갤러리 이슈박스, 최근방문 갤러리
개념글 리스트
1/3
- 일본에서 잘나간다는 온라인 인형뽑기 긷갤러
- 시댁 최초방문한 이민정 근황 ㅇㅇ
- 베트남 애들이 한국 길거리에서 보고 엄청 놀라는거...JPG 포흐애액
- 싱글벙글 한국여성들에게 물어본 사귀고 싶은 나라 ㅇㅇ
- Z세대의 잃어버린 세대화와 쉬었음 청년을 방치하면 안 되는 이유 묘냥이
테슬라가 라이다를 탑재하지 않는 이유
- 라이다는 해상도, 주사율이 떨어짐
- 라이다는 신호 간섭, 다중경로 문제에 취약함
- 위와 같은 이유로 스푸핑, Jamming에 취약함
- 비, 눈, 안개에서 성능이 급감함
- 라이다는 신호등이나 표지판을 읽을 수 없고 차선도 감지하지 못함
- 인체 눈 안전 때문에 출력제한이 있음 (근데 그것도 부족해서 은근슬쩍 제한을 푸는건지 차량의 라이다 센서때문에 카메라 센서가 손상되는 사례들도 발견되고 있음.)
웨이모같은 라이다가 탑재된 자율주행/주행보조 차량도 모조리 카메라가 메인임
카메라는 색상정보도 있고 해상도가 훨씬 높고 주사율도 높기 때문
주행하다보면 결국 라이다에 의존하지 못하고 카메라만으로 주행해야 하는 상황이 생김
결국엔 카메라로 오는 고해상도, 고주사율 정보를 인간 운전자 수준으로 인식하고 처리하는 AI가 필요
즉 카메라 만으로도 인간 수준의 주행 능력을 갖추는게 우선
그런 상황에서 라이다는 근본적인 해결책을 회피하려는 하드웨어적인 임시방편일 뿐임대부분 차량 회사에서는 수조원을 들여 GPU 슈퍼클러스터를 만들고 AI 연구자들을 고용해서 수년에 걸쳐 AI를 훈련시켜야 하는 이유를 이해하질 못하고 그런 대담한 일을 벌이도록 결정권자를 설득할수가 없음
일론 머스크나 마크 주커버그같이 오너가 기술에 대한 이해가 있는 경우가 아니면 그런 대담한 결정을 내리는건 불가능
그러니 라이다라는 쉽고 간단해 보이는 임시방편에 손을 대는것
그렇지만 결코 근본적 해결이 될 수 없음
결국엔 카메라 정보를 처리 시각/인지 능력이 인간 운전자 수준에 도달해야 함
앞서 말했듯이 라이다가 힘을 못 쓰는 상황이 생기기에
심지어 카메라와 라이다로 인식한 결과가 다를 수 있음
이때 어느 센서에서 온 결과를 믿어야 하는가? 라는 문제가 생김.
라이다에선 전방에 물체가 감지되는데 카메라는 감지되지 않을 수 있음
라이다 말을 믿고 시속 100km 달리다가 급브레이크를 밟았는데 반사체에 인한 간섭이었다? 대형사고로 이어지는것.
일반적으로 센서가 다양할수록 좋다고 생각하기 쉽지만 센서퓨전 문제는 생각보다 까다롭다고 연구자들은 말하고 있음
그래서 현실에선 센서가 융합되었다기보다 백업 개념으로 더 쓰임
실제로 현대에도 HDA 기술을 공급하는 전세계 ADAS 시장 90%를 차지하는 모빌아이에서도 척추(Backbone)은 카메라이고 라이다/레이더는 보조라고 꾸준히 말하고 있음. 얘들은 레이더/라이다도 사용하는 솔루션을 팔면서도 그렇게 얘기하는거
모빌아이 CEO인 암논 샤슈아는 "카메라만으로 인간보다 뛰어난 운전 실력을 갖추는 것이 먼저이며, 라이다는 그 위에 얹는 중복 안전장치일 뿐"이라고 지속적으로 강조함
물론 라이다가 저렴해지면 테슬라에도 백업으로 라이다가 탑재될 날이 올 수 있음
하지만 자율주행 기업들의 가장 크고 어려운 숙제는 카메라만으로 인간 수준의 주행능력을 달성하는 일임
많은 기업들이 AI라는 가장 큰 숙제를 해결하기보다 단기간에 해결할수 있고 쉽게 의지할 수 있는 요행을 찾는데 급급했음 (초정밀지도, 차량간 통신, 차량대 도로 통신, 레이더, 라이다 등등)
테슬라는 요행에 기대지 않고 모든 자원을 가장 큰 숙제를 해결하는데 투자함으로 이 숙제를 해결하는데 가장 근접한 기업이 됨
작성자 : ㅇㅇ고정닉
