자율주행 스터디 노트(5) 자동차산업 공부할 때 꼭 알아야 할 것/테슬라라이더/포인트클라우드/오토파일럿/소프트웨어2.0

★기억★테슬라 올해 차량 판매량은 70~80만대 판매 예정/매년 4~50%씩 증가하고 있다.

전체 차량 판매량 1억대 정도, 폭스바겐 1000만대, 도요타 1000만대, 현대차그룹 800만대(450/350)-그 안에 제네시스는 연간 10만대밖에 없다(제네시스 수만대를 판매하지 않는데 왜 10만대를 판매하는 것이 중요한가?떨어지는 이익이 몇 배나 크니 쏘나타 100만 대를 파는 것보다 제네시스 10만 대를 파는 것이 이익이 더 남을 수도 있다.) BMW/벤츠/아우디 2~300만 대

자동차 소비자에게 파는 사이즈? 1000조~2000조 자동차 판매량 1억대 *자동차 업체 평균 단가(2천만원~1천만원) 식으로

자동차 시가총액 순위 1위 테슬라 700조2위 도요타 300조3위 폭스바겐 100조4.5.6GM, 현대 벤츠라고 기아차와 합치면 100조를 넘어 합친 것으로 보면 글로벌 3~4위가 된다.

중국 업체 니오는 연간 10만대를 판매하는데 시가총액이 86조원, 현대차 전기차는 지난해 20만대를 판매했다. 그런데 시가총액 50조 폭스바겐은 전기차 38만대로 2위인 테슬라 전기차 44만대를 팔아 1위.

(추가) 2Q21 현대차 100조 영업이익 6조 테슬라 10조 영업이익 1조 연간 생산풀 100만대

  • 시장 크기 등을 알아야 하는 이유는? 기술+시장을 봐야 하는데 이런 걸로 시장을 보는 것의 평균 단가가 얼마인지, 얘 매출이 얼마인지, 전 세계 판매량이 얼마인지, 자동차 산업이 얼마인지 그게 계산되고 밸류에이션할 때 테슬라가 자동차 시장에서 몇 %를 차지해서 얼마를 팔고 그러면 시가총액이 얼마가 될까? 라는 계산이 나오는 테슬라 테슬라 OTA(over-the-air) 서비스
  • 테슬라 자율주행 기능이 원래 오토파일럿이었는데 FSD로 더 업그레이드된 좋은 기능이 나와서 그걸 붙인 거고 오토파일럿은 그냥 오토파일럿이다.
  • 스마트연어 : 주차지원서비스 2019년 말 공개한 스마트연어는 120만회 호출(2020년 4월 기준)
  • 테슬라는 자율주행을 위해 정밀 지도를 사용하나요? No 아래 지도를 쓰는 보통 자율주행을 위해서는 HD 고정밀 지도를 사용한다. 근데 테슬라는 지도도 필요 없어 카메라만 있으면 돼. 대신 기본 지도는 있어야지.
  • 소프트웨어 2.0원도 테슬라 오토파일럿에 설치된 것은 소프트웨어 1.0이었다.2020년에 2.0으로 업그레이드되었다. 1.0은 모두 사람이 손으로 코드를 직접 짠 것이라면 2.0부터 딥러닝으로, 인공지능으로 짠 코드가 들어가는 테슬라도 지난해 초까지만 해도 인공지능을 사용해 자율주행을 한 것은 아니었다. 하지만 2.0부터 모두 바꾼 것으로 다양한 새로운 기능을 넣었다. 또 하나는 버드 아이뷰 기능.카메라 8대로 찍은 것을 조합하면 공중에서 자신을 찍게 된다.소프트웨어 2.0으로 바꾸면 상황을 보다 정밀하게 파악할 수 있다.

포인트 클라우드 예/출전 : Accurate Design with Point Clouds (allplan.com)

라이다도 없고 레이더도 없고 깊이 예측을 어떻게 할지 삼각 측량도 하고 카메라를 들고 라이다처럼 한다.라이다가 데이터 처리하는 방식으로 카메라도 라이다처럼 처리한다. 그게 뭐냐, 라이다는 데이터 처리를 포인트 클라우드로 하는데 거리에 따라 색상 등이 다르다. 빛이 하나의 점인데 수많은 점을 동시에 찰칵 찍는다. 수많은 점을 동시에 어떻게 찍을까? 레이저 포인트를 수십 개 일렬로 세워 360도 회전시킨다. 스캔을 하도록. 점이 돌고 적당히 찍는 것. 그래서 라이더 제품 보면 천장에 올려놓고 다니는 거.

천장에 붙여서 돌리면서 찍는 첫 번째 방법이 아니라 다른 방법도 있는데. 레이저는 가만히 있어, 그 전에 내가 렌즈 끼고 있을게. 그러면 렌즈가 각도를 바꾸면서 대충 찍으면 찍히는 거지? 하는 방법, 그런데 이거는. 뒤를 못 찍는 문제 있어. 그래서 일부 각도만 보는 걸 여러 대 쓰는 게 두 번째 방법.

다시 테슬라로 돌아와 몇 년 전까지 90% 이상 정밀도의 라이다(Lidar) 대비 카메라 정확도는 깊이를 측정하는 데 20% 이하 수준. 그런데 테슬라는 포인트 클라우드 기술의 정확도를 70%로 끌어올렸다.

테슬라는 왜 라이더를 사용하지 않는 걸까?1. 비용 2. 포인트 클라우드를 통해 들어오는 3차원 데이터는 카메라에 들어오는 2D 데이터보다 용량이 훨씬 커 처리가 어렵다. 이를 처리하려면 고용량 칩이 필요하지만 고용량 칩을 장착하려면 돈이 든다. 그러면 차값이 오른다. 그러면 차가 잘 안 팔려. 그럼 이걸 해결하기 위해서 테슬라는 어떻게 하지? 카메라가 라이더가 하듯 포인트 클라우드 방식을 따라한다. 그런 데이터를 만들어서 정확도가 70%까지 올라왔다. 글로 트랜스포머를 사용하는 신경망을. 2D 이미지가 들어와서 그 이미지 몇 장을 맞추면 찍지 않은 각도의 이미지까지 얘가 자동으로 만들어낼 수 있으니까 그걸 만들어내고 이미지를 맞추면 영상처럼 된다. 즉 카메라로 찍은 2d 이미지를 가지고 자신이 3D 영상을 만들어 그것을 처리하면 된다.

  1. 테슬라 현황 – 2019년 총 367,500대의 테슬라 차량을 인도. 누적 총 100만대 이상 판매 – 테슬라 차량… blog.naver.com
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