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여러 번의 주행(트립)에서 획득한 영상·센서 데이터를 하나의 3D 장면으로 재구성한 뒤, 그 결과물을 이용해 자동으로 객체나 환경 요소에 라벨을 달아주는 기법을 의미합니다. 즉, 같은 장소를 여러 차례 지나가면서 촬영한 다각도·다시점 데이터를 종합해 정교한 3D 모델을 만들고, 이를 활용해 “자동 라벨링”을 수행하는 방식입니다. 일반적인 흐름을 단계적으로 살펴보면 다음과 같습니다. 1) 복수 주행(multi-trip) 데이터 수집 반복 경로 주행• 동일 혹은 유사 경로를 여러 번 지나갈 때, 차량(또는 로봇)이 카메라·라이다 등 센서를 통해 풍부한 영상·깊이 정보를 수집합니다.• 각 트립마다 촬영되는 시점(각도, 조도, 날씨)이 다르므로, 장면을 다양한 관점에서 관찰할 수 있습니다.시간 분산 데이터• ..

1) FSD Networks in CAR의 개념 테슬라의 FSD(Full Self-Driving) 소프트웨어는 차량 내부 전용 컴퓨터(HW3/HW4 등)에서 여러 개의 뉴럴 네트워크가 병렬로 실행되며, 실시간으로 주변 환경을 파악하고 주행 결정을 내리는 구조를 갖추고 있습니다. 이 네트워크들은 각기 다른 목적(객체 추적, 공간 점유 분석, 교통 신호 인식, 주행 경로 계획 등)을 수행하면서도 상호 협력하여 완전 자율주행을 지향하는 통합 시스템을 형성합니다. 2) Moving Object Network• 역할주변 차량, 보행자, 자전거, 이륜차 등 “움직이는 객체”를 실시간으로 포착하고 추적하는 신경망입니다.• 특징1. 객체 검출 + 동적 속성 파악: 단순히 “존재 여부”만 파악하는 것이 아니라, 속도·가..

테슬라 AI 데이 2022에서 발표된 FSD Lanes Neural Network는, 차량 주변의 차선 정보를 단순 2D 선분이 아니라 3차원 구조와 연결 정보까지 포함해 “언어(language)”처럼 이해·추출하려는 테슬라의 새롭고 확장된 접근법입니다. 이때 핵심 개념 중 하나로 Vision Map Language가 등장하는데, 이는 시각 정보(카메라로부터 얻은 장면)를 하나의 “지도 언어”로 간주하여, 교차로·합류 차선·유턴 차선 등 복잡한 차선 구조를 체계적으로 표현하고 학습하기 위한 테슬라 내부의 신경망 프레임워크를 의미합니다.아래에서는 1) FSD Lanes가 기존 접근과 어떻게 다른지, 2) Vision Map Language가 어떤 식으로 동작하며 FSD Lanes에 기여하는지, 3) 전체적..

수백만 대 차량 플릿과 베타 테스트• 테슬라는 이미 전기차 시장 선도기업으로서 방대한 차량 보급량을 자랑하며, 이들 차량이 주행하면서 생성하는 실도로 영상·센서 데이터를 수집해 클라우드로 전송합니다.[1][2]• FSD Beta 프로그램은 이 데이터를 기반으로 OTA 업데이트를 계속 실시하며, 운전자들 역시 “실험적 기능”이란 경고를 받고서 사용하게 됩니다. 이때 발생하는 주행 로그는 다시 테슬라가 받아 네트워크를 개선하는 데 활용합니다.자동 라벨링 & 섀도우 모드• 대규모 데이터 라벨링에는 AI 기반 자동 라벨링 시스템이 사용되고, 사람은 검수·보정만 담당해 효율을 높입니다.• 테슬라는 “섀도우 모드(Shadow Mode)” 방식으로, 새로운 모델을 실제 도로에서 운전자 모르게 병행 평가하고, 구형 모..

1) 테슬라의 E2E(End-to-End) 지향• 전통적인 자율주행 파이프라인(객체 인식→지도 매칭→경로 계획→제어)을 최소화하고, “카메라 입력 → 차량 제어”를 단일 신경망 혹은 소수 네트워크로 묶어 학습하는 방향을 추구합니다.[8][9]• 테슬라 AI Day 등에서 강조된 “사람이 만든 모듈 규칙보다 AI가 직접 최적화하는 것이 효율적”이라는 철학이 반영된 결과입니다. 2) 장점• 중간 라벨이나 지도 의존도 없이, 막대한 실도로 데이터를 통해 “안전 주행” 목표에 직접 최적화할 수 있습니다.• 데이터가 쌓일수록 성능이 빠르게 향상되어, OTA 업데이트만으로도 상당한 개선이 이루어집니다. 3) 유의점• 블랙박스 구조로 인해, 실패 사례가 발생했을 때 원인을 찾기 어렵다는 점이 지적됩니다.[9]• FS..

2023년 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition) WAD(Workshop on Autonomous Driving)에서 테슬라의 Ashok Elluswamy가 발표한 키노트 중, “Motion Planning using Network TOO”는 테슬라가 추구하는 최신 모션 플래닝 접근법을 보여주는 핵심 개념입니다. 기존의 엔지니어링 규칙 기반 로직이나 단순 예측-플래닝 분리 방식을 넘어, 신경망(Neural Network)을 활용해 차량의 실제 주행 경로(trajectory)를 결정하는 시스템을 더욱 고도화·통합했다는 점이 특징입니다. 아래에서는 이 발표의 주요 내용과 의의, 그리고 기술적 핵심 포인트를 정리해보겠습니다.1) 배경: 테슬라의 자율주행 스택 발전• ..

테슬라 AI 데이 2022에서 발표된 FSD(Full Self-Driving) 플래닝은, 차량 주변 환경을 인식(퍼셉션)한 뒤 어떻게 경로를 설정하고 주행 동작을 결정할지에 관한 핵심 기술을 의미합니다. 한마디로 “도로 상황을 파악했으니, 이제 어떤 경로로 어떻게 움직일까?”를 실시간으로 결정하는 자율주행의 두뇌 부분입니다. 테슬라는 이 과정을 뉴럴 네트워크 기반으로 대폭 고도화하고 있으며, 기존에 일정 부분 규칙 기반이던 로직을 점차 신경망 중심으로 통합하고 있습니다. 아래에서는 테슬라가 AI 데이 2022에서 발표한 FSD 플래닝의 주요 포인트들을 간단히 정리해 보겠습니다.“Joint Trajectory Planning for Ego and Other Agents“는 참고/부록 참조 1) 전체 구조 ..

테슬라 AI 데이 2022에서 언급된 ‘인터랙션 서치(Interaction Search)’란, 실제 도로에서 발생하는 다양한 주행 상황(“인터랙션” 혹은 상호작용)을 효과적으로 찾아내고 분석하기 위한 테슬라만의 데이터 검색·추출 방식입니다. 테슬라는 전 세계에 흩어져 있는 수백만 대 차량으로부터 방대한 운행 영상을 실시간으로 수집하는데, 이 중에서 자율주행 알고리즘이 학습에 활용할 가치가 높은 “특수한 상호작용 장면”을 빠르게 골라내기 위해 인터랙션 서치라는 프로세스를 개발·운용하고 있습니다.아래는 테슬라가 인터랙션 서치를 어떻게 활용하는지, 그리고 왜 중요한지 간략하게 정리한 내용입니다. 1) 왜 ‘인터랙션 서치’가 필요한가?방대한 데이터 규모• 테슬라 차량은 매일 엄청난 양의 주행 영상 및 센서 데..