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.
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.
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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