자율 드론 레이싱, 무장비 경기장에서도 인간 파일럿 수준 도전

초록

본 논문은 외부 모션 캡처가 없는 실내 경기장에서 인간 파일럿과 맞먹는 성능을 보이는 자율 드론 레이싱 시스템을 제안한다. 스테레오 비전 기반 게이트 검출·코너 추출 CNN, Intel T265 VIO와 게이트 기반 칼만 필터를 결합한 상태 추정, 그리고 고주파 IMU와 MPC/PID 제어를 활용한다. 25 m/s 이상의 속도로 비행 가능하며, 동일 플랫폼을 인간 파일럿용 복제본으로 제작해 공정한 비교를 수행한다. 또한 세계 챔피언 파일럿 데이터셋을 공개한다.

상세 분석

이 연구는 두 가지 핵심 문제—고속 비행 시 시각‑관성 융합의 드리프트와, 외부 트래킹 없이도 정확한 게이트 통과를 보장하는 제어—를 동시에 해결한다. 하드웨어 측면에서 저중량(665 g)·고출력(T‑motor F60 PROV, TWR≈7) 쿼드콥터에 Intel RealSense T265와 NVIDIA Orin NX를 탑재해 30 Hz 스테레오 영상과 200 Hz VIO, 500 Hz IMU 데이터를 실시간으로 처리한다. 소프트웨어는 ROS2 기반 파이프라인으로, YOLOv8n(3.2 M 파라미터)으로 게이트 바운딩 박스를 검출하고, MobileNetV3‑Small(1.1 M 파라미터)으로 네 개 코너를 추출한다. 양 모델을 ONNX→TensorRT FP16으로 변환해 24–30 ms 레이턴시를 달성, 이는 기존 연구보다 2배 가량 빠른 응답을 제공한다.

상태 추정은 Intel T265 VIO의 단기 정확성을 활용하되, 장시간 드리프트를 게이트 코너 PnP 측정으로 보정한다. Kalman Filter는 3차원 위치 드리프트만을 추정해 프로세스 노이즈 σ²ₐ=8로 설정, 속도 드리프트는 제외해 안정성을 높였다. 이때 ‘맵핑’ 기능을 켜고 ‘재위치추정·포즈점프’를 비활성화해 급격한 추정 변동을 방지한다.

제어는 두 단계로 구성된다. 고속 구간에서는 시간 최적 궤적을 사전 계산하고, MPC(또는 MPCC) 기반의 컨투어링 제어로 경로를 따라가며, 저속 구간에서는 PID로 미세 조정한다. 고주파 IMU와 베타플라이트 펌웨어를 MSP 1 Mbps 직렬 연결로 연동해 500 Hz 제어 루프를 구현, 이는 SBUS 기반 기존 시스템보다 현저히 높은 대역폭을 제공한다.

실험은 외부 모션 캡처가 설치된 ‘instrumented track’와 전혀 트래킹이 없는 ‘uninstrumented track’ 두 환경에서 수행되었다. instrumented track에서는 25.63 m/s, 5.04 s 라aptime을 기록, 인간 파일럿(21.15 m/s, 5.60 s)과 비슷한 수준을 보였다. uninstrumented track에서는 동일 드론이 인간 파일럿과 1:1 대결을 펼쳐, 평균 랩 타임 차이가 0.2 s 이하로 인간 수준을 유지했다. 특히, 80장의 라벨링만으로도 비전 모델을 현장에 맞게 빠르게 적응시킨 점은 데이터 효율성 측면에서 큰 의의를 가진다.

마지막으로, 세계 챔피언 파일럿이 수행한 6개의 추가 비행 데이터를 공개함으로써, 향후 연구자들이 동일 데이터 포맷(RTDM)으로 비교·재현성을 확보할 수 있게 했다. 전체 시스템은 오픈소스 하드웨어·소프트웨어 설계와 함께 제공되어, 실무 적용 및 학술적 확장 모두에 유리한 기반을 제공한다.