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TS TECH - 시뮬레이션 및 하드웨어 배포를 통한 Python 기반 AI 모델 통합 사례
운전자 피로도를 추정하는 실시간 시스템을 개발해낸 엔지니어들
"Simulink를 사용해 Python으로 구축한 머신러닝 알고리즘과 다른 기능을 실시간으로 결합하는 서비스를 구현할 수 있었습니다."
주요 성과
- MATLAB 및 Simulink를 통해 AI 모델을 차량 제어 기능에 통합하는 데 필요한 시간을 단축하여 개발 공정을 개선하고 시장 출시 시간을 단축할 수 있었습니다.
- MATLAB 및 Simulink를 통해 정교한 운전자 지원 시스템의 설계 및 테스트가 가능해져 정확한 실시간 피로 추정을 통해 차량 안전성이 향상되고 운전자 편의성이 향상되었습니다.
- Embedded Coder를 통해 생성된 C 코드가 실시간 성능을 위해 최적화되어 더욱 안정적이고 효율적인 ECU 배포가 이루어졌습니다.
굴지의 자동차 내부 시스템 공급업체인 TS TECH는 Simulink로 구축한 기존 차량 제어 모델에 피로 감지용 AI 모델을 통합하여 운전자 안전을 강화하는 도전 과제에 직면했습니다. 이러한 통합은 첨단 AI 기술을 통해 차량 내부 편의성을 향상시키는 데 매우 중요한 역할을 했습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 TS TECH는 MATLAB® 및 Simulink®를 사용해 Python® 기반 AI 모델과 ECU 개발 간의 간극을 줄였습니다.
MATLAB은 AI 모델을 개발하고 테스트하며, Simulink에서 시뮬레이션할 수 있도록 Python 기반 AI 모델로 변환하는 작업에 사용되었습니다. 통합 시스템을 모델링하고 시뮬레이션하며 테스트하기 위한 플랫폼을 Simulink가 제공했습니다. 이를 통해 AI 컴포넌트와 차량 제어 기능을 모두 포함하는 복잡한 시뮬레이션 모델을 만들 수 있었습니다. 또한, ECU 배포를 위해 Embedded Coder®를 사용해 Simulink 모델로부터 최적화된 C 코드를 생성하는 동시에 Automated Driving Toolbox™를 사용해 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)를 설계하고 테스트했습니다. TS TECH는 MathWorks Consulting Services의 지원을 받아 운전자 피로를 추정하는 실시간 시스템을 성공적으로 개발하여, AI와 시뮬레이션 및 하드웨어 배포를 통합한 사례를 보여주었습니다.
