국내 연구팀이 카메라와 센서로 주변 장애물을 파악하고 안전하게 착륙하는 AI 드론을 개발했다.

이종호 광주과학기술원(GIST) 기계공학부 교수 연구팀은 카메라와 라이다 센서로 거리 정보를 측정해 드론이 스스로 안전한 장소를 찾아 착륙하는 기술을 개발했다고 21일 밝혔다. 라이다(LiDAR)는 레이저를 쏘고 반사되어 돌아오는 시간을 측정해 거리 좌표를 측정하는 센서다. 

GPS는 위치 정보를 제공하지만 나무나 물, 경사와 장애물 등 주변 환경에 대한 정보는 없다. 지정된 장소에서 마커를 인식해 착륙하는 연구는 이전에도 있었지만 사전 정보가 없는 장소에서 실제 착륙에 성공한 사례는 부족하다.

기존 비행체 착륙 연구에서는 대체로 한 종류의 센서로 착륙 지점을 찾았지만 연구팀은 2종류의 센서로 드론이 안전한 장소를 판단할 수 있도록 했다. 카메라의 시각 정보와 라이다 센서의 거리 정보를 동시에 활용해 신뢰도가 높은 환경 정보를 얻는다는 게 연구팀의 설명이다.

카메라 촬영 이미지는 딥러닝 기술을 바탕으로 착륙 가능 지역과 불가능 지역을 구분한다. 연구팀은 흔들림을 잡아주는 2축 짐벌과 라이다를 연결해 드론에 설치했다. 라이다 센서는 지면의 높낮이를 측정해 평평한 지면을 찾는다. 기울어진 바닥에 착륙할 경우 넘어질 수 있기 때문이다. 

연구팀은 나무나 잔디, 물, 언덕 등 자연환경뿐 아니라 건물 옥상, 덤불, 경사로 등 다양한 도심 환경에서 실험해 드론이 안전하게 착륙하는 것을 확인했다.

논문의 제1 저자인 임정근 로보티즈 연구원은 "드론을 직접 제작하고 알고리즘 구현에 많은 시간과 노력이 필요했다"며 "AI 기반 자동 착륙 기술이 스마트 모빌리티 산업에 기여할 수 있어 보람을 느낀다"고 말했다.

이종호 교수는 "주변 환경에 대한 사전 정보 없이도 드론 및 무인항공기가 안전히 착륙할 수 있다"고 설명했다. 이어 "드론 택배나 국방, 치안 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있을 것"이라고 기대했다.