Tesla Autopilot은 잘 알려진 기능이지만 잘 이해되고 있습니까? 테슬라의 반자율주행 시스템이라는 이름은 마치 오토파일럿이 스스로 운전할 수 있는 것처럼 들리지만 진실은 그렇지 않습니다. 그러나 이것이 사람들이 Tesla와 긴급 차량에 충돌하는 것을 막지는 못했습니다. Tesla Autopilot 사고는 지속적이며 현재 NHTSA는 조사하고 있습니다.
Tesla Autopilot이라고 하지만 실제로 Tesla Semi-Autonomous와 같은 것이어야 합니다. Tesla Autopilot 기능은 운전자에게 향상된 편안함과 안전성을 제공하도록 설계되었지만 차량을 운전해야 하는 책임을 무효화하지는 않습니다. Tesla Autopilot 사용자는 일반 자동차를 운전할 때와 마찬가지로 항상 핸들을 잡고 있어야 합니다.
Tesla Autopilot이 작동하기 위해 이 기능은 차량 주변의 도로와 지역을 모니터링하는 카메라 기반 시스템에 의존합니다. 이 카메라 기반 시스템은 Tesla가 이전에 사용했던 레이더 센서를 대체합니다. 이제 Tesla의 Autopilot 및 Full Self-Driving 기능은 카메라 기반 시스템에만 의존합니다. 이것은 신경망에서 작동합니다. 즉, 각 Tesla는 Tesla 네트워크와 통신하여 모든 Tesla의 효율성을 향상시키도록 설계된 정보를 공유합니다.
이러한 반복적인 사고는 질문을 던집니다. Tesla의 카메라 기반 시스템은 얼마나 효과적입니까? 그리고 그 이전에 등장한 레이더 센서는 얼마나 효과적이었습니까?
Tesla의 Autopilot 기능과 긴급 차량과 관련된 사고는 지금까지 11건입니다. 일부 사고에서 Tesla는 긴급 차량에 직접 충돌했습니다. 그들 중 많은 사람들이 이미 또 다른 사고나 사건을 처리하고 있었습니다.
Slate는 Carnegie Mellon의 Raj Rajkumar와 이야기했습니다. 그는 자율주행 자동차를 전문으로 하는 전기 및 컴퓨터 공학 교수입니다. 그는 테슬라가 충돌하고 있는 긴급 차량이 정지해 있기 때문에 이러한 사고가 발생할 수 있다고 설명했습니다.
Tesla가 레이더 센서로 작동할 때 해당 센서는 전자기파를 보내 주변 물체에 부딪쳤다가 다시 돌아옵니다. 도플러 효과는 이러한 파동의 주파수가 Tesla 주변의 물체가 움직이는 방식에 따라 변한다는 것을 의미합니다. 고정되어 있으면 감지하기 쉽지 않습니다. 또한 Tesla는 건물 및 도로와 같은 다른 고정 물체로부터 입력을 받고 있으며 이는 Tesla에 혼란을 줄 수 있습니다.
Rajkumar는 새로운 세대의 레이더가 도로와 정지된 구급차를 구별하는 데 더 나은 역할을 한다고 말합니다.
Tesla의 새로운 카메라 기반 시스템이 이전의 레이더 시스템보다 반드시 더 나은 것은 아닙니다. 앞서 언급한 신경망은 특히 적응 초기에 몇 가지 심각한 제한이 있습니다. 카메라 기반 시스템은 주변 물체의 픽셀을 해석하여 작동합니다. 신경망은 이 모든 픽셀이 의미하는 바를 학습하고 있습니다. 학습 패턴입니다. Tesla는 익숙하지 않은 것을 만나도 이를 주의해야 할 대상으로 등록하지 않습니다.
Rajkumar는 Autopilot과 관련된 플로리다의 치명적인 사고의 예를 사용합니다. 트럭은 테슬라와 같은 방향이 아니라 테슬라와 직각을 이루고 있었기 때문에 테슬라는 이를 인식하지 못했다. 물건이 없다고 판단해 트럭을 들이받았다.
Rajkumar는 이 카메라 기반 시스템이 조명이 깜박이는 긴급 차량과 마주쳤을 때 이를 이전에 본 것으로 등록하지 않고 거기에 물체가 없다고 판단한다고 말합니다. 그리고 분명히 그 차량을 공격합니다.
Tesla Autopilot 사고는 분명히 우려되며 긴급 차량과 충돌한다는 사실이 추가 문제입니다. NHTSA는 Tesla의 Autopilot 기능이 자율적이지 않다는 점을 분명히 합니다. Tesla 운전자는 항상 차량을 통제할 수 있어야 합니다. NHTSA의 조사가 신속하고 문제가 쉽게 해결되기를 바랍니다. 이상적으로는 문제가 해결되기 전에 다른 사람이 다치거나 사망하지 않습니다.
