하이드라넷(HydraNet)과 멀티헤드 아키텍처
1) 하이드라넷(HydraNet)의 개념• 공통 백본(Backbone) + 여러 헤드 구조로, 한 개의 대형 신경망(백본)에서 각종 비전 태스크(차선, 차량·보행자 감지, 신호등 인식 등)를 여러 헤드(Multi-Head)로 병렬 처리합니다.[6][7]• 테슬라 내부에서는 이를 통해 중복 연산을 줄이고, 다양한 상황(야간, 악천후, 복잡 교차로 등)을 하나의 모델에서 통합 학습 가능토록 만들었습니다. 2) 효율과 확장성• 공통 백본을 활용해, 데이터 양이 많을수록 모델이 더 빠르게 성장하며, 필요할 때 “새로운 헤드”를 OTA 업데이트로 쉽게 추가할 수 있습니다.• 다만, 이 방식은 모델 자체가 매우 커지고, 내부가 블랙박스화되는 경향이 있어 오류 설명이 쉽지 않습니다.[9] 3) FSD Beta와 하이..
2025. 4. 9.
3.1 - 2 테슬라: 카메라 8~9대, 레이더 축소, 초음파 제거, 라이다 불사용
III. 하드웨어/센서 스택 비교자율주행차가 외부 환경을 파악하고 안전하게 주행하기 위해서는, 어떤 종류의 센서를 사용하고 그것을 어떻게 배치·통합(퓨전)하느냐가 매우 중요합니다. 테슬라와 웨이모는 이 부분에서도 극명하게 다른 선택을 해 왔으며, 센서 구성에 따라 하드웨어 비용, 내구성, 장애 대응 방식, HD 맵 의존성 등에 큰 차이가 생깁니다. 1. 테슬라: 카메라 8~9대, 레이더 축소, 초음파 제거, 라이다 불사용1) 카메라 중심(Tesla Vision) 전략• 과거 테슬라 오토파일럿 초기 버전에는 레이더(radar)와 초음파 센서가 보조적으로 탑재되었으나, 최근 모델에서는 레이더를 축소하고 초음파 센서를 제거하면서, 사실상 카메라 8~9대만으로 주변 환경을 인식하도록 바뀌었습니다.• 공식적으로..
2025. 3. 31.
