Ansys optiSLang은 엔지니어링 설계에서 다분야 최적화 및 불확실성 정량화를 수행하기 위한 강력한 툴로서, 자율주행 시뮬레이션의 맥락에서 optiSLang은 센서, 제어 알고리즘 및 차량 동역학과 같은 다양한 구성 요소 및 시스템의 성능을 최적화하는 데 사용할 수 있다.
본 데모 영상에서는, 가상 환경에서의 자율주행 시뮬레이션 프로세스를 보여주고, Ansys optiSLang이 자율주행 시뮬레이션 툴체인 내에서 어떻게 사용되는지 보여준다.
먼저, JAMA (Japan Automobile Manufacturers Association, 일본자동차공업협회) 기반으로 Disturbance 유형을 잘 나타낼 수 있는 엣지 시나리오 (Edge Scenario)를 결정한다. 그리고 Ansys optiSLang을 이용하여, Logical Scenario를 정의한 후 테스트를 위한 샘플링을 결정하고, 이를 기반으로 Concrete Scenario를 정의한다.
그러고 나서 시뮬레이션을 수행하게 되면, 각 Case에 해당되는 시나리오에 대한 TTC (Time to Collision, 충돌까지 걸리는 시간) 결과를 자동으로 출력하고, 이로부터 Fail/Safe를 손쉽게 확인할 수 있다.
그러나, 수많은 모든 시나리오에 대해 하나하나 해석하는 것은 비효율적이고 시간이 많이 소요된다. 그렇기 때문에 Ansys optiSLang은 앞서 해석한 데이터 기반으로 메타 모델을 자동으로 생성하여, 검증하고자 하는 수많은 시나리오에 대한 Fail/Safe를 확인할 수 있고, 파라미터에 대한 민감도 및 강건성을 분석할 수 있다.
여기에서 사용된 주행 시뮬레이션 s/w는 오픈소스 코드인 CARLA가 사용되었다.
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