오늘날 자동화된 운전자 보조 시스템은 차량의 주변 환경을 정확하게 분석하고 안전한 주행 동작을 도출하기 위해 수많은 센서를 필요로 한다. ZF는 이러한 ADAS 및 자율주행 솔루션 개발을 더욱 발전시키기 위해 클라우드 및 AI 기반의 검증 서비스 ZF Annotate를 개발했다.

차량 내 첨단 운전자 보조 시스템을 개발하려면 정밀하고 신뢰할 수 있는 데이터가 필수이다. 카메라, 레이더, 라이다, 초음파 센서는 지속적으로 정보를 공급하며, 차량은 이 정보를 바탕으로 주변 환경의 3D 이미지를 생성한다. 이러한 시스템은 차량과 사람, 차선, 교통 신호 등 광범위한 객체를 실시간으로 인식할 수 있어야 한다.

센서 데이터는 디지털 방식으로 정확하게 처리하여 차량이 항상 업계에서 ‘실측 값(ground truth)’이라고 부르는 ‘절대적인 정답’을 수신하여 이를 바탕으로 주행 기능을 계산하고 실행해야 한다. 수집된 센서 정보를 신뢰성과 높은 정밀성을 갖춘 기준(reference) 센서 세트와 비교하면 정확성이 높아진다. ZF Annotate가 바로 그런 역할을 수행한다. 

고객의 자체 차량 데이터와 추가적인 센서 데이터 기록, 즉 기준 측정값을 기초로 클라우드 기반 서비스 솔루션이 실측 값을 제시한다. ZF Annotate는 확인해야 하는 센서 세트와 별개의 이중화(redundant) 설정 역할을 하며, 도로 주행 시 동일한 정보를 다룬다.

이후 기록된 데이터를 클라우드에 업로드하여 분석한다. 인공 지능을 통해 모든 객체를 정확히 표시 및 분류하고 속성을 부여하며 고유의 ID 번호를 할당하고 움직이는 객체를 추적한다. 이러한 객체 정보는 환경 모델에 대한 완전한 설명에 포함된다.

소프트웨어는 어노테이션 작업 후 정밀성이 매우 높은 비교 측정(comparative measurement)을 제공한다. ZF Annotate는 이러한 기능으로 레벨2+부터 레벨5까지 오늘날의 ADAS/자율주행 시스템의 테스트와 훈련을 진행하기 위한 첨단 AI 지원 검증 솔루션 역할을 한다.

이전에 사용하던 유사한 시스템은 주로 2D 어노테이션에 의존하여 기준 데이터를 검증했으므로 주변 환경을 먼 거리의 수평 각도로만 파악했다. ZF Annotate는 3D 이미지를 지원하며 데이터에 높이 정보를 추가한다.

그러므로 ZF Annotate의 기준 측정은 정밀하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하며 복잡한 ADAS 및 자율주행 시스템의 개발과 미세 조정 속도를 크게 높인다. 지금까지 이러한 시스템의 검증에는 대규모의 작업이 필요했으며 사람이 참조 데이터 주석 작업을 수작업으로 수행하여 시간과 비용이 많이 필요했다.

운전자 보조 시스템 및 전자장치 사업부 연구 개발 책임자 Klaus Hofmockel은 “ZF Annotate를 이용하면 가장 짧은 시간에 실측 값을 생성할 수 있다”고 설명한다. 그는 “이 시스템은 쉬지 않고 작동할 수 있으므로 당사의 클라우드 기반 서비스는 품질 약화 없이 시장에 출시된 시스템보다 훨씬 짧은 시간에 기준 데이터 검증을 완수한다”고 말했다.

고객의 요구사항에 따라 기준 센서를 시험 차량이나 Pursuit 모드로 사용할 수 있다. 이는 별도의 기준 데이터 차량에 장착된 센서 세트이다. Pursuit 모드는 예컨대 공용 공간 내 주차하는 시나리오를 평가하는 등의 사례에서 시험 대상 차량에 주요 변경 사항을 적용하지 않고 사용할 수 있다.

이러한 유연한 활용성 덕분에 센서 제조사와 관계없이 ZF Annotate를 사용할 수 있다. 높은 비용을 들여 최신 기술이 포함된 고객의 시험 차량을 변경하는 작업도 요구되지 않는다. 그러므로 고객은 이미 시작된 개발 프로젝트에 이 서비스를 통합할 수 있다.

또한 기록된 기준 데이터는 전면 화면에만 국한되지 않는다. 고객의 요구사항에 따라 기준 센서 세트는 종합적인 360도 영상을 통해 차량 주변 환경을 상세하고 정밀하게 재현한다.

ZF Annotate는 승용차와 상용차 부문의 모든 차급에서 사용될 수 있다.