사진. GIST
Space 4.0 시대가 도래하면서 국제적으로 우주 연구 및 상업 활동 육성에 관심이 집중되고 있는 가운데 국내 연구진이 미국 항공우주국(NASA)과 협력하여 인공지능(AI) 로봇을 활용, 국제우주정거장(ISS) 연구를 위한 데이터셋을 공개했다.
광주과학기술원(GIST)은 기계공학부 김표진 교수 연구팀이 숙명여자대학교(총장 장윤금)와 협력하여 세계 최초로 무중력 환경에서 활동하는 자율비행 로봇, NASA 애스트로비(Astrobee)를 통해 수집된 센서 데이터의 통합 데이터셋을 개발했다고 밝혔다.
연구팀은 NASA 에임스 연구 센터(Ames Research Center)와 함께 기존에 접근하기 어려웠던 국제우주정거장 내에서 측정 및 수집된 센서 데이터를 통합 및 배포하고 우주 기반 자율비행 기술 연구를 수행했다.
애스트로비는 우주비행사를 도와 자율 운영 또는 원격 조종을 통해 우주정거장 내 소음 측정, 실험 기록, 화물 이동 등과 같은 다양한 작업을 수행하는데, 이때 국제우주정거장 내에서 로봇이 자신의 위치를 파악하며 자율비행을 할 수 있는 Visual SLAM* 기술이 필수적이다.
또한 무중력 환경인 우주 공간은 로봇이 모든 방향으로 자유롭게 움직이고 회전할 수 있을 뿐만 아니라 빛의 변화나 떠다니는 물체의 방해로 로봇이 주변을 인지하고 위치를 파악하는 데 어려움을 겪는다. 따라서 우주선 내 로봇의 장애물과 변화에도 안정적인 자율비행 연구를 위해 이러한 공간적 특성이 반영된 다양한 시나리오에서 데이터셋을 취득하는 것이 필수적이다.
하지만 국제우주정거장 내부에서 활용할 수 있는 안정적인 항법 기술의 연구개발에는 데이터와 자원이 부족하다는 한계가 있으며, 특히 국내 연구 환경은 무중력 상태에서 로봇을 연구할 수 있는 플랫폼의 부족, 국제우주정거장에 대한 접근 제한이라는 이중 도전에 직면해 있다.
김표진 교수 연구팀은 세계 최초로 우주정거장 내 자율비행 연구를 위한 데이터셋을 제안했다. 연구팀은 영상 항법에 어려움을 주는 시나리오를 분석하고 Visual SLAM과 VIO* 알고리즘을 비교 및 평가했다.
연구팀이 개발한 애스트로비 데이터셋은 무중력 환경에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 포함한다. Free Flight, Calibration, Intra Vehicular Activity, Test and Debugging으로 구성된 4가지 카테고리를 통해 총 23개의 데이터셋을 공개했다.
간단한 회전과 주행부터 극단적인 회전, 주변 탐색 등 실제 임무 수행 중 얻은 데이터를 포함하며, 자율비행 실험과 성능 평가에 필요한 모든 센서 정보를 통합하여 제공한다.
