Waymo, 비용 절감과 성능 향상을 동시에 달성한 6세대 자율주행 시스템 공개

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핵심 요약

Waymo는 비용 효율성을 극대화하면서도 안전성을 유지하도록 설계된 6세대 자율주행 시스템(Waymo Driver)을 공개했다. 이 시스템은 1700만 화소의 고해상도 카메라와 개선된 Lidar 및 Radar를 통합한 멀티모달 센서 스위트를 특징으로 하며, 기존보다 적은 수의 센서로도 더 넓은 범위를 정밀하게 인식한다. 특히 폭설이나 폭우 등 극한의 기상 조건에서도 안정적인 주행이 가능하도록 하드웨어와 AI 모델을 최적화했다. 이번 6세대 시스템은 다양한 차량 플랫폼에 유연하게 적용될 수 있도록 설계되어 자율주행 서비스의 대규모 확장을 가속화할 전망이다.

배경

자율주행 센서(Lidar, Radar, Camera) 기본 지식, 센서 퓨전(Sensor Fusion) 개념, 컴퓨터 비전 기초

대상 독자

자율주행 기술 개발자, 로보틱스 엔지니어, 모빌리티 산업 관계자

의미 / 영향

Waymo의 6세대 시스템은 자율주행 기술이 연구 단계를 넘어 대량 생산과 상업적 확장 단계로 진입했음을 시사한다. 특히 센서 비용 절감과 악천후 대응력 향상은 로보택시 서비스의 경제성과 운영 범위를 획기적으로 넓히는 계기가 될 것이다.

섹션별 상세

6세대 Waymo Driver는 센서 개수를 줄이면서도 인식 능력을 강화하여 시스템 전체 비용을 획기적으로 낮췄다. 5세대 대비 카메라 수를 절반 이하로 줄였음에도 불구하고, 자체 설계한 고성능 칩과 최적화된 센서 배치를 통해 더 높은 해상도와 정밀도를 확보했다.

시각 시스템의 핵심인 1700만 화소 이미저는 인간의 시력을 뛰어넘는 다이내믹 레인지를 제공하여 강한 역광이나 어두운 그림자 속에서도 세부 정보를 추출한다. 또한 열 안정성이 뛰어나 다양한 주행 환경에서 일관된 성능을 유지하며, 통합 세척 시스템을 통해 비나 눈, 먼지로부터 렌즈 오염을 방지한다.

6세대 Waymo Driver의 카메라를 통해 본 눈 내리는 도로의 모습 — Photo고해상도 카메라와 이미지 처리 알고리즘이 악천후 속에서도 전방 차량과 도로 상황을 어떻게 포착하는지 보여준다. 17MP 센서의 성능이 실제 환경에서 어떻게 발휘되는지 확인할 수 있다.

Lidar 기술은 3D 포인트 클라우드 생성을 통해 야간이나 악천후에서도 보행자와 사물을 센티미터 단위의 정확도로 구분한다. 6세대 Lidar는 반사율이 높은 표면에서의 왜곡을 줄이고 안개나 도로의 물보라를 투과하여 볼 수 있도록 재설계되어 고속도로 주행 시의 안전성을 높였다.

Waymo의 Lidar가 샌프란시스코 도심의 자전거 이용자, 보행자 및 도로 사용자를 인식하여 생성한 3D 포인트 클라우드 이미지 — ScreenshotLidar 센서가 주변 환경을 3차원 점 데이터로 어떻게 재구성하는지 보여준다. 이를 통해 자율주행 시스템이 사물의 거리와 형태를 정밀하게 파악하여 안전한 주행 결정을 내리는 과정을 시각화한다.

이미징 Radar는 사물의 거리, 속도, 크기를 실시간으로 추적하며 기상 조건에 관계없이 밀도 높은 시계열 맵을 생성한다. 새로운 인하우스 알고리즘과 머신러닝 모델을 결합하여 각 센서에서 추출된 정보를 동적으로 최적화하는 센서 퓨전 기술을 구현했다.

눈 덮인 환경을 인식하고 있는 6세대 Waymo Driver의 시각화 화면 — Screenshot6세대 시스템이 폭설과 같은 극한의 기상 조건에서도 도로 경계와 주변 사물을 명확하게 식별할 수 있음을 입증한다. 이는 시스템의 기상 대응력 향상을 직접적으로 보여주는 사례이다.

외부 오디오 수신기(EARs)는 사이렌 소리나 철길 건널목 신호 등을 감지하고 위치를 파악하여 시각 정보가 닿기 전 선제적인 대응을 가능하게 한다. 센서 돔 주변에 전략적으로 배치된 EARs는 고속 주행 시 발생하는 풍절음을 최소화하면서도 긴급 차량의 접근 방향을 정확히 식별한다.

Waymo는 특정 차량에 종속되지 않는 범용 자율주행 시스템을 지향하며, Ojai나 현대 아이오닉 5 등 다양한 플랫폼에 6세대 시스템을 적용하고 있다. 피닉스 공장을 통해 연간 수만 대 규모의 생산 능력을 갖추고 OEM 파트너와의 협력을 통해 대량 생산 체제를 구축 중이다.

다양한 차량 플랫폼에 적용되는 센서 기술의 응용 사례를 보여주는 라인 드로잉 — DiagramWaymo Driver 시스템이 특정 차량 모델에 국한되지 않고 다양한 형태의 차량 플랫폼에 유연하게 통합될 수 있는 범용성을 갖추었음을 설명한다.

실무 Takeaway

17MP 고해상도 센서와 커스텀 실리콘 칩을 활용하여 카메라 수를 50% 이상 줄이면서도 인식 성능을 높여 하드웨어 비용 구조를 개선했다.
Lidar와 Radar의 하드웨어 설계를 개선하고 전용 머신러닝 모델을 적용하여 폭설이나 물보라가 심한 고속도로 등 극한 환경에서의 자율주행 신뢰도를 확보했다.
센서 구성을 모듈화하고 AI 모델을 일반화하여 다양한 차량 플랫폼에 신속하게 이식할 수 있는 확장성 중심의 아키텍처를 구축했다.