Tusimple은 어떻게 L4 자율주행 트럭을 만드는가?

최근 유투브에 올라온 TuSimple의 CEO인 Xiaodi Hou을 발표 동영상입니다.

발표 내용을 간단히 요약하여 공유합니다. 영어듣기가 완벽하지 않아, 오류가 존재할 수 있습니다.

대략적인 내용만 참고하십시요.  

• 자율 주행 데모는 우호적인 테스트 환경을 조성하고 실행되었다.  교통 흐름을 잠시 멈추거나, 시야를 방해하는 나무 가지를 미리 정리하는 방법 등을 사용했다. TuSimple은 이러한 트릭을 사용하지 않았다.                                               
• GM Cruise, Waymo 같은 도심 기반 자율주행은 트럭 자율주행과 다르다. 제동거리, 핸들 조작, 회전 반경 등이 다르지만, 가장 중요한 점은 속도이다. 고속도로에서 고속으로 운행하는 자동차의 제동 전략은 도심에서 저속으로 운행하는 차량과 완전히 다르다.
   
• Tusimple은 MRC 컨셉(minimal risk condition)을 소개한다. 위험상황 또는 시스템 장애 상황에서 낮은 속도의 자율 주행은 단지 급제동으로 MRC 조건을 달성한다. 하지만 높은 속도에서의 급제동은 또 다른 문제를 야기할 수 있다. 트럭 자율주행은 이런 상황에서 트랙터와 트레일러를 모두 통제해야 한다.
   
• Tusimple은 장애 요소를 통제하기 위해서 두 가지 접근 방법을 가진다. 하나는 중요 기능을 이원화하는 것이다. 다른 하나는 availiability 와 reliability의 trade-off 하는 것이다. 다시 말하면, 정상 동작을 하는 기기는 완전히 신뢰 가능해야 한다. 예를 들어, 카메라나 라이다 센서가 동작할 때는 그 센서를 믿을 수 있어야 한다. 카메라와 라이다에 자체 장애 감지 시스템이 있어서 문제가 있다면, 안전을 위해 MRC 상태를 전환할 수 있다.
  
  
• 자율주행의 신뢰성은 특수한 알고리즘이 아니라, 수없이 반복한 테스트로 얻을 수 있다. 우리는 도로 건설 공사 같은 상황을 테스트하기 위해서 시뮬레이션을 활용한다. 고속도로의 비행기 착륙 같은 특수한 사건들이 시뮬레이션 라이브러리에 있어서, 이런 상황을 재조합하고 학습할 수 있다.
   
• 자율주행의 신뢰성을 위한 이러한 노력에도 아직 상용화 단계에 이르지 못했다. 문제는 경제성이다. 트럭 자율 주행이 경제성을 달성하기 위해서, 1 마일 당 1달러의 비용에 운영가능해야 한다. 자율주행 트럭은 S/W, 하드웨어 운영비가 많이 들기 때문에 아직 경제성이 없다.
    
• Tusimple은 수 년간 운영비용을 줄이기 위해서 노력해 왔다. 특히 하드웨어 관점에서 비용을 줄이기 위해 NVIDIA와 협업하여 하나의 칩에 자율주행에 필요한 센서, 제어 기능을 통합하였다. ADC를 통해 시스템 설계를 단순화할 뿐 아니라, 딥러닝 학습을 위한 컴퓨팅 파워를 제공한다. 이런 모든 노력은 자율주행 상용화를 앞당길 것이다. 

 

 

https://youtu.be/4guhw8AaGD4