자율주행을 위한 카메라 시뮬레이션

 

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 파이프라인의 분석을 중점으로 한다.

 

• 빠른 개념 설계: 고충실도 렌즈 전송 함수를 사용한 신속한 카메라 배치 연구하고, Speos 기술을 활용하여  고충실도의 시뮬레이션을 구현할 수 있다. (Speos)
• 전체 카메라 파이프라인: 다양한 환경에 대한 비전 성능 (렌즈에서 이미지까지) 분석 (Speos)
• 구성요소 수준에서의 다중물리 최적화(광학, 열, 구조). (Speos, Fluent, Mechanical)
• HiL (Hardware-in-the-Loop) 지원: HiL에 의한 카메라 소프트웨어 튜닝/검증을 지원합니다. (AVxcelerate Sensors)

 

3. 혜택 (Benefits)

카메라 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있는 다양한 혜택은 다음과 같다.

 

규제  준수 및 설계단계에서의 연구:

카메라 매개변수(왜곡, 피사계 심도, FOV)를 연구하고, NHSTA 및 Euro-NCAP와 같은 다양한 규제를 준수할 수 있다. CAD 설계 단계에서 직접 카메라의 성능을 확인할 수 있다. 

 

열 및 스트레이 효과 이해:

카메라에 미치는 열 및 스트레이 효과를 이해하고 알고리즘 개발에 반영한다.

 

외부 매개변수 제공 및 루프 내 카메라 검증:

알고리즘 개발을 위한 외부 매개 변수(피치, 수평 곡선, 위치 WRT 자동차 축)를 제공하고 루프 내에서 카메라를 통한 검증을 정확하게 시뮬레이션한다. 이를 통해 실제 상황에서의 성능을 사전에 예측할 수 있다.