자율주행 교육 및 연구용자율주행 시뮬레이션
자율주행 검증용 시뮬레이션 프로그램
다양한 주행환경 및 차량 센서 검증용 시뮬레이션
MORAI Simulation Program은 실제 자율주행 차량 주행에서 얻을 수 있는 모든 Data를 가상의 환경에서 보다 효율적이고 안전하게 수집 할 수 있도록 만들어졌습니다.
제공되는 가상 환경의 데이터는 실제 센서 및 차량의 프로토콜과 동일하기 때문에 Image Processing, Path Planning등 자율 주행에 필요한 알고리즘들을 가상에서 검증한 후 실제 차량에 빠르게 적용할 수 있습니다.
또한 Custom Scenario를 통하여 가상의 교통상황, 도로, 기후, 날씨, 주야간 등 다양한 환경에서의 주행테스트를 가능하게 합니다.
자율주행 시뮬레이션
ERP42 자율주행 및 장애물 회피
ERP42 Self-driving Simulator for You
시뮬레이터 제공 기능
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ROS네트워크 세팅
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ROS 메시지 세팅
원격제어를 위한 ROS 네트워크세팅이 가능하며 시뮬레이터에서 줄 수 있는 메시지 설정이 가능합니다.
또한 LiDAR, 카메라, GPS와 같은 센서의 값 역시 받아 볼 수 있으셤, 설정을 통해 직접 마운팅 가능합니다. -
센서 마운팅 및 세팅
위와 같이 센서를 원하는 위치에 마운팅 후 센서에 대한 다양한 설정을 진행 할 수 있습니다.
또한 센서값을 앞서 설명드린대로 직접받아 사용이 가능합니다. -
LiDAR 데이터
또한 차량 및 움직이는 사람을 배치하여 다양한 환경의 자율주행 알고리즘을 테스트 해 볼 수 있습니다.
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차량 스폰
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움직이는 사람
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비바람 날씨
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눈내리는 날씨
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시뮬레이터 시간 조절 기능
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자율주행 시뮬레이션(SIM SW)
주행알고리즘 (Control), 센서인터페이스(LiDAR, GPS), 비전처리(Image Processing), 딥러닝(Object Detection)이 가능하며, HW플랫폼으로는 위고에서 제공되는 WeCAR(교육용)/ERP42(대회용), ERP42 MINI (교육연구용)에 모두 적용이 가능합니다.
아카데믹 버전(Base, Full Version)과 연구용(Professional, Developer Suite) 버전이 있습니다.
- 가상환경에 차량, 주행환경, 센서 등이 모델링 되어있어 자율주행차 개발을 가상 환경에서 할 수 있습니다.
- 시뮬레이터에서는 차량데이터와 센서 데이터가 출력되고 속도와 조향 명령이 입력되어 차량을 움직임
- 시뮬레이터의 출력값은 실제 사용되는 센서 protocol과 동일합니다.(Velodyne, GPS nmea, Camera 등)
- HILS 기능 : 하드웨어(차량, Controller)를 포함한 시뮬레이션 기능 제공, 자율 주행 SW와 시뮬레이터 사이의 통신은 Serial 또는 UDP 통신 중 하나를 선택 할 수 있습니다.
- ERP-42와 동일한 크기와 모양 및 비슷한 동역학 모델을 가진 가상 차량 제공 ERP-42와 동일한 Serial 통신 프로토콜 제공
- 가상 차량 제어를 위한 UDP제공(시뮬레이션 고유 프로토콜, Serial과 선택 사용 가능)
- 250m 정도의 직진 트랙 제공 Object 배치 기능 제공
- Object 및 차량 상태에 대한 Ground Truth(정답 데이터) 제공
Application Video
매년 교통안전공단 산하의 대학생 자율주행차 경진대회로 2020년에도 대회가 진행예정이며 3~4월에 신청을 받고 교육이수, 발표, 선정 대회 참석의 프로그램 일정으로 진행 예정입니다.
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WeGo Simulator – Block Diagram
Type : 센서의 통신 방식을 의미
* Serial 통신 방식은 실제 ERP42 통신 프로토콜과 동일- UDP : UDP 통신 방식을 의미하여 “IP/Port”를 설정해야한다.
- Serial : Serial 통신 방식을 의미하여 “Port Num” 항목에 COM Port Number를 입력해야한다.
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화성 자율주행 테스트 도시인 K-City 지도 구성을 통한 효율적인 적용
그림의 하드웨어는 WEGO-ERP42 표준 플랫폼에 적용
- Rendering Quality – 현재 시뮬레이터의 Rendering Quality를 세팅한다.
- Location Setting – 각 시나리오에 맞게 차량의 위치를 이동시킨다.
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장애물 선택적용
- 필요에 따라 다양한 20여종의 장애물을 시뮬레이션 상에 도식화 하여 테스트를 해보실수가 있습니다.
- 장애물을 배치모드로 진입/탈출 가능(마우스를 이용하여 장애물 목록에서 배치하고자 하는 장애물 선택 가능)
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LiDAR 센서
Veloview처럼 LabVIEW 이용한 LiDAR 테스트 Demo, 파이썬(Python) OpenCV 등에 적용 가능합니다.
그림의 하드웨어는 WEGO-ERP42 표준 플랫폼에 적용- Rendering Quality – 현재 시뮬레이터의 Rendering Quality를 세팅한다.
- Location Setting – 각 시나리오에 맞게 차량의 위치를 이동시킨다.
- 필요에 따라 다양한 20여종의 장애물을 시뮬레이션 상에 도식화 하여 테스트를 해보실수가 있습니다.
- 장애물을 배치모드로 진입/탈출 가능(마우스를 이용하여 장애물 목록에서 배치하고자 하는 장애물 선택 가능)
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Deep learning 구현
Deep learning을 위해서 시뮬레이터를 가지고 세그멘테이션/Object Detection등의 다양한 구현을 시뮬레이터를 통해서 해 볼 수가 있습니다.
시뮬레이션 프로그램의 제품별 기능 소개
| 연구/기업 Professional |
연구/기업 Standard |
학생 Full |
학생 Basic |
Trial | FEATURES | 설명 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| O | O | O | O | O | Vehicle Model | 실제 차량의 크기와 외형이 같은 3D 모델 및 실제 차량과 통신 프로토콜이 동일한 가상의 차량 제공 |
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| O | O | O | O | O | Ground Truth Data | 정답 데이터 (주변 물체의 위치, 가상공간에서의 정확한 차량 위치 등) |
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| O | O | O | O | X | Sensor Models |
기본 센서 모델 (Camera, Lidar, GPS, …) |
상용 센서와 유사한 규격을 따르는 센서 모델 |
| Option | X | X | X | X | 커스텀 센서 모델 (e.g. Velodyne, Ublox, …) |
사용자가 요청한 실제 센서들의 모델링 | |
| O | O | O | O | O | Maps | 직진 트랙 (종방향 제어 테스트) |
종방향 테스트가 가능한 가상 공간 |
| O | O | O | O | X | 원형 테스트 트랙 (경로 추종, 장애물 회피) |
주어진 경로 추종 및 장애물 회피 테스트가 가능한 가상 공간 | |
| O | O | O | X | X | K-City | 경기도 화성의 K-City를 그대로 모사한 맵 (가상의 GPS값과 실제 GPS값이 같다) |
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| O | O | O | X | X | Sensor Calibration 환경 | 센서의 성능 테스트 및 Calibration이 가능한 맵 | |
| Option | X | X | X | X | 커스텀 트랙 | 사용자가 요청하는 트랙 제작 (실제 도로 구간도 제작 가능) |
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| Option | X | X | X | X | 기타 기능 |
Ghost 차량 배치 기능 | 가상의 환경의 데이터를 실제 차량에 데이터를 전송하여다양한 실험이 가능한 기능(상세 설명은 문의) |
| Option | X | X | X | X | 다중 클라이언트 환경 | 하나의 트랙에 여러 클라이언트가 접속이 가능한 기능 | |
| Win10 Linux |
Win10 Linux |
Win10 Linux |
Win10 Linux |
Win10 | 시뮬레이터 실행 환경 | 시뮬레이터를 실행하는 환경 | |
| O | O | O | X | X | 기술 지원 | 시뮬레이터 기술지원 | |
Application Video
자율주행 RC카 교육플랫폼 – AGV, UGV, Simulator
자율주행 개발을 위한 Simulator