라이드플럭스는 운영을 확장하고 ODD 커버리지를 5배로 늘립니다
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라이드플럭스는 한 대의 테스트 차량으로 시작했지만 한 번에 여러 대의 로보택시를 운영하고, 주행 로그를 수집하며 문제를 해결해야 했습니다. 사내 개발 툴의 한계를 발견한 라이드플럭스는 늘어나는 차량의 워크플로를 확장하고 자동화할 수 있는 다른 툴을 찾기 시작했습니다.
라이드플럭스는 로보택시 차량이 증가함에 따라 ODD를 확장하기로 결정했습니다. 곧 팀의 사내 시뮬레이션 툴로는 더 이상 ODD에 필요한 방대하고 다양하며 복잡한 시나리오를 생성할 수 없게 되었습니다. 또한 시나리오 생성 프로세스는 너무 수동적이고 시간이 많이 소요되어 효과적으로 확장할 수 없었습니다.
라이드플럭스는 데이터 탐색기를 사용하여 증가하는 로보택시 차량의 드라이브 로그를 효율적으로 관리합니다. 또한 데이터 탐색기를 통해 전체 드라이브 로그 컬렉션에서 관심 있는 특정 이벤트를 편리하게 필터링하고 검색할 수 있습니다.
Data Explorer의 사용자 인터페이스(UI)를 사용하면 대용량 원시 데이터 파일을 열지 않고도 드라이브 데이터를 쉽게 이해하고, 문제의 원인을 파악하고, 문제를 해결할 수 있습니다.
Log Sim을 통해 RideFlux는 주행 데이터에서 테스트 케이스를 생성할 수 있습니다. 엔지니어링 팀은 재시뮬레이션을 사용하여 루프에서 자율 주행 스택으로 온로드 이벤트를 디버그하고, 과거 주행에서 스택의 다양한 버전을 테스트하고, 차량에 배포하기 전에 회귀를 파악할 수 있습니다.
오브젝트 심의 사용하기 쉬운 UI를 통해 라이드플럭스 팀은 사내 시뮬레이터보다 빠르게 시나리오를 생성할 수 있습니다. 또한 지능형 액터 동작을 지정하고 하나의 기본 시나리오에서 여러 시나리오 변형을 자동으로 생성하여 드라이브 데이터 또는 재시뮬레이션으로 캡처되지 않은 시나리오에 대한 ODD 커버리지를 구축할 수 있습니다.
오브젝트 시뮬레이션을 통해 테스트 기준을 쉽게 정의 및 사용자 지정하고 자동 검사를 설정하여 테스트의 합격 여부를 빠르게 확인할 수 있습니다.
새로운 소프트웨어 업데이트가 있을 때마다 라이드플럭스는 변경 사항을 추적하고 기존 시나리오의 회귀를 파악하며 테스트 결과를 이전 소프트웨어 버전의 성능과 비교합니다.
이제 라이드플럭스는 Applied Intuition의 소프트웨어를 사용하여 증가하는 로봇축에 대한 문제를 효율적으로 수집, 관리 및 해결할 수 있습니다. 사내에서 도구를 구축하고 유지 관리할 때보다 더 적은 인원으로 이러한 워크플로우에 집중할 수 있습니다.
앱라이드 인튜이션의 소프트웨어를 통해 라이드플럭스 개발자는 시뮬레이션 및 차량 테스트를 신속하게 평가하고, 팀원들과 결과를 쉽게 공유하며, 재시뮬레이션을 활용하여 수정 사항을 검증할 수 있게 되었습니다. 이렇게 워크플로가 개선된 덕분에 라이드플럭스팀은 더 많은 양의 문제를 파악하고 해결하며, 문제 해결 시간을 단축하고 개발 주기를 단축할 수 있었습니다.
오브젝트 시뮬레이션과 로그 시뮬레이션을 사용한 이후, 라이드플럭스는 시나리오 라이브러리를 3배 이상 늘리고 ODD를 확장하면서 커버리지를 5배 이상 확대했습니다.
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