[자율주행] 3. 자율주행 구현은 어떻게? Camera만 쓴 자율주행은 정말 가능할까?

드디어 올려주셨네요. 감사히 잘 보겠습니다. 다음편도 기대합니다!

앗싸 이등!

아기다리 고기다리 던 게시물이군요. 감사해유.

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재밌게 잘 읽었습니다! 재활용이 안되는 부분들은 짤막하게 따로 헤딩만 달아서 나중에 번외로 올리는건 어떨까요?ㅎㅎㅎ

그게... 육체적으로도 좀 힘든 상황이고 (이 시리즈를 쓰다가 터널 증후군이 왔어요;; 일을 그렇게 해봤어봐) 원고가 워낙 난잡해지다보니 나중에 재활용하겠다는 확신이 있는 부분 빼놓고는 다 지웠습니다 ㅠㅠ

네.. 글쓰는게 정말 고역이죠... 이렇게 질 높은 글을 써주셔서 감사할따름입니다. 덕분에 재미있는 주제에 대해 많이 배웠어요!

맘잡고 자세히 읽어봐야겠어요. 이런글 너무 좋아요!

긴 시간과 노력으로 엄청난 글 써주셔서 정말 감사합니다!! 

wow. 재미있네요

지적하신대로 Lidar는 여러 차량에서 동시에 쏠 경우, 서로 간섭이 생기고, 어떤 차량에서 쏜 것인지 ID가 없어서 ... 자칫 다른 차량에서 쏜 엉뚱한 신호를 받을 경우 생각지도 못한 사고로 이어지게 됩니다.  지금이야 한정된 지역에서 몇 대 안되는 차량으로 테스트를 하고 있지만, 이런 위험요소가 대중화를 막을 수 밖에 없어요.  불과 몇주전 닛산(?)에서 자율주행 청사진을 발표했는데... 테슬라와 유사한 접근이었던 것으로 기억되네요. 

Lidar의 신호 간섭 문제는 이런 종류의 센서들은 모두 갖고 있는 문제이고, 센서가 대중 보급되면 다 어떻게든 해결이 가능합니다. 심지어 아예 간섭이 없는 lidar도 연구는 끝나있구요.

Nissan의 커멘트는 로이터의 과장보도를 유사언론들이 확산시킨 것입니다. 두가지 문제가 있는데요. (1) 앞으로 영원히 lidar를 안 쓰겠다고 한 게 아니라 지금 당장 L2가 실리는 상용차에는 lidar의 가성비가 너무 낮아서 못 쓰겠다는 얘기였습니다. 이 부분은 Nissan 대변인이 재확인해줬죠. (2) Nissan은 이번에 radar 커버리지를 높여 360도를 확보했습니다. 현재 상태만 비교해도 vision-only인 Tesla와는 유사하다고 보기 힘들고, 이번에 이렇게 구체적인 내용을 발표한 건 ProPilot 2.0이라고 일본 내수용에 들어가는 L2 시스템일 뿐, L4+ 자율주행 관련해서 발표한 것은 로드맵 외에 구체적인 것이 없습니다.

coherent detection 말씀하시는 건가요? 이거만으로 모든 문제가 해결되었다고 보기엔 좀 힘들듯 한데요.

개인적으로는 비젼을 메인으로 가져가야한다는 주장은 어느정도 이해합니다. 그걸 제대로 프로세스를 못하니까,

그리고 보다 더 잘하기 위해서 다른 센서의 도움을 받아햐 하는 거죠. 

lidar 의 경우는 아직 해결해야될 게 너무 많아요. 낙관적으로 생각하시는 거만큼 반도체랑은 다른 영역의 이야기라,

그렇게 쉽게 해결되지 않을거라고 봅니다. 레이져 시스템이 생각만큼 간단하지 않아요. 문제도 많구요. 

(그래서 한동안 이거하나만으로도 먹고 살 길이 있을거라 보기도 합니다만.. )

Inference reduction 테크닉들이나 inference free lidar들은 소개자료들만 읽고 자세히 공부하진 않았습니다. 말씀하신 것처럼 어렵다라고 말하는 쪽도 있고, 기본적인 noise reduction에서 벗어나지 않는다는 사람들도 있고 의견은 다양하더군요.

어쨋든 "lidar도 이런 문제들이 있지 않느냐?"라는 질문은 현 시점에선 전 시기 상조에 논점 흐리기라고 봅니다. 본문에 썼듯이 lidar를 쓰느냐 마느냐가 중요한 게 아니라 그것이 무엇이든 간에 고성능 장거리 depth sensor를 써서 최대한의 안전을 확보하는 것이죠.

네, 맞아요. 먼저 말씀드리면 전 depth 센서는 필요하다고 보고, tesla 의 현재 어프로치는 문제가 있다고 봅니다.

개인적으로 볼때, 근본적으로 vision 과 말씀하신 다른 depth sensor 들의 차이점은 passive detection 이냐 active pulsing/detection 이냐는 거에요.

Active pulsing 시에 대부분의 wave 기반의 모든 기술들이 영향을 받을 수 밖에 없는 것은 숙명이에요. 어떤 형태라도 쏘고 받는 형태에서는 간섭에서 자유롭기 힘들어요.

하지만 passive detection 은 현재 상태에서 위치에 따라 다르지만 모든 시스템에서 유사하게 받는 유일한 정보기 때문에, 이를 메인으로 가져가는 것이 

나을지도 모르겠다는 생각입니다. 다른 센싱 기술들이 필요없다는 것은 아니지만 비젼을 중심으로 발전시켜야 한다는 것에는 저는 어느정도 동의해요.

그래서 개인적으로는 니산의 어프로치를 지지하는 편입니다만.. 뭐, 비젼도 밤에는 현재 우리 눈만큼의 sensitivity 가 확보가 힘들기 때문에 순수 passive 가 될지는 모르겠습니다만.

여튼, 많은 논의가 있어야 하는 건 분명합니다. Lidar 혹은 다른 depth sensor 들의 양산 문제나 기술 문제가 그렇게 호락호락한 문제들이 아니거든요.

그래서 Wave 로 먹고 사는 입장에서 미래 먹거리로 industry 쪽에서는 Depth sensor 가 될거라고 보고 있습니다.

가장 이상적으로 좋은 해결책은 각 차량들, 근처에 있는 차량들끼리 통신을 해서 서로 정보를 주고 받을 수 있어야 한다고 봅니다.

그리고 이러한 기술들이 단독으로 발전시키는게 아니라, 연합체를 구성해서 표준 기술안으로 가져가야한다고 봅니다만, 그러기엔 아직 시장이 여물지는 않았지요.

사실 개인적으로는 걱정도 많이 되고, 기대도 많이 되는 분야입니다. 앞으로 20년 뒤가 궁금해요. 어떻게 되어있을까.

네, 저도 이 타래의 첫 댓글에 썼듯이 이런 종류의 센서라면 간섭의 영향에서 자유롭지 않다는 것은 인정합니다. 하지만, Waymo와 Cruise의 차량들은 모두 redundancy를 통해 그것 만으로도 상당히 문제 요인을 제거하고 들어가는 부분이 있기 때문에 개별 센서 레벨에서 획기적인 개선책이 나오기 전에도 기본적인 솔루션들 만으로도 충분히 상용 서비스화 가능 수준까지는 갈 수 있으리라 봅니다. 사실 정확하게는 그게 critical path가 아닐 거라고 하는 게 더 맞는 표현이겠네요. 진정한 L4+ 자율주행 로직 구현 자체가 훨씬 더 오래 걸릴테니...

사실 vision을 메인으로 가져간다는 건, "메인으로 가져간다"의 정의에 따라 다르겠지만 어느 정도는 당연한 명제가 아닐까 싶습니다. 필수이면서도 대체가 불가능한 센서니까요. 이 글에는 분량 상 생략했지만 Waymo, Cruise는 vision sensor에 대해서도 상당한 투자를 해서 customize를 해낸 것으로 홍보합니다. 여담이지만 항간에 보면 Tesla가 하도 camera camera 하니깐 마치 다른 업체들은 lidar"만" 쓰는 걸로 착각하는 사람들마저 있더군요 ㅎㅎ

어쨋든 간에 제가 생각하는 미래는 결국 이런 선두주자들이 막대한 투자로 L4 자율주행 차량들을 도로에 성공적으로 내놓기만 하면, 그 뒤로는 기반 기술, 검증 시스템, 사회 제도, 인프라 등 많은 부분에서의 논의와 발전에 엄청난 가속도가 붙을 것으로 예상합니다. 자동차를 처음 개발할 때에는 누가 도로를 이렇게 포장해서 시속 70마일로 달려댈 수 있을 거라고 상상이나 했겠습니까? 그래서 자꾸 달착률에 비교하면서 일단 어떻게든 첫단추를 꿰는 것이 중요하다고 하는 것이구요. 그 뒤로 아주 단순한 인프라 개선이라도 이뤄지기 시작하면 vision only 등의 좀 더 대중화가 쉬운 solution들도 충분히 더 연구할 수 있는 거구요. 그러니깐 결론은 그냥 Tesla는 자기네 연구나 착실히 하고, 앞길 뚫어주는 선도 업체들 쓸데없이 딴지 걸고 발목 잡지 좀 말라는....;;;

오우 너무 재밌습니다!! 전 개인적으로 더 기술적인 내용으로 후벼파는것도 충분히 여러 사람들이 이해하지 않았을까 합니다. 이런 내용들을 이렇게 술술 풀어내시는 능력에 감탄하고 정말 재밌게 글 봤습니다. 

감사합니다^^

방대한 글 재미있게 잘 읽었습니다~

자율주행이 나아가야할 기술적 부분을 좀더 알게 되는거같아요. 

제가 잠깐 봤더니 1년에 교통사고 사망자가 1.3 밀리언 이더군요. ;;;

정말 어머어마한 생명이 매년 교통사고로 죽더군요.

자율주행부분은 국가예산을 많이 쏟아서라도, (자연환경보호 예산처럼) 인간이 좀 극복했음 좋겠어요. 

전 인간의 운전은 너무 불안정하다고 보고 있습니다. 

혹시 도로위에 모든 차량들이 관제탑(?) 을 통해서 통제되는 시스템 같은건 전혀 고려도 안되고 있나요?? --;

신호등 같은것마다 중간 관제탑이 있고, 동시에 차량을 통제만 한다면.. 걱정하는 많은 부분이 될수도 있을텐데.. 

비용이 문제인건가요?

모든 차량들이 자율 주행으로 동시에 바뀔 수 있다면 가능한 미래겠죠. 현실적으로는 근미래엔 불가능하고... 얘기가 나오는 방법 중엔 특정 지역 안에서는 자율주행 robotaxi만 주행을 허용하면 어떻겠냐는 안 정도는 있더군요.

근데 (이것도 구체적인 건 삭제한 내용 중에 있는 건데 ㅠㅠ) 아무리 이상적인 robotaxi라고 진짜 차량소유를 100% 대체할 수 있는 건 아니라서... 현실성은 잘 모르겠습니다.

요즘 스마트폰에도 들어가는 ToF 센서를 쓰면 depth sensing이 되지 않나? 싶었는데 Lidar가 결국 ToF였네요. Lidar의 비용 혁신은 뜬금없이 모바일 시장에서 이뤄질지도 모르겠어요. 이게 다시 자동차로 돌아가면 되는거겠죠...

그래서 저는 본문에도 썼듯이 "lidar가 필요하냐"는 좀 misleading한 질문이라고 생각합니다. 결국 lidar가 아니라 다른 제3의 depth sensor가 대세가 될 수 있는 거니까요. "2D vision-only로 할 수 있냐" 혹은 "Depth sensor 없이 할 수 있냐"라는 것이 맞겠죠.

진짜 한 숨에 재밌게 잘 읽었습니다.

안전에 직접적으로 관련된 기술이니까 '빨리'보다 '정확히'가 중요할 것 같은데 사용자를 너무 베타테스터처럼 생각하는 게 아닌가 싶습니다. 

감사합니다. 사용자를 베타테스터로 이용 --> 이 부분은 번외편에서 상세히 다루려 합니다.

지난 번 글서부터 손가락에 지장이 왔는데, 이번 편 쓰면서 터널 증후군이 아주 제대로 와서 가급적이면 타이핑을 줄이려 합니다. 격려의 말씀들에 일일이 감사 댓글 달아드리지 못하는 점 양해 부탁드리겠습니다 ㅠㅠ

댓글 그만 다시고, 원문은 보이스 레콕니션으로 쓰세요. 

1편에서 말씀하신것 처럼 아직 갈길이 멀군요.

글 잘읽었습니다. 3편의 글을 읽어나가면서 자율주행과 테슬라에대한 생각이 제 스스로 많이 정리기 되었구요. 막연히 언젠가는 되겠지라는 생각에서 정말 쉽지 않겠구나라는 입장으로 바뀌었습니다. 돌이켜보면 완전자율주행도 좋지만 지금단계에서는 L2만 완벽하게 구현되도 운전의 피로도 (특히 장거리)가 확실이 줄어서 사용자 입장에서는 이정도만 되도 정말 좋다고 느끼거든요. 

다시 느끼지만 글빨이 좋으시고 부럽습니다. ㅎ

좋은글 감사합니다.

손목 빨리 나으시기 바랍니다!

글을 다 읽고 나서 드는 생각은

1. 엘론머스크, 얘는 정말 미국 놈이다

2. 테슬라 사면 안되겠다

3. 미국 비지니스 하는 놈하고 인도 아이티 하고 정말 꿍짝이 잘 맞을수 밖에 없구나

4. 헐퀴님은 어쩔수 없는 엔지니어구나

저는 더더욱 이런 회사들에 투자도 하고 물건도 사줘야 하는구나 라고 느꼈는데 ㅎ

전 개인이 됐든, 기업이 됐든, 국가가 됐든 더더욱 하루빨리 나아가야 한다고 봅니다. ( https://youtu.be/Q4Te2-m2Tok )

진짜 인간의 운전은 너무 큰 사회적 비용을 지불하는거 같습니다.

https://en.wikipedia.org/wiki/Motor_vehicle_fatality_rate_in_U.S._by_year
인도 이야기 들어보면 도시 사거리에도 신호등이 아직 없는 곳이 아직도 많다니.. ^^ 그냥 전세계 비교하면 너무 편차가 클 것 같구요..  그런 나라들에서 무인주행차로 바꾸라고 하기에는 돈이 절대로 없어서 불가능할테니요..
세계 데이타 말고,  US 데이타 보고 가실께요..  2017년 보시면 10만명당 11명 사망.  1억 마일 주행당 1명 죽었데요..

그럼..  앞으로 무인 주행차 개발되서.. 1억 마일 주행할때마다 1명 죽을 정도 비율로 개발 되려면 돈이 얼마나 들어갈까요?

현재 인간 운전 vs 같은 사고 비율의 무인주행 차 + 인프라 의 사회적 비용 비교시...  제 추측으로는 무인주행으로 바꾸는데.. 돈이 10배는 더 들어갈 것 같은데요?
뭐.. 저도 자세히 계산해 본 건 아니구요.  100% 뇌피셜이요.. ^^  기왕 뇌피셜로 적어보자면.. 또한 이런 1명사망 / 1억마일 주행 정도의 무인주행차 개발도 앞으로도 무지무지 어렵거나.. 차만으로는 불가능할겁니다. 그래서, 결국 필요한게.. Intelligent Smart Road. 그런데.. 이건 돈이 상상 못할 정도임.. 

그런데.. 사실 미국에서 현재보다 사회적 비용을 더 줄이면서도.. 교통사고 사망률을 더 줄일 수 있는 방법을 제가 압니다.. 답은 조금 있다 달아드릴께요.. ^^

이건 저도 전혀 생각해보지 못 했던 perspective네요. 흥미로운 관점 제시해주셔서 감사합니다. :)

현재 미국에서 매년 37,000명정도가 죽은거네요. 

나중엔 경기부양을 위해서라도 돈이 쓰여져야할때도 있겠죠.

설령 돈이 열배가 들어도, 그거로 인해서, 백배를 벌어들일수도 있는게 또한 돈이기에.. 

어쨌건.. 퀴즈 답 알려주세요~~ 궁금해요 ㅎ

open question 이예요..  답좀 달아보세요..  다른 분들의 번뜩이는 아이디어도 보게요.. ㅎㅎ

이게 사실 통계의 함정입니다. 사실 고속도로처럼 마일 만빵 올라가는 상황에서는 사람이 별로 안죽습니다. 사람이 많이 죽는 건 은근히 35마일 정도로 달리게 되어있는 시내 구간들이죠. 특히 보행자들이요 (이게 정확한 통계는 저도 한 번 보고 출처를 잊어서 찾기는 어렵습니다. 죄송합니다.). 그래서 1억 마일 주행 당 1명은 사실 많이 뻥튀기된 숫자입니다. 자율 주행차들도 고속도로 포함해서 달리면 그 정도로 낮아지는데 생각보다 시간 오래 안걸릴겁니다.

ㅋㅋ 제가 평소엔 저보다 훨씬 geeky한 엔지니어들에 둘러 쌓여 지내면서 난 커리어를 잘못 선택했나 고민하다가, 회사 뿐만 아니라 다른 인터넷 게시판들과 비교해서도 엔지니어들이 훨씬 적은 마모 게시판에만 오면 저도 천상 엔지니어라는 걸 실감합니다.

이게  참  perspective 가 달라서 그래요. 헐퀴님이 천상 엔지니어라 그러는 이유는  

이글에 보면,  완벽하지 않은 기술을  어찌 실생활에 적용 시키냐 라는 고민이 글에 묻어 나오기 때문입니다.

비지니스는  그렇게 생각 안해요.

대충 90% 가능하면,  시판하고 나머지는  warranty나  maintenance로 넘겨 버리죠.

그게  product의  maturity를   90%에서  97%정도로 올리는 비용이 엄청나고,  97%에서 99% 올리는데에

천문학적인 비용이 들어 가는걸 알기 때문에 그렇습니다. 

결국엔  프로덕트 메니지먼트 쪽에서는  사고 안나고 적당히 굴러 갈만한  제품을 만들어 내는  곡예를 시도 하지요.

지금 테슬러도 보세요.  auto pilot 4.0,  5.0  이니 하는  말장난 하고 있고,  auto pilot ready 된 차량을  만불 이던가 더 받고  팔아 먹고 있잖아요.

그리고 정말 황당한건, 항상 auto pilot을 enable 하려 하면,  모든  liability는 운전자에게 있다고 하는  discliamer를  항상 동의 하게끔 하고,

auto pilot을 사용 할 수 있게끔 만듭니다.

즉,  auto pilot 중에 일어나는 사고는 모든  운전자 잘못이고, 운전자가 책임을 져야 해 라는 문화를 만들고 있고, 모두들 그렇게 따라가고 있죠.

물론, 그로인한 법적 책임도 면책 받고 있구요.

아마  저노무  auto pilot ready는 보통 일반인들 차량 소유기간 통계가  4-5년이고,

현재 테슬러 구입 하는 사람들이 실제로 auto pilot을 사용하게 될 일은

통계상으로 상당히 낮을 거라는  계산아래서 판매하는  maketing gimmick  이라고 밖에 안보입니다. 

아, 그런 의미셨군요 ㅎㅎ Autopilot은 자율주행이 아니라 L2 시스템이기 때문에 저도 완전히 다른 관점을 가지고 있습니다. 자세한 건 번외편에서 :)

저는 오히려 현업에서 오래 뛰어서 닳고 닳은지라;;; 신입(?)들이 완벽에 완벽을 기하느라 일정이 늦어지는 걸 보면 "유저들은 생각보다 훨씬 창의적이고 똑똑하니깐 걱정마. 문제가 생겨도 우리가 상상도 못했던 방법으로 해결하게 돼있어." 하고 달래서 마무리 시키곤 합니다 ㅋㅋ 이 글에서 완벽을 얘기하는 이유는 인간의 생명이 달린 L4+ 자율주행이기 때문이구요. 번외편을 보시면 진짜 엔지니어 다운(?) 접근 방법을 느끼실 수도 있을 것 같습니다. ㅎㅎ

좋은 글입니다. 일반인들이 이해하기 쉽게 글을 잘 쓰시는 실력이 있으시네요.

Lidar 참 매력적인 센서입니다. 예전에 제가 무인 주행차를 개발할 때는 3D Lidar 란게 없었거든요. 그 당시는 CCD camera + Laser radar sensor + Sonar 로 했거든요..   그때는 Lidar 란 용어가 없었는데.. Laser radar 라고 불렀습니다. laser 를 이용하긴 하는데.. 3D 데이터는 안 나오고.. 좁은 각도로 그냥 정면에 장애물 거리 측정하는 거였습니다. 요즘 집들 내부 거리 잴때 laser ruler 쓰잖아요? 그런거 비슷한거죠.  지금 같은 3D Lidar 가 있었으면 여러가지 문제들이 쉽게 해결되었을 겁니다.. 요즘 개발환경이 참 부럽네요.. 지금은 휴대폰 CPU 속도만 해도 어마무시하고.. ㅎㅎ 세상이 좋아짐..

그리고, Camera 가 제한은 많은데.. 여전히 중요한 기능 중 하나가.. 바로 차선 인식입니다.. Lidar 로도 차선인식은 안되거든요.

카메라로도 차선 정보 + 원근점 을 이용하면 차선과 곡선을 굉장히 정확하게 인식이 가능하고, 또한 Stereo 카메라로 다시 perspective transformation 해서 2D 좌표로 바꿀 수 있습니다. 2D to 2D 인데.. 앞의 2D는 XY 식의 좌표에서.. 뒤의 2D는 하늘에서 본 2D 좌표. 뭐.. 하여간 기존의 카메라 베이스 무인주행이 대부분 이런 식이었죠.. 그런데.. 늘 문제가 많은게.. 주변의 차나 장애물, 보행자 등등을 제대로 인식하기가 힘들었죠.
그걸 요즘 NN으로 한다는데.. (사실은 벌써 20년 전부터 하긴 했던건데.. 그때는 컴퓨터가 느려서 제약이 많았음) 여전히 문제가 많아요..  뭐.. 논문이나 Demo 에서는 다 되는 것처럼 자랑하지만.. ^^.   
제가 늘 말하는 거지만.. NN이 딱 적당한 분야는 오직.. 틀려도 별 상관없는 분야입니다.. ^^.. 예를 들어.. 카드 회사 자동 응답..  질문해 주세요.. 카드 캔슬 하시겠다구요? 삐.. 처리 되었습니다.

하여간.. 완벽한 자율 주행이라기 보다는 그냥 허접한 자율주행이라도 되려면 Lidar 는 무조건 필수로 보입니다.

싸구려 CCD camera 로 차 빙 둘러서 붙이면 저렴하긴 할테지만.. 책임지고 팔 수 있는 자율 주행차는 못 만들거라는데 $2 겁니다.
또는 책임 안 지고는 만들어 팔 수 있을겁니다.

좋은글 감사합니다만'''

테슬라 S 이번주에 픽업하는데 뭔지 모르지만 마음이 내키질 않네요....

에구구....

와~ 축하드립니다!

Elon Musk의 무리한 자율주행 실행 계획에 대해서 경각심을 일깨우려는 것이지, 절대 Tesla 차량 자체를 비판하고자 하는 의도는 없습니다. 좋은 차임이 분명하니깐 행여나 제 글 때문에 찜찜해 하지 마시고 즐기세요. :) 늘 하는 얘기지만 저도 언젠가는 한대 사려고 합니다.

글 잘 보고 있습니다.

1. 센싱은 "최종 핵심"이 아닐 것

사실 sensing은 가격과 기다림의 문제라고 봅니다. Lidar 가 엄청 싸지면 Tesla 도 마찬가지로 쓰겠죠 :) 글들 보면 lidar 가 expensive & unnecessary shortcut 이라고 안쓰고 있는 듯 하니, 빠져나갈 구멍 (나중에 lidar 를 추가할 구실) 은 있군요.

다른 종류의 센서의 이질적인, 특유의 장단점을 가진, 그리고 (상황 또는 오작동으로) 상충되는 입력들을 가지고 어떻게 최종적인 perception 과 planning 을 "제대로" 하는 것이 사실 가장 중요한 핵심이고, 그게 말씀하는 "달착륙을 위한 기술"이라고 저는 봅니다.

왜 센싱이 최종 핵심이 아니냐...는 문제를 다르게 보면 됩니다. 1) "완벽한 센싱"이 문제를 해결할까요? 2) "완벽한 센싱"이 가능한가요?

2. "완벽한" 자율주행만이 "자율주행"으로 인정 받는 것은 아닐 것

예를 들어, 25 ms 의 반응속도로 피할 수 있는 사고를 차 A 는 피할수 있고 차 B 는 못피한다고 칩시다. 차 B는 자율주행이라고 부를 수 없는 것일까요? (참고로 https://www.passmefast.co.uk/emergency-stop-game 해보시면 본인의 반응속도를 보실수 있습니다)

현재 상황이 어떤지는 모르겠지만, 물론 어떤 "기준"이 세워지겠지요. 그 기준이 "어느 정도" 여야 우리는 만족할까요?

- 현재 인간보다 나으면 된다 (최소)
- 기술이 허락하는 한 가능한한 좋아야한다 (최대)

아마 그 사이 어디인가겠지요.

기계의 센싱/인지/판단 능력은 인간의 인지/판단 능력에 비추어 보면 장단점이 있습니다. 장점은 누구도 부인하지 않아요. 정말 문제는 1) problem 과 criteria 을 어떻게 잡느냐 (현재 L0-L5 는 추상적인 목표이지, 실제 기준은 아니죠) 2) 그 안에서 "인간에 비해 부족한 점"을 얼마나 인정하고 받아들일 수 있느냐입니다.

3. 제가 생각하는 잡다한 관련된 관전 포인트들

- 보조 시스템의 개선과 의무화: 가격이 내려가고 시장의 선택에 따라, 보조 시스템이 법적으로 의무화되고 있습니다(ABS, backup camera 는 이미, 충돌방지시스템은 예정).
- 사람의 시각 인지 능력을 카메라 + 이미지 프로세싱이 얼마나 따라 잡을까: 이건 사실 자율 주행 말고도 정말 무궁무진 활용가능한 부분이기 때문에 그 누구도 포기하지 않을 겁니다.
- 자율주행과 기존 사람 기반의 교통 문화/시스템과의 tension
- connected car
- security & privacy
 

맞습니다. 선두 업체들이 계속 고전하고 있는 것도 결국 planning 부분에서 파도 파도 끝이 없이 edge case가 튀어나오기 때문일 거라고 보고 있습니다. 그런데 planning 쪽은 사실상 업체 별로 공개된 디테일이 전무하고, 공개된 내용도 이해하기 어렵거나 업체 간 비교가 무의미하기에 일단 가시적인 부분인 sensor에 중점을 두게 됐네요. Perception 관련해서 문제도 업계 친구에게 들은 바가 있는데, 이건 그 친구도 그냥 사내에서 주워들은 얘기라 인용하기가...

사실 이 글의 원래 첫 시작은 99.9...% 완성도를 따질 때 소숫점 아래 9가 몇개 붙어야 과연 믿을만한 자율주행으로 인정해줄 것인지에 대한 논의로 시작했었습니다. 평균적으로 일반 운전자가 10만 마일에 크든 작든 사고를 한번 정도는 낸다고 가정했을 때, 이걸 100 마일당 사고 횟수 기대값(이라고 쓰니 왠지 죄짓는 기분;;;)으로 변환하고, 결국 완성도 = 100마일 운행 시 사고를 전혀 안 낼 확률로 정의해서 어쩌고 저쩌고 풀기 시작하다 보니깐, 이게... 확률을 공부하지 않았거나 까먹은지 오래 된 분들께 읽으라고 쓰는 글이 아니더라구요;;; 그래서 그냥 싹 지워버리고 간단한 시작으로 바꾸고, "최대한 완벽에 가까운"이나 "99.999...%" 등으로 표현하기로 했습니다. ㅎㅎ

어쨌든 또 말이 길어지고 있는데... 100%는 불가능하다는 전제 하에 정말로 자율주행 서비스가 본격 출범한다면 아무리 잘 만들어도 언젠가는 사고가 날테고, 그럼 또 그 사고 기록을 가지고 자율주행이 이런 것도 못 막았니 어쩌니 하면서 한동안 떠들썩할 것 같습니다. 이세돌 기사가 유일하게 승리한 알파고 대전에서의 의문의 한수 같은 결정이 자율주행에서 나오지 않으리란 법이 없으니까요. 자율주행 기술이 개발되는 것 못지 않게 말씀하신대로 자율주행의 한계를 인정하고 받아들이는 과정 + 부가적인 사회적 변화 또한 지리하고 혼란스러운 여정이 될 수도 있을 것 같습니다. 제 생각에는 결국 세대를 따라가게 되지 않을까 싶기도 하구요. 자율주행이 보편화된 시기에 자란 세대들이 사회의 메이저가 되고나서야 비로서 자연스럽게 받아들여지는...

너무 좋은글 감사합니다. 헐퀴님 글에 영감을 받아서 Comma AI Openpilot 설치해서 잘 쓰고 있습니다. 헐퀴님 번외편 쓰실때 좀더 자세한 사용후기를 남기려 합니다만, 일단 전체적인 사용평은 "생각보다 훨씬 좋다 " 입니다. 전체적인 평에서 테슬라 오토파일럿 보다 약간 못하다는 평가는 있지만 저는 완전 만족하고 있고 여러 차량에 향상된 L2 시스템을 상대적으로 저렴한 가격에 설치 할수 있어서 장점이라고 봅니다. 다시 한번 정성스런 좋은글 감사하고 번외편 기다리겠습니다. 

와~ 저 OpenPilot 후기 진짜 궁금해요! 저야말로 기대 만빵입니다. 번외편을 서둘러야 할 이유가 생겨버렸네요 ㅎㅎ

정성이 가득 담긴 양질의 초 장문 글을 보고 답을 달지 않는 것은 예의가 아닌것 같아서 무조건 달고 갑니다.

전혀 다른 이야기입니다만, 사장님이나 대통령처럼 높은 위치에 오르게 되면 본인이 맡는 모든 분야를 속속들이 완벽히 알 수 없는 법이잖아요. 그 모든걸 다 경험했을 수도 없고, 시간 내서 경험할 수도 없고, 그런다고 실무자들 레벨로 상세히 알 수도 없고. 그러니까 주변의 참모들이 핵심만 잘 요약한 보고서를 읽고 보스가 단시간안에 상황을 파악하도록 하는 인사시스템을 갖추는거고요. 오랜 시간 들여 올려주신 글이 딱 그런 내용을 담고 있다고 봅니다. 자율 주행 업계의 현 상황, 쟁점, 목표, 기술적 난관 등을 빠르게 훑어볼 수 있었네요. 폐쇄된 커뮤니티에서나 유통될법한 고품질의 글 올려주셔서 다시한번 감사합니다.

그와 별개로 글을 보면서 계속해서 드는 생각은, 인간의 인지 / 판단 능력이란 참으로 엄청난 것이었구나 하는 깨달음입니다. 저렇게 복잡 다단한 상황이 존재할 수 있음에도 큰 무리없이 이만큼 굴러가는 교통 및 관련 법률 시스템은 (현 단계의 인공 지능에 비하면 무한에 가까워보이는) 인간의 인지능력을 전제로 구축된 것들이잖아요. 자율주행을 둘러싼 인공 지능의 발전사를 보면서 거꾸로 인공이 아닌 자연 지능의 위대함에 다시한번 놀라게 됩니다.

그렇게 느끼셨다니 영광이고 보람있습니다. :)

자연 지능은 정말 위대합니다. 전 그래서 Elon Musk나 Ray Kurzweil 등이 얘기하는 특이점이 과연 그렇게 쉽게 올까하는 의문을 갖고 있습니다. 이건 저보다 훨씬 전문가분들이 많으실테니 누군가 써주시면 참 감사할텐데요.

댓글을 안남길 수가 없는 정말 멋진 글이라는 데 100000% 동의합니다.

덕분에 흥미로운 내용에 대해 보다 깊이 알게 되었습니다.

번외편도 목 늘이빼고 기다리겠습니다!!

간밤에 Cruise에 대해 정말 흥미로운 기사들이 났군요.

https://www.forbes.com/sites/bradtempleton/2019/06/10/gmcruise-leaks-show-them-ridiculously-behind-waymo-its-time-for-better-more-public-metrics/#1ade4e9015b1

https://jalopnik.com/gms-cruise-self-driving-prototypes-are-riddled-with-tec-1835414849

상당히 다양한 내용의 정보가 실려 있는데, 아직 회사라 자세히 보진 못 했습니다. 눈길을 잡아끄는 몇가지 내용만 소개해드리자면...

- Cruise는 (그리고 다른 자율주행 업체들도) disengagement가 발생할 때마다 시뮬레이션을 돌려서 만약 그대로 뒀으면 어떤 일이 발생했을지 확인해서 심각도 별로 분류를 함.

- 놀랍게도 평균 매 3,000 마일마다 꽤 심각한 사고가 발생하는 수준을 겨우 벗어났음.

(그럼 작년의 5,000마일마다 한번이라는 disengagement report와 숫자가 맞지 않는 것 같은데 어떻게 받아들여야 할지 모르겠네요)

- 참고로 평균적인 일반 운전자는 10만 마일마다 한번씩 재산 피해가 발생하는 사고를 내고 (저 위 댓글에서 제가 찍은 숫자가 맞았어요! ㅋㅋ) 28만 마일마다 한번씩 부상 등이 발생하는 심각한 사고를 냄

- Waymo는 2015년까지 이렇게 세부적으로 분류가 된 report를 자발적으로 발행하다가 중단했음. 마지막 리포트의 숫자는 23만 마일 동안 사고 없이 주행한 적도 있고, 전체 평균으로 나눠도 42만 마일 중 13번 뿐임.

- Cruise는 주로 SF 도심에서 테스트하고, 당시 Waymo는 상대적으로 한적한 곳에서 테스트한 숫자라른 걸 감안해도 이 정도면 1, 2위 차이가 그간의 추측보다 훨씬 많이 나는 것이 아닐까?

- Disengagement report의 분류를 더 세분화하고 적용 기준을 강화할 필요가 있음 (+10000!)

- Cruise 자율주행 차량은 데모 중에 멈추거나 컴퓨터가 다운되는 일까지 있었다고...

제가 달착륙에 비유하는 게 절대 과장이 아닙니다. 어쩌면 더 어렵다고 봐도 과언이 아니죠. 개인적으로 10년 안에 진정한 L4+ 구현이 판매용 차량까지는 힘들어도 자율주행 로보택시 서비스 형태로는 완성되지 않을까라는 생각이었는데, 이것조차 확신하긴 힘들겠네요.

이쯤 되면 "L4+ 한다는 거 다 사기임. 나중에 어찌 어찌 구현해도 너무 조심스럽게 운전하느라 쓸모가 없을 것임. 그 노력으로 L2를 끝내주게 잘 하는 게 훨씬 말이 됨!" 하면서 Comma.ai를 창업하고 OpenPilot을 만들어버린 geohot이 진정한 선지자였나 싶기도 합니다 ㅎㅎ

현재 타고 있는 자동차가 기본적인 L2 수준인데,(2014 Q50 하브 풀옵션) 곧 페이먼트가 끝나는 데다가 일본차 끌기 싫기도 하고 하여

테슬라를 기웃거리다가 해당 포스팅을 찾게 되었습니다...

내린 결론은 그냥 돈 아끼면서 L2에 만족해야겠네요. 현재 차량이 마력이 딸리는 것도 아니고 연비도 봐줄만하니...

Lidar 에 대해 사족을 하나 더 하자면, 제가 어릴 적에 Laser Jammer 라는 것을 달고 댕기면서 과속운전을 조금 했었습니다.

당시에는 뭐 자동크루즈 같은 것이 별로 없긴 했었다지만, 이 장치는 Lidar 신호를 받으면 교란시켜서 경찰 스피드건을 무력화 시키는 녀석입니다.

앞 범퍼 뒷 범퍼에 설치 후 전원까지 끌어줘야하는데, 개인적으로는 덕(?)을 톡톡히 보았습니다. (애틀랜타-올랜도 3.5시간, 뉴욕-애틀랜타 10시간 미만)

물론 이것과 Radar detector 를 같이 사용해줘야 하구요. (Radar 와 Laser 는 완전 다른 기술, State Trooper 는 Radar, Local LEO들은 Laser 를 주로 사용)

원리는 스피드 건에 차량이 맞으면 즉시 교란신호를 보내서 경찰의 스피드건이 속도를 측정하지 못하게 합니다. 계속 교란시키고 지나가면 경찰이 의심하니 물론 경보 울리면 감속 후 장치 스위치를 꺼줘야 했구요,(ex. 160마일 주행중 경보 후 적당히 70마일로 감속) 그러면 경찰은 감속된 스피드를 측정하게 됩니다.

여튼 이놈을 몇년 쓰면서 느낀 점은 경찰 Lidar Gun 뿐만 아니라 바라보는 모든 Lidar Sensor를 교란시킨다는 느낌이었는데,

(정면에 신형 차량이 오면 100% false alarm 뜨면서 교란 시작함) 이 장치가 불법이 아닌지라 생각보다 위험하다고 할 수 있겠네요.

설사 이녀석 때문에 애꿏은 다른 자율주행차가 사고가 나더라도 얘가 범인이라는 것을 증명하기 힘들 듯...이미 반대편에서 지나갔으니까...

물론 본인은 결혼 후 다 팔아치우고 평범하게 운전하고 댕깁니다.

제 생각에는 이미 단순 jammer 정도는 대응할 수 있도록 lidar 센서들이 설계되고 있고, lidar의 갯수도 여러개에 radar와 vision 등으로 2중, 3중의 보호막이 있기 때문에 일반 소비자용 제품 때문에 큰 문제가 발생할 확률은 낮을 것 같습니다. 근데 전문가 집단이 작정하고 테러하려면 그건 막을 수 없을 것 같아요.

근데 시속 160... 아틀란타 올랜도 3시간 반...은 정말 ㅎㄷㄷ 하셨네요;; 앞으로도 계속 평범하게 안전운전 하세요! ㅋㅋ

헐퀴님ㅋ 

해당 분야 종사자입니다. ㅋㅋ mobilenet v3 베이스로 임베딩 단계구요

실례지만 쪽지 보내드려도 될까요?

쪽지는 물론 환영입니다만... 전 그냥 호사가일 뿐입니다. 무셔요;;;

유튜브 메인에 추천돼서 봤는데, 제가 쓴 3부작 내용들과 같은 맥락에서 일반인 시각에 적절한 수준으로 잘 설명한 NBC 취재 내용이 있네요.

https://www.youtube.com/watch?v=qf6VrDZ04EQ

사실은 제가 쓴 내용이랑 너무 일치해서 뿌듯함을 금치 못 하고 올려봅니다;;;

에잉 헐퀴님 글이 훨 낫네용 ㅎㅎ

데헷~ 부끄부끄...

지금 1편부터 다시 읽어보니깐 문장 수준이 뒤로 갈수록 떨어지는 게 느껴지네요 ㅎㅎ 나중엔 진짜 약속을 지키겠다는 사명감으로 버티며 쓴 듯;;;

#활자천국유튭지옥

https://www.autodaily.co.kr/news/articleView.html?idxno=416434

"모델 3는 달리고 코너링을 하고 멈춤을 하는 제어는 고성능 컴퓨터 HW3.0과 3개의 ‘보디 컨트롤러’가 실행을 한다.

약 70개의 ECU로 차량을 통제하는 독일 폭스바겐의 엔진차량에 비해 훨씬 적은 수치다. 때문에 에너지 제어시스템도 매우 간단하고 효율적이다.

파워트레인을 전기화하면 부품 수가 줄어들기 때문에 ECU도 자연히 적어지게 된다.

하지만 테슬라의 모델 3는 다른 전기차 와도 확실한 차이를 보여준다. 같은 전기차인 닛산자동차의 전기차 리프나 현대 코나 같은 전기차도 적어도 30개 정도의 ECU가 탑재되고 있는 것으로 알려져 있다.

즉, 테슬라 전기차의 강점은 중앙집중식 고성능 컴퓨터로, 수 십개의 작은 단위의 ECU를 장착하고 있는 차량들을 효율성과 성능 면에서 훨씬 앞선다는 것이다."

조회수 로 정렬 할수 있는줄 몰랐는데, 이글이 압도적 1위네요 와

헐퀴;; 무슨 일일까요? 시리즈의 다른 글들에 비해서도 압도적으로 많네요. 어쨌든 영광입니다 ㅎㅎ

1편부터 3편까지, 너무 재밌게 잘 읽었습니다. 

감사합니다!!!

오래된 글인데 댓글 남겨주셔서 감사합니다! 덕분에 더 보람이 있네요 ^^

이제 테슬라는 저 초음파 센서까지 없애겠다는데 원가를 뭐 얼마나 줄이려고 저러나 싶습니다

오랜만에 끌올합니다. 최근 테슬라 사용자분들의 댓글들에서 오토파일럿이나 FSD가 돈값 못한다고 하시는 걸 많이 봤는데 중국의 자율주행차들의 근황을 보니까 또 눈이 휘둥그래지네요. 테슬라처럼 비전으로만 하는 차도 있고, 라이다 쓰는 차도 있네요.

중국차 자율주행 최신근황 (2024년 3월)

한두달 전에 Reddit에서 Tesla의 FSD 접근방법에 대해 정말 너무나도 깔끔한 논평을 보고, 이 글 또 끌올 되면 올려야지? 하고 있었는데 마침내 @무지렁이 님 덕에 그 날이 왔네요 ㅎㅎ

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This should be an FAQ because somebody comes in to ask questions like this pretty regularly.

Tesla has taken the strategy of hoping for an AI breakthrough to do self-driving with a low cost and limited sensor suite, modeled on the sensors of a 2016 car. While they have improved the sensor and compute since then, they still set themselves the task of making it work with this old suite.

Tesla's approach doesn't work without a major breakthrough. If they get this breakthrough then they are in a great position. If they don't get it, they have ADAS, which is effectively zero in the self-driving space -- not even a player at all.

The other teams are players because they have something that works, and will expand its abilities with money and hard work, but not needing the level of major breakthrough Tesla seeks.

Now, major breakthroughs in AI happen, and are happening. It's not impossible. By definition, breakthroughs can't be predicted. It's a worthwhile bet, but it's a risky bet. If it wins, they are in a great position, if it loses they have nothing.

So how do you judge their position in the race? The answer is, they have no position in the race, they are in a different race. It's like a Marathon in ancient Greece. Some racers are running the 26 miles. One is about 3/4 done, some others are behind. Tesla is not even running, they are off to the side trying to invent the motorcar. If they build the motorcar, they can still beat the leading racer. But it's ancient Greece and the motorcar is thousands of years in the future, so they might not build it at all.

On top of that, even in Tesla got vision based perception to the level of reliability needed tomorrow, that would put them where Waymo was 5 years ago because there's a lot to do once you have your car able to drive reliably. Cruise learned that. So much to learn that you don't learn until you put cars out with nobody in them. They might have a faster time of that, I would hope so, but they haven't even started.

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기술적인 설명을 거의 하지 않고도 현재 상황을 이렇게 잘 설명할 수가 있다니 정말 샘이 날 정도였습니다. 특히 볼드 처리한 부분이 현재 상황을 정말 깔끔하게 잘 설명해준 것 같아요.