라이다 vs 비전 : 테슬라의 전략

라이다와 비전으로 밥벌어먹고 사는 사람의 입장에서, 두 센서의 장/단은 어떻게 되며 앞으로 자율주행 관련 회사들이 이를 어떻게 이용할까에 대한 생각 정리.

 

1. 라이다는 주면에 레이저를 쏘아서 부딪히는 지점의 좌표값을 주는 센서이다. 즉 라이다는 센서의 위치를 원점으로 주변 환경의 x,y,z값을 얻을 수 있다. 이때 점들이 구름처럼 찍혀 우리는 라이다는 point cloud 데이터를 준다고 말한다. 장점으로는 찍히는 지점에 대한 좌표의 정확도를 생각할 수 있으며, 넓은 측정 범위를 생각할 수 있다. 한편 단점으로는 주어지는 point cloud 데이터의 z축 밀도가 낮으며(sparse함), 가격이 비싸다. 또한 레이저 반사면의 재질에 따라, 측정 환경에 따라 보장하는 스펙을 충족하지 못하는 경우도 종종 발생한다. 소형 로봇에 이용하는 경우 큰 사이즈과 무게 역시 한계점으로 지적받는다.

 

 

Lidar의 Point cloud 측정 그림. 저 layer의 간격이 촘촘해질수록 가격이 급격히 증가한다.

 

2. 비전 센서는 픽셀별로 빛의 색을 알려준다. 즉 image coordinate를 기준으로 r,g,b값을 주는 센서이다. 장점은 역시 가격, 컴팩트한 사이즈과 무게가 되며 밀도가 높은 측정 방법 역시 장점으로 생각할 수 있다(Dense함). 알고리즘 상으로는 관련 데이터셋이 매우 많이 널려있다는 것 또한 장점으로 꼽힌다. 단점으로는 센서의 특성상 3차원 공간의 정보를 2차원으로 담아내기 때문에 이 정보를 복구하기가 어려우며, 역광 등에 취약하다는 단점 또한 존재한다. 

 

3. 위 두가지 센서는 자율주행 관련 회사들이 자동화된 로봇의 움직임을 위해 대부분 이용하는 센서이다. 구글을 포함한 대부분의 회사는 라이다 센서와 비전 센서를 동시에 이용하여 자율주행 알고리즘을 개발하지만 테슬라는 독특하게(그리고 한국의 mars-auto또한..!) 라이다를 전혀 이용하지 않고 비전 센서만으로 자율주행 알고리즘을 개발한다. 관련하여 업계 내외의 많은 사람들이 테슬라의 알고리즘에 대해 걱정하며 '그게 되겠냐' 라는 반응을 보이고 있으나, 일론 머스크는 '공짜로 줘도 안쓴다'라며 일갈하고 있는 상황이다. (원문 : In response to an analyst question during the company’s analyst call on Wednesday, Musk said he would not equip the company’s vehicles with lidar even if it were “totally free.”, www.washingtonpost.com/technology/2020/10/21/tesla-self-driving/)

 

4. 관련 개발 하는 입장에서 이에 대한 생각은? 나는 일론 머스크의 손을 들고싶다. 특히 B2C 사업에서, 고객의 손으로 들어가는 차에 라이다를 설치한다는 것은 정말 좋지 않은 생각이라고 보기 때문이다. 그에 대해 1) 알고리즘 측면, 2) 안정성 측면 3) cost 측면 로 근거를 제시하고 싶다.

 

4-1) 알고리즘 측면

단적으로 라이다 센서가 할 수 있는 일들은 굉장히 많은 경우 모두 비전만으로 해결할 수 있다고 생각한다. 주변 환경 인지 알고리즘은 크게 -움직이는 물체를 찾아서 그 상태를 추정하는 것, -고정된 물체들의 위치 파악, 그리고 이를 이용한 나의 위치 파악으로 나뉜다. 두 가지 모두 rgb값만으로도 해결할 수 있는 문제들이며(물론 쉽지는 않다), 경우에 따라 rgb가 유리한 경우도 많다. 대신 센서의 정확도 이슈, 역광 등에 취약한 이슈가 존재하는데, 이는 더 많은 카메라를 설치한다면 해결할 수 있는 문제라고 생각한다.

 

4-2) 안정성 측면

라이다는 우선 비싸다. 그렇기에 각 차량에 하나밖에 부착하지 못한다. 이는 센서 하나가 고장이 났을 때 다른 센서가 이를 커버해 줄 수 있는 redundancy의 개념이 적용될 수 없음을 의미한다. 즉 하나의 센서가 고장이 났을 때 굉장한 위험성이 존재할 수 밖에 없다는 것을 의미하며, 이는 어떠한 상황이 발생해도 이상하지 않은 B2C 사업에서 큰 단점이라고 생각한다.

 

4-3) 구매 매력도

고객에게 넘어가기에 라이다 센서가 좋지 않다고 생각하는 다음 이유는 구매 매력도 측면이다. 특히 라이다는 가격과 디자인적인 측면에서 고객의 수요를 많이 얻어갈 수 없다고 생각한다. 일단 수천만원 vs 수백만원대로 나뉘는 가격 경쟁력은 말할 필요도 없으며, 디자인적 측면에서 라이다는 가리는 부분이 없이 360도를 커버해야 하기 때문에 보통 위에 지붕처럼 덩그러니 센서가 올라간 경우가 많다. 

뚜껑에 검은색 모자같은 라이다 센서

개인적인 관점으로는 저러한 디자인은 매력도가 떨어질 수 밖에 없다고 생각한다. 추후 이런 것들은 해결될 수도 있겠지만 아직까지는 요원해보인다.

 

5. 그렇다면 라이다는 정말 쓸모없는 센서인가? 그렇지는 않다고 생각한다. 다만 이는 고객에게 넘어가는 차량에 설치할 센서가 아니라, 제조사가 이를 부착한 자동차를 다수 소유하여 Ground Truth값, 혹은 Reference가 될 데이터 등을 다수 획득하여 비전 센서가 이와 유사한 성능을 가질 때 까지 이용하는 것이 더 바람직한 활용 방법이라 생각된다. 방법으로는 정밀 지도를 만드는 것, 비전 센서만으로 라이다와 유사한 성능을 만들어 주는 network를 만들어 주는 것 등이 있을 것이다. 또한 긴급 제동들을 위해서는 redundancy의 개념으로 작은 라이다 센서들을 부착하는 것은 좋은 방법이라 생각한다.

 

6. 추후 관련 알고리즘들의 진행 양상이 궁금하긴 하지만, 현재까지는 머스크형이 참 똑똑하다고 생각한다. 앞으로 사업적인 면에서 이러한 이슈들이 어떻게 진행될지 관심을 갖고 지켜보면 재밌을 것 같다.