KR102489649B1 - Crane collision prevention system with sensor and analysis method of the sensor data - Google Patents
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Abstract
본 발명의 컴퓨팅 장치에 의한 크레인에 구비된 센서 데이터의 분석 방법은, (a) 다수의 센서에 의해 측정된 센서 데이터를 입력받아, 상기 센서 데이터 중 비정상으로 판단된 데이터를 삭제하는 단계; (b) 상기 (a) 단계 이후의 2차원의 센서 데이터를, 기준 좌표계에 의한 3차원의 센서 데이터로 변환하는 단계; (c) 설정된 관심 영역의 외부에 위치하는 센서 데이터를 삭제하는 단계; 및 (d) 상기 관심 영역의 외부에 위치하는 센서 데이터를 삭제 후의 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터와 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리를 산출하는 단계;를 포함한다.A method of analyzing sensor data provided in a crane by a computing device of the present invention includes: (a) receiving sensor data measured by a plurality of sensors and deleting data determined to be abnormal among the sensor data; (b) converting the 2-dimensional sensor data after step (a) into 3-dimensional sensor data based on a reference coordinate system; (c) deleting sensor data located outside the set region of interest; and (d) calculating a distance between the sensor data located inside the region of interest after deleting the sensor data located outside the region of interest and the boom of the crane.
Description
본 발명은 센서를 구비한 크레인 충돌 방지 시스템 및 그 센서 데이터의 분석 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a crane collision avoidance system equipped with a sensor and a method for analyzing the sensor data.
조선업과 같은 산업 현장에서 많이 사용되는 지브 크레인 등의 크레인은, 그 크기가 거대하여, 운전석에서 크레인의 붐 영역 근처의 충돌 위험 요소를 파악하기에는 어렵다.A crane such as a jib crane, which is widely used in industrial sites such as shipbuilding, has a large size, and it is difficult to grasp the risk of collision near the boom area of the crane from the driver's seat.
특히, 다수의 크레인이 동시에 작업 시에는 각각의 크레인이 다른 크레인의 동작에 대해 자세히 예측할 수 없는 까닭에, 운전석에서 운전시 더더욱 세심한 주의가 필요하지만, 작업 환경상 실질적으로는 운전석에서 다른 크레인과의 충돌 가능성을 판단하는 것에는 어려움이 따른다.In particular, when multiple cranes work simultaneously, since each crane cannot predict the operation of other cranes in detail, more careful attention is required when driving from the driver's seat. It is difficult to judge the possibilities.
본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 과제를 해결하는 데 목적이 있는 발명으로서, 다수의 크레인이 동시에 작업하는 환경에서도, 해당 크레인의 붐 영역 근처의 충돌 위험 요소를 예측하는 것에 의해 크레인의 충돌을 방지할 수 있는 센서를 구비한 크레인 충돌 방지 시스템 및 그 센서 데이터의 분석 방법을 제공하는 것에 그 목적이 있다.The present invention is an invention aimed at solving the technical problem as described above, and even in an environment where a plurality of cranes work simultaneously, it is possible to prevent a crane from colliding by predicting a collision risk factor near the boom area of the corresponding crane. An object of the present invention is to provide a crane anti-collision system equipped with a sensor capable of detecting and analyzing the sensor data.
본 발명의 컴퓨팅 장치에 의한 크레인에 구비된 센서 데이터의 분석 방법은, (a) 다수의 센서에 의해 측정된 센서 데이터를 입력받아, 상기 센서 데이터 중 비정상으로 판단된 데이터를 삭제하는 단계; (b) 상기 (a) 단계 이후의 2차원의 센서 데이터를, 기준 좌표계에 의한 3차원의 센서 데이터로 변환하는 단계; (c) 설정된 관심 영역의 외부에 위치하는 센서 데이터를 삭제하는 단계; 및 (d) 상기 관심 영역의 외부에 위치하는 센서 데이터를 삭제 후의 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터와 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리를 산출하는 단계;를 포함한다.A method of analyzing sensor data provided in a crane by a computing device of the present invention includes: (a) receiving sensor data measured by a plurality of sensors and deleting data determined to be abnormal among the sensor data; (b) converting the 2-dimensional sensor data after step (a) into 3-dimensional sensor data based on a reference coordinate system; (c) deleting sensor data located outside the set region of interest; and (d) calculating a distance between the sensor data located inside the region of interest after deleting the sensor data located outside the region of interest and the boom of the crane.
구체적으로, 상기 다수의 센서 중 제 1 센서 및 제 2 센서는, 상기 크레인의 붐의 상부 및 전면에 각각 구비되고, 상기 다수의 센서 중 제 3 센서 및 제 4 센서는, 상기 크레인의 붐의 좌측면 및 우측면에 각각 구비되는 것을 특징으로 한다.Specifically, the first sensor and the second sensor among the plurality of sensors are provided on the top and front of the boom of the crane, respectively, and the third sensor and the fourth sensor among the plurality of sensors are on the left side of the boom of the crane It is characterized in that it is provided on the side and the right side, respectively.
아울러, 본 발명의 센서 데이터의 분석 방법은, 상기 (a) 단계에서, 상기 센서 데이터 중 제 1 속도 이상으로 움직인 것으로 판단되는 대상; 및 상기 센서 데이터 중 제 1 크기 이하로 판단되는 대상;을 비정상 데이터로 판단하여, 해당 비정상 데이터를 삭제하는 것이 바람직하다. In addition, the sensor data analysis method of the present invention, in step (a), the object determined to be moving at a first speed or more of the sensor data; and an object judged to be equal to or less than the first size among the sensor data as abnormal data, and deleting the corresponding abnormal data.
또한, 본 발명의 센서 데이터의 분석 방법은, 상기 (d) 단계에서, 상기 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터 각각에 대해, 상기 크레인의 붐의 시점과 종점을 연결하여 연장한 제 1 직선을 향해 센서 데이터를 직각으로 투영하였을 경우, 상기 제 1 직선과 만나는 제 1 지점이 상기 크레인의 붐의 시점 보다 앞에 위치하는 경우에는 상기 크레인의 붐의 시점과 해당 센서 데이터 사이의 거리를 해당 센서 데이터와 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리로 산출하고, 상기 제 1 지점이 상기 크레인의 붐 상에 위치하는 경우에는, 상기 제 1 지점과 해당 센서 데이터 사이의 거리를 해당 센서 데이터와 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리로 산출하고, 상기 제 1 지점이 상기 크레인의 붐의 종점 보다 뒤에 위치한 경우에는, 상기 크레인의 붐의 종점과 해당 센서 데이터 사이의 거리를 해당 센서 데이터와 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리로 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the sensor data analysis method of the present invention, in the step (d), for each sensor data located inside the region of interest, a first straight line extending by connecting the start point and end point of the boom of the crane When the sensor data is projected at a right angle toward the direction, when the first point where the first straight line meets is located in front of the viewpoint of the boom of the crane, the distance between the viewpoint of the boom of the crane and the corresponding sensor data is calculated as Calculated as the distance between the boom of the crane, and when the first point is located on the boom of the crane, the distance between the first point and the corresponding sensor data is calculated as the sensor data and the boom of the crane Calculated as the distance between, and when the first point is located behind the end point of the boom of the crane, the distance between the end point of the boom of the crane and the corresponding sensor data is between the corresponding sensor data and the boom of the crane It is characterized in that it is calculated as a distance of .
아울러, 본 발명의 센서 데이터의 분석 방법은, 상기 (d) 단계 이후에, (e) 미리 설정된 제 1 임계 영역 내지 제 N 임계 영역 내부에 해당 센서 데이터가 위치하는 경우, 해당 센서 데이터의 해당 임계 영역 정보에 대응하는 경보 신호를 출력하는 단계를 더 포함하되, 상기 N은, 1 이상의 자연수인 것을 특징으로 한다.In addition, in the method of analyzing sensor data of the present invention, after the step (d), if the corresponding sensor data is located inside the first to Nth critical areas set in advance (e), the corresponding threshold of the sensor data The method may further include outputting an alarm signal corresponding to the area information, wherein N is a natural number equal to or greater than 1.
또한, 본 발명의 센서 데이터의 분석 방법은, 상기 (d) 단계 이후에, (f) 상기 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터 중, 인접한 다수의 센서 데이터가 존재하는 경우, 해당 인접한 다수의 센서 데이터를 하나의 대표 데이터로 합치는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. 구체적으로, 본 발명의 센서 데이터의 분석 방법은, 상기 (f) 단계에서, 상기 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터 중, 인접한 다수의 센서 데이터가 존재하는 경우, 다수의 센서 데이터 중 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리가 가장 가까운 센서 데이터를 상기 대표 데이터로 선정하는 것이 바람직하다.In addition, in the sensor data analysis method of the present invention, after the step (d), (f) when there is a plurality of adjacent sensor data among sensor data located inside the region of interest, a plurality of corresponding adjacent sensors It is characterized in that it further includes; merging the data into one representative data. Specifically, in the method of analyzing sensor data of the present invention, in the step (f), when there is a plurality of adjacent sensor data among sensor data located inside the region of interest, among the plurality of sensor data, the crane's It is preferable to select sensor data having the closest distance to the boom as the representative data.
본 발명의 크레인 충돌 방지 시스템 및 그 센서 데이터의 분석 방법에 따르면, 다수의 크레인이 동시에 작업하는 환경에서도, 해당 크레인의 붐 영역 근처의 충돌 위험 요소를 예측하는 것에 의해 크레인의 충돌을 방지할 수 있다.According to the crane anti-collision system and the sensor data analysis method of the present invention, even in an environment where a large number of cranes work simultaneously, the collision of the crane can be prevented by predicting the risk of collision near the boom area of the crane .
도 1은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 크레인 충돌 방지 시스템의 구성도.
도 2는 제 1 센서 및 제 2 센서의 측정 영역에 대한 설명도.
도 3는 제 3 센서 및 제 4 센서의 측정 영역에 대한 설명도.
도 4는 본 발명의 컴퓨팅 장치에 의한 센서 데이터의 분석 방법의 흐름도.
도 5는 크레인의 붐과 해당 센서 데이터 사이의 거리 산출 방법에 대한 제 1 설명도.
도 6은 크레인의 붐과 해당 센서 데이터 사이의 거리 산출 방법의 흐름도.
도 7은 크레인의 붐과 해당 센서 데이터 사이의 거리 산출 방법에 대한 제 2 설명도.
도 8은 제 1 임계 영역 내지 제 N 임계 영역의 설정 예시도.1 is a block diagram of a crane collision avoidance system according to a preferred embodiment of the present invention.
2 is an explanatory view of a measurement area of a first sensor and a second sensor;
3 is an explanatory view of measurement areas of a third sensor and a fourth sensor;
4 is a flowchart of a method of analyzing sensor data by a computing device of the present invention;
5 is a first explanatory view of a method for calculating a distance between a boom of a crane and corresponding sensor data;
6 is a flowchart of a method for calculating a distance between a boom of a crane and corresponding sensor data;
7 is a second explanatory view of a method for calculating a distance between a boom of a crane and corresponding sensor data;
8 is a diagram illustrating settings of a first critical area to an Nth critical area;
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예에 따른 센서를 구비한 크레인 충돌 방지 시스템 및 그 센서 데이터의 분석 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, a crane collision avoidance system having a sensor according to an embodiment of the present invention and a method of analyzing sensor data thereof will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명의 하기의 실시예는 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 해석된다.Of course, the following examples of the present invention are only intended to embody the present invention and are not intended to limit or limit the scope of the present invention. What can be easily inferred by an expert in the technical field to which the present invention belongs from the detailed description and examples of the present invention is interpreted as belonging to the scope of the present invention.
먼저, 도 1은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 크레인 충돌 방지 시스템(100)의 구성도를 나타낸다.First, FIG. 1 shows a configuration diagram of a crane
도 1로부터 알 수 있는 바와 같이, 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 크레인 충돌 방지 시스템(100)은, 센서부(10), 컴퓨팅 장치(20) 및 서버(30)를 포함하여 구성된다.As can be seen from FIG. 1 , the crane
센서부(10)는 다수의 센서(S)를 포함한다.The
다수의 센서(S) 중 제 1 센서(S1) 및 제 2 센서(S2)는, 크레인(C)의 붐(B)의 상부 및 전면에 각각 구비된다. 아울러, 다수의 센서(S) 중 제 3 센서(S3) 및 제 4 센서(S4)는, 크레인(C)의 붐(B)의 좌측면 및 우측면에 각각 구비되는 것이 바람직하다.Among the plurality of sensors (S), the first sensor (S1) and the second sensor (S2) are provided on the top and front of the boom (B) of the crane (C), respectively. In addition, among the plurality of sensors (S), the third sensor (S3) and the fourth sensor (S4) are preferably provided on the left and right sides of the boom (B) of the crane (C), respectively.
참고로, 크레인(C)의 붐(B)은 상하 좌우로 움직일 수 있다.For reference, the boom (B) of the crane (C) can move vertically and horizontally.
구체적으로 제 1 센서(S1) 및 제 2 센서(S2)는 레이다 센서를 이용할 수 있고, 제 3 센서(S3) 및 제 4 센서(S4)는 라이다 센서를 이용할 수 있다.Specifically, the first sensor S1 and the second sensor S2 may use a radar sensor, and the third sensor S3 and the fourth sensor S4 may use a lidar sensor.
도 2는 제 1 센서(S1) 및 제 2 센서(S2)의 측정 영역에 대한 설명도이고, 도 3는 제 3 센서(S3) 및 제 4 센서(S4)의 측정 영역에 대한 설명도이다.FIG. 2 is an explanatory view of the measurement areas of the first sensor S1 and the second sensor S2, and FIG. 3 is an explanatory view of the measurement areas of the third sensor S3 and the fourth sensor S4.
도 2로부터 알 수 있는 바와 같이, 제 1 센서(S1) 및 제 2 센서(S2)는, 크레인(C)의 붐(B)의 말단 부분의 상부 및 전면에 구비된다. 도 3으로부터 알 수 있는 바와 같이, 제 3 센서(S3) 및 제 4 센서(S4)는, 제 1 센서(S1)의 측정 영역에 대응하는 영역 및 붐(B)의 전체 영역을 측정할 수 있도록, 붐(B)을 5등분 시, 붐(B)의 말단으로부터 2/5 내지 3/5 영역의 좌측면 및 우측면에 구비되는 것이 바람직할 것이다.As can be seen from FIG. 2, the first sensor S1 and the second sensor S2 are provided on the top and front of the distal end of the boom B of the crane C. As can be seen from FIG. 3, the third sensor (S3) and the fourth sensor (S4) can measure the area corresponding to the measurement area of the first sensor (S1) and the entire area of the boom (B) , When the boom (B) is divided into 5 equal parts, it will be preferable to be provided on the left and right sides of the area 2/5 to 3/5 from the end of the boom (B).
컴퓨팅 장치(20)는, 프로세서와 메모리를 포함하는 장치로서, 크레인(C)의 운전석에 배치되어 크레인(C)의 운전자가 모니터링 가능한 장치이다.The
컴퓨팅 장치(20)와 다수의 센서(S)는, UTP 케이블에 의해 연결될 수 있다. 아울러, 컴퓨팅 장치(20)는, 다수의 센서(S)에 의해 측정된 센서 데이터를 입력받아, 분석하는 역할을 한다.The
또한, 서버(30)는 컴퓨팅 장치(20)와 무선으로 연결되어, 통합 관제실이나 현장 사무실과 같은 원거리의 사용자가 모니터링 가능하도록 한다.In addition, the
하기에 본 발명의 컴퓨팅 장치(20)에 의한 센서 데이터의 분석 방법에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, a method of analyzing sensor data by the
구체적으로 본 발명의 센서 데이터의 분석 방법은, 컴퓨팅 장치(20)의 프로세서에 의해 실시되는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있다.Specifically, the sensor data analysis method of the present invention may be implemented in the form of a computer program executed by a processor of the
도 4는 본 발명의 컴퓨팅 장치(20)에 의한 센서 데이터의 분석 방법의 흐름도이다.4 is a flowchart of a method of analyzing sensor data by the
도 4로부터 알 수 있는 바와 같이 본 발명의 센서 데이터의 분석 방법은, 기준 정보를 로딩하는 단계(S10); 미리 설정된 원점 좌표에 의한 3차원 기준 좌표계를 생성하는 단계(S20); 다수의 센서(S)에 의해 측정된 센서 데이터를 입력받는 단계(S30); 다수의 센서(S)에 의해 측정된 센서 데이터를 입력받아, 센서 데이터 중 비정상으로 판단된 데이터를 삭제하는 단계(S40); 및 2차원의 센서 데이터를, 3차원 기준 좌표계에 따라 3차원의 센서 데이터로 변환하는 단계(S50);를 포함한다.As can be seen from Figure 4, the sensor data analysis method of the present invention includes loading reference information (S10); Creating a three-dimensional reference coordinate system based on preset origin coordinates (S20); Receiving sensor data measured by a plurality of sensors (S) (S30); Receiving the sensor data measured by the plurality of sensors (S) and deleting the data determined to be abnormal among the sensor data (S40); and converting the 2D sensor data into 3D sensor data according to a 3D reference coordinate system (S50).
S10 단계의 기준 정보는, 컴퓨팅 장치(20)에 미리 저장된 크레인(C)의 붐(B), 다수의 센서, 관심 영역 및 임계 영역의 정보를 포함한다. The reference information of step S10 includes information of the boom B of the crane C, a plurality of sensors, a region of interest, and a critical region previously stored in the
크레인(C)의 붐(B)에 대한 정보로는, 붐(B)의 길이, 높이, 두께와 같은 치수 정보를 예로 들 수 있다. 아울러, 센서(S)에 대한 정보로는 다수의 센서(S) 각각에 대한 위치 및 방향 정보를 예로 들 수 있다.As information on the boom B of the crane C, dimensional information such as the length, height, and thickness of the boom B may be exemplified. In addition, as information about the sensor (S), position and direction information for each of the plurality of sensors (S) may be exemplified.
관심 영역은, 다수의 센서(S)의 측정 영역에 대해 사용자가 데이터의 분석을 희망하는 영역을 의미한다. 컴퓨팅 장치(20)는, 사용자가 지정한 관심 영역에서 크레인(C)의 붐(B) 및 부속 물체는 관심 영역에서 제외한 후, 최종적인 관심 영역을 설정하는 것이 바람직하다.The region of interest refers to a region in which the user wishes to analyze data with respect to the measurement region of the plurality of sensors S. It is preferable that the
사용자는 컴퓨팅 장치(20)의 모니터에 표시된 유저 인터페이스에서 관심 영역을 설정 가능하여, 실시간으로 관심 영역의 반영이 가능하다.The user may set the region of interest in the user interface displayed on the monitor of the
도 2 및 도 3에 관심 영역이 표시되어 있다. 임계 영역은 관심 영역 중 충돌 가능성이 높아 특별히 주의를 요구하는 영역으로 사용자가 지정한 영역이다.Regions of interest are indicated in FIGS. 2 and 3 . The critical area is an area designated by the user as an area of interest that requires special attention due to a high possibility of collision.
참고로, 임계 영역은 다수로 분류 가능하다. 즉, 임계 영역은 제 1 임계 영영 내지 제 N 임계 영역으로 분류 가능하며, N은 1 이상의 자연수일 수 있다.For reference, the critical area can be classified into multiple types. That is, the critical region can be classified into a first critical region to an Nth critical region, where N may be a natural number greater than or equal to 1.
S20 단계의 3차원 기준 좌표계는, 운전석의 위치를 원점으로 하는 상대적인 좌표계이다.The 3D reference coordinate system of step S20 is a relative coordinate system with the position of the driver's seat as the origin.
참고로, S30 단계에서 입력된 다수의 센서(S)에 의해 측정된 센서 데이터는, 미리 설정된 제 1 시간 단위로 S40 단계 내지 S100 단계에서 처리되는 것이 바람직하다.For reference, the sensor data measured by the plurality of sensors S input in step S30 is preferably processed in steps S40 to S100 in units of a first preset time.
S40 단계는, 비, 눈, 먼지 등의 환경적인 요인 및 새와 같은 대상에 대한 데이터를 제외하기 위함이다. Step S40 is to exclude environmental factors such as rain, snow, and dust, and data on objects such as birds.
즉, S40 단계에서 비정상 데이터로 판단하는 기준은, 다음과 같다.That is, the criterion for determining abnormal data in step S40 is as follows.
- 빠르게 나타났다 사라지는 대상 : 이전 측정 좌표와 새로 측정 좌표의 거리가 일정값 이상인 경우(예: 측정 주기를 기준으로, 좌표 이동 거리가 5m 이상)- A target that appears and disappears quickly: When the distance between the previously measured coordinates and the newly measured coordinates is greater than a certain value (e.g., based on the measurement cycle, the coordinate movement distance is 5m or more)
- 작은 대상 : 측정 좌표들을 거리 기준으로 그루핑 후, 그룹의 크기가 기준 크기 보다 작은 경우(예: 그룹의 크기가 1m 이하)- Small object: After grouping the measured coordinates based on distance, when the size of the group is smaller than the standard size (e.g., the size of the group is 1m or less)
구체적으로, S40 단계에서는, 센서 데이터 중 제 1 속도 이상으로 움직인 것으로 판단되는 대상; 및 센서 데이터 중 제 1 크기 이하로 판단되는 대상;을 비정상 데이터로 판단하여, 해당 비정상 데이터를 삭제하는 것이 바람직하다.Specifically, in step S40, a subject determined to be moving at a first speed or higher among sensor data; and an object determined to be equal to or less than the first size among the sensor data as abnormal data, and deleting the abnormal data.
해당 대상이 제 1 크기 이하인지의 판단은, 일정 거리 이내에 인접하는 센서 데이터의 그루핑을 한 후, 해당 그룹의 크기가 제 1 크기 이하인지를 판단하는 것에 의해 실시될 수 있다.Determining whether the object is smaller than the first size may be performed by grouping sensor data adjacent to each other within a predetermined distance and then determining whether the size of the corresponding group is smaller than the first size.
S50 단계에서, 미리 설정된 원점 좌표는 해당 크레인(C)의 운전석의 좌표로 설정될 수 있다.In step S50, the preset origin coordinates may be set to the coordinates of the driver's seat of the corresponding crane (C).
고정된 붐(B)의 자세에서 2차원 좌표계의 센서 데이터를 다수의 센서(S)가 취득 후, 붐(B)은 다음 자세로 움직이게 된다. 붐(B)의 움직임에 대응하여, 이를 기준 좌표계로 변환하는 것이 필요하다.After a plurality of sensors S acquire sensor data of a two-dimensional coordinate system in the fixed posture of the boom B, the boom B moves to the next posture. Corresponding to the movement of the boom (B), it is necessary to transform it into a reference coordinate system.
구체적으로 S50 단계는, 붐(B)이 움직인 경우, 센서(S)의 위치 및/또는 방향에도 변화가 발생하므로, 센서 데이터를 회전 및 이동하여, 기준 좌표계에 의한 3차원의 센서 데이터로 변환할 수 있다.Specifically, in step S50, when the boom (B) is moved, since the position and / or direction of the sensor (S) also changes, the sensor data is rotated and moved to convert into three-dimensional sensor data by the reference coordinate system can do.
아울러, 본 발명의 센서 데이터의 분석 방법은, 설정된 관심 영역의 외부에 위치하는 센서 데이터를 삭제하는 단계(S60); 관심 영역의 외부에 위치하는 센서 데이터를 삭제 후의 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터와 크레인(C)의 붐(B)과의 사이의 거리를 산출하는 단계(S70); 미리 설정된 제 1 임계 영역 내지 제 N 임계 영역 내부에 해당 센서 데이터가 위치하는 경우, 해당 센서 데이터의 해당 임계 영역 정보에 대응하는 경보 신호를 출력하는 단계(S80); 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터 중, 인접한 다수의 센서 데이터가 존재하는 경우, 해당 인접한 다수의 센서 데이터를 하나의 대표 데이터로 합치는 단계(S90); 및 인접한 다수의 센서 데이터가 존재하는 경우, 해당 인접한 다수의 센서 데이터를 하나의 대표 데이터로 합친 후의 데이터를 서버(30)로 전송하는 단계(S100);를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the sensor data analysis method of the present invention includes deleting sensor data located outside the set region of interest (S60); Calculating a distance between the sensor data located inside the ROI after deleting the sensor data located outside the ROI and the boom B of the crane C (S70); outputting an alarm signal corresponding to the corresponding critical region information of the corresponding sensor data when the corresponding sensor data is located within a preset first to Nth critical region (S80); If there are multiple adjacent sensor data among the sensor data located inside the region of interest, merging the adjacent multiple sensor data into one representative data (S90); and when there is a plurality of adjacent sensor data, combining the plurality of adjacent sensor data into one representative data and then transmitting the data to the server 30 (S100).
도 5는 크레인(C)의 붐(B)과 해당 센서 데이터 사이의 거리 산출 방법에 대한 제 1 설명도이다. 5 is a first explanatory diagram of a method for calculating a distance between a boom B of a crane C and corresponding sensor data.
도 5로부터 알 수 있는 바와 같이, S80 단계에서는, 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터 각각에 대해, 크레인(C)의 붐(B)을 지나는 제 1 직선;과 제 1 직선과 직교하며 해당 센서 데이터를 지나는 제 2 직선;이 만나는 제 1 지점의 위치에 따라 다음과 같이 크레인(C)의 붐(B)과 해당 센서 데이터 사이의 거리를 산출한다. 즉, 제 1 지점은, 센서 데이터의 위치를 크레인(C)의 붐(B)을 지나는 제 1 직선에 투영한 지점이다. 다시 말해, 크레인(C)의 붐(B)의 시점과 종점을 연결하여 연장한 제 1 직선을 향해 센서 데이터를 직각으로 투영하였을 경우, 제 1 직선과 만나는 지점이 제 1 지점이 된다.As can be seen from FIG. 5, in step S80, for each sensor data located inside the region of interest, a first straight line passing through the boom B of the crane C; and a first straight line orthogonal to the corresponding sensor The distance between the boom (B) of the crane (C) and the corresponding sensor data is calculated as follows according to the location of the first point where the second straight line passing through the data meets. That is, the first point is a point obtained by projecting the position of the sensor data onto the first straight line passing through the boom B of the crane C. In other words, when the sensor data is orthogonally projected toward a first straight line extending by connecting the start point and end point of the boom B of the crane C, the point where the first straight line meets the first point becomes the first point.
(1) 제 1 지점이 크레인(C)의 붐(B)의 시점 보다 앞에 위치하는 경우에는 크레인(C)의 붐(B)의 시점과 해당 센서 데이터 사이의 거리를 해당 센서 데이터와 크레인(C)의 붐(B)과의 사이의 거리로 산출.(1) If the first point is located in front of the viewpoint of the boom (B) of the crane (C), the distance between the viewpoint of the boom (B) of the crane (C) and the corresponding sensor data is calculated as the sensor data and the crane (C ) is calculated as the distance between the boom (B).
(2) 제 1 지점이 크레인(C)의 붐(B) 상에 위치하는 경우에는, 제 1 지점과 해당 센서 데이터 사이의 거리를 해당 센서 데이터와 크레인(C)의 붐(B)과의 사이의 거리로 산출.(2) When the first point is located on the boom (B) of the crane (C), the distance between the first point and the corresponding sensor data is defined as the distance between the corresponding sensor data and the boom (B) of the crane (C) Calculated by the distance of .
(3) 제 1 지점이 크레인(C)의 붐(B)의 종점 보다 뒤에 위치한 경우에는, 크레인(C)의 붐(B)의 종점과 해당 센서 데이터 사이의 거리를 해당 센서 데이터와 크레인(C)의 붐(B)과의 사이의 거리로 산출.(3) If the first point is located behind the end point of the boom (B) of the crane (C), the distance between the end point of the boom (B) of the crane (C) and the corresponding sensor data is the sensor data and the crane (C ) is calculated as the distance between the boom (B).
참고로, 본 발명에서 산출되는, 크레인(C)의 붐(B)과 해당 센서 데이터 사이의 거리는, 크레인(C)의 붐(B)과 해당 센서 데이터 사이의 최단 거리를 의미한다.For reference, the distance between the boom B of the crane C and the corresponding sensor data calculated in the present invention means the shortest distance between the boom B of the crane C and the corresponding sensor data.
아울러, 도 6은 크레인(C)의 붐(B)과 해당 센서 데이터 사이의 거리 산출 방법의 흐름도 및 도 7은 크레인(C)의 붐(B)과 해당 센서 데이터 사이의 거리 산출 방법에 대한 제 2 설명도를 나타낸다.In addition, FIG. 6 is a flow chart of a distance calculation method between the boom B of the crane C and the corresponding sensor data, and FIG. 7 is a method for calculating the distance between the boom B of the crane C and the corresponding sensor data. 2 shows explanatory diagrams.
도 6 및 도 7로부터 알 수 있는 바와 같이 크레인(C)의 붐(B)과 해당 센서 데이터 사이의 거리 산출 방법은, 제 1 지점의 산출을 위한 가상 직선을 생성하는 단계(S810); 해당 좌표계의 원점으로부터 제 1 지점을 향하는 투영 벡터를 산출하는 단계(S820); 거리 산출의 기준이 되는 제 2 지점을 확인하는 단계(S830); 및 크레인(C)의 붐(B)과 해당 센서 데이터 사이의 최단 거리를 산출하는 단계(S840);를 포함한다.As can be seen from FIGS. 6 and 7 , the distance calculation method between the boom B of the crane C and the corresponding sensor data includes generating a virtual straight line for calculating a first point (S810); Calculating a projection vector from the origin of the coordinate system toward the first point (S820); Checking a second point that is a reference point for distance calculation (S830); and calculating the shortest distance between the boom B of the crane C and the corresponding sensor data (S840).
하기 설명에서 붐(B)의 시점(L1), 붐(B)의 종점(L2), 센서 데이터 위치(PS), 원점(O), 제 1 지점(P1), 제 2 지점(P2)이라고 하자.Let us refer to the start point L1 of the boom B, the end point L2 of the boom B, the sensor data position PS, the origin point O, the first point P1, and the second point P2 in the following description. .
S810 단계에서의 가상 직선은 크레인(C)의 붐(B)의 시점(L1)과 종점(L2)을 연결한 직선이고, 이 가상 직선을 시점(L1) 및 종점(L2)의 외부로 연장하면 제 1 직선이 된다.The virtual straight line in step S810 is a straight line connecting the start point L1 and end point L2 of the boom B of the crane C, and extending this virtual straight line to the outside of the start point L1 and end point L2 becomes the first straight line.
S820 단계에서는 하기 [수학식 1] 내지 [수학식 6]과 같이, 크레인(C)의 종점(L2)으로부터 시점(L1)을 향하는 라인 벡터(
S830 단계에서는, [수학식 7] 및 [수학식 8]과 같이, 정규화된 투영 벡터(
해당 내적(dot)값이 '0' 이상인 경우에 대해, 시점(L1)과 종점(L2) 사이의 거리인 붐(B)의 길이가 제 2 벡터(
아울러, 해당 내적(dot)값이 '0' 이상이고, 크레인(C)의 붐(B)의 길이가 제 2 벡터(
또한, 해당 내적(dot)값이 '0' 미만인 경우에는, 붐(B)의 시점(L1)이 거리 산출의 기준이 되는 제 2 지점(P2)이 된다.In addition, when the corresponding dot value is less than '0', the viewpoint L1 of the boom B becomes the second point P2 serving as a standard for distance calculation.
구체적으로, S830 단계에서는, 해당 내적(dot)값이 '0' 이상인 경우, 시점(L1)과 종점(L2) 사이의 거리(
S840 단계에서는, S830 단계에서 확인된 제 2 지점(P2)을 이용하여, [수학식 11]과 같이, 제 2 지점(P2) 및 해당 센서 데이터의 좌표(PS) 사이의 거리(d)를 산출하는 것에 의해, 크레인(C)의 붐(B)과 해당 센서 데이터 사이의 최단 거리를 산출한다.In step S840, using the second point P2 identified in step S830, as in [Equation 11], the distance d between the second point P2 and the coordinates PS of the corresponding sensor data is calculated. By doing, the shortest distance between the boom B of the crane C and the corresponding sensor data is calculated.
도 8은 제 1 임계 영역 내지 제 N 임계 영역의 설정 예시도이다. 도 8에서 N은 3으로 설정되었다.8 is a diagram illustrating settings of the first critical area through the Nth critical area. 8, N is set to 3.
S80 단계에서는, 센서 데이터가 제 1 임계 영역 내지 제 N 임계 영역 내부에 해당 센서 데이터가 위치하는 경우, 해당 센서 데이터의 해당 임계 영역 정보에 대응하는 경보 신호를 출력하는 것이 바람직하다. 즉, 제 1 임계 영역은 위험 영역으로서 판단되므로 제 1 볼륨의 알람을 울리고 위험이라는 메시지를 방송하고, 제 2 임계 영역은 주의 영역으로서 판단되므로 제 2 볼륨의 알람을 울리고 주의라는 메시지를 방송하고, 제 3 임계 영역은 안전 영역으로서 판단되므로 별도의 알람이나 메시지의 방송을 생략할 수 있을 것이다.In step S80, when the sensor data is located within the first to Nth critical areas, it is preferable to output an alarm signal corresponding to information on the critical area of the corresponding sensor data. That is, since the first critical area is determined as a danger area, a first volume alarm is sounded and a danger message is broadcasted, and the second critical area is determined as a caution area, so a second volume alarm is sounded and a warning message is broadcasted, Since the third critical area is determined as a safe area, broadcasting of a separate alarm or message may be omitted.
라이다 센서의 경우, 측정 대상의 윤곽에 따라 센서 데이터가 다수 생성될 수 있다. 따라서, 데이터 전송 속도 개선 및 저장 용량 확보를 위해 데이터를 합치는 작업을 S90 단계에서 실시하게 된다. 이때, 붐(B)까지의 거리가 가장 가까운 센서 데이터를 기준으로 다수의 센서 데이터를 묶을 수 있다. 예를 들면, 반경 1m 이내의 다수의 센서 데이터를 하나의 센서 데이터에 의해 그루핑할 수 있다.In the case of a lidar sensor, a plurality of sensor data may be generated according to the contour of a measurement target. Accordingly, data merging is performed in step S90 to improve data transmission speed and secure storage capacity. In this case, a plurality of sensor data may be grouped based on the sensor data having the closest distance to the boom B. For example, multiple sensor data within a radius of 1 m may be grouped by one sensor data.
구체적으로 S90 단계에서, 인접한 다수의 센서 데이터가 존재하는 경우, 다수의 센서 데이터 중 크레인(C)의 붐(B)과의 사이의 거리가 가장 가까운 센서 데이터를 대표 데이터로 선정할 수 있다. 인접 여부는, 센서 데이터 사이의 거리를 이용하여 판단할 수 있을 것이다.Specifically, in step S90, when there is a plurality of adjacent sensor data, among the plurality of sensor data, sensor data having the closest distance between the crane C and the boom B may be selected as representative data. Adjacency may be determined using a distance between sensor data.
정리하자면, 컴퓨팅 장치(20)는 센서 데이터의 분석을 위해 다음과 같이 동작한다.In summary, the
컴퓨팅 장치(20)는, 센서 데이터 중 비정상으로 판단된 데이터를 삭제한다. 즉, 컴퓨팅 장치(20)는, 센서 데이터 중 제 1 속도 이상으로 움직인 것으로 판단되는 대상; 및 센서 데이터 중 제 1 크기 이하로 판단되는 대상;을 비정상 데이터로 판단하여, 해당 비정상 데이터를 삭제한다.The
아울러, 컴퓨팅 장치(20)는, 비정상 데이터의 삭제 후의 2차원의 센서 데이터를, 기준 좌표계에 의한 3차원의 센서 데이터로 변환하는 것이 바람직하다.In addition, the
또한, 컴퓨팅 장치(20)는, 기준 좌표계로 변환된 센서 데이터 중, 설정된 관심 영역의 외부에 위치하는 센서 데이터를 삭제하는 것을 특징으로 한다. 컴퓨팅 장치(20)는, 관심 영역의 외부에 위치하는 센서 데이터를 삭제 후의 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터와 크레인(C)의 붐(B)과의 사이의 거리를 산출한다.In addition, the
바람직하게는, 컴퓨팅 장치(20)는, 미리 설정된 제 1 임계 영역 내지 제 N 임계 영역 내부에 해당 센서 데이터가 위치하는 경우, 해당 센서 데이터의 해당 임계 영역 정보에 대응하는 경보 신호를 출력하되, N은, 1 이상의 자연수인 것을 특징으로 한다.Preferably, the
아울러, 컴퓨팅 장치(20)는, 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터 중, 인접한 다수의 센서 데이터가 존재하는 경우, 해당 인접한 다수의 센서 데이터를 하나의 대표 데이터로 합치는 것을 특징으로 한다.In addition, the
또한, 컴퓨팅 장치(20)는, 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터 중, 인접한 다수의 센서 데이터가 존재하는 경우, 다수의 센서 데이터 중 크레인(C)의 붐(B)과의 사이의 거리가 가장 가까운 센서 데이터를 대표 데이터로 선정한다.In addition, the
상술한 바와 같이, 본 발명의 크레인 충돌 방지 시스템(100) 및 그 센서 데이터의 분석 방법에 따르면, 다수의 크레인이 동시에 작업하는 환경에서도, 해당 크레인의 붐(B) 영역 근처의 충돌 위험 요소를 예측하는 것에 의해 크레인의 충돌을 방지할 수 있다.As described above, according to the
100 : 크레인 충돌 방지 시스템
10 : 센서부
20 : 컴퓨팅 장치
30 : 서버
S : 센서
C : 크레인
B : 붐100: Crane anti-collision system
10: sensor unit
20: computing device
30: server
S: sensor
C: Crane
B: Boom
Claims (20)
다수의 센서; 및 상기 다수의 센서에 의해 측정된 센서 데이터를 입력받아, 분석하는 컴퓨팅 장치;를 포함하되,
상기 컴퓨팅 장치는,
상기 다수의 센서에 의해 측정된 센서 데이터 중 비정상으로 판단된 데이터를 삭제하고, 비정상 데이터의 삭제 후의 2차원의 센서 데이터를 기준 좌표계에 의한 3차원 좌표계의 센서 데이터로 변환하고, 상기 3차원 좌표계로 변환된 센서 데이터 중 설정된 관심 영역의 외부에 위치하는 센서 데이터를 삭제하고, 상기 관심 영역의 외부에 위치하는 센서 데이터를 삭제 후의 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터와 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리를 산출하되,
상기 컴퓨팅 장치는, 상기 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터 각각에 대해,
상기 크레인의 붐의 시점과 종점을 연결하여 연장한 제 1 직선을 향해 해당 센서 데이터를 직각으로 투영하였을 경우, 상기 제 1 직선과 만나는 제 1 지점이 상기 크레인의 붐의 시점 보다 앞에 위치하는 경우에는 상기 크레인의 붐의 시점과 해당 센서 데이터 사이의 거리를 해당 센서 데이터와 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리로 산출하고, 상기 제 1 지점이 상기 크레인의 붐 상에 위치하는 경우에는 상기 제 1 지점과 해당 센서 데이터 사이의 거리를 해당 센서 데이터와 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리로 산출하고, 상기 제 1 지점이 상기 크레인의 붐의 종점 보다 뒤에 위치한 경우에는 상기 크레인의 붐의 종점과 해당 센서 데이터 사이의 거리를 해당 센서 데이터와 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리로 산출하는 것을 특징으로 하는 크레인 충돌 방지 시스템.In the crane collision avoidance system,
multiple sensors; And a computing device that receives and analyzes sensor data measured by the plurality of sensors;
The computing device,
Among the sensor data measured by the plurality of sensors, data determined to be abnormal is deleted, the 2-dimensional sensor data after deletion of the abnormal data is converted into sensor data of a 3-dimensional coordinate system by a reference coordinate system, and After deleting the sensor data located outside the set region of interest among the converted sensor data, and deleting the sensor data located outside the region of interest, the sensor data located inside the region of interest and the boom of the crane calculate the distance,
The computing device, for each sensor data located inside the region of interest,
When the corresponding sensor data is orthogonally projected toward a first straight line extending by connecting the start and end points of the boom of the crane, when the first point intersecting the first straight line is located in front of the start point of the boom of the crane The distance between the viewpoint of the boom of the crane and the corresponding sensor data is calculated as the distance between the corresponding sensor data and the boom of the crane, and the first point when the first point is located on the boom of the crane and the distance between the corresponding sensor data is calculated as the distance between the corresponding sensor data and the boom of the crane, and when the first point is located behind the end point of the boom of the crane, the end point of the boom of the crane and the corresponding sensor Crane collision avoidance system, characterized in that for calculating the distance between the data as the distance between the corresponding sensor data and the boom of the crane.
상기 다수의 센서 중 제 1 센서 및 제 2 센서는,
상기 크레인의 붐의 상부 및 전면에 각각 구비되고,
상기 다수의 센서 중 제 3 센서 및 제 4 센서는,
상기 크레인의 붐의 좌측면 및 우측면에 각각 구비되는 것을 특징으로 하는 크레인 충돌 방지 시스템.According to claim 1,
The first sensor and the second sensor among the plurality of sensors,
It is provided on the top and front of the boom of the crane, respectively,
The third sensor and the fourth sensor among the plurality of sensors,
Crane collision prevention system, characterized in that provided on the left and right sides of the boom of the crane, respectively.
상기 컴퓨팅 장치는,
상기 다수의 센서에 의해 측정된 센서 데이터 중 제 1 속도 이상으로 움직인 것으로 판단되는 대상; 및
상기 다수의 센서에 의해 측정된 센서 데이터 중 제 1 크기 이하로 판단되는 대상;을 비정상 데이터로 판단하여, 해당 비정상 데이터를 삭제하는 것을 특징으로 하는 크레인 충돌 방지 시스템.According to claim 1,
The computing device,
an object determined to be moving at a first speed or higher among sensor data measured by the plurality of sensors; and
Crane collision avoidance system, characterized in that for deleting the abnormal data by determining the object determined to be less than the first size among the sensor data measured by the plurality of sensors as abnormal data.
상기 컴퓨팅 장치는,
미리 설정된 제 1 임계 영역 내지 제 N 임계 영역 내부에 해당 센서 데이터가 위치하는 경우, 해당 센서 데이터의 해당 임계 영역 정보에 대응하는 경보 신호를 출력하되,
상기 N은, 1 이상의 자연수인 것을 특징으로 하는 크레인 충돌 방지 시스템.According to claim 1,
The computing device,
When the corresponding sensor data is located inside the preset first critical area to the Nth critical area, an alarm signal corresponding to the corresponding critical area information of the sensor data is output,
The crane collision avoidance system, characterized in that N is a natural number of 1 or more.
상기 컴퓨팅 장치는,
상기 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터 중, 인접한 다수의 센서 데이터가 존재하는 경우, 해당 인접한 다수의 센서 데이터를 하나의 대표 데이터로 합치는 것을 특징으로 하는 크레인 충돌 방지 시스템.According to claim 1,
The computing device,
Among the sensor data located inside the region of interest, when there is a plurality of adjacent sensor data, the crane collision avoidance system, characterized in that for merging the plurality of adjacent sensor data into one representative data.
상기 컴퓨팅 장치는,
상기 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터 중, 인접한 다수의 센서 데이터가 존재하는 경우, 다수의 센서 데이터 중 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리가 가장 가까운 센서 데이터를 상기 대표 데이터로 선정하는 것을 특징으로 하는 크레인 충돌 방지 시스템.According to claim 10,
The computing device,
Among the sensor data located inside the region of interest, if there is a plurality of adjacent sensor data, among the plurality of sensor data, the sensor data having the closest distance between the crane and the boom is selected as the representative data. crane anti-collision system.
(a) 다수의 센서에 의해 측정된 센서 데이터를 입력받아, 상기 다수의 센서에 의해 측정된 센서 데이터 중 비정상으로 판단된 데이터를 삭제하는 단계; (b) 상기 (a) 단계 이후의 2차원의 센서 데이터를, 기준 좌표계에 의한 3차원 좌표계의 센서 데이터로 변환하는 단계; (c) 상기 3차원 좌표계로 변환된 센서 데이터 중, 설정된 관심 영역의 외부에 위치하는 센서 데이터를 삭제하는 단계; 및 (d) 상기 관심 영역의 외부에 위치하는 센서 데이터를 삭제 후의 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터와 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리를 산출하는 단계;를 포함하고,
상기 (d) 단계에서는, 상기 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터 각각에 대해,
상기 크레인의 붐의 시점과 종점을 연결하여 연장한 제 1 직선을 향해 센서 데이터를 직각으로 투영하였을 경우, 상기 제 1 직선과 만나는 제 1 지점이 상기 크레인의 붐의 시점 보다 앞에 위치하는 경우에는 상기 크레인의 붐의 시점과 해당 센서 데이터 사이의 거리를 해당 센서 데이터와 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리로 산출하고, 상기 제 1 지점이 상기 크레인의 붐 상에 위치하는 경우에는 상기 제 1 지점과 해당 센서 데이터 사이의 거리를 해당 센서 데이터와 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리로 산출하고, 상기 제 1 지점이 상기 크레인의 붐의 종점 보다 뒤에 위치한 경우에는 상기 크레인의 붐의 종점과 해당 센서 데이터 사이의 거리를 해당 센서 데이터와 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리로 산출하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터의 분석 방법.In the method of analyzing sensor data provided in a crane by a computing device,
(a) receiving sensor data measured by a plurality of sensors and deleting data determined to be abnormal among the sensor data measured by the plurality of sensors; (b) converting the 2-dimensional sensor data after step (a) into sensor data of a 3-dimensional coordinate system based on a reference coordinate system; (c) deleting sensor data located outside a set region of interest among the sensor data converted into the 3D coordinate system; and (d) calculating a distance between the sensor data located inside the region of interest after deleting the sensor data located outside the region of interest and the boom of the crane,
In the step (d), for each sensor data located inside the region of interest,
When the sensor data is orthogonally projected toward a first straight line extending by connecting the start and end points of the boom of the crane, when the first point intersecting the first straight line is located in front of the start point of the boom of the crane, the The distance between the viewpoint of the boom of the crane and the corresponding sensor data is calculated as the distance between the corresponding sensor data and the boom of the crane, and when the first point is located on the boom of the crane, the first point and The distance between the corresponding sensor data is calculated as the distance between the corresponding sensor data and the boom of the crane, and if the first point is located behind the end point of the boom of the crane, the end point of the boom of the crane and the corresponding sensor data Method for analyzing sensor data, characterized in that for calculating the distance between the corresponding sensor data and the boom of the crane.
상기 다수의 센서 중 제 1 센서 및 제 2 센서는,
상기 크레인의 붐의 상부 및 전면에 각각 구비되고,
상기 다수의 센서 중 제 3 센서 및 제 4 센서는,
상기 크레인의 붐의 좌측면 및 우측면에 각각 구비되는 것을 특징으로 하는 센서 데이터의 분석 방법.According to claim 12,
The first sensor and the second sensor among the plurality of sensors,
It is provided on the top and front of the boom of the crane, respectively,
The third sensor and the fourth sensor among the plurality of sensors,
Sensor data analysis method, characterized in that provided on the left side and the right side of the boom of the crane, respectively.
상기 센서 데이터의 분석 방법은, 상기 (a) 단계에서,
상기 다수의 센서에 의해 측정된 센서 데이터 중 제 1 속도 이상으로 움직인 것으로 판단되는 대상; 및
상기 다수의 센서에 의해 측정된 센서 데이터 중 제 1 크기 이하로 판단되는 대상;을 비정상 데이터로 판단하여, 해당 비정상 데이터를 삭제하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터의 분석 방법.According to claim 12,
The method of analyzing the sensor data, in the step (a),
an object determined to be moving at a first speed or higher among sensor data measured by the plurality of sensors; and
A method of analyzing sensor data, characterized in that by determining an object judged to have a first size or less among the sensor data measured by the plurality of sensors as abnormal data, and deleting the abnormal data.
상기 센서 데이터의 분석 방법은, 상기 (d) 단계 이후에,
(e) 미리 설정된 제 1 임계 영역 내지 제 N 임계 영역 내부에 해당 센서 데이터가 위치하는 경우, 해당 센서 데이터의 해당 임계 영역 정보에 대응하는 경보 신호를 출력하는 단계;를 더 포함하되,
상기 N은, 1 이상의 자연수인 것을 특징으로 하는 센서 데이터의 분석 방법.According to claim 12,
The method of analyzing the sensor data, after the step (d),
(e) outputting an alarm signal corresponding to the corresponding critical region information of the sensor data when the corresponding sensor data is located within the preset first to Nth critical regions; further comprising,
The method of analyzing sensor data, characterized in that N is a natural number of 1 or more.
상기 센서 데이터의 분석 방법은, 상기 (d) 단계 이후에,
(f) 상기 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터 중, 인접한 다수의 센서 데이터가 존재하는 경우, 해당 인접한 다수의 센서 데이터를 하나의 대표 데이터로 합치는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터의 분석 방법.According to claim 12,
The method of analyzing the sensor data, after the step (d),
(f) when there are multiple adjacent sensor data among the sensor data located inside the region of interest, merging the adjacent multiple sensor data into one representative data; sensor characterized in that it further comprises How to analyze data.
상기 센서 데이터의 분석 방법은, 상기 (f) 단계에서,
상기 관심 영역의 내부에 위치하는 센서 데이터 중, 인접한 다수의 센서 데이터가 존재하는 경우, 다수의 센서 데이터 중 상기 크레인의 붐과의 사이의 거리가 가장 가까운 센서 데이터를 상기 대표 데이터로 선정하는 것을 특징으로 하는 센서 데이터의 분석 방법.According to claim 19,
The method of analyzing the sensor data, in the step (f),
Among the sensor data located inside the region of interest, if there is a plurality of adjacent sensor data, among the plurality of sensor data, the sensor data having the closest distance between the crane and the boom is selected as the representative data. Analysis method of sensor data to be.
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