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<특보>비GPS 환경의 자율제어기술 (레이저 SLAM)

드론의 총론(22)

등록일 2020년05월21일 15시05분 트위터로 보내기 싸이월드 공감 네이버 밴드 공유

종래의 드론은 대부분 항공촬영, 농약살포 등 실외 넓은 공간에서 작업할 때 사용했다. 그런 공간에서 드론을 자율제어할 때 드론의 위치나 속도계측에 GPSGlobal Positioning System를 이용해 왔다. 근래에는 구조물 점검, 고층빌딩 상층 택배 업무를 비롯해, 주위 환경에 근접한 공간 등 드론 비행과 운용이 요구되면서 환경과 유사한 공간에 GPS 측위정확도가 크게 떨어지거나, 전혀 사용하지 못하는 상황이 생기게 되었다. 그로 인해 GPS를 이용하지 않는 드론의 위치·속도 계측방법이 필요하다.

 

이 절에서는 GPS를 사용하지 않는 비GPS 환경에서 드론 자율제어기술에 대해 살펴보겠다. Part2의 Chapter3에서는 카메라를 이용한 비쥬얼 베이스 SLAM을 GPS의 대체물로 다루었지만, 이 절에서는 LIDARLaser Imaging Detection and Ranging 베이스 SLAM을 이용한다. 먼저 드론 제어에 필요한 LIDAR 베이스 SLAM 특징을 살펴보고, 특징을 갖고 있는 Hector SLAM에 대해 개요를 살펴보겠다. 이어서 칼만 필터에 의한 속도추정, 기체고도, 중력방향 속도추정 등 3차원 자기위치추정 시스템에 대해 살펴보고, 마지막으로 구축한 시스템을 이용한 검증 실험 결과를 제시하겠다.

 

-LIDAR 베이스 SLAM

GPS를 사용할 수 없는 미지의 환경 속에서 드론의 자기위치 파악을 위해 주위 환경지도가 필요하다. 기체 주위의 장애물 배치 등 환경지도를 참조해, 기체에 탑재된 외부 센서의 출력과 동조하여 기체의 자기위치를 추정할 수 있다. 하지만 미지의 환경 탓에 미리 준비된 환경지도가 존재하지 않아 환경지도를 순차적으로 만들어야 한다.

 

환경지도는 이동 중에 취득한 외부 센서의 데이터 위치를 합쳐서 통합하여 작성할 수 있는데, 위치를 합치고 통합하기 위해서 기체의 정확한 자기위치 데이터가 필요하다. 이처럼 자기위치 추정과 환경지도 작성은 표리일체의 문제로써, 이 문제들을 동시에 푸는 방법이 SLAM이다. 이 항에서는 외부센서로 레이저 센서를 이용한 즉, LIDAR 베이스 SLAM을 통한 드론의 자기위치추정에 대해 간단히 살펴보겠다.

 

LIDAR이라는 것은 펄스 형상으로 발광되는 레이저 조사照射에 대한 산란광散亂光을 계측하여 조사대상까지 거리 등을 계측하는 기술이다. LIDAR을 이용한 대표적인 센서로 파인더가 있다. 이것은 레인지 파인더는 레이저 거리계를 모터로 고속으로 회전시켜 일정한 거리 이내에 있는 주위환경 형상을 스캐닝하는 센서이다. 

 

그림 2·4·1은 레이저 레인지 파인더의 출력 데이터 사례를 나타낸 것이다. 그림 속 검은 점들이 레이저 레인지 파인더에 의해 계측된 주위환경 형상을 나타낸다. 종래에는 2차원 스캔이 대부분이었지만, 근래에는 3차원 형상 스캐닝이 가능한 센서도 등장하고 있다. LIDAR 베이스 SLAM에서는 이 레이저 레인지 파인더를 센서로 이용한다.

 

한마디로 LIDAR 베이스 SLAM라고 부르기는 하지만 종류는 다양하다. 예전부터 주로 지상이동 로봇 분야에서 주행바퀴의 회전량으로 로봇의 이동량을 추정한 지오메트리 정보를 레이저 레인지 파인더의 매칭 데이터를 통해 보정하는 LIDAR 베이스 SLAM이 주류였다. 그러나 드론은 바퀴가 없기 때문에 지 오메트리 정보를 이용할 수 없다. 그래서 드론 에서는 지오메트리 정보를 필요로 하지 않는 LIDAR 베이스 SLAM을 이용하지 않으면 안된다. 또한 드론 같은 소형 비행체는 탑재중량 제한이 엄격해 고성능 컴퓨터를 쉽게 탑재할 수가 없기 때문에, 가능한 계산부하가 적은 LIDAR 베이스 SLAM을 필요로 한다. 이상의 2가지 요구를 충족시키는 LIDAR 베이스 SLAM으로 Hector SLAM을 생각할 수 있다. 

 

Hector SLAM은 독일 다름슈타트 공과대학의 로봇연구 그룹인 팀 Hector에 의해 개발된 LIDAR 베이스 SLAM 알고리즘이다. 이 알고리즘의 특징은 계산부하가 적은 데이터 처 리방법을 통해 비교적 고속으로 레이저 레인지 파인더의 데이터를 처리하여 지오메트리 정보없이 정확도가 높은 자기위치를 측정하고 환경지도를 생성하는 것을 들 수 있다. 이 를 통해 Hector SLAM은 드론의 자율제어에 이용하는 SLAM의 요구를 충족시키고 있다. Hector SLAM는 점유격자지도와 스캔 매칭을 통해 자기위치를 추정한다.

 

'점유격자지도'란 2차원 지도상의 격자에 점유 확률을 넣은 데이터 구조체이다. 점유 확률이란 격자가 어느 정도 물체로 채워지느냐를 나타내는 확률로 점유 확률이 높은 격자는 벽이나 장애물 등이 존재한다.

 

* 출처 : 드론의 기초와 실제​

* 제공 : (주) 골든벨


 

현윤칠 기자 이기자의 다른뉴스
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