볼보 그룹 트럭 운송 혁신 위해 엔비디아 드라이브(DRIVE) 엔드-투-엔드 자율주행 플랫폼 채택, 자율주행 인공지능(AI) 자동차 훈련 및 테스트와 구축에 활용

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자율주행 | 볼보 그룹 트럭 운송 혁신 위해 엔비디아 드라이브(DRIVE) 엔드-투-엔드 자율주행 플랫폼 채택, 자율주행 인공지능(AI) 자동차 훈련 및 테스트와 구축에 활용

권경욱 기자 0   0

엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 볼보 그룹(Volvo Group)이 다양한 산업에 걸쳐 자율주행 인공지능(AI) 자동차를 훈련, 테스트 및 구축하기 위해 엔비디아 드라이브(DRIVE) 엔드-투-엔드 자율주행 플랫폼을 채택했다고 밝혔다.


볼보 그룹과 엔비디아는 AI를 통해 세계 운송산업에 자율성을 구현함으로써 전세계에서 사람들과 물품이 수송되는 방식을 혁신하겠다는 방침이다. 또한, 볼보 그룹은 대중 교통, 화물 수송, 쓰레기 및 재활용 수거, 건설, 광산, 임업 등 다양한 산업에 AI를 적용함으로써 신차를 개발하고 생산성이 향상된 서비스를 제공할 예정이다.



(왼쪽부터) 젠슨 황 엔비디아의 창립자 겸 CEO와 마틴 룬트슈데트 볼보 그룹 CEO


양사는 스웨덴 예테보리와 미국 실리콘밸리 두 곳에 엔지니어링 팀을 공동으로 두고 있다. 이들은 드라이브 AGX 페가수스(DRIVE AGX Pegasus) 플랫폼에서 차량내 AI 컴퓨팅을 구축하고, 드라이브 AV 소프트웨어 스택 전체를 360도 센서 처리, 인식, 맵 로컬라이제이션(map localization), 경로 계획(path planning) 등에 활용할 예정이다. 이와 더불어, 엔비디아 드라이브 HIL(Hardware-in the-Loop) 시뮬레이션 플랫폼을 사용해 해당 시스템을 테스트 및 검증할 계획이다.


마틴 룬드스테트(Martin Lundstedt) 볼보그룹 CEO는 “고객들은 향상된 서비스를 요구를 하고 있다. 이번 파트너십은 우리의 새로운 리더십이며 이를 통해 엔비디아와의 오랜 협력관계를 체결했다”고 말했다. 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아의 창립자 겸 CEO는 “움직이는 모든 것들은 자동화 혹은 부분 자동화가 될 것이므로 해당 기술들은 매우 중요하며, 이번 파트너십으로 미래를 바꿀 수 있을 것”이라고 말했다.


전세계에서 운행하는 전체 트럭 라인업에 AV 기술을 적용했을 때 발생할 잠재적 혜택은 더 크다. 대중교통, 화물 운송 등의 산업부터 임업 및 건설업까지 다양한 산업에서 더 오랜 시간 동안 더 먼 거리를 주행할 수 있는 차량으로 효율성이 개선된다.




오늘날의 온라인 쇼핑 수요는 세계 운송 시스템에 많은 부담이 되고 있다. 당일 또는 익일 배송에 대한 기대가 자율주행 트럭으로 처리할 수 있는 문제를 낳고 있다. 전세계적으로 매일 3,500만 건 이상의 택배가 배송되고 있고, 연간 최대 28%까지 성장하고 있다. 컨설팅 회사 KPMG에 따르면 2040년까지 온라인 주문 제품 처리를 위해서 매년 배송 주행 거리가 780억 마일 늘어나야만 한다고 나타났다.


자율주행 트럭은 이러한 수요를 충족하도록 적시에 개발되고 있다. 조사전문 기관 맥킨지의 전문가에 따르면 자율주행 트럭은 하루 24시간 주행을 할 수 있기 때문에 배송 시간을 개선하고, 효율성 향상으로 미국의 연간 물류 비용을 850억 달러에서 1250억 달러로 45% 낮출 수 있다고 나타났다.


화물선에서 컨테이너 하역 작업이나 항만 운영과 같은 단거리의 일상적 주행의 자동화에서 고속도로 자율주행에 이르기까지 볼보의 차세대 차량은 운송업의 효율성을 획기적으로 개선할 수 있다. 고성능, 엔드-투-엔드의 엔비디아 드라이브 솔루션과 세계 제2대 트럭 제조업체와의 협력은 세계 시장에 자율주행 트럭의 효율성 적용을 앞당기는데 기여할 예정이다.


볼보 그룹은 자율주행 트럭이 도로에서 주행하기 전 엔비디아의 드라이브 컨스텔레이션(Constellation)을 이용하여 AV를 테스트 및 검증하게 된다. 이를 통해, 다양한 주행상의 어려움을 해결할 계획이다. 양사는 또한 HIL(hardware-in-the-loop) 시뮬레이션을 활용해 실제 차량에 탑재되는 것과 동일한 하드웨어 및 소프트웨어 상에서 자율주행 시스템을 보다 대규모로 테스트할 수 있다.

 

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