로보틱스 및 피지컬 AI

드론이 지형을 스캔하고 발굴하기 쉽게 만드는 AI

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오르후스 대학교(AU)와 덴마크 기술 대학교(DTU)의 연구자들은 자갈과 석灰석 채석장의 측정과 문서화 비용을 줄이면서 전통적인 방법보다 더 빠르고 쉽게 하는 프로젝트에 협력했습니다.

이 프로젝트에는 인공 지능(AI)이 사용되었으며, 전통적으로 인간이 제어하는 드론이 작업을 완료하는 데 사용됩니다.

에르달 카야칸(Erdal Kayacan)은 오르후스 대학교 공과대학의 조교수이자 인공 지능과 드론 전문가입니다.

“우리는 전체 프로세스를 완전히 자동화했습니다. 우리는 드론이 어디서 시작해야 하는지, 어떤 너비의 벽이나 바위를 사진으로 찍어야 하는지 알려주면, 드론은 지그재그로 비행하여 자동으로 착륙합니다.”라고 카야칸은 말합니다.

인간이 제어하는 드론의 한계

자갈과 석灰석 채석장, 절벽, 기타 자연적 및 인공적 형상의 측정과 문서화는 드론을 사용하여 해당 지역을 사진으로 찍는 것을 기반으로 합니다. 컴퓨터는 기록을 받고 자동으로 3D 지형 모델을 생성합니다.

이 방법의 단점 중 하나는 드론 조종사가 많은 비용을 소요하며, 측정이 시간이 걸립니다. 발굴 과정에서 드론 조종사는 드론이 벽에서 일정한 거리를 유지하도록 해야 합니다.同時에, 드론 카메라는 벽에 수직으로 유지해야 하므로 복잡하고 어려운 작업입니다.

컴퓨터가 이미지에서 3D 도형을 생성하기 위해서는 이미지 간에 특정한 중첩이 있어야 합니다. 이것이 인공 지능에 의해 자동화된 주요 프로세스입니다. 이는 작업의 복잡성을 크게 줄였습니다.

“우리의 알고리즘은 드론이 항상 벽에서 일정한 거리를 유지하고 카메라가 벽에 수직으로 유지하도록 합니다.同時에, 우리의 알고리즘은 드론 본체에 작용하는 바람력을 예측합니다.”라고 카야칸은 말합니다.

바람 문제를 해결하는 AI

인공 지능은 또한 바람을 극복하는 데 도움이 됩니다. 이는 자율 드론 비행의 가장 큰 도전 중 하나입니다.

모히트 멘디라타(Mohit Mehndiratta)는 오르후스 대학교 공과대학의 방문 연구원입니다.

“설계된 가우시안 프로세스 모델은 미래에 발생할 바람을 예측합니다. 이는 드론이 준비하고 미리 교정 조치를 취할 수 있음을 의미합니다.”라고 멘디라타는 말합니다.

인간이 제어하는 드론이 이 작업을 수행할 때, 심지어 약한 바람도 드론의 경로를 변경할 수 있습니다. 새로운 기술을 사용하면 바람의 강도와 바람의 속도를 고려할 수 있습니다.

“드론은 실제로 바람을 측정하지 않습니다. 드론은 이동하면서 받는 입력을 기반으로 바람을 추정합니다. 이는 드론이 바람의 힘에 반응한다는 것을 의미합니다. 이는 우리가 강한 바람에 노출될 때 우리의 움직임을 교정하는 것과 같습니다.”라고 카야칸은 말합니다.

이 연구는 덴마크 수소탄화물 연구 및 기술 센터(Danish Hydrocarbon Research and Technology Centre)와 협력하여 수행되었으며, 연구 결과는 2020년 5월 유럽 제어 회의(European Control Conference)에서 발표될 예정입니다.

Alex McFarland은 인공 지능의 최신 개발을 탐구하는 AI 저널리스트이자 작가입니다. 그는 전 세계의 수많은 AI 스타트업과 출판물들과 협력했습니다.