테슬라, 특허 통해 FSD 시각화의 미래 공개

FSD가 장착된 테슬라를 운전해 본 사람이라면 누구나 화면 시각화에 매료될 것입니다. FSD를 구동하는 신경망을 실시간으로 엿볼 수 있으며, FSD가 인식하는 차선, 물체, 교통 통제 등을 보여줍니다.

테슬라가 2025년 9월 11일에 새롭게 공개한 특허 출원은 이 시각화 기술의 미래를 엿볼 수 있는 가장 좋은 단서를 제공합니다. " 비전 기반 고충실도 점유 결정 및 주차 보조 애플리케이션을 위한 인공지능 모델링 기술 "이라는 제목의 이 특허는 테슬라 비전을 활용하여 현재의 그래픽을 더욱 풍부하고 충실도 높은 3D 세계 재구성으로 변환하는 복잡한 AI 모델을 자세히 설명합니다.

위 특허에 나와 있는 이미지는 이러한 미래의 놀라운 모습을 미리 보여줍니다. 사실적인 표면, 그림자, 그리고 페인트로 칠해진 지면 표시까지 완벽하게 구현된 주차 시나리오의 세밀한 3차원 렌더링으로, 이 모든 것이 시스템에 의해 인식됩니다. 이 데이터를 가져와 언리얼 엔진을 사용하여 사용자 중심 UI 로 렌더링하는 것이 미래에 우리가 보게 될 가능성이 높습니다.

이는 단순한 외관 업그레이드가 아닙니다. 훨씬 더 강력한 새로운 기능을 제공하는 인식 시스템의 시각적 결과물입니다. 자동 주차, 소환( 소환 업그레이드 예정 ), 그리고 궁극적으로 추방에서 테슬라의 저속 기동을 완전히 새롭게 바꾸는 것으로 시작합니다.

고충실도 점유 네트워크

이러한 도약을 이해하려면 먼저 특허의 핵심 기술인 고충실도 차량 점유 네트워크(HDOC)를 이해해야 합니다. 현재 테슬라는 두 가지 시각화 시스템을 보유하고 있습니다. 하나는 차량 카메라 데이터를 사용하여 모델을 생성하는 현실 세계를 더욱 잘 반영하는 시스템이고, 다른 하나는 FSD에서 볼 수 있듯이 물체를 인식하고 미리 정의된 3D 모델로 대체하는 시스템입니다. 전자의 시각화는 AMD 인포테인먼트 시스템이 장착된 차량의 저속 주행 중에 관찰됩니다(위 이미지 참조).

FSD 시각화는 3D 모델을 사용하기 때문에 더욱 깔끔하지만, 벽, 건물 및 기타 여러 물체를 제외한 모델이 있는 대상만 표시할 수 있습니다. 자동차, 트럭, 보행자, 개, 기둥 및 기타 물체( 모든 FSD 시각화 )에 대한 일반적인 모양을 제공합니다. 또한 차량이 보는 대로 차선 및 기타 교통 표시를 표시합니다.

테슬라의 하이파이 주차 어시스트에서 볼 수 있는 점유 네트워크는 다르게 작동합니다. 차량 주변의 전체 3D 공간을 복셀(volumetric pixel)이라고 하는 작은 큐브 격자로 나누고, AI 모델을 사용하여 각 복셀이 물체에 의해 점유되었는지 또는 빈 공간인지 판단합니다.

특허에 자세히 설명된 핵심 혁신은 테슬라가 해당 점유를 어떻게 판단하는가입니다. 테슬라의 모델은 단순한 이진법적 예/아니오 대신 "부호화된 거리 필드(SDF)"를 예측합니다. 간단히 말해, 3D 그리드의 모든 지점에 대해 모델은 가장 가까운 고체 서비스까지의 정확한 거리를 계산합니다. 물체 외부의 지점은 양수 값을, 내부의 지점은 음수 값을, 표면의 지점은 정확히 0 값을 갖습니다. 따라서 거리 필드의 부호화된 부분이 존재합니다.

이 기술을 통해 테슬라는 일반적인 시각 모델을 훨씬 뛰어넘어 놀라운 디테일과 정확도로 물체의 형상을 재구성할 수 있습니다. 이 특허에는 SDF 기법으로 구현된 고품질 렌더링과 원시 센서 데이터의 노이즈가 많고 불완전한 이미지, 또는 단순한 복셀 그리드의 블록 이미지를 대조하는 그림이 포함되어 있습니다. 이는 처리 속도에 큰 영향을 미치지 않으면서도 품질을 크게 향상시킨 것입니다.

가장 좋은 점은 이 기술이 전적으로 테슬라 비전에 의존한다는 것입니다. 모든 세부 사항을 포함한 전체 3D 재구성은 차량의 2D 카메라 피드에만 의존하며, LiDAR나 레이더에는 의존하지 않습니다.

저속 기동의 혁명

초현실적인 시각화는 그 자체로 획기적인 기능이며 사용자들의 눈길을 사로잡을 만한 요소이지만, 주된 목적은 더욱 발전된 자율주행 기능을 구현하는 것입니다. 특허에 기술된 가장 세부적인 적용 사례는 테슬라의 자동 주차 기능을 대대적으로 업데이트하는 것입니다.

새로운 AI 모델을 기반으로 하는 이 프로세스는 다음과 같이 작동합니다.

첫째, FSD는 차량의 저속 주행, 알려진 주차장과 일치하는 GPS 위치, 또는 주차된 다른 차량의 표지판, 주차 공간 또는 방향을 시각적으로 식별하여 차량이 주차 가능 구역에 진입했는지 판단합니다.

그런 다음, 고충실도 3D 세계 재구성을 사용하여 차량은 하나 이상의 주차 가능 공간을 식별합니다. 이 시스템은 개방된 주차장에서도 페인트칠된 선을 기반으로 주차 공간을 식별할 수 있습니다. 또한 장애인 주차 공간의 특정 페인트 표시도 인식할 수 있습니다. 현재와 마찬가지로 사용자는 인식된 주차 공간을 선택할 수 있으며, 향후에는 FSD가 자동으로 주차 공간을 선택하도록 할 수도 있습니다 .

오늘날의 오토파크(Autopark)와 진정한 차이점은 단순히 주차 공간을 선택하는 데 있는 것이 아니라, 이를 가능하게 하는 전체 3D 공간에 대한 근본적인 이해입니다. 즉, 오토파크는 사용자 개입 없이 더 빠르고, 더 안정적으로, 더 좁은 공간에서도 주차할 수 있게 됩니다.

물론, 자동 주차는 여기서 핵심적인 부분일 뿐입니다. 소환(Summon)과 추방(Banish) 또한 테슬라가 이 새로운 특허 기술을 적용할 핵심 요소입니다. 이러한 각 기능은 3D 재구성의 이점을 크게 활용하여 차량이 더욱 정확하게 위치를 파악하고 복잡한 도시 공간을 탐색할 수 있도록 지원합니다.

이것이 소유자에게 의미하는 바

이 특허에 명시된 기술은 차량 탑승 여부와 관계없이 FSD 사용 경험이 근본적으로 더욱 직관적이고 자신감을 불러일으키는 미래를 제시합니다. 현실 세계를 정확하게 반영하고 주변 사물의 정확한 형태를 렌더링하는 시각화는 추상적인 그래픽으로는 절대 따라올 수 없는 수준의 확신을 제공합니다. 이는 차량이 주변 환경을 보고 이해하는 바를 명확하게 전달하여 운전자와 사용자에게 신뢰를 구축합니다.

이 특허는 테슬라 비전이 카메라 외의 추가 센서 없이도 거리 판단과 차량 주변 3D 공간 이해에 얼마나 효과적인지를 보여주는 상세한 기술 청사진입니다. 또한, 이는 테슬라가 밀리미터급 정확도를 요구하는 특수 시스템을 제외하고 카메라가 LiDAR와 레이더를 대체할 수 있고, 또 그렇게 될 것이라고 확신한다는 것을 보여줍니다. 신경망을 효과적으로 활용하는 카메라는 평면 2D 이미지를 3D로 표현된 세계로 변환합니다.

우리는 이미 테슬라의 고성능 주차 지원 기능을 통해 이러한 기능의 시작을 볼 수 있었지만, 미래에는 훨씬 더 세부적인 기능이 추가될 것이며, 언젠가 이 시스템은 오늘날 우리가 보는 FSD 시각화를 대체하게 될 것입니다.

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