이클립스

목표 및 제작 동기

본 팀은 재난·고립 환경 초동 탐색을 위한 AI 기반 소형 틸트로터 탐험 로봇 서비스를 제안한다. 개발 대상 로봇은 V-22 Osprey와 유사한 구조의 가로 약 1.5m급 틸트로터 로봇으로, 수직 이착륙이 가능한 멀티콥터의 장점과 전진 비행 효율이 높은 고정익 항공기의 장점을 결합한 형태이다. 본 서비스는 지진, 산사태, 건물 붕괴, 산악 고립 등 사람이 즉시 접근하기 어려운 환경에서 로봇이 먼저 투입되어 지형 탐색, 장애물 회피, 위험 구역 확인, 목표 지점 접근, 소형 구호 물품 전달을 수행하는 것을 목표로 한다. 특히 틸트로터는 일반 드론보다 비행 모드 전환 과정이 복잡하고 자세 안정성이 중요하기 때문에, 본 팀은 기존 제어 알고리즘에 AI 기반 안전 제어 보조 시스템을 결합하여 보다 안정적인 운행을 구현하고자 한다. AI 제어 시스템은 카메라, IMU, 거리 센서, 고도 센서 등의 데이터를 종합하여 현재 비행 상태와 주변 환경을 판단한다. 이를 통해 장애물 접근, 자세 불안정, 급격한 기울어짐, 착륙 지점 불안정, 추력 불균형과 같은 위험 상황을 조기에 감지하고, 로봇이 스스로 속도 감소, 호버링 유지, 회피 기동, 비상 착륙 등의 안전 동작을 수행하도록 한다. 따라서 본 서비스는 단순히 오스프리 형태의 비행체를 제작하는 것이 아니라, 제한된 공간 안에서 환경을 인식하고, 위험을 판단하며, 스스로 안전한 이동 전략을 선택하는 Physical AI 기반 탐험형 틸트로터 플랫폼을 구현하는 것을 목표로 한다. [기대효과] 본 제안의 가장 큰 기대효과는 기존 바퀴형 로봇과 일반 멀티콥터형 드론이 가진 한계를 동시에 보완하는 새로운 탐험형 이동 플랫폼을 제시한다는 점이다. 바퀴형 로봇은 지면 접촉이 안정적이라는 장점이 있지만, 붕괴물, 단차, 끊어진 통로와 같은 불연속 지형에서는 이동이 제한된다. 반면 일반 멀티콥터는 수직 이동에는 강하지만 장거리 이동 효율과 임무 지속성 측면에서 한계가 있다. 틸트로터는 수직 이착륙과 효율적인 전진 이동을 모두 수행할 수 있어 재난 탐색, 시설 점검, 산악 구조, 군사 정찰, 물류 배송 등 다양한 분야로 확장 가능성이 있다. 여기에 AI 기반 안전 제어를 결합하면 운행 안정성을 크게 높일 수 있다. 기존의 단순 수동 조종 또는 고정된 제어 알고리즘만 사용할 경우, 예상하지 못한 장애물이나 자세 불안정 상황에 즉각적으로 대응하기 어렵다. 반면 AI 안전 판단 시스템은 센서 데이터를 종합하여 위험 상황을 미리 인식하고, 감속, 회피, 호버링, 비상 착륙 등의 안전 동작을 수행할 수 있다. 대회 환경에서는 4m × 3m의 제한된 공간 안에서 재난 현장을 축소 구현하고, 로봇이 장애물을 회피하거나 넘어 목표 지점에 접근하는 과정을 통해 물리적 문제 해결 능력을 보여줄 수 있다. 특히 단순히 조종자가 직접 조작하는 것이 아니라, 로봇이 센서와 AI 판단을 통해 스스로 안전한 이동 전략을 선택한다는 점에서 본 대회의 Physical AI 취지와 높은 적합성을 가진다. 교육적·기술적 효과도 크다. 틸트로터는 기계 설계, 공력, 전자회로, 임베디드 제어, 센서 융합, AI 판단 알고리즘, 실시간 소프트웨어가 모두 결합되는 고난도 시스템이다. 따라서 개발 과정 자체가 실제 로봇공학의 핵심 문제를 경험하는 과정이 된다. 본 프로젝트를 통해 단순 제작 수준을 넘어, 실제 물리 환경에서 안전하게 작동하는 AI 기반 이동 로봇 시스템을 구현할 수 있을 것으로 기대한다.

프로젝트 컨셉

본 로봇은 좌우 양측에 틸팅 가능한 로터를 배치한 구조로 설계한다. 로터 각도를 변화시켜 수직 이착륙 모드, 호버링 모드, 저속 전진 모드, 감속 및 착륙 모드를 전환할 수 있도록 한다. 기체 크기는 가로 약 1.5m로 설정하여 대회 트랙 내에서 충분히 시연 가능하면서도 틸트로터의 물리적 특성이 명확히 드러나도록 제작한다. 제어 구조는 크게 기본 비행 제어 계층과 AI 안전 판단 계층으로 나누어 구현한다. 기본 비행 제어 계층에서는 IMU 데이터를 기반으로 PID 제어를 수행하여 기체의 롤, 피치, 요, 고도를 안정화한다. 이 계층은 로봇이 실제로 기울어졌을 때 즉각적으로 자세를 복원하는 역할을 담당한다. AI 안전 판단 계층은 센서 데이터를 기반으로 현재 상황의 위험도를 판단한다. 예를 들어 카메라 또는 거리 센서를 통해 장애물이 가까워지는 상황을 인식하면 속도를 줄이거나 경로를 수정하고, IMU 데이터에서 기체의 기울어짐이 급격히 증가하면 틸트 각도 변화량을 제한하거나 호버링 모드로 전환한다. 또한 착륙 지점이 불안정하다고 판단되면 즉시 착륙하지 않고, 위치를 재조정한 뒤 안정적인 지점에 착륙하도록 한다. AI는 다음과 같은 기능에 활용한다. 1. 장애물 인식 및 회피 판단 카메라와 거리 센서를 활용하여 전방 또는 측면 장애물을 인식하고, 접근 위험도가 높을 경우 감속, 정지, 우회 동작을 수행한다. 2. 비행 상태 이상 감지 IMU, 고도 센서, 모터 출력 데이터를 분석하여 기체 흔들림, 과도한 기울어짐, 추력 불균형, 센서 이상 등을 감지한다. 3. 안전 모드 전환 판단 위험도가 높다고 판단되면 전진 비행을 중단하고 호버링 모드로 전환하거나, 필요 시 비상 착륙 모드로 진입한다. 4. 착륙 지점 판단 목표 지점 근처에서 바닥의 위치, 기체 기울기, 장애물 여부를 판단하여 안전하게 착륙 가능한 구역을 선택한다. 5. 운행 안정성 향상 반복 테스트 데이터를 활용하여 특정 상황에서 기체가 흔들리거나 불안정해지는 패턴을 분석하고, 제어 파라미터와 운행 전략을 개선한다. 대회 시연 환경은 “붕괴된 재난 현장에 고립된 목표 지점 탐색”이라는 시나리오로 구성한다. 4m × 3m 공간 안에 장애물, 단차 구조물, 협소 통로, 착륙 패드, 목표 마커를 배치하고, 로봇은 출발 지점에서 수직 이륙한 뒤 장애물을 회피하거나 상부를 통과하여 목표 구역을 탐색한다. 목표 지점을 인식한 후에는 AI 기반 안전 판단을 통해 접근 속도와 착륙 가능 여부를 판단하고, 정밀 착륙 또는 소형 구호 물품 투하 동작을 수행한다. 안전성을 위해 프로펠러 가드, 비상 정지 스위치, 추력 제한, 저고도 비행, 테스트용 테더링 구조를 적용한다. 또한 AI 판단이 잘못되더라도 기본 제어기가 기체 자세를 유지할 수 있도록, AI는 직접 모터를 무리하게 제어하는 방식이 아니라 상위 판단 계층에서 안전 명령을 제공하는 방식으로 설계한다. 이를 통해 AI의 장점인 상황 판단 능력과 기존 제어기의 장점인 실시간 안정성을 함께 확보한다. [개발 역량] 본 팀은 기계 설계, 전자회로, 임베디드 제어, 센서 융합, AI 기반 판단 알고리즘, 로봇 시스템 통합에 필요한 기반 역량을 바탕으로 본 프로젝트를 수행하고자 한다. 기계 설계 측면에서는 3D CAD를 활용한 프레임 설계, 3D 프린팅 기반 시제품 제작, 모터·베어링·축 구조 설계, 경량화 구조 설계를 수행할 수 있다. 틸트로터는 단순한 드론보다 기계적 자유도와 제어 난도가 높기 때문에, 로터 회전축의 강성 확보, 틸트 구동부의 백래시 최소화, 무게중심 배치, 진동 억제 설계가 중요하다. 본 팀은 이러한 요소를 고려하여 반복 제작과 구조 개선을 진행할 계획이다. 전자 및 제어 측면에서는 모터, ESC, 서보모터, IMU, 거리 센서, 카메라, 배터리 시스템을 하나의 임베디드 시스템으로 통합한다. 특히 틸트로터는 로터 각도 변화에 따라 추력 방향이 변하기 때문에, 자세 제어와 틸트 제어를 동시에 고려해야 한다. 이를 위해 PID 기반 자세 제어, 센서 필터링, 고도 유지, 모드 전환 로직을 단계적으로 구현한다. AI 개발 측면에서는 센서 데이터를 활용한 위험 상황 판단 알고리즘을 개발한다. 기체가 정상 상태인지, 장애물과의 거리가 안전한지, 착륙 지점이 적합한지, 현재 속도와 기울기가 위험 수준인지 판단하는 기능을 구현한다. 초기에는 규칙 기반 판단 알고리즘으로 시작하고, 이후 테스트 데이터를 축적하여 AI 모델이 위험 상황을 더 정밀하게 분류할 수 있도록 개선할 계획이다. 또한 본 팀은 AI를 단순한 부가 기능이 아니라 로봇의 안전성을 높이는 핵심 요소로 활용하고자 한다. 실제 로봇은 시뮬레이션과 달리 바람, 진동, 추력 불균형, 배터리 전압 변화, 센서 노이즈 등의 영향을 받는다. 따라서 AI 기반 판단 시스템을 통해 이러한 비정상 상황을 빠르게 감지하고, 로봇이 스스로 더 안전한 동작을 선택하도록 개발할 것이다. [지원 동기] Advanced Mobility Global Contest 2026은 정해진 매뉴얼을 따라 완성품을 조립하는 대회가 아니라, 참가자가 직접 문제를 정의하고 현실의 물리적 한계를 돌파하는 로봇을 구현하는 대회이다. 본 팀은 이 점에 가장 큰 매력을 느꼈다. 단순히 잘 움직이는 로봇을 만드는 것을 넘어, “왜 이 로봇이 필요한가”, “어떤 환경을 탐험할 것인가”, “어떤 물리적 제약을 해결할 것인가”를 스스로 정의하고 증명할 수 있다는 점에서 본 대회는 틸트로터 로봇 개발에 매우 적합한 도전 무대라고 판단하였다. 본 팀이 틸트로터를 선택한 이유는 단순히 독특한 외형 때문이 아니다. 틸트로터는 수직 이착륙과 전진 비행을 모두 수행할 수 있는 장점이 있지만, 동시에 자세 제어, 틸트 전환, 추력 분배, 착륙 안정성 등 해결해야 할 문제가 많다. 이러한 복합적인 물리적 문제를 AI 기반 안전 판단 시스템과 결합하여 해결해 나가는 과정이야말로 본 대회가 지향하는 Physical AI의 의미에 부합한다고 생각한다. 본 팀의 목표는 오스프리와 비슷한 형태의 비행체를 단순히 제작하는 것이 아니다. 제한된 공간 안에서 재난 탐험 환경을 구성하고, 그 안에서 로봇이 장애물을 인식하고, 위험 상황을 판단하며, 안전한 경로와 동작을 선택하는 과정을 실제로 보여주는 것이다. 이를 통해 로봇이 단순한 이동 장치가 아니라, 환경을 이해하고 스스로 판단하여 임무를 수행하는 탐험형 시스템이 될 수 있음을 증명하고자 한다. 이번 대회를 통해 기계 설계, 제어, 센서 융합, AI 판단 알고리즘, 시스템 통합 역량을 한 단계 발전시키고자 한다. 최종적으로는 안정적인 프로토타입과 설득력 있는 시연을 완성하여, 제한된 공간 안에서도 AI 기반 틸트로터 로봇이 새로운 이동성과 안전성을 제시할 수 있음을 증명하는 것이 본 팀의 포부이다.

팀원 기여도

• 박용희e4ds 회원
• 김민수e4ds 회원