최근에는 기존 시스템을 대체하는 택배 방법으로 드론 이용이 모색되고 있다. 호주에선 윙(Wing) 드론 배달 서비스가 시작됐고 아마존도 드론을 이용한 배달 서비스 프라임에어(Prime Air) 실현을 위해 노력을 기울이고 있다. 이런 가운데 스탠포드대학 연구팀이 버스를 타고 이동해 절전하고 배달 범위도 확대할 수 있는 시스템 실현을 목표로 하고 있다.
지금까지도 택배 드론은 일부 도입되고 있지만 대부분은 택배 가능한 지역이 교외로만 한정되어 있다. 도시 환경이 동적이고 예상치 못한 장애물이 많이 존재하고 있다는 이유로 상업용ㅇ 드론이 도시를 비행하는 건 허용되지 않는 이유다.
그런데 스탠포드 SISL(Stanford Intelligent Systems Laboratory)과 ASL(Autonomous Systems Lab) 연구팀은 도시를 주행하는 버스를 이용해 택배 드론 가능성을 확장할 알고리즘을 개발했다. 연구팀은 자신들의 접근 방식은 모든 택배를 완료하는 시간을 최소한으로 억제하려고 한다며 대중교통과 드론의 장점을 결합해 큰 상업적 이익 뿐 아니라 사회적 영향을 줄 수 있다고 밝히고 있다.
연구팀이 채택한 방법은 적재한 드론이 배송센터에서 날아올라 물류센터 근처를 주행하는 버스까지 비행하고 도착지 근처에 가까워지면 버스에서 다시 날아올라 배달을 하는 것이다. 또 드론이 버스 1대에만 타는 게 아니라 다른 버스로 환승을 하기도 한다.
이런 대중교통과 무인 드론을 결합한 접근을 원활하게 운영하려면 사용 가능한 드론과 개별 화물 도착지, 버스 시간표 등을 종합해 적절한 일정을 짤 필요가 있다. 연구팀은 드론과 화물 도착지, 드론을 위한 대기·귀환용 배송센터, 정해진 경로를 주행하는 버스 정보를 결합해 최적의 승차·인도 일정을 구축하는 AI 알고리즘을 개발했다.
연구팀이 개발한 알고리즘은 200대까지 드론이 수하물 5,000개를 배달하는 경우까지 대응 가능하다고 한다. 실제로 샌프란시스코교통국과 워싱턴교통국 교통 시스템을 모델로 한 시뮬레이션을 실시한 결과 택배 드론이 대중교통을 이용해 기존보다 360%나 배달 가능한 범위를 넓힐 수 있다고 나타났다. 또 드론이 버스를 이용해 배달 차량에 의한 도로 혼잡을 줄이고 에너지 사용량을 줄일 수 있다.
이번 연구는 실제로 도시에서 실험이 행해진 게 아니라 교통 상황에 따라 지연이나 장애물 등 문제에 대해선 충분히 고려되지 않은 것이다. 연구팀은 미래 주요 방향은 실제 프레임워크를 운용했을 때 비용과 도로 혼잡에 영향을 추정하고 소음 공해와 도시 지역 사회에 미치는 영향 등 잠재적 외부 영향을 고려한 사례 연구를 할 것이라고 밝혔다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.