군집 드론은 대개 실내가 아닌 야외에서 활용되는 경우가 많다. 주된 이유 중 하나는 떼로 움직이는 군집 드론들이 좁고 붐비는 실내에서 서로 부딪히지 않으면서 주행하기 쉽지 않기 때문이다.
미국 캘리포니아 공과대학 연구진은 군집 드론들이 좁은 실내나 운행할 곳에 대한 경로나 매핑 정보를 가지고 있지 않아도 충돌 없이 주행할 수 있도록 해주는 머신러닝 알고리즘 기술을 개발했다고 IT매체 엔가젯이 최근 보도했다.
연구팀은 이 기술을 탑재한 16대의 드론의 군집 비행을 공개했다. (▶영상 보기)
‘GLAS’(Global-to-Local Safe Autonomy Synthesis)라 불리는 멀티로봇 동작계획 알고리즘은 군집 드론이 복잡하고 매핑 정보가 없는 환경에서도 충돌없이 다닐 수 있게 해 준다. 이번에 개발된 시스템은 각각의 드론에게 변화하는 환경에 적응할 수 있는 독립성을 부여해 주는 방식으로 설계됐다.
기존의 군집 드론은 운행할 곳의 지도나 경로 또는 같이 무리지어 다니는 다른 드론의 경로에 의존해 하늘을 날았다. 하지만, GLAS는 각각의 드론들이 다른 드론들과 조직화되어 있더라도 주어진 공간을 자체적으로 탐색하며 주행하는 방법을 학습하도록 했다.
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이 시스템은 분산 모델을 갖춰 각각의 드론이 개별적인 연산 작업을 수행해 즉흥적으로 주행할 수 있도록 했다. 개별 로봇들은 자신만을 고려해 이동하기 때문에 군집 로봇의 규모도 쉽게 확장할 수 있다고 연구진은 설명했다. 추가적으로 도입된 추적 컨트롤러 ‘뉴럴-스웜’(Neural-Swarm) 기술은 드론의 공기역학적 상호 작용이 가능할 수 있도록 도와준다.
이 기술은 단순히 드론을 이용한 군집 비행 쇼에 유용하게 사용될 수 있지만, 향후 복잡한 도심에서의 수색과 구조업무, 교통 체증과 충돌을 최소화하는 자율주행차 개발에 사용될 수도 있다고 엔가젯은 전했다.