[논문 리뷰] AERIAL-CORE: AI-Powered Aerial Robots for Inspection and Maintenance of Electrical Power Infrastructures

Anı́bal Ollero, Alejandro Suárez외 28명|arXiv (Cornell University)|2024. 01. 04.

Robotics and Sensor-Based Localization인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 전기 송전망의 시각 외선 범위(BVLOS) 점검 및 유지보수를 위한 통합형으로 완전히 자율적인 공중 로봇 시스템인 AERIAL-CORE를 제시한다. 이는 변형 가능한 VTOL 드론, 정지 가능한 공중 매니퓰레이터, 전력선으로부터 자율적으로 배터리 재충전 기능을 갖춘 시스템과 실시간 안전 모니터링 및 도구 운반을 위한 인간-로봇 협업 드론을 융합한 것으로, 지상 통제에서 10km 이상 떨어진 실제 BVLOS 비행 미션을 통해 검증되었다.

ABSTRACT

Large-scale infrastructures are prone to deterioration due to age, environmental influences, and heavy usage. Ensuring their safety through regular inspections and maintenance is crucial to prevent incidents that can significantly affect public safety and the environment. This is especially pertinent in the context of electrical power networks, which, while essential for energy provision, can also be sources of forest fires. Intelligent drones have the potential to revolutionize inspection and maintenance, eliminating the risks for human operators, increasing productivity, reducing inspection time, and improving data collection quality. However, most of the current methods and technologies in aerial robotics have been trialed primarily in indoor testbeds or outdoor settings under strictly controlled conditions, always within the line of sight of human operators. Additionally, these methods and technologies have typically been evaluated in isolation, lacking comprehensive integration. This paper introduces the first autonomous system that combines various innovative aerial robots. This system is designed for extended-range inspections beyond the visual line of sight, features aerial manipulators for maintenance tasks, and includes support mechanisms for human operators working at elevated heights. The paper further discusses the successful validation of this system on numerous electrical power lines, with aerial robots executing flights over 10 kilometers away from their ground control stations.

연구 동기 및 목표

• 전통적인 수동 점검 방식이 초래하는 높은 위험도, 높은 비용 및 낮은 효율성 문제를 해결하기 위해.
• 현재의 공중 로봇 기술이 주로 VLOS 운영에 국한되어 있으며 점검, 매니퓰레이션, 인간 지원 기능의 통합이 부족한 한계를 극복하기 위해.
• 장거리 BVLOS 점검, 정지 기반 정밀 유지보수, 실시간 인간 운영자 지원이 가능한 완전 자율적이고 통합된 시스템을 개발하기 위해.
• 규제 기준에 부합하는 실제 환경 조건에서 시스템을 검증하기 위해, EASA 및 국가 항공 규칙을 준수함.
• 전력선에서 에너지 수확 기술의 실현 가능성을 입증하고, 다중 로봇 팀워크를 통해 임무 지속 시간을 연장하기 위해.

제안 방법

• 장거리 점검 및 세부 점검 단계에서 에너지 효율성을 극대화하기 위해 고정익과 멀티로터 비행 모드를 전환할 수 있는 변형 가능한 공중 플랫폼을 활용한다.
• 현장 환경를 실시간으로 맵핑하고 식생 침입 여부를 탐지하며, 도체와 식생 간 거리를 계산하기 위해 차량 내 AI를 활용하여 전력선을 실시간으로 추적한다.
• 생생한 고전압 도체에 정착하여 안정적인 고정밀 매니퓰레이션과 배터리 재충전을 가능하게 하는 새로운 정착 메커니즘을 도입한다.
• 특수한 전력 전달 인터페이스를 사용하여 생전고전압 전력선으로부터 전력을 끌어내어 자율적으로 배터리 재충전을 수행한다.
• 제스처 인식 및 도구 운반 기능을 갖춘 인간-로봇 협업 드론을 도입하여 고소한 곳에서 작업하는 인간 작업자에게 지원을 제공한다.
• 실시간 데이터 교환을 통해 장거리 점검, 매니퓰레이션 및 안전 모니터링 팀을 조율하는 중앙집중식 AERIAL-CORE 시스템을 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 완전 자율적인 공중 로봇 시스템이 높은 정확도와 신뢰성으로 전력망의 BVLOS 점검을 수행할 수 있는가?
• RQ2 공중 로봇이 생전 고전압 도체에 정착하여 안정적인 고정밀 매니퓰레이션과 에너지 수확을 수행할 수 있는가?
• RQ3 다중 로봇 팀워크는 어떻게 조율되어 복잡하고 높은 위험도를 지닌 환경에서 임무 범위를 연장하고 인간 운영자를 지원할 수 있는가?
• RQ4 전력선으로부터의 자율적 배터리 재충전이 기존 한계를 초월해 운영 지속 시간을 크게 연장할 수 있는가?
• RQ5 인공지능 기반 드론이 실선 유지보수 작업 중 인간 작업자를 안전하고 효과적으로 모니터링하고 지원할 수 있는가?

주요 결과

• AERIAL-CORE 시스템은 지상 통제소에서 10km 이상 떨어진 곳에서 BVLOS 비행을 성공적으로 수행하여 장거리 자율 비행 능력을 입증하였다.
• 생전 전력선에 안정적으로 정착하여 정밀한 매니퓰레이션과 배터리 재충전을 중단 없이 수행하였다.
• 고전압 전력선으로부터의 자율적 배터리 재충전이 성공적으로 구현되어 현장에서 에너지 수확을 통해 장기적인 임무 수행이 가능함을 입증하였다.
• 인간-로봇 협업 드론은 실선 운영 중 전압 측정, 도구 운반, 안전 모니터링 등의 실시간 작업을 성공적으로 수행하였다.
• 2023년 10월 27일 실시된 실제 환경 시범 시연에서, 점검, 유지보수, 인간 지원의 모든 임무 단계가 성공적으로 수행되었으며 통합 시스템이 검증되었다.
• 시스템은 EASA 및 국가 항공 규칙을 준수하며 운영되어 BVLOS 운영 표준을 충족함을 입증하였다.