자율 UAV 수색 및 구조 작전을 위한 확장 가능한 군집 지능 알고리즘

본 논문은 Horizon Europe 프로젝트 P2CODE 내에서 개발된 자율 UAV 기반 수색 및 구조 시스템의 설계 및 구현을 제시한다. 제안된 시스템은 엣지 기반 실시간 비디오 처리, AI 기반 인간 탐지, 비동기 메시지 통신, 지속 상태 기록을 통합한 모듈식 및 확장 가능한 아키텍처를 활용하며, 모두 웹 기반 운영자 인터페이스를 통해 조율된다. 시스템의 핵심은 배터리 수준 및 초기 위치와 같은 요인을 고려하여 여러 UAV 간에 수색 영역을 분할하고 균형 잡힌 일관된 비행 경로를 생성하는 군집 지능 알고리즘이다. 로봇 초기 위치에 기반한 영역 분할(DARP) 방법과 스패닝 트리 커버리지(STC) 알고리즘을 결합함으로써 대규모 야외 지역에 효율적이고 완전한 커버리지를 보장한다. 운영 워크플로우는 완전 자율 탐색과 실시간 탐지에 따른 인간 개입 반응을 모두 지원한다. 본 연구는 동적이고 비구조화된 환경에서 대규모 다중 에이전트 협조를 위한 실용적 설계도를 제공하여 자율 수색 및 구조 임무 분야의 기술 발전에 기여한다.