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나뭇가지와 같은 장애물을 스스로 정확히 피할 수 있는 비행 로봇이 있다면 위험한 곳을 탐색하고 인명을 구조하는 데 널리 활용될 수 있다.

아슈토시 삭세나 코넬대 컴퓨터사이언스 교수 연구팀은 숲이나 터널, 건물 잔해 등 다양한 장애물을 스스로 피하는 비행로봇을 개발, 연구 결과를 지난 10월에 열린 지능형로봇시스템국제콘퍼런스에서 공개했다.

소규모 비행로봇은 이미 대중화됐다. 그러나 벽이나 나뭇가지에 부딪치지 않게 하는 데는 어려움이 많았다. 사람이 조종하는 콘트롤러는 장애물을 피할 수 있을 정도로 부드럽게 반응하기 어렵고 전파신호는 로봇이 가는 모든 곳을 따라가지 못하기 때문이다.

삭세나 교수 연구팀은 비디오 카메라와 3D 카메라를 응용해 스스로 장애물을 피할 수 있는 비행로봇을 고안했다. 연구팀은 먼저 3D 카메라 대신 평면 동영상 카메라로 찍은 이미지를 3D 모델로 변환하는 방법을 적용했다. 여기서 얻은 이미지를 모눈종이처럼 직선으로 표현하고 사물의 크기나 위치 정보를 각기 조합해 확인할 수 있는 방법을 컴퓨터 소프트웨어로 구현한 것.

비행 로봇은 연구팀이 만든 소프트웨어를 바탕으로 나뭇가지, 기둥, 펜스, 건물과 같은 장애물을 3D 이미지로 인식하는 훈련을 했다. 그 결과 로봇의 컴퓨터가 장애물의 색깔이나 모양, 질감, 맥락(이를 테면 나뭇가지는 나무에 붙어 있는 것이라는 식의) 등을 학습했다. 이렇게 학습된 모든 결과는 무엇이 장애물인지를 결정하는 규칙으로 만들어 칩 속에 담기게 된다. 이를 통해 어떤 게 장애물인지를 결정하고 가능한 최단거리 경로로 갈 수 있는 길을 계산한다. 연구팀은 53회의 비행 실험에서 바람의 영향으로 2번 추락한 것을 제외하고 51회 성공했다고 밝혔다.