생성 날짜 오늘

자율 주행 기술에서 브레이크 시스템의 역할

제동 시스템은 안전한 자율 주행 차량에 필수적입니다. 센서는 위험을 감지하지만, 제동 장치가 차량을 멈춥니다. 교통 상황에서 좋은 제동 성능은 부드러운 주행 또는 안전한 정지를 보장합니다.

차량 제어와 제동 장치의 연관성은 명확합니다. 알고리즘이 제동 장치를 제어하며, 이는 자동 및 수동 제어 모두에서 잘 작동해야 합니다.

AV는 일관된 제동 성능을 추구합니다. Waymo와 Tesla와 같은 회사들은 안전한 정지를 위해 제동 장치가 안전 시스템과 통합되도록 보장합니다.

미국에서는 규제 기관이 자동차가 도로에 나가기 전에 브레이크를 점검합니다. 회사들은 더 많은 자동차가 자율주행을 하면서 안전을 보장하기 위해 브레이크 성능을 모니터링합니다.

자율주행 차량을 위한 브레이크 시스템 기초

브레이크 시스템은 자율주행 차량이 안전하게 정지할 수 있는 능력에 매우 중요합니다. 브레이크를 작동하고 적용하는 방법과 성능을 측정하기 위해 센서를 사용하는 방법을 이해하면 자율주행 차량이 안전하게 정지할 수 있습니다. 디자이너는 모든 두 개의 브레이크 적용이 차량이나 속도에 관계없이 동일하게 느껴지기를 원하며, 빠르게 식고 전자 제어 시스템의 의사 결정에 도움이 되는 명확한 진단 정보를 제공합니다.

핵심 구성 요소: 브레이크 패드, 브레이크 로터, 브레이크 캘리퍼 및 브레이크 유체

브레이크 패드는 브레이크 로터에 마찰하여 차량을 감속시킵니다. 엔지니어들은 다양한 온도에 적합한 내구성 있는 패드 재료를 선택합니다.

브레이크 로터는 정지하는 동안 열을 흡수합니다. 가볍고 통풍이 잘 되는 로터는 무게를 줄이고 과열을 방지합니다.

브레이크 캘리퍼는 패드에 압력을 가합니다. 고정 캘리퍼는 제어를 제공하고, 플로팅 캘리퍼는 무게를 줄입니다.

브레이크 액은 마스터 실린더에서 휠로 힘을 전달하며, 일관된 제동을 위해 높은 비등점과 청결도가 필요합니다.

자세한 내용은 브레이크 시스템 역학에 대한 실용적인 입문서를 참조하십시오. 마스터 실린더, 부스터 및 액체에 대해 다룹니다.

자율 주행 플랫폼의 디스크 브레이크 대 드럼 브레이크 선호도는 다음과 같습니다.

대부분의 AV는 디스크 브레이크를 선호하는데, 이는 드럼 브레이크보다 냉각이 빠르고 페이드 현상에 더 강하기 때문입니다. 따라서 디스크 브레이크는 AV 제동 시스템의 대부분에 사용될 것입니다. 그러나 일부 AV는 경제적인 이유로 후륜 차축에 드럼 브레이크를 계속 사용할 수 있으며, 과도하게 사용할 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 이 때문에 드럼 브레이크는 차량의 주요 제동 시스템으로 거의 사용되지 않습니다.

ABS가 자율 주행 제어 시스템과 통합되는 방식

ABS는 급정거 시 바퀴 잠김을 방지하고 차량 조향성을 유지하여 기본적인 안전 기능으로 간주됩니다.

ABS는 휠 속도 데이터를 차량 제어 장치로 전송하며, LiDAR, 레이더, 카메라와 결합하여 실시간 제동 조정을 수행합니다.

설계자들은 ABS와 자율 제동 시스템의 균형을 맞춰 센서 고장 시에도 안전을 보장합니다.

브레이킹 시스템과의 센서 및 소프트웨어 통합

현대 브레이크 시스템은 센서와 소프트웨어를 사용합니다. LiDAR, 레이더 및 카메라는 브레이크 힘과 타이밍을 결정하는 데 도움을 줍니다. 이 시스템은 안전을 위해 빠르고 예측 가능하며 결함 허용성이 있어야 합니다.

LiDAR, 레이더 및 카메라가 브레이킹 결정을 알리는 방법

LiDAR가 제공하는 3D 이미지는 알고리즘에 거리와 형태 측면에서 객체에 대한 정보를 제공하여 필요한 브레이크 힘의 양을 결정하는 데 도움을 줍니다.

레이더는 가시성이 좋지 않을 때 속도 데이터를 수집하며, 이는 얼마나 많은 브레이크 힘을 언제 적용할지를 결정하는 데 중요합니다.

카메라는 신호등, 보행자 등과 같은 추가 정보를 수집하여 시스템이 주변 환경을 이해하는 방식에 대한 세부 정보를 제공합니다. 다양한 센서의 데이터를 결합하면(센서 융합) 제동 결정의 오류를 줄이고 시스템 구성 요소의 통합을 개선할 수 있습니다.

전자식 브레이크 시스템 및 소프트웨어 이중화

전자식 브레이크 시스템은 전자 명령을 사용하여 더 빠르고 정확한 제동을 구현합니다.

안전을 위해 소프트웨어 이중화 및 페일 세이프 기능이 있어 오류가 발생해도 제동 기능이 유지됩니다.

긴급 제동을 위한 실시간 데이터 처리

긴급 정지에는 빠른 조치가 필요합니다. 실시간 제동은 안전한 정지를 위해 빠른 데이터 처리를 요구합니다.

NVIDIA Drive와 같은 플랫폼은 이러한 프로세스를 실행하며 제동 메시지의 우선순위를 지정합니다.

테스트는 시스템 반응 속도를 평가하여 실제 상황에서 안전한 정지를 확인합니다.

기능	주요 센서	강점	제동에서의 역할
거리 및 형상	LiDAR	고해상도 3D 형상	정밀한 제동 시점을 위해 정지 거리 및 객체 윤곽 계산
속도 및 접근 속도	레이더	악천후에서도 견고한 속도 측정	접근 속도 입력을 제공하여 제동력 설정 및 충돌 방지
의미론적 맥락	카메라	객체 분류 및 장면 이해	보행자, 신호등, 차선 감지하여 제동 필요성 결정
작동 제어	브레이크 바이 와이어	빠른 전자 토크 제어	계획된 제동 프로파일을 정밀하고 반복적으로 실행
안전 계층화	중복 ECU 및 센서	독립적인 장애 조치 경로	부분적인 고장 시에도 제동 기능 유지 소프트웨어 중복성
결정론적 응답	엣지 컴퓨팅 + RTOS	밀리초 단위 처리	보장 실시간 제동 결정 사항이 시간 요구 사항을 충족합니다

브레이크 성능 및 안전 검증

테스트 및 검증은 자율 제동에 대한 신뢰의 핵심입니다. 엔지니어는 제동 거리, 제동 시간, 차량 감속 속도를 확인합니다. 또한 제동의 일관성도 살펴봅니다.

현대적인 자율 주행 차량 내 첨단 브레이크 시스템에 초점을 맞추고 있으며, 디스크, 캘리퍼, 센서와 같은 복잡한 브레이크 부품을 보여줍니다. 전경에는 회전과 열 방출이 보이는 브레이크 시스템의 클로즈업 뷰가 있어 고성능 역학을 반영합니다. 중간에는 실시간 브레이크 성능 지표 및 안전 검증 지표와 같은 데이터를 표시하는 투명한 오버레이와 함께 움직이는 자율 주행 차량이 있습니다. 배경에는 미래 지향적인

평균을 비교하기 위해 비상 제동 테스트는 통제된 조건 하에서 수행되며, M-City와 같은 장소에서 브레이크 성능 및 열과 같은 요인을 테스트하고 부품에 대한 비자 요구 사항을 확인합니다.

여러 유형의 테스트가 수행될 것입니다. 예를 들어, 시뮬레이션을 통해 여러 조건을 테스트하고 디지털 사양을 변경한 후 실제 주행할 수 있습니다.

실제 차량을 이용한 공개 도로 테스트가 진행될 것이며, 일반적인 도로 조건에서 무엇이 가장 잘 작동하는지에 대한 정보와 제품 개선 방법을 제공하여 신뢰성과 안전에 대한 FMVSS 및 NHTSA 표준을 충족하도록 보장합니다.

각 주는 자율주행차량의 테스트를 규제하는 규정을 개발하여 제조업체가 사고 데이터와 시스템의 신뢰성을 증명하도록 보장합니다. 따라서 제조업체는 주 규정 준수를 증명하기 위해 테스트 또는 시뮬레이션에서 얻은 정보나 데이터를 제공해야 하며, 이는 모니터링 및 제어의 간소화된 방법을 결과로 가져옵니다.

자율주행 차량의 유지보수 고려사항

자율주행 차량은 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 세심한 유지보수가 필요합니다. 텔레매틱스와 예측 모델은 고장을 방지하는 데 도움이 됩니다. 차량 관리자는 계획 및 감사에 데이터를 사용합니다.

마모 모니터링브레이크 패드및 로터에 대한 텔레매틱스

텔레매틱스 시스템은 브레이크 마모를 추적하고 패드 두께와 에너지 사용량을 확인합니다. 브레이크에 주의가 필요할 때 알림이 표시됩니다.

원격 진단은 불균일한 로터 또는 느슨한 캘리퍼를 감지하며, 이는 전기 셔틀 및 밴에 중요합니다.

전기 셔틀과 밴은 회생 제동을 사용하여 브레이크 패드 마모를 줄이지만, 비상 상황에서는 마찰 브레이크가 여전히 필요합니다.

브레이크 액체 관리 및 서비스 주기

브레이크 액체는 수분을 흡수하여 끓는점을 잃습니다. 안전을 위해 정기적인 점검이 중요합니다. 차량은 2~3년마다 브레이크 액체를 교환합니다.

자동 알림으로 유지보수를 계획대로 진행합니다. 서비스 로그는 규제 기관을 위해 액체 교환 및 결과를 기록합니다.

예측 유지보수는 고장을 예방합니다

예측 유지보수는 텔레메트리에서 기계 학습을 사용하여 부품 고장을 예측하고 센서 상태를 추적합니다.

분석은 열화를 감지하여 소프트웨어가 차량 작동을 제한하거나 서비스를 요청할 수 있도록 합니다.

유지보수 영역	주요 텔레메트리 입력	일반적인 간격	차량 관리
브레이크 패드	패드 두께, 작동 횟수, 제동당 에너지	가변; 임계값 도달 시 교체	교체 일정 예약, 서비스 기록
브레이크 로터	진동 패턴, 런아웃 측정, 온도 급증	패드 교체 시 또는 경고 발생 시 점검	로터 표면 재처리 또는 교체, 로터 이력 업데이트
브레이크 액	수분 함량, 비등점 테스트	2~3년마다 또는 OEM 권장 사항에 따름	플러시 및 재충전, 플랫폼에 기록
센서 및 ABS 상태	휠 속도 편차, 오류 코드, 신호 끊김	주기적인 검증을 통한 지속적인 모니터링	진단 실행, 부품 수리 또는 교체
예측 유지보수	과거 텔레메트리, 환경 데이터, 부품 수명	지속적인 모델 업데이트	수리 우선순위 지정, 가동 중단 시간 감소

운영상의 과제 및 공공 안전에 미치는 영향

자율주행차(AV)는 일관된 제동 성능과 얼음 도로 및 폭우를 처리해야 하는 등의 도전에 직면해 있습니다. 이는 위험을 줄이기 위한 적응형 제어가 필요합니다.

센서가 눈이나 먼지로 막혀 지연이 발생하고 안전을 위해 갑자기 제동할 수 있습니다.

플릿 관리는 복잡성을 더합니다. 유지보수, 부품, 기술자 교육이 중요하며, 잘못 관리될 경우 제동 성능이 저하되어 사고 위험이 증가하고 공공 안전을 해칠 수 있습니다.

AV 운영에 대한 명확한 규칙은 안전과 책임 소재를 위해 필수적입니다.

사고 보고의 투명성은 신뢰를 구축하며, 이는 AV 수용과 안전 우선순위 지정에 매우 중요합니다.

AV 안전을 강화하기 위해 센서와 소프트웨어를 포함한 다중 보호 계층을 사용하고 악천후 시 운영 제한을 설정합니다. 지역 당국과의 협력이 필수적입니다.