콘티넨탈-ZF, 오토파일럿 기반 레벨2+ 솔루션 발표
메르세데스벤츠-엔비디아, 차세대 AI 자동차 개발


CES 2019의 화두는 단연 자동차다. 

GPU와 AI 분야에서 독보적인 위치를 차지하고 있는 엔비디아 역시 자동차 분야에서 역량을 펼칠 준비가 되어 있다고 만방에 선언했다.

자동차 부품 제조업체인 콘티넨탈(Continental)과 ZF가 엔비디아 드라이브를 기반으로 한 레벨2+ 자율주행 솔루션을 발표했다. 이는 2020년 생산에 들어갈 계획이다.
엔비디아 드라이브 오토파일럿은 레벨2+ 자율주행 솔루션으로, 세계 최고 수준의 자율주행 인식은 물론 다양한 AI 기능을 제공하는 조종석을 구현한다. 

자동차 제조업체들은 엔비디아 드라이브 오토파일럿을 활용해 성능, 기능 및 도로 안전 측면에서 기존의 ADAS 제품을 능가하는 정교한 자동 운전 기능뿐 아니라 지능형 조종석 지원, 시각화 기능을 시장에 선보일 수 있다.

엔비디아 오토노머스 머신 부문 부사장 롭 송거(Rob Csongor)는 “완벽한 수준의 레벨2+ 시스템은 현재 시장에 출시된 시스템보다 훨씬 더 강력한 연산 능력과 정교한 소프트웨어를 필요로 한다”라며, “엔비디아 드라이브 오토파일럿은 이러한 역량을 제공해 자동차 제조업체들이 2020년까지 첨단 자율주행 솔루션을 신속하게 구축하고, 한층 더 높은 수준의 시스템 자율성을 빠른 속도로 구현하도록 돕는다”라고 설명했다.

엔비디아 드라이브 오토파일럿은 엔비디아 자비에(Xavier) SoC 프로세서와 최신 엔비디아 드라이브 소프트웨어를 통합하여 많은 심층신경망(DNN)을 처리함으로써 높은 수준의 자율주행 인식을 구현한다. 

또 차량 내외부의 주변 카메라 센서 데이터를 완벽하게 처리하는 동시에 고속도로 병합, 차선 변경, 차선 분할 및 개인 매핑을 포함한 완전 자율주행 오토파일럿 기능을 제공한다. 차량 내에는 운전자 모니터링 및 AI 보조 조종 장치(copilot) 기능과 차량의 컴퓨터 비전 시스템에 대한 조종석 시각화 기능 등이 포함된다.
엔비디아 드라이브 오토파일럿은 개방적이며 유연한 엔비디아 드라이브 플랫폼의 일환이다. 

엔비디아 드라이브 플랫폼은 전 세계 수백 개 기업들이 도로 안전은 향상시키는 동시에 장시간의 운전이나 심한 교통정체에 대한 운전자의 피로나 스트레스를 줄여주는 자율주행 솔루션을 구축하는데 사용되고 있다. 

새로운 레벨2+ 시스템은 로봇택시를 위한 레벨5 기능을 제공하는 엔비디아 드라이브 AGX 페가수스(Pegasus) 시스템을 보완한다.

엔비디아 드라이브 오토파일럿은 최근 미국 고속도로안전보험협회(Insurance Institute for Highway Safety)가 발표한 연구조사에서 그 역량을 입증했다. 

엔비디아 드라이브 오토파일럿은 구불구불한 차선이나 언덕이 많은 도로에서 차량 감지와 차선 유지 능력이 일관되지 않아 운전자가 갑작스럽게 제어해야 하는 상황이 발생하는 기존 레벨2 ADAS 시스템의 한계점을 해결해준다.

도미니크 본테(Dominique Bonte) ABI 리서치 오토모티브 연구 담당 부사장은 “현재 시장에 출시된 차선 유지 및 적응형 크루즈 컨트롤 시스템은 소비자의 기대에 부응하지 못하고 있다”라며, “엔비디아의 고성능 AI 솔루션은 머지않아 한층 안전하고 신뢰성 있는 자율주행 시스템을 구현해낼 것”이라고 말했다.


초당 30 테라옵스 처리하는 자비에 SoC
엔비디아 드라이브 오토파일럿의 핵심에는 초당 30조의 연산처리 능력을 제공하는 자비에 SoC가 있다. 안전에 중점을 두고 있는 자비에는 6가지 유형의 프로세서와 90억 개의 트랜지스터를 사용하여 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있도록 이중화 및 다양성을 위해 설계되었다.

자비에는 자율주행을 위한 차량용 프로세서로, 현재 생산 단계에 있다. 글로벌 안전 전문가들은 자비에의 아키텍처 및 개발 프로세스가 안전한 제품을 설계하기에 적합하다고 평가했다.


차량 내외부 문제 처리하는 인공지능, AI
엔비디아 드라이브 오토파일럿 소프트웨어 스택에는 차량 외부의 문제를 처리하는 DRIVE AV 소프트웨어와 차량 내부의 작업을 위한 DRIVE IX 소프트웨어가 통합되어 있다.

DRIVE AV는 완전한 360도 인식을 위해 서라운드 센서를 사용하며, 정확한 위치 지정 및 경로 계획 기능을 제공한다. 이러한 기능은 진입차선에서 진출차선까지 고속도로 상에서 감독되는 자율주행을 가능하게 한다. 

기본적인 적응형 크루즈 컨트롤, 차선 유지 및 자동 비상 제동 이외에도, 주변 인식 기능은 차선이 분리 또는 병합되는 상황을 다루며, 차선 변경을 안전하게 수행한다.

또 Driven AV에는 DriveNet, SignNet, LaneNet, OpenRoadNet 및 WaitNet을 포함해 차량이 광범위한 객체와 주행 상황을 인식하도록 하는 다양한 고급 DNN 기술 세트가 포함되어 있다. 

이 AI 소프트웨어는 다른 차량이 어디에 있는지 파악하고, 차선 표시를 읽고, 보행자와 자전거 타는 사람을 감지하고, 다양한 종류의 조명과 그 색깔을 구별할 뿐 아니라, 교통 표지판을 인식하고 복잡한 장면을 이해한다.

더불어 엔비디아 드라이브 오토파일럿은 전 세계 HD 지도의 정확한 현지화를 제공할 뿐 아니라, 운전자가 주행한 곳을 기억하여 HD 지도가 없어도 자율주행 경로를 생성할 수 있는 ‘마이 루트(My Route)’라는 새로운 개인 매핑 기능을 제공한다.

차량 내에서 DRIVE IX 지능형 체험 소프트웨어를 사용하면 탑승자 모니터링을 통해 주의가 흐트러지거나 졸린 운전자를 감지하여 경고를 알리거나 필요한 경우 시정 조치를 취할 수 있다. 

AR을 위한 새로운 기능을 포함하고 있어 지능적인 사용자 경험을 구현하는데도 사용되며, 차량이 감지한 주변 환경의 시각화 및 계획된 경로를 표시하여 시스템의 신뢰도를 향상시킨다. 

DRIVE IX의 AI 기능을 활용하여 차세대 사용자 경험을 구현하기 위해 자연어 처리, 시선 추적 또는 제스처 인식을 가속화할 수 있다.

 
엔비디아 드라이브 플랫폼을 채택한 기업
콘티넨탈은 프리미엄 어시스트(Premium Assist) 부터 자동화 기능에 이르는 확장가능하고 비용 합리적인 자동 운전 아키텍처를 개발 중에 있다. 이는 레이더(Rader), 라이다(Lidar), 카메라와 엔비디아 드라이브로 구동되는 자율주행 제어 장치 기술 포트폴리오를 활용하고 있다.

콘티넨탈의 첨단 운전자 보조 시스템 사업부 총괄인 칼 하우프트(Karl Haupt)는 “오늘날의 운전 경험은 첨단 운전자 보조 시스템을 통해 한 차원 진화해 보조 운전에서 자동화 운전으로 원활하게 전환하고 새로운 표준을 정의하게 될 것”이라며, “운전은 능동적인 여정이 되어, 운전자의 책임은 지키면서 운전 과제는 줄일 수 있게 될 것”이라고 말했다.

ZF ProAI는 엔비디아 드라이브 자비에 프로세서와 드라이브 소프트웨어를 사용하여 독특한 모듈형 하드웨어 컨셉과 개방형 소프트웨어 아키텍처를 제공한다.

ZF의 첨단 엔지니어링 담당 총괄인 토르슈텐 골레브스키(Torsten Gollewski)는 “우리의 목표는 자율주행 분야에서 가능한 가장 광범위한 기능을 제공하는 것”이라며, ZF ProAI 제품군은 기존의 기능을 아우르는 소프트웨어 알고리즘과 엔비디아 드라이브에서 구동되는 AI 알고리즘 및 소프트웨어의 맞춤형 통합을 위한 개방형 플랫폼을 제공한다”라고 말했다.
한편, 엔비디아는 차세대 AI 자동차 개발을 위해 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz)와 협력을 확대한다. CES 2019에서 사야드 칸(Sajjad Khan) 메르세데스-벤츠 디지털 자동차 및 모빌리티 담당 부사장과 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 창립자 겸 CEO는 양사가 구현할 차세대 AI 차량과 새로운 모빌리티 솔루션에 대한 계획을 발표했다.

젠슨 황 엔비디아 CEO는 “양사는 자율주행차와 AI, 그리고 모빌리티의 미래를 정의할 컴퓨터를 개발하기 위한 새로운 파트너십을 발표했다”라고 설명하며, 현재 차량에 장착된 수십 개의 소형 프로세서를 대체할 자율주행 기능과 스마트 조종석(cockpit) 기능을 제공하는 단일 시스템을 소개했다.

젠슨 황 CEO는 이어 “엔비디아와 메르세데스-벤츠는 미래의 자동차는 ‘소프트웨어 정의형’이 되어야 한다는 점에 의견을 같이하고 있다”라며, “현재의 요구사항을 충족시키는 소프트웨어를 개발하는 것부터 시작해 미래의 요구를 위한 소프트웨어를 예측하고, 이를 구현하기 위한 컴퓨팅 아키텍처를 구축할 것이다”라고 덧붙였다.