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Applied Intuition은 차세대 첨단 운전자 지원 시스템 (ADAS) 및 자율 주행 (AD)을 위한 확장 가능하고 사실적이며 제어 가능한 폐쇄형 루프 시뮬레이션을 제공하는 AI 기반 시뮬레이터 Neural Sim을 출시했습니다.
Neural Sim의 자동화된 AI 파이프라인을 사용하면 주행 로그를 가상 시나리오로 빠르게 변환하여 개발 속도를 높일 수 있습니다.
챌린지
복잡성은 차세대 ADAS 및 AD의 핵심 기술적 과제입니다. 이러한 시스템에는 자동 차선 변경 및 교통 체증 지원과 같은 복잡한 기능이 필요하며 이는 고속도로 및 도시 환경을 비롯한 다양한 운영 설계 도메인(ODD)에 배포됩니다. 또한 특정 조건에서는 운전자가 아닌 OEM이 책임을 지는 등 복잡한 책임 문제도 발생할 수 있습니다.
이러한 복합적인 복잡성을 처리하기 위해 OEM은 인식, 행동 및 엔드투엔드 시스템을 위한 머신러닝(ML) 방법에 점점 더 의존하고 있습니다. 하지만 이러한 차세대 시스템에는 차세대 툴이 필요합니다.
기존의 로그 재생 및 재시뮬레이션 접근 방식은 확장성이 뛰어나고 개방형 루프 평가를 위한 완벽한 현실감을 제공합니다. 그러나 시뮬레이션된 포즈와 기록된 포즈 사이의 차이인 중대한 포즈 차이가 발생하게되면, 센서 데이터가 무효화되므로 폐쇄 루프 센서 수준 시뮬레이션은 지원하지 않게됩니다.
반면 현재의 합성 시뮬레이션 방식은 세밀한 제어와 실제 환경에서 자주 접할 수 없는 환경을 생성할 수 있는 기능을 통해 폐쇄 루프 시뮬레이션을 지원합니다. 하지만 세부적인 3D 환경을 절차적으로 생성하려면 수작업과 시간이 필요합니다.
오늘날에는 로그 재시뮬레이션과 합성 시뮬레이션 모두 프로덕션 ADAS 및 AD 시스템 개발에 사용되지만, 엔드투엔드 시스템을 위해 설계된 보다 확장 가능한 폐쇄형 루프 시뮬레이터가 필요합니다.
Applied Intuition의 솔루션
Neural Sim은 로그 데이터의 규모와 현실감을 가상 테스트의 제어 가능성 및 효율성과 결합하여 자율 주행 엔지니어에게 다양한 이점을 제공하는 AI 기반 시뮬레이터입니다.
대규모 폐쇄형 루프 시뮬레이션을 통한 엔드투엔드 ADAS 개발
Neural Sim을 사용하면 자율 주행 엔지니어가 센서 수준에서 시뮬레이션을 실행할 수 있으므로 엔지니어는 카메라, 라이더 및 기타 센서에서 데이터를 생성할 수 있습니다.
또한 테스트 중인 시스템이 에고 포즈를 수정할 수 있고 시뮬레이터가 유효한 센서 데이터를 렌더링하는 폐쇄형 루프 시뮬레이션이 가능합니다. 마지막으로 Neural Sim은 드라이브 로그에서 가상 세계를 생성하여 이를 대규모로 수행합니다. 그 결과 엔드투엔드 ADAS에 필요한 대규모의 고처리량 폐쇄형 루프 시뮬레이션이 가능합니다.
자동화된 AI 파이프라인으로 개발 가속화
Neural Sim을 사용하면 개발 팀이 빠르고 효율적으로 운영할 수 있습니다. Neural Sim은 자동화된 파이프라인을 사용하여 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 드라이브 로그를 신경망 재구성으로 빠르게 변환합니다.
또한 이러한 자동화 덕분에 효율적인 개발이 가능해지며, 환경과 월드를 수동으로 제작하는 테크니컬 아티스트 팀에 병목 현상이 발생하지 않습니다. 대신 팀은 드라이브 수집 및 분류 과정에서 뉴럴 시뮬레이션 시나리오 추출을 자동화된 프로세스로 통합할 수 있습니다. 그 결과 수집된 드라이브 데이터에 따라 확장되는 시뮬레이션을 통해 개발 속도를 높일 수 있습니다.
사실적인 센서 시뮬레이션으로 실도로 테스트 시간 단축
Neural Sim은 개발뿐만 아니라 테스트와 검증에도 매우 중요합니다. 현재 방식은 엔드투엔드 시스템과 인지 및 계획과 같은 모듈의 통합을 위해 실도로 테스트를 수행해야 하는 경우가 많기 때문에 문제 탐지가 지연될 수 있습니다.
하지만 Neural Sim을 사용하면 온로드 시나리오에서 뉴럴 시뮬레이션으로 테스트를 전환함으로써 검증 엔지니어가 태스크를 앞당길 수 있습니다.
그 결과 더 빠른 테스트, 더 높은 품질의 ADAS, 궁극적으로 더 안전한 차량이 탄생합니다.
Applied Intuition의 Neural Sim에 대해 지금 바로 문의 주세요.
