자율주행차용 눈·비 시뮬레이션: 라이다·레이더 테스트의 새로운 접근

자율주행차는 차선, 교통 표지판, 자유 공간 검출기 등 다수의 센서를 탑재합니다. 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 구성요소는 공식 도로 주행 전 다양한 조건에서 평가돼야 합니다.

시뮬레이션으로 안전한 테스트

테스트 드라이브의 안전한 방법 중 하나는 세계를 시뮬레이션으로 재현하는 것입니다. 캘리포니아 산호세 소재 시뮬레이션 소프트웨어 제공업체 라이트후크(RightHook) CEO 워렌 안너는 "책상에서 시승할 수 있습니다"라고 말했습니다.

"메타버스에서는 아무도 죽지 않습니다. 적어도 아직은요." 안너는 이번 달 테크 브리프 주최 프레젠테이션 'ADAS 센서 테스트 및 시뮬레이션 최신 개선'에서 청중에게 말했습니다. "현실 세계에서 찾기 불가능한 에지 케이스들을 탐색하기 정말 쉽게 만듭니다."

가상 환경 구축

라이트후크 같은 기업들은 잘 이해된 물리 현상과 스캐닝·매핑 회사들의 디지털 복제본 지원을 기반으로 가상 환경을 구축합니다.

눈·비 같은 자연 요소 재현의 어려움

하지만 일부 자연 요소는 재현하기 어렵습니다. 거친 날씨 주행이라면 어떨까요?

라이브 프레젠테이션 중 독자가 안너에게 질문했습니다:

"차량 시뮬레이션 소프트웨어에서 라이다 센서에 대한 비나 눈 폭풍의 상호작용을 어떻게 보상하나요?"

워렌 안너: 비와 눈 같은 강수는 라이다 센서 성능을 확실히 저하시킬 수 있습니다. 빔 발산과 짧은 펄스 지속시간 때문에 특히 영향을 받습니다. 눈 검출 노이즈는 센서 근처에 집중되며 큰 클러스터 형태로 나타납니다.

눈 클러스터 노이즈가 허위 검출을 유발하고 중요 장애물을 가려 정말 치명적인 거짓 음성 상황으로 이어집니다. 시간당 3/4인치 강설에 접근하면 그런 상황에 진입합니다.

그 이하라면 노이즈는 있지만 치명적 거짓 음성 영역은 아닙니다. 그래서 무엇보다 먼저, 이곳이 경험적 데이터를 사용하기 시작하는 영역 중 하나입니다.

개별 광자 입자 시뮬레이션을 할 수 있지만, 몇 시간 걸릴 30초 시뮬레이션이 될 거대한 계산 상황입니다. 우리는 센서 모델 위에 경험적 데이터 모델을 적용합니다. 우리가 수집했거나 학계·정부 연구 파트너들이 수집한 데이터를 센서 모델 '위에' 적용합니다. 눈 내리는 속도와 그 기상 상황의 몇 가지 특성을 지정하면, 원본 데이터 위에 노이즈 모델로 적용됩니다.

어제 크루즈(Cruise)가 안전 요원 없이 첫 자율주행 택시 운행을 했습니다 자세히 보기. 샌프란시스코에서 운영 중인데, 거긴 눈이 안 오고 비 올 땐 운행 안 합니다. 우리는 여전히 고객·파트너들과 더 나은 솔루션을 만들기 위해 노력 중입니다. 지금은 아무도 그곳에 도달하지 않았기 때문에 우리가 너무 집중해 해결해야 할 진짜 문제는 아닙니다.