'드론 택시' 실현될까..'자율 비행' 필수

지난 평창동계올림픽 개막식에서 밤하늘을 수 놓은 수 천대의 드론쇼는 전세계 스포츠팬들을 매료시킨 하이라이트였다. 드론의 정교한 기술은 사람들의 예상을 뛰어넘는 수준이었다. 그렇다면, 무인자동차처럼 드론 택시를 타고 출퇴근을 하는 시대도 머지않아 오지 않을까. 다만, 이런 세상이 실현되려면 여러 기술적 한계를 극복해야 하는 숙제들이 남아 있다.

■드론 택시 나오려면 ‘자율 비행’ 필수
21일 문형필 성균관대 기계공학부 교수가 삼성 뉴스룸에 올린 기고글에 따르면 드론택시가 현실화되려면 무엇보다 자율비행이 가능해져야 한다. 문 교수는 "드론에 탑재된 센서만 활용해 실내외 환경을 스스로 인식하며 비행하는 기술은 전 세계적으로 활발하게 개발 중"이라며 "드론 자율 비행 기술은 위치기반서비스(GPS)를 기반으로 하지 않고, 드론에 장착된 각종 센서로 환경을 인식하고, 경로를 스스로 만든 후 장애물을 피해 원하는 목표 지점까지 비행한다"고 설명했다.

이런 기술이 실제로 구현 가능하려면 크게 세 가지 기술이 필요하다. △주변 장애물과 드론의 상대적 위치를 인식하는 환경인식 기술 △GPS 없이 스스로의 동작과 위치를 인식하는 위치추정 기술 △목표 지점까지의 비행 경로를 생성, 이를 추종해 비행하는 제어 기술이다. 드론이 안전하게 비행하려면 3차원 장애물을 스스로 인식하고 피하는 건 물론, 목적지를 향해 이동하는 동안 자기 위치나 자세도 인식해야 하기 때문이다.

■카메라 센서·AI 등으로 거리 정밀 측정
GPS 없이 드론의 위치나 동작을 알아내는 기술은 오늘날 가장 활발히 연구되는 분야 중 하나다. 한 대의 카메라를 활용하는 ‘모노큘러비전슬램(monocular vision SLAM)’이 대표적이다. 문 교수는 "이 기술의 핵심은 한 장소에서 획득한 이미지와 이동 후 획득한 이미지 간 공통점을 아주 빠르게 찾아내는 것"이라며 "이때 공통되는 부분이 (고정된) 물체라면 그 변화에서부터 드론(카메라)의 이동 속도를 계산할 수 있다"고 말했다.

이처럼 ‘이미지 간 동일 지점의 지속 추적 기술’은 카메라로 물체를 인식하고 인식된 물체 위치를 추정하는 기본이다. 그 과정에서 흑백 정도나 주변 픽셀과의 차이 등 이미지의 국부적 특징이 활용된다. 다만 카메라로 얻은 이미지는 빛의 조건에 굉장히 민감하기 때문에 빛이 부족한 밤 시간대엔 사용하기 어려운 한계가 있다.

마지막으로, 경로계획(path plan)이나 작동제어 관련 기술이다. 경로계획은 전역경로계획과 지역경로계획으로 나뉜다. 전역경로계획은 ‘현 위치에서 목표 지점까지 어떻게 이동할지에 대한 고민’이며, 지역경로계획은 ‘바로 앞 장애물을 어떻게 피해갈지에 대한 고민’이라고 분류할 수 있다.

전역경로계획에선 출발 시점에 주어지는 정보를 활용, 현재 위치에서 목표 위치까지 이동할 방법을 찾는다.

문 교수는 "전역경로계획은 주로 인공지능(AI)이 적용되며 굉장히 많은 풀이가 존재한다"며 "일단 경로가 생성되더라도 드론이 이동하는 도중 환경 상태가 바뀔 수 있는데, 이를 실시간으로 반영해 원하는 경로를 효율적으로 찾아내야 한다"고 전했다. 이어 "반면, 지역경로계획은 실제 드론 동작을 기반으로 가까운 장애물을 회피하며 비행할 수 있도록 설계하는 게 관건"이라며 "제아무리 예쁘게 만들어진 경로도 드론이 그걸 제대로 추종할 수 없다면 곤란하기 때문"이라고 덧붙였다.

문 교수는 "드론이 비행 도중 실시간으로 장애물을 인식하고 그 정보를 활용, 비행 경로를 생성하며 정확히 제어하는 기술은 세계 각국에서 활발하게 연구 중"이라며 "이런 기술이 무르익을 수만 있다면 ‘도심 드론 비행’도 먼 미래 일만은 아닐 것"이라고 내다봤다.

[e-mail] 최갑천 기자