요즘 자율주행하면 테슬라를 떠올린다.테슬라와 함께 구글(정확히 알파벳)에는 웨이모가 있다. 같은 자율주행차이지만 구성과 구현 방법에는 차이가 있다. 그 차이에 따라 향후 미래와 각 회사의 미래도 달라지지 않을까.
[정리] 1. 자율주행과 전기차(vs내연기관차) 2. 테슬라의 오토파일럿 3. 구글의 웨이모 4. 자율주행과 클라우드
- 자율주행과 전기차(vs내연기관차) 미래형 자동차 하면 자율주행, 스마트카, 친환경차, 커넥티드카 등의 용어가 많이 등장한다.이러한 자동차를 만들기 위해서는 센서, 카메라, 디스플레이, 각종 반도체, 그리고 이를 컨트롤하는 SW가 필요하다.자율주행차에는 다양한 전기부품과 디지털 기능이 탑재돼야 하며 센서, 제어기기 등을 관리해야 한다.-> 주행을 위한 동력과 전자기기 이용을 위한 동력을 따로 관리하는 것보다 하나로 관리하는 것이 효율적이고 복잡성이 낮으며 고장 위험성도 낮다 -> 자동차 제어도 내연기관차보다 전기차가 쉽고 정밀하다. 민감성, 그래서 짝처럼 논의되기도 하는 자율주행과 전기차
2. 테슬라 오토파일럿 구글 웨이모와 비교해 우선 비교되는 건 HW 구성이다.2019년 4월 이후 출시되는 테슬라 자동차는 1개의 전방 레이더, 8개의 카메라, 12개의 초음파 센서, TeslaFSD 칩이 장착된 테슬라 뉴럴넷 자율주행 보드가 장착돼 있다. 다른 자율주행 시스템의 경우 라이더 장치를 사용하고 있지만 테슬라는 라이더 없이도 자율주행 레벨5가 가능하다고 주장하고 있다.
테슬라는 ADAS(첨단운전자보조시스템) 기능을 두 가지로 나눠 판매 중-자율운행(Autopilot):자율주행 레벨2(운전자 적극적인 제어 필요)-자율주행(FSD, Full Self Driving Capability):추가 옵션으로 구매해야 한다.
(zoomin) 테슬라 말로는 올해 말 레벨5에 해당하는 자율주행이 가능하다는데 기다려봐야 한다. 과연…오토파일럿은 저렴한 가격에 가성비를 높이려는 테슬라의 정책을 제시하는 듯하다. 현재의 오토파일럿은 잘될 때는 자율주행이지만 못할 때는 크루즈 컨트롤과 같지 않니? 현재의 구성에서 지금까지 해온 것은 인정하지만 카메라만으로 외부 사물을 인식하는 것이 환경의 영향, 빛 등 외부 요인을 극복할 수 있을지 의문이다.
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3. 구글 웨이모테슬라와의 큰 차이점은 라이다(LiDAR, Light Detection And Ranging)를 사용한다는 것이다.GM도 라이다 사용, 완전자율주행 핵심 기술 중 하나로 꼽히는 카메라 기반 자율주행차의 주요 문제점이 집약적인 피드를 읽고 해석하는 AI(AI는 밀리초 안에 모든 상황을 인식해야 한다고 한다)가 라이다. 기반은 가격 경쟁력에서 떨어진다. 처음 출시됐을 때보다 저렴해졌지만 아직 비싼 비용 구글 무인자동차는 약 15만달러에 해당하는 장비를 갖고 있으며 여기에는 7만달러에 해당하는 LIDAR(레이저 레이더) 시스템이 포함돼 있다.그리고 크기도 약점, 자동차 지붕을 달리는 라이다, 부피를 줄이는 데 한계가 있어 자동차 외관 디자인에 영향을 미칠 수 있다.
4. 자율주행과 클라우드 구글 웨이모에는 에이더스를 포함한 다양한 장비가 들어가는 클라우드가 필요한 자율주행차에 장착되는 센서의 종류와 개수가 많아지고 점점 성능이 고도화되면서 센서단에서 생성되는 데이터의 양이 상당히 많아지고 있다. 방대한 데이터를 처리하기 위해 자율주행에서 AI 컴퓨팅은 필수 요소가 되고 있다.-> 자율주행 시대에는 클라우드 컴퓨팅 서비스 구축이 핵심 비즈니스 모델 클라우드 : 아마존, MS, 구글
[참고기사, 블로그] [미래자동차 모빌리티 혁명] 구글이 자율주행차를 전기차로 개발한 이유
완전 자율주행의 핵심 ‘라이더(LiDAR)’
[특집 인터뷰] 자율주행을 위한 강력한 AI 플랫폼으로 상용화를 앞당깁니다.클라우드 관련
[참고위키] 테슬라 오토파일럿(나무위키)
ADAS: Advanced Driver Assistance System
[참고 유튜브 영상] – 테슬라 사고 : 좋은 날씨와 빛에 반사된 흰색 트럭을 인지하지 못했다 (나름 유명한 사건..)
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