eVTOL의 자율 비행은 다음과 같은 5개 계층으로 구성됩니다:

센서 계층 (환경 인식)
상태 추정 계층 (자기 위치 파악)
의사 결정·경로 계획 계층 (루트 생성)
제어 계층 (비행 제어)
실행 계층 (모터·기체 동작)

AI는 주로 상위 3개 계층에 관여하며, 비행 제어 시스템과 실시간 통신으로 연결됩니다.

대표적인 하드웨어:

• 멀티 카메라 (전방·하방·측면)
• LiDAR (3D 환경 취득)
• 밀리미터파 레이더 (악천후 대응)
• GNSS (위성 측위)
• IMU (가속도·자이로)
• 기압 센서 (고도 측정)

각 센서 → 실시간 통신 버스 (비행 제어 데이터 링크) → 계산 유닛

구성은 통상 2계통:

• 실시간 비행 제어 유닛 - 자세 안정을 담당하며, 고도의 AI 처리는 수행하지 않음
• AI 계산 유닛 - 영상 인식·환경 이해·경로 계획을 실행

AI는 "어떻게 날 것인가를 결정"하고, 비행 제어는 "안정적으로 날게" 합니다.

[입력 데이터]

• 카메라 영상
• LiDAR 점군 (Point Cloud)
• 레이더 데이터

[인식 대상]

• 건물
• 전선
• 새
• 다른 항공기

[생성 결과]

• 비행 가능 영역
• 금지 구역
• 동적 장애물

여러 센서를 통합하여:

실시간 3D 환경 맵 (디지털 트윈)

을 생성합니다.

목적:
"자신이 지금 어디에 있는가"를 정확하게 파악하는 것

[사용 데이터]

• GNSS
• IMU
• 영상 정보
• 레이더

[추정 상태]

• 위치 (x, y, z)
• 자세 (Roll·Pitch·Yaw)
• 속도

GNSS가 불안정한 도시 환경에서는:

• 영상 + IMU에 의한 위치 추정
• 지도와의 대조를 통한 보정

목적:
출발점에서 목적지까지의 최적 비행 루트를 생성하는 것

[입력 데이터]

• 출발 지점
• 목적 지점
• 3D 지도
• 기상·풍향 정보

[경로 구성]

• 글로벌 항로
• 로컬 회피 궤도

[계산 내용]

• 최적 루트 산출 (시간·전력·안전성)
• 금지 공역 회피
• 고도층 선택

예시:
출발 → 중간 항로점 A → B → C → 목적지

실시간으로 업데이트되는 사항:

• 돌발적 장애물 회피
• 바람의 영향 보정
• 2~5초 앞의 안전 궤도 생성

AI는 직접 모터를 조작하지 않고, 비행 제어 시스템에 지령을 내립니다.

[AI의 지령]

• 목표 속도
• 목표 가속도
• 목표 자세

[비행 제어 시스템의 처리]

• PID 제어 등으로 안정화
• 모터 회전수로 변환

[실행 대상]

• 전기 모터
• 가변 피치 기구 (기체에 따라 다름)
• 제어면 (고정익 모드 등)

비행 제어 시스템이 최종적으로 출력하는 것:

• 각 모터 회전수
• 추력 배분

[비행 단계별 프로세스]

1. 준비 단계

• 출발지, 목적지 → 시스템이 항로점으로 변환
• 안전 확인
• 수직 이륙
• 호버링(Hovering) 안정화

2. 순항 단계

• 목표 고도로 상승
• 항로로 합류
• 50~200ms마다: 주변 인식 업데이트, 지도 업데이트, 로컬 경로 재계산, 속도 지령 업데이트

3. 장애물 감지 시

• 궤도 재계산
• 회피 비행
• 고도 조정

4. 착륙 단계

• 감속
• 하강 경로 제어
• 정밀 착륙

[데이터 흐름 요약]

• 입력: 속도 벡터, 가속도 지령, 자세 지령, 궤도 포인트
• 상태: 현재 자세, 센서 융합 상태, 모터 상태, 이상 감지 정보
• 비상시: AI 정지 → 비행 제어가 자동 인수 → 호버링 또는 귀환

[시스템 특징]

• GNSS + 영상 + IMU의 다중 구성
• 비행 제어: 1~5ms 주기
• AI 처리: 50~200ms 주기
• 제약 조건: 속도 제한, 경사 제한, 고도 제한

eVTOL의 자율 비행은:
AI가 세계를 이해하고 경로를 계획하며, 비행 제어 시스템이 물리적인 안정 비행을 담당함으로써 성립되는 실시간 협조 시스템이다.