자율주행을 위한 데이터의 힘 활용
ADAS 데이터 취득 및 관리를 통해 테스트 주행 시간과 비용을 최소화하고 가변적인 주행 환경에서 안전하고 최적화된 시스템 성능을 구현할 수 있습니다.
ADAS 데이터 취득 및 관리에 대한 과제 해결
복잡한 데이터 입력 통합(센서, ECU, bus 등)
여러 마이크로프로세서(µP) 및 마이크로컨트롤러(µC) 기반 시스템에서 수많은 raw 센서 신호와 내부 데이터를 동시에 캡처하는 것은 큰 과제 중 하나입니다. 이를 위해서는 다양한 컴포넌트에서 포괄적으로 정확하게 데이터를 수집할 수 있는 정교한 통합이 필요합니다.
고속 데이터 처리 및 시간 동기화
다양한 데이터 스트림의 처리를 매우 빠른 데이터 속도로 관리하면서 시간 동기화를 하는 것이 중요합니다. 정확한 실시간 데이터 분석을 위해서는 동기화된 여러 스트림에서 일관성이 유지되어야 합니다.
에너지 효율과 데이터 재사용
측정 시스템의 전력 소비와 HoL 및 HiL과 같은 테스트 환경에서의 검증을 위한 데이터 재사용의 균형을 맞추는 것은 어려운 과제입니다. 차량 배터리 방전을 방지하려면 효과적인 전력 관리가 필요하며, 효율적인 테스트 및 검증을 위해서는 데이터 재사용성이 중요합니다.

AD 사이클: 반복적인 개발 수행
AD 사이클은 구조적이고 반복적인 ADAS/AD 기술 개발 접근 방식으로, 철저한 검증과 지속적인 개선을 가능케 합니다. 이는 크게 5단계로 이뤄집니다.
- Design & Develop 단계: 아키텍처 설계 및 알고리즘 구현
- Deployment 단계: 설계를 코드 및 바인딩으로 변환
- Build 단계: 애플리케이션 및 미들웨어 컴포넌트 생성
- Drive/Measure/Record 단계: 테스트 및 데이터 수집
- Replay & Simulate 단계: 검증 및 분석
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