NVIDIA DRIVE Sim으로 자율주행 자동차를 위한 유연한 시뮬레이션 시험 환경이 제공됩니다!
옴니버스(Omniverse) 기반의 NVIDIA DRIVE Sim은 확장 가능하고 다양하며 물리적으로 정확한 시뮬레이션 플랫폼을 통해 자율주행 자동차 개발 과제를 해결하는데요. 개발자는 DRIVE Sim을 통해 생산성과 테스트 적용 범위를 늘려 출시 시간을 단축하는 동시에 실제 주행의 필요성을 최소화할 수 있습니다.
DRIVE Sim 에코시스템을 구성하는 기업들은 DRIVE Sim 플랫폼을 최고의 자율주행 자동차 시뮬레이션 솔루션으로 만드는 핵심입니다. DRIVE Sim은 NVIDIA RTX, 옴니버스 AI를 포함한 NVIDIA의 핵심 기술을 활용해 강력한 클라우드 기반 시뮬레이션 플랫폼을 구현함으로써 고충실도 시뮬레이션을 가능하게 하죠. 또한, 데이터세트를 생성하여 차량의 인식 시스템을 훈련하거나 차량의 의사 결정 및 제어 논리를 테스트할 수 있는 가상 시험장을 제공할 수 있습니다.
이는 완전한 주행 경험을 테스트하기 위해 소프트웨어 인더루프(SIL) 또는 하드웨어 인더루프(HIL) 구성으로 자율주행 자동차 스택에 연결될 수 있는데요. DRIVE Sim은 즉시 사용 가능한 환경, 시나리오, 차량, 센서 및 트래픽을 위한 구성 가능한 모델의 풍부한 라이브러리를 보유하고 있습니다.
또한 개발자가 특정 요구 사항 및 워크플로우에 맞게 시뮬레이션 환경을 조정할 수 있도록 DRIVE Sim 커넥터, 플러그인 및 익스텐션을 구축할 수 있는 전용 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스도 포함되어 있습니다. 이러한 API를 통해 사전 구축된 자율주행 자동차 시뮬레이션 툴 체인과 통합이 가능하므로 기존의 투자와 개발을 활용할 수 있죠.
광범위한 시뮬레이션 파트너 에코시스템을 갖춘 DRIVE Sim은 높은 기술력의 가상 시뮬레이션 모델, 풍부한 환경, 검증 및 입증 툴을 보유하고 있습니다.
끊임없이 변화하는 환경
주행 행동은 차량이 주행하는 환경에 따라 달라집니다. 도시의 교통 체증부터 차가 드물고 구불구불한 고속도로까지, 자율주행 자동차는 다양한 환경에 대응할 수 있어야 할 뿐만 아니라 여러 국가들의 고유한 법규도 따라야 하죠.
DRIVE Sim 에코시스템 파트너들은 이러한 환경을 조성하기 위한 툴, 정확한 도로망을 구현하기 위한 참조 지도, 그리고 교통 표지판 및 신호등, 다른 차량, 보행자, 자전거, 건물, 나무, 가로등, 소화전, 도로 잔해 등의 환경 자산을 포함한 3D 도로 환경의 현실감 있는 가상 모델을 제공합니다.
이러한 시스템을 DRIVE Sim을 위한 시뮬레이션 환경 및 시나리오로 쉽게 다운로드하고 가져올 수 있도록 다양한 3D 모델 공급자와의 협업하고 있습니다.
차량 행동 모델링
가상 세계에서 실제 환경을 재현하는 것 외에도, 시뮬레이션은 차량이 가속, 조향, 제동과 같은 도로 입력과 제어에 반응하는 방식을 정확하게 재현해야 합니다. 차량 역학 모델은 입력에 따른 차량의 올바른 위치, 방향과 함께 DRIVE Sim이 전송하는 차량 제어 신호에 반응합니다.
이러한 모델은 가능한 한 최고의 충실도로 계획 및 제어 알고리즘을 검증할 수 있도록 차량 역학을 시뮬레이션합니다. 차량이 갑자기 방향을 돌리거나 브레이크를 밟을 때 센서의 방향과 움직임뿐만 아니라 도로 진동 또는 기타 열악한 조건에 대한 센서 반응도 재현할 수 있죠.
차량 모델은 자율 주행 시스템 자체의 견고성을 평가하는 데도 도움이 됩니다. 차량이 타이어와 브레이크 마모, 다양한 화물 하중이나 휠 얼라인먼트 등을 경험할 때 안전을 보장하기 위해 시스템이 어떻게 반응하는지 확인하는 것이 중요합니다.
NVIDIA는 모든 주요 차량 역학 모델 공급업체와 협력하여 이들의 모델이 DRIVE Sim에 통합될 수 있도록 하고 있습니다.
센서 시뮬레이션
물리적 세계의 자율주행 자동차와 마찬가지로 가상 차량도 주변 환경을 인식하기 위한 센서가 필요합니다. DRIVE Sim에는 카메라, 레이더, 라이더 및 초음파 센서를 위한 표준 모델 라이브러리가 포함되어 있는데요.
사용자와 에코시스템 파트너는 API를 통해 센서 시뮬레이션을 위한 전용 모델을 DRIVE Sim에 통합할 수도 있습니다.
이 모델들은 일반적으로 송신기, 수신기, 이미지 센서, 렌즈와 같은 센서 구성 요소를 시뮬레이션하고 신호 처리 소프트웨어 및 트랜스코더를 포함합니다.
이미 여러 카메라, 레이더 및 라이더 공급업체가 DRIVE Sim용 센서 모델을 제공하고 있는데요. DRIVE Sim은 이렇게 매우 세분화된 센서 모델들을 통합함으로써 실제 센서가 차량 주행 시 생성하는 결과를 정확하게 재현할 수 있습니다.
미지의 것을 찾아서
실제 세계에서는 주행 중인 차량만 도로에 있는 것이 아니며 시뮬레이션에서도 마찬가지입니다. 상세한 트래픽 모델을 통해 개발자는 현실 세계와 동일한 변수와 예측 불가능성으로 특정 시나리오를 실행할 수 있습니다. 일부 DRIVE Sim 파트너는 자율주행 자동차 시스템을 테스트, 검증하기 위해 현실적인 교통 상황 또는 결과를 예측할 수 없는 상황을 개발합니다.
에코시스템 파트너의 시나리오 카탈로그, 트래픽 시뮬레이션 모델, 시나리오 기반 V&V 방법론을 통해 현실적이거나 때로는 예측 불가한 이벤트를 DRIVE Sim에서 구현할 수 있습니다.
다른 파트너들은 자율주행 자동차 시스템이 특정 핵심 성능 지표를 충족하는지 여부를 평가하는 특정 시나리오 카탈로그와 시나리오 기반 검증 및 검증 방법론을 제공하는데요. 이러한 기준은 규제 요건 또는 업계 표준일 수 있습니다. NVIDIA는 자율주행 자동차 시뮬레이션 표준을 만드는 것을 목표로 전 세계 여러 프로젝트, 컨소시엄 및 표준 조직에 참여하고 있습니다.
지속적인 검증
마지막으로, DRIVE Sim 에코시스템은 시뮬레이션을 사용해 완전한 자율주행 자동차 하드웨어 시스템을 테스트하고 검증할 수 있도록 합니다. 차량 내에서 구동되는 AI 컴퓨팅 시스템이 포함된 NVIDIA DRIVE Constellation 하드웨어 인더루프 플랫폼은 대상 하드웨어의 자율주행 자동차 스택에 대해 비트 정확도의 대규모 검증을 가능하게 합니다.
시스템 통합 파트너는 DRIVE Constellation을 차량의 나머지 전자 아키텍처에 연결하는 인프라를 제공합니다. 브레이크, 엔진, 운전석 컨트롤 유닛과 같은 구성 요소와의 완벽한 통합을 통해 개발자는 특정 자율주행 시나리오에서 차량 전체가 어떻게 반응하는지 평가할 수 있습니다.
경험이 풍부한 파트너들이 다양하고 지속적으로 업데이트되는 모델을 제공하고 있기 때문에, 최고 품질의 콘텐츠를 사용해 자율주행 시스템을 지속적으로 개발, 테스트 및 검증할 수 있습니다.