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  • 자율주행차량 개발을 위한 영상 Data 기반 HIL 시뮬레이션 이야…
    카테고리 없음 2020. 2. 28. 23:41

    자율주행차량 개발을 위한 영상Data 기반의 HIL시뮬레이션 ADAS 및 자율주행차량을 개발함에 있어 정확성/안전성을 위하여 아래 그림과 같이 다양한 센서가 복합적으로 적용되고 있습니다.


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    특히, 주변 환경을 인지해, Object(사람, 차량, 물건, 동물, 도로 구조물등)를 인지하는 목적으로 카메라가 큰 역할을 합니다.시모<그림 2>와 함께 카메라로 영상을 취득하고 Image Processing Unit가 Data를 재가공하면 ADAS ECU에서 해당 Data를 이용하고 타고 PT/새시/Body part ECU와 능동 제어를 수행하는 형태입니다.


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    HIL Simulation을 통해 실제 차량 주행 환경과 유사한 테스트 환경을 구축하여 카메라 based ECU 및 여러 ECU를 통합 테스트 할 수 있습니다.시모<그림 3>은 국내에 도입된 카메라 based ECU시험 구성으로 운전자 시점의 3D-Animation화면을 카메라가 촬영하는 형태입니다.


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    종래는 아래와 같이 2가지 형태(Option2, Option5)에서 카메라 based ECU을 테스트하 슴니다.것.Image Processing unit으로 Data다시 가공을 마친 Data을 ADAS ECU가 받는 형식2. 실제 Camera로 운전자 시점의 화면을 촬영하고[카메라+Image Processing Unit+ADAS ECU]를 통합 검증하는 형태


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    책 article로 소개 드릴 방법론은 Option4에 해당하는 실제의 카메라 대신 모니터 출력 영상을 Raw Data로 변환하고 Image processing Unit에 Raw Data를 전달하는 형태입니다.카메라 영상은 Raw Data로 변환하여 Image Processing Unit에 전달하며, 본인 머지 센서류는 ASM 차량 모델에서 연산되는 센서 모델의 값을 Rest Bus Simulation(CAN/LIN/Flex Ray 등)하는 구성입니다.이러한 형태로 HIL Simulator를 구축함으로써 카메라에 의존하지 않으며, User가 원하는 모든 시나리오에서 가상화된 기타 센서류 및 ECU와 통합 검증할 수 있습니다.


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    소개하는 HIL 구성의 핵심 장비인 Environment Simulation Unit(ESI)의 컨셉은 아래와 같이 카메라 Clock, Ctrl, Pixeldata, Image를 HDMI 영상 포트에서 생성하는 것입니다.


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    이에 제한 없이 여러 조건의 시나리오로 테스트를 하는 환경이 구축됩니다.예를 들어 실제 차량으로는 테스트 수행이 어려운 보행자, 특정 동물(사람과 평등한 외형의 ガ거루), 자전거도로의 난입정세를 다양한 조건으로 수행할 수 있습니다. 해당 구성의 HIL Simulator는 아래와 같은 정세에서 도입하면 큰 효과를 볼 수 있습니다.한카메라가 완전히 개발되지 않은 정세에서 인지 알고리즘 기능 개발 및 검증(카메라 Raw Data출력 에뮬레이션)2.Radar, Lidar, 초소 음파 등, 카메라와 연동한 센서 시뮬레이션이 필요한 경우 3. 실제 차량 시험 전에 Image Processing Unit및 연동 ECU시험이 필요한 경우 4. 실제 차량에서는 테스트할 수 없는 다양한 시나리오로 인지 및 제어 알고리즘 통합 검증 물론 1조 같은 ADAS개발용 HIL Simulation을 수행할 수 있도록 ASM차량 및 센서/보행자/Traffic모델 및 물리적 IO가 기본 구성된 슴니다.현재까지 개발된 시스템은 총 4대의 카메라를 에뮬레이션 할 수 슴니다. 시모<그림 6>에서 카메라의 특성을 반영할 소리를 확인할 수 있슴니다.


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    Pincushion distortion, barrel distortion, vignetting, chromatic aberration등의 카메라 특성을 반영할 수 있습니다. 시모<그림 7&8>에서 조도의 테스트를 수행할 수 있는 환경을 제공하는 것을 알 수 있습니다.


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    아래 영상은 Lidar, Radar 및 Camera가 인지하는 Object Detection 관련 ASM – Motion Desk 주행 영상입니다.



    출처 : dSPACE


    한컴 MDS SDS1팀 이슬 과장/seul@hancommds.com/031-627-3117


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