솔루션

ADAS/AD Solution

Ansys AVxcelerate Sensors

물리 기반 가상환경에서 물리 센서를 이용한 센서 인지 테스트 및 검증 솔루션


Ansys AVxcelerate 센서 솔루션은 설계 프로세스를 가속화하는 동시에 비용이 많이 드는 실제 프로토타입의 필요성을 줄이기 위해 센서를 가상으로 경험하고 성능을 테스트하고 분석할 수 있는 기회를 제공합니다.


가상 세계에서는 현실적인 주행 시나리오를 사용하여 MiL/SiL 또는 HiL 시스템 상에서 카메라, 라이다, 레이다 센서의 인지를 평가합니다.


  • 현실적인 주행 시나리오
  • 카메라, 라이다, 레이다, 열화상 카메라 센서
  • HiL, MiL, SiL 연동

// Quick Spec


자율 주행 차량에 대한 실측 정보를 통해 충실도가 높은 물리 기반 센서 시뮬레이션을 알아보세요. 실제 주행 시나리오에서 여러 센서 시뮬레이션을 사용하여 실제 프로토타입이 기대치를 충족하는지 확인할 수 있습니다. 

  • 카메라 센서
  • 열화상 카메라 센서
  • 라이다 센서
  • 레이다 센서
  • GPU 레이다
  • Ground-Truth 센서
  • 주행 시뮬레이션
  • Multi-Sensor 시뮬레이션
  • HiL, MiL, SiL 연동

Ansys AVxcelerate Sensors

원하는 운전 시뮬레이터를 사용한 현실적인 운전 시나리오


Ansys Avxcelerate Sensors는 센서 인식을 통해 자율 시스템 테스트를 위한 물리적으로 정확한 센서 시뮬레이션을 제공합니다. 카메라, LiDAR, 레이다 및 열화상 카메라 센서의 인식 성능을 높이면서 테스트 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.  Avxcelerate의 실시간 기능을 활용하여 설계 주기 진행에 따라 Software-in-the-loop 또는 Hardware-in-the-loop 컨텍스트에서 가상 테스트를 수행할 수 있습니다.


  • 카메라, 라이다, 레이다 및 열 화상 카메라 센서
  • 정확한 물리기반 실시간 센서
  • SiL, HiL 테스트
  • 모든 워크플로우와의 개방형 상호 운용성
  • 드라이빙 시뮬레이터에 구애받지 않음.

Quick Spec

  • Radar, LiDAR Sensor
  • Camera Sensor
  • Thermal Camera Sensor
  • Ground-Truth Sensors
  • Muti-Sensor Simulation
  • SiL, HiL connectivity
  • Open Architecture / APIs
  • Driving Simulator agnostic
  • Multi-GPU/ HPC Scalability

Key Capabilities

주요 기능


High-Performance Simulation Solutions for Realistic Sensor Testing and Validation


AVxcelerate 센서는 실측 센서와 카메라, 레이다, 라이다 및 초음파 센서 유형의 시뮬레이션을 쉽게 통합하는 동시에 정확한 출력을 통해 인지, 융합 및 제어 기능을 주행 시뮬레이터에 연결하여 복잡한 ADAS 시스템과 자율 차량을 가상으로 평가할 수 있습니다. IPG Automotive CarMaker 또는 CALRA와 같은 선택이 가능합니다.


강력한 Ray-tracing 기능을 활용하여 센서 동작을 재현하고 전용 인터페이스를 통해 센서 출력을 쉽게 얻을 수 있습니다.


  • 주행 시나리오
  • Ray Casting Ideal Sensor
  • 카메라 센서
  • 라이다 센서
  • 레이다 센서
  • 열화상 카메라 센서
  • HiL, SiL, MiL 연동


// 주행 시나리오 (Driving Scenarios)


IPG Automotive CarMaker와 같이 선택한 운전 시뮬레이터와의 공동 시뮬레이션 기능을 통해 OEM 및 자동차 공급업체는 Ansys 물리 기반 센서 시뮬레이션(카메라, 레이다, LiDAR)는 IPG Automotive CarMaker 또는 Carla 차량 역학 및 시나리오와 동기화됩니다.


시나리오에서 센서를 테스트하려면 여러 대의 자동차를 추가하여 자동차를 따라가고 동시에 교차하는 자동차의 경로를 모니터링하는 등 복잡한 상황을 만듭니다.


시나리오의 각 차량은 정적이거나 자동일 수 있으므로 특정 관심 지점이나 사전 정의된 궤적을 따라 평가할 수 있습니다. 센서 시뮬레이션은 자가 차량의 동적 움직임을 따릅니다.


// 카메라 센서 (Camera Sensors)


고충실도의 물리 기반 카메라 모델은 표준 매개변수를 사용하여 정의되어, 소프트웨어를 활용하여 현실적인 운전 상황에서 실제 카메라를 시뮬레이션할 수 있습니다. 자동차 전면 카메라를 포함한 모든 구성 요소를 고려하며, 렌즈 및 이미지의 광학적 특성과 환경의 광학적, 스펙트럼 특성을 고려하고 동적 적응을 관리하기 위해 플러그인을 추가할 수 있습니다.


이 시뮬레이션은 루프 내 모델, 소프트웨어 또는 하드웨어에서 사용되는 인식 알고리즘을 테스트하고 검증하기 위한 원시 이미지를 생성합니다. 2023 AVxcelerate의 카메라 모델은 가상 합성 데이터를 생성하여 고급 초점 거리, 사용자 정의 초점 이동 등을 고려하며, 색수차 문제를 도입, 제거 및 테스트할 수 있습니다.



// 열화상 카메라 센서 (Thermal Camera Sensor)


2023 R1에 추가된 열화상 카메라 센서에서는 열화상 장비의 동작을 시뮬레이션하기 위해 환경과 자산의 열 속성을 정의할 수 있습니다. 

즉시 사용 가능한 Teledyne FLIR 열화상 카메라는 광자 정보를 온도 지도와 열화상 이미지로 변환합니다.


// 라이다 센서 (LiDAR Sensor)


물리 기반 라이다 센 모델은 IR 발광체와 센서의 작동을 정확하게 재현합니다. 소프트웨어에서는 모든 종류의 라이다 기술을 매개변수화 할 수 있습니다.


강력한 Ray-tracing 기능을 활용하여 센서의 작동을 재현하고, 전용 인터페이스를 통해 센서 결과를 손쉽게 얻을 수 있습니다. IR 발광체는 IR 속성을 모델링하고, 수신기는 시뮬레이션에서 고려되며, 여기서는 원시 신호에서 웨이브폼에서부터 포인트 클라우드까지 출력할 수 있습니다. 이 솔루션은 실시간 주행 중 가상 센서 정보를 수집하고 이 정보를 활용하여 자율 주행 코드를 개발하는 고유한 방법을 제공합니다.


// 레이다 센서 (Radar Sensor)


Ansys AVxcelerate 센서는 최신 광선 추적 GPU 기술을 기반으로 하는 고유한 레이다 모델을 제공하여 레이다의 높은 정밀도와 확장성을 활용합니다. 이를 통해 AVxcelerate는 초당 30프레임 이상의 속도로 전체 물리 기반 레이다 시나리오를 실시간으로 시뮬레이션할 수 있는 GPU 레이다 기능을 제공합니다. 시뮬레이션은 유전체 표면의 다중 바운스 반사와 전송을 고려하며, GPU 레이다의 선형 확장성을 이용하여 다중 채널 및 MIMO 레이다를 모델링합니다.


이로써 AVxcelerate는 카메라, 레이다, 라이더 등 모든 중요 센서의 전체 물리 모델을 활용하여 ADAS 및 자율성 시나리오 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. 레이다 모델에서 수집된 데이터는 레이다 ECU 디지털 신호 처리 알고리즘을 향상시켜 자동차 레이다의 정확성과 견고성을 향상시키는 데 사용됩니다.


Ansys AVxcelerate는 유전 특성이 정의된 객체 라이브러리를 함께 제공하며, 2023 R1 AVxcelerate에서는 HFSS의 결과와 배치 데이터를 활용하여 정확한 시뮬레이션을 수행하며, 계산된 방사 패턴은 시뮬레이션 중에 유지됩니다.


// HiL, SiL 및 MiL 연결 (HiL, SiL and MiL Connectivity)


Ansys AVxcelerate 센서는 HiL(Hardware-in-the-Loop) 테스트 환경에서 실제 스마트 센서를 테스트하기 위해 원시 센서 출력을 활용합니다.


특히, 카메라의 경우에는 실제 이미지를 가상 이미지로 교체하는 이미지 주입 상자에 연결되어 이미지와 처리 칩(i2c) 간의 고속 연결을 관리합니다. 또한, Model-and Software-in-the-Loop(MiL, SiL) 테스트를 통해 온프레미스 및 클라우드에서 최첨단 테스트를 수행하며, 다양한 매개변수를 사용하여 수많은 운전 시나리오에서 인식 성능을 평가합니다.


// 생태계 – 단순화된 자산 준비

     (Ecosystem – Simplified Asset Preparation)


AVxcelerate 사용자는 C++ 또는 Python API를 사용하여 다양한 소스의 데이터 증대 프로세스를 완전히 자동화할 수 있습니다. 

2023 R1 릴리스에서는 데이터 증강 자동화 기능이 트랙 생성으로 제한되었지만 R2에서는 이제 태그를 사용하여 트랙과 자산을 생성할 수 있습니다.

Divine Sim Suite가 제공하는

"독자적인 고신뢰성 자율주행 시뮬레이션"

경험하세요.

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시뮬레이션"을 경함하세요.