테슬라 FSD 테슬라 모델 3에 타고 있는 레드 수량입니다.얼마 전 줌에서 진행된 CVPR 2021 워크숍에서 테슬라 AI 총괄 디렉터인 Andrej Carpathy(안드레카파시)의 발표가 있었습니다.
테슬라의 FSD(fullself driving) 자율주행에 대한 설명과 왜 최근 Radar(레이더)를 버리고 Vison(비전)만 사용하는지에 대한 내용이 담겨 있습니다. 영어와 식견이 짧아 100% 소화는 못했지만 아래 관련 내용의 핵심과 개인적인 생각 등을 포스팅해 보았습니다.
그 전에 안드레 카파시는 누구야?안드레 카파시(Andrej Karpathy)
왼쪽) 현재 테슬라 AI 디렉터인 일론 오른쪽) 카파시 씨는 슬로바키아 태생으로 토론토대, 브리티시컬럼비아대에서 컴퓨터, 물리학을 공부했습니다.그 후 스탠포드에서는 AI, 딥러닝에 관한 박사 학위를 취득했습니다. 그리고 2015년 일론과 함께 테슬라나 일론 마스크에 관심이 있으신 분들은 들어도 되는 오픈 AI(Open AI) 설립 멤버가 됩니다. 일론은 인공지능의 디스토피아적 미래를 우려해 인류에게 이익이 되는 AI 개발, 법규 등을 위해 오픈 AI를 만들었습니다.
그리고 2017년도에 테슬라의 AI 디렉터로 안드레 카파시를 영입했습니다. 테슬라의 자율주행은 오래전부터 존재했지만 세계 최고 수준의 인공지능과 딥러닝 전문가를 영입함으로써 다른 경쟁사들과는 차별화 전략(라디아, 레이더 의존하기보다 비전과 딥러닝에 기반한 자율주행)을 시작한 것이 아닌가 싶습니다.
다음은 CVPR 2021에서 안드레 카파시의 내용 발췌입니다.(해석에 오류가 있을 수 있습니다.) 자율주행(기계 vs.인간) Meatcomputer(인간의 두뇌w)로 운전하는 경우 – 사고가 발생하는 긴급상황에서 인간의 뇌반응속도는 250밀리세컨 – 운전하면서 숄더, 헤드체크, 미러를 보면서 멀티태스킹 필요 – 운전하면서 ‘드’ 시간이 있으면 인스타그램/카카오톡 체크(찍히네요w)- 매일 운전으로 사망자가 upto3700명(미국이죠?)
Silicone computer(AI/자율주행)로 운전하면 – 반응속도는 100밀리세컨 이하로 감소(인간보다 60% 빨라짐) – 숄더, 헤드체크 각도보다 훨씬 넓은 360도 주변 사물체크와 인식 – 자율주행으로 운전하면서 인스타그램을 하거나 카카오톡을 하여 사고발생 비율과 운전에 대한 비용(자율주행 택시와 같은)은 현격히 감소할 것이다.
2004년에 나온 영화, 아우디의 R8 프로토타입 모양의 차가 나오는 영화네요, 윌 스미스 주연의 아이 로봇의 한 장면입니다. 때는 2035년(지금으로부터 14년후는 이런세상?)
지금 무슨 일이야? (뭐 하려고?) 운전할 거야? 손으로?! 스마트폰과 함께 태어난 포모사피엔스처럼 내연기관을 보지 않고 경험하지 않고 자율주행차 세상에서 태어난 사람들은 위와 같은 여성의 반응을 할 것이다.
윌스미스 주연의 아이러봇 아래에는 테슬라의 FSD 베타(현재 약 2000명의 고객-베타 테스터) 운전 중 일어나는 각 상황에 대한 설명을 보여줍니다.
대표적으로 AEB(autoemergncybraking) 갑자기 사람이나 고라니가 지나갈 때 긴급 제동하는 영상으로, 실제로 저도 오토파일럿만으로도 운전 중에 마음대로 차가 제동되는 것을 경험한 적이 있습니다. PMM의 경우는 주차조건이 아닌 (극단적으로 절벽) 그런데 실수로 엑셀을 전개해도 바로 개입하여 멈추도록 합니다.
관련 영상에서는 교통이 혼잡한 샌프란시스코를 테슬라의 FSD 베타로 유유히 두 손을 떼고 운전하는 장면도 나옵니다. 5단계까지는 기술과 법규 등 해결해야 할 것이 많습니다만, FSD는 점점 진보하고 있는 느낌입니다.
테슬라 FSD
비전과 라이더, 그리고 레이더는 왜 사라졌는가?구글의 자율주행 웨이모, 그리고 테슬라의 FSD 경쟁구도 정보를 보면 항상 나오는 게 웨이모의 경우 라이다(Liadar)와 HD맵을 사용해 바로 5단계로 올리는 게 목표입니다.
이와 비교되는 테슬라의 FSD는 라이더는 버리고 비전과 레이더(radar)를 주로 사용하며 2.5-3단계 어딘가에 와 있습니다. 벌써 레이더까지 버렸어요!
자율주행을 위해서는 다양한 장비를 탑재해야 더 빠르고 안전하지 않을까?-한번비교를해볼까요?
라이더의 경우 HD맵을 월드와이드로 만들면
쉽게 둘을 비교하면 웨이모(라이더+HDmap) 고화질 HDmap을 실시간으로 분석하면서 라이더를 통해 자율주행, 이를 위해서는 무겁고 비싼 라이더를 올려 hd맵을 빠르게 연산하는 컴퓨터가 필요합니다. HD맵이 한정된 장소만 자율주행을 하면 금방 5레벨이 되겠지만 전 세계를 대상으로 매핑을 해야 하고 지도를 꾸준히 업데이트해야 한다면 차량에 슈퍼컴퓨터가 들어가 있어야 할 것 같습니다.테슬라(레이더+비전) 테슬라의 FSD는 라이다 없이 8개의 카메라와 레이더를 통해 주변 사물, 차량 간 거리 인식과 속도를 포착합니다.비싸고 무거운 라이다(Lidar)를 채택하지 않고 테슬라 FSD만으로 전 세계 테슬라 사용자가 (그들의 차량이) 딥러닝을 통해 수많은 데이터를 분석 가공하고 재업데이트하는 방식입니다. 2, 3, 4단계씩 올라갈 거예요.
테슬라 FSD는 왜 레이더(radar)를 버렸을까.테슬라는 8개의 카메라와 레이더로 자율주행하면서 거리 인식, 물체 속도 측정을 해야 합니다. 레이더가 있으면 맨홀 뚜껑 등도 찾아내고 기상여건이 좋지 않을 때도 주변 파악에 용이한데 왜 레이더를 버렸는가.카파시와 일론 머스크가 원가절감을 위해 이런 큰 위험을 했을 리 없습니다.
일론 머스크의 트윗을 보면 레이더와 비전이 충돌(운전 중 어떤 상황에서)한다면 무엇에 의지할 것인가?에 대한 자문자답으로 비전이 더 정확하다고 언급했습니다.
퓨어비전(purevision)만으로도 다양한 주행 환경에서 더 우수함을 비전과 레이더의 비교 예를 통해 카파시는 설명합니다. 오토파일럿으로 주행하면서 레이더에 의해 전방으로 급브레이크를 밟아야 하는 상황에서 그렇지 않음을 보여줍니다.
그리고 또 재미있는 예입니다. 저도 테슬라를 타보는 편이라면 한 번쯤 경험해 본 ‘팬텀 브레이크’ 현상입니다.
팬텀 브레이크는 오토파일럿 중에 앞에 장애물도 없는데 갑자기 스스로 브레이크를 밟는 상황이네요. 한번 당하고 보면 깜짝 놀랄 일은 있어요. 보통 다리 밑을 지날 때 그런 일이 발생하는 것 같은데 이것도 레이더와 비전의 충돌로 인해서 부정확하게 브레이킹을 지시하지 않을까 싶습니다.
생각해 볼 것은 테슬라는 레이더를 제거하는 모험을 했고 물론 내부에서 여러 차례 시뮬레이션을 했기 때문에 이런 결정을 내린 것 같고 앞으로 초기에 오류가 있을 수도 있지만 점점 성능이 업데이트되지 않을까 싶습니다. 그러나 다양한 운전 환경에서 만들어지는 주행 데이터, 특히 edgecase라고 부르는 운전 중 돌발 상황(예전에 흰색 트럭이 고속도로에 누워 있는 것을 하늘로 착각하고 충돌한 것처럼)이 많을수록 자율주행의 완성도는 점점 향상될 것으로 보입니다.
이러한 데이터가 테슬라가 소유한 세계에서 다섯 번째로 강력한 슈퍼컴퓨터로 수집(라벨 부착)되고 훈련되고 재생산되며 테슬라 사용자의 차량(FSD)에 OTA(over theair)로 배포되고 업데이트됩니다.
무한 반복인 셈이죠.마마콤(슈퍼컴퓨터) – 애기콤(차량FSD/주행데이터) – 다시 마마콤으로 라벨링 재생산되어 애기콤에 OTA
앞으로 자율주행 기술이 얼마나 발전할지, 그리고 언제쯤이면 정말 ‘자율주행’하면서 차 안에서 영화를 보고 컨퍼런스콜을 하고 또 로보택시(AI가 운전한다)를 탈 수 있을지 궁금합니다. SF영화에서 본 것이 빨리 눈앞에 펼쳐지길 기대합니다. 물론 그에 따른 도로교통법을 바꾸려면 또 머리가 아프지만요 ㅋㅋ
조만간 FSD도 구독 서비스를 출시한다고 하니 구독하고 오토파일럿만 있는 제 테슬라모3에 바로 테스트를 적용해봐야겠네요.(웃음)
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