테슬라 FSD 테슬라 모델3에 실려있는 레드 수량입니다얼마 전 줌을 통해 진행된 CVPR 2021 워크숍에서 테슬라의 AI 총괄 디렉터인 Andrej Karpathy(안드레카파시) 씨의 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% 소화는 못했지만 아래 관련 내용의 핵심과 개인적인 생각 등을 포스팅해 보았습니다.
그 전에 앙드레 카파시 누구야?앙드레 카파시(Andrej Karpathy)
왼쪽) 일론 우) 카파시의 현재 테슬라 AI 디렉터 앙드레 카파시는 슬로바키아 태생으로 토론토 대학교, 브리티시 컬럼비아 대학교에서 컴퓨터, 물리학을 공부하였습니다.그 후, 스탠포드에서는, AI, 딥러닝에 관한 박사 학위를 취득했습니다. 2015년 엘론과 함께 테슬라 나일론 마스크에 관심있는 분들은 솔깃한 오픈 AI(Open AI) 설립 멤버가 될 것입니다. 아론은 인공지능의 디스토피아적인 미래를 걱정하며 인류에게 도움이 되는 AI의 개발, 법규 등을 위해 오픈AI를 만들었습니다.
그리고 17년도에 테슬라의 AI 디렉터로 앙드레 카파시를 영입했습니다. 테슬라의 자율주행은 예전부터 존재했지만 세계 최고 수준의 인공지능과 딥러닝 전문가를 영입하면서 다른 경쟁사와 차별화 전략(라디아, 레이더에 의존하기보다 비전과 딥러닝을 기반으로 한 자율주행)을 시작하지 않았나 싶습니다.
다음은 CVPR2021의 안드레카파시 내용 발췌입니다.(해석의 오류가 있을 수 있습니다.) ● 자율주행(기계 vs.) (인간) Meat computer (인간의 두뇌 w)로 운전의 경우, – 사고가 발생하는 긴급 상황에서 인간의 뇌 반응 속도는 250 미리세컨드 – 운전하면서 숄더, 헤드체크, 미러를 보면서 멀티태스킹 필요 – 운전하면서 “길” 틈틈이 인스타그램 / 카카오톡 체크킹 (찔러요w)- 매일 운전으로 사망자가 up to 3700명 (미국이지?）
Silicone computer(AI/자율 주행)로 운전한다면 -반응속도는 100밀리세컨 이하로 감소(인간보다 60% 빨라짐) -숄더, 헤드체크 각도보다 훨씬 넓은 360도 주변 사물의 체크와 인식 -자율 주행으로 운전하며 설치를 해도 사고발생비율과 운전에 대한 비용(자율주행택시 같은)은 현격히 줄어들 것이다.
04 년 영화, 아우디의 R8 프로토타입의 차가 나오는 영화입니다, 윌 스미스 주연의 아이 로봇의 한 장면입니다. 때는 2035년 (지금으로부터 14년후는 이런 세상?)
방금 무슨 일이야? (뭘 하려고?) 운전할거야? 손으로?! 스마트폰과 함께 태어난 포모사피언스처럼 내연기관을 보지 않고 경험 없이 자율주행차의 세계에서 태어난 사람들은 위와 같은 여성의 반응을 할거야 100%
윌스미스 주연의 아이로봇 아래에는 테슬라의 FSD 베타(현재 2000여 명의 고객-베타 테스터)가 운전 중 일어나는 상황들에 대한 설명이 적혀 있습니다.
대표적인 것이 AEB(auto emergncy braking) 갑자기 사람이나 고라니가 지나갈 때 긴급 제동하는 영상이어서 사실 저도 오토 파일럿만으로도 운전 중 마음대로 차가 제동하는 것을 경험한 적이 있습니다. PMM의 경우 주차조건 이외의 (극단적으로 절벽)에서 실수로 엑셀을 전개해도 즉시 개입하여 정지합니다.
관련 영상에서는, 교통 체증이 심한 샌프란시스코에서, 테슬라의 FSD베타로서 유유히 양손을 두고 운전하는 장면도 찍힙니다. 5단계까지는 기술이나 법규 등 해결해야 할 것이 많습니다만, FSD는 점점 진보하고 있는 느낌입니다.
테슬라 FSD
비전과 라이더, 그리고 레이더는 왜 꺼졌을까?구글 자율주행 웨이모 그리고 테슬라의 FSD 경쟁구도 정보를 보시면 항상 나오는 게 웨이모의 경우 라이다(Liadar)와 HDmap을 이용해서 바로 5단계까지 끌어올리는 게 목표입니다.
이와 비교되는 테슬라 FSD는 라이더는 버리고 비전과 레이더(radar)를 주로 사용하며 2.53단계는 어디쯤에 와 있습니다. 지금은 레이더까지 버렸어요!
자율주행을 위해서는 다양한 장비를 탑재하는게 더 빠르고 안전한거 아냐?한 번 비교해 볼까요?
라이더의 경우 HD map을 월드로 하면
쉽게 두 개를 비교하면 웨이모(라이더+HDmap) 고화질 HDmap을 실시간으로 분석하면서 라이더를 통해 자동주행을 하고, 이를 위해서는 무겁고 높은 라이더를 올려 hd맵을 빠르게 연산하는 컴퓨터가 필요합니다. HD map이 한정된 곳을 자동으로 주행하면 바로 레벨 5가 가능하지만 전 세계를 대상으로 매핑하고 지도를 갱신해야 한다면 차에 슈퍼컴퓨터를 넣어야 할 것 같습니다.테슬라(레이더+비전) 테슬라의 FSD는 라이이다. 없이 8개의 카메라와 레이더를 통해 주변의 사물, 차량 간의 거리 인식과 속도를 포착합니다.높고 무거운 라이더(Lidar)를 채택하지 않고 테슬라의 FSD만으로 전 세계 테슬라 사용자가 (그들의 차량이) 딥러닝을 통해 수많은 데이터를 분석가공하여 다시 업데이트 하는 방식입니다. 2, 3, 4단계 점점 올라갈 거예요
테슬라 FSD는 왜 레이더(radar)를 버렸을까.테슬라는 8개의 카메라와 레이더로 자율주행하면서 거리인식, 물체의 속도측정을 해야 합니다. 레이더가 있으면 맨홀 뚜껑 같은 것도 포착해 기상조건이 좋지 않을 때도 주변 파악이 쉬울 텐데 왜 레이더를 버렸을까.캐퍼시와 일론 마스크가 비용을 절감하기 위해 이런 큰 위험을 했을 리는 없을 것입니다.
일론 머스크의 트윗을 보면 레이더와 비전이 서로 충돌(운전 중 어떤 상황에서)한다면 무엇에 의존할 것인가에 대한 자문자답으로 비전이 더 정확하다고 언급했어요
퓨어비전(purevision)만으로도다양한주행환경에서보다우수함을비전과레이더비교례를통해캇파시는설명합니다. 오토 파일럿으로 주행하여 레이더로 전방에 급브레이크를 걸어야 하는 상황에서 그렇지 않은 것을 보여 줍니다.
그리고 재밌는 예시네요 저도 테슬라를 타는 분이라면 한 번쯤은 경험해봤을 ‘팬텀 브레이크’ 현상이에요.
팬텀 브레이크는 오토 파일럿 안에 장애물도 없는데 갑자기 스스로 브레이크를 밟는 장면이군요. 한번 당해보면 깜짝 놀랄 일은 있어요. 일반적으로 다리 아래를 통과할 때 그러한 일이 발생하는 것 같습니다만, 이것도 레이더와 비전의 충돌로 부정확하게 브레이킹을 지시하는 것이 아닐까 생각합니다.
생각해야 할 것은 테슬라는 레이더를 제거하는 모험을 하고 있고 물론 내부에서 여러 번 시뮬레이션을 하고 있기 때문에 이런 결정을 했겠지만 앞으로의 초기 실수일 수도 있지만 점점 성능이 업데이트 되지 않을까 생각합니다. 하지만 다양한 운전환경에서 만들어지는 주행데이터, 특히 Edge case라 불리는 운전중 돌발상황(이전에 흰색 트럭이 고속도로에 누워있는 것을 하늘로 착각하고 충돌한 것처럼)이 많을수록 자율주행의 완성도는 점차 향상될 것으로 보입니다.
이러한 데이터가 테슬라가 소유하고 있는 세계에서 다섯 번째로 강력한 슈퍼컴퓨터로 모아지고(라벨링), 훈련되고, 재생산되며, 테슬라 사용자의 차(FSD)에 OTA(overtheair)로 뿌려지고 업데이트될 것입니다.
무한 반복이거든요장난감컴(슈퍼컴퓨터) – 애기컴(차량 FSD / 주행데이터) – 다시 장난감컴에서 라벨링, 재생산되어 애기컴에 OTA
앞으로 자율주행기술이 얼마나 발전하는지, 그리고 언제쯤 정말 ‘자율주행’해서 차 안에서 영화를 보고 컨퍼런스콜을 하고, 또 로보택시(AI가 운전한다)를 탈 수 있는지 궁금합니다. SF영화에서나 봤던 일이라 빨리 눈앞에서 펼쳐지길 기대합니다.
조만간 FSD도 구독서비스를 시작한다고 하니 구독하고 오토파일럿뿐인 나 테슬라모3에 바로 시범적용을 해봐야 합니다.(웃음)
테슬라 슈퍼컴퓨터타 #테슬라FSD #안드레카파시 #CVPR #도죠 #purevison #테슬라자율주행 #테슬라오토파일럿 #팬텀브레이크 #레이더 #라이더 #퓨어비전 #FSD #Nandejhy #karpat