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첨단 운전자 지원 시스템의 검증 기술 동향

한국자동차공학회
2021-06-16
조회수 638

즘 미래 자동차 기술에 대한 보도가 연일 이어지고 있어 많은 소비자가 미래 자동차에 대한 관심과 기대가 커지고 있다. 두 가지 관점에서 자동차의 미래를 본다면 하나는 환경 문제를 해결할 수 있는 자동차의 동력원을 가솔린에서 전기로 변경하는 것과 운전자의 편의성 향상 및 교통사고를 방지해 사회적 비용을 절감할 수 있는 자율주행 자동차일 것이다.


요즘 소비자들은 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS; Advanced Driver Assistance Systems)이라는 용어가 낯설지 않을 것이다. ADAS는 운전 중 발생할 수 있는 수많은 상황 가운데 일부를 차량 스스로 인지하고 상황을 판단, 차량을 제어하는 기술이며, 복잡한 차량 제어 프로세스에서 운전자를 돕고 보완하는 역할을 수행하며 궁극적으로는 완전 자율주행 자동차로 가기 위한 기반 기술이라 할 수 있다.


첨단 운전자 지원 시스템의 가장 큰 장점은 차량 및 운전자 상태와 운전 주행 환경을 감지하여 안정적으로 교통 상황을 예측하고 차량을 자체적으로 통제하여 운전자의 안전을 확보하는 것이다. 최근에 많은 차량들이 소비자의 선호도가 높아짐에 편승하여 이러한 ADAS를 Standard 또는 Option으로 적용하고 있다. 또한 일부 차량의 경우 제한적으로 부분적인 반자율주행 기능을 제공하고 있다.



이러한 기능 중에서 대표적인 것으로는 충돌 위험시 운전자가 제동 장치를 밟지 않아도 스스로 속도를 줄이거나 멈추는 ‘자동 긴급 제동 시스템(AEB : Autonomous Emergency Braking)’, 차선 이탈 시 주행 방향을 조절해 차선을 유지하는 ‘주행 조향 보조 시스템(LKAS; Lane Keep Assist System)’, 사전에 정해 놓은 속도로 달리면서도 앞 차와 간격을 알아서 유지하는 ‘어드밴스드 크루즈 콘트롤(ACC; Advanced Cruise Control)’, 사각지대 충돌 위험을 감지해 안전한 차로 변경을 돕는 ‘측방 충돌 경고 시스템(SBZA; Side Blind Zone Alert)’, 차량 후진시 사각 지대에서 접근하는 차량을 인지하고 충돌을 회피하도록 경고 또는 제어하는 후방 추돌 경고 시스템(RCTA/B; Rear Cross Traffic Alert and Braking), 차량 주변 상황을 시각적으로 보여주는 ‘어라운드 뷰 모니터링 시스템(AVM; Around View Monitor)’ 등이 있다.


유럽의 도매 보험 제공 업체인 Swiss Re의 2017 보고서는 영국 교통부에서 제공하는 사고 통계를 조사한 결과를 보면 2020년까지 전방 충돌 경보, 사각지대 감지 및 차선 이탈 경고의 100% 채택으로 고속도로 사고가 16.3%, 다른 도로의 사고를 11.6% 줄일 수 있다는 결론을 내렸다. 차선 유지 보조 장치, 자율 비상 제동, 야간 시야 및 복합 ADAS 기능의 다기능 패키지와 같은 보다 정교한 시스템을 고려할 때, 이 수치는 고속도로에서 45.4% 사고 감소, 다른 도로에서 27.5% 감소했다.


하지만 이러한 시스템이 다양한 실 주행 조건에서 안정적으로 작동한다는 것을 검증하는 것은 상당히 복잡하고도 어려운 일이다. 따라서 ADAS의 기능을 일정 환경 하에서 모델링을 통하여 시뮬레이션과 시스템 하드웨어의 조합으로 구현한 하드웨어 인 더 루프(HIL)를 이용한 검증 방법이 대안으로 사용되고 있다.


본 고에서는 ADAS HIL에 대한 개요와 어떠한 방식으로 HIL을 이용한 ADAS에 대해 효과적인 검증을 수행할 수 있는 지를 그리고 향후 검증 기술 발전 방향에 대하여 다루고자 한다.


HIL 시스템 수준의 검증

복잡한 기능과 신뢰성을 요구하는 차량 전장 제어기(ECU) 개발의 비용 및 시간을 단축시키기 위해서 모델 기반 설계(Model Based Design)기술을 사용하여 차량 시스템을 평가하고 검증을 한다.


모델 기반 설계 시뮬레이션으로는 SILS(Software in the Loop Simulation), MILS(Model in the Loop Simulation), HILS(Hardware in the Loop Simulation)등이 존재하며, 그중 HILS는 전체 차량 시스템에 들어가는 전장 제어 기기(ECU) 간의 통신 및 기능(Function)을 평가하기 위해서 많이 사용되고 있다. HILS를 통한 System Level Validation은 오랜 기간 사용되어 왔으며, 평가할 수 있는 범위 및 정확도가 지속적으로 상승하고 있다.


ADAS HIL 벤치

ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 기술은 궁극적으로는 완전 자율주행(Autonomous)을 목표로 발전하고 있으며, ADAS의 기술이 발전하여 완전 자율주행에 가까워질수록 많은 제어 로직과 센서를 사용하게 되어 시스템이 복잡해져 성능 평가의 어려움이 가중되고 있다. 이러한 성능 평가의 어려움을 극복하기 위해 ADAS용 HIL 벤치를 개발하여 개발 프로세스의 초기 단계에서부터 구성 및 테스트를 수행한다.



HIL 기반 평가 방식의 도입은 프로토 타입 차량 생산을 줄여 개발 단계에서 비용 절감의 효과가 있으며, 평가 수행에 있어 필요한 각 전장 모듈들의 재구성 및 활용에 있어 평가자의 필요에 맞게 시스템을 구축하거나 변경이 용이하여 실차에서의 테스트보다 더 수월한 진행이 가능하다는 이점이 있다. 이러한 ADAS의 검증 테스트를 위한 HIL 시스템은 아래와 같은 시뮬레이션 프레임 워크로 구성될 수 있다.


평가 검증 테스트를 위해 구축되는 상기의 시스템에서 ADAS의 중앙 제어기인 EOCM(외부 물체 계산 모듈) 및 파워트레인 컨트롤러 간의 동적 상호 작용의 일환으로 엔진 토크 변경을 요청할 수 있으며, ECM(엔진 제어 모듈)은 엔진 토크를 변경하도록 명령한다.


또한 ECM과 TCM(변속기 제어 모듈)은 적절한 기어 변경을 위해 정보를 교환해야 하고, EOCM과 EBCM(전자식 브레이크 제어 모듈) 간의 동적 상호 작용에 있어서는 EOCM은 자동 감속(Autonomous Braking)을 차량이 가속 혹은 감속 진행중인 상태에서도 EBCM에 요청을 할 수 있으며, EBCM은 차량 속도를 줄이기 위해 브레이크 압력을 변경하도록 브레이크 시스템에 명령을 한다.


이러한 각 제어기 간의 동적 상호 작용을 통한 ADAS 여러 기능들의 구현이 가능하며, 이를 평가하기 위해서 물리 현상 및 테스트 시나리오 구성을 통한 성능 평가를 위해서 HIL 시뮬레이터(Simulator)를 개발하고 있다. ADAS 검증을 위해 구축하는 사물 감지 센서(Object Detection Sensor)와 도로 및 교통 상황을 반영한 차량 모델(Automotive Model)의 시뮬레이션 구조는 <그림 2>와 같다.


차량 테스트를 위한 시나리오 구성인 호스트(Host) 차량의 기동, 도로 및 후속 차량 등은 차량 모델의 교통 및 동적인 동작으로 상기의 모델에 의해 시뮬레이션 될 수 있고 시뮬레이션 내의 사물 감지 센서 모델은 후속 차량을 감지하며, 시뮬레이션 사물 감지 센서 모델에서 인지한 정보를 각 센서(Vision Camera, Radar, Ultrasonic)들의 개체 속성과 함께 직렬 신호 통신망(Serial Date Bus)에 전송된다. <그림 3>은 HILS를 구성하는 대표적인 시뮬레이션 구성을 나타낸다.


이러한 프레임 워크를 기반으로 구성된 HIL Bench에서 실제로 AEB(자동 긴급 제동 시스템)를 테스트하는 예를 보자. 우선, 실물 전방 카메라 장치(FCM)과 FCM이 실제 주행하는 화면을 입력으로 받아들이는 모니터가 설치되어 있고, HIL 모델 수준에서 HILS가 제공하는 자동차 시뮬레이션 모듈(Automotive Simulation Model)과 연동되어 있어, Model Desk program에서 시험할 내용에 맞게 주행 및 주행 환경 시나리오를 작성하여 실행하면, 작성한 시나리오대로 주행 화면이 구성되어 출력된다. 이러한 시나리오에는 주체가 되는 차량 및 주변 차량, 사물 및 보행자 등을 설정해 줄 수 있고, 주행 속도의 변화나 코스 등도 상세하게 설정해 줄 수 있다.




그러면, 최종적으로 테스터는 FCM에 입력되는 주행 데이터에 따른 차량 전체 시스템의 피드백이나 이상 상황 등을 벤치에 부착되어 있는 계기판 등의 지시 내용으로 확인할 수도 있고, EPS(전동식 파워 스티어링)의 경우, 주행 조향 보조 시스템 (LKAS)으로 인한 회전력을 피드백 받을 수도 있다.


앞서 말한 AEB의 경우는 모니터에 출력되는 주행 시뮬레이션에서 앞 차가 급격히 멈출 것이고, 그럼 그에 따라 화면상에서 주체가 되는 차량이 따라 멈추며, 계기판에 해당 상황이 지시되고 실제 Bench의 차속이 0으로 가게 된다. 아직까지는 시뮬레이션을 통한 검증 결과는 실제 차량을 이용한 시험 결과와의 성능(Performance)의 신뢰성 차이가 있을 수 있다. 하지만 다가올 미래에는 모든 센서 모듈들이 모델링화 되어 모든 시나리오를 재현할 수 있을 것이다. 이를 통하여 궁극적으로는 하드웨어를 통한 검증에서 소프트웨어와 모델링에 기반한 가상 시스템 검증이 가능해지지 않을까 예측해 본다.


* 출처: 한국자동차공학회 제공, 오토저널 2021년 6월호


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