KR20230051351A - Smart farming system using scouting drone and autonomous robot - Google Patents

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KR20230051351A
KR20230051351A KR1020210133947A KR20210133947A KR20230051351A KR 20230051351 A KR20230051351 A KR 20230051351A KR 1020210133947 A KR1020210133947 A KR 1020210133947A KR 20210133947 A KR20210133947 A KR 20210133947A KR 20230051351 A KR20230051351 A KR 20230051351A
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Abstract

The present invention relates to a smart farming system and, more specifically, to a smart farming system using a scouting drone and an automatic robot. According to the present invention, data on climate information and a crop state appropriate for an agricultural work site is continuously collected and an automatic robot for performing a necessary agricultural work is injected, thereby automating the agricultural work according to a season and a situation.

Description

스카우팅 드론과 오토로봇을 이용한 스마트 농업 시스템{Smart farming system using scouting drone and autonomous robot}Smart farming system using scouting drone and autonomous robot}

본 발명은 스마트 농업 시스템에 관한 것이며, 보다 상세하게는 스카우팅 드론과 오토로봇을 이용한 스마트 농업 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a smart agricultural system, and more particularly, to a smart agricultural system using a scouting drone and an autorobot.

농업 분야는 농업 인구의 감소 및 고령화, 비용 증가 등으로 인해 농업 경영에 대한 체질 개선이 시급한 실정이다. 따라서 농업 분야의 경쟁력을 갖추기 위해 다양한 시도가 이루어지고 있으며, 특히 IT와 센서 기술을 이용한 스마트 농업 시스템으로의 전환에 많은 관심이 모이고 있다.In the agricultural field, it is urgent to improve the constitution of agricultural management due to the decrease and aging of the agricultural population and the increase in costs. Therefore, various attempts are being made to gain competitiveness in the agricultural field, and in particular, much attention is being paid to the conversion to a smart agricultural system using IT and sensor technology.

한편, 로봇 및 통신 기술의 발달에 발맞추어 농기계를 무인으로 운용하려는 시도가 곳곳에서 추진되고 있다. 이와 관련하여 농업 분야의 로봇 기술은 현재 서구 중심으로 기술 개발이 이루어지고 있으며, 우리나라의 경우 다른 로봇 분야에 비해 상대적으로 기술이 뒤처지고 있는 것으로 조사되고 있다.On the other hand, in line with the development of robot and communication technology, attempts to operate agricultural machinery unmanned are being promoted in various places. In this regard, robot technology in the agricultural field is currently being developed mainly in the West, and in the case of Korea, it is investigated that the technology is relatively behind compared to other robot fields.

또한 농기계 로봇 제조에 있어서 핵심부품 및 관련 기술에 대한 해외 의존도가 매우 높아 국내 농업 환경에 맞는 맞춤형 로봇 기술 개발이 절실한 실정이다.In addition, in the manufacturing of agricultural robots, the dependence on overseas for core parts and related technologies is very high, and the development of customized robot technology suitable for the domestic agricultural environment is urgently needed.

이와 관련하여 밭과 같은 노지 환경에서의 국내 로봇 관련 기술로는 자율주행 트랙터가 개발되었으나, 제품의 완성도가 떨어지고 예상 가격이 높은 이유로 인해 널리 보급되지 못하고 있다. 또한 원격조향 제어기술 및 부착용 농작업기 제어기술은 아직 소비자가 만족할 정도로 확보되지 못하고 있는 상황이다. In this regard, an autonomous tractor has been developed as a domestic robot-related technology in an open field environment, such as a field, but it is not widely distributed due to poor product quality and high expected price. In addition, remote steering control technology and attached agricultural machine control technology are not yet secured enough to satisfy consumers.

본 발명과 관련된 종래기술로는 특허문헌 1, 특허문헌 2를 들 수 있는데, 이는 대규모 농사를 짓는 미국 환경에 적합한 농업용 로봇으로서 국내의 노지 환경에는 적용하기가 어려운 실정이다. Examples of prior art related to the present invention include Patent Document 1 and Patent Document 2, which are agricultural robots suitable for large-scale farming in the United States, and are difficult to apply to domestic field environments.

미국특허공보 특허 제10575453호(2020.03.03)US Patent Publication No. 10575453 (2020.03.03) 미국특허공보 특허 제10185317호(2019.01.22)US Patent Publication No. 10185317 (2019.01.22)

따라서 본 발명의 목적은 국내의 특정한 농업 용지를 타겟팅하여 맞춤형 기후정보와 작물현황에 관한 데이터를 지속적으로 수집한 다음, 필요한 농작업을 수행하는 오토로봇을 투입함으로써 계절 및 상황에 맞는 농작업을 자동화된 방식으로 수행할 수 있는 맞춤형 스마트 농업 시스템을 제공하는데 있다.Therefore, the purpose of the present invention is to target specific agricultural land in Korea, continuously collect customized climate information and crop status data, and then automate agricultural work according to the season and situation by introducing an auto robot that performs the necessary agricultural work. It is to provide a customized smart agricultural system that can be performed in the way

상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 농업 시스템은 경작지역의 기온, 강수량, 일조량, 바람, 습도를 포함하는 기후정보를 일정시간 간격으로 연속하여 측정하는 하나 이상의 모니터링 디바이스, 상기 경작지역을 기 설정된 경로 및 높이에 따라 비행하며 상기 경작지역 내 작물 및 토양을 촬영하여 저장하는 스카우팅 드론, 상기 모니터링 디바이스를 통해 획득한 기후정보와 상기 스카우팅 드론을 통해 습득한 작물이미지와 토양이미지를 이용하고, 미리 설정된 농작업 작업일지에 맞춰 필요한 농작업을 도출하는 인공지능 서버; 및 상기 농작업을 수행하기 위하여 필요한 모듈형 부속작업기를 교체하여 장착한 다음 미리 설정된 경로를 따라 이동하며 자율적으로 농작업을 수행하는 오토로봇을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.In order to solve the above problems, the smart agricultural system according to an embodiment of the present invention is one or more monitoring devices that continuously measure climate information including temperature, precipitation, sunlight, wind, and humidity of a cultivation area at regular time intervals, the A scouting drone that flies through a cultivated area according to a preset path and height and photographs and stores crops and soil in the cultivated area, climate information obtained through the monitoring device and crop image and soil image acquired through the scouting drone An artificial intelligence server that uses and derives necessary agricultural work according to a preset agricultural work log; And it is characterized in that it is configured to include an auto robot that replaces and mounts a modular auxiliary work machine necessary to perform the agricultural work, moves along a preset path, and autonomously performs agricultural work.

본 발명에 의한 스마트 농업 시스템을 적용하게 되면 파종 작업은 물론 각종 농산물의 수확 및 시비와 방제작업에 대해 소요되는 노동력을 최소화할 수 있으므로 인건비의 절감은 물론 농업인구의 감소 및 고령화에 대처할 수 있으며, 농업의 생산성 향상을 도모할 수 있는 유용한 효과를 갖는다.When the smart agricultural system according to the present invention is applied, it is possible to minimize the labor required for sowing, harvesting, fertilizing, and pest control of various agricultural products, thereby reducing labor costs as well as coping with the reduction and aging of the agricultural population, It has a useful effect that can promote productivity improvement in agriculture.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 농업 시스템의 대략적인 구성도이다.
도 2는 스카우팅 드론(200)의 구성부를 도시한 도면이다.1 is a schematic configuration diagram of a smart agricultural system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing the configuration of the scouting drone 200.

본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.It should be noted that technical terms used in the present invention are only used to describe specific embodiments and are not intended to limit the present invention. In addition, technical terms used in the present invention should be interpreted as meanings commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, unless otherwise defined in the present invention. In addition, when the technical terms used in the present invention are erroneous technical terms that do not accurately express the spirit of the present invention, they should be replaced with technical terms that those skilled in the art can correctly understand. In addition, general terms used in the present invention should be interpreted as defined in advance or according to context, and should not be interpreted in an excessively reduced sense.

또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서 "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.Also, singular expressions used in the present invention include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. Terms such as "consisting of" or "comprising" in the present invention should not be construed as necessarily including all of the various elements or steps described in the invention, and some of the elements or steps may not be included. It should be construed that it may, or may further include additional components or steps.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In addition, in describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known technology may obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 농업 시스템의 대략적인 구성도이다.1 is a schematic configuration diagram of a smart agricultural system according to an embodiment of the present invention.

이하 도면을 참조하여 본 발명의 구성을 설명하기로 한다.The configuration of the present invention will be described with reference to the drawings below.

먼저, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 시스템은 경작지역의 기온, 강수량, 일조량, 바람, 습도를 포함하는 기후정보를 일정시간 간격으로 연속하여 측정하는 하나 이상의 모니터링 디바이스(100), 상기 경작지역을 기 설정된 경로 및 높이에 따라 비행하며 상기 경작지역 내 작물 및 토양을 촬영하여 저장하는 스카우팅 드론(200) 및 상기 모니터링 디바이스를 통해 획득한 기후정보와 상기 스카우팅 드론을 통해 습득한 작물이미지 및 토양이미지를 이용하고, 미리 입력된 농작업 작업일지에 맞춰 필요한 농작업을 결정하는 인공지능 서버(300), 상기 농작업을 수행하기 위해 필요한 모듈형 부속작업기를 교체하여 장착한 다음 미리 설정된 경로를 따라 이동하며 자율적으로 농작업을 수행하는 오토로봇(400)을 포함하여 구성된다.First, as shown in FIG. 1, the system of the present invention includes one or more monitoring devices 100 that continuously measure climate information including temperature, precipitation, sunlight, wind, and humidity of a farming area at regular time intervals, the A scouting drone 200 that flies through a cultivated area according to a predetermined path and height and photographs and stores crops and soil in the cultivated area and climate information obtained through the monitoring device and crop images acquired through the scouting drone An artificial intelligence server 300 that uses a soil image and determines necessary agricultural work according to a previously entered agricultural work log, replaces and mounts a modular auxiliary work machine necessary for carrying out the agricultural work, and then sets a predetermined route It is configured to include an auto robot 400 that moves along and autonomously performs agricultural work.

먼저 도 1에 개시된 모니터링 디바이스(100)에 대해 설명하기로 한다.First, the monitoring device 100 disclosed in FIG. 1 will be described.

모니터링 디바이스(100)는 오토로봇(400)이 농작업을 수행하는 경작지역의 기온, 강수량, 일조량, 바람, 습도를 포함하는 기후정보를 일정시간 간격으로 연속하여 측정하여 데이터를 측정하고 이를 인공지능 서버(300)에 제공한다.The monitoring device 100 continuously measures climate information including temperature, precipitation, sunlight, wind, and humidity of the farming area where the auto robot 400 performs agricultural work at regular time intervals to measure the data, and artificial intelligence measures the data. It is provided to the server 300.

적기에 농작업을 수행하기 위하여 해당 지역의 날씨정보 또는 기후정보는 필수적이라고 할 수 있으나 현재 농업 종사자들이 기후정보 또는 날씨정보를 얻는 방법은 기상청이 제공하는 상대적으로 넓은 지역의 날씨정보에 근거하여 데이터를 얻고 있는 실정이다.In order to carry out agricultural work at the right time, it can be said that weather information or climate information of the region is essential, but the current method for farmers to obtain climate information or weather information is based on the weather information of a relatively wide area provided by the Korea Meteorological Administration. is currently being obtained.

그렇지만 실제 개별 경작지역은 주변 지형 등의 차이로 인해 기온이나 습도, 일조량, 풍량, 강수량 등이 기상청으로부터 얻는 러프한 정보와 차이가 날 수 밖에 없고, 또한 필요한 데이터를 원하는 만큼 일정 간격으로 습득하는 것은 더더욱 어려운 실정이다. However, in actual individual farming areas, due to differences in the surrounding topography, the temperature, humidity, amount of sunlight, amount of wind, and amount of precipitation inevitably differ from the rough information obtained from the Korea Meteorological Administration. It is even more difficult.

따라서 농업 종사자가 실제로 농작업을 수행하는 경작지역에 맞는 맞춤형 작업을 위해서는 상기 지역에 모니터링 디바이스(100)를 설치하여 일정시간 간격으로 기후 환경 데이터를 획득하고 상기 데이터를 분석하여 필요한 농사 작업을 설계하는 것이 바람직하다. 이 경우 필요하면 두 개 이상의 모니터링 디바이스(100)가 설치되어 상기 데이터를 획득할 수 있다.Therefore, in order to perform customized work suitable for the farming area where farmers actually perform agricultural work, the monitoring device 100 is installed in the area to obtain climate environment data at regular time intervals, analyze the data, and design the necessary farming work. it is desirable In this case, if necessary, two or more monitoring devices 100 may be installed to acquire the data.

모니터링 디바이스(100)는 인공지능 서버(300)에 상기 데이터를 전송할 때 Wi-Fi, Blutooth, 3G, LTE 등의 유무선 통신을 이용할 수 있다.The monitoring device 100 may use wired/wireless communication such as Wi-Fi, Bluetooth, 3G, and LTE when transmitting the data to the artificial intelligence server 300.

다음으로 도 1에 개시된 스카우팅 드론(200)에 대해 설명하기로 한다. Next, the scouting drone 200 disclosed in FIG. 1 will be described.

통상적으로 농업에 사용되는 드론은 병해충 방제작업, 제초제나 비료 살포, 병해충 예찰 등의 작업에 사용하고 있으며, 밭 작물 등의 모니터링에는 사용되고 있지 못하다. 그 이유로는 드론의 배터리 문제나 운전 등의 어려움으로 인해 밭작물이나 과수 등의 근접 촬영이 어렵기 때문이었다. Conventionally, drones used in agriculture are used for tasks such as pest control, weed killer or fertilizer spray, pest surveillance, etc., and are not used for monitoring field crops. The reason for this was that it was difficult to take close-up shots of field crops or fruit trees due to drone battery problems or difficulties in driving.

그러나 최근 드론 기술이 고도화됨에 따라 밭 작물의 초, 중, 후기, 성숙기 수확기 등 생육과정에서 드론을 이용하여 개별 작물의 전수조사 및 영상 이미지 분석을 통해 현재 작물의 상태를 정확하게 판단할 수 있을 수준이 되었다.However, with the recent advancement of drone technology, it is not possible to accurately determine the current state of crops through total survey of individual crops and video image analysis using drones during the growth process, such as early, middle, late, and mature harvesting of field crops. It became.

이와 같은 용도로 본 발명의 스카우팅 드론(200)은 상기 농사지역을 기 설정된 경로 및 높이에 따라 비행하며 상기 농사지역 내 작물 및 토양을 촬영하여 저장하는 역할을 한다. 또한 촬영된 데이터를 실시간으로 인공지능 서버(300)에 송신함으로써 상기 인공지능 서버(300)가 경작현황 분석이 가능하도록 한다.For this purpose, the scouting drone 200 of the present invention flies over the farming area according to a predetermined path and height, and serves to photograph and store crops and soil in the farming area. In addition, by transmitting the captured data to the artificial intelligence server 300 in real time, the artificial intelligence server 300 enables the analysis of the farming status.

이 때 인공지능 서버(300)는 스카우팅 드론(200)으로부터 수신된 정보 또는 영상이미지를 실시간으로 분석하여 추가 촬영이 필요하거나 근접 촬영이 필요한 경우에는 스카우팅 드론(200)에게 추가 촬영 또는 근접 촬영을 하도록 즉각 지시할 수 있다.At this time, the artificial intelligence server 300 analyzes the information or video image received from the scouting drone 200 in real time, and when additional shooting is required or close-up shooting is required, the scouting drone 200 takes an additional or close-up shot. can be ordered immediately.

도 2는 스카우팅 드론(200)의 구성부를 도시한 도면이다. 도 2에 따르면 상기 드론(200)은 센서부(201), 촬영부(202), 저장부(202), , 통신부(204), 제어부(205)를 포함할 수 있다.2 is a diagram showing the configuration of the scouting drone 200. According to FIG. 2 , the drone 200 may include a sensor unit 201, a photographing unit 202, a storage unit 202, a communication unit 204, and a control unit 205.

센서부(201)는 드론이 비행하는 항로에 필요한 위치 및 방위를 감지하기 위해 필요한 항법센서와 방위센서를 포함할 수 있다. 또한, 센서부(201)는 비행고도를 감지하기 위한 고도센서, 비행방향을 감지하기 위한 자이로센서 및 속도센서를 구비할 수 있다. 추가적으로 비행 또는 근접 촬영 중에 농작물과의 충돌을 방지하기 위해 근접 센서를 구비할 수 있다. The sensor unit 201 may include a navigation sensor and a direction sensor necessary for detecting a position and direction required for a route in which the drone flies. In addition, the sensor unit 201 may include an altitude sensor for detecting a flight altitude, a gyro sensor for detecting a flight direction, and a speed sensor. Additionally, a proximity sensor may be provided to prevent collision with crops during flight or close-up photography.

촬영부(202)는 경작지역의 토지의 상태나 농작물의 성장을 촬영하며 야간 촬영을 위해 적외선 카메라 등도 사용될 수 있다.The photographing unit 202 photographs the state of land or the growth of crops in a farming area, and an infrared camera or the like may be used for nighttime photography.

저장부(203)는 상기 촬영부(202)에서 촬영된 이미지나 영상을 저장하고 통신부(204)를 통해 촬영된 정보를 인공지능 서버(300)에 송신한다.The storage unit 203 stores the image or video captured by the photographing unit 202 and transmits the captured information to the artificial intelligence server 300 through the communication unit 204 .

통신부(204)는 하나의 스카우팅 드론(200)과 인공지능 서버(300), 오토로봇(400), 때로는 다른 스카우팅 드론(200)과 통신을 하기 위하여 구비된다. 통신부(204)는 통신 프로토콜에 의해 통신이 이루어질 수 있으며, 특정의 전용 무선 주파수에 의해 통신이 이루어질 수도 있다.The communication unit 204 is provided to communicate with one scouting drone 200, an artificial intelligence server 300, an auto robot 400, and sometimes another scouting drone 200. The communication unit 204 may communicate through a communication protocol, or may communicate through a specific dedicated radio frequency.

제어부(205)는 스카우팅 드론(200)의 비행 동작을 제어하고, 센서부(201)에서 감지된 정보와 촬영부(202)에서 촬영된 영상 등의 데이터를 저장부(203)에 저장하고, 인공지능 서버(300)에 수집한 데이터를 전송하도록 제어할 수 있다. 또한, 제어부(205)는 인공지능 서버(300)로부터 추가 촬영 또는 근접 촬영을 지시받으면 이를 수행하기 위해 스카우팅 드론(200)의 비행 및 촬영을 제어할 수 있다. The control unit 205 controls the flight operation of the scouting drone 200, stores data such as information detected by the sensor unit 201 and images captured by the photographing unit 202 in the storage unit 203, and artificial The intelligence server 300 can be controlled to transmit the collected data. In addition, the controller 205 may control the flight and shooting of the scouting drone 200 to perform additional shooting or close-up shooting when instructed by the artificial intelligence server 300 .

한편, 스카우팅 드론(200)이 주간에 비행을 하며 데이터를 습득하는 경우에는 태양빛에 빛을 반사할 수 있도록 드론의 표면 재질을 구성할 수 있다. 예를 들면 태양빛을 반사하기 쉬운 금속 재질로 드론을 제작하게 되면 주간에 비행을 하면서 유해한 조수를 밭에서 ?i아내는 역할을 수행하게 된다.Meanwhile, when the scouting drone 200 flies during the daytime and acquires data, the surface material of the drone may be configured to reflect sunlight. For example, if a drone is made of a metal material that easily reflects sunlight, it will fly during the daytime and play a role in removing harmful tides from the fields.

또한, 스카우팅 드론(200)에 유해 조수를 격퇴할 수 있는 음향장치를 설치함으로써 비행 중에 작물에 접근하는 유해조수를 효과적으로 격퇴하거나 충돌을 예방할 수 있다.In addition, by installing a sound device capable of repelling harmful birds in the scouting drone 200, it is possible to effectively repel harmful birds approaching crops during flight or to prevent collisions.

스카우팅 드론(200)의 또다른 기능으로는 오토로봇(400)의 주행 경로를 감시하고, 상기 오토로봇(400)이 경작지역을 주행하는 도중 정해진 경로를 이탈하게 되면 주행 경로를 바로 잡아주는 역할도 수행할 수 있다. 이 때 스카우팅 드론(200)은 상기 오토로봇(400)과 실시간으로 경로정보를 송수신할 수 있으며 오토로봇(400)이 경로를 바로잡을 수 있도록 길잡이가 될 수도 있다. Another function of the scouting drone 200 is to monitor the driving route of the auto robot 400, and to correct the driving route if the auto robot 400 deviate from the predetermined route while driving in a farming area. can be done At this time, the scouting drone 200 can transmit and receive route information with the auto robot 400 in real time, and can serve as a guide for the auto robot 400 to correct the route.

다음으로 도 1에 개시된 인공지능 서버(300)에 대해 설명하기로 한다.Next, the artificial intelligence server 300 disclosed in FIG. 1 will be described.

상기 인공지능 서버(300)는 스카우팅 드론(200)에게 명령을 내려 경작지역의 상태와 작물의 현황에 대한 정보를 수시로 입수한다. 또한 앞서 설명한 바와 같이 모니터링 디바이스(100)가 주기적으로 감지한 경작지역의 기후환경 데이터를 저장하고, 기상청 등이 제공하는 거시적인 기후환경 데이터를 수신하게 된다. The artificial intelligence server 300 issues commands to the scouting drone 200 to obtain information about the state of the cultivation area and the current state of crops from time to time. In addition, as described above, the monitoring device 100 stores the climate environment data of the farming area periodically detected, and receives macroscopic climate environment data provided by the Korea Meteorological Administration.

이 때 작업일지는 모니터링 디바이스(100)와 스카우팅 드론(200)으로부터 취합된 경작지역의 기후, 토지상황 및 농작물의 작황 현황과 수년 간의 축적된 농작업 데이터를 인공지능 서버(300)에 입력하게 되면 머신러닝(machine learning), 딥러닝(deep learning)과 같은 알고리즘을 통해 일별, 주별, 월별 경작지역에 필요한 농작업을 생성하여 시간 순서대로 배열된 작업일지가 완성이 된다.At this time, when the work log is input to the AI server 300, the climate of the farming area, the land situation, and the cropping status of crops collected from the monitoring device 100 and the scouting drone 200 and the agricultural work data accumulated over the years Through algorithms such as machine learning and deep learning, daily, weekly, and monthly farming tasks are generated, and a work log arranged in chronological order is completed.

마지막으로 인공지능 서버(300)는 작업일지에 따라 필요한 농작업을 수행하도록 오토로봇(400)에게 지시하며, 이 때 다양한 농작업을 수행하도록 부속작업기를 장착하거나 교체하도록 지시할 수도 있다. 또한, 오토로봇(400)이 작업을 나가는 동안 스카우팅 드론(200)도 함께 비행하도록 명령할 수도 있다.Finally, the artificial intelligence server 300 instructs the autorobot 400 to perform necessary agricultural tasks according to the work log, and may instruct the auto robot 400 to mount or replace an auxiliary work machine to perform various agricultural tasks. In addition, the scouting drone 200 may be commanded to fly together while the auto robot 400 is out of work.

마지막으로 도 1에 개시된 오토로봇(400)에 대해 설명하기로 한다. Finally, the auto robot 400 disclosed in FIG. 1 will be described.

상기 오토로봇(400)은 앞서 설명한 바와 같이 인공지능 서버(300)가 지시한 명령에 따라 선택된 농작업을 수행하는 기능을 한다. 이 때 선택된 농작업을 하기 위하여 상기 오토로봇(400)은 모듈형 구조로 되어 있고, 필요한 농작업용 부속기 모듈을 장착한 다음 작업을 수행하기 위하여 경작지로 주행을 시작한다.As described above, the auto robot 400 functions to perform selected agricultural tasks according to commands instructed by the artificial intelligence server 300 . At this time, in order to perform the selected agricultural work, the auto robot 400 has a modular structure, mounts a necessary accessory module for agricultural work, and then starts driving to the farmland to perform the work.

경작지로 이동을 할 때 오토로봇(400)은 단독으로 주행을 하지 않고, 스카우팅 드론(200)과 함께 이동할 수 있으며, 스카우팅 드론(200)이 상기 로봇(400)의 주행 속도에 맞춰 천천히 비행할 수 있다.When moving to farmland, the auto robot 400 does not travel alone, but can move together with the scouting drone 200, and the scouting drone 200 can fly slowly according to the driving speed of the robot 400 there is.

한편, 오토로봇(400)은 인공지능 서버(300)가 미리 설정해놓은 경로에 따라 주행을 하게 되는데 주행경로의 상태에 따라 예기치 못하게 경로를 이탈하는 상황이 발생할 수 있다. 이러한 경우에는 오토로봇(400)은 앞서 설명한 바와 같이 스카우팅 드론(200)과의 교신을 통해 경로를 수정함으로써 예정된 농작업을 수행할 수 있도록 한다.On the other hand, the auto robot 400 drives according to a path set in advance by the artificial intelligence server 300, but unexpected departure from the path may occur depending on the state of the driving path. In this case, as described above, the auto robot 400 corrects the route through communication with the scouting drone 200 so as to perform scheduled agricultural work.

또한, 인공지능 서버(300)에 의해 지시된 농작업의 유형에 따라 무거운 부속기 모듈을 설치해야 하는 경우 오토로봇(400)은 충분한 파워를 낼 수 있도록 모듈형 전력공급장치(배터리)를 교체할 수 있다. 이 경우 오토로봇(400)은 배터리에 의한 구동방식 외에도 엔진방식을 채택할 수 있으며 다양한 내연기관을 채택하여 작동할 수 있다.In addition, if a heavy accessory module needs to be installed according to the type of agricultural work instructed by the artificial intelligence server 300, the auto robot 400 can replace the modular power supply (battery) so that it can generate sufficient power. there is. In this case, the auto robot 400 may adopt an engine method in addition to a driving method by a battery and may operate by adopting various internal combustion engines.

한편, 상기 오토로봇(400)은 농작업의 효율을 높이기 위하여 주간 뿐만 아니라 야간에도 작업을 수행할 수 있으며, 이 경우 주행경로 주변이나 경작지 주변의 관찰을 원활하게 하기 위하여 적외선 카메라, 초음파, 레이다, Lidar 등의 비젼시스템을 장착할 수 있다.On the other hand, the auto robot 400 can perform work not only during the day but also at night in order to increase the efficiency of agricultural work. A vision system such as lidar can be installed.

또한, 농작업 수행의 속도를 높이기 위하여 둘 이상의 오토로봇(400)이 주행을 하거나, 동시에 작업을 하는 경우에는 로봇과 로봇 간 또는 로봇과 스카우팅 드론(100) 간에 경로정보와 작업정보를 주고받고, 먼저 작업을 마친 로봇이 다른 로봇의 설정된 작업량을 나누어서 수행하도록 설정될 수 있다. 즉 상기 오토로봇(400)은 분업이 가능하도록 설정될 수 있다.In addition, in order to increase the speed of agricultural work, when two or more auto robots 400 drive or work at the same time, route information and work information are exchanged between robots and robots or between robots and scouting drones 100, The robot that has completed the work first may be set to divide and perform the set workload of other robots. That is, the auto robot 400 can be set to enable division of labor.

전술된 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing may be modified and modified by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical idea of the present invention, but to explain, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The protection scope of the present invention should be construed according to the claims below, and all technical ideas within the equivalent range should be construed as being included in the scope of the present invention.

100: 모니터링 디바이스
200: 스카우팅 드론
300: 인공지능 서버
400: 오토로봇100: monitoring device
200: scouting drone
300: artificial intelligence server
400: auto robot

Claims (5)

경작지역의 기온, 강수량, 일조량, 바람, 습도를 포함하는 기후정보를 일정시간 간격으로 연속하여 측정하는 하나 이상의 모니터링 디바이스;
상기 경작지역을 기 설정된 경로 및 높이에 따라 비행하며 상기 경작지역 내 작물 및 토양을 촬영하여 저장하는 스카우팅 드론;
상기 모니터링 디바이스를 통해 획득한 기후정보와 상기 스카우팅 드론을 통해 습득한 작물이미지와 토양이미지를 이용하고, 미리 설정된 농작업 작업일지에 맞춰 필요한 농작업을 도출하는 인공지능 서버; 및
상기 농작업을 수행하기 위해 필요한 모듈형 부속작업기를 교체하여 장착한 다음 미리 설정된 경로를 따라 이동하며 자율적으로 농작업을 수행하는 오토로봇;을 포함하는 것을 특징으로 하는
스카우팅 드론과 오토로봇을 이용한 스마트 농업 시스템.At least one monitoring device for continuously measuring climate information including temperature, precipitation, sunlight, wind, and humidity of the cultivation area at regular time intervals;
a scouting drone that flies over the cultivation area according to a predetermined path and height, and photographs and stores crops and soil in the cultivation area;
An artificial intelligence server for deriving necessary agricultural work according to a preset agricultural work log, using the climate information obtained through the monitoring device and the crop image and soil image obtained through the scouting drone; and
An auto robot that replaces and mounts the modular accessory work required to perform the agricultural work, moves along a preset path, and autonomously performs agricultural work;
Smart farming system using scouting drones and autobots. 제1항에 있어서,
상기 드론은 작물에 접근하는 유해조수를 퇴치하기 위하여 빛을 반사하는 재질로 만들어지는 것을 특징으로 하는
스카우팅 드론과 오토로봇을 이용한 스마트 농업 시스템.According to claim 1,
The drone is characterized in that it is made of a material that reflects light to combat harmful birds approaching the crops
Smart farming system using scouting drones and autobots. 제1항에 있어서,
상기 인공지능 서버는 상기 드론으로부터 실시간으로 전달되는 작물이미지와 토양이미지를 분석하여 드론에게 추가촬영 또는 근접촬영을 하도록 지시하는 것을 특징으로 하는
스카우팅 드론과 오토로봇을 이용한 스마트 농업 시스템.According to claim 1,
The artificial intelligence server analyzes the crop image and soil image transmitted in real time from the drone and instructs the drone to take additional or close-up shots.
Smart farming system using scouting drones and autobots. 제1항에 있어서,
상기 오토로봇은 미리 설정된 경로를 주행하다가 경로를 이탈시 앞서 비행중인 상기 드론으로부터 경로정보를 받아 경로를 수정하는 것을 특징으로 하는
스카우팅 드론과 오토로봇을 이용한 스마트 농업 시스템.According to claim 1,
The autorobot is driving on a preset route, and when it deviates from the route, it is characterized in that it receives route information from the drone flying ahead and corrects the route.
Smart farming system using scouting drones and autobots. 제1항에 있어서,
상기 오토로봇은 농작업 효율을 높이기 위하여 한밤중이나 야간에도 작업이 가능하도록 비젼시스템이 장착된
스카우팅 드론과 오토로봇을 이용한 스마트 농업 시스템.According to claim 1,
The auto robot is equipped with a vision system so that it can work in the middle of the night or at night to increase agricultural work efficiency.
Smart farming system using scouting drones and autobots.
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CN117745041A (en) * 2024-02-20 2024-03-22 安徽农业大学 Unmanned farm corn planting management method

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