자율주행차 개발에 연결성 적용 및 기능 활용
오늘날의 ADAS(Advanced Driver-Assistance Systems, 첨단 운전자 보조 시스템) 레벨 1, 2, 3 기능과 완전 AV(자율주행차) 개발에 필요한 기술 간에는 여전히 격차가 있습니다. 이러한 격차를 해소하려면 도시 정보와 다양한 AV 센서에 의존하여 더 안전하고 효율적으로 경로를 탐색하고 자율 주행을 수행해야 하며, 이는 교통 관리 시스템이 제대로 연결되어 있을 때 가능합니다. 하지만 다른 인프라에 연결되는 차량이 많아질수록 복잡성이 증가하고 AV는 교통 에코시스템에 연결된 하나의 하위 시스템이 됩니다.
CIMdata의 백서를 다운로드해 자동차 제조업체가 데이터와 디지털 트윈의 학습 기능을 연결하면 AV를 개발하고 운용하는 동안 상당한 이점을 얻고 결과적으로 지역 사회 및 승객과의 신뢰를 구축할 것으로 예측하는 이유를 알아보십시오.
AV 개발 과정에 데이터와 디지털 트윈의 학습 기능 연결
AV를 개발하려면 복잡한 운용 시나리오를 고려해야 하며, 이를 통해 일관성 유지를 위해 설계된 아키텍처 프레임워크가 지원되는 모델 기반 시스템 엔지니어링 원칙을 적용할 시점을 보다 쉽게 파악할 수 있습니다. 고객, 자동차 제조업체, 지역 사회는 AV 내부에 탑재된 강력한 컴퓨팅 플랫폼으로 AI/ML(인공지능/머신 러닝)을 활용하여 도시 서비스를 제공하게 될 것입니다. 디지털 트윈을 이용하여 실제 측정값을 가상 모델 기반 시나리오와 연동하면 복잡한 운용상 문제를 분석하고 학습과 적응을 통해 모델의 신뢰도를 향상할 수 있으므로 AV를 더 안전하고 믿을만한 수준으로 끌어올릴 수 있습니다. 더불어 이를 거의 실시간으로 수행한다면 연결성과 일관성을 유지할 수 있습니다.
AV 개발 비즈니스 프로세스 연결로 서비스 및 업그레이드 유지
연결성이란 모델의 신뢰도를 높이고 팀의 협업을 촉진하며 도시와 자동차 제조업체 간 협력 프레임워크를 제공하는 데 필요한 기능 모음입니다. 도시마다 센서 융합 수준과 교통 관리 수준이 다를 가능성이 높습니다. 따라서 AV 개발자들은 차량이 한 도시에서 다른 도시로 이동할 때 이러한 변화를 지원해야 합니다. 무선 업그레이드 기능으로 현장 업그레이드를 통해 AV 적응을 활성화하여 차량 소프트웨어를 업데이트하려면 교통 관리와 길 찾기와 같은 백오피스 컴퓨팅 서비스와 업그레이드 릴리스의 협업이 필요합니다. 이 시나리오에서는 연결성을 유지하여 모든 정보를 얻고 학습하여 적응이 필요한지 판단할 수 있습니다.
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