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Dev.toAI/ML
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Visual-Inertial SLAM과 Agentic AI 기반 GPS-Denied 드론 내비게이션 구현
GhostPilot: GPS-Denied Drone Navigation with Visual SLAM and Agentic AI
AI 요약
Context
GPS Jamming으로 인한 드론 운용 불능 상태 및 고가의 폐쇄적 군사 솔루션에 따른 진입 장벽 존재. 기존 학술 코드의 유지보수 부재로 인한 실무 적용 한계점 발생.
Technical Solution
- Camera와 IMU 데이터 융합을 통한 6DOF Pose Estimation 기반의 Visual-Inertial SLAM 구현
- LLM 기반 Mission Parser를 통한 자연어 명령의 실행 가능한 Navigation Goal 변환 구조 설계
- Nav2 통합을 통한 실시간 Path Planning 및 Obstacle Avoidance 최적화
- Jetson Orin 및 Raspberry Pi 5 최적화를 통한 Cloud Dependency 제거 및 Edge-Native 환경 구축
- VINS-Mono SLAM과 Nav2 Bridge 연결을 통한 시뮬레이션 환경 내 자율 주행 검증
Impact
군용 솔루션 대비 구축 비용을 $50K에서 $0(Open-source)로 절감.
실천 포인트
1. GPS 불능 환경 대비를 위한 Visual-Inertial SLAM 도입 검토
2. LLM을 활용한 고수준 명령의 저수준 제어 명령 변환 파이프라인 설계
3. Edge 디바이스 자원 제약을 고려한 Cloud-free 아키텍처 구성