KR101183659B1 - Method for setting flight path and flying object - Google Patents

Method for setting flight path and flying object Download PDF

Info

Publication number
KR101183659B1
KR101183659B1 KR1020090117795A KR20090117795A KR101183659B1 KR 101183659 B1 KR101183659 B1 KR 101183659B1 KR 1020090117795 A KR1020090117795 A KR 1020090117795A KR 20090117795 A KR20090117795 A KR 20090117795A KR 101183659 B1 KR101183659 B1 KR 101183659B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
risk
value
image
flight path
gps
Prior art date
Application number
KR1020090117795A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20110061213A (en
Inventor
민덕기
최은미
돈 사시
경민기
Original Assignee
건국대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 건국대학교 산학협력단 filed Critical 건국대학교 산학협력단
Priority to KR1020090117795A priority Critical patent/KR101183659B1/en
Publication of KR20110061213A publication Critical patent/KR20110061213A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101183659B1 publication Critical patent/KR101183659B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3833—Creation or updating of map data characterised by the source of data
    • G01C21/3852—Data derived from aerial or satellite images
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3807—Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/3815—Road data
    • G01C21/3822—Road feature data, e.g. slope data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/003—Flight plan management
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/06—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC] for control when on the ground
    • G08G5/065—Navigation or guidance aids, e.g. for taxiing or rolling
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B9/00—Simulators for teaching or training purposes
    • G09B9/02—Simulators for teaching or training purposes for teaching control of vehicles or other craft
    • G09B9/08—Simulators for teaching or training purposes for teaching control of vehicles or other craft for teaching control of aircraft, e.g. Link trainer
    • G09B9/30—Simulation of view from aircraft
    • G09B9/301—Simulation of view from aircraft by computer-processed or -generated image
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

본 발명은 비행경로 설정방법 및 비행체에 관한 것으로서, 본 발명의 일면에따른 비행경로 설정방법은, 출발지와 목적지가 설정된 지도 상에, 이동중에 촬영한 영상으로부터 검출된 위험요소들을 제1 표시하는 단계와, 위험요소들의 위험도를 각각 산출하여 지도 상에 제2 표시하는 단계 및 위험도를 고려하여 출발지로부터 상기 목적지까지의 비행경로를 결정하는 단계를 포함한다.The present invention relates to a method for setting a flight path and a vehicle, and a method for setting a flight path according to an aspect of the present invention includes: displaying a risk factor detected from an image photographed while moving on a map on which a starting point and a destination are set; And calculating a risk level of each of the risk factors, displaying the second risk on the map, and determining a flight path from the starting point to the destination in consideration of the risk level.

비행경로 설정, 비행체 Flight path setting, aircraft

Description

비행경로 설정방법 및 비행체{Method for setting flight path and flying object}Method for setting flight path and flying object}

본 발명은 비행경로 설정방법 및 비행체에 관한 것으로서, 촬영 영상을 이용하여 비행경로를 설정할 수 있는 비행경로 설정방법 및 비행체에 관한 것이다.The present invention relates to a flight path setting method and a vehicle, and relates to a flight path setting method and a vehicle that can set the flight path using the photographed image.

일반적으로 비행체는 미리 설정된 비행경로를 통해 비행하게 된다. 특히 무인 비행체의 경우, 출발지와 목적지를 설정하면 그대로 직선거리를 이동하게 된다. 그러나 무인 비행체는, 사람이 탑승하고 있지 않으므로 비행 중 발생하는 상황을 정확히 알 수 없게 된다. 특히 바로 앞에 등장하는 장애물, 예컨대 높은 산, 높은 건축물이 등장하는 경우, 능동적으로 비행경로를 다시 수정 및 설정하지 못하므로, 장애물과의 충돌을 피할 수 없게 된다. 또는 비행체가 이동 중에 발생할 수 있는 돌발상황, 예컨대 일부 지역에 화재가 발생하는 경우, 이에 대해 대응하지 않고 그냥 진행하는 경우에는, 무인 비행체는 크게 손상을 입을 수 있다. In general, the vehicle will fly through a predetermined flight path. Especially in the case of unmanned aircraft, if you set the starting point and destination, you will move straight distance. However, the unmanned aerial vehicle cannot know exactly what happens during the flight because no person is on board. In particular, when obstacles appearing directly in front of the mountain, for example, a high mountain and a high building, the flight paths cannot be actively modified and set, so that collision with the obstacles cannot be avoided. Alternatively, unmanned aerial vehicles can be seriously damaged if an accident occurs during the movement of a vehicle, such as a fire in some areas, and if the vehicle does not respond to it and proceeds just.

이와 같이 현재에는 이동 중 발생하는 돌발상황에 능동적으로 대처하여 비행경로를 수정 및 설정할 수 있는 기술이 필요하다.As such, there is a need for a technology capable of actively coping with unexpected situations occurring during movement to modify and set flight paths.

이에 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 이동 중에 발생할 수 있는 돌발상황에 능동적으로 대처하여 비행경로를 수정 및 설정할 수 있는 비행경로 설정방법 및 비행체를 제공하는 것을 목적으로 한다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a flight path setting method and a vehicle capable of actively correcting and setting a flight path by actively coping with a sudden situation that may occur during movement.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The object of the present invention is not limited to the above-mentioned object, and other objects that are not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 비행경로 설정방법은, 출발지와 목적지가 설정된 지도 상에, 이동 중에 촬영한 영상으로부터 검출된 위험요소들을 제1 표시하는 단계와, 상기 위험요소들의 위험도를 각각 산출하여 상기 지도 상에 제2 표시하는 단계 및 상기 위험도를 고려하여 상기 출발지로부터 상기 목적지까지의 비행경로를 결정하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for setting a flight path, the method comprising: first displaying risk factors detected from an image photographed while moving on a map on which a starting point and a destination are set; Calculating each degree of risk and displaying the second on the map, and determining a flight route from the starting point to the destination in consideration of the degree of risk.

여기서 상기 제1 표시하는 단계는 상기 영상으로부터 지형, 건축물, 화재 지역과 같은 위험가능요소를 적어도 하나 포함하는 위험요소들을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.In this case, the first displaying may include detecting hazards including at least one dangerous element such as a terrain, a building, and a fire area from the image.

또한 상기 검출하는 단계는 YUV 색좌표계의 색도(chrominance)값, RGB값을 나타내는 Gray scale값, 명도값, 채도값 등과 같은 색관련 특성을 이용하여 상기 영상으로부터 위험원인(예, 불(fire))을 검출하는 단계 및 이전 영상과 현재 영상 을 비교하여 픽셀값이 기준치 이상의 변화를 갖는 픽셀을 찾아내어 위험원인에 의한 효과(예, 연기(smoke))를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.The detecting may be performed by using color-related characteristics such as chrominance value of the YUV color coordinate system, gray scale value representing RGB value, brightness value, saturation value, and the like. And detecting a pixel having a change in pixel value greater than or equal to a reference value by detecting a previous image and a current image, and detecting an effect caused by a risk factor (eg, smoke).

또는 상기 제2 표시하는 단계는 상기 화재 지역의 식생정보, 습도정보, 풍속정보 및 계절정보 등과 같은 환경정보를 고려하여 상기 화재 지역의 위험도를 산출하는 것일 수 있다.Alternatively, the second displaying may be to calculate a risk level of the fire area in consideration of environmental information such as vegetation information, humidity information, wind speed information, and seasonal information of the fire area.

본 발명의 다른 면에 따른 비행체는, 출발지에서 목적지까지 설정된 비행경로를 촬영하는 카메라와, 촬영된 영상으로부터 지형, 건축물, 화재지역과 같은 위험요소들을 검출하는 위험요소 검출모듈과, 상기 위험요소들의 위험도를 각각 산출하여 지도 상에 표시하는 위험도 산출부 및 상기 위험도를 고려하여 상기 출발지로부터 상기 목적지까지의 상기 비행경로를 수정하는 비행경로 결정부를 포함한다.According to another aspect of the present invention, a vehicle includes: a camera for photographing a flight path set from a departure point to a destination; a hazard detection module for detecting hazards such as terrain, a building, and a fire zone from the photographed image; And a risk calculation unit configured to calculate and display a risk level on a map, respectively, and a flight path determination unit correcting the flight path from the starting point to the destination in consideration of the risk level.

여기서 상기 위험요소 검출모듈은 상기 영상으로부터 촬영된 객체의 형상 특징을 추출하여 지형 및 건축물을 검출하는 지형건축물 검출부와, 상기 영상으로부터 YUV 색좌표계의 색도(chrominance)값과 같은 색관련 특성을 이용하여 상기 영상으로부터 불과 같은 위험원인을 검출하거나, 이전 영상과 현재 영상을 비교하여 픽셀값이 기준치 이상의 변화를 갖는 픽셀을 찾아내여 연기와 같은 위험원인에 의한 효과를 검출하는 위험원인및효과검출부를 포함할 수 있다.Here, the risk factor detection module extracts a shape feature of the object photographed from the image to detect a terrain and a building, and uses color-related characteristics such as chromaticity value of the YUV color coordinate system from the image. A risk cause and an effect detection unit for detecting a risk factor such as fire from the image or comparing a previous image with a current image to find a pixel having a change in pixel value greater than a reference value and detecting an effect caused by a risk factor such as smoke. Can be.

또한 상기 위험도 산출부는 상기 화재지역 검출부로부터 검출된 화재 지역의 식생정보, 습도정보, 풍속정보 및 계절정보 등의 환경정보를 고려하여 상기 화재 지역의 위험도를 산출하는 것일 수 있다.The risk calculator may calculate the risk of the fire zone in consideration of environmental information such as vegetation information, humidity information, wind speed information, and seasonal information of the fire zone detected by the fire zone detector.

또는 상기 위험도 산출부는 상기 지도를 다수의 블록으로 구분하고, 상기 각 위험 요소들에 가중치를 부여하여 상기 각 블록별로 위험요소들의 가중치를 합산하여 상기 위험도를 산출할 수 있다.Alternatively, the risk calculator may calculate the risk by dividing the map into a plurality of blocks, adding weights to the risk factors, and summing weights of the risk factors for each block.

또는 비행체는 GPS 모듈과, 이전의 위치와 현재의 위치 간의 거리 및 각 위치로부터 지형 또는 건축물과의 각도를 영상으로부터 도출하고, 상기 GPS 모듈에 의해 취득된 GPS 값으로부터 상기 거리 및 각도를 도출하는 위치 계산부 및 상기 영상으로부터 도출된 값과 상기 GPS 값으로부터 도출된 값을 비교하여 상기 GPS 값을 보정하는 GPS 보정부를 더 포함할 수 있다.Or the aircraft derives from the image the distance between the GPS module and the previous position and the current position and the terrain or the building from each position, and the position from which the distance and angle are derived from the GPS values acquired by the GPS module. The apparatus may further include a GPS corrector configured to correct the GPS value by comparing a value derived from the image and the value derived from the GPS value.

이때, 상기 비행경로 결정부는 상기 비행체의 현재 위치를 나타내는 상기 보정된 GPS값과 상기 위험도를 고려하여 상기 비행경로를 수정할 수 있다.In this case, the flight path determination unit may correct the flight path in consideration of the corrected GPS value and the risk level indicating the current position of the vehicle.

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Specific details of other embodiments are included in the detailed description and the drawings.

본 발명의 실시예에 따르면, 비행체가 이동중에 발생할 수 있는 돌발상황에대하여 능동적으로 비행경로를 수정 및 설정할 수 있다. 특히 일정 지역을 순찰, 촬영 또는 감시 목적의 카메라를 장착한 무인 비행기에 본 발명이 적용되는 경우, 장착된 카메라에 의해 촬영된 영상을 활용하여 위험도를 분석하고 비행경로를 수정 및 설정하므로, 새로운 장비의 도입 없이도 목적을 달성할 수 있는 효과가 있다.According to an embodiment of the present invention, the flight path may be actively modified and set in response to an unexpected situation that may occur while the aircraft is moving. In particular, when the present invention is applied to an unmanned aerial vehicle equipped with a camera for patrol, shooting or surveillance of a certain area, it is possible to use the image taken by the mounted camera to analyze the risk and modify and set the flight path. There is an effect that can achieve the purpose without the introduction of.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발 명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.Advantages and features of the present invention and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various forms, and only the embodiments are to make the disclosure of the present invention complete, and the general knowledge in the technical field to which the present invention belongs. It is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the present invention is defined only by the scope of the claims. It is to be understood that the terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification. It is noted that the terms "comprises" and / or "comprising" used in the specification are intended to be inclusive in a manner similar to the components, steps, operations, and / Or additions.

도 1 내지 도 5를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 비행경로 설정방법 및비행체를 설명한다. 도 1은 실시예에 따른 비행체를 나타내는 구성도이고, 도 2는 실시예에 따른 비행경로 설정방법을 나타내는 순서도이고, 도 3은 촬영된 영상으로부터 위험요소를 추출하는 과정을 설명하기 위한 예시도이고, 도 4는 산출된 위험도를 지도상에 나타내는 과정을 설명하기 위한 예시도이고, 도 5는 비행체의 GPS 값을 보정하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다. A flight path setting method and a vehicle according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 5. 1 is a configuration diagram showing a vehicle according to an embodiment, FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for setting a flight path according to an embodiment, and FIG. 3 is an exemplary view for explaining a process of extracting a hazard from a captured image. 4 is an exemplary view for explaining a process of displaying the calculated risk on a map, and FIG. 5 is an exemplary view for explaining a process of correcting a GPS value of a vehicle.

먼저 도 1 및 도 2를 참조하면, 실시예에 따른 비행체(100)는 카메라(110)와, 위험요소 검출모듈(120)과, 위험도 산출부(130)와, 비행경로 결정부(140)를 포함한다. First, referring to FIGS. 1 and 2, a vehicle 100 according to an embodiment may include a camera 110, a risk factor detection module 120, a risk calculator 130, and a flight path determiner 140. Include.

카메라(110)는 출발지에서 목적지까지 설정된 비행경로를 촬영한다. 예컨대 지도 상에서 출발지에서 목적지까지 초기에 비행경로가 설정되면, 비행체(100)가 비행경로를 따라 이동할 때 비행경로를 촬영할 수 있다.The camera 110 photographs a flight path set from a departure point to a destination. For example, if a flight path is initially set from the starting point to the destination on the map, the flight path 100 may photograph the flight path when the aircraft 100 moves along the flight path.

위험요소 검출모듈(120)은 촬영된 영상으로부터 비행체(100)가 이동할 때 위험이 될 요소들을 검출한다(S210). 예컨대 지형, 건축물, 화재 지역과 같은 위험가능요소를 적어도 하나를 포함하는 위험요소들을 검출한다. 따라서 위험요소 검출모듈(120)은, 예컨대 지형건축물 검출부(122)와 화재지역 검출부(124)를 포함할 수 있다. The risk factor detection module 120 detects elements to be a danger when the vehicle 100 moves from the captured image (S210). Risks are detected that include at least one of the possible hazards such as terrain, buildings, fire zones. Therefore, the hazard detection module 120 may include, for example, the terrain building detector 122 and the fire zone detector 124.

예를 들어 지형건축물 검출부(122)는 촬영된 영상에서 지형의 높고 낮음, 산, 언덕, 호수 등을 검출할 수 있다. 이러한 지형건축물 검출부(122)는 도 3에 도시된 바와 같이, 영상으로부터 촬영된 객체의 형상 특징을 추출하여 지형 또는 건축물을 검출할 수 있다. 이를 위해 블랍 특징 추출(blob feature extraction) 방법 등을 수행할 수도 있다.For example, the terrain building detector 122 may detect high and low terrain, mountains, hills, and lakes in the captured image. As shown in FIG. 3, the terrain building detector 122 may detect a terrain or a building by extracting shape features of an object photographed from an image. For this purpose, a blob feature extraction method may be performed.

화재지역 검출부(124)는 영상으로부터 YUV 색좌표계의 색도(chrominance)값 또는 RGB값을 나타내는 Gray scale값, 명도값, 채도값 등 색 특성값을 이용하여 영상으로부터 위험원인(예, )을 검출할 수 있다. 또는 이전 영상과 현재 영상을 비교하여 픽셀값이 기준치 이상의 변화를 갖는 픽셀을 찾아내어 위험원인에 의한 효과(예, 연기(smoke))를 검출할 수 있다. 불이 있는 지역의 영상은 붉은 색의 색도값을 가지며, 연기는 바람에 따라 쉽고 빠르게 이동하므로 영상값의 변화가 클 것이라는 점을 이용한 것이다. 이러한 불 검출 또는 연기 검출은 매틀랩(MATLAB) 등과 같은 도구에서 제공되는 영상 분석 알고리즘을 활용하여 수행 할 수 있다.The fire zone detection unit 124 detects a risk cause (eg,) from the image by using color characteristic values such as a chroma scale value, a brightness value, a saturation value representing a chromaticity value or an RGB value of a YUV color coordinate system from the image. Can be. Alternatively, by comparing a previous image with a current image, a pixel having a change in a pixel value greater than or equal to a reference value may be found to detect an effect caused by a risk factor (eg, smoke). The image of the fire area has a red chromatic value, and the smoke moves easily and quickly according to the wind, so the change in the image value will be large. Such fire detection or smoke detection may be performed using an image analysis algorithm provided by a tool such as MATLAB.

다음으로 위험도 산출부(130)는 위험요소 검출부(120)로부터 검출된 위험요 소들의 위험도를 각각 산출한다(S220). 그리고 산출된 위험도를, 출발지로부터 목적지까지 나타내는 지도상에 표시한다. 예컨대 위험도 산출부(130)는 지도를 다수의 블록으로 구분하고(또는 지도의 각 블록을 행렬 형태로 표현하고), 각 위험요소들에 가중치를 부여하여 각 블록별로(행렬의 각 요소별로) 위험요소들의 가중치를 합산하여 위험도를 산출할 수 있다. 또한 위험도 산출부(130)는 화재지역의 식생정보(예컨대 산림을 구성하고 있는 수종, 즉 침엽수, 활엽수 등의 정보), 습도정보, 풍속정보 및 계절정보 등 환경정보을 더 고려하여 위험도를 산출할 수 있다. 여기서 식생정보, 습도정보, 풍속정보 및 계절정보 등은 비행체(100)에 구비된 센서로부터 감지된 정보를 통해 알 수 있거나 또는 미리 저장해 둔 정보일 수 있다.Next, the risk calculator 130 calculates the risk of each of the risk factors detected from the risk factor detector 120 (S220). The calculated degree of risk is then displayed on a map showing from the starting point to the destination. For example, the risk calculator 130 divides the map into a plurality of blocks (or expresses each block of the map in a matrix form), and assigns a weight to each risk so that each block (for each element of the matrix) has a risk. Risks can be calculated by summing the weights of the factors. In addition, the risk calculation unit 130 may calculate the risk in consideration of environmental information such as vegetation information (for example, species of coniferous trees, deciduous trees, etc.), humidity information, wind speed information, and seasonal information of the fire zone. have. Here, the vegetation information, humidity information, wind speed information, and seasonal information may be known or stored in advance through information detected from a sensor provided in the vehicle 100.

도 4를 더 참조하여 구체적으로 예를 들면, 지형건축물 검출부(122)에 의해 검출된 지형(산 또는 높은 언덕) 및 건축물이 존재하는 블록에는 가중치 “1”을 부여하고, 화재지역 검출부(124)에 의해 검출된 불이 검출된 지역의 블록에는 가중치 “0.5”를 부여할 수 있다. 이때 식생정보를 더 이용하여, 만약 화재지역이 침엽수림 지역이면 가중치를 더 늘리고, 활엽수림 지역이면 가중치를 줄일 수 있다. 또는 풍속이 기준치보다 빠르거나, 습도가 기준치보다 낮거나, 또는 계절이 가을이거나 하는 경우에는 가중치를 늘릴 수 있다. 침엽수림의 경우 불이 잘 타며, 풍속이 빠르면 불길이 크게 번지고, 습도가 낮고 가을이면 불이 더 커지기 쉽기 때문이다. 또는 연기가 위치한 곳에는 “0.3”의 가중치를 부여할 수 있다. More specifically with reference to FIG. 4, for example, a weight (“1”) is assigned to a block in which the terrain (mountain or high hill) and the building detected by the terrain building detector 122 are present, and the fire zone detector 124 is provided. The weight of 0.5 can be assigned to a block of the area where the fire detected by. At this time, by using the vegetation information, if the fire zone is a coniferous forest, the weight can be increased further, and if the deciduous forest is the weight, the weight can be reduced. Alternatively, the weight may be increased when the wind speed is faster than the reference value, the humidity is lower than the reference value, or the season is autumn. In the case of coniferous forests, the fires burn well, and if the wind speed is high, the flames spread widely, and if the humidity is low and fall, the fires tend to be larger. Alternatively, where smoke is located, a weight of "0.3" may be assigned.

이러한 결과를 거치면, 도 5에 도시된 바와같이, 지도 상에서 출발지(A)에서 목적지(B) 사이에, 각 지역을 나타내는 블록마다, 위험도가 표시될 수 있다. 이러 한 위험도는 비행경로 결정부(140)로 전송된다.Based on these results, as shown in FIG. 5, the degree of danger may be displayed for each block representing each region between the starting point A and the destination B on the map. This risk is transmitted to the flight path determination unit 140.

비행경로 결정부(140)는 위험도를 고려하여 출발지(A)에서 목적지(B)까지의 비행경로를 수정 및 결정할 수 있다(S230). 예컨대 위험도가 “0.5” 이상인 블록을 거치지 않으면서도 가장 짧은 경로를 결정할 수 있다. 예컨대 출발지(A)에서 목적지(B)까지 거쳐가는 블록의 수를 산출하거나, 거쳐가는 블록의 변의 길이를 합산하여 가장 짧은 경로를 결정할 수 있다. 이동 경로의 세밀한 설정을 위해서 블록의 개수를 늘릴 수도 있다.The flight path determination unit 140 may correct and determine the flight path from the departure point A to the destination B in consideration of the risk (S230). For example, the shortest path can be determined without having to go through a block with a risk greater than “0.5”. For example, the shortest path may be determined by calculating the number of blocks passing from the starting point A to the destination B or by summing the lengths of the sides of the passing blocks. You can also increase the number of blocks for finer movement path settings.

이때, 비행경로 결정부(140)는 현재 비행체(100)의 위치를 더 고려하여 비행경로를 정확하게 결정할 수 있다. 이를 위해 비행체(100)는 GPS 모듈(150)과, 위치 계산부(160)와 GPS 보정부(170)를 더 포함할 수 있다.In this case, the flight path determination unit 140 may accurately determine the flight path by further considering the position of the current vehicle 100. To this end, the vehicle 100 may further include a GPS module 150, a position calculator 160, and a GPS corrector 170.

도 5를 더 참조하여 설명하면, GPS 모듈(150)은 GPS 신호를 수신하여 비행체(100)의현재 위치, 즉 GPS 값을 획득한다. 그러나, 예컨대 무인 비행체(100)와 같이 저가의 비행체(100)에는 값이 싼 GPS 모듈(150)을 사용할 수 있고, 이러한 경우 GPS값의 오차가 발생하게 되므로, 이를 보정해줄 필요가 있다. Referring to FIG. 5, the GPS module 150 receives a GPS signal to obtain a current position of the vehicle 100, that is, a GPS value. However, a low cost GPS module 150 may be used for the low cost aircraft 100, such as the unmanned aerial vehicle 100. In this case, an error of the GPS value may occur, and thus it is necessary to correct it.

위치 계산부(160)는 비행체(UAV)의 이전(또는 과거)위치에서 고정적인 지형(예컨대 산)을 바라본 각도와, 현재의 위치에서 산을 바라본 각도를 영상으로부터 알아내고, 과거위치로부터 현재위치까지의 거리도 도출한다. 그리고, GPS 모듈(150)로부터 제공되는 과거위치, 현재위치, 산의 위치로부터 과거위치와 현재위치까지의 거리 및 각도를 도출한다. 그리고 GPS 보정부(170)는 영상으로부터 도출한 값(거리 및 각도)과 GPS 값으로터 알아낸 값(거리 및 각도)를 비교하여, 값이 다를 경우 GPS 모듈(150)을 보정한다. 또한 이를 통해 자이로스코프 값도 보정할 수 있다. 또는 GPS 보정부(170)는 영상으로부터 도출한 값(거리 및 각도)과 GPS 값으로터 알아낸 값(거리 및 각도)를 비교하여, 값이 다를 경우 사용자에게 GPS 모듈(150)의 이상여부를 보고할 수도 있다.The position calculation unit 160 finds an angle of the terrain (eg, a mountain) viewed from a fixed terrain (for example, a mountain) at a previous (or past) position of the aircraft (UAV), and an angle of the mountain from a current position from an image, and displays the current position from a past position. It also derives the distance to. Then, the distance and angle between the past position, the present position, and the mountain position provided from the GPS module 150 to the past position and the present position are derived. The GPS correction unit 170 compares the value (distance and angle) derived from the image with the value (distance and angle) found from the GPS value and corrects the GPS module 150 when the values are different. It also allows you to calibrate gyroscope values. Alternatively, the GPS correction unit 170 compares the value (distance and angle) derived from the image with the value (distance and angle) found from the GPS value. You can also report.

비행경로 결정부(140)는 이와 같이 보정된 GPS 값을 이용하여 현재 비행체(100)의 위치를 정확히 파악하고, 현재의 위치로부터 목적지까지의 경로를 결정할 수 있다.The flight path determination unit 140 may accurately determine the location of the current vehicle 100 using the corrected GPS value, and determine a path from the current location to the destination.

이러한 본 발명의 실시예에 따르면, 비행체(100)가 이동중에 발생할 수 있는 돌발상황에 대하여 능동적으로 비행경로를 수정 및 설정할 수 있다.According to this embodiment of the present invention, the flight path 100 can actively modify and set the flight path for the unexpected situation that can occur during the movement.

특히 일정 지역을 순찰, 촬영 또는 감시 목적의 카메라를 장착한 무인 비행기에 본 발명이 적용되는 경우, 장착된 카메라에 의해 촬영된 영상을 활용하여 위험도를 분석하고 비행경로를 수정 및 설정하므로, 새로운 장비의 도입 없이도 비행경로를 능동적으로 설정할 수 있는 효과가 있다.In particular, when the present invention is applied to an unmanned aerial vehicle equipped with a camera for patrol, shooting or surveillance of a certain area, it is possible to use the image taken by the mounted camera to analyze the risk and modify and set the flight path. There is an effect that can actively set the flight path without the introduction of.

한편, 위 설명에서는 위험요소 검출모듈(120)이 지형건축물 검출부(122)와 화재지역 검출부(124)를 포함하는 경우를 예로 들었으나, 이에 한정되지 않고, 더욱 다양한 검출부가 추가될 수도 있다. 예컨대 위험요소 검출모듈(120)은 다수의 검출부가 추가적으로 부가될 수 있도록 다수의 슬롯(slot)을 구비할 수도 있으며, 또는 검출부 기능을 하는 소프트웨어가 업그레이드 및 추가될 수 있도록 인터페이스를 구비될 수도 있다.Meanwhile, in the above description, the risk factor detection module 120 includes the terrain building detection unit 122 and the fire zone detection unit 124 as an example. However, the present disclosure is not limited thereto, and more various detection units may be added. For example, the hazard detection module 120 may include a plurality of slots so that a plurality of detectors may be additionally added, or may be provided with an interface so that software that functions as a detector may be upgraded and added.

본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.Those skilled in the art will appreciate that the present invention can be embodied in other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. The scope of the present invention is shown by the following claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the claims and their equivalents should be construed as being included in the scope of the present invention.

도 1은 실시예에 따른 비행체를 나타내는 구성도이다.1 is a block diagram showing a vehicle according to an embodiment.

도 2는 실시예에 따른 비행경로 설정방법을 나타내는 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a method for setting a flight path according to an embodiment.

도 3은 촬영된 영상으로부터 위험요소를 추출하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.3 is an exemplary diagram for explaining a process of extracting a risk factor from a captured image.

도 4는 산출된 위험도를 지도상에 나타내는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.4 is an exemplary diagram for explaining a process of displaying the calculated risk on a map.

도 5는 비행체의 GPS 값을 보정하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.5 is an exemplary view for explaining a process of correcting a GPS value of a vehicle.

Claims (10)

삭제delete 삭제delete 출발지와 목적지가 설정된 지도 상에, 이동 중에 촬영한 영상으로부터 검출된 위험요소들을 제1 표시하는 단계;First displaying risk factors detected from an image captured while moving on a map where a starting point and a destination are set; 상기 위험요소들의 위험도를 각각 산출하여 상기 지도 상에 제2 표시하는 단계; 및Calculating a risk of each of the risk factors and displaying the second risk on the map; And 상기 위험도를 고려하여 상기 출발지로부터 상기 목적지까지의 비행경로를 결정하는 단계;를 포함하되, 상기 제1 표시하는 단계는,Determining a flight route from the starting point to the destination in consideration of the risk level, wherein the first displaying step includes: YUV 색좌표계의 색도(chrominance)값, RGB값을 나타내는 그레이 스케일(Gray scale)값, 명도값, 채도값 중 적어도 하나의 색특성값을 이용하여 상기 영상으로부터 불(fire)을 검출하는 단계와, 이전 영상과 현재 영상을 비교하여 픽셀값이 기준치 이상의 변화를 갖는 픽셀을 찾아내어 연기(smoke) 를 검출하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함하는 촬영한 영상을 이용한 비행경로 설정방법.Detecting fire from the image using at least one of a chromaticity value of a YUV color coordinate system, a gray scale value representing an RGB value, a brightness value, and a saturation value; A method of setting a flight path using a captured image comprising at least one step of detecting smoke by comparing a previous image with a current image and finding a pixel having a change in a pixel value exceeding a reference value. 출발지와 목적지가 설정된 지도 상에, 이동 중에 촬영한 영상으로부터 지형, 건축물, 화재 지역 중 적어도 하나를 포함하는 상기 위험요소들을 검출하여 제1 표시하는 단계;Detecting and displaying the risk factors including at least one of a terrain, a building, and a fire zone from an image photographed while moving on a map on which a starting point and a destination are set; 상기 위험요소들의 위험도를 각각 산출하되, 상기 위험요소들에 상기 화재 지역이 포함된 경우에 상기 화재 지역의 식생 정보, 습도정보 및 계절정보 중 적어도 하나를 포함하는 환경정보를 고려하여 상기 화재 지역의 위험도를 산출하여 상기 지도 상에 제2 표시하는 단계; 및Computing the risk of each of the risk factors, if the risk area includes the fire zone, considering the environmental information including at least one of vegetation information, humidity information and seasonal information of the fire zone of the fire zone Calculating a risk and displaying the risk on a second map; And 상기 위험도를 고려하여 상기 출발지로부터 상기 목적지까지의 비행경로를 결정하는 단계Determining a flight route from the origin to the destination in consideration of the risk 를 포함하는 촬영한 영상을 이용한 비행경로 설정방법.Flight path setting method using the captured image comprising a. 삭제delete 출발지에서 목적지까지 설정된 비행경로를 촬영하는 카메라;A camera for photographing a flight path set from a starting point to a destination; 촬영된 영상으로부터 위험요소들을 검출하는 위험요소 검출모듈;A risk factor detection module detecting risk factors from the captured image; 상기 위험요소들의 위험도를 각각 산출하여 지도 상에 표시하는 위험도 산출부; 및A risk calculator for calculating risks of the risk factors and displaying them on a map; And 상기 위험도를 고려하여 상기 출발지로부터 상기 목적지까지의 상기 비행경로를 수정하는 비행경로 결정부;를 포함하되,Including the flight path determining unit for modifying the flight path from the starting point to the destination in consideration of the risk; 상기 위험요소 검출 모듈은 상기 영상으로부터 촬영된 객체의 형상 특징을 추출하여 지형 및 건축물을 검출하는 지형건축물 검출부와, 상기 영상으로부터 YUV 색좌표계의 색도(chrominance)값, RGB값을 나타내는 Gray scale값, 명도값, 채도값 중 적어도 하나의 색특성값을 이용하여 상기 영상으로부터 불(fire) 을 검출하거나, 이전 영상과 현재 영상을 비교하여 픽셀값이 기준치 이상의 변화를 갖는 픽셀을 찾아내어 연기(smoke) 를 검출하는 위험지역 검출부를 포함하는 것The risk factor detection module includes a terrain building detection unit extracting shape features of the object photographed from the image to detect a terrain and a building, a gray scale value representing a chromaticity value and an RGB value of a YUV color coordinate system from the image, Fire is detected from the image using at least one of the brightness and saturation values, or the pixel is changed to a value greater than or equal to the reference value by comparing the previous image with the current image. Comprising a hazardous area detection unit for detecting 인 비행체.Flying vehicle. 제6항에 있어서, 상기 위험도 산출부는The method of claim 6, wherein the risk calculator 상기 위험지역 검출부로부터 검출된 위험 지역의 식생 정보, 습도정보, 풍속정보 및 계절정보 중 적어도 하나를 포함하는 환경정보를 고려하여 상기 위험지역의 위험도를 산출하는 것Calculating a risk level of the dangerous area in consideration of environmental information including at least one of vegetation information, humidity information, wind speed information, and seasonal information of the dangerous area detected by the dangerous area detection unit; 인 비행체.Flying vehicle. 제6항에 있어서, 상기 위험도 산출부는The method of claim 6, wherein the risk calculator 상기 지도를 다수의 블록으로 구분하고, 상기 각 위험요소들에 가중치를 부여하여 상기 각 블록별로 위험요소들의 가중치를 합산하여 상기 위험도를 산출하는 것Dividing the map into a plurality of blocks, weighting each of the risk factors, and adding the weights of the risk factors for each block to calculate the risk 인 비행체.Flying vehicle. 삭제delete 제6항에 있어서,The method of claim 6, GPS 모듈;GPS module; 이전의 위치와 현재의 위치 간의 거리 및 각 위치로부터 지형 또는 건축물과의 각도를 영상으로부터 도출하고, 상기 GPS 모듈에 의해 취득된 GPS 값으로부터 상기 거리 및 각도를 도출하는 위치 계산부; 및A position calculator for deriving the distance between the previous position and the current position and the angle with the terrain or the building from each position from the image, and deriving the distance and angle from the GPS values acquired by the GPS module; And 상기 영상으로부터 도출된 값과 상기 GPS 값으로부터 도출된 값을 비교하여 상기 GPS 값을 보정하는 GPS 보정부;를 더 포함하며,And a GPS correction unit configured to correct the GPS value by comparing the value derived from the image with the value derived from the GPS value. 상기 비행경로 결정부는 상기 비행체의 현재 위치를 나타내는 상기 보정된 GPS값과 상기 위험도를 고려하여 상기 비행경로를 수정하는 것The flight path determining unit corrects the flight path in consideration of the corrected GPS value indicating the current position of the vehicle and the risk. 인 비행체.Flying vehicle.
KR1020090117795A 2009-12-01 2009-12-01 Method for setting flight path and flying object KR101183659B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090117795A KR101183659B1 (en) 2009-12-01 2009-12-01 Method for setting flight path and flying object

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090117795A KR101183659B1 (en) 2009-12-01 2009-12-01 Method for setting flight path and flying object

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110061213A KR20110061213A (en) 2011-06-09
KR101183659B1 true KR101183659B1 (en) 2012-09-17

Family

ID=44395727

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020090117795A KR101183659B1 (en) 2009-12-01 2009-12-01 Method for setting flight path and flying object

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101183659B1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220058133A (en) 2020-10-30 2022-05-09 (주)헤르메시스 Apparatus for generating routes of drone using river and method thereof

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102708707B (en) * 2012-04-16 2014-12-17 北京东进航空科技股份有限公司 Self-adaptive adjusting method and device for unit window in controlled airspace
KR101706150B1 (en) * 2016-12-08 2017-02-27 국방과학연구소 Method for creating reference route for checking integrated electronic apparatus
JP7084571B2 (en) 2017-11-29 2022-06-15 エンジェルスウィング インコーポレイテッド A method and device for matching consumers and suppliers and providing drone data
KR102134890B1 (en) * 2017-11-29 2020-07-17 (주)엔젤스윙 Method and Device for providing Drone data by connecting customer and provider
KR102176132B1 (en) * 2018-12-11 2020-11-09 (주)씽크포비엘 Method and apparatus for determining an expected flight time for a plurality of drones, computer readable recording medium
KR102577562B1 (en) * 2022-08-26 2023-09-12 한화시스템 주식회사 Flying apparatus and flying method for urban air mobility

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4351897B2 (en) * 2003-11-11 2009-10-28 富士重工業株式会社 Autonomous mobile body, unmanned airship, and autonomous mobile body guidance method

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4351897B2 (en) * 2003-11-11 2009-10-28 富士重工業株式会社 Autonomous mobile body, unmanned airship, and autonomous mobile body guidance method

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220058133A (en) 2020-10-30 2022-05-09 (주)헤르메시스 Apparatus for generating routes of drone using river and method thereof

Also Published As

Publication number Publication date
KR20110061213A (en) 2011-06-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101183659B1 (en) Method for setting flight path and flying object
KR101768012B1 (en) Smoke Fire Detecting System Using Drone with Thermal Image Camera
US8452103B2 (en) Scene matching reference data generation system and position measurement system
US8428362B2 (en) Scene matching reference data generation system and position measurement system
WO2018225446A1 (en) Map points-of-change detection device
US9747501B2 (en) Fire detection method and apparatus
US8682531B2 (en) Image processing system and vehicle control system
US8711220B2 (en) Automatic detection of image degradation in enhanced vision systems
WO2019163454A1 (en) Image processing device, flying object, and program
JP6822427B2 (en) Map change point detector
CN112036210A (en) Method and device for detecting obstacle, storage medium and mobile robot
EP2476098A1 (en) Method and system for wildfire detection using a visible range camera
US10372986B2 (en) Method and device for detecting an overhead cable from an aerial vessel
US20160202071A1 (en) A Method of Determining The Location of A Point of Interest and The System Thereof
CA2938227A1 (en) Method for detecting and classifying events of a scene
CN107323677B (en) Unmanned aerial vehicle auxiliary landing method, device, equipment and storage medium
KR101366198B1 (en) Image processing method for automatic early smoke signature of forest fire detection based on the gaussian background mixture models and hsl color space analysis
Cornall et al. Aircraft attitude estimation from horizon video
US20140125794A1 (en) Vehicle environment monitoring device
CN115937746A (en) Smoke and fire event monitoring method and device and storage medium
CN108182679B (en) Haze detection method and device based on photos
CN105572680A (en) High-rise building fire positioning system and high-rise building fire positioning method
CN115400366B (en) Forest fire re-burning treatment method and system based on remote sensing satellite data
JP6628612B2 (en) Image processing system and image processing method
KR102392258B1 (en) Image-Based Remaining Fire Tracking Location Mapping Device and Method

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150827

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160907

Year of fee payment: 5

LAPS Lapse due to unpaid annual fee