AI 드론이 장애물 피해 안전장소에 착륙했다

GIST 이종호 교수팀, AI 드론 개발
카메라·라이다 센서로 주변환경 분석
드론 택배 등 무인항공기 산업에 활용

광주과학기술원(GIST) 기계공학부 이종호 교수팀이 개발한 AI드론은 GPS와 영상 카메라, 라이다 센서를 장착해 안전한 장소를 찾아내 착륙한다. GIST 제공

[파이낸셜뉴스] 광주과학기술원(GIST) 기계공학부 이종호 교수팀이 주위 환경을 인지하고 스스로 장소를 찾아 안전하게 착륙하는 인공지능(AI) 드론을 만들었다. 이 드론은 카메라로 촬영한 이미지 정보와 라이다 센서로 측정한 거리 정보를 활용해 스스로 안전한 장소를 찾는다.

21일 GIST에 따르면, AI 드론에 적용된 기술은 지리적 한계를 극복해 다양한 환경에서의 임무를 가능케 해 운송비 절감 및 안전사고 등을 예방할 수 있다. 이종호 교수는 "주위 환경에 대한 사전 정보가 없어도 드론과 같은 무인항공기의 안전한 착륙이 가능하다"며 "향후 드론 택배, 국방 및 치안 등 다양한 응용 분야에서 미래의 스마트 모빌리티 무인항공기 산업에 활용될 것"이라고 말했다.

지금까지 드론은 대체로 한 종류의 센서로 착륙 지점을 찾았다. 연구진은 드론에 2개의 센서를 이용함으로써 스스로 더욱 안전한 착륙 지점을 판단할 수 있도록 만들었다.

제1저자인 임정근 박사는 "드론 택배, 배송 등에 꼭 필요한 기술로서 연구를 위해 드론을 직접 제작하고, 알고리즘 구현과 테스트까지 정말 많은 시간과 노력이 필요했다"고 설명했다.

내비게이션의 길안내에 활용되는 위치항법장치(GPS)는 특정 위치 정보를 제공하지만 나무나물, 언덕 등 그 주변에 있는 환경 정보는 제공하지 않는다. 때문에 안전한 착륙 장소를 찾기 위해서는 착륙 지점과 주변 환경의 상태를 명확하게 알고 있어야 한다.

지금까지의 드론 기술은 지정된 장소에 설치된 마커를 인식해 착륙하는 식이었다. 사전에 파악되지 않은 장소에 안전하게 착륙하려면 착륙 장소 주변 환경에 대한 정확한 인식이 필요하지만 이론적 연구에 비해 실제 착륙에 성공한 사례는 많지 않다.

광주과학기술원(GIST) 기계공학부 이종호 교수(왼쪽)와 임정근 박사(가운데), 유형욱 학생이 AI 드론을 설명하고 있다. GIST 제공

연구진은 이를 극복하기 위해 드론에 영상 카메라와 라이다 센서를 장착했다. 카메라로 촬영한 이미지는 딥러닝 기술을 활용해 도로, 잔디, 물 등 착륙할 수 있는 지역과 착륙할 수 없는 지역으로 구분된다. 드론이 기울어진 지면에 착륙할 경우 넘어질 수 있기 때문에 거리를 측정하는 라이다 센서를 드론의 2축 짐벌에 설치했다. 드론은 이 센서로 지면의 높낮이를 측정하고, 지면의 기울기를 계산해 착륙 시 넘어지지 않는 평평한 지면을 찾을 수 있다.

연구진은 나무와 잔디, 물, 언덕이 있는 자연환경 뿐만 아니라 도심에서의 장애물이 있는 건물 옥상, 덤불, 연못, 경사진 장소 등 다양한 환경에서의 실험을 통해 드론이 스스로 안전하게 착륙하는 것을 확인했다.

한편, 연구진은 이번에 개발한 AI드론 기술을 공학, 기계 분야 우수저널 'IEEE/ASME 메카트로닉스의 변환'에 발표했다.

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monarch@fnnews.com 김만기 기자

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