Y Combinator의 스타트업 스쿨 강연에서 Waymo 공동 CEO인 드미트리 돌고프는 카메라 전용 자율 주행 시스템의 근본적인 기술적 과제를 설명하며 테슬라가 옹호하는 접근 방식에 직접적으로 도전했습니다. 돌고프는 카메라가 운전자 보조 기능에서 인간 운전자의 성능을 능가할 수 있다는 점을 인정하면서도, 카메라만으로는 인간 운전자 없이 완전한 자율 주행에 필요한 '초인적인' 안전 수준을 달성하는 데 본질적인 한계가 있다고 주장했습니다.
돌고프는 중요한 차이점을 강조했습니다. '목표가 단순히 인간의 성능에 근사하게 맞추거나 보조 제품을 만드는 것이라면 매우 합리적인 접근 방식입니다.' 하지만 완전한 자율 주행의 경우, '약한 감지 기능은 안전 곡선이 너무 일찍 평탄화되는 결과를 초래합니다.' 그는 이 평탄화가 '9의 지수적 사다리'에서 발생한다고 설명했습니다. 여기서 신뢰도의 9가 하나씩 늘어날 때마다 약 10배의 노력이 필요하며, 카메라 전용 시스템은 필요한 안전 임계값에 도달하기 전에 성능 상한선에 도달합니다.
Waymo의 접근 방식은 카메라, 라이다, 레이더를 백업이 아닌 상호 보완적인 시스템으로 사용하여 데이터를 융합하여 우수한 환경 모델을 만듭니다. 돌고프는 먼지 폭풍, 어둠, 눈부심, 렌즈 위의 나뭇잎과 같은 물리적 장애물과 같이 카메라만으로는 불충분한 특정 시나리오를 강조했습니다. 그는 이러한 상황이 카메라 전용 로봇을 멈추게 할 수 있지만 Waymo의 다중 센서 시스템은 안전하게 통과했다고 언급했습니다.
그는 또한 비용 문제에 대해서도 언급하며, Waymo의 하드웨어 비용이 각 세대마다 크게 감소했다고 지적했습니다. 이는 현재 가격을 기준으로 라이다와 같은 센서에 대한 베팅은 근시안적인 전략임을 시사합니다. '오늘날의 가격으로 라이다와 같은 센서에 베팅하는 것은... 상당히 유효 기간이 짧은 숫자에 베팅하는 것을 의미합니다.'
이러한 기술적 논쟁은 자율 주행 차량 기술을 개발하거나 투자하는 기업에 직접적인 영향을 미칩니다. 센서 아키텍처의 선택은 안전성과 신뢰성뿐만 아니라 장기적인 확장성과 규정 준수에도 영향을 미칩니다. B2B 구매자는 운전자 보조를 위해 설계된 시스템이 실제로 완전한 자율 주행으로 업그레이드될 수 있는지, 아니면 처음부터 센서 융합 접근 방식이 상업적 배포에 필요한 높은 수준의 신뢰성을 달성하는 데 더 실현 가능한 경로를 제공하는지 평가해야 합니다.
이는 조달 결정 시 잠재적인 안전 성능 제한 및 복잡한 '엣지 케이스' 처리 능력과 같은 총 소유 비용을 고려해야 함을 의미합니다. 센서 스위트는 단순한 구성 요소가 아니라 궁극적인 안전 상한선과 자율 시스템의 운영 설계 영역을 결정하는 근본적인 선택입니다. Waymo의 안전 데이터(2억 2천만 마일의 탑승자 전용 주행 거리에서 인간 운전자보다 심각한 부상 사고가 94% 적음)가 시사하듯이, 규제 기관과 대중이 기대하는 신뢰 수준을 달성하기 위해서는 강력한 센서 융합 전략이 필수적일 수 있습니다.
첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 및 자율 주행 차량은 센서 및 컴퓨팅 스위트에 전력을 공급하기 위해 강력하고 높은 신뢰성을 갖춘 배터리 팩에 의존합니다. 당사는 센서 융합 및 엣지 케이스 처리에 필수적인 이러한 미션 크리티컬 시스템에 대한 안정적인 전력 공급을 보장하기 위해 맞춤형 BMS 설계를 갖춘 맞춤형 배터리 솔루션을 제공합니다.
