본 논문은 인터넷 오브 로보틱 씽즈(IoRT) 생태계에서 자율 비행 나노 드론의 안전한 자율 주행을 가능하게 하는 AI 기반 시각적 반응 계획 방법을 제안한다. 크기 30g의 소형 드론인 Crazyflie 2.1을 대상으로, 제한된 자원을 고려하여 탐색 및 감시와 같은 고급 작업을 수행하는 데 초점을 맞춘다. 탐색 작업을 딥러닝 기반 물체 탐지(외부 하드웨어에서 실행)와 기체 내부에서 실행되는 계획 알고리즘으로 분리하여 나노 드론의 제약 조건을 해결한다. 실험 결과, 초당 약 8 프레임의 속도로 드론을 제어할 수 있으며, 모델 성능은 COCO 평균 정밀도(mAP) 60.8을 달성했다. 실제 실험에서 초당 1m의 속도로 비행하면서 알 수 없는 위치에 놓인 장애물을 피하고 목표 지점에 도달하는 것을 보여주며, 실시간 탐색에 적용 가능성을 입증한다. 완전한 기체 내부 구현에 대한 실행 가능한 대안을 제시하며, 나노 드론을 이용한 자율 탐사로 확장 가능성을 보여준다.
