미래의 자율주행차 내부:개념 증명에서 현실로

자동차 산업은 먼 길을 왔습니다. 그리고 자율주행차와 자율주행차를 만드는 기술은 더 이상 공상과학 소설이 아닙니다. 나는 미래의 세계가 우주 시대의 차량으로 가득 차 있다고 생각하는 것이 확실히 유혹적이라는 것을 인정합니다. 오지 않았으면 하는 바램은 미래의 사람들이 모두 영화에서처럼 반짝이는 은색 점프수트를 입어야 한다는 것입니다. 누가 그 아이디어를 생각해 냈나요?

물론 현실은 훨씬 더 다양합니다. 그리고 이는 미래의 자율주행차 이면의 기술 환경, 특히 개념 증명 단계에 확실히 적용됩니다. 독특하고 까다로운 개발 환경 외에도 다양한 맞춤형 온프레미스 및 클라우드 애플리케이션에 둘러싸여 있을 것입니다. 이 모든 애플리케이션은 어떻게든 서로 원활하게 통신할 수 있어야 합니다. 이 개념을 실현하려면 고도로 자율적인 산업용 사물 인터넷(IIoT) 시스템이 필요한 프로젝트입니다. 그리고 모든 것이 하나로 작동하고 안정적으로 작동하는지 확인하는 것이 RTI가 프로젝트를 높은 단계로 전환하는 데 도움이 될 수 있는 부분입니다.

신사님, 시동을 켜십시오

이전 블로그에서 언급했듯이 저는 거의 4년 동안 RTI에서 근무했습니다. 그리고 그 기간 동안 우리는 자율주행 차량을 구축하는 과정에 가장 먼저 뛰어드는 제조업체의 수가 크게 증가하는 것을 목격했습니다. 제 역할은 영업 팀, 파트너 및 전략적 고객과 협력하여 모든 사람이 성공할 수 있도록 돕는 것입니다. RTI는 많은 것을 제공할 수 있는 분야이기 때문입니다.

그러나 우리에게 도움을 청하기에 적절한 시기는 언제입니까? 개념 증명 단계를 진행하면서 때때로 발생하는 장애물을 협상해야 합니다. 우선, 자율주행 차량용 시스템은 세 가지 주요 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 환경 감지, 해당 환경에 대한 데이터 처리 및 환경 내에서 해당 정보에 대한 조치입니다. 그리고 그것은 본질적으로 반복해서 일어나는 주기 또는 루프입니다. 그러나 생성되는 데이터의 양과 처리해야 하는 속도가 순식간에 압도적으로 커질 수 있습니다.

자율주행 차량의 시스템 측면에서 흔히 발생하는 문제

좀 더 세분화하자면, 자율주행 자동차를 볼 때 환경을 바라보는 센서 패키지가 있어야 하며, 이는 단순한 운전자 지원 수준 기술에서 더 복잡하고 고도로 또는 완전 자율주행 차량에 이르기까지 다양합니다. 이는 LIDAR 센서, 레이더 센서, 액추에이터 및 기타 입력 지점에서 수집할 데이터의 충실도 수준과 데이터 양을 결정합니다. 그리고 이러한 모든 구성 요소가 서로 데이터를 공유하고 결론의 정확성에 동의할 때만 실제로 작동하기 때문에 이를 센서 융합 또는 데이터 융합이라고 합니다.

그리고 다음과 같은 문제를 해결하기 위해 시스템이 AI를 사용해야 하는 사고 부분이 있습니다. 우회전할까? 주변에 무슨 일이?" 사람이나 자전거, 자동차와 같은 다양한 일시적인 요인을 분석한 다음 결정하고 계획합니다. 그리고 물론 자동차는 물리적인 행동을 취하여 환경을 바꿔주기 때문에 사이클이 처음부터 다시 시작됩니다.

따라서 문제는 실제로 높은 수준의 연결에 관한 것입니다. 시스템은 데이터를 캡처하고 처리할 수 있는 속도와 품질만큼만 우수합니다. 그런 다음 클라우드에 연결하고 다른 시스템에 연결하는 것과 같은 항목을 추가하면 이제 연결 솔루션의 일부인 외부 연결도 갖게 됩니다. 따라서, 이는 모두 매우 빡빡한 패키지에 많은 구성 요소를 포함하는 매우 복잡한 분산 시스템입니다. 그러나 무엇을 하나로 묶습니까? 경쟁업체, 업계 표준 및 기타 여러 변수에 보조를 맞추려면 대규모로 확장할 수 있는 유연한 IIoT 프레임워크를 기반으로 구축해야 합니다.

RTI의 등장:Connext DDS와 계층화된 데이터버스의 개념

대규모 확장성은 고도로 자율적인 모든 시스템의 핵심 전제입니다. 그리고 이 사실은 특히 자율주행 자동차의 세계에 적용됩니다. 왜냐하면 최고의 개발자 팀도 바로 실행할 준비가 된 시스템과 비교하여 통제된 테스트 조건에서 실행되는 시스템을 구축하는 복잡성의 점프로 인해 눈을 멀게 할 수 있기 때문입니다. 시장. 일반 대중이 요구할 모든 언론 조사 및 새로운 테스트 사례를 통해 시장에 출시하고 기능을 수행하려면 일반적으로 시스템에 지금까지 아무도 설명하지 않은 미션 크리티컬 요구 사항의 완전히 새로운 계층이 추가됩니다.

제가 항상 사람들에게 말하는 것은 여러분이 안정적으로 작동하고 생산에 투입되기를 원하는 단계에 이르렀을 때 우리가 도울 수 있다는 것입니다. RTI는 소프트웨어를 구축할 수 있는 매우 안정적인 기반을 제공할 수 있기 때문입니다. 그리고 우리는 자동차 산업에서 유행어가 되기 훨씬 전부터 군용 자율 시스템으로 작업하면서 수년 동안 이를 수행해 왔습니다. 특히 RTI의 전문 지식을 활용하여 소프트웨어 인프라 및 통신과 같은 어려운 문제를 처리할 수 있는 경우 모든 것을 스스로 하려고 하면 최소한의 이점이 있습니다.

Connext DDS 소프트웨어는 계층화된 데이터 버스를 사용하여 통신을 관리하기 때문에 이러한 기능의 좋은 예입니다. 계층화된 데이터 버스는 RTI가 구성원인 IIC(Industrial Internet Consortium)에서 개발한 개념 및 용어입니다. 우리는 몇 가지 문서와 사양 작성을 도왔습니다. 그리고 다른 회사와 협업하는 동안 그 작업에서 나온 것 중 하나는 시스템 내에서 제어 또는 정보의 다른 평면을 식별할 수 있도록 하는 계층화된 데이터 버스를 만드는 것이었습니다. 환경을 완벽하게 제어할 수 있을 뿐만 아니라 안정성, 대역폭, 지연 시간을 비롯한 다양한 사용 사례에 대해 애플리케이션 간에 데이터가 흐르는 방식을 결정하는 서비스 품질을 갑자기 지정할 수 있습니다.

이 계층화된 데이터 버스 개념을 통해 생태계 전반에 걸쳐 동일한 표준을 사용할 수 있습니다. 그리고 시스템의 여러 부분에서 해당 데이터를 관리하는 방법에 대해 다른 조건과 규칙을 설정할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 프로토콜과 게이트웨이 또는 기타 브리지를 추가하지 않고도 서로 다른 시스템 간에 매우 표준화된 방식으로 통신할 수 있습니다. Connext DDS의 일부로 계층화된 데이터 버스를 사용하면 데이터 사용에 대한 이러한 다양한 조건을 찾아 안정적이고 반복 가능하게 만들 수 있습니다.

결국 우리가 원하는 것은 개발 팀이 미래의 자동차를 만드는 데 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 그러나 연결 프레임워크와 관련하여 바퀴를 재발명해야 하는 이유는 무엇입니까? Connext DDS에 대해 자세히 알아보고 자동차 산업에서 어떻게 처리하는지 알아보려면 이 데이터시트를 확인하십시오.