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[무인항공기를 위한 VR·AR 기술④] 자동매핑 · 자율비행 등 다양한 기능 제공

[뉴스비전e 박준상 기자] 최근 몇년새 드론이 활성화 되면서 무인항공기에 대한 관심이 높아지고 있다.

무인항공기(Unmanned aerial vehicle, UAV)는 조종사가 탑승하지 않고 원격 조종 또는 사전에 입력된 프로그램에 의해 원거리를 이동하면서 자동 · 반자동으로 작업을 수행하는 비행체를 일컫는 말이다.

초기 군사용 중심으로 발전해 온 무인항공기는 고성능 경량 하드웨어 등장과 제어 소프트웨어 발전으로 민간 및 공공분야로 활용범위가 넓어지고 있다.

특히 카메라가 장착되면서 위험지역 순찰, 운송, 통신중계, 교통감시, 재난대처 등에 유용하게 쓰이고 있다.

무인항공기를 위한 VR · AR 응용 사례와 함께 향후 기술 발전 방향까지 분석해 본다. [편집자 주]

< 미군 무인항공기 / businessinsider >

[④ 위치추적 · 자동매핑 · 자율비행 등 다양한 기능 제공 ]

AR 기술을 이용해 얻은 공간 정보는 무인항공기의 비행과 임무 수행에 많은 도움을 준다.

공간 정보를 제공하기 위한 가장 단순한 방법은 2D의 실측 지도 또는 상응하는 지리 정보를 바탕으로 3D로 공간을 구성한 뒤, UAV의 카메라 영상 또는 내부의 센서를 이용해 계산된 비행 포즈 (Pose)를 실시간 추적하고 입력 카메라 영상에 3D 공간 정보를 매핑해 AR 지리 정보를 제공하는 것이다.

AR 지리 정보 시스템(AR-GIS)에서 가장 기본적으로 표현 가능한 정보는 GPS 등에 의해 정확하게 위치가 추적될 수 있는 빌딩이나 길에 대한 정보이다.

실제 건물 위주의 지리 정보 구성을 확장하며 실제 공간 상의 물체의 거리 등을 측정해 정보를 갱신하여 대규모 지역의 3D 공간 정보를 구축할 수 있다.

UAV로 관심 지역의 상공을 촬영한 카메라 영상을 이용해 3D 공간을 구성하려는 여러 연구가 있었다.

촬영된 영상에서 3차원 포인트 클라우드 데이터를 추출하여 3D 공간을 복원하는 것도 가능하다.

FlyAR 어플리케이션에서는 UAV를 이용해 항공 복원(Aerial reconstruction)된 공간 정보는 지도 데이터로도 활용될 수 있다.

실측 지도에 가까운 데이터를 구축하기 위해 포인트 클라우드 데이터 생성시의 위치 오차를 추정하는 다양한 모델들도 개발되고 있다. 구축된 공간 정보를 이용해 GPS 성능이 보장되지 않는 지역에서 실시간으로 AR 지리 정보 제공이 가능하다.

고품질의 3D 공간 구축을 위한 영상을 촬영하는데 있어서 UAV 체공 시간은 25분 내외로 짧은 편이다. 짧은 체공 시간 내에 의미 있는 영상 획득을 위해 촬영을 위한 자동 비행 및 위치 선정에 대한 연구도 필요하다.

UAV는 물리적인 장애물이 많은 곳에서 비행 중 충돌 발생 가능성이 크다. 또한, 제공된 지리 정보가 시시각각 동적으로 변하는 현실 공간을 정확하게 반영하고 있지 않을 수도 있다.

< SLAM 기술 원리 / ScienceDirect >

센서만으로 외부의 도움 없이 환경에 대한 정확한 지도를 작성하는 작업으로 자율주행을 위한 핵심기술인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 3D 공간을 구축하며 내비게이션 할 수 있게 하고, 실외에서 UAV의 위치도 추적할 수 있다.

최근엔 컴퓨터 비전-기반 자동 매핑 탐사 방법도 연구되고 있다.

GPS가 되지 않는 지역에서 자율 비행을 위해 단안(Monocular) 카메라 영상을 이용한 SLAM 기반 내비게이션 및 추적 기술도 모색되고 있다.

이동 경로 상에 있는 장애물은 실시간으로 하이라이트 되어 사용자에게 보여진다.

실내 환경에서의 카메라 영상으로 생성한 포인트 클라우드 데이터로 3D 공간을 구축해 UAV의 실내 충돌 장비를 위한 내비게이션에 이용할 수 있다.

박준상 기자  newsvision-e@hanmail.net

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