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ADAS 데이터 수집 및 관리

자율 주행을 위한 데이터의 힘 활용

ADAS 데이터 수집 및 관리를 통해 테스트 주행 시간과 비용을 최소화하고 역동적인 주행 환경에서 안전하고 최적화된 시스템 성능을 구현합니다.

데이터 수집 및 측정을 위해 이타스 소프트웨어를 사용하는 차량의 소프트웨어 테스트 엔지니어

ADAS 데이터 수집 및 관리는 자율 주행 기능 개발에 있어 매우 중요합니다. 시간 동기화된 여러 센서 입력과 내부 ECU 데이터를 캡처하고 통합함으로써 재계산 시스템에서의 검증, 데이터 기반 개발, 향후 기능 및 분석을 위한 효율적인 재사용을 보장합니다. 차량 또는 차량 전체에 기록된 ADAS/AD 데이터는 테스트 주행 시간과 비용을 줄이고 실제 시나리오에서 ADAS/AD 시스템이 안전하고 효율적으로 작동하도록 보장합니다.

ADAS 데이터 수집 및 관리의 과제 해결

데이터 입력의 복잡한 통합(예: 센서, ECU, 버스)

다양한 마이크로프로세서(µP) 및 마이크로컨트롤러(µC) 시스템에서 수많은 원시 센서 신호와 내부 데이터를 동시에 캡처하는 것은 큰 과제입니다. 이를 위해서는 다양한 구성 요소에서 포괄적이고 정확한 데이터 수집을 보장하기 위한 정교한 통합이 필요합니다.

고속 데이터 처리 및 시간 동기화

매우 빠른 데이터 속도로 이기종 데이터 스트림의 처리를 관리하면서 시간 동기화를 보장하는 것은 매우 중요합니다. 정확한 실시간 데이터 분석은 동기화된 여러 스트림에서 일관성을 유지하는 데 달려 있습니다.

에너지 효율 및 데이터 재사용

측정 시스템의 전력 소비와 HoL 및 HiL과 같은 테스트 환경에서의 검증을 위한 데이터 재사용의 균형을 맞추는 것은 어려운 과제입니다. 차량 배터리 방전을 방지하려면 효과적인 전력 관리가 필요하며, 효율적인 테스트 및 검증을 위해서는 데이터 재사용성이 중요합니다.

데이터를 필요한 정보로 전환

빛의 길을 질주하는 미래형 청록색 컨셉트카

이타스는 차량 내 데이터를 수집, 분석 및 시각화하여 효율적인 데이터 기반 개발과 ADAS/AD 기능의 안전한 작동을 위한 소프트웨어 툴을 제공합니다. 이타스는 방대한 데이터에서 꼭 필요한 정보를 체계적으로 추출하여 최고 수준의 안전성을 유지하고 저장 비용을 절감하면서 보다 효율적이고 신속하며 경제적으로 ADAS/AD 기능을 검증할 수 있도록 지원합니다.

시간당 10^13 바이트

자율주행 차량 한 대가 시간당 최대 10테라바이트(=1013바이트)의 데이터를 생성할 수 있습니다.

이 이미지는 ADAS/AD 기능 개발을 위한 AD(자율 주행) 주기를 나타내는 다이어그램으로 둘러싸인 자동차를 보여줍니다. 이 사이클은 개발, 재생 및 시뮬레이션, 저장, 기록, 측정, 주행, 구축, 배포의 8단계로 구성되어 있으며, AD 시스템을 지속적으로 개선하는 프로세스를 강조합니다.

AD 주기: 반복적 개발 관행

AD 사이클은 철저한 검증과 지속적인 개선을 보장하는 구조적이고 반복적인 ADAS/AD 기술 개발 접근 방식입니다. 이는 5가지 주요 단계로 구성됩니다.

  • 설계 및 개발 단계: 아키텍처 설계 및 알고리즘 구현
  • 배포 단계: 디자인을 코드 및 바인딩으로 변환하기
  • 빌드 단계: 애플리케이션 및 미들웨어 구성 요소 만들기
  • 드라이브/측정/기록 단계: 테스트 및 데이터 수집
  • 재생 및 시뮬레이션 단계: 검증 및 분석

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