美 스티븐슨공대, 복잡한 물속 환경 매핑 '수중 로봇' 개발

▲ 스티븐슨공대 연구진이 실시간 매핑이 가능한 수중 로봇 기술을 개발했다.(사진=스티븐슨공대)

미국 뉴저지주 스티븐스공과대(Stevens Institute of Technology) 연구진이 수중에서 주변 환경을 매핑하고 안전한 경로계획을 수립할 수 있는 수중 로봇 기술을 개발했다고 밝혔다.

로봇이 새로운 환경에서 자신의 위치를 확인하고 이동경로를 수립하기 위해선 자신의 근처에 있는 물체들과 랜드마크를 관찰하고, 이해할 수 있어야 한다. 지상 로봇, 자율주행 자동차, 드론은 일반적으로 GPS 신호를 수신해 자신의 위치를 확인한다. 하지만 GPS 신호는 수중 속까지 미치지 못한다. 따라서 수중 로봇들은 불확실한 환경에서 수집한 불확실한 정보를 바탕으로 자신의 위치를 추론해야한다.

스티븐스공과대 연구진이 개발한 수중 로봇은 실시간으로 주변 환경을 매핑하고, 자신의 위치를 추적하며, 복잡하고 위험한 해양 환경에서 안전한 경로 계획을 수립할 수 있다. 이 수중 로봇은 독자적인 알고리즘을 활용해 탐색 영역과 랜드마크를 기반으로 자신의 위치에 대한 불확실성의 수준을 모니터링하고, 관리할 수 있다.

연구진은 이번에 개발한 수중 로봇 기술에 관한 연구 논문을 전문 저널인 ‘IEEE Journal of Oceanic Engineering’에 게재했다.

연구진은 "장애물로 가득 찬 수중 환경에서 수중 지도를 작성하는 것은 매우 어려운 문제다. 비행 로봇이나 지상 로봇과 같은 상황 인식 능력을 가지고 있지 않기 때문이다. 게다가 로봇을 수중으로 보내는 것은 본질적으로 위험한 과정이다“라고 말했다.

연구진은 붐비는 선착장에서 수중 로봇의 브레인을 활성화할 수 있도록 '액티브 슬램(SLAM)' 알고리즘을 테스트했다. 연구팀은 1m 깊이의 수중에 고도로 맞춤화된 ‘블루ROV2’ 로봇을 집어넣어 분주한 항구를 탐험하고 정확하게 지도를 그려내도록 했다. 로봇은 음파(소나) 탐지 신호를 활용해 물체를 감지하고 주변 환경을 도표로 표시한다. 다른 인접 지역으로 이동할 경우 불확실성 수준이 어떻게 변할지를 예측하며, 지도의 주어진 영역에서 새로운 랜드마크를 식별하는 것이 얼마나 유용한지를 평가한다. 이를 통해 로봇은 불확실성을 최소화하고, 동시에 미개척 지역에 대한 유용한 정보를 캡처하는 경로를 지능적으로 그릴 수 있다.

연구팀은 보다 더 복잡한 3차원 환경에서 매핑할 수 있도록 소나 기능과 알고리즘 업그레이드를 지속적으로 추진한다는 계획이다.