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초록·키워드
본 연구는 활주로 내 이물질(Foreign Object Debris, FOD)의 실시간 탐지 및 제거를 위해 자율주행 청소로봇에 사용할 인공지능 시스템을 제안한다. 이동중의 이물질 검출을 위해서 고해상도 글로벌 셔터 카메라를 활용하여 넓은 활주로 영역을 왜곡 없이 빠르게 스캔하며, YOLOv5 기반 딥러닝 탐지 알고리즘을 탑재하였다. 특히, 모바일 환경에 적합하도록 Hailo-8 AI 가속기를 적용하여 병렬 연산 기반의 대용량 영상 데이터 고속 처리를 가능하게 하였으며, 이는 기존 PC기반의 RTX 3080 GPU 시스템 대비 약 30% 수준의 소비 전력으로 동등한 처리 성능을 달성하였다. 자율주행 청소로봇은 RTK-GNSS, IMU 센서와 엔코더를 융합해 정밀 위치 인식을 수행하고, LiDAR를 통해 자율 주행 및 장애물 회피가 가능하다. 탐지된 이물질은 브러시 및 흡입 시스템을 통해 자동 수거되며, 탐지 데이터는 실시간으로 관제센터에 전송된다. 본 시스템은 태안 비행시험장에서 실증 실험을 통해 우수한 탐지 성능과 안정성을 입증하였으며, 항공기 안전성 향상과 공항 운영 효율성 제고에 기여할 것으로 기대된다.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094402958
