단일 RGB 카메라와 IMU만으로 구현한 고속 UAV 상태 추정 및 드론 레이싱 최종 진출 기술

초록

본 논문은 단일 RGB 모노카메라와 IMU만을 이용해 고속 비행 UAV의 6 DOF 상태를 실시간으로 추정하는 방법을 제안한다. VIO의 누적 드리프트를 보정하기 위해 알려진 랜드마크 기반 시각 측정과 새로운 드리프트 모델(위치·속도·요·요율)을 도입하고, IMU 데이터를 직접 융합해 자세와 각속도 응답성을 향상시켰다. 1 600 건의 시뮬레이션과 실제 비행 실험을 통해 기존 방법 대비 위치·자세·속도 오차를 크게 감소시켰으며, 2025 A2RL 드론 레이싱 챌린지에서 최종 4팀에 진입하는 성과를 얻었다.

상세 분석

이 연구는 GNSS가 차단된 복잡한 환경에서 고가속·고속 비행을 수행하는 UAV의 상태 추정 문제를 ‘단일 카메라 + IMU’라는 최소 하드웨어 구성으로 해결하고자 한다. 기존 VIO 기반 방법은 카메라와 IMU만을 결합해 위치·자세·속도를 추정하지만, 빠른 회전·모션 블러·조명 변화에 취약해 장시간 누적되는 드리프트가 발생한다. 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 두 가지 핵심 아이디어를 제시한다. 첫째, 경기 트랙에 사전 배치된 랜드마크(게이트)를 실시간으로 검출해 얻는 절대 위치·자세 측정을 VIO와 결합한다. 이 측정은 30 Hz로 제공되며, 검출 실패 시를 대비해 RANSAC 기반 아웃라이어 제거와 가중치 조정 메커니즘을 도입해 견고성을 확보한다. 둘째, VIO 드리프트를 ‘위치·선형 속도·요·요율’ 4차원 상태로 모델링하고, 인공 마찰(artificial friction) 항을 추가해 드리프트가 급격히 증가하는 상황에서도 안정적인 보정이 가능하도록 설계하였다. 이 드리프트 모델은 EKF(또는 UKF) 형태의 확장 칼만 필터에 포함되어, 랜드마크 측정과 IMU 고주파(400 Hz) 데이터를 동시에 융합한다. 특히 IMU 데이터를 직접 자세 추정에 피드백함으로써 VIO가 제공하는 자세와 각속도에 대한 지연을 크게 감소시켰다. 실험 결과, 기존 방법(