KR101549485B1 - 쿼드로터의 자기 위치 인식 방법 및 그 장치 - Google Patents

Abstract

쿼드로터의 자기 위치 인식 방법 및 그 장치가 개시된다. 여기서, 자기 위치 인식장치는 쿼드로터가 상기 쿼드로터의 바닥면에 부착된 카메라를 이용하여 상기 바닥면의 패턴 배열 및 마크가 포함된 바닥면 이미지를 생성하는 단계, 그리고 상기 바닥면 이미지를 처리하여 상기 쿼드로터와 상기 바닥면의 패턴과의 거리를 측정하여 상기 쿼드로터의 위치를 인식하는 단계를 포함한다.

Description

쿼드로터의 자기 위치 인식 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR LOCALIZATION OF QUAD-ROTOR}

본 발명은 쿼드로터의 자기 위치 인식 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

쿼드로터는 무인 비행체로서 최근에 급속도로 그 이용가치가 증가하였다. 군사 분야에서 적진지 정찰이나 지형 탐색, 민간 상용분야에서는 교통 상황 모니터링, 대기오염감시, 또한 산불이나 화재 등의 재해시 구조작업을 위한 모니터링 등 다양한 곳에서 응용되고 있다.

종래에 쿼드로터의 위치를 측정하는 방식은 쿼드로터에 탑재된 카메라를 통한 마크 인식 기술이 사용되고 있다. 즉, 쿼드로터의 카메라에서 마크를 인식하여 카메라의 위치를 파악하는 기술이다. 하지만, 카메라만을 이용하는 경우, 거리에 따라 정확도가 급격히 떨어지는 문제가 발생한다.

또한, 종래에 쿼드로터 군집 제어 기술은 다수의 쿼드로터를 제어하기 위해 주로 모션 캡쳐를 통해 위치를 인식하여 제어하는 기술이다. 하지만 이 경우 모션 캡쳐의 적용 범위 한계로 협소한 공간만 제어할 수 있다. 그리고 쿼드로터 내부에서 마크 인식 실행시, 프로세싱 작업이 많이 수행되므로 내부에서 마크 인식의 어려움이 존재한다.

따라서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 패턴 배열을 이용한 쿼드로터의 자기 위치 인식 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 한 특징에 따르면, 쿼드로터의 자기 위치 인식 방법은 쿼드로터가 상기 쿼드로터의 바닥면에 부착된 카메라를 이용하여 지면의 패턴 배열 및 마크가 포함된 지면 이미지를 생성하는 단계, 그리고 상기 지면 이미지를 처리하여 상기 쿼드로터와 상기 지면과의 거리를 측정하여 상기 쿼드로터의 위치를 인식하는 단계를 포함한다.

상기 쿼드로터의 위치를 인식하는 단계는,

상기 지면 이미지를 디코딩하는 단계, 상기 지면 이미지에 포함된 다수의 패턴을 그룹핑하는 단계, 그리고 그룹핑된 패턴과 상기 쿼드로터와의 거리를 측정하여 위치를 인식하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 디코딩하는 단계는,

상기 지면 이미지를 I, B, P 프레임 단위로 구분하는 단계, 그리고 상기 지면 이미지가 누적되면, 상기 P 프레임을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 디코딩하는 단계는

상기 쿼드로터와 상기 지면 간의 높이에 따라 상기 지면 이미지의 디코딩 영역을 분할할 수 있다.

상기 디코딩하는 단계는,

상기 마크 내에 패리티 비트를 추가하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 쿼드로터와 상기 지면 간의 높이는,

울트라 사운드(Ultra sound) 장비를 이용하여 측정될 수 있다.

상기 위치를 인식하는 단계는,

상기 카메라의 화각과 레졸루션을 이용하여 상기 쿼드로터를 수평 및 수직으로 구분하는 단계, 그리고 상기 카메라가 회전한 정도를 고려한 상기 쿼드로터의 위치를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 쿼드로터의 자기 위치 인식 장치는, 쿼드로터에 탑재되어 상기 쿼드로터의 자기 위치를 인식하는 장치로서, 상기 쿼드로터의 바닥면에 부착되어 지면을 촬영하는 카메라, 상기 카메라가 촬영한 상기 지면의 패턴 배열 및 마크가 포함된 지면 이미지를 생성하는 이미지 생성부, 상기 지면 이미지를 디코딩하는 이미지 처리부, 그리고 상기 이미지 처리부가 디코딩한 결과를 이용하여 상기 쿼드로터와 상기 지면과의 거리를 측정하여 상기 쿼드로터의 위치를 인식하는 위치 인식부를 포함한다.

상기 위치 인식부는,

상기 카메라의 화각과 레졸루션을 이용하여 상기 쿼드로터를 수평 및 수직으로 구분하고, 상기 카메라가 회전한 정도를 고려한 상기 쿼드로터의 위치를 계산할 수 있다.

상기 이미지 처리부는,

상기 지면 이미지에 포함된 다수의 패턴을 그룹핑하여 디코딩하고,

상기 위치 인식부는,

상기 그룹핑된 패턴과 상기 쿼드로터와의 거리를 측정하여 위치를 인식할 수 있다.

상기 이미지 처리부는,

상기 지면 이미지를 I, B, P 프레임 단위로 구분하고, 상기 지면 이미지가 누적되면, 상기 P 프레임을 제거할 수 있다.

상기 이미지 처리부는,

상기 쿼드로터와 상기 지면 간의 높이에 따라 상기 지면 이미지의 디코딩 영역을 분할할 수 있다.

상기 이미지 처리부는,

상기 마크 내에 패리티 비트를 추가할 수 있다.

상기 쿼드로터와 상기 지면 간의 높이는,

울트라 사운드(Ultra sound) 장비를 이용하여 측정할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 쿼드로터 군집 비행 및 로봇 분야의 자율 주행에서 자기 위치 인식에 적용될 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자기 위치 인식 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 자기 위치 인식 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 패턴을 통한 자율 비행을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 마크 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 자기 위치 인식 예시도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

또한, 명세서에 기재된 "…부"의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

이하, 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예에 따른 쿼드로터의 자기 위치 인식 방법 및 그 장치에 대하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자기 위치 인식 장치의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 자기 위치 인식 방법을 나타낸 순서도이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 패턴을 통한 자율 비행을 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 마크 예시도이며, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 자기 위치 인식 예시도이다.

먼저, 도 1을 참조하면, 쿼드로터의 자기 위치 인식 장치(100)는 카메라(101), 이미지 생성부(103), 이미지 처리부(105) 및 위치 인식부(107)를 포함한다.

카메라(101)는 쿼드로터의 바닥면에 장착되어 지면을 촬영하는데 사용된다. 이미지 생성부(103)는 카메라(101)가 촬영한 지면 이미지를 생성한다. 즉, 카메라(101)가 촬영한 지면의 패턴 배열 및 마크가 포함된 지면 이미지를 생성한다. 이미지 처리부(105)는 이미지 생성부(103)가 생성한 지면 이미지를 디코딩한다. 위치 인식부(107)는 이미지 처리부(105)가 디코딩한 결과를 이용하여 쿼드로터와 지면과의 거리를 측정하여 쿼드로터의 위치를 인식한다.

쿼드로터의 자기 위치 인식 장치(100)의 동작을 설명하면, 도 2와 같다.

도 2를 참조하면, 자기 위치 인식 장치(100)의 바닥면에 부착된 카메라(101)를 이용하여 도 3 및 도 4와 같이, 지면의 패턴 배열 및 마크가 포함된 지면 이미지를 생성한다(S101).

이때, 쿼드로터의 자기 위치 인식 장치(100)는 도 3과 같이, 지면에 설치된 다수의 패턴을 이용하여 자기 위치를 파악하는데, 높이 값은 울트라 사운드(Ultra sound) 장비를 이용하여 측정할 수 있다.

자기 위치 인식 장치(100)의 이미지 처리부(105)는 지면의 패턴을 그룹핑(S103)하고 지면 이미지를 I, B, P 프레임 단위로 구분한다(S105). 그리고 지면 이미지가 누적되면 누적된 지면 이미지로부터 P 프레임을 제거한다(S107).

여기서, 보다 정확한 위치 확인을 위해 그룹핑을 하는데, 이는 만약 다수의 패턴을 사용하더라도, 기존의 방식처럼 하나의 패턴만을 사용하는 경우, 정확성이 떨어지는 문제가 발생하므로, 이를 막기 위해서이다. 즉, 카메라(100)에서 확보된 다수의 패턴을 그룹핑 하여 정확한 위치를 파악하도록 한다.

또한, 이미지 처리부(105)는 빠른 선택을 위한 선택적 이미지를 디코딩한다. 대부분의 쿼드로터의 경우 프로세서 성능이 떨어지므로 이미지 처리를 내부에서 할 경우, 처리할 수 있는 시간이 부족하다. 따라서, 압축이 되어 생성된 이미지를 I, B, P 프레임 단위로 구분하여 데이터가 누적되면 P 프레임을 제거하는 방식으로 가장 최근 데이터를 획득하도록 한다.

다음, 자기 위치 인식 장치(100)의 이미지 처리부(105)는 지면 이미지를 디코딩(S109)하고, 위치 인식부(107)는 쿼드로터와 지면 간의 높이, 쿼드로터의 수직/수평 구분 및 카메라 회전 각도를 고려하여 쿼드로터의 위치를 계산한다(S111).

여기서, 이미지 처리부(105)는 높이에 따라 카메라에 수신된 이미지에 지면에 설치된 마크 개수가 달라진다는 것을 고려하여 높이에 따라 이미지 프로세싱하는 영역을 1/3, 또는 1/2과 같이 분할하여 처리한다.

또한, 이미지 처리부(105)는 마크의 정확성 향상을 위한 패리티 비트(parity bit)를 추가한다. 이때, 잘못된 마크 인식을 최소화 하기 위해 마크 내에 패리티 비트를 추가하여 정확도를 높일 수 있다.

또한, 이미지 처리부(105)는 카메라(101)의 화각과 레졸루션(resolution)을 이용하여 도 5와 같이 쿼드로터를 수평 및 수직으로 구분하고, 카메라가 회전한 정도를 고려한 쿼드로터의 위치를 계산한다.

이때, 카메라(101)의 화각과 레졸루션이 주어지면 수평과 수직으로 구분하여 위치를 인식할 수 있는데, 도 5에 따르면, 수평 화각은 51.62°, 수직 화각은 43.18°, 이미지 레졸루션은 640×480이 된다.

도 5의 (a)는 쿼드로터가 지면과 수평일 때의 측정 방법을 나타내고, 도 5의 (b)는 roll 방향으로 기울어져 있을 때 측정 방법을 나타낸다. 피치(Pitch) 값 변경에 대해서도 도 5의 (b)와 동일한 방법으로 측정한다.

도 5에서 α는 쿼드로터에서 마크를 바라볼 때 각을 나타내고, c는 지면으로부터 쿼드로터의 높이 즉, 고도를 나타낸다.

또한, 위치 인식부(107)는 카메라가 회전한 정도(

)를 고려하여 쿼드로터와 마크와의 거리(

,

)를 측정하여 위치(X, Y)를 인식하는데, 수학식 1과 같다.

여기서,

는 쿼드로터가 마크를 바라볼 때 수평방향으로 측정된 각도이며,

는 수직방향으로으로 측정된 각도이고,

는 수평방향으로 기울어진 쿼드로터의 각도이고,

는 쿼드로터가 수직방향으로 기울어진 쿼드로터의 각도이며, C는 높이 (고도)이고, Hd, Vd는 각각 쿼드로터에서 마커의 중앙 부분까지의 수직, 수평에 대한 거리를 나타내며,

는 마크와 수평면과의 회전된 각도를 나타내고, u는 마크 자체가 회전된 각도를 나타내며, PatternX, PatternY는 각각 마크 패턴의 실제 위치를 나타낸다.

이미지 처리부(105)는 조도 환경에 따라 임계치(Threshold) 측정을 적응형 변경하는 방식을 사용한다. 전체적인 밝기 즉, 측정된 마크는 검정색이고, 밝기에 따라 검정색의 정도가 틀려진다는 점을 착안하여 밝기를 측정하며, 이를 기반으로 이미지 프로세싱에서 가장 로드가 심한 임계치를 측정하는 것이다.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (14)

1. 쿼드로터가 상기 쿼드로터의 바닥면에 부착된 카메라를 이용하여 지면의 패턴 배열 및 마크가 포함된 지면 이미지를 생성하는 단계, 그리고
   상기 지면 이미지를 처리하여 상기 쿼드로터와 상기 지면과의 거리를 측정하여 상기 쿼드로터의 위치를 인식하는 단계를 포함하며,
   상기 쿼드로터의 위치를 인식하는 단계는, 상기 지면 이미지를 디코딩하는 단계, 상기 지면 이미지에 포함된 다수의 패턴을 그룹핑하는 단계, 그리고 그룹핑된 패턴과 상기 쿼드로터와의 거리를 측정하여 위치를 인식하는 단계를 포함하고,
   상기 디코딩하는 단계는, 상기 지면 이미지를 I, B, P 프레임 단위로 구분하는 단계, 그리고 상기 지면 이미지가 누적되면, 상기 P 프레임을 제거하는 단계, 그리고 상기 쿼드로터와 상기 지면간의 높이에 따라 상기 지면 이미지의 디코딩 영역을 분할하는 단계를 포함하는 쿼드로터의 자기 위치 인식 방법.
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 디코딩하는 단계는,
   상기 마크 내에 패리티 비트를 추가하는 단계
   를 더 포함하는 쿼드로터의 자기 위치 인식 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 쿼드로터와 상기 지면 간의 높이는,
   울트라 사운드(Ultra sound) 장비를 이용하여 측정되는 쿼드로터의 자기 위치 인식 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 위치를 인식하는 단계는,
   상기 카메라의 화각과 레졸루션을 이용하여 상기 쿼드로터를 수평 및 수직으로 구분하는 단계, 그리고
   상기 카메라가 회전한 정도를 고려한 상기 쿼드로터의 위치를 계산하는 단계
   를 포함하는 쿼드로터의 자기 위치 인식 방법.
8. 쿼드로터에 탑재되어 상기 쿼드로터의 자기 위치를 인식하는 장치로서,
   상기 쿼드로터의 바닥면에 부착되어 지면을 촬영하는 카메라,
   상기 카메라가 촬영한 상기 지면의 패턴 배열 및 마크가 포함된 지면 이미지를 생성하는 이미지 생성부,
   상기 지면 이미지를 디코딩하는 이미지 처리부, 그리고
   상기 이미지 처리부가 디코딩한 결과를 이용하여 상기 쿼드로터와 상기 지면과의 거리를 측정하여 상기 쿼드로터의 위치를 인식하는 위치 인식부를 포함하며,
   상기 이미지 처리부는 상기 지면 이미지에 포함된 다수의 패턴을 그룹핑하여 디코딩하고, 상기 지면 이미지를 I, B, P 프레임 단위로 구분하여 상기 지면 이미지가 누적되면 상기 P 프레임을 제거하고, 상기 쿼드로터와 상기 지면 간의 높이에 따라 상기 지면 이미지의 디코딩 영역을 분할하며,
   상기 위치 인식부는 상기 그룹핑된 패턴과 상기 쿼드로터와의 거리를 측정하여 위치를 인식하는 자기 위치 인식 장치.
9. 제8항에 있어서,
   상기 위치 인식부는,
   상기 카메라의 화각과 레졸루션을 이용하여 상기 쿼드로터를 수평 및 수직으로 구분하고, 상기 카메라가 회전한 정도를 고려한 상기 쿼드로터의 위치를 계산하는 자기 위치 인식 장치.
10. 삭제
11. 삭제
12. 삭제
13. 제8항에 있어서,
    상기 이미지 처리부는,
    상기 마크 내에 패리티 비트를 추가하는 자기 위치 인식 장치.
14. 제13항에 있어서,
    상기 쿼드로터와 상기 지면 간의 높이는,
    울트라 사운드(Ultra sound) 장비를 이용하여 측정되는 자기 위치 인식 장치.

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