마음은 우리의 영웅을 쫓아오는 가차 없는 무리에게 뛰어들 수 있지만(적어도 내 마음은) 복잡하고 장애물로 가득 찬 환경을 독립적으로 탐색할 수 있는 무인 항공기 떼는 여러 가지 유익한 목적을 제공할 수 있다고 연구원들은 사이언스 로보틱스에 게재된 논문에서 쓴다.

그들은 지진이나 홍수의 여파로 생존자를 찾거나 보급품을 전달할 수 있었다. 산불의 맹렬한 최전선을 정찰한다. 최소한의 인간 발자국으로 생태계를 탐색한다. 또는 더 환상적으로 화성의 항공 교통 관제 시스템의 기초를 형성한다.

"구조화되지 않은 환경에서 분산된 자율 비행이 가능한 최초의 군집 시스템인 이 작업은 로봇 공학 커뮤니티에 주목할 만한 기여를 제공한다."고 연구와 무관한 스위스 에콜 폴리테크니크 페데랄 드 로잔(École Polytechnique Fédérale de Lausanne)의 박사 조교인 엔리카 소리아(Enrica Soria)는 동반 기사에서 이렇게 말한다.

방법 찾기

공중 드론 떼의 실제 사용은 물론 이미 존재한다. 레이디 가가의 슈퍼볼 라이트쇼를 생각해보자.그러나 그 드론은 미리 프로그래밍된 비행 경로에서 작동하고 있다. 소리아가 말했듯이 "맹목적이고 수동적"인 곳으로만 갈 수 있다.

이러한 드론 떼는 도시의 거리나 울창한 정글과 같이 미지의 장애물로 뒤덮인 새로운 장소를 비행하는 데 적응하지 못한다.

"이러한 시나리오에서는 이전에 알려지지 않은 환경과 좁은 복도가 무리 조정 요구 사항과 결합되어 문제를 일으킬 수 있다."고 연구 저자는 쓴다.

팀은 무리의 비행 경로를 유연하게 조정할 수 있는 새의 능력에서 영감을 얻었다. 깃털 달린 친구들이 숲 속을 지나갈 때마다 시력과 균형 감각에 의존하여 즉석에서 조정할 수 있다.

(동영상 제공: 절강대학교)

그들의 드론 무리는 장애물과 이웃을 식별하기 위한 카메라와 공중에서 위치를 수정하기 위한 초광대역 센서를 포함하여 자체 센서로 무장한 완전 자율적인 작은 구성원으로 유사한 접근 방식을 취했다. 모든 센서는 밀리 초 이내에 드론의 비행 경로를 형성할 수 있는 온보드 컴퓨터의 알고리즘에 입력된다.

그런 다음 드론 떼는 장애물, 사람 및 서로를 피하는 야생 대나무 숲에서 테스트되었다.

드론 떼의 미래

스스로 역동적인 환경을 탐색할 수 있는 드론 떼를 최적화하려면 추가 작업이 필요하다. 소리아는 드론이 행동의 우선 순위를 정하는 방법을 이해하면 다양한 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있을 뿐만 아니라 인간의 입력과 높은 자율성의 균형을 맞추는 방법을 알아낼 수 있다고 쓴다.

그리고 팀의 드론은 모두 같은 종류였지만 미래의 무리에는 능력이 다른 다양한 드론이 포함될 수 있다.

소리아는 "이러한 방향에 대한 연구는 전례 없는 속도로 실제 적용을 위한 공중 떼의 상업화 및 사용에 추가적인 추진력을 제공할 것이다."라고 쓴다.