VinFast는 카메라를 통한 자율주행에 집중하고 있으며 이미 테스트를 진행하고 있습니다

자율주행은 많은 과제와 매우 높은 기술 요건을 수반합니다. 차량 주변 정보를 수집하는 대량의 센서, 레이더 및 시스템이 필요하며, 프로세서가 이를 해석하고 그에 따라 행동할 수 있어야 합니다. 하지만 자율주행을 더 쉽게 접근할 수 있도록 그리고 훨씬 더 저렴하게 만들고자 하는 브랜드들도 있습니다.

VinFast는 베트남에서 출발한 브랜드로, 더 복잡한 레이더 및 센서 시스템을 사용하는 방식보다 간단한 방법으로 자율주행을 구현하는 방안을 제시했습니다. 이 브랜드의 제안은 카메라의 사용에 기반하며, 이를 통해 주변 환경을 완전하게 매핑하고 수집된 데이터에 따라 반응할 수 있는 복합 시스템을 구성합니다.

Robocar 시스템

이 플랫폼의 명칭은 Robocar이며, 일곱 개의 카메라와 하나의 프로세서로 구성되어 있습니다. 프로세서는 카메라가 얻은 데이터를 기반으로 연산을 수행합니다. 이로 인해 구현 비용이 높은 레이더와 LiDAR 센서를 사용하는 것보다 경제적입니다.

이 장비는 두 가지 모델인 VF8과 VF9에 장착되었으며, 하노이의 통제된 구역에서 테스트가 시작되었습니다. 이번 테스트의 시작은 자율주행 활용에 있어 중요한 전환점이 될 것입니다. 이 시스템은 구현 비용이 훨씬 저렴하며, 보통 레이더와 센서 시스템을 사용하는 모델보다 저렴한 모델에도 적용할 수 있을 것입니다.

레벨 2부터 완전 자율주행까지

테스트 프로그램은 현재 SAE 레벨 2 ADAS 시스템을 개선하는 초기 단계부터 시작됩니다. 이 출발점을 바탕으로 완전 자율주행 시스템으로 발전해 나갈 예정입니다. 물론 이 시스템에는 중요한 과제가 있습니다. LiDAR와 레이더가 없기 때문에, 복잡하고 많은 변화가 있는 상황을 해석할 수 있는 알고리즘을 갖추어야 합니다. 시각 정보만 사용할 수 있으므로 모든 것이 더 복잡해지고 프로세서의 많은 작업이 필요합니다.

복잡한 환경

선택된 환경이 중요합니다. 실제로 하노이는 오토바이가 많이 다니는 도시입니다. 겉보기에는 혼란스럽게 움직이며, 모든 주행 과정에서 많은 변화를 만들어 냅니다. 이 때문에 예를 들어 스페인 도시에서 주행하는 것보다 훨씬 더 복잡합니다.

테스트는 여러 달 동안 진행될 예정이므로, 실제 교통 상황에 맞춘 결과를 도출할 수 있는 광범위한 데이터를 확보할 수 있을 것입니다. 이를 통해 카메라와 시각 정보, 알고리즘을 결합하여 고급 수준의 자율주행을 구현하는 방안을 찾게 됩니다.