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오르후스 대학교(Aarhus University)와 덴마크 공과 대학교(Technical University of Denmark)의 연구자들은 자갈과 석회암 채석장의 측정과 문서화 비용을 줄이면서 전통적인 방법보다 더 빠르고 쉬운 방법을 개발하기 위한 프로젝트에 협력했습니다.
이 프로젝트는 인공 지능(AI)을 사용했으며, 현재 작업을 완료하기 위해 의존하는 전통적인 인간 제어 드론을 대체했습니다.
에르달 카야칸(Erdal Kayacan)은 오르후스 대학교 공과 대학의 인공 지능과 드론 전문가입니다.
“우리는 전체 프로세스를 완전히 자동화했습니다. 우리는 드론에게 어디서 시작해야 하는지, 그리고 어떤 벽이나 바위를 사진으로 찍을지 알려주면, 드론은 지그재그로 날면서 자동으로 착륙합니다.”라고 카야칸은 말합니다.
인간 제어 드론의 한계
자갈과 석회암 채석장, 절벽, 그리고 다른 자연적이고 인공적인 지형의 측정과 문서화는 드론을 사용하여 해당 지역을 사진으로 찍는 것을 기반으로 합니다. 컴퓨터는 기록을 받고 자동으로 모든 것을 변환하여 3D 지형 모델을 생성합니다.
이 방법의 단점 중 하나는 드론 조종사가 많은 비용을 지불해야 하며, 측정이 시간이 걸린다는 것입니다. 발굴 과정에서, 드론 조종사는 드론이 벽에서 일정한 거리를 유지하도록 해야 합니다.同時에, 드론 카메라는 벽에 수직으로 유지되어야 하므로, 이는 복잡하고 어려운 작업입니다.
컴퓨터가 이미지에서 3D 모델을 생성하기 위해서는 이미지에 특정한 중첩이 있어야 합니다. 이것이 인공 지능에 의해 자동화된 주요 프로세스이며, 작업의 복잡성을 크게 줄였습니다.
“우리의 알고리즘은 드론이 항상 벽에서 일정한 거리를 유지하고, 카메라가 항상 벽에 수직으로 재positioning되도록 합니다.同時에, 우리의 알고리즘은 드론 본체에 작용하는 바람力を 예측합니다.”라고 카야칸은 말합니다.
인공 지능이 바람 문제를 해결함
인공 지능은 또한 자율 드론 비행에서 가장 큰 도전 중 하나인 바람을 극복하는 데 도움이 됩니다.
모히트 멘디라타(Mohit Mehndiratta)는 오르후스 대학교 공과 대학의 방문 연구원입니다.
“설계된 가우시안 프로세스 모델은 가까운 미래에 발생할 바람을 예측합니다. 이것은 드론이 미리 준비하고 수정 조치를 취할 수 있음을 의미합니다.”라고 멘디라타는 말합니다.
인간이 제어하는 드론이 이 작업을 수행할 때, 심지어 약한 바람도 그 경로를 변경할 수 있습니다. 새로운 기술로 바람의 강도와 전체 바람 속도를 고려할 수 있습니다.
“드론은 실제로 바람을 측정하지 않습니다. 그것은 이동하면서 받는 입력을 기반으로 바람을 추정합니다. 이것은 드론이 바람의 힘에 반응한다는 것을 의미합니다. 우리 인간이 강한 바람에 노출될 때 우리의 움직임을 수정하는 것과 마찬가지입니다.”라고 카야칸은 말합니다.
이 연구는 덴마크 공과 대학교의 덴마크 수소탄화수 연구 및 기술 센터와의 협력을 통해 수행되었으며, 프로젝트의 결과는 2020년 5월 유럽 제어 회의에서 발표될 예정입니다.
