이론적으로는 TPA 시스템을 가장 보조적인 설정으로 놓고 풀 스로틀로 한 바퀴를 완주하는 것도 가능하다고 주장했습니다.

당신이 막스 페르스타펜처럼 완벽한 랩을 돈다면, 시스템의 개입을 전혀 느끼지 못할 것입니다.

재미있네요 ㅎㅎㅎ

생각 해 보니 국산 프로그램이었던 쓰리세컨즈가 비슷한 컨셉이었던 것 같은데요...

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?blogId=hellodd11&logNo=221312190142&categoryNo=6&proxyReferer=&noTrackingCode=true

"예를 들어 첫 번째 코너에서 100m 이전에 브레이크를 밟아야 가장 빠르다는 정답지가 있습니다. 하지만 선수들은 브레이크를 늦게 밟을수록 랩타임을 줄일 수 있다는 생각에 80m에서 브레이크를 밟죠. 수십번 연습해도 랩타임은 줄지 않습니다. 선수 스스로 일종의 완벽한 악보를 그려야 합니다. 잘못된 악보는 결국 사고로 이어집니다. 완벽한 악보를 인공지능 코치가 그려줄 수 있습니다."

https://www.topgear.com/car-news/future-tech/ai-driver-coaching-tech-could-make-you-faster-lando-norris?utm_source=facebook&utm_medium=social&utm_campaign=dhfacebook&utm_content=null

이 AI 운전자 코칭 기술로 랜도 노리스보다 더 빨라질 수 있습니다.

보쉬는 트랙 퍼포먼스 어시스트(Track Performance Assist)라는 기술을 개발 중이며, 저희가 직접 체험해 봤습니다.

트랙 퍼포먼스 어시스트(TPA)는 능동 안전 시스템, 차량 내 센서, 자율 주행 기술, 내비게이션 및 GPS, 클라우드 컴퓨팅, 응용 수학, 인공지능 등 다양한 기술을 활용하여 누구나 트랙에서 더 빠르게 달릴 수 있도록 도와주는 코칭 도구입니다. TG는 이 프로토타입을 미리 체험해 볼 기회를 얻었습니다. 잠깐, 보쉬가 우리 운전에 대해 뭔가 말하려는 걸까요?

먼저 프레젠테이션부터 시작했습니다. 독일 엔지니어링 팀답게 프레젠테이션은 필수죠. TPA 시스템의 세 가지 핵심 강점은 다음과 같습니다.

첫 번째는 AI 기반 '최적 주행 궤적'입니다. 이 기능은 차량과 트랙의 세부 정보, 수십억 개의 주행 라인을 분석하는 AI 모델, 그리고 정교한 수학 계산을 통해 서킷에서 가장 빠른 주행 라인을 찾아냅니다. TPA는 차량 내 디스플레이를 통해 주행 라인에서 얼마나 벗어나 있는지 보여줍니다.

두 번째 핵심 경쟁력은 바로 ‘최대 속도 프로파일’을 생성하는 기능입니다. 이 기능은 차량에서 내려 텔레메트리 데이터를 분석할 때 유용하게 활용됩니다. 보쉬 시스템은 사용자의 데이터를 해당 차량으로 주행했을 때 가능한 최고의 랩 타임과 비교할 수 있기 때문입니다. 말 그대로 놀라운 기능입니다.

마지막으로, TPA 시스템은 실시간으로 브레이크와 스로틀을 보정할 수 있습니다. 정말 미래지향적인 기술이죠. 랩 주행 중 언제라도 ‘최대 속도 프로파일’을 넘어서려고 하면 차량이 개입하여 속도를 줄여줍니다.

"만약 우리가 해당 서킷에서 차량이 낼 수 있는 최대 속도인 속도 프로파일을 가지고 있다면, 왜 누군가가 그보다 더 빨리 달리도록 허용해야 할까요? 결과적으로 차량 손상만 발생할 뿐입니다. 말이 안 되잖아요."

코닉 박사는 이어서 보쉬가 "트랙 주행을 지루하게 만들고 싶지 않았다"고 말하며, 이 시스템은 운전자가 자신감을 얻을수록 보조 수준을 낮출 수 있는 다단계 트랙션 컨트롤처럼 작동한다고 설명했습니다. 그리고 그는 파워포인트 발표를 마무리하며 이론적으로는 TPA 시스템을 가장 보조적인 설정으로 놓고 풀 스로틀로 한 바퀴를 완주하는 것도 가능하다고 주장했습니다. 저는 기회가 되면 꼭 시도해 봐야겠다고 생각했습니다.

보쉬의 기능 소프트웨어 부문 수석 전문가인 라스 쾨니히 박사는 “이것이 바로 가장 흥미로운 핵심 경쟁력이라고 생각합니다.”라고 말합니다.

"최고 수준에서는 이 시스템이 마치 수호천사처럼 작동하도록 조정되어 있어서, 만약 당신이 막스 페르스타펜처럼 완벽한 랩을 돈다면, 시스템의 개입을 전혀 느끼지 못할 것입니다."라고 코닉 박사는 말합니다.

"하지만 만약 당신이 브레이크를 밟을 수 있는 마지막 지점을 놓치더라도, 시스템은 여전히 ​​작동하여 당신을 위해 브레이크를 밟아 줄 것입니다. 이미 너무 늦었기 때문에 시간은 잃겠지만, 트랙에서 이탈하는 것을 막을 수 있습니다."

"만약 이 정도의 제어도 과하다고 생각된다면, 브레이크 지점 안내 기능만 제공하는 옵션도 있습니다. 따라서 모든 능동적인 개입 기능을 끌 수 있지만, 필요할 때 시스템은 '브레이크를 밟으세요'라고 알려줄 것입니다."

현재 보쉬는 약 30개 서킷의 데이터를 보유하고 있지만, TPA를 양산하기 전에 200개 서킷의 데이터를 시스템에 확보하는 것을 목표로 하고 있다고 밝혔습니다. 참고로, 이 시스템이 완벽한 것은 아닙니다. 날씨 조건을 고려하지 않으며, '이상적인 주행 궤적'이 타이어 관리 측면에서 최적의 라인이 아닐 수도 있고, 랩 도중 노면 상태가 변할 경우 최적의 주행이 아닐 수도 있습니다.

즉, 운전자는 여전히 차량을 제어해야 하지만, 트랙 퍼포먼스 어시스트(TPA)는 안전망으로서 매우 유용합니다. 코칭 도구로 홍보되고 있지만, 실제로는 그란 투리스모 게임에서 어시스트 설정을 조절하는 것과 같습니다. 프로 드라이버는 텔레메트리 데이터의 복잡한 분석 기능을 활용하겠지만, 트랙 데이를 즐기는 아마추어에게는 이러한 적절한 보조 기능이 곤란한 상황을 피하는 데 충분할 수 있습니다. 특히, 치열한 출력 경쟁으로 인해 현대 슈퍼카의 성능이 더욱 향상되는 요즘에는 더욱 그렇습니다.