엔비디아 자율주행 자동차는 오늘도 혹독한 훈련중

세계가 재택근무에 돌입한지 벌써 수 개월이 지난 지금 엔비디아의 시범용 자율주행 자동차 기술은 오늘도 클라우드 환경에서 기술 향상을 위한 테스트를 거듭하고 있습니다.

엔드투엔드 개발과 테스트

자율주행 자동차를 개발하려면 서브시스템에서부터 풀 비히클 인테그레이션(full vehicle integration) 테스트에 이르기까지 모든 단계에서 테스트를 진행해야 합니다. 드라이브 컨스텔레이션은 실제 자동차 개발과 유사한 방식으로 시뮬레이션을 통해 자율주행 자동차의 엔드투엔드 개발과 테스트를 구현합니다. 엔드투엔드 테스트를 하면 자율주행 자동차 소프트웨어에서 다양한 시스템의 복잡한 상호의존성을 정확히 모델링할 수 있을 뿐만 아니라 타이밍과 성능 정확도도 보장합니다.

실리콘밸리 시뮬레이션

통합 시뮬레이션의 시작은 바로 주행 환경입니다, 엔비디아 드라이브 생태계 멤버사인 3D 맵핑(3D Mapping)은 실리콘밸리의 주행 루프를 정확하게 재현하기 위해 실리콘밸리의 도로를 5cm 내의 정확도로 스캔했습니다. 그 다음 이렇게 스캔된 로우 데이터를 오픈드라이브(OpenDRIVE)라는 데이터세트 포맷으로 처리했죠.

여기에서 엔비디아는 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 협업 플랫폼을 사용해 고도의 정확도를 갖춘 3D 환경을 생성하는 콘텐츠 크리에이션 파이프라인을 개발했습니다. 정확한 도로 네트워크와 도로면 표시 등도 포함된 이 3D 환경에는 실제 환경에서 차량의 센서가 반응하는 것과 동일하게 다양한 소재별 특성도 적용돼 광선, 전파, 라이다(lidar) 광선과 상호작용할 수 있도록 설계되었습니다.

센서 데이터 재생성

높은 정확도의 주행환경을 구현한 후 고충실도의 개발과 테스트를 위해서 필요한 것은 높은 정확도의 센서 데이터입니다. 센서 모델에는 #카메라 #라이다 #레이더 #관성측정장치 와 같은 #자율주행 테스트용 차량에 기본적으로 사용되는 장치들이 포함됩니다. 드라이브 심은 유연한 센서 파이프라인과 API를 제공해 실제 자동차 아키텍처와 일치시킵니다.

카메라 데이터의 경우 이미지 파이프라인은 차량에 사용된 카메라 렌즈의 특성에 따라 변형된 HDR 이미지를 렌더링하면서 작동합니다. 노출 제어, 흑백 밸런스, 컬러 그레이딩이 센서 프로파일에 맞춰 이미지에 적용됩니다. 마지막 단계로 픽셀 데이터가 센서별 인코더를 사용해 네이티브 아웃풋 형식으로 변환됩니다.

카메라 모델 외에도 드라이브 심은 레이 트레이싱을 통해 물리적인 라이더와 레이더 센서를 제공합니다. 드라이브 심은 엔비디아 RTX GPU을 통해 고도의 연산 집약적인 레이더와 라이더 모델을 실시간으로 실행할 수 있습니다.

드라이브 컨스텔레이션에는 레이 트레이싱으로 실시간 센서 렌더링을 지원하는 강력한 RTX GPU가 탑재됐습니다. 아래 장면은 AV 스택용으로 실시간 렌더링되는 8개의 레이더 결과를 결함한 모습입니다.