자율주행차의 새롭개 국면 - 실질적인 과제 알아봐요

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Ty Kim 개발자가 지능형 자동차에 대한 접근 방식을 재검토해야 할 정도로 자율주행 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 여기서 몇 가지 실질적 과제를 이해하고 자율주행차의 미래에 대한 통찰력을 제공합니다.

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자율주행 기술의 가속화로 자동차 산업은 유례없는 변이를 맞이하고 있습니다. 이러한 새로운 현실에 직면한 OEM은 한계점을 가지고 있던 전문기술 분야에 대한 요구를 충족시키기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 이에따라안전하고확장가능하며일정과예산에맞는자율주행기술을개발하는새로운설계방식이필요해졌습니다. 자율주행차에서는 자동차의 컴퓨팅 워크로드에 의해 매우 많은 양의 데이터가 생성되고, 그 양은 센서, ECU, 카메라, 레이더 및 스마트형의 연결장치가 항상 늘어날수록 증가한다. 일부에서는 차량 대당 하루에 약 4,000GB내지 4TB의 데이터가 생성된다고 예측하기도 한다. 결코 무시할 수 없는 양입니다.멀티 코어 프로세서를 사용하는 워크로드 통합 플랫폼이 헤이그 아인의 경향이 되면서 얽힘 및 간섭의 의문으로 자원 프로비저닝, 요소 분리, 인증 능력, 보안 및 안전이 복잡해지고 있습니다. 런타임 환경에서는 CPU와 인메모리나 디바이스와 같은 하드웨어 자원을 관리하고 고려해야 할 뿐만 아니라 자결론, 대역폭, 기동 시, 인증 수준, 바이럴 라이선스, 정적 및 적응형 소프트웨어, 동적 업데이트 및 기타 시스템 통합과 같은 관련 속성도 고려해야 한다.이는 곧 견고한 분할(partitioning)을 제공하는 통합 플랫폼을 기반으로 이러한 시스템을 구축하여 관심사 분리(separation of concerns)를 원칙으로 하는 시스템 아키텍처를 추구해야 한다는 의미입니다. 설계자는 속성이 다른 소프트웨어 요소를 분리하고 싶을 것입니다. 하나의 해결책은 견고한 공간분할 외에 부분 코어스케쥴링을 지원하는 인증을 받았을 때 하이퍼바이저를 사용하여 혼합임계를 분할하는 것입니다.유연한 방식으로 분배나 컴퓨팅 자원의 할당을 처리하면서도, 복잡한 자동차 애플리케이션을 지원해야 한다는 요구 사항에 의해, 서비스 지향 아키텍쳐(SOA)에 근거하는 AUTOSAR 적응형 플랫폼이 등장했다. 서비스나 애플리케이션은 때때로 공간적으로 이동할 수 있기 때문에 자동차 내외에 여러 ECU가 존재할 수 있습니다. 예를 들어 지능형 교통시스템(ITS)의 인프라 장치가 요기에 해당한다.지능형 커넥티드 카는 전도유망한 기술로 다양한 산업분야에서 변이를 일으켜 새로운 판도를 열 것입니다. 이제 논의를 통해 변이 기폭제를 살펴보고 가치 있는 경제적 기회를 가늠해 비즈니스 의사 자결권자가 실행 가능한 자율주행 전략을 탐구하고 개발할 수 있도록 사용 사례를 구축할 때입니다.​ 나는 ARM TechCON 20하나 9에서 개발자가 지능형 자동차에 대한 접근 방식을 재고해야 할 정도로 자율 주행 기술이 어느 정도 과인 가속화되었고 그에 의해서 자동차 산업이 어떻게 전례 없는 변이를 맞고 있는지 이야기했다. 프레젠테이션을 다시 한 번 확인해 봅시다. https://resources.windriver.com/automotive/the-next-phase-for-autonomous-cars

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