첨단 운전자 보조 시스템에 올 프로그래머블 SoC를 사용해야 하는 6가지 고려사항
글/아론 버만(Aaron Behman), 아담 테일러(Adam Taylor)
무어의 법칙과 프로세싱 성능의 향상, CIS(CMOS Image Sensor) 개발 및 기타 센서 기술의 발전으로 자동차 제조업체들이 첨단 운전자 보조 시스템, ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)를 도입할 수 있게 됨에 따라 도로의 안전이 획기적으로 향상되고 있다. ADAS는 운전자의 주변 환경에 대한 인식능력을 향상시켜 충돌 가능성을 줄여준다. 일부 시스템은 운전자를 모니터링하여 졸리거나 하는 경우 경보를 울려주기도 한다.
또한 ADAS는 주차 지원이나 차선 지원, 적응형 정속주행 제어(Adaptive Cruise Control)와 같은 기능을 운전자에게 제공함으로써 (또는 자율주행 시스템에 정보를 제공함으로써) 더 많은 제어가 가능하게 되었다.
ADAS 시장은 오는 2021년까지 연간 420억 달러 규모에 이를 것으로 전망되고 있으며, 현재 연평균 10% 대의 성장률(CAGR: Compounded Annual Growth Rate)을 기록하고 있는 것으로 나타났다(자료: http://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/driver-assistance-systems-market-1201.htm).
ADAS는 임베디드 비전, RADAR 및 LIDAR를 비롯한 다양한 센서를 사용하여 필요한 정보를 추출하기 위해 여러 센서의 정보를 결합하는 센서 융합 방식을 활용한다. 임베디드 비전 영역의 경우, ADAS는 차선이탈, 객체 감지, 사각지대 탐지, 교통표지판 인식 등을 처리하는 외부 모니터링과 운전자 졸음, 시선감지와 같은 내부 모니터링 시스템 등의 두 가지 범주로 나눌 수 있다. 내부 및 외부 ADAS 애플리케이션 모두 이미지 처리 알고리즘 구현 문제를 해결해야 한다.
이러한 해결과제에는 애플리케이션에 필요한 알고리즘을 구현하는 것에서 올바르게 자동차 표준을 준수하는 것에 이르기까지 다양하다. 또한 많은 ADAS 애플리케이션은 여러 센서의 입력을 결합할 수 있는 센서 융합을 필요로 하는데, 이로 인해 요구되는 프로세싱 성능이 크게 높아지게 된다. 센서 융합은 동일한 유형의 다중 센서가 사용되는 경우에는 동종의 형태가 되지만, 필요한 정보를 추출하는데 다른 유형의 센서를 사용하는 경우 이기종이 될 수 있다.
많은 애플리케이션은 시스템을 구현하기 위해 독보적인 유연성을 제공하는 올 프로그래머블 SoC나 FPGA를 이용한다. 이는 두 제품 모두 필요한 알고리즘을 구현할 수 있을 뿐만 아니라, 다른 유형의 센서 및 네트워크와 인터페이스가 가능하기 때문이다.
한편 언뜻 보기에는 명확하지 않을 수도 있지만, ADAS 애플리케이션은 성능과 함께, 몇 가지 시스템 해결과제들을 가지고 있다. 자동차 제조업체들은 엄격한 대기오염 표준을 달성해야 하기 때문에 전체 솔루션의 무게와 전력소모가 중요하다. 또한 수천/수십만 대의 차량이 생산되기 때문에 솔루션 비용도 비중있게 고려되어야 한다. 시스템의 보안 및 안전도 여러 법적인 표준을 준수해야 하기 때문에 매우 중요하다. SoC나 FPGA를 사용하면 이러한 여러 문제들을 해결하는데 도움이 된다.
시스템 아키텍처
외부 및 내부 카메라를 모두 모니터링하는 임베디드 비전 ADAS 시스템 개발은 ADAS 구현이 더욱 까다로울 수 있다. 이 시스템은 차량 주변의 여러 카메라와 인터페이스하여 이미지를 처리하고, 탑승자에게 정보를 제공할 수 있어야 한다. 많은 카메라 솔루션들은 데이터를 전송하기 위해 포인트-투-포인트(Point-to-Point) LVDS 배선을 사용하지만, 이로 인한 케이블 작업으로 인해 추가 비용이 발생하고 무게가 늘어나게 된다. 그러나 이를 대체할 수 있는 방법이 점차 늘어나고 있으며, 일부 기능들은 카메라 안에 구현되기도 합니다. 만약 카메라에서 출력되는 이미지가 압축되어 있고, 원본 이미지가 아니라면, 네트워크 기반 아키텍처로도 가능하다. 이러한 네트워크는 다음과 같이 일반적으로 사용되는 자동차 버스를 기반으로 한다...(중략)
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