드론은 고속으로 비행할수록 불안정하다. 고속 비행시에는 공기역학을 예측하는 게 너무 복잡해 빈번하게 다른 물체와 심각한 충돌 문제를 일으킨다.
MIT뉴스 최근 보도에 따르면 MIT의 항공엔지니어들은 드론이 다른 물체와 충돌하지 않고 가장 빠른 비행 경로를 찾을 수 있는 알고리즘을 개발했다. 이 새로운 알고리즘은 가상의 장애물 코스를 비행하는 드론 시뮬레이션과 실제 물리적 공간에서 드론이 비행하는 실험 데이터를 결합했다. 시뮬레이션 환경은 가상의 코스지만, 실제 비행 코스를 기반으로 설계됐다.
연구팀은 새로운 알고리즘을 드론에 적용하면 기존의 비행계획 알고리즘으로 훈련된 드론보다 최대 20% 빠른 속도로 간단한 장애물 코스를 비행할 수 있다고 밝혔다.
그렇다고 새로운 알고리즘을 채택한 드론이 전체 비행 구간에서 항상 경쟁 드론보다 빠른 것은 아니다. 까다로운 곡선 구간에선 경쟁 드론보다 속도가 늦지만 에너지를 절약한다. 이어 정상 구간에 진입하면 속도를 높여 경쟁 드론을 추월하는 것이다.
이번 연구를 주도한 에즈라 탈(Ezra Tal)은 “고속 비행시에는 시뮬레이션하기 어려운 복잡한 공기역학이 존재한다. 실제 세계에서는 이러한 블랙홀을 채우기 위한 실험을 통해 속도를 늦추는 것이 나중에 더 빠를 수 있다"고 말했다.
드론이 빠른 속도로 비행할 때는 현재 위치를 추정하는 게 어렵다. 모터로 신호를 보내는 것이 지연되거나 전압강하 현상이 생겨 다른 동적 문제를 야기할 수 있다. 이런 현상은 기존의 비행 계획 방식으로는 모델링할 수 없다.
연구자들은 고속 공기역학이 비행 중 드론에 미치는 영향을 이해하기 위해 실험실에서 수많은 실험을 진행해야 하며, 드론이 충돌하지 않고 빠르게 비행하는지를 파악하기 위해 다양한 속도와 궤적을 설정해야만 한다.
이에 반해 MIT 연구자들은 빠르고 안전한 비행 경로를 도출하는 데 필요한 실험 횟수를 최소화하는 방식으로 시뮬레이션과 실험들을 결합한 고속 비행계획 알고리즘을 개발했다.
연구진은 우선 가상 장애물 코스를 드론이 어떻게 비행하는지를 시뮬레이션하기 위해 ‘물리 기반 비행계획 모델(physics-based flight planning model)’을 개발했다. 이를 바탕으로 서로 다른 비행 경로와 속도 패턴을 갖는 수천 개의 경주 시나리오를 시뮬레이션했다. 그런 다음 각 시나리오가 실현 가능한지(안전한) 또는 실현 불가능한지(충돌의 결과)에 관해 차트를 작성했다. 이 차트를 기반으로 실험실에서 시험해 볼 수 있는 가장 유망한 시나리오(경주 궤적)를 빠르게 파악했다.
연구진은 새로운 접근 방식을 시연하기 위해 사각형의 대형 장애물 5개가 엇갈린 구성으로 배열된 간단한 코스를 시뮬레이션 환경에 조성했다. 이어 실제 훈련 공간에 동일한 구성을 만들어 놓고, 시뮬레이션 과정에서 선택한 속도와 궤도로 코스를 통과하도록 드론을 프로그래밍했다. 기존의 알고리즘으로 훈련한 드론도 동일한 과정을 밟도록 했다.
실험 결과 새로운 알고리즘으로 훈련을 받은 드론이 모든 경주 코스에서 기존 방식으로 훈련받은 드론보다 빠른 시간에 비행 코스를 완주했다. 대부분 경주 코스에서 경쟁 드론보다 20% 정도 속도가 빠른 것으로 나타났다.
연구팀은 새로운 알고리즘을 보다 향상시키기 위해 앞으로 보다 복잡한 환경에서 빠른 속도로 드론 비행 시험을 실시한다는 계획을 갖고 있다. 또한 인간 드론 조종사가 원격으로 드론을 조작하는 것에 관한 데이터도 알고리즘에 포함할 것을 검토하고 있다.
이번 연구는 미 해군연구소의 자금 지원으로 이뤄졌으며, 전문 학술지인 ‘인터내셔널 저널 오브 로보틱스 리서치(International Journal of Robotics Research)’에 발표됐다.
