[참고: 저는 자동차 엔지니어가 아닙니다. 아래의 내용은 제가 이해하는 범위 내에서 기술했을 뿐 잘못된 정보를 포함하고 있을 수 있습니다. 혹, 제가 잘못알고 있는 부분이 있다면 지적해주시면 감사하겠습니다.]
자율주행하면 웨이모를 언급하는 분들을 종종 봅니다.
실제로 자율주행차량을 이용해서 상업용도로 사용하고 있으니, 그점에 대해서는 높이 평가할 수 있겠지만, 그렇다고 이러한 기술을 일반 양산차량에 적용할 수 있는가에 대해서는 회의적으로 생각합니다.
단순히 라이다 장비가 고가라서 그렇게 생각하는 것은 아닙니다. 루미나와 같은 기업에서 점점 더 저렴한 모듈을 생산해내겠지요.
태생적으로 라이다를 기반으로한 자율주행이 가능하려면 아래의 네가지가 반드시 필요합니다.
1. 라이다
2. HD Map
3. 정밀 GPS
4. 5G
라이다 자체로는 차선을 인식할 수 없습니다. (차선을 요철이 있는 것으로 바꾼다면 모를까...)
차선유지를 가능하게 하는 것은 라이다에 더해서, 2 + 3 + 4, 이 세가지가 조합이 되어서 가능한 것이죠.
이것이 구비되면 카메라 기반 차선 유지 시스템보다 훨씬 구현하기도 쉽고, 안정적으로 작동 할 수 있습니다.
그런데 문제는, 이 가운데 두가지(3, 4)가 모두 안정적으로 작동하는 것을 장담하기 어렵다는 것입니다.
구름이 낀다거나 주변에 전파 방해가 있다면 GPS의 정밀도가 떨어질 수 있고,
5G도 한국에서는 안정적으로 구현 가능할런지 모르겠습니다만, 한국을 제외한 나머지 국가, 특히 미국의 경우에는 대도시를 제외하고는 수신이 안되는 곳이 더 많을 겁니다.
HD Map은 센티미터 단위의 고정밀 지도이기 때문에, 일반적인 지도와는 비교도 안되게 큰 용량입니다.
그렇기 때문에 현재 운행되는 지역을 중심으로한 반경 얼마정도 까지는 오프라인으로 저장할 수 있겠지만,
전체 지도를 저장한다는 것은 현재로써는 실현하기 어렵고,
5G를 통해 운행 상황에 따라 지도 데이터를 다운 받아야 하는 것이죠.
단순히 지도 데이터를 다운 받기 위해서만 5G가 필요한 것은 아닙니다.
도로 상황이 수시로 바뀔 수가 있기 때문에, 업데이트된 정보를 빠르게 송수신하기 위해서도 5G는 반드시 필요한 것이죠.
이렇듯, 2, 3, 4번에 대한 문제가 해결되기 어렵고, 특히 5G의 경우, 미국과 같은 경우에는 음영지역을 해소하는게 불가능하다고 보는 것이 현실적이기 때문에, 라이더를 기반으로 한 자율주행은 현재 웨이모가 한정된 지역에서만 운행하는 것처럼 한계가 명확하다는 것입니다.
현재 양산되고 있는 자동차들 가운데 라이다를 장착한 차량이 있긴 하지만,
이것은 자율주행, 그 중에서도 특히 차선유지와는 아무런 관련이 없습니다.
현재 장착되는 수준의 라이다는 저가형이라 정밀도도 많이 떨어질뿐 더러, 위에서 언급한 2,3,4번이 갖춰져있지 않기 때문입니다.
레이더를 사용하는 것보다는 좀 더 나은 정도로 전방 추돌 감지에 조금 더 도움이 되는 수준이라고 봐야할까요.
이러한 이유로, 앞으로 양산차에서 자율주행을 가능하게 하려면,
Mobileye, Nvidia 또는 Tesla의 카메라 기반 인식 기술을 반드시 사용해야 할겁니다.
이 3군데 말고는 아직 비젼 기반 인식기술이 쓸만하다고 평가받고, 자체 하드웨어 칩을 갖춘 회사는 못본 것 같네요.
아무튼, 이러한 이유로 웨이모와 테슬라의 자율주행을 비교하는 것은 크게 의미가 없다고 봅니다.
이상의 내용 가운데 제가 잘못 알고 있는 내용이 있을 수도 있습니다.
그럼에도 불구하고 이렇게 글을 쓰게 된 것은,
저보다 잘 아는 분들이 계실테니 이번 기회에 제가 아는 내용이 맞는지,
틀린 것이나 업데이트 된 내용은 없는지 확인해보고 싶어서 그랬습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다. :)
[추가한 내용]
웨이모가 라이다 "기반"이라고 했지, 라이다만 쓴다는 것은 아니었습니다.
카메라도 쓰고 다른 센서도 쓰지만, 라이다에 의존하는 비율이 상당히 높다는 뜻이었습니다.
이렇게 라이다에 의존해서 자율주행을 가능하게하는 시스템의 기술을 양산차에 적용하기는 힘들지 않을까... 하는 생각에서 쓴 글이었습니다. ㅜㅜ
그렇다고해서, 라이다 기반의 자율주행이 완전히 필요없다는 것은 아닙니다.
웨이모 말고도, 지금 바로 회사명은 기억나지 않지만, 캘리포니아에 있는 한 실버 타운에서, 이런 라이다 기반의 시스템으로 자율주행 서비스를 제공해주는 회사도 있는 것으로 알고 있습니다.
이렇게 제한된 지역 내에서, 스스로 운전하기 어려운 사람들에게,
라이다를 기반으로 해서 현재의 기술로도 충분히 서비스를 제공해줄 수 있다는 것은 상당히 고무적인 내용이지만,
그렇다고해서 이것을 양산차에 적용할 수 있는 기술이라고 하는 것은 다른 이야기이지 않은가 하는 생각입니다.
[추신: 저는 테슬라 자동차 오너이고 주주이기도 합니다. 가능한 편견 없이 정리해보려고 했습니다만 편향된 내용이 있을 수도 있습니다.]
카메라 + 초음파 + Radar + Lidar 등 가용한 센서 중 하나일 뿐입니다.
테슬라는 이중에서 Lidar 없이도 Level 5 자율주행이 가능하다는 입장이구요.
(추가) 웨이모가 사용하는 카메라만 29개입니다. 모델3의 8개보다 몇배나 많네요.
당장 상용차에 적용해야하는 테슬라는 비용 때문에 비싼 Lidar를 사용하지 않겠다는 것이고, 레이다나 카메라가 가진 단점을 보완하는 Lidar가 자율주행 기술에 도움이 되는 것은 분명하겠죠.
나중에 지금의 레이다처럼 Lidar 가격이 저렴해진다면 굳이 배제할 필요가 있겠습니까. 광학인식이 아무리 발전해도 충분히 시너지를 가져올 기술인데요.
Radar 보다는 Lidar가 보다 정확하다고 생각합니다. 그렇다고 그게 반드시 필요하다는 것은 아니지만요.
LIDAR요. ㅎㅎ;
라이다가 단순히 비싸거나 부피가 커서만 문제가 되는건 아니고, 뉴럴넷이 처리해야 할 데이터가 방대해짐에 따라 연산량이 감당 안되는 문제도 해결해야 한다더라고요. GM 슈퍼크루즈 자율주행차가 연산에만 3kw를 쓴다고 합니다. 1시간에 주행거리 20km 씩 까먹고 다니는 전기차... 내연차에는 아예 탑재 불가. 상황이 이러니까요.
라이다를 경로 파악에 쓰지 않고 장애물을 정밀하게 파악하는데만 레이더의 보조 역할로 쓴다면 (내년부터 나온다는 라이다 탑재 차들), 그거야 말로 돈 낭비가 아닐까 싶습니다. 내년에 적용 가능한 라이다는 웨이모에 쓰는 라이다랑은 급이 다른 제품으로 알고 있기도 하고요.
그런데 캐딜락 슈퍼크루즈는 라이다를 사용하지는 않습니다.
라이다로 측정한 HD맵을 사용할 뿐이죠.
그리고, 그것은 본문에 기술한 이유로 양산차에 적용하기 어렵다고 보는 것이구요.
여전히 라이다 기반인데 카메라가 보조하는 역할인건지,
Mobileye 처럼 비전 인식 기반인 것인지...
아니면, 진리의 "둘 다"인 것인지... ^^;
암튼, 예전처럼 단순히 웨이모를 라이다 기반 자율주행 시스템이라고 보긴 어렵겠네요.
29개의 카메라와 5개의 라이다로 구현되는 자율주행 시스템을 양산화 할 수 있을까...는 본글의 주제와는 또 다른 이야기가 되겠구요.
말씀하신 것처럼 비용을 무시한 채 기술적으로 우수하다고 꼭 살아남는 것은 아닙니다만, 테슬라도 전기차에 대한 동일한 편견과 싸워 지금의 자리에 올라섰으니 두고 볼 일이지요.
그 사고는 아래 댓글에도 언급했지만 라이다가 있더라도 발생하지 않았으리라는 보장이 없습니다.
레이더가 못 봤을 수 없는 상황이고, 그렇다면 최종결정을 내리는 비전시스템이 경로상 장애물로 판단하는게 늦었던걸테니까요. 라이다가 비전시스템의 보조역할을 하는 한, 라이다도 차선은 인식할 수 없기에 같은 로직의 차에서는 똑같이 감속 타이밍이 늦게 될겁니다.
라이다가 있었다면 설 수 있다는 것도 가정일 뿐이죠.
제가 주장하는건 자동차 구입하면 ADAS 설명 매뉴얼에도 나오는 내용을 근거로 말씀 드리는겁니다.
일단 어댑티브 크루즈의 영역과 긴급제동의 영역을 분리해서 생각해야 하는데요.
대만 사고는 어댑티브 크루즈는 감속을 하지 않았고, AEB는 동작했으나 차의 속도가 너무 빨라 충분히 감속하지 못해 충돌한 사례입니다. (CCTV 영상을 보면 급제동 들어가는 순간이 식별 됩니다)
AEB는 어떤 제조사든 정지 사물을 인식하게 만들지만, 어댑티브 크루즈는 뉴럴넷을 쓰는 테슬라를 제외한 모든 양산차 회사에서 정지 사물을 무시하게 설계합니다.
그 이유는 급커브 구간에서 가드레일을 무시하게 만들기 위해서입니다.
카메라가 차선을 정확히 식별할 수 있는 거리는 수십미터에 불과하고, 레이더는 150미터 전부터 사물을 식별하는데 레이더의 판단만으로 감속을 하면 조금만 곡률이 있는 도로에서도 수시로 팬텀브레이크를 경험하게 됩니다.
신호대기 하고 있는 차를 시속 80 이상 속도에서 100미터 밖부터 감속 해 주는 차는 테슬라 뿐이고요. 그 외 브랜드는 끽해야 시속 30~40 속도로 30~40미터 근처에서 앞차를 발견해 주면 다행이고, 그조차 확신할 수가 없습니다.
대만 사고에서 테슬라가 미리 어댑티브크루즈의 감속이 발생하지 않았던건 형체를 차로 인식하지 못하고 배경으로 인식했기 때문인데요. 만약 100~200미터 전부터 차선을 명확히 식별할 수 있는 카메라의 분해능이나 지리정보가 있었다면 경로상의 장애물이라 판단하고 설 수 있었을겁니다. 하지만 차선이 직선인지 확인할 수 없는 상황에서는 어댑티브 크루즈 로직은 감속을 시키지 않는게 의도된 정책입니다. 그래서 라이다를 달더라도 상황이 똑같다는겁니다. 라이다도 차선은 못 보니까요.
저는 오픈파일럿을 쓰고 있기에 코드를 수정해서 뉴럴넷이 레이더 도움 없이 측정하는 정보, 뉴럴넷이 도움을 주지 않았을때 레이더 단독으로 측정하는 정보를 각각 실험 해 볼 수 있었습니다. 그래서 더 확신을 갖고 이야기 하는거구요.
테슬라도 레벨5 로직을 적용하면 좀 더 보수적으로 운행하게 될지 모르겠으나, 오토파일럿은 어디까지나 레벨2입니다. 레벨2에 맞는 정책으로 운행할 수 밖에 없죠. 라이다를 채용한 차들이 나와도 비전시스템에 뉴럴넷을 채용하지 않는 한 정지사물에 대한 정책을 바꾸기는 어려울겁니다.
저는 대만 사고 발생 직후부터 꾸준히 이 논리를 주장했고요. 이후에 유명한 유튜버.. 누군지는 정확히 기억나지 않지만 같은 논리로 해설한 것으로 알고 있습니다.
레벨2 주행보조를 제공하는 모든 업체가 같은 Rule로 운영되고 있을테니, 레벨5가 아닌 오토파일럿이 저 상황에 때려박았다 해서 그걸 레이더의 한계로 볼 것이냐에 부정적이 되는거죠. 테슬라는 이런 엣지케이스 사고가 몇번 있어서 그나마 향후에는 정지할거라는 조금의 기대라도 할 수 있지만, '움직이는 물체'라는 제약을 두고 있는 타사는 절대로 피할수 없는 사고입니다. 라이다를 달아도요.
카메라가 사람 눈 정도로 더 고도화 되어서 멀리 있는 차선을 더 잘 식별하게 된다면 레이더로도 커버할 수 있는 문제가 되겠죠.
레벨5 로직에서는 좀 더 보수적인 움직임을 취할테고 이 때는 라이다가 더 효과적일 수 있다고 생각합니다. 그런데 레벨5 주행에서 도로가 직선인지에 대한 확신이 없다면 탑승자 입장에서 무척이나 답답한 상황이 많이 벌어질거라고 예상합니다. 그래서 정밀 지리정보와 5G의 필요성이 강조되는걸거고요.
라이다가 카메라의 한계를 극복해줄거라고 하셨는데, 라이다는 차선을 못 봅니다.. 그 사고에서 필요했던건 차선을 보는 능력이구요.
센티미터 단위 보정가능한 GPS도 내년부터인가 서비스 할꺼라고 하더라고요
뭐 물론 당연히 카메라도 함께 사용해야겠죠
모든 게 다 구비되어 있어도 숙련된 운전자의 눈으로도 제대로 파악하기 힘들정도로 차선상태가 엉망인 경우(우리나라가 나름 세계에서 교통환경이 좋은 국가중 하나인데도 엉망인 도로가 많은걸 보면) A.I가 그런 인간의 상황인식을 능가하는 수준의 자율주행을 구현할 수 있는지에 대한 신뢰성이요...
이렇게 넓은 도로에 차선이 없다면, 사람도 운전하는게 힘들겠죠? 사방에서 차가 접근하는 것을 알 수도 없구요.
현재 기술이 좀 더 발전하게 되면, 똑같은 상황에서 훨씬 더 많은 센서를 통해 보다 다양한 데이터를 실시간으로 처리하는 AI가 더 안전할 수도 있다고 봅니다.
라이다가 달려 있다 한들, HD Map 없이 비전시스템만 결합되었다면 똑같은 사고가 날 수 밖에 없죠. 차선이 보이지 않은 미상의 사물은 T자형 커브 너머의 광고판일 수도 있으니 그걸 보고 감속하면 운전자 입장에서 팬텀브레이크니까요.
말씀하신대로 완벽한 자율주행은 고정밀 지리정보 없이는 불가능할거라는데 동의합니다. 모든 도로에서 안전하게 사용할 수 있는 레벨5는 수십년이 걸릴지도 모르고, 일단은 인증도로에서는 레벨5, 비인증 도로에서는 레벨2~3 수준의 결합품이 먼저 나오지 않을까 싶어요.
카메라로 쓰는 수준이 3사에 차이난다고 해도
다다익램 처럼 램이 많이 있으면 좋듯이 라이다가 있으면 좋은거지 마이너스 되는 부분은 없습니다.
지금은 안드로이드 진영도 소프트웨어가 많이 정비되어서 사용자 경험이 아주 뛰어나다고 들었습니다.
하지만, 초기엔 어땠나요? 아이폰보다 훨씬 나은 프로세서, 램, 저장공간 등을 갖추었어도, 아이폰과 비교하기 어려웠듯이, 단순히 많이 다는게 낫다고 볼 수는 없을 것 같습니다.
특히, 원글에서 적은 것 처럼, 차선 유지 등의 기능을 위해서는 현재 양산되는 차량들 모두 카메라를 쓸 수 밖에 없는데, 그 카메라 기술이 현격하게 차이가 나기 때문에, 다른 센서, 특히 Lidar의 유무는 크게 중요하지 않다는 것입니다.
안전기술이 추가되는것에 대해서 이의를 제기하는 사람은 없습니다.
그러나 왜 자율주행부분에서는 카메라만 있으면 돼 나머지는 별로야~ 하는 글이 올라오는지 모르겠습니다.
테슬라가 끼어들면 왜 배가 산으로 가는지 매우 안타까울뿐입니다.
그리고 자율주행은 카메라의 기술력이라기보다는 누적된 데이터가 제일 중요한 시점입니다.
괜히 테슬라가 사용자 데이터를 쓰는게 아닌데요..
그리고 라이다의 많은 전력이 필요하다는 분들 계시는데 왜 라이다의 해상도 얘기는 안하는지 모르겠네요;
마치 아이패드 프로4나 12에 달린 라이다센서는 고도의 해상도를 갖추었으며 수 kw를 먹나요?
라이더만 달고, 2~4번을 갖추지 않으면 기본적인 차선 유지도 불가능하다.
그렇기 때문에 양산차에는 카메라 기반 인식이 반드시 사용되어야 하고 보다 중요하다는 이야기였습니다.
라이다만 쓴다는 업체는 없는데 왜 없는 것을 전제를 가지고 얘기하는 지 모르겠군요.
그러니까 카메라의 해상도에 대해서는 적은 해상도로도 처리가 가능하다 라면서 얘기를 하는데
라이다는 적은 해상력으로는 안되는것인가 라는 얘기죠.
라이다의 문제점이 고 해상도라서 연산처리능력이 좋아야하고 결국 전력소모가 심하다는 얘기로 흘러가는게
문제라고 얘기 한거죠..
- 현재 웨이모의 자율주행이 가능한 것은 1~4번이 모두 갖춰져있기 때문이다.
- 그런데, 이것을 양산차에도 적용하기는 어렵다.
- 이렇게 양산차에 적용하기 어려운 기술과 테슬라를 비교하는 것이 무의미하지 않은가... 하는 내용이었습니다.
아이패드에 쓰는 레이저 모듈은 근거리 수미터에 레이저를 쏘고 튕겨져 나온 레이저로 판단을 하는 겁니다.
이런 라이다를 가지고 자율주행에 쓰이는 수백미터 거리 탐지용으로 쓸 수가 없는거죠.
단순히 해상력이 낮은게 문제가 아니라 레이저의 도달 거리가 짧아서 아얘 못씁니다.
문에.비해.카메라.해싱도는.낮으니.
레이다나.라이다 보다 카메라를.통해.사물 인지가 늦는.이유도 되죠.
왜 테슬라의 긴급제동브레이크가 가능한가에.대해.인터넷에 여러 이유가 나와 있죠. 고스트 브레이크가 왜 생기는.지도...
레이다랑 카메라 둘중 하나가 앞에 위험물을.판단하면 그때부터 그냥 바로 감속을 하니.
그림자느 레이다의 노이즈에.반응을.하죠.
타사는 둘다 결괴가 일치해야 긴급제동이.시작하니까요..
라이다는.일단 비싸지만 대중화가 된다면 레이드랑은.비교할수 없을 정도의.데이터를.받아오니.
앞으로 라이다를.통한 자율주행으로 넘어 갈듯 합니다.
라이다가 데이터량이.훨 많아 처리할 양도 많지만.
카메라도 화소가 올라가먼 처리할 양도 많아 지고. 레이더를 더 달아도 마찬가지죠.
딥러닝에서 정확도가 높기로 유명한 이미지 분석 뉴럴넷들을 보면 투입 이미지의 해상도가 처참한 수준으로 낮습니다. 64*64, 96*96 이 수준으로요.. 사람이라면 도저히 그 정도 저해상도로 인식할 수 없는 형상을 뉴럴넷은 특징을 잡아 분류해 냅니다.
테슬라의 전방 카메라가 1280*???였던거 같은데요. 어제 들은 이야기로는 그 사이즈 이미지를 리사이즈 없이 그대로 활용한다고 합니다. (이걸 듣고 저는 정말 깜짝 놀랐습니다) 그것만 하더라도 기존에 세상에 알려진 뉴럴넷 모델들에 비해 수천배 많은 연산 성능이 필요해요.
라이다로 더 고해상도 이미지를 준다...? 어차피 리사이즈 해서 써야 하거나, 처리에 수 kw급 전력을 실시간으로 써야 할겁니다.
태생적으로 라이다 기반 기술은 한계가 있기 때문에, 결국 카메라 기반 자율주행이 되어야 한다는 것이죠.
그렇다고, 카메라만 가지고 된다는 것은 아닙니다.
레이더, 초음파 센서는 반드시 필요할 것이고, Lidar가 레이더 보다야 낫겠지만, 반드시 필요할지는 모르겠습니다.
라이다를 쓰는 경우에도 당연히 카메라는 쓰고요.
제 생각에는 테슬라의 카메라 온리 알고리즘이 완성되는 것보다 라이다 센서 가격 하락이 더 빨라서 결국 최종 결과물은 별 차이가 없어지는 상황으로 갈 수도 있을 거 같네요.
웨이모의 경우에는 한정된 지역에서 1~4번을 다 갖추었기 때문에 카메라 인식 기술이 좀 부족하더라도 자율주행이 가능한거구요.
저는 웨이모가 로보택시 상용화 했다는 말을 못 믿겠어요.. 그 흔한 유튜버 영상 하나 없습니다. 100% 암기한 영역에서 제한적으로 운행하는걸 정말 완성된 기술이라 할 수 있을까요?
물론 일반도로에서 계속 주행하며 데이터를 수집하고 있는 것도 알고, disengage 되는 주행거리도 매우 높은것도 알고 있습니다. 하지만 웨이모도 택시 서비스를 상용화 했다고 말하기엔 미흡한 상황 아닌가 싶습니다.
그러면 본문은 무의미한 비교 아닐까 싶네요
엄청난 전력을 처묵처묵 하면서 라이다를 메인으로 쓰며 주행하지 않으려면 비전이 주가 되고 라이다가 보조가 되어야 할텐데, 비전시스템을 학습시킬 edge case를 수집할 수 있는 기반을 테슬라만큼 준비한 회사가 없습니다.
그렇기 때문에 웨이모랑 테슬라를 비교하는건 의미가 없다고 적어 놨는데...
여기서 테슬라의 비전 분석기술이 뛰어나다는 내용은 나올 이유가 없어 보입니다.
이렇게 양산차에 적용될 수 없는 기술을 갖고 테슬라와 비교하는 것이 무의미하다는 것이죠.
현재 대부분 사용하고 있는 레이더+카메라에 자율주행이라는 명칭에 부합할 수 있는 보완책으로 라이다를 첨가하겠다는 것인데, 라이다 가격이 내려가길 희망해야지요.
다만, 웨이모의 경우는 "라이다 기반"이라는 것이고, 그걸 가능하게 하려면 1~4번이 충족되어야 하는 것 아니냐는 질문이었고, 그게 양산차에서는 불가능하다고 본다는 것입니다.
제가 본문에서 언급한 것은 웨이모처럼 "라이다 기반" 자율주행에 대해서 말하고 싶었던 거구요.
제가 말씀드리고 싶었던 것은 테슬라의 자율주행기술이 뛰어나다는 것이 아니라,
양산 차량에 적용하기 어려운 기술을 갖고 테슬라와 비교하는 것은 무의미하다는 것이었습니다.
그냥 센서 하나 추가 정도로 간단한 문제가 아니니까요.
외형의 한계, 소비전력의 문제, 이 둘을 극복하기 위해 성능을 낮춘 라이다라면 굳이 왜 라이다인가 하는 의문..
라이다를 무안단물로 여기는 분들이 더 많은거 같습니다.
제가 라이다가 없어도 된다고 생각하는건, 지리정보가 완벽해지면 어차피 라이다는 필요 없고, 지리정보가 완벽하지 않다면 라이다를 쓰나 안 쓰나 레벨5는 어차피 불가능하다고 생각하기 때문입니다.
정말 공학을 왜 정치논리로 하는지 모르겠습니다.
웨이모처럼 라이다 "기반"의 자율주행기술의 한계에 생각해볼 때, 결국 중심이 되어야하는 것은 카메라 인식 기술이 아닌가 하는 것입니다.
일론이 라이다 필요없다고 라이더를 싫어하거나 무조건 필요없다는 얘기가 아니란 것을 알아주시면 좋겠네요.
CNN 기반의 이미지분류가 주목받기 시작한건 10년도 안되지 않았나요? 짧은 기간 동안 놀라울 정도로 발전했고, 발전속도는 계속 가속화 되고 있는데요.
CNN의 시초가 80년대이긴 하지만 (여기 토론하는 분들중 상당수는 그때 태어나 계셨을거 같습니다 ㅎ), 이제서야 기반기술의 성숙 (GPU 및 전용 칩을 통한 빠른 연산)에 힘입어 급격히 발전하고 있는 분야이기도 하고요.
그럼에도 불구하고 연산 성능의 한계로 depth가 높은 데이터를 처리하기가 어려운 실정인데, 라이다가 더 고해상도니까 만능일까요? 이름이 라이다니까 저해상도 라이다를 쓰면 우월한가요? 아우디에서 양산차에 라이다를 최초로 상용화 했다는데, 그 차는 아예 논외가 되어버린지 오래죠?
웨이모에서 쓰는 라이다가 비전+레이더보다 우수하다고 해서, 저사양 라이다라도 쓰면 무조건 비전+레이더 보다 낫다고 말하기 어렵습니다. 양산차에 쓸만한 수준의 라이다, 그걸 처리할 수 있는 저전력 연산장치가 준비 된 뒤의 이야기겠죠..
비전시스템으로 커버가 안될만한 영역을 커버할 성능의 라이다를 저렴하고 소비전력도 줄이고 부피도 줄여서 양산 가능한가? 이 문제가 아직 해결이 안되었는데, 그러면 아직 라이다는 시기상조라 생각합니다.
라이다는 경험도 해본적 없는 사람들이 테슬라 사고를 보면 라이다를 안 써서 생긴 사고라는 뇌피셜들을 날리니까요.
그러면서 뉴럴넷이 안 들어간 비전시스템과 뉴럴넷의 차이는 아예 모르거나 인정하지 않으려 들고요.
실체가 있는 기술 차이도 인정 못하는 사람들이 경험해본 적 없는 기술이 답이라고 믿고 있으면 그게 더 큰 착각 아닌가요?
수소차가 나오면 충전이 오래 걸리는 전기차는 끝장이라고 믿는 사람들이 많았어요. 그런데 정작 수소차의 현실은 어떤가요. 가압을 위해 대기가 생겨 충전 대기시간도 전기차 급충기와 별반 차이가 없는데다가 충전소를 늘리지도 못하고 있는 상황입니다. (비용 외적으로 안전 문제 때문에)
라이다도 마찬가지로, 숨어 있는 비용이나 어려움은 외면한 채 안 쓰면 안된다고 주장하는게 현 시점에서는 우스운 일이죠. 지금 시점에서는 지금 가능한 기술을 발전 시키는게 최선입니다. 라이다가 양산할만큼 기술적으로 성숙 하면 그 때 쓰면 되는거고요.
전기차는 보조금이라는 반강제적인 전환이 있었기에 출시는 빨랐지만 소비자들의 선택을 받은건 충분한 상품성이 갖춰진 뒤였습니다. 아무리 빨리 잡아도 아이오닉 정도요. 그런데 라이다가 지금 그 정도 상품성이 있는 제품이 나와 있나요?
양산에 쓸만한 제품이 상용화 되면 라이다를 반대할 이유는 전혀 없습니다. 그건 일론머스크도 마찬가지일걸요?
현재~당분간 안된다 라는 주장입니다.
루미나 라는 회사에서 나온 라이다가 120~150미터 인식거리를 가지고 매우 비싼 가격을 가지는 기존 라이다와 다르게 250미터 내외의 인식거리와 함께 60만원선의 가격을 들고 나왔습니다.
볼보에서도 차세대 파일럿 어시스트에 루미나 라이다를 사용한다고 발표한걸로 알고있고요.
개당 60만원선이면 머신비전을 연산하는 FSD보드랑 비슷하지 않나 합니다.
그 라이다가 웨이모 라이다처럼, 또는 그 이상으로 성능이 좋다는 확신만 있다면 희망을 가져볼만 하죠.. 아래도 댓글 달았는데, 아직은 신뢰하기에 좀 섣부른거 아닌가 싶습니다.
볼보에는 120도 영역만 일단 사용한다고 하니까, 레벨5 이야기와는 아직 거리가 멀고, 레이더처럼 비전시스템에 보조 정보를 주는 단계로 우선 사용하는거 같네요.
현재 전면용 레이더가 아마 그 정도 가격 할겁니다.
결국 모든 엣지케이스를 학습시키는건 절대 불가능하고 필연적으로 발생할 수 밖에 없는 예외처리를 어떻게 수행하느냐가 관건이며 저는 라이다가 자율주행차에서 머신비전의 예외상황을 슬기롭게 해쳐나갈 수 있는 우수한 보조재라고 보거든요. 그런 관점에서 저는 다양한 라이다 기술을 첨가하는 것을 좋게 평가합니다. 저도 라이다가 메인이되는 자율주행기술은 실영역에서의 실효성에 의문을 가지고 있습니다.
지금은 기술의 신뢰성을 막 가져가 꼽는 시기가 아니고 새로운 기술들을 다양하게 시도해보면서 고도화 시켜나가는 과정이라고 생각합니다. 루미나 라이다도 같은 궤고요. 테슬라가 오토파일럿 풀면서 데이터 모으는 것 처럼 루미나도 실제 운영해보는 동일한 과정을 거쳐야죠. 그래야 고도화가 가능하니까요. 신뢰성의 문제는 테슬라의 머신비전에도 동일하게 적용가능합니다.
볼보에서 일단 120도 영역에서부터 시작한다면 테슬라가 카메라 개수를 늘려간 것 처럼 라이다의 영역도 늘려나가면 된다고 봐요.
물론 매우 당연하게도, 지금 단계에서의 기술적 완성도는 테슬라의 뉴럴넷이 더 높은 상태겠죠.
저는 아무리 센서가 다양하고 고도화 되어도 차에서 얻을 수 있는 정보는 모든 비정형 상황을 대응하여 에러를 0%로 만드는걸 목표로 한다면 테슬라의 비전은 당연하고 거기에 라이다를 떡칠해도 달성이 불가능하다고 봅니다.
차 자체만으로 레벨5 달성은 부정적이고, 레벨5 가능한 인증 도로가 필수가 될거라고 생각합니다. 도로 표지, 차선 등이 완벽하게 관리되어 있고, 보행자의 난입을 차단하며, 정밀입체 지도를 네트워크로 받을 수 있는 그런 도로요.
레벨5의 정의가 모든 도로니까, 레벨4가 한계라 해야할 수도 있겠네요
레벨5는 달성이 거의 불가능한 것 또한 같은 생각입니다 그리고 인증도로는 정말 좋은 아이디어인 것 같습니다
사실 저런 비정형 케이스들은 사람에 의한 돌발상황인 경우가 대다수라서 별도의 외부요인을 최대한 차단 가능한 터널형태의 자율주행전용도로가 생긴다면 차량 결함에 의한 사고 이외의 변수들은 최대한 차단할 수 있을테고 그렇다면 그 도로의 노면 아래에 무선충전라인을 깔고 자율주행으로 순항하는 전기차 도로까지 생각해볼 수 있고 그럼 무지 효율적인 도로가 될 수 있을 것 같습니다
지속적인 차선변경과 브레이크가 도로 뒷편에 누적되면 나비효과로 정체현상을 일으키는데 이게 많이 해소될거같아요
이 과정이 ADAS LV4 이상을 넘어가기 위해서 필요한 기술이고 어렵기도 합니다.
그런데 위에 많은 분들이 언급하셨듯이, 라이다도 결국은 카메라랑 퓨전을해서 사용을 해야 합니다.
단독으로 라이다만 쓰기에는 에로사항이 좀 있습니다.
그리고, 라이다를 자동차 업체에서 기피하는 이유는 몇가지가 있습니다.
1. 일단 비쌈 - 단순 모듈값만 계산하면 안되고, 그에 따른 부가 비용들이 많습니다.
2. 공기역학적으로 큰 손해 - 전비가 중요한 전기차 시장에서 주요 포인트죠
3. 전력소모가 큼 - 전비를 많이 깍아먹게 되니 매리트가 없어지게 됩니다.
보통 라이다에 "기반"한 시스템이라고 한다고 할 때, 1~4번이 필요조건이라고 알고 있고, 웨이모도 이런 "라이다 기반" 기술이라고 알고 있기에, 그렇다면 양산차에 적용하기는 어렵지 않을까 하는 생각이었습니다.
결론은 웨이모 꺼져, 테슬라 최고인 건가요.
웨이모 꺼져...는 아니고, 현재 웨이모의 자율주행을 가능하게 하는 기술을 양산차에 적용할 수 있겠는가... 하는 질문을 하고 싶었습니다.
참고로 가격만 싸지면 누구보다도 재빠르고 신속하고 날렵하게 "라이다는 자율주행의 희망"이라고 말할 사람이 일론 머스크입니다. 비싸서 안쓰는 거에요
다만 그 정보를 활용하여 도로 상황등..을 판단하는
Ai가 부족하지 않나 싶습니다.
사람도 눈이 2d로 찍어주는걸 뇌가 3d로 구현하고 판단하니까요.
사람의 뇌도 주변시로 들어온 부분은 대충 처리하는 경향이 있죠. 자율주행차에서 사람보다 부족한 부분은 귀가 아닐까 싶습니다. 아직 그쪽은 노력하는걸 거의 못 봤어요. 사람한테 귀마개 씌우고 운전 시키면 너무나도 위험할거 같은데 말이죠.
사람보다 동시에 트래킹 가능한 객체가 월등히 많다는 점이나 반응속도 측면에서는 이미 자율주행 시스템이 더 유리한 부분도 있는 것 같습니다.
안전으로 유명한 볼보가 고속도로 자율주행용으로 루미나 라이다 사용하기로 발표했습니다. 보면알겠지만 웨이모처럼 모양이 괴상하지도 않죠. 라이다 업체도 지금 차고 넘쳐서 카메라 발전속도보다 더 빠르게 발전할겁니다. 전 안전관련해서는 머스크 같은 사기꾼 기질 있는 사람보단 볼보를 믿겠습니다.
그리고 테슬라도 라이다 테스트하는데 의미없는 논쟁 같네요.
더군다나 루미나 라이다는 60만원 선으로 단가도 매우 저렴하죠.
앞으로 고도화된다면 단가는 더 내려갈 가능성도 존재하고요.
루미나의 기술은 믿을만할까요?
알려진대로라면 역사가 짧은 스타트업, 스팩 우회상장.. GM도 니콜라에게 낚인 사례가 있고, 요즘 NANOX도 논란이 많고 하다보니 스팩 상장을 노리는 스타트업에 대한 기대를 크게 갖기가 어렵네요.
카메라 데이터를 학습해 뉴럴넷을 진화 시키듯, 루미나도 라이다 정보를 수집해 점차 고도화 시키곘다는 포부는 밝히고 있는데, 충분한 데이터를 수집할만한 인프라가 갖춰졌는지도 궁금합니다. 루미나 라이다를 장착한 볼보 차 전부가 테슬라처럼 네트워크에 연결되어 정보를 보내줄까요??
볼보에서 그렇게 한댔으니 시도하겠죠 ㅎㅎ
테슬라가 효과적으로 플랫폼을 구축했으니 따라가는것 또한 효과적이니까요
그리고 루미나는 니콜라나 나녹스같은 스펙상장이 아닙니다... 제가 알기로는 12년부터 개발시작한걸로 알고있고 3세대 라이다까지 직접출시했어요. 실물도 확실하지않은 니콜라랑 나녹스랑은 다르다고 생각합니다
지리는 볼보로 플랫폼과 엔진, 브랜드를 얻었으니 돈 좀 더 쏟아부어서 라이다 시스템 대중화를 시켜주면 기업 측면에서도 미래 먹거리 마련의 호재일 것 같습니다.
P.S. 그런데 중국(지금은 어떤지 모르겠네요ㅎㅎ), 베트남, 인도 같이 차선, 신호 무시하고 네발, 두발 차량들이 뒤 엉키고, 사람들도 튀어나오는 환경에서 자율차량이 어느정도까지 될런지..
찾아보니 스팩상장은 확실한 정보입니다. 기술에 대해서는 이미 시제품이 있다니 니콜라와 비교될건 아닌거 같고, 나녹스 정도로 기대해볼 수 있겠네요. 기술은 있지만 시장에 유용할지 검증 과정이 남아있는..
기술적으로 지금 안되는건 나중에 되게 되어있습니다.
라이다가 양산차에 적용 안되는건 물리적인 한계 때문이 아니라 기술적인 한계 때문입니다.
기술적으로 부족한 부분이 있는 영역에서는 언제 기술적인 장벽이 돌파될 것인지를 논해야하고
영원히 된다 안된다를 얘기하려면 물리적인 부분을 논해야 합니다.
결국 레이더와 라이다 머신비전을 종합적으로 사용해서 최대한 예외처리를 하는게 전 맞다고 보고 각 기업들마다 위 세가지 기술의 사용 비율에 대한 차이가 곧 기술의 차이라고 생각합니다. 라이다의 가격이 루미나에서 만드는 것 처럼 수십만원 수준으로 내려와서 양산되기 시작하면 더더욱 효용가치가 올라갈거고요.
머신비전과 라이다 어느 한쪽만으로는 레벨5 주행은 불가능하다고 생각합니다. 머신비전을 메인으로 삼고 라이다와 레이더로 엣지케이스에 대한 반응성을 올린다면 매우 훌륭해질거같아요. 물론 이렇게 되면 데이터를 많이 확보해둔 테슬라가 강점을 가지게 될거고요.
그리고 윗 댓글에 달아주신 라이다를 양산차에 어떻게 적용할까? 에 대한 답변은 그럼 차세대 볼보를 확인하면 될 것 같아요! 라고 할 수 있을 것 같습니다. 차세대 파일럿 어시스트가 루미나 라이다를 사용한다고 하네요
본문에서 말하고 싶었던 것은, 라이다에 지나치게 의존하는 시스템의 경우 1~4번이 꼭 필요한데, 그런 시스템은 양산에 적용하기 어렵겠다는 생각이었습니다.
그런데, 위에 ala님이 남겨주신 댓글을 보니, 웨이모의 경우 더이상 "라이다 기반" 시스템이라고 볼 수 있겠는가 하는 생각이 드네요. 업데이트된 정보를 몰랐습니다. ㅜㅜ
암튼, 저는 관련 산업에 종사하는 사람은 아니기 때문에, 라이다가 꼭 필요하다, 아니다에 대해 왈가왈부 하고 싶지는 않습니다.
굳이 제 생각을 이야기 하자면, "라이다가 반드시 필요하다고 생각지는 않는다." 정도인데, 이걸 "라이다가 필요없다"고 하면, 어감이 좀 달라지는 것 같아요. ㅎㅎ
개개인이 받아들이는 어감이 아무래도 그렇죠. 필자의 의도와는 다르게 읽힐 수 있으니까요...
갠적으로는 루미나의 라이다시스템과 결합된 파일럿 어시스트를 기대하는중입니다 ㅋㅋ
가장 뛰어난 자율주행 센서가 인간의 눈입니다.
다만
> 전방 주시 작동이 지속적이지 않고 (지맘대로)
> 에너지 소모로 잠시 또는 영원히 꺼지거나
> 시스템 이상으로 폭주하기도 하고
> 특히 본체가 알콜에 취약하다는 점이 있습니다.
인간의 저런 치명적 단점이 사고를 유발하기에 자율 주행 도입이 시급한 거죠 ..
꼭 그렇지만은 않은게 사람의 시야는 좁고 여러 곳을 보려면 시간을 쪼개서 사용해야 하죠. 그래서 청각이라는 보조 정보 없이는 안전한 운전이 어렵기도 하고요.
차량용으로 상용화된 카메라만 따지면 사람 눈보다 못한게 사실이지만 사진/영상쪽에는 사람 눈보다 더 고해상도에 더 고감도 센서/렌즈들도 흔해졌기에 눈의 영역은 기술적으로 따라왔다고 봐도 될 것 같습니다. 얻을 수 있는 정보량이 부족한 것 보다는 사람의 판단과 실행 과정을 코딩으로는 똑같이 모사하기 어려운 부분이 지금까지의 한계가 아닐까요
맞습니다.
인간의 눈은 차도 사람도 놓치는 부분이 많고 밤에는 카메라 이미지가 인간보다 훨씬 밝게 보죠.
인간의 눈이라고 했지만 인간 자체를 말한 거긴 합니다.
특히 주가가 떨어지거나 횡보할때 이런글이 많이보입니다
테슬라 오너에 대해 ..
안면인식 없는 차 산다고 바보 운운하신분 아니신가요.
보배드림 모델3 하자글에 저래도 군말없이 사주는 고객수준 운운하신 분 아니신가요 ..
다른 분이신가 ..
맞는데 잘못기억하고 계시네요.
대만 모델3 사고건에 대해서, 운전자의 전방주시를 강제하는 시스템(시선인식 등)이 있었다면 방지할수 있었다고 썻더니, 테슬라 옹호자분들께서 테슬라에서 다 이유가 없어서 안단것이다, 머스크가 항상 옳다 식으로 응수했는데 결국 다음 업데이트에 운전자 시선 추척이 추가된다고 하죠 ㅋㅋㅋ
그리고 테슬라가 차량 인수전에 차 확인도 못하고, 신차인데도 긁힘이나 찍힘등을 감수하고 구매해야 하는등 소비자의 권리에 매우 반하는 판매정책을 취함에도 없어서 못파는 상황에 대해서 '판매량이 줄어야 고쳐질것이다' '저래도 군말없이 사주니까 변하지 않는 것이다' 라고 했을 뿐이죠.
저는 테슬라가 더 안전하고 품질좋은 차가 되었으면 하는데, 이상하도록 주주분들은 차가 더 좋아지는걸 반대하시는것 같더라구요.
저런 차를 사주는 바보와 고객수준=마감수준인 테슬라 오너가 객관적일리가 있나요.
주주 얘기는 왜 나오는 건지 모르겠습니다 ..