테슬라의 자율주행 기술

모델3

자율주행 자동차 기술은 현재 자동차 산업에서 가장 핫한 주제 중 하나입니다. 특히 테슬라는 자사의 Autopilot/FSD(Full Self Driving) 기술을 통해 자율주행 분야에서 주도적인 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 테슬라의 자율주행 기술을 다른 경쟁 업체와 비교하며, 그 발전 현황에 대해 알아보겠습니다.

 

목차

 

 

자율주행 기술 소개

테슬라는 adaptive cruise control 기능과 사고감지 긴급회피 기능등 안전주행 보조기능을 기본탑재한 Autopilot을 전 차량에 기본 장착을 하고 있습니다. 자율주행이라는 타이틀을 달고 나오는 상품은 옵션으로 선택이 가능한 FSD(Full Self Driving)가 있습니다. 테슬라의 FSD(Full Self Driving)은 자율주행 기술의 선두주자 중 하나로, 실제 운전 중에 운전자의 개입 없이도 차량을 조작할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 기술은 주요 하드웨어와 소프트웨어 업데이트를 통해 지속적으로 발전하고 있습니다. 센서, 카메라, 레이더 등 다양한 장비를 활용하여 주변 환경을 모니터링하며 주행을 조절합니다. 점차 레이더나 초음파 센서를 없애고 2차원 카메라 시각정보를 수집하여 딥러닝을 통해 3차원 공간을 추론하여 구현하는 방식을 계속 발전시키고 있습니다. 테슬라의 중점 기술방식과 달리 레이더나 라이더 및 초음파 센서를 이용하여 다중 데이터를 통합한 후 고정밀 지도를 만들어 자율주행 기술에 적용하는 방식이 있고, 구글의 웨이모와 GM의 Cruise가 대표적으로 이 방식을 채택하고 있습니다.

 

경쟁업체와의  비교

테슬라의 FSD(Full Self Driving) 기술과 경쟁 업체의 자율주행 기술을 비교해보면, 테슬라는 자사 제품에 이 기술을 효과적으로 적용하고 있습니다. FSD(Full Self Driving)는 2차원 카메라 정보기반으로 엄청나게 수집되는 고객들의 주행정보를 분석하여 딥러닝을 통한 소프트웨어의 개선을 지속적으로 진행하고 있습니다. 타 브랜드 대비하여 압도적으로 비교되는 테슬라의 장점은 고객에게 인도된 차량으로부터 수집되는 방대하고, 다양한 case 정보입니다. 현재까지 생산된 차량이 약 5백만 대입니다. 하루에도 어마어마한 주행데이터가 테슬라 서버로 수집됩니다. 카메라 기반을 선택한 테슬라의 주 안 점은 운전자인 사람에게 판단의 근거가 되는 정보수집 체계가 시각정보에 크게 의존한다는 것을 기반으로 하기 때문입니다. 라이더나 레이더의 적용은 정보의 정확도 측면에서는 장점이 될 수 있습니다만, 데이터의 처리속도나 라이더나 레이더의 단가 고려 시 모듈 전체의 cost가 엄청나다는 데에 문제가 있습니다. 웨이모 차량 이미지를 보면 바로 알 수 있습니다. 차량의 측면과 상부에 장비들이 즐비하게 부착되어 튀어나와 있습니다.

웨이모 자율주행 차량모습(좌측) vs 테슬라 차량 모습(우측사진) 비교

웨이모는 미국으 피닉스와 샌프란시스코에서 로보택시를 시범운영 중입니다. 정확한고 세밀한 지도정보를 이용하여 학습된 지역에서는 무리 없이 운행을 하고 있는 것을 보여줍니다. GM도 자사 자율주행 모듈인 Cruise를 미국 내 15개 지역과 일본 및 두바이에서 시험운영 중에 있습니다. 이 들 두 회사의 공통점은 라이더나 레이더 초음파 센서등을 사용하는 것을 고수하고 있고 테슬라의 방향과는 대비되는 부분이 되겠습니다.

 

자율주행 발전 현황

테슬라의 자율주행 기술은 점진적인 발전을 거듭하며 안전성과 신뢰성을 갖추고 있습니다. FSD(Full Self Driving)은 운전자의 개입없이 목적지까지 스스로 운전하는 능력이 계속 업그레이드되고 있으며 Level 4 이상의 수준으로 발전할 수 있을 거로 예상됩니다. 테슬라는 지속적으로 고객의 차량으로부터 수집한 데이터를 딥러닝하여 자율주행의 안정성을 높일 것으로 예상됩니다.

 

결론

테슬라의 FSD(Full Self Driving)은 자율주행 분야에서 혁신적인 기술을 제공하고 있으며, 경쟁 업체와 비교했을 때도 우위를 유지하고 있습니다. 끊임없는 연구와 개발을 통해 테슬라는 자율주행의 미래를 이끌어 나갈 것으로 기대됩니다.