FSD 관련 내용정리
이 분야의 관계자도 아니고 전문가도 아닌 입장에서
관련 기사를 보고 정리해보자면
테슬라 FSD는 다음과 같은 과정으로 자율주행을 완성해가고 있다.
1. Planning 섹션
테슬라의 뉴럴 네트워크는 상호작용이라는 것을 통해 현재 상태를 파악하고 충동가능성과 진행방향에 대한 계획들을 결정.
2. 점유 네트워크
카메라로 찍은 실시간 사진과 동영상을 통해 네트워크가 도로의 장애물, 자동차, 잔해, 그리고 사물이 어디로 가고 있는지에 대한 일반적인 예측을 하고 자율주행이 가능한 부분을 확인함.
이 과정에서 Tesla는 Auto 라벨의 데이터 세트도 사용합니다.매초 40만 개의 비디오를 캡처하게 됨.
3. 차선 예측
Tesla는 지형정보가 포함된 도로지도 데이터에 대한 지도 구성요소를 추가하고
주어진 3D 공간의 모든 차선을 매핑하는 예측 그리드를 통해 차선방향에 대한 예측을 함.
4. 자동 라벨링
계획을 위한 거의 모든 작업에 자동 라벨러를 사용하며 심지어 어둠, 비, 안개 등 다른 날씨 조건에서도 자동 라벨을 부착함.
아래 사진을 보면 2018년 부터 2022년까지 라벨링에 대한 발전을 볼 수 있음.
5. 시뮬레이션
실제 데이터를 얻기 어려운 상황에서는 시뮬레이션이 사용.
Tesla가 이러한 시뮬레이션을 작성하기 위해 사용하는 단계 다음과 같음.
1)지면 참치 레이블 -> 선 데이터 및 경사 작성
2)차선 도색 세부 정보 추가
3)랜덤 특성 생성
4)트래픽 데이터를 추가하기 위한 지도 데이터
5)차선 연결 -> 도로 표지판
6)랜덤 트래픽 추가
이것들은 모두 자동이며, 5분 이내에 설정할 수 있습니다.
테슬라 자동차는 새로운 흐름을 생성하여 예측하고
실제 세계에서는 만들 수 없는 데이터를 만듭니다.
https://driveteslacanada.ca/news/ai-day-2022-fsd-simplified/
로봇(옵티머스)에 대한 접근
테슬라는 로봇에 대한 접근이 남다르다.
가장 큰 이유는 테슬라가 전기차를 만들면서 이미 거의 완성에 가까운
자율주행이 되는 차를 만들기 때문이다.
자율주행을 위해 테슬라는 작년 AI데이에서 이미 인간의 눈을 거쳐서 뇌로
사물을 인식하고 교통흐름을 판단하는 것을 모방해서 FSD를 만들고 있으며
이를 위한 반도체를 설계, 개발했고 도조를 만들었다.
자동차를 만들면서 쌓인 기술들이 로봇에 적용이 될것이고
몇가지 난관은 분명히 있는 것 같고 불학실한 요소도 있겠지만
어제 AI데이 이후로 로봇에 도전하는 천재들과 같이
옵티머스를 만들것이라 생각한다.
아래 사진처럼 자동차와 로봇의 파워트래인을 보여준다.
옵티머스는 6개의 다른 독특한 액추에이터, 무릎 관절, 배터리 등과 같은
많은 테슬라제 부품을 사용하여 만들어졌음.
머스크는 또한 이렇게 함으로써 이러한 로봇들을
수백만 대 생산하는데 도움이 될 것이라고 강조함.
왜냐하면 그것은 더 적은 수의 복잡한 부품들로 생산을 간소화할 것이기 때문.
Tesla Bot의 전력 공급은 2.3kWh 배터리 팩으로 하루 종일 작업하기에 충분한 전력입니다.
또한 Tesla 차량에도 WiFi, LTE 및 동일한 자동 주행 컴퓨터가 있습니다.
테슬라는 옵티머스의 차체 디자인을 인체에 기초하고 있다.
테슬라는 인체의 구조를 면밀히 연구하고 인간의 손과 가장 닮은 옵티머스의 손을
디자인하면서 인간을 대처해서 정교한 작업을 할 수 있는 로봇을 만들것이다.
일론 머스크가 언급한 대로 테슬라는 인간형 로봇을 만들고 이 로봇은
반복적이며 지루하고 위험한 사회에서 힘든 노동에 쓰이든
인간을 돌보는 데 쓰이든 중요한 역할을 할 것으로 보인다.
이를 믿고 투자를 하고 바라보는게 주주의 할일이며,
나는 일론 머스크와 테슬라팀을 응원할 것이다.
문명의 발전과 풍요의 세상이 오는 것을 바래본다.
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