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‘자율주행’과 ‘무인주행’의 바람이 지상(地上)에서 수상(水上)으로 순조롭게 옮겨갈 수 있을까?무인 또는 자율자동차를 움직이는 것은 견고한 땅에서 이뤄지므로 상대적으로 쉽다. 만약 물 위에서 자율이나 무인으로 움직이는 보트를 고안한다면 훨씬 복잡한 기술이 필요하다.아직 초보적인 수준이기는 하지만, 미국 MIT대학 연구팀은 수상 무인보트를 개발하고 있어서 관심을 끈다. 로보트(RoBoat)라는 이름의 이 자율주행 보트는 복잡한 도심 교통난 해소에 큰 역할을 할 것이 기대된다.이 보트는 단순히 수송만 하는 것이 아니라, 3D프린터를 사용해서 빠른 시간안에 제작할 수 있고, 조립하면 무대 장치 등으로도 활용된다. 암스테르담이나 방콕 혹은 베니스 같은 수상도시에서는 운하가 도심 곳곳을 지나기 때문에 도로 혼잡을 피해서 사람과 물건을 배송할 수 있다.수영장에서 실험중인 자율운행 수상보트 ⓒMITMIT대학 ‘컴퓨터 사이언스 및 인공지능연구실’ (CSAIL Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)과 도시연구및기획학과(DUSP)의 ‘센서블 시티 연구실’ (SENSEable City Lab)은 대도시 운하를 자율주행하는 보트를 설계해서 실험하는데 성공했다. 이 보트는 비용이 적게 들어가는 3D프린터를 이용해서 비교적 쉽게 대량생산도 가능하다.물품 및 사람 수송에 이용될 듯이 보트는 사람을 실어 나르거나 물건을 배송함으로써 미래에는 도심 혼잡을 덜어줄 것으로 기대된다. 연구자들은 동시에 밤에 각종 도심 서비스를 수행하는 무인보트도 가능할 것으로 기대하고 있다. 이럴 경우 도심혼잡과 운하 혼잡을 더욱 줄여줄 수 있다. 이 연구결과는 로보틱스와 자동화에 대한 IEEE 국제회의에 발표된다.수상 자율보트는 센서, 마이크로프로세서, GPS모듈을 비롯한 하드웨어를 갖춘 4각형이며 4m × 2m 크기의 모듈형이다. 직사각형 구조물이므로 여러 개를 조립하면 떠다니는 다리나 콘서트 무대 혹은 음식물 시장 플랫폼 같은 구조물로 쉽게 전환된다. 육지에서 개최하면 도심활동을 번잡스럽게 만드는 일부 활동이 수상에서 임시로 이뤄지도록 할 수 있다.뿐만 아니라 이 보트는 환경 센서를 달고 다니면서 도심 수질을 측정하거나 도시환경과 시민 건강에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.‘로보트’(Roboat) 프로젝트의 하나로 진행된 수상 자율 보트는 MIT 대학과 네덜란드 ‘첨단 메트로폴리탄 해결 암스테르담 연구소’(AMS)이 공동으로 진행했다. 2016년 연구자들은 암스테르담 운하를 운행할 초기 모델을 만들어 앞으로 가기, 뒤로가기 등을 실험하고 후에는 계획된 길을 따라가는 실험을 진행했다.수상 자율 보트는 몇 가지 중요한 혁신을 가져왔다. 아주 빠르게 생산하는 기술이며, 좀 더 효과적이고 유연한 설계 그리고 통제기능을 향상시킨 첨단 추적 알고리즘, 정확한 도킹과 정박 등의 기능이다.연구팀은 상업적인 4각형의 선체를 16개 조각으로 나눠 3D프린팅한 뒤 조립했다. 프린팅하는데는 60시간이 걸린다. 조립돼서 완전해진 선체는 유리섬유를 덧붙여 봉합했다. 선체를 조립하려면 전원, 와이파이 안테나, GPS, 미니컴퓨터, 마이크로콘트롤로가 필요하다.실내 초음파 무선시스템과 야외 실시간 GPS모듈을 이용해서 ㎝ 수준으로 보트가 정확하게 자리잡게 했으며 관성측정장치(inertial measurement unit IMU) 모듈은 보트의 기울기속도와 각속도를 모니터했다.유선형 아닌 직사각형, 4개 방향으로 움직여 사각형 모양으로 제작함으로써, 보트는 옆으로 이동이 쉽고 다른 보트와 조립돼서 원하는 구조물을 만들기도 용이하다.또한 간단하면서도 효과적인 설계요소는 추진 엔진의 위치이다. 4개의 추진엔진을 4개 면 가운데 달아, 앞으로 가거나 뒤로 물러서는 힘을 내게 한다. 이것이 보트를 더욱 빠르고 효과적으로 만든다.자율운행 보트인 ‘RoBoat’ 시제품 ⓒ MIT좀 더 빠르고 정확하게 방향을 잡기 위해 개발한 비선형예측콘트롤(nonlinear model predictive control NMPC)은 다양한 상황속에서도 보트를 제어하고 운행하는데 사용된다. 여기에 들어간 알고리즘은 비선형 수학 모델로 단순화시킨 것으로서, 원심력과 전향력, 물에서의 가속과 감속 때문에 생기는 추가 질량 같은 매개변수를 계산한다.이와 함께 개발한 인식 알고리즘은 수상 무인 보트가 가는 도중에 만나는 미지의 변수를 인식하도록 했다. 마지막으로 연구팀은 예측제어기능을 달아, 미지의 상황을 예측하도록 했다. 기존의 예측제어 알고리즘이 100밀리 초(秒)에 작동하는데 비해 이들이 개발한 알고리즘은 1밀리 초도 채 걸리지 않는 것이다.연구팀은 알고리즘의 효율성을 확인하기 위해 수영장과 찰스 강에서 미리 계획된 길을 따라 작은 모형 보트를 띄워 10번의 시험주행을 실시했다. GPS와 IMU모듈은 보트의 위치와 방향을 각각 센티미터 단위로 정확하게 안내했다. NMPC 알고리즘은 4개의 추진동력을 0.3초 마다 개별적으로 업데이트한다.콘트롤러는 보트의 현재 상태와 제한요소를 감안하고, 앞으로 몇 초 동안의 위치를 안내함으로써 보트의 운행을 최적화한다.연구팀은 다음 단계로 사람과 물건을 운반할 때 질량의 변화를 계산하고, 파도와 물살로 제어하는 콘트롤러를 개선하기로 했다.땅에는 무인자동차, 물에는 무인 보트, 하늘에는 드론이 날아다니는 세상이 점점 가까워지고 있다.
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