제주도에서 가파도까지 물건을 배달하는 드론 택배입니다.
접근성이 떨어지는 섬 지역에 음식이나 생필품을 빠르게 전달해 줍니다.
이런 드론 택배에서 가장 중요한 것은 장애물을 피해 안전하게 주행하고 정확한 지점에 착지하는 것.
하지만 주행기술이 크게 발달한 반면, 착륙할 때는 GPS로 위치를 찾더라도 주변 지형지물까지 파악하는 데 한계가 있었습니다.
국내 연구진이 이를 보완하기 위해 두 가지 센서를 결합한 착륙 기술을 개발했습니다.
먼저 카메라 센서가 지형을 파악하면 인공지능으로 물이나 나무와 같은 장애물이 있는지, 그림자로 인한 표면 왜곡은 없는지 등을 확인합니다.
여기에 라이다 센서가 기울기 정보를 인식한 뒤 이를 결합하면 드론이 스스로 착륙 가능 여부를 판단하는 것입니다.
실제로 장애물을 설치한 뒤 착륙 지점을 설정하자 드론이 장애물 사이의 빈 곳으로 안전하게 착륙하는 것이 확인됐습니다.
[이종호 / 광주과학기술원 기계공학부 교수 : 두 가지 센서를 모두 활용해서 그 장점만 활용한 연구로 결과를 얻었고요. 착륙하는 것까지 여러 환경에서의 실험을 통해 확인해서 실제 이 기술이 드론에 활용될 수 있다는 것까지 확인했습니다.]
이 기술을 이용하면 주위 환경에 대한 사전 정보가 없어도 정확한 지점에 내릴 수 있고, 사고나 재난 현장에서도 상황에 따라 안전한 착륙이 가능합니다.
또 드론 택배나 드론을 이용한 군사 장비는 물론 무인 항공기와 같은 다양한 기기에도 적용할 수 있어 활용도를 높이는 데 도움이 될 것으로 보입니다.
YTN사이언스 이동은입니다.
영상제공ㅣ광주과학기술원
영상편집ㅣ황유민
자막뉴스ㅣ이 선
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접근성이 떨어지는 섬 지역에 음식이나 생필품을 빠르게 전달해 줍니다.
이런 드론 택배에서 가장 중요한 것은 장애물을 피해 안전하게 주행하고 정확한 지점에 착지하는 것.
하지만 주행기술이 크게 발달한 반면, 착륙할 때는 GPS로 위치를 찾더라도 주변 지형지물까지 파악하는 데 한계가 있었습니다.
국내 연구진이 이를 보완하기 위해 두 가지 센서를 결합한 착륙 기술을 개발했습니다.
