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자율주행 기능 승인(Homologation) 및 검증

사고 감소, 효율성 향상, 주위 환경과의 적합성 향상: 자율주행 기능(AF) 모빌리티 역사상 가장 중요한 혁신 하나입니다. 그러나 자율주 기능은 안전 기능 보장을 위해 엄격한 규제 요건을 준수해야 합니다. 이러한 규제 요건은 유엔 유럽경제위원회의 UNECE R79 규정되어 있습니다. AVL 함께 규정의 , 자율주행 기능이 있는 차량의 검증 승인과 관련하여 구체적인 사항을 결정하는 방법 그리고 검증 체계 해당 수단이 어떻게 최적으로 승인을 지원하는지를 알려드립니다.

Homologation and Validation of Autonomous Vehicles안전성 검증

자율주행의 급속한 발전으로 인해 알고리즘이 지속해서 개선되어야 합니다. 가장 과제 하나는 "안전성" 입증입니다. SAE J3016, 2016 따르면 자동화 수준이 높을수록 승인이나 인증을 위해 많은 시험이 필요합니다. 운전 작업의 책임이 시스템으로 이전됨에 따라 주행 보조(SAE 레벨 2)에서 자율주행(SAE 레벨 3 이상)으로 전환하는 과정에서 승인을 위한 가장 도약이 일어납니다이러한 상황에서 독립된 기관이 자율주행 기능(AF) 안전 기능을 보증하고 확인해야 합니다. 고려해야 하는 수많은 다양한 주행 상황으로 인해 자율주행 기능(AF) 시스템 승인을 위한 테스트 범위는 더욱 복잡해 집니다[1]. 기사에서는 UNECE R79[2] 예로 들어 주제를 설명하고자 합니다.  TÜV SÜD 실행할 있고 효율적인 접근 방식에 초점을 맞춘 승인 방법론 측면에서 작업합니다이러한 접근 방식을 위해, AVL 일관되고 개방적인 검증 체계와 수단을 개발하여 가능한 최선의 방식으로 승인을 지원합니다.

호몰로게이션(Homologation)

호몰로게이션은 특정 시장에 대한 승인을 얻기 위해 생산된 일련의 제품을 테스트, 승인 인증하는 과정을 설명합니다. 국가에 따라, 제조업체 자체(자기인증) 또는 TÜV SÜD 같은 독립된 (제3자) 지정 기술 서비스 기관이형식승인 기관에 규제 요건 준수 증명을 제시할 있습니다유럽에서는 후자의 체계 즉 제3자 체계가 확립되어 있습니다[3].

규정(: UNECE R139)에서는 시스템의 적합성을 입증하기 위한 브레이크 보조 장치(BAS) 같은 자동차 역학 관련 기능 승인을 위한 주행 조작을 설명합니다. 자율주행 기능(AF) 안전성 검증을 위해서는 다른 방법이 필요합니다. 시나리오는 자율주행 기능(AF) 환경과의 상호 작용에서 올바른 결정을 입증하기 위한 핵심 요소입니다. 많이 논의된 요점은 수많은 교통 상황을 다루고 실행 가능한 승인을 하는 것입니다[3].

일반적인 방법 및 시나리오 선택

여러 상황의 문제를 해결하기 위한 유망한 접근 방식은 시나리오 기반 테스트입니다. 대부분의 상황이 중요하지 않다고 가정하면, 시나리오 기반 테스트는 관련 이벤트(시나리오) 제한됩니다. 이러한 접근 방식 체계는 독일 정부가자금을 지원하는 페가수스 프로젝트[4]에서 개발되었습니다.

이미 시나리오 기반 테스트를 사용하여 검증 및 승인을 진행합니다. 승인에서 핵심성과지표(KPIs) 및 관련 규정(예: UNECE R79)의 기준과 시나리오를 정의합니다. 시나리오 실행의 가장 어려운 측면은 시나리오 매개 변수의 불확실성입니다. 이러한 시나리오 매개 변수는 일반적으로 상세하게 명시되지 않으며, 기술 서비스 업체와 협의하여 시스템에 관한 독자적 평가를 위해 규정되어야 합니다.

주요 검증 작업은 모든 관련 시나리오 및 해당 매개 변수를 선택하는 것입니다. 유망한 접근 방식은[5]에 정의되어 있습니다. 아래 이미지1은 절차의 개요를 보여줍니다.

Overview of the scenario-based process

첫째, 이 접근 방식에서는 규정의 논리적 시나리오를 사용합니다. 목표는 가장 관련성이 높은 테스트를 식별하기 위해 논리적 시나리오의 매개 변수를 제한하는 것입니다. 그림 1에서 보여주는 세 가지 요소에 따라, 논리적 시나리오의 매개 변수가 최적화됩니다. 처음 두 요소는 테스트 중인 시스템(SUT)의 식별된 약점에 초점을 맞추고 이 두 가지 요소를 사용하여 시스템별 시나리오를 정의할 수 있습니다. 난이도를 높이기 위해, 도로 이용자를 추가함으로써 독자적인 시스템이 더욱 복잡해집니다. 최적화 과정에서 여러 가지 요소를 동시에 고려해야 합니다.

결과는 자율주행 기능(AF) 갖춘 차량의 검증 승인을 위한 관련된 특정 시나리오입니다. 접근 방식의 독특한 측면은 고려된 시스템의 약점에 대한 관련 시나리오를 시스템별로 조정하는 것입니다.

시나리오를 효율적으로 실행하기 위해서는 더 많은 과제를 해결해야 합니다.  특히 자율주행 기능(AF) 검증에서 시나리오와 매개 변수의 수가 엄청나므로 시뮬레이션 방법이 점점 더 많이 사용될 것입니다.

모델 및 툴 체인 검증

시뮬레이션 방법을 사용하는 경우, 먼저 시뮬레이션방법의 유효성을검증해야 합니다[6]. 사용된 모델 체인이 실제와 충분히 관련이 있는 것으로 나타났습니다.

이미지 2에서는 다양한 시뮬레이션 방법을 보여줍니다.

Use of virtual methods for homologation and validation

아주 단순화한 시뮬레이션 모델은 시스템 검증이나 승인 작업에 충분하지 않습니다. 한편 모델은 시스템 동작을 상세히 보여줘야 하고, 다른 한편으로 다른 모델과 도구가 수치적으로 올바르게 연결되어 있어야 합니다.

또 다른 과제는 툴 체인 인증입니다[3]. 상업용 차량에 대한 고속도로 파일럿을 예로 사용하여 시스템 시뮬레이션의 복잡성과 요구사항을 설명할 수 있습니다. 시스템 수준에서 검증 및 승인을 받으려면 다음과 같이 다양한 하위 시스템의 세부 정보를 매우 높은 수준으로 이용할 수 있어야 합니다. 

e.g.:

  • 차선 유지 및 계획된 궤도를 따르기 위한 조향 모델
  • 비상 제동을 위한 브레이크 모델
  • 자율주행기능(AF)이 사용하는 다양한 자동차 역학 기능(e.g.: ABS 제어장치)
  • 센서 모델
  • 기타.

검증 절차는 유럽 위원회의 미래 기본 지침 (EU) 2018/858을 기반으로 합니다.

UNECE R140 따른 전자 안정성 프로그램의 시뮬레이션 승인과 비교하면, 자율주행기능(AF) 프로세스는 훨씬 복잡합니다. 관련 하위 시스템이 많고 운행 설계 영역(ODD) 훨씬 포괄적입니다실제 검증 작업 외에도, 시뮬레이션시스템 통합은 체인을 구축하는 중요한 역할을 합니다. 모델과 모델 매개변수화를 구분하는 것은 필수적입니다자율주행기능(AF) 검증 승인 환경을 사용하기 전에, 통합 검증 프로세스를 완료해야 합니다. 가상 테스트의 추적 가능한 문서화를 위해 매개변수 모델 데이터 관리가 필요합니다.

Integration and validation of the system simulation tool chain

위의 이미지 3은 이 절차를 상세하게 보여줍니다. 시뮬레이션 환경을 정의할 때, 자율주행기능(AF)을 개발할 때와 마찬가지로 운행 설계 영역(ODD) 및 관련 시나리오가 매우 중요합니다. 시뮬레이션 모델의 세부 수준은 운행 설계 영역(ODD)에서 파생됩니다. 시뮬레이션 모델의 세부 수준을 정의할 때, 현재 개발 중인 ISO 11010-1을 사용할 수 있습니다.

차량 개발 프로세스와 마찬가지로, 시스템 수준에서 시뮬레이션을 확장하여 사용하려면 가상 차량에 대한 통합 역량(力量) 필요합니다. 따라서 시스템 시뮬레이션은 하위 시스템 모델뿐만 아니라 시스템 수준의 시뮬레이션도 유효하다는 점이 특징입니다또한, 여러 도구와 모델 간에 수치상으로 정확한 공동 시뮬레이션 그리고 실제 구성요소와 가상 구성요소의 통합과 같은 측면이 중요한 역할을 합니다[7].

그러므로 시스템 시뮬레이션은 시스템 수준에서 모델과 툴 체인을 검증할 수 있어야 합니다.

현실과 시뮬레이션을 비교하기 위해 특별한 주행 시나리오를 정의합니다.  특별한 주행 시나리오는 자율주행기능(AF)을 검증하는데 사용하는 실제 시나리오와는 다릅니다. 기본적으로 수동적(자율주행기능(AF) 스위치를 끈) 차량과 능동적(AF 스위치를 켠) 차량의 유효성 검사는 다릅니다,

실제-시뮬레이션을 비교하는 데는 다음과 같이 다른 방법이 사용됩니다: 시간 데이터에 대하여 정의된 공차(公差) 범위(예, [8]), 상태 변화 비교 또는 핵심성과지표(KPIs) 회귀 분석과 같은 통계 분석도 포함됩니다.

방법 적용의 예

이 섹션에서 제시된 방법은 UNECE R79 적용됩니다. 규정에는 스티어링 보조 지원 시스템(ADAS) 대한 안전 요구 사항이 포함되어 있습니다.

지원 시스템은 운전 중에 운전자를 지원하기 위해 자동으로 조향 장치에 개입하는 자동 제어 조향 기능(ACSF)입니다.  UNECE "차량을 선택한 차선 내에 유지하는 것을” 고려하여 자동 제어 조향 기능(ACSF) 추가 하위 범주로 나눕니다(B1).

B1 대해 정의된 시나리오는 다음과 같습니다.

  • 차선 유지 기능 테스트 (UNECE R79 Annex 8, 3.2.1 / Test 1)
  • 최대 횡가속도 테스트 (UNECE R79 Annex 8, 3.2.2 / Test 2)
  • 제어권 이양력(力) 테스트 (UNECE R79 Annex 8, 3.2.3 / Test 3)
  • Transition test; hands-on test (UNECE R79 Annex 8, 3.2.4 / Test 4)

4단계의 속도(10-60, 60-100, 100-130, 130km/h보다 빠른 속도)에서 정의된 최소 횡가속도 최대 횡가속도로 테스트를 해야 합니다. 자율주행기능(AF) 전체 범위에 대한 해당 요구 사항을 충족해야 하며, 이것을 통해 테스트 계획을 개발합니다1[1] 적절한 테스트 사례의 시나리오 매개 변수와 분포가 포함된 최종 테스트 계획의 예를 보여줍니다.

Test plan and scenario parameter distribution to different test instances

UNECE R79 요구 사항을 충족하기 위해 시나리오 속도 범위에 대해 실제 테스트를 하였습니다가상 테스트 모델 품질을 검증하기 위해 추가로 실제 테스트를 하였습니다. Vehicle-in-the-Loop 방법 (ViL, e.g. the AVL Drivingcube™)을 사용하면, 자동차로 가상 환경에서 전체 신호 체인 및 감속 시간을 포함하여 안전에 중요한 테스트를 고속으로 수행할 수 있습니다. 또한 ViL 접근 방식을 사용하여 매개변수 변화를 다양한 범위(다른 속도, 곡선 반경 ) 적용할 있습니다. 시뮬레이션은 확장 가능한 테스트 방법이며, 테스트 범위를 완료하기 위해 테스트 사례에 많은 매개 변수 조합을 분포하여 테스트하였습니다.

테스트 중인 시스템(SUT)의 안전성 평가에는 다음과 같은 합격/불합격 기준이 사용됩니다.

  • Test 1 - 도로 표시를 벗어나지 않음, transverse pressure ≤ 5m/s²
  • Test 2 - 측면 가속도 한계를 초과하지 않으며, lateral pressure ≤ 5m/s²
  • Test 3 - 시스템의 증속구동력 ≤ 50N
  • Test 4 - 시각적 청각적 경고 신호와 테스트 중인 시스템(SUT) 시스템 꺼짐

개별 테스트(시나리오 매개 변수 테스트 사례) 끝나면, 결과를 평가해서 지정된 실행/오류 기준을 계산하는 사용합니다최종 결과는 상세 보고서로 문서화해서 향후 승인에 사용할 있습니다[1].

요약

자율주행기능(AF)을 효율적으로 검증 및 승인하려면, 복합하고 다양한 상황을 아주 높은 수준으로 구현하기 위해 가상 테스트 및 실제 테스트를 함께 수행해야 합니다.  자율주행기능(AF)에 적용되는 국제 규정은 아직 없지만, 국제연합(UN)이나 IAMTS,  ASAM과 같은 연합체에서 이 방법을 지원하려는 지속적인 계획이 있습니다.

참고

[1]: C. Gnandt, T. Düser, Homologation and Validation of Automated Driving Functions – It’s all about an efficient method and process
[2]: UNECE, Addendum 78: UN Regelung 79: 4. Edition, 2018
[3] T. Düser, H. Abdellatif, C. Gutenkunst, C. Gnandt, Ansätze für die Homologation automatisierter Fahrfunktionen, ATZ Elektronik 14. Jahrgang (2019).
[4]: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), PEGASUS-Projekt, 2019, http://www.pegasus-projekt.info/de/ , aufgerufen 18.02.2019
[5]: T. Ponn, C. Gnandt, F. Diermeyer, An Optimization-Based Method To Identify Relevant Scenarios For Type Approval Of Automated Vehicles, 26. ESV 19 2019
[6]: H. Abdellatif, C. Gnandt, Einsatz der Simulation für die Homologation automatisierter Fahrfunktionen, ATZ elektronik, Ausgabe 12, Dezember 2019
[7] M. Benedikt, D. Watzenig, J. Zehetner: Functional Development of Modern Control Units through Co-Simulation and Model Libraries, ATZ Electronic Worldwide, Volume 10, May 2015
[8] ISO/DIS 19365 Passenger cars — Validation of vehicle dynamic simulation — Sine with dwell stability control testing

저자

Benjamin Koller: Coordinator Technical Regulations and Knowledge Management Automated and Connected Driving, TÜV SÜD Auto Service GmbH, Garching
Dr. Tobias Düser: Department Manager Advanced Solution Lab, AVL Deutschland GmbH, Karlsruhe

For more information please contact our expert Benjamin Koller.

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