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“사고 내고도 계속 주행”.. 테슬라 FSD, 도로 위의 사슴 감지 못해 충돌

테슬라 FSD 사고 차량
테슬라 FSD 사고 차량 /사진=X @TheSeekerOf42

테슬라 FSD 충돌 사고 발생

최근 테슬라 차량이 자율주행 시스템인 풀 셀프 드라이빙(FSD) 모드에서 도로 위에 멈춰있던 사슴을 인식하지 못해 충돌하는 사건이 발생했다.

사고는 차량이 고속도로에서 주행 중이던 때에 일어났으며, 운전자는 자신의 소셜 미디어를 통해 자율주행 시스템의 한계를 지적했다. 그는 “매일 수십 번이나 오작동으로 잘못 정지되던 차에서 이러한 사고가 발생할 줄은 몰랐다”고 말했다.

테슬라와 충돌한 도로 위의 사슴
테슬라와 충돌한 도로 위의 사슴 /사진=X @TheSeekerOf42

사고 직전 공개된 영상에 따르면, 사슴은 도로의 페인트 라인과 거의 겹치는 위치에 서 있었고, 테슬라 차량은 충돌 후에도 속도를 줄이지 않고 계속 주행했다.

이 영상은 테슬라의 비전 기반 시스템이 도로 환경을 정확히 인식하지 못했다는 점을 다시 한번 증명하고 있다.

자율주행 기술의 한계

고해상도 장거리 라이다 센서
고해상도 장거리 라이다 센서 /사진=람다이노비전

테슬라의 자율주행 기술 접근 방식은 다른 제조사들과 확연히 다르다. 대부분의 자율주행차 제조사들은 안전성을 높이기 위해 레이더 또는 라이다(LiDAR) 센서를 장착하지만, 테슬라는 카메라와 컴퓨터 비전만을 사용하여 데이터를 분석한다.

이러한 접근은 종종 예기치 못한 반응을 유발하며, 최근의 사고에서처럼 도로 환경의 인식에 실패할 위험을 내포한다.

테슬라 차량이 사슴과 충돌한 사건은 자율주행 시스템 개발에서의 인식 문제를 다시 한번 부각시킨 것이다. 자율주행 시스템은 다양한 상황을 처리할 수 있어야 하며, 이는 운전자가 시스템에 통제를 맡길 경우 더욱 중요해진다.

라이다 센서의 필요성

라이다 센서로 주변을 스캔한 모습
라이다 센서로 주변을 스캔한 모습 /사진=벨로다인

사고는 테슬라의 비전 기반 시스템에 대한 비판을 불러왔다. 테슬라 차량의 FSD 시스템은 어두운 도로 위에 서 있는 사슴을 인식하지 못하는 한계를 보였다.

이와 달리, 라이다 센서가 설치되어 있었다면 물체의 거리와 깊이를 정확히 감지할 수 있어 도로 위의 사슴을 보다 잘 탐지했을 가능성이 높았다.

테슬라 차량에 레이더나 라이다와 같은 추가 안전 장치 도입 필요성에 대한 의견이 높아지고 있다. 이는 결국 사고 재발 방지를 위한 중요한 제안으로 여겨진다.

자율주행의 안전성 관련 논란

테슬라 텍사스 서비스센터
테슬라 텍사스 서비스센터 /사진=게티이미지뱅크

충돌 사건 이후 테슬라의 시스템 반응이 미비했던 점은 큰 논란을 일으켰다. 사고 후 차량은 충돌을 감지하지 못하고 속도를 줄이거나 멈추지 않았으며, 이는 자율주행 기술의 안전성에 대한 우려를 증대시켰다.

현재 테슬라의 차량에는 여러 가지 센서와 카메라가 설치되어 있지만, 이번 사고에서는 시스템이 적절한 조치를 취하지 않았다.

테슬라 로보택시 '사이버캡'
테슬라 로보택시 ‘사이버캡’ /사진=테슬라

자율주행 기술은 보다 안전하고 효율적인 주행을 목표로 하고 있지만, 이번 사건은 기술 발전 과정에서 해결해야 할 여러 문제를 드러냈다.

이는 미래의 자율주행 기술 개발의 방향성에 중요한 시사점을 제공하고 있으며, 안전성 향상을 위한 노력이 더욱 필요하다는 점에서 많은 전문가들이 공감하고 있다.

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