요즘 뉴스에 하루가 멀다하고 나오는 “이란의 자폭드론이 수백 Km를 날아서 어딜 공격했다더라” 하는 뉴스를 보다가 갑자기 “요즘 GPS 교란(Jamming) 때문에 목표물까지 GPS를 이용해서 항법을 수행하기 어려울텐데 어떻게 목표물까지 비행할 수 있었을까?” 하는 생각이 들었습니다. 그러다 “GPS를 이용한 항법시스템이 꼭 필요할까?” 하는 의문도 들었죠.

2차대전때에도 그 넓은 태평양 바다에서 전투기 조종사들이 지도와 나침반 만으로 그 조그만한 항공모함을 잘 찾아 돌아 왔는데 그냥 그런 방식을 사용해서 항법을 수행하면 되지. 굳이 복잡한 SLAM이나 VINS(Visual Inertial Navigation System) 같은 위치추정 알고리즘을 적용할 필요가 있을까? 2차대전 공군 조종사가 했던 방식으로 항법을 수행하고 제일 마직막에 AI를 이용해서 정밀 시각적 서보잉을 수행하는 알고리즘을 만들면 되지 않을까?

– 마포나루의 생각 –

non-GPS 하이브리드 무인 항법 시스템

이 방식은 수백 km 비행 시 발생하는 누적 오차를 인정하되, 마지막 단계에서 ‘시각적 포착’으로 이를 상쇄하는 구조입니다.

1. 순항 단계: 고전적 추측 항법 (Dead Reckoning + Wind Estimation)

조종사가 비행 속도와 나침반 방향, 시간을 계산하던 방식을 알고리즘화합니다.

• 알고리즘: EKF(Extended Kalman Filter) 기반 속도/방향 적분
• 입력 데이터: IMU(가속도/자이로), 지자기 센서(나침반), 대기속도계(Airspeed Sensor).
• 핵심 로직: 2차대전 조종사에게 가장 무서웠던 것은 ‘바람’에 의한 밀림(Drift)이었습니다. 드론에서도 대기속도와 지면속도의 차이를 계산하여 ‘풍향/풍속’을 실시간 추정하고, 이를 비행 궤적에 계속 보정(Crab Angle 계산)해 주어야 합니다.
• 한계: 수백 km 비행 시 이 오차는 수 km 단위로 벌어집니다. (WWII 당시에도 항모를 못 찾아 바다에 불시착하는 경우가 허다했습니다) 이것을 시뮬레이터로 만들어 보면 더욱 직관적으로 그 한계를 측정할 수 있습니다.

2. 중간 보정 단계: 현대판 무선 유도 (Pseudo-YE-ZB System)

당시 항모는 ‘YE-ZB’라는 전파 발신기를 써서 조종사에게 방향을 알려줬습니다. GPS를 못 쓰는 상황이라면 이를 ‘지형지물 기반 위치 보정’으로 대체해야 합니다.

• 알고리즘: Template Matching (간이 지형 대조)
• 로직: 전체 경로의 지도를 다 실을 필요 없이, 중간중간 눈에 띄는 ‘체크포인트'(예: 특정 섬, 산맥의 굴곡, 해안선 모양)에 대한 영상 정보만 저장해 둡니다. 드론이 그 근처에 도달했을 때 하향 카메라로 해당 지형이 포착되면, 비틀어진 현재 위치 좌표를 강제로 ‘0’으로 초기화(Reset)합니다. 이것이 조종사가 섬을 보고 “아, 내가 지금 어디 있구나”라고 확신하는 과정과 같습니다.

3. 종말 단계: 정밀 시각적 서보잉 (Visual Servoing)

목표물 근처(오차 범위 내)에 도달했을 때 수행합니다. 조종사가 멀리서 항모의 실루엣을 발견하고 달려드는 단계입니다.

• 알고리즘: IBVS (Image-Based Visual Servoing)
• 로직: YOLO나 가벼운 객체 탐지 모델로 목표물을 식별한 후, 목표물의 이미지 상 중심점($u, v$)과 카메라 화면의 중심점($u_c, v_c$) 사이의 오차를 ‘0’으로 만드는 제어 입력을 생성합니다. 이때 PX4의 Offboard 모드를 통해 직접적인 속도/자세 명령을 줍니다.

이렇게 ***non-GPS 하이브리드 무인 항법 시스템***에 대한 전체적인 알고리즘을 잡아 보았습니다.
앞으로 각 단계별로 구체적인 시스템 설계를 진행해 보도록 하겠습니다.

본 강좌는 저희 ***QUAD Drone Lab YouTube 채널*** 에서 멤버쉽 가입 하시면 영상 강좌로 시청 하실수 있도록 할 예정 입니다. 많은 관심과 시청 부탁 드립니다.

감사합니다.

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