▲ (왼쪽부터) GIST 기계공학부 김표진 교수, 숙명여자대학교 강수영 제1저자

광주과학기술원(GIST)은 기계공학부 김표진 교수 연구팀이 숙명여자대학교와 협력하여 무중력 환경에서 활동하는 자율비행 로봇인 NASA 애스트로비(Astrobee)를 통해 수집된 센서 데이터의 통합 데이터셋을 공개했다고 밝혔다.

연구팀은 NASA 에임스 연구센터(Ames Research Center)와 함께 기존에 접근하기 어려웠던 국제우주정거장 내에서 측정 및 수집된 센서 데이터를 통합 및 배포하고 우주 기반 자율비행 기술 연구를 수행했다.

애스트로비는 우주비행사를 도와 자율 운영 또는 원격 조종을 통해 우주정거장 내 소음 측정, 실험 기록, 화물 이동 등과 같은 다양한 작업을 수행하는데, 이때 국제우주정거장 내에서 로봇이 자신의 위치를 파악하며 자율비행을 할 수 있는 비주얼 슬램(SLAM) 기술이 필수적이다.

또한 무중력 환경인 우주 공간은 로봇이 모든 방향으로 자유롭게 움직이고 회전할 수 있을 뿐만 아니라 빛의 변화나 떠다니는 물체의 방해로 로봇이 주변을 인지하고 위치를 파악하는 데 어려움을 겪는다. 따라서 우주선 내 로봇의 장애물과 변화에도 안정적인 자율비행 연구를 위해 이러한 공간적 특성이 반영된 다양한 시나리오에서 데이터셋을 취득하는 것이 필수적이다.

하지만 국제우주정거장 내부에서 활용할 수 있는 안정적인 항법 기술의 연구개발에는 데이터와 자원이 부족하다는 한계가 있으며, 특히 국내 연구 환경은 무중력 상태에서 로봇을 연구할 수 있는 플랫폼의 부족, 국제우주정거장에 대한 접근 제한이라는 이중 도전에 직면해 있다.

김표진 교수 연구팀은 우주정거장 내 자율비행 연구를 위한 데이터셋을 제안했다. 연구팀은 영상 항법에 어려움을 주는 시나리오를 분석하고 비주얼 슬램과 VIO(Visual Inertial Odometry) 알고리즘을 비교 및 평가했다.

▲ 김표진 광주과학기술원(GIST) 기계공학부 교수 연구팀이 수집한 애스트로비의 시야와 움직임 관련 데이터

연구팀이 개발한 애스트로비 데이터셋은 무중력 환경에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 포함한다. Free Flight, Calibration, Intra Vehicular Activity, Test and Debugging으로 구성된 4가지 카테고리를 통해 총 23개의 데이터셋을 공개했다.

간단한 회전과 주행부터 극단적인 회전, 주변 탐색 등 실제 임무 수행 중 얻은 데이터를 포함하며, 자율비행 실험과 성능 평가에 필요한 모든 센서 정보를 통합하여 제공한다.

연구팀은 애스트로비로부터 수집된 데이터를 활용하여 무중력 우주 환경에서 적합한 항법 알고리즘을 평가했다. 총 여섯 가지 최신 위치 측위 알고리즘들을 이용한 벤치마크(동일한 데이터 셋으로 평가 환경을 구성)를 통해 비교 실험을 했으며, 대부분의 시나리오에서 기하학 기반의 알고리즘이 안정적이고 정확한 성능을 보였다.

김표진 교수는 “이번 연구 성과는 실제 국제우주정거장에서 얻어진 다양한 데이터셋과 자율항법 실험 결과를 통해 향후 우주 임무를 위한 더 효율적이고 안정적인 항법 시스템 개발에 대한 방향성을 제공했다는 데 가장 큰 의의가 있다”면서, “나아가 공개하는 데이터셋이 관련 3D 컴퓨터 비전 및 로보틱스 연구 분야 등에 다양한 연구 방향을 제시할 것으로 기대된다”고 말했다.

김 교수는 “이번에 개발된 데이터셋과 실험 결과를 기반으로 우주비행사와 신속하고 정확한 협력이 가능한 자율항법 알고리즘을 개발하는 것이 최종 목표”라고 밝혔다.

GIST 기계공학부 김표진 교수가 주도하고 숙명여자대학교 강수영 학부생이 수행한 이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업의 지원을 받았으며, 'IEEE 로보틱스 앤 오토메이션 레터스(Robotics and Automation Letters)’에 2024년 2월 12일 온라인으로 게재됐다.