[Aptiv] Aptiv의 자율주행차 '항공 교통 통제'

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자율주행차의 플레이트를 운용하려면 모든 차량의 동작과 상태를 전지적 시간에 볼 필요가 있습니다.자율주행차(Autonomous Vehicle, AV)의 안전운전은 강력한 감지, 경로, 컴퓨팅 능력에 의존한다는 것은 주지의 사실입니다. 자주 간과되는 것은 자율주행 플레이트의 운영을 관리하는 통제실의 역할입니다. 글로벌 Tier1의 재공인 Aptiv가 Lyft와 손잡고 2018년 12월 구축한 자율주행 서비스를 관리하기 위해 Las Vegas, Technical Center에 정교한 제어실을 구축한 것도 이 때문입니다."그것은 우리 fleet의 항공 교통 통제 같은 것입니다"라고 Aptiv의 자율주행 부문장인 Karl Iagnema는 내용했습니다. fleet 상황을 모니터링해서 적시에 적소에 배치되도록 하는 것입니다. Iagnema는 최근 13만 sq-ft2의 시설을 견학했습니다. 85,000sq-ft2의 차고 같은 공간은 약 100대의 차량을 관리하는 데 전념하고 있으며, 한번에 BMW 5시리즈 모델을 개조한 약 20대의 Aptiv의 AV가 Las Vegas의 도로에 배치되어 있습니다. 지난 18개월 동안 Aptiv는 유료 회원에게 9만 5천여 개의 자율주행 승차 공유 서비스를 제공했습니다."이 센터는 운전자가 없는 fleet을 도로에 투입하는 비결을 배우는 것입니다."라고 Iagnema가 말했습니다. 이런학습은Aptiv가20억불투자와Hyundai와의파트너십을통해더큰규모의새로운자율주행사업을시작했다는점에서매우중요한일입니다. Las Vegas 지휘센터는 현재 Las Vegas에서만 차량 운항을 전후하고 있지만 다른 도시의 fleet을 감시하는 기능도 갖추고 있습니다. Aptiv는 연구개발 프로그램의 일환으로 Pittsburgh, Boston, Singapore에 테스트 파일을 배치하고 있습니다.때때로 지도, 차량 데이터, 비디오 정보 센터 운영의 핵심은 통제실이지만 그곳의 결함 모니터로 덮여 있습니다. 한눈에 각 차량의 위치, 주행 상태, 속도나 차량 진단을 스스로 나타낼 때 지도를 참조할 수 있습니다. 벽면에는 승차나 하차를 위한 유행 영토의 히트 맵과 주행 거리와 같은 높은 수준의 지표가 표시됩니다. 차량에장착된도로방향카메라와객실방향카메라,그리고광범위한도로상황을보여주는대중교통통제카메라전부에서전송되는영상매트릭스가있습니다.

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자동차 탑재 컴퓨터 시스템의 데이터는 기술 센터에 차량 경고 신호를 전송한다. 예를 들어, 체크 오일 인디케이터로 그 차가 서비스를 받으러 돌아오도록 유도할 수 있습니다. 실시간과 과거에 거의 모든 정보 소스는 이후의 원활한 운영을 위해 통합됩니다. Iagnema는 "수요가 있다는 것을 알고 있는 장소에 차를 배치할 수 있다"고 내용했습니다. 고객이 앱의 버튼을 눌러 Aptiv 자율주행차를 부를 때, 차량은 이미 도로변에 도착한 적이 있다.기술자와 프로그램 관리자 조합으로 구성된 컨트롤실에 있는 12개 정도의 워크스테이션은 특정 자동차를 확대 또는 축소하여 더 넓은 패턴을 볼 수 있습니다. 그 팀은 기술과 경로 작전을 지속적으로 개선하고 있어요. 하지만 더 넓은 목표가 있습니다. "우리는 안전하고 효율적이고 편안한 방법으로 작동하는 시스템을 어떻게 도로에 배치하는지 제품 경험을 배우고 있다"고 Iagnema는 내용했습니다. 그게 Las Vegas에서 이 활동을 하게 된 정말 동이미지다.자동화된 자동차도 보호(TLC, tender loving care)가 필요하다.통제실 근처에 있는 동굴 같은 차고지는 차량 판이 물리적으로 모여 관리되는 곳입니다. 역시, 어느 차량이 Aptiv 서버로 수집한 데이터를 수집하는 장소이기도 하다. 차량도 교정, 충전(전기차의 경우) 및 전통적 의미로 서비스되기 때문에 하루 20시간, 주 7일 근무가 가능하다. 저희 방문 기간 동안 약 6대의 Chrysler Pacifica hybrids 차량이 Aptiv의 차세대 '운전자 없음' 플랫폼을 운영하고 있었는데, 이 플랫폼은 현재 평가를 받고 있습니다.현재 도로에서 자율주행하는 Bimmers(BMW 속어)는 항상 앞좌석에 두 명의 안전기사를 두고 있습니다. 하지만 Pacifica와 같이 Aptiv는 운전자를 차에서 빼내고 정식 내용으로 운전자가 없는 fleet을 시험하기 시작할 것입니다. Iagnema는 Aptiv의 자율주행 소프트웨어가 이미 7, 8개의 다른 차량 플랫폼과 통합되었다는 내용이다. 하지만 올해 신형 Aptiv-Hyundai Robotaxi 사업이 본격 가동되면 자율주행 소프트웨어와 센서가 완비된 Hyundai 조립라인을 가동하는 차량 설계와 제작에 초점이 옮겨질 것으로 보입니다.​

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이에 따라 새로운 사업의 CEO로 활동하게 될 Iagnema와 700여명의 엔지니어, 연구과학자, 지원인력으로 구성된 그의 팀은 end-to-end 자율주행 서비스를 제공하게 된다. Hyundai AV의 긴밀히 통합된 fleet, 이것을 운용하는데 필요한 모든 소프트웨어, 그리고 완전한 일련의 명령 센터 기능 등이 포함될 것이다.Iagnema는 통제실을 포함한 통합장비와 서비스가 결합되면 기업고객들이 "승차 공유 네트워크를 연결해 승객을 태우고 내려 수익을 창출하기 시작한다"고 설명했습니다.확장된 글로벌 운영영역 Aptiv-Lyft 차량은 현재 세계에서 가장 수요가 많은 Las Vegas를 포함한 20평방마일의 땅에서 운행되고 있습니다. 기업은 최신 Las Vegas McCarran 공항에서 시내까지 직원을 위한 자율주행 노선을 추가했습니다.

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Las Vegas 시는 탑승 공유 승객을 태우고 내릴 수 있는 장소에 대한 엄격한 규정을 두고 있습니다. 이런고객교환의합법적이고안전한관리를보장해야하는과제들과차량이도로변에배치시키는것은학습과정의한부분입니다. "너는 시스템이 무엇이 되고 안되는지 이해하기 위해 시스템에 어려움을 주고 있다"고 Iagnema는 말했습니다. R&D에서 막 상용화로 넘어갔다.우리의 이동은 통제실에서 결론이 납니다. 높은 수준의 자동화에도 불구하고 인간은 여전히 비판적인 태도를 보일 것입니다. 안전운전자는 정예기가 중요합니다.무였다"라고 Iagnema는 인정했습니다. 안전운전 지원자는 철저히 검증됩니다. 계약자가 아닌 정규직인 모든 안전운전자는 6주에서 8주간의 시범교육을 받습니다. Aptiv는 거의 매일 두 명의 안전 운전자를 차에 태워야 합니다. 8시에 교대 조로, 두 운전자도 4시 이상 연속해서 운전하지 않을 것입니다. 우리는 2022년까지 완전 운전자가 없는 유료 승차 공유 서비스를 제공하는 방법입니다.인터럽트 이번 공지는 Hyundai와 Aptiv의 합작으로 소기업이 정리되기 전에 소개되었으나, 제 이름 이후 Hyundai와 Aptiv의 협력방향에 대해 추측할 수 있어 소개드립니다.이 뉴스는 많은 언론에서 자율주행차를 소개하면서 별로 소개하지 않은 이야기입니다. 대부분의 뉴스에서는 자율주행차만 중앙에서 소개하고 더 깊이 있게 설명하면 V2X를 통한 외부 커뮤니케이션 방법을 소개하고 있습니다. 물론 이 예상만으로도 매우 난량의 정보를 가지고 있기 때문에 충분하지 않은 경우도 많습니다. 하지만 실제로 자율주행차가 등장해 따라다니는 것은 전기차와 공유 서비스입니다. 저는 미래교통의 삼총사라고 합니다. 3개 중 최종 목적지라고 할 수 있는 공유 서비스는 아마 자율주행차가 등장해 가장 큰 사업이기도 합니다. 이러한 서비스를 공급하기 위해서 필요한 것은 즉석 자율주행차를 통제하고 관리할 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다.저런 대등한 시스템은 이미 우리 생활에 많이 적용되어 사용되고 있습니다. 그럭저럭 카카오 택시 같은 서비스도 기존의 호출 정보 등을 참고에 호출 대기 중이던 택시를 그 곳에 배치하고, 아날로그의 택시 아저씨도 경험적으로 각 중간 중간대 고객이 많은 땅으로 이동하고 대기합니다. 즉 사람의 움직임입니다.이 사업이기 때문에 사람들이 모이는 곳에 정보를 관리하는 것이 그 사업의 핵심이라고 할 수 있습니다. 하지만 이런 현재의 공유 서비스는 그 대상의 이동 수단을 사람이 직접 운행하고 있습니다. 그런 이유로 카카오 택시 택시 기사 분이 호출 정보를 보고 원하지 않으면 선택하지 않는 문제도 만들고 있습니다. 음, 장거리를 1회보다 단거리를 여러 번 벌 수 있으니까요. 하지만 자율주행차는 이런 생각을 할 필요가 없습니다. 사람이 없으니까요. 즉 승차공유 서비스를 운영하는 작은 기업의 입장에서는 사람들의 창의적인(?) 선택이 아닌 데이터에 집중한 차량 관리가 가능하기를 바라는 것이죠.아직 승차공유서비스가 정착되지 않은 우리 상황에서는 그리 큰 문제가 아니지만 미래 교통환경을 위한 사업을 준비하는 작은 기업 입장에서는 사람들의 움직임에 대한 데이터를 모으고 분석하는 과정을 통해 보다 시스템적으로 관리할 수 있는 역량을 준비해야 합니다. 아마 이루어지고 있을 겁니다. 카카오가 Level 3을 위한 자율주행 테스트입니다.합격한 것도 저런 미래를 준비하고 있다고 할 수 있습니다. 제가 MaaS에 대해서 소개하자면 우리 신라에서 카카오가 가장 미래의 교통환경과 가깝다고 한 이유이기도 합니다. 카카오는 이런 데이터를 사용하며 자신의 플랫폼에 미루고 있습니다. 이미 데이터에 대한 관리는 AI 기술을 접목한 유행이 아닌 필수로 여겨지고 있습니다. 자율 주행 차량은 현재 기준으로 대량의 데이터를 생성해 소비하는 이동 수단이 될 것으로 예상되고 있습니다. 이런 데이터를 바탕으로 보다 효율적인 운행과 보다 안전한 로봇을 개발하는 것이 현재의 자율주행차 개발 방향입니다. 어쨌든 미래 교통 환경에 적응하기 위해서는 그것이 하드웨어 한가운데에서 소프트웨어로 방향을 정하는 보텀업 방식이든 소프트웨어 한가운데에서 하드웨어로 방향을 정하는 톱다운 방식이든 시작되어야 합니다. 그래야 다음 단계로 갈지, 내려갈지 알 수 있습니다. 그래야 무엇이 부족한지도 파악할 수 있습니다. 그리고 더 해도 뽑을 수 있기 때문입니다.p.s 검색에서 들어와서 혹시 원하는 코멘트를 찾을 수 없다면 '태그'도 '검색'을 하면 더 많은 자료를 찾을 수 있습니다. 그래도 뭔가 궁금하신 점이 있으시면 저에게 연락 주시면 (이메일, 메시지) 제가 알고 있는 범위 내에서 도와드리겠습니다. 썩지 않아도 됩니다.Over the Vehicle!!!참고 자료 https://www.sae.org/세롯프 개 s/2020/03/aptiv-las-vegas-av-command-center