ADAS/AD 검증 혁신: NI와 함께 HIL 아키텍처를 발전시킨 Valeo

Martin Zmrhal, Valeo 소프트웨어 도구 개발 팀 리더

Brenda Vargas, NI 선임 솔루션 마케팅, 운송 사업부

Valeo 로고

 

사례 연구 하이라이트

 

 

  • 신기술의 점점 더 커지는 요구사항을 충족하고 도로에서 차량이 더 안전하게 주행할 수 있도록 하려면 HIL 시스템의 발전이 반드시 필요합니다.
  • 시간이 지남에 따라 Valeo DVS 팀은 점점 더 증가하는 ADAS/AD의 복잡성을 처리하는 고유한 기능을 각각 갖춘 세 가지 HIL 아키텍처를 사용했습니다.
  • NI와 Valeo의 협력은 표준화된 NI PXI 시스템을 통해 ADAS 검증을 발전시켰고, 이는 역동적인 자동차 산업에서 OEM의 만족으로 이어졌습니다.

 

PARK4U®, 자동 주차 시스템

“Valeo는 늘 까다로운 ADAS 검증 요구사항을 충족하기 위한 열쇠는 기술, 소프트웨어/하드웨어 정렬, 플랫폼 일관성이라고 생각합니다. NI와 NI PXI 플랫폼은 우리가 업계의 과제를 그때그때 신속히 해결하여 고객의 기대에 부응하고 고객을 만족시키는 데 필요한 모든 것을 제공할 것입니다.”

—​Martin Zmrhal, Valeo 소프트웨어 도구 개발 팀 리더

과제

ADAS와 AD 시스템은 점점 더 복잡해지고 있어 기존의 HIL 아키텍처로는 더 이상 업계의 필요를 충족할 수 없습니다. Valeo에는 현재는 물론 향후 대두될 필요를 충족하는 데 필요한 성능, 정확도, 확장성을 제공할 수 있는 HIL 시스템이 필요했습니다.

솔루션

Valeo DVS 팀은 RDMA 기술에 더해 NI PXI 플랫폼을 기반으로 하는 NI의 새로운 HIL 아키텍처를 활용했습니다. 새로운 아키텍처를 통해 시스템을 표준화하고 성능과 정확도를 개선하여 HIL 시스템을 더 빠르고 효율적으로 개발 및 배포하는 동시에 ADAS/AD 시스템의 안전성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.

​모빌리티 혁명의 중심

​인간 대신 첨단 자율 주행 시스템에 운전을 맡기게 되면 생산성이 향상되고 더 편안해지며 도로 위 교통사고가 줄어들 것입니다. 그러나 이 야심찬 목표에는, 특히 시스템 오류와 안전과 같은 중대한 문제와 관련된 과제와 우려가 뒤따릅니다. 자율 주행을 더 높은 수준으로 끌어올릴려면 거의 무한한 수의 실제 시나리오를 가정한 포괄적인 테스트가 필요합니다.

 

이 과제를 해결하기 위해 자동차 회사는 기술과 검증 테스트 전략을 지속적으로 발전시키기 위해 노력하고 있습니다. Valeo는 이와 같은 자동차 회사 중 한 곳으로, 자동차 기술 솔루션 분야의 전 세계적 리더입니다. Valeo는 전기화, ADAS (첨단 운전자 지원 시스템), AD (자율 주행) 분야에서 선구자적 역할을 해왔습니다. 혁신의 유산과 최첨단 솔루션을 제공하겠다는 노력을 바탕으로 Valeo는 NI와 협력하여 더 안전한 미래를 만들기 위해 지속적으로 발전해 나아가고 있습니다.

 

ADAS 및 AP (자동 주차) 개요

​ADAS 시스템이 점점 더 복잡해지면서 실제 차량으로만 이러한 시스템을 테스트하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 테스트 시간과 비용을 줄이고 실제 조건에서는 구현하기 어려운 극한 시나리오를 테스트할 수 있는 버추얼 검증은 업계의 트렌드입니다.

 

​이러한 과제는 AP 시스템에서 특히 두드러집니다. AP 시스템은 센서 융합을 통해 차량 주변의 버추얼 지도를 생성하여 자율 주차를 가능케 하는 시스템입니다. 이러한 시스템의 복잡성을 감안하면 소프트웨어를 출시할 때마다 수천 개의 테스트 케이스가 포함된 광범위한 검증이 필요합니다. 그러나 시장 출시 전에 차량을 입수할 수 없기 때문에 타겟 차량에서 전체 시스템을 테스트하는 것은 불가능한 경우가 많습니다.

 

Valeo 자동 주차 ECU 아키텍처

그림 1: Valeo 자동 주차 ECU 아키텍처

 

​Valeo의 Driving Vision Systems (DVS) 팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 개루프와 폐루프 HIL (Hardware-in-the-loop) 기술을 기반으로 하는 포괄적인 테스트 방식을 사용합니다. 이 방식에는 실험실 환경 내에서 전용 테스트 벤치를 사용하여 차량 외부의 ECU (전자 제어 장치)에서 실행되는 소프트웨어를 테스트하는 것이 포함됩니다.

 

  • 개루프 재생 HIL—이 방법은 미리 기록된 실제 도로 데이터를 ECU에 주입합니다. 주로 컴퓨터 비전 알고리즘과 감지 속도를 테스트하는 데 사용됩니다.
  • 폐루프 버추얼 HIL—합성 센서 데이터가 생성되어 ECU에 공급됩니다. 이 설정을 통해 ECU의 피드백을 활용하여 차량 동작을 정확하게 시뮬레이션할 수 있습니다.

 

​차량 내 테스트 시 실제 역학과 환경을 재현할 수 있지만 비용과 시간이 많이 드는 데다 여러 제약이 따릅니다. 반면 버추얼 HIL 테스트를 활용하면 확장, 자동화, 비용 효율성 측면에서 여러 이점이 있지만 실제 시나리오를 그대로 구현하기에는 부족함이 있습니다. 실제 상황에 대한 시뮬레이션 환경의 충실도가 높을수록 HIL 테스트가 실제 상황에 가까워집니다.

 

​Valeo DVS의 역할

Valeo DVS는 어안 렌즈, 초음파 센서, ECU가 탑재된 자동차 카메라를 활용하여 차량용 서라운드 뷰 시스템을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 시스템은 AP와 운전자 지원 기능의 일부입니다. Valeo의 테스트 도구 및 인프라 팀은 R&D 설계에서 차량 내 기록, HIL 테스트, 생산의 최종 조립 라인 (EOL) 테스트에 이르는 제품 개발 수명 주기 전반에서 검증 도구를 제공합니다.

 

ADAS/AD 검증의 HIL 아키텍처 발전

​이 분야의 역동적인 환경은 HIL 아키텍처의 지속적인 발전을 주도해 왔습니다. 이러한 시스템은 업계의 변화하는 요구를 충족하기 위해 적응해 오면서 새로운 기술 발전의 최전선에서 계속해서 증가하는 요구사항을 충족하고 있습니다.

 

​현재 Valeo DVS 팀은 NI와 공동으로 개발한 다음 세 가지 HIL 아키텍처를 사용하고 있으며, 각 아키텍처는 고유한 테스트 기능에 기여합니다.

 

​MXI (Multisystem eXtension Interface) 기반 HIL

​Valeo DVS 팀이 개발한 1세대 HIL 시스템으로, Valeo의 센서 세트에 맞춤화된 Vosstrex라는 사내 시뮬레이션 엔진을 사용합니다. 이 시스템은 어안 카메라와 초음파 센서로 구성된 모델 세트로 이루어져 있으며, Windows 기반 시뮬레이션 PC에서 NI PXI 시스템 및 ECU로 합성 데이터를 공급합니다.

 

​특히 카메라 센서에서 시뮬레이션 엔진의 합성 데이터가 렌더링됩니다. 이 데이터는 MXI Express를 사용하여 프로세스 간 통신을 통해 LabVIEW 어플리케이션과 NI PXI 시스템으로 전달됩니다. PXI 시스템에서 FlexRIO FPGA는 소프트웨어와 하드웨어 간에 인터페이스 역할을 하며, 실제 카메라 신호와 하위 레벨 데이터를 에뮬레이션합니다. 그런 다음 해당 데이터는 ECU에 제공됩니다.

 

루프 MXI 기반 HIL 아키텍처 다이어그램

그림 2: 폐루프 MXI 기반 HIL 아키텍처 다이어그램

 

 

​이 아키텍처는 주차와 같은 저속 주행과 관련된 주요 용도를 효과적으로 지원하기 때문에 특정 요구사항에 적합합니다. 또한 Vosstrex 시뮬레이션은 시각적으로 상황을 충실히 구현하여 성능을 더 강화할 수 있는 견고한 기반을 제시합니다.

 

​그러나 이 아키텍처에는 몇 가지 과제가 있습니다. 그중 주된 과제는 MXI 인터페이스 처리량의 한계로 인해 데이터 전송 속도가 제한된다는 점입니다. 또한 카메라, 초음파 데이터, 차량 메트릭스라는 세 가지 주요 구성요소 간에 시간 동기화가 이루어지지 않으면 또 다른 한계에 봉착하게 됩니다. 이러한 문제에도 불구하고 시스템은 의도적인 저속 주행 분야에 유용하며, 타사 시뮬레이션 엔진의 발전은 향후 훨씬 더 현실적인 시뮬레이션 기회를 제공합니다.

 

​현재 Valeo는 전 세계적으로 9개의 Valeo 사이트를 지원하는 약 50개의 HIL 테스터를 보유하고 있으며 12개가 넘는 OEM 프로젝트를 테스트 중입니다. 이 HIL 시스템은 프로젝트 초기 단계에서 시스템 검증 프레임워크를 구축하는 데 기여했으며 Valeo에 소스 코드 전체 소유권을 제공했습니다. LabVIEW에서 개발 가능하다는 점 덕분에 프로젝트가 계속해서 진척되는 상황에서도 FPGA 구현과 시뮬레이션 엔진 등 전체 시스템을 지속해서 개선해나갈 수 있습니다.

 

Valeo 사이트의 HIL 팜

 

그림 3: Valeo 사이트의 HIL 팜

 

 

​HDMI 기반 HIL

​MXI 기반 HIL 아키텍처 시스템의 발전은 유럽 프리미엄 OEM의 요구에서 시작되었습니다. 요구사항의 일부는 고해상도 메가픽셀 카메라도 12대를 시뮬레이션하는 것이었습니다. 이는 이전 시스템 대역폭을 4배로 확장하고 Linux에서 작동하는 2개의 각기 다른 시뮬레이션 엔진을 사용하는 것을 뜻했습니다. Valeo는 NI와 협력하여 이러한 기준을 충족하는 솔루션을 설계했습니다.

 

카메라 12대 시뮬레이션 아키텍처

​그림 4: Twelve-Camera Simulation Architecture

 

 

그림 4의 설정은 PC 4대와 그래픽 카드 12개를 사용하며 각 GPU는 개별 카메라 시뮬레이션을 전담합니다. Linux 기반 PC에서 시뮬레이션을 실행하여 12대 카메라 각각에 대해 카메라 센서 모델을 실행합니다. 물리적 GPU 출력은 HDMI 연결을 사용하여 PXI FPGA에 연결되는데, 이 전송 경로에서 여러 번에 걸쳐 변환이 이루어집니다. 특히 HDMI에서 시리얼 디지털 인터페이스 (SDI)로 최초로 변환된 후 이어서 SDI에서 MIPI CSI로 변환되는 과정이 포함됩니다. 이 변환 프로세스를 촉진하기 위해 FPGA가 워크플로에 추가로 도입되었습니다. 이러한 변환이 완료되면 FPGA를 사용하여 FPD-Link III (PXIe-1486) 및 GMSL2 (PXIe-1487)용 자동차 비디오 인터페이스에 데이터를 공급할 수 있습니다. FPGA는 ECU에 대한 입력으로 작동하는 센서 신호의 에뮬레이션을 담당하는 중요한 소프트웨어-하드웨어 인터페이스 역할을 합니다.

 

HDMI 기반 카메라 센서 시뮬레이션

 

그림 5: HDMI 기반 카메라 센서 시뮬레이션

 

 

대역폭 측면에서 시스템은 비디오 데이터를 ECU에 주입하기 위해 초당 4.5GB의 속도로 작동합니다. 이 설정에서 두드러진 이점은 시뮬레이션 엔진에 구속되지 않는다는 점입니다. 이 경우 Linux 기반 시뮬레이션 엔진이 사용되지만 동일한 데이터 경로에서 다른 시뮬레이션 제공자의 데이터를 지원할 수 있습니다. HDMI에서 SDI로 변환하는 데 FPGA를 추가해야 해 비용이 늘어나지만, 새로운 데이터 경로에서 이미지 데이터를 추가로 처리할 수 있는 능력이 강화됩니다. 

 

그러나 이 설정에는 몇 가지 제한이 있습니다. 첫째, HDMI 인터페이스는 HDMI에서 SDI로 변환 후 이어서 CSI로 변환하는 데 다소 복잡한 변환 툴체인이 필요하다는 문제가 있습니다. 궁극적으로 카메라 데이터와 초음파 또는 추가 차량 버스 시뮬레이션 간에 동기화가 이루어지지 않는 이전 설정과 비슷한 제한이 발생합니다. 가장 중요한 것은 이 HIL 시스템을 개루프 재생 HIL로 효과적으로 사용할 수 없기 때문에 GPU를 사용하여 미리 수집된 데이터를 재생하는데 적합하지 않다는 점입니다.

 

비디오 주입 파이프라인 아키텍처

그림 6: 비디오 주입 파이프라인 아키텍처

 

RDMA 기반 HIL

NI가 제공하는 최신 시스템은 Remote Direct Memory Access over Converged Ethernet (RoCE)을 사용하는 RDMA HIL 시스템입니다. 이 시스템은 호스트 PC와 NI PXI 간의 원활한 데이터 교환에 사용되는 인터페이스인 RDMA를 기반으로 합니다. RDMA는 이더넷 기반 연결을 확립하여 짧은 지연 시간과 높은 대역폭으로 비디오 데이터 전송을 촉진하고, 컴퓨터 메모리와 PXI 리얼타임 컨트롤러 메모리 간 직접 링크를 활성화하기 때문에 메모리를 복사할 필요가 없습니다. 상위 레벨 아키텍처 관점에서 데이터 흐름은 시뮬레이션 PC에서 시작되어, RDMA를 통해 PXI 리얼타임 컨트롤러로 전송됩니다. 이때 PXI 리얼타임 컨트롤러는 ECU에 데이터를 공급하는 필수 FPGA가 탑재된 PXI 섀시 내에 있습니다. 이 시스템은 개루프와 폐루프 설정으로 작동할 수 있으며 미리 수집된 데이터를 재생하고 피드백을 다시 리얼타임 컨트롤러에 통합할 수 있습니다.

 

RDMA 개루프 재생 HIL

​그림 7: RDMA 개루프 재생 HIL

 

이 아키텍처는 초당 최대 6.25GB로 데이터를 전송할 수 있는 단일 RDMA 모듈을 통해 지금까지 관찰된 것 중 가장 뛰어난 처리량을 자랑합니다. 또 다른 눈에 띄는 이점은 개루프와 폐루프 HIL 설정 모두를 위한 통합 아키텍처에 있습니다. 데이터 소스를 스토리지 파일 또는 시뮬레이션 중에서 선택하는 것 외에는 큰 차이가 없기 때문에 재사용이 가능합니다. 그러나 주요 이점은 정밀한 동기화 메커니즘을 도입하여 비디오 데이터를 차량 버스 신호와 원활하게 정렬한다는 점입니다. 이러한 동기화는 카메라를 넘어 다양한 센서까지 확장되기 때문에 포괄적이고 동기화된 데이터 세트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 Valeo는 이러한 HIL 시스템의 통합을 적극적으로 평가하고 있으며 향후 전략의 일환으로 기존 MXI HIL을 대체할 가능성까지 염두에 두고 있습니다.

그러나 RDMA를 사용할 때 몇 가지 요소를 고려해야 합니다. 시뮬레이션 엔진은 시뮬레이션 엔진에서 RDMA 클라이언트 라이브러리 DLL을 호출해야 하는 RDMA와 호환되어야 합니다. 외부 DLL을 시뮬레이션 엔진과 통합할 수 없는 경우 대안으로 HDMI-RDMA 변환기를 사용하는 것이 좋습니다. 이 방식을 적용하면 기본적으로 이전 설정의 요소를 결합하는 하이브리드 설정이 생성되지만, 추가 변환 단계(HDMI-RDMA) 때문에 지연성 시간이 늘고 지터가 더 많이 발생한다는 단점이 있습니다.

 

포괄적인 솔루션: NI AD 소프트웨어 개발 키트 (SDK)

NI RDMA 기반 HIL 시스템은 시뮬레이터에 구애받지 않고 모든 고객의 요구사항을 충족합니다. NI AD 소프트웨어 개발 키트 (SDK)를 사용하면 이렇게 다용도로 활용할 수 있습니다. SDK를 사용하면 센서의 버스 에뮬레이션과 시뮬레이션 소프트웨어 간에 신속하게 통합할 수 있습니다. 제공된 AD SDK는 인터페이스가 일관된 플러그인 세트로, 시뮬레이터 제공자와 AD HIL 시스템 간 통합을 단순화합니다. 이 SDK는 LabVIEW와 gRPC 지원을 활용하여 통합을 원활하게 만드는 잘 정의된 인터페이스를 지닌 시뮬레이션 API를 제공합니다. 이러한 방식을 통해 다른 시뮬레이터 업체는 익숙한 도구로 작업할 수 있어 디버깅과 CI/CD 프로세스를 지원하는 간단한 테스트 포인트를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 시뮬레이션 소프트웨어와 ADAS HIL 시스템 간 시스템 통신이 덜 복잡해지며 최종 사용자는 사용할 시뮬레이터 제공자를 선택할 수 있습니다.

 

NI와 Valeo의 협업

NI와 Valeo는 R&D 협업, NI 프로토타입 조기 이용, 엔지니어링 서비스, 턴키 HIL 시스템 개발 부문의 파트너십을 맺었습니다. Valeo는 이러한 협업을 통해 ADAS 검증의 선두주자가 되었습니다.

 

NI PXI 플랫폼을 통해 Valeo 팀은 플랫폼에서 모듈성, 정확한 시간 동기화, 필수 자동차 인터페이스 지원을 활용하여 전 세계적으로 표준화된 검증 시스템을 구축하고 테스트 구성요소를 재사용할 수 있었습니다.

 

결론

NI와의 협업으로 Valeo가 이룬 HIL 시스템의 발전은 점점 더 복잡해지는 ADAS/AD 시스템으로 인해 발생하는 과제를 해결하기 위해 테스트 방법을 조정해 나아가는 것이 얼마나 중요한지 보여줍니다. RDMA 기반 HIL 시스템은 처리량이 많고 동기화 기능도 갖춰져 있는 등 상당히 발전했습니다. Valeo는 NI 시스템을 활용하여 점점 커지는 ADAS/AD 검증 요구사항을 충족하고 끊임없이 변화하는 자동차 산업에서 고객을 만족시키기 위해 최선을 다하고 있습니다.

 

Linux® 등록 상표는 전 세계에 상표권을 보유하고 있는 Linus Torvalds와 독점 라이센스 계약을 맺고 있는 LMI의 2차 라이센스에 따라 사용되었습니다.