KR102629012B1 - Method and apparatus for setting flight path of drone - Google Patents

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KR102629012B1
KR102629012B1 KR1020200176804A KR20200176804A KR102629012B1 KR 102629012 B1 KR102629012 B1 KR 102629012B1 KR 1020200176804 A KR1020200176804 A KR 1020200176804A KR 20200176804 A KR20200176804 A KR 20200176804A KR 102629012 B1 KR102629012 B1 KR 102629012B1
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Abstract

드론의 비행 오차를 분석하여, 이 분석 결과를 토대로 드론의 공역을 선택적으로 확대하거나 축소하여, 하늘길을 보다 효율적으로 관리하는 드론 비행 경로 설정 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 비행 경로 설정 장치에서 드론의 공역이 반영된 비행 경로를 설정하는 방법은, 상기 드론에서 수집한 비행 데이터를 상기 드론으로부터 수신하는 단계; 상기 수신한 비행 데이터와 상기 드론의 미리 계획된 비행 경로를 비교하여, 상기 드론이 상기 미리 계획된 비행 경로에서 이탈한 정도를 나타내는 경로 오차 점수를 계산하는 단계; 상기 경로 오차 점수를 토대로 상기 드론의 기 설정된 공역을 조정하는 단계; 및 상기 조정한 드론의 공역과 목적지를 토대로, 상기 드론의 새로운 비행 경로를 생성하는 단계를 포함한다.A drone flight path setting method and device is disclosed that analyzes the flight error of a drone and selectively expands or reduces the airspace of the drone based on the results of this analysis, thereby managing the skyway more efficiently. A method of setting a flight path reflecting the airspace of a drone in a flight path setting device according to an embodiment includes receiving flight data collected from the drone from the drone; Comparing the received flight data with a pre-planned flight path of the drone and calculating a path error score indicating the degree to which the drone deviates from the pre-planned flight path; adjusting a preset airspace of the drone based on the path error score; and generating a new flight path for the drone based on the adjusted airspace and destination of the drone.

Description

드론 비행 경로 설정 방법 및 장치{Method and apparatus for setting flight path of drone}Method and apparatus for setting flight path of drone}

본 발명은 드론 비행 경로를 설정하는 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 비행 데이터를 통해서 분석한 드론의 비행 오차를 토대로 드론의 공역을 할당하여 드론 비행 경로를 설정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a technology for setting a drone flight path, and more specifically, to a method and device for setting a drone flight path by allocating airspace to the drone based on the drone's flight error analyzed through flight data.

현재 다양한 기능의 드론 개발이 진행되고 있다. 예를 들어, 영상 촬영용 드론, 농업용 드론, 배달용 드론, 대기질 측정 드론 등 다양한 드론이 개발되고, 이 중에서 일부는 실제로 현장에서 이용되기도 한다.Currently, the development of drones with various functions is underway. For example, various drones have been developed, such as video recording drones, agricultural drones, delivery drones, and air quality measurement drones, and some of them are actually used in the field.

나아가, 현재 이동통신망을 이용하여, 드론을 원격으로 조정하고 관제하는 기술이 등장하였다. 부연하면, 기존에는 블루투스 통신 등과 같은 근거리 무선통신을 통하여, 드론을 조정하였으나, 보다 먼 거리에 위치하는 드론을 원격으로 조정하고 관제하기 위하여, 이동통신망을 이용하여 드론을 제어하는 기술이 등장하였다. 아래의 특허문헌은 LTE망을 이용한 드론 제어 시스템 및 방법에 대해서 개시한다.Furthermore, technology has emerged to remotely control and control drones using mobile communication networks. To elaborate, drones were previously controlled through short-distance wireless communication such as Bluetooth communication, but in order to remotely control and control drones located at a longer distance, technology for controlling drones using a mobile communication network has emerged. The patent document below discloses a drone control system and method using an LTE network.

한편, 드론이 택배 배달 등에서 적용됨에 따라, 드론의 충돌을 예방하기 위한 기술이 등장하였다. 드론의 충돌을 예방하기 위하여, 드론의 비행 스케줄을 중앙의 서버에 관리하고, 중앙의 서버에서는 드론들이 동일한 시간대에 동일한 경로를 비행하지 않도록 비행 스케줄을 조절한다. Meanwhile, as drones are applied to parcel delivery, etc., technology to prevent drone collisions has emerged. To prevent drone collisions, the drone's flight schedule is managed on a central server, and the central server adjusts the flight schedule so that the drones do not fly the same route at the same time.

그런데 중앙 서버는 드론의 비행 경로와 비행 시간만을 토대로, 드론의 충돌이 발생하는지 여부를 고려하는 것으로서, 드론의 비행 특성을 전혀 고려하고 있지 않다. 또한, 기존의 드론 제어 기술은, 드론의 비행시에 확보되는 공역(Air Space)을 전혀 고려하고 있지 않다.However, the central server considers whether a drone collision will occur based only on the drone's flight path and flight time, and does not take the drone's flight characteristics into consideration at all. Additionally, existing drone control technology does not take into account the air space secured during drone flight at all.

이에 따라, 드론 비행 특성과 공역을 고려하여, 보다 효율적으로 드론의 비행 경로를 제어하는 기술이 요구되고 있다. Accordingly, there is a need for technology to control the flight path of the drone more efficiently, taking into account drone flight characteristics and airspace.

한국공개특허 제10-2018-0061514호Korean Patent Publication No. 10-2018-0061514

본 발명은, 드론의 비행 오차를 분석하고, 이 분석 결과를 토대로 드론의 공역을 선택적으로 확대하거나 축소하여, 하늘길을 보다 효율적으로 관리하는 드론 비행 경로 설정 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다. The purpose of the present invention is to provide a method and device for setting a drone flight path that analyzes the flight error of a drone and selectively expands or reduces the airspace of the drone based on the results of this analysis, thereby managing the skyway more efficiently. .

본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.Other objects and advantages of the present invention can be understood from the following description and will be more clearly understood by practicing the present invention. Additionally, it will be readily apparent that the objects and advantages of the present invention can be realized by the means and combinations thereof indicated in the patent claims.

일 실시예에 따른 비행 경로 설정 장치에서 드론의 공역이 반영된 비행 경로를 설정하는 방법은, 상기 드론에서 수집한 비행 데이터를 상기 드론으로부터 수신하는 단계; 상기 수신한 비행 데이터와 상기 드론의 미리 계획된 비행 경로를 비교하여, 상기 드론이 상기 미리 계획된 비행 경로에서 이탈한 정도를 나타내는 경로 오차 점수를 계산하는 단계; 상기 경로 오차 점수를 토대로 상기 드론의 기 설정된 공역을 조정하는 단계; 및 상기 조정한 드론의 공역과 목적지를 토대로, 상기 드론의 새로운 비행 경로를 생성하는 단계를 포함한다.A method of setting a flight path reflecting the airspace of a drone in a flight path setting device according to an embodiment includes receiving flight data collected from the drone from the drone; Comparing the received flight data with a pre-planned flight path of the drone and calculating a path error score indicating the degree to which the drone deviates from the pre-planned flight path; adjusting a preset airspace of the drone based on the path error score; and generating a new flight path for the drone based on the adjusted airspace and destination of the drone.

상기 공역을 조정하는 단계는, 상기 경로 오차 점수가 제1점수 이하이면 상기 드론의 기 설정된 공역을 축소하고, 상기 경로 오차 점수가 제1점수를 초과하고 제2점수 이하이면 상기 드론의 기 설정된 공역을 유지하고, 상기 경로 오차 점수가 제2점수를 초과하면 상기 드론의 기 설정된 공역을 확대할 수 있다.The step of adjusting the airspace includes reducing the preset airspace of the drone if the route error score is less than or equal to a first score, and reducing the preset airspace of the drone if the route error score exceeds the first score and is less than or equal to the second score. is maintained, and if the path error score exceeds the second score, the preset airspace of the drone may be expanded.

상기 경로 오차 점수를 계산하는 단계는, 상기 수신한 비행 데이터와 상기 미리 계획된 비행 경로를 비교하여, 상기 드론이 상기 미리 계획된 비행 경로에서 이탈한 총 횟수, 이탈한 총 시간, 또는 이탈한 총 거리 중에서 하나 이상을 이용하여 상기 경로 오차 점수를 계산할 수 있다.The step of calculating the path error score compares the received flight data with the pre-planned flight path, and selects the total number of times the drone deviates from the pre-planned flight path, the total time it deviates, or the total distance it deviates from. The path error score can be calculated using one or more.

상기 경로 오차 점수를 계산하는 단계는, 상기 수신한 비행 데이터와 상기 미리 계획된 비행 경로를 비교하여, 상기 드론이 상기 미리 계획된 비행 경로에서 이탈한 면적 및 이탈한 시간을 이용하여 상기 경로 오차 점수를 계산할 수 있다.The step of calculating the path error score is to compare the received flight data with the pre-planned flight path and calculate the path error score using the area and time during which the drone deviates from the pre-planned flight path. You can.

상기 이탈한 면적은, 2차원 기준의 면적으로서, 위도/경도의 평면에서의 이탈 면적과, 경도/고도의 평면에서의 이탈 면적, 그리고 위도/고도의 평면에서의 이탈 면적의 합일 수 있다. The deviation area is a two-dimensional reference area and may be the sum of the deviation area in the latitude/longitude plane, the deviation area in the longitude/altitude plane, and the deviation area in the latitude/altitude plane.

상기 미리 계획된 비행 경로는, 상기 기 설정된 공역을 포함하고, 상기 경로 오차 점수를 계산하는 단계는, 상기 드론의 상기 기 설정된 공역과 상기 수신한 비행 데이터를 비교하여 상기 경로 오차 점수를 계산할 수 있다.The pre-planned flight path includes the preset airspace, and in calculating the path error score, the route error score may be calculated by comparing the preset airspace of the drone with the received flight data.

상기 계산하는 단계 및 상기 조정하는 단계는, 상기 드론의 매 비행마다 반복되거나, 또는 일정한 시간 주기마다 상기 드론의 복수의 비행의 비행 데이터를 이용하여 반복될 수 있다.The calculating step and the adjusting step may be repeated for each flight of the drone, or may be repeated using flight data from multiple flights of the drone at regular time periods.

상기 방법은, 상기 비행 경로에서 발생하는 풍속을 확인하는 단계; 및 상기 확인한 풍속의 세기에 반비례하는 기상 가중치를 상기 경로 오차 점수에 적용하여, 상기 경로 오차 점수를 보정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.The method includes checking wind speed occurring in the flight path; And it may further include a step of correcting the path error score by applying a meteorological weight inversely proportional to the strength of the confirmed wind speed to the path error score.

상기 방법은, GPS 오차율을 기초로 상기 경로 오차 점수를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include correcting the route error score based on the GPS error rate.

상기 드론의 새로운 비행 경로를 생성하는 단계는, 상기 드론의 출발지, 목적지 및 비행 시간을 수신하고, 상기 비행 시간에 비행 예정인 타 드론의 비행 경로를 확인하는 단계; 및 상기 조정한 드론의 공역이 상기 타 드론의 공역을 통과하지 않도록, 상기 출발지에서 상기 목적지까지의 비행 경로를 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.Creating a new flight path for the drone includes receiving the departure point, destination, and flight time of the drone, and checking the flight path of another drone scheduled to fly at the flight time; and generating a flight path from the starting point to the destination so that the adjusted airspace of the drone does not pass through the airspace of the other drone.

상기 방법은, 상기 드론에 할당되는 공역의 크기에 따라 상기 드론의 서비스 이용 요금을 차등 과금하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include differentially charging a service fee for the drone according to the size of the airspace allocated to the drone.

일 실시예에 따른 드론의 공역이 반영된 비행 경로를 설정하는 비행 경로 설정 장치는, 상기 드론에서 수집한 비행 데이터를 상기 드론으로부터 수신하는 데이터 수집부; 상기 수신한 비행 데이터와 상기 드론의 미리 계획된 비행 경로를 비교하여, 상기 드론이 상기 미리 계획된 비행 경로에서 이탈한 정도를 나타내는 경로 오차 점수를 계산하는 오차 분석부; 상기 경로 오차 점수를 토대로 상기 드론의 기 설정된 공역을 조정하는 공역 설정부; 및 상기 조정한 드론의 공역과 드론의 목적지를 토대로 상기 드론의 새로운 비행 경로를 생성하는 비행 경로 생성부를 포함한다.According to one embodiment, a flight path setting device that sets a flight path reflecting the airspace of a drone includes: a data collection unit that receives flight data collected from the drone from the drone; an error analysis unit that compares the received flight data with a pre-planned flight path of the drone and calculates a path error score indicating the degree to which the drone deviates from the pre-planned flight path; an airspace setting unit that adjusts a preset airspace of the drone based on the path error score; and a flight path generator that generates a new flight path for the drone based on the adjusted airspace of the drone and the drone's destination.

상기 공역 설정부는, 상기 경로 오차 점수가 제1점수 이하이면 상기 드론의 공역을 축소하고, 상기 경로 오차 점수가 제1점수를 초과하고 제2점수 이하이면 상기 드론의 공역을 유지하고, 상기 경로 오차 점수가 제2점수를 초과하면 상기 드론의 공역을 확대할 수 있다.The airspace setting unit reduces the airspace of the drone if the path error score is less than or equal to a first score, and maintains the airspace of the drone if the path error score exceeds the first score and is less than or equal to the second score, and maintains the airspace of the drone. If the score exceeds the second score, the airspace of the drone can be expanded.

상기 오차 분석부는, 상기 수신한 비행 데이터와 상기 미리 계획된 비행 경로를 비교하여, 상기 드론이 상기 미리 계획된 비행 경로에서 이탈한 총 횟수, 이탈한 총 시간, 이탈한 총 거리 중에서 하나 이상을 이용하여 상기 경로 오차 점수를 계산할 수 있다.The error analysis unit compares the received flight data with the pre-planned flight path, and uses one or more of the total number of times the drone deviates from the pre-planned flight path, the total time it deviates, and the total distance it deviates from. The path error score can be calculated.

상기 오차 분석부는, 상기 수신한 비행 데이터와 상기 미리 계획된 비행 경로를 비교하여, 상기 드론이 상기 미리 계획된 비행 경로에서 이탈한 면적 및 이탈한 시간을 이용하여 상기 경로 오차 점수를 계산할 수 있다.The error analysis unit may compare the received flight data with the pre-planned flight path and calculate the path error score using the area and time during which the drone deviated from the pre-planned flight path.

상기 이탈한 면적은, 2차원 기준의 면적으로서, 위도/경도의 평면에서의 이탈 면적과, 경도/고도의 평면에서의 이탈 면적, 그리고 위도/고도의 평면에서의 이탈 면적의 합일 수 있다.The deviation area is a two-dimensional reference area and may be the sum of the deviation area in the latitude/longitude plane, the deviation area in the longitude/altitude plane, and the deviation area in the latitude/altitude plane.

상기 미리 계획된 비행 경로는, 상기 기 설정된 공역을 포함하고, 상기 오차 분석부는, 상기 드론의 상기 기 설정된 공역과 상기 수신한 비행 데이터를 비교하여 상기 경로 오차 점수를 계산할 수 있다.The pre-planned flight path includes the preset airspace, and the error analysis unit may calculate the path error score by comparing the preset airspace of the drone with the received flight data.

상기 오차 분석부 및 상기 공역 설정부는, 상기 드론의 매 비행마다, 또는 일정한 시간 주기마다 경로 오차 점수를 계산하여 드론의 공역을 조정할 수 있다.The error analysis unit and the airspace setting unit may adjust the airspace of the drone by calculating a path error score for each flight of the drone or at regular time periods.

상기 오차 분석부는, 상기 비행 경로에서 발생하는 풍속을 확인하고, 상기 확인한 풍속의 세기에 반비례하는 기상 가중치를 상기 경로 오차 점수에 적용하여, 상기 경로 오차 점수를 보정할 수 있다.The error analysis unit may check the wind speed occurring in the flight path and apply a weather weight inversely proportional to the strength of the confirmed wind speed to the route error score to correct the route error score.

상기 오차 분석부는, GPS 오차율을 기초로 상기 경로 오차 점수를 보정할 수 있다.The error analysis unit may correct the route error score based on the GPS error rate.

상기 비행 경로 생성부는, 상기 드론의 출발지, 목적지 및 비행 시간을 수신하고, 상기 비행 시간에 비행 예정인 타 드론의 비행 경로를 확인한 후, 상기 설정한 드론의 공역이 상기 타 드론의 공역을 회피하도록, 상기 출발지에서 상기 목적지까지의 비행 경로를 생성할 수 있다.The flight path generator receives the departure point, destination, and flight time of the drone, checks the flight path of another drone scheduled to fly at the flight time, and then causes the airspace of the set drone to avoid the airspace of the other drone, A flight path from the departure point to the destination can be created.

상기 비행 경로 설정 장치는, 상기 드론에 할당되는 공역의 크기에 따라 상기 드론의 서비스 이용 요금을 차등 과금하는 서비스 과금부를 더 포함할 수 있다.The flight path setting device may further include a service charging unit that differentially charges service usage fees for the drone according to the size of the airspace allocated to the drone.

본 발명은 드론의 비행 데이터를 수집하고 분석하여, 비행 경로의 이탈 횟수, 드론의 이탈 시간, 이탈 거리, 이탈 면적 등의 드론의 비행 오차를 분석하고, 이 분석 결과를 토대로 드론의 공역을 선택적으로 확대하거나 축소하여 하늘길을 보다 효율적으로 관리하는 이점이 있다.The present invention collects and analyzes drone flight data, analyzes the drone's flight errors such as the number of flight path departures, drone departure time, departure distance, and departure area, and selectively selects the drone's airspace based on the results of this analysis. There is an advantage in managing the skyway more efficiently by zooming in or out.

또한, 본 발명은 기상 상태, GPS 오차를 반영하여 드론의 비행 오차가 보정되게 함으로써, 더욱 정확하게 드론의 비행 오차를 분석하는 이점에 있다. In addition, the present invention has the advantage of analyzing the drone's flight error more accurately by correcting the drone's flight error by reflecting weather conditions and GPS errors.

또한, 본 발명은 드론의 비행 특성을 고려하여, 지정된 경로를 정확하게 비행하지 못하는 드론에게는 보다 넓은 공역을 설정하고, 비교적 정확한 경로를 통해서 비행을 수행하는 드론에게는 보다 좁은 공역을 설정함으로써, 드론의 비행 특성에 따라 능동적으로 공역을 할당하는 효과도 있다.In addition, the present invention takes into account the flight characteristics of the drone, setting a wider airspace for drones that do not fly accurately on a designated path, and setting a narrower airspace for drones that fly through a relatively accurate path, thereby enabling the flight of the drone. It also has the effect of actively allocating airspace based on characteristics.

또한, 본 발명은, 성능이 좋은 드론에 상대적으로 작은 크기의 공역을 할당하고 성능이 나쁜 드론에 상대적으로 더 큰 공역을 할당하면서 서비스 이용 요금을 차등 과금함으로써, 공역 관리 사업자의 수익을 증가시키면서 한정된 공간 내에서 우수한 성능의 더 많은 드론이 비행할 수 있도록 한다. In addition, the present invention allocates a relatively small airspace to drones with good performance and a relatively large airspace to drones with poor performance, while charging service usage fees differentially, thereby increasing the profits of airspace management operators and providing limited airspace. Allows more drones with excellent performance to fly in space.

본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 비행 경로 설정 장치가 적용되는 시스템 환경을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 비행 경로 설정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 비행 경로 정보를 나타낸 도면이다.
도 4a 내지 도 4d는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론이 공역을 이탈한 면적을 계산하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론의 실제 비행 위치를 나타낸 도면이다.
도 6은 서로 다른 크기의 공역을 예시하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 비행 경로 설정 장치에서 드론으로부터 수신한 비행 데이터를 분석하여 드론의 경로 오차 점수를 계산하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른, 비행 경로 설정 장치에서 드론으로부터 수신한 비행 데이터를 분석하여 드론의 경로 오차 점수를 계산하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른, 비행 경로 설정 장치에서 공역을 반영하여 비행 경로를 생성하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른, 비행 경로 설정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
The following drawings attached to this specification illustrate preferred embodiments of the present invention, and serve to further understand the technical idea of the present invention along with specific details for carrying out the invention. Therefore, the present invention is described in such drawings. It should not be interpreted as limited to the specific details.
Figure 1 is a diagram showing a system environment to which a flight path setting device is applied according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a diagram showing the configuration of a flight path setting device according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a diagram showing flight path information according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 4A to 4D are diagrams illustrating a method of calculating the area where a drone leaves the airspace according to an embodiment of the present invention.
Figure 5 is a diagram showing the actual flight position of a drone according to an embodiment of the present invention.
Figure 6 is a diagram illustrating airspaces of different sizes.
Figure 7 is a flowchart illustrating a method of calculating a path error score of a drone by analyzing flight data received from a drone in a flight path setting device, according to an embodiment of the present invention.
Figure 8 is a flowchart illustrating a method of calculating a path error score of a drone by analyzing flight data received from a drone in a flight path setting device according to another embodiment of the present invention.
Figure 9 is a flowchart illustrating a method of generating a flight path by reflecting airspace in a flight path setting device according to an embodiment of the present invention.
Figure 10 is a diagram showing the configuration of a flight path setting device according to another embodiment of the present invention.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.The above-described purpose, features and advantages will become clearer through the following detailed description in conjunction with the accompanying drawings, and accordingly, those skilled in the art will be able to easily implement the technical idea of the present invention. There will be. Additionally, in describing the present invention, if it is determined that a detailed description of known technologies related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted. Hereinafter, a preferred embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 비행 경로 설정 장치가 적용되는 시스템 환경을 나타내는 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 비행 경로 설정 장치(200)는 네트워크(300)를 통하여 드론(100)과 통신한다. 상기 네트워크(300)는 이동통신망, 유선 통신망, 근거리 무선통신망 등을 포함하는 것으로서, 본 발명에 있어서 주지의 관용기술에 해당하므로 자세한 설명은 생략한다. Figure 1 is a diagram showing a system environment to which a flight path setting device is applied according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the flight path setting device 200 according to an embodiment of the present invention communicates with the drone 100 through the network 300. The network 300 includes a mobile communication network, a wired communication network, a short-range wireless communication network, etc., and since it corresponds to a well-known common technology in the present invention, detailed description will be omitted.

드론(100)은 무인 비행체로서, 네트워크(300)와 통신할 수 있는 이동통신 모듈 및 GPS 수신기를 탑재하고 있다. 또한, 드론(100)은 이동 경로에 따라 목적지까지의 자율 비행을 수행할 수 있다. 상기 드론(100)은 출발지에서부터 목적지까지의 순차적인 위도/경도의 GPS 좌표 및 고도가 포함된 비행 경로를 비행 경로 설정 장치(200)로부터 수신하고, 이 비행 경로와 현재 위치를 비교함으로써 자율 비행을 수행할 수 있다. 바람직하게, 비행 경로에는 시간을 더 포함할 수 있고, 이 경우 비행 경로의 데이터는, (x, y, z, t)로 구성될 수 있다. 여기서 (x, y)는 위도/경도이고, z는 고도이며, t는 시간이다. The drone 100 is an unmanned flying vehicle and is equipped with a mobile communication module and a GPS receiver capable of communicating with the network 300. Additionally, the drone 100 can perform autonomous flight to the destination according to the movement path. The drone 100 receives a flight path including sequential latitude/longitude GPS coordinates and altitude from the origin to the destination from the flight path setting device 200, and performs autonomous flight by comparing this flight path with the current location. It can be done. Preferably, the flight path may further include time, and in this case, the flight path data may be composed of (x, y, z, t). Where (x, y) is latitude/longitude, z is altitude, and t is time.

또한, 드론(100)은 드론 운용 장치(도면에 도시되지 않은)의 제어 명령을 수신할 수 있으며, 이 제어 명령에 따른 동작을 수행할 수 있다. 또한, 드론(100)은 비행이 시작되면, 비행이 종료되기 전까지 GPS 수신기를 이용하여 일정 주기 간격으로, 현재 위치(즉, 위도/경도의 GPS 좌표, 고도)를 계속적으로 측정한 후, 측정한 위치들이 시간상으로 기록되는 비행 데이터를 비행 경로 설정 장치(200)로 전송한다. 고도의 경우 GPS 수신기로 측정될 수 있고, 또는 전용의 고도 측정 센서에 의해 측정될 수도 있다. 한편, 드론(100)은 현재 위치와 비행 경로상의 위치를 확인하여, 비행 경로에서 이탈되는 것으로 확인되면, 다시 비행 경로에 진입하여 계획된 경로에 따라 비행한다. Additionally, the drone 100 can receive control commands from a drone operating device (not shown in the drawing) and perform operations according to these control commands. In addition, when the drone 100 starts flying, the drone 100 continuously measures the current location (i.e., GPS coordinates of latitude/longitude, altitude) at regular intervals using a GPS receiver until the flight ends. Flight data in which positions are recorded in time is transmitted to the flight path setting device 200. Altitude can be measured with a GPS receiver or with a dedicated altitude sensor. Meanwhile, the drone 100 checks its current location and the position on the flight path, and if it is confirmed that it deviates from the flight path, it re-enters the flight path and flies according to the planned path.

비행 경로 설정 장치(200)는, 드론(100)으로부터 수신한 비행 데이터를 분석하여, 드론(100)의 비행 오차를 파악한 후에, 이 비행 오차에 따라 드론(100)의 공역을 설정한다. 상기 공역은 드론(100)이 비행할 때, 다른 드론(100)으로부터 침범받지 않고 이동할 수 있는 하늘 상의 공간 영역을 의미한다. 비행 경로 설정 장치(200)는 이러한 드론별 공역을 토대로, 드론의 공역이 서로 중첩되지 않도록 각 드론의 비행 경로를 설정할 수 있다. The flight path setting device 200 analyzes the flight data received from the drone 100, determines the flight error of the drone 100, and then sets the airspace of the drone 100 according to the flight error. The airspace refers to a spatial area in the sky where the drone 100 can move without being invaded by other drones 100 when flying. The flight path setting device 200 can set the flight path of each drone based on the airspace for each drone so that the airspaces of the drones do not overlap each other.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 비행 경로 설정 장치의 구성을 나타내는 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 비행 경로 설정 장치(200)는 데이터 수집부(210), 오차 분석부(220), 공역 설정부(230), 비행 경로 생성부(240) 및 데이터베이스(250)를 포함하고, 이러한 구성요소는 하드웨어와 소프트웨어의 결합을 통해서 구현될 수 있다. 또한, 상기 비행 경로 설정 장치(200)는 하나 이상의 프로세서와 메모리를 포함할 수 있으며, 데이터 수집부(210), 오차 분석부(220), 공역 설정부(230) 및 비행 경로 생성부(240)는 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 형태로 상기 메모리에 저장될 수 있다. 상기 비행 경로 설정 장치(200)는 클라우드 컴퓨팅 시스템에 탑재될 수 있으며, 이 경우 데이터 수집부(210), 오차 분석부(220), 공역 설정부(230), 비행 경로 생성부(240)는 가상 머신 형태로 상기 클라우드 컴퓨팅 시스템에 구현될 수 있다. Figure 2 is a diagram showing the configuration of a flight path setting device according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, the flight path setting device 200 includes a data collection unit 210, an error analysis unit 220, an airspace setting unit 230, a flight path creation unit 240, and a database 250. These components can be implemented through a combination of hardware and software. In addition, the flight path setting device 200 may include one or more processors and memory, and may include a data collection unit 210, an error analysis unit 220, an airspace setting unit 230, and a flight path creation unit 240. may be stored in the memory in the form of a program executed by the processor. The flight path setting device 200 may be mounted on a cloud computing system, in which case the data collection unit 210, error analysis unit 220, airspace setting unit 230, and flight path creation unit 240 are virtual. It can be implemented in the cloud computing system in machine form.

데이터베이스(250)는 메모리, 디스크 장치와 같은 저장수단으로서, 드론(100)의 비행 데이터를 저장한다. 또한, 데이터베이스(250)는 드론별로 설정된 공역을 저장할 수 있다. 또한, 데이터베이스(250)는 비행 금지 구역에 대한 좌표 정보를 저장할 수 있다. 상기 비행 금지 구역은, 고층 건물이 위치한 영역, 군사 지역, 보안 지역, 위험물질 저장지역 등을 포함할 수 있다. 또한, 데이터베이스(250)는 드론(100)별 비행 경로 정보를 저장한다. 상기 비행 경로 정보에는 출발지에서부터 목적지까지의 이동경로를 나타내는 계획된 위도/경도의 GPS 좌표들 및 고도들, 그리고 비행 시간들이 기록된다. 예를 들어, 비행 경로 정보는, 하늘 공간상의 포인트들의 집합으로서, 각 포인트는 (위도, 경도, 고도, 시간)으로 표현할 수 있다.The database 250 is a storage means such as memory or a disk device, and stores flight data of the drone 100. Additionally, the database 250 may store airspace set for each drone. Additionally, the database 250 may store coordinate information about the no-fly zone. The no-fly zone may include areas where high-rise buildings are located, military areas, security areas, hazardous material storage areas, etc. Additionally, the database 250 stores flight path information for each drone 100. In the flight path information, GPS coordinates and altitudes of the planned latitude/longitude representing the movement path from the departure point to the destination, and flight times are recorded. For example, flight path information is a set of points in sky space, and each point can be expressed as (latitude, longitude, altitude, time).

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 비행 경로 정보를 나타낸 도면으로서, 도 3을 참조하면, 드론(100)은 제1포인트를 출발지로 하여 제n포인트를 목적지로 하는 비행 경로 정보를 할당받는다. 각 포인트는 (위도, 경도, 고도, 시간)으로 표현된다. 예를 들어, 제1포인트는 (X0, Y0, Z0, T0)로 표현되고, 제2포인트는 (X1, Y1, Z1, T1)로 표현되며, 제3포인트는 (X2, Y2, Z2, T2)로 표현되고, 제n포인트는 (Xn-1, Yn-1, Zn-1, Tn-1)로 표현된다. 드론(100)은 각 포인트의 시간(T)에 해당 (위도, 경도, 고도)인 (X, Y, Z) 좌표를 비행한다. Figure 3 is a diagram showing flight path information according to an embodiment of the present invention. Referring to Figure 3, the drone 100 is assigned flight path information with the first point as the starting point and the nth point as the destination. . Each point is expressed as (latitude, longitude, altitude, time). For example, the first point is expressed as (X 0 , Y 0 , Z 0 , T 0 ), the second point is expressed as (X 1 , Y 1 , Z 1 , T 1 ), and the third point is It is expressed as (X 2 , Y 2 , Z 2 , T 2 ), and the nth point is expressed as (X n-1 , Y n-1 , Z n-1 , T n-1 ). The drone 100 flies at (X, Y, Z) coordinates (latitude, longitude, altitude) corresponding to the time (T) of each point.

데이터 수집부(210)는 드론(100)으로부터 비행 데이터를 수신하여, 데이터베이스(250)에 저장한다. 상기 비행 데이터는 드론(100)이 실제 이동한 비행 경로를 나타내는 시간, 위도/경도의 GPS 좌표들 및 고도들을 포함한다.The data collection unit 210 receives flight data from the drone 100 and stores it in the database 250. The flight data includes time, latitude/longitude GPS coordinates, and altitudes indicating the flight path that the drone 100 actually traveled.

오차 분석부(220)는, 드론(100)으로 제공한 비행 경로와 드론(100)으로부터 수신한 비행 데이터를 비교하여, 계획한 비행 경로와 실제 비행된 경로 간의 차이를 분석하여, 드론(100)이 상기 비행 경로에서 이탈한 정도를 나타내는 경로 오차에 대한 점수를 계산한다. The error analysis unit 220 compares the flight path provided by the drone 100 with the flight data received from the drone 100, analyzes the difference between the planned flight path and the actual flown path, and A score for path error is calculated, which represents the degree of deviation from the flight path.

일 실시예에서, 오차 분석부(220)는 드론(100)으로 제공한 비행 경로에 포함된 계획된 GPS 좌표 및 고도와, 상기 비행 데이터에 포함된 실제 이동된 GPS 좌표 및 고도를 비교하여, 드론(100)이 계획된 비행 경로 상에서 이탈한 총 횟수, 드론이 계획된 비행 경로상에서 이탈된 총 거리 및 드론(100)이 계획된 비행 경로상에서 이탈한 총 시간을 각각 확인한다. 계획된 비행 경로상에서 이탈한 시간은 계획된 비행 경로에서 이탈한 시점들 간의 간격으로 계산될 수 있다. 오차 분석부(220)는 드론(100)이 상기 비행 경로 상에서 이탈한 총 횟수, 상기 비행 경로상에서 이탈한 총 거리 및 드론(100)이 상기 비행 경로상에서 이탈한 총 시간을 종합하여, 비행 경로 오차에 대한 점수를 계산한다. 상기 이탈한 총 횟수, 상기 이탈한 총 거리, 상기 이탈한 총 시간 각각에는 사전에 정의된 가중치가 각각 적용될 수 있으며, 오차 분석부(220)는 가중치가 적용된 상기 이탈한 총 횟수, 상기 이탈한 총 거리 및 상기 이탈한 총 시간을 합산하여 상기 비행 경로 오차에 대한 점수(이하, '경로 오차 점수'로 지칭함)를 계산할 수 있다. 바람직하게는, 오차 분석부(220)는, 비행 경로 생성부(240)에서 생성한 드론(100)의 비행 경로 및 공역 설정부(230)에서 설정한 드론(100)의 공역을 기준으로, 해당 드론(100)이 해당 공역을 이탈한 총 횟수, 이탈한 총 거리, 이탈한 총 시간을 산출할 수 있다. In one embodiment, the error analysis unit 220 compares the planned GPS coordinates and altitude included in the flight path provided by the drone 100 with the actual moved GPS coordinates and altitude included in the flight data, and compares the drone ( Check the total number of times the drone deviates from the planned flight path, the total distance the drone deviates from the planned flight path, and the total time the drone 100 deviates from the planned flight path. The time of departure from the planned flight path can be calculated as the interval between the points of departure from the planned flight path. The error analysis unit 220 compiles the total number of times that the drone 100 deviates from the flight path, the total distance that the drone 100 deviates from the flight path, and the total time that the drone 100 deviates from the flight path, and calculates the flight path error. Calculate the score for Predefined weights may be applied to each of the total number of deviations, the total distance of deviations, and the total time of deviations, and the error analysis unit 220 may calculate the total number of deviations to which the weights are applied and the total number of deviations. The score for the flight path error (hereinafter referred to as 'route error score') can be calculated by adding up the distance and the total time of departure. Preferably, the error analysis unit 220 determines the corresponding The total number of times the drone 100 has left the relevant airspace, the total distance it has left, and the total time it has left the airspace can be calculated.

다른 실시예에서, 오차 분석부(220)는, 드론(100)으로 제공한 비행 경로에 포함된 계획된 GPS 좌표 및 고도와, 상기 비행 데이터에 포함된 드론(100)의 실제 이동된 GPS 좌표 및 고도를 비교하여, 드론(100)이 계획된 비행 경로 상에서 이탈한 시간 및 면적을 확인하고, 그 이탈한 시간 및 면적을 이용하여 비행 경로 오차에 대한 점수로 산출할 수 있다. 오차 분석부(220)는, 이탈 면적으로서 2차원 기준의 면적을 계산한다. 2차원 기준의 면적은, 위도, 경도 및 고도를 이용하여 계산되는, 위도/경도의 xy 평면에서의 이탈 면적(A)과, 위도/고도의 xz 평면에서의 이탈 면적(B), 그리고 경도/고도의 yz 평면에서의 이탈 면적(C)의 합으로 정의될 수 있다. 바람직하게는, 오차 분석부(220)는, 비행 경로 생성부(240)에서 생성한 드론(100)의 비행 경로 및 공역 설정부(230)에서 설정한 드론(100)의 공역을 기준으로, 해당 드론(100)이 해당 공역을 이탈한 면적 및 시간을 계산할 수 있다.In another embodiment, the error analysis unit 220 determines the planned GPS coordinates and altitude included in the flight path provided by the drone 100, and the actual moved GPS coordinates and altitude of the drone 100 included in the flight data. By comparing, the time and area in which the drone 100 deviated from the planned flight path can be confirmed, and the score for the flight path error can be calculated using the deviated time and area. The error analysis unit 220 calculates the two-dimensional reference area as the deviation area. The area of the two-dimensional reference is calculated using latitude, longitude, and altitude, the deviation area in the xy plane of latitude/longitude (A), the deviation area in the xz plane of latitude/altitude (B), and the deviation area in the latitude/altitude xz plane, and It can be defined as the sum of the deviation areas (C) in the yz plane of altitude. Preferably, the error analysis unit 220 determines the corresponding The area and time during which the drone 100 leaves the relevant airspace can be calculated.

도 4a 내지 도 4d는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론이 공역을 이탈한 면적을 계산하는 방법을 설명하는 도면이다. FIGS. 4A to 4D are diagrams illustrating a method of calculating the area where a drone leaves the airspace according to an embodiment of the present invention.

도 4a는 하늘 공간을 나타낸 도면으로, 위도는 x 축, 경도는 y 축, 고도는 z 축으로 표현한다. 도 4a에서 참조번호 410은 드론(100)은 계획된 비행 경로, 참조번호 420은 드론(100)의 실제 비행 경로를 나타낸다. 이때 계획된 비행 경로(410)는, 드론(100)의 공역으로서, 3차원 원통 또는 4차원 사각 기둥의 형태일 수도 있으나, 본 실시예에서는 설명의 편의를 위해 선분으로 표현한다. 이탈 면적은, 위도/경도의 xy 평면에서의 이탈 면적(A)과, 위도/고도의 xz 평면에서의 이탈 면적(B), 그리고 경도/고도의 yz 평면에서의 이탈 면적(C)의 합으로 정의될 수 있다.Figure 4a is a diagram showing sky space, with latitude expressed as the x-axis, longitude as the y-axis, and altitude as the z-axis. In FIG. 4A, reference number 410 represents the planned flight path of the drone 100, and reference number 420 represents the actual flight path of the drone 100. At this time, the planned flight path 410 is the airspace of the drone 100 and may be in the form of a three-dimensional cylinder or a four-dimensional square pillar, but in this embodiment, it is expressed as a line segment for convenience of explanation. The deviation area is the sum of the deviation area (A) in the xy plane of latitude/longitude, the deviation area (B) in the xz plane of latitude/altitude, and the deviation area (C) in the yz plane of longitude/altitude. can be defined.

도 4b는 위도/경도의 xy 평면에서의 드론(100)의 계획된 비행 경로(410a)와 실제 비행 경로(420a)를 나타낸다. 즉, 도 4a에서 드론(100)의 계획된 비행 경로(410)와 실제 비행 경로(420)를 xy 평면으로 투영한 것이다. 드론(100)이 t1 시점에서 계획된 비행 경로(410a)를 이탈한 후 t2 시점에 다시 계획된 비행 경로(410a)로 진입할 경우, 그 이탈 시간 t2-t1 동안의 xy 평면에서의 계획된 비행 경로(410a)와 실제 비행 경로(420a) 사이의 면적이 이탈 면적(A)이 된다. 바람직하게는, 이탈 시간 동안의 1초 단위의 작은 사각형(430a)의 합으로 이탈 면적(A)을 계산할 수 있다. 그러나 이는 예시일 뿐 단위 시간을 조절될 수 있다.FIG. 4B shows the planned flight path 410a and the actual flight path 420a of the drone 100 in the xy plane of latitude/longitude. That is, in FIG. 4A, the planned flight path 410 and the actual flight path 420 of the drone 100 are projected onto the xy plane. When the drone 100 deviates from the planned flight path 410a at time t1 and then re-enters the planned flight path 410a at time t2, the planned flight path 410a in the xy plane during the departure time t2-t1 ) and the actual flight path (420a) becomes the departure area (A). Preferably, the departure area (A) can be calculated as the sum of the small squares 430a in units of 1 second during the departure time. However, this is only an example and the unit time can be adjusted.

도 4c는 위도/고도의 xz 평면에서의 드론(100)의 계획된 비행 경로(410b)와 실제 비행 경로(420b)를 나타낸다. 즉, 도 4a에서 드론(100)의 계획된 비행 경로(410)와 실제 비행 경로(420)를 xz 평면으로 투영한 것이다. 드론(100)이 t1 시점에서 계획된 비행 경로(410b)를 이탈한 후 t2 시점에 다시 계획된 비행 경로(410b)로 진입할 경우, 그 이탈 시간 t2-t1 동안의 xz 평면에서의 계획된 비행 경로(410b)와 실제 비행 경로(420b) 사이의 면적이 이탈 면적(B)이 된다. 바람직하게는, 이탈 시간 동안의 1초 단위의 작은 사각형(430b)의 합으로 이탈 면적(B)을 계산할 수 있다. 그러나 이는 예시일 뿐 단위 시간을 조절될 수 있다.FIG. 4C shows the planned flight path 410b and the actual flight path 420b of the drone 100 in the xz plane of latitude/altitude. That is, in FIG. 4A, the planned flight path 410 and the actual flight path 420 of the drone 100 are projected onto the xz plane. When the drone 100 deviates from the planned flight path 410b at time t1 and then re-enters the planned flight path 410b at time t2, the planned flight path 410b on the xz plane during the departure time t2-t1 ) and the actual flight path (420b) becomes the departure area (B). Preferably, the departure area (B) can be calculated as the sum of the small squares 430b in units of 1 second during the departure time. However, this is only an example and the unit time can be adjusted.

도 4d는 경도/고도의 yz 평면에서의 드론(100)의 계획된 비행 경로(410c)와 실제 비행 경로(420c)를 나타낸다. 즉, 도 4a에서 드론(100)의 계획된 비행 경로(410)와 실제 비행 경로(420)를 yz 평면으로 투영한 것이다. 드론(100)이 t1 시점에서 계획된 비행 경로(410c)를 이탈한 후 t2 시점에 다시 계획된 비행 경로(410c)로 진입할 경우, 그 이탈 시간 t2-t1 동안의 yz 평면에서의 계획된 비행 경로(410c)와 실제 비행 경로(420c) 사이의 면적이 이탈 면적(C)이 된다. 바람직하게는, 이탈 시간 동안의 1초 단위의 작은 사각형(430c)의 합으로 이탈 면적(C)을 계산할 수 있다. 그러나 이는 예시일 뿐 단위 시간을 조절될 수 있다.FIG. 4D shows the planned flight path 410c and the actual flight path 420c of the drone 100 in the yz plane of longitude/altitude. That is, in FIG. 4A, the planned flight path 410 and the actual flight path 420 of the drone 100 are projected onto the yz plane. When the drone 100 deviates from the planned flight path 410c at time t1 and then re-enters the planned flight path 410c at time t2, the planned flight path 410c in the yz plane during the departure time t2-t1 ) and the actual flight path (420c) becomes the departure area (C). Preferably, the departure area (C) can be calculated as the sum of the small squares 430c in units of 1 second during the departure time. However, this is only an example and the unit time can be adjusted.

오차 분석부(220)는, 도 4a 내지 도 4d를 참조하여 설명한 방법으로, 이탈 시간 T(=t2-t1)와, 이탈 면적(A+B+C)을 계산한 후, 다음 식1과 같이 비행 경로 오차 점수 S를 다음과 같이 계산할 수 있다.The error analysis unit 220 calculates the departure time T (=t2-t1) and the departure area (A+B+C) by the method described with reference to FIGS. 4A to 4D, and then calculates the departure time T (=t2-t1) and the departure area (A+B+C) as shown in Equation 1 below. The flight path error score S can be calculated as follows.

(식1) (Equation 1)

S=α×T + β×(A + B + C)S=α×T + β×(A + B + C)

여기서, α와 β는 가중치로서 0 보다 큰 값이다. 상대적으로 중요한 팩터에는 1 보다 큰 값을 가중치로서 적용하고 상대적으로 중요도가 낮은 팩터에는 1 보다 작은 값을 가중치로 적용한다. 예를 들어, α는 0.8, β는 1.2로 적용될 수 있다. 또는 시간과 이탈면적을 동등한 팩터로 본다면, α와 β는 모두 1이 될 수 있다.Here, α and β are weights and are values greater than 0. A value greater than 1 is applied as a weight to relatively important factors, and a value less than 1 is applied as a weight to factors of relatively low importance. For example, α can be applied as 0.8 and β as 1.2. Alternatively, if time and deviation area are viewed as equal factors, both α and β can be 1.

다른 실시예에서, 오차 분석부(220)는, 계획된 비행 경로 상에서 드론(100)이 이탈한 총 횟수, 드론(100)이 계획된 비행 경로상에서 이탈된 총 거리, 드론(100)이 계획된 비행 경로상에서 이탈한 총 시간, 그리고 이탈한 총 면적을 모두 고려하여 비행 경로 오차 점수를 계산할 수 있다. 오차 분석부(220)는, 다음 식2와 같이, 이탈 총 횟수, 이탈 총 거리, 이탈 총 시간, 이탈 총 면적 각각에 가중치를 적용하여 비행 경로 오차 점수 S를 계산할 수 있다.In another embodiment, the error analysis unit 220 determines the total number of times the drone 100 deviates from the planned flight path, the total distance the drone 100 deviates from the planned flight path, and the total number of times the drone 100 deviates from the planned flight path. The flight path error score can be calculated by considering both the total time deviated and the total area deviated. The error analysis unit 220 may calculate the flight path error score S by applying weights to each of the total number of deviations, total distance of departure, total time of departure, and total area of departure, as shown in Equation 2 below.

(식2)(Equation 2)

S=α×횟수 + β×면적 + γ×시간 + δ×거리S=α×number of times + β×area + γ×time + δ×distance

여기서, α, β, γ, δ는 가중치로서 0 보다 큰 값이다. 상대적으로 중요한 팩터에는 1 보다 큰 값을 가중치로서 적용하고 상대적으로 중요도가 낮은 팩터에는 1 보다 작은 값을 가중치로 적용한다. 예를 들어, 제1드론의 이탈 총 면적이 제2드론의 이탈 총 면적과 동일하더라도, 제1드론의 이탈 총 시간이 제2드론의 이탈 총 시간 보다 짧을 경우, 제1드론의 비행 성능이 제2드론 보다 좋지 않다고 볼 수 있다. 즉, 제2드론이 제1드론에 비해 상대적으로 계획된 공역을 잘 따라간다고 볼 수 있다. 따라서, 이 경우, β의 값은 γ의 값보다 작게 설정되어 시간이 오차 점수에 더 큰 영향을 주도록 할 수 있다. 이와 같은 방식으로 가중치는 상황에 따라 적절히 조절될 수 있다.Here, α, β, γ, and δ are weights and are values greater than 0. A value greater than 1 is applied as a weight to relatively important factors, and a value less than 1 is applied as a weight to factors of relatively low importance. For example, even if the total departure area of the first drone is the same as the total departure area of the second drone, if the total departure time of the first drone is shorter than the total departure time of the second drone, the flight performance of the first drone will be the same as that of the second drone. It can be seen that it is not better than 2 drones. In other words, it can be seen that the second drone follows the planned airspace relatively better than the first drone. Therefore, in this case, the value of β can be set smaller than the value of γ so that time has a greater impact on the error score. In this way, the weights can be appropriately adjusted depending on the situation.

오차 분석부(220)는, 경로 오차 점수를 계산하는데 있어서, 이탈 총 횟수, 이탈 총 거리, 이탈 총 시간, 이탈 총 면적 각각을 정규화하여, 경로 오차 점수를 계산할 수 있다. 이탈 총 횟수를 예로 들어 정규화 방법을 설명하면 다음과 같다. 오차 분석부(220)는, 전체 드론(100)들의 계획된 비행 경로 대비 이탈 횟수를 누적하여 저장하고, 이들을 Z-Score 정규화(Normalization)하여 하위 5%의 이탈 횟수(즉, Z 점수)를 이탈 횟수 최소값으로 설정하고 상위 5%의 이탈 횟수(즉, Z 점수)를 이탈 횟수 최대값으로 설정한다. 여기서 상, 하위 %는 예시적인 것으로서 드론(100)의 운용 상황에 따라 관제자가 상, 하위 %를 설정할 수 있고 관제 상황에 따라 변경될 수 있다. Z-Score 정규화는 평균이 0이고 표준 편차가 1인 정규 분포로 표준화하는 것이다. 이와 같이 이탈 횟수 최소값(Amin)과 이탈 횟수 최대값(Amax)을 설정한 후, 특정 드론(100)의 특정 비행 경로에서 이탈 총 횟수가 계산되면, 해당 이탈 총 횟수를 Z-Score 정규화하여 Z 점수(Ain)를 산출한다. 그리고 오차 분석부(220)는, 다음 식3과 같이 이탈 총 횟수의 최대-최소 정규화 값(An)을 계산할 수 있다. 아래 최대-최소 정규화 값(An)은 0에서 100 사이의 값을 갖는다.In calculating the path error score, the error analysis unit 220 may calculate the path error score by normalizing the total number of deviations, total distance of deviation, total deviation time, and total deviation area. The normalization method is explained using the total number of departures as an example. The error analysis unit 220 accumulates and stores the number of departures compared to the planned flight path of all drones 100, normalizes them to Z-Score, and calculates the number of departures in the bottom 5% (i.e., Z score) as the number of departures. Set it as the minimum value and set the number of departures in the top 5% (i.e. Z score) as the maximum number of departures. Here, the upper and lower % are illustrative, and the controller can set the upper and lower % depending on the operation situation of the drone 100 and can be changed according to the control situation. Z-Score normalization is standardizing to a normal distribution with a mean of 0 and a standard deviation of 1. After setting the minimum number of departures (A min ) and the maximum number of departures (A max ) in this way, when the total number of departures from a specific flight path of a specific drone (100) is calculated, the total number of departures is normalized by Z-Score Calculate the Z score (A in ). And the error analysis unit 220 can calculate the maximum-minimum normalization value (A n ) of the total number of departures as shown in Equation 3 below. The maximum-minimum normalization value (A n ) below has a value between 0 and 100.

(식3)(Equation 3)

An = (Ain - Amin) × 100 / (Amax - Amin)A n = (A in - A min ) × 100 / (A max - A min )

여기서, Ain의 값이 Amax 보다 크면 Amax로 계산하고, Ain의 값이 Amin 보다 작으면 Amin으로 계산한다.Here, if the value of A in is greater than A max , it is calculated as A max , and if the value of A in is less than A min , it is calculated as A min .

위에서 설명한 방식으로, 이탈 총 횟수, 이탈 총 거리, 이탈 총 시간, 이탈 총 면적 각각의 팩터의 최대-최소 정규화 값을 계산하면, 각각의 팩터는 0에서 100 사이의 값을 갖게 되고, 따라서 각각의 팩터의 최대-최소 정규화 값에 가중치를 적용하여 합산하면 최종 경로 오차 점수가 계산된다.In the way described above, if we calculate the maximum-minimum normalized value of each factor of total number of departures, total distance of departures, total time of departures, and total area of departures, each factor will have a value between 0 and 100, and therefore each The final path error score is calculated by adding weights to the maximum-minimum normalized values of the factors.

오차 분석부(220)는 드론(100)이 비행한 일시에 상기 비행 경로에서 나타난 풍속을 확인하고, 이 풍속의 세기에 따라 상기 경로 오차 점수에 풍속에 따른 기상 가중치를 더 적용하여, 경로 오차 점수를 보정할 수도 있다. 상기 기상 가중치는 경로 오차 점수와 곱셈 연산하여, 경로 오차 점수를 보정한다. 상기 풍속이 강할수록 경로 오차 점수가 낮아지도록, 기상 가중치가 상기 경로 오차 점수에 적용될 수 있다. 부연하면, 풍속이 강할 경우 드론의 성능에 의해서가 아니라 외부 환경(즉, 바람)에 따라 드론(100)이 상기 비행 경로 상에서 이탈한 횟수가 많아질 것이고, 이에 따라 풍속이 강한 기상 환경에서 운행한 드론(100)의 비행 데이터를 분석할 경우, 해당 드론(100)의 경로 이탈 횟수가 상대적으로 많게 분석되어, 결과적으로 경로 오차 점수가 상대적으로 높게 나타날 것이다. 즉, 동일한 드론(100)이라고 하더라도, 상기 드론(100)이 풍속이 강한 기상 환경에서 운행된 경우 드론(100)의 경로 오차 점수가 높게 나타나고, 반대로 상기 드론(100)이 풍속이 약한 기상 환경에서 운행된 경우 드론(100)의 경로 오차 점수가 낮게 나타날 것이다. 이렇게 외부 환경인 풍속에 의해 경로 오차 점수가 변동되는 것을 최소화하고 드론(100)의 비행 성능에 따라서 오차 점수가 객관적으로 산출될 수 있도록, 오차 분석부(220)는 드론(100)이 비행한 일시의 풍속을 확인하고, 풍속의 세기에 따라 반비례하는 기상 가중치를 상기 경로 오차 점수에 적용하여, 경로 오차 점수를 보정할 수도 있다. 즉, 오차 분석부(220)는 풍속이 강한 경우 풍속에 따라 경로 오차 점수가 높아지는 것이 상쇄될 수 있도록 풍속의 세기에 반비례하는 기상 가중치를 경로 오차 점수에 적용한다. 예를 들어, 바람이 거의 없으면(즉, 특정 임계값 미만 이면), 경로 오차 점수가 그대로 적용되도록 기상 가중치가 '1'로 설정될 수 있으며, 풍속이 일정 수준 이상 이상이면 풍속의 세기에 따라 드론(100)이 계획된 경로에서 자주 벗어나는 것을 감안하여 풍속 세기에 비례하여 오차 점수가 낮아질 수 있도록, '1' 미만의 기상 가중치가 상기 경로 오차 점수에 적용될 수 있다. The error analysis unit 220 checks the wind speed shown on the flight path at the time the drone 100 flew, and further applies a weather weight according to the wind speed to the path error score according to the strength of the wind speed, thereby obtaining a path error score. can also be corrected. The weather weight is multiplied by the path error score to correct the path error score. A meteorological weight may be applied to the route error score so that the stronger the wind speed, the lower the route error score. To elaborate, if the wind speed is strong, the number of times the drone 100 deviates from the flight path will increase not depending on the drone's performance but depending on the external environment (i.e., wind), and accordingly, the drone 100 will be operated in a weather environment with strong wind speed. When analyzing the flight data of the drone 100, the number of times the drone 100 deviates from the path is analyzed to be relatively high, and as a result, the path error score will appear relatively high. That is, even if it is the same drone 100, when the drone 100 is operated in a weather environment with strong wind speed, the path error score of the drone 100 appears high, and conversely, when the drone 100 is operated in a weather environment with weak wind speed, the path error score of the drone 100 appears high. When operated, the path error score of the drone 100 will appear low. In order to minimize the change in the path error score due to wind speed, which is an external environment, and to objectively calculate the error score according to the flight performance of the drone 100, the error analysis unit 220 determines the date and time the drone 100 flew. The path error score may be corrected by checking the wind speed and applying a weather weight inversely proportional to the strength of the wind speed to the path error score. That is, when the wind speed is strong, the error analysis unit 220 applies a weather weight inversely proportional to the strength of the wind speed to the route error score so that the increase in the route error score depending on the wind speed can be offset. For example, if there is little wind (i.e., below a certain threshold), the weather weight can be set to '1' so that the path error score is applied as is, and if the wind speed is above a certain level, the drone Considering that 100 frequently deviates from the planned route, a weather weight of less than '1' may be applied to the path error score so that the error score can be lowered in proportion to the wind speed intensity.

또한, 오차 분석부(220)는 상기 경로 오차 점수에 GPS 오차율을 적용하여 경로 오차 점수를 보정할 수도 있다. 예를 들어, GPS 오차율이 2%인 경우, 경로 오차 점수의 2%를 경로 오차 점수에 추가로 합산하여 보정할 수 있다. 바람직하게는, 오차 분석부(220)는, 상기 GPS 오차율과 상기 풍속을 동시에 반영하여 경로 오차 점수를 보정할 수 있다. Additionally, the error analysis unit 220 may correct the path error score by applying the GPS error rate to the path error score. For example, if the GPS error rate is 2%, 2% of the route error score can be added to the route error score for correction. Preferably, the error analysis unit 220 may correct the path error score by simultaneously reflecting the GPS error rate and the wind speed.

공역 설정부(230)는, 드론(100)의 공역을 할당한다. 앞서 설명한 대로, 공역은, 드론(100)이 비행할 때, 다른 드론(100)으로부터 침범받지 않고 이동할 수 있는 하늘 상의 공간 영역을 의미한다. 공역 설정부(230)는, 드론(100)이 최초 비행할 때는, 소정 시간 동안 수집된 드론(100)의 비행 데이터를 이용하여 계획된 비행 경로를 기준으로 드론(100)이 비행 경로를 벗어난 최대 오차 반경을 기준 공역으로 할당한다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론의 실제 비행 위치를 나타낸 도면으로, 드론(100)이 비행하는 방향에서 드론(100)을 보았을 때 드론(100)의 계획된 비행 위치 및 실제 비행 위치를 나타낸다. 도 5에서 중심 부분에 위치한 점(510)은 드론(100)의 계획된 비행 위치이고, 나머지 점들은 드론(100)이 실제 비행한 위치이다. 드론의 계획된 비행 위치(510)를 기준으로 가장 거리가 먼 실제 비행 위치까지의 거리(r)를 해당 드론(100)의 최초의 기준 공역의 반지름으로 결정할 수 있다.The airspace setting unit 230 allocates the airspace for the drone 100. As previously explained, airspace refers to a spatial area in the sky where the drone 100 can move without being invaded by other drones 100 when flying. When the drone 100 flies for the first time, the airspace setting unit 230 provides the maximum error that the drone 100 deviates from the flight path based on the flight path planned using the flight data of the drone 100 collected for a predetermined time. Assign the radius to the reference airspace. Figure 5 is a diagram showing the actual flight position of the drone according to an embodiment of the present invention, showing the planned flight position and actual flight position of the drone 100 when the drone 100 is viewed from the direction in which the drone 100 is flying. indicates. In FIG. 5, the point 510 located at the center is the planned flight position of the drone 100, and the remaining points are the actual flight positions of the drone 100. The distance (r) from the drone's planned flight position 510 to the furthest actual flight position can be determined as the radius of the first reference airspace of the drone 100.

공역 설정부(230)는, 드론(100)의 최초 기준 공역을 할당한 후, 오차 분석부(220)에서 산출한 오차 점수를 토대로, 드론(100)의 공역을 일정한 주기마다 재조정할 수 있다. 바람직하게, 공역 설정부(230)는, 드론(100)이 비행할 때마다 매번 이전 비행의 비행 데이터를 이용하여 이전 공역을 재조정할 수 있고, 또는 일정한 시간 간격(예, 한달)으로 비행 데이터를 수집하여 이전 공역을 재조정할 수 있다.After assigning an initial reference airspace to the drone 100, the airspace setting unit 230 may readjust the airspace of the drone 100 at regular intervals based on the error score calculated by the error analysis unit 220. Preferably, the airspace setting unit 230 can readjust the previous airspace using the flight data of the previous flight every time the drone 100 flies, or adjust the previous airspace at regular time intervals (e.g., a month). By collecting them, the previous airspace can be realigned.

공역 설정부(230)는 아래의 표 1을 참조하여, 드론의 경로 오차 점수에 대응되는 비행 공역의 확대 또는 축소 정도를 확인하고, 이 변화에 따라 드론(100)의 기존 공역을 유지, 확대 또는 축소함으로써, 상기 드론(100)의 공역을 설정할 수 있다.The airspace setting unit 230 refers to Table 1 below, checks the degree of expansion or reduction of the flight airspace corresponding to the path error score of the drone, and maintains, expands or expands the existing airspace of the drone 100 according to this change. By zooming out, the airspace of the drone 100 can be set.

아래의 표 1은 경로 오차 점수와 드론의 공역 변화 상태를 매핑한 테이블을 예시한다. 공역 설정부(230)는 아래와 같은 표 1을 참조하여, 드론(100)의 공역을 설정할 수 있다.Table 1 below illustrates a table mapping the path error score and the drone's airspace change status. The airspace setting unit 230 can set the airspace of the drone 100 with reference to Table 1 below.

표 1을 예를 들어 설명하면, 공역 설정부(230)는 오차 분석부(220)에서 계산한 경로 오차 점수가 10 이하이면, 드론의 비행 등급이 '1'인 것으로 파악하여, 현재 설정한 드론(100)의 공역이 90%의 크기로 축소되도록, 드론(100)의 공역을 축소시킬 수 있다. 또한, 공역 설정부(230)는 오차 분석부(220)에서 계산한 경로 오차 점수가 10을 초과하고 20 이하이면, 드론의 비행 등급 '2'인 것으로 파악하여 설정된 드론(100)의 공역을 그대로 유지할 수 있으며, 경로 오차 점수가 20을 초과하고 30 이하이면(즉, 드론의 비행 등급이 '3'이면), 설정된 드론(100)의 공역이 110%가 되도록, 드론(100)의 공역을 확대할 수 있다. 공역 설정부(230)는 상기 경로 오차 점수가 30을 초과하고 40 이하이면(즉, 드론의 비행 등급이 '4'이면), 설정된 드론(100)의 공역이 120%가 되도록 드론(100)의 공역을 확대할 수 있으며, 상기 경로 오차 점수가 30을 초과하고 40 이하이면(즉, 드론의 비행 등급이 '5'이면), 설정된 드론(100)의 공역이 130%가 되도록 드론(100)의 공역을 확대할 수 있다.Taking Table 1 as an example, the airspace setting unit 230 determines that the flight level of the drone is '1' if the path error score calculated by the error analysis unit 220 is 10 or less, and the currently set drone The airspace of the drone 100 can be reduced so that the airspace of the drone 100 is reduced by 90%. In addition, if the path error score calculated by the error analysis unit 220 exceeds 10 and is less than 20, the airspace setting unit 230 determines that the drone has a flight level of '2' and maintains the set airspace of the drone 100 as is. It can be maintained, and if the path error score exceeds 20 and is less than 30 (i.e., if the drone's flight level is '3'), the airspace of the drone 100 is expanded so that the set airspace of the drone 100 is 110%. can do. If the path error score exceeds 30 and is less than or equal to 40 (i.e., if the flight level of the drone is '4'), the airspace setting unit 230 sets the airspace of the drone 100 to 120%. The airspace can be expanded, and if the path error score exceeds 30 and is less than 40 (i.e., if the flight level of the drone is '5'), the airspace of the set drone 100 is set to 130%. Airspace can be expanded.

공역은 도 4를 참조하여 설명한 바와 같이 원통형일 수 있고, 또는 사각형의 덕트 형태일 수도 있으나, 반드시 여기에 제한되는 것은 아니다.The airspace may be cylindrical, as described with reference to FIG. 4, or may be in the form of a square duct, but is not necessarily limited thereto.

도 6은 서로 다른 크기의 공역을 예시하는 도면이다. 도 6을 참조하면, 드론(100)의 공역은 비행 경로를 기준으로 디폴트로 W1의 폭으로 할당될 수 있다. 또는 앞서 설명한 바와 같이, 일정한 시간 동안 수집된 드론(100)의 비행 데이터를 이용하여 비행 경로를 기준으로 한 최대 오차 반경을 공역의 폭으로 할당할 수 있다. 드론(100)이 계획된 비행 경로에서 자주 이탈하는 경우, 드론(100)의 공역은 W1보다 더 큰 폭을 가지는 W2의 공역이 할당될 수 있다. 반대로, 드론(100)이 계획된 비행 경로에서 거의 이탈하지 않은 경우, 드론(100)의 공역은 W1보다 더 작은 폭을 가지는 W3로 할당될 수 있다. 상기 드론(100)의 공역은 무한정 축소되거나 확대되지 않고, 더 이상 축소되지 않은 공역의 하한값과 더 이상 확대되지 않은 공역의 상한값이 사전에 설정될 수 있다. Figure 6 is a diagram illustrating airspaces of different sizes. Referring to FIG. 6, the airspace of the drone 100 may be assigned a default width of W1 based on the flight path. Alternatively, as described above, the maximum error radius based on the flight path can be assigned as the width of the airspace using flight data of the drone 100 collected over a certain period of time. If the drone 100 frequently deviates from the planned flight path, the drone 100 may be assigned airspace W2, which has a larger width than W1. Conversely, if the drone 100 rarely deviates from the planned flight path, the airspace of the drone 100 may be allocated to W3, which has a smaller width than W1. The airspace of the drone 100 is not indefinitely reduced or expanded, and the lower limit of the airspace that is no longer reduced and the upper limit of the airspace that is no longer expanded can be set in advance.

비행 경로 생성부(240)는 드론(100)의 출발지 정보와 목적지 정보 및 비행 시간을 수신하고, 이 수신한 정보를 토대로 출발지에서 목적지까지의 비행 경로를 생성한다. 이때, 비행 경로 생성부(240)는 데이터베이스(250)에 저장된 비행 금지 구역을 확인하고, 상기 출발지에서 상기 목적지까지의 비행 경로를 가지되 상기 비행 금지 구역을 통과하지 않는 순차적인 좌표들을 가지는 비행 경로를 생성할 수 있다. 또한, 비행 경로 생성부(240)는 동일한 비행 시간을 가지는 타 드론의 비행 스케줄과 이 타 드론(100)의 비행 경로와 공역을 데이터베이스(250)에서 확인하고, 비행 예정인 드론(100)의 공역이 타 드론의 공역을 침범하지 않도록, 상기 비행 경로를 생성할 수 있다. 즉, 비행 경로 생성부(240)는 동일 비행 스케줄에, 비행 예정인 드론(100)의 공역과 타 드론의 공역이 서로 중첩되지 않도록, 드론(100)의 비행 경로를 생성한다. 바람직하게는, 비행 예정인 드론(100)의 공역과 타 드론의 공역 간의 거리가 일정 거리 이상이 되도록, 드론(100)의 비행 경로를 생성한다. The flight path generator 240 receives the departure point information, destination information, and flight time of the drone 100, and creates a flight path from the departure point to the destination based on the received information. At this time, the flight path generator 240 checks the no-fly zone stored in the database 250, and has a flight path from the origin to the destination, but has a flight path with sequential coordinates that does not pass through the no-fly zone. can be created. In addition, the flight path generator 240 checks the flight schedule of another drone having the same flight time and the flight path and airspace of this other drone 100 in the database 250, and determines whether the airspace of the drone 100 scheduled to fly is The above flight path can be created to avoid violating the airspace of other drones. That is, the flight path generator 240 generates a flight path for the drone 100 so that the airspace of the drone 100 scheduled to fly does not overlap with the airspace of other drones on the same flight schedule. Preferably, the flight path of the drone 100 is created so that the distance between the airspace of the drone 100 scheduled to fly and the airspace of other drones is greater than a certain distance.

예를 들어, 비행 예정인 드론(100)의 T0 시점에서의 공역을 비행 좌표 (X0, Y0, Z0)를 중심으로 WO 거리의 반경을 갖는 원이라고 하고, 타 드론의 동일 시간 T0 시점에서의 공역을 비행 좌표 (X'0, Y'0, Z'0)를 중심으로 W'0 거리의 반경을 갖는 원이라고 할 때, 두 원이 겹치지 않도록 하거나, 또는 두 원 사이의 거리가 소정의 임계 거리(q) 이상이 되도록, 비행 예정인 드론(100)의 비행 경로를 생성한다. For example, the airspace at the time T 0 of the drone 100 scheduled to fly is called a circle with a radius of W O distance centered on the flight coordinates ( If the airspace at time 0 is a circle with a radius of distance W' 0 centered on the flight coordinates ( The flight path of the drone 100 scheduled to fly is created so that is greater than or equal to a predetermined critical distance (q).

도 7는 본 발명의 일 실시예에 따른, 비행 경로 설정 장치에서 드론으로부터 수신한 비행 데이터를 분석하여 드론의 경로 오차 점수를 계산하는 방법을 설명하는 흐름도이다.Figure 7 is a flowchart illustrating a method of calculating a path error score of a drone by analyzing flight data received from a drone in a flight path setting device, according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 드론(100)은 출발지에서 목적지까지의 순차적인 좌표들이 기록되는 비행 경로를 비행 경로 설정 장치(200)로부터 수신한 후, 상기 비행 경로에 따른 비행을 수행한다. 즉, 비행 경로 설정 장치(200)의 비행 경로 생성부(240)는 후술하는 도 9와 같은 프로세스를 통해서, 타 드론의 공역과 중첩되지 않은 드론(100)의 안전한 비행 경로가 확보되는 비행 경로를 생성하여 상기 드론(100)에 제공하고, 상기 드론(100)은 상기 비행 경로에 포함된 좌표 및 고도와 현재 GPS 수신기를 통해서 측정한 좌표 및 고도를 비교하여, 자율 비행을 수행한다. 비행을 시작한 드론(100)은 비행중에 GPS 수신기를 이용하여 위도/경도의 GPS 좌표들 및 고도들을 수집하고, 수집 시간과, 수집된 위도/경도의 GPS 좌표들 및 고도들을 포함하는 비행 데이터를 생성하여 비행 경로 설정 장치(200)로 전송한다.Referring to FIG. 7, the drone 100 receives a flight path in which sequential coordinates from the origin to the destination are recorded from the flight path setting device 200, and then performs a flight according to the flight path. That is, the flight path generator 240 of the flight path setting device 200 creates a flight path that ensures a safe flight path for the drone 100 that does not overlap the airspace of other drones through a process as shown in FIG. 9, which will be described later. It is generated and provided to the drone 100, and the drone 100 performs autonomous flight by comparing the coordinates and altitude included in the flight path with the coordinates and altitude currently measured through the GPS receiver. The drone 100, which has started flying, collects GPS coordinates and altitudes of latitude/longitude using a GPS receiver during flight, and generates flight data including the collection time, and the collected GPS coordinates and altitudes of latitude/longitude. and transmits it to the flight path setting device 200.

그러면, 비행 경로 설정 장치(200)의 데이터 수집부(210)는 상기 비행 데이터를 드론(100)으로부터 수신하여 데이터베이스(250)에 저장한다(S701). 이어서, 오차 분석부(220)는 비행 경로 생성부(240)에서 상기 드론(100)으로 제공한 비행 경로와 드론(100)으로부터 수신한 비행 데이터를 비교하여, 계획한 비행 경로와 실제 비행된 경로 간의 오차를 분석한다. 구체적으로 오차 분석부(220)는 드론(100)으로 제공한 비행 경로에 포함된 GPS 좌표들 및 고도들과, 상기 비행 데이터에 포함된 실제 이동된 GPS 좌표들 및 고도들을 비교하여, 드론(100)이 계획된 비행 경로 상에서 이탈한 총 횟수, 드론이 계획된 비행 경로상에서 이탈된 총 거리, 드론(100)이 계획된 비행 경로상에서 이탈한 총 시간을 각각 확인한다(S703, S705, S707). 일 실시예에서, 오차 분석부(220)는, 드론(100)의 기 설정된 공역을 기준으로 이탈 횟수, 이탈 거리, 및 이탈 시간을 계산할 수 있다.Then, the data collection unit 210 of the flight path setting device 200 receives the flight data from the drone 100 and stores it in the database 250 (S701). Next, the error analysis unit 220 compares the flight path provided to the drone 100 by the flight path generator 240 with the flight data received from the drone 100, and compares the planned flight path and the actual flown path. Analyze errors between Specifically, the error analysis unit 220 compares the GPS coordinates and altitudes included in the flight path provided by the drone 100 with the actual moved GPS coordinates and altitudes included in the flight data, and compares the GPS coordinates and altitudes included in the flight data. ) Check the total number of times the drone deviated from the planned flight path, the total distance the drone deviated from the planned flight path, and the total time the drone 100 deviated from the planned flight path (S703, S705, S707). In one embodiment, the error analysis unit 220 may calculate the number of departures, departure distance, and departure time based on the preset airspace of the drone 100.

오차 분석부(220)는 드론(100)이 계획된 비행 경로 상에서 이탈한 총 횟수, 드론이 계획된 비행 경로상에서 이탈한 총 거리 및 드론(100)이 계획된 비행 경로상에서 이탈한 총 시간을 종합하여, 경로 오차 점수를 계산한다(S709). 상기 이탈한 총 횟수, 상기 이탈한 총 거리, 상기 이탈한 총 시간 각각에는 사전에 정의된 가중치가 각각 적용될 수 있으며, 오차 분석부(220)는 가중치가 적용된 상기 이탈한 총 횟수, 상기 이탈한 총 거리 및 상기 이탈한 총 시간을 합산하여 상기 경로 오차 점수를 계산할 수 있다. 한편, 오차 분석부(220)는 상기 이탈한 총 횟수, 상기 이탈한 총 거리 및 상기 이탈한 총 시간 모두를 이용하지 않고, 이 중에서 일부만을 이용하여 경로 오차 점수를 계산할 수도 있다. 바람직하게는, 오차 분석부(220)는, 상기 이탈한 총 횟수, 상기 이탈한 총 거리, 상기 이탈한 총 시간 각각에 대한 최대-최소 정규화 값을 계산하고, 최대-최소 정규화 값에 가중치를 적용하여 경로 오차 점수를 계산할 수 있다.The error analysis unit 220 compiles the total number of times that the drone 100 deviates from the planned flight path, the total distance that the drone deviates from the planned flight path, and the total time that the drone 100 deviates from the planned flight path, and determines the route. Calculate the error score (S709). Predefined weights may be applied to each of the total number of deviations, the total distance of deviations, and the total time of deviations, and the error analysis unit 220 may calculate the total number of deviations to which the weights are applied and the total number of deviations. The route error score can be calculated by adding up the distance and the total deviation time. Meanwhile, the error analysis unit 220 may calculate the path error score by using only a part of the total number of deviations, the total distance of deviation, and the total time of deviation without using all of them. Preferably, the error analysis unit 220 calculates a maximum-minimum normalization value for each of the total number of deviations, the total distance of deviation, and the total time of deviation, and applies a weight to the maximum-minimum normalization values. Thus, the path error score can be calculated.

다음으로, 오차 분석부(220)는 기상청 서버와 연동하여, 드론(100)이 비행한 일시에 드론(100)의 비행 경로 상에서 나타나는 풍속을 확인하고, 이 풍속의 세기에 따라 상기 경로 오차 점수가 낮아지거나 원상태를 유지하도록, 상기 경로 오차 점수를 선택적으로 보정한다(S711). 앞서 설명한 바와 같이, 오차 분석부(220)는 상기 경로 오차 점수에 외부 환경 변수(즉, 풍속)가 반영되는 것을 상쇄할 수 있도록, 상기 풍속의 세기에 따라 반비례하는 기상 가중치를 상기 경로 오차 점수에 적용하여, 상기 경로 오차 점수를 선택적으로 보정한다. 상기 풍속이 강할수록 경로 오차 점수가 낮아지게 하는 기상 가중치가 상기 경로 오차 점수에 적용된다.Next, the error analysis unit 220 checks the wind speed appearing on the flight path of the drone 100 at the time the drone 100 flew, in conjunction with the Korea Meteorological Administration server, and determines the path error score according to the strength of the wind speed. The path error score is selectively corrected to lower or maintain the original state (S711). As described above, the error analysis unit 220 adds a weather weight inversely proportional to the strength of the wind speed to the path error score to offset the reflection of external environmental variables (i.e., wind speed) in the path error score. By applying this, the path error score is selectively corrected. A meteorological weighting factor that causes the route error score to decrease as the wind speed becomes stronger is applied to the route error score.

이어서, 공역 설정부(230)는 상기 계산한 오차 점수를 토대로 드론(100)의 공역을 기존과 동일하게 유지하거나, 공역을 확대하거나 축소하여, 드론(100)의 공역을 설정한다(S713). 구체적으로, 공역 설정부(230)는 상기 계산한 오차 점수가 제1점수 이하이면, 드론(100)의 공역을 사전에 설정된 비율만큼 축소하고, 상기 계산한 오차 점수가 제1점수를 초과하고 제2점수 이하이면 드론(100)의 공역을 종전대로 유지한다. 한편, 공역 설정부(230)는 상기 계산한 오차 점수가 제2점수를 초과이면, 드론(100)의 공역을 사전에 설정된 비율만큼 확대한다.Next, the airspace setting unit 230 sets the airspace of the drone 100 by maintaining the airspace of the drone 100 the same as before or expanding or reducing the airspace based on the calculated error score (S713). Specifically, if the calculated error score is less than or equal to the first score, the airspace setting unit 230 reduces the airspace of the drone 100 by a preset ratio, and if the calculated error score exceeds the first score, the airspace setting unit 230 reduces the airspace of the drone 100 by a preset ratio. If the score is 2 or less, the airspace of the drone (100) is maintained as before. Meanwhile, if the calculated error score exceeds the second score, the airspace setting unit 230 expands the airspace of the drone 100 by a preset ratio.

한편, 상기 설정한 드론(100)의 공역은, 상기 드론(100)과 동일한 모델을 가지는 타 드론의 공역을 설정할 때에 참조될 수 있다. Meanwhile, the set airspace of the drone 100 can be referred to when setting the airspace of another drone having the same model as the drone 100.

또한, 오차 분석부(220)가 드론(100)의 경로 오차 점수를 이전에 이미 여러 차례 계산한 경우, 공역 설정부(230)는 상기 경로 오차 점수의 평균을 확인하고, 경로 오차 점수의 평균에 근거하여 드론(100)의 공역이 그대로 유지하거나, 확대 또는 축소할 수 있다.In addition, if the error analysis unit 220 has already calculated the path error score of the drone 100 several times previously, the airspace setting unit 230 checks the average of the path error scores and calculates the average of the path error scores. Based on this, the airspace of the drone 100 can be maintained as is, expanded or reduced.

도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른, 비행 경로 설정 장치에서 드론으로부터 수신한 비행 데이터를 분석하여 드론의 경로 오차 점수를 계산하는 방법을 설명하는 흐름도이다.Figure 8 is a flowchart illustrating a method of calculating a path error score of a drone by analyzing flight data received from a drone in a flight path setting device according to another embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 드론(100)은 출발지에서 목적지까지의 순차적인 좌표들이 기록되는 비행 경로를 비행 경로 설정 장치(200)로부터 수신한 후, 상기 비행 경로에 따른 비행을 수행한다. 즉, 비행 경로 설정 장치(200)의 비행 경로 생성부(240)는 후술하는 도 9와 같은 프로세스를 통해서, 타 드론의 공역과 중첩되지 않은 드론(100)의 안전한 비행 경로가 확보되는 비행 경로를 생성하여 상기 드론(100)에 제공하고, 상기 드론(100)은 상기 비행 경로에 포함된 좌표 및 고도와 현재 GPS 수신기를 통해서 측정한 좌표 및 고도를 비교하여, 자율 비행을 수행한다. 비행을 시작한 드론(100)은 비행중에 GPS 수신기를 이용하여 위도/경도의 GPS 좌표들 및 고도들을 수집하고, 수집 시간과, 수집된 위도/경도의 GPS 좌표들 및 고도들을 포함하는 비행 데이터를 생성하여 비행 경로 설정 장치(200)로 전송한다.Referring to FIG. 8, the drone 100 receives a flight path in which sequential coordinates from the origin to the destination are recorded from the flight path setting device 200, and then performs a flight according to the flight path. That is, the flight path generator 240 of the flight path setting device 200 creates a flight path that ensures a safe flight path for the drone 100 that does not overlap the airspace of other drones through a process as shown in FIG. 9, which will be described later. It is generated and provided to the drone 100, and the drone 100 performs autonomous flight by comparing the coordinates and altitude included in the flight path with the coordinates and altitude currently measured through the GPS receiver. The drone 100, which has started flying, collects GPS coordinates and altitudes of latitude/longitude using a GPS receiver during flight, and generates flight data including the collection time, and the collected GPS coordinates and altitudes of latitude/longitude. and transmits it to the flight path setting device 200.

그러면, 비행 경로 설정 장치(200)의 데이터 수집부(210)는 상기 비행 데이터를 드론(100)으로부터 수신하여 데이터베이스(250)에 저장한다(S801). 이어서, 오차 분석부(220)는 비행 경로 생성부(240)에서 상기 드론(100)으로 제공한 비행 경로와 드론(100)으로부터 수신한 비행 데이터를 비교하여, 계획한 비행 경로와 실제 비행된 경로 간의 오차를 분석한다. 구체적으로 오차 분석부(220)는 드론(100)으로 제공한 비행 경로에 포함된 GPS 좌표들 및 고도들과, 상기 비행 데이터에 포함된 실제 이동된 GPS 좌표들 및 고도들을 비교하여, 드론(100)이 계획된 비행 경로 상에서 이탈한 시간과 이탈 면적을 확인한다(S803, S805). 일 실시예에서, 오차 분석부(220)는, 드론(100)의 기 설정된 공역을 기준으로 이탈 시간, 이탈 면적을 계산할 수 있다. 오차 분석부(220)는, 이탈 면적으로서 2차원 기준의 면적을 계산한다. 2차원 기준의 면적은, 위도/경도의 xy 평면에서의 이탈 면적(A)과, 위/고도의 xz 평면에서의 이탈 면적(B), 그리고 경도/고도의 yz 평면에서의 이탈 면적(C)의 합으로 정의될 수 있다. 바람직하게는, 오차 분석부(220)는, 비행 경로 생성부(240)에서 생성한 드론(100)의 비행 경로 및 공역 설정부(230)에서 설정한 드론(100)의 공역을 기준으로, 해당 드론(100)이 해당 공역을 이탈한 면적 및 시간을 계산할 수 있다.Then, the data collection unit 210 of the flight path setting device 200 receives the flight data from the drone 100 and stores it in the database 250 (S801). Next, the error analysis unit 220 compares the flight path provided to the drone 100 by the flight path generator 240 with the flight data received from the drone 100, and compares the planned flight path and the actual flown path. Analyze errors between Specifically, the error analysis unit 220 compares the GPS coordinates and altitudes included in the flight path provided by the drone 100 with the actual moved GPS coordinates and altitudes included in the flight data, and compares the GPS coordinates and altitudes included in the flight data. ) Check the time and area of departure from the planned flight path (S803, S805). In one embodiment, the error analysis unit 220 may calculate the departure time and departure area based on the preset airspace of the drone 100. The error analysis unit 220 calculates the area of the two-dimensional reference as the deviation area. The two-dimensional reference area is the deviation area in the xy plane of latitude/longitude (A), the deviation area in the xz plane of latitude/altitude (B), and the deviation area in the yz plane of longitude/altitude (C) It can be defined as the sum of . Preferably, the error analysis unit 220 determines the corresponding The area and time at which the drone 100 leaves the relevant airspace can be calculated.

오차 분석부(220)는 드론(100)이 계획된 비행 경로 상에서 이탈한 시간 및 이탈 면적을 종합하여 경로 오차 점수를 계산한다(S807). 이탈 시간 및 이탈 면적 각각에는 사전에 정의된 가중치가 각각 적용될 수 있으며, 오차 분석부(220)는 가중치가 적용된 이탈 시간 및 이탈 면적을 합산하여 상기 경로 오차 점수를 계산할 수 있다. 바람직하게는, 오차 분석부(220)는, 상기 이탈한 시간과 상기 이탈 면적 각각에 대한 최대-최소 정규화 값을 계산하고, 최대-최소 정규화 값에 가중치를 적용하여 경로 오차 점수를 계산할 수 있다.The error analysis unit 220 calculates a path error score by combining the time and area during which the drone 100 deviates from the planned flight path (S807). Predefined weights may be applied to each of the departure time and departure area, and the error analysis unit 220 may calculate the path error score by adding the weighted departure time and departure area. Preferably, the error analysis unit 220 may calculate a maximum-minimum normalization value for each of the departure time and the departure area, and calculate a path error score by applying a weight to the maximum-minimum normalization value.

다음으로, 오차 분석부(220)는 기상청 서버와 연동하여, 드론(100)이 비행한 일시에 드론(100)의 비행 경로 상에서 나타나는 풍속을 확인하고, 이 풍속의 세기에 따라 상기 경로 오차 점수가 낮아지거나 원상태를 유지하도록, 상기 경로 오차 점수를 선택적으로 보정한다(S809). 앞서 설명한 바와 같이, 오차 분석부(220)는 상기 경로 오차 점수에 외부 환경 변수(즉, 풍속)가 반영되는 것을 상쇄할 수 있도록, 상기 풍속의 세기에 따라 반비례하는 기상 가중치를 상기 경로 오차 점수에 적용하여, 상기 경로 오차 점수를 선택적으로 보정한다. 상기 풍속이 강할수록 경로 오차 점수가 낮아지게 하는 기상 가중치가 상기 경로 오차 점수에 적용된다.Next, the error analysis unit 220 checks the wind speed appearing on the flight path of the drone 100 at the time the drone 100 flew, in conjunction with the Korea Meteorological Administration server, and determines the path error score according to the strength of the wind speed. The path error score is selectively corrected to lower or maintain the original state (S809). As described above, the error analysis unit 220 adds a weather weight inversely proportional to the strength of the wind speed to the path error score to offset the reflection of external environmental variables (i.e., wind speed) in the path error score. By applying this, the path error score is selectively corrected. A meteorological weighting factor that causes the route error score to decrease as the wind speed becomes stronger is applied to the route error score.

이어서, 공역 설정부(230)는 상기 계산한 오차 점수를 토대로 드론(100)의 공역을 기존과 동일하게 유지하거나, 공역을 확대하거나 축소하여, 드론(100)의 공역을 설정한다(S811). 구체적으로, 공역 설정부(230)는 상기 계산한 오차 점수가 제1점수 이하이면, 드론(100)의 공역을 사전에 설정된 비율만큼 축소하고, 상기 계산한 오차 점수가 제1점수를 초과하고 제2점수 이하이면 드론(100)의 공역을 종전대로 유지한다. 한편, 공역 설정부(230)는 상기 계산한 오차 점수가 제2점수를 초과이면, 드론(100)의 공역을 사전에 설정된 비율만큼 확대한다.Next, the airspace setting unit 230 sets the airspace of the drone 100 by maintaining the airspace of the drone 100 the same as before or expanding or reducing the airspace based on the calculated error score (S811). Specifically, if the calculated error score is less than or equal to the first score, the airspace setting unit 230 reduces the airspace of the drone 100 by a preset ratio, and if the calculated error score exceeds the first score, the airspace setting unit 230 reduces the airspace of the drone 100 by a preset ratio. If the score is 2 or less, the airspace of the drone (100) is maintained as before. Meanwhile, if the calculated error score exceeds the second score, the airspace setting unit 230 expands the airspace of the drone 100 by a preset ratio.

도 7 및 도 8에서 각각 서로 다른 실시예를 설명하지만, 또 다른 실시예에서, 오차 분석부(220)는, 계획된 비행 경로 상에서 드론(100)이 이탈한 총 횟수, 드론(100)이 계획된 비행 경로상에서 이탈된 총 거리, 드론(100)이 계획된 비행 경로상에서 이탈한 총 시간, 그리고 이탈한 총 면적을 모두 고려하여 비행 경로 오차를 계산할 수 있다. 오차 분석부(220)는, 이탈 총 횟수, 이탈 총 거리, 이탈 총 시간, 이탈 총 면적 각각에 가중치를 적용하여 비행 경로 오차를 계산할 수 있다.Although different embodiments are described in FIGS. 7 and 8, in another embodiment, the error analysis unit 220 calculates the total number of times the drone 100 deviates from the planned flight path and the planned flight of the drone 100. The flight path error can be calculated by considering the total distance deviated from the route, the total time the drone 100 deviated from the planned flight path, and the total area deviated from the planned flight path. The error analysis unit 220 may calculate the flight path error by applying weights to each of the total number of departures, total distance of departure, total departure time, and total departure area.

도 7 및 도 8을 참조한 실시예에서, 오차 분석부(220)는 드론(100)이 비행한 일시에 상기 비행 경로에서 나타난 풍속을 확인하고, 이 풍속의 세기에 따라 상기 경로 오차 점수에 풍속에 따른 기상 가중치를 적용하여, 경로 오차 점수를 보정한다. 다른 실시예로서, 오차 분석부(220)는 상기 경로 오차 점수에 GPS 오차율을 적용하여 경로 오차 점수를 보정할 수도 있다. 예를 들어, GPS 오차율이 2%인 경우, 경로 오차 점수의 2%를 경로 오차 점수에 추가로 합산하여 보정할 수 있다. GPS 오차율과 풍속을 동시에 고려할 수도 있다.In the embodiment referring to FIGS. 7 and 8, the error analysis unit 220 checks the wind speed shown on the flight path at the time and time when the drone 100 flew, and adds the path error score to the wind speed according to the strength of this wind speed. The route error score is corrected by applying the corresponding weather weight. As another embodiment, the error analysis unit 220 may correct the path error score by applying the GPS error rate to the path error score. For example, if the GPS error rate is 2%, 2% of the route error score can be added to the route error score for correction. GPS error rate and wind speed can also be considered simultaneously.

또한, 도 7 및 도 8을 참조한 실시예에서, 경로 오차 점수를 기초로 드론(100)의 공역을 재조정하는데 있어서, 드론의 최초 기준 공역은 소정 시간 동안 수집된 드론(100)의 비행 데이터를 이용하여, 계획된 비행 경로를 기준으로 드론(100)이 비행 경로를 벗어난 최대 오차 반경을 최초 기준 공역으로 설정할 수 있다. In addition, in the embodiment referring to FIGS. 7 and 8, in readjusting the airspace of the drone 100 based on the path error score, the first reference airspace of the drone uses flight data of the drone 100 collected for a predetermined time. Therefore, based on the planned flight path, the maximum error radius at which the drone 100 deviates from the flight path can be set as the initial reference airspace.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른, 비행 경로 설정 장치에서 공역을 반영하여 비행 경로를 생성하는 방법을 설명하는 흐름도이다.Figure 9 is a flowchart illustrating a method of generating a flight path by reflecting airspace in a flight path setting device according to an embodiment of the present invention.

도 9를 참조하면, 비행 경로 생성부(240)는 드론 운용자로부터 드론(100)의 출발지 정보와 목적지 정보 및 비행 시간을 수신한다(S901). 다음으로, 비행 경로 생성부(240)는 데이터베이스(250)에 저장된 비행 금지 구역을 확인하고, 더불어 상기 드론(100)의 비행 시간과 동일한 시간에 비행하는 타 드론의 비행 경로를 확인한다(S903). Referring to FIG. 9, the flight path generator 240 receives the departure point information, destination information, and flight time of the drone 100 from the drone operator (S901). Next, the flight path generator 240 checks the no-fly zone stored in the database 250 and also checks the flight path of another drone flying at the same time as the flight time of the drone 100 (S903) .

다음으로, 비행 경로 생성부(240)는 현재 설정된 드론(100)의 공역과 타 드론의 공역을 각각 확인한다(S905). 그리고 비행 경로 생성부(240)는 상기 비행 금지 구역을 통과하지 않으며, 동일한 시간대에 비행하는 타 드론의 공역과 상기 드론의 공역이 중첩되지 않으며, 상기 출발지에서 목적지까지의 순차적인 위도/경도의 GPS 좌표들 및 고도들이 기록되는 비행 경로를 생성한다(S907). 즉. 비행 경로 생성부(240)는 상기 드론(100)의 공역이 위험 지역과 이미 비행 계획이 잡힌 타 드론(100)의 공역을 통과하지 않도록(회피하도록), 상기 비행 경로를 생성한다. Next, the flight path generator 240 checks the currently set airspace of the drone 100 and the airspace of another drone (S905). In addition, the flight path generator 240 does not pass through the no-fly zone, the airspace of the drone does not overlap with the airspace of other drones flying at the same time, and GPS sequential latitude/longitude from the departure point to the destination. Create a flight path where coordinates and altitudes are recorded (S907). in other words. The flight path generator 240 generates the flight path so that the airspace of the drone 100 does not pass through (avoid) the dangerous area and the airspace of other drones 100 that already have flight plans.

이어서, 비행 경로 생성부(240)는 상기 생성한 비행 경로를 상기 드론(100)의 식별정보와 함께 데이터베이스(250)에 저장하고, 더불어 상기 비행 경로를 드론(100)으로 제공하여, 상기 비행 경로에 따라 드론(100)이 비행되게 유도한다(S909).Subsequently, the flight path generator 240 stores the generated flight path together with the identification information of the drone 100 in the database 250 and provides the flight path to the drone 100. Accordingly, the drone 100 is induced to fly (S909).

도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른, 비행 경로 설정 장치의 구성을 나타내는 도면이다. 도 10을 참조하여 설명하는 실시예의 비행 경로 설정 장치(200)에서 도 2를 참조하여 설명한 동일한 참조번호의 구성요소는 본 실시예에서 동일한 기능 및 동작을 수행한다. 도 10에 도시된 바와 같이, 비행 경로 설정 장치(200)는, 서비스 과금부(1010)를 더 포함한다.Figure 10 is a diagram showing the configuration of a flight path setting device according to another embodiment of the present invention. Components with the same reference numerals as those described with reference to FIG. 2 in the flight path setting device 200 of the embodiment described with reference to FIG. 10 perform the same functions and operations in this embodiment. As shown in FIG. 10, the flight path setting device 200 further includes a service charging unit 1010.

서비스 과금부(1010)는, 드론(100)의 공역 이용에 대한 서비스 이용 요금을 드론(100)의 소유자에게 과금하여 데이터베이스(250)에 요금 정보를 저장할 수 있다. 서비스 과금부(1010)는, 드론(100)에 할당되는 공역의 크기에 따라 드론(100)의 소유자에게 서비스 이용 요금을 차등하여 과금할 수 있다. The service charging unit 1010 may charge the owner of the drone 100 a service fee for using the airspace of the drone 100 and store the fee information in the database 250. The service charging unit 1010 may differentially charge service usage fees to the owner of the drone 100 according to the size of the airspace allocated to the drone 100.

서비스 과금부(1010)는, 드론(100)에 소정의 기준 공역이 할당되면 기본 요금을 과금하고, 그 기준 공역에 대비하여 드론(100)에 할당되는 공역의 크기가 변경되면 기본 요금에 부가금을 추가하여 서비스 이용 요금을 증가시키거나 또는 기본 요금에 할인을 적용하여 서비스 이용 요금을 감소시킬 수 있다. 여기서 기준 공역은 모든 드론(100)에 대해 동일할 수 있고 또는 드론(100)의 크기나 종류에 따라 달라질 수 있다. 기준 공역이 드론(100)의 크기나 종류 등에 따라 달라진다면, 각 기준 공역마다 기존 요금도 서로 상이할 수 있다. The service charging unit 1010 charges a basic fee when a predetermined standard airspace is assigned to the drone 100, and when the size of the airspace allocated to the drone 100 changes compared to the standard airspace, an additional fee is added to the basic fee. The service usage fee can be increased by adding additional services, or the service usage fee can be reduced by applying a discount to the basic fee. Here, the reference airspace may be the same for all drones 100 or may vary depending on the size or type of drone 100. If the standard airspace varies depending on the size or type of the drone 100, existing fees may also be different for each standard airspace.

공역의 크기에 따라 서비스 이용 요금을 탄력적으로 운용하는 예는 다음의 [표2]와 같다. 아래 [표2]에 따르면, 기준 공역이 할당되면, 즉 공역이 유지되면, 기본 요금을 부과하고, 기준 공역 대비하여 드론(100)에 할당되는 공역의 크기가 90%로 축소되면, 기본 요금에 20% 할인을 적용한다. 반면, 기준 공역 대비하여 드론(100)에 할당되는 공역의 크기가 110%로 확대되면, 기본 요금에 5% 추가 과금을 하는 등, 할당되는 공역의 크기가 커질수록 부가금을 증가시킨다.An example of flexible operation of service usage fees depending on the size of airspace is shown in [Table 2] below. According to [Table 2] below, if the standard airspace is allocated, that is, if the airspace is maintained, the basic fee is charged, and if the size of the airspace allocated to the drone 100 is reduced by 90% compared to the standard airspace, the basic fee is charged. A 20% discount applies. On the other hand, if the size of the airspace allocated to the drone 100 increases by 110% compared to the standard airspace, an additional charge of 5% is applied to the basic fee, and the surcharge increases as the size of the allocated airspace increases.

서비스 과금부(1010)는, 서비스 이용 요금을 과금하는데 있어, 공역의 크기뿐만 아니라, 드론(100)의 비행 거리에 따라 서비스 이용 요금을 차등 적용할 수 있다. 서비스 과금부(1010)는, 비행 거리가 증가할수록 서비스 이용 요금을 증가시키고, 비행 거리가 감소할수록 서비스 이용 요금을 감소시킬 수 있다. 따라서, 할당되는 공역의 크기가 동일할 때, 비행 거리가 증가할수록 서비스 이용 요금은 더 증가하고, 비행 거리가 감소할수록 서비스 이용 요금은 감소할 수 있다.When charging service usage fees, the service charging unit 1010 may differentially apply service usage fees depending on the flight distance of the drone 100 as well as the size of the airspace. The service charging unit 1010 may increase the service fee as the flight distance increases, and may decrease the service fee as the flight distance decreases. Therefore, when the size of the allocated airspace is the same, the service fee may increase as the flight distance increases, and the service fee may decrease as the flight distance decreases.

도 10을 참조한 실시예에 따르면, 한정된 공간 내에서 더 많은 드론(100)의 운용을 가능하게 하면서 공역을 관리하는 사업자의 수익을 증가시킬 수 있다. 특히, 비행 오차가 많아 상대적으로 더 큰 공역이 할당되는 드론(100)은 그만큼 성능이 좋지 않고 다른 드론들이 비행할 수 있는 공간을 줄이기 때문에 더 비싼 서비스 이용 요금을 부과하는 것이 타당하고, 반대로 비행 오차가 적어 상대적으로 더 작은 공역이 할당되는 드론(100)은 그만큼 성능이 좋은 것으로 다른 드론들이 비행할 수 있는 공간을 확보해주기 때문에 저렴한 서비스 이용 요금을 부과하는 것이 타당하다. 성능이 나쁜 드론에 비해 성능이 좋은 드론에 대해 상대적으로 저렴한 서비스 이용 요금을 부과함으로써 성능이 좋은 드론(100)을 개발하도록 유도하여 좁은 공간 내에 더 많은 드론(100)이 비행할 수 있는 효과가 있다. According to the embodiment with reference to FIG. 10, it is possible to increase the profits of operators managing airspace while enabling the operation of more drones 100 within a limited space. In particular, the drone 100, which is allocated a relatively larger airspace due to many flight errors, does not perform as well and reduces the space in which other drones can fly, so it is reasonable to charge a more expensive service fee. Conversely, the drone 100 is assigned a relatively larger airspace due to flight errors. The drone 100, which is allocated a relatively smaller airspace due to its small number of drones, has good performance and secures space for other drones to fly, so it is reasonable to charge a low service fee. By charging a relatively low service fee for drones with good performance compared to drones with poor performance, there is an effect of encouraging the development of drones (100) with good performance, allowing more drones (100) to fly in a small space. .

본 명세서는 많은 특징을 포함하는 반면, 그러한 특징은 본 발명의 범위 또는 특허청구범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 본 명세서에서 개별적인 실시예에서 설명된 특징들은 단일 실시예에서 결합되어 구현될 수 있다. 반대로, 본 명세서에서 단일 실시예에서 설명된 다양한 특징들은 개별적으로 다양한 실시예에서 구현되거나, 적절히 결합되어 구현될 수 있다.While this specification includes many features, such features should not be construed as limiting the scope of the invention or the scope of the claims. Additionally, features described in individual embodiments herein may be combined and implemented in a single embodiment. Conversely, various features described in a single embodiment herein may be implemented individually or in combination as appropriate in various embodiments.

도면에서 동작들이 특정한 순서로 설명되었으나, 그러한 동작들이 도시된 바와 같은 특정한 순서로 수행되는 것으로, 또는 일련의 연속된 순서, 또는 원하는 결과를 얻기 위해 모든 설명된 동작이 수행되는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 환경에서 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 아울러, 상술한 실시예에서 다양한 시스템 구성요소의 구분은 모든 실시예에서 그러한 구분을 요구하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 상술한 프로그램 구성요소 및 시스템은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품 또는 멀티플 소프트웨어 제품에 패키지로 구현될 수 있다.Although operations in the drawings are illustrated in a particular order, it should not be understood that such operations are performed in a particular order as shown, or that they are performed in a sequential order, or that all of the described operations are performed to achieve a desired result. . Multitasking and parallel processing can be advantageous in certain environments. In addition, it should be understood that the division of various system components in the above-described embodiments does not require such division in all embodiments. The program components and systems described above may generally be implemented as a package in a single software product or multiple software products.

상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(시디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.The method of the present invention as described above can be implemented as a program and stored in a computer-readable form on a recording medium (CD-ROM, RAM, ROM, floppy disk, hard disk, magneto-optical disk, etc.). Since this process can be easily performed by a person skilled in the art to which the present invention pertains, it will not be described in further detail.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.The present invention described above is capable of various substitutions, modifications and changes without departing from the technical spirit of the present invention to those of ordinary skill in the technical field to which the present invention pertains. It is not limited by the drawings.

100 : 드론 200 : 비행 경로 설정 장치
210 : 데이터 수집부 220 : 오차 분석부
230 : 공역 설정부 240 : 비행 경로 생성부
250 : 데이터베이스 300 : 네트워크
410 : 공역 420, 510 : 비행 경로
430 : 이탈 면적
1010 : 서비스 과금부
100: Drone 200: Flight path setting device
210: data collection unit 220: error analysis unit
230: airspace setting unit 240: flight path creation unit
250: Database 300: Network
410: airspace 420, 510: flight path
430: Breakaway area
1010: Service charging department

Claims (22)

비행 경로 설정 장치에서 드론의 공역이 반영된 비행 경로를 설정하는 비행 경로 설정 방법으로서,
상기 드론에서 수집한 비행 데이터를 상기 드론으로부터 수신하는 단계;
상기 수신한 비행 데이터와 상기 드론의 미리 계획된 비행 경로를 비교하여, 상기 드론이 상기 미리 계획된 비행 경로에서 이탈한 정도를 나타내는 경로 오차 점수를 계산하는 단계;
상기 경로 오차 점수를 토대로 상기 드론의 기 설정된 공역을 조정하는 단계; 및
상기 조정한 드론의 공역과 목적지를 토대로, 상기 드론의 새로운 비행 경로를 생성하는 단계를 포함하는 비행 경로 설정 방법.
A flight path setting method for setting a flight path reflecting the airspace of a drone in a flight path setting device, comprising:
Receiving flight data collected by the drone from the drone;
Comparing the received flight data with a pre-planned flight path of the drone and calculating a path error score indicating the degree to which the drone deviates from the pre-planned flight path;
adjusting a preset airspace of the drone based on the path error score; and
A flight path setting method including the step of creating a new flight path for the drone based on the adjusted airspace and destination of the drone.
제1항에 있어서,
상기 공역을 조정하는 단계는,
상기 경로 오차 점수가 제1점수 이하이면 상기 드론의 기 설정된 공역을 축소하고, 상기 경로 오차 점수가 제1점수를 초과하고 제2점수 이하이면 상기 드론의 기 설정된 공역을 유지하고, 상기 경로 오차 점수가 제2점수를 초과하면 상기 드론의 기 설정된 공역을 확대하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 방법.
According to paragraph 1,
The step of adjusting the airspace is,
If the route error score is less than or equal to the first score, the preset airspace of the drone is reduced, and if the route error score exceeds the first score and is less than or equal to the second score, the preset airspace of the drone is maintained, and the route error score is A flight path setting method characterized by expanding the preset airspace of the drone when exceeds the second score.
제1항에 있어서,
상기 경로 오차 점수를 계산하는 단계는,
상기 수신한 비행 데이터와 상기 미리 계획된 비행 경로를 비교하여, 상기 드론이 상기 미리 계획된 비행 경로에서 이탈한 총 횟수, 이탈한 총 시간, 또는 이탈한 총 거리 중에서 하나 이상을 이용하여 상기 경로 오차 점수를 계산하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 방법.
According to paragraph 1,
The step of calculating the path error score is,
By comparing the received flight data with the pre-planned flight path, the path error score is calculated using one or more of the total number of times the drone deviates from the pre-planned flight path, the total time it deviates, or the total distance it deviates from. A flight path setting method characterized by calculating.
제1항에 있어서,
상기 경로 오차 점수를 계산하는 단계는,
상기 수신한 비행 데이터와 상기 미리 계획된 비행 경로를 비교하여, 상기 드론이 상기 미리 계획된 비행 경로에서 이탈한 면적 및 이탈한 시간을 이용하여 상기 경로 오차 점수를 계산하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 방법.
According to paragraph 1,
The step of calculating the path error score is,
A flight path setting method comprising comparing the received flight data with the pre-planned flight path and calculating the path error score using the area and time during which the drone deviates from the pre-planned flight path.
제4항에 있어서,
상기 이탈한 면적은,
2차원 기준의 면적으로서, 위도/경도의 평면에서의 이탈 면적과, 경도/고도의 평면에서의 이탈 면적, 그리고 위도/고도의 평면에서의 이탈 면적의 합인 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 방법.
According to clause 4,
The deviated area is,
A flight path setting method characterized in that the two-dimensional reference area is the sum of the deviation area in the latitude/longitude plane, the deviation area in the longitude/altitude plane, and the deviation area in the latitude/altitude plane.
제3항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 미리 계획된 비행 경로는, 상기 기 설정된 공역을 포함하고,
상기 경로 오차 점수를 계산하는 단계는,
상기 드론의 상기 기 설정된 공역과 상기 수신한 비행 데이터를 비교하여 상기 경로 오차 점수를 계산하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 방법.
According to any one of claims 3 to 5,
The pre-planned flight path includes the preset airspace,
The step of calculating the path error score is,
A flight path setting method comprising calculating the path error score by comparing the preset airspace of the drone and the received flight data.
제1항에 있어서,
상기 계산하는 단계 및 상기 조정하는 단계는,
상기 드론의 매 비행마다 반복되거나, 또는 일정한 시간 주기마다 상기 드론의 복수의 비행의 비행 데이터를 이용하여 반복되는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 방법.
According to paragraph 1,
The calculating step and the adjusting step are,
A flight path setting method characterized in that it is repeated for each flight of the drone, or repeated using flight data of multiple flights of the drone at regular time periods.
제1항에 있어서,
상기 비행 경로에서 발생하는 풍속을 확인하는 단계; 및
상기 확인한 풍속의 세기에 반비례하는 기상 가중치를 상기 경로 오차 점수에 적용하여, 상기 경로 오차 점수를 보정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 방법.
According to paragraph 1,
Confirming wind speed occurring in the flight path; and
A flight path setting method further comprising: applying a weather weight inversely proportional to the strength of the confirmed wind speed to the path error score to correct the path error score.
제1항에 있어서,
GPS 오차율을 기초로 상기 경로 오차 점수를 보정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 방법.
According to paragraph 1,
Flight route setting method further comprising correcting the route error score based on the GPS error rate.
제1항에 있어서,
상기 드론의 새로운 비행 경로를 생성하는 단계는,
상기 드론의 출발지, 목적지 및 비행 시간을 수신하고, 상기 비행 시간에 비행 예정인 타 드론의 비행 경로를 확인하는 단계; 및
상기 조정한 드론의 공역이 상기 타 드론의 공역을 통과하지 않도록, 상기 출발지에서 상기 목적지까지의 비행 경로를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 방법.
According to paragraph 1,
The step of creating a new flight path for the drone is,
Receiving the departure point, destination, and flight time of the drone, and checking the flight path of another drone scheduled to fly at the flight time; and
A flight path setting method comprising: generating a flight path from the departure point to the destination so that the adjusted airspace of the drone does not pass through the airspace of another drone.
제1항에 있어서,
상기 드론에 할당되는 공역의 크기에 따라 상기 드론의 서비스 이용 요금을 차등 과금하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 방법.
According to paragraph 1,
A flight path setting method further comprising differentially charging a service fee for the drone according to the size of the airspace allocated to the drone.
드론의 공역이 반영된 비행 경로를 설정하는 비행 경로 설정 장치에 있어서,
상기 드론에서 수집한 비행 데이터를 상기 드론으로부터 수신하는 데이터 수집부;
상기 수신한 비행 데이터와 상기 드론의 미리 계획된 비행 경로를 비교하여, 상기 드론이 상기 미리 계획된 비행 경로에서 이탈한 정도를 나타내는 경로 오차 점수를 계산하는 오차 분석부;
상기 경로 오차 점수를 토대로 상기 드론의 기 설정된 공역을 조정하는 공역 설정부; 및
상기 조정한 드론의 공역과 드론의 목적지를 토대로 상기 드론의 새로운 비행 경로를 생성하는 비행 경로 생성부를 포함하는 비행 경로 설정 장치.
In the flight path setting device that sets the flight path reflecting the airspace of the drone,
A data collection unit that receives flight data collected from the drone from the drone;
an error analysis unit that compares the received flight data with a pre-planned flight path of the drone and calculates a path error score indicating the degree to which the drone deviates from the pre-planned flight path;
an airspace setting unit that adjusts a preset airspace of the drone based on the path error score; and
A flight path setting device including a flight path generator that generates a new flight path for the drone based on the adjusted airspace of the drone and the drone's destination.
제12항에 있어서,
상기 공역 설정부는,
상기 경로 오차 점수가 제1점수 이하이면 상기 드론의 공역을 축소하고, 상기 경로 오차 점수가 제1점수를 초과하고 제2점수 이하이면 상기 드론의 공역을 유지하고, 상기 경로 오차 점수가 제2점수를 초과하면 상기 드론의 공역을 확대하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 장치.
According to clause 12,
The airspace setting unit,
If the path error score is less than or equal to the first score, the airspace of the drone is reduced, and if the path error score exceeds the first score and is less than or equal to the second score, the airspace of the drone is maintained, and the path error score is the second score. A flight path setting device that expands the airspace of the drone when it exceeds .
제12항에 있어서,
상기 오차 분석부는,
상기 수신한 비행 데이터와 상기 미리 계획된 비행 경로를 비교하여, 상기 드론이 상기 미리 계획된 비행 경로에서 이탈한 총 횟수, 이탈한 총 시간, 이탈한 총 거리 중에서 하나 이상을 이용하여 상기 경로 오차 점수를 계산하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 장치.
According to clause 12,
The error analysis unit,
By comparing the received flight data with the pre-planned flight path, the path error score is calculated using one or more of the total number of times the drone deviates from the pre-planned flight path, the total time it deviates, and the total distance it deviates from. A flight path setting device characterized in that.
제12항에 있어서,
상기 오차 분석부는,
상기 수신한 비행 데이터와 상기 미리 계획된 비행 경로를 비교하여, 상기 드론이 상기 미리 계획된 비행 경로에서 이탈한 면적 및 이탈한 시간을 이용하여 상기 경로 오차 점수를 계산하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 장치.
According to clause 12,
The error analysis unit,
A flight path setting device that compares the received flight data with the pre-planned flight path and calculates the path error score using the area and time during which the drone deviates from the pre-planned flight path.
제15항에 있어서,
상기 이탈한 면적은,
2차원 기준의 면적으로서, 위도/경도의 평면에서의 이탈 면적과, 경도/고도의 평면에서의 이탈 면적, 그리고 위도/고도의 평면에서의 이탈 면적의 합인 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 장치.
According to clause 15,
The deviated area is,
A flight path setting device characterized in that the two-dimensional reference area is the sum of the deviation area in the latitude/longitude plane, the deviation area in the longitude/altitude plane, and the deviation area in the latitude/altitude plane.
제14항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 미리 계획된 비행 경로는, 상기 기 설정된 공역을 포함하고,
상기 오차 분석부는,
상기 드론의 상기 기 설정된 공역과 상기 수신한 비행 데이터를 비교하여 상기 경로 오차 점수를 계산하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 장치.
According to any one of claims 14 to 16,
The pre-planned flight path includes the preset airspace,
The error analysis unit,
A flight path setting device that calculates the path error score by comparing the preset airspace of the drone with the received flight data.
제12항에 있어서,
상기 오차 분석부 및 상기 공역 설정부는,
상기 드론의 매 비행마다, 또는 일정한 시간 주기마다 경로 오차 점수를 계산하여 드론의 공역을 조정하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 장치.
According to clause 12,
The error analysis unit and the airspace setting unit,
A flight path setting device that adjusts the airspace of the drone by calculating a path error score for each flight of the drone or at regular time periods.
제12항에 있어서,
상기 오차 분석부는,
상기 비행 경로에서 발생하는 풍속을 확인하고, 상기 확인한 풍속의 세기에 반비례하는 기상 가중치를 상기 경로 오차 점수에 적용하여, 상기 경로 오차 점수를 보정하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 장치.
According to clause 12,
The error analysis unit,
A flight path setting device characterized in that it checks the wind speed occurring in the flight path and corrects the path error score by applying a weather weight inversely proportional to the strength of the confirmed wind speed to the path error score.
제12항에 있어서,
상기 오차 분석부는,
GPS 오차율을 기초로 상기 경로 오차 점수를 보정하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 장치.
According to clause 12,
The error analysis unit,
A flight path setting device characterized in that the route error score is corrected based on the GPS error rate.
제12항에 있어서,
상기 비행 경로 생성부는,
상기 드론의 출발지, 목적지 및 비행 시간을 수신하고, 상기 비행 시간에 비행 예정인 타 드론의 비행 경로를 확인한 후, 상기 설정한 드론의 공역이 상기 타 드론의 공역을 회피하도록, 상기 출발지에서 상기 목적지까지의 비행 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 장치.
According to clause 12,
The flight path generator,
After receiving the departure point, destination, and flight time of the drone, and checking the flight path of another drone scheduled to fly at the flight time, the airspace of the set drone avoids the airspace of the other drone, from the departure point to the destination. A flight path setting device characterized in that it generates a flight path.
제12항에 있어서,
상기 드론에 할당되는 공역의 크기에 따라 상기 드론의 서비스 이용 요금을 차등 과금하는 서비스 과금부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비행 경로 설정 장치.
According to clause 12,
A flight path setting device further comprising a service charging unit that differentially charges service usage fees for the drone according to the size of the airspace allocated to the drone.
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