KR20200050487A - Ｒｆｉｄ 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템 및 방법이 개시된다. 상기 시스템은 특정 지역의 테두리에 설치된 RFID 태그 부착 팻말들; 무선 통신부를 구비하며, 드론 제어 신호를 전송하는 드론 제어기; 및 상기 드론 제어기 또는 스마트폰으로부터 상기 드론 제어 신호를 수신받아 제어되며, RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 GPS 유도 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행시에, 지표면으로부터 일정 고도 상공에서 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 상기 RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치 정보와 드론의 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하고, 드론의 카메라 동영상 데이터에서 패트롤 지역의 사람, 동물, 들짐승이 탐지되면, PC 또는 스마트폰으로부터 전송된 원격 음성 신호를 출력하거나 또는 동물 퇴치음을 출력하여 사람/동물, 들짐승이 접근하지 못하도록 통제하는 GPS 수신기, 카메라와 지향성 스피커 및 RFID 리더가 구비된 드론을 포함한다.
Description
본 발명은 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 드론의 제어 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역에서 테두리에 50~100m 간격으로 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들이 설치되고, RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도를 포함하는 드론의 비행지역(1->2->3->4...)이 설정되며, 드론의 비행 콘트롤러(FC)의 고도 제어에 따라 지상 30~50m 상공내에서 카메라와 지향성 스피커, GPS 수신기와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론이 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 값의 위치를 인식하며, 드론의 카메라 영상 데이터를 비디오 서버로 전송 및 저장되어 PC, 스마트폰에 모니터링되며, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, 드론의 카메라 동영상 데이터에서 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC/스마트폰에 알람을 발생하며 PC 또는 스마트폰의 원격 음성 신호 또는 원격 제어 신호에 따라 드론의 저장부의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커로 출력하여 사람/동물, 들짐승이 접근하지 못하도록 통제하는, 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템 및 방법에 관한 것이다.
드론은 군사용으로 사용되는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)와, 소형 비행기 형태의 고정익 드론과, 쿼드 콥터 또는 헥사 콥터 형태의 회전익 드론으로 분류된다.
회전익 드론은 주로 쿼드 콥터 또는 헥사 콥터가 상업용 멀티 콥터로 사용되며, 4, 6, 8개의 프로펠러와 모터를 구비하는 드론을 사용하며, 별도의 드론 조종기(RC Transmitter/Receiver)를 사용하여 RF 주파수를 통해 드론 동작제어 신호(PWM command)를 하늘을 나는 드론으로 전송하여 드론의 수직 이착륙(VTOL, Vertical Takeoff and Landing)과 방향 제어, 선형 가속, 비행 경로 제어, 랜딩을 제어한다.
도 1은 기존 멀티 콥터 드론의 동작 방식을 설명한 도면이다.
드론은 공기 역학적으로 안정적인 비행을 위해 비행 콘트롤러(FC, Flight Controller)와 전자속도제어기(ESC, Electronic speed Controller)를 사용하며, 비행 콘트롤러(FC)는 드론의 이동 방향과 위치를 정확하게 계산하기 위해 임베디드 프로세서에 내장된 자이로스코프, 가속도계, 고도계로부터 정보를 취합한다. 모터(M1, M2, M3, M4)가 4개인 쿼드콥터의 작동원리는 M1, M3 로터와 M2, M4 로터는 각각 같은 방향으로 회전하지만 서로 회전방향이 반대이며, 모터에서 발생하는 반동토크를 상쇄시켜 작동된다.
표 1은 쿼드 콥터의 동작 원리를 나타낸다.
| 상승 및 하강 (Trottle up/down) |
M1~M4를 동일하게 회전속도를 올리면 기체는 상승하고 동일하게 회전속도를 낮추면 기체는 하강하게 된다. |
| 전후진 (Roll left/right) |
M3 로터의 속도만 올리면 기체는 앞으로 기울어져 전진하게 되고 반면에 M1 로터의 속도만을 올리면 기체는 뒤로 기울어져 후진하게 된다. |
| 좌후진 (Roll left/right) |
M2 로터의 속도만을 올리면 기체는 왼쪽으로 기울어져 왼쪽으로 이동하고 반면에 M4 로터의 속도만을 올리면 기체는 오른쪽으로 기울어져 오른쪽으로 이동한다. |
| 회전 (Yaw left/right) |
M1 그리고 M3 로터의 속도를 동일하게 증가시키면 기체의 반토크 균형이 깨져 기체 후미가 왼쪽으로 돌아갑니다. 반면에 M2와 M3 로터의 속도를 동일하게 증가시키면 마찬가지 이유로 기체의 후미가 오른쪽으로 돌아간다. |
기존 드론 제어기(RC Tx/Rx)는 1~4까지의 모드가 사용된다. 각 국가별로 선호하는 모드가 있으며 대부분은 모드1과 모드 2를 사용한다. 모드1의 경우는 오른쪽 스틱으로 에일러론과 스로틀을 제어하며 왼손으로는 엘리베이터와 에일러론을 제어한다. 모드 2는 실제 비행기와 가장 근접한 조종방식이다. 오른쪽 스틱은 에일러론과 엘리베이터를 제어하고 왼쪽 스틱은 스로틀과 러더를 제어한다. 즉 오른손으로 조종간의 에일러론과 엘리베이터를 제어하고 왼손으로 스로틀 레버를 제어하는 실제 비행기와 매우 유사하다. 조종기를 사용하는 드론의 비행 제어는 다음과 같은 비행 모드가 존재한다. 이는 FC(Flight Controller)에 따라 설정이 가능하다.
1) 매뉴얼 모드 (Manual Mode)
매뉴얼 모드는 조종기의 스틱(각도)에 기체의 피치(pitch), 롤(roll) 방향의 회전속도가 비례하는 모드이다. 스틱을 일정량 기울이고 있으면 기체는 상응하는 속도로 계속 회전한다. 기체가 기울어져 있는 상태에서 스틱을 중립으로 하면 그 각도를 유지하는 모드이다.
2) 에띠튜드 모드 (Attitude Mode)
에띠튜드 모드에서 조종기의 스틱에 기체의 각도가 비례한다. 스틱이 중립일때 기체가 수평이며 스틱을 최대한 기울이면 기체 각도 또한 미리 설정된 한계값까지 기울여진다. 전후좌우 이동시 해당 방향으로 스틱을 계속 기울이고 있어야 한다.
3) GPS Angle Mode
GPS Angle Mode에서 스틱이 중립이면 기체의 포지션이 고정된다. 스틱을 움직일 시 2) Attitude Mode와 동일한 움직임을 보인다.
4) GPS Mode
GPS Mode에서 조종기의 스틱에 기체의 속도가 비례한다. 스틱을 중립으로 유지시 동일한 위치에서 고정(hovering)된다.
이와 관련된 선행기술1로써, 특허 등록번호 10-1559898에서는 "드론"이 개시되어 있다. 드론은 기구 프레임(60)과, 모터, 프로펠러, 초음파 센서 또는 적외선 센서의 센서부(40)에 의한 판정부, 통신부를 포함한다. 기구 프레임(60)은 드론을 이착륙하기 위한 두 다리의 착륙 지지대를 구비하는 하단부 및 비행 콘트롤러(FC, Flight Controller)가 내장된 임베디드 시스템을 구비하며 상단부를 포함하며, 기구 프레임(60)의 상단부의 중앙에 중심부(10)가 위치하고, 중앙부(10)를 중심으로 십자형으로 형성된 분기부로 구성된다. 쿼드 콥터의 경우, 분기부는 90도 각도마다 제1분기부(31), 제2분기부(32), 제3분기부(33), 제4분기부(34)로 구성되며, 분기부의 양 끝에는 각각의 모터(M1,M2,M3,M4)와 각 모터에 대응되는 프로펠러가 장착된다. 분기부는 내부에 모터가 구비되며, 모터 축에 프로펠러가 장착되어 회전하여 비행하도록 구성된다.
이와 관련된 선행기술1로써, 특허 등록번호 10-16479500000에서는 "드론을 이용한 안전 경로 안내장치 및 그 제어 방법"이 개시되어 있으며, 기 설정된 순찰 경로를 따라 이동하며 영상 정보를 수집하는 적어도 하나의 순찰용 드론을 이용하는 안전 경로 안내장치에 있어서, 제어부, 통신부 및 각 순찰용 드론의 순찰 경로 정보 및 지도 정보를 저장하는 저장부를 포함하고, 제어부는, 통신부를 통해 사용자 단말로부터 안전 경로 요청을 수신하고, 각 순찰용 드론의 순찰 경로 및 지도 정보에 기초하여 안전 경로 정보를 생성하고, 통신부를 통해 상기 생성된 안전 경로 정보를 상기 사용자 단말에게 전송하되, 안전 경로 요청은 사용자 단말의 현재 위치 정보, 목적지 정보 및 안전 경로 이용 시간 정보를 포함하고, 상기 안전 경로 정보는, 상기 사용자 단말의 현재 위치에서 상기 목적지까지의 이동 경로로써, 상기 안전 경로 이용 시간을 기준으로 하는 기 설정 시간 범위 동안 상기 각 순찰용 드론의 순찰 경로와 기 설정된 비율 이상 오버랩(overlap) 되는 이동 경로인 것을 특징으로 하는 안전 경로 안내장치를 제공한다.
그러나, 드론의 속도 제어, 위치 및 고도 제어가 필요하다.
상기한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역에서 테두리에 50~100m 간격으로 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들이 설치되고, RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도를 포함하는 드론의 비행지역(1->2->3->4...)이 설정되며, 드론의 비행 콘트롤러(FC)의 고도 제어에 따라 지상 30~50m 상공내에서 카메라와 지향성 스피커, GPS 수신기와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론이 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 값의 위치를 인식하며, 드론의 카메라 영상 데이터를 비디오 서버로 전송 및 저장되어 PC, 스마트폰에 모니터링되며, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체 탐지 및 추적하며, 드론의 카메라 동영상 데이터에서 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC/스마트폰에 알람을 발생하며 PC 또는 스마트폰의 원격 음성 신호 또는 드론의 저장부의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커로 출력하여 사람/동물, 들짐승이 접근하지 못하도록 통제하는, 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템을 제공한다.
본 발명의 다른 목적은 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법을 제공한다.
본 발명의 목적을 달성하기 위해, 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템은, 특정 지역에서 테두리에 설치된 RFID 태그 부착 팻말들; 무선 통신부를 구비하며, 드론 제어 신호를 전송하는 드론 제어기; 및 상기 드론 제어기 또는 스마트폰으로부터 상기 드론 제어 신호를 수신받아 제어되며, RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 GPS 유도 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행시에, 지표면으로부터 일정 고도 상공에서 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 상기 RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치 정보와 드론의 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하고 패트롤 지역의 사람, 동물, 들짐승이 탐지되면, PC 또는 스마트폰으로부터 전송된 원격 음성 신호를 출력하거나 또는 동물 퇴치음을 출력하는 GPS 수신기, 카메라와 지향성 스피커 및 RFID 리더가 구비된 드론을 포함한다.
본 발명의 다른 목적을 달성하기 위해, 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법은 (a) 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도, 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행시에, 지표면으로부터 일정 고도 상공에서 GPS 수신기, 카메라와 스피커와 RFID 리더가 구비된 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 상기 RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치 정보와 드론의 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하고 비디오 서버에 연동된 PC, 스마트폰에 모니터링되는 단계; (b) 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 영상의 객체를 탐지하고 추적하는 단계; 및 (c) 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 패트롤 지역의 사람, 동물, 들짐승이 탐지되면, 비디오 서버에 연동된 PC와 스마트폰에 RFID 태그 탐지 위치 정보와 알람을 발생하고, PC 또는 스마트폰으로부터 드론으로 전송된 원격 음성 신호를 스피커로 출력하거나 또는 원격 제어 신호에 따라 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음을 스피커로 출력하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템 및 방법은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역에서 테두리에 50~100m 간격으로 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들이 설치되고, RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도를 포함하는 드론의 비행지역(1->2->3->4...)이 설정되며, 드론의 비행 콘트롤러(FC)의 고도 제어에 따라 지상 30~50m 상공내에서 카메라와 지향성 스피커, GPS 수신기와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론이 ㅌ특정 지역의 ID 태그 경로에 따라 패트롤하며 RFID 태그 경로에 따라 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 값의 위치를 인식하며, 드론의 카메라 영상 데이터를 비디오 서버로 전송 및 저장되어 PC, 스마트폰에 모니터링되며, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체 탐지 및 추적하며, 드론의 카메라 동영상 데이터에서 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC/스마트폰에 알람을 발생하며 PC 또는 스마트폰의 원격 음성 신호 또는 드론의 저장부의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커로 출력하여 접근 지역에 나타난 사람/동물, 들짐승이 접근하지 못하도록 통제하는 효과가 있다.
도 1은 기존 멀티 콥터 드론의 동작을 설명한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 시스템 구성도이다.
도 3은 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 시스템의 개념도이다.
도 4는 본 발명의 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 방법을 설명한 플로차트이다.
도 5는 30~50m 상공에서 드론의 GPS 유도 Waypoint 스케쥴 경로 비행 시에, 기 설정된 드론의 비행 경로(1->2->3->4,..)와 긴급착륙지점(ERP)을 보인 사진이다.
도 2는 본 발명에 따른 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 시스템 구성도이다.
도 3은 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 시스템의 개념도이다.
도 4는 본 발명의 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 방법을 설명한 플로차트이다.
도 5는 30~50m 상공에서 드론의 GPS 유도 Waypoint 스케쥴 경로 비행 시에, 기 설정된 드론의 비행 경로(1->2->3->4,..)와 긴급착륙지점(ERP)을 보인 사진이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 발명의 구성 및 동작을 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 시스템 구성도이다.
도 3은 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 시스템의 개념도이다.
본 발명의 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템 및 방법은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역 등의 특정 지역의 테두리에서 50~100m 간격으로 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들이 설치되고, RFID 태그 경로에 따라 드론 비행계획소프트웨어에 의해 특정 지역의 RFID 태그 경로의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도를 포함하는 드론의 비행지역(1->2->3->4...)이 설정되며, 드론의 비행 콘트롤러(FC)의 고도 제어에 따라 지상 30~50m 상공내에서 카메라와 지향성 스피커, GPS 수신기와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 값의 위치를 인식하며, 드론의 카메라 영상 데이터를 비디오 서버로 전송 및 저장되어 PC, 스마트폰에 모니터링되며, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, 드론의 카메라 동영상 데이터에서 드론의 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC/스마트폰에 알람을 발생하며 PC 또는 스마트폰의 원격 음성 신호 또는 드론의 저장부의 동물 퇴치음(예, 사자 소리)을 드론의 지향성 스피커로 출력하여 접근 지역에 나타난 사람/동물, 들짐승이 접근하지 못하도록 통제한다.
예를 들면, 논밭 특정 지역은 농작물 피해 방지를 위해 논밭 임야의 테두리에 50~100M간격으로 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들을 설치하고 30~50M 상공에서 드론이 태그 경로를 패트롤하며, 드론의 카메라 영상 데이터에서 들짐승 탐지시에 원격 음성 신호 또는 드론의 저장부의 동물 퇴치음(예, 사자 소리)을 드론의 지향성 스피커로 출력하여 들짐승의 접근을 못하게 한다.
드론(200)은 회전익 드론을 사용한다.
드론(200)은 배터리(미도시)로 구동되며, 기본 드론의 구성요소에서, 비행 콘트롤러(FC)(201)에 연결되며, GPS 수신기(212), 적외선 카메라 또는 NIR 카메라(217), 2.4GHz RFID 리더(230) 및 지향성 스피커(219)를 더 구비한다.
실시예에서는, 드론(200)은 쿼드 콥터의 회전익 드론을 사용하였다.
1) 회전익 드론: DJI 회전익 드론
4대/6대의 프로펠러와 모터, 전자속도제어기(ESC, Electronic Speed Controller), 비행 콘트롤러(FC, Flight Controller), 고도계, GPS 수신기, 자이로스코프와 가속도 센서를 구비하는 INS(Inertial Navigation System, 관성항법장치), 고도계(altimeter)가 탑재되며, 카메라와 Wi-Fi, NB-IoT 모뎀 또는 LTE 4G/5G 모뎀, 및 배터리를 구비한다.
관성항법장치(INS)는 자이로 센서와 가속도 센서를 구비한다.
드론의 스케쥴 경로 비행의 목표 속도값에 도달하도록, 드론의 속도 PI 제어 또는 Fuzzy PID 제어기 등의 피드백 제어기를 사용하여 드론의 모터들의 회전수를 제어하여 속도 제어, 위치 제어 및 고도 제어를 한다.
GPS 유도 드론의 Waypoint 스케쥴 비행경로(1->2->3->4...)상에서, 각 구간의 위치, 속도, 고도가 미리 설정되며, 드론이 정해진 고도 30~50m 상공에서 기 설정된 속도로 특정 지역의 테두리에 있는 RFID 태그 경로에 따라 주행되는 GPS 유도 드론의 스케쥴 비행이 실시된다.
본 발명의 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 시스템은
RF, Wi-Fi, LTE NB-IoT, LTE 4G/5G 중 어느 하나의 주파수를 사용하는 NB-IoT 통신부 또는 RF 통신부 중 어느 하나의 무선 통신부를 구비하며, 드론 제어 신호를 전송하는 드론 제어기(100); 및
상기 드론 제어기(100) 또는 스마트폰(320)으로부터 드론 제어 신호를 수신받아 제어되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링(정지), 랜딩 및 비행 경로를 제어, 드론의 비행경로 설정에 따라 RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행에 따라 드론의 비행경로(1->2->3->4...)가 제어되며, 4대 이상의 프로펠러(204,206,208,210)와 모터(203,205,207,209), 전자속도제어기(ESC)(202)와 비행 콘트롤러(FC)(201)를 구비하며, 카메라(217)와 지향성 스피커(219), 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되는 GPS 수신기(212)와 가속도 센서, 자이로스코프, 고도계(213), 2.4GHz RFID 리더(230)를 구비하며, 지표면으로부터 30~50m 상공에서 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치를 인식하며, RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버(300)로 송신하여 PC(310), 스마트폰(320)에 모니터링되도록 하며, 비디오 서버(300)의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체 탐지 및 추적이 가능하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC/스마트폰에 알람을 발생하며, PC(310) 또는 스마트폰(320)으로부터 전송된 원격 음성 신호를 출력하거나 또는 PC(310) 또는 스마트폰(320)으로부터 전송된 원격 제어 신호에 의해 드론의 저장부의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커(219)로 출력하는 드론(200)을 포함한다.
상기 비행 콘트롤러(FC)(201)는 전자 속도 제어기(ESC)(202)와 연결되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링, 랜딩 및 비행 경로를 제어하고, 특정 지역의 스케쥴 경로 비행의 해당 위치 그 상공에 드론이 정확하게 위치되도록 하고 속도 제어, 위치 제어, 드론의 고도가 30~50m가되도록 고도 제어를 하며, 드론(200)의 카메라 동영상과 RFID 태그 위치 정보를 비디오 서버(300)로 전송하며,
상기 비디오 서버(300)의 영상 분석 모듈에 의해 칼만 필터 알고리즘 또는 해당 특정 지역의 실시간 카메라 동영상에 대하여 논밭, 임야, 보호 지역, 군사 보호 지역 등의 특정 지역의 RFID 태그 경로 상에서 드론의 카메라 동영상 데이터에서 사람/동물, 들짐승 탐지시에, PC(310)의 마이크와 NB-IoT 통신부로부터 또는 스마트폰(320)으로부터 전송된 원격 음성 신호를 수신하거나 또는 원격 제어 신호에 의해 드론(200)의 저장부(215)에 기 저장된 동물 퇴치음을 지향성 스피커(219)로 출력한다.
드론 제어기(100)는 RC Transmitter/Receiver(RC Tx/Rx)로써, 드론(200)을 RF, Wi-Fi, LTE NB-IoT, LTE 4G/5G 중 어느 하나의 무선 통신을 통해 원격 제어하는 키 조정부(101); 드론의 원격 제어 데이터를 전송하도록 제어하는 제어부(102); 드론의 원격 제어 데이터를 송신하고, 드론(200)으로부터 드론의 GPS 위치 및 고도 정보를 수신하는 무선통신부(103); 및 배터리(104)로 구성된다.
드론(200)은 비행경로 계획 SW에 의해 기설정된 RFID 태그 부착 팻말들의 이동 경로가 설정되고, 드론(200)의 위치, 속도, 가속도 제어에 따라 양력을 발생하여 수직 이륙후에 해당 특정 지역의 기 설정된 RFID 태그 경로에 따라 추력을 발생하여 이동한다.
비행경로계획 SW는 비행고도, 중복도(종중복도, 횡중복도), 드론의 비행고도에 따른 카메라의 사진촬영 횟수 간격설정, 긴급착륙지점(ERP), 홈위치 고도(RTH), 안전서클(Geofencing) 반경을 설정한다.
비행관제 소프트웨어는 무선통신기술을 사용하여 비행장치의 위치, 비행방향(0->1->2->3->4...), 속도, 고도 값을 실시간으로 보여주고 가시권(VLOS), 비가시권내에서 비행장치를 제어할 수 있도록 해주는 프로그램이다.
드론(200)은 4대 이상의 프로펠러(204,206,208,210)와 모터(203,205,207,209), 전자속도제어기(ESC)(202)와 비행 콘트롤러(FC)(201)를 기존 드론의 구성요소들을 포함하며, 특히 GPS 수신기(212)와 가속도 센서, 자이로스코프, 고도계(213), 카메라(217)와 지향성 스피커(219), 2.4GHz RFID 리더(230)를 구비한다.
드론(200)은 4대 이상의 프로펠러(204,206,208,210)와 모터(203,205,207,209);
비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 드론 제어기(100)로부터 원격 제어 데이터를 수신받으며, PC(310)의 마이크와 NB-IoT 통신부로부터 또는 스마트폰(320)으로부터 원격 음성 신호를 수신하기 위한 IP 주소가 할당된 LTE 모뎀, NB-IoT 모뎀, Wi-Fi 모뎀 또는 RF 통신부 중 어느 하나를 구비하는 무선통신부(211);
상기 무선 통신부(211)를 통해 드론 제어기(100) 또는 스마트폰(320)으로부터 원격 제어 데이터를 수신받고, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링(정지), 랜딩 및 비행 경로를 제어, 데이터 송수신을 제어하며, 30~50m 상공에서 드론의 스케쥴 비행경로 설정에 따라 RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행이 제어되며, 지표면으로부터 30~50m 상공에서 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치를 인식하며, RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버(300)로 송신하며, PC(310) 및/또는 스마트폰(320)에 모니터링되도록 하며, 비디오 서버(300)의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체 탐지 및 추적이 가능하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC와 스마트폰에 알람(alarm)을 발생하며, PC 또는 스마트폰으로부터 전송된 원격 음성 신호 또는 원격 제어 신호에 따라 실행되는 드론의 저장부(215)의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커(219)로 출력되도록 하는 비행 콘트롤러(FC)(201);
4대 이상의 프로펠러(204,206,208,210)와 모터(203,205,207,209)와 연결되며, 상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되는 전자 속도 제어기(ESC)(202); 및
상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 하늘을 나는 드론의 GPS 위치 좌표를 제공하는 GPS 수신기(212);
상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 드론의 해발고도 정보를 제공하는 고도계(213);
상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, z 축(axis)을 기준으로 회전하는 4대의 프로펠러들(204,206,209,210)의 각속도를 측정하여 yaw, roll, pitch를 제어하여 쿼드 콥터 구조의 드론(200)의 자세 제어를 하여 드론의 좌우 수평 밸런싱을 유지되도록 하는 자이로스코프(gyroscope, gyro sensor);
상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 비행경로를 이동하는 드론의 가속도를 측정하는 가속도 센서(acceleration sensor);
드론의 하부에 구비된 카메라(217);
상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 상기 카메라(217)의 영상을 인코딩하는 A/V 영상처리부(216);
상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 음성 신호를 처리하는 음성신호처리부(218);
상기 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역 등의 특정 지역의 테두리에 있는 RFID 태그 경로를 패트롤하는 드론이 30~50m 상공에서, 비디오 서버(300)의 영상 분석 모듈에 의해 비디오 서버(300)로 전송된 영상의 사람/동물 또는 들짐승 탐지시에 PC(310)의 마이크와 NB-IoT 통신부로부터 또는 스마트폰(320)으로부터 전송된 원격 음성 신호를 증폭하여 출력하거나, 또는 PC(310)의 마이크와 NB-IoT 통신부로부터 또는 스마트폰(320)으로부터 전송된 원격 제어 신호에 따라 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음을 증폭하여 출력하는 지향성 스피커(219);
동물 퇴치음이 저장되며, 카메라의 항공 영상 데이터와 그 시간대별 위치와 속도, 가속도 데이터를 기록하는 저장부(하드디스크)(215);
배터리(227); 및
드론(200)의 상부 몸체와 하부 수직 이착륙부를 구비하는 기구부 프레임을 포함한다.
드론(200)은 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되는 타이머를 더 포함할 수 있다.
드론(200)은 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되는 USB 메모리 연결부를 더 포함할 수 있다.
드론(200)은 USB 메모리 연결부 외에 SD 카드 연결부(미도시)를 더 구비하며, SD Card Slot를 통해 SD 카드에 촬영 영상과 비행 기록과 데이터를 기록할 수 있다.
드론(200)의 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결된 전자속도제어기(ESC)(202)는 특정 지역의 테두리에 있는 RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간의 위치, 속도, 고도가 미리 설정된 GPS 유도 드론의 스케쥴 경로 비행시에 특정 지역의 RFID 태그 경로를 따라 패트롤 대상 지역의 30~50m 상공에서 드론의 위치, 속도, 고도가 정확하게 제어되도록 한다.
드론(200)은 특정 지역의 사람/동물이나 들짐승 탐지시에, 드론의 무선 통신부(211)를 통해 PC(310)에 탑재된 NB-IoT 디바이스의 NB-IoT 통신부 또는 스마트폰(320)으로부터 원격 음성 신호를 수신하여 증폭하여 출력하거나, 또는 원격 제어를 신호를 수신하여 드론(200)의 저장부(215)에 기 저장된 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커(219)로 출력한다.
드론의 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결된 A/V 영상처리부(216)는 카메라 영상을 인코딩/디코딩하기 위해 H.264 또는 MJPEG(Motion JPEG) 코덱을 사용한다.
지향성 스피커(219)는 초음파 센서의 20~20kHz의 가청 주파수 대역에 음을 실어 소리를 방사하며, 일반 스피커보다 보다 가청성이 좋고, 방사 지향각도(±15°~90°음압 레벨), 최대 유효 송출 거리 100m, 최장 송출 거리 300m, 재난지역 상공에서 지향성을 가지고 원격 음성 신호를 출력한다.
드론 제어기(100)를 사용하는 대신에 스마트폰(320)을 사용하는 경우, 스마트폰(320)은 와이파이(Wi-Fi) 또는 이동통신망(LTE NB-IoT, LTE 4G/5G)을 통해 드론(200)으로 원격 제어 데이터를 전송하고, 드론(200)으로부터 스마트폰(320)으로 드론의 카메라 영상 데이터와 RFID 태그 위치 정보와 드론의 GPS 위치 좌표와 고도 정보를 전송하고, 스마트폰(320)에는 드론의 카메라 영상 데이터와 RFID 태그 위치 정보와 드론의 GPS 위치 좌표 및 고도 정보가 실시간으로 표시된다.
비행 콘트롤러(FC, Flight Controller)(201)는 드론 제어기(100) 또는 스마트폰(310)으로부터 드론(200)으로 원격 제어 데이터를 수신받고, 4대 이상의 모터(M1,M2,M3.M4)를 구동하여 4개 이상의 프로펠러(204,206,208,210)들 회전시키는 전자 속도 제어기(ESC)(202)와 연결되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링, 랜딩 및 비행 경로를 제어하며,
특정 지역의 테두리에 있는 RFID 태그 경로에 따라 30~50m 상공에서 스케쥴 비행하는 드론이 정확하게 이동하며 위치되도록 속도 제어, 위치 제어, 고도 제어를 하며, 비디오 서버로 수신된 드론 카메라 영상의 사람/동물 또는 들짐승 탐지시에, 드론의 무선 통신부(211)를 통해 PC(310)에 탑재된 NB-IoT 디바이스의 NB-IoT 통신부 또는 스마트폰(320)으로부터 원격 음성 신호를 수신하거나 또는 수신된 원격 제어 신호에 따라 드론(200)의 저장부(215)에 저장된 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커(219)를 통해 출력하도록 제어한다.
전자 속도 제어기(ESC)(202)는 PD 제어(비례 미분 제어)에 의해 드론의 속도를 제어할 수 있으며, 각각 모터(M1,M2,M3,M4)의 프로펠러의 회전 속도를 제어하여 각각의 프로펠러(204,206,209,210)를 회전하게 하여 상승과 하강을 제어한다.
GPS 수신기(212)는 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결된 D-GPS 수신기를 사용하며, 4개의 위성으로부터 하늘을 나는 드론의 GPS 위치 좌표를 제공하며,
고도계(213)는 비행 콘트롤러(FC)(201)와 연결되며, 드론의 해발고도 정보를 제공한다.
드론(200)의 고도 제어는 드론 제어기(100) 또는 드론을 제어하는 스마트폰을 사용하여 드론(200)의 고도계(213)로부터 해발고도 정보를 수신받아 원격 제어 데이터를 드론의 무선통신부(211)를 통해 비행 콘트롤러(FC)(201)로 수신받아 상승 하강을 제어하여 드론의 비행 콘트롤러(FC)(201)와 전자 속도 제어기(ESC)(202)의 PD 제어를 통해 각각의 모터들(M1,M2,M3,M4)의 속도를 조절하여 각각의 프로펠러(204,206,208,210)의 회전수를 제어한다.
드론의 관성항법장치(IMU)는 비행콘트롤러(FC)(201)에 연결되는 자이로스코프(gyroscope, gyro sensor)(223) 및 비행콘트롤러(FC)(201)에 연결되는 가속도 센서(accelereometer)(221)를 구비한다.
자이로스코프(gyroscope, gyro sensor)(223)는 비행 콘트롤러(201)와 연결되고, z 축(axis)을 기준으로 회전하는 4개 이상의 프로펠러들(204, 206, 208, 210)의 각속도를 측정하여 yaw, roll, pitch를 제어하여 쿼드 콥터 구조의 드론(200)의 자세 제어를 하여 드론의 좌우 수평 밸런싱을 유지되도록 한다.
가속도 센서(accelereometer)(221)는 압전형(piezoelectric type) 가속도계, 정전용량형, 스트레인 게이지형(strain gage) 가속도계, 전기동부하형(electro dynamic type) 가속도계, 또는 실리콘 반도체 가속도계 중 어느 하나를 사용한다.
드론은 기본적으로, 비행 콘트롤러(FC)(201)에 각각 연결되는 가속도 센서(Acceleration Sensor)(221)와 자이로스코프(Gyroscope Sensor)(223)는 좌우 수평 밸런싱을 유지되도록 하고, 각도를 측정한다.
드론 저장부(215)는 하드 디스크를 구비하며, 그 외에 USB 메모리 연결부, 또는 SD 카드 연결부를 구비하며, SD Card Slot를 통해 촬영 영상과 비행 기록과 데이터를 기록된 데이터를 노트북이나 컴퓨터로 저장된 데이터를 이전할 수 있다.
별도의 드론 제어기(RC Transmitter/Receiver)를 사용하지 않고 스마트폰(310)을 사용하는 경우, 스마트폰(310)과 무선 통신부(211)를 구비하는 드론(200)은 물리 계층(Physical Layer)과 데이터 링크 계층(Data Link Layer)으로 NB-IoT 또는 4G LTE 또는 5G 이동통신 프로토콜을 사용하며, 그 상위 계층(Network Layer, Transport Layer)에는 TCP/IP 또는 UDP/IP를 사용하여 수직 이착륙, 수직 승강, 선형 가속, 드론의 고도 제어, 비행 경로 제어, 호버링, 랜딩을 제어하며, 원격 제어 데이터, 드론 카메라 영상 데이터와 드론의 GPS 위치 좌표(x,y 좌표)와 고도 정보(z 좌표)를 전송할 수 있다.
본 발명의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템은
특정 지역에서 테두리에 설치된 RFID 태그 부착 팻말들;
무선 통신부를 구비하며, 드론 제어 신호를 전송하는 드론 제어기; 및
상기 드론 제어기 또는 스마트폰으로부터 상기 드론 제어 신호를 수신받아 제어되며, RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 GPS 유도 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행시에, 지표면으로부터 일정 고도 상공에서 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 상기 RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치를 인식하며, RFID 태그 위치 정보와 드론의 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하고 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하여 패트롤 지역의 사람, 동물, 들짐승이 탐지되면, 비디오 서버로부터 PC 또는 스마트폰으로 알람을 발생하며, PC 또는 스마트폰으로부터 드론으로 전송된 원격 음성 신호를 출력하거나 또는 원격 제어 신호에 의해 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음을 출력하여 사람/동물, 들짐승이 접근하지 못하도록 통제하는 GPS 수신기, 카메라와 지향성 스피커 및 RFID 리더가 구비된 드론을 포함한다.
본 발명에 따른 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법은 (a) 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도, 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행시에, 지표면으로부터 30~50m 일정 고도 상공에서 GPS 수신기, 카메라와 스피커와 RFID 리더가 구비된 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 상기 RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치 정보와 드론의 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하고 비디오 서버에 연동된 PC, 스마트폰에 모니터링되는 단계; (b) 상기 비디오 서버에 녹화되는 영상 데이터에 대하여 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하는 단계; 및 (c) 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 패트롤 지역의 사람, 동물, 들짐승이 탐지되면, 비디오 서버에 연동된 PC와 스마트폰에 RFID 태그 탐지 위치 정보와 알람을 발생하고, PC 또는 스마트폰으로부터 드론으로 전송된 원격 음성 신호를 스피커로 출력하거나 또는 원격 제어 신호에 따라 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음을 스피커로 출력하는 단계를 포함한다.
상기 RFID 태그 부착 팻말들은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역을 포함하는 특정 지역의 테두리 경로에서 50~100m 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들을 사용한다.
상기 RFID 리더는 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 사용한다.
상기 드론의 비행 콘트롤러(FC)는 전자 속도 제어기(ESC)와 연결되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링, 랜딩 및 비행 경로를 제어하고, 특정 지역의 GPS 유도 드론의 스케쥴 경로 비행 시에 드론의 모터의 속도 제어, 위치 제어, 드론의 고도가 30~50m가 되도록 고도 제어를 한다.
상기 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 상기 RFID 태그 부착 팻말들에서 인식된 RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 수신받고, PC와 스마트폰에 모니터링되며, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, 드론의 카메라 동영상 데이터에서 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC와 스마트폰에 알람을 발생하는 비디오 서버를 더 포함하며,
모니터링 요원이 비디오 서버에 연결된 드론의 카메라 영상을 모니터링 하거나, 또는 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, RFID 태그 경로에 따라 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC 및 스마트폰에 알람(alarm)을 발생하며, PC 또는 스마트폰으로부터 드론으로 원격 음성 신호를 전송하거나 또는 상기 PC 또는 상기 스마트폰으로부터 상기 드론으로 원격 제어 신호를 전송한다.
참고로, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에서 사용되는 칼만 필터 알고리즘은 영상 처리시에 카메라 영상의 특정 시점에서의 상태는 이전 시점의 상태와 선형적인(linear) 관계가 있다고 가정하고, 연속적으로 측정하는 값들을 칼만 필터를 사용하여 영상의 객체의 탐지와 위치를 추적하는데 사용된다.
영상의 객체 및 추적 알고리즘은 영상 처리시에 칼만 필터 알고리즘을 사용할 수 있다. 칼만 필터 알고리즘은 컴퓨터 비전에 사용되며, 선형 시스템(linear system)에서 측정 모델(measurement model)과 상태 모델(process model)로부터 과거 데이터와 현재 데이터로부터 오차를 보정하여 미래의 움직임의 상태를 예측하는 추정 알고리즘이다. 예를들면, 이산 시간 선형 동적 시스템에서는 물체의 측정값에 확률적인 오차가 포함되고. 물체의 특정 시점에서의 상태는 이전 시점의 상태와 선형적인(linear) 관계를 가지고 있는 경우가 가능하다. 예를들면, 영상 내의 노이즈(오차)는 안개에 의한 시야 부정확, 다중 움직임, 가려짐 등이 될 수 있으며, 백색 잡음으로 간주된다.
추정하는 단계는 i) 현재의 상태 변수 추정치 및 공분산(covariance) 값으로부터 다음 측정시간에서의 상태 변수 추정치 및 공분산을 계산하는 예측(prediction) 단계; ii) 실제 측정된 상태를 토대로 정확한 상태를 계산하기 위해, 계산된 예측 상태와 실제 측정값의 오차를 사용해 귀납적 상태 보정, 귀납적 공분산 보정을 통해 보정(update)하는 단계를 포함한다. 즉 연역적 상태 예측, 연역적 공분산 예측이 이루어진다. 각 시간의 추정 상태는 평균과 분산으로 표현된다. 분산(variance)은 퍼진 정도를 나타내는 통계치이며, 공분산(covariance)은 두 확률 변수 X,Y의 상관 정도로 변동 방향을 나타내는 통계치이므로 추정에 효과적으로 예측하는데 사용한다. 선형 시스템은 행렬연산의 표현이 가능하고 가우시안은 평균과 공분산으로 모델링이 가능하다.
비디오 서버의 영상 분석 모듈은 영상의 객체 검출을 위해 R-CNN(Recurrent Convolutional Neural Network), Fast RCNN, 및 Faster RCNN(Region based Convolutional Neural Network) 중 어느 하나의 딥러닝 기술을 사용한다.
비디오 서버의 영상 분석 모듈은 딥러닝 기술 중 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)의 다층 구조로 구성된 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network) 구조의 특징맵 정보를 객체의 특징 정보를 사용한다. 딥러닝 구조는 이전 영상, 현재 영상, 이전 영상의 객체의 영역정보를 입력받고 현재의 객체의 위치 정보를 결과로 출력하여 영상 내의 객체를 추적한다. 현재는 5층의 convolution layer와 3층의 fully_connected layer로 구성되어 있다. 학습 데이터베이스를 사용하며, 다음 프레임에서 정답 위치와 네트워크의 출력 위치의 오차를 계산하여 학습한다. 학습된 네트워크는 객체 검출 네트워크와 연동하여 이전 프레임의 객체의 정보를 전달받아 현재 프레임에서의 객체의 위치를 알 수 있다.
비디오 서버의 영상 분석 모듈은 R-CNN(Recurrent Convolutional Neural Network), Fast RCNN, 및 Faster RCNN(Region based Convolutional Neural Network) 중 어느 하나의 딥러닝 기술을 적용하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추적한다. RFID 태그 경로에 따라 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC 및 스마트폰에 알람(alarm)을 발생하며, PC 또는 스마트폰으로부터 드론으로 원격 음성 신호를 전송하거나 또는 상기 PC 또는 상기 스마트폰으로부터 상기 드론으로 원격 제어 신호를 전송한다.
예를들면, R-CNN의 기본적인 구조는 입력 이미지에서 Selective Search라는 Region Proposal 생성 알고리즘을 사용하여, 객체가 존재할 것으로 추정되는 Region Proposal들을 추출한다. 각각의 Region Proposal들은 사각형 모양의 Bounding Box 안의 이미지 형태인데, 모든 Region Proposal들에 대하여 크기를 동일하게 만든 후 CNN을 거쳐 분류하는 작업을 수행한다.
R-CNN은 모든 Region Proposal마다 하나의 CNN(Convolutional Neural Network)을 실행해야 하므로 속도가 느려지며, 이미지 특징 추출을 위한 모델, 분류를 위한 모델, Bounding Box를 잡아주는 모델을 동시에 학습해야 하므로 기계 학습에 걸리는 시간이 많이 들었다.
R-CNN의 속도 문제를 해결하기 위해, Fast R-CNN이라는 모델이 개발되었다. Fast R-CNN 모델은 Feature를 입력 이미지로부터 추출하는 것이 아니라, CNN을 거친 Feature Map 상에서 Spatial Pyramid Pooling의 특수한 형태인 RoI Pooling을 사용하여 Feature를 추출한다.
Faster R-CNN은, Region Proposal을 생성하는 방법 자체를 CNN 내부에 네트워크 구조로 넣은 모델이다. 이 네트워크를 RPN(Region Proposal Network)라고 한다. RPN을 통해 RoI Pooling을 수행하는 레이어와 Bounding Box를 추출하는 레이어가 같은 특징 맵(feature map)을 공유할 수 있다.
Fast RCNN은 전체 영상과 객체들을 입력받고, 전체 영상에 대한 CNN의 특징 지도(feature map)를 획득한다. ROI(Region of Interest) 풀링층은 각각의 개체에 대하여 특징지도(feature map)로부터 고정된 길이의 특징벡터를 추출한다. 각각의 특징벡터는 FC(Fully Connected)층을 통해 하나의 시퀀스가 되어, 소프트맥스(Softmax)를 통한 확률 추정과 경계 박스의 위치를 출력한다.
풀링(Pooling)은 다양한 위치에서 특징의 통계를 집계하여 이미지의 해상도를 줄일 수 있는 하위 샘플링 프로세스이며, 풀링은 회전, 노이즈 및 왜곡과 같은 이미지 변형에 견고성을 향상시켜, 풀링에는 최대값 풀링과 평균값 풀링 두 가지 방법이 사용된다.
하나의 CNN 분류기는 컨볼류션층과 풀링층이 반복되며 구조에 따라 다양한 기능의 층들이 추가될 수 있다. 입력 이미지에 대하여 컨볼류션과 풀링 과정을 거쳐 추출된 특징(faeture)은 다양한 분류기들(예, SVM 분류기)을 적용시켜 분류될 수 있다.
Faster R-CNN은 입력 이미지에 대해 통째로 Convolution Layer를 여러 번 거쳐서 특징을 추출하며, 이렇게 추출된 출력 특징 맵을 RPN과 RoI Pooling Layer가 공유하게 된다. RPN은 특징맵(feature map)에서 Region Proposal들을 추출하며, RoI Pooling Layer는 RPN에서 추출된 Region Proposal들에 대해 RoI 풀링을 수행한다.
영상 분석 모듈은 영상의 객체를 추출하고 행동 인지에 의해 객체를 추적하기 위해 CNN 구조의 중간 5개의 convolutional layer에서 객체 위치영역과 종류 정보를 포함하는 특징맵(feature map)을 추출하고, Pooling layer를 통과함에 따라 특징지도의 크기가 작아지며 각기 다른 크기의 특징지도에서 객체 위치영역 정보를 추출하며, 영상 내 객체의 행동 인지 모델이 저장된 CNN 학습데이터와 연계되며, 영상 내의 객체 검출의 처리속도가 빠른 Faster RCNN 알고리즘을 사용될 수 있다.
도 4는 본 발명의 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커와 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론의 제어 방법을 설명한 플로차트이다.
또한, 지향성 스피커를 구비한 드론의 제어 방법은
(i) 드론 제어기 또는 스마트폰으로부터 드론 제어 신호를 드론으로 수신받아 제어되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링, 랜딩 및 비행 경로를 제어, 데이터를 송수신하는 단계; 및
(ii) 드론의 비행 콘트롤러(FC)와 연결된 전자속도제어기(ESC)가 Fussy PID 속도 제어를 함으로써 스케쥴 경로 비행시에 단위 시간당 이동거리와 고도 단위로 다시 드론의 위치 보정, 고도 보정, 속도 보정을 하며, 그 상공의 위치와 고도에 드론이 정확히 위치되도록 비행 콘트롤러(FC)에 의해 모터의 속도 제어, 위치 제어, 드론의 고도 제어를 하는 단계를 포함한다.
Waypoint 스케쥴 비행경로(1->2->3->4...)상에서, 특정 지역의 RFID 태그 경로의 각 구간의 위치, 고도, 속도가 미리 설정되고 정해진 고도의 3차원 위치 좌표, 속도로 주행되는 GPS 유도 드론의 스케쥴 비행에 있어서, 드론의 모터의 회전수를 제어하여 드론의 속도를 제어하고, 고도계를 참조하여 고도 제어와 위치 제어가 이루어진다.
본 발명의 특정 지역의 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법은
(a) 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역 등의 특정 지역의 테두리 경로 마다 50~100m 간격으로 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들이 설치되고, 드론 비행계획소프트웨어에 의해 특정 지역의 RFID 태그 경로의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행을 위한 드론의 비행지역(1->2->3->4)이 설정되는 단계(S10);
(b) 상기 특정 지역의 테두리에서 RFID 태그 경로마다 지상 30~50m 상공내에서, 드론의 비행 콘트롤러(FC)의 드론의 고도 제어에 따라 GPS수신기와 카메라와 지향성 스피커, 2.4GHz RFID 리더를 구비하는 드론이 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 RFID 태그 경로에 따라 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 값의 위치를 인식하며(S20), 드론의 카메라로 촬영된 영상 데이터를 실시간으로 비디오 서버로 전송하여 저장되며 PC, 스마트폰에 모니터링되는 단계(S30);
(c) 상기 비디오 서버에 녹화되는 영상 데이터에 대하여 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하는 단계(S40);
(d) 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면, 비디오 서버에 연동된 PC와 스마트폰에 RFID 태그 탐지 위치 정보와 알람을 발생하는 단계(S50); 및
(e) PC의 마이크와 NB-IoT로부터 또는 스마트폰의 원격 음성 신호를 드론으로 수신받아 드론의 지향성 스피커로 출력하거나, 또는 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음(예, 사자 소리)을 드론의 지향성 스피커로 출력하여 접근 지역에 나타난 사람/동물, 들짐승이 접근하지 못하도록 통제하는 단계(S60, S70)를 포함한다.
도 5에 도시된 바와 같이, 드론의 GPS 유도 Waypoint 스케쥴 경로 비행 시에, 드론의 비행계획소프트웨어(Flight Plan Software)는 비행고도, 중복도(종중복도, 횡중복도), 드론의 비행고도에 따른 카메라의 사진촬영 횟수 간격설정, 긴급착륙지점(ERP), 홈위치 고도(RTH), 안전서클(Geofencing) 반경이 설정된다.
드론의 GPS 유도 Waypoint 스케쥴 경로 비행 시에, 드론의 비행 경로(0->1->2->3->4,..)와 긴급착륙지점(ERP)의 예를 보인 사진이다.
* RFID 태그 경로를 패트롤하는 지향성 스피커를 구비한 드론
○ GPS 수신기, 및 가속도 센서와 자이로스코프를 구비하는 관성항법장치(INS), 고도계(altimeter)를 구비하는 드론
○ 드론의 비행 콘트롤러(FC), 적외선 카메라 또는 NIR 카메라, 지향성 스피커를 구비
○ 30~50m 상공에서, PC의 NB-IoT 통신부 또는 스마트폰과 무선 통신되는 Wi-Fi 통신부, LTE NB-IoT 모뎀, LTE 4G/5G 모뎀을 구비하는 드론의 지향성 스피커를 사용한 원격 음성 신호 또는 드론 저장부의 동물 퇴치음 출력
- UAV(Unmanned Aerial Vehicles), 회전익 드론(예, DJI) 사용
- 논밭, 임야, 보안 지역, 군사 보호 지역의 테두리 경로마다 2.4GHz RFID RFID 태그 부착 팻말: 50~100m 설치
- 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역 등의 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도를 포함하는 드론의 비행지역(1->2->3->4)이 설정되며, 지상 30~50m 상공에 비행되도록 드론의 비행 콘트롤러(FC)의 고도 제어
- 드론의 GPS 유도 경로 비행(Waypoint 스케쥴 경로 비행), 드론에 비행계획 소프트웨어(Flight Plan Software)와 비행관제 소프트웨어(Flight Software) 사용
- 논밭, 임야, 보안 지역, 군사 보호 지역 등의 특정 지역의 테두리에 있는 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 경로를 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 구비하는 드론이 패트롤하며 카메라 영상 촬영
- 회전익 드론(쿼드 콥터) - 비행 콘트롤러(FC)에 연결되는 LTE 4G 통신부 또는 NB-IoT 통신부 구비, 비행 콘트롤러(FC)에 연결되는 2.4GHz RFID 리더 구비, 비행 콘트롤러(FC)에 연결되는 적외선 카메라 또는 NIR 카메라 사용, 비행 콘트롤러(FC)에 연결되는 스피커(접근 지역 사람/동물 멧돼지, 들짐승 등)의 알람 출력(스마트폰의 원격 음성 신호, 또는 동물 퇴치음 출력)
- 드론에 탑재된 RFID 리더 - 팻말의 2.4GHz RFID 태그 인식, RFID 태그 경로 드론 패트롤(PC, 스마트폰 모니터링-NVR 서버(Video 서버), 원격 security 모니터링)
- 드론의 카메라 촬영시에 접근 지역 사람/동물 멧돼지, 들짐승 탐지시 (LTE 통신) 스마트폰 알람
- 스마트폰 원격 음성 신호 -> 드론의 스피커로 출력, 또는 드론 메모리에 저장된 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커로 출력
본 발명의 방법은 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로써 구현된다. 또한, 소프트웨어는 프로그램 저장부 상에서 실재로 구현되는 응용 프로그램으로 구현될 수 있다. 응용 프로그램은 임의의 소프트웨어 아키텍쳐를 포함하는 머신에 업로드되고 머신에 의해 실행될 수 있다. 바람직하게는, 머신은 하나 이상의 중앙 처리 장치들(CPU), 컴퓨터 프로세서, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 및 입/출력(I/O) 인터페이스들을 구비하는 하드웨어를 갖는 컴퓨터 플랫폼 상에 구현될 수 있다. 또한, 컴퓨터 플랫폼은 운영 체제 및 마이크로 명령 코드를 포함할 수 있다. 여기서 설명된 다양한 프로세스들 및 기능들은 마이크로 명령 코드의 일부 또는 응용 프로그램의 일부, 또는 이들의 임의의 조합일 수 있고, 이들은 CPU를 포함하는 다양한 처리 장치에 의해 실행될 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터의 소프트웨어를 이용하여 읽을 수 있는 형태로 기록매체(CD-ROM, RAM, ROM, 메모리 카드, 하드 디스크, 광자기 디스크, 스토리지 디바이스 등)에 저장될 수 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 저장하는 모든 형태의 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과, 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터를 사용하여 컴퓨터에 의해 실행되는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로써 작동하도록 구성된다.
본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진자가 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 또는 변형하여 실시할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 드론 제어기(RC Transmitter/Receiver) 또는 스마트폰
101: 키 조정부 102: 제어부
103: 무선통신부 104: 배터리
200: 드론 201: 비행 콘트롤러(FC)
202: 전자 속도 제어기(ESC) 203,205,207,209: 모터(M1,M2,M3,M4)
204,206,208,210: 프로펠러 211: 무선통신부
212: GPS수신기 213: 고도계
214: 타이머 216: A/V 영상처리부
217: 카메라 218: 음성신호처리부
219: 지향성 스피커 221: 가속도 센서
223: 자이로스코프 227: 배터리
230: RFID 리더
101: 키 조정부 102: 제어부
103: 무선통신부 104: 배터리
200: 드론 201: 비행 콘트롤러(FC)
202: 전자 속도 제어기(ESC) 203,205,207,209: 모터(M1,M2,M3,M4)
204,206,208,210: 프로펠러 211: 무선통신부
212: GPS수신기 213: 고도계
214: 타이머 216: A/V 영상처리부
217: 카메라 218: 음성신호처리부
219: 지향성 스피커 221: 가속도 센서
223: 자이로스코프 227: 배터리
230: RFID 리더
Claims (13)
- 특정 지역에서 테두리에 설치된 RFID 태그 부착 팻말들;
무선 통신부를 구비하며, 드론 제어 신호를 전송하는 드론 제어기; 및
상기 드론 제어기 또는 스마트폰으로부터 상기 드론 제어 신호를 수신받아 제어되며, RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 GPS 유도 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행시에, 지표면으로부터 일정 고도 상공에서 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 상기 RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치 정보와 드론의 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하고 패트롤 지역의 사람, 동물, 들짐승이 탐지되면, PC 또는 스마트폰으로부터 전송된 원격 음성 신호를 출력하거나 또는 동물 퇴치음을 출력하는 GPS 수신기, 카메라와 지향성 스피커 및 RFID 리더가 구비된 드론;
을 포함하는 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 드론은 회전익 드론을 사용하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 RFID 태그 부착 팻말들은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역을 포함하는 특정 지역의 테두리 경로에서 50~100m 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들을 사용하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템. - 제3항에 있어서,
상기 RFID 리더는 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 사용하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 드론의 비행 콘트롤러(FC)는 전자 속도 제어기(ESC)와 연결되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링, 랜딩 및 비행 경로를 제어하고, 특정 지역의 GPS 유도 드론의 스케쥴 경로 비행 시에 드론의 모터의 속도 제어, 위치 제어, 드론의 고도가 30~50m가 되도록 고도 제어를 하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 상기 RFID 태그 부착 팻말들에서 인식된 RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 수신받고, PC와 스마트폰에 모니터링되며, 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC와 스마트폰에 알람을 발생하는 비디오 서버를 더 포함하며,
상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC 및 스마트폰에 알람을 발생하며, PC 또는 스마트폰으로부터 드론으로 원격 음성 신호를 전송하거나 또는 상기 PC 또는 상기 스마트폰으로부터 상기 드론으로 원격 제어 신호를 전송하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 드론은
4대 이상의 프로펠러와 모터;
비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, 상기 드론 제어기 또는 상기 스마트폰으로부터 원격 제어 데이터를 수신받으며, PC의 마이크와 NB-IoT 통신부 또는 스마트폰으로부터 원격 음성 신호를 수신하기 위한 IP 주소가 할당된 LTE 모뎀, NB-IoT 모뎀, Wi-Fi 모뎀 또는 RF 통신부 중 어느 하나를 구비하는 무선통신부;
드론의 스케쥴 비행경로 설정에 따라 RFID 태그 부착 팻말들의 각 경로 구간에 위치, 속도와 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행이 제어되며, 지표면으로부터 30~50m 상공에서 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 패트롤 감시 지역에 설치된 2.4GHz RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치를 인식하며, RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하며, PC 및/또는 스마트폰에 모니터링되도록 하며, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체 탐지 및 추적이 가능하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC와 스마트폰에 알람을 발생하며, PC 또는 스마트폰으로부터 전송된 원격 음성 신호 또는 원격 제어 신호에 따라 실행되는 드론의 저장부의 동물 퇴치음을 드론의 지향성 스피커로 출력되도록 하는 비행 콘트롤러(FC);
상기 4대 이상의 프로펠러와 모터와 연결되며, 상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되는 전자 속도 제어기(ESC); 및
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, 드론의 GPS 위치 좌표를 제공하는 GPS 수신기;
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, 드론의 해발고도 정보를 제공하는 고도계;
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, z 축(axis)을 기준으로 회전하는 4대의 프로펠러들의 각속도를 측정하여 yaw, roll, pitch를 제어하여 쿼드 콥터 구조의 드론의 자세 제어를 하여 드론의 좌우 수평 밸런싱을 유지되도록 하는 자이로스코프;
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, 비행경로를 이동하는 드론의 가속도를 측정하는 가속도 센서;
드론의 하부에 구비된 카메라;
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, 상기 카메라의 영상을 인코딩하는 A/V 영상처리부;
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되는 음성신호처리부;
상기 비행 콘트롤러(FC)와 연결되며, 특정 지역의 테두리에 있는 RFID 태그 경로를 패트롤하는 드론이 30~50m 상공에서, 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 상기 비디오 서버로 전송된 영상의 사람/동물 또는 들짐승 탐지시에 PC의 마이크와 NB-IoT 통신부로부터 또는 스마트폰으로부터 전송된 원격 음성 신호를 출력하거나, 또는 원격 제어 신호에 따라 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음을 증폭하여 출력하는 지향성 스피커;
상기 동물 퇴치음이 저장되며, 카메라의 항공 영상 데이터와 그 시간대별 위치와 속도, 가속도 데이터를 기록하는 저장부;
배터리; 및
드론의 상부 몸체와 하부 수직 이착륙부를 구비하는 기구부 프레임을 포함하는 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템. - (a) 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 각 경로 구간에 위치, 속도, 고도가 미리 설정된 드론의 Waypoint 스케쥴 경로 비행시에, 지표면으로부터 일정 고도 상공에서 GPS 수신기, 카메라와 스피커와 RFID 리더가 구비된 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 상기 RFID 태그 부착 팻말들의 RFID 태그 위치 정보와 드론의 카메라 동영상 데이터를 비디오 서버로 송신하고 비디오 서버에 연동된 PC, 스마트폰에 모니터링되는 단계;
(b) 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 영상의 객체를 탐지하고 추적하는 단계; 및
(c) 상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 패트롤 지역의 사람, 동물, 들짐승이 탐지되면, 비디오 서버에 연동된 PC와 스마트폰에 RFID 태그 탐지 위치 정보와 알람을 발생하고, PC 또는 스마트폰으로부터 드론으로 전송된 원격 음성 신호를 스피커로 출력하거나 또는 원격 제어 신호에 따라 드론의 저장부에 기 저장된 동물 퇴치음을 스피커로 출력하는 단계;
를 포함하는 RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법. - 제8항에 있어서,
상기 드론은 회전익 드론을 사용하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법. - 제8항에 있어서,
상기 RFID 태그 부착 팻말들은 논밭, 임야, 보안 지역, 군사보호 지역을 포함하는 특정 지역의 테두리 경로에서 50~100m 간격으로 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 태그 부착 팻말들을 사용하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법. - 제8항에 있어서,
상기 RFID 리더는 2.4GHz 또는 2.5GHz RFID 리더를 사용하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법. - 제8항에 있어서,
상기 드론의 비행 콘트롤러(FC)는 전자 속도 제어기(ESC)와 연결되며, 드론의 수직 이착륙, 수직 상승/하강, 선형 가속, 방향 제어, 드론의 고도 제어, 호버링, 랜딩 및 비행 경로를 제어하고, 특정 지역의 GPS 유도 드론의 스케쥴 경로 비행 시에 드론의 모터의 속도 제어, 위치 제어, 드론의 고도가 30~50m가 되도록 고도 제어를 하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 드론이 특정 지역의 RFID 태그 경로에 따라 패트롤하며 상기 RFID 태그 부착 팻말들에서 인식된 RFID 태그 위치 정보와 카메라 동영상 데이터를 수신받고, PC와 스마트폰에 모니터링되며, 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC와 스마트폰에 알람을 발생하는 비디오 서버를 더 포함하며,
상기 비디오 서버의 영상 분석 모듈에 의해 칼만필터 알고리즘 또는 딥러닝 기술을 사용하여 영상의 객체를 탐지하고 추적하며, 패트롤 지역에 사람/동물, 들짐승이 발견되면 PC 및 스마트폰에 알람을 발생하며, PC 또는 스마트폰으로부터 드론으로 상기 원격 음성 신호를 전송하거나 또는 상기 PC 또는 상기 스마트폰으로부터 상기 드론으로 상기 원격 제어 신호를 전송하는, RFID 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 방법.
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| KR1020180132718A KR20200050487A (ko) | 2018-11-01 | 2018-11-01 | Ｒｆｉｄ 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템 및 방법 |
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| KR1020200063335A Division KR20200083951A (ko) | 2020-05-26 | 2020-05-26 | Ｒｆｉｄ 태그 경로를 패트롤하는 카메라와 지향성 스피커를 구비하는 드론의 제어 시스템 및 방법 |
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2018
- 2018-11-01 KR KR1020180132718A patent/KR20200050487A/ko not_active IP Right Cessation
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