자율주행 기술을 독자 개발하는 테슬라

요즘 자동차업계 가장 큰 관심은

전기자동차, 자율주행자동차이다.  

교류 전기 시스템을 만든 공학자 '니콜라 테슬라'의 이름을 따온 '테슬라'는 비록 2003년 창업 당시만해도 골프장에서 쓰는 전기자동차를 만드는 회사정도로밖에 인식되지 않았다.  그러던 테슬라는 이제는 세계자동차 시장이 부진을 겪고 있음에도 불구하고 시가총액 1위인 도요타를 앞질러 판매 호황을 누리고있다.

 

자율주행을 이해하는데에는 비행기의 조종사를 생각하면 쉽다.

대부분의 비행기는 자동 항법 시스템으로 운항되는데 이 시스템은 이착륙을 제외한 거의 대부분의 비행에서 조종사는 자동 조종 기능의 도움을 받고 단지 문제가 발생 할 때에만 조종사가 이를 바로 잡는 일을 하고있다.

 

미국자동차기술학회(SAE)는자율주행 기술을 레벨 0에서 레벨 5까지로 나눈다.

레벨 0은 자동화 기술이 적용되지 않은단계이다.

레벨 1은 발만 떼는 수준으로 앞차와의 간격을 유지해주는 정도이다.

레벨 2는 손을 떼는 수준으로 차로를 유지해 일정 조건에서 스스로 갈 수 있다.

레벨 3은 자율주행으로 운전자가 항상 모니터링 할 필요없이 자동차가 스스로 주행하게된다. 여기서 운전자는 위험할 때만 개입하게된다.

레벨 4는 대부분의 도로에서 운전자의 개입이 필요로하지 않게된다.

레벨 5는 완전한 자율주행 단계로 폐달도 운전대도 필요가 없는 단계이다.

 

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테슬라는 오토파일럿(차로유지보조, 오댑티브크루즈컨트롤 기능이 담김)이 들어가게되어 고속도로에서 반자율주행(손을 잠시 놓아도 안전 주행 가능)기능이 구현된다.

 

자율주행이 안전하게 가능하려면 위험한 상황등을 직관적으로 판단할 수 있는 능력이 필요한데 이러한 역할을 딥러닝 기술을 활용한 AI가 담당하게 된다.

 

자율주행 자동차는 스스로 안전한 주행을 위해 인지, 판단, 제어의 기능이 반드시 필요하다. 한종류의 센서 만으로는 다양한 도로상황에 대응하기 힘들기에 여러 종류의 센서의 조합이 필요하다. 사람의 시각과 청각을 대체하는 기술로는 카메라와 라이다등이 필요하고 거리를 측정하는데에는 레이더와 초음파가 사용된다.

라이다는 레이저를 내보내 물체를 감지하고 3D로 지도를 구현하는 부품으로 사진만큼 정밀하지만 그 가격이 비싸다. 그래서 테슬라는 카메라와 센서만을 이용한다.

이러한 센서들과 소프트웨어등이 하나로 형태로 만들여 있는것이 ADAS(첨단 운전자 지원 시스템)이다.  이것은 레벨 2단계까지의 자율주행 기술을 말한다.

 

여러 센서들로부터 얻은 정보들을 ADAS에 있는 시스템 반도체와 소프트웨어에서 해결한다.  이 칩에는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 뿐만 신경망 처리장치(NPU : AI전용코어)가 들어있다.

 

NPU는 딥러닝 모델을 기존 CPU와 GPU만으로 구현하려면 전력소모가 너무 많아 비효율적이어서 별도의 가속기를 필요로하기때문에 사용된다. NPU는 대용량 정보를 동시다발적으로 연산 할 수 있어서 사물 정보를 기억하고 인식하며 데이터를 한꺼번에 쌓는데 최적화된 성능을 발휘한다.

 

테슬라는 자율주행기술을 구현하는데 위와 같은 반도체 소프트웨어를 독자적으로 개발한다.  따라서 테슬라는 자율주행 시스템을 개발할때 다른 기업과 협업하는데 있어서 시간적인 소비가 필요없게된다.

 

 

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한편 아직까지는 실제 도로 주행 시 발생할 수 있는 많은 돌발 변수에 대처가 미흡한건 사실이다. 즉 아직은 현존하는 차량센서와 알고리즘만으로는 자율주행 환경을 인지하는 기술이 완벽하지는 않아 레벨 3이상으로 업그레이드 되는데에는 어렵다.  사고 책임과 보상 문제를 온전히 자동차 제조사가 책임져야한다. 따라서 더욱더 기술의 완성도를 높일 수 밖에 없다.