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외부환경을 인식해서 스스로 상황을 판단하여 이동하거나
사람이 원격으로 조정해서 움직일 수 있는 기술을 무인이동체 기술이라 한다.
흔히, 무인이동체 하면 드론이나 자율주행 자동차 정도만 떠올리는 경우가 많은데 사실 무인이동체의 종류는 생각보다 더 많고, 다양하다.
대표적으로 육상에는 자율주행차, 무인농기계, 무인운반차 등이 있고 하늘에는 무인항공기, 군용무인기, 드론 등이 있으며 바다에는 무인선박, 무인잠수정, 원격제어 잠수정 등이 모두 무인이동체에 해당한다.
이번 영상을 통해서 무인이동체 기술에 대해 알아보자.
기술 백과사전은 챔프(국가인적자원개발컨소시엄)와 협업으로 제작되었습니다.
국가인적자원개발컨소시엄의 다른 영상을 보실분은 아래 링크에서 확인하시면 됩니다^^
https://www.youtube.com/channel/UCwdj30TSf8pcDFrBNyTPdUg
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우리 모두 지식인이 되는 그날까지 열심히 영상 만들겠습니다.
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#드론 #자율주행차 #무인이동체 #4차산업혁명 #기술백과사전 #챔프
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차만 자율주행? 배·드론·로봇도 혼자다닌다, 핵심은 슬램 기술
지난 11일(현지시간) 온라인으로 개막한 세계 최대 가전·IT쇼 ‘CES 2021’에는 자율주행 기술을 접목한 드론·선박·로봇·청소기·방역 기기 등이 대거 …
Source: www.joongang.co.kr
Date Published: 1/5/2022
View: 8692
[논문]드론의 자율주행을 위한 Way Point 및 인공지능 기법
본 연구에서는 드론의 자율주행을 하기위해 여러 가지 방법 중 자기위치인식을 할 수 있게하는 DWM1000모듈을 사용한 Way Point 기법과 단일카메라의 이미지만으로 …
Source: scienceon.kisti.re.kr
Date Published: 3/25/2021
View: 5701
인공지능 드론 자율주행, GPS없이도 최적주행경로 찾는다
최근의 세계적 연구동향은 기존의 드론에 부착된 카메라센서와 최신의 인공지능기술을 접목해 드론이 장애물을 피해서 자율적으로 주행하는 기술이 시도 …
Source: www.engjournal.co.kr
Date Published: 11/18/2022
View: 2358
자율주행 드론 활용도 무궁무진…농업 혁명·산업보안 주축 될 것
“자율주행 드론 활용도 무궁무진…농업 혁명·산업보안 주축 될 것”, 대전환 2022 – 글로벌 퓨처테크 현장을 가다 ‘드론 연구의 대가’ 비제이 쿠마르 …
Source: www.hankyung.com
Date Published: 11/30/2022
View: 1950
[IT핫테크]美 자율주행 탐사 드론 레벨4 개발 – 전자신문
드론은 사람 없이도 동굴 주변을 자유자재로 운항하고 수집한다. 완전자율주행 드론이 내년 목표한 상용화를 성공할 수 있을지 주목받고 있다.
Source: www.etnews.com
Date Published: 4/29/2021
View: 3353
스타 벤처들 손잡고 ‘자율주행 드론’ 띄운다 > News
자율주행 솔루션 개발 기업인 오토노머스에이투지(대표 한지형·이하 a2z)와 산업용 무인항공기 개발 기업 프리뉴(대표 이종경)는 24일 자율주행기술을 활용한 차세대 드론 …
Source: www.autoa2z.co.kr
Date Published: 4/14/2021
View: 2308
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주제에 대한 기사 평가 자율 주행 드론
- Author: 세상의모든지식
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- Date Published: 2020. 11. 13.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=4BaAy_e8wlk
차만 자율주행? 배·드론·로봇도 혼자다닌다, 핵심은 슬램 기술
자율주행 기술이 산업 현장으로 거침없이 뻗어가고 있다.
지난 11일(현지시간) 온라인으로 개막한 세계 최대 가전·IT쇼 ‘CES 2021’에는 자율주행 기술을 접목한 드론·선박·로봇·청소기·방역 기기 등이 대거 등장했다. 특히 자율주행 핵심기술인 동시 위치측정 및 지도화(슬램·Simultaneous Localization And Mapping) 기술을 채택한 기기들이 눈길을 끌었다. 슬램은 기기가 주변을 탐색해 정밀지도를 만들고, 자신의 위치를 파악하는 기술이다. 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 이후 ‘비대면’이 확산되면서 슬램은 자율주행 기술을 다양한 이동체와 결합하는 핵심 매개 기술로 떠올랐다 .
로봇은 슬램 기술이 가장 많이 적용되는 분야 중 하나다. ‘무어봇 스카우트’(Moorebot Scout)는 세계 최초의 집 안 자율주행 인공지능(AI) 순찰 로봇이다. 장난감 자동차처럼 생긴 이 로봇은 슬램 기술을 접목해 집 안 구석구석을 자율주행으로 오간다. 사람 눈길이 닿지 않는 곳에 특이사항은 없는지 살펴보고 개·고양이 등 애완동물을 관찰하는 일도 가능하다. 개발사인 파일럿 랩 준 예 대표는 “지능형 모바일 홈 카메라, 애완견 동반자, 잡역부 모니터링, 자녀를 위한 학습 장난감 등 다양한 역할을 할 수 있다”고 말했다.
사람이 대신 어려운 일을 처리하는 로봇에도 슬램 기술은 필수다. 한서대-힐스엔지니어링의 전문방역 로봇 코로봇(CORO-BOT)은 CES2021에서 혁신상을 받았다. 슬램 기술이 적용된 물류 로봇에 관절식 로봇 팔 등을 달아 방역용으로 개편했다. 크기를 줄이면 비행기 좌석 사이 등 좁은 공간에서도 활용할 수 있다. 개발에 참여한 김홍한 한서대 교수는 “위험한 방역작업을 사람 없이 다양한 공간에서 수행할 수 있다”고 설명했다. 미국 수영장 관리 회사 피봇 솔라 브리즈는 수영장 청소 로봇 아리엘을 출품했다. 아리엘은 수영장 위를 알아서 떠다니며 먼지, 나뭇잎, 꽃가루, 머리카락, 곤충, 기름 등을 95%까지 제거할 수 있다.
주변 탐색·지도화 ‘슬램’ 기술 확산
세계 첫 집안 자율순찰 로봇 등장
한컴 드론, GPS 끊겨도 자율비행
IBM, 무인항해 선박·AI선장 공개
한글과컴퓨터(한컴)도 이번 CES에 처음으로 무인드론 운영시스템 ‘드론셋(DroneSAT)’을 출품했다. 자회사 한컴 인스페이스의 드론셋은 별도 조작자(오퍼레이터) 없이 드론이 작전을 수행할 수 있게 만든 시스템이다. 예컨대 소방 드론은 화재 발생 시 좌표만 찍어주면 별도 조작 없이도 드론이 현장에 출동해 영상을 송출하고 출발지로 돌아오게 할 수 있다. 최명진 한컴인스페이스 대표는 “사람이 매번 드론을 들고 나가서 직접 조작해야 하는 번거로움을 없애고 모든 걸 자동화시켰다”며 “슬램을 적용해 GPS가 끊긴 상태에서도 드론이 장애물을 피하고 자기 위치를 파악해 자율 비행할 수 있다”고 설명했다.
IBM은 무인 자율항해 선박 ‘메이플라워’와 인공지능(AI) 선장 시스템으로 CES2021 최고 혁신상을 받았다. 해양연구 비영리단체인 프로마어(ProMare)와 협업해 사람 선장이나 선원 없이 AI 선장이 스스로 의사결정을 내리고 독립적으로 항해할 수 있는 시스템을 구축했다. 메이플라워는 오는 4월 2주간 무인 대서양 횡단을 시도할 예정이다. 1620년 영국에서 신대륙 미국으로 건너 간 메이플라워호의 경로를 그대로 따른다. 조나단 베티 IBM 메이플라워 프로젝트 홍보 책임자는 중앙일보와의 e메일 인터뷰에서 “AI 선장은 현재 IBM의 컴퓨터 비전 기술과 레이더, 음파, 깊이 센서 등을 통해 데이터를 수집해 자율항해한다”며 “향후 슬램 기술을 추가 적용해 항구나 강처럼 (바다보다 더) 복잡한 환경에서도 항해할 수 있을 것”이라고 말했다.
슬램 등 자율주행 기반 기술의 확산은 당분간 계속될 전망이다. 시장 조사기관 마켓앤마켓은 슬램 기술 시장 규모가 2018년 1억100만 달러(1109억원)에서 2023년 4억6500만 달러(5110억원)로 성장할 것으로 전망했다. 차두원 차두원모빌리티연구소장은 “자율주행 기반 기술은 차 외에도 활용 폭이 넓기 때문에 많은 기업이 혁신적 제품을 생산하는 데 사용하고 있다”고 설명했다.
박민제 기자 [email protected]
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[논문]드론의 자율주행을 위한 Way Point 및 인공지능 기법
초록
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본 연구에서는 드론의 자율주행을 하기위해 여러 가지 방법 중 자기위치인식을 할 수 있게하는 DWM1000모듈을 사용한 Way Point 기법과 단일카메라의 이미지만으로 자율주행이 가능한 CNN구조의 인공지능 기법을 제시하였다. 두 방법 모두 드론의 Flight Controller는 오픈소스로 구성되어있는 Pixhawk를 사용하였다. 드론의 자율주행을 하기위해서는 조종기로 사람이 조종하듯 MCU가 Pixhawk에게 정해져있는 알고리즘에 따라 PWM값을 던져주면 된다. 그러기위해서는 통상적으로 사용되는 조종기의 제어신호를 분석할 필요가…
본 연구에서는 드론의 자율주행을 하기위해 여러 가지 방법 중 자기위치인식을 할 수 있게하는 DWM1000모듈을 사용한 Way Point 기법과 단일카메라의 이미지만으로 자율주행이 가능한 CNN구조의 인공지능 기법을 제시하였다. 두 방법 모두 드론의 Flight Controller는 오픈소스로 구성되어있는 Pixhawk를 사용하였다. 드론의 자율주행을 하기위해서는 조종기로 사람이 조종하듯 MCU가 Pixhawk에게 정해져있는 알고리즘에 따라 PWM값을 던져주면 된다. 그러기위해서는 통상적으로 사용되는 조종기의 제어신호를 분석할 필요가 있었다. 드론의 자율주행을 크게 두가지로 분류하였고 그 중 첫 번째는 드론의 자기위치를 스스로 파악하게하여 목표지점까지 정해져있는 알고리즘에 따라 이동하는 것이다. 이를 위해서는 드론이 자신의 위치와 목표지점의 좌표를 알아야하는데 DWM1000의 모듈을 사용하여 UWB통신으로 자신의 위치와 목표지점의 좌표를 파악하였다. 즉, 드론에 DWM1000을 부착하여 태그로 아이디를 부여하고 정해져있는 위치마다 DWM1000으로 구성되어있는 앵커들을 부착하여 삼변측량 알고리즘을 사용해 실시간 드론의 위치 및 목표 위치를 파악하였다. 이 방법의 오차는 최대 50cm 이내로 측정되었다. 두 번째 방법은 CNN구조의 인공지능 기법이다. 이 방법은 앵커 및 태그와 같은 모듈은 필요하지 않고 오직 단일 카메라로 얻은 이미지만으로 드론이 스스로 판단하여 자율주행함을 뜻한다. 이를 위해선 사람이 먼저 드론을 조종하여 Input data가 되는 이미지를 획득하고 그 시간마다 조종기의 PWM을 label로 datasets을 구성하였다. 이 datasets을 CNN구조의 regression방법으로 접근하여 훈련시켜 weights, bias를 획득하였다. Weights, bias값은 실제로 드론이 자율주행할 때 값이 적용되어 자율주행을 할 수 있게된다. 이러한 알고리즘을 실현하기 위해 카메라의 이미지를 받을 수 있으며 실시간으로 CNN구조를 돌릴 수 있는 NVIDA의 Jetson TX2 임베디드를 사용하였고 Jetson TX2의 OS는 Linux이기 때문에 Pixhawk에 실시간으로 보낼 PWM을 생성하는 Arduino Mega를 MCU로 채택하였다.
인공지능 드론 자율주행, GPS없이도 최적주행경로 찾는다
[공학저널 전찬민 기자] 최근 대형 건축물이나 교량 등의 상태를 파악하고 균열과 이상을 파악하기 위해 드론기술이 활용돼 주목 받고 있다. 하지만 이런 경우 GPS신호를 기반으로 위치를 파악해 드론을 운용하는 방식은 한계가 있다.공장지대이거나 교량의 하부를 관측하는 경우 GPS 신호가 원활하지 않는 상황이 발생하게 된다. 이와 같은 상황에서 드론 조종자를 이용해 수동조정을 택할 수도 있지만 조종자의 가시거리는 물론 장애물이 있는 경우 사용에 제한을 받을 수 있다. 또한 충돌이나 인명사고의 위험을 줄이기 위해 소극적으로 촬영에 임하게 되고 결국 대상물의 상태를 정확하게 측정하는데 문제가 생길 수 밖에 없다.
최근의 세계적 연구동향은 기존의 드론에 부착된 카메라센서와 최신의 인공지능기술을 접목해 드론이 장애물을 피해서 자율적으로 주행하는 기술이 시도되고 있으며 국내에서도 인공지능과 자율주행 드론에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
특히 세종대학교 컴퓨터공학과 김용국 교수(사진) 연구실에서는 인공지능과 자율주행 드론 연구에 다수의 SCI 논문실적과 미국특허를 소유하고 있으며, 최근 캐나다 밴쿠버에서 열린 세계 최고의 인공지능학회인 NeurIPS에서 드론 자율주행 분야(Microsoft 주최) 종합 우승을 차지한 경력이 있다.
이 대회는 산악지형에 분포돼 있는 20여개의 게이트를 가장 빠르게 충돌 없이 통과하는 자율주행 알고리즘을 선정하는 것으로 세계25개국 120여 개 팀이 참석했으며, 마이크로소프트의 가상현실기반 자율드론 드론과 자율차 주행 플랫폼인 Airsim을 이용한 대회다.
현재는 GPS신호가 불안한 제조시설 사이를 자율 주행하며 촬영한 영상을 분석해 시설물의 결함을 미리 검출하고 산업재해에 대비하는 사업을 과학정보통신부 산하 IITP지원 바우처 사업을 진행하고 있다. 이 연구에 사용하는 드론은 오픈소프트웨어를 기반으로 하며, 기본적인 카메라 센서를 사용해 주행하는 형식을 유지하고 있다.
드론 전방에서 입력되는 영상신호를 이용해 자율주행을 시도할 경우 가장 많이 사용하는 학습방법은 교사학습(Supervised Learning)이며, 이를 위해서는 주행경로를 따라 기존에 획득된 데이터에 주행해야 하는 방향과 그렇지 않은 방향을 사람이 레이블(Labeling)하여 드론훈련에 사용하게 된다. 하지만 이 방법의 문제점은 레이블링에 많은 시간이 소비되며 또한 주행환경이 변하게 되면 자율주행에 문제가 생기게 된다.
세종대학교 컴퓨터공학과 김용국 교수는 “이번 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 최근 언리얼엔진(Unreal Engine)같은 그래픽툴을 이용하고 가상현실 내에 주행환경을 구성하고 강화학습을 이용해 레이블링이 없이 알고리즘자체가 최적주행경로를 찾아가는 방법을 활용하고 있다”며 “학습이 만족할 만한 수준에 도달 했을 때 사용한 네트워크 웨이트를 드론에 이식해 드론이 실질환경에서 주행하도록 하는 방법이다. 이 경우 학습에는 조금시간이 더 걸리지만 환경변화에도 강인하게 최적주행을 할 수 있다”고 말했다.
한편, 드론에는 짐벌(Gimbal)에 설치된 고해상도 카메라를 이용해 건축물의 외관영상을 획득하고 이상여부를 파악하는 작업을 시행한다. 건축물에 부착된 물건이나 크랙을 검침하는 작업은 CNN(Convolutional Neural Network)기반 딥러닝 방법을 사용한다.
이 작업은 전통적으로 이상검출(Anomaly Detection)분야로 연구 되었고 정확도가 높지 않았지만 최근에 딥러닝기술 발달로 실용화가 가능해진 분야다. 이 기술은 결함검출, 이상행동 검출, 이상물체 검출등 다양한 분야에 응용되고 있다.
이 연구에 추가적으로 필요한 기술은 촬영된 영상과 실제 좌표를 정합시키는 Georeferencing과 3D 입체물을 구축하는 Point-Cloud 방법 등이 함께 사용 된다.
최근 건설산업에서 대두되고 있는 스마트건설뿐만 아니라 시설물의 유지관리 분야에서도 첨단 드론기술을 활용한 스마트 안전기술이 적극 도입되고 있다.
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“자율주행 드론 활용도 무궁무진…농업 혁명·산업보안 주축 될 것”
-로봇의 판단 권한, 과연 줄 수 있을까 공상과학(SF) 소설의 전설인 아이작 아시모프(Isaac Asimov) 교수는 이른바 ‘로봇의 3원칙’을 주장한 인물로 유명하다. 로봇은 인간에게 위해를 가할 수 없고 인간이 위험할 때 방관해선 안되며 인간 명령에 복종하되 자신을 스스로 보호해야 한다는 원칙이다. 훗날 ‘인간’을 ‘인류’로 바꾼 ‘0번째 법칙’이 추가됐지만 근본적인 개념은 인간이 로봇을 통제하되 그렇지 못하다면 로봇이 인간을 위해 스스로 통제해야 한다는 뜻이다. 이를 토대로 만들어진 영화가 2004년 개봉한 윌 스미스 주연의 ‘아이 로봇(i, ROBOT)’이다. 인간의 통제를 벗어난 로봇 이야기를 소재로 다뤄 흥미를 이끌었다. 그런데 정말 로봇이 인간을 대신해 스스로 통제될 수 있을까? 대표적인 논란이 전투 로봇이다. 흔히 ‘자율형 살상무기시스템(LAWS)’로 부르는 무기는 인간의 판단이나 조작에 의존하지 않는다. 공격 명령 자체가 사람이 아니어서 아시모프의 로봇 원칙에 위배된다. 여기서 논란은 AI 무기에게 사람을 죽일 수 있는 권한을 줄 수 있느냐다. 권한을 주는 것이 인간이라면 공격 판단은 로봇이 하게 된다. 따라서 권한 자체를 줄 수 없다는 목소리가 적지 않지만 전쟁의 목적 자체가 승전이라는 점에서 필요하면 로봇이 공격 권한을 가져야 한다는 목소리도 적지 않다. 그리고 이런 논란은 한국도 예외가 아니다. 그러자 미국에선 구글을 중심으로 군사용 AI에 5가지 윤리 지침을 정했다. 책무성, 공정성, 추적가능성, 신뢰성, 통제가능성이 그것이다. 하지만 어디까지나 미국 내의 이야기일 뿐 나라마다 속내는 조금씩 다르다. 이미 살상 로봇을 실전에 배치한 국가도 있어서다. 그럼에도 윤리 논란이 제기되는 가장 큰 이유는 인간 사이의 아군과 적군을 로봇이 어떻게 인식하느냐다. 또한 군인과 민간인이 다르다는 점을 로봇에게 인식시킬 수 있을까이다. 그런데 이런 논란은 자율주행도 예외가 아니다. 극단적이기는 하지만 예측 불가한 상황이 발생했을 때 사람을 충격해야 한다면 AI가 누구를 충격할 것이냐의 문제다. 이른바 ‘트롤리의 딜레마’로 불리는 상황에서 사람을 피해 사물을 충격하면 탑승자 상해로 이어져 이용자에게 두려움을 줄 수 있고 이때는 탑승을 거부하게 된다. 결국 이때도 자율주행 자동차가 누구 또는 어디를 충격할 지 선택할 수 있는 권한을 가지게 할 것인가? 아니면 권한은 여전히 인간에게 남아 있어야 하는 지가 갈등이다. 만약 자율주행에 맡긴다면 AI는 “과연 어떤 판단을 하게 될 것이고 그것은 곧바로 윤리적인가?”로 다시 연결된다. 자동차에서 로봇 이야기를 하는 이유는 모빌리티 기업을 표방하는 수많은 이동 기업들이 로봇을 경쟁적으로 들고 나오는 탓이다. 전자 기업이 가정에서 이동하며 편의성을 높여주는 가정용 로봇을 내놓고, 자동차회사는 이동의 모든 과정에 함께 하는 반려 로봇을, 바이오 및 헬스 기업은 건강을 유지하도록 도와주는 케어 로봇을 쏟아내는 탓이다. 한 마디로 모든 영역에서 로봇을 일상화하려는 움직임이 본격 전개됐다는 뜻이고 CES 2022는 현재 로봇의 진화와 당장의 현실을 보여주며 로봇과 공존하는 시대로의 전환을 예고하는 중이다. 대표적으로 현대차그룹 정의선 회장은 앞으로 로봇과 생활 자체를 함께 하는 시대를 만들겠다고 공언까지 했다. 동시에 일부 국가에선 로봇 아바타를 만드는 움직임도 있다. 사람과 함께 다니며 운전도 하고 문도 열어주는 일종의 비서 역할이다. 2018년 등장한 토요타의 휴머노이드 로봇 무사시는 74개의 모터로 손발 및 손가락까지 움직여 자동차 운전에 성공했다. 고령자 이동을 위한 개발이지만 로봇이 스티어링 휠, 가속 및 브레이크 페달을 직접 조작해 시선을 끌기도 했다. 일종의 사람을 보호하는 로봇인 셈이다. 그러자 인간을 보호하는 로봇이 인간과 인간이 타툼을 벌일 때 과연 누구 편을 들어야 할지 되묻기도 한다. 모든 사람이 보호 로봇을 데리고 다니다 인간 사이의 싸움이 벌어질 때 인간을 보호해야 하는데 이때 각자의 보호 로봇은 어떤 행동을 취해야 하는지 말이다. 그래서 로봇도 이제 법의 판단을 받아야 하는 시점으로 흐르고 있다. 인간과 동일한 법의 잣대를 적용할 것인지 논의가 필요한 시점이다. 게다가 로봇이 자율 비행도 하려 한다. 하늘을 날다 위험 상황에 처했을 때 로봇은 어떤 판단을 내릴 것인가? 이 또한 학습을 통해 스스로 판단하고 행동하게 권한을 줄 것인가? 아니면 통제 권한은 인간이 가질 것인가? 그런데 둘 가운데 만약 인간의 판단이 오히려 위험을 더 초래했다면 어떻게 할 것인가? 로봇이 산업용에 머무를 때와 우리 일상에 깊이 들어올 때의 차이가 분명한 만큼 담론에 대한 고민이 필요할 때다. 권용주(국민대 자동차운송디자인 겸임교수)
[IT핫테크]美 자율주행 탐사 드론 레벨4 개발
미국 연구진이 미지의 동굴을 스스로 탐사하는 자율 탐사 드론을 개발했다. 드론은 사람 없이도 동굴 주변을 자유자재로 운항하고 수집한다. 완전자율주행 드론이 내년 목표한 상용화를 성공할 수 있을지 주목받고 있다.
펜실베니아대 연구진이 최근 자율 동굴탐사 드론 ‘레벨4’를 개발했다고 밝혔다. 레벨4는 사전 정보가 없는 동굴 주위를 탐사하는 드론이다. 주변 환경을 자유자재로 수집해 지도를 생성할 수 있다.
드론은 그동안 스스로 운항은 가능했다. 그러나 하늘에서 땅으로 정해진 경로만 운행하는 정도였다. 레벨4는 이와 달리 드론 스스로 동굴 곳곳을 운행할 수 있다. 자율주행 기술은 레벨0부터 레벨5까지 6단계로 나뉜다. 레벨3부터 사람 없이 드론 자율적으로 운항할 수 있다. 레벨4는 위성위치확인시스템(GPS) 신호 없는 미지의 공간에서 드론 스스로 대처 가능한 완전자율주행 드론이다.
연구진은 “레벨4는 미지 영역의 3차원 지도를 생성하고 위험 물체를 탐지·인지해 위험을 최소화하는 등 작업 수행 능력을 향상시켰다”고 설명했다.
드론의 자율주행 성능이 이 같이 개선됐지만 실제 출시까지는 여러 개선 과제가 있다. 드론 운항 가능 시간을 늘려야 한다는 것이 연구진 설명이다. 이를 위해 드론에 고성능 배터리 교체 등을 통해 탐사 면적을 확대한다. 비용 부문에서도 부담을 줄이기 위한 노력을 병행하고 있다고 연구진은 덧붙였다.
펜실베니아대 연구진은 드론 성능을 개량하면 탐사 영역도 확대할 수 있다고 설명했다. 연구진은 이를 위해 드론 기술 개발과 시험 비행 테스트를 진행하고 있다. 관련 테스트는 기존 대비 탐사 정확도를 올리기 위한 것이다. 탐사 기능을 강화하면 동굴과 폐광 등 유사한 장소에서도 탐사가 가능할 것으로 기대된다.
연구진 관계자는 “드론 개발에 대한 지속적인 관심과 노력을 기울인 결과 동굴 곳곳을 자유 주행하며 주변을 면밀히 파악할 수 있게 됐다”며 “기존 성능을 향상시키기 위한 추가 기술 개발을 진행 중이며 내년 상용화를 위해 조만간 시제품을 내놓고 시험 테스트를 계속해 진행하겠다”고 말했다.
김지웅기자 [email protected]
스타 벤처들 손잡고 ‘자율주행 드론’ 띄운다 > News
오토노머스에이투지 자율주행 기술
프리뉴 드론 탑재…공동개발 MOU
자율주행 토탈 비즈니스모델 구축
국내 스타 벤처기업들이 ‘자율주행 드론’ 개발을 위해 뭉쳤다.
자율주행 솔루션 개발 기업인 오토노머스에이투지(대표 한지형·이하 a2z)와 산업용 무인항공기 개발 기업 프리뉴(대표 이종경)는 24일 자율주행기술을 활용한 차세대 드론 개발을 위한 업무협약을 체결했다.
양사는 이번 협약을 통해 a2z의 카메라·라이다 기반의 인지 기술을 프리뉴의 드론 플랫폼에 탑재하게 된다. 이를 통해 산림·해양·산업 환경에의 인지 능력을 고도화 시키고, 복잡한 지형에서 최적의 경로로 장시간 비행이 가능한 자율주행 드론을 개발한다는 계획이다.
특히 a2z의 라이다(LiDAR) 포인트 클라우드 데이터를 활용해 정확한 지형 정보를 습득하면 고도를 높이거나 장거리 주행으로 회피하던 기존 방법 대신, 장애물을 효과적으로 파악해 회피할 수 있게 된다. 이 기술을 활용하면 배터리 에너지 소비량을 최소화해 드론의 임무 수행 시간과 이동 범위를 대폭 향상시킬 수 있을 것으로 보인다.
a2z가 자체 개발한 ‘a2z 솔루션’은 초소형 전기차부터 승용차, 소형버스, 트럭 등 다양한 차량 플랫폼에 적용돼 전국 주요 도시에서 실증을 진행하고 있다. 자체 알고리즘을 통해 GPS신호가 잘 잡히지 않은 도심과 터널에서도 자율주행이 가능하고, 야간이나 악천후 상황에서도 자율주행을 선보이며 호평을 받고 있다. a2z는 이번 협약을 통해 드론에 ‘a2z 솔루션’을 접목할 수 있을 것으로 자신하고 있다.
양사는 자율주행 기술을 활용한 드론 개발을 시작으로 플랫폼 다양화와 플랫폼 결합을 통한 자율주행 모빌리티 서비스를 다각도로 모색할 계획이다. 특히 스마트시티에서의 자율주행 토탈 비즈니스 모델을 구상하고 있다. 자율주행 드론이 현실화 된다면 시설점검, 자연재해 감시, 물류, 배송 등의 서비스와 연계할 수 있을 것으로 기대된다.
프리뉴는 드론 및 드론의 전자장치인 FC(Flight Controller)를 비롯한 다양한 임무장치의 국산화에 개발에 박차를 가하고 있다. 이번 업무협약을 통해 자율주행 드론의 완벽한 국산화를 이룰 수 있을 것으로 보고 있다.
한지형 a2z 대표는 “이번 협약을 통해 자율주행 플랫폼을 차량에서 드론까지 확장할 수 있는 기회가 만들어졌다”며 “자율주행차의 실증 경험을 바탕으로 자율주행 서비스를 다양화할 수 있을 것”이라고 말했다.
헤럴드경제 유재훈 기자
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