자율주행차의 새로운 국면 - 실질적인 과제 좋네요

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Ty Kim 개발자가 지능형 자동차에 대한 접근방법을 재고해야 할 정도로 자율주행 기술은 급속도로 발전하고 있습니다. 여기서는 몇 가지 실질적인 과제를 검토하여 자율주행차의 미래에 대한 통찰력을 공급하고자 한다.

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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. 이에 따라 안전하고 확장 가능하지만 예산에 따른 자율주행 기술을 개발하는 새로운 설계 방법이 필요하게 되었습니다. 자율주행차에서는 자동차 컴퓨팅 워크로드에 의해 매우 많은 양의 데이터가 발생하며, 그 양은 센서, ECU, 카메라, 레이더, 스마트형 연결 장치가 거의 매일 증가합니다. 한 모퉁이에서는 차량 대당 하루에 약 4,000GB내지 4TB의 데이터가 발생한다고 예측하거나 합니다. 결코 무시할 수 없는 양입니다.멀티 코어 프로세서를 사용하는 워크로드 통합 플랫폼이 하본인의 경향이 되면서 얽힘 및 간섭의 문재에 따라 자원 프로비저닝, 요소 분리, 인증 능력, 보안 및 안전이 복잡해지고 있습니다. 런타임입니다. 환경에서는 CPU 본인의 메모리나 디바이스와 같은 하드웨어 자원을 관리하고 고려해야 할 뿐만 아니라 결정론, 대역폭, 기동시간, 인증수준, 바이럴 라이선스, 정적 및 적응형 소프트웨어, 동적 업데이트 및 기타 시스템 통합과 같은 관련 속성도 고려해야 합니다.이는 곧 견고한 분할(partitioning)을 공급하는 통합 플랫폼을 기반으로 이러한 시스템을 구축하여 관심사 분리(separation of concerns)를 원칙으로 하는 시스템 아키텍처를 추구해야 합니다. 설계자는 속성이 다른 소프트웨어 요소를 분리하고 싶을 것입니다. 하나의 해결책은 탄탄한 공간분할 외에도 부분 코어스케쥴링을 지원하는 인증된 실시간 하이퍼바이저를 사용하여 혼합임다계를 분할하는 것입니다.유연한 방식으로 분배나 컴퓨팅 자원의 할당을 처리하면서도, 복잡한 자동차 애플리케이션을 서포트할 필요가 있다고 하는 요구 사항에 의해, 서비스 지향 아키텍쳐(SOA)에 근거하는 AUTOSAR 적응형 플랫폼이 등장했습니다. 서비스나 애플리케이션은 시간이나 공간 면에서 이동이 가능하기 때문에 자동차 내외에 여러 ECU가 존재할 수 있습니다. 예를 들어 지능형교통시스템(ITS)의 인프라 장치가 여기에 해당합니다.지능형 커넥티드 카는 전도유망한 기술로 다양한 산업분야에서 변이를 하나로 묶어 새로운 판도를 열 것입니다. 사양은 논의를 통해 변이 기폭제를 살펴보고 가치 본인의 경제적 기회를 헤아려 비즈니스 의사결정권자가 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 아무리 본인 가속화되었고 그에 의해서 자동차 산업이 어떻게 전례 없는 변이를 맞고 있는지 말했습니다. 프레젠테이션을 다시 한 번 확인해 봅시다. https://resources.windriver.com/automotive/the-next-phase-for-autonomous-cars

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