"인지부터 제어까지 AI로"…모셔널, 자율주행 E2E 로드맵 공개 [美라클 현대차]

라스베이거스 로보택시 실주행으로 AI 자율주행 학습

인지·판단·제어 통합하는 E2E 방식으로 운전 구조 전환

운영 데이터 현대차·42dot SDV 전략과 공유해 그룹 확산

미국 라스베이거스 테크니컬 센터에 전시된 현대자동차그룹의 자율주행 합작법인 모셔널 '로보택시'.ⓒ데일리안 정진주 기자

현대자동차그룹의 자율주행 합작법인 모셔널이 인공지능(AI)을 활용한 차세대 자율주행 기술을 통해 차세대 자율주행 기술 고도화에 속도를 낸다.

인지부터 제어까지 전 과정을 AI가 통합 관리하는 '엔드투엔드(E2E)' 모델로의 체질 개선을 선언한 모셔널은, 연내 상용화될 로보택시의 운영 데이터를 현대차그룹 및 42dot의 소프트웨어 중심 차량(SDV) 전략과 결합해 그룹 전체의 자율주행 기술 주도권을 공고히 한다는 전략이다.

모셔널은 지난 8일(현지시간) 미국 라스베이거스 테크니컬 센터에서 열린 간담회를 통해, AI 머신러닝 기반의 엔드투엔드(E2E) 자율주행 기술 로드맵을 공개했다.

이날 간담회에서 모셔널은 미국 라스베이거스에서 올해 말 무인 로보택시 서비스를 상용화하겠다는 계획과 함께 AI 머신러닝 기반의 자율주행 고도화 전략을 공개했다.

모셔널은 머신러닝 기반 엔드투엔드(End-to-End, 이하 E2E) 자율주행 시스템을 구축하기 위한 기술 로드맵을 제시하고, 기능별로 특화된 다수의 머신러닝 모델을 단계적으로 연결한 기존 아키텍처를 더욱 발전시켜 E2E 모션 플래닝 중심의 통합 구조로 전환 중이라고 설명했다.

E2E는 인지, 판단, 제어 기능을 여러 모듈로 분리해 연결하는 기존 자율주행 아키텍처에서 나아가, AI 머신러닝을 활용해 주행에 필요한 의사결정 과정을 통합적으로 학습 및 출력하는 방향을 뜻한다.

이를 위해 모셔널은 머신러닝 기반 주행 모델을 점진적으로 통합하고, 궁극적으로 자율주행 성능을 한층 더 정교하게 끌어올리는 거대 주행 모델로 전환한다는 계획이다.

구체적으로는 방대한 주행 데이터 세트와 학습 기술을 활용해 다양하고 예측 불가능한 도로 및 교통 상황에서 대응 가능하도록 성능을 고도화 중이다. 또, 자율주행 소프트웨어 아키텍처의 구조적 복잡도를 낮춰 업데이트 속도와 서비스 확장성을 개선하는 방향으로 기술을 강화 중이라고 설명했다.

이를 통해 전 세계 도시 전역과 복잡한 교통 상황에서도 안정적으로 운행할 수 있는 확장 가능한 자율주행 서비스를 제공할 계획이다.

현재 시범 운영에 나설 아이오닉 5 로보택시에는 기존의 아키텍처와 함께 E2E 기술이 조화를 이뤄 적용돼 있으며, 그로 인해 주행 거리가 늘어날수록 점점 더 진화하는 자율주행 기술을 선보일 수 있는 토대를 갖추게 됐다.

로라 메이저 모셔널 사장 겸 최고경영자(CEO)는 “E2E 기반의 개발이 진전될수록 주행 검증과 안전 확보의 중요성이 커지기 때문에, 모델 성능을 평가하는 내부 기준과 테스트 시나리오를 더 촘촘하게 개발 중”이라고 말했다.

한편, 현대차그룹은 그룹 내 자율주행 기술 개발 가속화를 위해 AVP본부-42dot-모셔널 간 기술 협업을 지속 확대할 계획이다.

현대차그룹은 라스베이거스에서 로보택시를 상용화하는 과정에서 축적한 레벨 4 자율주행 운영 노하우와 안전 검증 체계를 42dot이 추진 중인 SDV 고도화 로드맵과 상호 보완적으로 결합하는 것을 검토 중이다.

특히 E2E 기술 개발에서는 데이터, 검증 인프라 등 개발 체계를 가능한 범위 내에서 연계하고, 동시에 안전 검증 수준을 높이는 방향으로 협업할 방침이다.

즉, 모셔널이 자율주행 상용화 현장에서 확보 검증한 운영 경험을 SDV 개발 체계에 적용하고, 이를 대규모 모델 및 데이터 인프라 중심의 기술 고도화와 결합해 그룹 차원의 자율주행 기술 기반을 강화하겠다는 계획이다.