광주과학기술원(GIST·총장 임기철)은 김표진 기계공학부 교수 연구팀이 숙명여자대학교와 협력해 무중력 환경에서 활동하는 자율비행 로봇 'NASA 애스트로비(Astrobee)'를 통해 수집된 센서 데이터의 통합 데이터셋을 개발했다고 17일 밝혔다.

연구팀은 NASA 에임스 연구 센터(Ames Research Center)와 함께 기존에 접근하기 어려웠던 ISS 내에서 측정·수집된 센서 데이터를 통합·배포하고 우주 기반 자율비행 기술 연구를 수행했다.

애스트로비(Astrobee)란 NASA 에임스 연구 센터가 개발한 자율비행 기능을 갖춘 큐브 타입의 로봇이다. 이 로봇은 우주비행사들이 인간만이 할 수 있는 핵심적인 작업에 더 집중할 수 있도록 보조하는 역할을 한다.

애스트로비는 우주비행사를 도와 자율 운영 또는 원격 조종을 통해 ISS 내 소음 측정, 실험 기록, 화물 이동 등과 같은 다양한 작업을 수행하는데, 이때 ISS 내에서 로봇이 자신의 위치를 파악하며 자율비행을 할 수 있는 Visual SLAM 기술이 필수적이다.

또한 무중력 환경인 우주 공간은 빛의 변화나 떠다니는 물체의 방해로 로봇이 주변을 인지하고 위치를 파악하는 데 어려움을 겪기 때문에 공간적 특성이 반영된 다양한 시나리오에서 데이터셋을 취득하는 게 필요하다.

하지만 ISS 내부에서 활용할 수 있는 안정적인 항법 기술의 연구개발은 데이터와 자원이 부족하다. 특히 국내 연구 환경은 무중력 상태에서 로봇을 연구할 수 있는 플랫폼의 부족과 ISS에 대한 접근 제한이라는 이중 도전에 직면해 있다.

연구팀은 세계 최초로 ISS 내 자율비행 연구를 위한 데이터셋을 제안했다. 연구팀은 영상 항법에 어려움을 주는 시나리오를 분석하고 Visual SLAM과 VIO 알고리즘을 비교·평가했다. VIO(Visual Inertial Odometry)는 시각 데이터와 관성 측정 장치를 결합해 이동체의 위치와 자세를 추정하는 기술이다.
 

나아가 연구팀은 애스트로비로부터 수집된 데이터를 활용해 무중력 우주 환경에서 적합한 항법 알고리즘을 평가했다. 총 여섯 가지 최신 위치 측위 알고리즘들을 이용한 벤치마크(동일한 데이터 셋으로 평가 환경을 구성)를 통해 비교실험을 했으며, 대부분의 시나리오에서 기하학 기반의 알고리즘이 안정적이고 정확한 성능을 보였다.

해당 데이터셋은 아래의 웹사이트에서 관심 있는 누구나 다운받을 수 있다. https://astrobee-iss-dataset.github.io/

김표진 교수는 "이번 연구 성과는 실제 ISS에서 얻어진 다양한 데이터셋과 자율항법 실험 결과를 통해 향후 우주 항법 시스템 개발에 대한 방향성을 제공했다는 데 의미가 있다"며 "공개하는 데이터셋이 관련 3D 컴퓨터 비전·로보틱스 연구 분야에 다양한 연구 방향을 제시할 것"이라고 말했다. 

이어 그는 "이번에 개발된 데이터셋과 실험 결과를 기반으로 우주비행사와 신속하고 정확한 협력이 가능한 자율항법 알고리즘을 개발하는 것이 최종 목표"라고 밝혔다.

김표진 교수가 주도하고 강수영 숙명여대 학부생이 수행한 이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업의 지원을 받았으며, 로보틱스 분야 상위 30% 저널인 'IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)'에 지난 2월 12일 온라인 게재됐다.