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드론의 진화...군집 비행 다음은 ‘군집 장애물’ 회피

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2018년 02월 13일 15:58 프린트하기

 

연구에 이용된 드론 - Jonathan How, MIT 제공
연구에 이용된 드론 - Jonathan How, MIT 제공

 

미국 매사추세츠공대(MIT) 컴퓨터과학인공지능연구소는 나무가 촘촘한 숲이나 건물이 즐비한 도심에서도 운용할 수 있는 새로운 자율 비행 드론 기술을 개발했다고 밝혔다. '나노맵'이라는 이 기술은 시속 32㎞의 속도로 하늘을 주행하는 동안 지도에 등장하지 않는 불규칙한 장애물을 피하며 운전할 수 있다.

 

장애물 자동 회피 기능은 도심 배송 등의 서비스나 자율운항을 실현하고자 하는 연구자들의 오랜 염원이었다. 하지만 개발하기 힘들었다. 무거운 위치추적 장비나 라이다 등의 기기를 실을 수 없는 드론은 가벼운 카메라로 촬영한 영상을 이용해 자신의 위치를 찾아야 한다. 그렇다 보니 빠른 속도로 운항할 경우 위치 정보의 정확도가 떨어졌다. 장애물을 회피하려면 장애물과 드론 사이의 거리와 이동 방향 정보가 정확해야 하는데 그렇지 못한 것이다. 또 이미 만들어져 있는 지도에 자신의 위치를 결합하다 보니 갑자기 등장한 장애물을 피하기도 힘들었다.

 

피트 플로렌스 MIT 컴퓨터과학인공지능연구소 연구원은 발상을 바꿨다. 드론이 아예 자신의 위치를 정확히 모른다고 가정했다. 대신 드론에게 장애물의 과거 위치를 저장할 일종의 기억력을 줬다. 이를 통해 드론은 마치 지도 없이 낯선 장소에 처음 온 사람이나 동물처럼, 주변 정보를 연속적으로 촬영하고 저장했다. 플로렌스 연구원은 “마치 머리 속에 긴 테이프가 있어서 본 영상을 다 저장하는 것과 비슷하다”고 말했다.

 

드론은 이렇게 기억된 과거 정보를 바탕으로 지금 눈 앞에서 사라진 숨은 장애물이나 사각지대에서 장애물이 어떻게 움직일지 추정해 비행계획을 짰다. 세바스티안 셔러 미국 카네기멜론대 로봇연구소 연구원은 “이 기법을 통해 드론 등의 로봇은 자신의 위치를 정확히 모를 때에도 비행경로를 수정할 수 있다”고 말했다.

 

연구 결과, 불확실성을 고려할 경우 충돌 위험이 약 12분의 1로 줄어드는 것으로 나타났다. 불확실성을 고려하지 않을 경우 드론 자신의 위치가 조금 (5%)만 벗어나도 비행의 25%에서 충돌 사고가 일어났다. 반면 불확실성을 고려하자 사고 비율이 2%로 줄어들었다. 연구팀은 이 기술을 인명 구조부터 드론 택배, 자율주행자동차까지 다양한 분야에 응용할 계획이다.

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