저도 조작가능성이 있거나 한쪽에 불리하게 셋팅되었을수도 있다고 생각이 들더라구요 보면서

자세히 설명 부탁드립니다. 라이다가 가장 비싸서 많이 안쓰지 라이다 있는 차들은 카메라 센서도 많이 씁니다. 라이다의 문제가 뭔가요?

옛날이라면 라이다의 가장 큰 문제는 비용이었지만 비용은 세월이 흘러 빠르게 낮아지고는 있습니다. 그런데, 비용보다 실제 적용 시 가장 큰 문제는 라이다는 거리 측정에는 분명 장점이 있지만.. 자율 주행을 위해서는 거리가 아닌 사물의 인식이 더 중요한데.. 단순 거리만으로는 사물을 판별할 수 없기 때문에 비전 센서와 센서 퓨전을 시켜야하는데.. 이때 필요한 연산력이 너무 높아서 차량에 탑재하는 임베디드 컴퓨터로 연산하려면 비용이.... 거기다가 사방을 보아야 하기 때문에 라이다가 하나가 아니라 최소 4개는 필요하던지.. 아니면 옛날에 보던 빙글 빙글 도는 형태의 대충 그런 라이다가 필요하니.. 역시 비용이.. 그리고 라이다도 기본적으로 초음파 같은게 아니라 빛을 쓰기 때문에 안개가 끼거나 비가 오면 저 실험과 달리 상당한 오차를 보입니다. 공기중의 작은 물방에도 빛이 회절하기 때문에 오차가 계속 발생해서 보정해줘야 하는데.. 그것도 결국은 연산력과 알고리즘이...

결론은 라이다와 비전을 같이 쓰면 보다 정밀하게 주변을 인식할 수 있지만.. 굳이 그렇게 안해도 비전만으로도 충분하더라..

라이다를 쓰려면 고정밀 지도와 비전 센서 등의 센서 퓨전이 필요한데.. 여기에는 엄청난 연산력과 알고리즘이 필요한데.. 그럼 돈이.. 많이 들어서 경제성이 꽝이네...

중국 BYD가 그래서 자율주행 급을 나눠서 라이다가 들어간 자율주행은 돈을 받겠다라는건데..

라이다가 들어간 자율주행은 중국에서나 가능할테고.. 외국에서도 가능할지는 미지수...

그런 의미에서 비전만으로 자율주행을 발전시키는 테슬라가 범용성 측면에서 가능성이 있다는건 중국의 FSD 서비스로 입증된거나 마찬가지라서.. 최근의 많은 연구는 비전센서 기반의 E2E 인공지능 기반의 자율주행이 대세가 되어가고 있죠..

때문에 라이다 업체들이 요즘 다들 팔짝 팔짝 뛰고 있죠..

전혀 모르는 분야라서 쓰신 리플만 보고 판단하건데,
글 초반부엔 라이다의 문제는 비용인데, 이건 낮아지고 있어서 문제가 없고, 성능의 문제다.(사물인식)
라고 하셨는데,
쓰신 리플의 내용은 전부
"라이다를 제대로 쓰려면 비용이 많이 든다."
는 내용이네요.
결국 비용을 많이 들일 수 있다면 라이다를 쓰는게 좋다는 말씀 아니신가요?

라이다 센서 자체의 비용은 낮아지고 있는건 맞습니다. 예전보다 많이 싸진거죠.. 비용을 많이 쓸 수 있다면 라이다를 쓰는게 좋은 것도 맞습니다. 문제는 이게 단순히 돈을 많이 들여서 라이다 엄청 박아넣고 CPU 좋은거 박아넣고 메모리 왕창 박아넣어도 해결하기 힘든데.. 소프트웨어입니다. 만들고 유지보수하는게 너무 힘들어요.. 확장성, 범용성이 썩 좋지를 못합니다.

예를 들면, 서울 2025년 3월 20일에 최적화를 시켜 놓고 3월 21일에 새로운 도로가 개통되고 나면 그 도로에서 자율주행을 할 수 있느냐? 그럴 수도 있고 아닐 수도 있다는거죠.. 아니면 이 차량을 인천에 가면 자율주행을 할 수 있느냐? 안될 확률이 무지 높다는 겁니다.

그러니까 중국에서 BYD가 라이다 두들겨 넣어서 아무리 자율주행을 시켜도 이걸 미국가서 자율주행 되게 하려면 다시 그만큼의 노력을 들여서 소프트웨어를 다시 만들어야 하는거죠..

반면 테슬라의 비젼 기반 E2E 인공지능 자율주행은 그것보다는 저렴한 비용과 적은 노력으로 가능하다는거죠..

요즘은 그래서 비젼 기반의 E2E 인공지능을 베이직으로 하고.. 여기에 라이다를 넣어서 센서 퓨전을 하는 방식을 하려고 하는데.. 굳이 그만큼 비용과 노력을 들여서 해야하나 하는 의문이 있는거죠.. 뭐..

뭐가 더 좋은지는... 더 많은 회사가 더 많은 차량은 더 많은 곳에서 서비스를 해봐야.. 몇 년 뒤에 알 수 있겠죠..

그게 가능한 회사는 현재로는 테슬라, 웨이모 그리고 중국 정도.. 인데..

현재로는 테슬라가 좀 더 유리하지 않겠느냐.. 라는 거죠...

오 네. 자세한 설명 감사합니다.
왠지 무슨 상황인지 느낌은 오는 것 같습니다.
덕분에 많이 알아가네요.

구글 혼자서 차량용 라이다 쓰면서 라이다 가격을 10배 낮췄습니다. 테슬라 정도 생산량이라면 훨씬 더 저렴할거에요. 어짜피 현재 라이다가 양산을 안 하고 있으니 가격이 높은거라서. 위성에 사용되는 386정도 프로세서가 25만불 정도 하는데 양산을 안해서 그렇습니다. 양산하는건 $10정도 하는 거죠.

비전의 치명적인 단점이 Depth sensing이 어렵다는 겁니다. 그리고 차에 들어가는 카메라의 해상도가 사람 눈보다 좋지 못하고, frame rate도 빨리 오는 차를 감지할만큼 좋지 않구요. 테슬라가 비전을 미는건 기술적인 이유보다 그냥 돈이 많이 들어서죠. 또한 안개와 날씨의 영향을 크게 받습니다. 라이다랑 딱히 차이 없어요. 역광 같은 문제도 있고.

결국 돈이 많이 들어서 안 하는 것이지 라이다의 단점과는 상관없습니다.

어차피 사람 눈보다 좋은 카메라를 차에 집어 넣는건.. 비용 문제로 쉽지 않을 겁니다. 그래도 예전보다는 인식율이 엄청 좋아지기는 했죠.. 테슬라가 AI3, AI4, AI5 이런 식으로 하드웨어 플랫폼의 급을 나누면서 계속 업글하는 것도 이유가 있는거죠..

반면 Depth sensing은 비전도 이미 수십년된 기술이라서 예전보다는 훨씬 정교하게 잘되는 편입니다. 알고리즘도 좋은거 많고요.. 가만히 있으면서 찍은 사진에서는 Depth sensing이 어렵겠지만.. 움직여서 찍은 사진 몇장 가지고 공간 구성하는건 요즘 AI에서 껌이죠.. 쉽게 볼 수 있는게.. 당장 아이폰에도 공간 촬영 기능이 들어있고.. 그걸로 찍은걸 비전 프로에서 공감감 느끼면서 볼 수 있죠.. 좀 어색하긴 해도..

프레임 레이트도 연산력이 올라오면서 예전보다는 훨씬 지연율이 줄어들어서 사람보다는 낫긴 합니다.. 역광은 알고리즘은 어느 정도 극복하고 있고.. 안개나 날씨는 어차피 사람이 운전 못하는 날씨는 자율주행도 운전 못하죠...

예 당연히 예전보다 잘 됩니다. 그런데, 차량운전에 적용해서 99.999%잘 동작하게 만드는게 가능한건지가 의문인거죠. 카메라 성능도 계속 올라가긴 할텐데, 차량용 카메라는 수명이나, 신뢰도 면에서 요구 사항이 높아서, 핸드폰 카메라 만큼은 빨리 발전 못합니다.

구글이 비전을 할줄 몰라서 (비전이나 AI투자를 얼마나 오래 했는데요) 라이다가 그렇게 많겠습니까? 당연히 테슬라 FSD도 보통 상황에선 잘 동작합니다. 그런데 99%잘 동작하다가 마지막 1%를 못 해서 양산과정에서 고꾸라 지는 회사들이 얼마나 많은데요. 이 1%를 무시하는건 무모한 것입니다. 중국이야 미국처럼 소송이 힘드니까 BYD는 그렇게 한다고 쳐도, 미국에서 소송을 다 회피 할수 있을까요? 지금은 베타라고 우기면서 넘어가는데요.

구글자율주행도 라이다에만 의존하지 않고 비전, 여러가지를 사용합니다. 당연히 거리에서 사람들이 옆에 있을때 차량을 주행하다보면 엄청나게 여러 예외사항이 발생하는데, 밤에 카메라로 다 못하죠. 구글도 보통 상황에선 정말 잘 동작하는데, 도로에서 공사한다던지, 별 이상한 상황이 다 생기니까 헤멥니다. 테슬라 택스도 거리에 나오면, 카메라 그 자리만 노려서 페인트를 뿌린다던지 하는 상황 많이 생길겁니다.