 충돌 위험이 있다. Safety gate 아키텍처는 일련의 안전 계획(예: 제동 안전 계획 100 활성화)에 기초하여 물체를 피하기 위해 무엇을 해야 할지 결정한다. 이 결정은 SCADE 내에서 생성된 소프트웨어를 작동시키며, 이 소프트웨어는 시스템 구성 요소가 안전 계획에 반응하는 방법을 제어한다. 즉, 브레이크는 물체가 더 이상 경로에 있지 않을 때까지 100%에서 작동한다.
이 시스템은 Ansys VRX를 사용하여 가상 세계에서 검증될 수 있다. VRX는 다양한 장애물, 날씨 및 도로 조건으로 디지털 거리를 채우는데 사용자는 이 가상 세계 내에서 실제 주행 소프트웨어가 제어하는 디지털 자동차를 테스트할 수 있다.
하지만 이 가상 자동차는 디지털 세계에 어떻게 반응할까? Ansys SPEOS는 이 동작을 시뮬레이션 할 수 있다. 이 소프트웨어는 광학 센서가 디지털 세계 내의 물체에 반응하는 방식을 모방하며, safety gate 아키텍처를 작동시키는 하드웨어를 검증하는 데 사용된다.
“Ansys는 부품에서 소프트웨어, 시스템에 이르기까지 다양한 수준에서 자율 주행 자동차 개발을 위한 종합적인 시뮬레이션 플랫폼을 구축하고 있다.”라고 Sovani는 말하며 “광학 도구는 하드웨어 센서를 개발하는 데 매우 중요하며, 폐쇄 루프 시뮬레이션을 통해 실제 환경에서 사용되는 동일한 소프트웨어에 의해 제어되는 차량을 주행하고 검증할 수 있다. 이를 통해 안전한 환경에서 소프트웨어를 신속하게 최적화하고 개발할 수 있다.”라고 덧붙였다.
출처 : Ansys Simulation is the Fastest Way to Get Autonomous Cars on the Market
