AVL Scenario Designer™  |
| 복잡한 주행 환경과 교통 상호작용을 직관적으로 구성하고 시나리오 자산을 효율적으로 관리 |
AVL Scenario Simulator™  |
| 대규모 시나리오 실행 및 반복 테스트에 최적화된 고성능 시뮬레이션 엔진 |
AVL VSM™  |
| 정교한 차량 동역학 모델을 기반으로 한 현실적 반응 재현 |
| AVL Scenario Designer™ |
| 복잡한 주행 환경과 교통 상호작용을 직관적으로 구성하고 시나리오 자산을 효율적으로 관리 |
| AVL Scenario Simulator™ |
| 대규모 시나리오 실행 및 반복 테스트에 최적화된 고성능 시뮬레이션 엔진 |
| AVL VSM™ |
| 정교한 차량 동역학 모델을 기반으로 한 현실적 반응 재현 |
AVL Scenario Designer™ 
 | 빠른 사용법 습득 직관적인 사용자 인터페이스로 OpenSCENARIO를 이해한다면 Scenario Designer도 쉽게 사용할 수 있습니다. |
 | 효율적인 워크플로우 실시간 미리보기 기능을 갖춘 비주얼 편집기를 사용하여 예상 시나리오를 편집하고 검증합니다. |
 | 시나리오 오류 방지 실시간 데이터 검사를 통해 시나리오의 문제점을 파악하고 해결 방법을 안내합니다. |
 | 오픈 표준 지원 생성된 시나리오는 모든 OpenSCENARIO 호환 시뮬레이터에서 동작합니다. |
AVL Scenario Simulator™ 
 | 자유롭고 유연한 운영
개방형 인터페이스를 통해 자체 모델 및 도구를 통합할 수 있습니다. 모델 간 신호 연결을 시각적으로 정의할 수 있습니다. |
 | 필요에 맞게 성능과 정확도의 조율 목적에 맞는 가상 프로토타입을 생성할 수 있습니다. 모델 Fidelity를 목적에 맞게 Scalable하게 선택할 수 있습니다. |
 | 다양한 툴과의 협업 업계 관련 표준을 준수합니다. 강력한 Python API를 통해 자동화 및 헤드리스 방식으로 사용할 수 있습니다. |
 | 확장성을 고려한 설치 운영 방식 로컬 또는 여러 클라우드 워커에 분산하여 병렬 시뮬레이션을 통해 파라미터 변동 테스트를 실행할 수 있습니다. |
AVL VSM™ 
| 고정밀 차량 동역학 기반의 시스템 모델링 차체, 현가, 조향, 제동 시스템을 포함한 차량 동역학 전반을 물리 기반으로 정밀 모델링하여 단순 거동 예측이 아닌 실제 차량에 근접한 주행 안정성·조종성·응답 특성을 재현합니다. |
 | 빠른 설계 탐색을 위한 실시간 시뮬레이션 고효율 1D 시스템 모델 기반으로 실시간 및 실시간 이상(Faster-than-RT) 시뮬레이션을 지원하여, 초기 컨셉 단계부터 광범위한 파라미터 스윕과 설계 대안 비교를 빠르게 수행할 수 있습니다. |
 | 오프로드 및 특수 차량 시나리오 대응 포장도로뿐 아니라 비포장, 경사, 요철, 저마찰 노면 등 오프로드 주행 조건을 포함한 동역학 및 타이어-노면 모델링을 지원하여 SUV, 상용차, 특수 목적 차량까지 확장 가능한 차량 거동 검증 환경을 제공합니다. |
| 제어 검증을 위한 실시간 동역학 시뮬레이션 동일한 차량 모델을 기반으로 MIL–SIL–HIL 환경으로 연속적으로 확장할 수 있어 개발 단계별 모델 재사용성을 극대화하고, 제어 로직 검증과 시스템 통합 리스크를 최소화합니다. |
 | 물리 기반 고정밀 센서 시뮬레이션 광학·전자기·재질 특성까지 반영한 물리 기반 센서 모델을 제공합니다. 실제 센서 동작 원리에 기반하여, 알고리즘 검증과 성능 한계 분석에 신뢰도 높은 데이터를 생성합니다. |
 | 표준 중심의 개방형 아키텍쳐 ASAM OpenX 생태계를 중심으로 설계되어 기존 시나리오 툴, 차량 시뮬레이터, AD 스택과 손쉽게 연동 가능한 개방형 구조를 제공합니다. |
 | 센서-인지-검증을 잇는 E2E 워크플로우 시뮬레이션 결과를 객체, 포인트, 트랙 단위로 분석·재생 할 수 있어 인지 오류 원인 분석, 디버깅, 회귀 테스트까지 하나의 흐름으로 연결합니다. |
 | 대규모 자동화 및 헤드리스 시뮬레이션 FMU 기반 센서 모델과 Python API를 통해 CI/CD 및 대규모 배치 시뮬레이션에 최적화되어 있으며, 로컬 서버부터 HPC·클라우드 환경까지 확장하여 시뮬레이션 할 수 있습니다. |
 | HD 맵 기반 완전 자동 OpenDRIVE 데이터 생성 HERE Map, OpenStreetMap 등 다양한 지도 소스를 활용해 ASAM OpenDRIVE 표준 도로 네트워크를 수 분 내 자동 생성합니다. 수작업 모델링 없이 즉시 시뮬레이션 가능한 도로 데이터를 확보할 수 있습니다. |
 | 다중 지도 소스 데이터 융합 기술 차선, 표지판, 신호등, 교차로 연결 관계 등 맵 단독으로는 부족한 요소까지 보완합니다. 현재 시장에서 자동 다중 맵 융합이 가능한 유일한 도구입니다. |
 | 지형, 고도 오류 자동 보정 맵에서 빈번히 발생하는 고도 오류를 자동으로 감지·보정하고 실제 지형을 반영한 연속적 곡률과 부드러운 도로 형상을 생성하여, 차량 동역학 및 센서 시뮬레이션 신뢰도를 크게 향상시킵니다. |
| OpenDRIVE 정합 3D 가상 환경 자동 생성 OpenDRIVE 도로 네트워크를 입력으로 도로, 건물, 식생, 구조물 등 주변 환경 전체를 자동으로 생성하며, 도로–환경 간 정합성이 완벽히 유지됩니다. |
 | 수작업 대비 최대 100배 빠른 환경 구축
대규모 도시, 고속도로, 교외 환경을 3D 아티스트 수작업 없이 대규모·일관된 품질로 빠르게 생성하여, ADAS/AD 시뮬레이션 준비 시간을 획기적으로 단축합니다. 단일 도로 네트워크를 바탕으로 다양한 주행 시나리오를 무한대로 생성할 수 있어 콘텐츠 확장에 최적입니다. |
| USD 기반 출력
Pixar의 USD(Open Standard) 포맷으로 출력되어 Unreal Engine뿐 아니라 다양한 렌더링·시뮬레이션 엔진과 호환됩니다. 특정 엔진에 종속되지 않는 유연한 파이프라인을 제공합니다. |
 | 자동 스타일링
차선 유형, 보행로, 자전거도로, 연석, 식생 등 지역 특성과 도로 문법에 따라 환경 스타일을 자동 적용하여 사실적이고 반복 가능한 3D 시뮬레이션 환경을 구현합니다. |
| Unreal Engine 기반 오픈 시뮬레이션 프레임워크 UE5의 Lumen과 Nanite를 기반으로 ADAS/AD 검증, HIL/SIL, 데이터 생성에 필요한 환경을 포토리얼리스틱 실시간 시뮬레이션으로 구현합니다. |
 | 확장 가능한 개방형 프레임워크
사용자 플러그인, 외부 물리/교통 시뮬레이터 등과 원활한 통합이 가능한 확장형 오픈 구조를 제공합니다. |
 | 현실적 환경 변화 시뮬레이션 시간대, 날씨 영향, 환경 변화 등을 런타임에서 실시간으로 가변 구현하여 다양한 테스트 조건을 제공합니다. |
 | 상세 데이터 통합 및 분석 시뮬레이션 데이터를 통합 수집·구성하여 각종 KPI와 이벤트를 구성 가능하고 해석 가능한 형태로 제공합니다. |
| 2D 픽셀부터 3D 포인트까지 완전한 라벨링 카메라, LiDAR, Radar, 비디오, 포인트클라우드까지 모든 2D 픽셀과 3D 포인트를 수천 프레임 단위로 정밀 라벨링할 수 있는 ADAS/AV 특화 어노테이션 플랫폼입니다. |
| AI 기반 자동화로 압도적인 생산성 AI Sense 기반 사전 자동 라벨링(pre-labeling)과Human-in-the-loop 검증을 결합하여 수작업 대비 85% 이상 인력 절감 및 100× 수준의 비용 효율성을 달성합니다. |
 | 엔터프라이즈급 품질관리(QA)와 추적성
서브샘플링, 자동 체크, 코멘트 기반 이슈 관리 등 검증 프로세스가 내장된 QA 워크플로우를 제공하여 대규모 프로젝트에서도 일관된 품질 기준을 유지할 수 있습니다. |
 | 멀티 센서·표준·보안까지 고려한 확장성 LiDAR–Camera–Radar 센서 융합 라벨링, OpenLABEL 등 글로벌 표준 지원, Cloud / On-Prem 배포와 GDPR·ISO·SOC2·TISAX 준수로 OEM·Tier-1 환경에 바로 적용 가능한 엔터프라이즈 솔루션입니다. |
 | 타겟리스 기반 고정밀 센서 캘리브레이션 차선, 지평선, 특징점, ICP/LOAM 등 실환경 특징을 활용한 타겟리스 캘리브레이션을 지원하여 현장 제약 없이 센티미터·픽셀·서브 1° 수준 정확도를 달성합니다. |
 | Camera · LiDAR · Radar · IMU 전 범위 지원 Camera-Vehicle, LiDAR-Camera, LiDAR-LiDAR, Radar-Camera, IMU 등 모든 주요 센서 조합에 대한 Intrinsic / Extrinsic 캘리브레이션을 단일 소프트웨어에서 일관되게 수행할 수 있습니다. |
| 실시간 시각화와 디버깅 중심 워크플로우 캘리브레이션 결과를 즉시 시각화하고 오차 메트릭을 정량적으로 분석·디버깅할 수 있어 전문 엔지니어가 아닌 사용자도 정확한 캘리브레이션 수행이 가능합니다. |
| 하드웨어 의존 없는 확장성과 비용 효율 고정식 리그 대신 소프트웨어 중심 접근으로 기존 방식 대비 60~70% 비용 절감, Cloud·Edge 환경 모두에서 빠르고 반복 가능한 캘리브레이션을 제공합니다. |
Elektro-Automatik 
 | 최고의 전력 효율
최대 96%의 효율성으로 흡수된 에너지를 그리드에 피드백합니다. |
 | 오토레인지 기능
넓은 작동 범위에 걸쳐서 완전한 출력을 유지하기 위해 프로그래머블 DC 소스가 자동으로 넓은 전압 및 전류 출력 범위를 제공하여 유연한 전원 공급이 가능합니다. |
