[루미나] 자율주행에서 라이다 vs 카메라 논쟁

원본 출처: cafe.naver.com/actualinvest/98

자율주행 라이다 vs 카메라 논쟁의 역사

요약본

 

1. 라이다 vs 카메라 논쟁이 아니라 실제론 "HD맵 vs 딥러닝" 논쟁에 가깝다.

 

2. 과거 구글 웨이모에서 자율주행을 가능하게한 핵심기술이 라이다localization + HD맵핑 기술이다. (미리 주행 환경을 가상에서 구축한 다음 실제 자동차를 그에 맞춰 자율주행 하게 만드는 것, 게임과 같은 방식임)

 

HD 맵, 차선 단위까지 하나씩 사람이 입력해 놔야 한다. 출처: 현대엠엔소프트 블로그

 

3. 2010년즈음 GPU컴퓨팅파워의 증가로 이전에 머신러닝에서 멸시받던 뉴럴네트워크가 딥러닝으로 발전하여, 학계에서 놀라운 성과를 보이기시작한다. 이 시점에서 일론머스크는 카메라+딥러닝 만으로(인간의 눈과 뇌에 해당하는) 라이다나 HD맵등 없이 자율주행이 충분히 가능하다고 믿었다.

 

4. 결론, 라이다+HD맵은 자전거의 보조바퀴 같은 것, 컴퓨터 성능이 지금보다 더 좋아진다면 결국 방향은 카메라 중심

 

<반박 글>

1. 최근 모빌아이와 협업한 루미나의 라이다는 True Redundancy 기술부분에 쓰임

 True Redundancy - 센서가 서로를 위한 백업 역할을 하도록 보장하기 위한 것입니다. 그러나 우리는 종종 중복이 아닌 보완적인 센서를 보게됩니다. 여기에서 카메라와 레이더 또는 LiDAR는 각각 환경의 특정 요소를 감지 한 다음 결합하여 단일 세계 모델을 구축합니다. Mobileye는 환경의 모든 요소를 ​​감지하고 각각(카메라 및 레이더 -LiDAR) 전체 모델을 통합적으로 구축합니다.

 

2. 이전 글에서도 언급했지만, 자율주행 차량은 사람이 운전하는 것 보다 더 안전해야 함. 따라서 비전중심은 사람의 눈 정도가 최대 안전성 확보라면, 라이다는 그 이상을 확보할 수 있기 때문에 자율주행에서 필수적인 요소가 될 것임

 

3. 결론: 루미나는 라이다+HD 맵이 아니다. 카메라+라이다 방식이며, 미리 구축된 데이터 중심이 아니라 실시간 센서 중심의 자율주행 방식을 추구한다. (물론 어느 정도 구축된 데이터도 포함될 수도 있음, 테슬라의 FSD 베타에서도 어느정도 HD 맵이 포함됨) 그렇기 때문에 매출 하나 없이 "라이다+HD맵" 형식 벨로다인의 3배 시가총액을 유지할 수 있는 것