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네트워크 요구 사항을 견인하는 ADAS

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그러나 자동차 산업은 전자 시스템에 대한 새로운 문제, 즉 오토메이티드(automated) 레벨 5오퍼레이션(operation)으로

급속히 전환하고 있는 전자화(electrification) 및 ADAS(Advanced Driver Assist System)의 지속적인 출시로 인해 비롯된 문제에 직면해 있습니다.

레벨 5오토메이션(automation)라는 용어는 다음과 같은 여섯 가지 레벨의 자동화를 설명하는 SAE J3016 표준에 정의되어 있습니다.

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"이미 레벨 3 시스템을 상용화"했다고 밝히며"현재 L4 자동차가 전 세계 간선도로에서 테스트 마일을 신속하게 측정하는 중"이라고 덧붙였습니다.

자동차의 미래는 데이터 전송에 달려 있습니다.

세계적인 테스트, 검사, 감사 및 인증 서비스 제공업체인 TÜV SÜD의 Dirk Schlesinger CTO(최고 기술 책임자)는

"미래의 자동차는 바퀴가 달린 PC가 되겠지만 훨씬 더 까다로울 것"이라고 했습니다.

Windows 10의 실행 코드 줄은 2700만~5000만 개이고 여기에 마더보드(motherboard),

그래픽 및 Office와 같은 애플리케이션이 포함되면 1억 개로 증가합니다.

자동화된 자동차에는 하루에 약 4,000GB 또는 4TB의 데이터를 생성하는 50가지의 센서가 15개의 센서 세트에 탑재될 수 있습니다.

● 레이더에는 10kB/s 이상이 필요

● 음파에는 10~100kB/s이 필요

● GPS는 50kB/s에서 실행

● ​LIDAR은 10~70MB/s일 수 있음

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또한 이 모든 데이터는 1986년부터 CAN(Controller Area Network)이었던 네트워크를 통해 통신해야 합니다.

원래 CAN 버스(bus)는 약 1Mbps의 최대 버스 속도 및 최대 8바이트의 데이터 패킷 페이로드(data packet payloads)로

자동차 내의 ECU 간에 제어 트래픽을 전송하도록 설계되었습니다.

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데이터 급증 현상에 발맞추기 위해 CAN은 최대 비트 속도가 15Mbps로 증가하고

페이로드가 약 64바이트로 향상된 CAN FD(Flexible Data Rate)가 되도록 프로토콜을 수정했습니다.

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이러한 속도에서는 CAN이 LIDAR 및 카메라와 같은 영상 시스템을 처리할 수 없습니다.

또한 하위 시스템 간의 조정을 위해서는 제어 장치가 ECU 간에 더 많은 데이터를 전송해야 합니다.

따라서 자동차 네트워크 설계자는 속도뿐 아니라 아키텍처를 다시 평가해야 합니다.

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​● 초기에 멀티미디어를 목표로 독일의 Karlsruhe에서 설립된 MOST(Media Oriented Systems Transport) 컨소시엄은

   150Mbps를 전송할 수 있는 MOST150을 발표했습니다. 이 추가 대역폭은 MOST150을 차선 이탈 경고, 카메라 시스템 및

   적응형 크루즈 컨트롤과 같은 운전자 보조 기술에 적합하도록 해줍니다.

● 명시적으로 자동차 응용 분야를 위해 개발된 것이 아닌 또 다른 시스템은 LVDS(Low Voltage Differential Signaling)입니다.

   이 시스템은 꼬임쌍선(twisted pair) 동선 케이블을 사용하고 최대 655Mbps의 대역폭을 지원하는 고속 신호 처리 표준을 제공합니다.

   이러한 빠른 속도 덕분에 LVDS는 자동차 카메라 제조업체의 매력적인 옵션이 되었습니다.

● 보다 최근에는 제조업체 사이에 저렴한 단일 비절연 "꼬임쌍선 케이블"과 결합된 고성능 대역폭을 제공할 수 있는

   자동차 솔루션으로 이더넷이 도입됐습니다. 이 기술은 특별히 자동차 산업의 엄격한 차량 내 요구 사항을 충족하기 위해 개발되었으며

   여러 차량 내 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. 자동차 적합 기술은 100Mbps의 고성능 대역폭을 제공할 수 있습니다.

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대부분의 자동차 설계에는 특정 하위 시스템에 따라 이러한 버스 표준 중 최소 두개 이상이 포함되어 있습니다.

FlexRay는 레이턴시(latency) 및 시간 특성이 엄격해 결정 성능(deterministic performance)이 중요한 ’drive-by-wire’ 애플리케이션에 이상적입니다.

SENT는 센서와의 통신에 사용될 수 있습니다. 또한 CAN 및 LIN은 검증된 안정성이 속도보다 중시되는 애플리케이션에 계속 사용될 것입니다.

대부분의 ECU는 컨트롤러뿐만 아니라 네트워크 게이트웨이 역할을 합니다.

​설계자는 여러 네트워크 기술을 동시에 테스트하고 문제를 해결해야 합니다 .

이러한 기술은 주로 가정과 IT 데이터 센터에서 볼 수 있지만 자동차 분야에서는 광범위한 온도 및 습도에서 결함 없이 작동하고,

충격과 진동에 견디고, 다른 모듈 및 전체 환경과의 전자파 적합성을 유지해야 합니다.  

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전도, 방사 및 의도적 RF

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차량에서 많은 임베디드 장치를 사용하고 차량 전체에 필수 정보를 전달해야 함에 따라, 

이러한 설계를 디버그하고 확인하는 데 필요한 테스트 프로세스가 더욱 복잡해졌습니다.

​또한 데이터 속도가 증가함에 따라 시스템을 손상시킬 수 있는 '글리치'의 발생 가능성도 커졌습니다.

"자동차 주변을 이동하는 무선 데이터 트래픽의 양이 기하급수적으로 증가할 것입니다."라고 언급했습니다.

​또한 "오늘날 우리는 인포테인먼트와 휴대전화의 무선 기술을 목도하고 있습니다. 업무에 필수적인 V2V 또는 V2I 기술도 있죠.

중지될 경우 심각한 문제를 초래하는 장비가 있습니까?" 라고 질문했습니다.

결과적으로 Bose 부장은 이 분야에 엄청난 테스트 요구 사항이 있으며,

​"이는 단순히 전자 기기를 테스트하는 것이 아니라 때로는 차량을 챔버에 넣어 두는 것"이라 생각한다고 밝혔습니다.

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공유 모빌리티(shated mobility)는

​새로운 표준 및 테스트의 발생을 불가피하게 만들 것입니다.

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급격히 진화하는 산업이 직면한 또 다른 문제는 카 쉐어링 및 차량 호출이 고객의 운송 수단 선택에서 점점 중요한 역할을 한다는 점입니다.

이 모델에서 Uber, Lyft, 중국의 Didi 및 동남아시아의 NuTonomy와 같은 기업은 통근자들에게 L4 및 L5 자율 주행 ‘택시’ 서비스를 제공할 예정입니다.

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이러한 모빌리티로의 전환은 OEM이 새로운 온디맨드(on-demand) 서비스 제공자의 하드웨어 공급업체가 될 수 있는 기회를 제공합니다.

예를 들어 Volvo는 Uber와 차량 호출 회사가 자체 자율 주행 기능을 개발하는 데 필요한 핵심 자율 주행 기술을 갖춘

XC90을 24,000대 공급하기로 계약을 체결한 첫 번째 제조업체입니다.

다른 차량 호출 회사에 이러한 차량을 공급할 수 있는 기회가 있다고 믿고 있습니다.

​이러한 광범위한 사용자 정의에는 하드웨어/소프트웨어 통신 네트워크가 호환되지 않을 수도 있다는 위험이 따릅니다.

전력 관리의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 이러한 차량에는 현재 출시 중인 48/12V Mild Hybrid EV 또는 하이브리드 차량에서 볼 수 있는

​고전압/12V 시스템과 같은 이중 전압 시스템이 적용될 수 있습니다.

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​스마트 카(smart car)를 강화하는 전기 에너지 관리

구동 시스템의 전기화에 대한 글은 많지만 대부분 전자 기기 배전 시스템에 대한 언급이 없습니다.

이 시나리오에서 12V 네트워크는 조명, 점화, 편의, 오디오 시스템, 전자 모듈 등의 기존 부하를 처리하는 반면,

고전압 시스템은 활성 섀시(chassis) 시스템, 공조 압축 장치, 재생 제동 및 토크(torque) 보조를 지원합니다.

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제조업체들이 성능을 개선하고, 비용을 절감하고, 파워 일렉트로닉스 패키지를 최적화하려고 함에 따라

GaN(질화 갈륨) 및 SiC(탄화 규소) 전력 반도체와 관련된 개발이 새롭게 시작되었습니다.

​예를 들어 DC/ DC 변환기에서 이러한 광대역 밴드갭 기술로 인한 스위칭 속도 증가는 인덕터(inductors),

변압기 및 커패시터(capacitors)의 크기와 무게를 감소시키며, 이와 동시에 90% 이상의 변환 효율을 유지합니다.

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이러한 시스템은 기존 자동차 제조업체보다 컴퓨터 기술 산업에 보다 적합하므로

안정 및 작동 성능을 보장하기 위해 새로운 표준 및 테스트 절차가 점진적으로 출시될 것입니다.

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2030년의 자동차 광고에서는 마력을 홍보하지 않고 Xeon, Snapdragon 및 Drive PX와 같은 프로세서의 컴퓨팅 성능을 자랑하게 되겠지만

이를 위해서는 여전히 많은 준비 작업이 필요합니다. 기술을 개발하고 개선할 뿐만 아니라 표준을 정의하고 시스템을 완벽하게 테스트해야 합니다.

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