카메라와 라이다로 안전한 착륙 장소 찾는 AI드론 개발

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[아이뉴스24 최상국 기자] 광주과학기술원(GIST) 기계공학부 이종호 교수 연구팀이 카메라와 라이다를 함께 활용해 안전한 착륙 장소를 스스로 찾는 인공지능 드론을 선보였다.

카메라로 촬영한 이미지로 착륙지의 시각 정보를 확보하고, 라이다 센서로 착륙지의 경사도 등을 파악해 드론이 스스로 장애물을 피해 안전하게 착륙할 수 있도록 만들었다.

연구팀은 드론 택배, 무인 항공기 등 미래 스마트 모빌리티 산업에서 운송비를 절감하고 안전사고를 예방하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대했다.

광주과학기술원(GIST) 기계공학부 이종호 교수 연구팀이 카메라와 라이다를 함께 활용해 안전한 착륙 장소를 스스로 찾는 인공지능 드론을 선보였다.(왼쪽부터) 이종호 교수, 임정근 박사, 유형욱 학생 [사진=GIST ]

카메라 센서는 통상적으로 내부 이미지 센서를 뜻하는 것으로, 이미지 센서는 빛을 받아들여 전자 신호로 바꾸는 역할을 한다. 또한 라이다 (Light Detection and Ranging, LiDAR):센서는 레이저 펄스를 쏘고 반사되어 돌아오는 시간을 측정해 반사체의 위치 좌표를 측정한다.

안전한 착륙 장소를 찾기 위해서는 착륙 지점과 주변 환경의 상태를 명확하게 알고 있어야 한다. 드론이 지정된 장소에 설치된 마커를 인식해 착륙하는 것은 상대적으로 쉽지만 사전에 파악되지 않은 장소에서 안전하게 착륙하기는 어렵다.

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

건물 옥상에 장애물들을 피해 안전하게 착륙하는 사진. (좌)위에서 찍은 사진, (우)옆에서 찍은 사진 [사진=GIST ]
연구를 위해 제작된 드론. 거리를 측정하는 라이다 센서를 드론의 2축 짐벌에 설치해 지면의 높낮이를 측정하고, 이를 기반으로 지면의 기울기를 계산해 착륙 시 넘어지지 않는 평평한 지면을 찾을 수 있다. [사진=GIST ]

카메라로 촬영한 이미지는 딥러닝 기술을 활용해 도로, 잔디, 물 등 착륙할 수 있는 지역과 착륙할 수 없는 지역을 구분한다. 드론이 기울어진 지면에 착륙할 경우 넘어질 수 있기 때문에 연구팀은 거리를 측정하는 라이다 센서를 드론의 2축 짐벌에 설치했다. 이때 드론은 지면의 높낮이를 측정하고, 이를 기반으로 지면의 기울기를 계산해 착륙 시 넘어지지 않는 평평한 지면을 찾을 수 있다.

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

임정근 박사는 “드론 택배, 배송 등에 꼭 필요한 기술로서 연구를 위해 드론을 직접 제작하고, 알고리즘 구현과 테스트까지 정말 많은 시간과 노력이 필요했다”면서 “인공지능 기반의 자동 착륙 기술을 통해 미래 스마트 모빌리티 산업에 기여할 수 있었다는 것에 큰 보람을 느낀다”고 밝혔다.

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.

이번 연구는 공학, 기계 분야 우수저널인 ‘IEEE/ASME Transcations on Mechatronics’에 3월 13일 온라인 게재됐다.

*논문명 : Autonomous Multirotor UAV Search and Landing on Safe Spots based on combined Semantic and Depth Information from an onboard Camera and LiDAR

*저자 정보 : 이종호 교수(교신저자, GIST), 임정근 박사(제1저자, ㈜로보티즈), 김명균 석사(플로틱), 유형욱 석박사 통합과정(GIST)

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