안전하고 널리 보급된 자율주행차로 가는 여정이 디지털화되고 있습니다.
정부가 후원하는 비영리 연구 기관인 MITRE는 오늘 미시간 대학의 Mcity와 파트너십을 맺고 업계 배포를 위한 가상 및 물리적 자율주행 차량(AV) 검증 플랫폼을 개발한다고 발표했습니다.
워싱턴 D.C.에서 열린 NVIDIA AI 서밋에서 발표된 이번 협력의 일환으로 MITRE는 Mcity의 시뮬레이션 툴과 디지털 DPG(Digital Proving Ground)의 실제 AV 테스트 환경인 Mcity 테스트 시설의 디지털 트윈을 사용할 예정입니다. 이 공동 플랫폼은 NVIDIA Omniverse 클라우드 센서 RTX API로 구현되는 물리 기반 센서 시뮬레이션을 제공할 것입니다.
개발자는 이러한 시뮬레이션 기능을 MITRE DPG 리포팅 프레임워크와 결합하여 시뮬레이션된 세계에서 철저한 테스트를 수행하여 실제 배포 전에 AV를 안전하게 검증할 수 있습니다.
현재 AV에 대한 규제 환경은 매우 세분화되어 있어 광범위하게 배포하는 데 상당한 어려움이 있습니다. 오늘날 기업들은 대규모 배포를 위한 명확한 경로 없이 시, 주, 연방 정부 등 다양한 수준의 규제를 탐색하고 있습니다. MITRE와 Mcity는 업계 전체에 개방된 포괄적인 검증 리소스를 통해 이러한 모호함을 해결하고자 합니다.
Mcity는 현재 자동차 제조업체와 연구자들이 기술을 테스트할 수 있는 32에이커 규모의 모의 도시를 운영하고 있습니다. 또한 Mcity는 개발자에게 AV 데이터와 시뮬레이션 도구를 제공하기 위해 물리적 시험장을 중심으로 디지털 프레임워크를 구축하고 있습니다.
안전 기준 강화
규제 프레임워크에서 가장 큰 문제 중 하나는 업계와 규제 당국이 신뢰할 수 있는 보편적으로 인정되는 안전 표준이 없다는 것입니다.
공통된 표준이 없기 때문에 규제 당국은 반복 가능한 방식으로 AV 성능과 안전을 검증할 수 있는 도구가 제한되어 있고, 기업은 AV 기술의 성숙도를 입증하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 능력은 공공 도로 사고 이후 AV 개발자가 업계와 규제 당국이 모두 수용할 수 있는 방식으로 소프트웨어의 신뢰성을 입증해야 하는 상황에서 매우 중요합니다.
미국 도로교통안전국의 신차 평가 프로그램(NCAP)과 같은 노력은 기존 자동차 개발에서 차량 안전의 벤치마크를 설정하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 하지만 충돌 테스트를 넘어 동적 환경에서의 실시간 의사 결정의 복잡성까지 안전성을 측정해야 하는 자율주행차 평가에는 NCAP만으로는 충분하지 않습니다.
또한 기존의 도로 테스트는 차량을 실제 조건에 노출시키지만 다양한 엣지 케이스에서 안전성을 입증하는 데 필요한 확장성이 부족하기 때문에 본질적인 한계를 가지고 있습니다. 특히 공공 도로에서 희귀하고 위험한 시나리오를 큰 위험 없이 테스트하는 것은 매우 어렵습니다.
자율주행차 검증을 위한 물리적 리소스와 디지털 리소스를 모두 제공함으로써 MITRE와 Mcity는 자율 주행 검증의 복잡성을 해결하는 안전하고 보편적으로 접근 가능한 솔루션을 제공할 수 있을 것입니다.
물리 기반 센서 시뮬레이션
이번 협업의 핵심은 센서 시뮬레이션으로, 실제 차량의 카메라, 라이더, 레이더, 초음파 센서의 물리학과 동작은 물론 이러한 센서가 주변 환경과 상호 작용하는 방식을 모델링합니다.
센서 시뮬레이션을 통해 개발자는 극한의 기상 조건, 갑작스러운 횡단보도 또는 예측할 수 없는 운전자 행동과 같은 드물고 위험한 시나리오를 가상 환경에서 안전하게 훈련하고 테스트할 수 있습니다.
자율주행차 회사는 규제 기관과 협력하여 센서 시뮬레이션을 사용하여 실제 이벤트를 재현하고 시스템의 반응을 분석하며 차량의 성능을 평가하여 검증 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
또한 시뮬레이션 테스트는 반복이 가능하므로 개발자는 시간이 지남에 따라 AV 스택의 개선 또는 퇴보를 추적할 수 있습니다. 즉, 자율주행차 회사는 규제 기관에 정량적인 증거를 제공하여 시스템이 발전하고 안전 문제를 해결하고 있음을 보여줄 수 있습니다.
업계와 규제 기관의 가교 역할
MITRE와 그 생태계는 업계 전반의 표준과 규제를 촉진하기 위해 디지털 프루빙 그라운드 플랫폼을 적극적으로 개발하고 있습니다.
이 플랫폼은 안전한 자율주행차 개발 및 배포를 가속화하기 위한 개방적이고 접근 가능한 국가적 자원으로, 신뢰할 수 있는 시뮬레이션 테스트 환경을 제공할 것입니다.
Mcity는 시뮬레이션 인프라, 디지털 트윈, 시스템 개발자가 물리적 AI 및 로봇 시스템 시뮬레이션 애플리케이션을 구축할 수 있는 개방형 플랫폼인 NVIDIA Omniverse와 가상 및 물리적 세계를 원활하게 연결하는 기능을 제공할 것입니다. 이 가상 시험장을 DPG에 통합함으로써 양사의 협력은 자율주행차 안전 보장을 위한 첨단 디지털 엔지니어링 및 시뮬레이션의 개발과 사용을 가속화할 것입니다.
Mcity의 시뮬레이션 툴은 Omniverse 클라우드 센서 RTX API에 연결하여 Mcity의 물리적 시험장에 대한 유니버설 씬 디스크립션(USD) 모델을 렌더링합니다. DPG는 이 환경에 액세스하여 실제와 같은 테스트 환경에서 차량과 보행자의 동작을 시뮬레이션하고 DPG 리포팅 프레임워크를 사용하여 AV의 성능을 설명할 수 있습니다.
그런 다음 이 테스트는 실제 Mcity 시험장에서 복제되어 포괄적인 피드백 루프를 생성합니다.
앞으로의 방향
개발자, 자동차 제조업체, 규제 당국이 지속적으로 협력하면서 업계는 자율주행차가 안전하고 대규모로 운행될 수 있는 미래에 더 가까워지고 있습니다. 실제 환경과 시뮬레이션 환경에서 안전성을 검증할 수 있는 반복 가능한 테스트베드를 구축하는 것은 대중의 신뢰와 규제 당국의 승인을 얻는 데 매우 중요하며, 자율주행차의 가능성을 현실로 가져올 것입니다.