업계가 하드웨어 정의 차량에서 소프트웨어 정의 차량(SDV)으로 전환되며 복잡한 소프트웨어 시스템을 쉽게 통합할 수 있습니다. 최신 생성 AI 기술을 사용하여 생산 일정을 맞추기 위해 시스템을 지속적으로 개발, 테스트, 검증하세요.
ODD, 요구 사항, 지역 및 시나리오 지표를 포함한 모든 차원에서 안전을 보장합니다. 실제 환경에서 발생할 수 있는 복잡하고 위험한 상황에 대비하여 ADAS 및 AD 시스템을 검증합니다.
다양한 형식과 환경을 지원하는 모듈형 플랫폼을 사용하세요. 유연한 프로세스를 구축하고 고유한 소프트웨어 개발 요구 사항을 충족하세요. 여러 팀과 다른 시간대에 걸쳐 글로벌 협업을 운영하세요.
"SIL 및 HIL과 같은 가상 테스트로 '전환'하여 비용이 많이 드는 실도로 테스트를 줄여보세요. 시뮬레이션을 효율적으로 사용하여 데이터를 관리하고 미세 조정된 기술로 비용을 계산하세요.
첨단 운전자 지원 시스템 (ADAS) 은 안전과 주행을 향상시키기 위해 차량에 사용되는 기술입니다. 자동차 이미징, 라이더, 레이더, 컴퓨터 비전, 센서 등 다양한 데이터 소스의 입력에 의존하여 주차, 차선 유지, 충돌 회피와 같은 작업을 운전자에게 지원합니다.
자율 주행 (AD) 은 사람의 개입 없이 차량이 스스로 운전할 수 있도록 하는 시스템의 개발 및 배포와 관련된 기술입니다. 여기에는 센서, 소프트웨어 알고리즘, 머신 러닝 등 다양한 기술을 사용하여 환경을 인식하고, 의사 결정을 내리고, 차량을 효과적이고 안전하게 제어하는 것이 포함됩니다.
미국자동차공학회 (SAE) 는 0(완전 수동)부터 5(완전 자율)까지 6단계의 주행 자동화 수준을 정의하고 있습니다. 각 레벨은 차량의 자율성 정도를 설명하며, 시스템이 인간 운전자에 비해 얼마나 많은 통제권을 가지고 있는지를 나타냅니다. 이 레벨은 미국 교통부에서 채택한 것입니다.
종합적인 ADAS 및 AD 개발 플랫폼에는 일반적으로 시뮬레이션, 검증 및 데이터 관리 툴이 포함됩니다. 이러한 구성 요소가 함께 작동하여 ADAS 및 AD 소프트웨어의 신속한 개발, 테스트 및 배포를 가능하게 합니다.
시뮬레이션 툴은 알고리즘을 테스트하고 개선하기 위한 안전하고 확장 가능하며 비용 효율적인 환경을 제공함으로써 ADAS 및 AD 개발에서 중요한 역할을 합니다. 실제 환경에서 테스트하기에는 비현실적이거나 위험한 복잡한 주행 시나리오와 센서 상호 작용을 모델링하고 시뮬레이션하는 데 도움이 됩니다.
AI는 차량이 실시간으로 의사 결정을 내리고 다양한 환경 조건에서 학습하며 머신러닝 모델을 통해 개선함으로써 복잡하고 역동적인 도로 상황을 처리할 수 있는 능력을 향상시킵니다.
ADAS 및 AD 시스템의 필수 테스트 유형에는 실제 테스트, 테스트 트랙 테스트, 가상 테스트가 있습니다. 이러한 테스트는 다양한 시나리오에서 시스템의 신뢰성과 효율성을 평가합니다. 기능 안전 테스트는 시스템이 입력 및 장애에 올바르게 반응하는지 확인하여 다양한 환경에서 성능을 검증합니다.