엔비디아(CEO 젠슨 황)는 자사 GPU를 활용한 시뮬레이션을 통해 다양한 주행환경을 테스트함으로써 자율주행차의 안전성을 강화하고 있다고 31일 밝혔다.
자율주행차의 개발 과정에서 인간이 직접 운전하는 것보다 자율주행이 더욱 안전함을 확인하기 위해 자율주행 기술은 다양한 주행 조건에서 까다롭고 반복적인 안전 평가를 받게 된다. 이는 실제 도로상에서 실시하는 현실세계 테스트를 의미하지만, 동시에 시뮬레이션상에서 실제 주행 거리를 증가시키는 것 역시 중요한 부분이다.
특히 시뮬레이션 테스트는 실제 테스트보다 높은 유연성과 융통성으로 위험하거나 일반적이지 않은 주행 조건을 테스트할 때 더욱 효과적일 수 있다.
시뮬레이션 과정 없이 현실 시나리오에서 자율주행 차량의 대응 방식을 결정하는 것에는 한계와 위험성이 존재하기 때문이다. 예를 들면 주차돼 있는 차 뒤에서 갑자기 어린 아이가 도로로 튀어 나오거나 적색 신호에도 달리고 있는 차량과 같이 예측이 어렵지만 발생 가능성이 있는 경우들이 있다.
첨단 그래픽 기법으로 기존의 시나리오를 복제해 수정하는 것도 가능하다. 사막 지역에도 시뮬레이션을 통해 원하는 대로 눈보라를 만들어 내거나, 일출이나 일몰 시 태양빛 때문에 차량이 보이지 않는 상황을 연출하기 위해 태양의 위치 변경하는 것도 가능하다. 고속도로 상에 빙판길 구간을 만드는 것과 같이 시뮬레이션이 제공하는 통제된 방식을 통해 다양한 상황을 연출하여 시험 주행 중인 운전자의 위험 상황을 가정하는 것도 가능하다.
시뮬레이션에서는 짧은 시간에 다수의 시나리오를 테스트하는 것도 가능하다. 뮌헨에서 열린 GTC 유럽의 개막 기조연설에서 젠슨 황 엔비디아 CEO는 엔비디아 DGX 및 새로운 텐서RT 3를 통한 실시간 시뮬레이션을 통해 엔지니어들이 5시간 동안 30만 마일(약 48만km)의 주행 시뮬레이션을 할 수 있다고 발표한 바 있다. 이는 미국 내 모든 도로를 단 이틀 만에 시뮬레이션으로 구현 가능함을 의미한다.
자율주행 차량의 트레이닝 및 테스트에서 효과적인 시뮬레이션을 위해서는 디지털 세계가 실제 세계처럼 움직여야 한다 때문에, GPU를 기반으로 한 세밀한 그래픽과 현실감 넘치는 물리 엔진이 뒷받침 된 현실감 조성이 필수 요건이다.
일단 시뮬레이션의 제작이 완료되면 자율주행 시스템과 연결돼야 하는데, 엔비디아의 통합 GPU 아키텍처는 연구소 또는 데이터센터의 시뮬레이션 환경과 차량 내 엔비디아 드라이브 PX 간 자율주행 기술의 이동을 지원한다.
자율주행을 위해 새로운 머신러닝 알고리즘을 만들어야 하는 경우 대규모의 트레이닝용 데이터가 필요하다. 실제 환경에서 수집한 데이터의 경우, 자율주행 알고리즘이 이를 받아들여 학습을 진행할 수 있게 하기 위해 반복적인 라벨링 작업이 필수적이다. 반대로 시뮬레이션 된 데이터는 이미 자동적으로 라벨링 처리가 되어 있어 이 단계에서 상당한 시간을 절약할 수 있다.
트레이닝부터 테스트에 이르기까지 시뮬레이션은 자율주행의 결과를 개선시킨다. 트레이닝 과정에서의 시간이 절약되고 성능은 강화되며, 실제 환경에서는 안전하지 않거나 비현실적인 시나리오도 테스트가 가능하다.
운전자를 통해 실제 도로에서 새로운 자율주행 기술의 성능을 평가하는 작업은 반드시 필요하다. 그러나 시뮬레이션을 통해 실제 환경에서의 주행 시간을 보완할 수 있어 도로의 안전성을 그만큼 강화할 수 있다.
