CWN(CHANGE WITH NEWS) - 테슬라 오토파일럿의 라이다VS카메라·의사 라이다

많은 자동차 기업이 자율주행차 기술을 완성하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 모두 완전한 오토파일럿을 목적으로 하나, 이를 구현하는 방법은 사용하는 센서에 따라 달라진다.

센서는 크게 레이더(RADAR), 라이다(LiDAR), 카메라로 나뉜다. 이들은 자율주행차의 눈 역할을 하여 차량 주변 환경을 인식해 자동차의 원활한 주행을 가능케 한다.

현대와 볼보 등이 추진하는 라이다는 주변 사물의 형태나 거리, 높낮이를 인식하여 ‘3D 맵핑(3D mapping)’을 통해 이들을 세밀한 지도로 만든다. 하지만 모듈의 가격이 너무 비싸고, 3D 맵핑과 같은 복잡한 기술을 구현하는 데 시간이 너무 오래 걸린다는 단점이 있다.

기존의 자율주행차 기업과 달리 테슬라는 새로운 방법을 추구했고, 결국 자신들의 강점인 AI를 이용하여 이를 해결한다. 카메라 여덟 개와 초음파센서 열두 개만 탑재하는 '의사 라이다(Pseudo LiDAR)'로 오토파일럿을 향한 첫발을 내디딘 것이다.

위의 이미지는 테슬라와 코넬대학의 협업으로 진행된 연구 결과이다. 좌측 상단의 이미지는 입력값, 좌측 하단은 라이다, 우측은 테슬라의 수도 라이더를 통해 만들어진 이미지이다. 세 가지 이미지 모두 거의 일치한다. 수도 라이다는 카메라로 픽셀의 깊이를 측정하고 깊이를 위상에 근거하여 3D 이미지를 추정하여 정확도를 높이는 기술이다.

카메라만을 이용한다면 라이다만큼의 정밀한 사물 인식 및 3D 맵핑은 불가능하다. 테슬라가 수도 라이다를 완성시킬 수 있었던 이유는 ‘컴퓨터 비전’으로 정확도를 잡았기 때문이다.

테슬라는 올해 8월 슈퍼컴퓨터 ‘도조(Dojo)’와 새로운 인공지능 칩을 선보였고, 이를 이용하여 자율주행 인공지능(AI)을 훈련시키고 있다. 강력한 머신러닝으로 카메라로 얻은 정보를 식별해 내는 것이다. 테슬라는 카메라 중심의 pure vision을 강조했다. 그에 앞선 올해 4월, 두 개의 인공신경망을 이용해 이미지 내 물체 간 거리를 측정하는 특허를 습득했으며, 이 기술 역시 수도 라이다의 정확도를 높이는데 기여한다.

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