출처 : 캐드앤그래픽스 2024년 2월호 [컬럼] CES 2024에서 본 미래: AI와 모빌리티의 새로운 지평 본 글은 위 출처의 컬럼의 요약입니다. 최근 몇 년간 CES(Consumer Electronics Show)에서 두드러진 기술 발전 중 하나로 자율주행 차량과 UAM(Urban Air Mobility)이 주목을 받고 있습니다. 이러한 기술의 발전은 우리의 일상과 도시 생활에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 자율주행 차량 기술은 초기에는 주로 기술적 가능성에 초점을 맞추었으나, 최근에는 완전 자율주행에 접근하고 있습니다. 이들 차량은 더욱 정교한 센서와 AI 기반의 의사결정 시스템을 통해 안전하게 주행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. UAM은 비교적 최근에 등장한 개념이지만, 최근 CES에..

출처: Ansys Blog. 2024년 1월 19일 Home>Blog>Ansys Amplifies Simulation at CES 2024 Ansys, CES 2024에서 시뮬레이션을 강화 우리는 와서 보고 모두에게 기억에 남는 자동차 경험을 선사했습니다. 예비 통계에 따르면 올해 CES(Consumer Electronics Show)는 규모와 범위 모두에서 기대치를 뛰어 넘었습니다. 올해 라스베거스 전시회에는 150개 국가, 지역 및 지역에서 4,300개 이상의 전시업체와 약 135,000명의 방문객이 참가했는데, 이는 전년도에 비해 크게 증가한 수치입니다. CES에 참가한 사람들을 위해 인간 경험의 모든 측면을 개선하는 데 있어 기술의 역할에 대한 강조가 곳곳에서 전시되었습니다. 차량 기술과 고급 모..

(출처) Ansys 홈페이지> resource center> Ansys AVxcelerate Sensors Used in ZF’s Virtual Test Drive Tool Chain “Ansys AVxcelerate를 Virtual Test Drive 플랫폼에 통합하면 하드웨어(HiL) 및 가상 하드웨어(SiL) 테스트 모두를 위한 획기적인 솔루션이 제공되어 신뢰할 수 있는 물리 기반 카메라 및 레이더 시뮬레이션 기능을 제공합니다. 이를 통해 물리적 테스트를 줄여 상당한 비용 절감 이점을 얻을 수 있으며 센서 선택 및 배치 중에 합성 데이터를 쉽게 재생성할 수 있습니다. 우리는 여러 차량, 보행자, 다양한 물체 및 까다로운 환경 조건이 포함된 복잡한 상황에서 시스템을 테스트할 수 있습니다." — Lar..

(출처) Ansys 홈페이지 > News Center > Press Releases > dated 12/19/2023 Ansys Launches AVxcelerate Autonomy, Streamlining Development and Validation of ADAS/AV Systems for L2+, L3, and Beyond Ansys가 BMW 그룹과 공동 개발한 AVxcelerate Autonomy를 출시했습니다! 이는 자율 주행 시스템의 개발 및 검증을 위한 클라우드 기반 엔드 투 엔드 솔루션으로, 개발 비용 및 검증 기간을 최대 100,000배 단축시킬 수 있습니다. AVxcelerate Autonomy는 L2+, L3 및 이상의 대부분 주행 테스트를 가상으로 시뮬레이션하며, 모델 기반 시스템..

자율주행 기술은 현대의 도로 교통 시스템을 혁신하고 있다. 이러한 혁신의 핵심에는 첨단 센서 기술이 있으며, 카메라는 그 센서 기술 중 하나이다. 자율주행 차량은 주변 환경을 정확하게 인식해야 하며, 이를 통해 인지, 판단을 하여 주행 결정을 내린다. 이러한 과정에서 카메라의 성능은 매우 중요한 역할을 수행하며, 이를 위해 카메라 시뮬레이션은 필수적이다. 1. 카메라 시뮬레이션의 필요성 다양한 환경에서의 테스트 가능성: 자율주행 차량은 다양한 환경에서 운전해야한다. 도시, 산간, 고속도로 등 다양한 상황에서 카메라의 성능을 테스트하려면 현실적인 주행 상황을 대상으로 한 시뮬레이션이 필수적이다. 카메라 시뮬레이션은 이러한 다양한 환경에서의 성능을 실제 주행 전에 예측하고 테스트할 수 있는 도구를 제공한다...

오늘은 자율주행 자동차의 핵심 기술 중 하나로써 카메라 시스템을 최적화하고 검증하는 과정과 그에 따른 솔루션, 그리고, 이로 인해 얻을 수 있는 다양한 혜택에 대한 내용에 대해 알아보겠다. 1. 공학 목표 (Engineering Goal) 자율주행차 자동차의 핵심 기술 중 하나인 카메라 시스템의 성능을 최적화하고, 검증하는 것은 매우 중요합니다. 이를 위해 아래와 같은 공학 목표를 설정하였다. 다양한 환경 조건에서 카메라 성능(시야, 해상도, 배치 및 범위 등)을 종합적으로 평가한다. 공급업체 납품을 검증하고 차량 상황에 맞게 센서 배치 및 포장을 최적화한다. 카메라 하우징을 설계하여 미광을 최소화한다. 2. 솔루션 (Solution) 카메라 시뮬레이션을 위한 솔루션은 빠른 개념 설계와 전체 카메라 파이..

출처: Ansys Blog February 8, 2023 Simulation Reality: The Importance of Synthetic Data in AI/ML Systems for Radar Application 요즘 인공지능 및 기계학습 시스템은 레이다 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 그러나 실제 데이터를 획득하고 처리하는 것은 종종 어려운 일이며 비용이 많이 듭니다. 따라서 Synthetic Data의 활용은 이러한 어려움을 극복하고 효율적인 시스템 구축에 기여할 수 있습니다. Synthetic Data는 실제 상황을 모방하여 생성된 데이터로, 레이다 애플리케이션에서의 다양한 시나리오를 대표할 수 있습니다. 이러한 Synthetic Data를 활용하면 다양한 조건에서 시스템의 ..

기술 발전의 환경에서 가장 혁신적이고, 기대되는 혁신 중 하나는 자율주행차의 개발이다. 이러한 자율주행차는 단순한 엔지니어링의 산물이 아니라, 최첨단 기술의 융합으로 수많은 기능이 탄생했으며, 여기서 인지, 판단 및 제어 알고리즘은 이러한 차량의 기능과 안전에 중추적인 역할을 한다. 인지 알고리즘 / Perception 인지는 자율주행차의 감각 시스템 역할을 한다. 차량은 라이다, 레이다, 카메라, 열화상 카메라, 초음파 센서 등 수많은 센서를 통해 주변 환경으로 부터 방대한 양의 실시간 데이터를 수집한다. 이러한 센서는 다른 차량, 보행자, 도로 표지판, 차선표시, 잠재적인 장애물의 위치 등 환경에 대한 중요한 정보를 제공한다. 이 데이터는 차량이 주변 환경을 이해하고 해석하여 정보에 근거한 결정을 내..

지난 글에서 열화상 카메라에 대해 알아보았는데... 요약하자면, 현재의 ADAS/AD 차량의 센서들은 어둠이나 안개, 악천후, 그림자, 태양의 눈부심 등의 상황에서 물체를 신뢰성 있게 식별하지 못하는 경우가 있지만, 열화상 카메라는 이러한 조건에서 효과적으로 물체를 감지하고 분류할 수 있는 장점이 있다. 본 글에서는 시뮬레이션 관점에서 이야기를 하고자 한다. 위험한 돌발 상황이나 악천후 조건에서 자율주행의 안전성을 검증한다는 것은 안전사고 위험이 발생할 수 있고, 재현하기가 쉽지 않기 때문에 가상환경에서 자율주행 차량의 시스템이나 부품의 안전성을 평가 및 검증을 수행하고 있다. 주행 시뮬레이션과 함께 Ansys AVxcelerate를 이용하면, 단 며칠 동안에 수백만 마일에 걸친 수천 가지 주행 시나리오..

자율주행차 영역에서 첨단 기술의 통합은 교통 시스템에 혁명을 일으키고 도로를 더욱 안전하고 효율적으로 만들고 있다. 다양한 혁신적인 구성 요소 중에서 열화상 카메라는 자율주행 차량의 기능을 향상시키는 데 중추적인 역할을 한다. 이러한 정교한 장치는 고유한 관점을 제공하여 안전, 탐색 및 전반적인 성능 측면에서 중요한 이점을 제공한다. 자율주행차의 열화상 카메라 이해 일반 실화상 카메라는 주로 가시광선에 의존하여, 사람의 눈과 마찬가지로 어떤 사물에 부딪혀 반사된 빛을 디텍터로 수신하고, 이를 이미지로 바꾸어 주는 방식으로 사물을 인식한다. 반면, 열화상 카메라는 물체에서 방출되는 열 신호를 감지하여 디지털 또는 아날로그 영상 출력 기능을 통해 이미지를 만들어 낸다. 열(적외선 또는 열에너지)과 빛은 모두..