데이터 재생

데이터 재현 – ADAS/AD 검증용 재현 가능한 현실

ADAS 또는 자율 주행 기능을 개발할 때는 현실적인 조건에서, 가급적이면 재현 가능하고 효율적인 방식으로 소프트웨어를 평가해야 합니다.

바로 이때, 실제 주행 및 센서 데이터를 개발 및 테스트 환경에서 직접 사용하는 데이터 리플레이가 중요해집니다. 카메라, 레이더, LIDAR, 버스, 네트워크, 타이밍 및 비디오 데이터가 사실적이고 완벽하게 동기화된 방식으로 System Under Test(SUT)에 입력됩니다. 이를 통해 광범위한 시승에 수반되는 노력, 비용 또는 위험 없이도 실제 환경 조건에서 인식, 센서 융합 및 의사 결정 로직을 검증할 수 있습니다.

오픈 루프(open-loop) 테스트 방법론인 데이터 리플레이는 명확한 원칙을 따릅니다. 즉, 재생된 데이터는 시스템에 명확하게 정의된 자극을 제공하지만, 시스템의 응답은 입력 신호에 영향을 미치지 않습니다. 이를 통해 사용자는 완전한 제어권을 갖게 됩니다. 동일한 교통 시나리오를 필요한 만큼 반복 재생하고, 소프트웨어 버전을 객관적으로 비교하며, 회귀 현상을 빠르고 안정적으로 감지할 수 있습니다.

요약하자면, 데이터 리플레이는 실험실에서 효율적이고 투명하며 확장 가능한 ADAS 및 AD 검증의 안정적인 기반을 마련해 줍니다.

데이터 리플레이를 사용해야 하는 이유는 무엇일까요?

실제와 같은 센서 데이터 – 실제 카메라, 레이더 및 LIDAR 데이터를 재현하여 대상 하드웨어에서 인식 및 융합 알고리즘을 현실적으로 평가할 수 있습니다.
결정론적 개방 루프 테스트 – 동일한 입력 데이터를 통해 소프트웨어 릴리스, 매개변수 세트 및 하드웨어 세대를 객관적으로 비교할 수 있습니다.
정밀한 타이밍 및 동기화 – 센서, 버스 및 Ethernet 인터페이스 전반에 걸쳐 재현 가능한 타임스탬프, 프레임 속도 및 시그널 관계를 제공합니다.
목표 지향적 견고성 및 오류 평가 – 센서 데이터를 의도적으로 조작(예: 지연, 데이터 손실, 간섭)하여 오류 처리 및 성능 저하 대응 전략을 검증합니다.

실험실 내 테스트 커버리지 향상 – 시운전 및 환경 조건에 구애받지 않고, 발생 빈도가 낮거나 안전에 중요한 시나리오를 반복적으로 평가할 수 있습니다.
원활한 HIL 통합 – 통합된 테스트 아키텍처 내에서 데이터 재생과 HIL 간에 일관되게 전환 가능.
효율적인 데이터 활용 – 자동화된 테스트 캠페인을 위해 data lake의 방대한 주행 데이터 세트를 목표에 맞춰 재사용하다.
더 빠른 검증 – 결함 조기 탐지, 재현 가능한 결과, 개발 및 검증 주기 단축.

다른 산업 분야에서도 검증된 평가 개념

자동차 분야에서 ADAS 및 자율 주행 기능에 효과적임이 입증된 기술은 다른 산업 분야로도 직접 적용될 수 있습니다. 복잡한 시스템이 실제 센서 데이터와 알고리즘에 의존하는 모든 분야에서 데이터 리플레이는 상당한 부가가치를 제공합니다. 데이터 리플레이는 실제 시스템 운영 경험과 통제된 테스트 프로세스를 결합하여, 복잡한 시스템에 대해 재현 가능한 결과, 신뢰할 수 있는 의사 결정, 그리고 높은 개발 품질을 위한 기반을 마련합니다.

상용차: 실제 적재량, 환경 및 센서 데이터를 활용한 운전자 지원, 안전 및 자동화 기능 평가 – 건설 현장, 물류 운영, 오프로드 시나리오와 같은 까다로운 사용사례 포함.
항공 전자 장비: 센서, 임무 및 원격 측정 데이터의 결정론적 재생을 통한 안전 핵심 시스템의 분석 및 검증.
철도 시스템: 실제 운행 조건 하에서 센서 기반 모니터링, 보조 및 자동화 기능의 평가 및 검증 – 재현 가능하며 진행 중인 운행에 지장을 주지 않음.
의료 기술: 알고리즘, 소프트웨어 갱신 및 시스템 변경 사항에 대한 객관적인 평가를 위한 실제 측정 및 device 데이터의 재현 가능한 재생.
로봇 공학: 실제 환경 및 센서 데이터를 기반으로 한 지각, 내비게이션 및 제어 기능의 검증.

데이터 재현 솔루션 – 지각 및 센서 융합에 대한 표적 평가

HIL 환경에서 ADAS 또는 자율 주행 기능을 검증할 때, 실제 센서 데이터를 재현 가능하고 시간적으로 정확하게 처리하는 것이 필수적입니다. 오픈 루프 리플레이를 사용하면 실제 테스트 차량에서 동기식으로 기록된 주행 시나리오, 특히 타임스탬프가 포함된 카메라 영상 스트림과 관련 차량 버스 데이터가 실제 전자 제어기(ECU)에 결정론적으로 재현됩니다.

System Under Test(SUT)은 차량 내에서와 똑같이 이러한 입력 시그널을 처리하며, 그 출력이 시뮬레이션 입력으로 다시 피드백되지 않습니다. 이를 통해 내부 알고리즘을 의도적으로 분리하고, 통제된 현실적인 조건 하에서 인식, 센서 융합 및 의사결정 로직을 평가할 수 있습니다.

이를 위해, HIL 애플리케이션을 위해 Vector와 Solectrix가 공동으로 개발한, 포괄적이고 실무에서 검증된 오픈 루프 평가 솔루션을 사용합니다.

기록된 원시 데이터는 정확한 타이밍과 동기화를 통해 재재생되며, 물리적 인터페이스를 통해 SUT에 직접 주입됩니다. 누락되거나 기록되지 않은 버스 메시지는 잔여 버스 시뮬레이션을 사용하여 선택적으로 보완함으로써 일관된 시스템 컨텍스트를 보장할 수 있습니다. 그런 다음 비디오 데이터는 비디오 인터페이스 보드(VIB)로 전송되어, 실제 제어 장치가 여전히 테스트 차량에 설치되어 있는 것처럼 원본 비디오 스트림을 공급합니다.

SUT의 응답 – 감지된 물체, 차선 궤적, 주행 가능 공간 등과 같은 정보 –는 체계적으로 분석되어 실제 측정 데이터와 직접 비교됩니다. 이는 최신 운전자 보조 및 자동화 기능을 객관적이고 확장 가능하며 효율적으로 검증하기 위한 기술적 기반을 제공합니다.

비디오 인터페이스 board – 비디오 주입을 위한 모듈형 솔루션

FPGA 기반 비디오 인터페이스 보드(VIB)를 사용하면 정확한 타이밍과 동기화를 통해 CSI‑2 비디오 데이터를 캡처, 처리 및 재생할 수 있습니다. 이 모듈식 시스템은 다양한 기존 데이터 직렬화/역직렬화 기술(SerDes) 및 비디오 전송 프로토콜을 지원하여, 다양한 카메라와 임베디드 제어 장치를 간편하게 연결할 수 있습니다:

이를 통해 이종 설치 초기 설정을 손쉽게 구현할 수 있을 뿐만 아니라, 인터페이스 요구사항이 변화하더라도 장기적으로 유연성을 유지할 수 있습니다.

까다로운 애플리케이션을 위한 높은 대역폭

비디오 인터페이스 보드를 사용하면 까다로운 테스트 환경을 위해 설계된 솔루션을 활용할 수 있습니다. ADAS/AD 어플리케이션은 물론 항공우주, 산업 및 의료 기술 분야에서도 시스템 행동을 상세하게 분석하고 평가할 수 있도록, 고대역폭 비디오 콘텐츠를 정확하고 일관되게 재생할 수 있는 이점을 누릴 수 있습니다.

최대의 유연성을 위한 모듈식 디자인

비디오 인터페이스 보드는 베이스 보드와 데이터 직렬화/역직렬화 인터페이스가 통합된 교체 가능한 카메라 어댑터로 구성됩니다. 이러한 모듈식 디자인 덕분에 시스템을 개별 요구사항에 맞게 빠르고, 쉽고, 비용 효율적으로 조정할 수 있습니다.

결함 재현 – 견고성에 대한 표적 검증

데이터 재생을 활용한 결함 재현을 통해, 추가적인 구동 데이터 없이도 제어된 환경에서 재현 가능하게 시스템이 실제 오류 상황에 어떻게 반응하는지 체계적으로 평가할 수 있습니다. 모든 평가는 LV124, LV148, ISO 16750 및 ISO 7637 표준을 준수하여 수행됩니다. 이러한 접근 방식을 통해 중요한 시나리오를 예측 가능하게 평가할 수 있으며, 현실적인 조건에서 시스템의 행동을 평가할 수 있습니다.

일반적으로 서로 다른 종류의 오류를 다루는 두 가지 방법이 사용됩니다:

I2C 조작,
PoC(Power over coax) 결함 재현.

두 방법을 결합함으로써, 정밀하게 정의된 조건 하에서 ADAS 기능의 견고성, 오류 행동 및 성능 저하 대응 전략을 평가할 수 있습니다. 위험 부담이 따르는 주행 테스트 없이도 효율적이고 안전하게, 재현 가능한 방식으로 중대한 상황을 비교할 수 있습니다.

I2C 조작

I²C 기반 결함 재현을 통해 카메라와 ECU 간의 제어, 구성 및 데이터 통신에 의도적이고 제어 가능한 방식으로 개입할 수 있습니다. 이를 통해 기능적 오류와 영상 관련 오류 모두에 대한 표적화된 시뮬레이션 및 분석이 가능해집니다. 대표적인 사용사례는 다음과 같습니다.