이전 포스트에 언급했던 자율주행과 테슬라의 현주소를 알기 위해 찾은 영상 및 내용을 소개해드리고자 합니다.
https://www.youtube.com/watch?v=6SCj3S3ZoOU&t=31s
1. 테슬라와 웨이모가 사용하는 센서의 차이
* 테슬라 : Computer Vision
엘론 머스크가 언급하길, 스페이스X에는 우주정거장으로 항해하기 위한 라이다를 자체개발하여 사용하고 있으나 자동차의 경우 가격이 비싸며 시각 정보가 있으면 라이다는 쓸모없음. 전방 radar의 경우 가격이 낮으며 충돌 발생 시 굉장히 유용하며, 안개, 먼지, 눈이 있을 경우 이를 꿰뚫어 볼 수 있음.
자율주행을 위해 근거리 정보를 위한 12개의 초음파 센서, 전방 radar, 8개의 카메라를 사용
→ 장점 : 카메라에 기초한 시스템의 장점은 저비용이며, 사물을 인지할 수 있도록 컴퓨터 학습을 통해 훈련된다는 것.
도로교통표지판을 이해하며 사람과 같이 이에 따라 반응.
→ 단점 : 컴퓨터 학습과 데이터 인풋에 많은 시간 소요
* 웨이모 : Lidar
웨이모는 차의 앞부분, 윗부분, 뒷부분에 라이다 센서, 주변환경과 주행에 도움이 되는 카메라, 앞부분과 뒷부분에 위치한 레이다 시스템, 음성 감지 시스템(경찰, 구급차 사이렌을 감지)을 위한 추가 센서들, 지도를 기반으로 어디에 위치하고 있는지 알기 위한 GPS 설치
2. 완전자율주행에 대한 두 회사의 접근법
* 웨이모
웨이모는 라이다를 기반으로 한 시스템을 사용하는데 웨이모가 주행하기 위한 모든 구획을 측량해야만 한다. 주행을 하면서 그 구역을 3차원으로 측량해야 하며 이를 웨이모에서는 'Geofencing'이라고 하는데 즉, 이 Geofencing된 곳에서만 완전자율주행이 가능하다.
웨이모의 접근법은 라이다 사용과 Geofence, 도시의 특정 구역을 측량하는 것이다.
* 테슬라
테슬라는 컴퓨터 학습과 컴퓨터 시각을 통한 것이다. 즉, 완전자율주행에 대한 준비를 마쳤을 경우, 테슬라는 전세계 어디든 거의 자율적으로 주행이 가능할 것이며, 웨이모와 같은 Geofencing이 필요없을 것이다.
3. 테슬라와 웨이모의 자율주행에 필요한 비용
위 기업들이 이러한 장비를 Robo taxi network 또는 대중들에게 판매하는데 사용하기 때문에, 차량 한 대당 소요되는 비용이 중요할 것이다.
* 웨이모 택시
- 2019 크라이슬러 퍼시픽 하이브리드 : $40,000
- 라이다 및 각종 센서(보수적으로 예상해도..) : $100,000
- 적어도 $140,000(현재 환율로 약 1억 7,238만원..)
* 테슬라
- 테슬라 모델3 SR + : $39,990(현재 환율로 약 4,936만원)
- 또한 로보택시가 상용화되었을 경우 더 할인된 가격으로 차를 인수할 것으로 예상
(Robo taxi에 관해서는 다른 포스트에서 다뤄보겠습니다.)
3. 테슬라와 웨이모의 Fleet size(현재 운행하고 있는 규모?)
* 웨이모
600대의 자율주행자동차(2019년 기준)가 도로를 주행 중에 있고 6만2천대의 크라이슬러 퍼시픽과 2만대의 재규어 i-pace를 주문한 상태이다.
* 테슬라
차후 소프트웨어 업데이트를 통해 완전자율주행이 가능한 하드웨어 버전 2와 그 이상의 버전을 탑재한 60만 대가 넘는 자동차가 주행 중이다.
동영상이 제작된 당시 2019년 3분기까지의 결과를 보여주고 있기 때문에 약 60만대의 수치를 보여줬으나 현재 2020년 1분기까지 예측된 자료를 보면 Autopilot Hardware 2/3를 탑재한 자동차는 총 825,970대이다.
4. 수집하는 Data량의 차이
600대의 웨이모 차량과 현재 기준 테슬라의 82만대가 넘는 차량에서 수집되고 있는 데이터 또한 중요한 요소이다.
웨이모는 2009년부터 천만 마일의 주행거리를 달성했으며 테슬라는 약 33억 마일의 오토파일럿 주행거리를 달성했다. 이를 보았을 때, Computer learning, Computer vision을 다루는 테슬라의 엔지니어들에게 엄청난 양의 데이터이며 큰 도움이 될 것임을 알 수 있다.
테슬라는 최근 NOA(Navigation On Autopilot)라는 새로운 기능을 선보였는데 이는, 오토파일럿으로 주행하는 차량이 고속도로에서 스스로 차선을 변경하거나 출구로 나가는 기능과 주차장에서 스스로 나와서 차주가 어디에 있던간에 차주에게로 오게하는 기능인 'Smart summon'이라는 기능이 있다.
자율주행을 향한 경쟁에서 Data는 가장 중요하다(Data is king)고 할 수 있다. 현실은 굉장히 예측 불가능하며, 사람들은 비합리적인 행동을 하며 교통법규를 항상 따르는 것은 아니며 교통표지판에 적혀진 것 규율을 따르지 않는다. 따라서, 수집될 수 있는 보다 더 현실적인 Data들이 훨씬 낫다고 할 수 있다. 이러한 Data들은 정상적인 범위를 벗어난 문제들에서 필요한 상황들을 예상하고 해결할 수 있게 하며, 자동차들이 이런 상황에 따라 반응할 수 있게 한다.
주행중인 테슬라 차량들은 미국, 캐나다, 유럽 뿐만이 아닌 전세계에서 현실 데이터를 수집한다. 웨이모의 천만 마일의 주행거리는 놀라운 수치이긴 하지만, 이는 주로 Phoenix metro area에서 매핑되어 수집된 자료들로서 특정 구역에 국한되어있다.
테슬라는 테슬라 차량을 소유한 수많은 운전자들이 데이터 수집에 도움을 주고 있는 반면에, 웨이모는 차량을 주행하고 측량하고 Geofence하기 위해 엔지니어들에게 임금을 주고 있다. 이는 엄청난 비용과 시간이 소요된다.
이를 바탕으로 생각해보면 주행 중인 자동차 대수와 수집되는 데이터량의 차이를 비교해보았을 때, 테슬라는 다른 어떤 기업들보다 더 빠르게 준비를 마칠 것임을 예상할 수 있다.
5. 결론
현재 웨이모는 SAE 기준으로 레벨 4의 자율주행으로 운행하고 있으며 테슬라는 공식적으로 레벨 2의 자율주행 수준이다. 단순히 자율주행 레벨로만 보았을 때, 웨이모가 테슬라의 레벨 2보다 앞서간다고 생각할 수 있으나, 웨이모는 geo-fenced된 구역만 주행이 가능하며 자율주행을 위해 고가의 센서들을 사용한다는 것을 알 수 있다. 반면에 테슬라는 자율주행 레벨 2이지만 computer vision에 관한 문제를 해결하면 주행 중인 모든 차량들은 자율주행을 위한 모든 준비를 마치게 된다. 완전자율주행에 관련된 가장 큰 이슈는 현실에서 존재하는 예상치 못한 셀 수 없이 많은 상황들인데, 테슬라는 Neural network를 훈련하여 이러한 문제들을 현재 해결 중에 있다.
따라서, 테슬라는 완전자율주행의 경쟁에서 다른 기업들 보다 빠르게 대비할 수 있을 것이라고 생각되며 이러한 완전자율주행에 과련한 규제들은 2021 또는 2022년말에 해결될 것으로 생각된다.
* 테슬라가 다른 자율주행 기업들과 대비해서 보여주는 장점은 대중에게 판매를 하여 주행을 하면서 얻은 data를 통해 꾸준히 기술개발을 하여 소프트웨어를 업데이트 시켜 현재로서는 완전자율주행을 가장 먼저 경험하게 해줄 수 있는 유일한 기업이라고 생각합니다. 또한 위에서 작성했듯이, 웨이모의 차량가격은 한화로 2억 가까이 육박하지만 테슬라 모델3의 경우 약 5천만원으로 상대적으로 저렴하여 접근성이 높다는 것을 알 수 있습니다.
현재 테슬라의 주가가 말해주듯이 테슬라에 거는 기대가 크다는 것을 알 수 있으며 앞으로 어떤 기술로 사람들의 기대를 충족시켜줄지 기대가 되는 기업입니다.
참고로 현재 테슬라는 자동차 회사 중 2번째로 시가총액이 큰 기업입니다.(주식에 한동안 관심을 끊고 살아서 테슬라 주식을 사지 못 하였는데 너무 후회됩니다..)
'자동차' 카테고리의 다른 글
| 볼보 XC40 리차지, C40 리차지 정보 및 출시 예정 (6) | 2022.01.20 |
|---|---|
| 폴스타2 출시, 카와우 리뷰 요약 (1) | 2022.01.18 |
| 폴스타2 전기차 비교 및 시승신청 (3) | 2022.01.17 |
| 스웨덴 전기차 폴스타, 국내 출시예정 (14) | 2022.01.12 |
| 자율주행 현황, 레벨4~5 구현의 어려움 (0) | 2020.04.21 |
