KR102522477B1 - 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 시스템 및 방법 - Google Patents

약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일실시예는 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 시스템에 있어서, 작업 구역에 약제를 살포하는 드론과, 드론에 대한 비행정보와, 작업 구역에 대한 환경정보, 약제 종류 또는 분사 노즐 타입에 대한 변수정보를 기준으로 미리 계산된 약제 도달범위에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스와, 상기 드론에 설치되어, 풍향, 풍속, 온도 중 적어도 하나를 계측하는 계측 센서와, 상기 드론에 설치되어, 주변의 장애물을 식별하거나 작업 구역을 확인하는 라이다와, 상기 데이터베이스에 저장된 약제 도달범위에 대한 정보를 고려하여 상기 작업 구역에 약제를 살포하기 위한 상기 드론의 최적 경로를 도출하는 프로세서를 포함하는 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 시스템을 제공한다.

Description

약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR GENERATING OPTIMIZED FLIGHT PATH USING DRUG SPRAYING DRONE}
본 발명은 드론의 비행 최적 경로 생성 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 농작물의 병해충 방제를 위한 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 농작물의 병해충 방제로 품질 향상 및 수확량 증대를 위한 농업용 약제살포작업은 약품을 물에 희석시켜 분무기에 담아 작업자가 직접 살포하는 방식으로 수행되고 있다.
이러한 종래의 약제 살포방식은 다수의 인력이 약품에 중독되어 건강을 해칠 수 있는 문제가 있고, 농촌 인력이 감속하고 있는 현재 인력을 구하기 어려운 문제가 있으며, 약제를 살포하는 과정에서 농작물을 밟고 지나다녀야 하기 때문에 농작물에 피해가 발생되는 문제가 있다.
또한, 경작지에 들어가 무거운 약품호스를 끌고 가면서 작업하기가 까다롭고 힘들기 때문에 보다 편리하게 살포 작업을 수행할 수 있도록 하는 방안으로 무인비행기(드론)를 이용하여 원격 조종하면서 약제를 살포하도록 하는 방법이 실시되고 있다.
현재, 이러한 농업, 임업, 소방 등의 분야에서 사용되고 있는 약제 분사 드론은 정해진 경로와 고도를 유지하며 실시한 환경 변화에 대해 수동적인 방식으로 임무를 수행하고 있다.
그러나, 약제 분사가 요구되는 실제 운용 환경은 바람이라는 변수가 있어 현재 방식으로 약제 살포가 필요한 지역에 충분한 약제를 살포할 수 없으며 의도하지 않는 범위까지 약제가 도달하게 되는 문제도 발생하고 있다. 따라서, 이러한 현장의 변수를 고려하여 약제 도달 범위를 예측하고, 이에 따라 약제를 분사해야 하는 알고리즘이 요구되고 있는 실정이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 고성능 연산장치를 드론에 직접 탑재하지 않고도 환경변화를 반영한 실시간 최적 경로 연산 효과를 동일하게 얻을 수 있는 최적 경로 생성 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 일실시예는 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 시스템에 있어서, 작업 구역에 약제를 살포하는 드론과, 드론에 대한 비행정보와, 작업 구역에 대한 환경정보, 약제 종류 또는 분사 노즐 타입에 대한 변수정보를 기준으로 미리 계산된 약제 도달범위에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스와, 상기 드론에 설치되어, 풍향, 풍속, 온도 중 적어도 하나를 계측하는 계측 센서와, 상기 드론에 설치되어, 주변의 장애물을 식별하거나 작업 구역을 확인하는 라이다와, 상기 데이터베이스에 저장된 약제 도달범위에 대한 정보를 고려하여 상기 작업 구역에 약제를 살포하기 위한 상기 드론의 최적 경로를 도출하는 프로세서를 포함하는 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 시스템을 제공한다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 비행정보는 상기 드론의 속도, 및 고도 중 적어도 하나의 정보를 포함하고, 상기 환경정보는 상기 작업 구역에서의 풍향, 풍속, 기온, 및 사면 기울기 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 라이다로부터 식별된 장애물에 대한 장애물 정보 및 상기 작업 구역의 구조와 관련된 작업 구역 정보를 전달받고, 상기 계측 센서로부터 계측된 풍향, 풍속, 및 기온과 관련된 계측 정보를 전달받을 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 라이다로부터 전달받은 작업 구역 정보 및 상기 계측 센서로부터 전달받은 계측 정보와, 상기 데이터베이스에 저장된 환경정보를 비교하고, 상기 작업 구역 정보 및 계측 정보에 상응한 환경정보에 따른 약제 도달범위를 고려하여 상기 드론의 최적 경로를 도출할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 드론은, 상기 프로세서로부터 도출된 최적 경로에 따라 비행하며 약제 살포를 실시하고, 상기 프로세서는 상기 계측 센서로부터 계측된 풍향 및 풍속에 대한 계측 정보를 주기적으로 전달받아, 기 설정된 주기에 따른 풍향 변화 및 풍속 변화가 임계치 이상인지 여부에 따라 상기 데이터베이스에 저장된 환경정보를 고려하여 상기 드론의 최적 경로를 다시 도출할 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 다른 실시예는 드론에 대한 비행정보와, 작업 구역에 대한 환경정보, 약제 종류 또는 분사 노즐 타입에 대한 변수정보를 기준으로 각각의 조건에서의 약제 도달범위에 관한 비행 및 약제 분사 시뮬레이션을 수행함에 따라 데이터베이스를 구축하는 단계와, 상기 드론이 예비 비행을 함으로써, 작업 구역에 대한 정보를 획득하는 단계와, 프로세서가, 상기 작업 구역에 대한 정보를 고려하여 상기 드론의 1차 최적 경로를 도출하는 단계와, 상기 드론이 상기 1차 최적 경로에 따라 비행하며 약제를 살포하는 단계와, 계측 센서가 풍향 및 풍속에 대한 계측 정보를 수집하는 단계와, 상기 프로세서가, 상기 계측 센서로부터 수집된 상기 계측 정보와 상기 데이터베이스에 저장된 환경 정보를 비교하여 상기 드론의 2차 최적 경로를 도출하는 단계를 포함하는 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 방법을 제공한다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 비행정보는 상기 드론의 속도, 및 고도 중 적어도 하나의 정보를 포함하고, 상기 환경정보는 상기 작업 구역에서의 풍향, 풍속, 기온, 및 사면 기울기 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 작업 구역에 대한 정보를 획득하는 단계는, 상기 드론에 설치된 라이다가 상기 작업 구역 주변의 장애물을 식별하고, 상기 작업 구역의 사면 기울기에 대한 정보를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 드론의 1차 최적 경로를 도출하는 단계는, 약제 종류와 분사 노즐 종류에 대한 정보를 입력 받고, 상기 라이다로부터 수집된 장애물 식별 정보 및 사면 기울기에 대한 정보를 입력 받아, 상기 드론의 1차 최적 경로를 도출할 수 있다.
본 발명의 실시예에 있어서, 상기 드론의 2차 최적 경로를 도출하는 단계는, 상기 계측 센서로부터 계측된 풍향 및 풍속에 대한 계측 정보를 주기적으로 전달받아, 기 설정된 주기에 따른 풍향 변화 및 풍속 변화가 임계치 이상인지 여부에 따라 상기 데이터베이스에 저장된 환경정보를 고려하여 상기 드론의 2차 최적 경로를 도출할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 드론의 속도, 고도, 풍향, 풍속, 기온 등의 변수를 고려해 기 계산된 데이터베이스를 확보하고, 드론에 장착된 풍향, 풍속 센서를 이용해 실시간 환경변화를 수집하며, 실시간 환경모니터링 결과와 근접한 계산값을 데이터베이스로부터 추출해 드론의 최적 경로 설계를 실시간으로 수행할 수 있다. 이는 고성능 연산장치를 드론에 직접 탑재하지 않고도 환경변화를 반영한 실시간 최적 경로 연산 효과를 동일하게 얻을 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 설명 또는 청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도2는 환경 변화에 따른 최적 비행경로를 산출하여야 하는 필요성을 설명하기 위해 도시한 참고도이다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따른 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 방법을 시간의 흐름에 따라 도시한 흐름도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결(접속, 접촉, 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 최적 경로 생성 시스템은 드론(100), 계측센서(200), 라이다(300), 프로세서(400), 그리고 데이터베이스(500)를 포함하여 구성될 수 있다.
도2는 환경 변화에 따른 최적 비행경로를 산출하여야 하는 필요성을 설명하기 위해 도시한 참고도이다.
현재 농업, 임업, 소방 등의 분야에서 사용되고 있는 약제 분사 드론은 정해진 경로와 고도를 유지하며 실시한 환경 변화에 대해 수동적인 방식으로 임무를 수행하고 있다. 그러나, 약제 분사가 요구되는 실제 운용 환경은 바람이라는 변수가 있어 도2의 왼쪽 그림에 도시된 바와 같이, 바람이 없는 환경에서는 약제를 분사한 경로를 따라 필요한 지역에 적절히 약제가 분사될 수 있으나, 도2의 오른쪽 그림에 도시된 바와 같이 바람이 부는 환경에서는, 현재 방식으로는 약제 살포가 필요한 지역에 충분한 약제를 살포할 수 없고, 의도하지 않은 범위까지 약제가 도달하게 되어 효율이 매우 떨어진다.
드론(100)은 작업 구역 위를 비행하며, 탑재된 약제통에 담겨있는 약제를 작업 구역에 있는 농작물 위로 살포할 수 있다.
계측센서(200)는 드론(100)에 설치되는 센서로서, 드론(100)이 비행하는 동안 주변의 풍향, 풍속, 온도 중 적어도 하나를 계측할 수 있다. 예컨대, 본 발명의 실시예에 따른 계측센서(200)는 풍향센서, 풍속센서, 온도센서의 기능을 통합하는 센서로 구현될 수 있다.
라이다(Lidar)(300)는 드론(100)에 설치되는 센서로서, 드론(100)의 주변에 있는 장애물을 식별하거나 작업 구역에 있는 장애물 및 사면 기울기 등 구조적인 특징들을 식별할 수 있다. 라이다(300)는 레이저 펄스를 발사하여, 발사된 레이저 펄스가 주변에 있는 물체로부터 반사되어 돌아옴에 따라 반사된 레이저 펄스의 도달 시간을 이용하여, 라이다와 물체까지의 거리를 측정하고 이에 따라 주변의 구조를 이미지화할 수 있다.
데이터베이스(500)는 드론(100)에 대한 비행정보와, 작업 구역에 대한 환경정보, 약제 종류 또는 분사 노즐 타입에 대한 변수정보를 기준으로 미리 계산된 약제 도달범위에 대한 정보를 저장할 수 있다.
여기서, 상기 비행정보란 드론의 속도 및 고도 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 정보일 수 있고, 환경정보는 작업 구역에서의 풍향, 풍속, 기온 및 사면 기울기 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 것일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 데이터베이스(500)에 저장되는 비행정보, 환경정보, 및 변수정보에 따른 약제 도달범위에 대한 정보들은, 각 비행정보의 조건별, 그리고 각 환경정보에 따른 조건별, 그리고 각 변수정보에 따른 조건별로 약제 도달범위에 관한 시뮬레이션을 수행함으로써 획득되는 정보로, 이와 같은 방법을 통해 본 발명의 데이터베이스(500)를 구축할 수 있다.
프로세서(400)는 데이터베이스(500)에 저장된 약제 도달범위에 대한 정보를 고려하여 작업 구역에 약제를 살포하기 위한 드론(100)의 최적 경로를 도출할 수 있다.
프로세서(400)는 라이다(300)로부터 식별된 장애물에 대한 장애물 정보 및 작업 구역의 구조와 관련된 작업 구역 정보를 전달받고, 계측센서(200)로부터 계측된 풍향, 풍속 및 기온과 관련된 계측 정보를 전달받아, 전달받은 작업 구역 정보, 장애물 정보, 그리고 계측 정보와 데이터베이스(500)에 저장된 환경정보, 비행정보를 비교하여, 매칭되는 환경정보 및 비행정보에 따른 약제 도달범위를 확인하고, 이에 따라 드론(100)의 최적 경로를 도출할 수 있다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따른 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 방법을 시간의 흐름에 따라 도시한 흐름도이다.
먼저, S310 단계에서 드론에 대한 비행정보와, 작업 구역에 대한 환경정보, 약제 종류 또는 분사 노즐 타입에 대한 변수정보를 기준으로 각각의 조건에서의 약제 도달범위에 관한 비행 및 분사 시뮬레이션을 수행함에 따라 데이터베이스를 구축한다.
즉, 데이터베이스는 S310 단계에서 드론의 속도, 고도 등에 대한 비행정보와, 풍향, 풍속, 기온, 작업 구역의 사면 기울기 등에 대한 환경정보, 그리고 약제종류와 분사노즐 등에 대한 변수정보를 고려하여, 각각의 조건에서 비행 및 약제살포 시뮬레이션을 통해 약제가 작업구역에 도달범위를 미리 계산함에 따라 구축될 수 있다.
S320 단계에서 드론(100)이 예비 비행을 실시하여 약제를 살포하고자 하는 작업 구역을 확인함에 따라 매핑한다. 또한, S320 단계에서 드론(100)이 예비비행을 하는 동안, 드론(100)에 탑재된 계측센서(200)가 계측한 기온, 풍향, 풍속을 계측하고, 라이다(300)가 작업 구역 주변의 장애물을 식별하며, 작업 구역의 사면 기울기에 대한 작업 구역 정보를 획득한다.
S330 단계에서 프로세서(400)는 선택된 약제 종류 및 분사 노즐 타입에 대한 정보(변수정보)를 입력 받고, 상기 S320 단계에서 계측센서(200)로부터 획득된 계측정보와 라이다(300)로부터 획득된 작업 구역 정보를 입력받는다. 이에 따라 프로세서(400)는 입력된 변수정보, 계측정보 및 작업 구역 정보와 데이터베이스(500)에 저장된 정보들을 비교하여, 상기 입력된 정보에 따른 조건에 해당하는 약제 도달범위를 확인한다. 그리고, 프로세서(400)는 확인된 약제 도달범위를 고려하여 드론(100)의 1차 최적 경로를 도출할 수 있다.
S340 단계에서 드론(100)은 프로세서(400)로부터 도출된 1차 최적 경로에 따라 작업 구역 위를 비행하며 약제를 살포한다.
S350 단계에서 계측센서(200)는 드론(100)이 상기 1차 최적 경로에 따라 약제 살포 비행하는 동안, 실시간으로 풍향 및 풍속에 대한 계측정보를 수집하고, 수집된 계측정보를 프로세서(400)로 전달한다.
S360 단계에서 프로세서(400)는 계측센서(200)로부터 실시간으로 전달되는 계측정보를 통해, 기 설정된 주기에 따른 풍향의 변화 및 풍속의 변화가 미리 정해진 임계치 이상인지 여부를 판단한다.
프로세서(400)가 판단한 상기 기 설정된 주기에 따른 풍향의 변화 및 풍속의 변화가 상기 임계치 이상이라면, 기후 변화가 심한 것으로 판단하고 S370 단계에서 프로세서(400)는 상기 S350 단계에서 계측센서(200)로부터 계측된 계측정보를 토대로 다시 데이터베이스(500)를 참고하여 2차 최적 경로를 도출할 수 있다.
보다 상세하게 설명하면, 프로세서(400)는 상기 실시간으로 전달되는 풍향의 변화 및 풍속의 변화에 대한 데이터 중 기 설정된 주기에 따른 풍향의 변화 및 풍속의 변화에 대한 데이터를 주기별로 끊어서 관리할 수 있다. 즉, 프로세서(400)는 주기별 복수개의 풍향 및 풍속의 변화에 대한 데이터들을 미리 정해진 임계치와 비교하여야 하는데, 프로세서(400)가 참고하여야 하는 데이터가 복수개이므로, 프로세서(400)는 상기 복수개의 데이터들의 평균치를 계산한 후, 계산된 평균치와 상기 임계치를 비교하여 2차 최적 경로의 도출여부를 결정하도록 구현될 수 있다.
그리고, S380 단계에서 드론(100)은 프로세서(400)로부터 도출된 2차 최적 경로에 따라 약제 살포 비행을 실시할 수 있다.
그리고 본 발명의 다른 실시예에 따라, S360 단계에서 프로세서(400)의 판단 결과 상기 기 설정된 주기에 따른 풍향의 변화 및 풍속의 변화가 상기 임계치보다 낮다면, 기후 변화가 심하지 않은 것으로 판단하고, 별도의 2차 최적 경로를 도출하지 않고 동작을 종료할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 드론(100)이 상기 2차 최적 경로를 따라 약제 살포 비행을 실시하는 동안, 계측센서(200)가 다시 풍향 및 풍속을 계측함에 따라 풍향 변화 및 풍속 변화에 대한 정보를 프로세서(400)로 전달할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(400)가 상기 전달된 풍향 변화 및 풍속 변화가 상기 임계치보다 높게 설정된 제2 임계치 이상인지 여부를 재판단하고, 상기 전달된 풍향 변화 및 풍속 변화가 상기 제2 임계치 이상이면 n차 최적 경로를 도출하여, 드론(100)은 도출된 n차 최적 경로에 따라 약제 살포 비행을 실시하도록 구현될 수 있다.
이때, 상기 n차 최적 경로를 도출하기 위한 풍향 변화 및 풍속 변화와 제2 임계치를 비교하는 방법 또한 상기 2차 최적 경로를 도출하는 과정에서의 임계치 비교 방법과 동일하게 적용될 수 있다.
본 발명에서는 농업, 산림 병충해 방지용 약제 살포를 위한 드론의 최적 비행 경로를 도출하기 위한 방법으로 예시하여 설명하였으나, 이에 제한되지 않고 파종, 비닐하우스 차광제, 인공수분 등에도 적용 가능하며, 해양 오염 대응시에 유화제 살포, 소방용 약제 살포 등 농업 외 분야에서도 활용 가능하다.
또한, 시뮬레이션을 통해 확보되는 데이터베이스(DB)에 따라 드론 이외에도 무인 헬리콥터, 멀티콥터, 고정익 무인기 등 다양한 무인 비행체가 적용될 수 있음은 자명하다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 후술하는 청구범위에 의하여 나타내어지며, 청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 드론
200: 계측센서
300: 라이다(Lidar)
400: 프로세서
500: 데이터베이스(DB)

Claims (10)

  1. 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 시스템에 있어서,
    작업 구역에 약제를 살포하는 드론과,
    드론에 대한 비행정보와, 작업 구역에 대한 환경정보, 약제 종류 또는 분사 노즐 타입에 대한 변수정보를 기준으로 미리 계산된 약제 도달범위에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스와,
    상기 드론에 설치되어, 풍향, 풍속, 온도 중 적어도 하나를 계측하는 계측 센서와,
    상기 드론에 설치되어, 주변의 장애물을 식별하거나 작업 구역을 확인하는 라이다와,
    상기 데이터베이스에 저장된 약제 도달범위에 대한 정보를 고려하여 상기 작업 구역에 약제를 살포하기 위한 상기 드론의 최적 경로를 도출하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 라이다로부터 식별된 장애물에 대한 장애물 정보 및 상기 작업 구역의 구조와 관련된 작업 구역 정보를 전달받고, 상기 계측 센서로부터 계측된 풍향, 풍속, 및 기온과 관련된 계측 정보를 전달받고,
    상기 프로세서는,
    상기 라이다로부터 전달받은 작업 구역 정보 및 상기 계측 센서로부터 전달받은 계측 정보와, 상기 데이터베이스에 저장된 환경정보를 비교하고, 상기 작업 구역 정보 및 계측 정보에 상응한 환경정보에 따른 약제 도달범위를 고려하여 상기 드론의 1차 최적 경로를 도출하고,
    상기 드론은,
    상기 프로세서로부터 도출된 상기 1차 최적 경로에 따라 비행하며 약제 살포를 실시하고,
    상기 계측 센서는,
    상기 드론이 상기 1차 최적 경로를 따라 비행하는 동안, 실시간으로 풍향 및 풍속에 대한 계측정보를 수집하고,
    상기 프로세서는,
    상기 계측 센서로부터 계측된 풍향 및 풍속에 대한 계측 정보를 주기적으로 전달받아, 기 설정된 주기에 따른 풍향 변화 및 풍속 변화가 임계치 이상인지 여부에 따라 상기 데이터베이스에 저장된 환경정보를 고려하여 상기 드론의 2차 최적 경로를 다시 도출하되, 상기 2차 최적 경로 도출에 앞서, 상기 기 설정된 주기별로 계측된 복수개의 풍향 및 풍속의 변화에 대한 데이터들의 평균치를 계산하고, 계산된 평균치와 상기 미리 정해진 임계치와 비교하여 상기 2차 최적 경로의 도출여부를 결정하고,
    상기 드론은,
    상기 프로세서가 상기 2차 최적 경로를 도출하는 경우, 도출된 상기 2차 최적 경로에 따라 비행하며 약제 살포를 다시 실시하는 것을 특징으로 하는, 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 비행정보는 상기 드론의 속도, 및 고도 중 적어도 하나의 정보를 포함하고,
    상기 환경정보는 상기 작업 구역에서의 풍향, 풍속, 기온, 및 사면 기울기 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 시스템.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 드론에 대한 비행정보와, 작업 구역에 대한 환경정보, 약제 종류 또는 분사 노즐 타입에 대한 변수정보를 기준으로 각각의 조건에서의 약제 도달범위에 관한 비행 및 약제 분사 시뮬레이션을 수행함에 따라 데이터베이스를 구축하는 단계와,
    상기 드론이 예비 비행을 함으로써, 작업 구역에 대한 정보를 획득하는 단계와,
    프로세서가, 상기 작업 구역에 대한 정보를 고려하여 상기 드론의 1차 최적 경로를 도출하는 단계와,
    상기 드론이 상기 1차 최적 경로에 따라 비행하며 약제를 살포하는 단계와,
    계측 센서가 풍향 및 풍속에 대한 계측 정보를 수집하는 단계와,
    상기 프로세서가, 상기 계측 센서로부터 수집된 상기 계측 정보와 상기 데이터베이스에 저장된 환경 정보를 비교하여 상기 드론의 2차 최적 경로를 도출하는 단계를 포함하고,
    상기 작업 구역에 대한 정보를 획득하는 단계는,
    상기 드론에 설치된 라이다가 상기 작업 구역 주변의 장애물을 식별하고, 상기 작업 구역의 사면 기울기에 대한 정보를 수집하는 단계를 포함하고,
    상기 드론의 1차 최적 경로를 도출하는 단계는,
    약제 종류와 분사 노즐 종류에 대한 정보를 입력 받고, 상기 라이다로부터 수집된 장애물 식별 정보 및 사면 기울기에 대한 정보를 입력 받아, 상기 드론의 1차 최적 경로를 도출하고,
    상기 드론의 2차 최적 경로를 도출하는 단계는,
    상기 계측 센서로부터 계측된 풍향 및 풍속에 대한 계측 정보를 주기적으로 전달받아, 기 설정된 주기에 따른 풍향 변화 및 풍속 변화가 임계치 이상인지 여부에 따라 상기 데이터베이스에 저장된 환경정보를 고려하여 상기 드론의 2차 최적 경로를 도출하되, 상기 2차 최적 경로 도출에 앞서, 상기 기 설정된 주기별로 계측된 복수개의 풍향 및 풍속의 변화에 대한 데이터들의 평균치를 계산하고, 계산된 평균치와 상기 미리 정해진 임계치와 비교하여 상기 2차 최적 경로의 도출여부를 결정하는 것을 특징으로 하는, 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 비행정보는 상기 드론의 속도, 및 고도 중 적어도 하나의 정보를 포함하고,
    상기 환경정보는 상기 작업 구역에서의 풍향, 풍속, 기온, 및 사면 기울기 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 약제살포 드론을 이용한 최적 경로 생성 방법.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
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