오스트리아에서 무인 자동차 자가 치유 소프트웨어 개발 중

출처: Lunghammer/TU Graz

 

(2020.07.24.) 운전자 없는 자동차의 안전성을 향상시키기 위해 오스트리아의 연구원들은 AutoDrive 프로젝트의 일부인 무인 자동차에 사용되는 소프트웨어의 내부 오류를 교정하는 자가 치유 기술을 시험하고 있다. TU Graz의 Franz Wotawa 소프트웨어 기술 연구소팀과 AVL의 사이버 물리 테스트팀이 협력하고 있으며, 적응 제어 방법을 사용해 시뮬레이션 및 오류 보정을 위한 광범위한 테스트 시나리오 자동 생성 작업을 해왔다.

 

테스트 드라이브만으로는 자율주행 시스템의 안전성을 충분히 입증할 수 없기 때문에 자율 시스템 및 특히 자율 주행 시스템 오작동이나 환경 조건이 변화할 때에는 스스로 교정할 수 있어야하며 항상 주어진 목표 상태에 신뢰성있게 도달할 수 있어야한다. 크루즈 컨트롤과 같이 오늘날 이미 사용되고 있는 반자동화 시스템을 보면, 오류가 발생할 경우 운전자가 항상 개입할 수 있고 또 개입할 것이라는 것이 금방 분명해진다. 완전한 자율주행차는 더 이상 선택이 아니기 때문에 시스템 자체가 그에 맞게 행동할 수 있어야 한다.

 

지금까지 테스트로 많은 시나리오를 가지고 있지만 이것이 충분한지, 가능한 모든 사고 시나리오를 고려했는지의 문제는 항상 남아있다. 자율주행 차량은 특히 사고 시나리오의 경우 신뢰성을 입증하기 위해 약 2억 km를 주행해야 할 것이다. 이는 기존 자동차에 필요한 시험 킬로미터의 1만 배 이상이다. 그러나 생명에 위험이 있는 중요한 테스트 시나리오는 실제 테스트 드라이브에서 재현할 수 없기 때문에 자율 주행 시스템은 시뮬레이션에서 안전성을 시험해야 한다.

 

고도의 자율 시스템을 테스트 하기 위해서는 자동차 업계가 어떻게 첨단운전자보조시스템(ADAS)과 자율주행(AD) 시스템을 검증하고 인증해야 하는지 다시 생각해봐야 한다. 이에 두 연구팀이 협력하여 SOTIF(Safety Of The Intended Functionality)와 품질 및 시스템 무결성 요건을 실현 하기 위한 시뮬레이션과 테스트 사례 생성을 바탕으로 특별하고 효율적인 방법과 워크플로우를 개발했다.

 

프로젝트 팀은 무인 자동차의 환경을 설명하기 위해 온톨로지를 사용하여 함께 연구하고 있다. 이러한 온톨로지는 기계 시스템 내에서 관련 정보의 교환을 위한 지식 기반이다. 예를 들어, 개별 시스템 장치의 인터페이스, 동작 및 관계는 서로 통신할 수 있다. 자율 주행 시스템의 경우, 이 시스템은 "결정", "교통 설명" 또는 "자동 주행"이 될 수 있다.

 

그라츠 연구진은 운전 시나리오에서 환경에 대한 기본적인 세부 정보를 가지고 작업했으며, AVL(오스트리아 자동차 컨설팅)이 제공한 도로, 교차로 등의 건설에 대한 세부 정보를 온톨로지에 제공했다. 이를 통해 운전 시나리오는 AVL의 테스트 사례 생성 알고리즘을 사용하여 시뮬레이션에서 자동 운전 시스템의 동작을 테스트하는 방식으로 도출할 수 있다.

 

연구진들은 이러한 온톨로지를 결합 테스트 하여 입력 모델로 변환하기 위해 두 개의 알고리즘을 사용했으며, 이 알고리즘은 시뮬레이션 환경을 사용하여 후속적으로 실행될 수 있다. 초기 실험 테스트에서는 자동 운전 기능에서 심각한 약점을 발견했으며 조사된 테스트 사례 319건 중 9건이 사고로 이어졌다. 자동 생성된 테스트 시나리오가 없었다면 취약성이 그렇게 빨리 감지되지 않았을 것이다.

 

한 테스트 시나리오에서 브레이크 보조 시스템은 두 사람이 서로 다른 방향에서 동시에 오는 것을 감지하지 못했고, 그 중 한 명이 브레이크 조작을 했기 때문에 심하게 부딪혔다. 이러한 방법은 새로운 테스트 방법으로 현실적으로 시험하기 어려운 시나리오들을 발견했다는 점과 도로에서의 시험만으로는 자율 자동차 안전을 보장하기에 충분하지 않다는 것이 입증되었다.

 

제어는 일정하게 중복성을 제공하는 동시에 미리 결정된 타겟 상태를 완성해내는 방법으로 대체 조치를 선택해 소프트웨어 시스템의 내부 오류를 적절히 보상한다. 시간 경과에 따라 조정되는 가중치 모델을 기준으로 선택하고 이미 수행된 특정 행동의 성공률을 측정한다. 이 방법 외에도, 연구원들은 무인 자동차의 요구 사항에 의해 동기 부여된 두 가지 사례 연구를 사용하여 자바 구현과 그 검증도 제시하고 있다.

 

 

 

[출처]

https://www.eenewseurope.com/news/self-healing-software-driverless-cars

Self-healing software for driverless cars

 

 

Edited by Lucy