내용 요약
방위사업청이 한화에어로스페이스와 협력해 ‘폭발물 탐지·제거 로봇’ 양산 사업을 착수하였다. 본 사업은 전투 부대의 폭발물 대응 역량을 대폭 강화하고 장병의 사상자를 줄이는 것을 목표로 한다.
핵심 포인트
- 전반적 양산 플랜: 설계·프로토타입·테스트·본격적 대량생산까지 단계별 로드맵을 공개했다.
- 다양한 군 부문 참여: 육·해·공군, 해병대, 국방기술품질원 등 전 군이 참여해 실무적 요구를 반영한다.
- 안전·효율성 중점: 로봇을 통한 폭발물 위험 최소화와 신속 대응을 위한 고성능 센서·자율비행 기술을 탑재한다.
기술 세부 내용
1️⃣ 폭발물 탐지 센서 스택 (Explosive Detection Sensor Stack)
핵심 구성 요소
| 센서 유형 | 원리 | 장점 | 주요 적용 예시 |
|---|---|---|---|
| IR/EO | 적외선/전자망을 통한 물체 색상·온도 탐지 | 실시간 영상 제공, 저전력 | 탐지 후 대상 식별 |
| LIDAR | 레이저 거리 측정 | 정밀 3D 맵 생성 | 장애물 회피 및 자율주행 |
| ChemSensor | 폭발물 화학 물질 검출 | 초감도, 비침습 | 실내·외 폭발물 감지 |
| RFID/Passive | 무선 주파수 반사 | 장비·탄약 추적 | 현장 물자 관리 |
| Sonar | 초음파 파장 반사 | 수중 탐지 | 수상·수중 폭발물 탐색 |
단계별 구현 흐름
- 필요성 정의 – 군 현장 상황(현장 전투, 시설, 해양 등)을 기반으로 필요한 센서 조합을 선정.
- 프로토타입 설계 – ROS(ROS2) 기반 센서 노드 구조를 설계, 하드웨어 인터페이스(USB/PCIe) 정의.
- 센서 동시화(Synchronization) – IEEE 1588 PTP를 활용해 타임스탬프 정렬, 데이터 융합 알고리즘(Kalman Filter).
- 현장 테스트 – 시뮬레이터(Gazebo, CARLA)와 실제 폭발물 시뮬레이션 환경에서 감지율 및 false‑alarm률 검증.
- 규격화 및 인증 – 국가·군사 규격(ISO/IEC 17025, MIL‑STD‑810)과 일치하도록 데이터 시그널 처리 파이프라인 검증.
- 양산용 부품 선정 – 재질, 방수·방진 등 환경 적응성을 고려한 OEM 부품 리스트업 및 소싱.
⚙️ 주요 기술적 이슈와 해결 방안
- 전력 관리 – 센서가 소모하는 전력이 로봇 배터리 수명에 영향을 주므로, 파워‑매니지먼트 칩(AMS)과 스마트 전력 분배를 적용.
- 환경 노이즈 – 온도·습도·폭발물 주변의 유해 화학 물질이 센서 성능에 미치는 영향은, 온실가스 측정 센서와 결합해 보정 알고리즘을 적용.
- 데이터 보안 – 센서 스트림은 실시간 암호화(256‑bit AES)로 전송, 데이터 무결성 검증을 위해 HMAC을 사용.
2️⃣ 로봇 플랫폼 통합 (Robotic Platform Integration)
플랫폼 종류
| 플랫폼 | 특징 | 적용 시나리오 |
|---|---|---|
| Tracked | 안정적인 지면 접촉, 장애물 극복 | 험로·터널 탐색 |
| Wheeled | 고속 이동, 에너지 효율 | 도시·시골 도로 |
| Legged | 복잡 지형, 균형 유지 | 건물 내부, 높은 경사 |
하드웨어 아키텍처
- 모터 & 서보 – 고전력 DC 모터(300 W), 서보 4축(±180°).
- 바이오닉 센서 – GPS(수신 대기), IMU(6‑축), 압력 센서(지형 피드백).
- 통신 모듈 – LTE‑M, 5G NR, Wi‑Fi 6, 무선 주파수(RF) 기반 VHF/UHF 링크.
- 제어 보드 – ARM Cortex‑A55 + R5F, ROS2를 실행하는 MCU로 듀얼 프로세싱.
⚙️ 소프트웨어 레이어
- 하드웨어 추상화(HAL) – 드라이버와 펌웨어를 모듈화해 센서와 액추에이터를 통합.
- 모션 플래닝 – Navigation Stack(AMCL, Nav2), 장애물 회피 알고리즘(ARTS).
- 전술 커맨드 인터페이스 – C2(Command and Control) 시스템과 RESTful API를 통한 원격 조정.
- 자율 탐지 모듈 – AI 모델(YOLOv5, SSD)로 탐지 결과를 실시간 객체 분류.
통합 프로세스
- 시스템 요구사항 분석 – 전투 환경(지형, 전자전, 적 탐지)을 바탕으로 이동성, 전력, 무장 필요성 결정.
- 설계 검증 – FEA(Finite Element Analysis)와 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용해 구조·제동 테스트.
- 하드웨어 프로토타입 제작 – 3D 프린팅·CNC 가공으로 부품 맞춤형 제작, 조립 단계에서의 인터페이스 검증.
- 펌웨어 개발 – RTOS 기반 스케줄링, 실시간 제어 루프(1 kHz) 설계.
- 실전 시뮬레이션 – Mission Planner에서 사전 시나리오를 테스트, 비상 사태(전원 차단, 소프트웨어 오류) 대응 시나리오 구성.
- 본격 양산 – SOP(Standard Operating Procedure)를 수립, GMP(품질경영시스템) 적용해 생산 라인 자동화.
보안 및 신뢰성 확보
- 펌웨어 무결성 – TEE(Trusted Execution Environment)에서 서명 검증 후 부팅.
- RF 방해 대비 – 스펙트럼 분석을 통한 대역폭 동적 선택, 스텔스(stealth) 모드 구현.
- 내구성 테스트 – MIL‑STD‑810F(환경 테스트), 충격·진동 시험을 통해 장기간 신뢰성 확보.
3️⃣ 전술적 활용 시나리오 (Operational Use Cases)
- 전장 현장 – 전선 폭발물(IED) 탐지·중화, 정찰 및 피해 범위 실시간 보고.
- 수상·수중 – 해군 부대에서 수중 폭발물 탐지, 드론 연동(수중 ROV).
- 인도주의 지원 – 재난 지역에서 폭발물 탐지 및 안전 지역 설계, 민간인 보호.
각 시나리오별 요구사항을 충족하기 위해 모듈형 설계를 적용해 센서, 액추에이터, 통신 모듈을 필요에 따라 교체 가능하도록 구성하였다.
기대 효과
- 장병 안전성 증가: 로봇이 위험 지역을 대신 탐지·중화함으로써 사상자 수를 현저히 감소시킨다.
- 작전 효율성 향상: 실시간 데이터와 AI 기반 위험 판단으로 신속한 결정을 지원한다.
- 비용 절감: 양산 단계에서 자동화와 모듈화를 통해 단위 비용을 절감하고, 장기간 유지비용도 낮춘다.
본 양산 사업은 방위산업의 자율·스마트 로봇 분야를 한 단계 끌어올리며, 향후 다른 위험 완화 로봇 개발의 기반이 될 전망이다.
출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=139545&kind=&sub_kind=
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