이종호(왼쪽) 교수, 임정근 박사, 유형욱 학생이 AI 드론을 들어보이고 있다.[GIST 제공]

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[헤럴드경제=구본혁 기자] “설정된 목표 주변에 나무가 많고 경사가 심하다. 10m 옆 평지에 착륙하겠음.”

국내 연구진이 카메라 센서와 라이더 센서를 융합해 주위 환경을 인지하고 스스로 장소를 찾아 안전하게 착륙하는 똑똑한 드론을 개발했다.

광주과학기술원(GIST)은 기계공학부 이종호 교수 연구팀이 카메라로 촬영한 이미지 정보와 라이다 센서로 측정한 거리 정보를 활용, 스스로 안전한 장소를 찾아 자동으로 착륙하는 드론 기술을 개발했다고 밝혔다.

이번 연구 성과는 다양한 장소와 환경에서 스스로 착륙하는 드론 택배를 비롯해 미래 스마트 모빌리티 무인항공기 산업에 활용될 수 있으며, 특히 지리적 한계를 극복해 다양한 환경에서의 임무를 가능케 해 운송비 절감 및 안전사고 등을 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

기존 연구에서는 대체로 한 종류의 센서로 착륙 지점을 찾는 연구가 수행됐으나 연구팀은 2개의 센서를 이용함으로써 드론 스스로 더욱 안전한 착륙 지점을 판단하는 연구를 수행했다.

시각 정보를 제공하는 카메라 센서와 거리 측정을 통해 지형 정보를 제공하는 라이다 센서 등 서로 다른 특성의 센서를 활용하면 더욱 다양하면서도 신뢰도가 높은 환경 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있다.

카메라와 라이다 센서를 장착한 드론이 인공지능 및 센서 융합기술을 이용하여 주변 환경을 인지하고, 안전한 착륙 장소를 찾는 개념도. 드론은 착륙 경로를 따라 장애물을 회피하여 안전하게 착륙할 수 있다.[GIST 제공]

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내비게이션의 길안내에 활용되는 GPS(Global Positioning System)는 특정 위치 정보를 제공하지만 그 주변 환경(예, 나무, 물, 언덕 등)에 대한 정보는 제공하지 않는다. 따라서 안전한 착륙 장소를 찾기 위해서는 착륙 지점과 주변 환경의 상태를 명확하게 알고 있어야 한다.

드론이 지정된 장소에 설치된 마커를 인식하여 착륙하는 연구는 많이 있지만 사전에 파악되지 않은 장소에서 안전하게 착륙하는 연구는 착륙 장소 주변 환경에 대한 정확한 인식이 필요하며, 이론적 연구에 비해 실제 착륙에 성공한 사례는 부족한 실정이다.

연구팀은 카메라로 촬영한 이미지 정보와 라이다 센서로 측정한 거리 정보를 활용해 드론이 스스로 안전한 장소를 찾아 자동으로 착륙하는 드론 기술을 개발했다.

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 연구팀은 거리를 측정하는 라이다 센서를 드론의 2축 짐벌에 설치했으며, 이때 드론은 지면의 높낮이를 측정하고, 이를 기반으로 지면의 기울기를 계산해 착륙 시 넘어지지 않는 평평한 지면을 찾을 수 있다.

[GIST 제공]

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

이종호 교수는 “이번 연구 성과를 활용하면 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 것으로 기대된다”고 말했다.

nbgkoo@heraldcorp.com

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