Ⅰ. 서론 

Ⅱ. 연구 동향 

1. University of Pennsylvania 

2. ETH Zurich 

3. Carnegie Mellon University 

4. 한국전자통신연구원 

Ⅳ. 결론 

‘드론’은 사람이 타지 않고 비행이 가능한 무인비행체를 일컫는다. 2010년경부터 소재, 부품, 장비의 경량·저가화로 무게 25kg 이하의 소형 드론이 활발하게 사용되었고, 이를 통해 사람이 도달하기 어려운 지역에서 드론의 활용요구가 급증하였다. 드론 연구 초기에는 GPS(Global Positioning System)가 수신되지 않는 환경에서의 항법에 관한 연구가 부족했기 때문에 모션캡처 시스템과 같은 외부 측위 장치의 도움을 받아 드론의 위치를 추정하는 측위 문제를 해결하고, 주로 비행 제어법칙과 경로계획에 관련한 연구가 많이 진행되었다. 연구가 발전하고 카메라, LiDAR(Light Detection and Ranging), IMU(Inertial Measurement Unit)와 같은 센서가 소형화됨에 따라 실내 좁은 공간에서만 사용 가능한 모션캡처 시스템의 한계를 벗어나기 위해 드론의 온보드 센서를 이용하여 항법을 구현하는 연구가 활발히 진행되었다. 이러한 항법 문제의 해결을 통하여 사람의 도움 없이 험지에서의 고속 수색·정찰·탐지를 임무로 하는 드론의 완전한 자율 비행과 관련한 기술 개발 연구가 미국 및 유럽을 중심으로 활발히 진행되고 있다.

사람의 개입이 없는 드론의 완전한 자율비행을 위해서는 상태추정, 환경인지, 그리고 경로계획 3가지 모듈의 유기적 결합을 통해 해결할 수 있다. 상태추정 모듈은 3차원 공간상에서 비행하는 드론의 위치와 자세를 IMU와 이를 보조할 수 있는 카메라 등 다양한 센서 융합을 통해 실시간으로 추정하여 드론의 기본적 비행이 가능하도록 한다. 환경인지 모듈은 추정된 상태와 LiDAR, RGB-D(Depth) 카메라 등 센서 정보의 처리를 통해 드론 주위의 환경·장애물 지도를 생성한다. 경로계획 모듈은 환경인지 모듈에서 생성된 지도 정보를 통해 장애물의 위치를 파악하고, 장애물과의 충돌을 피하면서 드론의 현재 위치에서 목적지까지 가장 효율적으로 도달할 수 있는 경로 및 궤적을 생성한다.

본 고에서는 앞서 기술한 측위, 환경인지, 경로 계획을 위한 알고리즘, 소프트웨어, 하드웨어 구성을 자체적으로 수행하여 자율임무 드론 연구에서 좋은 성과를 보인 미국 University of Pennsylvania의 GRASP(General Robotics, Automation, Sensing, and Perception) 연구실, 스위스 ETH Zurich의 Autonomous Systems Lab, 그리고 미국 Carnegie Mellon 대학의 Field Robotics Center의 연구 동향을 살피고, 마지막으로 한국전자통신연구원 자율비행 연구실에서 수행한 자율비행드론 연구 현황을 소개한다.

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