테슬라의 카메라 기반 자율주행

기술은 단순해야 한다. 

자율주행차를 바라보는 관점에서 이 단어가 머리속에서 떠나지 않는다. 
흔히들 말하는 자율주행차는 라이다, 레이저, 카메라, 레이저  등의 온갖 센서를 달고 있다. 안전을 위한다는 명목하에 다양한 방식의 식별을 위해서 다양 센서를 중첩하여 차량에 장착을 한다. 자율주행차의 센서인식하는 화면을 보면 다양한 방면의 각도에서 다양한 객체를 인식하는 것들을 알 수 있다. 

하지만, 문득 과연 이런 Too Much한 상황이 정상일까 의문이 든다. 
엄청난 센서의 장착이 안전을 위해서라면 거꾸로 하나만 오작동이 발생할 경우에 안전에 더 위험한 것이 아닐까. 혹시 이것까지 생각해서 더 많은 센서를 중첩하여 장착하는 것인가.

대부분 2중, 3중으로 식별을 위한 센서의 활용이 이루어지지만, 정말 그래도 안전할 수 있을까? 다중센서 방식의 구조가 과연 더 안전한 구조를 만들 수 있을까? 오히려 센서의 증가에 따른 연산해야 하는 데이터량만 늘리는 요소로 작용하게 되는 것은 아닐까?

기술이 단순하지 않다는 것은 결국 그 기술의 높은 완성도를 기대하기 어렵다는 반증이 될 수 있다. 그런 관점에서 카메라만을 사용하는 자율주행에 더 관심을 갖게 된다. 

테슬라의 자율주행 기술은 이미 알려진데로 카메라만으로 고도화를 이루고 있다. 초기에 사람들은 대부분 카메라만으로 불가능하다고 했지만, 역설적이게도 최근에 가장 인기를 끌고 있는 것이 Vision AI라는 점에서 카메라만으로 충분히 자율주행을 구현할 수 있다. 

또한 앞서도 언급했듯이 카메라가 아닌 다른 센서의 데이터를 하나로 합치는 것 자체는 엄청난 컴퓨터 파워가 필요하다. 라이다를 포함한 이기종 센서를 탑재한 차량의 트렁크쪽을 보면 대용량의 컴퓨터가 떡 하니 자리잡고 있는 것을 볼 수 있다. 과연 이게 현실적일까 의문이 드는 이유이기도 하다. 

테슬라의 자율주행의 접근법을 보면 가장 현실적이라는 생각이다. 카메라를 활용한 기술에 최소의 센서만을 넣었지만, 이제는 카메라로 충분하다는 판단에 기존에 카메라 이외의 센서도 제외하겠다고 한다. 

사실 테슬라의 자율주행을 비난하는 이들 중에 카메라의 의존도를 언급하지만, 테슬라는 카메라의 인지기술을 지속적으로 향상시키면서 그 핵심에 데이터를 위치시키는 방법을 썼다. 
도로라는 특징은 매일 바뀌는 지형이 아니다. 변수는 차와 사람 그리고 기타(동물, 장애물, 신호등 등)이다. 

그런데 사실 자동차 사고의 대부분은 비정상적 객채(차, 사람, 기타)의 도로 진입으로 발생한다. 오히려 자율주행기술이 들어간 차에게는 전방추돌과 같은 사고는 거의 발생하지 않는다. 즉, 인간이 회피하기 힘든 상황의 사고들에 있어서 자율주행에 너무 엄격한 기준을 세우기에 무리한 센서의 난입을 초래한 것이다. 

그런 관점에서 테슬라는 Vision AI를 고도화 함과 동시에 엄청난 주행 데이터를 바탕으로 예측인지 시뮬레이션을 적용할 수 있게 될 것이다. 즉, 특정 시점 시간, 도로상황 등이 분석되어 오히려 발생할 수 있는 예측정보 기반으로 센서로 들어오는 정보에 안전을 더 고도화 할 수 있다는 점이다.  

단순히 앞뒤 차량의 정보만으로 활용하는 것이 아니라 이전부터 저장하던 데이터를 적극 활용하고, 특정 지형, 구간에 대한 사용자의 이상행동 즉 User Action에 대해서도 예측기반으로 자율주행이 적용될 수 있다. 이런 기술과 데이터 우위가 테슬라의 자율주행의 기술을 더욱 더 고도화 할 것으로 예상된다.

단순한 기술이 결국 시장을 선도한다. 단순한 기술이 시장친화적이며, 고객지향적으로 빠르게 대처도 가능하다. 그런 점에서 테슬라의 도전에 언제나 지지를 보낸다.

https://news.v.daum.net/v/20220604063102270?x_trkm=t 

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