KR101806053B1 - 3차원 드론 비행 경로 생성 장치 및 그 방법 - Google Patents

3차원 드론 비행 경로 생성 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 3차원 드론 비행 경로 생성 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 3차원 드론 비행 경로 생성 장치를 이용한 3차원 드론 비행 경로 생성 방법에 있어서, 3차원 드론 비행 경로 생성 방법은 기 설정된 이륙 지점과 착륙 지점 사이에서 비행한 드론의 복수의 비행 경로 정보로부터 추출된 복수의 3차원 비행 좌표를 수신하는 단계, 상기 복수의 3차원 비행 좌표 및 기 설정된 클러스터 개수에 해당하는 중심 좌표를 이용하여 복수의 클러스터를 생성하는 단계, 상기 복수의 클러스터 각각에 포함된 복수의 3차원 비행 좌표를 이용하여 복수의 상기 중심 좌표를 재설정하고, 재설정된 중심 좌표를 통해 상기 복수의 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계, 상기 이륙 지점과 착륙 지점에 대한 3차원 좌표 및 재조정된 복수의 클러스터를 이용하여 3차원 드론 비행 경로를 생성하는 단계를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 기존의 드론 비행 정보에 대한 빅데이터를 분석하여 3차원 비행 경로를 생성하므로 별도의 지형 정보가 없이도 안정성이 높은 3차원 자율 비행 경로를 설정할 수 있다.

Description

3차원 드론 비행 경로 생성 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR GENERATING THREE-DIMENSIONAL FLIGHT PATH OF DRONE AND METHOD THEREOF}
본 발명은 3차원 드론 비행 경로 생성 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 기존의 드론 비행 경로에 대한 빅데이터를 이용하여 효율적이고 안전한 드론의 3차원 자율 비행 경로를 생성하기 위한 3차원 드론 비행 경로 생성 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 이미지를 녹화하기 위한 감시 및 순찰 용도로의 사용이 급증하고 있다. 이는 무인 항공기 및 장착 카메라의 가격이 낮아지고 있음과 동시에 감시 및 순찰에 적합한 고해상도의 영상을 제공할 수 있기 때문이다. 이에 따라, 무인 항공기가 자율적으로 목표 영역 주위를 감시하고 비행하도록 하는 다양한 연구가 진행되고 있다.
이러한, 무인 항공기의 자율 운행에서 가장 중요한 요소는 무인 항공기가 자율적으로 운행할 수 있는 경로를 설정하는 것이다. 일반적으로, 무인 항공기의 자율 운행을 위한 비행 경로는 GPS(Global Positioning System)을 이용하여 설정된다. 그리고, 비행 안전성을 위해 지형의 등고선 정보를 반영한다.
하지만, GPS 및 등고선 정보를 이용한 비행 경로 설정의 경우, UAV가 비행할 경로에 대한 등고선 정보를 별도로 수집해야 하는 불편함이 있으며, 지도에 나타나지 않는 다양한 장애물들에 대한 정보도 별도로 수집해야 하는 문제점이 발생한다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 한국공개특허 제10-2016-0082886호(2016.07.11.공개)에 개시되어 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 기존의 드론 비행 경로에 대한 빅데이터를 이용하여 효율적이고 안전한 드론의 3차원 자율 비행 경로를 생성하기 위한 3차원 드론 비행 경로 생성 장치 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시예에 따르면 3차원 드론 비행 경로 생성 장치를 이용한 3차원 드론 비행 경로 생성 방법에 있어서, 3차원 드론 비행 경로 생성 방법은 기 설정된 이륙 지점과 착륙 지점 사이에서 비행한 드론의 복수의 비행 경로 정보로부터 추출된 복수의 3차원 비행 좌표를 수신하는 단계, 상기 복수의 3차원 비행 좌표 및 기 설정된 클러스터 개수에 해당하는 중심 좌표를 이용하여 복수의 클러스터를 생성하는 단계, 상기 복수의 클러스터 각각에 포함된 복수의 3차원 비행 좌표를 이용하여 복수의 상기 중심 좌표를 재설정하고, 재설정된 중심 좌표를 통해 상기 복수의 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계, 상기 이륙 지점과 착륙 지점에 대한 3차원 좌표 및 재조정된 복수의 클러스터를 이용하여 3차원 드론 비행 경로를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 복수의 클러스터를 생성하는 단계는, 기 설정된 클러스터 개수에 해당하는 중심 좌표를 상기 복수의 3차원 비행 좌표 중에서 랜덤하게 선택하여 설정하는 단계, 상기 중심 좌표와 상기 복수의 3차원 비행 좌표 간의 유클리디안 거리를 연산하는 단계, 그리고 복수의 3차원 비행 좌표를 상기 연산된 유클리디안 거리 중 가장 짧은 유클리디안 거리에 대응하는 중심 좌표 별로 클러스터링하여 상기 각각의 중심 좌표에 대응하는 복수의 클러스터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계는, 상기 설정된 중심 좌표 사이의 유클리디안 거리를 연산하는 단계, 상기 중심 좌표 사이의 유클리디안 거리 중 최소값을 가지는 유클리디안 거리와 기 설정된 임계값을 비교하는 단계, 그리고 상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 작거나 같으면 상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리에 대응하는 두 개의 중심 좌표의 평균값을 이용하여 3차원 비행 좌표를 재설정 하고, 크면 각각의 클러스터 별로 3차원 비행 좌표들의 평균값을 이용하여 3차원 비행 좌표를 재설정하는 단계, 그리고 상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리에 대응하는 두 개의 중심 좌표를 삭제하는 단계 를 포함할 수 있다.
상기 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계는, 상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 작거나 같으면 임의의 클러스터의 3차원 비행 좌표 중 상기 임의의 클러스터의 중심 좌표로부터 유클리디안 거리가 가장 먼 3차원 비행 좌표를 선택하는 단계, 그리고 상기 유클리디안 거리가 가장 먼 3차원 비행 좌표를 중심 좌표로 재설정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계는, 상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 크면, 각각의 클러스터 별로 3차원 비행 좌표들의 평균값을 연산하는 단계, 그리고 상기 평균값을 각각의 클러스터의 중심 좌표로 재설정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계는, 각각의 클러스터 별로 상기 재설정된 중심 좌표와 3차원 비행 좌표들 사이의 유클리디안 거리를 재연산하는 단계, 그리고 복수의 3차원 비행 좌표를 상기 재연산된 유클리디안 거리 중 가장 짧은 유클리디안 거리에 대응하는 상기 재설정된 중심 좌표 별로 클러스터링하여 상기 복수의 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계는, 현재 중심 좌표 및 상기 현재 중심 좌표에 대응하는 클러스터의 3차원 비행 좌표 사이의 유클리디안 거리의 합산값이 이전 중심 좌표 및 상기 이전 중심 좌표에 대응하는 클러스터의 3차원 비행 좌표 사이의 유클리디안 거리의 합산값보다 작거나 같을때까지 반복하여 수행할 수 있다.
상기 3차원 드론 비행 경로를 생성하는 단계는, 최종적으로 조정된 복수의 클러스터의 중심 좌표를 연결하여 상기 기 설정된 이륙 지점 및 착륙 지점 사이의 3차원 드론 비행 경로를 생성할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 드론 비행 경로 생성 장치는 기 설정된 이륙 지점과 착륙 지점 사이에서 비행한 드론의 복수의 비행 경로 정보로부터 추출된 복수의 3차원 비행 좌표를 수신하는 비행 좌표 수신부, 상기 복수의 3차원 비행 좌표 및 기 설정된 클러스터 개수에 해당하는 중심 좌표를 이용하여 복수의 클러스터를 생성하는 클러스터 생성부, 상기 복수의 클러스터 각각에 포함된 복수의 3차원 비행 좌표를 이용하여 복수의 상기 중심 좌표를 재설정하고, 재설정된 중심 좌표를 통해 상기 복수의 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표를 조정하는 클러스터 조정부, 상기 이륙 지점과 착륙 지점에 대한 3차원 좌표 및 재조정된 복수의 클러스터를 이용하여 3차원 드론 비행 경로를 생성하는 비행 경로 생성부를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 기존의 드론 비행 정보에 대한 빅데이터를 분석하여 3차원 비행 경로를 생성하므로 별도의 지형 정보가 없이도 안정성이 높은 3차원 자율 비행 경로를 설정할 수 있다.
또한, 기존 비행 좌표의 클러스터 설정 및 재설정 과정을 통해 경로의 중간 지점을 설정하므로 드론의 비행 효율을 극대화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 드론 비행 경로 생성 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 3차원 드론 비행 경로 생성 방법에 대한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 비행 좌표를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 2의 S220 단계를 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 5는 도 4의 S226 단계를 상세하게 설명하기 위한 도면이다.
도 6는 도 2의 S230 단계를 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 7은 도 2의 S230 단계를 상세하게 설명하기 위한 도면이다.
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 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
우선, 도 1을 통해 본 발명의 실시예에 따른 3차원 드론 비행 경로 생성 장치에 대해 살펴보도록 한다. 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 드론 비행 경로 생성 장치의 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 3차원 드론 비행 경로 생성 장치(100)는 비행 좌표 수신부(110), 클러스터 생성부(120), 클러스터 조정부(130) 및 비행 경로 생성부(140)를 포함한다.
먼저, 비행 좌표 수신부(110)는 기 설정된 이륙 지점과 착륙 지점 사이에서 비행한 드론의 복수의 비행 경로 정보로부터 추출된 복수의 3차원 비행 좌표를 수신한다.
이때, 비행 좌표 수신부(110)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 사용자 단말로부터 복수의 3차원 비행 좌표를 수신할 수 있으며, 본 발명의 실시예에 따른 3차원 드론 비행 경로 생성 장치(100)가 복수의 비행 경로 정보로부터 추출한 복수의 3차원 비행 좌표를 수신할 수도 있다.
다음으로, 클러스터 생성부(120)는 복수의 3차원 비행 좌표 및 기 설정된 클러스터 개수에 해당하는 중심 좌표를 이용하여 복수의 클러스터를 생성한다. 이때, 클러스터 개수는 외부 단말로부터 입력받아 기 설정되거나 본 발명의 실시예에 따른 3차원 드론 비행 경로 생성 장치(100)에 기 저장되어 있을 수 있다.
구체적으로, 클러스터 생성부(120)는 기 설정된 클러스터 개수에 해당하는 중심 좌표를 복수의 3차원 비행 좌표 중에서 랜덤하게 선택하여 설정하고, 중심 좌표와 복수의 3차원 비행 좌표 간의 유클리디안 거리를 연산한다.
그리고, 클러스터 생성부(120)는 복수의 3차원 비행 좌표를 연산된 유클리디안 거리 중 가장 짧은 유클리디안 거리에 대응하는 중심 좌표 별로 클러스터링하여 각각의 중심 좌표에 대응하는 복수의 클러스터를 생성한다.
다음으로, 클러스터 조정부(130)는 복수의 클러스터 각각에 포함된 복수의 3차원 비행 좌표를 이용하여 복수의 중심 좌표를 재설정하고, 재설정된 중심 좌표를 통해 복수의 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표를 조정한다.
구체적으로, 클러스터 조정부(130)는 설정된 중심 좌표 사이의 유클리디안 거리를 연산한 후, 중심 좌표 사이의 유클리디안 거리 중 최소값을 가지는 유클리디안 거리와 기 설정된 임계값을 비교한다.
이때, 클러스터 조정부(130)는 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 작거나 같으면 최소값을 가지는 유클리디안 거리에 대응하는 두 개의 중심 좌표의 평균값을 이용하여 3차원 비행 좌표를 재설정한다. 그리고, 클러스터 주정부(130)는 최소값을 가지는 유클리디안 거리에 대응하는 두 개의 중심 좌표를 삭제한다.
구체적으로, 클러스터 조정부(130)는 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 작거나 같으면 임의의 클러스터의 3차원 좌표 중 임의의 클러스터의 중심 좌표로부터 유클리디안 거리가 가장 먼 3차원 비행 좌표를 선택한다.
그리고, 클러스터 조정부(130)는 유클리디안 거리가 가장 먼 3차원 비행 좌표를 중심 좌표로 재설정한다.
반면, 클러스터 조정부(130)는 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 크면 각각의 클러스터 별로 3차원 비행 좌표들의 평균값을 이용하여 3차원 비행 좌표를 재설정한다.
구체적으로, 클러스터 조정부(130)는 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 크면, 각각의 클러스터 별로 3차원 비행 좌표들의 평균값을 연산한다.
그리고, 클러스터 조정부(130)는 평균값을 각각의 클러스터의 중심 좌표로 재설정한다.
그러면, 클러스터 조정부(130)는 각각의 클러스터 별로 재설정된 중심 좌표와 3차원 비행 좌표들 사이의 유클리디안 거리를 연산한다.
그리고, 클러스터 조정부(130)는 복수의 3차원 비행 좌표를 재연산된 유클리디안 거리 중 가장 짧은 유클리디안 거리에 대응하는 재설정된 중심 좌표 별로 클러스터링하여 복수의 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표를 조정한다.
한편, 클러스터 조정부(130)는 현재 중심 좌표 및 상기 현재 중심 좌표에 대응하는 클러스터의 3차원 비행 좌표 사이의 유클리디안 거리의 합산값이 이전 중심 좌표 및 이전 중심 좌표에 대응하는 클러스터의 3차원 비행 좌표 사이의 유클리디안 거리의 합산값보다 작거나 같을때까지 반복하여 수행한다.
다음으로, 비행 경로 생성부(140)는 이륙 지점과 착륙 지점에 대한 3차원 좌표 및 재조정된 복수의 클러스터를 이용하여 3차원 드론 비행 경로를 생성한다.
구체적으로, 비행 경로 생성부(140)는 최종적으로 조정된 복수의 클러스터의 중심 좌표를 연결하여 기 설정된 이륙 지점 및 착륙 지점 사이의 3차원 드론 비행 경로를 생성한다.
이하에서는 도 2 내지 도 7을 통해 본 발명의 실시예에 따른 3차원 드론 비행 경로 생성 장치를 이용한 3차원 드론 비행 경로 생성 방법에 대해 살펴보도록 한다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 3차원 드론 비행 경로 생성 방법에 대한 순서도이다.
우선, 비행 좌표 수신부(110)는 기 설정된 이륙 지점과 착륙 지점 사이에서 비행한 드론의 복수의 비행 경로 정보로부터 추출된 복수의 3차원 비행 좌표를 수신한다(S210). 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 비행 좌표를 설명하기 위한 도면이다.
예를 들어, 도 3에서와 같이 기 설정된 이륙 지점(A)과 착륙 지점(B)가 있다고 가정한다. 그러면, 드론 조종자가 이륙 지점(A)에서 착륙 지점(B)까지 드론을 복수회 비행시켜, 도 3에서와 같은 복수개의 비행 경로 정보를 수집한다. 이러한 비행 경로 정보는 GPS 좌표 및 높이 정보를 포함하므로, 도 3에서와 같은 3차원 정보로 수집된다.
그러면, 비행 경로 정보에서 기 설정된 시간 간격별로 드론의 3차원 비행 좌표를 추출할 수 있다. 비행 좌표 수신부(110)는 이와 같이 복수의 비행 경로 정보로부터 추출된 복수개의 3차원 비행 좌표를 수신한다.
다음으로, 클러스터 생성부(120)는 복수의 3차원 비행 좌표 및 기 설정된 클러스터 개수에 해당하는 중심 좌표를 이용하여 복수의 클러스터를 생성한다(S220). 도 4는 도 2의 S220 단계를 상세하게 나타낸 순서도이고, 도 5는 도 4의 S226 단계를 상세하게 설명하기 위한 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 클러스터 생성부(120)는 기 설정된 클러스터 개수에 해당하는 중심 좌표를 복수의 3차원 비행 좌표 중에서 랜덤하게 선택하여 설정한다(S222). 예를 들어, 클러스터의 개수가 20개라고 가정하면, 중심 좌표 역시 20개가 설정된다. 20개의 중심 좌표는 랜덤하게 설정되나 서로 다르게 설정되는 것이 바람직하다.
그러면, 클러스터 생성부(120)는 중심 좌표와 복수의 3차원 비행 좌표 간의 유클리디안 거리를 연산한다(S224). 예를 들어, 중심 좌표의 개수가 10개이고, 3차원 비행 좌표가 50개이면, 클러스터 생성부(120)는 총 500개의 유클리디안 거리를 연산한다.
다음으로, 클러스터 생성부(120)는 복수의 3차원 비행 좌표를 연산된 유클리디안 거리 중 가장 짧은 유클리디안 거리에 대응하는 중심 좌표 별로 클러스터링하여 각각의 중심 좌표에 대응하는 복수의 클러스터를 생성한다(S226).
예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 3차원 비행좌표가 10개(F1 내지 F10)이고, 중심 좌표가 3개(C1 내지 C3)이고, 클러스터 생성부(120)가 중심 좌표와 3차원 비행 좌표 간의 유클리디안 거리를 연산한 결과, 3차원 비행 좌표 F1 내지 F5는 중심 좌표 C1와의 유클리디안 거리가 가장 짧고, 3차원 비행 좌표 F6 및 F7은 중심 좌표 C2와의 유클리디안 거리가 가장 짧으며, 3차원 비행 좌표 F8 내지 F10은 중심 좌표 C3와의 유클리디안 거리가 가장 짧은 것으로 나타났다고 가정한다.
그러면, 클러스터 생성부(120)는 중심 좌표 C1에 대응하여 3차원 비행 좌표 F1 내지 F5를 군집화하여 제1 클러스터를 생성하고, 중심 좌표 C2에 대응하여 3차원 비행 좌표 F6 및 F7을 군집화하여 제2 클러스터를 생성하며, 중심 좌표 C3에 대응하여 3차원 비행 좌표 F8 내지 F10을 군집화하여 제3 클러스터를 생성한다.
S220 단계에서 복수의 클러스터가 생성된 다음, 클러스터 조정부(130)는 복수의 클러스터 각각에 포함된 복수의 3차원 비행 좌표를 이용하여 복수의 중심 좌표를 재설정하고, 재설정된 중심 좌표를 통해 복수의 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표를 조정한다(S230). 도 6는 도 2의 S230 단계를 상세하게 나타낸 순서도이고, 도 7은 도 2의 S230 단계를 상세하게 설명하기 위한 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 클러스터 조정부(130)는 설정된 중심 좌표 사이의 유클리디안 거리를 연산한다(S231). 그리고, 클러스터 조정부(130)는 중심 좌표 사이의 유클리디안 거리 중 최소값을 가지는 유클리디안 거리와 기 설정된 임계값을 비교한다(S232). 예를 들어, 20개의 중심 좌표가 존재한다고 가정하면, 클러스터 조정부(130)는 190개의 유클리디안 거리를 연산한 후, 이 중 유클리디안 거리가 가장 짧은 1개의 유클리디안 거리를 선택하여 임계값과 비교한다.
이때, 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 작거나 같으면, 클러스터 조정부(130)는 임의의 클러스터의 3차원 비행 좌표 중 임의의 클러스터의 중심 좌표로부터 유클리디안 거리가 가장 먼 3차원 비행 좌표를 선택한다(S233).
그리고, 클러스터 조정부(130)는 유클리디안 거리가 가장 먼 3차원 비행 좌표를 중심 좌표로 재설정한다(S234).
실시예를 통해 S233 및 S234 단계를 살펴본다. A1 내지 A10의 10개 클러스터가 있으며, 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 작거나 같다고 가정한다. 이때, 10개의 클러스터 중 클러스터 A10이 무작위로 선택되면, 클러스터 조정부(130)는 클러스터 A10의 3차원 비행 좌표 중 중심 좌표 C10과의 유클리디언 거리가 가장 먼 3차원 비행 좌표를 선택한다.
반대로, 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 크면, 클러스터 조정부(130)는 각각의 클러스터 별로 3차원 비행 좌표들의 평균값을 연산한다(S235). 이 후, 클러스터 조정부(130)는 평균값을 각각의 클러스터의 중심 좌표로 재설정한다(S236).
그리고, 클러스터 조정부(130)는 최소값을 가지는 유클리디안 거리에 대응하는 두 개의 중심 좌표를 삭제한다(S237).
다음으로, 클러스터 조정부(130)는 각각의 클러스터 별로 재설정된 중심 좌표와 3차원 비행 좌표들 사이의 유클리디안 거리를 재연산한다(S238).
그러면, 클러스터 조정부(130)는 복수의 3차원 비행 좌표를 재연산된 유클리디안 거리 중 가장 짧은 유클리디안 거리에 대응하는 재설정된 중심 좌표 별로 클러스터링하여 복수의 클러스터를 조정한다(S239).
그러면 도 7을 통해 S230 단계의 실시예를 살펴보도록 한다. 구체적으로 도 7은 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 임계값보다 크거나 같은 경우를 가정한다. 도 7의 (a)는 생성된 클러스터를 나타내고, 도 7의 (b)는 재설정된 중심 좌표를 나타내고, 도 7의 (c)는 조정된 클러스터를 나타낸다.
도 7에서와 같이 K개의 클러스터가 형성되었다고 가정하면, 클러스터 조정부(130)는 도 7의 (a)에 나타난 제1 내지 제K 클러스터 각각에 포함된 3차원 비행 좌표의 평균값을 연산한다. 즉, 클러스터 조정부(130)는 제1 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표의 평균값, 제2 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표의 평균값 등 총 K개의 평균값을 연산한다.
그리고, 클러스터 조정부(130)는 도 7의 (b)에 나타난 것처럼 각 클러스터의 3차원 비행 좌표 평균값을 각 클러스터의 중심 좌표로 재설정한다. 예를 들어, 제1 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표의 평균값, 즉 제1 클러스터의 평균값 좌표가 제1 클러스터의 중심 좌표로 재설정된다.
그러면, 클러스터 조정부(130)는 도 7의 (b)의 재설정된 중심 좌표와 3차원 비행 좌표들 사이의 유클리디안 거리를 재연산한다. 이때, 클러스터 조정부(130)는 중심 좌표로부터 기 설정된 범위 이내의 3차원 비행 좌표들에 대해서만 유클리디안 거리를 재연산함으로써 연산량을 감소시킬 수 있다.
이후, 클러스터 조정부(130)는 재연산된 유클리디안 거리를 이용하여 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표를 조정한다. 도 7의 (c)에서 제1 클러스터와 제2 클러스터 사이에 존재하는 3차원 비행 좌표(Fi)의 경우, 도 7의 (a)에 나타난 중심 좌표에서는 제1 클러스터의 중심 좌표와의 유클리디안 거리가 가장 짧았다.
하지만, 도 7의 (b)에 나타난 재설정된 중심좌표에서는 제2 클러스터의 재설정된 중심 좌표와의 유클리디안 거리가 가장 짧게 나타났다. 따라서, 클러스터 조정부(130)는 3차원 비행 좌표(Fi)를 제2 클러스터로 클러스터링 함으로써 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표를 조정한다.
한편, 클러스터 조정부(130)는 현재 중심 좌표 및 상기 현재 중심 좌표에 대응하는 클러스터의 3차원 비행 좌표 사이의 유클리디안 거리의 합산값이 이전 중심 좌표 및 상기 이전 중심 좌표에 대응하는 클러스터의 3차원 비행 좌표 사이의 유클리디안 거리의 합산값보다 작거나 같을때까지 반복하여 S231 내지 S239 단계를 수행한다.
즉, S239 단계 이후, 클러스터 조정부(130)는 현재 중심 좌표 및 상기 현재 중심 좌표에 대응하는 클러스터의 3차원 비행 좌표 사이의 유클리디안 거리의 합산값, 그리고 이전 중심 좌표 및 상기 이전 중심 좌표에 대응하는 클러스터의 3차원 비행 좌표 사이의 유클리디안 거리의 합산값을 연산한 후, 두 개의 합산값을 비교하여 S231 내지 S239 단계의 반복 수행 여부를 결정한다.
S230 단계 이후, 비행 경로 생성부(140)는 이륙 지점과 착륙 지점에 대한 3차원 좌표 및 재조정된 복수의 클러스터를 이용하여 3차원 드론 비행 경로를 생성한다(S240).
구체적으로, 비행 경로 생성부(140)는 최종적으로 조정된 복수의 클러스터의 중심 좌표를 연결하여 기 설정된 이륙 지점 및 착륙 지점 사이의 3차원 드론 비행 경로를 생성한다.
예를 들어, 이륙 지점의 3차원 좌표를 A, 착륙 지점의 3차원 좌표를 B, 이륙 지점으로부터 유클리디안 거리가 가까운 순서대로 최종 조정된 클러스터의 중심 좌표를 C1, C2, …, Ck라고 가정한다. 그러면, 비행 경로 생성부(140)는 A, C1, C2, …, Ck, B의 순서로 3차원 좌표를 연결하여 3차원 드론 비행 경로를 생성한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 기존의 드론 비행 정보에 대한 빅데이터를 분석하여 3차원 비행 경로를 생성하므로 별도의 지형 정보가 없이도 안정성이 높은 3차원 자율 비행 경로를 설정할 수 있다.
또한, 기존 비행 좌표의 클러스터 설정 및 재설정 과정을 통해 경로의 중간 지점을 설정하므로 드론의 비행 효율을 극대화할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
100 : 3차원 비행 경로 생성 장치 110 : 비행 좌표 수신부
120 : 클러스터 생성부 130 : 클러스터 조정부
140 : 비행 경로 생성부

Claims (16)

  1. 3차원 드론 비행 경로 생성 장치를 이용한 3차원 드론 비행 경로 생성 방법에 있어서,
    기 설정된 이륙 지점과 착륙 지점 사이에서 비행한 드론의 복수의 비행 경로 정보로부터 추출된 복수의 3차원 비행 좌표를 수신하는 단계,
    상기 복수의 3차원 비행 좌표 및 기 설정된 클러스터 개수에 해당하는 중심 좌표를 이용하여 복수의 클러스터를 생성하는 단계,
    상기 복수의 클러스터 각각에 포함된 복수의 3차원 비행 좌표를 이용하여 복수의 상기 중심 좌표를 재설정하고, 재설정된 중심 좌표를 통해 상기 복수의 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계,
    상기 이륙 지점과 착륙 지점에 대한 3차원 좌표 및 재조정된 복수의 클러스터를 이용하여 3차원 드론 비행 경로를 생성하는 단계를 포함하는 3차원 드론 비행 경로 생성 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 클러스터를 생성하는 단계는,
    기 설정된 클러스터 개수에 해당하는 중심 좌표를 상기 복수의 3차원 비행 좌표 중에서 랜덤하게 선택하여 설정하는 단계,
    상기 중심 좌표와 상기 복수의 3차원 비행 좌표 간의 유클리디안 거리를 연산하는 단계, 그리고
    복수의 3차원 비행 좌표를 상기 연산된 유클리디안 거리 중 가장 짧은 유클리디안 거리에 대응하는 중심 좌표 별로 클러스터링하여 상기 각각의 중심 좌표에 대응하는 복수의 클러스터를 생성하는 단계를 포함하는 3차원 드론 비행 경로 생성 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계는,
    상기 설정된 중심 좌표 사이의 유클리디안 거리를 연산하는 단계,
    상기 중심 좌표 사이의 유클리디안 거리 중 최소값을 가지는 유클리디안 거리와 기 설정된 임계값을 비교하는 단계,
    상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 크면 각각의 클러스터 별로 3차원 비행 좌표들의 평균값을 이용하여 3차원 비행 좌표를 재설정하고, 작거나 같으면 상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리에 대응하는 두 개의 중심 좌표의 평균값을 이용하여 3차원 비행 좌표를 재설정하는 단계, 그리고
    상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리에 대응하는 두 개의 중심 좌표를 삭제하는 단계를 포함하는 3차원 드론 비행 경로 생성 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계는,
    상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 작거나 같으면 임의의 클러스터의 3차원 비행 좌표 중 상기 임의의 클러스터의 중심 좌표로부터 유클리디안 거리가 가장 먼 3차원 비행 좌표를 선택하는 단계, 그리고
    상기 유클리디안 거리가 가장 먼 3차원 비행 좌표를 중심 좌표로 재설정하는 단계를 포함하는 3차원 드론 비행 경로 생성 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계는,
    상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 크면, 각각의 클러스터 별로 3차원 비행 좌표들의 평균값을 연산하는 단계, 그리고
    상기 평균값을 각각의 클러스터의 중심 좌표로 재설정하는 단계를 포함하는 3차원 드론 비행 경로 생성 방법.
  6. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계는,
    각각의 클러스터 별로 상기 재설정된 중심 좌표와 3차원 비행 좌표들 사이의 유클리디안 거리를 재연산하는 단계, 그리고
    복수의 3차원 비행 좌표를 상기 재연산된 유클리디안 거리 중 가장 짧은 유클리디안 거리에 대응하는 상기 재설정된 중심 좌표 별로 클러스터링하여 상기 복수의 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계를 포함하는 3차원 드론 비행 경로 생성 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 3차원 비행 좌표를 조정하는 단계는,
    현재 중심 좌표 및 상기 현재 중심 좌표에 대응하는 클러스터의 3차원 비행 좌표 사이의 유클리디안 거리의 합산값이 이전 중심 좌표 및 상기 이전 중심 좌표에 대응하는 클러스터의 3차원 비행 좌표 사이의 유클리디안 거리의 합산값보다 작거나 같을때까지 반복하여 수행하는 3차원 드론 비행 경로 생성 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 3차원 드론 비행 경로를 생성하는 단계는,
    최종적으로 조정된 복수의 클러스터의 중심 좌표를 연결하여 상기 기 설정된 이륙 지점 및 착륙 지점 사이의 3차원 드론 비행 경로를 생성하는 3차원 드론 비행 경로 생성 방법.
  9. 기 설정된 이륙 지점과 착륙 지점 사이에서 비행한 드론의 복수의 비행 경로 정보로부터 추출된 복수의 3차원 비행 좌표를 수신하는 비행 좌표 수신부,
    상기 복수의 3차원 비행 좌표 및 기 설정된 클러스터 개수에 해당하는 중심 좌표를 이용하여 복수의 클러스터를 생성하는 클러스터 생성부,
    상기 복수의 클러스터 각각에 포함된 복수의 3차원 비행 좌표를 이용하여 복수의 상기 중심 좌표를 재설정하고, 재설정된 중심 좌표를 통해 상기 복수의 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표를 조정하는 클러스터 조정부,
    상기 이륙 지점과 착륙 지점에 대한 3차원 좌표 및 재조정된 복수의 클러스터를 이용하여 3차원 드론 비행 경로를 생성하는 비행 경로 생성부를 포함하는 3차원 드론 비행 경로 생성 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 클러스터 생성부는,
    기 설정된 클러스터 개수에 해당하는 중심 좌표를 상기 복수의 3차원 비행 좌표 중에서 랜덤하게 선택하여 설정하고, 상기 중심 좌표와 상기 복수의 3차원 비행 좌표 간의 유클리디안 거리를 연산하며, 복수의 3차원 비행 좌표를 상기 연산된 유클리디안 거리 중 가장 짧은 유클리디안 거리에 대응하는 중심 좌표 별로 클러스터링하여 상기 각각의 중심 좌표에 대응하는 복수의 클러스터를 생성하는 3차원 드론 비행 경로 생성 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 클러스터 조정부는,
    상기 설정된 중심 좌표 사이의 유클리디안 거리를 연산하고, 상기 중심 좌표 사이의 유클리디안 거리 중 최소값을 가지는 유클리디안 거리와 기 설정된 임계값을 비교하며, 상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 크면 각각의 클러스터 별로 3차원 비행 좌표들의 평균값을 이용하여 3차원 비행 좌표를 재설정하고, 작거나 같으면 상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리에 대응하는 두 개의 중심 좌표의 평균값을 이용하여 3차원 비행 좌표를 재설정하며, 상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리에 대응하는 두 개의 중심 좌표를 삭제하는 3차원 드론 비행 경로 생성 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 클러스터 조정부는,
    상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 작거나 같으면 임의의 클러스터의 3차원 비행 좌표 중 상기 임의의 클러스터의 중심 좌표로부터 유클리디안 거리가 가장 먼 3차원 비행 좌표를 선택하고, 상기 유클리디안 거리가 가장 먼 3차원 비행 좌표를 중심 좌표로 재설정하는 3차원 드론 비행 경로 생성 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 클러스터 조정부는,
    상기 최소값을 가지는 유클리디안 거리가 기 설정된 임계값보다 크면, 각각의 클러스터 별로 3차원 비행 좌표들의 평균값을 연산하고, 상기 평균값을 각각의 클러스터의 중심 좌표로 재설정하는 3차원 드론 비행 경로 생성 장치.
  14. 제12항 또는 제13항에 있어서,
    상기 클러스터 조정부는,
    각각의 클러스터 별로 상기 재설정된 중심 좌표와 3차원 비행 좌표들 사이의 유클리디안 거리를 재연산하고, 복수의 3차원 비행 좌표를 상기 재연산된 유클리디안 거리 중 가장 짧은 유클리디안 거리에 대응하는 상기 재설정된 중심 좌표 별로 클러스터링하여 상기 복수의 클러스터를 구성하는 3차원 비행 좌표를 조정하는 3차원 드론 비행 경로 생성 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 클러스터 조정부는,
    현재 중심 좌표 및 상기 현재 중심 좌표에 대응하는 클러스터의 3차원 비행 좌표 사이의 유클리디안 거리의 합산값이 이전 중심 좌표 및 상기 이전 중심 좌표에 대응하는 클러스터의 3차원 비행 좌표 사이의 유클리디안 거리의 합산값보다 작거나 같을때까지 반복하여 수행하는 3차원 드론 비행 경로 생성 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 비행 경로 생성부는,
    최종적으로 조정된 복수의 클러스터의 중심 좌표를 연결하여 상기 기 설정된 이륙 지점 및 착륙 지점 사이의 3차원 드론 비행 경로를 생성하는 3차원 드론 비행 경로 생성 장치.
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