데이터 기반 ADAS/AD 개발

우선, 기준을 위한 측정 시스템을 지정하고 차량에 측정 장비를 설치한 후 최적의 테스트 경로를 계획합니다. 이 과정에서 특정 관심 지점(예: 터널 입구 10개, 공사 현장 3개, 교통 표지판 20개)을 최단 거리로 통합하여 비용을 절감합니다. 일정에 따라 이미 캡처된 데이터에 따라 이 테스트 경로는 매일 업데이트되고 변경된 도로 및 기상 조건에 따라 수정됩니다.

태깅은 주행 중에 수행되며, 운전자는 날씨 또는 터널 입구와 같은 사전 정의된 조건을 AVL 디지털 로그북에 저장합니다(온라인 태깅). AVL 자동 태거는 또한 데이터 스트림에서 미리 결정된 운전 시나리오를 인식하고 디지털 로그북 절차를 보완합니다. 이를 통해 특정 시나리오의 다운스트림 테스트가 가능해집니다.

가상 환경에서 데이터를 사용하기 위해 OSI-Open-X 변환기가 시나리오의 디지털 트윈을 생성합니다. 
이를 통해 점검 대상 시스템이 재현 가능한 테스트 환경에서 최대한 많은 실제 시나리오에 노출되어 정의된 모든 조건에서 올바르게 작동하는지 확인합니다.

AVL의 참조 측정 시스템은 인식 소프트웨어 스택의 AI 모델을 교육하기 위한 데이터를 수집하는 데에도 사용할 수 있습니다. 

캠페인 기획 및 관리

• 데이터 수집 드라이브의 정의 
• 관심 지점(POI) 정의 및 트래킹
• 데이터 수집 요구사항 사양
• (초기)경로 계획 수립

차량 계측 및 관리

• 측정 시스템의 구성, 조립 및 시운전
• 목적지에서의 운전면허증 관리
• 차량 운송 및 준비

캠페인 운영

• 데이터 수집 캠페인 운영 ​​실행
• 데이터 물류

데이터 관리, 분석 및 처리

• 데이터 정리, 데이터 동기화, 잘못된 데이터 식별 및 사용 불가능한 데이터 제거, 데이터 무결성 확인 등의 데이터 처리
• 수동 및 자동 태깅을 통한 데이터 강화
• 후속 데이터 수집을 통해 데이터 센터로 데이터 전송
• 데이터 변환 시뮬레이션 경로

서비스형 데이터(Data-as-a-Service) 패키지

AVL은 Fixed Price/km당, 다음과 같은 서비스를 제공합니다. 

• 측정 캠페인의 목표 및 KPI 정의 - 시스템 사양 
• 가장 빠르고 비용 효율적인 KPI 달성을 위한 최적의 경로 식별
• 차량내 장비 설치 및 시스템 시운전
• 측정 캠페인 실행
• 데이터 수집 및 데이터 센터 이관
• 데이터 활용 가능 시: 디지털 트윈 변환 지원