카네기멜론대, 다중 실내 탐색 위해 방 우선순위 정하는 자율 드론 개발

로보틱스 및 자동화 INSIDER

로보틱스 연구소 연구진이 버려진 건물 내부에서 자율 비행 로봇 탐색과 다중 로봇 협업을 위한 새로운 방법을 개발했다. (크레딧: 카네기멜론 대학교)

연간 전 세계 약 100건의 지진이 피해를 일으킨다. 이 피해에는 건물 붕괴, 전선 단선 등이 포함된다. 최초 대응자들에게 현장 평가와 구조 작업 집중은 중요하면서도 위험하다.

카네기멜론 대학교 컴퓨터 과학 대학원 로보틱스 연구소(RI) 연구진이 버려진 건물 내부에서 자율 비행 로봇 탐색과 다중 로봇 협업을 위한 새로운 방법을 개발했는데, 이는 재난 후 최초 대응자들이 정보를 수집하고 더 나은 의사결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있다.

"이 연구의 핵심 아이디어는 탐색 중 중복 방지였습니다."라고 박사과정생 Seungchan Kim은 말했다. "이것은 다중 로봇 탐색이므로 로봇 간 조정과 통신이 필수적입니다. 정해진 수의 드론이 탐색할 수 있는 방을 최대화하도록 각 로봇이 다른 방을 탐색하게 시스템을 설계했습니다."

드론은 의미 있는 대상(사람 등)이 복도보다 방에 있을 가능성이 높기 때문에 문을 빠르게 감지하는 데 초점을 맞춘다. 이러한 대상 진입로를 찾기 위해 로봇은 온보드 라이다(LiDAR) 센서를 사용하여 주변 기하학적 특성을 처리한다. 바닥에서 약 6피트 높이로 부드럽게 호버링하며, 공중 로봇은 3D 라이다 포인트 클라우드 데이터를 2D 변환 맵으로 변환한다. 이 맵은 셀 또는 픽셀로 구성된 이미지로 공간 배치를 제공하며, 로봇은 이를 분석하여 문과 방을 의미하는 구조적 단서를 찾는다. 벽은 드론 근처 점유 픽셀로 나타나고, 열린 문이나 통로는 빈 픽셀로 나타난다. 연구진은 문을 안장점(saddle point)으로 모델링하여 로봇이 통로를 식별하고 빠르게 통과할 수 있게 했다. 로봇이 방에 들어가면 원으로 나타난다.

Kim은 연구진이 카메라 대신 라이다 센서를 선택한 두 가지 주요 이유를 설명했다. 첫째, 센서가 카메라보다 컴퓨팅 파워를 덜 사용한다. 둘째, 붕괴된 건물 내부나 자연재해 현장 조건은 먼지나 연기가 있을 수 있어 기존 카메라 시야를 손상시킬 수 있다.

중앙 기지가 로봇을 제어하지 않는다. 대신 각 로봇은 환경 이해와 다른 로봇과의 통신을 기반으로 결정을 내리고 최적 궤적을 결정한다. 공중 로봇들은 탐색한 문과 방 목록을 서로 공유하고 이 정보를 사용하여 이미 방문한 영역을 피한다.

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