재난 구조와 도심 배송을 위한 실시간 장애물 회피의 필요성

지진으로 붕괴한 건물 내부나 복잡한 도심 환경에서 무인 항공기(UAV)가 생존자를 탐색하거나 물품을 배송하려면 갑작스러운 장애물을 피해 빠르게 이동하는 능력이 필수적이다. 자율 로봇이 경로를 유지하면서도 밀리초 단위로 궤적을 수정해 돌발 장애물에 대응하는 것은 기술적으로 매우 까다로운 과제다. MIT와 펜실베이니아 대학교 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 경로와 시간을 동시에 최적화하는 새로운 궤적 계획 시스템을 개발하여 IEEE Robotics and Automation Letters에 논문을 게재했다.

연구진은 특히 위험한 환경에 투입되어 인간 대신 정보를 수집하고 보고하는 자율 로봇 구현에 집중했다. 기존의 경로 계획 소프트웨어는 매끄러운 궤적을 생성하는 상용 시스템의 경우 수십만 달러의 비용이 발생하며, 오픈소스 대안은 성능이 낮거나 사용법이 복잡하다는 한계가 있었다. 연구진은 이러한 비용 장벽과 성능 저하 문제를 동시에 해결하여 누구나 고성능 궤적 계획 기술을 사용할 수 있는 환경을 구축하고자 했다.

경로와 시간을 동시에 최적화하는 오픈소스 시스템 MIGHTY

MIGHTY는 드론이 장애물을 회피하는 동시에 목적지까지의 도달 시간을 최소화하도록 경로와 시간을 단일 단계에서 최적화하는 오픈소스 시스템이다. 이 시스템은 로봇의 온보드 컴퓨터와 센서만을 사용하여 실시간 비행 제어를 수행하며, 외부 베이스 스테이션과의 통신 없이도 독자적인 경로 수정이 가능하다. 이를 통해 드론은 기지국에서 멀리 떨어진 지역이나 통신이 불안정한 환경에서도 안정적으로 임무를 수행한다.

MIGHTY는 수십만 달러에 달하는 독점 소프트웨어 패키지 없이도 상용 솔루션과 대등하거나 더 나은 성능을 구현한다. 시스템 설계자는 모든 기능을 하나의 통합된 구조로 구축하여 솔루션을 도출하기 위해 다른 소프트웨어와 통신할 필요가 없도록 만들었다. 이러한 통합 설계는 데이터 전송 지연을 제거하여 실시간 반응 속도를 극대화하며, 전 세계 연구자와 학생, 기업이 무료로 사용할 수 있는 기술적 토대를 제공한다.

Hermite spline을 이용한 시공간 통합 최적화 방식

기존의 오픈소스 시스템들은 먼저 목적지까지의 도달 시간을 추정한 뒤, 그 고정된 시간 내에서 최적의 경로를 찾는 방식을 사용했다. 이 방식은 장애물 회피를 위해 경로가 길어질 경우, 고정된 시간 예산을 맞추기 위해 드론이 급격히 속도를 높여야 하므로 돌발 장애물 대응 능력이 떨어진다는 단점이 있다. MIGHTY는 이를 해결하기 위해 Hermite spline(점과 점 사이를 매끄러운 곡선으로 잇는 수학적 보간법)을 도입했다.

MIGHTY는 Hermite spline을 통해 비행 경로의 기하학적 형태(공간)와 이동 시간(시간)을 한 번에 최적화하여 매끄러운 궤적을 생성한다. 이 과정을 통해 드론은 물리적으로 제어 가능한 범위 내에서 속도와 가속도를 유지하며, 급격한 변화 없이 부드럽게 비행한다. 결과적으로 시공간 요소를 통합 최적화함으로써 경로의 정밀도를 높이고 비행 효율을 극대화하는 성과를 거두었다.

초기 추측 기반의 반복 최적화와 Lidar 센서 활용

시공간 요소를 동시에 최적화하면 계산량이 급증하여 실시간으로 해결하기 어렵다는 문제가 발생한다. MIGHTY는 이를 해결하기 위해 매번 경로를 처음부터 생성하지 않고, 먼저 대략적인 경로를 설정하는 '초기 추측(initial guess)' 기법을 적용했다. 초기 추측값을 설정한 뒤 이를 기반으로 경로를 정교하게 다듬는 반복 최적화 과정을 거쳐 계산 부하를 획기적으로 줄였다.

이 반복 최적화 과정에서 MIGHTY는 UAV에 탑재된 Lidar(빛을 쏘아 돌아오는 시간으로 거리를 측정하는 센서)가 생성한 주변 환경 지도를 실시간으로 반영한다. Lidar 센서로 파악한 장애물 위치를 기반으로 초기 추측 경로를 수정함으로써, 미지의 장애물이 나타나도 밀리초 단위로 빠르게 반응할 수 있다. 이러한 방식은 계산 시간을 단축하면서도 궤적의 매끄러움을 유지하고 도달 시간을 최소화하는 핵심 기제로 작동한다.

온보드 제어 성능 입증 및 고성능 제어의 민주화

시뮬레이션 실험 결과, MIGHTY는 최신 기법(SOTA) 대비 약 90%의 계산 시간만으로 작동하며, 목적지까지 도달하는 속도는 약 15% 더 빨랐다. 실제 로봇 테스트에서는 초당 6.7m의 고속으로 비행하면서도 경로에 나타나는 모든 장애물을 성공적으로 회피하는 성능을 입증했다. 이는 수억 원대 상용 소프트웨어 없이 온보드 컴퓨터만으로도 고속 비행 제어가 가능하다는 구체적인 판단 기준을 제시한 것이다.

논문의 주저자인 코타 콘도(Kota Kondo) 연구원은 MIGHTY가 고성능 궤적 계획의 비용 장벽을 제거함으로써 기술의 민주화를 이끌었다고 설명했다. 이제 연구자나 기업은 고가의 라이선스 비용 없이도 도심 라스트마일 배송에서 건물, 전선, 보행자를 피하거나 풍력 터빈과 같은 복잡한 산업 구조물을 정밀 점검하는 시스템을 구축할 수 있다. MIGHTY는 경로 기하학, 타이밍, 속도, 가속도를 통합 제어함으로써 로봇의 비행 자유도를 높이고 실용적인 물리 AI 적용 범위를 확장했다.