KR20170126637A - Method and system for providing route of unmanned air vehicle - Google Patents
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Abstract
Description
아래의 실시예들은 무인 비행체 항로 구축 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 비가시권의 자율비행 항로를 제공하는 무인 비행체 항로 구축 방법 및 시스템에 관한 것이다. The following embodiments relate to a method and system for constructing an unmanned aerial vehicle, and more particularly, to a method and system for constructing a unmanned aerial vehicle that provides an unmanned aerial vehicle.
유인 비행체의 비행 최저 고도(지표상의 장애물 충돌회피를 위한 최저 고도) 이하 자유비행구역에서 드론과 같은 무인 비행체의 무분별한 비행이 이뤄지고 있다. 그 결과 여객항공기와 드론의 충돌, 군 보안지역 침범에 따른 사고, 소방 유인헬기와 무인 촬영기의 충돌 등 무인 비행체의 비행에 관한 안전 및 보안에 관한 규제의 필요성이 최근 이슈가 되고 있다. 이에 따라 비행금지구역의 보호 및 비행 최저 고도 이하의 공역에서 비행체 간 안전거리유지(수평 분리 및 수직 분리)를 위한 규제방안이 ICAO(International Civil Aviation Organization, 국제민간항공기구)에서 검토 진행되고 있다.Unreliable flight of unmanned aerial vehicles such as drones is taking place in the free flight area below the minimum flight altitude of manned aircraft (minimum altitude for obstacle collision avoidance on the surface). As a result, the necessity of safety and security regulation regarding unmanned aerial vehicle flight, such as collision between passenger aircraft and drone, accident involving military security area, collision between fire helicopter helicopter and unmanned aerial photographer is a recent issue. Accordingly, the ICAO (International Civil Aviation Organization) is reviewing regulations for the protection of non-flying areas and maintenance of safety distances (horizontal separation and vertical separation) between air spaces in airspace below the minimum flying height.
현행 무인 비행체의 안전규제는 조종자격을 갖춘 조종사가 무인 비행체를 육안으로 식별할 수 있는 범위, 즉 조종사 가시권에서 운영하는 것을 내용으로 하고 있다. 그러나 무인 비행체의 활용이 주거 밀집지역 및 방재, 방범 등의 영역으로 확대되면 비가시권(예, 야간, 안개, 연기, 도심지 음영(사각지대) 등) 및 인지 불가능 구역(예, 군사보안 및 공항 지역 등)에 대한 상황 관제가 필요하다. The safety regulation of the current unmanned aerial vehicle is that the pilot who is qualified to operate the pilot operates in the visible range of the unmanned aerial vehicle, that is, in the visible zone of the pilot. However, if the use of unmanned aerial vehicles is extended to areas such as densely populated areas, disaster prevention, and crime prevention, non-visibility areas (eg, night, fog, smoke, urban shadow Etc.) are needed.
특히, 무인 비행체의 경우 비행 중 조종자의 오감에 의한 인지능력을 활용하기에는 기술적 한계가 있다. 그래서 유인기와 다르게 상황인지(Situational Awareness) 문제에 따른 사고 위험성이 비교적 크다고 할 수 있다. 현행 안전규제의 내용은 이러한 문제를 반영하고 있으나, 무인 비행체 활용에 대한 산업적 요구와 복잡도가 증가하게 되면 조종자의 비가시권 비행을 위한 자율비행의 안전성이 먼저 시스템적으로 확보되고 검증되어야 한다. In particular, there is a technical limit to the use of cognitive abilities by the driver 's five senses during flight in the case of unmanned aerial vehicles. Therefore, it can be said that the risk of accidents due to Situational Awareness is relatively high. Current safety regulations reflect these problems. However, if the industrial demands and complexity of unmanned aerial vehicles increase, the safety of autonomous flights for non - visibility flights should be systematically secured and verified.
한국공개특허 10-2013-0002492호는 이러한 무인 비행체의 비행제어 시스템에 관한 기술을 기재하고 있다. Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2013-0002492 describes a technique relating to the flight control system of such an unmanned aerial vehicle.
실시예들은 무인 비행체 항로 구축 방법 및 시스템에 관하여 기술하며, 보다 구체적으로 비가시권의 자율비행 항로를 제공하는 무인 비행체 항로 구축 방법 및 시스템에 관한 기술을 제공한다. Embodiments describe a method and system for building a unmanned aerial vehicle, and more specifically, a technique and a system for a unmanned aerial vehicle construction method for providing an unmanned aerial vehicle with an autonomous flight course.
실시예들은 스캐닝 데이터를 이용하여 표고 및 장애물의 높이 정보를 추출하고, 지표 영상 데이터의 영상 해상도 변화를 분석하여 추출된 지상물(地上物) 높이 정보를 활용하여 캘리브레이션(Calibration) 검증과 무인 비행체의 전파 고도 센서의 측정값을 보정함으로써, 무인 비행체의 안전 자율비행 항로를 구축하는 무인 비행체 항로 구축 방법 및 시스템을 제공하는데 있다. Embodiments extract the altitude information of elevation and obstacle using scanning data, analyze the change of the image resolution of the landmark image data, verify the calibration using the extracted height information of the ground, And a method and system for constructing a unmanned aerial vehicle passenger route by constructing a safe autonomous flight route of a unmanned aerial vehicle by correcting the measured value of the radio altitude sensor.
일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 방법에 있어서, 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어(Layer)로 형상화하는 단계; 형상화된 상기 레이어로부터 비행 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집하는 단계; 및 수집된 상기 지표 영상 데이터를 통해 상기 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 비행 항로 상의 고도 값을 추출하는 단계를 포함한다. A method for constructing an unmanned aerial vehicle pathway according to an exemplary embodiment of the present invention includes the steps of: forming a space capable of autonomous flight by identifying a subject from land surface scanning data into a layer; Collecting index image data for the flight path from the shaped layer; And analyzing a change in image resolution according to the distance from the object through the collected index image data to extract an altitude value on the flight path.
추출된 상기 고도 값으로부터 항로 검증을 통해 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다. And correcting the measured value of the radio wave altitude sensor through route verification from the extracted altitude value.
상기 자율비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화하는 단계는, 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 상기 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득하는 단계; 수집된 상기 포인트 군집을 분석하여 상기 피사체를 식별하는 단계; 지형 고도 데이터를 활용하여 식별된 상기 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출하는 단계; 및 추출된 상기 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 상기 레이어로 형상화하는 단계를 포함할 수 있다. The step of shaping the autonomous flightable space into layers comprises the steps of: obtaining a point cloud of the subject scanned by an surface scanning device mounted on an indicator photographing aircraft; Analyzing the collected point clusters to identify the subject; Extracting a height value of a specific point of the identified object using the terrain height data; And connecting the extracted height values of the specific points of the object to form an area and an altitude capable of autonomous flight of the unmanned aerial vehicle in the space.
상기 포인트 군집을 획득하는 단계는, 상기 지표 촬영 항공기에 탑재된 라이다(LiDAR) 장치를 통해 라이다 펄스가 투사된 상기 피사체의 상기 포인트 군집을 획득할 수 있다. The acquiring of the cluster of points may acquire the cluster of points of the subject projected with the Lidar pulse through a LiDAR device mounted on the landmark aircraft.
상기 자율비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화하는 단계는, 상기 공간에 다수의 2차원 레이어를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. The step of shaping the autonomous flightable space into layers may include generating a plurality of two-dimensional layers in the space.
상기 지표 영상 데이터를 수집하는 단계는, 상기 지표 촬영 항공기에 탑재된 특정 고도에서 캘리브레이션(Calibration) 값이 설정된 촬영 장치를 통해 상기 지표 영상 데이터를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. The step of collecting the indicator image data may include the step of acquiring the indicator image data through a photographing apparatus having a calibration value set at a specific altitude mounted on the indicator photographing aircraft.
상기 지표 영상 데이터를 수집하는 단계는, 공간 지리 정보를 확인하여 비행을 위한 안전 경로를 탐색하는 단계; 및 상기 안전 경로를 반영하여 비행 계획을 세워 상기 비행 경로에 대한 상기 지표 영상 데이터를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.The step of collecting the landmark image data may include: checking spatial geographic information and searching for a safe route for the flight; And collecting the index image data for the flight path by setting up a flight plan reflecting the safety path.
상기 지표 영상 데이터를 수집하는 단계는, 비행 고도 제한 값을 설정하여 전파 고도 센서의 측정값을 비행 고도 제한 높이의 검정이 가능한 피사체를 통해 확인하는 단계를 더 포함할 수 있다. The step of collecting the landmark image data may further comprise the step of setting a flying altitude limit value and confirming the measurement value of the radio altitude sensor through a subject capable of checking the flying altitude limit height.
상기 지표 영상 데이터를 수집하는 단계는, 촬영 장치의 캘리브레이션(Calibration) 정보를 확인하고 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(Flight Data Recorder, FDR)에 기록된 비행 정보를 확인하는 단계를 포함할 수 있다. The step of collecting the landmark image data may include checking the calibration information of the photographing apparatus and confirming the flight information recorded in a flight data recorder (FDR) mounted on the unmanned air vehicle .
상기 비행 항로 상의 고도 값을 추출하는 단계는, 상기 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(FDR)로부터 좌표, 고도, 자세, 및 시간 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 촬영된 상기 지표 영상 데이터와 정합하고, 상기 촬영 장치의 캘리브레이션 정보를 참조하여 영상의 왜곡 보정과 상기 영상 해상도 변화의 분석을 통해 상기 비행 항로 상의 고도 값을 산출할 수 있다. Wherein the step of extracting the altitude value on the flight path matches at least one of the coordinate, elevation, posture, and time information from the FDR, which is mounted on the unmanned air vehicle, with the photographed image data, The altitude value on the flight route can be calculated through the distortion correction of the image and the analysis of the image resolution change with reference to the calibration information of the photographing apparatus.
상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계는, 항로에 존재하는 피사체로부터 고도 값을 추출하고 무인 비행체의 항로 좌표에 일정 간격으로 대입하여 상기 무인 비행체가 상기 항로 좌표에 도달하는 경우, 상기 피사체와 접촉하는 좌표에 해당하는 이미지의 해상도 높이를 인지하는 단계; 및 상기 해상도 높이에 따라 무인 비행체의 상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계를 포함할 수 있다. The step of correcting the measurement value of the radio altitude sensor may include extracting an altitude value from a subject existing in the route and assigning the altitude value to the route coordinates of the unmanned aerial vehicle at regular intervals, Recognizing a resolution height of the image corresponding to the coordinates to be contacted; And correcting the measurement value of the radio altitude sensor of the unmanned aerial vehicle according to the resolution height.
상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계는, 자율비행 시 통신 및 기체 인프라 환경에 대한 리스크를 최소화하기 위해 오프라인 이미지처리 방식을 지원할 수 있다. The step of correcting the measured values of the radio altitude sensor may support an offline image processing method in order to minimize the risk of communication and gaseous infrastructure environment in an autonomous flight.
상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계는, 무인 비행체의 자율비행을 통해 상기 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고 수집된 상기 지표 영상 데이터를 해상도 변화 분석을 통해 항로관제 및 지상제어와 항로지도 데이터에 반영하며 새로운 항로의 생성 또는 검증할 수 있다. The step of correcting the measurement value of the radio wave altitude sensor comprises the steps of repeatedly collecting the index image data through the autonomous flight of the unmanned aerial vehicle and collecting the collected index image data through the resolution change analysis, And create or verify a new route.
다른 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 시스템에 있어서, 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어(Layer)로 형상화하는 레이어 형상화부; 형상화된 상기 레이어로부터 비행 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및 수집된 상기 지표 영상 데이터를 통해 상기 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 비행 항로 좌표의 고도 값을 추출하는 고도 산정부를 포함한다. A system for constructing an unmanned aerial vehicle route according to another embodiment, comprising: a layer shaping unit for shaping a space capable of autonomous flight by identifying a subject from surface scanning data into a layer; A data collecting unit for collecting index image data of a flight path from the shaped layer; And an altitude calculation unit for analyzing the image resolution change according to the distance from the subject through the collected index image data and extracting an altitude value of the flight path coordinates.
추출된 상기 고도 값으로부터 항로 검증을 통해 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 검증부를 더 포함할 수 있다. And a verification unit for correcting the measured value of the radio-wave altitude sensor through route verification from the extracted altitude value.
상기 레이어 형상화부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 상기 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득하는 수집부; 수집된 상기 포인트 군집을 분석하여 상기 피사체를 식별하는 식별부; 지형 고도 데이터를 활용하여 식별된 상기 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출하는 추출부; 및 추출된 상기 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 상기 레이어로 형상화하는 레이어부를 포함할 수 있다. Wherein the layer shaping unit comprises: a collecting unit for acquiring a point cloud of the subject scanned by the surface scanning device mounted on the ground surveying aircraft; An identification unit for analyzing the collected point clusters and identifying the subject; An extracting unit for extracting a height value of a specific point of the identified object by utilizing the terrain height data; And a layer unit for forming an area and an altitude at which the unmanned aerial vehicle can freely fly in the space by connecting the height values of the specific points of the extracted object to the layer.
상기 데이터 수집부는 공간 지리 정보를 확인하여 비행을 위한 안전 경로를 탐색하고, 상기 안전 경로를 반영하여 비행 계획을 세워 상기 비행 경로에 대한 상기 지표 영상 데이터를 수집하며, 상기 지표 촬영 항공기에 탑재된 특정 고도에서 캘리브레이션(Calibration) 값이 설정된 촬영 장치를 통해 상기 지표 영상 데이터를 획득할 수 있다.The data collecting unit searches the safety route for the flight by checking the spatial geographical information, collects the index image data for the flight route by setting up the flight plan reflecting the safety route, The indicator image data can be obtained through a photographing apparatus having a calibration value set at an altitude.
상기 데이터 수집부는 비행 고도 제한 값을 설정하여 전파 고도 센서의 측정값을 비행 고도 제한 높이의 검정이 가능한 피사체를 통해 확인할 수 있다.The data collector may set the flying altitude limit value so that the measurement value of the radio altitude sensor can be confirmed through a subject capable of checking the flight altitude limit height.
상기 데이터 수집부는 촬영 장치의 캘리브레이션(Calibration) 정보를 확인하고 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(Flight Data Recorder, FDR)에 기록된 비행 정보를 확인하며, 상기 고도 산정부는 상기 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(FDR)로부터 좌표, 고도, 자세, 및 시간 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 촬영된 상기 지표 영상 데이터와 정합하고, 상기 촬영 장치의 캘리브레이션 정보를 참조하여 영상의 왜곡 보정과 상기 영상 해상도 변화의 분석을 통해 상기 비행 항로 상의 고도 값을 산출할 수 있다.The data collecting unit confirms the calibration information of the photographing apparatus and confirms the flight information recorded in a flight data recorder (FDR) mounted on the unmanned air vehicle, and the altitude calculation unit calculates the altitude of the flight And the image data of at least one of coordinate, elevation, posture, and time information from the information recording unit (FDR) with the captured image data of the image, The altitude value on the flight path can be calculated through analysis.
상기 검증부는 항로에 존재하는 피사체로부터 고도 값을 추출하고 무인 비행체의 항로 좌표에 일정 간격으로 대입하여 상기 무인 비행체가 상기 항로 좌표에 도달하는 경우, 상기 피사체와 접촉하는 좌표에 해당하는 이미지의 해상도 높이를 인지하고, 상기 해상도 높이에 따라 무인 비행체의 상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정할 수 있다.Wherein the verification unit extracts an altitude value from a subject existing in the route and substitutes the altitude value at a constant interval in the route coordinates of the unmanned aerial vehicle and, when the unmanned air vehicle reaches the route coordinates, And the measured value of the radio altitude sensor of the unmanned aerial vehicle can be corrected according to the resolution height.
상기 검증부는 자율비행 시 통신 및 기체 인프라 환경에 대한 리스크를 최소화하기 위해 오프라인 이미지처리 방식을 지원할 수 있다.The verification unit may support an offline image processing method in order to minimize the risk of communication and gaseous infrastructure environment in an autonomous flight.
상기 검증부는 무인 비행체의 자율비행을 통해 상기 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고 수집된 상기 지표 영상 데이터를 해상도 변화 분석을 통해 항로관제 및 지상제어와 항로지도 데이터에 반영하며 새로운 항로의 생성 또는 검증할 수 있다.The verification unit repeatedly collects the index image data through autonomous flight of the unmanned aerial vehicle and reflects the collected index image data on the navigation control and ground control and the navigation map data through the resolution change analysis and generates or verifies a new route .
또 다른 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 방법은 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 무인 비행체의 자율비행이 가능한 공간을 레이어(Layer)로 형상화하는 단계; 형상화된 상기 레이어 상에 상기 무인 비행체의 항로를 생성하기 위한 웨이포인트를 결정하는 단계; 형상화된 상기 레이어로부터 상기 웨이포인트에 대한 지표 영상 데이터를 수집하는 단계; 수집된 상기 지표 영상 데이터를 통해 상기 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 각 웨이포인트 상의 고도 값들 추출하는 단계; 및 형상화된 상기 레이어, 상기 웨이포인트들, 상기 고도 값들, 및 상기 웨이포인트들 간의 연결선인 비행 경로 중 적어도 어느 하나 이상의 비행 경로 정보를 포함하는 무인 비행체의 비행 경로 정보를 생성하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다. According to another aspect of the present invention, there is provided a method of constructing an unmanned aerial vehicle route, comprising: forming a space in a layer capable of autonomous flight of an unmanned aerial vehicle by identifying a subject from surface scanning data; Determining a waypoint for generating a route of the unmanned aerial vehicle on the shaped layer; Collecting index image data for the waypoint from the shaped layer; Extracting altitude values on each waypoint by analyzing a change in image resolution according to the distance from the object through the collected index image data; And generating flight path information of the unmanned air vehicle including at least one or more flight path information among the formed layers, the waypoints, the altitude values, and the flight path as a connection line between the waypoints .
여기에서 상기 웨이포인트는 상기 무인 비행체가 상기 레이어 상에서 자율 비행을 수행하는 지점의 지표면에 존재하는 지상물의 위치를 나타내거나 미리 정해진 임무를 수행하는 위치를 나타낼 수 있다. Here, the waypoint may indicate a position of a ground object existing on the surface of the ground at a point where the unmanned aerial vehicle performs autonomous flight on the layer, or may indicate a position performing a predetermined mission.
상기 무인 비행체의 비행 경로 정보를 생성하는 단계는, 상기 무인 비행체가 최초 할당된 레이어인 출발 레이어에서 다른 레이어로의 이동이 필요한 경우, 상기 무인 비행체가 이동 예정인 도착 레이어를 결정하는 단계; 및 상기 출발 레이어에서 상기 도착 레이어로 이동하기 위한 레이어 이동 정보를 생성하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다. The step of generating the flight path information of the unmanned air vehicle includes the steps of: determining an arrival layer of the unmanned air vehicle to which the unmanned air vehicle is to be moved if it is necessary to move from the departure layer to another layer, And generating layer movement information for moving from the starting layer to the arrival layer.
상기 레이어 이동 정보는 상기 무인 비행체의 자율 비행을 위한 항로 중 레이어 변경을 위한 웨이포인트 구간을 포함하는 레이어 변경 가능 구간, 레이어 이동 시간, 변경 구간 진입 시간, 변경 구간 진입 각도 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. Wherein the layer movement information includes at least one of a layer changeable section including a waypoint section for changing a layer among the passages for autonomous flight of the unmanned aerial vehicle, a layer movement time, a change section entry time, and a change section entry angle can do.
실시예들에 따르면 비가시권의 자율비행 항로를 제공하여 지상물(地上物) 등으로 고도 값을 일정하게 유지하기 어려운 지역에 대한 조종사의 가시 범위 내 운영의 한계를 극복할 수 있다. According to the embodiments, it is possible to overcome the limitation of operation within the visible range of the pilot for an area where it is difficult to maintain the altitude value constantly on the ground (ground object) by providing the autonomous flight route of the non-visible region.
실시예들에 따르면 스캐닝 데이터를 이용하여 표고 및 장애물의 높이 정보를 추출하고, 지표 영상 데이터의 영상 해상도 변화를 분석하여 추출된 지상물(地上物) 높이 정보를 활용하여 캘리브레이션(Calibration) 검증과 무인 비행체의 전파 고도 센서의 측정값을 보정함으로써, 무인 비행체의 안전 자율비행 항로를 구축하는 무인 비행체 항로 구축 방법 및 시스템을 제공할 수 있다. According to the embodiments, height information of elevation and obstacle is extracted using scanning data, analysis of change in image resolution of the landmark image data, verification of calibration using the extracted height information of ground objects, It is possible to provide a method and a system for constructing a unmanned aerial vehicle route by constructing a safe autonomous flight route of a unmanned aerial vehicle by correcting the measured value of the radio altitude sensor of the air vehicle.
도 1은 무인 비행체 운영 비행 고도 제한을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 무인 비행체의 센서부를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 5 및 도 6은 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 8 내지 도 10은 일 실시예에 따른 지표 스캐닝 및 영상 촬영 데이터로부터 자율비행 공간 형상화를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 지리공간 데이터의 정합을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 지리공간 데이터의 정합을 통해 지도를 제작하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 레이저 스캔을 통한 포인트 군집의 수집을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따른 입체 공간에 특정 높이를 갖는 레이어를 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 일 실시예에 따른 피사체와의 거리에 따른 영상의 해상도 변화를 설명하기 위한 도면이다.
도 16 내지 도 19는 일 실시예에 따른 무인 비행체의 이미지 인지 및 처리를 통한 비행 제어 및 지상관제 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.
도 20은 일 실시예에 따른 구축된 항로의 시뮬레이션을 나타내는 도면이다.
도 21은 일 실시예에 따른 기체 인식 및 항로 관제 형상을 나타내는 도면이다.
도 22는 일 실시예에 따른 라이다(LiDAR)로 스캐닝한 피사체에서 특정 지점의 높이를 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 23은 일 실시예에서 사용하는 DSM과 DTM을 설명하기 위한 도면이다.
도 24는 일 실시예에 따라 지상물의 웨이포인트를 설정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 25는 일 실시예에 따라 지상물의 웨이포인트 유효 구간 내에 웨이포인트를 추가하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 26은 일 실시예에 따른 무인 비행체의 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 27은 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 28은 일 실시예에 따른 무인 비행체 자율비행을 위한 항로 구축 시스템 및 관제 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 29는 일 실시예에 따라 무인 비행체가 미리 정해진 항로를 비행하는 도중 지상물이 존재할 경우, 지상물에 대한 해상도 높이를 이용하여 미리 설정된 레이어 범위 내에서 비행 고도를 유지를 설명하는 도면이다.
도 30은 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 블록 구성도이다.
도 31은 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 32는 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 33은 또 다른 실시예에 따른 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 34는 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 35는 다른 실시예에 따른 관제 시스템의 무인 비행체 관제 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 36은 다른 실시예에 따른 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 37은 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 블록 구성도이다.
도 38은 다른 실시예에 따른 무인 비행체, 운영 시스템 및 관제 시스템의 블록 구성을 도시한 도면이다.
도 39는 일 실시예에 따른 무인 비행체의 레이어 간의 자율 비행을 위한 무인 비행체 비행 경로 정보 생성 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 40은 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 레이어 간의 자율 비행을 위한 무인 비행체 비행 경로 정보 생성 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 41은 다른 실시예에 따라 무인 비행체의 레이어간 이동을 위한 항로를 구축하는 무인 비행체 항로 구축 시스템을 나타내는 블록 구성도이다.
도 42는 일 실시예에 따라 레이어 간을 이동하기 위한 무인 비행체의 동작 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 43은 다른 실시예에 따라 레이어 간을 이동하기 위한 무인 비행체의 항로를 구축하는 항로 구축 시스템의 블록 구성도이다.
도 44는 일 실시예에 따라 무인 비행체가 레이어간 자율 비행을 수행하는 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 45는 일 실시예에 따라 무인 비행체가 레이어 사이를 이동하기 위하여 설정된 레이어 변경 가능 구간을 설명하는 도면이다.
도 46은 일 실시예에 따라 무인 비행체가 레이어 간을 이동하는 절차를 설명하기 위한 수직 단면도이다.
도 47은 다른 실시예에 따라 무인 비행체가 레이어 간을 이동하는 절차를 설명하는 도면이다.
도 48은 또 다른 실시예에 따라 무인 비행체가 레이어 간을 이동하는 절차를 설명하는 도면이다.
도 49는 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 레이어 이동을 위한 무인 비행체와 관제 시스템의 방법 흐름도이다. 1 is a view for explaining an unmanned aerial vehicle operation flight altitude limitation.
2 is a view for explaining a sensor unit of an unmanned aerial vehicle according to an embodiment.
FIG. 3 is a flowchart illustrating a mapping method for an unmanned aerial vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.
4 is a block diagram illustrating a cartographic system for unmanned aerial vehicle flight according to an embodiment.
5 and 6 are flowcharts illustrating a method for constructing an unmanned aerial vehicle according to an embodiment.
FIG. 7 is a block diagram illustrating an unmanned aerial vehicle construction system according to an embodiment.
8 to 10 are views for explaining an autonomous flight space configuration from the landmark scanning and imaging data according to an embodiment.
11 is a diagram for explaining matching of geospatial data according to an embodiment.
12 is a diagram for explaining a method of producing a map by matching geospatial data according to an embodiment.
FIG. 13 is a view for explaining collection of a point cluster through a laser scan according to an embodiment.
FIG. 14 is a view for explaining a layer having a specific height in a three-dimensional space according to an embodiment.
15 is a view for explaining a resolution change of an image according to a distance from a subject according to an embodiment.
16 to 19 are views for explaining a flight control and a ground control process by recognizing and processing an image of an unmanned aerial vehicle according to an embodiment.
20 is a diagram illustrating a simulation of a constructed route in accordance with one embodiment.
21 is a view showing a gas recognition and air traffic control shape according to an embodiment.
22 is a diagram for explaining a process of extracting a height of a specific point in a subject scanned with LiDAR according to an embodiment.
23 is a diagram for explaining DSM and DTM used in one embodiment.
24 is a diagram for explaining a method of setting a waypoint of a ground object according to an embodiment.
25 is a diagram for explaining a process of adding a waypoint in a waypoint valid section of a ground object according to an embodiment.
26 is a flowchart illustrating an operation of the unmanned aerial vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 27 is a flowchart illustrating an operation of an unmanned aerial vehicle according to another embodiment.
28 is a flowchart illustrating a method of operating a navigation system and a control system for an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention.
29 is a view for explaining maintenance of a flight altitude within a predetermined layer range using a resolution height for ground water when an unmanned air vehicle is flying a predetermined route in the presence of ground water according to an exemplary embodiment.
30 is a block diagram of an unmanned aerial vehicle according to another embodiment.
31 is a flowchart illustrating an operation method of an unmanned aerial vehicle operation system according to another embodiment.
32 is a flowchart illustrating a method of operating an unmanned aerial vehicle operation system according to another embodiment of the present invention.
33 is a flowchart illustrating a method for operating an unmanned aerial vehicle according to another embodiment of the present invention.
34 is a flowchart showing an operation of the UAV according to another embodiment.
35 is a flowchart showing a method for controlling an unmanned aerial vehicle of a control system according to another embodiment.
36 is a flowchart illustrating a method for operating an unmanned aerial vehicle in an operating system according to another embodiment.
37 is a block diagram of an unmanned aerial vehicle according to another embodiment of the present invention.
38 is a block diagram of an unmanned aerial vehicle, an operating system, and a control system according to another embodiment.
39 is a flowchart illustrating a method of generating unmanned aerial flight path information for autonomous flight between layers of an unmanned aerial vehicle according to an embodiment.
40 is a flowchart illustrating a method for generating unmanned aerial flight path information for autonomous flight between layers of an unmanned aerial vehicle according to another embodiment.
41 is a block diagram showing a unmanned aerial vehicle construction system for constructing a route for interlayer movement of an unmanned aerial vehicle according to another embodiment.
42 is a flowchart illustrating an operation method of an unmanned aerial vehicle for moving between layers according to an embodiment.
43 is a block diagram of a route construction system for constructing a route of an unmanned aerial vehicle for moving between layers according to another embodiment.
44 is a diagram for explaining a procedure in which an unmanned aerial vehicle performs an inter-layer autonomous flight according to an embodiment.
45 is a view for explaining a layer changeable period in which an unmanned aerial vehicle is set up to move between layers according to an embodiment.
46 is a vertical sectional view for explaining a procedure in which an unmanned aerial vehicle moves between layers according to an embodiment.
47 is a view for explaining a procedure in which an unmanned aerial vehicle moves between layers according to another embodiment.
FIG. 48 is a diagram illustrating a procedure in which an unmanned aerial vehicle moves between layers according to another embodiment. FIG.
FIG. 49 is a method flow diagram of an unmanned aerial vehicle and a control system for layer movement of an unmanned aerial vehicle according to another embodiment.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 설명한다. 그러나, 기술되는 실시예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명되는 실시예들에 의하여 한정되는 것은 아니다. 또한, 여러 실시예들은 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 도면에서 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
Hereinafter, embodiments will be described with reference to the accompanying drawings. However, the embodiments described may be modified in various other forms, and the scope of the present invention is not limited by the embodiments described below. In addition, various embodiments are provided to more fully describe the present invention to those skilled in the art. The shape and size of elements in the drawings may be exaggerated for clarity.
도 1은 무인 비행체 운영 비행 고도 제한을 설명하기 위한 도면이다. 1 is a view for explaining an unmanned aerial vehicle operation flight altitude limitation.
미항공우주국(NASA)의 무인 항공 시스템 교통 운영(Unmanned Aerial System Traffic Management, UASTM) 계획에 의한 드론 하이웨이(Drone Highway) 구상에 따르면, 드론 하이웨이는 Amazon, Google, NASA, 미국 연방항공청(Federal Aviation Administration, FAA) 등 미국의 약 120여개 관련 기관 및 업체가 참여하는 드론 활용(예, 택배 서비스) 및 관제(예, 충돌 회피 등 안전성 확보를 위한 시스템 구축)에 관한 구상이다. According to NASA's Planned Drone Highway project under the Unmanned Aerial System Traffic Management (UASTM) plan, the Drone Highway will be operated by Amazon, Google, NASA, Federal Aviation Administration , FAA), and drones (eg, courier services) and controls (eg, systems for securing safety such as collision avoidance) that involve about 120 related agencies and companies in the United States.
비행금지 구역(110)은 시골, 교외, 도시 지역에서 400ft로부터 500ft까지의 범위에 형성되어 있으나 공항인근은 유인항공기의 이착륙으로 인하여 공항인근의 모든 고도 범위가 비행금지 구역에 포함된다. 일 실시예에 따른 무인 비행체 역시 비행금지 구역에서의 비행은 금지되기에 시골, 교외, 도시 지역의 경우 400ft 이상으로 비행할 수 없다. 그리고 무인 비행체의 수행임무를 기준으로 고속비행 구역(120)과 저속비행 구역(130)으로 구분될 수 있다. 예를 들면, Amazon과 같은 물류 서비스를 제공하는 회사의 경우 신속한 택배서비스를 위해 고속비행구역의 범위를 사용하고 농업, 시설검사, 촬영 등은 저속비행구역의 범위를 사용할 것이다. The No Fly Area (110) ranges from 400ft to 500ft in rural, suburban and urban areas, but near the airport all altitude ranges near the airport are included in the Fly-Free Zone due to the take-off and landing of manned aircraft. Unmanned aerial vehicles according to one embodiment can not fly more than 400ft in rural, suburban, and urban areas because it is prohibited to fly in prohibited areas. And can be divided into a high-
아래의 실시예들에서 각각의 범위에 대한 수직 분리는 "레이어"라는 개념으로 형상화될 수 있으며, 고속비행 구역(120)과 저속비행 구역(130)과 같은 분리는 무인 비행체의 임무수행의 특성(고속으로 배송을 하는 임무 또는 저속으로 천천히 시설물을 검사하는 임무)에 의해 단순히 구분한 것일 뿐, 실제로는 더 다양한 무인 비행체의 임무수행의 특성을 반영하기 위해서 더 많은 레이어가 생성될 수 있다.In the following embodiments, the vertical separation for each range can be shaped by the concept of a "layer ", and the separation such as the high-
무인 비행체의 자율비행은 위치좌표(X, Y) 이외에 고도(Z)의 정보를 추가로 요구한다. 기존의 무인 비행체의 자율비행 기술은 고도(Z) 값을 비행 전에 입력하고 전파의 반향 원리를 이용한 초음파 등의 센서에 의해 측정된 고도(Z) 값을 유지한다. 예를 들어 기존 자율비행 체계는 무인 비행체의 조종에 익숙하지 못한 농민들을 대상으로 지표의 높이가 일정한 농경지에 농약살포의 목적으로 활용된다. 그러나 산업수요 변화에 따른 안전 규제(조종사의 가시범위 내 운영)의 한계를 극복하려면 지상물(地上物) 등으로 고도(Z) 값을 일정하게 유지하기 어려운 지역에 대한 보완책이 필요하다. 여기서 지상물(地上物)은 기본으로 지표를 포함하고 지상으로부터 형성 또는 연결 구축된 지물 및 장애물 등을 포함할 수 있다. 전파 고도 센서는 피사체에 대한 반향의 원리로 동작하기 때문에 피사체에 상대적인 고도(Z) 값을 유지하게 된다. 즉, 무인 비행체에 150미터의 고도(Z) 값을 유지하도록 입력됐다면 표고로부터 150미터의 고도가 지속적으로 유지되지만 항로 중간에 50미터 높이의 면적이 넓은 지상물(地上物)이 있다면 해당 지상물(地上物)의 범위 내에서 무인 비행체의 비행 고도는 200미터에서 유지된다. 그래서 비행 고도에 제한이 있을 경우 파장의 반향원리로 고도를 측정하는 전파 센서에 의존한 비행은 결과적으로 안전규제를 위한 비행 고도 제한을 위반할 수 있다. 특히, 도 1에 도시된 바와 같이 비행 고도의 제한은 유인기의 비행 최저 고도로부터 안전거리(수직 분리)를 유지하기 위한 안전조치이기 때문에 이를 위반할 경우 항공추돌사고의 위험이 따른다.The autonomous flight of the unmanned aerial vehicle requires additional information of altitude (Z) in addition to the location coordinates (X, Y). Conventional autonomous flight technology of the unmanned aerial vehicle inputs the altitude (Z) value before flight and maintains the altitude (Z) value measured by a sensor such as an ultrasonic wave using the echo principle of the wave. For example, the existing autonomous flight system is applied to farmers who are not accustomed to maneuvering unmanned aerial vehicles. However, in order to overcome the limitation of safety regulation (operation within the scope of pilot's view) due to changes in industrial demand, a supplementary measure is needed for areas where it is difficult to keep the altitude (Z) constant, such as ground objects. Here, ground objects may include objects and obstacles that include an indicator and are formed or linked from the ground. Since the radio altitude sensor operates on the principle of echo to the subject, it maintains the altitude (Z) value relative to the subject. In other words, if an unmanned aerial vehicle is entered to maintain an altitude (Z) value of 150 meters, an altitude of 150 meters from the altitude will be maintained, but if there is a ground- (Ground), the altitude of the unmanned aerial vehicle is maintained at 200 meters. Thus, if there is a restriction on the altitude of the flight, a flight dependent on the radio sensor measuring the altitude under the echo principle of the wavelength may violate the flight altitude limitation for safety regulation as a result. In particular, as shown in FIG. 1, the limitation of the flying height is a safety measure for maintaining the safety distance (vertical separation) from the lowest flying height of the flying popularity.
이에 따라 무인 비행체의 안전한 자율비행을 위해서는 지표로부터 절대적인 고도(Z) 값(즉, 비행 고도 제한)을 유지해야 하고 항로 중간의 지상물(地上物)에 대해 절대적인 고도(Z) 값 유지를 위한 보정이 있어야 하며, 절대적인 고도(Z) 값에 인접하여 수직분리가 어려운 지상물(地上物)에 대한 회피 항로가 제공되어야 한다.
Therefore, for safe autonomous flight of unmanned aerial vehicles, absolute altitude (Z) value (ie, flight altitude limitation) must be maintained from the surface of the unmanned aerial vehicle and compensation for maintaining an absolute altitude (Z) value for ground- And an avoidance route should be provided for terrestrial objects that are difficult to vertically separate adjacent to absolute altitude (Z) values.
도 2는 일 실시예에 따른 무인 비행체의 센서부를 설명하기 위한 도면이다. 2 is a view for explaining a sensor unit of an unmanned aerial vehicle according to an embodiment.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 무인 비행체의 센서부(200)는 자세 제어부(210), 고장 안전부(220), 및 위치 측정부(230)를 포함할 수 있다. 그리고 무선 통신 센서, 영상 촬영을 위한 센서 및 레이저 스캔 센서 등을 더 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, the
자세 제어부(210)는 기체의 회전각도를 감지해 자세를 제어하기 위한 것으로, 예를 들어 자이로 센서(Gyro Sensor), 지자기 센서(Geo Magnetic Sensor), 가속기(Accelerator) 등이 사용될 수 있다. The
고장 안전부(220)는 비행 오류(Falt Safe)를 위한 것으로, 예를 들어 기압 고도계(전파 고도 센서), 초음파, 레이더, 전압, 전류 측정계 등이 사용될 수 있다. The
한편, 전파 고도 센서는 피사체에 대한 반향의 원리로 동작하기 때문에 피사체에 상대적인 고도(Z) 값을 유지하게 된다. 그래서 비행 고도에 제한이 있을 경우 파장의 반향원리로 고도를 측정하는 전파 센서에 의존한 비행은 결과적으로 안전규제를 위한 비행 고도 제한을 위반할 수 있다. 이에 따라 무인 비행체의 안전한 자율비행을 위해서는 지표로부터 절대적인 고도(Z) 값(즉, 비행 고도 제한)을 유지해야 하고 항로 중간의 지상물(地上物)에 대해 절대적인 고도(Z) 값 유지를 위한 보정이 있어야 하며, 절대적인 고도(Z) 값에 인접하여 수직분리가 어려운 지상물(地上物)에 대한 회피 항로가 제공되어야 한다. On the other hand, since the radio altitude sensor operates on the principle of echo to the subject, it maintains the altitude (Z) value relative to the subject. Thus, if there is a restriction on the altitude of the flight, a flight dependent on the radio sensor measuring the altitude under the echo principle of the wavelength may violate the flight altitude limitation for safety regulation as a result. Therefore, for safe autonomous flight of unmanned aerial vehicles, absolute altitude (Z) value (ie, flight altitude limitation) must be maintained from the surface of the unmanned aerial vehicle and compensation for maintaining an absolute altitude (Z) value for ground- And an avoidance route should be provided for terrestrial objects that are difficult to vertically separate adjacent to absolute altitude (Z) values.
위치 측정부(230)는 무인 비행체의 위치를 감지하는 센서로, 예컨대 GPS(Global Positioning System) 센서 등이 사용될 수 있다. The
한편, GPS 센서를 이용하여 고도 측정을 하는 경우 고도(Z) 값 산출의 한계를 전제로 오차 범위를 주변 인프라를 통해 줄여야 한다. 그러나 GPS 고도 측정은 GPS 위성의(기하학적) 배치 상태에 1차 영향을 받고 지상 장애물 및 지형에 2차 영향을 받기 때문에 고도(Z) 값 산출이 불가능하거나 동일 지점에서도 오차가 발생할 수 있다. On the other hand, when the altitude is measured using the GPS sensor, the error range should be reduced through the surrounding infrastructure on the premise that the altitude (Z) value is limited. However, since the GPS altitude measurement is first affected by the (geometrical) arrangement of the GPS satellites and is secondarily affected by terrestrial obstacles and terrain, altitude (Z) values can not be calculated or errors may occur at the same point.
일 실시예에 따르면 실제 비행을 통한 항로 상의 고도(Z) 값 추출을 위해 먼저, 입체 공간에 2D 레이어(Layer)의 구축에 필요한 라이다(LiDAR) 스캐닝으로 추출한 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 분석할 수 있다. According to one embodiment, in order to extract an altitude Z value on the route through actual flight, a point cloud of a subject extracted by LiDAR scanning necessary for constructing a 2D layer in a three-dimensional space Can be analyzed.
전파 또는 빛의 반향으로부터 추출된 포인트 군집의 분석을 통해 피사체 특정 점의 높이 값을 연결하여 얻은 최초 레이어는 전파간섭이나 피사체의 재질 및 입사각에 의해 발생하는 왜곡(예컨대, 전파 음영 등)에 의해 발생한 오차를 배제할 수 없다. 그래서 추출 값의 검정 및 보정을 통해 보다 안전한 자율비행 항로를 구축할 수 있다.
The first layer obtained by connecting the height values of the object specific points through the analysis of the point clusters extracted from the propagation or the reflection of the light is generated by the interference caused by the radio wave or the distortion caused by the material of the object and the incidence angle The error can not be ruled out. Therefore, it is possible to construct a safer autonomous flight route by checking and correcting the extraction value.
도 3은 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법을 나타내는 흐름도이다. FIG. 3 is a flowchart illustrating a mapping method for an unmanned aerial vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법은 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어(Layer)로 형상화하는 단계(310), 및 공간에 형상화된 레이어에 비행 고도 제한 데이터, 정밀수치 지도, 및 군사보안지역 또는 비행금지 구역을 회피하는 항로 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 정합하여 공간에 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도를 구축하는 단계(320)를 포함하여 이루어질 수 있다. 여기에서 레이어(Layer)는 3차원 공간에 고도 값(높이 값)을 적용하여 형상화한 2차원 공간을 의미할 수 있다.Referring to FIG. 3, a method for creating a map for an unmanned aerial vehicle according to an exemplary embodiment includes forming (310) a space capable of autonomous flight by identifying a subject from surface scanning data into a layer, (Step 320) of constructing an autonomous navigation map for flight of the unmanned aerial vehicle by matching at least one of flight altitude limitation data, precise numerical map, and route information avoiding a military security area or a prohibited area ). Here, a layer can mean a two-dimensional space formed by applying an altitude value (height value) to a three-dimensional space.
여기서 자율비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화하는 단계는, 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득하는 단계, 수집된 포인트 군집을 분석하여 피사체를 식별하는 단계, 지형 고도 데이터를 활용하여 식별된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출하는 단계, 및 추출된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어로 형상화하는 단계를 포함할 수 있다. The step of shaping the space capable of autonomous flight in the layer includes acquiring a point cloud of the object scanned by the surface scanning device mounted on the surface photographing aircraft, analyzing the collected point clouds to identify the object Extracting a height value of a specific point of the identified object by utilizing the terrain height data and connecting the height values of the specific point of the extracted object to an area and altitude capable of autonomous flight of the unmanned aerial vehicle in the space, . ≪ / RTI >
또한 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도를 GPS 또는 위치좌표 보정 장치의 정보를 통해 기 설정된 안전 기준 내에서 무인 비행체와 동기화시켜 무인 비행체에 적용 가능한 공간 지도로 형상화하는 단계(330)를 더 포함하여 이루어질 수 있다. In
일 실시예들에 따르면 비가시권의 자율비행 지도를 제공하여 지상물(地上物) 등으로 고도 값을 일정하게 유지하기 어려운 지역에 대한 조종사의 가시 범위 내 운영의 한계를 극복할 수 있다. According to one embodiment, it is possible to overcome the operational limitation of the pilot within the visible range of an area where it is difficult to maintain the altitude value constantly by providing the autonomous flight map of the non-visibility region.
또한 지표 스캐닝 및 영상 촬영 데이터로부터 자율비행 공간을 레이어로 형상화하고 형상화된 레이어에 데이터를 정합하여 고도 값이 반영된 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법 및 시스템을 제공할 수 있다. In addition, it is possible to provide a mapping method and system for unmanned aerial vehicle flight that reflects elevation values by forming an autonomous flight space from a surface scanning and imaging data layer and matching the data to a shaped layer.
아래에서 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법의 각 단계에 대해 더 구체적으로 설명한다.
Each step of the mapping method for unmanned aerial vehicle flight according to one embodiment will be described in more detail below.
도 4는 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템을 나타내는 블록도이다. 도 4에 도시된 바와 같이 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템은 레이어 형상화부(410), 자율항법 지도부(420), 및 공간 지도부(430)를 포함하여 이루어질 수 있다. 이러한 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템의 각 구성요소들은 서버에 포함된 프로세서일 수 있다. 4 is a block diagram illustrating a cartographic system for unmanned aerial vehicle flight according to an embodiment. As shown in FIG. 4, the map generating system for the unmanned aerial vehicle according to one embodiment may include a
이러한 구성요소들은 도 3의 방법이 포함하는 단계들(310 내지 330)을 메모리가 포함하는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드를 통해 실행하도록 구현될 수 있다. These components may be implemented to execute
단계(310)에서 레이어 형상화부(410)는 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어(Layer)로 형상화할 수 있다. 여기에서 레이어(Layer)는 높이 개념을 포함하는 평면으로 나타낼 수 있다. In
레이어 형상화부(410)는 공간에 다수의 2차원 레이어들을 생성할 수 있으며, 상기의 레이어들은 수직 분리를 형성할 수 있다.The
여기서 레이어 형상화부(410)는 수집부, 식별부, 추출부, 및 레이어부를 포함할 수 있다. Here, the
레이어 형상화부(410)의 수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득할 수 있다. 이때 피사체의 획득된 포인트 군집을 사용하여 건물의 특정 지점의 높이를 추출할 수 있는데, 이때의 높이는 건물의 꼭대기 높이일 수도 있으며 건물의 중간 높이 등 건물의 특정 지점의 높이가 될 수 있다. 일 실시예에 따라 스캐닝된 피사체의 포인트 군집에서 건물의 특정 지점의 높이를 추출하는 방법을 도 22를 통해 설명하기로 한다. The collecting unit of the
도 22는 일 실시예에 따라 라이다(LiDAR)로 스캐닝한 피사체에서 특정 지점의 높이를 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면으로, 도 22의 (a)는 실제 피사체의 이미지이며, (b)는 실제 피사체를 라이다(LiDAR) 장비와 같은 스캐닝 장치를 통해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집을 나타낸다. 이때 피사체의 각 지점에서의 높이(Height)를 참조할 수 있는 컬러 스펙트럼(2200)을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라 레이어 형상화부(410)의 수집부는 스캐닝된 피사체의 특정 지점의 높이를 상기 컬러 스펙트럼을 참조하여 추출할 수가 있다. FIG. 22 is a view for explaining a process of extracting a height of a specific point in a subject scanned by LiDAR according to an embodiment. FIG. 22 (a) is an image of an actual subject, The actual object is a point cloud of the subject scanned through a scanning device such as a LiDAR (LiDAR) device. At this time, the
일 실시예에서 포인트 군집(Point Cloud)를 사용하여 스캐닝된 피사체로부터 특정 지점의 높이를 추출할 때, 컬러 스펙트럼(2200)의 높이 스펙트럼 값을 이용할 수 있다. 하지만, 라이다(LiDAR)는 레이저 빛의 펄스(Pulse) 방식으로 피사체를 스캐닝하기 때문에 피사체의 재질에 따른 빛의 분산, 경계 및 불연속선(Breakline)의 인식문제가 발생할 수 있고 컬러 스펙트럼(2200)을 분석하기 위해 사용하는 소프트웨어 툴의 알고리즘에 따라 피사체 높이 값에 대한 추출 결과가 달라질 수 있다. 따라서, 일 실시예에서는 처음에 라이다(LiDAR) 데이터인 포인트 군집(Point Cloud)에 의해 설정된 레이어에 대해 초도 비행 - 조종사의 가시권 비행 - 에 의한 레이어의 높이 검증을 광학 영상 장치의 캘리블레이션(Calibration)을 통해 레이어의 오차를 보정할 수 있다. In one embodiment, the height spectrum value of the
예컨대 레이어 형상화부(410)의 수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 라이다(LiDAR) 장치를 통해 라이다 펄스가 투사된 피사체의 포인트 군집을 획득할 수 있다.For example, the collecting unit of the
레이어 형상화부(410)의 식별부는 수집부에서 수집된 포인트 군집을 분석하여 피사체를 식별할 수 있다. 이때 레이어 형상화부(410)의 식별부는 포인트 군집을 통해 지상물 객체의 경계 또는 윤곽을 인식할 수 있고, 이를 통해 식별된 지상물 객체에 대해 교량, 빌딩, 전선 등으로 식별할 수 있다.The identification unit of the
레이어 형상화부(410)의 추출부는 지형 고도 데이터들 중 수치 표면 모형(Digital Surface Model, DSM)이나 수치 지형 모델(Digital Terrain Model, DTM)을 활용하여 식별부에서 식별된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출할 수 있다. 상기 DSM 데이터와 DTM 데이터는 각 국가의 지리 정보를 데이터베이스화 하여 구축하고 있는 정부 기관(예컨대, 한국의 경우에는 국토지리정보원)이나 항공측량 회사로부터 획득될 수 있는 데이터이다. 도 23은 일 실시예에서 사용하는 DSM과 DTM을 설명하기 위한 도면으로, 도 23에 도시된 바와 같이 DSM은 지상물(地上物)의 높이 값이고 DTM은 지형의 높이 값(표고)이 될 수 있다. The extracting unit of the
레이어 형상화부(410)의 레이어부는 추출부에서 추출된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어로 형상화할 수 있다. The layer unit of the
이러한 피사체를 식별하여 자율비행 공간을 형상화하는 방법을 아래에서 도 8 내지 도 10을 참조하여 예를 들어 설명하기로 한다. A method of identifying the subject and shaping the autonomous flight space will be described below with reference to FIGS. 8 to 10, for example.
단계(320)에서 자율항법 지도부(420)는 공간에 형상화된 레이어에 비행 고도 제한 데이터, 정밀수치 지도, 및 군사보안지역 또는 비행금지 구역을 회피하는 항로 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 정합하여 공간에 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도를 구축할 수 있다. In
단계(330)에서 공간 지도부(430)는 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도를 GPS 또는 위치좌표 보정 장치의 정보를 통해 기 설정된 안전 기준 내에서 무인 비행체와 동기화시켜 무인 비행체에 적용 가능한 공간 지도로 형상화할 수 있다. In
공간 지도부(430)는 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도에 GPS 좌표를 정합하고, 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도로부터 지상물(地上物) 이미지의 고도 값을 처리하여 센서 측정 고도 값을 보정할 수 있다.The
즉, 공간 지도부(430)는 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도에 GPS 좌표를 정합하고, 상기 자율항법 지도로부터 정합된 GPS 좌표에 무인 비행체에 탑재된 영상촬영 장치(예, 탑재가 가능한 각종 광학(Optic)기반 영상촬영 장치)의 설정(지표 기준으로 캘리브레이션)된 입사각에 의한 지상물(地上物)의 해상도 변화 분석을 수행하고, 해상도 변화 분석을 통해 추출된 해상도의 높이 값을 GPS 좌표에 정합하여 초음파 등 반향의 원리를 사용하는 고도 측정 장치의 고도 측정값을 보정할 수 있다.In other words, the
이러한 지리공간 데이터의 정합과 지도를 구축하는 방법을 아래에서 도 11 및 도 12를 참조하여 예를 들어 더 구체적으로 설명하기로 한다.
A method of mapping and mapping such geospatial data will be described in more detail below with reference to FIGS. 11 and 12, for example.
다른 실시예에 따른 입체 정밀 지도에 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법에 있어서, 입체 정밀 지도에 다수의 레이어가 수직 분리를 형성하는 단계, 및 수직 분리의 분리 간격에 형성되는 항로와 레이어에 형성되는 수집된 웨이포인트(Way Point)를 나타내는 심벌(Symbol)을 형상화하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다. A method for mapping a three-dimensional precision map according to another embodiment, the method comprising the steps of: forming vertical separation on a three-dimensional precision map; And shaping a symbol representing a collected way point.
여기서 다수의 레이어가 수직 분리를 형성하는 단계는 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득하는 단계, 수집된 포인트 군집을 분석하여 피사체를 식별하는 단계, 지형 고도 데이터를 활용하여 식별된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출하는 단계, 및 추출된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어로 형상화하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the step of forming a plurality of layers of vertical separation comprises obtaining a point cloud of a subject scanned by an surface scanning device mounted on an indicator photographing aircraft, analyzing the collected point clusters to identify the object Extracting a height value of a specific point of the identified object by utilizing the terrain height data, and connecting the height values of the specific point of the extracted object to form an area and an altitude capable of autonomous flight of the unmanned aerial vehicle in the space .
다른 실시예에 따른 입체 정밀 지도에 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법은 다른 실시예에 따른 입체 정밀 지도에 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템을 이용하여 더 구체적으로 설명할 수 있다. 여기서 입체 정밀 지도에 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템은 레이어 형상화부와, 항로 및 심벌 형상화부를 포함하여 이루어질 수 있다. 이러한 입체 정밀 지도에 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템의 각 구성요소들은 서버에 포함되는 프로세서일 수 있다. The cartographic method for unmanned aerial vehicle flight on the stereoscopic precision map according to another embodiment can be more specifically explained using the cartographic system for unmanned aerial vehicle flight on the stereoscopic precision map according to another embodiment. Here, the mapping system for the unmanned aerial vehicle flight on the stereoscopic precision map may include a layer shaping section, a route and a symbol shaping section. Each component of the mapping system for unmanned aerial vehicle flight on the stereoscopic precision map may be a processor included in the server.
레이어 형상화부(410)는 입체 정밀 지도에 다수의 레이어들을 수직 분리하여 형성할 수 있다. 이때 입체 정밀 지도는 기존의 입체 정밀 지도를 사용하거나 데이터를 수집하여 직접 제작할 수 있다. The
레이어 형상화부(410)는, 도 4에서 설명한 바와 같이, 수집부, 식별부, 추출부, 및 레이어부를 포함할 수 있다. The
레이어 형상화부(410)의 수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득할 수 있다. 예컨대 레이어 형상화부의 수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 라이다(LiDAR) 장치를 통해 라이다 펄스가 투사된 피사체의 포인트 군집을 획득할 수 있다.The collecting unit of the
레이어 형상화부(410)의 식별부는 수집부에서 수집된 포인트 군집을 분석하여 피사체를 식별할 수 있다. The identification unit of the
레이어 형상화부(410)의 추출부는 지형 고도 데이터들 중 수치 표면 모형(Digital Surface Model, DSM)이나 수치 표고 모델(Digital Terrain Model, DTM)을 활용하여 식별부에서 식별된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출할 수 있다. The extracting unit of the
레이어 형상화부(410)의 레이어부는 추출부에서 추출된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어로 형상화할 수 있다. The layer unit of the
여기서 레이어는 형성 고도, 수행 가능 미션, 기체 제원 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.Here, the layer may include at least one of formation height, performance possibility, and gas specification.
그리고 레이어에 형성된 항로의 심벌은 위치 좌표와 해당 좌표에 대한 레이어를 기준으로 한 이미지의 고도 값이 포함되며, 이미지의 고도 값은 무인 비행체가 자율비행 중인 레이어의 형성 고도를 유지하기 위해 고도를 측정하는 센서에 의한 측정값을 보정해야 하는 값이 될 수 있다.
The symbol of the route formed on the layer includes the position coordinates and the altitude value of the image based on the layer with respect to the corresponding coordinates, and the altitude value of the image is the altitude of the unmanned aerial vehicle to measure the altitude It is necessary to correct the measured value by the sensor.
도 5 및 도 6은 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 방법을 나타내는 흐름도이다. 5 and 6 are flowcharts illustrating a method for constructing an unmanned aerial vehicle according to an embodiment.
도 5 및 도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 방법은 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어(Layer)로 형상화하는 단계(510), 형상화된 레이어로부터 비행 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집하는 단계(520), 및 수집된 지표 영상 데이터를 통해 지표면을 스캐닝한 카메라와 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 비행 항로 상의 고도 값을 추출하는 단계(530)를 포함하여 이루어질 수 있다. 여기에서 카메라와 피사체와의 거리는 카메라의 캘리브레이션(calibration)을 통해 확인된 카메라의 내부 파라미터 값과 외부 파라미터 값들을 통해 계산될 수 있다. 또한 본 발명이 적용되는 실시예에서는 지상물(地上物)의 이미지를 촬영할 당시의 카메라의 위치 및 방향을 알고 있다고 가정하므로, 상술한 카메라의 파라미터들을 고려함으로써 카메라와 피사체와의 거리를 계산할 수 있다. Referring to FIGS. 5 and 6, a method for constructing an unmanned aerial vehicle path according to an exemplary embodiment includes forming (510) a space capable of autonomous flight by identifying a subject from an index scanning data, A
또한 카메라는 피사체의 해상도 변화를 분석할 수 있는 집광부, 집광조절부, 촬상부의 구조를 갖는 일반적인 광학(Optic) 카메라뿐 아니라 캘리브레이션(calibration)의 파라미터 값에 기준하여 피사체의 해상도 변화를 인지하고 기록할 수 있는 다른 치환 가능한 장치도 포함할 수 있다.In addition, the camera recognizes and records the resolution change of the subject based on the parameter values of the calibration, as well as a general optical (optic) camera having the structure of the light collecting part, the light convergence part and the imaging part, But may also include other replaceable devices that may be used.
여기서 자율비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화하는 단계(510)는, 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득하는 단계(511), 수집된 포인트 군집을 분석하여 피사체를 식별하는 단계(512), 지형 고도 데이터를 활용하여 식별된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출하는 단계(513), 및 추출된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어로 형상화하는 단계(514)를 포함할 수 있다. Here, the
또한, 추출된 고도 값으로부터 항로 검증을 통해 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계(540)를 더 포함하여 이루어질 수 있다. Further, the method may further include a
일 실시예들에 따르면 비가시권의 자율비행 항로를 제공하여 지상물(地上物) 등으로 고도 값을 일정하게 유지하기 어려운 지역에 대한 조종사의 가시 범위 내 운영의 한계를 극복할 수 있다. According to one embodiment, it is possible to overcome the operational limitation of the pilot within the visible range of an area where it is difficult to maintain the altitude value constantly on the ground (ground object) by providing the autonomous flight route of the non-visible region.
또한 스캐닝 데이터를 이용하여 표고 및 장애물의 높이 정보를 추출하고, 지표 영상 데이터의 영상 해상도 변화를 분석하여 추출된 지상물(地上物) 높이 정보를 활용하여 캘리브레이션(Calibration) 검증과 무인 비행체의 전파 고도 센서의 측정값을 보정함으로써, 무인 비행체의 안전 자율비행 항로를 구축하는 무인 비행체 항로 구축 방법 및 시스템을 제공할 수 있다. In addition, height information of elevation and obstacle is extracted by using scanning data, and the change of image resolution of the land surface image data is analyzed, and calibration information is extracted using the extracted height information of ground surface (ground) A method and system for constructing a unmanned aerial vehicle route in which a safe autonomous flight route of an unmanned aerial vehicle is constructed by correcting the measured value of the sensor can be provided.
일 실시예에 따른 캘리브레이션 검증은 무인 비행체에 장착된 카메라 렌즈와 피사체와의 거리, 피사체와의 초점이 정확한지에 대한 검증을 수행하는 것을 포함하며, 무인 비행체의 전파 고도 센서의 측정값의 보정은 전파 고도 센서가 가진 오차 범위를 영상 해상도 변화 값을 이용하여 보정하는 것도 포함할 수 있다Calibration verification according to an exemplary embodiment includes performing a verification as to whether the distance between the camera lens mounted on the unmanned aerial vehicle and the subject and the focus with respect to the subject are correct and the correction of the measured value of the airborne altitude sensor of the unmanned aerial vehicle And the correction of the error range of the altitude sensor using the image resolution change value
그리고 일 실시예에서 상기 무인 비행체의 전파 고도 센서 측정값의 보정은 무인 비행체의 비행 전에 비행 목적에 해당하는 초기 비행 셋팅의 목적으로 카메라 캘리브레이션 검증을 위해 수행될 수 있으며, 초기 셋팅이 완료되어 무인 비행체를 운영하면서 무인 비행체의 전파 고도의 측정값을 지속적으로 보정하기 위해 수행될 수도 있다.In one embodiment, the calibration of the altitude sensor value of the unmanned aerial vehicle may be performed to verify the camera calibration for the purpose of initial flight setting corresponding to the purpose of the flight before the unmanned aerial vehicle flight, And can be performed to continuously correct the measured altitude of the unmanned aerial vehicle.
또한 무인 비행체의 초도 비행 전의 초기 셋팅을 위한 캘리브레이션 검증은 평지에서 무인 비행체의 전파 고도 센서의 측정값을 기준으로 카메라 캘리브레이션에 대해 검증하는 것일 수 있으며, 이에 대해 더 상세히 설명하면 다음과 같다. 일 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영자 또는 자율비행 지도 구축 운영 회사는 레이어를 표고로부터 80m 부분으로 설정했을 때 비행 전 무인 비행체의 전파 고도 값을 80m로 설정하고, 해당 고도에서 호버링(Hovering)하고 있는 무인 비행체에 탑재된 카메라가 80m에 초점이 맞춰졌는지를 확인함으로써, 카메라 광학렌즈의 중심에서 이미지 센서까지의 거리(초점 거리, Focal Length)를 확인할 수 있다. 따라서 80m의 높이로부터 입사 각(앵글)에 있는 피사체의 초점이 맞춰졌는지 확인할 수 있다. The calibration verification for the initial setting of the unmanned aerial vehicle before the initial flight can be performed by verifying the camera calibration based on the measurement value of the radio altitude sensor of the unmanned aerial vehicle in the flat area. The operator of the unmanned aerial vehicle operation system according to one embodiment or the autonomous flight map construction company sets the propagation altitude value of the unmanned aerial vehicle to 80 m when the layer is set to 80 m from the elevation, The distance from the center of the camera optical lens to the image sensor (focal length) can be confirmed by checking whether the camera mounted on the unmanned aerial vehicle is focused at 80 m. Therefore, it can be confirmed from the height of 80m that the subject in the incidence angle (angle) is in focus.
이때 무인 비행체의 비행 전마다 이러한 캘리브레이션 검증을 수행하는 이유는 무인 비행체가 이륙할 때 발생하는 극심한 바이브레이션에 의해 값이 틀어질 수 있고, 이로 인하여 무인 비행체가 인식하는 비행 고도가 정해진 레이어의 고도와는 달라질 수 있기 때문이다. In this case, the reason for performing the calibration verification before each flight of the unmanned aerial vehicle is that the value can be distorted by the extreme vibration generated when the unmanned air vehicle takes off, and therefore, the flight altitude recognized by the unmanned aerial vehicle It can be different.
또한, 일 실시예에 따라 무인 비행체의 비행을 위한 초기 셋팅이 완료되어 무인 비행체를 운영하는 중에 무인 비행체의 전파 고도 센서의 측정값을 지속적으로 보정하기 위해 수행될 수도 있는데, 이에 대해 더 상세하게 설명하면 다음과 같다. 실제 무인 비행체에 탑재된 전파 고도 센서로부터 측정된 값이 무인 비행체의 비행 목적에 따라 미리 정해진 레이어의 높이를 벗어나는 범위가 있을 수 있고, 이러한 경우 무인 비행체가 비행할 수 있는 최고 비행 제한 고도를 벗어나거나 다른 비행체들과 충돌할 수 있는 위험이 발생하게 된다. 따라서 일 실시예에서는 이러한 문제를 방지하기 위해 무인 비행체에 탑재된 광학 장비의 영상 해상도 변화 값을 이용한 캘리브레이션 검증을 통해 무인 비행체가 레이어의 높이를 일정하게 유지하며 비행할 수 있도록 할 수 있다. In addition, the initial setting for the flight of the unmanned aerial vehicle may be completed according to an exemplary embodiment, and may be performed to continuously correct the measured value of the unobserved airborne altitude sensor while operating the unmanned aerial vehicle. Then, The measured value from the radio altitude sensor mounted on the actual unmanned aerial vehicle may have a range exceeding the height of the predetermined layer depending on the purpose of the unmanned aerial vehicle and in such a case, There is a risk of collision with other vehicles. Accordingly, in an embodiment, in order to prevent such a problem, a calibration of the optical apparatus mounted on the unmanned aerial vehicle using the image resolution change value can be performed to allow the unmanned aerial vehicle to fly while keeping the height of the layer constant.
따라서, 일 실시예에서는 무인 비행체가 비행 도중 전파 고도 센서에 의해 갑자기 지상물의 존재를 인식할 경우에도 해당 지상물의 높이만큼 레이어로부터 벗어난 비행 고도 높이를 해상도 변환 분석을 의한 해상도 높이를 이용하여 미리 정해진 레이어의 높이로 조절함으로써, 무인 비행체가 레이어의 높이를 일정하게 유지하면서 비행하도록 할 수 있다. 특히 그렇게 하기 위해서는 먼저 무인 비행체가 이동하는 경로 상의 해상도를 정확하게 분석할 수 있는 영상을 얻을 수 있도록 카메라의 캘리브레이션이 먼저 정확하게 검증되어 올바른 촬영 영상을 획득할 필요가 있다.Accordingly, in one embodiment, even when the unmanned aerial vehicle suddenly recognizes the presence of the ground water by the radio altitude sensor during flight, the flight altitude height that deviates from the layer by the height of the ground water, So that the unmanned aerial vehicle can fly while maintaining the height of the layer at a constant level. In particular, in order to do so, the calibration of the camera must first be accurately verified so as to obtain an image capable of accurately analyzing the resolution on the path along which the unmanned aerial vehicle travels, and the correct shot image must be obtained.
아래에서 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 방법의 각 단계에 대해 더 구체적으로 설명한다.
Hereinafter, each step of the method for constructing the unmanned aerial vehicle according to one embodiment will be described in more detail.
도 7은 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 시스템을 나타내는 블록도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 시스템(700)은 레이어 형상화부(710), 데이터 수집부(720), 고도 산정부(730), 및 검증부(740)를 포함하여 이루어질 수 있다. 이러한 무인 비행체 항로 구축 시스템의 각 구성요소들은 서버에 포함된 프로세서일 수 있다. FIG. 7 is a block diagram illustrating an unmanned aerial vehicle construction system according to an embodiment. 7, the unmanned aerial
이러한 구성요소들은 도 5 및 도 6의 방법이 포함하는 단계들(510 내지 540)을 메모리가 포함하는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드를 통해 실행하도록 구현될 수 있다. These components may be implemented to execute
단계(510)에서 레이어 형상화부(710)는 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어(Layer)로 형상화할 수 있다. 여기에서 레이어는 높이 개념을 포함하는 평면이 될 수 있다. In
지표 촬영 항공기로부터 각종 지표 스캔 장치(예, SAR(Synthetic Aperture Radar), LiDAR, 단파적외선 센서 등)에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 분석하여 건물 및 교량 등의 피사체를 식별할 수 있다. Land Survey You can identify objects such as buildings and bridges by analyzing the point cloud of a subject scanned by various land surface scanning devices (eg SAR (Synthetic Aperture Radar), LiDAR, short wave infrared sensor, etc.) have.
레이어 형상화부(710)는 스캔 데이터로부터 식별된 피사체의 높이를 해당 좌표의 지표 고도를 기준으로 산출하여 특정 점의 높이를 연결하면 입체 공간에 2차원 레이어를 형상화할 수 있다. The
이러한 레이어 형상화부(710)는 공간에 다수의 2차원 레이어들을 생성할 수 있으며, 상기의 레이어들은 수직 분리를 형성할 수 있다.The
여기서 레이어 형상화부(710)는 수집부, 식별부, 추출부, 및 레이어부를 포함할 수 있다. Here, the
레이어 형상화부(710)의 수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득할 수 있다. 이때 건물의 높이에 따라 높이를 추출할 수 있으며 건물의 중간 높이를 추출할 수도 있다. The collecting unit of the
예컨대 레이어 형상화부(710)의 수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 라이다(LiDAR) 장치를 통해 라이다 펄스가 투사된 피사체의 포인트 군집을 획득할 수 있다.For example, the collecting unit of the
레이어 형상화부(710)의 식별부는 수집부에서 수집된 포인트 군집을 분석하여 피사체를 식별할 수 있다. The identifying unit of the
레이어 형상화부(710)의 추출부는 지형 고도 데이터를 활용하여 식별부에서 식별된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출할 수 있다. The extracting unit of the
레이어 형상화부(710)의 레이어부는 추출부에서 추출된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어로 형상화할 수 있다. The layer unit of the
단계(520)에서 데이터 수집부(720)는 형상화된 레이어로부터 비행 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다. In
이때 데이터 수집부(720)는 최초에 비행 고도 제한 높이의 레이어로부터 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다. At this time, the
데이터 수집부(720)는 지표 촬영 항공기에 탑재된 특정 고도에서 캘리브레이션(Calibration) 값이 설정된 촬영 장치를 통해 지표 영상 데이터를 획득할 수 있다. The
그리고 데이터 수집부(720)는 지표 영상 데이터의 수집하기 위해 공간 지리 정보를 확인하여 비행을 위한 안전 경로를 탐색하고, 구체적인 비행 계획을 세워 해당 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다. 특히, 항로 구축을 위해 항로 분석에 필요한 최초 지표 영상 데이터의 수집은 조종자격을 갖춘 조종사의 가시권 내 비행만 허용하여 안전성을 최대한 확보할 수 있다.The
데이터 수집부(720)는 비행 고도 제한의 높이 값을 설정하여 전파 고도 센서(예컨대, 전파 고도계(radio altimeter) 등)의 측정값을 비행 고도 제한 높이 검정이 가능한 피사체를 통해 확인할 수 있다. 여기에서 비행 고도 제한 높이 검정이 가능한 피사체는 비행 고도 제한보다 높거나 같은 지상 구조물 등이 될 수 있다. The
추가적으로 데이터 수집부(720)는 촬영 장치의 해상도 및 이미지 획득 방식 등 제원과 입사각에 따른 캘리브레이션(Calibration) 파라미터 등 정보를 확인하고, 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(Flight Data Recorder, FDR)에 기록되는 기체의 비행 정보를 확인할 수 있다.In addition, the
단계(530)에서 고도 산정부(730)는 수집된 지표 영상 데이터를 통해 카메라와 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 비행 항로 상의 고도 값을 추출할 수 있다. In
고도 산정부(730)는 항로 상의 고도(Z) 값은 기체의 비행 정보 기록부(FDR)로부터 좌표, 고도, 자세, 시간 정보를 촬영된 지표 영상 데이터와 정합하고, 수집된 이미지의 높이 값 추출을 위해 촬영 장치의 캘리브레이션 정보와 파라미터를 참조하여 영상의 왜곡 보정과 영상 해상도 변화 분석을 통해 산출할 수 있다.The
더 구체적으로, 고도 산정부(730)는 카메라와 피사체와의 거리에 따른 영상의 해상도 변화를 분석하여 비행 항로 상의 고도 값을 추출할 수 있다. 여기에서 영상의 해상도 변화는 이전 프레임과 현재 프레임의 화소수 차이 또는 다양한 각도에서 촬영된 피사체의 화소수 차이를 통해 고도를 확인할 수 있다. More specifically, the
이에 따라 도 15b에 도시된 바와 같이 해상도 높이(HR)는 전파 고도 센서에 의한 높이(HF)와 포인트 군집 분석에 의한 높이(HO)의 차로 산정할 수 있으며, 해상도 높이(HR)의 보정은 삼각측량 분석을 통한 센서와 스캐닝 데이터의 검정을 통해 수행할 수 있다. Accordingly, as shown in FIG. 15B, the resolution height HR can be calculated by a difference between a height HF by a radio wave height sensor and a height HO by a point cluster analysis, It can be done through calibration of sensor and scanning data through survey analysis.
이와 같이 피사체의 영상 변화를 분석하여 거리를 측정하는 기존의 영상 분석 거리측정 방식을 고도 측정에 적용하고, 영상 해상도의 변화를 분석하여 이미지의 고도(Z) 값을 추출할 수 있다.In this way, the existing image analysis distance measurement method for analyzing the image change of the subject and measuring the distance can be applied to the altitude measurement, and the altitude (Z) value of the image can be extracted by analyzing the change of the image resolution.
단계(540)에서 검증부(740)는 추출된 고도 값으로부터 항로 검증을 통해 전파 고도 센서의 측정값을 보정할 수 있다. In
검증부(740)는 항로에 존재하는 피사체(장애물)로부터 고도(Z) 값을 추출하고 결과를 무인 비행체의 항로 좌표에 일정 간격으로 대입하는 경우, 무인 비행체가 해당 항로 좌표에 도달할 경우 피사체(장애물)와 접촉하는 좌표에 해당하는 이미지의 해상도 높이(HR)를 인지하여 결과적으로 사용 중인 전파 고도 센서의 측정값을 보정할 수 있게 된다. The
이러한 검증부(740)는 자율비행 시 통신 및 기체 인프라 환경에 대한 리스크를 최소화하기 위해 오프라인 이미지처리 방식을 지원할 수 있다.The
검증부(740)는 무인 비행체의 자율비행을 통해 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고 수집된 지표 영상 데이터를 해상도 변화 분석을 통해 항로관제 및 지상제어와 항로지도 데이터에 반영하며 새로운 항로를 생성 또는 검증할 수 있다.The
항로의 특정 좌표에 도달한 무인 비행체는 기체에 미리 저장된 항로 지도 데이터와 GPS 좌표를 정합하고, 항로 지도 데이터로부터 이미지의 고도(Z) 값을 이용하여 센서 측정 고도(Z) 값을 보정할 수 있다. 보정된 고도(Z) 값은 무인 비행체의 변속 제어를 통해 비행 고도 제한과 레이어에 의한 항로의 수직 분리를 유지할 수 있다.Unmanned aerial vehicles reaching the specific coordinates of the route can correct the sensor measurement altitude (Z) value by using the altitude (Z) value of the image from the navigation map data and matching the GPS coordinates with the navigation map data previously stored in the gas . The corrected altitude (Z) value can maintain flight altitude limitation and vertical separation of the route by the layer through the control of the unmanned aerial vehicle.
항로 검정 및 최신 데이터 유지를 위해 무인 비행체는 자율비행 미션을 통해 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고, 수집된 지표 영상 데이터는 이미지 변화 또는 해상도 변화 분석을 통해 항로 관제 및 지상 제어와 항로 지도 데이터에 반영될 수 있다. 자율비행 미션이 반복될수록 항로의 신뢰성은 증가하고 시뮬레이션을 통한 새로운 항로의 생성과 검증이 가능하다.
In order to maintain the route and maintain the latest data, the unmanned aerial vehicle repeatedly collects the surface image data through an autonomous flight mission, and the collected surface image data is reflected in the route control and ground control and the route guidance data through the image change or resolution change analysis . As the autonomous flight mission repeats, the reliability of the route increases and new routes can be created and verified through simulation.
도 8 내지 도 10은 일 실시예에 따른 지표 스캐닝 및 영상 촬영 데이터로부터 자율비행 공간 형상화를 설명하기 위한 도면이다. 8 to 10 are views for explaining an autonomous flight space configuration from the landmark scanning and imaging data according to an embodiment.
도 8 및 도 9를 참조하면, 지표 스캐닝 및 영상 촬영 데이터로부터 자율비행 공간 형상화를 위해 지표 촬영 항공기(810)에 탑재된 라이다(LiDAR) 장비 및 교정된 촬영 장치를 통해 라이다 펄스가 투사된 피사체(건물 등)(821, 822, 823)의 반향 포인트 군집(Point Cloud)과 피사체들(821, 822, 823)의 특정 지점의 높이에서 형성된 포인트들(831, 832, 833)과 영상 데이터를 획득할 수 있다. 이러한 데이터는 피사체의 식별과 피사체의 입체 모델링 등 다양한 공간 및 지리정보 서비스를 제공하는 형태로 활용될 수 있다.Referring to FIGS. 8 and 9, for the purpose of forming an autonomous flight space from the landmark scanning and imaging data, the LIDAR pulse is projected through the LiDAR (LiDAR) Points 831, 832 and 833 formed at the height of a specific point of the echo point cloud of the object (building or the like) 821, 822 and 823 and the
라이다 펄스에 의해 수집된 포인트 군집 들과 포인트 군집들 중 특정 지점의 높이에 형성된 포인트들(911, 912, 913)을 분석하여 피사체들(821, 822, 823)을 식별하고, 기존에 구축된 지형고도 데이터를 활용하면 식별된 피사체(822)의 특정 지점(912)의 높이 값인 h를 추출하고, 상기 높이 값 h와 동일 높이를 갖는 피사체들(821, 823)의 특정 지점들(911, 913) 연결하는 평면(910)을 생성할 수 있다. 예컨대 식별된 피사체(건물 등)의 특정 지점의 높이 값(h) 120m를 추출할 수 있다. 여기에서 특정 지점은 임의로 선택될 수 있으며, 도 8에서는 피사체(822)의 옥상에 무인 비행체가 이착륙 할 수 있는 공간이 있다고 가정하여 선택된 지점이다.822 and 823 by analyzing the
이후, 도 10에 도시된 바와 같이 추출된 피사체의 높이 값(1011, 1012, 1013)을 연결(1010)하면 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어(Layer)(1020)라는 개념으로 형상화할 수 있다.10, when the height values 1011, 1012, and 1013 of the extracted objects are connected (1010), the area and the altitude at which the unmanned aerial vehicle can freely fly are defined as a
한편, 도 8 내지 도 10에서는 무인 비행체의 최고 비행 제한 고도가 120m라고 가정하였으며, 피사체(822)의 높이가 120m에 해당되어 그 높이를 기준으로 자율비행이 가능한 레이어(1020)를 생성한 것을 나타낸다. 일 실시예에서는 무인 비행체의 자율비행이 가능한 레이어를 생성할 때 유인 비행체와의 충돌을 방지하기 위해 앞에서 설명한 바와 같은 안전규제 정책에 의해 무인 비행체의 최고 비행 제한 고도가 설정될 것이라고 가정하였으며, 최고 비행 제한 고도 이하의 공간에 다수의 수직 분리된 레이어들을 설정(형상화)하여 무인 비행체의 항로를 결정하는데 있어 사용할 수 있다.
8-10, it is assumed that the maximum flying limit of the unmanned aerial vehicle is 120 m, the height of the subject 822 corresponds to 120 m, and the
도 11은 일 실시예에 따른 지리공간 데이터의 정합을 설명하기 위한 도면이다. 11 is a diagram for explaining matching of geospatial data according to an embodiment.
도 11을 참조하면, 공간에 형상화된 레이어에 고도제한 정책(1110), 정밀 수치지도(1130), 군사보안지역 및 비행금지 구역을 회피하는 항로 정보(1120) 등 데이터를 레이어에 정합 및 적용하여 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도(1100)를 공간에 구축할 수 있다. 이에 따라 안전 경로의 안내를 통해 안전에 민감한 지역에서도 다수의 무인 비행체를 동시에 활용한 서비스가 가능하게 된다. 여기에서 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도는 무인 비행체 안전 자율항법 지도로 표현될 수 있다.11, data such as an altitude restricting policy 1110, a precise numeric map 1130, a military security area and route information 1120 avoiding a prohibited area are applied to layers in a space-shaped layer, An autonomous navigation map (1100) for the flight of unmanned aerial vehicles can be constructed in the space. Accordingly, it is possible to utilize a large number of unmanned aerial vehicles at the same time in safety-sensitive areas through the guidance of the safety route. Here, the autonomous navigation map for unmanned aerial vehicle flight can be expressed by the unmanned aerial vehicle safety navigation map.
도 12는 일 실시예에 따른 지리공간 데이터의 정합을 통해 지도를 제작하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.12 is a diagram for explaining a method of producing a map by matching geospatial data according to an embodiment.
도 12a를 참조하면, 일 실시예에 따라 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도(1210)는 GPS(1220) 및 각종 위치 좌표 보정 장치의 정보를 통해 무인 비행체(1230)와 동기화되고 목표한 안전 기준을 충족할 수 있다. Referring to FIG. 12A, an
즉, 도 12b에 도시된 바와 같이 3차원 가상 비행 시뮬레이터(1240)의 튜토리얼(Tutorial) 내용을 현실에서 물리적으로 무인 비행체에 적용할 수 있는 공간 지도로 형상화할 수 있다. That is, as shown in FIG. 12B, the contents of the tutorial of the 3D
3차원 가상 비행 시뮬레이터(1240)에서 시각화된 웨이포인트(Way Point)을 실제 기체가 인식할 수 있도록 수직 고도 값을 비접촉 고도 측정 기술을 응용하여 공간 데이터로 구축하고, 이를 적용하여 무인 비행체 운영의 안전성을 확보할 수 있다. The vertical altitude value is constructed by applying the non-contact altitude measurement technique to the spatial data so that the actual gas can recognize the visualized way point in the 3D
일 실시예에 따른 무인 비행체의 안전자율비행 항로를 공간에 구축하기 위해 전파 센서의 동작원리가 적용된 전파/빛 등의 스캐닝(반향) 데이터와 특정 고도의 캘리브레이션(Calibration) 값이 설정된 촬영 장치에 의해 획득된 지표 영상 데이터를 사용할 수 있다. In order to construct a safe autonomous flight path of an unmanned aerial vehicle according to an embodiment, scanning (echo) data such as radio waves / light to which the operation principle of the radio wave sensor is applied and a calibration value The obtained index image data can be used.
피사체로부터 스캐닝(반향) 데이터를 활용한 거리 및 고도 측정 방식에 의한 고도(Z) 값은 표고 및 피사체(장애물)의 높이 정보를 추출할 수 있다.The altitude (Z) value obtained by the distance and elevation measurement method using the scanning (echo) data from the object can extract height information of the elevation and the object (obstacle).
그리고 특정 고도에서 캘리브레이션(Calibration) 값이 설정된 촬영 장치에 의해 수집된 지표 영상 데이터의 영상 변화 분석 방식에 의한 고도(Z) 값은 추출된 피사체(장애물)의 높이 정보를 활용하여 캘리브레이션(Calibration) 검증과 무인 비행체의 전파 고도 센서 추출 값을 보정할 수 있다. The elevation (Z) value of the image change data of the landmark image data collected by the photographing apparatus set to the calibration value at a specific altitude is calculated by calibrating verification using the height information of the extracted object (obstacle) And the extraction value of the radio altitude sensor of the unmanned aerial vehicle can be corrected.
도 13은 일 실시예에 따른 레이저 스캔을 통한 포인트 군집의 수집을 설명하기 위한 도면이다. FIG. 13 is a view for explaining collection of a point cluster through a laser scan according to an embodiment.
도 13에 도시된 바와 같이, 지표 촬영 항공기는 GPS(위치), 관성 항법(INS, 항로 위치), 레이저 스캔 등을 통해 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 수집함으로써 피사체를 식별할 수 있다. As shown in FIG. 13, the landmark aircraft can identify the subject by collecting a point cloud of the subject through GPS (position), inertial navigation (INS, route position), laser scan,
이러한 무수한 포인트 군집(Point Cloud)으로 나타나는 스캐닝 결과로부터 정사 영상 제작, 입체 지도 제작, 등고선 제작, DEM 제작 등이 가능하다.
It is possible to produce ortho image, stereoscopic map, contour line, DEM, etc. from the scanning result which is represented by a myriad of point clouds.
도 14는 일 실시예에 따른 입체 공간에 특정 높이를 갖는 레이어를 설명하기 위한 도면이다. FIG. 14 is a view for explaining a layer having a specific height in a three-dimensional space according to an embodiment.
도 14a에 도시된 바와 같이, 무인 비행체 항로 구축 시스템은 스캔 데이터로부터 식별된 피사체의 높이를 해당 좌표의 지표 고도를 기준으로 산출하여 특정 점의 높이를 연결하면 입체 공간에 2차원 레이어를 형상화할 수 있다. As shown in FIG. 14A, the unmanned aerial vehicle construction system calculates the height of the object identified from the scan data based on the altitude of the corresponding coordinates and connects the height of the specific point to form a two-dimensional layer in the three- have.
입체 공간에 특정 고도(Z) 값을 갖는 무수한 2D 레이어(1410)가 생성되면 도 14a와 같은 지형이 형성될 수 있으며, 나아가 도 14b에 도시된 바와 같이 다수의 그리드(Grid) 지형(1420)으로 형상화할 수 있다. 다시 말하면, 도 14a에 도시된 레이어를 확장시켜 도 14b의 다수의 레이어들이 연결된 그리드 지형으로 형상화 될 수 있어 장거리를 비행할 수 있는 무인 비행체의 항로 구축에도 사용될 수 있다. 따라서 도 14b로부터 그리드를 하나씩 확장해 보면 결국 표고를 따라 지정한 높이에 형상화된 레이어들의 연결된 형상을 나타내게 된다.When a large number of
도 14c를 참조하면, 무인 비행체 항로 구축 시스템은 형상화된 레이어로부터 비행 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다. Referring to FIG. 14C, the unmanned aerial vehicle building system can collect the landmark image data on the flight path from the shaped layer.
이때 최초에는 비행 고도 제한 높이의 레이어로부터 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다. At this time, firstly, the land surface image data can be collected from the layer of the flying height limited height.
무인 비행체 항로 구축 시스템은 지표 영상 데이터의 수집하기 위해 공간 지리 정보를 확인하여 비행을 위한 안전 경로를 탐색하고, 구체적인 비행 계획을 세워 해당 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다. 특히, 항로 구축을 위해 항로 분석에 필요한 최초 지표 영상 데이터의 수집은 조종자격을 갖춘 조종사의 가시권 내 비행만 허용하여 안전성을 최대한 확보할 수 있다.The unmanned aerial vehicle building system can collect the landmark image data for the route by searching the safety route for the flight by checking the spatial geographical information to collect the landmark image data and establishing the specific flight plan. In particular, the collection of the initial landmark image data necessary for the route analysis for the construction of the route can only ensure the safety of the pilot by allowing the pilot to fly within the visibility of the qualified pilot.
무인 비행체 항로 구축 시스템은 비행 고도 제한의 높이 값을 설정하여 전파 고도 센서(예컨대, 전파 고도계 등)의 측정값을 비행 고도 제한 높이 검정이 가능한 피사체를 통해 확인할 수 있다. 여기에서 비행 고도 제한 높이 검정이 가능한 피사체는 비행 고도 제한보다 높거나 같은 지상 구조물 등이 될 수 있다. The unmanned aerial vehicle building system can confirm the measurement value of the radio altitude sensor (for example, a radio altimeter, etc.) by setting the height of the flight altitude limit through the object capable of flying altitude limit height verification. Here, a subject capable of flying altitude limited height verification can be a ground structure that is equal to or higher than the flight altitude limit.
추가적으로 무인 비행체 항로 구축 시스템은 촬영 장치의 해상도 및 이미지 획득 방식 등 제원과 입사각에 따른 캘리브레이션(Calibration) 파라미터 등 정보를 확인하고, 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(Flight Data Recorder, FDR)에 기록되는 기체의 비행 정보를 확인할 수 있다.In addition, the unmanned aerial vehicle construction system checks the information such as the resolution and image acquisition method of the image capturing apparatus and the calibration parameters according to the incident angle, and records the information on the Flight Data Recorder (FDR) mounted on the unmanned aerial vehicle You can check the flight information of the aircraft.
항로 상의 고도(Z) 값은 기체의 비행 정보 기록부(FDR)로부터 좌표, 고도, 자세, 시간 정보를 촬영된 지표 영상 데이터와 정합하고, 수집된 이미지의 높이 값 추출을 위해 촬영 장치의 캘리브레이션 정보와 파라미터를 참조하여 영상의 왜곡 보정과 영상 해상도 변화 분석을 통해 산출할 수 있다.The altitude Z value on the route is obtained by matching coordinate, altitude, posture, and time information from the FDR of the aircraft with the photographed landmark image data, and acquiring the calibration information of the photographing apparatus It can be calculated by analyzing image distortion and image resolution change with reference to parameters.
도 14c 및 도 14d를 참조하면, 무인 비행체 항로 구축 시스템은 레이어(1410) 상에 무인 비행체의 비행 목적에 따라 비행 경로인 자율비행 항로(1430)를 설정한 후, 자율비행 항로 상의 일정 지점마다 무인 비행체의 일정 비행 고도를 유지하기 위한 지상물의 해상도 변환 분석을 위한 지점(1440)을 생성할 수 있다. 이를 통해 자율비행 항로(1430)에 따라 비행을 하는 무인 비행체가 자신의 비행 고도가 정확히 유지되고 있는지를 주기적으로 확인할 수 있다. 14C and 14D, the unmanned aerial vehicle configuration system sets an
도 14c에 도시된 바와 같이 레이어(1410) 상에 설정한 자율비행을 위한 항로(1430)를 나타낼 수 있다. 상기 자율비행을 위한 항로(1430)는 무인 비행체의 반복된 임무수행을 위해 출발지와 동일한 도착지로 지정된 1개의 웨이포인트(Way Point)(1452)와 위험지역 회피 및 이동방향 전환을 위한 4개의 웨이포인트(Way Point)(1450, 1454, 1456, 1458) 이렇게 총 5개의 웨이포인트(Way Point)(1450, 1452, 1454, 1456, 1458)로 구성된 항로를 나타낼 수 있다. 이때, 5개의 웨이포인트(1450, 1452, 1454, 1456, 1458)는 도 14d에 도시된 해상도의 높이를 측정하기 위한 다수의 웨이포인트들(1440) 중 하나에 해당될 수 있다.The
이러한 웨이포인트(Way Point)는 항로(Route) 상에 설정한 어떤 목적을 달성하기 위한 특정 좌표의 지점의 개념으로, 기본적으로 출발점에서 도착점 또는 장애물을 회피하기 위한 경로를 설정하려고 지정한 지점 등을 웨이포인트라고 할 수 있다. 동일한 개념으로 항로(Route) 상에서 무인 비행체가 미리 설정된 레이어를 유지하기 위해 반드시 인식해야 할 지상물의 영상 해상도 값이 포함된 좌표 지점이라고도 할 수 있다. Such a way point is a concept of a point of a specific coordinate for achieving a certain purpose set on a route. Basically, a way point to set a route for avoiding an obstacle or a starting point at a starting point is called a way Points can be said. The same concept can be said to be a coordinate point including the image resolution value of the ground which must be recognized in order to maintain the predetermined layer on the route.
즉, 도 14d에서 자율비행 항로 상의 일정 지점마다 무인 비행체의 일정 비행 고도를 유지하기 위한 지상물의 해상도 변환 분석을 위한 지점(1440)은 무인 비행체의 안전규제 고도를 유지하기 위해 이동 항로(1430) 상에 존재하는 각 지상물(地上物)의 영상 변화를 측정해야 하는 지점을 웨이포인트(Way Point)로 나타낸 것이다. 쉽게 말해 무인 비행체가 레이어(1410)에 형성된 항로(1430)을 따라 이동하면서 레이어(1410)의 높이 유지를 방해하는 항로 아래의 지상물(地上物)을 중심으로 영상변화 분석을 수행하는 지점을 웨이포인트(Way Point)로 나타낸 것이다. 여기서 웨이포인트는 특정 미션을 수행하거나 데이터 획득을 위해 무인 비행체가 잠시 호버링하는 지점이 될 수도 있다. That is, in FIG. 14D, a
일 실시예에 따른 항로와 웨이포인트의 설정 방법을 도 24를 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다. 도 24는 일 실시예에 따라 무인 비행체의 항로에 존재하는 지상물(地上物) 상공을 무인 비행체가 통과할 때 영상 분석을 통해 항로에 배정된 레이어에 해당하는 비행 고도를 유지하는 방법을 설명한다. A method of setting routes and way points according to one embodiment will be described in detail with reference to FIG. 24 illustrates a method of maintaining an altitude corresponding to a layer assigned to a route through image analysis when an unmanned aerial vehicle passes over a ground object existing on a route of the unmanned aerial vehicle according to an embodiment .
도 24를 참조하면, 일 실시예에 따른 무인 비행체는 레이어에 해당하는 일정 비행 고도를 유지하기 위해 영상 분석을 통한 초음파 센서의 고도 측정값의 보정이 필요한 웨이포인트(Way Point)(2403)를 설정할 수 있다. 무인 비행체의 항로(2401)는 지상물 A(2410)로부터 지상물 B(2420)와 지상물 C(2430)를 거쳐 가도록 형성되고, 지상물 A(2410)와 지상물 B(2420)의 경우 지상물에 대한 진입 지점(2450, 2454)의 웨이포인트의 높이와 진출 지점(2452, 2456)의 웨이포인트의 높이가 같게 형성될 수 있다. 이 경우 해당 구간을 웨이포인트 유효구간(2405)으로 설정할 수 있다. 여기서 웨이포인트 유효구간(2405)은 웨이포인트의 진입 지점과 진출 지점에서 지상물(地上物) 이미지의 해상도 높이가 동일한 구간을 의미할 수 있다. Referring to FIG. 24, in order to maintain a predetermined flying altitude corresponding to a layer, the UAV according to an exemplary embodiment may set a way point 2403, which is required to correct the altitude measurement value of the ultrasonic sensor through image analysis . The
이와 달리, 웨이포인트 유효구간(2405) 내에서 높이가 다른 경우 웨이포인트 유효구간(2405)의 중간에 추가적인 웨이포인트를 더 설정할 수 있다. 도 25를 참조하면, 예를 들어 지상물 A의 꼭대기에 옥탑방(2550)이 존재한다고 가정하는 경우 옥탑방(2550)이 비행 항로에 위치한다면 여기에 해당하는 웨이포인트를 웨이포인트 유효구간(2570)으로 추가할 수 있다. Alternatively, additional waypoints may be set in the middle of the waypoint validity period 2405 if the height is different within the waypoint validity period 2405. 25, assuming that a
바람직하게는 하나의 지상물마다 1개의 웨이포인트가 존재하나, 도 24의 지상물 A(2410)과 지상물 B(2420)의 경우에는 면적이 매우 큰 건물임을 가정하여 2개의 웨이포인트가 존재하는 것으로 가정할 수 있다.
Preferably, there are one waypoint for each ground water. In the case of the
도 15는 일 실시예에 따른 무인 비행체에 장착된 카메라와 피사체와의 거리에 따른 영상의 해상도 변화를 설명하기 위한 도면이다. 15 is a view for explaining a resolution change of an image according to a distance between a camera mounted on an unmanned aerial vehicle and a subject according to an embodiment.
도 15a와 도 15b를 참조하면, 무인 비행체 항로 구축 시스템은 무인 비행체(1500)와 피사체의 거리에 따른 영상의 해상도(Resolution) 변화를 분석하여 비행 항로 상의 고도 값을 추출할 수 있다. Referring to FIGS. 15A and 15B, the unmanned aerial vehicle construction system can extract an altitude value on the air route by analyzing the resolution change of the image according to the distance between the
일 실시예에서 무인 비행체는 기본적으로 관성 항법 장치(Inertial Navigation System, INS)를 통해 항상 현재의 위치, 속도 등을 파악할 수 있으나, 정밀한 고도 측위를 위해 전파 고도 센서 측정값과 영상의 해상도 변화를 통해 기체 고도를 보정할 수 있다. 구체적으로는 무인 비행체에 장착된 카메라와 같은 광학 장비(1510)에서 촬영된 이전 프레임과 현재 프레임에서 피사체의 특정 지점에 대한 화소수 차이를 통해 고도를 확인할 수 있으며, 카메라(1510) 내부에 상이 맺히는 이미지 평면(Image Plane)(1520)을 활용하여 영상의 해상도 변화를 분석할 수 있다. In one embodiment, the unmanned aerial vehicle (AT) is able to grasp the current position and speed at all times through an inertial navigation system (INS). However, in order to accurately position the AT, The gas altitude can be corrected. More specifically, the altitude can be confirmed through the difference in the number of pixels between the previous frame photographed by the
먼저, 도 15a를 참조하면 무인 비행체(1500)가 웨이포인트에 따라 X축과 Y축의 벡터 방향으로 비행한다고 가정할 때 지표면에 피사체가 존재하지 않는 두 지점(1550, 1552)에 대해 무인 비행체(1500)의 광학 장비(1510)에서 촬영된 화소 값을 이미지 평면(1520) 상에서 분석할 수 있다. 여기서 지점(1550, 1552)은 무인 비행체 항로에 포함된 웨이포인트에 대응되는 지표면의 지점이 될 수 있다. Referring to FIG. 15A, it is assumed that the unmanned
무인 비행체(1500)는 지점(1550)의 상공 이전의 웨이포인트 상공에서 지표면의 지점(1550)을 촬영한 영상에 대한 해상도 분석을 통해 획득된 해상도 높이를 이용하여 무인 비행체(1500)가 지점(1550)의 상공에서 측정한 전파 고도 센서의 측정값의 정확도를 검증할 수 있다. 이때 무인 비행체(1500)에 탑재된 전파 고도 센서를 이용하여 비행 고도를 측정(1554)할 수 있다. The
그리고, 지점(1552)는 무인 비행체(1500)가 비행하는 비행 방향 상에 존재하는 지상물의 해상도 변화를 확인하기 위해 촬영 입사각에 대한 캘리브레이션을 하기 위한 지표면의 지점이 될 수 있다. 지점(1552)에 대한 해상도 높이는 지점(1552)에 대한 이동 방향을 고려한 카메라(1510)의 입사각 방향(1556)을 이용하여 계산할 수 있다. 무인 비행체(1500)가 지점(1550)의 상공에 위치할 때 촬영되며, 지점(1552)에 대한 영상의 해상도 크기(1530)를 확인할 수 있다. 이러한 과정은 무인 비행체(1500)가 정해진 웨이포인트에 따라 자율비행을 수행하는 중에 각 웨이포인트마다 수행될 수 있다. The
즉, 각 웨이포인트마다 무인 비행체(1500)는 현재 위치한 웨이포인트 상공에 해당하는 특정 지점으로부터 비행 고도를 전파 고도 센서를 통해 측정함과 동시에, 다음으로 이동할 웨이포인트에 해당하는 특정 지점으로부터의 해상도 높이를 측정하여 다음 웨이포인트 상에서의 전파 고도 센서 측정값과 비교하고, 전파 고도 센서 측정값과 해상도 높이가 상이하다면 전파 고도 센서 측정값을 변경함으로써 다음 웨이포인트에서 무인 비행체(1500)의 비행 고도를 일정하게 유지할 수 있다. That is, the unmanned
도 15b를 참조하면, 지점(1562)는 전파 고도 센서의 측정값의 정확도를 검증하기 위한 지표면의 지점이고, 지속적으로 정확도 검증이 수행될 수 있다. 그리고, 도 15b에서는 무인 비행체(1500)의 항로 상에 지상물(1560)이 존재함에 따라 도 15a에서 지점(1552)을 촬영한 영상의 해상도와 도 15b의 지점(1564)을 촬영한 영상의 해상도가 달라지게 되고, 그 변화를 분석하여 무인 비행체(1500)는 지상물(1560)의 높이를 고려하여 자신의 비행 고도가 설정된 비행 고도를 유지하도록 제어할 수 있다. 즉, 도 15a의 영상의 해상도의 크기(1530)와 도 15b의 영상의 해상도의 크기(1566)는 지상물(1560)의 존재 여부에 따라 상이한 해상도 변화를 보여준다. Referring to Fig. 15B, the
다시 말하면, 도 15b에서는 지상물(1560)의 존재로 인하여 카메라와 지상물의 특정 지점(1564)의 거리가 도 15a의 카메라(1510)와 지점(1552)과의 거리보다 가까움에 따라 지점(1564)에 대한 해상도와 지점(1552)에 대한 해상도(Resolution)는 달라진다. 이와 같이 일 실시예에 따르면 이러한 해상도 차이를 이용하여 무인 비행체의 고도 및 지상물(1560)의 높이를 추정할 수 있고, 이를 통해 무인 비행체(1500)의 비행 고도를 측정할 수 있다.In other words, in FIG. 15B, due to the presence of the
이에 따라 해상도 높이(HR) 및 해상도 높이(HR)의 보정을 아래의 식과 같이 나타낼 수 있다. Accordingly, the correction of the resolution height HR and the resolution height HR can be expressed by the following equations.
[수학식 1][Equation 1]
전파 고도 센서에 의한 높이(HF) - 포인트 군집 분석에 의한 높이(HO) = 해상도 높이(HR)Height by radio wave height sensor (HF) - Height by point cluster analysis (HO) = Resolution height (HR)
삼각측량 분석을 통한 센서와 스캐닝 데이터의 검정 = 해상도 높이(HR)의 보정Calibration of sensor and scanning data through triangulation analysis = correction of resolution height (HR)
한편, 영상 변화 분석에 의한 거리 측정 방법은 이미지 프로세싱을 위한 OMR(Optical mark recognition) 타겟을 준비하고, 타겟을 일정한 간격(일례로 0.5m)으로 배치한 후, 카메라와 피사체와의 거리와 해상도의 상관관계 분석 결과 등을 이용하여 거리 측정을 할 수 있다.Meanwhile, an OMR (Optical Mark Recognition) target for image processing is prepared as a distance measurement method by analyzing the image change, a target is arranged at a predetermined interval (for example, 0.5 m), and the distance between the camera and the object and the resolution Distance measurement can be done using correlation analysis results.
이와 같이 피사체의 영상 변화를 분석하여 거리를 측정하는 기존의 영상 분석 거리측정 방식을 고도 측정에 적용하고, 영상 해상도의 변화를 분석하여 이미지의 고도(Z) 값을 추출할 수 있다.In this way, the existing image analysis distance measurement method for analyzing the image change of the subject and measuring the distance can be applied to the altitude measurement, and the altitude (Z) value of the image can be extracted by analyzing the change of the image resolution.
무인 비행체 항로 구축 시스템의 검증부(740)는 추출된 고도 값으로부터 항로 검증을 통해 전파 고도 센서의 측정값을 보정할 수 있다. The
검증부(740)는 항로에 존재하는 피사체(장애물)로부터 고도(Z) 값을 추출하고 결과를 무인 비행체의 항로 좌표에 일정 간격으로 대입하는 경우, 무인 비행체가 해당 항로 좌표에 도달할 경우 피사체(장애물)와 접촉하는 좌표에 해당하는 이미지의 해상도 높이(HR)를 인지하여 결과적으로 사용 중인 전파 고도 센서의 측정값을 보정할 수 있게 된다. The
도 14d에 도시된 바와 같이, 추출된 고도(Z) 값을 해당 항로 좌표에 일정하게 배치할 수 있다. As shown in FIG. 14D, the extracted altitude Z values can be uniformly arranged in the corresponding route coordinates.
도 16 내지 도 19는 일 실시예에 따른 무인 비행체의 이미지 인지 및 처리를 통한 비행 제어 및 지상관제 프로세스를 설명하기 위한 도면이다. 16 to 19 are views for explaining a flight control and a ground control process by recognizing and processing an image of an unmanned aerial vehicle according to an embodiment.
도 16을 참조하면, 무인 비행체가 항로 좌표에 웨이포인트(Way Point)로 배치된 이미지의 고도(Z) 값을 식별하고 처리하는 방식은 기본적으로 영상 처리 장치와 데이터 링크의 특성에 따라 처리 시간의 지연, 배터리 소모 등 취약점이 존재할 수밖에 없다. 이에 따라 자율비행의 안전성이 확보될 수 있도록 통신 및 기체 인프라 환경에 대한 리스크를 최소화하기 위해 오프라인 이미지처리 방식을 지원할 수 있다.Referring to FIG. 16, a method of identifying and processing an altitude Z value of an image of an unmanned air vehicle positioned at a way point in the route coordinates is basically a method of identifying the processing time Delays, and battery consumption. Accordingly, in order to ensure the safety of autonomous flight, the offline image processing method can be supported to minimize the risk to the communication and gas infrastructure environment.
무인 비행체(1660)는 기체에 미리 저장된 항로 지도 데이터(1601)와 GPS 좌표를 정합(1602)하고, 항로 지도 데이터(1601)로부터 이미지의 고도(Z) 값을 처리(1603)하여 센서 측정 고도(Z) 값을 보정(1604)할 수 있다. The unmanned aerial vehicle 1660
GPS 신호가 수신되지 않는 경우, GPS 좌표 처리(1602) 없이 무인 비행체(1660)는 관성 항법에 의해 미리 저장된 항로 지도 데이터(1601)를 이용하여 비행을 수행하면서 정해진 웨이포인트마다 이미지 처리(1603)를 수행할 수 있다. 또한, GPS 신호가 수신되지 않을 경우 무인 비행체(1660)는 주변 이동 통신 기지국과의 통신을 통해 자신의 위치를 파악할 수 있도록 이동 통신 기지국과의 통신 수단을 더 포함할 수 있다. When the GPS signal is not received, the unmanned aerial vehicle 1660 performs the
무인 비행체가 초도 비행이 아니거나 웨이포인트마다 존재하는 지상물의 해상도 값이 존재하는 경우, 일 실시예에 따라 미리 저장된 항로 지도 데이터(1601)에는 각 웨이포인트마다 사전에 획득된 지상물의 해상도 값이 저장되어 있다. 따라서 무인 비행체(1660)는 자율비행을 수행하는 도중 각 웨이포인트마다 저장된 지상물의 해상도 값과 전파 고도 센서를 통해 측정 및 유지되는 고도 값을 비교하여, 사전에 정의된 레이어의 비행 높이를 준수하도록 전파 고도 센서 측정값을 보정하거나 활용할 수 있다. 그리고 새로운 비행마다 무인 비행체(1660)는 각 웨이포인트마다 획득된 지상물의 해상도 값을 저장할 수 있다. If the unmanned aerial vehicle is not an initial flight or there is a resolution value of the ground water existing for each way point, the resolution value of the ground water obtained beforehand for each way point is stored in the
또한, 다른 실시예에서 무인 비행체(1660)는 자율비행 전에 지상물에 대해 사전에 획득된 해상도 값과, 자율비행 도중에 획득된 지상물의 해상도 값의 평균값을 이용하여 전파 고도 센서 측정값을 보정하여 정해진 레이어의 비행 고도를 유지할 수 있다.In another embodiment, the unmanned aerial vehicle 1660 calibrates the radio altimeter sensor measurement value using the resolution value previously acquired for the ground water before the autonomous flight and the average value of the resolution value of the ground water obtained during the autonomous flight, You can maintain the flight altitude of the layer.
무인 비행체(1660)가 초도 비행인 동시에 웨이포인트마다 존재하는 지상물의 해상도 값을 획득하지 못한 상태인 경우, 무인 비행체(1660)는 항로 지도 데이터(1601)와 GPS 좌표를 정합(1602)하고, 전파 고도 센서를 통해 사전 입력된 비행 고도를 유지하며 비행을 수행하면서 각 웨이포인트마다 지상물의 해상도 값을 취득하여 저장할 수 있다. When the unmanned air vehicle 1660 is in the initial flight state and the resolution value of the ground water exists for each way point, the unmanned air vehicle 1660 matches the
무인 비행체(1660)는 보정된 고도(Z) 값을 이용하여 비행 고도 제한과 레이어에 의한 항로의 수직 분리를 유지함으로써, 레이어의 높이에 해당하는 비행 고도를 유지하도록 변속 제어 및 비행 고도 제어(1605)를 수행할 수 있다. 그리고 무인 비행체(1660)는 1601에서 1605를 수행하면서 발생한 비행 정보 등을 무선 송수신부(1607)를 통해 지상 관제 시스템(1650)으로 송신함으로써 비행 보고(1608)를 수행할 수 있다. 관제 시스템(1650)은 지상 관제 시스템(Ground Control System)을 의미할 수도 있다. The unmanned aerial vehicle 1660 maintains the flight altitude limit and the vertical separation of the route by the layer by using the corrected altitude Z value so as to maintain the flight altitude corresponding to the height of the layer, ). ≪ / RTI > Then, the unmanned aerial vehicle 1660 can perform the flight report 1608 by transmitting flight information and the like generated while performing the
또한, 무인 비행체(1660)는 지상 관제 시스템(1650)으로부터 항로 제어 정보(1609)를 무선 송수신부(1607)로부터 수신(1606)하는 경우, 수신된 항로 제어 정보(관제 데이터)에 따른 비행을 수행하기 위해 변속 제어 및 비행 고도 제어(1605)를 수행할 수 있다. 그리고 일 실시예에 따라 1601 내지 1605에서 처리된 데이터들은 항로 상의 해당 좌표 지점에 도달할 때마다 무인 비행체(1660)의 비행 기록 장치(FDR)에 기록될 수 있다. When the unmanned air vehicle 1660 receives the
무인 비행체(1660)는 비행 보고(1608)를 수행할 때 속도, 고도, 이동 방향 등의 비행 정보를 메시지 형태로 송신할 수 있고, 지상 관제 시스템(1650)은 수신한 비행 정보 데이터와 상황에 따라 무인 비행체(1660)를 제어하기 위한 항로 제어 데이터(1609)를 무인 비행체(1660)로 송신할 수 있다. 비행 정보 데이터와 항로 제어 데이터(1609)는 무선 통신망을 통해 전송될 수 있으며, LTE(Long Term Evolution)와 같은 이동 통신 네트워크를 통해 전송될 수도 있다. The unmanned aerial vehicle 1660 can transmit flight information such as speed, altitude, and moving direction in the form of a message when performing the flight report 1608. The ground control system 1650 can transmit the flight information according to the received flight information data and the situation It is possible to transmit the
또한, 지상관제 시스템(1650)의 관제 센터(1610)는 무인 비행체(1660)가 촬영한 항로 영상을 획득(1611)할 수 있다. 이에 따라 관제 센터(1610)는 획득된 항로 영상(1611)을 통해 무인 비행체(1660)가 설정된 항로를 따라 비행하며 획득한 지상물(地上物)의 높이 정보를 분석할 수 있는 영상 및 이미지를 획득할 수 있고, 획득된 영상이 분석되면 분석된 정보를 사용하여 획득된 항로 영상에 해당하는 항로의 정보를 갱신(Update)할 수 있다. In addition, the
따라서, 관제 센터(1610)에서는 획득된 항로 영상을 통해 항로 갱신 데이터(1612)가 생성되는 경우, 온라인 또는 오프라인을 통해 무인 비행체(1660)에 갱신된 항로 데이터를 적용(1613)할 수 있다. 또한 일 실시예에서 적용(1613)은 도 19에 도시된 참조번호 1901 내지 1903의 절차 중에 수행될 수 있으며, 온라인 또는 오프라인 방식으로 이루어질 수 있다. Accordingly, when the
그리고 항로 영상 획득(1611)은 무선 또는 유선 방식을 통해 획득될 수 있다. 무선 방식을 통해 항로 영상이 획득되는 방식은 무선 통신망 또는 이동 통신망 또는 위성 통신망을 통해 실시간으로 수행될 수 있으며, 유선 방식을 통해 항로 영상이 획득되는 방식은 무인 비행체(1660)가 비행을 마치고 착륙한 후에 운영자가 직접 무인 비행체(1660) 내부의 항로 영상을 저장하고 있는 저장부로부터 직접 획득할 수 있다. The
또한 지상 관제 시스템(1650)은 항로 영상을 무선 및 유선 방식으로 모두 획득할 수 있으며, 이러한 경우에는 무선으로 획득된 항로 영상과 유선으로 획득된 항로 영상의 평균값을 최종적인 항로 영상 정보로 사용할 수 있다. Also, the ground control system 1650 can acquire route images in both wireless and wired manner. In this case, the average value of the route image obtained by radio and the route image obtained by wire can be used as the final route image information .
추가적으로, 지상 관제 시스템(1650)의 관제 센터(1610)는 무인 비행체(1660)의 레이어간 비행을 위한 레이어 변경 가능 구간을 결정하고, 결정된 레이어 변경 가능 구간이 반영된 항로 데이터를 운영 시스템 또는 무인 비행체(1660)으로 전송할 수 있다. 이때, 관제 센터(1610)는 무인 비행체(1660)로부터 레이어 변경 요청 메시지가 수신될 경우 무인 비행체(1660)가 레이어 변경을 위해 비행하도록 정해진 레이어 변경 가능 구간에 존재하는 타 비행체들을 관제하고, 무인 비행체(1660)가 이동해야 할 레이어 상(도착 레이어)에 위치할 때까지 타 비행체들과 충돌하지 않도록 무인 비행체(1660)에 대한 관제를 수행할 수 있다. In addition, the
예컨대, 무인 비행체(1660)가 레어어 A 상에 정해진 웨이포인트 상을 비행하는 도중 미리 프로그램된 명령 또는 원격 조정에 따라 레이어 C로 이동을 해야할 상황이 발생할 수 있다. 여기에서 설명의 편의를 위해 레이어 A를 출발 레이어, 레이어 C를 도착 레이어라고 하기로 한다. 그리고 레이어 A와 레이어 C의 사이에 레이어 B가 존재하는 경우, 상기 레이어 B를 경유 레이어라고 하기로 한다. For example, a situation may occur in which the unmanned aerial vehicle 1660 must move to the layer C according to a preprogrammed command or remote control during flight on a predetermined waypoint on the rear A. For convenience of explanation, it is assumed that the layer A is a start layer and the layer C is an arrival layer. If there is a layer B between the layer A and the layer C, the layer B is referred to as a light-emitting layer.
일 실시예에 따라 무인 비행체(1660)가 레이어 A로부터 레이어 C로 이동해야 할 경우, 관제 센터(1610)는 무인 비행체(1660)의 레이어 이동 간에 타 무인 비행체들과의 충돌을 방지하기 위해 지속적으로 무인 비행체(1660) 및 상기 무인 비행체(1660)의 레이어 변경 가능 시간에 레이어 변경 가능 구간에 위치한 타 무인 비행체들을 관제할 수 있다. According to one embodiment, when the unmanned object 1660 has to move from the layer A to the layer C, the
무인 비행체(1660)는 레이어 A로부터 레이어 C로 이동해야 할 경우, 관제 센터(1610)로 레이어 변경 요청 메시지를 송신하고, 관제 센터(1610)는 레이어 변경 요청 메시지를 송신한 무인 비행체(1660)에 대한 식별 완료 후, 상기 무인 비행체(1660)가 레이어 간 이동을 위해 사용할 수 있는 레이어 변경 가능 구간을 확인하고, 그에 따른 확인 메시지를 무인 비행체(1660)로 송신할 수 있다. 이때, 관제 센터(1660)는 상기 레이어 변경 가능 구간의 혼잡도 등을 고려하여 무인 비행체(1660)로 레이어 변경 가능 구간 정보, 레이어 변경 가능 시간, 레이어 변경 진입 지점 정보, 레이어 변경 진입 각도 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 레이어 이동 정보를 전달할 수도 있다. 레이어 이동 정보를 수신한 무인 비행체(1660)는 상기 레이어 이동 정보에 포함된 정보에 따라 레이어 A에서 레이어 B로 이동한 후, 레이어 B상 위치하는 중 상기 관제 센터(1660)로부터 수신한 레이어 이동 정보에 따라 다시 레이어 C로 이동할 수 있다. 물론, 무인 비행체(1660)는 레이어 A에서 수신한 레이어 이동 정보만으로도 레이어 A에서 레이어 C까지 레이어 이동을 위한 비행을 수행할 수도 있다. When the unmanned air vehicle 1660 has to move from the layer A to the layer C, it transmits a layer change request message to the
다른 실시예에 따라 무인 비행체(1660)는 관제 센터(1610)로부터의 관제 없이도 레이어간 이동을 위한 비행을 수행할 수도 있다. 다른 실시예에 따른 무인 비행체(1660)는 레이어간 이동을 위한 비행이 필요한 경우, 미리 저장된 레이어 변경 가능 구간 정보에 따라 레이어간을 비행을 수행할 수도 있으며, 이러한 경우에는 레이어 변경 가능 구간에 진입하기 전, 진입한 후 도착 레이어에 도달하기 전까지 무인 비행체(1660)에 구비된 센서들을 통해 충돌을 예방하면서 자율 비행을 수행할 수 있다. According to another embodiment, the unmanned aerial vehicle 1660 may perform a flight for inter-layer movement without control from the
도 17을 참조하면, 무인 비행체가 특정 좌표에 도달 했을 때 피사체(장애물)를 인식하고 센서 측정 값을 보정하는 방법의 예를 나타낼 수 있다.Referring to FIG. 17, an example of a method of recognizing a subject (obstacle) and correcting a sensor measurement value when the unmanned aerial vehicle reaches a specific coordinate may be shown.
항로의 특정 좌표에 도달한 무인 비행체는 기체에 미리 저장된 항로 지도 데이터(1701)와 GPS 좌표를 정합(1702)하고, 항로 지도 데이터(1701)로부터 이미지의 고도(Z) 값을 처리(1703)하여 센서 측정 고도(Z) 값을 보정(1704)할 수 있다. 보정된 고도(Z) 값은 무인 비행체의 변속 제어 및 고도 제어(1705)를 하는데 사용되어 무인 비행체는 비행 고도 제한과 레이어에 의한 항로의 수직 분리를 유지할 수 있다. The unmanned aerial vehicle that has reached the specific coordinates of the route matches the GPS coordinates with the
그리고 무인 비행체는 비행 중 수집된 비행 정보를 비행 기록 장치(FDR)과 같은 장치에 저장하고, 저장된 비행 정보를 도시되지 않은 통신 수단을 통해 관제 시스템 또는 비행 항로 구축 시스템으로 보고(1706) 할 수 있다. The unmanned aerial vehicle may store the flight information collected during the flight in a device such as a flight recorder (FDR), and report the stored flight information to the control system or flight
도 18 내지 도 20을 참조하면, 항로 관제 및 항로 생성 검증 시스템과 항로 관제 및 항로 생성 검증 프로세서의 예를 나타낼 수 있다. 도 18에 도시된 1801 내지 1813은 도 16에서 설명한 1601 내지 1613과 동일하므로 설명은 생략하기로 한다. Referring to FIGS. 18 to 20, an example of the route control and route generation verification system and the route control and route generation verification processor can be shown. The
도 18을 참조하면, 도 16과는 달리 지상 관제 시스템(1850)에서 관제 센터(1810)가 갱신한 항로 데이터(1812)에 대하여 시뮬레이션 검증을 하기 위한 시뮬레이션 검증 시스템(1820)이 추가될 수 있다. 이에 따라 지상 관제 시스템(1850)은 무인 비행체(1860)에 항로 갱신 데이터(1812)를 적용함에 앞서, 사전에 시뮬레이션 검증(1820)을 수행하고 검증된 항로 갱신 데이터(1822)를 무인 비행체(1860)에 대한 신규 항로로 적용함으로써 안정성을 향상시킬 수 있다. Referring to FIG. 18, a
항로 검정 및 최신 데이터 유지를 위해 무인 비행체(1860)는 자율비행 미션을 통해 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고, 수집된 지표 영상 데이터의 이미지 변화 또는 해상도 변화 분석(1803)을 통해 변속 제어 및 비행 고도 제어(1805)를 수행하고, 1801에서 1805까지 수행되면서 처리된 데이터들을 지상 관제 시스템(1850)으로 전송함으로써, 관제 센터(1810)가 항로 관제 및 지상 제어를 수행할 수 있게 한다. For navigation and up-to-date data maintenance, the unmanned aerial vehicle (1860) repeatedly collects the surface image data through an autonomous flight mission and analyzes the image change or resolution change of the collected surface image data (1803)
또한, 지상 관제 시스템(1850)은 생성된 항로 갱신 데이터(1812)를 시뮬레이션 검증 시스템(1812)을 통해 검증하고, 검증된 항로 갱신 데이터(1822)를 온라인 또는 오프라인 방식으로 항로 지도 데이터(1801)에 적용(1813)시킬 수 있다.
The ground control system 1850 also verifies the generated
도 19는 다른 실시예에 따라 무인 비행체에 대한 항로 관제 및 무인 비행체의 항로를 생성하는 관제 장치의 블록 구성도이다. 19 is a block diagram of a control device for generating a route control for an unmanned aerial vehicle and a route for an unmanned aerial vehicle according to another embodiment.
먼저, 무인 비행체의 운영회사가 무인 비행체의 자율비행을 신청할 경우, 자율비행 신청 기체/미션 보고부(1901)는 상기 운영회사가 신청한 자율비행 기체 및 자율비행의 목적(임무)를 제어부(1902)로 전송할 수 있다. 예컨대 상기 운영회사는 아마존, DHL, FEDEX, UPS와 같은 물류 회사, 사설 방범회사, 대규모 정유 파이프 라인을 관리하기 위한 정유 회사, 방대한 철로의 이상 유무 등을 모니터링하기 위한 철도 운영회사, 교도소, 군대, 경찰 및 소방 등의 공공의 안녕을 도모하는 기관이 될 수 있다. First, when the operating company of the unmanned aerial vehicle requests the autonomous flight of the unmanned aerial vehicle, the autonomous flight application gas /
제어부(1902)는 미리 무인 비행체의 제원 및 기본 업무 등에 대한 식별 정보를 저장부(1912)에 저장하고 있으며, 상기 자율비행 신청 기체/미션 보고부(1901)로부터 획득된 무인 비행체를 저장부(1912)에 등록하고, 무인 비행체의 제원 및 기본 업무 등에 대한 식별 정보도 저장할 수 있다. 그리고 제어부(1902)는 자율비행 신청 기체/미션 보고부(1901)를 통해 무인 비행체의 운영회사가 보고한 정보를 분석하여 무인 비행체를 식별하고, 식별된 무인 비행체가 상기 보고된 임무에 적합한 비행체인지를 확인할 수 있다. 확인 결과 적합한 비행체인 경우, 기체 식별 및 항로 배정부(1904)를 통해 상기 무인 비행체의 임무에 해당하는 레이어와 항로를 배정할 수 있다. The
상기 운영회사들이 보유한 무인 비행체들은 그 무게와 출력에 따라 일정한 규격으로 분류되는 것이 운영의 효율성을 위해 바람직할 것이고, 그에 따라 제어부(1902)는 자율비행을 위한 자율비행 지도(항로)를 용이하게 구축할 수 있다. The unmanned aerial vehicles possessed by the operating companies should be classified into a certain standard according to their weight and output, so that it is desirable for the efficiency of operation. Accordingly, the
예를 들어 무인 비행체의 중량 또는 임무 목적 또는 비행 가능 시간, 탑재 가능 중량에 따라 일정한 규격들로 자율비행이 신청된 무인 비행체들을 분류할 수 있는 규격이 저장부(1912)에 저장될 수 있으며, 신규 항로 신청부(1910)로부터 신규 항로 생성이 요청될 경우, 제어부(1902)는 저장부(1912)에 저장된 자율비행용 항로 지도들 중 상기 요청된 신규 항로로 비행할 무인 비행체의 제원, 임무에 해당하는 무인 비행체의 항로가 존재한다면, 시뮬레이션 검증부(1906)로 하여금 시뮬레이션 검증을 수행하도록 제어할 수 있다. 따라서 일정한 규격에 포함되는 무인 비행체들에 대해서는 유사한 항로들을 생성하여 제공할 수 있다. 물론, 제어부(1902)는 무인 비행체들이 비행 도중 충돌하지 않도록 비행 시간, 비행 거리, 고도 등에 대해서는 상이하게 항로를 설정하고, 무인 비행체가 그 항로를 유지하는 지를 지속적으로 모니터링 할 수 있다. For example, a specification for classifying unmanned aerial vehicles to which autonomous flights have been applied in a certain standard according to the weight or mission purpose of the unmanned aerial vehicle, the flightable time, and the mountable weight can be stored in the
기체 식별 및 항로 배정부(1904)에서 무인 비행체에 대한 레이어와 항로의 배정이 완료되는 경우, 배정이 완료되었음을 비행정보 획득부(1905)로 전달할 수 있다. 상기 무인 비행체의 운영회사는 배정된 레이어와 항로 상으로 자율비행을 하도록 무인 비행체를 제어하며, 비행 정보를 기록하고 비행 정보 획득부(1905)로 전송하도록 제어할 수 있다. When the assignment of the layer and the route to the unmanned aerial vehicle is completed in the gas identifying and
비행 정보 획득부(1905)는 무인 비행체가 보고한 비행 정보를 획득하여 제어부(1902)로 전달하고, 제어부(1902)는 획득된 비행 정보를 검사하여 사전에 배정한 레이어 및 항로를 이탈하지 않는지 판단할 수 있다. 만약, 비행 정보 획득부(1905)를 통해 획득한 상기 무인 비행체의 비행 정보가 미리 설정된 레이어와 항로를 이탈하였다면, 이를 무인 비행체의 운영회사 또는 무인 비행체에게 전달하여 미리 설정된 레이어와 항로 상으로 비행할 것을 제어할 수 있다. The flight
한편, 제어부(1902)는 시뮬레이션 검증이 추가로 필요할 경우, 상기 비행 정보 획득부(1905)가 무인 비행체로부터 획득한 비행 정보를 시뮬레이션 검증부(1906)로 전송할 수 있다. The
시뮬레이션 검증부(1906)는 상기 비행 정보와 입체 지리 정보 보안, 위험, 장애 입력부(1907), 기상정보 입력부(1908), 안전규제정보 입력부(1909)로부터 각각 입력된 정보를 고려하여 무인 비행체에 할당된 레이어와 항로의 안전성을 시뮬레이션 검증하고 그 결과를 제어부(1902)로 전달할 수 있다. The
한편 기존 항로 외에 무인 비행체 운영회사로부터 새로운 항로가 신청될 경우, 신규 항로 신청부(1910)는 신청된 신규 항로를 시뮬레이션 검증부(1906)로 전송하고, 시뮬레이션 검증부(1906)는 입체 지리 정보 보안, 위험, 장애 입력부(1907), 기상정보 입력부(1908), 및 안전규제정보 입력부(1909)로부터 획득된 정보들을 통해 신청된 신규 항로의 타당성을 판단할 수 있다. Meanwhile, when a new route is requested from the unmanned aerial vehicle management company in addition to the existing route, the new
그리고 신청된 신규 항로가 타당한 경우, 신규 항로 구축부(1911)로 하여금 신청된 신규 항로를 구축할 것을 요청할 수 있다. 신규 항로 구축부(1911)는 상기 시뮬레이션 검증부(1906)의 요구에 의해 신규 항로가 구축되면, 제어부(1902)로 신규 항로와 함께 상기 신규 항로를 신청한 무인 비행체 식별 정보를 전달할 수 있다. 따라서 제어부(1902)는 신규 항로를 신청한 무인 비행체에 대한 자율비행 요청이 접수되더라도, 사전에 상기 신규 항로가 이미 검증되었으므로 무인 비행체에 대한 비행을 즉시 허락할 수 있다. If the new route is valid, the new route construction department (1911) may request the new route to be constructed. When the new route is constructed by the request of the
도 19에 도시된 바와 같이, 자율비행 미션이 반복될수록 항로의 신뢰성은 증가하고 시뮬레이션을 통한 새로운 항로의 생성(1911)과 검증(1906)이 가능하다.As shown in FIG. 19, as the autonomous flight mission is repeated, the reliability of the route increases, and generation (1911) and verification (1906) of a new route through simulation are possible.
추가적으로 무인 비행체 자율비행 체계에서 위치 정밀도를 개선하는 방법을 예를 들어 설명한다. In addition, an example of how to improve the positioning accuracy in the unmanned aerial vehicle flight system will be described as an example.
무인 비행체의 위치 정밀도 개선을 위한 인프라는 GPS 위성 및 GPS 이외의 위성 신호를 수신할 수 있는 위성 통신 모듈과 이를 탑재한 GPS 수신기, 그리고 다양한 위성 신호를 지상국 및 자율비행으로 식별되지 않은 수동비행 기체의 GCS (Ground Control System)로 방송하는 통신모듈 및 시스템과, LTE 등 민간서비스에 활용되는 통신인프라(4G에서 5G로 이동 중)를 활용한 TDOA(Time Difference of Arrival) 방식과 기지국의 고도 차를 반영한 TDOA 프로세스와 운영을 통해 머신러닝으로 축적된 측위 보정 Reference(데이터)을 처리하여 현시하는 시스템으로 구성될 수 있다.The infrastructure for improving the positioning accuracy of the unmanned aerial vehicle is a satellite communication module capable of receiving GPS signals other than GPS satellites and GPS signals, a GPS receiver equipped with the satellite communication modules, and various satellite signals transmitted from ground stations and passive airplanes The time difference of arrival (TDOA) method utilizing the communication module and system broadcasting by GCS (Ground Control System) and the communication infrastructure (4G to 5G) used for civil service such as LTE The TDOA process and operation can be configured as a system to process the positioning correction reference (data) accumulated by machine learning.
일 실시예에 따른 무인비행체의 자율비행 위치정밀도 개선 방법은 GPS 및 GNSS 정보수신과 메시지 방송, LTE 지상기지국(또는 차세대 모바일 통신 인프라)을 활용한 TDOA 방식적용, 머신러닝 측위 보정 Reference(데이터) 활용을 모두 적용할 수 있다.
According to one embodiment, the method for improving autonomous flight position accuracy of an unmanned aerial vehicle includes GPS and GNSS information reception, message broadcasting, TDOA using LTE terrestrial base station (or next generation mobile communication infrastructure), and machine running positioning calibration reference Can be applied.
도 20은 일 실시예에 따른 구축된 항로의 시뮬레이션을 나타내는 도면이다. 20 is a diagram illustrating a simulation of a constructed route in accordance with one embodiment.
도 20을 참조하면, 구축된 항로의 시뮬레이션 및 항로 검증 형상을 나타내는 것으로, 수직 분리된 레이어(2010, 2011) 및 항로(2020)와, 심벌로 형상화된 웨이포인트(Way Point)(2030)를 포함할 수 있다.시뮬레이션 형상은 입체 정밀 지도에 여러 개의 2D 레이어가 수직 분리를 형성하고 해당 분리 간격에 해당하는 항로와 수집된 웨이포인트(Way Point)에 해당하는 심벌(Symbol)로 형상화할 수 있다.Referring to FIG. 20, there is shown a simulation and a route verification shape of an established route, including vertically separated
여기에서 레이어는 형성 고도 및 수행 가능 미션, 기체 제원 등의 정보를 포함하고 있으며, 레이어에 형성된 항로(Way Point로 연결된)의 심벌은 위치 좌표와 해당 좌표에 대한 레이어를 기준으로 한 이미지의 고도(Z) 값이 포함될 수 있다. 이때 이미지의 고도(Z) 값은 무인 비행체가 자율비행 중인 레이어의 형성 고도를 유지하기 위해 고도를 측정하는 센서에 의한 측정값을 보정해야 하는 값을 의미할 수 있다.
Here, the layer contains information such as formation altitude, performable mission, and gas specification. The symbols of the route (linked with the way point) formed on the layer include the position coordinates and the height of the image based on the layer Z) values may be included. At this time, the altitude value (Z) of the image may mean a value by which the measurement value by the sensor for measuring the altitude should be corrected so that the unmanned aerial vehicle maintains the formation altitude of the layer in autonomous flight.
도 21은 일 실시예에 따른 기체 인식 및 항로 관제 형상을 나타내는 도면으로, 수동비행 무인 비행체의 정보와 자율비행 무인 비행체의 정보가 관제 화면에 표시되는 것을 도시하고 있다. FIG. 21 is a view showing a configuration of a gas recognition and control system according to an embodiment, in which information of a manual flight unmanned aerial vehicle and information of an autonomous flight unmanned aerial vehicle are displayed on a control screen.
도 21을 참조하면, 기체 인식 및 항로 관제 형상(2100)은 레이어 식별 및 수직 분리 정보, 자율비행 무인비행체의 식별(2120), 자율비행 무인 비행체의 비행 경로(2110), 수동비행 무인비행체의 식별 및 반경 정보 등을 포함할 수 있다. 21, the gas recognition and navigation control form 2100 includes layer identification and vertical separation information,
수동비행 무인 비행체의 관제 정보(2160)에는 조종사의 위치가 표시(2130)되면 위치를 중심으로 법에서 정한 비행 반경이 표시되고, 수동비행 무인 비행체의 식별자(ID)와 수동비행 무인 비행체인지 여부 정보 및 GPS, INS, 고도 정보 및 비행 데이터 등이 실시간으로 표시될 수 있다. When the position of the pilot is displayed (2130) in the
자율비행 무인 비행체의 관제 정보(2150)에는 등록된 비행체의 식별자(ID)와 항로배정을 신청한 업무 코드, 자율비행 여부 정보, GPS, INS, 센서 고도 정보, 비행 데이터 등이 실시간으로 표시될 수 있다. In the control information (2150) of the autonomous flight unmanned aerial vehicle, the identifier (ID) of the registered air vehicle, the business code for which the route assignment is requested, the autonomous flight information, GPS, INS, sensor altitude information, have.
또한, 자율비행 무인 비행체(2120)의 각 웨이포인트(Way Point) 및 항로정보가 좌표와 웨이포인트(Way Point)별 이미지 해상도 값으로 표시될 수 있다. In addition, each way point and route information of the autonomous flight unmanned
기체 인식 항로 관제 형상에는 해당 화면의 레이어(Layer) 정보(2170, 2180)가 표시될 수 있다. 레이어는 규제된 고도 이하로 기체의 제원 및 수행 임무에 따라 수직 분리를 통해 다양하게 구성될 수 있다. 예컨대 레이어(2170)는 현재 표시되고 있는 레이어의 정보를 표시하고, 레이어(2180)은 다른 레이어와의 수직 분리 간격을 표시할 수 있다.
기체 인식 및 항로 관제 형상은 2D 정밀 지도에 여러 개의 2D 레이어의 수직 분리 간격 유지를 위한 정보를 현시하고, 각 레이어를 기준으로 구축된 항로와 수집된 웨이포인트(Way Point)에 해당하는 심벌로 형상화할 수 있다.The gas recognition and route control form displays information for maintaining the vertical separation interval of several 2D layers on a 2D precision map, and forms a symbol corresponding to the route constructed based on each layer and the collected way point can do.
기체 인식 및 항로 관제 형상은 영상처리 시간의 지연을 최소화하여 관제 및 비행제어 지연에 의한 위험을 줄이고 레이어의 식별, 자율비행 항로를 배정 받은 기체의 식별과 비행 정보, 자율비행 항로와 웨이포인트(Way Point) 및 각 레이어를 기준으로 웨이포인트(Way Point)에 할당된 이미지의 고도(Z) 값을 현시할 수 있다. The gas recognition and routing configuration minimizes the delay of the image processing time to reduce the risk of delays in control and flight control, and the identification of layers, identification and flight information of the assigned autonomous flight routes, autonomous flight routes and waypoints Point) and the altitude (Z) value of an image assigned to a way point with respect to each layer can be displayed.
한편, 안전성 확보를 위해 조종사에 의한 수동 조정 기체의 식별과 비행반경을 제한하고 자율비행 항로 정보를 공유할 수 있다.On the other hand, in order to secure safety, it is possible to identify the manual regulating gas by the pilot, limit the flight radius, and share the autonomous flight route information.
자율비행 중인 무인 비행체는 웨이포인트(Way Point)에 도달했을 때 비행하고 있는 레이어를 기준으로 분석 및 할당된 이미지의 고도(Z) 값을 기체에 설치된 지도를 로딩(Loading)하여 인지하고, 센서에 의한 측정값을 보정하여 해당 레이어의 형성 고도를 유지하게 된다.The autonomous unmanned aerial vehicle recognizes the altitude (Z) value of the image that is analyzed based on the layer flying when it reaches the way point by loading a map installed on the airframe, Thereby maintaining the formation altitude of the corresponding layer.
이러한 프로세스의 검증은 센서 고도, GPS, INS 정보가 포함된 비행 기록 데이터를 기체가 메시지 송신 모듈을 통해 방송함에 따라 항로 관제에서 메시지를 수신받아 GPS와 센서 고도 값 그리고 레이어의 형성 고도 정보를 분석하여, 무인 비행체가 자율비행을 하면서 수직 분리와 비행 고도 제한을 유지하고 있는지 여부를 확인할 수 있다.The verification of this process is performed by analyzing the altitude information of the GPS, the sensor altitude value and the formation altitude of the layer by receiving the message from the traffic control unit as the aircraft broadcasts the flight record data including the sensor altitude, GPS and INS information through the message transmission module , It can be confirmed whether the unmanned aerial vehicle maintains the vertical separation and the flying altitude limit while autonomously flying.
여기에서 항로 관제 지원을 위한 맵(Map)의 제공 기능의 예를 아래와 같이 나타낼 수 있다. Here, an example of a function of providing a map for support of an air traffic control can be shown as follows.
[항로 정보 표시][Route information display]
-보안지역 표시- Show security area
-위험지역 표시- Hazardous area indication
-비행금지구역 표시- No fly
-지표 스캔으로 추출된 지상물(地上物) 높이 및 면적 표시- Indication of height and area of ground extracted by surface scan
-각 레이어별 형성 고도 정보 표시- Display formation altitude information for each layer
-각 레이어별 구축 항로 표시- Show construction route for each layer
-각 레이어별 구축 항로 상의 웨이포인트(Way Point) 표시- Way point display on construction route for each layer
-각 레이어별 구축 항로 상의 웨이포인트(Way Point)에 할당된 이미지의 고도(Z) 값 표시- Displays the altitude (Z) value of the image assigned to the way point on the construction route for each layer.
[자율비행 무인 비행체 현시][Autonomous flight unmanned aerial vehicle]
-자율비행 무인 비행체의 식별코드 현시- Identification code of autonomous flight unmanned aerial vehicle
-자율비행 무인 비행체의 미션코드 현시- Mission code display of autonomous flight unmanned aerial vehicle
-자율비행 무인 비행체에 할당된 항로 현시- Route display assigned to autonomous flight unmanned aerial vehicle
-자율비행 무인 비행체에 할당된 항로를 기준으로 수평 분리 간격 현시- Based on the route assigned to the autonomous flight unmanned aerial vehicle,
-자율비행 무인 비행체의 GPS 위치 좌표 현시- GPS position coordinates of autonomous flight unmanned aerial vehicle
-자율비행 무인 비행체의 센서 고도 값 현시- Sensor altitude value display of autonomous flight unmanned aerial vehicle
-자율비행 무인 비행체의 비행오류(Fail Safe) 상태 현시- Fail Safe status of autonomous flight unmanned aerial vehicle
[조종사에 의한 수동조종 무인 비행체 현시][Manually piloted unmanned aerial vehicle by pilot]
-수동비행 무인 비행체의 식별코드 현시- Identification code of manual flight unmanned aerial vehicle
-수동비행 무인 비행체의 조종사 식별코드 및 현재 위치 현시- Pilot identification code and present position of manual flight unmanned aerial vehicle
-수동비행 무인 비행체의 조종사를 기준으로 허용된 비행 범위 현시- Permitted range of fly based on pilot of manual flight unmanned aerial vehicle
-수동비행 무인 비행체의 GPS 위치 좌표 현시- GPS position coordinates of manual flight unmanned aerial vehicle
-수동비행 무인 비행체의 센서 고도 값 현시- Sensor altitude display of passive flying unmanned vehicle
-수동비행 무인 비행체의 비행오류(Fail Safe) 상태 현시
- Fail safe status of manual flight unmanned aerial vehicle
도 26은 일 실시예에 따른 무인 비행체의 동작을 나타내는 흐름도이다. 26 is a flowchart illustrating an operation of the unmanned aerial vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 26을 참조하면, 단계(2601)에서 무인 비행체는 항로 지도 데이터와 GPS를 정합하고, 단계(2602)에서 전파 고도 센서를 통해서 사전 입력된 비행 고도를 유지하면서 상기 정합된 데이터에 따른 항로에 설정된 웨이포인트들을 통과하면서 비행할 수 있다. 그리고 단계(2603)에서 무인 비행체는 비행 중에 자신의 위치를 계속 측정하면서 미리 설정된 웨이포인트에 도달하였는지 여부를 검사할 수 있다. 단계(2603)의 검사 결과 웨이포인트에 도달한 경우, 무인 비행체는 단계(2604)에서 웨이포인트에 존재하는 지상물에 대하여 미리 저장된 해상도 높이가 존재하는지 여부를 검사할 수 있다. 이때 항로 지도 데이터에는 각 웨이포인트마다 미리 저장된 해상도 높이가 존재할 수 있다. Referring to FIG. 26, in
단계(2604)의 검사 결과, 미리 저장된 해상도 높이가 존재하는 경우 지상물이 존재하는 것이므로 무인 비행체는 단계(2605)에서 현재의 웨이포인트에서 측정된 전파 고도 센서 측정값과 상기 미리 저장된 해상도 높이를 비교할 수 있다. 그리고 단계(2606)에서 비교한 두 해상도 높이 정보의 차이가 존재하는 경우, 단계(2607)에서 전파 고도 센서 측정값에 오류가 있는 것으로 판단하고, 레이어 상에 정해진 비행 고도를 유지하기 위해 전파 고도 센서 설정 값을 해상도 높이로 보정하여 보정된 전파 고도 센서 설정 값에 따른 일정 고도를 유지하며 비행할 수 있다. 여기서의 일정 고도는 해당 무인 비행체에게 할당된 레이어에 정의된 비행 고도가 될 수 있다. 또한, 무인 비행체는 전파 고도 센서가 측정한 전파 고도 센서 측정값이 전파 고도 센서 설정 값에 해당하는 일정 비행 고도를 유지하기 위해 모터 제어부를 제어하여 변속 제어 및 고도 제어를 수행할 수 있다. If it is determined in
반면, 단계(2604)에서 사전에 저장된 해상도 높이가 존재하지 않거나 단계(2606)의 검사 결과 오차가 없는 경우, 웨이포인트에서 획득된 지상물 해상도 높이를 저장할 수 있다(2608). 이때, 도 25와 마찬가지로, 획득된 해상도 높이를 이용하여 지상물의 추가 또는 변경 등이 발생한 경우 신규 웨이포인트를 추가할 수도 있다. On the other hand, if the previously stored resolution height does not exist in
단계(2609)에서 해상도 높이를 저장한 무인 비행체는 최종 웨이포인트까지 비행이 완료되었는지 검사하고, 비행 완료가 되지 않은 경우 다음 웨이포인트로 이동할 수 있다(2610). In
한편, 단계(2605)에서는 전파 고도 센서의 측정값과 미리 저장된 해상도 높이를 비교하여 전파 고도 센서 값을 보정하는 것으로 설명하였지만, 본 발명은 이에 국한되지 않고 무인 비행체에서 각 웨이포인트에서 획득된 해상도 높이와 사전에 각 웨이포인트에 대해 저장된 해상도 높이를 비교하고, 그 비교 값을 통해 계산된 평균값을 사용하여 전파 고도 센서 측정값의 오류 여부를 판단할 수 있다. 물론 그 판단 결과에 따라 전파 고도 센서 값을 보정하여 무인 비행체가 사전에 정의된 일정 고도를 유지할 수 있게 할 수도 있다.Meanwhile, in the
또한, 무인 비행체는 비행 속도, 위치, 고도 등을 포함하는 비행 정보를 미리 정해진 조건에 따라 관제 시스템 또는 운영 시스템으로 전송할 수 있다. 여기서 미리 정해진 조건이란 일정한 주기가 도래한 경우 또는 웨이포인트에 도달한 경우 또는 비상 상황 발생 시 등을 포함할 수 있다.
Also, the unmanned aerial vehicle can transmit the flight information including the flight speed, the position, and the altitude to the control system or the operation system according to predetermined conditions. Here, the predetermined conditions may include a case where a certain period has arrived, a case where a waypoint has been reached, an emergency situation has occurred, and the like.
도 27은 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작을 나타내는 흐름도이다. FIG. 27 is a flowchart illustrating an operation of an unmanned aerial vehicle according to another embodiment.
도 27을 참조하면, 도 26과는 달리, 사전 저장된 해상도 높이가 아닌 웨이포인트에 도달할 때마다 실시간으로 획득된 해상도 높이를 이용하여 레이어 높이를 유지하여 비행하는 것을 도시하고 있다. Referring to FIG. 27, unlike FIG. 26, it is shown that a layer height is maintained by using a resolution height obtained in real time every time a waypoint other than a resolution height of a previously stored resolution is reached.
단계(2701)에서 무인 비행체는 항로 지도 데이터와 GPS를 정합하고, 단계(2702)에서 전파 고도 센서를 통해서 사전 입력된 비행 고도를 유지하면서 상기 정합된 데이터에 따른 항로에 설정된 웨이포인트들을 통과하면서 비행할 수 있다. 그리고 단계(2703)에서 무인 비행체는 비행 중에 자신의 위치를 계속 측정하면서 미리 설정된 웨이포인트에 도달하였는지를 검사할 수 있다. 단계(2703)의 검사결과 웨이포인트에 도달한 경우, 무인 비행체는 단계(2704)에서 웨이포인트에 대해 실시간으로 해상도 높이를 분석할 수 있다. 단계(2705)에서 무인 비행체는 현재의 웨이포인트에서 분석된 해상도 높이와 사전에 설정된 레이어의 높이를 비교할 수 있다. 그리고 단계(2705)의 검사 결과 분석된 해상도 높이와 레이어 높이가 동일한 경우, 단계(2706)에서 무인 비행체는 분석된 해상도 높이를 이용해서 레이어 높이를 유지하여 자율비행을 수행할 수 있다. In
반면, 단계(2705)의 검사 결과 미리 저장된 해상도 높이와 레이어 높이가 상이한 경우, 단계(2707)에서 레이어 상에 정해진 비행 고도를 유지하기 위해 전파 고도 센서 측정값을 이용해서 일정 고도를 유지하며 비행할 수 있다. 여기서의 일정 고도는 해당 무인 비행체에게 할당된 레이어에 정의된 비행 고도가 될 수 있다. On the other hand, if it is determined in
또한 단계(2706)와 단계(2707)에서 무인 비행체는 일정 비행 고도를 유지하기 위해 비행 제어부를 제어하여 변속 제어 및 고도 제어를 수행할 수 있다. 그리고 단계(2708)에서 무인 비행체는 최종 웨이포인트까지 비행이 완료되었는지 검사하고, 비행 완료가 되지 않은 경우 다음 웨이포인트로 이동할 수 있다(2709).
In
도 28은 일 실시예에 따른 무인 비행체 자율비행을 위한 항로 구축 시스템 및 관제 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다. 28 is a flowchart illustrating a method of operating a navigation system and a control system for an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention.
도 28을 참조하면, 일 실시예에 따른 항로 구축 시스템은 관제 시스템에 포함되어 수행될 수 있다. Referring to FIG. 28, a route construction system according to an embodiment may be included in a control system.
단계(2801)에서, 관제 시스템은 무인 비행체 운용회사 및 무인 비행체 사용자로부터 무인 비행체 자율비행 신고를 수신하고, 단계(2802)에서 무인 비행체의 식별 정보 및 임무를 확인할 수 있다. 단계(2803)에서, 관제 시스템은 자율비행이 신고된 무인 비행체의 항로 배정을 위한 시뮬레이션 검증이 필요한지 검사하고, 시뮬레이션 검증이 필요한 경우, 단계(2804)에서 무인 비행체의 자율비행을 위해 필요한 정보들을 사용하여 시뮬레이션을 수행하여 항로 검증을 수행할 수 있다. In
이때, 단계(2803)에서 시뮬레이션 검증이 필요 없거나 단계(2804)에서 검증이 완료된 경우, 관제 시스템은 단계(2805)에서 무인 비행체가 제원 및 임무에 부합하는 레이어 및 항로를 배정하고, 단계(2806)에서 배정된 레이어 및 항로를 무인 비행체 운영회사 또는 무인 비행체의 사용자에게 전달할 수 있다. If the simulation verification is not necessary in
상기 관제 시스템으로부터 배정된 레이어 및 항로를 통해 비행한 무인 비행체가 무인 비행을 수행할 경우 무인 비행체는 관제 시스템에 비행 정보를 전송하게 되므로, 단계(2807)에서 관제 시스템은 무인 비행체의 비행 정보를 수신하고, 수신된 비행 정보를 이용하여 단계(2808)에서 무인 비행체가 배정된 항로 레이어를 벗어났는지 충돌 가능성이 있는지 여부를 지속적으로 모니터링함으로써 무인 비행체의 비행을 관제할 수 있다. When the unmanned aerial vehicle that has flown through the layer and route assigned from the control system performs the unmanned flight, the unmanned aerial vehicle transmits the flight information to the control system. Thus, in
무인 비행체가 비행을 완료한 경우, 단계(2809)에서 관제 시스템은 비행을 완료한 무인 비행체 항로에 대한 유효성 검사를 수행하고, 단계(2810)에서 그 결과가 유효한 경우, 단계(2812)에서 유효한 항로 정보를 무인 비행체 운영회사 또는 무인 비행체 사용자로 전달하고, 결과가 유효하지 않는 경우에는 단계(2811)에서 무인 비행체 항로를 수정한 후, 단계(2812)에서 수정된 항로 정보를 무인 비행체 운영회사로 전달할 수 있다.
If the unmanned aerial vehicle has completed the flight, the control system performs validation of the unmanned aerial vehicle completed flight in
도 29는 일 실시예에 따라 무인 비행체가 미리 정해진 항로를 비행하는 도중 지상물(2960)이 존재할 경우, 지상물에 대한 해상도 높이를 이용하여 미리 설정된 레이어 범위 내에서 비행 고도를 유지를 설명하는 도면이다. 이때 레이어의 높이를 150m로 가정하였으며, 이에 따라 무인 비행체의 전파 고도 센서 설정 값은 150m로 설정되어 전파 고도 센서를 통해 측정된 값을 통해 지표면으로부터 비행 고도가 150m를 유지하도록 비행할 수 있다. 29 is a view for explaining maintenance of the flight altitude within a preset layer range using the height of resolution for ground water when the
먼저, 일 실시예에 따라 무인 비행체는 자신에게 할당된 레이어와 항로를 지표면으로부터 레이어의 범위(2950)를 벗어나지 않는 범위 내에서 일정한 비행 고도를 유지한 상태로 비행할 수 있다. 웨이포인트(2910, 2912, 2914, 2916, 2918, 2920)는 무인 비행체가 비행하는 항로에 존재하는 것으로, 무인 비행체는 각 웨이포인트(2910, 2912, 2914, 2916, 2918, 2920)마다 전파 고도 센서를 이용하여 지점(2970, 2972, 2974, 2976, 2978, 2980)으로부터의 비행 고도를 측정할 수 있다. First, according to an embodiment, the unmanned aerial vehicle can fly the layer and route allocated to the unmanned aerial vehicle while maintaining a constant flight altitude within a range of the
그리고 무인 비행체는 각 웨이포인트에서 다음 웨이포인트에 위치하는 지표면 또는 지상물에 대한 카메라 입사 거리를 통해 해상도 높이를 계산할 수 있다. 예를 들어 무인 비행체가 웨이포인트(2910)에 위치하는 경우, 전파 고도 센서를 통해 지점(2970)으로부터의 비행 고도(2991)를 측정하면서 지점(2972)에 대한 카메라 입사 거리를 측정함으로써, 다음 웨이포인트(2912)와 지점(2972) 사이의 해상도 높이를 계산할 수 있다. 이러한 절차를 무인 비행체는 각 웨이포인트마다 수행할 수 있다. And the unmanned aerial vehicle can calculate the height of the resolution through the camera incidence distance to the ground surface or the surface water located at the next waypoint at each way point. For example, if the unmanned air vehicle is located at
무인 비행체가 웨이포인트(2914)에 위치할 경우 무인 비행체는 지점(2974)에 대한 전파 고도 센서를 통해 비행 고도를 측정하고, 다음 웨이포인트(2916)의 아래 지점에 존재하는 지상물(2960) 위의 지점(2976)에 대한 카메라 입사 거리를 통해 웨이포인트(2916)와 지점(2976) 사이의 해상도 높이인 130m를 계산할 수 있다. 따라서 무인 비행체는 웨이포인트(2916)에서 지상물(2960)로부터의 비행 고도가 130m가 되도록 제어함으로써, 비행 고도가 레이어를 초과하지 않도록 할 수 있다. 이러한 동작은 지상물이 존재하는 웨이포인트(2918)에서도 수행될 수 있다. When the unmanned aerial vehicle is located at the
한편, 지표 또는 지상물에 대한 해상도 높이를 고려하지 않고 오직 전파 고도 센서의 설정 값만을 사용하여 무인 비행체의 레이어 상의 비행 고도를 유지하도록 할 경우, 지상물(2960)로부터의 전파 고도 센서 측정값이 150m가 되는 지점을 웨이포인트(2922, 2924)로 판단함으로써, 미리 설정된 레이어의 비행 고도를 벗어나게 되어 수직 분리된 다른 레이어 상을 비행하는 다른 비행체와 충돌할 수 있다. On the other hand, when the altitude of the surface of the unmanned aerial object is maintained by using only the setting value of the radio altitude sensor without considering the resolution height for the surface or the ground, the measurement value of the radio altitude sensor from the
그러나 일 실시예에 따른 무인 비행체는 지상물(2960)이 존재하더라도 전파 고도 센서 설정 값을 지상물(2960)로부터의 해상도 높이(130m)로 보정함으로써, 무인 비행체가 레이어 상의 비행 고도를 벗어나게 하지 않고 비행할 수 있다.
However, the UAV according to an embodiment of the present invention does not allow the unmanned aerial vehicle to deviate from the flight altitude on the layer by correcting the radio altitude sensor set value to the resolution height 130m from the
아래에서는 일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 시스템에 대해 설명한다. Hereinafter, an unmanned aerial vehicle control system according to an embodiment will be described.
일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 시스템은 비행 구동부, 센서부, 메모리부, 및 제어부를 포함하여 이루어질 수 있다. 실시예에 따라 무인 비행체 제어 시스템은 무선 통신부를 더 포함하여 이루어질 수 있다. The unmanned aerial vehicle control system according to an embodiment may include a flight driver, a sensor unit, a memory unit, and a control unit. According to the embodiment, the unmanned aerial vehicle control system may further include a wireless communication unit.
비행 구동부는 무인 비행체의 비행을 위한 양력 및 비행력을 발생시킬 수 있다. The flight driver can generate lift and flight forces for unmanned aerial vehicles.
센서부는 무인 비행체의 비행 고도를 측정할 수 있다. The sensor unit can measure the altitude of the unmanned aerial vehicle.
메모리부는 무인 비행체의 임무에 따라 관제 센터가 생성한 항로 지도 데이터와 무인 비행체의 비행을 위한 프로그램 명령어들을 저장할 수 있다. The memory unit can store the route map data generated by the control center according to the mission of the unmanned aerial vehicle and the program commands for the flight of the unmanned aerial vehicle.
제어부는 저장된 항로 지도 데이터에 정의된 레이어 상의 항로를 비행하고, 항로 상의 웨이포인트에 해당되는 해상도 높이와 센서부에서 비행 고도를 측정한 전파 고도 센서 측정값의 비교 결과를 이용하여, 레이어에 정의된 비행 고도를 유지하도록 비행 구동부를 제어할 수 있다. The control unit flews the route on the layer defined in the stored navigation map data, and uses the result of comparison between the resolution height corresponding to the waypoint on the route and the flight altitude sensor measurement value obtained by measuring the flight altitude at the sensor unit, The flight driver can be controlled to maintain the flight altitude.
여기서, 레이어는 임무에 따라 무인 비행체가 비행할 수 있는 지표면으로부터의 일정 고도 값을 갖도록 3차원 공간에서 수직으로 분리되어 형상화되고, 항로는 레이어 상에 구축되고, 적어도 둘 이상의 웨이포인트를 포함하여 이루어질 수 있다. Here, the layer is formed vertically in a three-dimensional space so as to have a constant altitude value from the ground surface on which the unmanned air vehicle can fly according to its mission, and the route is built on the layer and includes at least two way points .
제어부는 웨이포인트에 사전에 저장된 해상도 높이가 저장되어 있는 경우, 해상도 높이와 측정된 전파 고도 센서 측정값을 비교하고, 해상도 높이와 전파 고도 센서 측정값의 비교 결과, 해상도 높이와 전파 고도 센서 측정값이 차이가 있는 경우, 해상도 높이로 전파 고도 센서의 설정 값을 보정하고, 보정된 전파 고도 센서 설정 값을 이용하여 비행 고도로 유지하도록 비행 구동부를 제어할 수 있다.The control unit compares the resolution height and the measured altitude sensor measured value when the previously stored resolution height is stored in the waypoint, and when the resolution height and the altitude altitude sensor measured value are compared with each other, If there is this difference, the flight driver can be controlled to correct the set value of the radio altitude sensor with the resolution height and to maintain the flight altitude using the corrected radio altitude sensor set value.
이러한 제어부는 웨이포인트에 사전에 저장된 해상도 높이가 저장되어 있지 않은 경우, 전파 고도 센서 측정값을 유지하며 웨이포인트에 위치하는 지상물의 해상도 값을 메모리부에 저장할 수 있다.If the resolution height previously stored in the waypoint is not stored in the waypoint, the control unit may maintain the measurement value of the radio altitude sensor and store the resolution value of the ground object located in the waypoint in the memory unit.
임무 수행 중 장애 발생 시, 제어부는 미리 설정된 안전 지대로 이동하도록 비행 구동부를 제어할 수 있다.When a failure occurs during the execution of the mission, the control unit can control the flight driving unit to move to a predetermined safety zone.
그리고 임무 수행 중 긴급 상황 발생 시, 제어부는 수동 조작 모드로 전환되어 무인 비행체의 운영 시스템의 조작에 의해 비행을 수행하도록 비행 구동부를 제어할 수 있다. When an emergency occurs during the mission, the control unit switches to the manual operation mode and controls the flight driving unit to perform the operation by operating the operation system of the unmanned aerial vehicle.
제어부는 최초에 할당된 레이어 상에서 자율 비행을 수행하는 중 다른 레이어로의 이동이 필요할 경우, 레이어 이동 정보에 따라 레이어 변경 가능 구간으로 이동하고 레이어 변경 가능 구간에서 변경하고자 하는 레이어로 비행하도록 비행 구동부를 제어할 수도 있다. When the autonomous flight is performed on the initially assigned layer, the control unit moves to the layer changeable section according to the layer movement information and moves to the layer to be changed in the layer changeable section, Control.
여기에서 레이어 이동 정보는 메모리부에 미리 저장되어 있을 수도 있고, 통신부를 통해 관제 시스템으로부터 수신될 수도 있다. Here, the layer movement information may be stored in advance in the memory unit or may be received from the control system through the communication unit.
그리고 통신부는 무인 비행체의 운영 시스템과 통신할 수 있다. 이에 따라 제어부는 비행 중에 비행 장애가 발생하는 경우, 무선 통신부를 통해 무인 비행체의 운영 시스템으로 장애 발생을 보고하거나, 임무 수행 중 긴급 상황 발생 시 무선 통신부를 통해 긴급 상황에 대하여 촬영된 정보를 무인 비행체의 운영 시스템으로 전송할 수 있다. The communication unit can communicate with the operating system of the unmanned aerial vehicle. Accordingly, when a malfunction occurs during the flight, the control unit reports the occurrence of the malfunction to the operating system of the unmanned air vehicle through the wireless communication unit, or reports the information about the emergency situation through the wireless communication unit in case of an emergency during the mission, To the operating system.
또한, 통신부는 관제 시스템과의 통신을 통해 무인 비행체의 레이어 변경 요청 메시지를 관제 시스템으로 송신하고, 관제 시스템으로부터 레이어 이동 정보를 수신할 수 있다. Also, the communication unit may transmit the layer change request message of the unmanned aerial vehicle to the control system through communication with the control system, and may receive the layer movement information from the control system.
아래에서는 일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 시스템에 대해 하나의 실시예를 이용하여 더 구체적으로 설명하기로 한다.
Hereinafter, an unmanned aerial vehicle control system according to an embodiment will be described in more detail with reference to an embodiment.
도 30은 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 블록 구성도이며, 각 구성요소들은 전자적인 방식 또는 기계적인 방식으로 연결될 수 있다. FIG. 30 is a block diagram of an unmanned aerial vehicle according to another embodiment, and each of the components may be connected in an electronic manner or a mechanical manner.
도 30을 참조하면, 다른 실시예에 따른 무인 비행체는 제어부(3000), GPS 수신부(3002), 기압 센서(3004), 영상 센서부(3006), 전파 고도 센서부(3008), 초음파 센서부(3010), 메모리부(3012), 가속도 센서(3014), 페이로드 구동부(3016), 통신부(3018), 비행 구동부(3020), 지자기 센서(3022), 및 자이로스코프 센서(3024)를 포함하여 이루어질 수 있다. 30, the unmanned aerial vehicle according to another embodiment includes a control unit 3000, a GPS receiving unit 3002, an
GPS 수신부(3002)는 GPS 위성으로부터 신호를 수신하여 현재 위치를 측정할 수 있으며, 이를 통해 제어부(3000)는 무인 비행체(3050)의 위치를 파악할 수 있다. 제어부(3000)는 일반적인 목적의 프로세서인 적어도 하나 이상의 중앙 처리 장치(Central processing unit) 및/또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field-programmable gate array) 또는 DSP(Digital Signal Processor)와 같은 전용 프로세서들(Dedicated processor)을 포함할 수 있다. The GPS receiver 3002 can receive a signal from the GPS satellite and measure the current position of the GPS receiver 3002 through which the controller 3000 can determine the position of the unmanned
기압 센서(3004)는 무인 비행체(3050)의 주변 대기압을 측정하여 그 값을 제어부(3000)로 전달하여 무인 비행체(3050)의 비행 고도를 측정할 수 있다. The
영상 센서부(3006)는 카메라와 같은 광학 장비를 통해 피사체들을 촬영하고, 촬영된 피사체로부터 입삭된 광학 영상 신호를 전기 영상 신호로 변환하여 제어부(3000)로 전달할 수 있다. The image sensor unit 3006 photographs the objects through an optical device such as a camera, converts the optical image signal cut from the photographed subject into an electrical image signal, and transmits the electrical image signal to the control unit 3000.
전파 고도 센서부(3008)는 마이크로파(Microwave)를 지표면으로 송출하고, 지표면으로부터 반사 되는 신호에 따른 전파 도달 시간에 기초하여 거리를 측정할 수 있다. 그리고 측정된 값을 제어부(3000)로 전달하며, 초음파 센서부 또는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 등을 사용할 수 있다. 이에 따라 무인 비행체(3050)의 제어부(3000)는 전파 고도 센서부(3008)를 통해 고도 측정을 수행함과 동시에 지상물과 지표면에 대한 관찰을 수행할 수 있다. The propagation height sensor unit 3008 can transmit a microwave to the ground surface and measure the distance based on the propagation time according to a signal reflected from the ground surface. The measured value is transmitted to the controller 3000, and an ultrasonic sensor unit or a synthetic aperture radar (SAR) may be used. Accordingly, the control unit 3000 of the unmanned
초음파 센서부(3010)는 초음파를 송신하는 송신부와 초음파를 수신하는 수신부로 구성되며, 송신된 초음파의 수신될 때까지의 시간을 측정하고, 이를 제어부(3000)로 송신함으로써 제어부(3000)는 무인 비행체(3050)의 주변에 물체의 유무를 파악할 수 있다. 따라서, 제어부(3000)는 초음파 센서(3010) 측정값을 통해 무인 비행체(3050) 주변에 장애물이 존재하는 경우, 충돌 회피를 위해 비행 구동부(flight actuation unit)(3020)를 제어하여 위치 및 속도를 제어하게 된다. The ultrasonic sensor unit 3010 includes a transmitter for transmitting ultrasonic waves and a receiver for receiving ultrasonic waves. The ultrasonic sensor 3010 measures the time until the transmitted ultrasonic waves are received and transmits the measured time to the controller 3000, The presence or absence of an object can be grasped around the
메모리부(3012)는 무인 비행체(3050)의 동작에 필요한 정보(프로그램 명령어들), 항로 지도 및 자율비행에 관련된 비행 정보, 비행 중에 파악되는 각종 비행 정보들을 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(3012)는 각 웨이포인트마다 측정된 해상도 높이 정보와 전파 고도 센서 측정값을 저장할 수 있다. The memory unit 3012 can store information (program instructions) necessary for the operation of the unmanned
가속도 센서(Accelerometer)(3014)는 무인 비행체(3050)의 가속도를 측정하는 센서로, 무인 비행체(3050)의 x축, y축, z축 방향의 가속도를 측정하여 제어부(3000)로 전달할 수 있다. The acceleration sensor 3014 measures the acceleration of the
통신부(3018)는 무선 통신을 통해 지상의 관제 센터와 무인 비행체(3050) 운영회사와 통신을 수행하며, 주기적으로 비행 정보 및 제어 정보를 관제 센터와 운영회사로 송수신한다. 또한, 통신부(3018)는 주변의 이동 통신 기지국을 통해 이동 통신망에 접속하여 관제 센터 또는 운영회사와 통신을 수행할 수도 있다. The communication unit 3018 communicates with the control center on the ground and the operation company of the
지자기 센서(3022)는 지구 자기장을 측정하는 센서로서, 측정값을 제어부(3000)로 전달하여 무인 비행체(3050)의 방위측정에 사용될 수 있다. The geomagnetism sensor 3022 is a sensor for measuring a geomagnetic field, and can transmit the measured value to the controller 3000 and can be used for azimuth measurement of the
그리고 자이로(Gyro) 센서(3024)는 무인 비행체(3050)의 각속도를 측정하여 제어부(3000)로 전달하고, 제어부(3000)는 무인 비행체(3050)의 기울기를 측정할 수 있다. The gyro sensor 3024 measures the angular velocity of the
제어부(3000)는 본 발명의 실시예에 따라 무인 비행체(3050)의 전반적인 기능들을 제어하며, 도 26 및 도 27의 방법들을 수행할 수 있다. 제어부(3000)는 메모리부(3012)에 저장된 항로에 따라 무인 비행체(3050)가 비행하도록 전반적인 제어를 수행하며, 미리 설정된 웨이포인트마다 전파 고도 센서(3008)가 측정한 고도 값과 영상 센서부(3006)로부터 획득한 해상도 높이를 비교하여, 웨이포인트 상에 지상물이 존재할 경우에도 무인 비행체(3050)가 정해진 비행 고도를 유지할 수 있도록 한다. The control unit 3000 controls the overall functions of the
그리고, 제어부(3000)는 페이로드 구동부(3016)를 제어하여 무인 비행체(3050)의 페이로드에 탑재된 화물 등을 특정 지점에서 수거하거나 특정 지점으로 배달할 때 무인 비행체(3050)의 화물 배송 방식에 따라 화물을 떨어뜨리거나 수거할 수 있다. The control unit 3000 controls the
이때 무인 비행체(3050)의 페이로드 구동부(3016)에 호이스트(Hoist)가 포함되어 있을 경우, 화물을 떨어뜨리거나 수거할 때 제어부(3000)는 호이스트(Hoist)를 이용하여 화물을 배달 지점까지 하강시키거나, 수거 지점에서 화물을 수거하도록 페이로드 구동부(3016)를 제어할 수 있다. 더 구체적으로 무인 비행체(3050)가 정해진 레이어에 해당되는 비행 고도를 유지하면서 호이스트를 이용하여 화물을 배달지점까지 배달시키기 위해 비행 고도와 배달지점까지의 거리만큼 화물이 고정된 로프(Rope)를 내림으로써 배달이 가능하다. 그리고 화물을 수거하는 경우에도 비행 고도와 수거 지점까지의 거리만큼 로프를 내린 후, 화물이 로프의 후크(Hook)에 고정되는 것이 확인되면, 제어부(3000)는 호이스트가 로프를 감아 올리도록 페이로드 구동부(3016)를 제어할 수 있다. In this case, when the hoist is included in the
또한, 제어부(3000)는 비행 구동부(3020)를 제어하여 무인 비행체(3050)의 양력 및 비행 속도를 제어할 수 있다. 전파 고도 센서부(3006)가 측정한 비행 고도와 해상도 높이를 고려하여 현재 비행 고도가 정해진 레이어를 벗어나지 않도록 비행 구동부(3020)를 제어할 수 있다. Also, the control unit 3000 can control the lift and the flying speed of the
그리고, 제어부(3000)는 비행 구동부(3020)를 제어하여 레이어 변경 가능 구간으로 이동하고, 레이어 변경 가능 구간으로 이동한 후에는 레이어 이동 정보에 포함된 정보에 따라 레이어 변경 절차를 위한 비행을 수행하도록 비행 구동부(3020)를 제어할 수 있다. Then, the control unit 3000 controls the flight driving unit 3020 to move to the layer changeable section, and after moving to the layer changeable section, performs the flight for the layer change procedure according to the information included in the layer movement information The flight driver 3020 can be controlled.
비행 구동부(3020)는 무인 비행체(3050)의 양력 및 비행력을 발생시키며, 다수 개의 프로펠러들 또는 각 프로펠러들을 조절하기 위한 모터 또는 엔진을 포함할 수 있다. 비행 구동부(3020)는 제어부(3000)의 제어에 의해 무인 비행체(3050)의 3가지 운동 방향인 롤(roll)-요(yaw)-피치(pich)를 조절함으로써 무인 비행체(3050)의 이동 방향, 자세 유지 및 비행 고도를 유지할 수 있다.
The flight driving unit 3020 generates a lift and a flying force of the unmanned
도 31은 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다. 31 is a flowchart illustrating an operation method of an unmanned aerial vehicle operation system according to another embodiment.
도 31을 참조하면, 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법은 무인 비행체의 운영 시스템(간단히 운영 시스템이라 한다.)에 의해 수행될 수 있다. 이때, 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법은 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체를 운영하기 위한 운영 방법이 될 수 있다. Referring to FIG. 31, the operation method of the unmanned aerial vehicle operation system according to another embodiment may be performed by an unmanned aerial vehicle operation system (simply referred to as an operating system). At this time, the operation method of the unmanned aerial vehicle operation system according to another embodiment may be an operation method for operating the unmanned aerial vehicle according to another embodiment illustrated in FIG.
단계(3100)에서, 무인 비행체의 운영 시스템은 자율비행을 수행할 무인 비행체의 자율비행 정보를 생성하고, 단계(3105)에서 관제 시스템으로 자율비행 정보가 포함된 자율비행 등록 요청 메시지를 송신할 수 있다. 여기에서 무인 비행체의 자율비행 정보는 무인 비행체의 기체 정보 및 비행 임무 정보 등을 포함할 수 있다. In
표 1은 기체 정보의 예를 나타낸다.Table 1 shows examples of gas information.
표 2는 비행 임무 정보의 예를 나타낸다.Table 2 shows examples of flight mission information.
단계(3110)에서, 운영 시스템은 관제 시스템으로부터 자율비행 등록을 요청한 무인 비행체에 권장 트랜스폰더(Transponder) 탑재 요구 메시지의 수신 여부를 검사할 수 있다. 여기에서 관제 시스템으로부터 수신된 권장 트랜스폰더 메시지는 무인 비행체에 기 탑재된 트랜스폰더가 관제를 위한 일정한 조건을 충족시키지 못하거나 트랜스폰더가 탑재되지 않은 것을 의미할 수 있다. 관제 시스템이 무인 비행체를 식별하고, 무인 비행체의 비행을 모니터링하기 위해서는 무인 비행체에 관제 시스템과 통신이 가능한 트랜스폰더가 탑재되는 것이 바람직하다. In
단계(3110)에서, 운영 시스템으로 권장 트랜스폰더 탑재 요구 메시지가 수신되는 경우, 운영 시스템은 단계(3115)에서 관제 시스템이 권장한 트랜스폰더를 무인 비행체에 탑재하고, 단계(3120)에서 관제 시스템으로부터의 테스트 결과를 수신할 수 있다. If the recommended transponder loading request message is received at the operating system at
반면, 권장 트랜스폰더 탑재 요구 메시지가 수신되지 않았거나 테스트 결과가 수신되는 경우, 관제 시스템이 무인 비행체에 탑재된 트랜스폰더에 대한 인증(테스트)이 완료되었음을 의미하는 것이므로, 단계(3125)에서 운영 시스템은 자율비행 승인 메시지가 수신되었는지 여부를 검사할 수 있다. On the other hand, if the recommended transponder mount request message is not received or the test result is received, it means that the control system has completed authentication (test) with the transponder mounted on the unmanned aerial vehicle, May check whether an autonomous flight approval message has been received.
단계(3125)에서 자율비행 승인 메시지가 수신되지 않은 경우, 운영 시스템은 다시 단계(3100)에서 무인 비행체 자율비행을 위한 자율비행 정보를 재생성하여 자율비행 등록 요청 메시지를 재송신할 수 있다. If the autonomous flight approval message is not received in
또한, 단계(3130)에서 운영 시스템은 자율비행 승인 메시지가 수신된 경우 관제 시스템으로부터 인증된 항로 및 레이어를 배정받고, 단계(3135)에서 자율비행을 수행할 무인 비행체로 인증된 항로 및 레이어를 다운로드 할 수 있다. In addition, in
단계(3140)에서 운영 시스템은 무인 비행체의 비행 시작 시간과 종료 시간에 따라 인증된 레이어 및 항로 상으로 무인 비행체를 운영할 수 있다. In
다른 실시예에 따른 관제 시스템에서 운영 시스템으로 전달되는 자율비행 승인 메시지의 예를 다음의 표 3과 같이 나타낼 수 있다. An example of an autonomous flight approval message transmitted from the control system to the operating system according to another embodiment is shown in Table 3 below.
표 3을 참조하면, 임무 코드는 무인 비행체의 임무가 배송, 범죄 감시, 정찰, 산불 감시, 측량, 구조 활동, 기상 측정, 대기 오염 측정 등의 임무 중 어떤 임무에 해당되는지를 나타내는 정보이다. 그리고 무인 비행체 식별 정보는 무인 비행체와 관제 시스템간의 인증 절차 후, 관제 시스템으로부터 무인 비행체의 식별을 위한 정보이며, 안전 규제 정보는 임무 코드에 해당하는 안전 규제가 존재할 경우, 이에 대한 정보를 나타낼 수 있다.
Referring to Table 3, the mission code is information indicating whether the mission of the unmanned aerial vehicle corresponds to a mission such as delivery, crime monitoring, reconnaissance, forest fire monitoring, surveying, rescue operation, weather measurement, and air pollution measurement. Then, the unmanned aerial vehicle identification information is information for identifying the unmanned aerial vehicle from the control system after the authentication process between the unmanned aerial vehicle and the control system, and the safety regulation information can indicate the information about the safety regulation corresponding to the mission code .
도 32는 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 방법을 나타내는 흐름도이다. 32 is a flowchart illustrating a method of operating an unmanned aerial vehicle according to another embodiment of the present invention.
도 32를 참조하면, 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법은 무인 비행체의 운영 시스템에 의해 수행될 수 있다. 이때, 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법은 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체를 운영하기 위한 운영 방법이 될 수 있다.Referring to FIG. 32, the operation method of the unmanned aerial vehicle operation system according to another embodiment can be performed by the operation system of the unmanned aerial vehicle. At this time, the operation method of the unmanned aerial vehicle operation system according to another embodiment may be an operation method for operating the unmanned air vehicle according to another embodiment illustrated in FIG.
단계(3200)에서, 운영 시스템은 복수 개의 무인 비행체들 중 임무 수행이 가능한 무인 비행체를 선택할 수 있다. In
그리고, 단계(3202)에서 운영 시스템은 임무에 해당하는 항로 정보, 레이어 정보를 관제 시스템으로부터 수신할 수 있다. 여기에서 항로 정보 및 레이어 정보는 자율비행 승인 메시지에 포함되어 관제 센터로부터 수신될 수도 있다. 이때, 단계(3202)은 도 31에서 설명한 단계(3100) 내지 단계(3125)가 포함될 수 있다. In
단계(3204)에서, 운영 시스템은 선택된 무인 비행체로 수신된 항로 정보 및 레이어 정보를 다운로드 하고, 단계(3206)에서 선택된 무인 비행체의 임무 시작 시간이 도래하는 경우, 임무 시작을 지시할 수 있다. 여기에서 운영 시스템이 임무 시작 메시지를 무인 비행체로 전송하는 경우, 무인 비행체는 상기 표 3에 포함된 비행 시작 시간 정보에 따라 정해진 임무를 수행하기 위한 비행을 시작할 수 있다. In
단계(3208)에서, 운영 시스템은 주기적으로 무인 비행체로부터 비행 정보를 수신하거나 무인 비행체에 이벤트가 발생할 경우, 해당 이벤트에 대한 비행 정보를 수신할 수 있다. 여기서 이벤트는 무인 비행체가 비행 중 지속적으로 수행하는 자가 진단 결과, 장애가 발생할 경우 또는 임무 수행 중 사건, 사고가 발생할 경우를 포함할 수 있다. In
단계(3210)에서, 운영 시스템은 수신한 비행 정보로부터 무인 비행체의 장애 발생이 확인되는 경우, 단계(3222)에서 미리 정해진 회수 지점으로 이동할 것을 무인 비행체로 명령할 수 있다. 여기서 회수 지점은 사전에 관제 시스템과 운영 시스템간에 정해질 수 있으며, 비상 상황에서만 사용할 수 있도록 평상시에는 다른 무인 비행체들에게 할당되지는 않도록 결정된 지점이다. 또한, 무인 비행체에 장애가 발생하여 회수 지점으로 이동하기 위해 사용하는 레이어 및 항로는 비상시에만 사용할 수 있도록 관제 시스템에 의해 설정된 비상용 레이어 및 항로가 될 수 있다. In
한편, 운영 시스템은 장애가 발생한 무인 비행체가 회수 지점까지 이동하지 못하는 치명적인 장애가 발생하는 경우를 대비해 낙하산 등의 지상 충돌로 인한 충격을 방지하기 위한 수단을 작동시킬 수도 있다. On the other hand, the operating system may operate a means for preventing a shock caused by a ground collision such as a parachute in case a catastrophic failure occurs in which the unmanned aerial vehicle can not move to the return point.
단계(3224)에서, 운영 시스템은 대기 상태의 무인 비행체들 중 장애가 발생한 무인 비행체의 임무를 대체할 수 있는 무인 비행체를 선택할 수 있다. 이때 대체 가능한 무인 비행체 역시 관제 시스템으로부터 인증 절차는 이미 수행된 상태임을 가정한다. In
단계(3226)에서, 운영 시스템은 선택된 무인 비행체로 장애가 발생한 무인 비행체의 항로 정보 및 레이어 정보를 다운로드하고, 단계(3228)에서 무인 비행체로 하여금 장애 발생 지점으로 이동할 것을 지시하며, 대체 투입된 무인 비행체로부터 비행 정보를 지속적으로 수신하고 임무를 수행할 것을 지시할 수 있다. In
단계(3230)에서, 운영 시스템은 장애가 발생한 무인 비행체를 회수 지점에서 회수한 후, 장애 원인을 파악하여(3232), 장애 원인을 관제 시스템으로 전달할 수 있다(3234). In
반면, 단계(3210)에서 임무 수행 중인 무인 비행체에서 장애가 발생하지 않은 경우, 운영 시스템은 단계(3212)에서 무인 비행체 획득 정보를 수신할 수 있다. 여기에서 획득 정보는 임무 수행 중인 무인 비행체에 탑재된 영상 장비 등을 통해 획득된 이미지 등이 될 수 있으며, 예컨대 범죄 현장 또는 사건 현장의 영상, 철도, 공장 플랜트, 송유관, 군 철책선, 교도소와 같은 지속적인 감시 업무가 필요한 곳에서 사용되기 위해 필요한 영상들을 포함할 수 있다. 또한 철도, 공장, 건물 등의 유지 보수를 위해 열화상 카메라로 촬영된 영상일 수도 있다. 추가적으로 무인 비행체의 임무가 기상측정, 대기오염 측정 등인 경우, 비행 중 측정된 데이터들이 획득 정보가 될 수 있다. On the other hand, if the failure does not occur in the unmanned aerial vehicle performing the mission in
단계(3214)에서, 운영 시스템은 무인 비행체가 임무를 수행 후 복귀한 경우, 무인 비행체가 비행 중에 저장한 비행 정보를 통해 항로 정보 및 레이어 정보의 이상 여부를 확인할 수 있고(3216), 단계(3218)에서, 레이어 및 항로에 대한 변경이 필요한 경우, 관제 시스템으로 무인 비행체의 레이어 및 항로에 대한 변경을 요청할 수 있다(3220). In
반면, 단계(3214)에서 운영 시스템은 무인 비행체가 복귀하지 않은 경우, 무인 비행체 비행 정보를 수신할 수 있다(3208). 또한, 단계(3218)에서 운영 시스템은 변경이 필요하지 않은 경우, 임무에 해당하는 항로 정보 및 레이어 정보를 수신하라 수 있다(3202).
On the other hand, in
도 33은 또 다른 실시예에 따른 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법을 나타내는 흐름도로서, 운영 시스템이 무인 비행체를 이용한 물품 배달 서비스를 운영하는 회사의 경우의 방법을 나타내는 흐름도이다. 이때, 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법은 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체를 운영하기 위한 운영 방법이 될 수 있다.FIG. 33 is a flowchart illustrating a method for operating an unmanned aerial vehicle according to another embodiment of the present invention. FIG. 33 is a flowchart illustrating a method for a company operating an article delivery service using an unmanned aerial vehicle. At this time, the unmanned aerial vehicle operation method of the unmanned aerial vehicle operation system according to another embodiment may be an operation method for operating the unmanned aerial vehicle according to another embodiment illustrated in FIG.
도 33의 단계(3300) 내지 단계(3320)은 도 32의 단계(3200) 내지 단계(3220)에서 설명한 바와 중복되므로 더 이상의 설명은 생략하기로 한다. The
단계(3322)에서, 운영 시스템은 장애가 발생한 무인 비행체에게 미리 정해진 안전 지대로 이동할 것을 명령하는 안전 지대 이동 메시지를 송신할 수 있다. 여기에서 안전 지대는 비상 상황에서만 사용할 수 있도록 평상시에는 다른 무인 비행체들에게 할당되지는 않도록 결정된 지점이 될 수 있다. 또한, 무인 비행체가 장애가 발생하여 안전 지대로 이동하기 위해 사용하는 레이어 및 항로 또한 비상시에만 사용할 수 있도록 관제 시스템에 의해 설정된 비상용 레이어 및 항로가 될 수 있다. In
단계(3324)에서, 운영 시스템은 대기 상태의 무인 비행체들 중 장애가 발생한 무인 비행체의 임무를 대체할 수 있는 무인 비행체를 선택할 수 있다. 이때, 대체 가능한 무인 비행체 역시 관제 시스템으로부터 인증 절차는 이미 수행된 상태임을 가정한다. In
단계(3326)에서, 운영 시스템은 선택된 무인 비행체로 장애가 발생한 무인 비행체의 항로 정보 및 레이어 정보를 다운로드하고, 단계(3328)에서 무인 비행체로 하여금 안전 지대로 이동할 것을 지시할 수 있다. At
단계(3330)에서, 운영 시스템은 장애 발생을 무인 비행체를 관제하는 관제 시스템 또는 물품 수취자의 컴퓨터 또는 휴대용 단말기로 장애 발생 및 장애 발생으로 인한 물품 배달 시간 지연 등에 대한 정보를 통지할 수 있다. In
단계(3332)에서, 운영 시스템은 장애 발생한 무인 비행체를 회수한 후, 장애 원인을 파악하고(3234), 장애 원인을 관제 시스템으로 전달할 수 있다(3236).
At
아래에서는 일 실시예에 따른 무인 비행체에서 비행을 수행하는 방법에 대해 설명한다. 이러한 무인 비행체의 동작 방법은 앞에서 설명한 무인 비행체 운영 시스템과 연동되어 동작될 수 있다. Hereinafter, a method of performing flight in an unmanned aerial vehicle according to an embodiment will be described. The operation method of the unmanned aerial vehicle can be operated in conjunction with the unmanned aerial vehicle operation system described above.
일 실시예에 따른 무인 비행체에서 비행을 수행하는 방법은, 관제 센터와 자율비행을 위한 인증을 수행하는 단계, 무인 비행체의 임무에 따라 관제 센터가 생성한 항로 지도 데이터를 다운로드 하는 단계, 임무를 수행할 시간이 도래한 경우, 다운로드된 항로 지도 데이터에 정의된 레이어 상의 항로를 비행하는 단계, 및 항로 상의 웨이포인트에 해당되는 해상도 높이를 이용하여 레이어에 정의된 비행 고도를 유지하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서 레이어는 임무에 따라 무인 비행체가 비행할 수 있는 지표면으로부터의 일정 고도 값을 갖도록 3차원 공간에서 수직으로 분리되어 형상화되고, 항로는 레이어 상에 구축되며, 적어도 둘 이상의 웨이포인트를 포함할 수 있다. A method for performing a flight in an unmanned aerial vehicle according to an exemplary embodiment includes performing authentication for an autonomous flight with a control center, downloading route map data generated by a control center according to the mission of the unmanned aerial vehicle, If the time to reach the destination is reached, flying the route on the layer defined in the downloaded route map data, and maintaining the flight altitude defined in the layer using the resolution height corresponding to the waypoint on the route have. Here, the layer is formed vertically in a three-dimensional space so as to have a constant altitude value from the ground surface on which the unmanned aerial vehicle can fly according to its mission, the route is built on the layer, and may include at least two way points .
그리고 비행 중 비행 장애가 발생하는 경우, 무인 비행체의 운영 시스템으로 장애 발생을 보고하는 단계를 더 포함할 수 있다. And reporting the occurrence of a fault to the operating system of the unmanned aerial vehicle when a flight obstacle occurs during the flight.
또한 임무 수행 중 장애 발생 시, 미리 설정된 안전 지대로 이동하는 단계를 더 포함할 수 있다. In addition, it may further include a step of moving to a preset safety zone when a failure occurs in the performance of the mission.
임무 수행 중 긴급 상황 발생 시, 수동 조작 모드로 전환되어 무인 비행체의 운영 시스템의 조작에 의해 비행을 수행하는 단계를 더 포함할 수도 있다. When an emergency occurs during the execution of the mission, switching to a manual operation mode and performing the flight by operating the operation system of the unmanned aerial vehicle.
임무 수행 중 긴급 상황 발생 시, 긴급 상황에 대하여 촬영된 정보를 무인 비행체의 운영 시스템으로 전송하는 단계를 더 포함하여 이루어질 수도 있다. And transmitting the photographed information on the emergency situation to the operating system of the unmanned aerial vehicle when an emergency occurs during the mission.
아래에서 무인 비행체에서 비행을 수행하는 방법에 대해 하나의 예를 들어 더 구체적으로 설명한다.
Below is a more detailed description of how to perform a flight from an unmanned aerial vehicle, with one example.
도 34는 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작을 나타내는 흐름도이다. 34 is a flowchart showing an operation of the UAV according to another embodiment.
도 34를 참조하면, 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작은 무인 비행체에 의해 수행될 수 있다. 이때, 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작은 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작 방법이 될 수 있다. Referring to FIG. 34, the operation of the unmanned aerial vehicle according to another embodiment may be performed by an unmanned aerial vehicle. At this time, the operation of the unmanned aerial vehicle according to another embodiment may be an operation method of the unmanned aerial vehicle according to another embodiment described with reference to FIG.
단계(3400)에서, 무인 비행체는 운영 시스템으로부터 전원 공급을 받은 후, 단계(3402)에서 관제 시스템과 트랜스폰더 인증 절차를 수행할 수 있다. 여기에서 수행되는 인증 절차는 트랜스폰더 인증 절차뿐 아니라 관제 시스템이 무인 비행체의 관제를 위해 인증하는 본 명세서에 기재되지 않은 어떠한 절차도 포함될 수 있다. In
단계(3404)에서, 무인 비행체는 운영 시스템으로부터 항로 정보와 레이어 정보를 다운로드 받고, 단계(3406)에서 비행 시작 시간이 도래했는지 여부를 검사할 수 있다. At
이때, 무인 비행체는 비행 시작 시간이 도래하지 않은 경우 비행 시작 시간까지 대기하며(3408), 비행 시작 시간이 도래한 경우 비행 시작을 위한 절차(elevator, ailerons, rudder 등의 조작 점검 등)를 수행할 수 있다(3410). At this time, the unmanned aerial vehicle waits until the start time of the flight when the start time of the flight does not arrive (3408). When the start time of the flight arrives, the procedure for starting the flight (elevator, ailerons, rudder, (3410).
단계(3412)에서, 무인 비행체는 다운로드된 레이어와 항로에 정의된 웨이포인트를 따라 비행을 수행하고, 단계(3414)에서 비행 정보를 저장하고 이를 운영 시스템 또는 관제 시스템으로 보고하며, 단계(3416)에서 미리 정해진 임무를 수행할 수 있다. 이때 무인 비행체는 레이어에 정의된 일정 비행 고도를 유지하면서 임무를 수행할 수 있다. At
단계(3418)에서 무인 비행체는 미리 정해진 임무를 수행하는 중 자체 기능 진단을 수행하여, 장애가 발생했는지 여부를 검사할 수 있다(3420). In
단계(3422)에서 무인 비행체는 장애가 발생한 경우, 장애가 발생을 운영 시스템 또는 관제 시스템으로 보고하고, 단계(3424)에서 미리 정해진 회수 지점으로 이동할 수 있다. 이때 무인 비행체가 이동하는 위치는 회수 지점이 아닌 안전 지대가 될 수도 있다. In
반면, 단계(3420)에서 장애가 발생하지 않은 경우, 단계(3426)에서 무인 비행체는 비행 완료 시간이 도래했는지 여부를 검사하고, 단계(3428)에서 비행 완료 시간이 도래한 경우 출발지로 복귀할 수 있다.
On the other hand, if the failure does not occur in
도 35는 다른 실시예에 따른 관제 시스템의 무인 비행체 관제 방법을 나타내는 흐름도이다. 35 is a flowchart showing a method for controlling an unmanned aerial vehicle of a control system according to another embodiment.
도 35를 참조하면, 다른 실시예에 따른 관제 시스템의 무인 비행체 관제 방법은 관제 시스템에 의해 수행될 수 있다. 이때, 다른 실시예에 따른 관제 시스템의 무인 비행체 관제 방법은 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체를 관제하기 위한 방법이 될 수 있다.Referring to FIG. 35, a method for controlling an unmanned aerial vehicle of a control system according to another embodiment may be performed by a control system. At this time, the method for controlling the unmanned aerial vehicle of the control system according to another embodiment may be a method for controlling the unmanned aerial vehicle according to another embodiment described with reference to FIG.
단계(3500)에서, 관제 시스템은 무인 비행체의 운영 시스템으로부터 자율비행 등록 요청을 수신하고, 단계(3502)에서 등록 요청된 무인 비행체와 인증 절차를 수행할 수 있다. 여기에서 수행되는 인증 절차는 무인 비행체에 탑재된 트랜스폰더가 권장 트랜스폰더인지 여부를 인증하는 절차를 포함할 수 있다. In
단계(3504)에서 관제 시스템이 무인 비행체에 대한 인증을 완료하지 못한 경우, 단계(3506)에서 권장 트랜스폰더를 탑재할 것을 요구하는 권장 트랜스폰더 탑재 요구 메시지를 무인 비행체 또는 무인 비행체의 운영 시스템으로 전달할 수 있다. If the control system fails to complete authentication for the unmanned aerial vehicle at
반면, 무인 비행체에 대한 인증이 완료되지 않은 경우, 단계(3508)에서 관제 시스템은 무인 비행체의 정보 및 임무 정보를 운영 시스템으로부터 획득하고, 획득된 정보에 해당하는 미리 구축된 항로 및 레이어 정보가 존재하는지 여부를 검사할 수 있다(3510). On the other hand, if the authentication for the unmanned aerial vehicle is not completed, the control system acquires information and mission information of the unmanned aerial vehicle from the operating system in step 3508, and the pre-constructed route and layer information corresponding to the acquired information exists (3510). ≪ / RTI >
단계(3510)에서, 관제 시스템은 미리 구축된 항로와 레이어가 데이터베이스에 존재하는 경우, 획득된 임무 정보를 사용하여 시뮬레이션을 실시하고(3512), 시뮬레이션 결과 인증된 항로 및 레이어를 무인 비행체에게 배정하고(3514), 배정된 항로 및 레이어 정보를 운영 시스템으로 전달할 수 있다(3516). In
한편, 미리 구축된 항로와 레이어가 데이터베이스에 존재하지 않는 경우, 단계(3520)에서 관제 시스템은 미리 보유하고 있는 무인 비행체들 중에서 자율비행을 신청한 무인 비행체의 조건에 해당하는 무인 비행체를 선택하고, 선택된 무인 비행체를 통해 신규 항로 및 레이어를 구축할 수 있다. On the other hand, if the pre-established route and the layer do not exist in the database, the control system selects the unmanned aerial vehicle corresponding to the condition of the unmanned aerial vehicle for which the self- New routes and layers can be built through selected unmanned aerial vehicles.
단계(3522)에서, 관제 시스템은 구축된 신규 항로 및 레이어 정보를 무인 비행체의 운영 시스템으로 전달하고, 단계(3524)에서 구축된 신규 항로 및 레이어 정보를 데이터베이스에 저장할 수 있다.
In
도 36은 다른 실시예에 따른 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법을 나타내는 흐름도이다. 36 is a flowchart illustrating a method for operating an unmanned aerial vehicle in an operating system according to another embodiment.
도 36을 참조하면, 다른 실시예에 따른 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법은 운영 시스템에 의해 수행될 수 있다. 이때, 다른 실시예에 따른 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법은 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체를 운영하기 위한 방법이 될 수 있다.Referring to FIG. 36, a method for operating an unmanned aerial vehicle of an operating system according to another embodiment may be performed by an operating system. At this time, the method for operating the unmanned aerial vehicle of the operating system according to another embodiment may be a method for operating the unmanned aerial vehicle according to another embodiment described with reference to FIG.
단계(3600)에서, 운영 시스템은 무인 비행체로부터 비행 관련 정보 및 무인 비행체가 획득한 영상을 수신하고, 단계(3602)에서 이벤트가 발생했는지 여부를 검사할 수 있다. 여기에서 이벤트는 범죄 발생, 화재와 같은 사건 발생, 건물 등의 시설물들에 대한 균열 발생 등을 포함할 수 있다. At
이벤트가 발생한 경우, 단계(3604)에서 운영 시스템은 무인 비행체의 동작 모드가 수동 제어로 변경되었는지 여부를 검사할 수 있다. 이때 운용자로부터 수동 제어 명령이 입력되었는지를 확인하여 검사할 수 있다. If an event has occurred, the operating system may check in
단계(3612)에서, 무인 비행체 대한 동작 모드가 수동 제어로 변경되지 않은 경우, 운영 시스템은 사전에 프로그램된 명령어들에 의해 발생한 이벤트를 처리할 수 있다. 예컨대, 발생 이벤트가 범죄 발생인 경우 해당 지점의 사물 또는 움직이는 물체에 대해 고배율로 촬영하거나 나이트비전 등의 장비를 이용하여 촬영한 영상을 운영 시스템으로 송출하는 프로그램 명령어들이 무인 비행체에 저장되어 저장된 명령어들에 따라 발생 이벤트를 처리할 수 있다. In
반면, 단계(3606)에서 수동 제어로 변경된 경우, 운영 시스템은 운용자로부터 입력되는 제어 명령어들에 의해 무인 비행체를 제어하기 위한 메시지를 무인 비행체로 송신하고, 단계(3608)에서 이벤트가 발생한 지점에 대한 처리 명령어들을 무인 비행체로 송신할 수 있다. 예컨대, 운영 시스템은 운영자가 입력하는 카메라 각도 조절 명령, 배율 조절 명령, 프레임 수 명령, 음성 송출 명령 등에 따라 이벤트를 처리할 수 있다. On the other hand, when the manual control is changed in
그리고, 단계(3610)에서 운영 시스템은 무인 비행체로부터 수신된 이벤트 관련 정보를 경찰서, 소방서, 보안(Security) 관련 회사, 군부대, 시설 보수 업체 등의 유관 기관에 전달할 수 있다.
In
도 37은 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 블록 구성도이다. 37 is a block diagram of an unmanned aerial vehicle according to another embodiment of the present invention.
도 37을 참조하면, 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체는 제어부(3700), GPS 수신부(3702), 기압 센서(3704), 영상 센서부(3706), 전파 고도 센서부(3708), 초음파 센서부(3710), 메모리부(3712), 가속도 센서(3714), 페이로드 구동부(3716), 통신부(3718), 비행 구동부(3720), 지자기 센서(3722), 자이로스코프 센서(3724), 전원 공급부(3730), 연료 저장부(3732), 및 트랜스폰더(3734)를 포함하여 이루어질 수 있다. 37, the unmanned aerial vehicle according to another embodiment of the present invention includes a
또 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 구성요소는 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 구성요소와 일부 동일한 기능을 수행할 수 있다. 예컨대 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 GPS 수신부(3702), 기압 센서(3704), 영상 센서부(3706), 전파 고도 센서부(3708), 초음파 센서부(3710), 메모리부(3712), 가속도 센서(3714), 페이로드 구동부(3716), 통신부(3718), 비행 구동부(3720), 지자기 센서(3722), 및 자이로스코프 센서(3724)는 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 GPS 수신부(3002), 기압 센서(3004), 영상 센서부(3006), 전파 고도 센서부(3008), 초음파 센서부(3010), 메모리부(3012), 가속도 센서(3014), 페이로드 구동부(3016), 통신부(3018), 비행 구동부(3020), 지자기 센서(3022), 및 자이로스코프 센서(3024)와 동일한 기능을 수행할 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 여기에서 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 각 구성요소들은 전자적인 방식 또는 기계적인 방식으로 연결될 수 있다.The components of the unmanned aerial vehicle according to another embodiment may perform the same functions as the components of the unmanned aerial vehicle according to another embodiment described with reference to FIG. For example, a GPS receiving unit 3702, an
전원공급부(3730)는 무인 비행체(3750)가 동작하기 위해 필요한 전력을 공급하며, 엔진과 같은 내연기관 또는 배터리를 포함할 수 있고, 연료 저장부(3732)는 무인 비행체(3750)의 전원 공급원이 엔진과 같은 내연 기관일 경우, 석유와 같은 연료를 저장할 수 있다. The
트랜스폰더(3734)는 관제 시스템이 무인 비행체(3750)를 식별하기 위한 인증을 수행하고, 관제 시스템으로 무인 비행체(3750)의 관제를 위한 비행 정보 등을 주기적으로 송신할 수 있다. The transponder 3734 performs authentication for identifying the unmanned
제어부(3700)는 일반적인 목적의 프로세서인 적어도 하나 이상의 중앙 처리 장치(Central processing unit) 및/또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field-programmable gate array) 또는 DSP(Digital Signal Processor)와 같은 전용 프로세서들(Dedicated processor)을 포함할 수 있으며, 본 발명에 따른 무인 비행체(3750)의 전반적인 기능들을 제어하며, 도 34에서 설명한 방법들을 수행할 수 있다. The
제어부(3700)는 메모리부(3712)에 저장된 항로에 따라 무인 비행체(3750)가 비행하도록 전반적인 제어를 수행하며, 미리 설정된 웨이포인트마다 전파 고도 센서(3708)가 측정한 고도 값과 영상 센서부(3706)로부터 획득한 해상도 높이를 비교하여, 웨이포인트 상에 지상물이 존재할 경우에도 무인 비행체(3750)가 정해진 비행 고도를 유지할 수 있도록 할 수 있다. The
또한, 제어부(3700)는 무인 비행체(3750)에 장애가 발생할 경우, 메모리부(3712)에 저장된 안전 지대 또는 회수 지점으로 이동하도록 비행 구동부(3720)를 제어하고, 통신부(3718)를 통해 장애 관련 정보를 운영 시스템으로 전송할 수 있다. The
그리고 제어부(3700)는 전원 공급부(3730)의 공급 전원이 무인 비행체의 동작에 필요한 전원보다 낮거나 연료 저장부(3732)의 연료가 최소 저장량 미만 또는 비행 구동부(3720)의 동작에 장애가 발생한 경우, 무인 비행체(3750)에 장애가 발생했다고 판단할 수 있으며, 장애 발생 사실을 통신부(3718)를 통해 운영 시스템 또는 관제 시스템으로 전송할 수 있다. If the power supply of the
또한 제어부(3700)는 이벤트가 발생할 경우, 사전에 정해진 이벤트 대응 절차에 따라 영상 센서부(3706)를 제어하여, 영상 획득 방향, 영상 획득 모드(적외선, X선 등)를 선택할 수 있으며, 영상 센서부(3706)에 의해 획득된 영상을 메모리부(3712)에 저장하고, 통신부(3718)를 통해 운영 시스템으로 송신하도록 제어할 수 있다.
In addition, when an event occurs, the
도 38은 다른 실시예에 따른 무인 비행체, 운영 시스템 및 관제 시스템의 블록 구성을 도시한 도면이다. 38 is a block diagram of an unmanned aerial vehicle, an operating system, and a control system according to another embodiment.
도 38을 참조하면, 다른 실시예는 관제 시스템(3800), 운영 시스템(3850), 및 무인 비행체(3870)를 포함하여 이루어질 수 있다. 관제 시스템(3800), 운영 시스템(3850) 및 무인 비행체(3870) 각각의 구성 요소들은 전기적으로 연결되는 버스(3812) 인터페이스를 통해 연결되어 데이터 및 제어 신호를 송수신할 수 있다. 38, another embodiment may include a
관제 시스템(3800)은 시뮬레이션 데이터베이스(3802), 프로세서(3804), 메모리(3806), 통신부(3808), 및 네트워크 인터페이스(3810)를 포함하여 이루어질 수 있다. The
관제 시스템(3800)의 통신부(3808)는 무인 비행체(3870)과 무선 통신을 수행하며, 네트워크 인터페이스부(3810)는 운영 시스템(3850)의 네트워크 인터페이스(3856)와 연결되어 정보의 송수신을 수행할 수 있다. 메모리(3806)는 관제 시스템(3800)의 프로세서(3804)가 본 발명의 실시예들에 따라 동작하기 위한 프로그램 명령어들을 저장할 수 있다. The communication unit 3808 of the
관제 시스템(3800)의 시뮬레이션 데이터베이스(3802)는 관제 시스템이 기 구축한 자율비행을 수행하는 무인 비행체들에 대한 임부 및 무인 비행체 제원별 레이어 정보 및 항로 정보들에 대한 시뮬레이션 결과 정보들이 저장되어 있다. 프로세서(3804)는 운영 시스템(3850)으로부터 자율비행 등록 요청이 수신되는 경우, 시뮬레이션 데이터베이스(3802)에 요청된 자율비행에 해당하는 레이어 정보 및 항로 정보가 있는지 검사하며, 요청된 자율비행을 수행할 무인 비행체의 제원 정보를 통해 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과를 운영 시스템(3850)으로 전달할 수 있다. The
운영 시스템(3850)은 무인 비행체 인터페이스부(3851), 프로세서(3852), 메모리(3854), 네트워크 인터페이스(3856), 및 통신부(3858)를 포함하여 이루어질 수 있다. The
운영 시스템(3850)의 통신부(3858)는 무인 비행체(3870)의 통신부(3874)와 각종 정보들을 무선 통신을 통해 송수신할 수 있다. 메모리(3854)는 운영 시스템이 프로세서(3852)가 본 발명의 실시예들에 따라 동작하게 하는 프로그램 명령어들이 저장되어 있으며, 운영 시스템(3850)이 운영하는 복수 개의 무인 비행체(3870)들에 대한 제원 정보 및 임무 정보들도 저장할 수 있다. The
무인 비행체 인터페이스부(3851)는 운영 시스템(3850)의 격납고에 위치한 복수 개의 무인 비행체들과 연결되어 전원 공급, 항로 정보 및 레이어 정보 다운로드, 비행 임무 부여 등의 각종 제어 정보를 전달할 수 있다. The unmanned aerial
무인 비행체(3870)는 프로세서(3872), 메모리(3873), 통신부(3874), 비행 구동부(3875) 및 영상 획득부(3876)를 포함하여 이루어질 수 있다. The unmanned
무인 비행체(3870)의 프로세서(3872)는 무인 비행의 각종 동작을 수행하도록 제어하며, 메모리(3873)는 프로세서(3872)가 수행하는 프로그램 명령어들과 항로 정보, 레이어 정보, 비행 중 저장된 각종 비행 정보, 영상 획득부(3876)에 의해 획득된 영상들을 저장할 수 있다. 프로세서(3872)는 메모리(3873)에 저장된 무인 비행체(3870)의 동작에 관련된 프로그램 명령어들과 항로 정보, 레이어 정보 등에 따라 무인 비행체(3870)의 자율 비행을 위한 각 구성들을 제어하기 위한 제어 신호를 발생시킬 수 있다. The processor 3872 of the unmanned
통신부(3874)는 관제 시스템(3800)의 통신부(3808)와 운영 시스템(3850)의 통신부(3858)와 무선 통신을 통해 비행 정보 및 제어 정보들을 송수신할 수 있다. 비행 구동부(3875)는 프로세서(3872)의 제어에 의해 무인 비행체(3870)의 양력 또는 비행력을 발생시키며, 영상 획득부(3876)는 비행 중 프로세서(3872)의 제어에 의해 객체들을 촬영할 수 있다.
The
상술한 실시예들에서는 무인 비행체가 미리 구축된 레이어 상의 항로에 따라 비행하는 것에 대해 설명하였으나, 아래에서는 무인 비행체가 레이어를 변경하여 자율 비행을 수행하는 것에 대해 설명하기로 한다. Although in the above-described embodiments, the unmanned aerial vehicle is flying according to the route on the pre-established layer, the following description will be made of the case where the unmanned aerial vehicle changes the layer to perform the autonomous flight.
또 다른 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 방법은 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 무인 비행체의 자율비행이 가능한 공간을 레이어(Layer)로 형상화하는 단계, 형상화된 레이어 상에 무인 비행체의 항로를 생성하기 위한 웨이포인트를 결정하는 단계, 형상화된 레이어로부터 웨이포인트에 대한 지표 영상 데이터를 수집하는 단계, 수집된 지표 영상 데이터를 통해 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 각 웨이포인트 상의 고도 값들 추출하는 단계, 및 형상화된 레이어, 웨이포인트들, 고도 값들, 및 웨이포인트들 간의 연결선인 비행 경로 중 적어도 어느 하나 이상의 비행 경로 정보를 포함하는 무인 비행체의 비행 경로 정보를 생성하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다. According to another embodiment of the present invention, there is provided a method for constructing an unmanned aerial vehicle route, comprising: forming a space capable of autonomous flight of an unmanned aerial vehicle by identifying a subject from the surface scanning data; forming a route of the unmanned air vehicle on the shaped layer; Determining the waypoints for the waypoints, collecting the indicator image data for the waypoints from the shaped layer, analyzing the image resolution changes according to the distance from the object through the collected indicator image data, And generating flight path information of the unmanned aerial vehicle including at least one flight path information, which is a connecting line between the shaped layers, waypoints, elevation values, and waypoints. have.
여기에서 웨이포인트는 무인 비행체가 레이어 상에서 자율 비행을 수행하는 지점의 지표면에 존재하는 지상물의 위치를 나타내거나 미리 정해진 임무를 수행하는 위치를 나타낼 수 있다. Here, the waypoint can indicate the position of the ground on the ground surface at the point where the unmanned aerial vehicle performs autonomous flight on the layer, or it can indicate the position performing the predetermined mission.
무인 비행체의 비행 경로 정보를 생성하는 단계는, 무인 비행체가 최초 할당된 레이어인 출발 레이어에서 다른 레이어로의 이동이 필요한 경우, 무인 비행체가 이동 예정인 도착 레이어를 결정하는 단계, 및 출발 레이어에서 도착 레이어로 이동하기 위한 레이어 이동 정보를 생성하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다. The step of generating the flight path information of the unmanned aerial vehicle includes the steps of determining an arrival layer to which the unmanned aerial vehicle is to be moved if it is necessary to move from the departure layer to the other layer, And generating layer movement information for moving to the first layer.
레이어 이동 정보는 무인 비행체의 자율 비행을 위한 항로 중 레이어 변경을 위한 웨이포인트 구간을 포함하는 레이어 변경 가능 구간, 레이어 이동 시간, 변경 구간 진입 시간, 변경 구간 진입 각도 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. The layer movement information may include at least one of a layer changeable section including a waypoint section for changing a layer among passages for autonomous flight of the unmanned aerial vehicle, a layer movement time, a change section entry time, and a change section entry angle have.
아래에서 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 방법에 대해 하나의 예를 들어 더 구체적으로 설명한다.
Hereinafter, a method for constructing the unmanned aerial vehicle according to another embodiment will be described in more detail with an example.
도 39는 일 실시예에 따른 무인 비행체의 레이어 간의 자율 비행을 위한 무인 비행체 비행 경로 정보 생성 방법을 나타내는 흐름도이다. 39 is a flowchart illustrating a method of generating unmanned aerial flight path information for autonomous flight between layers of an unmanned aerial vehicle according to an embodiment.
도 39를 참조하면, 일 실시예에 따른 무인 비행체의 레이어 간의 자율 비행을 위한 무인 비행체 비행 경로 정보 생성 방법은 무인 비행체 항로 구축 시스템에 의해 수행될 수 있다. 여기서 무인 비행체 항로 구축 시스템은 본 발명의 실시예들에 따른 것으로 전술 또는 후술된 무인 비행체 항로 구축 시스템이 될 수 있다. 단계(3900)에서 무인 비행체 항로 구축 시스템은 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어(Layer)로 형상화하고, 단계(3910)에서 형상화된 레이어로부터 비행 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집하며, 단계(3920)에서 수집된 지표 영상 데이터를 통해 지표면을 스캐닝한 카메라와 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 비행 경로 상의 고도 값을 추출할 수 있다. 또한, 무인 비행체 항로 구축 시스템은 단계(3930)에서 추출된 고도 값으로부터 항로 검증을 통해 전파 고도 센서의 측정 값을 보정할 수 있으며, 이는 선택적으로 수행될 수도 있다. 이후, 단계(3940)에서 무인 비행체 항로 구축 시스템은 무인 비행체의 자율 비행을 위해 무인 비행체가 비행할 레이어 정보 및 비행 경로를 생성할 수 있다. 여기서, 레이어 정보는 무인 비행체가 비행할 수 있는 복수 개의 레이어들 중 비행을 위해 할당된 레이어를 식별하기 위한 정보, 레이어 고도 높이, 면적 등에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 비행 경로 정보는 각 레이어 상에서 무인 비행체의 비행 경로 상에 존재하는 웨이포인트의 위치, 고도 값 및 각 웨이포인트의 연결선인 비행 경로 등이 포함될 수 있다. 여기에서 비행 경로와 항로는 무인 비행체가 3차원 공간에서 비행하기 위한 통로를 나타내는 동일한 의미로 사용될 수 있다. Referring to FIG. 39, a method for generating an unmanned air vehicle flight path information for autonomous flight between layers of an unmanned aerial vehicle according to an embodiment can be performed by a unmanned aerial vehicle construction system. Here, the unmanned aerial vehicle construction system may be a unmanned aerial vehicle construction system described above or in accordance with embodiments of the present invention. In
단계(3950)에서 무인 비행체 항로 구축 시스템은 무인 비행체의 기체 정보 또는 임무 정보를 근거로 레이어간 이동이 가능한지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 무인 비행체 기체 정보에 포함된 중량, 배터리, 연료, 추진체 정보의 분석 결과, 레이어간 이동이 가능한 성능의 무인 비행체인 경우, 레이어간 이동이 가능할 것이라고 판단할 수 있다. 또한, 단계(3950)에서 무인 비행체 항로 구축 시스템은 무인 비행체의 임무 정보에 포함된 임무 내용에 따라 무인 비행체의 레이어간 이동이 필요한지 여부를 판단할 수 있다. In
비행 임무 정보의 예를 표 4와 같이 나타낼 수 있다. Table 4 shows examples of flight mission information.
표 4를 참조하면, 단계(3950)에서 무인 비행체 항로 구축 시스템은 비행 임무 정보를 근거로 무인 비행체가 비행 중 레이어간 이동 가능 여부에 대하여 결정하고, 레이어간 이동이 가능한 경우, 단계(3960)에서 무인 비행체의 레이어 간 이동을 위한 레이어 이동 정보를 설정할 수 있다. 레이어 이동 정보에는 무인 비행체의 자율 비행을 위한 항로 중 레이어 변경을 위한 웨이포인트 구간을 포함하는 레이어 변경 가능 구간 위치 정보, 레이어 이동 시간, 변경 구간 진입 시간, 변경 구간 진입 각도 중 적어도 어느 하나 이상이 포함될 수 있다. 그리고 무인 비행체 항로 구축 시스템은 단계(3970)에서 단계(3960)에서 설정된 레이어 이동 정보를 무인 비행체의 자율 비행 항로에 반영한 후, 단계(3980)에서 레이어 이동 정보가 반영된 무인 비행체 비행 경로 정보를 생성하고, 단계(3990)에서 무인 비행체 및 상기 무인 비행체의 운영 시스템으로 전달할 수 있다. 이때 무인 비행체 항로 구축 시스템은 무인 비행체의 운영 시스템이 존재하지 않을 경우에는 무인 비행체로만 구축된 항로 지도를 전달할 수 있다. 또한 무인 비행체 항로 구축 시스템이 항로 지도를 전달하는 방법은 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통해 전달하거나 저장 매체를 통해 전달할 수 있다. Referring to Table 4, in
반면, 단계(3950)에서 레이어간 이동이 가능하지 않은 경우, 무인 비행체 항로 구축 시스템은 단계(3980)에서 레이어 이동 정보가 포함되지 않은 무인 비행체 비행 경로 정보를 생성할 수 있다.
On the other hand, if interlayer movement is not possible in
도 40은 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 레이어 간의 자율 비행을 위한 무인 비행체 비행 경로 정보 생성 방법을 나타내는 흐름도이다. 40 is a flowchart illustrating a method for generating unmanned aerial flight path information for autonomous flight between layers of an unmanned aerial vehicle according to another embodiment.
도 40을 참조하면, 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 레이어 간의 자율 비행을 위한 무인 비행체 비행 경로 정보 생성 방법을 나타내는 것으로, 무인 비행체 항로 구축 시스템에 의해 수행될 수 있다. 단계(4000)에서 무인 비행체 항로 구축 시스템은 무인 비행체의 임무에 따른 레이어를 형상화할 수 있다. 여기에서 레이어를 형상화하는 방법은 위에서 설명한 실시예들에 따라 수행될 수 있다. 무인 비행체의 임무에 대한 정보는 무인 비행체에 대한 비행 경로 정보 생성을 요청한 운영 시스템으로부터 획득될 수 있으며, 무인 비행체로부터 직접 획득될 수도 있다. Referring to FIG. 40, a method for generating an unmanned aerial vehicle flight path information for autonomous flight between layers of an unmanned aerial vehicle according to another embodiment may be performed by a unmanned aerial vehicle construction system. In
레이어가 형상화된 경우, 단계(4005)에서 무인 비행체 항로 구축 시스템은 형상화된 레이어 상에 무인 비행체의 비행을 위한 웨이포인트를 결정할 수 있다. 각 웨이포인트를 설정하는 절차 또한 위에서 상술하였으므로 상세한 설명은 생략하기로 한다. If the layer is shaped, in
단계(4010)에서, 무인 비행체 항로 구축 시스템은 결정된 웨이포인트를 연결하는 레이어 내 비행 경로를 생성하고, 단계(4015)에서 상기 무인 비행체가 비행 중에 레이어 변경이 필요한 지 여부를 검사할 수 있다. 여기에서, 레이어 변경 필요 여부는 무인 비행체의 임무 정보 또는 기체 정보에 따라 결정될 수 있으며, 운영 시스템 또는 무인 비행체로부터의 요청이 수신되었는지에 따라 확인할 수 있다. In
한편, 레이어 변경이 필요한 경우, 무인 비행체 항로 구축 시스템은 단계(4020)에서 무인 비행체가 이동할 도착 레이어를 결정할 수 있다. 그리고, 단계(4025)에서 도착 레이어로 이동하기 위한 레이어 이동 정보를 생성하고, 단계(4030)에서 생성된 비행 경로와 레이어 이동 정보를 포함하는 무인 비행체 비행 경로 정보를 생성할 수 있다. 이때, 단계(4030)에서 생성된 무인 비행체 비행 경로 정보에는 도착 레이어 상에서의 비행경로 정보도 포함될 수 있다. On the other hand, if a layer change is required, the unmanned aerial vehicle building system may determine an arrival layer to which the unmanned aerial vehicle will move in
반면, 레이어 변경이 필요 없는 경우, 무인 비행체 항로 구축 시스템은 단계(4030)에서 상기 레이어 내 비행 경로를 포함하는 무인 비행체 비행 경로를 생성할 수 있다. On the other hand, if the layer change is not necessary, the unmanned aerial vehicle building system may generate the unmanned aerial vehicle flight path including the intra-layer flight path in
단계(4035)에서 무인 비행체 항로 구축 시스템은 생성된 무인 비행체 비행 경로 정보를 운영 시스템, 관제 시스템, 무인 비행체 중 적어도 어느 하나 이상으로 전송할 수 있다.
In
도 41은 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 레이어간 이동을 위한 항로를 구축하는 무인 비행체 항로 구축 시스템을 나타내는 블록 구성도이다. FIG. 41 is a block diagram showing a unmanned aerial vehicle construction system for constructing a route for interlayer movement of an unmanned aerial vehicle according to another embodiment.
도 41에 도시된 바와 같이, 다른 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 시스템(4100)은 레이어 형상화부(4110), 데이터 수집부(4120), 고도 산정부(4130), 검증부(4140), 레이어 변경 판단부(4150) 및 항로 생성부(4160)를 포함하여 이루어질 수 있다. 이러한 무인 비행체 항로 구축 시스템의 각 구성요소들은 서버에 포함된 프로세서일 수 있다. 이러한 구성요소들은 도 39의 방법이 포함하는 단계들(3900 내지 3990) 또는 도 40의 방법이 포함되는 단계들(4000 내지 4035)을 메모리가 포함하는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드를 통해 실행하도록 구현될 수 있다. 41, the unmanned aerial vehicle navigation system 4100 according to another embodiment includes a
도 41에서 레이어 형상화부(4110)는 스캔 데이터로부터 식별된 피사체의 높이를 해당 좌표의 지표 고도를 기준으로 산출하여 특정 점의 높이를 연결하면 입체 공간에 다수의 2차원 레이어들을 형상화할 수 있으며, 상기의 레이어들은 수직 분리를 형성할 수 있다. In FIG. 41, the
데이터 수집부(4120)는 최초에 비행 고도 제한 높이의 레이어로부터 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다. 데이터 수집부(4120)는 지표 촬영 항공기에 탑재된 특정 고도에서 캘리브레이션(Calibration) 값이 설정된 촬영 장치를 통해 지표 영상 데이터를 획득할 수 있다. The
그리고 데이터 수집부(4120)는 지표 영상 데이터의 수집하기 위해 공간 지리 정보를 확인하여 비행을 위한 안전 경로를 탐색하고, 구체적인 비행 계획을 세워 해당 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다. 특히, 항로 구축을 위해 항로 분석에 필요한 최초 지표 영상 데이터의 수집은 조종자격을 갖춘 조종사의 가시권 내 비행만 허용하여 안전성을 최대한 확보할 수 있다.The
데이터 수집부(4120)는 비행 고도 제한의 높이 값을 설정하여 전파 고도 센서(예컨대, 전파 고도계(radio altimeter) 등)의 측정값을 비행 고도 제한 높이 검정이 가능한 피사체를 통해 확인할 수 있다. 여기에서 비행 고도 제한 높이 검정이 가능한 피사체는 비행 고도 제한보다 높거나 같은 지상 구조물 등이 될 수 있다. The
추가적으로 데이터 수집부(4120)는 촬영 장치의 해상도 및 이미지 획득 방식 등 제원과 입사각에 따른 캘리브레이션(Calibration) 파라미터 등 정보를 확인하고, 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(Flight Data Recorder, FDR)에 기록되는 기체의 비행 정보를 확인할 수 있다.In addition, the
고도 산정부(4130)는 수집된 지표 영상 데이터를 통해 카메라와 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 비행 항로 상의 고도 값을 추출할 수 있다. The
검증부(4140)는 추출된 고도 값으로부터 항로 검증을 통해 전파 고도 센서의 측정값을 보정할 수 있다. 또한, 검증부(4140)는 시뮬레이션을 통해 사전에 레이어 변경이 필요한 무인 비행체에게 할당할 항로 정보에 대한 검증도 수행할 수 있다. The
레이어 변경 판단부(4150)는 무인 비행체의 자율 비행 중 무인 비행체의 레이어 변경이 필요한지를 판단하며, 레이어 변경이 필요하다면, 레이어 변경을 하기 위한 레이어 이동 정보를 정의하여 무인 비행체를 위한 비행 경로 정보에 반영할 수 있다. The layer
여기서 레이어 이동 정보에는 레이어 변경 가능 구간 위치 정보, 변경 가능 구간 진입 시간, 레이어 이동 시간(레이어 이동 시작 시간과 레이어 이동 종료 시간), 변경 가능 구간 진입 각도 중 적어도 어느 하나 이상이 포함될 수 있다. 이에, 레이어 변경 판단부(4150)는 무인 비행체의 레이어 간 비행 가능 여부를 판단한 후, 자율 비행을 수행하고 있는 타 무인 비행체들과의 충돌을 방지하기 위해 레이어 이동 정보를 각 무인 비행체 별로 생성하여 항로 지도에 포함시킬 수 있다. 또한, 레이어 변경 판단부(4150)는 레이어 이동 정보를 항로 구축할 때 생성하지 않고, 무인 비행체가 요구할 때 생성할 수도 있다. Here, the layer movement information may include at least one of a layer changeable section position information, a changeable section entry time, a layer movement time (a layer movement start time and a layer movement end time), and a changeable section entry angle. The layer
항로 생성부(4160)는 레이어 형상화부(4110)에서 무인 비행체의 자율 비행을 위해 생성한 레이어 상에 무인 비행체의 비행을 위한 웨이포인트들을 정의하고, 정의된 웨이포인트들을 연결하여 항로를 생성할 수 있다. 또한, 레이어 변경 판단부(4150)에 의해 무인 비행체가 비행 중 레이어 변경이 필요한 경우, 레이어 내의 비행 경로 정보와 레이어 변경을 위한 레이어 이동 정보를 포함하는 레이어 간 비행 경로 정보를 포함하는 무인 비행체 항로를 생성할 수 있다. 또한, 항로 생성부(4160)는 레이어 변경이 필요한 무인 비행체에 대한 무인 비행체 항로를 생성할 경우, 검증부(4140)에 의해 시뮬레이션된 레이어 간 비행 경로 정보를 사용할 수 있다. 레이어 이동 정보 및 무인 비행체가 레이어 간을 이동하기 위한 비행을 수행하는 절차에 대한 설명은 도 44 내지 도 48을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.
The
도 42는 일 실시예에 따라 레이어 간을 이동하기 위한 무인 비행체의 동작 방법을 나타내는 흐름도이다. 42 is a flowchart illustrating an operation method of an unmanned aerial vehicle for moving between layers according to an embodiment.
도 42를 참조하면, 단계(4202)에서 무인 비행체는 정해진 항로에 따라 자율 비행을 수행할 수 있다. 이때, 무인 비행체의 자율 비행은 위에서 설명한 실시예들에 따라 수행될 수 있다. 단계(4204)에서 무인 비행체는 자율 비행을 수행하는 도중 레이어 변경이 필요한지 여부를 판단할 수 있다. 무인 비행체는 사전에 저장된 항로 정보 또는 사전 정의된 프로그램 또는 관제 시스템 또는 운영 시스템으로부터의 제어 명령에 따라 레이어 변경이 필요한지를 판단할 수 있다. Referring to FIG. 42, in
예를 들어, 단계(4204)에서 무인 비행체에 미리 저장된 항로에 따라 레이어 A상을 자율 비행하는 도중 레이어 B로의 레이어간 이동을 위한 레이어 이동 항로가 존재한다면, 무인 비행체는 레이어 변경이 필요하다는 것을 판단할 수 있다. 이는 레이어 A 상의 정해진 항로를 1회 비행 후 레이어 이동 항로를 통해 레이어 B로 이동할 수도 있으며, 레이어 A 상의 항로를 반복 비행 한 후, 레이어 이동 항로를 통해 레이어 B로 이동할 수도 있다. 이러한 무인 비행체의 레이어 이동 절차들은 사전에 항로 구축 시스템에 의해 구축된 항로 상에 정의되어 있을 수도 있다.For example, if there is a layer movement route for interlayer movement to the layer B during the autonomous flight of the layer A image according to the route previously stored in the unmanned air vehicle at
다른 예로, 단계(4204)에서, 무인 비행체는 관제 시스템 또는 운영 시스템으로부터 레이어 이동 명령이 수신될 경우, 레이어 변경이 필요하다고 판단하여 레이어 간 이동을 수행할 수 있다. 이러한 경우 관제 시스템 또는 운영 시스템으로부터 레이어 이동 명령이 수신될 경우, 레이어 변경 가능 구간까지 이동한 후 레이어 이동 항로를 통해 다른 레이어로 이동할 수 있다. As another example, in
또 다른 예로, 단계(4204)에서 무인 비행체는 사전 정의된 프로그램에 따라 레이어 변경이 필요한지 판단할 수 있다. 이러한 경우 사전 정의된 프로그램은 "레이어 A 상의 항로의 소정 횟수 반복 비행 후, 레이어 B로 이동"과 같은 사전에 저장된 동작 명령어일 수 있다. As another example, in
레이어 변경이 필요 없을 경우, 무인 비행체는 단계(4206)에서 자율 비행이 종료되었는지 여부를 판단하고, 종료되지 않은 경우 단계(4202)에서 항로에 따라 자율 비행을 수행할 수 있다. If it is not necessary to change the layer, the unmanned aerial vehicle may determine whether the autonomous flight has ended in
반면, 레이어 변경이 필요할 경우, 무인 비행체는 단계(4208)에서 레이어 변경 가능 구간으로 이동하고, 단계(4210)에서 레이어 변경 가능 구간에 진입했는지를 확인할 수 있다. 이때 무인 비행체가 레이어 변경 가능 구간에 진입했는지 여부는 GPS 정보, 고도 센서 등을 통해 파악된 현재 무인 비행체의 위치 정보와 미리 정해진 레이어 변경 가능 구간 위치 정보를 비교함으로써 확인할 수 있다. 레이어 변경 가능 구간에 진입하지 못한 경우, 단계(4208)에서 무인 비행체는 레이어 변경 가능 구간까지 이동을 계속한다. 상기 단계(4208)에서 무인 비행체는 레이어 이동 정보에 포함된 레이어 변경 가능 구간 정보(레이어 변경 가능 구간 위치 정보, 높이 정보, 크기 정보), 레이어 변경 가능 시간, 타 레이어로 이동하기 위한 진입 지점 정보, 진입 각도 정보, 진입 속도 정보, 도착 레이어 식별 정보, 상기 도착 레이어 내의 항로 정보, 변경 가능 구간 정보, 변경 가능 구간 내 타 무인 비행체 정보 중 적어도 하나를 사용하여 레이어 변경 가능 구간으로 이동할 수 있다.On the other hand, if the layer change is required, the unmanned aerial vehicle moves to the layer changeable section in
반면, 단계(4210)에서 레이어 변경 가능 구간에 진입한 경우, 단계(4212)에서 무인 비행체는 레이어 변경을 위한 동작을 수행하고, 단계(4214)에서 변경하고자 하는 레이어(도착 레이어)로 이동할 수 있다. 무인 비행체의 동작은 고도 상승 또는 하강을 위한 양력, 비행력을 조절하기 위해 제어부 또는 프로세서가 비행 구동부를 제어하는 일련의 동작들을 포함할 수 있다. 여기에서 무인 비행체는 레이어 이동 정보에 포함된 레이어 변경 가능 구간 정보, 레이어 변경 가능 시간, 타 레이어로 이동하기 위한 진입 지점 정보, 진입 각도 정보, 진입 속도 정보, 도착 레이어 식별 정보, 상기 도착 레이어 내의 항로 정보, 변경 가능 구간 정보, 변경 가능 구간 내 타 무인 비행체 정보 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 사용하여 레이어 이동 중 타 비행체와의 충돌을 회피할 수 있다. On the other hand, if the user enters the layer changeable period in
단계(4216)에서 무인 비행체는 변경하고자 하는 레이어(도착 레이어)에 도달한 경우, 단계(4220)에서 도착 레이어에 할당된 항로를 따라 비행할 수 있다. 반면, 무인 비행체가 도착 레이어에 도달하지 않은 경우, 단계(4218)에서 도착 레이어에 도달할 때까지 이동을 계속할 수 있다. 단계(4220)에서 무인 비행체는 도착 레이어에 할당된 항로 정보를 무선 통신부를 통해 수신할 수도 있다.
If the unmanned aerial vehicle reaches the layer (destination layer) to be changed in
도 43은 다른 실시예에 따라 레이어 간을 이동하기 위한 무인 비행체의 항로를 구축하는 항로 구축 시스템의 블록 구성도이다. 43 is a block diagram of a route construction system for constructing a route of an unmanned aerial vehicle for moving between layers according to another embodiment.
도 43을 참조하면, 항로 구축 시스템(4300)에 포함된 레이어 형상화부(4302), 항로 결정부(4304), 검증부(4306), 비행 경로 정보 생성부(4308), 인터페이스부(4310), 메모리(4312), 제어부(4314)는 전기적으로 연결되는 버스 인터페이스(4316)를 통해 연결되어 데이터 및 제어 신호를 서로 송수신할 수 있다. 43, a
레이어 형상부(4302)는 위에서 설명한 바와 같이 각 무인 비행체의 자율 비행을 위한 레이어들을 형상화할 수 있다. 더 구체적으로, 레이어 형상화부(4302)는 항공 사진 등을 통해 획득된 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율 비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화하고, 형상화된 레이어로부터 비행 경로(항로)에 대한 지표 영상 데이터를 수집하며, 수집된 지표 영상 데이터를 통해 상기 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 비행 항로 좌표의 고도 값을 추출한 후, 각 항로의 웨이포인트에서의 비행 고도 값을 설정할 수 있다. 여기에서 항로는 동일 레이어에 표기된 웨이포인트 사이에 연결되는 선을 포함할 수 있으며, 각각 다른 레이어에 위치한 웨이포인트들간 연결되는 선을 포함할 수도 있다. The
항로 결정부(4304)는 무인 비행체의 임무 또는 운영 시스템에서 요구한 목적에 따라 무인 비행체가 비행할 항로를 결정하며, 결정된 항로 정보를 제어부(4314)로 전달할 수 있다. 이때 항로 결정부(4304)는 레이어 형상화부(4302)가 형상화한 레이어 상에 존재하는 다수개의 웨이포인트(레이어 내 웨이포인트)(Intra-Layer waypoint)들 중 무인 비행체의 자율 비행을 위한 항로를 결정하게 된다. 무인 비행체가 레이어 간 이동을 해야 하는 경우, 항로 결정부(4304)는 무인 비행체가 이동할 레이어 간의 웨이포인트들(Inter-Layer waypoint)을 연결하는 항로를 포함하는 레이어 이동 정보도 생성할 수 있다. 항로 결정부(4304)가 무인 비행체의 레이어 간 이동을 위한 항로를 결정하는 절차는 하기의 도 44 내지 도 48을 참조하여 설명하기로 한다. The
검증부(4306)는 레이어 형상화부(4302)에서 생성한 레이어에 포함된 고도 값에 대하여 항로 검증을 통해 획득된 측정 고도 값을 이용하여 고도 센서의 측정 값을 보정하여 비행 경로 정보 생성부(4308)로 전달함으로써, 차후 자율 비행 지도 제작 시 또는 항로 구축 시 사용할 수 있다. The
인터페이스부(4310)는 도시되지 않은 관제 시스템, 운영 시스템 또는 무인 비행체와 무선 네트워크/유선 네트워크를 통해 통신을 수행하여 데이터 정보 및 제어 정보를 송수신할 수 있다. The
메모리(4312)는 무인 비행체의 자율 비행을 위해 레이어 형상화부(4302)가 생성한 레이어들과 항로 결정부(4304)가 결정한 항로 정보들을 저장하고, 비행 경로 정보 생성부(4308)에서 생성한 무인 비행체 비행 경로 정보를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(4312)는 무인 비행체들을 식별하기 위한 무인 비행체 식별자들과, 레이어 식별자들과 각 무인 비행체에게 할당되는 비행 경로 정보를 저장할 수 있다. The
제어부(4314)는 레이어 형상화부(4302), 항로 결정부(4304), 검증부(4306), 비행 경로 정보 생성부(4308), 인터페이스부(4310), 메모리(4312)와 버스 인터페이스(4316)를 통해 제어 신호 및 데이터 신호를 송수신하며, 무인 비행체의 자율 비행에 필요한 비행 경로 정보 요청이 수신될 경우, 메모리(4312)에 상기 요청된 비행 경로 정보가 존재하지 않는다면, 레이어 형상화부(4302), 항로 결정부(4304), 검증부(4306), 비행 경로 정보 생성부(4308)를 제어하여 비행 경로 정보를 생성하도록 제어할 수 있다. The
반면, 메모리(4312)에 상기 요청된 비행 경로 정보가 존재한다면, 메모리(4312)에 기저장된 비행 경로 정보를 독출하여 인터페이스부(4310)를 통해 운영 시스템, 관제 시스템 또는 무인 비행체로 전송할 수 있다.
On the other hand, if the requested flight path information exists in the
도 44는 일 실시예에 따른 무인 비행체가 레이어간 자율 비행을 수행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 44 is a diagram for explaining a method of performing an inter-layer autonomous flight by an unmanned aerial vehicle according to an embodiment.
도 44를 참조하면, 레이어 1(4400), 레이어 2(4402), 레이어 3(4404),..., 레이어 N(4406)까지 N개의 레이어가 존재하는 것을 가정한다. 여기서 참조번호 4410a, 4410b, 4410c, 4410n는 각 레이어 상에 존재하는 웨이포인트와 각 웨이포인트를 연결한 비행 경로를 나타낼 수 있다. Referring to FIG. 44, it is assumed that there are N layers up to
일 실시예에 따른 무인 비행체가 레이어간 자율 비행을 수행하는 방법에서 무인 비행체가 레이어 1(4400)에서 레이어 2(4402), 레이어 3(4404)를 거쳐 레이어 N(4406)까지 레이어 간을 비행할 수 있고(4450), 무인 비행체가 레이어 1(4400)과 레이어 2(4402)간을 레이어 이동 경로(4460)를 통해 이동할 수 있으며, 무인 비행체가 레이어 2(4405)와 레이어 3(4404)간을 레이어 이동 경로(4470)을 통해 이동할 수 있다.In a method in which an unmanned aerial vehicle according to an embodiment performs an inter-layer autonomous flight, the unmanned aerial vehicle can fly between layers from the first layer 4400 to the second layer 4402, the third layer 4404, and the fourth layer 4406 And the unmanned aerial vehicle can move between the layer 2 4405 and the layer 2 4402 through the
즉, 무인 비행체가 레이어 이동 정보에 따라 레이어간을 이동할 수도 있고, 복수 개의 레이어들을 통과하여 도착 레이어까지 이동할 수 있다.
That is, the unmanned aerial vehicle can move between layers according to the layer movement information, or can move to a destination layer through a plurality of layers.
도 45는 일 실시예에 따른 무인 비행체가 레이어 사이를 이동하기 위하여 설정된 레이어 변경 가능 구간을 설명하는 도면이다. 45 is a view for explaining a layer changeable period in which an unmanned aerial vehicle according to an embodiment is set to move between layers.
도 45를 참조하면, 무인 비행체가 레이어 1(4510)에서 항로를 따라 비행하는 도중 레이어 2(4520)를 거쳐 레이어 3(4530)까지 이동하는 과정을 확인할 수 있다. 여기에서 무인 비행체가 자율 비행을 수행하는 도중 다른 레이어로 이동하기 위해 출발하는 레이어 1(4510)을 출발 레이어, 무인 비행체가 이동하고자 하는 목적 레이어 3(4530)를 도착 레이어, 레이어 3(4530)에 무인 비행체가 도착하기 위해 경유하는 레이어 2(4520)를 경유 레이어라 하기로 한다. 경유 레이어인 레이어 2(4520)는 출발 레이어와 도착 레이어 사이에 존재하는 레이어로서, 무인 비행체가 경유하는 레이어가 없는 경우 존재하지 않을 수도 있다. Referring to FIG. 45, it can be seen that the unmanned aerial vehicle moves from the first layer 4510 to the third layer 4530 through the second layer 4520 while flying along the route. Here, when the unmanned aerial vehicle is performing an autonomous flight, the first layer 4510 that departs to move to another layer is referred to as a start layer, the
이와 같이 무인 비행체가 레이어 1(4510)에서 레이어 3(4530)까지 이동하기 위한 레이어 변경 가능 구간(4550)이 존재하는 것을 확인할 수 있다. 레이어 변경 가능 구간(4550)은 무인 비행체가 레이어 간을 이동할 때 다른 무인 비행체들과의 충돌을 방지하기 위해 설정한 구간으로 레이어 간을 이동하는 모든 비행체가 반드시 준수해야 하는 구간으로 정의할 수 있다. 즉, 다른 레이어를 이용하고자 하는 무인 비행체의 비행만을 위해 사용되는 구간이다. 레이어 변경 가능 구간(4550)은 도 40의 항로 생성부(4060)나 도 43의 비행 경로 정보 생성부(4308)에서 결정할 수 있다. 참조번호 4560과 4570은 무인 비행체가 상승 비행 또는 하강 비행을 통해 레이어 간을 이동하는 것을 보여주며, 무인 비행체의 레이어 변경 시의 충돌을 방지하기 위해 레이어 변경 가능 구간(4550)은 상승 구역과 하강 구역이 구분되어 존재할 수도 있다. In this way, it can be seen that there is a layer
도 45에서 무인 비행체는 항로 구축 시스템에서 생성한 레이어 이동 정보에 포함된 레이어 변경 가능 시간, 타 레이어로 이동하기 위한 진입 지점 정보, 진입 각도 정보, 진입 속도 정보, 도착 레이어 식별 정보, 상기 도착 레이어 내의 항로 정보, 변경 가능 구간 정보, 변경 가능 구간 내 타 무인 비행체 정보 중 적어도 하나를 이용하여 레이어 변경 가능 구간(4550)에 진입하고, 타 무인 비행체와의 충돌을 방지하면서 타 레이어로의 이동을 위한 비행을 수행할 수 있다. 45, the unmanned aerial vehicle includes a layer changeable time included in the layer movement information generated in the route construction system, entry point information for moving to another layer, entry angle information, entry speed information, arrival layer identification information, It is possible to enter the layer
아래의 표 5는 일 실시예에 따른 레이어 이동 정보에 포함된 정보들을 나타낸다. Table 5 below shows information included in the layer movement information according to one embodiment.
도 46은 일 실시예에 따라 무인 비행체가 레이어 간을 이동하는 절차를 설명하기 위한 수직 단면도이다. 46 is a vertical sectional view for explaining a procedure in which an unmanned aerial vehicle moves between layers according to an embodiment.
참조번호 4640은 무인 비행체(4650)가 레이어 1(4600)에서 레이어 2(4610)를 경유하여 레이어 3(4620)으로 이동하기 위한 레이어 변경 가능 구간을 나타낸다. 도 46을 참조하면, 참조번호 4630과 같이 무인 비행체(4650)가 레이어 1(4600) 상의 항로를 비행하다가, 레이어 이동 정보에 포함된 레이어 변경 가능 구간 정보, 레이어 변경 가능 시간, 타 레이어로 이동하기 위한 진입 지점 정보, 진입 각도 정보, 진입 속도 정보에 따라 레이어 1(4600)에서 레이어 3(4620)으로 이동하는 것을 보여준다. 참조번호 4660은 레이어 1(4600)에서 레이어 2(4610)으로 이동하는 항로를 나타내며, 참조번호 4670은 레이어 2(4610)에서 레이어 3(4620)으로 이동하는 항로를 나타낸다. 참조번호 4680은 도착 레이어인 레이어 3(4620)에 도착한 무인 비행체가 레이어 3(4620)상의 항로에 따라 자율 비행을 수행하는 것을 보여준다.
도 47은 다른 실시예에 따라 무인 비행체가 레이어 간을 이동하는 절차를 설명하는 도면이다. 47 is a view for explaining a procedure in which an unmanned aerial vehicle moves between layers according to another embodiment.
도 47에서는 무인 비행체가 레이어 간을 이동하는 중에서도 경유 레이어인 레이어 2(4710)상의 항로에 따라 비행을 수행하고, 다른 레이어로 이동할 수 있음을 보여주는 도면이다. 즉, 도 47에서 참조번호 4730은 무인 비행체가 레이어 1(4700)에서 출발한 후, 경유 레이어인 레이어 2(4710)상의 항로에 따라 비행을 수행하고, 레이어 3(4720)로 이동할 수 있다. 레이어 3(4720) 상의 항로를 비행한 무인 비행체는 다시 레이어 2(4710)를 경유한 후, 출발 레이어인 레이어 1(4700)로 복귀하는 것을 보여준다. 도 47에서는 레이어 변경 구간이 하강 비행을 하는 구간(4740)과 상승 비행을 하는 구간(4750)이 각각 별개로 존재하는 것을 보여준다. 즉, 참조번호 4740 구간은 하강 비행을 통한 레이어 이동을 위한 목적으로 설정된 구간이고, 참조번호 4750 구간은 상승 비행을 통한 레이어 이동을 위한 목적으로 설정된 구간이다.
47 is a diagram showing that the unmanned aerial vehicle can fly and travel to another layer in accordance with the route on the layer 2 (4710), which is the passive layer, while the unmanned aerial vehicle moves between the layers. 47,
도 48은 또 다른 실시예에 따라 무인 비행체가 레이어 간을 이동하는 절차를 설명하는 도면이다. FIG. 48 is a diagram illustrating a procedure in which an unmanned aerial vehicle moves between layers according to another embodiment. FIG.
도 48은 도 47과는 달리 레이어 이동을 위한 상승 비행용 구간과 하강 비행용 구간이 별도로 존재하지 않는 것을 보여준다. 도 48에서는 무인 비행체가 레이어 1(4800) 상의 항로(4830)를 비행한 후 마지막 웨이포인트에서 레이어 2(4810)으로 이동하기 위한 하강 비행(4840)을 수행하고, 레이어 2(4810) 상의 항로(4850)를 비행하다가 마지막 웨이포인트에서 레이어 3(4820)으로의 이동을 위한 하강 비행(4860)을 수행한 후, 레이어 3(4820) 상의 항로(4870)을 비행하는 것을 보여준다. 도 48과 같은 비행은 순찰, 감시 업무 등의 목적으로 비행하는 무인 비행체에 사용될 수도 있다. FIG. 48 shows that there is no separate rising flight section and falling flight section for layer movement, unlike FIG. In Figure 48, the unmanned aerial vehicle performs a
도 47과 도 48에 도시된 바와 같이 무인 비행체가 레이어 사이를 이동하면서 자율 비행을 수행하는 절차는 사전에 항로 구축 당시에 미리 정의될 수 있으며, 무인 비행체의 비행 중 관제 시스템, 운영 시스템 등으로부터의 제어 명령에 따라 진행될 수도 있다.
As shown in FIGS. 47 and 48, the procedure for performing the autonomous flight while moving between the layers of the unmanned aerial vehicle can be predefined at the time of constructing the route, and the control from the control system, the operating system, It may proceed according to an instruction.
도 49는 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 레이어 이동을 위한 무인 비행체와 관제 시스템의 방법 흐름도이다. FIG. 49 is a method flow diagram of an unmanned aerial vehicle and a control system for layer movement of an unmanned aerial vehicle according to another embodiment.
단계(4902)에서 무인 비행체(4900)는 관제 시스템(4950)으로 자율 비행을 위한 비행 보고를 수행하고, 단계(4904)에서 자율 비행을 수행할 수 있다. In step 4902, the unmanned aerial vehicle 4900 may perform a flight report for autonomous flight to the
단계(4906)에서 관제 시스템(4950)은 무인 비행체(4900)에 대한 관제를 수행하며, 무인 비행체(4900)는 관제 시스템(4950)의 관제에 따라 취득된 정보 보고, 감시 업무, 배달 업무, 구조 업무 등의 정해진 동작들을 수행하고, 주기적으로 자신의 상태 정보를 보고할 수 있다. In step 4906, the
단계(4908)에서 무인 비행체(4900)는 레이어 변경이 필요한지 판단하고, 레이어 변경이 필요하다면, 단계(4910)에서 관제 시스템으로 레이어 변경 요청 메시지를 송신할 수 있다. In
단계(4912)에서 관제 시스템(4950)은 무인 비행체(4900)에 대한 레이어 변경을 승인할지 여부를 결정할 수 있다. 이때 관제 시스템(4950)은 레이어 변경 가능 구간 내에 존재하는 타 무인 비행체와의 충돌 가능성 및 무인 비행체(4900)의 기체 정보 및 임무 정보 등을 고려하여 레이어 변경 요청에 대한 수락 여부를 판단할 수 있다. At
단계(4912)에서 레이어 변경을 수락하지 않는다면, 관제 시스템은 단계(4913)에서 레이어 변경 불가 메시지를 송신하고, 레이어 변경을 수락한다면, 단계(4914)에서 레이어 이동 정보를 생성하고, 단계(4916)에서 레이어 이동 정보를 무인 비행체(4900)로 송신할 수 있다. If the control system does not accept the layer change in
상기 레이어 이동 정보를 수신한 무인 비행체(4900)는 단계(4918)에서 상기 레이어 이동 정보에 따라 레이어 변경 가능 구간으로 이동한 후, 도착 레이어로의 이동 비행을 수행할 수 있다. In
단계(4920)에서 도착 레이어에 도달한 무인 비행체(4900)는 도착 레이어 상에서 자율 비행을 수행하기 위해 도착 레이어 상의 항로 정보가 필요한지를 판단할 수 있다. 상기 단계(4920)에서 도착 레이어 항로 정보가 필요하다면, 무인 비행체(4900)는 단계(4922)에서 관제 시스템(4950)으로 항로 요청 메시지를 송신할 수 있다. In
상기 항로 요청 메시지를 수신한 관제 시스템(4950)은 단계(4924)에서 무인 비행체(4900)로 상기 무인 비행체가 도달한 도착 레이어 상의 항로 정보를 송신하고, 단계(4926)에서 무인 비행체(4900)는 상기 관제 시스템(4950)으로부터 수신한 항로 정보에 따라 도착 레이어 상에서 자율 비행을 수행할 수 있다. The
반면, 상기 단계(4920)에서 도착 레이어 항로 정보가 필요하지 않다면, 무인 비행체(4900)는 단계(4926)에서 미리 저장된 항로 정보에 따라 자율 비행을 수행할 수 있다. On the other hand, if the arrival layer route information is not needed in the
아래의 표 6은 단계(4910)에서 무인 비행체(4900)가 관제 시스템(4950)으로 전송하는 레이어 변경 요청 메시지에 포함되는 정보들을 나타낸다. Table 6 below shows the information included in the layer change request message that the unmanned aerial vehicle 4900 transmits to the
상술한 실시예들에서는 무인 비행체가 변경 가능 구간에서 레이어 이동을 수행하는 것을 설명하였으나, 출발 레이어 상의 항로와 도착 레이어 상의 항로가 겹쳐지지 않을 경우에는 변경 가능 구간까지 무인 비행체가 이동하지 않고, 레이어 이동을 위한 비행 절차를 수행하는 것도 가능할 것이다. However, when the route on the departure layer and the route on the arrival layer are not overlapped, the unmanned aerial vehicle does not move until the changeable section, It is also possible to carry out the flight procedure for.
이와 같이, 실시예들에 따르면 비가시권의 자율비행 항로를 제공함으로써 지상물(地上物) 등으로 고도 값을 일정하게 유지하기 어려운 지역에 대한 조종사의 가시 범위 내 운영의 한계를 극복할 수 있다. As described above, according to the embodiments, it is possible to overcome the operational limitation of the pilot within the visible range of an area where it is difficult to maintain the altitude value constantly on the ground or the like by providing the autonomous flight route of the non-visibility region.
또한 실시예들에 따르면 스캐닝 데이터를 이용하여 표고 및 장애물의 높이 정보를 추출하고, 지표 영상 데이터의 영상 해상도 변화를 분석하여 추출된 지상물(地上物) 높이 정보를 활용하여 캘리브레이션(Calibration) 검증과 무인 비행체의 전파 고도 센서의 측정값을 보정함으로써, 무인 비행체의 안전 자율비행 항로를 구축할 수 있다. In addition, according to the embodiments, height information of elevation and obstacle is extracted using scanning data, analysis of change in image resolution of the landmark image data, verification of calibration using the extracted height information of ground object, By correcting the measured values of the radio altitude sensor of the unmanned aerial vehicle, it is possible to construct the safety autonomous flight route of the unmanned aerial vehicle.
더욱이, 자율비행 항로 구축은 지상 스캐닝 데이터를 통해 미리 구축된 레이어 상에 되는 것으로 설명되어 있으나, 지상 스캐닝 데이터 없이 미리 레이어를 설정하고 설정된 레이어 상에 구축된 자율비행 항로에 대해서 실제 무인 비행기의 시험 비행만으로 획득된 해상도 높이 정보를 이용하여 안전 비행 고도가 결정될 경우, 이를 이용하여 자율비행 항로를 구축하는 것도 가능하다. In addition, although the autonomous flight route construction is described as being on a pre-built layer through the ground scanning data, it is assumed that the layer is set in advance without the ground scanning data and that the autonomous flight route constructed on the set layer It is also possible to construct an autonomous flight route by using the height information of the resolution obtained by using the height information obtained only by the driver.
그리고, 기존의 지상물에 대하여 스캐닝된 포인트 군집(Point Cloud)와 추출된 DTM 및 DSM을 활용하여 설정된 레이어를 검증하기 위해 지상물(地上物) 해상도의 높이 값을 사용하여 지상물(地上物)에 대한 초음파 고도 센서 값을 보정하여 항로의 안전성을 검증할 수 있어, 신규 항로에 대한 추가적인 스캐닝 데이터 없이도 시뮬레이션을 통해 새로운 레이어와 항로의 설정이 가능할 수 있다. 또한 무인 비행체의 최고 비행 제한 고도를 설정함으로써, 유인 비행체와의 충돌을 방지할 수 있다.
In order to verify the set layer using the point cloud scanned for the existing ground and the extracted DTM and DSM, the height value of the ground surface resolution is used as the ground object, It is possible to verify the stability of the route by correcting the ultrasonic altitude sensor value for the new route and to set a new layer and route through the simulation without additional scanning data for the new route. Also, by setting the maximum flight limit altitude of the unmanned aerial vehicle, it is possible to prevent collision with the manned aircraft.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, controller, arithmetic logic unit (ALU), digital signal processor, microcomputer, field programmable array (FPA) A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing apparatus may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.
Claims (26)
형상화된 상기 레이어로부터 비행 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집하는 단계; 및
수집된 상기 지표 영상 데이터를 통해 상기 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 비행 항로 상의 고도 값을 추출하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 항로 구축 방법. Identifying a subject from the surface scanning data and forming a space capable of autonomous flight into a layer;
Collecting index image data for the flight path from the shaped layer; And
Analyzing the image resolution change according to the distance to the subject through the collected index image data, and extracting an altitude value on the flight path
The method comprising the steps of:
추출된 상기 고도 값으로부터 항로 검증을 통해 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계
를 더 포함하는 무인 비행체 항로 구축 방법. The method according to claim 1,
Correcting the measured value of the radio altitude sensor through route verification from the extracted altitude value
Wherein the method further comprises the steps of:
상기 자율비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화하는 단계는,
지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 상기 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득하는 단계;
수집된 상기 포인트 군집을 분석하여 상기 피사체를 식별하는 단계;
지형 고도 데이터를 활용하여 식별된 상기 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출하는 단계; 및
추출된 상기 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 상기 레이어로 형상화하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 항로 구축 방법. The method according to claim 1,
The step of shaping the space capable of autonomous flight into layers comprises:
Acquiring a point cloud of the subject scanned by the surface scanning device mounted on the ground photographing aircraft;
Analyzing the collected point clusters to identify the subject;
Extracting a height value of a specific point of the identified object using the terrain height data; And
Connecting the elevation values of specific points of the extracted object to form an area and an elevation capable of autonomous flight of the unmanned aerial vehicle in the space,
The method comprising the steps of:
상기 포인트 군집을 획득하는 단계는,
상기 지표 촬영 항공기에 탑재된 라이다(LiDAR) 장치를 통해 라이다 펄스가 투사된 상기 피사체의 상기 포인트 군집을 획득하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 항로 구축 방법.The method of claim 3,
Wherein acquiring the point cluster comprises:
Acquiring the point cluster of the subject projected with the Lidar pulse through a LiDAR device mounted on the ground imaging aircraft
Wherein the unmanned aerial vehicle is constructed by a plurality of aircraft.
상기 자율비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화하는 단계는,
상기 공간에 다수의 2차원 레이어를 생성하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 항로 구축 방법. The method according to claim 1,
The step of shaping the space capable of autonomous flight into layers comprises:
Generating a plurality of two-dimensional layers in the space
The method comprising the steps of:
상기 지표 영상 데이터를 수집하는 단계는,
상기 지표 촬영 항공기에 탑재된 특정 고도에서 캘리브레이션(Calibration) 값이 설정된 촬영 장치를 통해 상기 지표 영상 데이터를 획득하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 항로 구축 방법. The method according to claim 1,
Wherein the collecting of the indicator image data comprises:
Acquiring the indicator image data through a photographing apparatus having a calibration value set at a specific altitude mounted on the indicator photographing aircraft
The method comprising the steps of:
상기 지표 영상 데이터를 수집하는 단계는,
공간 지리 정보를 확인하여 비행을 위한 안전 경로를 탐색하는 단계; 및
상기 안전 경로를 반영하여 비행 계획을 세워 상기 비행 경로에 대한 상기 지표 영상 데이터를 수집하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 항로 구축 방법.The method according to claim 1,
Wherein the collecting of the indicator image data comprises:
Checking spatial geographic information and searching for a safe route for the flight; And
Collecting the index image data for the flight path by setting up a flight plan reflecting the safety path
The method comprising the steps of:
상기 지표 영상 데이터를 수집하는 단계는,
비행 고도 제한 값을 설정하여 전파 고도 센서의 측정값을 비행 고도 제한 높이의 검정이 가능한 피사체를 통해 확인하는 단계
를 더 포함하는 무인 비행체 항로 구축 방법.8. The method of claim 7,
Wherein the collecting of the indicator image data comprises:
The flight altitude limit value is set so that the measurement value of the radio altitude sensor can be confirmed through the object capable of checking the flight altitude limit height
Wherein the method further comprises the steps of:
상기 지표 영상 데이터를 수집하는 단계는,
촬영 장치의 캘리브레이션(Calibration) 정보를 확인하고 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(Flight Data Record, FDR)에 기록된 비행 정보를 확인하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 항로 구축 방법.The method according to claim 1,
Wherein the collecting of the indicator image data comprises:
Checking the calibration information of the photographing apparatus and confirming the flight information recorded in the flight data record (FDR) mounted on the unmanned air vehicle
The method comprising the steps of:
상기 비행 항로 상의 고도 값을 추출하는 단계는,
상기 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(FDR)로부터 좌표, 고도, 자세, 및 시간 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 촬영된 상기 지표 영상 데이터와 정합하고, 상기 촬영 장치의 캘리브레이션 정보를 참조하여 영상의 왜곡 보정과 상기 영상 해상도 변화의 분석을 통해 상기 비행 항로 상의 고도 값을 산출하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 항로 구축 방법.10. The method of claim 9,
Wherein the step of extracting the altitude value on the flight path comprises:
And at least one of coordinate, elevation, posture, and time information from the flight information record unit (FDR) mounted on the unmanned aerial vehicle is matched with the photographed landmark image data, Calculating the altitude value on the flight path through the correction and analysis of the image resolution change
Wherein the unmanned aerial vehicle is constructed by a plurality of aircraft.
상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계는,
항로에 존재하는 피사체로부터 고도 값을 추출하고 무인 비행체의 항로 좌표에 일정 간격으로 대입하여 상기 무인 비행체가 상기 항로 좌표에 도달하는 경우, 상기 피사체와 접촉하는 좌표에 해당하는 이미지의 해상도 높이를 인지하는 단계; 및
상기 해상도 높이에 따라 무인 비행체의 상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 항로 구축 방법.3. The method of claim 2,
The step of correcting the measured value of the radio-
The altitude value is extracted from the subject existing in the route and substituted into the route coordinates of the unmanned air vehicle at regular intervals to recognize the resolution height of the image corresponding to the coordinates in contact with the subject when the unmanned air vehicle reaches the route coordinates step; And
Correcting the measured value of the radio altitude sensor of the unmanned aerial vehicle according to the resolution height
The method comprising the steps of:
상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계는,
자율비행 시 통신 및 기체 인프라 환경에 대한 리스크를 최소화하기 위해 오프라인 이미지처리 방식을 지원하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 항로 구축 방법.3. The method of claim 2,
The step of correcting the measured value of the radio-
Supporting offline image processing method to minimize the risk of communication and gas infrastructure environment in autonomous flight
Wherein the unmanned aerial vehicle is constructed by a plurality of aircraft.
상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계는,
무인 비행체의 자율비행을 통해 상기 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고 수집된 상기 지표 영상 데이터를 해상도 변화 분석을 통해 항로관제 및 지상제어와 항로지도 데이터에 반영하며 새로운 항로의 생성 또는 검증하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 항로 구축 방법.3. The method of claim 2,
The step of correcting the measured value of the radio-
It repeatedly collects the abovementioned index image data through the autonomous flight of the unmanned aerial vehicle and reflects the collected index image data to the navigation control and ground control and route guidance data through the resolution change analysis and generates or verifies a new route
Wherein the unmanned aerial vehicle is constructed by a plurality of aircraft.
형상화된 상기 레이어로부터 비행 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및
수집된 상기 지표 영상 데이터를 통해 상기 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 비행 항로 좌표의 고도 값을 추출하는 고도 산정부
를 포함하는 무인 비행체 항로 구축 시스템. A layer shaping unit for shaping a space capable of autonomous flight by identifying a subject from the surface scanning data into a layer;
A data collecting unit for collecting index image data of a flight path from the shaped layer; And
An altitude estimating unit for analyzing a change in image resolution according to the distance from the subject and extracting an altitude value of the flight path coordinates through the collected index image data;
And an unmanned aerial vehicle system.
추출된 상기 고도 값으로부터 항로 검증을 통해 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 검증부
를 더 포함하는 무인 비행체 항로 구축 시스템. 15. The method of claim 14,
A verification unit for correcting a measured value of the radio-wave altitude sensor through route verification from the extracted altitude value,
Further comprising: an unmanned aerial vehicle construction system.
상기 레이어 형상화부는,
지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 상기 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득하는 수집부;
수집된 상기 포인트 군집을 분석하여 상기 피사체를 식별하는 식별부;
지형 고도 데이터를 활용하여 식별된 상기 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출하는 추출부; 및
추출된 상기 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 상기 레이어로 형상화하는 레이어부
를 포함하는 무인 비행체 항로 구축 시스템.15. The method of claim 14,
The layer-
A collecting unit for acquiring a point cloud of the subject scanned by the surface scanning device mounted on the ground photographing aircraft;
An identification unit for analyzing the collected point clusters and identifying the subject;
An extracting unit for extracting a height value of a specific point of the identified object by utilizing the terrain height data; And
A layer unit for forming an area and an altitude at which a space of the unmanned aerial vehicle can freely fly by connecting the height values of specific points of the extracted object to the space,
And an unmanned aerial vehicle system.
상기 데이터 수집부는,
공간 지리 정보를 확인하여 비행을 위한 안전 경로를 탐색하고, 상기 안전 경로를 반영하여 비행 계획을 세워 상기 비행 경로에 대한 상기 지표 영상 데이터를 수집하며, 상기 지표 촬영 항공기에 탑재된 특정 고도에서 캘리브레이션(Calibration) 값이 설정된 촬영 장치를 통해 상기 지표 영상 데이터를 획득하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 항로 구축 시스템. 15. The method of claim 14,
Wherein the data collecting unit comprises:
The navigation system searches for a safe route for the flight by checking the spatial geographical information, collects the index image data for the flight path by setting up a flight plan reflecting the safety route, and performs calibration (calibration) at a specific altitude Acquiring the index image data through a photographing apparatus set to a calibration value
And the unmanned aerial vehicle configuration system.
상기 데이터 수집부는,
비행 고도 제한 값을 설정하여 전파 고도 센서의 측정값을 비행 고도 제한 높이의 검정이 가능한 피사체를 통해 확인하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 항로 구축 시스템.18. The method of claim 17,
Wherein the data collecting unit comprises:
By setting the flight altitude limit value, the measurement value of the radio altitude sensor can be confirmed through the subject capable of checking the flight altitude limit height
And the unmanned aerial vehicle configuration system.
상기 데이터 수집부는,
촬영 장치의 캘리브레이션(Calibration) 정보를 확인하고 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(Flight Data Record, FDR)에 기록된 비행 정보를 확인하며,
상기 고도 산정부는,
상기 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(FDR)로부터 좌표, 고도, 자세, 및 시간 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 촬영된 상기 지표 영상 데이터와 정합하고, 상기 촬영 장치의 캘리브레이션 정보를 참조하여 영상의 왜곡 보정과 상기 영상 해상도 변화의 분석을 통해 상기 비행 항로 상의 고도 값을 산출하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 항로 구축 시스템.15. The method of claim 14,
Wherein the data collecting unit comprises:
Checks the calibration information of the photographing device, confirms the flight information recorded in the Flight Data Record (FDR) mounted on the unmanned air vehicle,
The altitude calculation unit calculates,
And at least one of coordinate, elevation, posture, and time information from the flight information record unit (FDR) mounted on the unmanned aerial vehicle is matched with the photographed landmark image data, Calculating the altitude value on the flight path through the correction and analysis of the image resolution change
And the unmanned aerial vehicle configuration system.
상기 검증부는,
항로에 존재하는 피사체로부터 고도 값을 추출하고 무인 비행체의 항로 좌표에 일정 간격으로 대입하여 상기 무인 비행체가 상기 항로 좌표에 도달하는 경우, 상기 피사체와 접촉하는 좌표에 해당하는 이미지의 해상도 높이를 인지하고, 상기 해상도 높이에 따라 무인 비행체의 상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 항로 구축 시스템.16. The method of claim 15,
Wherein the verifying unit comprises:
The altitude value is extracted from the subject existing in the route and substituted into the route coordinates of the unmanned air vehicle at regular intervals to recognize the resolution height of the image corresponding to the coordinates in contact with the subject when the unmanned air vehicle reaches the route coordinates , And correcting the measurement value of the radio altitude sensor of the unmanned aerial vehicle according to the resolution height
And the unmanned aerial vehicle configuration system.
상기 검증부는,
자율비행 시 통신 및 기체 인프라 환경에 대한 리스크를 최소화하기 위해 오프라인 이미지처리 방식을 지원하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 항로 구축 시스템.16. The method of claim 15,
Wherein the verifying unit comprises:
Supporting offline image processing method to minimize the risk of communication and gas infrastructure environment in autonomous flight
And the unmanned aerial vehicle configuration system.
상기 검증부는,
무인 비행체의 자율비행을 통해 상기 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고 수집된 상기 지표 영상 데이터를 해상도 변화 분석을 통해 항로관제 및 지상제어와 항로지도 데이터에 반영하며 새로운 항로의 생성 또는 검증하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 항로 구축 시스템.16. The method of claim 15,
Wherein the verifying unit comprises:
It repeatedly collects the abovementioned index image data through the autonomous flight of the unmanned aerial vehicle and reflects the collected index image data to the navigation control and ground control and route guidance data through the resolution change analysis and generates or verifies a new route
And the unmanned aerial vehicle configuration system.
형상화된 상기 레이어 상에 상기 무인 비행체의 항로를 생성하기 위한 웨이포인트를 결정하는 단계;
형상화된 상기 레이어로부터 상기 웨이포인트에 대한 지표 영상 데이터를 수집하는 단계;
수집된 상기 지표 영상 데이터를 통해 상기 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 각 웨이포인트 상의 고도 값들 추출하는 단계; 및
형상화된 상기 레이어, 상기 웨이포인트들, 상기 고도 값들, 및 상기 웨이포인트들 간의 연결선인 비행 경로 중 적어도 어느 하나 이상의 비행 경로 정보를 포함하는 무인 비행체의 비행 경로 정보를 생성하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 항로 구축 방법.Identifying a subject from the surface scanning data and shaping a space capable of autonomous flight of the unmanned aerial vehicle into a layer;
Determining a waypoint for generating a route of the unmanned aerial vehicle on the shaped layer;
Collecting index image data for the waypoint from the shaped layer;
Extracting altitude values on each waypoint by analyzing a change in image resolution according to the distance from the object through the collected index image data; And
Generating flight path information of an unmanned air vehicle including at least one or more flight path information among the formed layer, the waypoints, the altitude values, and a flight path that is a connection line between the waypoints
The method comprising the steps of:
상기 웨이포인트는,
상기 무인 비행체가 상기 레이어 상에서 자율 비행을 수행하는 지점의 지표면에 존재하는 지상물의 위치를 나타내거나 미리 정해진 임무를 수행하는 위치를 나타내는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 항로 구축 방법.24. The method of claim 23,
The waypoints may comprise:
Indicates the position of the ground object existing on the surface of the ground at the point where the unmanned flying vehicle performs autonomous flight on the layer or indicates a position performing a predetermined mission
Wherein the unmanned aerial vehicle is constructed by a plurality of aircraft.
상기 무인 비행체의 비행 경로 정보를 생성하는 단계는,
상기 무인 비행체가 최초 할당된 레이어인 출발 레이어에서 다른 레이어로의 이동이 필요한 경우, 상기 무인 비행체가 이동 예정인 도착 레이어를 결정하는 단계; 및
상기 출발 레이어에서 상기 도착 레이어로 이동하기 위한 레이어 이동 정보를 생성하는 단계;
를 포함하는 무인 비행체 항로 구축 방법.24. The method of claim 23,
The step of generating flight path information of the unmanned air vehicle includes:
Determining an arrival layer to which the unmanned aerial vehicle is to be moved if it is necessary to move from a departure layer to another layer that is an initially allocated layer of the unmanned air vehicle; And
Generating layer movement information for moving from the starting layer to the arrival layer;
The method comprising the steps of:
상기 레이어 이동 정보는,
상기 무인 비행체의 자율 비행을 위한 항로 중 레이어 변경을 위한 웨이포인트 구간을 포함하는 레이어 변경 가능 구간, 레이어 이동 시간, 변경 구간 진입 시간, 변경 구간 진입 각도 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 항로 구축 방법.26. The method of claim 25,
The layer-
At least any one of a layer changeable section including a waypoint section for changing a layer among passages for autonomous flight of the unmanned aerial vehicle, a layer movement time, a change section entry time, and a change section entry angle
Wherein the unmanned aerial vehicle is constructed by a plurality of aircraft.
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