이더넷은 자율주행 차량의 핵심입니다

자동차 산업의 혁명이 우리 앞에 와 있습니다. 15년 전만 해도 자율주행차를 보여주는 광고는 공상과학 소설이었다. Waymo와 같은 회사는 현장 시험에서 수백 대의 자동차에 대한 광범위한 실험을 수행하여 자율 주행 차량이 가능하다는 것을 증명했지만 성숙한 기술이 되기까지 15~20년이 걸릴 것이라고 가정했습니다. 시간이 지남에 따라 사람들은 이 혁명이 머지 않아 일어날 것임을 깨닫기 시작했습니다. 기업들이 자율주행차에 하는 투자는 엄청나다. 자율 주행을 위한 법적 규제 프레임워크를 만들기 위한 입법도 진행 중입니다.

그러나 상업적으로 이용 가능한 자율주행차의 가장 큰 장벽은 신뢰, 더 정확히 말하면 기계 구동 차량에 대한 인간의 불신입니다. NSC(National Safety Council)에 따르면 미국에서 하루에 100건 이상의 치명적인 사고가 발생합니다. 이것은 거의 헤드라인을 장식하지 않습니다. 하지만 테슬라나 우버 사고 한 건이 1면을 장식하고 모두가 긴장한다. 사람들은 Tesla AutoPilot(오토 스티어링)이 도입된 첫해에 Tesla 차량의 사고 건수가 40% 감소했다고 언급한 Tesla에 대한 NHTSA(National Highway Traffic Safety Administration) 사고 보고서의 작은 글씨를 무시합니다! 이는 Tesla가 이 기능을 상용화한 후 이 시스템에서 추가 개선 작업을 수행하기 전이었습니다.

미국 교통부는 자율주행차가 사람의 실수로 인한 사고를 없애 교통사고 사망자를 94%까지 줄일 수 있다고 추정합니다.

기계 구동 자동차에 대한 사람들의 신뢰를 진정으로 얻으려면 자율 자동차 시스템이 매우 안정적이어야 합니다. 시스템의 두뇌, 즉 인공 지능(AI) 프로그램을 실행하는 SoC/GPU인 시스템의 두뇌에서 시작하여 차량 주변의 360도 뷰를 정확하게 분석하고 올바른 운전 정책을 정의합니다. 카메라와 기타 센서인 자동차의 눈과 귀까지 확장됩니다. 이러한 카메라와 센서는 야간, 악천후 또는 극도로 높은 온도 등 모든 극한 조건에서 안정적으로 작동해야 합니다.

다음으로 큰 과제는 모든 것을 연결하는 신경계를 구축하는 것입니다. 네트워크의 서로 다른 노드 간에 안정적으로 데이터를 전달하고 장애 없이 시스템을 제공하는 이중화를 제공하는 IVN(In-Vehicle Network)입니다.

또한 자율주행 레벨이 레벨 1-2에서 레벨 3-4(레벨 5를 앞두고 있음)로 이동함에 따라 그림 1과 같이 IVN의 속도와 복잡성이 병렬로 증가하고 있습니다.

그림 1. 완전한 자율성을 향한 경로

ADAS(첨단 운전자 지원 시스템)가 있는 레벨 1-2 차량에는 주로 제동 및 속도에 대해 최소한의 결정을 내리는 기본 컨트롤러와 함께 1~3개의 저해상도 카메라가 포함되어 있지만 레벨 4-5 차량용 시스템은 그 이상입니다. 바퀴 달린 데이터 센터처럼. 레벨 4-5 시스템에는 10개에서 20개 이상의 카메라와 센서와 비전 분석, 운전 정책, 고대역폭 텔레매틱스, 고급 스토리지 시스템을 포함한 모든 것을 담당하는 몇 가지 중앙 집중식 컴퓨팅 시스템이 있습니다. 이러한 모든 노드는 자율 주행 차량에서 기대되는 속도, 서비스 품질(QoS) 및 보안 수준을 제공할 수 있는 안정적인 네트워크와 연결되어야 합니다.

지난 30년 동안 레벨 1-2 차량의 요구 사항을 기반으로 IVN용으로 많은 프로토콜과 솔루션이 개발되었습니다. 대부분 독점적인 몇 가지 새로운 프로토콜이 미래의 레벨 3-4-5 자동차에 대한 솔루션을 제공한다는 목표로 지난 몇 년 동안 도입되었습니다. 시장에서 미래 자동차를 위한 네트워크의 요구 사항과 복잡성을 파악한 후 많은 OEM 및 Tier-1은 이더넷이 이러한 네트워크의 모든 요구 사항을 충족할 수 있는 가장 높은 잠재력을 가지고 있음을 인식했습니다.