라이드플럭스는 일상 생활에 안전하고 효율적인 교통 수단을 제공하기 위해 자율주행 기술을 개발합니다. 라이드플럭스는 현재 제주도 내 세 구간에 배치된 상용 로보택시 서비스의 자율주행 시스템을 위한, 엔드 투 엔드 소프트웨어 솔루션을 제공하고 있습니다. 이 서비스 중 하나는 제주국제공항에서 중문관광단지까지 편도 38km를 왕복하는 국내 최장 상용 자율주행 로보택시 입니다. 또 하나는 서귀포혁신도시에서 운영 중인 국내 최초의 자유노선(구역형) 자율주행 서비스 입니다. 라이드플럭스는 자율주행 기술을 통해 개인 자동차 소유의 필요성을 줄이고 한국의 교통 혼잡을 완화하는 것을 목표로 합니다.
대한민국 제주시
본부
2018
설립
65
임직원 (2022년)
“레벨 4 자율주행 서비스 기술은 복잡성과 불확실성이 높은 도로를 주행해야 합니다. 따라서, 신뢰할 수 있는 자율주행 기술을 신속하게 확보하기 위해서는 어플라이드 인튜이션과 같은 신뢰할 수 있는 파트너가 필요합니다.”
박중희 공동 설립자 및 CEO
목표
라이드플럭스는 자율주행 기술 개발을 확장하고, 운영 설계 영역(ODD)을 확대하며, 안전 운전자가 더 이상 필요하지 않은 수준(레벨 4 자율성)으로 로보택시 서비스의 안정성과 신뢰성을 제공하고자 합니다. 어플라이드의 소프트웨어를 사용하기 전에 라이드플럭스는 자체 로그 데이터 관리 및 시뮬레이션 도구를 사내에서 개발했습니다. 그러나, 라이드플럭스는 아래와 같은 도전과제에 직면하게 되었습니다;
로그 데이터를 효과적으로 관리: 라이드플러스 차량은 단 한 대의 테스트 차량으로 시작했지만, 테스트 차량이 늘어남에 따라, 팀은 한 번에 여러 로보택시에서 신속하게 운영, 로그 수집 및 문제를 해결해야 했습니다. 라이드플럭스는 사내 도구의 한계를 발견하면서, 늘어나는 차량에 맞게 워크플로우를 확장하고 자동화할 수 있는 상용 도구를 찾기 시작했습니다.
대규모 시나리오 생성: 라이드플럭스는 로보택시를 늘리고 ODD를 확장하기로 결정했습니다. 이에 따라, 팀의 사내 시뮬레이션 도구는 ODD를 커버하는 데 필요한 대규모의 다양하고 복잡한 시나리오를 생성하는데 어려움이 있었습니다. 또한, 시나리오 생성 프로세스는 너무 수동적이고 시간이 많이 소요되어 효과적으로 확장할 수 없었습니다.
라이드플럭스 자율주행 로보택시 내부
“어플라이드 팀은 고품질 소프트웨어 도구를 제공하고 우리의 요청에 신속하게 응답합니다.”
박중희 공동 설립자 및 CEO
접근법
라이드플럭스는 자율주행 소프트웨어 개발에 전적으로 집중하여 개발 주기를 가속화하고 목표를 달성하기 위해, 타사의 데이터 관리 및 시뮬레이션 도구를 활용하기로 결정했습니다. 어플라이드 도구는 로봇 운영체제(ROS) 및 오픈 드라이브(OpenDrive) 표준 맵과 상호 운용할 수 있으며 차량 및 시뮬레이션 테스트를 위한 효율적인 워크플로우를 지원하기 때문에, 라이드플럭스 팀은 어플라이드 인튜이션과 협업하기로 결정했습니다.
라이드플럭스는 어플라이드의 데이터 관리 및 시뮬레이션 플랫폼인 스트라다(Strada), 시미안(Simian), 그리고 로그스트림(Logstream)을 다음과 같은 용도로 사용합니다:
Strada를 사용하여 교차로의 드라이브 데이터 확인
로그 데이터 관리: 라이드플럭스는 Strada를 사용하여 증가하는 로보택시의 드라이브 로그를 효율적으로 관리합니다. 또한 전체 드라이브 로그로부터 특정 관심 이벤트를 편리하게 필터링하고 검색할 수 있습니다.
근본 원인(Root-cause) 이슈: Strada UI를 사용하면 로그 데이터를 쉽게 이해하고 문제의 원인을 식별하며 크기가 방대한 원본 데이터 열람 없이 문제 해결이 가능합니다.
실 데이터 기반 재시뮬레이션 테스트 수행: Logstream을 통해 실차 드라이브 데이터에서 테스트 케이스를 추출합니다. 또한, Logstream 재시뮬레이션 기능을 활용하여 특정 도로 이벤트에 대한 자율주행 스택을 디버깅하고, 새로운 버전의 스택을 기존 드라이브 로그에 대해서도 검증하여 자율주행 스택을 차량에 배포되기 전에 새로운 버그 생성 여부에 대한 회귀 테스트를 진행합니다.
합성 시뮬레이션 시나리오 생성: 라이드플럭스 팀은 Simian의 편리한 사용자 인터페이스를 통해 빠르고 손쉽게 다양한 시나리오를 생성합니다. 또한, 지능형 액터 행동을 지정하거나 하나의 기본 시나리오에서 변형된 여러 시나리오를 자동으로 생성하여, 드라이브 데이터 또는 재시뮬레이션을 통해 확보되기 어려운 시나리오에 대한 운영 설계 영역(ODD) 커버리지를 쉽게 확장할 수 있습니다.
테스트 자동화: 라이드플럭스는 Simian을 통해 테스트 기준을 쉽게 사용자 정의하며 자동 검사 설정을 통해 테스트 통과 또는 실패 여부를 빠르게 결정할 수 있습니다.
소프트웨어 업데이트 확인: 라이드플럭스는 새로운 소프트웨어 업데이트가 있을 때마다 변경 사항을 추적하고 기존 시나리오에 대한 새로운 버그 생성에 대한 회귀 테스트를 수행합니다. 또한 현재 테스트와 이전 자율주행스택 소프트웨어 버전과의 결과를 성능 비교합니다.
임팩트
보다 효율적인 로그 데이터 관리
라이드플럭스는 어플라이드의 소프트웨어를 사용하여 증가하는 로보택시의 문제를 효율적으로 수집, 관리 및 해결했습니다. 팀은 사내에서 도구를 구축하고 유지 관리할 때보다, 이러한 워크플로우에 더 적은 인원을 투입하게 되었습니다.
개발 주기 단축
어플라이드의 소프트웨어는 라이드플럭스 개발자가 시뮬레이션 및 차량 테스트를 신속하게 평가하고, 팀원들과 결과를 쉽게 공유하며, 재시뮬레이션을 활용하여 수정 사항을 검증할 수 있도록 합니다 이러한 개선된 워크플로우를 통해 라이드플럭스 팀은 더 많은 문제를 파악하고 해결하며, 문제 해결 일정을 단축하고, 개발 주기를 단축할 수 있었습니다.
ODD 커버리지 증가
Simian과 Logstream을 사용한 이후 라이드플럭스는 ODD를 확장하면서 시나리오 라이브러리를 3배 이상 늘리고 적용 범위를 5배 이상 늘렸습니다.
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