자율주행 개발 방법

 

 

자율주행에는 총 6개의 단계가 있다.

레벨 0은 아무런 자율주행 장치가 없는 차량을 뜻한다.

레벨 1은 크루즈 컨트롤처럼 아주 간단한 보조장치 정도가 있는 차를 뜻하고

레벨 2부터는 이제 스스로 차선을 바꾸거나 앞에 가는 차량의 속도에 맞춰서 가속과 감속을 할  수 있으며 교통체증이 심할 때도 멈췄다가 가기를 반복하는 스탑 엔고 시스템 정도가 있는  차량을 뜻한다.  

이때 주의해야 한 점은 운전자는 도로에서 시선을 떼면 안 되고 손이나 발을 꼭 핸들이나  패드에 붙이고 있어야 한다.

레벨 3은 사람이 거의 관여하지 않고 차가 스스로 가며 특별한 상황이거나 위험한 상황일 때만 운전자에게 알려서 운전자가 오버라이드를 하는 정도의 자율주행을 뜻한다.  도로를 꼭 보고 있어야 하되 핸들이나 패들에서 손과 발을 떼어도 괜찮은 정도의 상태를 뜻한다.

레벨 4부터는 완전 자율주행이라는 명칭을 쓸 수 있다.

모든 안전과 관련된 상황들을 자기 스스로 판단할 수 있고 출발지로부터 도착지까지 도로 상황을 모니터링을 해가면서 안전하게 주행할 수 있다.  이쯤에서는 운전자가 도로를 보지 않고 있고 다른 걸 하고 있어도 되고  운전자의 핸들과 패들을 없애 버려도 된다.

레벨 5는 궁극의 완전 자율주행을 뜻하는데 눈이나 비가 오거나 아니면 공사장 같이 아주 복잡한 상황에서도 사람이 운전하는 것과 다름없는 기술을 뜻한다.

 

요즘 대부분의 차들은 레벨 1 정도를 탑재하고 있고 레벨 2 정도를 탑재한 캐딜락 슈퍼 크루즈나 벤츠의 그 라이버 어시스턴스 시스템 등이 있으며 테슬러는 레벨 2 정도에서 지금은 레벨 3 정도까지 할 수 있는 것으로 추정된다.   레벨 4는 개발 중에 있으며 아직까지 실현되지는 못하고 있다.

각 회사들 마다 자율주행을 개발하는 방법은 다르지만 태슬러의 방법을 알아보기로 한다.

 

 

 

 

태슬라라는 기업은 자율주행 기술도 있지만 이보다 전기자동차의 개척자다. 테슬라 덕분에 아우디, 벤츠, 포르셰 등이 전기자동차 산업에 뛰어들었다 해도 과언이 아닐 정도로 선두 주자다.

또한 기존의 차에 대한 개념을 철저하게 깨버린 기업인데 차를 사고 나서 여러 고장이 나면 카센터에 가지 않고 자동으로 업데이트로 이를 고칠 수 있고 소프트웨어 업데이트를 통해  차가 세월에 맞게 진화한다는 신개념이 그것이다.

 

이렇게 주기적인 업데이트 개념을 더 나아가 테슬라는 주유 주행 기술에 올인하고 있다.

 

 

 

태슬라의 자율주행 개발 방법을 알아보기 전에 전제되는 조건이 있다.

 

 

1.  인공지능은 마법이 아니다.

 

인간의 지능이라는 것을 만들기에는 기술이 턱없이 부족하다.  지능이라는 것을 알기 위해서는 뇌를 알아야 하고 뇌세포인 뉴런이 어떻게 정보를 주고받는지 등 현재 뇌가 어떻게 작동하는지 밝혀낸 바가 없으므로 뇌를 따라 하는 프로그램을 만드는 건 불가능하다.

그래서 뇌를 따라하고자 하는 것들 중 하나는 일단 사진을 숫자로 나타내는 것이다.

사진의 모든 특성을 픽셀로 쪼개서 숫자로 나타내고 그 숫자의 형태를 무엇이라 컴퓨터에게 말해준다. 

예를 들어 강아지 사진을 보여주고 다른 여러 사진 중 같은 종을 찾으라 하면 인간은 구별해 낼 수 있지만 컴퓨터는 이를 구별하지 못한다.  왜냐하면  다른 많은 사진들이 서로 다른 픽셀 값을 갖고 있기 때문이다.  그래서 서로 다른 사진들을 모아서 컴퓨터의 뉴럴 네트워크 트레이닝을 통해서 비슷한 사진들을 본다면 맞출 수 있게끔 도와주는 것이다.  이 사진들은 단순히 10장 100장의 사진이 아니라 1만 장 10장의 다양한 각도와 밝기에서 찍은 것들이다. 

이 인공지능 기술은 대체로 정확하지만 제한된 공간에서 능력이 발휘된다.

우리가 인간의 지능을 따라 할 수는 없지만 한 가지만 하도록 한다면 인간과 비슷한 능력을 보인다.  예를 들어 로봇을 만들었는데 청소하고 빨래도 하고 밥도 짓는 다목적 로봇을 만드는 것은 매우 어렵다.  하지만 그 로봇이 청소만 한다면 아주 잘할 수 있다.  왜냐하면 청소하는 10만 가지의 방법을 로봇에게 주면 되기 때문이다.

 

도로라는 공간도 이와 같이 굉장히 제한적이다.

모든 도로는 흰색선으로 가야 할 차선이 구분되어있고 길거리의 표지판, 고속도로의 환경 등이 전 세계적으로 다 비슷비슷하다.  그런 이유로 운전만 하는 로봇을 만든다면 운전을 잘할 수 있지 않겠는가.  그 운전하는 로봇이 바로 자율주행인 것이다.

이제 많은 사진을 태슬라에게 주면 자율주행이 가능하다는 것을 알게 되었다.

 

원래 태슬라의 카메라는 주변 물체를 인식하면서 자율 주행하게 되었는데 이 카메라로 도로사진을 찍으면서 테슬라 본사에 정보를 보내게 된다.  테슬라 자동차를 산 오너들은 운전하면서 전 세계 도로 상황을 알려주는 것이다.

 

만약 운전자의 자율주행이 가끔씩 정확하지 않을 때가 있다. 뉴럴 네트워크가 카메라로 보이는 게 뭔지 정확하게 모를 때 자율주행 중 운전자가 다시 핸들을 잡아야 한다고 판단될 때 자동적으로 본사에 이상한 점을 알려준다.  그러면 그 당시의 사진들을 대상으로 바로 테스트를 하며 점차적으로 고쳐 나가는데 실제 이 문제들을 해결하기 위해서는 비슷한 상황의 비슷한 사진들을 많이 필요하게 된다.  그래서 전국의 차들에게 비슷한 상황의 사진들을 요구하게 되고 그다음에 적합한 사진을 골라내서 바로 트레이닝 세트에 이 사진을 넣은 다음 뉴럴 네트워크를 통해 컴퓨터가 익숙하게 된다.  테스트가 완료하면 바로 차들을 새롭게 업데이트시킨다.   이과정을 반복한다.

이것을 데이터 엔진이라 부른다.

 

 

2.  놀랄만한 센서 기술

 

단순히 차가 보는 것만으로는 자율주행을 할 순 없다.

인간의 눈은 물체의 거리나 깊이 등을 알 수 있지만 자동차의 카메라는 인간의 눈을 대체할 수 없기 때문에 이를 해결하기 위해서 테슬라는 총 87개의 카메라와 초음파 센서 그리고 1개의 레이더를 탑재하고 있다. 

카메라가 차를 360도 감싸고 있기 때문에 사방을 볼 수 있고 특히 앞에는 카메라 3개가 집중돼 있기 때문에 다양한 시간에서 앞에 있는 물체를 볼 수 있다.  이 초음파 센서는 초음파를 보내고 반사되는 정보를 보고 시간을 측정하고 반사가 된 옆에 있는 물체의 크기, 모양, 그리고 거리까지 알 수 있다.  앞의 레이더는 움직이는 물체의 속도, 재질, 거리측정에 도움을 준다. 

 

약 8초 간의 영상을 통해 실제로는 8개의 카메라가 작동하는데 굉장히 많은 정보가 복원될 수 있다. 이 센서 만으로 현장을 재현할 수 있고 이 기술은 범죄현장의 재현이라는 방법을 통해 도움을 줄 수도 있다.

운전자 자율주행 시 오작동을 경험하게 되면 이를 테슬라 본사에 알려주고 본사는 이 센서를 통해 상황을 재현하여 오작동의 원인과 현재 자율주행에서 놓치고 있는 자료들을 밝혀낼 수 있게 된다.

 

 

3.  쉐도우 모드

 

새롭게 개발된 자율주행 모델의 정확도를 알아내는 방법이다.

직접 돌아다니는 전 세계 테슬라 차량에게 전송을 하여 가상으로 테스트를 해보는 것이다. 물론 그 차량들의 자율주행에는 영향을 받지 않고 심지어 운전자들은 테스트를 하고 있다는 것도 모르고 있지만 작동되고 있는 자율주행과 쉐도우 모드 자율주행을 실시간으로 비교해 볼 수 있다.  이 수치를 비교한 다음 가장 잘 작동되는 자율주행을 채택하여 업데이트를 바로 시킬 수 있는 게 태슬라의 장점이다.