샤오팽(Xpeng) 자율주행 수준에대한 설명

이 번에도 아래 블로그를 번역해봤다.

이 분 글은 참좋다.

Xpeng에 근무하시는 분같은데 똑똑하고 글도 잘쓴다.

요즘 AI는 중국이 확실히 잡고 있는것 같다.

논문 번역할때는 괜찮았는데

블로그 번역하려니...

약간 저작권에 문제가 있을 수 있을 거 같다는 느낌이 들지만 돈벌려고 하는것이 아닌

공부하려고하는 것이니까.....ㅎ

출처 : 

https://towardsdatascience.com/challenges-of-mass-production-autonomous-driving-in-china-407c7e2dc5d8 

Challenges of Mass Production Autonomous Driving in China

 

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밑에 영상을 보면 참 잘한다.

그리고 앞으로 더 잘할것 같다는 생각이 많이든다.

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이 블로그 포스트는 "중국에서의 대규모 생산 자율 주행의 실천"이라는 주제로 버쿠버에서 개최된 CVPR 2023의 종단 간 자율 주행 워크샵에서의 기조 연설을 기반으로 합니다.

자율 주행은 특히 중국에서는 이미 세계에서 가장 어려운 주행 중 하나인 인간 주행이 이미 존재하기 때문에 놀라운 도전입니다. 주로 세 가지 주요 요소가 작용합니다: 동적 교통 참여자, 정적인 도로 구조 및 교통 신호. 특히, 교통 신호 제어 신호는 기하학적으로는 정적이지만 의미론적으로는 동적인 도전을 제공합니다. 다음 세션에서는 동적 객체와 정적 환경에 대해 간략히 검토하고, 트래픽 라이트라는 흥미로운 특별한 주제에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.

 

Dynamic and Static Challenges

동적인 교통 참여자인 취약한 도로 이용자(VRU)는 중국의 자율 주행 차량에 상당한 도전을 제공합니다. VRU는 종종 예측할 수 없으며 다양한 자세를 취하며 운전자가 가장 예상하지 못하는 곳에 나타납니다. 큰 동물들은 시골길에서 갑자기 나타날 수 있으며 애완동물들은 도시의 길에 배회할 수 있습니다. 게다가 완전히 적재된 차량이나 삼륜차는 정확한 차종을 파악하기 어려울 수 있습니다. 중간 줄의 마지막 사진을 고려해 보십시오. 이 사진은 사실 사람들에게도 처음 봤을 때 매우 어려운 장면으로 인식됩니다. 나뭇가지로 적재된 차량은 우연히 완벽한 카모플라주에 있습니다.

정적인 도로 구조와 토폴로지도 자율 주행 차량에게 상당한 도전을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 여기에 표시된 복잡한 교차로는 여기에서 다루어야 할 복잡성의 수준을 강조합니다. 공상 과학 영화에서 스크린샷처럼 보이지만 실제로는 구글 어스에서 볼 수 있는 실제 장소입니다.

만약 우리가 확대해 보면 중국에서도 독특할 수 있는 흥미로운 도로 요소를 발견할 수 있습니다. 좌회전 대기 구역입니다. 이 구역은 좌회전 교통 스루풋을 증가시키기 위해 설계되었습니다. 한 사이클의 신호로 교차로를 통과하는 차량 수를 늘립니다. 디자인은 대칭적이지 않을 수 있으며, 각 방향은 교통 패턴에 따라 개별적으로 설계됩니다. 이에 대한 논문과 그 효과에 관한 학술 논문을 찾을 수도 있습니다. 이는 좋은 의도로 제안되었지만 신규 운전자와 자율 주행 차량에게는 혼란스러울 수 있습니다.

대기 구역이 있는 교차로에서 좌회전을 하려면 두 단계의 과정이 필요합니다. 두 단계 모두 다른 조합의 교통 신호를 포함합니다. 여기에서는 가장 일반적인 교통 신호 패턴만 보여줍니다. 교통 신호 조합은 더 복잡할 수 있으며 때로는 대기 구역에 특화된 특별한 교통 신호를 포함하기도 합니다.

The King of Corner Case: Traffic Lights

코너 케이스의 왕: 신호등
이제 신호등의 모든 코너 케이스에 대해 깊이 알아보겠습니다. 신호등은 아마도 가장 다양한 코너 케이스를 가진 객체 범주입니다. 신호등의 인식은 두 가지 다른 이유로 복잡합니다. 먼저 신호등의 위치, 종류 및 색상을 인식해야 하며, 그런 다음 우리가 감지한 모든 신호등 중에서 차량이 어느 신호등에 주의를 기울여야 하는지 알아야 합니다. 이 결정을 내리기 위해서는 신호등과 다른 차선 사이의 올바른 매칭을 얻는 것이 중요합니다.

중국에서 전형적인 신호등 장면 
한 가지 특별한 유형의 신호등은 버스를 위해 설계된 신호등입니다. 우리는 이들을 두 가지 다른 이유로 정확하게 인식해야 합니다. 우선 자율 주행 차량의 계획과 제어를 위해 이들을 올바르게 무시하도록 인식해야 합니다. 왜냐하면 이들은 주의를 기울여야 할 신호와 충돌하는 정보를 제공할 수 있으며, 자율 주행 차량에 혼란을 야기할 수 있기 때문입니다. 그러나 주변의 잠재적인 버스가 어떻게 움직일지 예측하기 위해서는 그 상태를 정확하게 알아야 합니다.

버스를 위한 신호등 
중국에서 버스를 위해 설계된 신호등은 "BRT," "SRT," "Bus," 또는 단일 문자 "B"와 같은 레이블이 있는 LED 신호등을 포함하여 여러 형태로 나타납니다. 또한 "公交" (버스) 또는 "有轨电车" (단일렬 전차)와 같은 특정 중국어 문자가 포함되기도 하며, 때로는 귀여운 작은 버스를 묘사하는 아이콘도 포함될 수 있습니다. 이러한 특징들과 함께 신호등 표지판 수정자도 포함될 수 있어 자율 주행 차량이 이러한 특징들을 정확하게 감지하고 해당하는 신호등과 정확히 연관시킬 수 있도록 하는 것이 필수적입니다.

다중 전구 신호등 
버스에 특화된 신호등 외에도 다중 전구 신호등은 또 다른 복잡한 유형의 신호등입니다. 하나의 전구만 점등되는 기존 신호등과 달리, 다중 전구 신호등은 동일한 소켓 내에서 동시에 여러 전구가 점등될 수 있습니다. 따라서 신호등 상자를 감지하는 것만으로는 충분하지 않고, 개별 전구를 감지하고 그들의 의미를 정확히 해석하는 것이 중요합니다.

다중 전구 신호등의 추가 이미지에서 우리는 여기에 몇 가지 추가적인 숫자도 볼 수 있습니다. 이는 다음 색상 변경까지의 카운트다운 타이머입니다. 북미에서는 보행자를 위한 카운트다운 타이머를 자주 볼 수 있지만, 이 타이머는 차량을 위한 것입니다. 이 정보를 올바르게 활용한다면 주행의 원활함을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

카운트다운 타이머를 위한 신호등 
카운트다운 타이머는 다양한 형태로 제공될 수 있습니다. 독립된 디스플레이 또는 신호등 시스템에 통합된 형태일 수 있습니다. 숫자의 형식은 선행 0의 사용 또는 미사용을 포함하여 다양할 수 있으며, 사용되는 글꼴도 다를 수 있습니다. 일부는 다른 것보다 더 예술적일 수 있습니다. 또한 진행 막대 형식으로 디자인된 신호등도 있습니다. 이는 진행 막대가 점점 짧아지다가 다른 색상의 완전한 진행 막대로 변경되는 애니메이션을 포함합니다. 이 디자인은 가장 혁신적인 디자인으로 간주될 수 있지만, 인식 엔지니어들에게 도전을 제공할 수도 있습니다.

좌회전 대기 영역을 위한 신호등 
마지막으로 여기는 대기 영역을 위해 특별히 설계된 신호등입니다. 이들은 아이콘 또는 텍스트의 형태를

 취할 수 있습니다. 아이콘 형태는 일반적으로 조명이 점점 밝아지며 대기 영역을 안내하는 애니메이션을 포함합니다. 텍스트 형태는 LED 디스플레이나 신호 표지판에 표시될 수 있습니다. 텍스트의 경우에도 표준 패턴이 없어서 광학 문자 인식 (OCR)과 약간의 자연어 처리가 필요합니다.

 

XNGP: Xpeng’s Autonomous Driving Solution

Xpeng의 팀은 이러한 도전에도 불구하고 2023년 현재 중국에서 최고 수준의 자율주행 솔루션을 제공하는 데 성공했습니다. Surround Reality (SR) 디스플레이는 차량 내 인지 시스템에서 얻은 정보만을 표시합니다. 왼쪽에는 도로 지오메트리를 정확하게 감지한 모습이 나타나고, 오른쪽에는 보행자 그룹이 도로를 건너는 일반적인 상황을 묘사하고 있습니다. 이 영상은 시장에서 구매할 수 있는 대량 생산 Xpeng 차량의 실제 녹화 영상을 보여주며, 어떠한 애프터마켓 수정도 없이 제공됩니다.

만약 이것이 어떻게 가능해졌는지에 관심이 있다면, XNet의 배포에 대한 다른 게시물을 참조하십시오. XNet은 BEV (bird's-eye view) 패러다임에서의 end-to-end 인지 스택으로서 상기된 대량 생산 자율주행 솔루션을 가능하게 하는 핵심 요소이며, 완전한 end-to-end 자율주행 솔루션을 구축하기 위한 견고한 기반을 제공합니다.

대량 생산 자율주행에서의 BEV 인지
Xpeng의 BEV 인지 아키텍처인 XNet의 비결

결론
중국에서 운전은 늘어난 동적 물체, 복잡한 도로 토폴로지, 그리고 신호등의 극도로 다양한 케이스로 인해 도전적입니다.
신호등에는 여러 가지 특수 유형이 있으며, 각 유형에는 많은 예외 사항이 있습니다. 때로는 여러 신호등을 함께 추론해야 하며, 인근의 카운트다운 타이머나 교통 표지와도 연결해야 합니다.
Xpeng Motors는 이러한 도전에 직면하여 중국에서 2023년 기준으로 최고 수준의 대량 생산 자율주행 제품을 제공하고 있습니다.
참고문헌
Ma, Wanjing 등. “Increasing the capacity of signalized intersections with left-turn waiting areas.” Transportation Research Part A: Policy and Practice 105 (2017): 181–196.

https://youtu.be/EP5AQSStavU

https://youtu.be/Z-Wum4smqpU