▲ 도심 밤거리의 테슬라와 고양이 <이미지=AI 활용>

 

테슬라가 미국 텍사스에서 운행 중인 로보택시 서비스의 심야 운행을 제한하고 있다. 이유는 의외로 단순하다. 어두운 도로에서 작은 동물을 제대로 인식하지 못할 가능성을 우려해서다.

 

테슬라는 최근 오스틴 로보택시 운행 종료 시간을 기존 오후 10시에서 11시로 한 시간 연장했다. 하지만 자정 이후 심야 운행까지는 아직 확대하지 않고 있다. 일론 머스크 테슬라 CEO는 X를 통해 그 배경을 직접 설명했다.

 

머스크는 “우리가 해결하려는 핵심은 밤에 잘 보이지 않는 반려동물을 치지 않도록 하는 것”이라며 “말 그대로 어둠 속 회색 아스팔트 위의 회색 새끼 고양이를 피하려는 것”이라고 밝혔다. 즉 카메라가 어두운 환경에서 낮은 명암 대비의 작은 물체를 충분히 일찍 인식하는 문제가 아직 남아 있다는 의미다.

 

 

테슬라는 자율주행 인식 시스템에서 카메라 중심의 비전 방식을 고수해왔다. 문제는 카메라가 기본적으로 주변의 빛을 받아 물체를 구분하는 수동형 센서라는 점이다. 밤처럼 광량이 부족한 환경에서 회색 동물이 회색 노면 위에 있다면 형태와 배경의 명암 차이가 크게 줄어 인식 난도가 높아질 수 있다.

 

이 때문에 테슬라의 ‘카메라 중심’ 전략이 다시 도마 위에 오르고 있다. 경쟁사 웨이모는 카메라뿐 아니라 라이다와 레이더를 함께 사용하는 센서 융합 방식을 택하고 있다. 웨이모의 6세대 시스템은 13개 카메라와 4개 라이다, 6개 레이더로 구성되며, 각 센서가 서로 겹치는 영역을 감지하도록 설계됐다.

 

특히 라이다는 주변 빛에 의존하지 않고 레이저를 직접 발사해 물체까지의 거리와 3차원 형태를 파악한다. 웨이모는 라이다가 밤에도 보행자나 작은 물체를 구분하는 데 유리하며, 레이더는 비나 눈처럼 카메라 시야가 제한되는 환경에서 보완 역할을 한다고 설명한다.

 

 

다만 이것만으로 “라이다가 있으면 고양이 문제를 완전히 해결할 수 있다”라고 단정할 수는 없다. 실제 자율주행 안전성은 센서 종류뿐 아니라 소프트웨어, 학습 데이터, 객체 분류 능력, 제동 판단까지 전체 시스템 성능에 달려 있다.

 

흥미로운 점은 테슬라가 당초 텍사스 오스틴 로보택시 서비스에서 더 늦은 시간대까지 운행을 확대하겠다는 계획을 내놨다는 점이다. 하지만 현재는 밤 11시까지만 운영하면서 야간 인식 능력을 단계적으로 검증하고 있는 것으로 보인다.

 

결국, 테슬라가 심야 운행을 제한하는 이유는 단순한 운영상의 문제가 아니라 자율주행 시스템이 맞닥뜨린 대표적인 ‘엣지 케이스’ 때문이다. 어두운 도로 위 작은 동물처럼 사람 눈으로도 놓치기 쉬운 대상을 얼마나 빨리, 정확하게 감지할 수 있느냐가 완전 자율주행 상용화의 또 다른 시험대가 된 셈이다.

 

더드라이브 / 조하은 기자 auto@thedrive.co.kr 

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