KR102291050B1 - Drone for mission and mission-based multi drone formation control method - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 임무 수행용 드론 및 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다중 드론이 임무를 수행할 때 최적의 대형을 형성하도록 제어하는 임무 수행용 드론 및 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a mission-performing drone and a mission-based multi-drone formation control method, and more particularly, to a mission-performing drone and mission-based multi-drone formation control for controlling multiple drones to form an optimal formation when performing a mission it's about how
여러 대의 무인 비행체(Unmanned Aerial Vehicle, UVA)(이하, 드론이라 통칭함)를 이용하여 다양한 임무를 수행할 수 있도록 하는 연구에는 여러 시도들이 이루어지고 있다. 드론이 다양한 임무를 수행하도록 하는 시도뿐만이 아니라, 드론이 효율적으로 서비스를 제공하도록 하려는 연구도 이루어지고 있다. 이러한 관점에서 다중 드론들이 어떻게 대형을 형성하면 좋을지에 대한 고민과 연구들이 이루어지고 있다.Several attempts are being made in research to enable various missions to be performed using multiple Unmanned Aerial Vehicles (UVA) (hereinafter collectively referred to as drones). Not only attempts are being made to make drones perform various missions, but also studies are being made to ensure that drones provide services efficiently. From this point of view, contemplations and studies are being made on how to form a formation of multiple drones.
애드혹(Ad-hoc) 모바일 네트워크 환경에서는 각 노드가 이동성을 가지고 있어 지속적으로 위치를 변경하며, 더 나아가 예측 불가능하게 연결을 변경하는 연구가 있다. 이는 애드혹 모바일 네트워크 환경에서 노드의 네트워크 연결성을 유지시키고 데이터 전송 레이트(data rate)를 개선을 시킬 수 있는 네트워크 프로토콜에 대한 연구이다. 추가적으로, 네트워크의 노드 간의 연결의 방해가 있을 시에도 이를 대처할 수 있는 방안도 포함하고 있다. 즉, 시시각각 위상(topology)이 변화하는 네트워크와 무작위로 이동하고 있는 네트워크 연결 노드들의 환경에서도 내성이 있고 효율적으로 작동이 가능하도록 하는 프로토콜에 대한 연구가 진행되고 있다.In an ad-hoc mobile network environment, each node has mobility, so it constantly changes location, and further, there are studies that change the connection unpredictably. This is a study on a network protocol that can maintain network connectivity of nodes and improve data rate in an ad hoc mobile network environment. In addition, it also includes a method for coping with the interruption of the connection between the nodes of the network. That is, research on a protocol that enables tolerant and efficient operation even in the environment of networks in which the topology changes every moment and randomly moving network-connected nodes is in progress.
하지만, 이러한 연구에서는 각 노드들의 연결 상태만을 고려하여 강인한 모바일 네트워크 프로토콜을 구성하려고 하는 점에서 한계를 가진다. 실질적으로 강인한한 모바일 네트워크를 구성하기 위해서는 연결성 이외에도 다양한 요인들에 내성이 있어야 한다. However, this study has limitations in that it attempts to construct a robust mobile network protocol by considering only the connection state of each node. In order to construct a practically robust mobile network, it must be resistant to various factors other than connectivity.
그리고, 다중 드론의 연결을 유지하며, 공간적 및 시간적으로 분리된 동적 시스템에서 드론의 좌표를 설정할 수 있도록 하는 연구가 진행되고 있다. 이 연구에서, 다중 결정자(multiple decision makers)와 불완전한 수학적 모델을 가진 제한된 환경에서 최적화된 드론의 좌표 설정 방법, 내쉬 균형(Nash equilibrium)을 만족하도록 하는 다중 비행체의 좌표(위치) 설정에 대한 기술이 제시되고 있다.In addition, research is being conducted to maintain the connection of multiple drones and to set the coordinates of the drone in a spatially and temporally separated dynamic system. In this study, a method for setting the coordinates of a drone optimized in a limited environment with multiple decision makers and an incomplete mathematical model, and a technique for setting the coordinates (position) of multiple vehicles to satisfy the Nash equilibrium are presented. is being presented
하지만, 이 연구에서는 다중 드론의 주변 환경적인 요인들을 고려하지 못한다는 한계가 있다. 즉, 다중 드론들이 수행해야 하는 임무를 고려하지 않고 제한된 네트워크 환경 속에서의 대형 배치에 대한 기술이 제시되고 있을 뿐이고, 드론의 다양한 임무 수행 시의 효율성을 고려하여 대형을 형성하지 못한다는 단점이 있다.However, this study has a limitation in that it does not take into account environmental factors of multiple drones. In other words, technology for large-scale deployment in a limited network environment is only presented without considering the missions that multiple drones must perform, and there is a disadvantage in that the formation cannot be formed considering the efficiency of drones performing various missions. .
통신 네트워크가 급하게 필요하지만 인프라가 형성되지 않은 환경의 상황에서는 드론을 이용한 애드혹 연결을 통한 통신이 많이 활용된다. 이렇게 드론을 이용한 네트워크를 제공하는데 중요하게 해결되어야 하는 문제로 오랫동안 지속적으로 에너지를 제공해주어야 하는 배터리 문제가 있다. 이를 고려하여 무선 충전 시설이 있는 환경에서 다중 드론의 3D 대형 형성 알고리즘에 대하여 연구되고 있다. In an environment where a communication network is urgently needed but infrastructure is not formed, communication through an ad hoc connection using a drone is widely used. As an important problem to be solved in providing a network using drones like this, there is a battery problem that must continuously provide energy for a long time. Considering this, research is being conducted on the 3D large formation algorithm of multiple drones in an environment with wireless charging facilities.
하지만, 이 연구에서는 고정되어 있고 최적화된 지점에 위치한 무선 충전 시설을 사용한다는 한계가 있다. 즉, 고려해야 하는 임무 사항이 동적이지 않은 상황을 의미하고 있다. However, this study has a limitation in using a wireless charging facility located at a fixed and optimized point. In other words, it means a situation where the tasks to be considered are not dynamic.
드론은 이동 장치가 통신을 할 수 있도록 해주는 이동 기지국의 역할을 할 수도 있다. 단일 드론을 하나의 기지국으로 두어 이동 장치와 D2D 통신을 하도록 하는 기술에 대하여 연구되고 있다. 이 연구에서는 드론의 D2D 통신 할당 범위 확률, D2D 통신 단절 확률, 수용 면적과 수용 시간 사이의 전반적인 교환(tradeoff) 관계를 통해서 드론의 위치를 결정한다. Drones can also act as mobile base stations allowing mobile devices to communicate. A technology that allows a single drone to perform D2D communication with a mobile device by using a single base station is being studied. In this study, the drone's location is determined through the overall tradeoff relationship between the drone's D2D communication allocation range probability, D2D communication disconnection probability, and accommodation area and accommodation time.
하지만, 이 연구에서는 하나의 드론만을 고려하여 위치 최적화를 진행했다는 한계점이 있다. 또한, 드론의 위치 최적화의 목적이 D2D 통신에 국한되어 있다는 한계점이 있다.However, this study has a limitation in that the location optimization was performed by considering only one drone. In addition, there is a limitation in that the purpose of optimizing the location of the drone is limited to D2D communication.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 여러 대의 드론을 사용하여 임무를 수행해야 할 때, 수행하려는 임무에 따라서 최적의 드론 대형을 구성하고 이를 실시간으로 제어할 수 있도록 하는 임무 수행용 드론 및 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법을 제공함에 있다. The technical problem to be solved by the present invention is to configure an optimal drone formation according to the mission to be performed and control it in real time when a mission needs to be performed using multiple drones and a mission-based multi-purpose drone An object of the present invention is to provide a method for controlling a large drone.
임무를 수행하는데 있어서 여러 대의 드론들이 어떻게 대형을 형성하는가는 임무의 효율성에 큰 영향을 미친다. 예를 들어, 드론을 사용하여 네트워크 인프라를 제공하는 임무를 수행할 때, 어떻게 드론의 대형을 구성하여 서비스를 제공하느냐에 따라서 처리율(throughput), 액세스 시간(access time) 등의 네트워크의 성능이 달라진다. 더 나아가서, 매순간 최적의 다중 드론의 대형을 찾는 것은 유동적으로 변화하는 임무 환경에서 이동성(mobility)이라는 중대한 특성을 가진 드론이 효과적으로 사용되기 위해서는 필수적이다.How many drones form a formation in carrying out a mission has a great impact on the effectiveness of the mission. For example, when performing a task of providing network infrastructure using a drone, network performance such as throughput and access time varies depending on how the drone is configured to provide a service. Furthermore, finding the optimal multi-drone formation at every moment is essential for effective use of a drone with a critical characteristic of mobility in a fluidly changing mission environment.
다중 드론들을 사용하여 임무를 수행하기 위해서는 개개인의 성능도 중요하지만 무엇보다 여러 대의 드론들이 임무의 목적과 상황에 맞게 적절하게 배치되고 분포하는 것이 중요하다. 이렇게 드론의 최적의 분포를 알고 이를 배치시키기 위해서는 상당히 많은 임무 및 드론의 외적, 내적 요인들을 고려해야 한다. 다중 드론들이 대형을 형성하여 임무를 수행하는데 영향을 미치는 요인은 여러 가지가 존재한다. 이와 관련하여 각 요인별로 다중 드론의 임무 수행 능력을 개선을 시키려는 연구와 기술들이 많이 진행되고 있다. 하지만, 이러한 요인들을 종합적으로 고려하여 드론의 최적 위치를 찾도록 하는 기술은 충분히 개발되지 않았다.In order to perform a mission using multiple drones, individual performance is important, but above all, it is important that multiple drones are properly deployed and distributed according to the purpose and situation of the mission. In order to know the optimal distribution of drones and deploy them, it is necessary to consider many missions and external and internal factors of drones. There are several factors that affect the ability of multiple drones to form a formation and perform missions. In this regard, many studies and technologies are being conducted to improve the mission performance capability of multiple drones for each factor. However, the technology to find the optimal location of the drone by considering these factors comprehensively has not been sufficiently developed.
본 발명은 다중 드론이 임무를 수행할 때, 대형을 갖추는데 있어서 영향을 받는 중요한 요인들을 분석하여 최적 대형을 형성하도록 하는 제어 기술을 제공한다. 본 발명의 실시예는 각종 임무 수행 중에 작용하는 요인들을 드론들의 연결, 드론들의 분포, 드론들의 임무 수행 능력, 드론들의 상태의 4가지로 분류하여 최적 대형을 형성하고 유지하는 예시를 보인다. 본 발명은 각 요인들을 분석하여 각 요인의 영향을 드론에 가해지는 힘으로써 생각하는 접근 방식을 사용해 최적의 대형을 계산하도록 하는 기술을 제공한다. The present invention provides a control technology for forming an optimal formation by analyzing important factors that are affected in forming a formation when multiple drones perform a mission. The embodiment of the present invention shows an example of forming and maintaining an optimal formation by classifying factors that act during various missions into four categories: connection of drones, distribution of drones, mission performance capability of drones, and state of drones. The present invention provides a technique for calculating the optimal formation using an approach that analyzes each factor and considers the influence of each factor as a force applied to the drone.
또한, 본 발명은 주어진 임무의 중요도 분포를 나타낸 임무 지도(mission value map)를 활용하여 이를 고려한 최적 대형을 형성할 수 있는 기술을 제공한다. 임무 지도를 통해서 임무 수행을 위해 필요한 특징 및 위치를 미리 파악하여 이를 참고해 적합하게 드론 배치를 형성하게 된다. 따라서, 어떠한 형태의 임무에서도 그 특징 및 목표를 정해주는 임무 지도가 주어진다면 최적의 효율을 낼 수 있는 드론 배치를 형성할 수 있게 된다.In addition, the present invention provides a technique for forming an optimal formation taking this into consideration by utilizing a mission value map indicating the importance distribution of a given mission. Through the mission map, the characteristics and locations necessary for mission performance are identified in advance, and the drone deployment is appropriately formed with reference to this. Therefore, in any type of mission, if a mission map that sets the characteristics and goals is given, it is possible to form a drone deployment that can achieve optimum efficiency.
본 발명은 드론을 사용하여 구현 및 설계하였으나, UVA 뿐만 아니라 UGV(Unmanned Ground Vehicles), UUV(Unmanned Underwater Vehicles) 등의 다양한 무인 이동체에 활용될 수 있다. Although the present invention was implemented and designed using a drone, it can be applied to various unmanned moving vehicles such as unmanned ground vehicles (UGVs) and unmanned underwater vehicles (UUVs) as well as UVA.
더 나아가서, 본 발명을 이용하면 최대한 효율적으로 분산적인 서비스 및 임무를 제공하는 것이 가능해져 스마트폰, 대중교통 등의 일반적인 사람들의 편의를 위한 시설에서도 활용될 수 있다. Furthermore, by using the present invention, it is possible to provide distributed services and missions as efficiently as possible, so that it can be utilized in facilities for the convenience of ordinary people, such as smartphones and public transportation.
본 발명은 다중 드론이 어떠한 네트워크 환경 속에서 놓여 있어도 위에서 설명한 임무 지도, 다양한 요인 사항들을 고려하여 네트워크를 유지, 성공적인 임무 수행을 할 수 있도록 하는 것이다. 즉, 다중 드론은 임무 수행을 위한 최적의 위치를 찾아서 비행을 하되, 변화하는 상황을 인지하고 고려하여 지속적으로 최적의 임무 상태를 갱신해 유지할 수 있다. The present invention allows multiple drones to successfully perform a mission by maintaining a network in consideration of the mission map and various factors described above, no matter what network environment they are placed in. In other words, the multi-drone can find the optimal location for mission performance and fly, but it can continuously update and maintain the optimal mission status by recognizing and considering changing situations.
본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론은 백본 네트워크 및 다중 드론 간의 드론 네트워크와 통신 연결을 수행하는 통신부, 네트워크 유지를 위한 제1 힘, 드론들의 확산을 위한 제2 힘, 드론의 임무 수행을 위한 제3 힘 및 드론 상태에 따른 제4 힘을 계산하는 힘 계산부, 및 상기 제1 힘, 상기 제2 힘, 상기 제3 힘 및 상기 제4 힘의 합력 방향으로 이동을 제어하는 비행 제어부를 포함한다.A mission-performing drone according to an embodiment of the present invention includes a communication unit that communicates with a backbone network and a drone network between multiple drones, a first force for network maintenance, a second force for spreading drones, and a drone mission A force calculator for calculating a third force for and a fourth force according to the drone state, and a flight control unit for controlling movement in the direction of the resultant force of the first force, the second force, the third force, and the fourth force includes
상기 통신부는 드론-임무 간 네트워크를 형성하고, 임무 지점으로부터 브로드캐스팅되는 임무 정보를 수신할 수 있다.The communication unit may form a drone-mission network and receive mission information broadcast from a mission point.
GPS 센서를 이용하여 위치를 측정하는 센서부를 더 포함할 수 있다.It may further include a sensor unit for measuring a location using a GPS sensor.
상기 통신부는 상기 드론 네트워크를 통해 상기 GPS 센서를 이용하여 측정한 위치 정보를 브로드캐스팅하고 인접한 드론의 위치 정보를 획득할 수 있다. The communication unit may broadcast location information measured using the GPS sensor through the drone network and acquire location information of an adjacent drone.
상기 센서부는 UWB 기반의 측위 장치 또는 카메라 기반 물체 탐지 장치를 이용하여 인접한 드론의 위치를 탐지할 수 있다. The sensor unit may detect a position of an adjacent drone using a UWB-based positioning device or a camera-based object detection device.
상기 센서부는 UWB 기반의 측위 장치 또는 카메라 기반 물체 탐지 장치를 이용하여 임무의 현황을 파악할 수 있다.The sensor unit may determine the status of the mission by using a UWB-based positioning device or a camera-based object detection device.
상기 비행 제어부는 상기 드론 상태가 기준치보다 낮아져서 상기 제4 힘이 상태 임계치보다 커지면 드론이 착륙 지점으로 착륙하도록 제어할 수 있다.The flight controller may control the drone to land at a landing point when the state of the drone is lower than a reference value and the fourth force is greater than a state threshold.
상기 비행 제어부는 상기 제3 힘이 임무 임계치보다 작은 경우 현 위치에서 임무를 수행하도록 제어할 수 있다. The flight control unit may control to perform the mission at the current position when the third force is less than the mission threshold.
상기 비행 제어부는 상기 제2 힘과 상기 제3 힘의 합이 상기 제1 힘보다 커지면 홉 노드를 재설정하여 다중 드론 대형이 확장되도록 제어할 수 있다.When the sum of the second force and the third force is greater than the first force, the flight controller resets the hop node to control the multi-drone formation to expand.
본 발명의 다른 실시예에 따른 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법은 다중 드론 중 각 드론이 네트워크 유지를 위한 제1 힘, 드론들의 확산을 위한 제2 힘, 드론의 임무 수행을 위한 제3 힘 및 드론 상태에 따른 제4 힘을 힘 벡터로 정의하는 단계, 및 상기 각 드론이 상기 제1 힘, 상기 제2 힘, 상기 제3 힘 및 상기 제4 힘의 합력 방향으로 이동하여 상기 다중 드론의 대형을 형성하는 단계를 포함한다.In a mission-based multi-drone formation control method according to another embodiment of the present invention, among multiple drones, each drone has a first force for maintaining a network, a second force for spreading drones, a third force for performing a drone mission, and a drone defining a fourth force according to a state as a force vector, and moving each drone in the direction of the resultant force of the first force, the second force, the third force, and the fourth force to increase the formation of the multiple drones forming a step.
상기 다중 드론은 다중 드론 간의 드론 네트워크를 형성하고, 상기 각 드론은 상기 드론 네트워크를 통해 위치 정보를 브로드캐스팅하고 인접한 드론의 위치 정보를 획득할 수 있다. The multiple drones form a drone network among multiple drones, and each drone may broadcast location information through the drone network and acquire location information of adjacent drones.
상기 각 드론은 UWB 기반의 측위 장치 또는 카메라 기반 물체 탐지 장치를 이용하여 인접한 드론의 위치를 탐지할 수 있다.Each of the drones may detect the location of an adjacent drone using a UWB-based positioning device or a camera-based object detection device.
상기 각 드론은 드론-임무 간 네트워크를 형성하고, 임무 지점으로부터 브로드캐스팅되는 임무 정보를 수신하여 임무의 현황을 파악할 수 있다.Each of the drones forms a drone-mission network, and receives mission information broadcast from a mission point to determine the status of the mission.
상기 각 드론은 UWB 기반의 측위 장치 또는 카메라 기반 물체 탐지 장치를 이용하여 임무의 현황을 파악할 수 있다. Each of the drones may grasp the status of a mission by using a UWB-based positioning device or a camera-based object detection device.
상기 각 드론은 수용하고 있는 임무의 양을 주변 드론들과 비교하여 상대적으로 임무가 많을 경우 임무 지역으로 수평적으로 멀어지고, 상대적으로 임무가 적을 경우 상기 임무 지역 쪽으로 수평적으로 가까이 가도록 이동할 수 있다. Each of the drones can move horizontally away from the mission area when the number of missions is relatively large by comparing the amount of missions it accommodates with the surrounding drones, and horizontally closer to the mission area when the number of missions is relatively small. .
상기 각 드론은 수용하고 있는 임무의 양을 주변 드론들과 비교하여 상대적으로 임무가 많을 경우 상승하고, 상대적으로 임무가 적을 경우 하강하도록 이동할 수 있다. Each of the drones may move to rise when there are relatively many tasks by comparing the amount of missions it is receiving with those of the surrounding drones, and to descend when there are relatively few tasks.
상기 각 드론은 상기 제2 힘과 상기 제3 힘의 합이 상기 제1 힘보다 커지면 홉 노드를 재설정하여 상기 다중 드론의 대형을 확장할 수 있다. When the sum of the second force and the third force is greater than the first force, each drone resets a hop node to expand the formation of the multi-drone.
기존 기술의 경우 다중 드론을 이용하여 제한적인 상황 및 조건에서 임무를 수행하는 것까지는 가능할 지라도, 임무의 특성을 각기 고려하여 효율적인 임무를 수행할 수 있도록 대형을 최적화하는 것은 매우 힘들었다. In the case of existing technologies, it is possible to perform missions in limited situations and conditions using multiple drones, but it was very difficult to optimize the formation to efficiently perform missions considering the characteristics of each mission.
이를 해결하기 위해서 본 발명에서는 임무의 고려할 요소들을 힘으로써 정의하여 간편하게 위치를 계산하고 다중 드론을 효율적으로 배치하여 임무를 수행할 수 있도록 한다. 복잡하게 변화하는 임무의 환경을 힘으로써 간단하게 표현하여 실시간으로 드론들의 최적의 대형을 계산함으로써 효과적인 임무 수행이 이루어질 수 있다. In order to solve this problem, in the present invention, the factors to be considered of the mission are defined as force, so that the position can be calculated conveniently, and multiple drones can be efficiently deployed to perform the mission. Effective mission performance can be achieved by calculating the optimal formation of drones in real time by simply expressing the complex changing mission environment with force.
또한, 본 발명은 제한된 일부 특정 임무 상황에서만 사용할 수 있는 것이 아니라, 다중 드론을 이용하는 다양한 임무 상황에 통용되어 사용될 수 있다. 더 나아가서, 본 발명은 드론에만 국한되지 않고 다양한 매체 및 환경을 이용하는 각종 무인 이동체의 다중 제어에서도 효과적으로 활용될 수 있다.In addition, the present invention can not be used only in some limited specific mission situations, but can be commonly used in various mission situations using multiple drones. Furthermore, the present invention is not limited to drones and can be effectively utilized in multiple control of various unmanned moving objects using various media and environments.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론 및 네트워크를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론에 작용하는 힘을 나타내는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론에 작용하는 힘의 관계를 드론 사이의 거리에 따라 나타낸 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론의 네트워크 유지를 위한 제1 힘을 나타내는 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론들의 확산을 위한 제2 힘을 나타내는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론의 임무 수행을 위한 제3 힘을 나타내는 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론의 상태에 따른 제4 힘을 나타내는 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론의 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법을 적용하여 다중 드론의 임무 수행을 시뮬레이션한 장면을 나타내는 예시도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법을 적용하여 다중 드론의 임무 수행을 시뮬레이션한 결과를 나타내는 그래프이다.1 is a block diagram illustrating a drone and a network for performing a mission according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary diagram illustrating a force acting on a drone for performing a mission according to an embodiment of the present invention.
3 is a graph showing a relationship between forces acting on a drone for performing a mission according to a distance between the drones according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary diagram illustrating a first force for maintaining a network of a drone for performing a mission according to an embodiment of the present invention.
5 is an exemplary diagram illustrating a second force for spreading of drones for mission performance according to an embodiment of the present invention.
6 is an exemplary diagram illustrating a third force for performing a mission of a drone for performing a mission according to an embodiment of the present invention.
7 is an exemplary diagram illustrating a fourth force according to a state of a drone for performing a mission according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart illustrating a method of controlling a drone for performing a mission according to an embodiment of the present invention.
9 is an exemplary diagram illustrating a scene in which the mission performance of multiple drones is simulated by applying the mission-based multi-drone formation control method according to an embodiment of the present invention.
10 is a graph illustrating a result of simulating the mission performance of multiple drones by applying the mission-based multi-drone formation control method according to an embodiment.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예들에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예들에 한정되지 않는다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can easily implement them. The present invention may be embodied in many different forms and is not limited to the embodiments described herein.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.In order to clearly explain the present invention, parts irrelevant to the description are omitted, and the same reference numerals are given to the same or similar elements throughout the specification.
또한, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.In addition, throughout the specification, when a part "includes" a certain component, this means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.
이하, 도 1을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 임무 수행용 드론 및 네트워크에 대하여 설명하고, 도 2 내지 7을 참조하여 임무 수행용 드론에 작용하는 힘을 이용하여 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법에 대하여 설명한다.Hereinafter, a drone and a network for performing a mission according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 1, and a mission-based multi-drone formation control method using a force acting on the drone for performing a mission with reference to FIGS. 2 to 7 will be described.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론 및 네트워크를 나타내는 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a drone and a network for performing a mission according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 임무 수행용 드론(10)(이하, 간략히 '드론'이라 칭한다)은 센서부(11), 통신부(12), 힘 계산부(13) 및 비행 제어부(14)를 포함한다.Referring to FIG. 1 , a
센서부(11)는 위치를 측정할 수 있는 GPS(Global Positioning System) 센서, UWB(Ultra Wide Band) 기반의 측위 장치, 카메라 기반 물체 탐지 장치를 포함할 수 있다. 센서부(11)는 GPS를 이용하여 드론(10) 자신의 위치를 측정할 수 있다. 센서부(11)는 UWB 기반의 측위 장치 또는 카메라 기반 물체 탐지 장치를 이용하여 인접한 드론(10)의 위치를 탐지/계산할 수 있다. 또한, 센서부(11)는 UWB 기반의 측위 장치 또는 카메라 기반 물체 탐지 장치를 이용하여 임무(40)를 탐지/계산할 수 있다. 또한, 센서부(11)는 드론(10)에 내장된 배터리의 충전 상태, 드론(10)의 충격 상태 등을 포함하는 드론(10)의 상태 정보를 탐지할 수 있다. The
임무(40)는 드론(10)의 임무 수행이 요구되는 지점으로써, 임무(40)의 특성에 따라 단순 위치로 지정될 수도 있고, 분포의 연속성에 따라 연속적인 분포도의 형태로 정의될 수 있다. 예를 들어, 배달 임무의 경우, 임무(40)는 임무 지점으로 드론(10)이 배달할 품목에 대한 물품의 위치로 정의될 수 있다. 산불 진화 임무의 경우, 임무(40)는 임무 지점의 온도가 영역 내에서 연속적인 수치로 분포하므로, 위치가 특정되지 않으며 센서부(11)에서 탐지되어 파악될 수 있다. The
통신부(12)는 게이트웨이(20)를 통해 백본(backbone) 네트워크와 통신 연결을 수행하고, 다중 드론(10)들 간의 드론 네트워크(30)와 통신 연결을 수행한다. 게이트웨이(20)는 드론(10)이 백본 네트워크와 연결되는 지점 또는 드론 네트워크(30)가 백본 네트워크와 연결되는 지점이다. The
한편, 임무(40)는 임무 위치에 배치되는 통신 단말을 포함할 수 있고, 통신 단말을 이용하여 드론(10)의 통신부(12)를 통한 드론-임무 간 네트워크를 형성할 수 있다. 통신부(12)는 임무(40)로부터 브로드캐스팅(broadcasting)되는 임무 정보를 수신할 수 있다.Meanwhile, the
힘 계산부(13)는 게이트웨이(20)의 위치 정보, 드론(10) 자신의 위치 정보, 인접한 드론(10)의 위치 정보, 임무 정보, 상태 정보를 기반으로 네트워크 유지를 위한 제1 힘(F1), 드론(10)들의 확산을 위한 제2 힘(F2), 드론(10)의 임무 수행을 위한 제3 힘(F3), 드론(10)의 상태에 따른 제4 힘(F4)을 계산한다. 제1 힘(F1), 제2 힘(F2), 제3 힘(F3), 제4 힘(F4)을 계산하는 방법에 대해서는 도 4 내지 7에서 후술한다. The
비행 제어부(14)는 제1 힘(F1), 제2 힘(F2), 제3 힘(F3), 제4 힘(F4)에 따라 드론(10)이 이동하여야 하는 위치 및 이동 방향을 결정할 수 있다. 비행 제어부(14)는 결정된 위치 및 이동 방향으로 드론(10)의 이동을 제어한다.The
각 드론(10)이 인접한 드론(10)의 위치를 획득하는 방법으로, 드론(10)들 간에 형성된 드론 네트워크(30)를 통해 각 드론(10)이 GPS를 이용하여 측정한 자신의 위치 정보를 통신부(12)를 통해 브로드캐스팅하는 방법이 있다. 각 드론(10)은 드론 네트워크(30)를 통해 인접한 드론(10)의 위치 정보를 획득할 수 있다. 또는, 각 드론(10)이 UWB 기반의 측위 장치 또는 카메라 기반 물체 탐지 장치를 이용하여 인접한 드론(10)의 위치를 탐지/계산하는 방법이 있다. 각 드론(10)은 어느 하나의 방법으로 인접한 드론(10)의 위치를 획득할 수 있다. As a method in which each
각 드론(10)이 임무와 관련된 현황을 파악하기 위한 벙법으로, 드론-임무 간 네트워크를 통해 임무(40)로부터 브로드캐스팅되는 임무 정보를 획득하는 방법이 있다. 또는, 각 드론(10)이 UWB 기반의 측위 장치 또는 카메라 기반 물체 탐지 장치를 이용하여 임무(40)의 현황을 파악하는 방법이 있다. 각 드론(10)은 어느 하나의 방법으로 임무(40)와 관련된 현황을 파악할 수 있다. As a method for understanding the status of each
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론에 작용하는 힘을 나타내는 예시도이다.2 is an exemplary diagram illustrating a force acting on a drone for performing a mission according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 임무 기반 다중 드론 대형 제어를 위하여 각각의 드론(10)은 네트워크 유지를 위한 제1 힘(F1), 드론(10)들의 확산을 위한 제2 힘(F2), 드론(10)의 임무 수행을 위한 제3 힘(F3), 드론(10)의 상태에 따른 제4 힘(F4) 등에 의해 제어된다. 제1 힘(F1), 제2 힘(F2), 제3 힘(F3), 제4 힘(F4)의 영향의 정도에 의해서 각 드론(10)의 위치가 결정되고, 최종적으로 다중 드론(10)들의 대형이 결정된다. 즉, 각 드론(10)이 제1 힘(F1), 제2 힘(F2), 제3 힘(F3) 및 제4 힘(F4)의 합력 방향으로 이동하여 다중 드론의 대형을 형성한다.Referring to FIG. 2 , for mission-based multi-drone formation control, each
각 드론(10)의 위치를 결정하는 요소인 제1 힘(F1), 제2 힘(F2), 제3 힘(F3), 제4 힘(F4)의 영향은 각각의 힘 벡터로 정의된다. 드론(10)에 가해지는 요소들의 영향을 전체 힘의 합으로 표현된다. 이와 같이, 임무 상에서 복잡한 요소들을 힘으로 정의함으로써 직관적이고 간단하게 효율적인 임무 수행을 위한 요소들을 고려할 수 있게 된다. 즉, 현재 드론(10)이 가지고 있는 네트워크에 대한 연결성 유지를 위한 제1 힘(F1), 드론(10)이 주변 드론(10)들의 영향을 받아 퍼지도록 하는 제2 힘(F2), 드론(10)의 임무 수행 목적에 따른 제3 힘(F3), 그리고 드론(10) 자체의 상태에 따른 제4 힘(F4)이 합산되어 드론(10)이 최적의 방향으로 이동하도록 하는 것이다. 이러한 과정은 모든 드론(10)에 대해서 적용될 뿐만이 아니라, 지속적으로 또는 주기적으로 계속 계산되어 현재 시간, 현재 임무에 적합한 최적의 대형을 갖출 수 있게 되는 것이다. The effects of the first force (F 1 ), the second force (F 2 ), the third force (F 3 ), and the fourth force (F 4 ), which are factors determining the position of each
예시한 바와 같이, 드론(10)에 작용하는 제1 힘(F1), 제2 힘(F2), 제3 힘(F3), 제4 힘(F4)은 벡터로 표시될 수 있으며, 드론(10)의 최종 이동은 제1 힘(F1), 제2 힘(F2), 제3 힘(F3), 제4 힘(F4)의 합력(F)의 방향으로 작용하게 된다. As illustrated, the first force F 1 , the second force F 2 , the third force F 3 , and the fourth force F 4 acting on the
이하, 도 3 내지 7을 참조하여 드론(10)에 작용하는 힘에 대하여 더욱 상세하게 설명한다.Hereinafter, the force acting on the
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론에 작용하는 힘의 관계를 드론 사이의 거리에 따라 나타낸 그래프이다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론의 네트워크 유지를 위한 제1 힘을 나타내는 예시도이다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론들의 확산을 위한 제2 힘을 나타내는 예시도이다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론의 임무 수행을 위한 제3 힘을 나타내는 예시도이다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론의 상태에 따른 제4 힘을 나타내는 예시도이다. 3 is a graph illustrating a relationship between forces acting on a drone for performing a mission according to a distance between the drones according to an embodiment of the present invention. 4 is an exemplary diagram illustrating a first force for maintaining a network of a drone for performing a mission according to an embodiment of the present invention. 5 is an exemplary diagram illustrating a second force for spreading of mission-performing drones according to an embodiment of the present invention. 6 is an exemplary diagram illustrating a third force for performing a mission of a drone for performing a mission according to an embodiment of the present invention. 7 is an exemplary diagram illustrating a fourth force according to a state of a drone for performing a mission according to an embodiment of the present invention.
먼저, 도 3 및 4를 참조하여 네트워크 유지를 위한 제1 힘(F1)에 대하여 설명한다. First, the first force F 1 for maintaining the network will be described with reference to FIGS. 3 and 4 .
제1 힘(F1)은 드론(10)들의 네트워크 연결이 끊어지지 않도록 유지를 시켜주는 힘이다. 제1 힘(F1)은 기본적으로는 드론(10)들의 네트워크 연결 유지를 위한 힘으로 각 드론(10)과 백본 네트워크의 통신 연결이 유지될 수 있도록 가해지는 힘이다. 통신 연결이 지속적으로 유지가 되기 위해서는 일단 최소 한 개 이상의 네트워크 연결 지점(드론(10) 또는 게이트웨이(20))로부터 최대 통신 거리를 벗어나지 말아야 한다. 제1 힘(F1)은 네트워크 연결 지점으로부터 거리가 멀어질수록 네트워크 연결 지점으로 향하는 방향의 힘이 커진다는 것이 특징이다. The first force F 1 is a force that maintains the network connection of the
제1 힘(F1)은 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.The first force F 1 may be expressed as in
여기서, P는 위치를 나타내는 벡터이고, Di는 i번째 드론을 나타내고, H는 1홉(one-hop)으로 연결된 노드(드론(10))의 집합을 나타낸다. Here, P is a vector indicating a location, D i indicates an i-th drone, and H indicates a set of nodes (drone 10) connected by one-hop.
1홉으로 연결된 드론(10)의 집합 H는 다음과 같이 정의된다. 최초에 모든 드론(10)이 게이트웨이(20) 인근에서 비행을 시작하고 각 드론(10)에 대해 H는 게이트웨이(20) 단 하나만을 원소로써 갖는다. 이후, 후술하는 네트워크 확장 기능을 통하여 H의 원소가 변경되고, 이를 통해 F1,i는 다양한 네트워크 대형에서 네트워크를 유지할 수 있는 힘의 요소로 작용한다. A set H of the
다음으로, 도 3 및 5를 참조하여 드론(10)들의 확산을 위한 제2 힘(F2)에 대하여 설명한다. Next, the second force (F 2 ) for the diffusion of the
제2 힘(F2)은 드론(10)들이 한 곳에 밀집하여 몰려있지 않고 분산될 수 있도록 하는 힘이다. 임무(40)를 수행하는데 있어서 드론(10)들이 뭉쳐서 분포할 경우 효율적으로 임무(40)를 수행할 수 없다. 드론(10)들이 밀집되어 분포를 하면 서비스가 과도하게 한 곳에 집중되어 서비스가 효율적으로 제공되지 않게 된다. 더 중요하게는 드론(10)들이 필요 이상으로 밀집되어 있을 경우 드론(10) 간의 충돌 및 신호 간섭 등의 치명적인 사고가 발생할 가능성이 커진다. 따라서 드론(10)들이 서로 멀어지려는 제2 힘(F2)이 필요하다. 다만, 드론(10)이 백본 네트워크와 통신할 수 있는 최대 거리를 벗어나면 제2 힘(F2)의 영향을 받지 못하므로 그 전까지 제2 힘(F2)의 영향을 받는 것으로 정의한다. The second force (F 2 ) is a force that allows the
이러한 사항들을 고려하여 제2 힘(F2)을 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.Considering these considerations, the second force F 2 may be expressed as Equation (2).
여기서, P는 위치를 나타내는 벡터이고, Di는 i번째 드론을 나타내고, Dj는 j번째 드론을 나타내고, N은 인접한 노드의 집합을 나타내고, Rmax는 통신 가능한(정보 전달이 가능한) 최대 거리를 나타낸다. 인접한 노드의 집합 N은 의 조건을 만족하는 드론 Dj를 포함하는 집합으로 정의된다. Here, P is a vector indicating a position, D i indicates the i-th drone, D j indicates the j-th drone, N indicates a set of adjacent nodes, and R max is the maximum distance that can be communicated (transferable information). indicates The set N of adjacent nodes is It is defined as a set including a drone D j that satisfies the condition of .
다음으로, 도 3 및 6을 참조하여 드론(10)의 임무 수행을 위한 제3 힘(F3)에 대하여 설명한다. Next, the third force F 3 for performing the mission of the
제3 힘(F3)은 드론(10)들이 효율적으로 임무(40)를 수행할 수 있도록 추가적으로 가해지는 힘이다. 다중 드론(10)들이 대형을 형성하는데 있어서는 어떠한 목적(종류)의 임무(40)를 수행하는지가 중요하다. 일반적으로 다중 드론(10)들을 이용해서 수행하는 임무(40)는 각 드론(10)이 로드(load)를 할당받아 분산적으로 임무(40)를 수행한다는 것이 특징이다. 예를 들어, 각 드론(10)이 네트워크 서비스를 제공하도록 할당받는 임무, 감시해야 하는 지역을 할당받는 임무, 위치별로 물자를 수송을 해야 하는 임무 등이 존재한다. 따라서 제3 힘(F3)은 이러한 로드를 각 드론(10)에 최대한 효율적으로 분산시켜서 임무(40)를 수행할 수 있도록 해주는 힘이다. The third force F 3 is a force additionally applied so that the
제3 힘(F3)은 다음과 같은 기본적인 2가지 부분으로 구성된다. 먼저, 드론(10)이 수용하고 있는 임무(40)(또는 서비스)의 양을 주변 드론(10)들과 비교하여 상대적으로 임무(40)가 많을 경우 임무(40) 지역에서 수평적으로 멀어지고, 상대적으로 임무(40)가 적을 경우 임무(40) 지역 쪽으로 수평적으로 가까이 가도록 하는 힘이다. 다음으로는, 임무 지도(mission value map)에 나타나 있는 임무(40)를 필요로 하는 위치에 의한 힘이다. 즉, 임무(40)를 필요로 하는 위치가 많은 방향으로 더 힘을 받게 되는 것이다. 드론(10)과 각 임무(40) 위치들과의 거리 벡터의 합을 이용하면 최대한 임무(40)를 제공해야 하는 위치로 이동할 수 있다. The third force (F 3 ) consists of two basic parts: First, by comparing the amount of the mission 40 (or service) accommodated by the
이러한 사항들을 고려하여 제3 힘(F3)을 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.Considering these matters, the third force F 3 may be expressed as
여기서, P는 위치를 나타내는 벡터이고, Di는 i번째 드론을 나타내고, Dj는 j번째 드론을 나타내고, N은 인접한 노드의 집합을 나타내고, ni는 i번째 드론에 할당된 임무 부하량을 나타내고, nj는 j번째 드론에 할당된 임무 부하량을 나타내고, dk는 k번째 임무를 나타내고, A, B는 비례 상수이다.Here, P is a vector indicating the position, D i indicates the i-th drone, D j indicates the j-th drone, N indicates a set of adjacent nodes, n i indicates the mission load assigned to the i-th drone, , n j represents the mission load assigned to the j-th drone, d k represents the k-th mission, and A and B are proportional constants.
추가적으로, 각 드론(10)에 로드를 할당한다는 임무적 특성을 고려하였을 때, 제3 힘(F3)에 1가지 부분이 추가될 수 있다. 주변 드론(10)과 임무(40) 수용 양을 비교하여 상대적으로 임무(40)가 많을 경우 수직 방향으로 상승하고, 상대적으로 임무(40)가 적으면 수직 방향으로 하강을 하는 힘이다. 이는 드론(10)의 임무 수행의 디스크 패킹 문제(disk packing problem)를 고려하여 수직 방향으로의 변화를 추가하는 것이다. 이렇게 제3 힘(F3)을 받음으로써, 드론(10)이 상승하면 상대적으로 할당받는 로드가 줄어들고, 드론(10)이 하강을 하면 상대적으로 할당 받는 로드가 증가하여 효과적인 임무(40)의 분배가 가능해진다. Additionally, considering the mission characteristic of allocating a load to each
임무(40)의 분배 사항을 추가적으로 고려한 제3 힘(F3')을 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다. The third force F 3 ′ in consideration of the distribution of the
여기서, ni는 i번째 드론에 할당된 임무 부하량을 나타내고, nj는 j번째 드론에 할당된 임무 부하량을 나타내고, C는 비례 상수이고, 는 지면으로부터 수직 방향의 단위 벡터를 나타낸다. Here, n i represents the mission load assigned to the i-th drone, n j represents the mission load assigned to the j-th drone, C is a proportional constant, denotes a unit vector in the vertical direction from the ground.
다음으로, 도 3 및 7을 참조하여 드론(10)의 상태에 따른 제4 힘(F4)에 대하여 설명한다. Next, the fourth force F 4 according to the state of the
제4 힘(F4)은 드론(10)의 배터리 충전 상태, 충격 상태 등의 임무 수행 가능 여부 상태에 따라서 복귀하도록 가해지는 힘이다. 성공적으로 임무(40)를 수행하기 위해서는 기본적으로 드론(10)이 임무(40)를 수행할 수 있는 상태이어야 한다. 임무(40)를 수행할 수 있는 상태에 해당하는 것은 각 드론(10)마다 수행하고자 하는 임무(40)의 성격에 따라 추가되어 달라질 수 있겠지만, 기본적으로는 드론(10)의 배터리 충전 상태, 드론(10)의 정상 비행 가능 상태 등이 있다. 일반적으로, 임무(40)를 수행하고 있는 드론(10)의 상태가 일정 기준치에 미달이 되면 정상적인 임무 활동을 수행할 수 없다고 판단한다. 각 드론(10)의 상태를 고려하여 설정한 기준치보다 상태가 미달이 될 경우 사전에 확보된 착륙 지점(예를 들어, 기지국, 지상 제어국(Ground Control Station, GCS), 지휘국(Commander))으로 드론(10)을 복귀시키도록 해야 한다. 드론(10)을 착륙 지점으로 복귀를 시킴으로써 드론(10)의 상태를 정상화를 시켜서 다시 임무(40)를 수행할 수 있도록 할 수 있다. 이러한 복귀 과정을 수행할 수 있도록 하는 제4 힘(F4)이 드론(10)에 작용하게 된다. 제4 힘(F4)은 드론(10)의 상태가 기준치에 미달이 되는 정도가 커질수록 더 강하게 작용하는 것이 특징이다. The fourth force F 4 is a force applied to return the
제4 힘(F4)은 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다. The fourth force F 4 may be expressed as in
여기서, P는 위치를 나타내는 벡터이고, Di는 i번째 드론을 나타내고, G는 사전에 확보된 착륙 지점을 나타내고, Si는 i번째 드론의 현재 상태를 나타내고, Smax는 드론 상태에 있어서 최대값(예를 들어, 배터리 충전량 100%)을 나타내고, STheresh는 정상적으로 임무를 수행할 수 있는 최소 상태를 나타낸다. Here, P is a vector indicating a position, D i indicates the i-th drone, G indicates a pre-secured landing point, S i indicates the current state of the i-th drone, and S max is the maximum in the drone state. It represents a value (eg, 100% of the battery charge), and S Theresh represents the minimum state in which the mission can be performed normally.
다만, 제4 힘(F4)은 드론(10)의 특정 상태가 기준치보다 낮아졌을 경우에 가해지는 힘으로써, 적용이 되었을 때 어떠한 시나리오로 다중 드론 대형이 수정되어 움직이는지를 추가적으로 고려해야 한다. However, the fourth force (F 4 ) is a force applied when the specific state of the
드론(10)의 상태에 따라 작용하는 제4 힘(F4)에 의해서 드론(10)이 복귀 과정을 수행하게 된다. 제4 힘(F4)은 드론(10)의 상태가 안 좋다고 판단이 될수록 더 강력하게 작용하는 것이 특성이다. 따라서 드론(10)에 작용하는 제4 힘(F4)은 상대적으로 다른 힘들에 비해서 크게 작용할 수 있다. 즉, 추후 드론(10)들의 확산을 통하여 대형을 변화시키는 방법처럼, 제2 힘(F2), 제3 힘(F3), 제4 힘(F4)의 합이 제1 힘(F1)보다 커지게 될 경우 기존의 네트워크 연결을 끊고 멀티 홉(multi-hop)으로 확장하여 드론 대형을 변화시켜가며 확보된 착륙 지점으로의 복귀 과정이 이루어질 수 있다. The
하지만, 이러한 과정만을 진행을 하게 되면, 몇 가지 요인들이 상충하여 다중 드론의 대형 확장에 제약이 생길 수 있다. 더욱 상세하게 설명하면, 드론(10)들이 애드혹(Ad-hoc) 네트워크를 형성할 경우, 멀티 홉 네트워킹을 통해 임무 수행 영역을 확장할 수 있음에도 불구하고 네트워크 연결성을 유지하고자 하는 힘에 의해 대형 형성 범위가 제한될 수 있다. 더 효율적인 임무 수행을 위해서 드론(10)의 대형을 확장할 수 있다고 판단될 경우, 기존에 연결을 유지하였던 백본 네트워크와의 연결을 끊고 인접한 다른 드론(10)(단, 이 드론은 기존의 백본 네트워크에 연결되어 있어야 한다)과 드론 네트워크(30)를 형성하게 된다. 즉, 처음에 1홉(one-hop)이었던 네트워크가 2홉(2-hop), 또는 그 이상의 연결을 가진 네트워크로 확장될 수 있다.However, if only this process is carried out, several factors may conflict, which may limit the large-scale expansion of multiple drones. More specifically, when the
드론(10)의 확산을 통한 다중 드론 대형의 확장 과정은 다음과 같이 이루어질 수 있다. The expansion process of the multi-drone formation through the spread of the
다중 드론(10)들은 임무(40)를 수행하기 위해서 기본적으로 서로의 연결성을 유지할 수 있도록 하는 네트워크를 구성한다. 이러한 네트워크 연결을 유지하기 위해서 제1 힘(F1)이 작용하고 있다. 하지만, 임무(40)를 수행해야 하는데 있어서 제2 힘(F2)과 제3 힘(F3)의 영향이 더 커진다면 1홉(one-hop)으로 연결이 되는 제1 힘(F1)은 임무(40)를 효율적으로 수행할 수 있도록 대형을 확장을 하는데 방해가 되는 요인이 된다. 왜냐하면 백본 네트워크와의 연결을 위해서 백본 네트워크에 1홉(one-hop)으로 연결 가능한 최대 거리에 국한되어서 드론(10)의 배치가 제한되기 때문이다.In order to perform the
이러한 상황을 개선시키기 위해서, 드론(10)에 가해지는 제2 힘(F2)과 제3 힘(F3)의 합이 제1 힘(F1)보다 커지게 되는 경우, 다음과 같은 과정을 거쳐서 다중 드론 대형을 변화시킨다. 단, 드론(10)의 상태는 정상 상태이고 제4 힘(F4)이 영향을 미치지 않는 것으로 가정한다. In order to improve this situation, when the sum of the second force (F 2 ) and the third force (F 3 ) applied to the
먼저, 기존의 1홉으로 연결된 드론(10)의 집합 H를 공집합으로 만들어 제1 힘(F1)을 받지 않는 상태를 형성한다. 그 이후에, 드론(10)에 가장 인접하면서 백본 네트워크와의 연결성이 보장된 다른 인접한 드론(10)을 다음 홉(next hop) 노드로써 설정한다(H 집합의 원소로써 추가한다). 이로써 새로운 지점을 기준으로 제1 힘(F1)을 받게 되는 것이다. 즉, H 집합이 변경되므로 제1 힘(F1)만 변경되고(이때, 가장 인접한 노드를 우선 선점하므로 제1 힘(F1)의 크기는 감소한다) 인접한 노드의 집합 N은 동일하므로, 제2 힘(F2)과 제3 힘(F3)의 크기는 변하지 않는다. 결과적으로, 드론(10)의 이동 방향이 변하게 된다. 이러한 과정을 통해서 다중 드론(10)의 전체적인 네트워크는 유지되고 처음 1홉(one-hop)을 가지는 스타 토폴로지(star topology) 구성에서 멀티 홉(multi-hop)을 가지는 부분적으로 연결된 메시 토폴로지(partially connected mesh topology) 또는 트리 토폴로지(tree topology)로 확장하여 네트워크를 구성할 수 있다. 이렇게 네트워크 구성을 변경하면서 다중 드론 대형의 전반적으로 수용할 수 있는 범위를 확장할 수 있게 되는 것이다. 즉, 다중 드론 대형의 확장 과정을 통해서 더 넓은 영역을 효율적으로 관리해 최선의 임무 수행이 가능해진다. First, the set H of the existing one-hop
이하, 도 8을 참조하여 제1 힘(F1), 제2 힘(F2), 제3 힘(F3), 제4 힘(F4)을 이용한 드론(10)의 제어 방법에 대하여 설명한다.Hereinafter, a method of controlling the
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 수행용 드론의 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating a method of controlling a drone for performing a mission according to an embodiment of the present invention.
도 8을 참조하면, 드론(10)의 힘 계산부(13)는 게이트웨이(20)의 위치 정보, 드론(10) 자신의 위치 정보, 인접한 드론(10)의 위치 정보, 임무 정보, 상태 정보를 기반으로 네트워크 유지를 위한 제1 힘(F1), 드론(10)들의 확산을 위한 제2 힘(F2), 드론(10)의 임무 수행을 위한 제3 힘(F3), 드론(10)의 상태에 따른 제4 힘(F4)을 계산한다(S110).Referring to FIG. 8 , the
비행 제어부(14)는 제4 힘(F4)이 상태 임계치(Th4)보다 큰지 확인하고(S120), 제4 힘(F4)이 상태 임계치(Th4)보다 커지면 사전에 확보된 착륙 지점으로 비상 착륙을 시도한다(S125). 상태 임계치(Th4)는 드론(10)의 특정 상태가 기준치보다 낮아진 경우를 기준으로 제4 힘(F4)이 작용하도록 설정되는 값이다. 즉, 비행 제어부(14)는 드론(10)의 특정 상태가 기준치보다 낮아진 경우 드론(10)이 착륙 지점으로 비상 착륙하도록 제어한다.The
비행 제어부(14)는 제3 힘(F3)이 임무 임계치(Th3)보다 작은지 확인하고(S130), 제3 힘(F3)이 임무 임계치(Th3)보다 작으면 현 위치에서 임무(40)를 수행한다(S135). 임무 임계치(Th3)는 효율적인 임무 수행이 제한되기 시작하는 값으로, 제3 힘(F3)이 충분히 낮은 경우(효율적인 임무 수행을 위해 필요한 제3 힘(F3)이 작은 경우)에 비행 제어부(14)는 현 위치에서 임무(40)를 수행하도록 드론(10)을 제어한다. The
비행 제어부(14)는 제2 힘(F2)과 제3 힘(F3)의 합이 제1 힘(F1)보다 큰지 확인하고(S140), 제2 힘(F2)과 제3 힘(F3)의 합이 제1 힘(F1)보다 커지게 되는 경우에 홉 노드를 재설정함으로써(S145), 다중 드론 대형이 확장되도록 드론(10)을 제어한다. The
비행 제어부(14)는 드론(10)에 작용하는 제1 힘(F1), 제2 힘(F2), 제3 힘(F3), 제4 힘(F4)의 벡터 합(힘의 합력)으로 드론(10)의 비행 방향을 설정하여 드론(10)의 이동을 제어한다(S150).The
이하, 도 9 및 10을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법을 적용하여 다중 드론의 임무 수행을 시뮬레이션한 결과에 대하여 설명한다.Hereinafter, a result of simulating the mission performance of multiple drones by applying the mission-based multi-drone formation control method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 9 and 10 .
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법을 적용하여 다중 드론의 임무 수행을 시뮬레이션한 장면을 나타내는 예시도이다. 도 10은 일 실시예에 따른 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법을 적용하여 다중 드론의 임무 수행을 시뮬레이션한 결과를 나타내는 그래프이다.9 is an exemplary diagram illustrating a scene in which the mission performance of multiple drones is simulated by applying the mission-based multi-drone formation control method according to an embodiment of the present invention. 10 is a graph illustrating a result of simulating the mission performance of multiple drones by applying the mission-based multi-drone formation control method according to an embodiment.
도 9 및 10을 참조하면, 제1 힘(F1), 제2 힘(F2), 제3 힘(F3), 제4 힘(F4)을 이용한 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법을 적용하여 다중 드론의 임무 수행을 시뮬레이션하였다. 다중 드론을 이용하여 수행을 할 수 있는 임무는 여러 가지가 있지만, 본 시뮬레이션에서 활용한 임무(40)는 다중 드론을 이용한 물자 보급이다. 본 시뮬레이션에서는 지도상에서 임의의 지역에 물자 수송을 요구하는 임무 지점이 주기적으로 표시된다. 임무 지점에서 요구하는 물자 수송량은 임의로 설정되며, 각 드론(10)의 부하량은 제한되어 있다. 임무를 수행하는 과정에서 효율적인 임무 수행을 위해 드론(10)에게 가해지는 제3 힘(F3)은 드론(10)과 각 임무 지점 간의 거리, 그리고 각 임무 지점의 요구 부하량에 따라 그 크기가 결정된다. 또한, 드론(10)의 상태에 따라 임무 복귀를 유도하는 제4 힘(F4)은 드론(10)의 부하량에 따라 결정이 된다. 9 and 10 , a mission-based multi-drone formation control method using a first force (F 1 ), a second force (F 2 ), a third force (F 3 ), and a fourth force (F 4 ) is applied Thus, the mission performance of multiple drones was simulated. There are several missions that can be performed using multiple drones, but the
도 9에서 채워진 점은 드론(10)의 위치를 나타내며, 위의 숫자는 각 드론(10)의 고유 번호와 현재 부하량을 의미한다. 지면의 점은 각각의 임무 지점을 나타내며, 요구 부하량이 낮을수록 옅은 색으로 표시된다. 드론(10) 간의 연결선은 드론(10) 간에 연결된 네트워크를 나타낸다. 도 9에서 보이는 바와 같이, 다중 드론(10)의 대형은 제1 힘(F1)에 의해 네트워크를 유지하고, 제2 힘(F2)을 통해 적정 거리를 유지하며, 제3 힘(F3)을 통해 임무(40)의 위치에 접근하여 수송 임무를 완수하고, 제4 힘(F4)을 통해 복귀 지점으로 돌아온다. The filled dots in FIG. 9 indicate the positions of the
도 10은 본 시뮬레이션을 중간에 끊임없이 지속적으로 수행할 때, 각 주기마다 드론 대형의 임무 성공률을 나타내고 있다. 도 10에서 나타난 바와 같이, 드론(10)의 부하량이 제한되고, 임무 지점이 지도 상에 임의로 형성되고, 임무 수행 제한 시간이 주어짐에도 불구하고 지속적으로 성공적인 다중 드론(10)의 최적 대형 제어를 수행함을 확인할 수 있다. 또한, 임무 수행률의 평균값은 약 99.2781%로, 높은 성공률을 유지할 수 있음을 확인할 수 있다.10 shows the mission success rate of the drone formation for each cycle when the simulation is continuously performed in the middle. As shown in FIG. 10, despite the limited load of the
지금까지 참조한 도면과 기재된 발명의 상세한 설명은 단지 본 발명의 예시적인 것으로서, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. The drawings and detailed description of the described invention referenced so far are merely exemplary of the present invention, which are only used for the purpose of describing the present invention, and are used to limit the meaning or the scope of the present invention described in the claims. it is not Therefore, those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Accordingly, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.
10: 임무 수행용 드론 11: 센서부
12: 통신부 13: 힘 계산부
14: 비행 제어부 20: 게이트웨이
30: 드론 네트워크 40: 임무10: drone for mission performance 11: sensor unit
12: communication unit 13: force calculation unit
14: flight control 20: gateway
30: Drone Network 40: Mission
Claims (17)
네트워크 유지를 위한 제1 힘, 드론들의 확산을 위한 제2 힘, 드론의 임무 수행을 위한 제3 힘 및 드론 상태에 따른 제4 힘을 계산하는 힘 계산부; 및
상기 제1 힘, 상기 제2 힘, 상기 제3 힘 및 상기 제4 힘의 합력 방향으로 이동을 제어하는 비행 제어부를 포함하고,
상기 비행 제어부는 상기 드론 상태가 기준치보다 낮아져서 상기 제4 힘이 상태 임계치보다 커지면 드론이 착륙 지점으로 착륙하도록 제어하는 임무 수행용 드론.a communication unit for performing communication connection with the backbone network and the drone network between the multiple drones;
a force calculator for calculating a first force for maintaining a network, a second force for spreading the drones, a third force for performing a mission of the drone, and a fourth force according to the state of the drone; and
And a flight control unit for controlling movement in the direction of the resultant force of the first force, the second force, the third force, and the fourth force,
The flight control unit is a drone for performing a mission to control the drone to land at a landing point when the state of the drone is lower than a reference value and the fourth force is greater than a state threshold.
상기 통신부는 드론-임무 간 네트워크를 형성하고, 임무 지점으로부터 브로드캐스팅되는 임무 정보를 수신하는 임무 수행용 드론.The method of claim 1,
The communication unit forms a drone-mission network and receives mission information broadcast from a mission point.
GPS 센서를 이용하여 위치를 측정하는 센서부를 더 포함하는 임무 수행용 드론.The method of claim 1,
A drone for performing a mission further comprising a sensor unit for measuring a position using a GPS sensor.
상기 통신부는 상기 드론 네트워크를 통해 상기 GPS 센서를 이용하여 측정한 위치 정보를 브로드캐스팅하고 인접한 드론의 위치 정보를 획득하는 임무 수행용 드론.4. The method of claim 3,
The communication unit broadcasts the location information measured using the GPS sensor through the drone network and acquires location information of an adjacent drone.
상기 센서부는 UWB 기반의 측위 장치 또는 카메라 기반 물체 탐지 장치를 이용하여 인접한 드론의 위치를 탐지하는 임무 수행용 드론.4. The method of claim 3,
The sensor unit is a drone for performing a mission to detect the position of the adjacent drone using a UWB-based positioning device or a camera-based object detection device.
상기 센서부는 UWB 기반의 측위 장치 또는 카메라 기반 물체 탐지 장치를 이용하여 임무의 현황을 파악하는 임무 수행용 드론.4. The method of claim 3,
The sensor unit is a drone for performing a mission to determine the status of the mission using a UWB-based positioning device or a camera-based object detection device.
네트워크 유지를 위한 제1 힘, 드론들의 확산을 위한 제2 힘, 드론의 임무 수행을 위한 제3 힘 및 드론 상태에 따른 제4 힘을 계산하는 힘 계산부; 및
상기 제1 힘, 상기 제2 힘, 상기 제3 힘 및 상기 제4 힘의 합력 방향으로 이동을 제어하는 비행 제어부를 포함하고,
상기 비행 제어부는 상기 제3 힘이 임무 임계치보다 작은 경우 현 위치에서 임무를 수행하도록 제어하는 임무 수행용 드론.a communication unit for performing communication connection with the backbone network and the drone network between the multiple drones;
a force calculator for calculating a first force for maintaining a network, a second force for spreading the drones, a third force for performing a mission of the drone, and a fourth force according to the state of the drone; and
And a flight control unit for controlling movement in the direction of the resultant force of the first force, the second force, the third force, and the fourth force,
The flight control unit is a drone for performing a mission to control to perform the mission at the current location when the third force is less than the mission threshold.
네트워크 유지를 위한 제1 힘, 드론들의 확산을 위한 제2 힘, 드론의 임무 수행을 위한 제3 힘 및 드론 상태에 따른 제4 힘을 계산하는 힘 계산부; 및
상기 제1 힘, 상기 제2 힘, 상기 제3 힘 및 상기 제4 힘의 합력 방향으로 이동을 제어하는 비행 제어부를 포함하고,
상기 비행 제어부는 상기 제2 힘과 상기 제3 힘의 합이 상기 제1 힘보다 커지면 홉 노드를 재설정하여 다중 드론 대형이 확장되도록 제어하는 임무 수행용 드론.a communication unit for performing communication connection with the backbone network and the drone network between the multiple drones;
a force calculator for calculating a first force for maintaining a network, a second force for spreading the drones, a third force for performing a mission of the drone, and a fourth force according to the state of the drone; and
And a flight control unit for controlling movement in the direction of the resultant force of the first force, the second force, the third force, and the fourth force,
When the sum of the second force and the third force is greater than the first force, the flight controller resets the hop node to control the multi-drone formation to expand.
상기 각 드론이 상기 제1 힘, 상기 제2 힘, 상기 제3 힘 및 상기 제4 힘의 합력 방향으로 이동하여 상기 다중 드론의 대형을 형성하는 단계를 포함하고,
상기 드론 상태가 기준치보다 낮아져서 상기 제4 힘이 상태 임계치보다 커지면 드론이 착륙 지점으로 착륙하도록 제어하는 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법.defining, by each drone among multiple drones, a first force for maintaining a network, a second force for spreading the drones, a third force for performing a mission of the drone, and a fourth force according to a drone state as a force vector; and
moving each drone in the direction of the resultant force of the first force, the second force, the third force, and the fourth force to form a formation of the multi-drone,
When the state of the drone becomes lower than a reference value and the fourth force becomes greater than a state threshold, the mission-based multi-drone formation control method for controlling the drone to land at a landing point.
상기 다중 드론은 다중 드론 간의 드론 네트워크를 형성하고, 상기 각 드론은 상기 드론 네트워크를 통해 위치 정보를 브로드캐스팅하고 인접한 드론의 위치 정보를 획득하는 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법.11. The method of claim 10,
The multiple drones form a drone network between multiple drones, and each drone broadcasts location information through the drone network and acquires location information of adjacent drones.
상기 각 드론은 UWB 기반의 측위 장치 또는 카메라 기반 물체 탐지 장치를 이용하여 인접한 드론의 위치를 탐지하는 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법.11. The method of claim 10,
Each drone uses a UWB-based positioning device or a camera-based object detection device to detect the location of an adjacent drone.
상기 각 드론은 드론-임무 간 네트워크를 형성하고, 임무 지점으로부터 브로드캐스팅되는 임무 정보를 수신하여 임무의 현황을 파악하는 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법.11. The method of claim 10,
A mission-based multi-drone formation control method in which each of the drones forms a drone-mission network, and receives mission information broadcast from a mission point to determine the status of the mission.
상기 각 드론은 UWB 기반의 측위 장치 또는 카메라 기반 물체 탐지 장치를 이용하여 임무의 현황을 파악하는 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법.11. The method of claim 10,
Each of the drones is a mission-based multi-drone formation control method that uses a UWB-based positioning device or a camera-based object detection device to determine the status of a mission.
상기 각 드론이 상기 제1 힘, 상기 제2 힘, 상기 제3 힘 및 상기 제4 힘의 합력 방향으로 이동하여 상기 다중 드론의 대형을 형성하는 단계를 포함하고,
상기 각 드론은 수용하고 있는 임무의 양을 주변 드론들과 비교하여 상대적으로 임무가 많을 경우 임무 지역으로 수평적으로 멀어지고, 상대적으로 임무가 적을 경우 상기 임무 지역 쪽으로 수평적으로 가까이 가도록 이동하는 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법.defining, by each drone among multiple drones, a first force for maintaining a network, a second force for spreading the drones, a third force for performing a mission of the drone, and a fourth force according to a drone state as a force vector; and
moving each drone in the direction of the resultant force of the first force, the second force, the third force, and the fourth force to form a formation of the multi-drone,
Each of the drones compares the amount of missions they are receiving with the surrounding drones, and moves horizontally away from the mission area when there are relatively many missions, and moves horizontally closer to the mission area when there are relatively few missions. based multi-drone formation control method.
상기 각 드론은 수용하고 있는 임무의 양을 주변 드론들과 비교하여 상대적으로 임무가 많을 경우 상승하고, 상대적으로 임무가 적을 경우 하강하도록 이동하는 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법.16. The method of claim 15,
A mission-based multi-drone large-scale control method in which each drone moves so that it rises when there are relatively many missions and descends when there are relatively few missions by comparing the amount of missions it accommodates with neighboring drones.
상기 각 드론이 상기 제1 힘, 상기 제2 힘, 상기 제3 힘 및 상기 제4 힘의 합력 방향으로 이동하여 상기 다중 드론의 대형을 형성하는 단계를 포함하고,
상기 각 드론은 상기 제2 힘과 상기 제3 힘의 합이 상기 제1 힘보다 커지면 홉 노드를 재설정하여 상기 다중 드론의 대형을 확장하는 임무 기반 다중 드론 대형 제어 방법.defining, by each drone among multiple drones, a first force for maintaining a network, a second force for spreading the drones, a third force for performing a mission of the drone, and a fourth force according to a drone state as a force vector; and
moving each drone in the direction of the resultant force of the first force, the second force, the third force, and the fourth force to form a formation of the multi-drone,
When the sum of the second force and the third force is greater than the first force, each of the drones resets a hop node to expand the formation of the multiple drones.
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KR1020210016388A KR102291050B1 (en) | 2021-02-04 | 2021-02-04 | Drone for mission and mission-based multi drone formation control method |
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KR1020210016388A KR102291050B1 (en) | 2021-02-04 | 2021-02-04 | Drone for mission and mission-based multi drone formation control method |
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CN116736740A (en) * | 2023-08-09 | 2023-09-12 | 东方空间技术(山东)有限公司 | Simulation system and method for multiple aircrafts |
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KR20140123835A (en) * | 2013-04-15 | 2014-10-23 | 재단법인대구경북과학기술원 | Apparatus for controlling unmanned aerial vehicle and method thereof |
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2021
- 2021-02-04 KR KR1020210016388A patent/KR102291050B1/en active IP Right Grant
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