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16)드론 기술개발-미래드론 핵심기술(202001378 이태경) - Coggle Diagram
16)드론 기술개발-미래드론 핵심기술(202001378 이태경)
Non GNSS 환경에서의 드론 비행 기술
현재의 드론은 GPS위성에서 보내오는 신호를 GPS센서가 수신하여 위치를 보정하며 안정된 비행을 실시하고 있다. GPS가 잡히지 않는 터널, 지하 공간 등 GPS 음영지역에서도 안정되게 비행할 수 있는 기술이 필요하다. 자율비행은 이런 환경에서 드론이 주어진 임무를 스스로 수행하기 위해, 위치 이동, 돌발 상황 처리 등에 스스로 인지하고 판단하고 행동하는 기술이다.
자율비행을 위해 드론에 탑재 되는 장비로는 EO, IR 카메라, 초름파센서, LiDAR RADAR 등이 있다. EO, IR 카메라는 빛을 감지하는 피동센서, 초음파 센서, LiDAR, RADAR는 전방으로 에너지를 발생시키는 능동센서 이다.
GPS가 안되는 환경에서 피동센서와 능동센서를 통해서 360도로 확인하며 사전에 학습된 경로에 대해 Big Data와 비교하면서 드론 스스로 모든 상황을 판단해가면서 자율비행을 실시한다.
카메라를 통해 Vision인식과 Deep Learning으로 학습된 이미지로 경로지점을 생성하고 방향과 속도를 산출하여 통신채널로 드론을 제어하며 장애물이 일정거리에 들어오면 LiDAR를 통해서 수집된 정보데이터를 받아 비행제어값에 변화를 준다.
전천후 장애물 감지 및 회피기술
드론이 악천후 기상조건 등 다양한 환경에서 안정적인 비행과 임무수행을 위해서는 전천후 조건하에서 장애물을 감지하고 회피하며 비행하는 성능을 갖추어야 한다. 장애물 감지 및 회피기술은 고성능 센서와 FC에 내장된 다양한 S/W의 지능형 알고리즘과 융합하여 실시간에 장애물을 감지하고 충돌회피를 실현하는 기술이다.
LiDAR를 설치한 기체라면 LiDAR가 시계방향 또는 반시계방향으로 회전하면서 장비의 성능에 따라 차이는 있지만 일정거리 이내 주변의 사물을 식별하여 거리를 측정한 데이터를 산출한다. 이러한 것들은 드론에 임베디드 되어 있는 RTOS의 리얼타임 스켈줄링을 통해서 처리한다.
항공기의 충돌 방지를 위하여 장착하여 적용하고 있는 충돌방지경보기 TCAS 혹은 방송형탐지기 ADS-B와 유사한 방법으로 드론 기체들끼리 서로 비행위치 및 속도등의 정보를 주고 받으며 일정한 거리를 두고 비행을 할 수 있도록 해주는 비행간격 보장Separation Assurance 시스템을 드론에도 도입하려는 연구가 활발히 진행되고 있다.
경량 복합 항법센서 개발
MEMS 기반으로 소형화 된 센서들이 더욱 소형화되면서 단일센서 모듈이 복합 센서화되고 이것이 다시 One Chip형태의 복합센서로 지능화 되고 있다. 드론의 지자기, 기압, 자이로스코프, 가속도, 초음파,기울기 센서, IMU 와 같은 센서들이 복합센서로 기술발전을 하고 있다.
자율비행을 위해 드론 충돌회피를 위한 인공지능형 영상센서와 전방향 충돌감지 초음파센서, 실내비행을 위한 SLAM용 라이다 센서 등에 대해 경량,복합화 하기 위한 기술개발이 진행중이다.
드론과 자율 지능 기술
인공지능은 기계에 의해 발현되는 지능으로 기계나 시스템이 지식을 습득하고 이를 적용하면서 지적인 행동을 수행할 수 있는 능력이다.
현재 미시적인 조종은 탑재 컴퓨터와 프로그램에 의해 작동되고 거시적인 기동은 외부 조종사에 의해 수행되는 수준까지 발달했다. 앞으로는 스스로 외부 환경을 인식하고 이에 따라 상황을 판단하고 임무수행이 가능한 자율지능형 드론까지 발전할 것이다. 이러한 기술은 드론과 무인이동체, 차세대로봇 등 자율화 기술과 함께 상호 보완작용하며 발달할 것이다.
Explainable AI에 대한 연구가 완성된다면 더욱 지능화된 드론이 등장할 수 있을 것이다.
재밍 및 스푸핑 등의 전파를 이용한 공격에 대한 방지기술
불법으로 침입해 오는 드론에 대해서는 재밍과 스푸핑을 통해서 방호를 해야 하지만 드론을 운용하는 운용자 입장에서는 내가 비행하는 드론에 대한 재밍과 스푸핑에 방호를 해야한다.
안테나 기술 adaptive arrayantenna: 사용하는 기술로서 위성 신호 방향에 매우 좁은 폭의 빔을 형성하거나 재밍 신호 방향에 Null을 형성하여 재밍 신호를 억압하는 기술이다.
Front-end 필터링 기술: 수신기에 강하게 유입되는 재밍 전력을 차단하는 기술, 위성항법신호대역 이외의 재밍 신호를 억압하고 위성항법신호만을 통과 시키는 기술이다.
Automatic Gain Control 기술: 재밍이 시도된다면 드론에 장착된 수신기로 신호 자체를 전달하지 않음으로서 전파공격을 방호하는 기술이다.
디지털 항재밍 신호처리기술: 대표적인 항재밍 위성항법시스템 기술로 위성항법 수신신호가 복조되기 전에 디지털화된 신호 샘플들을 이용하여 재밍 및 간섭신호를 제거하는 기술이다. 최근에는 디지털 구현을 통한 장비의 소형화 및 성능의 극대화를 위한 연구가 진행되고 있는 추세이다.
센서 퓨전 기술
여려개의 센서에서 전송하는 데이터를 지능적으로 결합하여 애플리케이션이나 시스템의 성능을 개선하는 스프트웨어이다. 센서에서 나오는 데이터를 취합하여 개별 센서의 결함을 수정하고 그 결과로 정확한 위치와 방향 정보를 계산할 수 있다.
다양한센서 조합을 지원하고 편향과 이상현상에 대한 교정, 보정 및 수정 작업을 수행하며 센서 전력 소모를 관리하여 배터리 수명을 연장하고 다른 유형의 센서 간에 발생하는 간섭을 방지할 수 있다.
카메라, 라이다, 레이더, 초음파는 각 센서별로 역할과 장, 단점이 있기 때문에 각 센서의 장점을 상호 보완하고 융합할 기술이 필요하다.특히 자율비행에서 야간, 눈, 비 등의 목표물에 대한 인식이 어려운 기상조건에서도 안전한 비행을 위해 비행상황에 대한 확실한 인식을 위한 데이터정보가 필요하다.
통신네트워크분야 기술
SWARM 기술
드론의 떼 지능(Swarm Intelligence) 기술로서 분산된 집단적 행동과 자기조직시스템에 기반을 둔 인공지능이다. GCS와 드온이 1:1로 연결되는 것이 아닌 1:N, N:N형태로 드론과 드론간에 상호 통신하면서 임무를 수행할 수 있는 기술이다.
드론은 주로 군사용으로 연구 및 개발되었지만, ICT 기술발전으로 인해 현재는 많은 민간서비스분야에서도 이용이 급증되고 있는 현실에서 드론이 수행하는 임무가 단순 사진 촬영 등 단일하고 단순한 임무에서 많은 컴퓨팅 자원과 데이터를 확보하면서 복잡한 이무를 수행하기 위해서는 드론 군집비행 기술이 필수 적이다.
군집비행기술
러더-팔로워 제어 기술 : 드론 군집에서 리더를 선출하여 리더 드론과 GCS가 통신하고 나머지 드론은 리더드론에 의해서 제어되는 기술이다. 각 드론으로부터 수집된 정보는 개별적으로 GCS에게 전송할 수 있다. 그러나 리더 드론에게 이상이 생겼을 때 군집에 대한 통제권을 잃을 수 있으며 리더 드론을 제외한 나머지 드론은 항상 리더 드론과 네트워크로 연결이 되어 있거나 광학카메라나 적외선카메라 등의 시야안에 있어야 한다.
Airborne Control Center 기반 군집 제어 기술: 드론 군집이 GCS와 커뮤니케이션하지 않고 네트워크상에 있는 ACC를 통해서 제어신호와 데이터를 드론에 전달하는 방식이다. ACC는 통신이 안되는 곳에서도 원활한 통제를 할 수 있는 장점이 있다. 그러나 많은 비용이 소요되고 ACC의 시야안에 있어야 한다는 단점이 있다.
복합 UAV 군집 비행 제어 기술 : 각 드론이 부여 받은 임무에 따라 GCS에게 개별 제어 받거나 리더 드론으로 부터 통제를 받아 제어 받는 개념이다. GCS와 커뮤니케이션을 하지만 GCS와의 통신거리가 닿지 않거나 긴급상황인 경우 ACC와 커뮤니 케이션을 하여 임무를 수행한다.
통신지연 최소화와 임무데이터 극대화 기술
드론에서 촬영한 영상과 정보를 실시간으로 전송하는데 지연되는 시간을 최소화하기 위한 기술과 드론으로 수집하는데 필요한 데이터를 극대화하기 위한 기술이 필요하다.
이동 및 작업 관련 기술
기동을 위한 신소재 배터리, 하이브리드 전기 동력원 개발
유선충전방식: 연처럼 전력을 공급해주는 장치에 전력선을 연결하여 동력을 전달받는 형식
하이브리드 전기 동원력 방식: 전기모터-배터리의 동력원 체계에 엔진-휘발유, 엔진-가스를 추가적으로 사용하는 방식
태양광에 의한 동원력 방식: 솔라셀을 드론에 부착해야 하기 때문에 많은 면적이 소요되어 기체 크기가 작은 멀티콥터형 드론보다는 큰 고정익 드론에 적합한 방식
무선충전에 의한 동원력 방식: 배터리를 교체하거나 직접 충전을 하지 않고 무선으로 충전하는 방식으로서 자기유도전력전송방식과 레이저 전송방식이 있다,
소량생산을 위한 생산성 확보, 작업을 위한 로봇 팔, 무인화를 위한 동력원의 소형화, 모듈화
3D 프린팅: 시제품의 제작비용 및 시간절약이 가능하고 다품종의 소량 생산과 맞춤형 제작이 가능하며 복잡한 형상제작 및 재료비 절감에 기여 할 수 있다. 소재제품을 필요로 하는 장소에서 출력이 가능하다.
무인이동체 제품 특성상 다품종 소량생산이 가능해야 한다. 소량생산에 최적화된 생산기술 확보가 반드시 필요하다.
경량화된 신소재 프레임 기술
플라스틱: 현재 드론의 프레임으로 가장 많이 사용하는 소재로 가볍고, 전기전도율이 낮지만 충격과 열 배출에 취약하다.
마그네슘 합금: 가볍기 때문에 소모되는 전력을 최소화할 수 있으며 높은 열전도율로 열 배출과 충격에도 탁월한 고강도 소재이다.
탄소섬유: 가벼운 소재로 최근 드론 프레임 소재로 가장 많이 사용되고 있다. 두꺼운 탄소섬유는 추력을 방해하거나 전기가 흘러 RF 신호에 영향을 줄 수 있다.
드론이 항법시스템으로 사용하고 있는 GPS에 대한 대체기술 개발
GPS는 비교적 저렴한 비용으로 자신의 위치를 알 수 있고, 항법오차가 누적되지 않는다는 장점이 있지만 , 재밍에 취약하고 지형지물에 의한 음영이 나타나며 실내, 지하, 수중 등에서 사용할 수 없다는 단점이 있어 이를 보완할 대체기술이 필요하다.
미국 UC 리버사이드 소속 과학자들이 2016 ION GNSS에서 현재 GPS를 대체하여 위치를 확인할 수 있는 항법 시스템을 개발한다고 발표하였다. 이 기술은 센서를 추가하기보다는 LTE, wi-fi, TV, 위성신호 등 무선신호를 활용하여 항법 시스템 운영이 가능하도록 하는 기술이다.
인간과 드론의 상호 연동 기술
인간과 드론간 연동이란 드론을 운용하는 관점에서 인간-기계간 인터페이스와 인간-기계간 상호작용을 모두 의미
드론은 조종자가 조작한 대로만 움직이는 Human as operator 단계에 있다. 현재 Human as supervisor 단계를 시험중에 있으며 미래에는 Human machine teaming 단계가 적용될 것이다.
증강현실, 가상현실 연동 적용
증강현실: 입력된 영상 데이터를 이용하거나 드론에 카메라를 장착하고 무선 네트워크를 이용해 실시간으로 원거리에 있는 운용자에게 정보를 제공
드론 통제를 위한 가상의 공간을 재구성하여 데이터를 분석하고 가시화하여 데이터를 분석하고 드론제어를 위하여 활용하는 기술
Natural User Interface기술: 사람과 드론간의 빠르고 직관적인 상호 작용 수단으로 음성, 동작 인식, 뇌 신호 등을 이용하여 자연스러운 사용자 조작 환경을 구축하는 것
원격운용기술
직접운용 기술: 사용자가 드론을 쉽고 효율적으로 이용할 수 있도록 운용자에 친화적인 원격조작시스템을 지원하고 운영자가 현재의 상황을 효율적으로 인식할 수 있도록 수집정보를 취합하여 제시해주는 기술
감시제어 기술: 운용자가 다수의 드론을 감시하고 제어하며, 필요한 상황에서 적절한 판단을 할 수 있도록 정보를 분석하여 운영자에게 제공해주는 기술
의사결정 지원 기술: 제한된 조건과 다양한 환경에서 운영자가 정보에 근거하여 의사결정을 내릴 수 있도록 지원해주는 SW기술
사용자 의도 추론 및 대응기술: 무인이동체가 운용자의 행동과 의도를 분석하고 학습하여 오작동을 방지하기 위해 무인이동체와 운용자가 상호 소통하며 적절하게 대응하도록 지원 해주는 HW, SW기술로 드론과 운용자 간의 효과적인 의사소통 인터페이스이다.
협력 기술: 무인이동체가 운용자 의도 파악의 한계와 운용자 샅애 혹은 상황인지에 대한 무인시스템의 무지 등의 한계를 극복하기 위한 기술. 단일 유, 무인 이동체보다 유,무인 이동체가 복합적인 팀이 되는 연구로 무인 이동체와 운용자가 팀이 되어 서로 느끼는 신뢰도를 측정하고 상호 신뢰도를 상승시키는 기술
시스템 통합(System Intergration)
Open source 기반의 SW체계가 시스템 통합을 위한 발전요건에 중요한 요소이다. Ardupilot이 대표적인 Open source SW이다. 소프트웨어를 효율적이고 체계적으로 만들고 적용하기 위해서는 플랫폼 형태의 소프트웨어가 필요하고 다양한 곳에서 사용하기 위해서는 개방형 형태가 되어야 한다.
재사용은 플랫폼의 가장 큰 목적 중의 하나이다. 플랫폼이 구성되면 거기에 맞춰 개발환경이 정해진다. 여러 환경구성이 나타나면 개발 생태계를 구성하기가 어렵기 때문에 플랬폼에서 일관된 개발 환경을 제공하고 그에 맞춰 개발함으로써 플랫폼에 맞는 개발 생태계가 조성되는 것이다.
플랫폼이 오픈소스로 공개되면 더 아양하고 고사양의 드론 소프트웨어가 만들어지며 이렇게 만들어진 소프트웨어를 통해 드론의 성능이나 활용분야가 더욱 다양해질 수 있는 것이다.
드론은 통신기반으로 동작하기 때문에 센서나 인식, 동작을 처리하는 단위로 소프트웨어를 만들어야 한다. 최소 실행 단위로 단위 소프트웨어를 준비하여 소프트웨어 재사용이 자연스럽게 적용되는 것
가상공간 기반의 설계, 개발, 시험평가 수행여건
2017년 MS에서 드론과 다른 자율 주행 로봇 트레이닝을 위한 시뮬레이션 플랫폼 Aerial Informatics and Robotics Platform을 공개했다. 이 시뮬레이션 플랫폼을 통해서 많은 개발자들이 고가 장비의 파손, 실제 건축물 훼손, 누군가를 해치는 걱정 없이 드론을 추락 파손 시켜가며 얻은 데이터를 기반으로 알고리즘을 구축해 시스템에 안전한 대처 방법을 교육하는 방법으로 AI연구에 가속화를 가능하게 할 수 있게 되었다. 이처럼 드론 산업이 발전하기 위해서는 가상공간 기반의 설계, 개발, 시험평가 여건이 확대되고 시행되어야 다양한 형태의 시험으로 인한 드론산업의 발전이 이루어질 수 있을 것이다.
UAS Traffic Management 기술
무인비행장치 교통관리체계로서 전세계적으로 드론 선진국에서는 개발과 연구가 추진중에 있는 사업이다. 미국은 NASA, 한국은 항공안전기술원에서 주관하여 연구를 진행하고 있다.
현재 우리나라는 고도150m, 자체무게 150kg 이하인 무인비행장치를 대상으로 연구를 진행중이다. UTM이 시행되면 드론조종자는 등록, 이력시스템으로 기체를 등록하고 신고 후 비행을 실시하며, TUM시스템/통제센터에서는 비행관련 외부정보를 획득하고 비행승인 여부를 판단하고 모니터링을 하며 실시간으로 비행이상유무를 확인할 수 있다.
UTM사업이 진행되기 위해서는 공역 구조설정 및 지형적경계설정기법에 대한 연구와 비행계획 리스크 평가 및 비행승인 알고리즘이 개발되어야 하고 비행흐름 관리 전약 평가 도구 등이 개발되어야한다.
UTM 연구와 실증이 완료되면 저고도 공역내 안전한 드론운영이 가능해 질것이고 드론을 이용할 수 있는 다양한 산업분야가 활성화될 것이다. 이와 연계된 위치추적, 탐지, 회치, 경로설정, 지형경계등 핵심 분야의 발전이 급속히 이루어 지고 취미용 부터 산업용 드론까지 운용기중에 대한 법제화도 함께 이루어질 것이다.
현재 진행되고 있는 드론의 자율지능에 의한 드론제어 기술과 AI기술,VR 기술이 드론에 접목되면서 이러한 기술들이 독립적이지 않고 시스템을 상호 연계하고 통합시켜 개발 프로세스를 최적화하는 방향으로 진행되어야 한다.