자율주행
기초

인지에서 판단으로, 그리고 제어로

사람이 운전할 때 머릿속에서 도는 과정을 그대로 기계로 옮긴 것이 자율주행이다.

첫째는 인지(perception)다. 카메라와 라이다와 레이더로 주변을 읽는다.
차선과 신호, 다른 차, 보행자가 어디 있는지 지금 장면을 숫자로 만든다.

둘째는 판단(planning)이다. 읽은 장면을 놓고 다음 행동을 정한다.
이 차선을 유지할지, 끼어들지, 멈출지, 어느 경로로 갈지 고른다.

셋째는 제어(control)다. 정한 행동을 실제 조작으로 옮긴다.
조향각과 가속, 제동을 PID 같은 제어기로 부드럽게 출력한다.
이 세 단계가 1초에 수십 번 돌면서 차가 굴러간다.

차 시점으로 한 프레임씩 돌려보기

한 사이클은 전방을 스캔해 보행자가 잡히는지 보고(인지), 위험하면 정지하고 아니면 주행을 고르고(판단), 그대로 가감속한다(제어).

보행자를 세워 두면 센서 범위에 들어오는 순간 감속하고, 너무 가까우면 속도를 0으로 떨군다.

인지 거리를 줄이면 멀리 못 보고 코앞에서야 반응해서 위험하다. 인지 성능이 안전을 가르는 이유가 여기에 있다.

자율 레벨 0~5

“자율주행”은 한 덩어리가 아니다. SAE가 0부터 5까지 여섯 단계로 나눠놨다.

가르는 기준은 화려한 기능이 아니라 누가 운전 책임을 지느냐다.
레벨 2까지는 사람이 주체다. 차는 도와줄 뿐이고, 손은 핸들에 있어야 한다.

레벨 3부터 책임이 차로 넘어간다. 단, 정해진 조건(ODD) 안에서만이다.
레벨 4는 그 영역 안에선 운전자가 필요 없고, 레벨 5는 조건 자체가 없다(아직 상용은 없다).

오늘 파는 대부분의 양산차는 레벨 2다.
레벨 2와 3 사이의 간극이 가장 크다. 책임이 넘어가는 순간이기 때문이다.

롱테일, 마지막 1%가 제일 어렵다

맑은 날 텅 빈 고속도로는 쉽다. 데모는 다 잘 된다. 문제는 그다음이다.

도로엔 거의 안 나오지만 분명히 나오는 상황이 끝없이 있다. 이런 걸 엣지케이스라 한다.
역광에 안 보이는 신호, 도로 위에 떨어진 매트리스, 신호 무시하는 사람, 눈 덮인 차선, 공사장 수신호 같은 것들이다.

이런 케이스 하나하나는 드물지만 종류가 무한히 많다. 다 합치면 꼬리가 길게 늘어지는데, 이것이 롱테일이다.
그래서 99% 동작하는 데까진 빨리 가도, 마지막 1%에서 몇 년씩 걸린다.

시속 100km에서 1%의 오판은 곧 사고다.
그래서 이 분야는 평균 성능이 아니라 최악의 경우로 평가한다. 안전이 전부다.

안전이 전부다

정리하면 자율주행은 인지와 판단과 제어의 루프를 안전하게 닫는 일이다.

한 번 틀려도 되는 추천 알고리즘과는 다르다. 여기선 한 번의 오판이 사람을 다치게 한다.
그래서 센서를 겹쳐 달고(중복화), 부품이 죽어도 멈춰 설 수 있게(페일세이프) 설계한다.

자율주행의 척도는 멋진 기능이 아니라 최악의 경우를 얼마나 줄였느냐다.