테슬라의 FSD 테슬라 모델 3에 타고 있는 레드 한정판입니다.얼마 전 줌에서 진행된 CVPR 2021 워크숍에서 테슬라의 AI 총괄 디렉터인 Andrej Karpathy(안드레카파시)의 발표가 있었습니다.
테슬라의 FSD(full self driving) 자율주행에 대한 설명과 왜 최근 Radar(레이더)를 버리고 Vison(비전)만 사용하는지에 대한 내용이 담겨 있습니다. 영어와 식견이 짧아서 100% 소화가 되지 않았지만 아래 관련 내용의 핵심과 개인적인 생각 등을 포스팅해 보았습니다.
그 전에 앙드레 카파시는 누구야?앙드레 카파시(Andrej Karpathy)
왼쪽) 현재 테슬라 AI 디렉터 안드레 카파시는 슬로바키아 태생으로 토론토대, 브리티시컬럼비아대에서 컴퓨터, 물리학을 공부했습니다.그 후 스탠퍼드에서는 AI, 딥러닝에 관한 박사 학위를 취득했습니다. 그리고 2015년 일론과 함께 테슬라나 일론 머스크에 관심이 있으신 분들은 묻고 싶은 오픈 AI(Open AI) 설립 멤버가 되겠습니다. 일론은 인공지능의 디스토피아적 미래를 우려해 인류에게 이익이 되는 AI 개발, 법규 등을 위해 오픈AI를 만들었습니다.
그리고 2017년도에 테슬라의 AI 디렉터로 앙드레 카파시를 영입했습니다. 테슬라의 자율주행은 오래전부터 존재했지만 세계 최고 수준의 인공지능과 딥러닝 전문가를 영입함으로써 다른 경쟁사들과는 차별화 전략(라디아, 레이더에 의존하기보다 비전과 딥러닝에 기반한 자율주행)을 시작하지 않았나 싶습니다.
다음은 CVPR 2021부터 앙드레 카파시의 내용 발췌입니다.(해석에 오류가 있을 수 있습니다.) 자율주행(기계 vs. 인간) Meat computer(인간의 두뇌w)로 운전의 경우 – 사고가 발생하는 긴급상황에서 인간의 뇌반응속도는 250밀리세컨드-운전하면서 숄더, 헤드체크, 미러를 보면서 멀티태스킹 필요-운전하면서 ‘도’ 틈이 나면 인스타그램/카카오톡 체킹( 찔리네요w)-. 매일 운전으로 사망자가 up to 3700명(미국이죠?)
Silicone computer(AI/자율주행)로 운전하면 -반응 속도는 100밀리세컨드 이하로 감소(인간보다 60% 빨라짐) -숄더, 헤드체크 각도보다 훨씬 넓은 360도 주변 사물 체크와 인식 -자율주행으로 운전하면서 인스타를 하든 카카오톡을 하든 사고 발생 비율과 운전에 대한 비용(자율주행 택시와 같은)은 현격히 감소할 것이다.
04년에 나온 영화 아우디 R8 프로토타입 차가 나오는 영화네요, 윌스미스 주연의 아이로봇 한 장면이요. 시간은 2035년(지금으로부터 14년후는 이런세상?)
지금 뭐하고 있어? (뭐하려고?) 운전할 거야, 뭐야? 손으로?! 스마트폰과 함께 태어난 포르모사피언스처럼 내연기관을 볼 수 없고 경험하지 않고 자율주행차 세계에서 태어난 사람들은 위와 같은 여성의 반응을 하는 경우가 100%w
윌스미스 주연의 아이로봇 아래에는 테슬라 FSD 베타(현재 약 2000명의 고객-베타테스터) 운전 중 벌어지는 각 상황에 대한 설명이 있습니다.
대표적으로 AEB(auto emergncy braking) 갑자기 사람이나 고라니가 지나갈 때 긴급 제동하는 영상이고, 실제로 저도 오토파일럿만으로도 운전 중 스스로 차가 제동을 거는 것을 경험한 적이 있습니다. PMM의 경우 주차조건이 아닌(극단적으로 절벽) 곳에서 실수로 엑셀을 전개해도 바로 개입하여 멈추도록 합니다.
관련 영상에서는 교통이 혼잡한 샌프란시스코를 테슬라 FSD 베타로 유유히 두 손을 떼고 운전하는 장면도 나옵니다. 5단계까지는 기술이나 법규 등 해결해야 할 것이 많습니다만, FSD는 점점 진보하고 있는 느낌입니다.
테슬라 FSD
비전과 라이더, 그리고 레이더는 왜 사라졌을까?구글의 자율주행 웨이모, 그리고 테슬라의 FSD 경쟁 구도 정보를 보면 항상 나오는 게 웨이모의 경우 라이더(Liadar)와 HD맵을 사용해 바로 5단계로 올리는 게 목표입니다.
이와 비교되는 테슬라 FSD는 라이더는 버리고 비전과 레이더(radar)를 주로 사용하며 2.5-3단계 어디쯤 와 있습니다. 벌써 레이더까지 버렸어요!
자율주행을 위해서는 다양한 장비를 탑재하는 것이 더 빠르고 안전하지 않을까?비교해보죠.
라이더의 경우 HD map을 월드와이드로 하면
간단하게 둘을 비교해보면 웨이모(라이더+HD map) 고화질 HD map을 실시간으로 분석하면서 라이더를 통해 자율주행, 그러기 위해서는 무겁고 비싼 라이더를 올려 hd맵을 빠르게 연산하는 컴퓨터가 필요합니다. HD맵이 한정된 장소만 자율주행을 하면 바로 레벨5가 되겠지만 전 세계를 대상으로 매핑해야 하고 지도를 꾸준히 업데이트해야 한다면 차량에 슈퍼컴퓨터가 들어가 있어야 한다고 생각합니다.테슬라(레이더+비전) 테슬라 FSD는 라이다 없이 8개의 카메라와 레이더를 통해 주변 사물, 차량 간 거리 인식과 속도를 포착합니다.비싸고 무거운 라이더(Lidar)를 채택하지 않고 테슬라 FSD만으로 전 세계에 테슬라 사용자들이 (그들의 차량이) 딥러닝을 통해 수많은 데이터를 분석하고 가공해 다시 업데이트하는 방식입니다. 2, 3, 4단계씩 올라갈 거예요.
테슬라 FSD는 왜 레이더(radar)를 버렸을까.테슬라는 8개의 카메라와 레이더로 자율주행을 하면서 거리 인식, 물체 속도 측정을 해야 합니다. 레이더가 있으면 맨홀 뚜껑 등도 잡아 기상여건이 나쁠 때도 주변 파악에 용이한데 왜 레이더를 버렸을까.카파시와 일론 머스크가 원가절감을 위해 이런 큰 리스크를 했을 리가 없습니다.
일론 머스크의 트윗을 보면 레이더와 비전이 충돌(운전 중인 어떤 상황에서)하면 무엇에 의지할 것인가?에 대한 자문자답으로 비전이 좀 더 정확하다고 언급했습니다.
퓨어비전(pure vision)만으로도 다양한 주행 환경에서 더 우수하다는 것을 비전과 레이더의 비교 예를 통해 카파시는 설명합니다. 오토파일럿으로 주행하면서 레이더에 의해 전방으로 급제동을 밟아야 하는 상황에서 그렇지 않다는 것을 보여줍니다.
그리고 또 재미있는 예입니다. 저도 테슬라를 타보는 분이라면 한 번쯤 경험해봤을 ‘팬텀 브레이크’ 현상입니다.
팬텀 브레이크는 오토파일럿 중 앞에 장애물도 없는데 갑자기 스스로 브레이크를 밟는 상황입니다. 한번 당하고 보니 끔찍해요. 보통 다리 아래를 지날 때 그런 일이 발생하는 것 같습니다만, 이것도 레이더와 비전의 충돌에 의해 부정확하게 브레이킹을 지시하는 것이 아닐까 생각합니다.
생각해 볼 것은 테슬라는 레이더를 제거하는 모험을 했고 물론 내부에서 여러 번 시뮬레이션을 했기 때문에 이런 결정을 내렸을 것이고 앞으로 초기에 오류가 있을 수 있지만 점점 성능이 업데이트되지 않을까 싶습니다. 하지만 다양한 운전 환경에서 만들어지는 주행 데이터, 특히 edge case라고 불리는 운전 중 돌발 상황(이전에 흰색 트럭이 고속도로에 누워 있는 것을 하늘로 착각해 부딪힌 것처럼)이 많을수록 자율주행의 완성도는 점점 향상될 것으로 보입니다.
이러한 데이터가 테슬라가 소유한 세계에서 다섯 번째로 강력한 슈퍼컴퓨터에서 수집(라벨링)되고 훈련되고 재생산되며 테슬라 사용자의 차량(FSD)에 OTA(over the air)로 뿌려지고 업데이트됩니다.
무한 반복인 셈이죠.마마콤(슈퍼컴퓨터) – 아기콤(차량FSD/주행데이터) – 다시 마마콤에서 라벨링, 재생산되어 아기콤에 OTA
앞으로 자율주행 기술이 얼마나 발전할지, 그리고 언제쯤이면 정말 ‘자율주행’하면서 차 안에서 영화를 보거나 컨퍼런스콜을 하거나 로보택시(AI가 운전한다)를 탈 수 있을지 궁금합니다. SF영화에서 본 것이 빨리 눈앞에 펼쳐지길 기대합니다. 물론 그에 따른 도로교통법을 바꾸려고 하면 또 골치가 아프긴 하지만요.
조만간 FSD도 구독 서비스를 출시한다고 하니 구독하고 오토파일럿만의 테슬라모3에 바로 테스트를 적용해봐야겠네요.(웃음)
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