자동 거리 및 차선 유지 기능과 같은 운전자지원 시스템은 탑승자의 안전과 편리성은 물론, 차량의 에너지 효율을 높이는 효과가 있다. 그러나 업계가 레벨 3 이상의 자율주행 기술을 다루면서 복잡성이 증가함에 따라 센서 성능, 제어 기능, 컴퓨팅 성능에 대한 요구가 높아지고 있다. 

FEV는 이러한 시스템의 기술 개발을 위한 독자적인 방법론을 개발하였으며, 이미 자동차 제조업체 및 부품협력업체와의 프로젝트에 성공적으로 적용하고 있다. 이러한 방법론은 다양한 주행 상황에서 차량 동작을 확인하고 검증하며 시스템 엔지니어링, 데이터 관리 및 기능, 시스템과 차량 테스트 영역을 다루는 데 사용된다. 

FEV가 개발한 시나리오 및 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-based Systems Engineering, MBSE) 개념은 이러한 맥락에서 이점이 있다. 이 애플리케이션은 자율주행 기능에 대한 꾸준히 증가하는 검증 및 확인(Verification and Validation, V&V) 노력뿐만 아니라 시스템 복잡성을 관리하는 데 도움이 된다. 

시나리오에서 원하는 기능 정의

MBSE는 복잡한 교통 상황을 설명하는 시나리오를 사용하여 고도로 자동화된 기능을 개발하는 동안 논리적인 방법으로 자율주행 시스템의 일반적인 아키텍처와 설계를 결정한다. 소위 말하는 포괄적인 사용 사례(Use cases)를 고려하여, 주어진 기능의 원하는 동작을 정의하고 환경, 운전자 및 다른 도로 사용자와의 모든 관련 상호작용을 설명한다. 

FEV의 ADAS 및 AD(Automated driving systems) 개발 담당 선임 그룹이사인 엘마르 뵈르너(Elmar Boerner)는 “MBSE 접근방식에 시나리오들을 통합함으로써 개발된 주행 기능의 유효성을 보장한다. 예를 들어, 개별 요구사항에 대한 정확한 테스트 범위를 할당하고 서로 다른 테스트 플랫폼에 대한 테스트 시나리오로 결합할 수 있다”면서 “따라서 이 시나리오는 다양한 장면 간의 시간 관계(temporal relationships)를 설명한다. 장면들은 결국 환경, 동적 요소 및 모든 행위자의 상태이자 관찰자의 자기표현과 서로 간의 관계이다.”라고 말했다. 

시나리오들은 사용 사례를 통해 고객 혜택 및 관련 요구사항을 포함하여 시스템 동작 모델링과 연결된다. 따라서 요구사항 개발과 테스트 사례 작성을 위한 근거 사이의 지원 링크 역할을 한다. 

실시간 데이터 수집

MBSE 접근방식 내의 요구사항 작성의 하나로, FEV의 시나리오는 개발 환경에서 중심 요소로 통합된다. FEV의 자체 개발 데이터 수집 체인은 여기서 매우 중요하다. 네트워크 로거의 도움을 받아서 시험 주행 중 FEV 자율주행 차량에서 측정 데이터를 수집하여 측정 세션 중에 시나리오로 분류한다. 또한, 수집된 데이터는 검증 단계에서 시나리오를 직접 분석하고 해당 데이터베이스에서 시뮬레이션을 준비할 수 있게 한다. 그런 다음 지정된 시나리오와의 비교를 통해 시스템 설계에서 시스템 테스트까지, 그리고 반대로 연속적인 개발 루프가 생성된다.

자동화를 통한 시간 절약

FEV 기술은 자율주행 기능에 대한 기존의 접근방식과 다르다. 사용 사례 정의는 고객 요구사항과 관련하여 개발단계마다 시나리오 사양을 통합하여 확장된다. 그런 다음 FEV의 독점 MBSE 방법들을 사용하여 관련 시나리오와 연결된다. 

개별 요구사항과 가능한 작동 조건 사이의 명확한 추적성은 데이터베이스 분석 및 테스트 사례 도출과 같은 활동에서 자동화 가능성을 높인다. 또한, 테스트 범위는 전체 기능 수준에서 프레임워크 보기(view)인 일반적인 ODD(Operational Design Domain)에 비해 모호하지 않고 최적화되어 있다. 

이후 도로, 교통 인프라, 공사현장 표지판, 이동 물체 등 시간제한 변수(Time-limited variables), 날씨 등 환경 요인에서 얻은 정보를 이용하여 모델링을 수행한다. 모델은 자동화를 통해 다양한 시뮬레이션 환경에 관한 테스트 사례를 생성하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 센서 성능과 같은 구성부품 요구사항을 정의할 수 있으며 다양한 시뮬레이션 환경에 관한 테스트 사례도 생성할 수 있다. 

이렇게 하면 자동으로 생성된 테스트 사례로 시나리오의 영리한 모델링을 통해 훨씬 더 복잡한 시나리오 공간을 다룰 수 있기 때문에 V&V 범위를 크게 줄일 수 있다. 이러한 시나리오 공간은 클라우드 환경의 시뮬레이션과 “코너” 또는 “에지” 사례 시뮬레이션과 같은 광범위한 variation이 있는 모델 및 SIL(Software-in-the-Loop) 테스트에 필요하다. 

시나리오와 관계없이 FEV 방법론은 레벨 3 이상의 자동주행 기능을 빠르고 안정적으로 개발할 수 있도록 지원한다. 

FEV가 개발한 시나리오 및 모델 기반 시스템 엔지니어링 개념(MBSE)을 적용하면, 레벨 3 이상 자율주행 기능의 시스템 복잡성을 다룰 수 있다.
또한, 꾸준히 증가하는 V&V 노력을 관리할 수 있다.

AEM_Automotive Electronics Magazine