먼저 소프트웨어적으로 인식 알고리즘이라는 것을 개발합니다.
이것으로 영상에 나오는 객체들의 정보를 분류하게 됩니다.
예를 들어 '차가 전방 몇 미터 앞에 있다'라는 게 판단이 되면
"좌로 비켜가라", "간격을  좀 벌려라" 
이런 식으로 제어를 할 수 있는 로직을 개발하고
실제 차량에 적용해서 하드웨어적으로 평가하는 과정을 거치고
양산 단계에 넘어가게 되는 프로세스입니다.

이것은 모의로 주행할 수 있는 운전석을 만들어 놓은 건데요.
운전 중에 갑자기 사람이 튀어나오는 등의 특정 상황을 
실제 주행에서 모사하면 사고의 위험이 크기 때문에
가상에서 모사할 수 있도록 만들어 놓은 시뮬레이터입니다.
 

동종업계 시뮬레이터는 반드시 카메라 모듈이 들어가서 
시뮬레이션이 진행되어야 하는데 현대모비스 시뮬레이터는
카메라가  소프트웨어 버전으로 들어가 있어서 
카메라 성능 평가를 조기에 할 수 있고
코드만 넣어서 평가할 수도 있는 
두 가지 방법으로 선택적 검증이 가능하도록 하였습니다.
 

시뮬레이션으로 주행 가능한 거리가 대략 2,000만 마일 정도입니다.
지구를 800바퀴 운행할 수 있는 정도인데,
실제로 이 정도를 주행하려면 100년이 넘게 걸립니다.
이 거리를 시뮬레이터를 통해 단 하루 만에 학습 시킨 사례도 있습니다.
그만큼 인력, 장비 등의 금전적 비용 절감 효과가 있습니다.
 

어느 쪽 화면이 더 리얼리스틱하게 보이시나요?

왼쪽 화면은 고전적으로 많이 사용하던 시뮬레이션 기술입니다.
최근에는 딥뉴럴 네트워크를 적용해서
오른쪽처럼 정말 리얼하게 구분할 수 없을 정도로 개선되었습니다.
 

둘 다 시뮬레이션 화면 맞습니다 ^^

시뮬레이터 시범운전을 해볼 수 있도록
주행 샘플모델을 준비해보았습니다!

현대모비스 자율주행 연구원님의 운전 실력은
영상을 통해 확인하세요 : )
 

이렇게 화면에 나오는 영상들을 저장한 후에 
그 영상을 자율 주행 인식 알고리즘에 넣어서
차량이나 표지판, 신호등을 구분할 수 있도록 
검증 과정을 거치게 됩니다.
 

우측 화면이 실제 주행 영상에 대한 기록이고
좌측은 가상으로 동일한 구조를 만든 영상입니다.
실제에서 인식 결과에 영향을 미치는 요소들을
가상 환경에서도 만들어서 동일하게 성능 검증을 할 수 있는 것입니다.
현실에서 모사할 수 없는 조건을 가상에서 얼마든지
테스트해볼 수 있습니다.

자율주행 연구원과  리맘대로 리포터의 
시뮬레이터 주행 대결 한판 승부는 영상을 통해 확인하세요 :)
 

아무래도 자율주행 분야가 새롭게 등장한 분야이고
특히나 실차 평가에는 제약된 부분이 많기 때문에
시뮬레이션을 이용하는 빈도가 점차 늘어나고 있습니다. 

현대모비스도 그러한 글로벌 트렌드에 맞춰서 
새로운 평가법을 많이 개발하고
경쟁사 대비 비교우위를 가져갈 수 있는 기술들을
많이 개발하려고  노력하고 있습니다.