스위스 취리히대학교의 로보틱스 앤 퍼셉션 그룹은 자전거, 자동차 주행으로 자율 비행 드론을 가르치는 기술, 드로넷(rpg.ifi.uzh.ch/dronet.html)을 공개했다. 현재의 비행 드론들은 원격 조종이 기본이며, 자율 비행은 GPS 정보로 사전 입력된 루트를 사용한다. 즉 높은 고도에서 대략적인 방향으로만 스스로 날아갈 수 있으며 도시 내부나 골목길을 날아다니는 것은 어렵다.

 

이러한 문제를 극복하기 위해서 최신형 비행 드론은 복합적인 센서를 사용해서 스스로 장애물을 인식하고 피하도록 설계된다. 딥 러닝 알고리듬으로 도심의 자율 비행 드론을 가르치는 이 기술은 드론의 하드웨어가 복잡해질 필요가 없으며, 드론에 도시의 비행경로를 사람이 가르치는 방식을 택한다. 엄밀히 말하면 사람이 매일 몰고 다니는 자동차와 자전거의 주행 루트를 비행 드론에 반복 교육하는 것이다.

 

자전거나 자동차 앞면에 카메라를 장착하고 시내를 주행하면서 속도와 충돌 확률에 대한 데이터를 만들고, 이 데이터를 드로넷에 계속 넣어주면 된다. 이미지 분류용 인공 지능이 엄청난 분량의 실제 사진을 보면서 학습하는 것처럼, 자동차와 자전거의 주행 데이터로 도심의 구조를 비행 드론에 가르쳐준다. 

 

 

DroNet: Learning to Fly by Driving, Robotics and Perception Group(University of Zurich)