시제품에서 양산으로: 내일의 자율주행차 구축

자동차 환경은 극적으로 진화했습니다. 자율주행차는 더 이상 투기적 개념이 아닌, 커져가는 현실입니다. 하지만 매끈한 은색 차량이 미래 도시를 미끄러지듯 지나가는 모습은 여전히 사실보다 허구에 가깝습니다.

오늘날 자율주행차 프로젝트는 다양한 기술 스택으로 시작합니다. 개념 증명(PoC)은 맞춤형 온프레미스 및 클라우드 애플리케이션을 통합하여 전체 시스템에서 원활한 통신을 보장해야 합니다. 이를 위해서는 견고한 산업용 사물인터넷(IIoT) 프레임워크가 필요하며, RTI가 이 여정을 가속화할 준비가 되어 있습니다.

신사 여러분, 엔진을 시작하십시오

약 4년 전 RTI에 합류한 이후, 저는 제조사들이 자율주행차 개발에 뛰어드는 급증세를 지켜봤습니다. 제 역할에서 영업, 파트너, 전략적 고객과 협력하여 그들이 필요로 하는 솔루션을 제공합니다.

RTI 전문성을 요청할 적절한 시점은 언제일까요? PoC가 진행됨에 따라 필연적으로 장애물에 부딪힙니다. 기능적인 자율 시스템은 환경을 반복적으로 인지(sense)하고, 해당 데이터를 처리(process)하며, 그에 따라 작동(act)해야 합니다. 데이터의 양과 속도는 기존 처리 파이프라인을 빠르게 압도할 수 있습니다.

자율주행차 시스템 측면에 공통적인 과제

모든 자율주행차의 핵심에는 기본 운전자 보조 도구부터 완전 자율주행까지 다양한 센서 제품군이 있습니다. 충실도 수준에 따라 LiDAR, 레이더, 카메라 및 기타 입력에서 수집하는 데이터 양이 결정됩니다. 이를 센서 퓨전 또는 데이터 퓨전이라 부르는데, 모든 구성요소가 정확하고 시기적절한 정보를 공유할 때만 효과적입니다.

다음은 의사결정 계층입니다: AI 알고리즘이 원시 데이터를 실행 가능한 명령(좌회전, 직진, 제동, 보행자/자전거/타 차량 적응)으로 변환해야 합니다. 각 결정은 물리적 변화를 유발하여 루프로 피드백되며, 실시간 응답성을 요구합니다.

핵심은 고수준 연결성입니다. 시스템 성능은 내부적으로나 클라우드 분석 같은 외부 서비스와 데이터를 얼마나 빠르고 안정적으로 캡처, 처리, 공유하느냐에 달려 있습니다. 유연하고 대규모 확장이 가능한 IIoT 프레임워크 중심으로 이를 구축하면 진화하는 표준과 경쟁 압력에서 앞서 나갈 수 있습니다.

RTI의 역할: Connext DDS와 계층형 데이터버스

확장성은 모든 자율 플랫폼의 초석입니다. 통제된 테스트 조건에서 공공 도로 배포로 전환하면 많은 팀이 간과하는 미션 크리티컬 요구사항이 생깁니다. 바로 여기서 RTI가 나섭니다.

수년간 우리는 자율주행차라는 용어가 자동차 업계에 등장하기 훨씬 전부터 방위 분야의 자율 시스템을 지원해 왔습니다. 그 경험을 활용해 RTI는 신뢰할 수 있는 소프트웨어 기반을 제공하여 개발자들이 바퀴를 재발명하는 대신 차량 로직에 집중할 수 있게 합니다.

당사의 Connext DDS 소프트웨어는 이 원칙을 구현합니다. RTI가 형성에 기여한 산업 인터넷 컨소시엄(IIC)의 계층형 데이터버스 아키텍처를 구현합니다. 계층형 데이터버스는 제어 평면과 정보 평면을 분리하여 다양한 사용 사례에 대해 신뢰성, 대역폭, 지연 시간에 대한 서비스 품질(QoS) 정책을 할당할 수 있게 합니다.

동일한 표준이 생태계 전반에 적용되므로 맞춤형 프로토콜, 게이트웨이, 브리지가 필요 없습니다. Connext DDS는 온프레미스든 클라우드든 일관성과 반복성을 보장하는 데이터 관리 규칙을 자동으로 시행합니다.

요약하면, RTI의 Connext DDS는 귀사 팀에 검증된 확장 가능한 연결 계층을 제공하여 미래의 차량 엔지니어링에 집중할 수 있게 합니다. Connext DDS 자동차 데이터시트 다운로드로 업계 요구사항 충족 방식을 확인하세요.