KR102193905B1 - Method for flight control of fixed wing unmanned aerial vehicle, system for weather observation using the same, and computing device for executing the same - Google Patents

Method for flight control of fixed wing unmanned aerial vehicle, system for weather observation using the same, and computing device for executing the same Download PDF

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KR102193905B1 KR1020190104333A KR20190104333A KR102193905B1 KR 102193905 B1 KR102193905 B1 KR 102193905B1 KR 1020190104333 A KR1020190104333 A KR 1020190104333A KR 20190104333 A KR20190104333 A KR 20190104333A KR 102193905 B1 KR102193905 B1 KR 102193905B1
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Abstract

Disclosed are a method for controlling flight of a fixed-wing unmanned aerial vehicle, a system for observing weather using the same, and a computing device for performing the same. According to one embodiment, the disclosed system for observing weather performs weather observation by using the fixed-wing unmanned aerial vehicle. The system for observing weather includes a navigation control device collecting weather-related data in a flight area to be observed in which the fixed-wing unmanned aerial vehicle is to fly, and generating flight control information for controlling the flight of the fixed-wing unmanned aerial vehicle based on the collected weather-related data. Therefore, the system for observing weather can reduce damage caused by falling even when the fixed-wing unmanned aerial vehicle falls.

Description

고정익 무인 비행기의 비행 제어 방법과 이를 이용한 기상 관측 시스템 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치{METHOD FOR FLIGHT CONTROL OF FIXED WING UNMANNED AERIAL VEHICLE, SYSTEM FOR WEATHER OBSERVATION USING THE SAME, AND COMPUTING DEVICE FOR EXECUTING THE SAME}Flight control method of fixed-wing unmanned aerial vehicle, meteorological observation system using the same, and computing device for performing the same.

본 발명의 실시예는 고정익 무인 비행기를 이용한 기상 관측 기술과 관련된다. An embodiment of the present invention relates to a weather observation technology using a fixed-wing unmanned aerial vehicle.

최근, 기후 변화 및 미세 먼지 등과 같은 대기환경오염 등으로 실시간 고고도 기상 관측의 필요성이 증가하고 있다. 기존에는 고고도 기상 관측을 위해 라디오존데(Radiosonde)를 이용하였으나, 라디오존데는 부력과 바람에 의해 자유롭게 상승 이동하므로 목적 관측을 위해 특정 고도에서 지속적이고 정확한 기상 관측이 불가능하다. 또한, 라디오존데는 플라스틱, 라텍스고무, 배터리, 및 전자 부품 등으로 제작되는데, 회수가 불가능하므로 경제성이 떨어지며 환경 오염에 대한 위험도가 높다는 문제점이 있다. Recently, the necessity of real-time high altitude weather observation is increasing due to climate change and air pollution such as fine dust. Previously, radiosonde was used for high altitude weather observation, but radiosonde freely moves upwards due to buoyancy and wind, so continuous and accurate weather observation at a specific altitude is impossible for purpose observation. In addition, radiosonde is made of plastic, latex rubber, batteries, electronic components, etc., but it is not recoverable, so economical efficiency is low and the risk of environmental pollution is high.

이에 라디오존데를 보완 대체할 수 있는 고층 기상 장비로 회전익 무인 비행 장치(즉, 회전익 드론)을 도입하고 있으나, 그러나 회전익 드론은 고중량(약 12kg)으로 악기상에서 임무 비행시 추락하는 경우, 낙하 충격량이 크고 추락 위험성으로 난기류 등 악기상에서의 임무 수행에 제약이 있다.Accordingly, a rotorcraft unmanned aerial vehicle (i.e., a rotorcraft drone) is being introduced as a high-rise meteorological equipment that can complement and replace Radiosonde.However, a rotorcraft drone has a high weight (approximately 12kg), and if it falls during a mission flight in a bad weather, the fall impact amount It is large and has a risk of falling, which limits the performance of missions in bad weather such as turbulence.

한국등록특허공보 제10-1103846호(2012.01.12)Korean Registered Patent Publication No. 10-1103846 (2012.01.12)

개시되는 실시예에서는 고정익 무인 비행기를 이용하여 기상 관측을 수행할 수 있는 새로운 기법을 제공하기 위한 것이다.In the disclosed embodiment, it is to provide a new technique capable of performing weather observation using a fixed wing unmanned aerial vehicle.

개시되는 일 실시예에 따른 기상 관측 시스템은, 고정익 무인 비행기를 이용하여 기상 관측을 수행하는 시스템으로서, 상기 시스템은, 상기 고정익 무인 비행기가 비행할 관측 대상 항공 영역의 기상 관련 데이터를 수집하고, 수집한 기상 관련 데이터를 기반으로 상기 고정익 무인 비행기의 비행을 제어하기 위한 비행 제어 정보를 생성하는 항법 관제 장치를 포함한다.A meteorological observation system according to an embodiment disclosed is a system for performing weather observation using a fixed-wing unmanned aerial vehicle, the system collecting and collecting weather-related data of an observation target air area in which the fixed-wing unmanned aerial vehicle will fly And a navigation control device that generates flight control information for controlling the flight of the fixed-wing unmanned aerial vehicle based on one weather-related data.

상기 항법 관제 장치는, 상기 관측 대상 항공 영역의 기상 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 기상 관련 데이터를 기반으로 상기 관측 대상 항공 영역의 바람 유속장 데이터를 산출하는 바람 유속장 분석부; 및 상기 바람 유속장 데이터의 바람 풍속에 따라 상기 고정익 무인 비행기의 비행 모드를 설정하는 비행 모드 설정부를 포함할 수 있다.The navigation control device includes: a data collection unit configured to collect weather-related data of the aviation area to be observed; A wind velocity field analysis unit that calculates wind velocity field data of the aviation area to be observed based on the weather-related data; And a flight mode setting unit for setting a flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle according to the wind speed of the wind velocity field data.

상기 바람 유속장 분석부는, 상기 관측 대상 항공 영역을 기 설정된 단위 격자 영역으로 구분하고, 상기 단위 격자 영역 별로 상기 바람 유속장 데이터를 산출하고, 상기 비행 모드 설정부는, 상기 단위 격자 영역 별로 상기 바람 풍속에 따라 상기 고정익 무인 비행기의 비행 모드를 설정할 수 있다.The wind velocity field analysis unit divides the observation target flight area into a preset unit grid region, calculates the wind velocity field data for each unit grid region, and the flight mode setting unit comprises: the wind velocity for each unit grid region. According to this, the flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle may be set.

상기 비행 모드 설정부는, 상기 바람 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인지 여부에 따라 상기 비행 모드를 정풍 비행 모드 또는 배풍 비행 모드로 설정할 수 있다.The flight mode setting unit may set the flight mode to a forward flight mode or an exhaust flight mode according to whether the wind speed is greater than or equal to a preset forward flight limit speed.

상기 비행 모드 설정부는, 상기 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인지 여부를 하기의 수학식 1 및 수학식 2에 의해 확인할 수 있다.The flight mode setting unit may check whether or not the wind speed of the wind is equal to or greater than a preset forward flight limit speed by Equations 1 and 2 below.

(수학식 1)(Equation 1)

Figure 112019087354753-pat00001
Figure 112019087354753-pat00001

(수학식 2)(Equation 2)

Figure 112019087354753-pat00002
Figure 112019087354753-pat00002

Vwind : 바람의 풍속V wind : wind speed

Vmax : 고정익 무인 비행기의 최대 속도V max : The maximum speed of a fixed-wing drone

Vstall :고정익 무인 비행기의 실속 속도V stall : stall speed of a fixed wing drone

W : 고정익 무인 비행기의 무게W: Weight of fixed-wing drone

C : 양력 계수C: lift coefficient

ρ : 공기의 밀도ρ: density of air

S : 고정익 무인 비행기의 날개의 면적S: The area of the wing of a fixed-wing drone

상기 비행 모드 설정부는, 상기 바람 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인 경우 상기 비행 모드를 배풍 비행 모드로 설정하고, 상기 바람 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 미만인 경우 상기 비행 모드를 정풍 비행 모드로 설정할 수 있다.The flight mode setting unit may set the flight mode to an exhaust flight mode when the wind speed is higher than a preset forward flight limit speed, and set the flight mode to a forward flight mode when the wind speed is less than a preset forward flight limit speed. I can.

상기 항법 관제 장치는, 상기 비행 모드가 배풍 비행 모드인 경우, 상기 고정익 무인 비행기가 상기 관측 대상 항공 영역 내의 바람 길을 따라 비행 하도록 비행 경로를 탐색하는 비행 경로 설정부를 더 포함할 수 있다.The navigation control device may further include a flight path setting unit configured to search for a flight path so that the fixed-wing unmanned aerial vehicle flies along a wind path in the observation target aviation area when the flight mode is an exhaust flight mode.

상기 비행 경로 설정부는, 상기 관측 대상 항공 영역의 기상 현상을 확인하고, 기 저장된 기류 패턴들 중 상기 기상 현상과 대응되는 기류 패턴을 추출하며, 상기 관측 대상 항공 영역의 단위 격자 영역에 대응하는 비행 노드들에 의한 비행 경로들 중 상기 추출한 기류 패턴의 유선 흐름과 가장 유사한 비행 경로를 추출하고, 상기 추출한 비행 경로를 상기 고정익 무인 비행기의 비행 경로로 설정할 수 있다.The flight path setting unit may check the meteorological phenomenon of the observation target aerial area, extract an airflow pattern corresponding to the meteorological phenomenon among pre-stored airflow patterns, and a flight node corresponding to a unit grid area of the observation target aerial area A flight path most similar to the streamlined flow of the extracted airflow pattern may be extracted among flight paths by the air flow pattern, and the extracted flight path may be set as a flight path of the fixed-wing unmanned aerial vehicle.

상기 비행 경로 설정부는, 상기 관측 대상 항공 영역의 비행 노드들 중 상기 추출한 기류 패턴의 유선 흐름과 최소의 평균 제곱근 오차를 갖는 비행 노드들을 추출하고, 상기 추출한 비행 노드들의 집합을 기반으로 상기 고정익 무인 비행기의 비행 경로를 설정할 수 있다. The flight path setting unit extracts flight nodes having a minimum root mean square error and a streamline flow of the extracted airflow pattern among flight nodes in the observation target aerial area, and the fixed-wing unmanned aerial vehicle based on the extracted set of flight nodes You can set the flight path.

개시되는 일 실시예에 따른 고정익 무인 비행기의 비행 제어 방법은, 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되고, 기상 관측을 위한 고정익 무인 비행기의 비행 제어 방법으로서, 상기 고정익 무인 비행기가 비행할 관측 대상 항공 영역의 기상 관련 데이터를 수집하는 단계; 상기 기상 관련 데이터를 기반으로 상기 관측 대상 항공 영역의 바람 유속장 데이터를 산출하는 단계; 및 상기 바람 유속장 데이터의 바람 풍속에 따라 상기 고정익 무인 비행기의 비행 모드를 설정하는 단계를 포함한다.A method for controlling flight of a fixed-wing unmanned aerial vehicle according to the disclosed embodiment is performed in a computing device having one or more processors and a memory storing one or more programs executed by the one or more processors, and performs weather observation. A method for controlling a flight of a fixed-wing unmanned aerial vehicle, comprising: collecting weather-related data of an observation target air area in which the fixed-wing unmanned aerial vehicle will fly; Calculating wind velocity data of the aerial area to be observed based on the weather-related data; And setting a flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle according to the wind speed of the wind velocity field data.

상기 바람 유속장 데이터를 산출하는 단계는, 상기 관측 대상 항공 영역을 기 설정된 단위 격자 영역으로 구분하는 단계; 및 상기 단위 격자 영역 별로 상기 바람 유속장 데이터를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 비행 모드를 설정하는 단계는, 상기 단위 격자 영역 별로 상기 바람 풍속에 따라 상기 고정익 무인 비행기의 비행 모드를 설정할 수 있다.The calculating of the wind velocity field data may include dividing the observation target aerial area into a predetermined unit grid area; And calculating the wind velocity field data for each unit grid region, wherein the setting of the flight mode may set a flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle according to the wind speed for each unit grid region.

상기 비행 모드를 설정하는 단계는, 상기 바람 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인지 여부에 따라 상기 비행 모드를 정풍 비행 모드 또는 배풍 비행 모드로 설정할 수 있다.In the step of setting the flight mode, the flight mode may be set to a forward flight mode or an exhaust flight mode according to whether the wind speed is equal to or greater than a preset forward flight limit speed.

상기 비행 모드를 설정하는 단계는, 상기 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인지 여부를 하기의 수학식 1 및 수학식 2에 의해 확인할 수 있다.In the step of setting the flight mode, whether or not the wind speed of the wind is equal to or greater than a preset forward flight limit speed may be checked by Equations 1 and 2 below.

(수학식 1)(Equation 1)

Figure 112019087354753-pat00003
Figure 112019087354753-pat00003

(수학식 2)(Equation 2)

Figure 112019087354753-pat00004
Figure 112019087354753-pat00004

Vwind : 바람의 풍속V wind : wind speed

Vmax : 고정익 무인 비행기의 최대 속도V max : The maximum speed of a fixed-wing drone

Vstall :고정익 무인 비행기의 실속 속도V stall : stall speed of a fixed wing drone

W : 고정익 무인 비행기의 무게W: Weight of fixed-wing drone

C : 양력 계수C: lift coefficient

ρ : 공기의 밀도ρ: density of air

S : 고정익 무인 비행기의 날개의 면적S: The area of the wing of a fixed-wing drone

상기 비행 모드를 설정하는 단계는, 상기 바람 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인 경우 상기 비행 모드를 배풍 비행 모드로 설정하는 단계; 및 상기 바람 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 미만인 경우 상기 비행 모드를 정풍 비행 모드로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.The step of setting the flight mode may include setting the flight mode to an exhaust flight mode when the wind speed is greater than or equal to a preset forward flight limit speed; And setting the flight mode to a forward flight mode when the wind speed is less than a preset forward flight limit speed.

상기 고정익 무인 비행기의 비행 제어 방법은, 상기 비행 모드가 배풍 비행 모드인 경우, 상기 고정익 무인 비행기가 상기 관측 대상 항공 영역 내의 바람 길을 따라 비행 하도록 비행 경로를 탐색하는 단계를 더 포함할 수 있다.The flight control method of the fixed-wing unmanned aerial vehicle may further include searching for a flight path so that the fixed-wing unmanned aerial vehicle flies along a wind path in the observation target air area when the flight mode is an exhaust air flight mode.

상기 비행 경로를 탐색하는 단계는, 상기 관측 대상 항공 영역의 기상 현상을 확인하는 단계; 기 저장된 기류 패턴들 중 상기 기상 현상과 대응되는 기류 패턴을 추출하는 단계; 상기 관측 대상 항공 영역의 단위 격자 영역에 대응하는 비행 노드들에 의한 비행 경로들 중 상기 추출한 기류 패턴의 유선 흐름과 가장 유사한 비행 경로를 추출하는 단계; 및 상기 추출한 비행 경로를 상기 고정익 무인 비행기의 비행 경로로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.The searching of the flight path may include: checking a meteorological phenomenon in the aerial area to be observed; Extracting an airflow pattern corresponding to the meteorological phenomenon from among previously stored airflow patterns; Extracting a flight path most similar to the streamlined flow of the extracted airflow pattern among flight paths by flight nodes corresponding to the unit grid area of the observation target aerial area; And setting the extracted flight path as the flight path of the fixed wing unmanned aerial vehicle.

상기 비행 경로를 탐색하는 단계는, 상기 관측 대상 항공 영역의 비행 노드들 중 상기 추출한 기류 패턴의 유선 흐름과 최소의 평균 제곱근 오차를 갖는 비행 노드들을 추출하는 단계; 및 상기 추출한 비행 노드들의 집합을 기반으로 상기 고정익 무인 비행기의 비행 경로를 설정하는 단계를 포함할 수 있다.The searching of the flight path may include: extracting flight nodes having a minimum root mean square error and a streamlined flow of the extracted airflow pattern among flight nodes of the aerial area to be observed; And setting a flight path of the fixed wing unmanned aerial vehicle based on the extracted set of flight nodes.

개시되는 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는, 하나 이상의 프로세서들; 메모리; 및 하나 이상의 프로그램들을 포함하고, 상기 하나 이상의 프로그램들은 상기 메모리에 저장되고, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성되며, 상기 하나 이상의 프로그램들은, 고정익 무인 비행기가 비행할 관측 대상 항공 영역의 기상 관련 데이터를 수집하기 위한 명령; 상기 기상 관련 데이터를 기반으로 상기 관측 대상 항공 영역의 바람 유속장 데이터를 산출하기 위한 명령; 및 상기 바람 유속장 데이터의 바람 풍속에 따라 상기 고정익 무인 비행기의 비행 모드를 설정하기 위한 명령을 포함한다.A computing device according to the disclosed embodiment includes: one or more processors; Memory; And one or more programs, wherein the one or more programs are stored in the memory and are configured to be executed by the one or more processors, and the one or more programs are weather-related in the aviation area to be observed in which the fixed-wing unmanned aerial vehicle will fly. Instructions to collect data; An instruction for calculating wind velocity field data of the aerial area to be observed based on the weather-related data; And a command for setting a flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle according to the wind speed of the wind velocity field data.

개시되는 실시예에서는, 회전익 무인 비행기에 비해 경량의 고정익 무인 비행기를 통해 기상 관측을 수행함으로써, 고정익 무인 비행기가 추락하더라도 추락에 의한 피해를 줄일 수 있게 된다. 또한, 악기상에서도 기류 패턴을 통해 비행 경로를 설정함으로써, 악기상에서도 난기류를 타고 비행을 하면서 기상 관측을 수행할 수 있으며, 그에 따라 임무 수행에 따른 제약이 적게 된다.In the disclosed embodiment, by performing weather observation through a fixed-wing unmanned aerial vehicle that is lighter than that of a rotary-wing unmanned aerial vehicle, even if the fixed-wing unmanned aerial vehicle falls, it is possible to reduce damage caused by a fall. In addition, by setting the flight path through the airflow pattern even on the bad weather, it is possible to perform weather observation while flying in turbulence even on the bad weather, and accordingly, there are fewer restrictions on mission performance.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고정익 무인 비행기를 이용한 기상 관측 시스템의 구성을 나타낸 도면
도 2는 비행 장치가 받는 힘을 나타낸 도면
도 3은 비행 장치에서 받음각과 양력의 관계를 설명하기 위한 도면
도 4는 개시되는 실시예에서 바람 유속장 데이터를 기반으로 관측 대상 항공 영역을 정풍 비행 영역 또는 배풍 비행 영역으로 구분하는 상태를 개략적으로 나타낸 도면
도 5는 개시되는 실시예에서 다양한 기상 현상들의 기류 패턴을 개략적으로 나타낸 도면
도 6은 본 발명의 실시예에서 최적의 비행 경로를 탐색하는 과정을 개략적으로 나타낸 도면
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 고정익 무인 비행기의 구성을 나타낸 도면
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 고정익 무인 비행기의 비행 제어 방법을 나타낸 흐름도
도 9는 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도
1 is a view showing the configuration of a weather observation system using a fixed-wing unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention
Figure 2 is a view showing the force received by the flying device
3 is a view for explaining the relationship between the angle of attack and lift in the flight device
FIG. 4 is a diagram schematically illustrating a state in which an observation target aviation area is divided into a direct wind flight area or an exhaust wind flight area based on wind velocity data in the disclosed embodiment
5 is a view schematically showing airflow patterns of various meteorological phenomena in the disclosed embodiment
6 is a diagram schematically showing a process of searching for an optimal flight path in an embodiment of the present invention
7 is a view showing the configuration of a fixed wing unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention
8 is a flow chart showing a flight control method of a fixed wing unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention
9 is a block diagram illustrating and describing a computing environment including a computing device suitable for use in example embodiments.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.Hereinafter, a specific embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The following detailed description is provided to aid in a comprehensive understanding of the methods, devices, and/or systems described herein. However, this is only an example and the present invention is not limited thereto.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.In describing the embodiments of the present invention, when it is determined that a detailed description of a known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention and may vary according to the intention or custom of users or operators. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout this specification. The terms used in the detailed description are only for describing embodiments of the present invention, and should not be limiting. Unless explicitly used otherwise, expressions in the singular form include the meaning of the plural form. In this description, expressions such as "comprising" or "feature" are intended to refer to certain features, numbers, steps, actions, elements, some or combination thereof, and one or more other than those described. It should not be construed to exclude the presence or possibility of other features, numbers, steps, actions, elements, any part or combination thereof.

이하의 설명에 있어서, 신호 또는 정보의 "전송", "통신", "송신", "수신" 기타 이와 유사한 의미의 용어는 일 구성요소에서 다른 구성요소로 신호 또는 정보가 직접 전달되는 것뿐만이 아니라 다른 구성요소를 거쳐 전달되는 것도 포함한다. 특히 신호 또는 정보를 일 구성요소로 "전송" 또는 "송신"한다는 것은 그 신호 또는 정보의 최종 목적지를 지시하는 것이고 직접적인 목적지를 의미하는 것이 아니다. 이는 신호 또는 정보의 "수신"에 있어서도 동일하다. 또한 본 명세서에 있어서, 2 이상의 데이터 또는 정보가 "관련"된다는 것은 하나의 데이터(또는 정보)를 획득하면, 그에 기초하여 다른 데이터(또는 정보)의 적어도 일부를 획득할 수 있음을 의미한다. In the following description, "transmission", "communication", "transmission", "reception" of signals or information, and other terms having a similar meaning are not only directly transmitted signals or information from one component to another component. It includes what is passed through other components. In particular, "transmitting" or "transmitting" a signal or information to a component indicates the final destination of the signal or information and does not imply a direct destination. The same is true for "reception" of signals or information. In addition, in the present specification, when two or more pieces of data or information are "related", it means that when one data (or information) is obtained, at least a part of other data (or information) can be obtained based thereon.

한편, 상측, 하측, 일측, 타측 등과 같은 방향성 용어는 개시된 도면들의 배향과 관련하여 사용된다. 본 발명의 실시예의 구성 요소는 다양한 배향으로 위치 설정될 수 있으므로, 방향성 용어는 예시를 목적으로 사용되는 것이지 이를 제한하는 것은 아니다.Meanwhile, directional terms such as upper side, lower side, one side, and the other side are used in relation to the orientation of the disclosed drawings. Since the constituent elements of the embodiments of the present invention may be positioned in various orientations, the directional terminology is used for illustrative purposes, but is not limited thereto.

또한, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.In addition, terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. These terms may be used for the purpose of distinguishing one component from another component. For example, without departing from the scope of the present invention, a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may be referred to as a first component.

개시되는 실시예에서는 고정익 무인 비행기를 이용하여 고층 기상을 관측할 수 있다. 고정익 무인 비행기는 회전익 무인 비행기(회전익 드론)에 비하여 무게가 가벼우므로(예를 들어, 2kg 미만으로 제작 가능), 자유 낙하 위험이 낮고 추락하더라도 활강 착륙으로 추락 시 충격량이 적어 악기상에서도 임무 수행에 따른 제약이 적다는 장점이 있다. In the disclosed embodiment, high-rise weather can be observed using a fixed-wing unmanned aerial vehicle. Fixed-wing unmanned aerial vehicles are lighter in weight than rotary-wing unmanned aerial vehicles (rotary-wing drones) (for example, they can be manufactured with less than 2kg), so the risk of free fall is low, and even if they fall, the impact of falling due to downhill landing is small. The advantage is that there are few restrictions.

한편, 고정익 무인 비행기는 바람의 영향을 많이 받게 된다. 예를 들어, 고정익 무인 비행기에서 발생시킬 수 있는 추력의 범위를 초과하는 맞바람(정풍)을 받는 경우 전진 비행이 어려우며, 고정익 무인 비행기의 복원력의 범위를 초과하는 측풍(윈드쉬어)을 받는 경우 안정적 비행이 어려워지게 된다. Meanwhile, fixed-wing unmanned aerial vehicles are highly affected by wind. For example, it is difficult to fly forward when receiving a headwind (head wind) that exceeds the range of thrust that can be generated by a fixed-wing UAV, and stable flight when receiving a crosswind (wind shear) that exceeds the range of the resilience of a fixed-wing UAV. This becomes difficult.

그러나, 바람길(기류 패턴)을 알면 고정익 무인 비행기가 난기류를 타고 비행을 할 수 있게 된다. 이에 개시되는 실시예에서는 악기상 별(예를 들어, 이동성 저기압, 태풍, 온난 전선, 한랭 전선, 산악풍 등) 기류 패턴 특성을 분석하고 전산 유체 역학(Computational Fluid Dynamics : CFD)을 적용하여 고정익 무인 비행기의 최적 비행 경로를 탐색할 수 있다. However, knowing the wind path (airflow pattern) allows fixed-wing drones to fly in turbulence. In the embodiment disclosed herein, a fixed-wing unmanned aerial vehicle is performed by analyzing the characteristics of airflow patterns of bad weather stars (eg, mobile cyclones, typhoons, warm fronts, cold fronts, mountain winds, etc.) and applying computational fluid dynamics (CFD). You can explore the optimal flight path.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고정익 무인 비행기를 이용한 기상 관측 시스템의 구성을 나타낸 도면이다. 1 is a view showing the configuration of a weather observation system using a fixed-wing unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 기상 관측 시스템(100)은 항법 관제 장치(102) 및 고정익 무인 비행기(104)를 포함할 수 있다. 항법 관제 장치(102)와 고정익 무인 비행기(104)는 통신 네트워크(150)를 통해 통신 가능하게 연결될 수 있다. Referring to FIG. 1, the weather observation system 100 may include a navigation control device 102 and a fixed wing unmanned aerial vehicle 104. The navigation control device 102 and the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 may be communicatively connected through a communication network 150.

몇몇 실시예들에서, 통신 네트워크(150)는 인터넷, 하나 이상의 로컬 영역 네트워크(local area networks), 광역 네트워크(wide area networks), 셀룰러 네트워크, 모바일 네트워크, 그 밖에 다른 종류의 네트워크들, 또는 이러한 네트워크들의 조합을 포함할 수 있다.In some embodiments, communication network 150 is the Internet, one or more local area networks, wide area networks, cellular networks, mobile networks, other types of networks, or such networks. It may contain a combination of.

항법 관제 장치(102)는 고정익 무인 비행기(104)가 관측할 항공 영역에 대해 최적 비행 경로를 포함하는 비행 제어 정보를 미리 생성할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 항법 관제 장치(102)는 고정익 무인 비행기(104)를 날리기 전에 고정익 무인 비행기(104)가 관측할 항공 영역에 대해 비행 제어 정보를 생성할 수 있다. 비행 제어 정보는 비행 모드 정보 및 비행 경로 정보를 포함할 수 있다. 그러면, 고정익 무인 비행기(104)는 항법 관제 장치(102)에서 설정한 비행 제어 정보에 따라 비행할 수 있다. The navigation control device 102 may pre-generate flight control information including an optimal flight path for an air area to be observed by the fixed wing unmanned aerial vehicle 104. In an exemplary embodiment, the navigation control device 102 may generate flight control information for an air area to be observed by the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 before flying the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104. The flight control information may include flight mode information and flight path information. Then, the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 may fly according to the flight control information set by the navigation control device 102.

여기서, 항법 관제 장치(102)는 비행 제어 정보에 따라 비행하도록 고정익 무인 비행기(104)를 실시간 제어할 수도 있고, 비행 제어 정보를 고정익 무인 비행기(104)로 전송하여 고정익 무인 비행기(104)가 비행 제어 정보에 따라 비행하도록 할 수도 있다. Here, the navigation control device 102 may control the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 in real time to fly according to the flight control information, and transmit the flight control information to the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 so that the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 flies. It can also be made to fly according to control information.

다른 실시예로, 항법 관제 장치(102)는 고정익 무인 비행기(104)를 날린 후에 실시간으로 비행 제어 정보를 생성하고, 생성된 비행 제어 정보에 따라 고정익 무인 비행기(104)를 제어하거나 생성된 비행 제어 정보를 고정익 무인 비행기(104)로 전송할 수 있다.In another embodiment, the navigation control device 102 generates flight control information in real time after flying the fixed wing unmanned aerial vehicle 104, and controls the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 according to the generated flight control information or generated flight control. The information can be transmitted to the fixed wing unmanned aerial vehicle 104.

한편, 항법 관제 장치(102)는 고정익 무인 비행기(104)와는 별도로 지상에 설치되고 고정익 무인 비행기(104)와 통신 가능하게 연결될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 고정익 무인 비행기(104)에 탑재될 수도 있다. 즉, 고정익 무인 비행기(104)가 항법 관제 장치(102)의 기능을 수행하도록 할 수도 있다.On the other hand, the navigation control device 102 may be installed on the ground separately from the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 and connected to the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 to be communicatively connected, but is not limited thereto and may be mounted on the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 have. That is, the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 may perform the function of the navigation control device 102.

항법 관제 장치(102)는 데이터 수집부(111), 바람 유속장 분석부(113), 비행 모드 설정부(115), 및 비행 경로 설정부(117)를 포함할 수 있다. The navigation control device 102 may include a data collection unit 111, a wind velocity analysis unit 113, a flight mode setting unit 115, and a flight path setting unit 117.

또한, 일 실시예에서, 데이터 수집부(111), 바람 유속장 분석부(113), 비행 모드 설정부(115), 및 비행 경로 설정부(117)는 물리적으로 구분된 하나 이상의 장치를 이용하여 구현되거나, 하나 이상의 프로세서 또는 하나 이상의 프로세서 및 소프트웨어의 결합에 의해 구현될 수 있으며, 도시된 예와 달리 구체적 동작에 있어 명확히 구분되지 않을 수 있다.In addition, in one embodiment, the data collection unit 111, the wind velocity analysis unit 113, the flight mode setting unit 115, and the flight path setting unit 117 are physically separated using one or more devices. It may be implemented or implemented by one or more processors, or a combination of one or more processors and software, and unlike the illustrated example, it may not be clearly distinguished in a specific operation.

데이터 수집부(111)는 고정익 무인 비행기(104)가 기상 관측을 수행할 항공 영역(이하, 관측 대상 항공 영역이라 지칭할 수 있음)에 대한 기상 관련 데이터를 수집할 수 있다. 기상 관련 데이터는 기상 관측 데이터(예를 들어, AWS(Automatic Weather System) 데이터 등) 및 기상 예측 데이터(예를 들어, GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System) 데이터 등)를 포함할 수 있다. 기상 관련 데이터는 관측 대상 항공 영역의 기압 고도에 따른 풍속 및 풍향, 고도에 따른 기압, 기온, 및 습도 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. The data collection unit 111 may collect weather-related data on an aviation area (hereinafter, referred to as an observation target aviation area) in which the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 will perform meteorological observations. Weather-related data may include weather observation data (eg, Automatic Weather System (AWS) data, etc.) and weather prediction data (eg, Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) data, etc.). The weather-related data may include information on wind speed and wind direction according to the air pressure altitude in the air region to be observed, air pressure according to the altitude, temperature, and humidity.

데이터 수집부(111)는 기상청 서버(미도시)로부터 기상 관련 데이터를 주기적으로 수집할 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집부(111)는 기상 관측 데이터를 기상청 서버(미도시)로부터 1분 단위로 수집할 수 있다. 또한, 데이터 수집부(111)는 기상 예측 데이터를 기상청 서버(미도시)로부터 3시간 단위로 수집할 수 있다. 이러한 기상 관련 데이터는 5km×5km×5km의 영역 단위로 제공될 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며 데이터 수집부(111)는 그 이외의 다른 외부 기관의 서버로부터 기상 관련 데이터를 수집할 수 있다. The data collection unit 111 may periodically collect weather-related data from the Meteorological Administration server (not shown). For example, the data collection unit 111 may collect meteorological observation data from the Meteorological Administration server (not shown) every minute. In addition, the data collection unit 111 may collect weather forecast data from the Meteorological Administration server (not shown) every 3 hours. Such weather-related data may be provided in units of 5km×5km×5km. However, the present invention is not limited thereto, and the data collection unit 111 may collect weather-related data from servers of other external organizations.

바람 유속장 분석부(113)는 기상 관련 데이터를 기반으로 관측 대상 항공 영역의 바람 유속장 데이터를 산출할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 바람 유속장 분석부(113)는 기상 관련 데이터를 CFD(Computational Fluid Dynamics)와 같은 기류 해석 수치 모델에 대입하여 관측 대상 항공 영역의 3차원 바람 유속장 데이터를 산출할 수 있다. 3차원 바람 유속장 데이터는 바람의 풍속 및 풍향에 대한 정보를 포함할 수 있다.The wind velocity field analysis unit 113 may calculate wind velocity field data of an aviation area to be observed based on weather-related data. In an exemplary embodiment, the wind velocity field analysis unit 113 may calculate the three-dimensional wind velocity field data of the aviation area to be observed by substituting the weather-related data into an air flow analysis numerical model such as Computational Fluid Dynamics (CFD). . The 3D wind velocity field data may include information on wind speed and direction of the wind.

구체적으로, 바람 유속장 분석부(113)는 관측 대상 항공 영역을 기 설정된 단위 격자 영역으로 구분할 수 있다. 예를 들어, 단위 격자 영역은 10m×10m×10m로 이루어질 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 바람 유속장 분석부(113)는 단위 격자 영역 별로 바람 유속장 데이터를 산출할 수 있다. 즉, 기상 관련 데이터는 5km×5km×5km의 영역 단위의 데이터이나, 바람 유속장 분석부(113)는 관측 대상 항공 영역을 10m×10m×10m의 단위 격자 영역으로 세분화하여 단위 격자 영역 별로 바람 유속장 데이터를 산출할 수 있다.Specifically, the wind velocity field analyzer 113 may divide the aerial area to be observed into a preset unit grid area. For example, the unit grid area may be 10m×10m×10m, but is not limited thereto. The wind velocity field analysis unit 113 may calculate wind velocity field data for each unit grid area. That is, the weather-related data is data in units of a 5km×5km×5km area, but the wind velocity field analysis unit 113 subdivides the aviation area to be observed into a unit grid area of 10m×10m×10m, and wind velocity for each unit grid area. Chapter data can be calculated.

비행 모드 설정부(115)는 바람 유속장 데이터를 기반으로 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드를 설정할 수 있다. 비행 모드 설정부(115)는 바람 유속장 데이터에 포함된 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인지 여부에 따라 비행 모드를 정풍 비행 모드 또는 배풍 비행 모드로 설정할 수 있다. The flight mode setting unit 115 may set the flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 based on wind velocity data. The flight mode setting unit 115 may set the flight mode to a forward flight mode or an exhaust flight mode according to whether the wind speed of the wind included in the wind velocity field data is greater than or equal to a preset forward flight limit speed.

구체적으로, 비행 모드 설정부(115)는 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 미만인 경우, 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드를 정풍 비행 모드로 설정할 수 있다. 비행 모드 설정부(115)는 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인 경우, 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드를 배풍 비행 모드로 설정할 수 있다. 여기서, 정풍 비행 모드는 고정익 무인 비행기(104)가 정풍(맞바람)을 맞으면서 비행하는 모드를 의미할 수 있다. 또한, 배풍 비행 모드는 고정익 무인 비행기(104)가 배풍(뒷바람)을 맞으면서 비행하는 모드를 의미할 수 있다. Specifically, the flight mode setting unit 115 may set the flight mode of the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 as the direct wind flight mode when the wind speed is less than the preset forward flight limit speed. The flight mode setting unit 115 may set the flight mode of the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 to the exhaust flight mode when the wind speed is greater than or equal to a preset fixed wind flight limit speed. Here, the forward wind flight mode may mean a mode in which the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 flies while hitting a forward wind (upwind). In addition, the exhaust air flight mode may mean a mode in which the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 flies while receiving the exhaust air (backwind).

도 2에 도시된 바와 같이, 비행 장치는 비행하면서 양력(Lift), 중력(Gravity), 추력(Trust), 및 항력(Drag)을 받게 된다. 여기서, 양력의 크기는 에어 속도(Air Speed), 날개의 형상, 및 받음각(Angle of Attack)에 의해 결정된다. 에어 속도와 날개 형상이 일정하다고 하면, 양력과 받음각의 관계는 도 3에 나타낸 바와 같다. As shown in FIG. 2, the flying device receives lift, gravity, thrust, and drag while flying. Here, the amount of lift is determined by the air speed, the shape of the wing, and the angle of attack. Assuming that the air velocity and the shape of the blade are constant, the relationship between the lift force and the angle of attack is as shown in FIG. 3.

도 3을 참조하면, 받음각이 증가하면서 양력(Lift)도 증가하다가 받음각이 임계각(Critical Angle)을 넘어서게 되면, 양력이 급속하게 감소하는 것을 볼 수 있다. 이 경우, 비행 장치가 실속(Stall) 되어 추락이 발생하게 된다. Referring to FIG. 3, as the angle of attack increases, the lift also increases, and when the angle of attack exceeds the critical angle, it can be seen that the lift rapidly decreases. In this case, the flight device stalls and a fall occurs.

즉, 비행 장치가 비행할 때 날개 윗면의 전방에서 공기 흐름은 날개 표면을 따라 흘러가지만 날개 윗면의 후방에서는 날개의 표면 마찰로 인해 점점 운동 에너지를 잃게 되고 속도는 감소하게 된다. 그리고, 날개 주위의 공기 흐름은 흐름 방향으로 갈수록 역 압력 구배에 의해 공기 흐름이 날개 표면을 따라 흐르지 못하고 날개 표면에서 떨어지는 현상이 일어나게 되며, 이를 흐름 분리(Flow Separation)이라 한다. That is, when the flying device flies, the air flow from the front of the upper surface of the wing flows along the wing surface, but at the rear of the upper surface of the wing, kinetic energy gradually loses due to friction on the surface of the wing, and the speed decreases. In addition, as the air flow around the wing increases in the flow direction, the air flow does not flow along the wing surface and falls off the wing surface due to a reverse pressure gradient, and this is referred to as flow separation.

여기서, 받음각이 증가함에 따라 증가하면 흐름 분리 현상이 증가하게 되고, 받음각이 임계각을 넘어서면 날개 윗면의 대부분은 후류 속에 잠겨 양력은 떨어지고 항력(Drag)은 급격히 증가하는 실속 상태에 빠지게 된다. 따라서, 비행 장치가 최저 속도보다 더 느린 속도로 비행하거나 받음각이 너무 커지면 비행 장치의 무게보다 양력이 작아져 추락하게 된다. 이런 현상은 비행 장치가 정풍(맞바람)을 이기지 못하고 최저 속도보다 느린 속도로 비행하는 경우에도 발생하게 된다. Here, as the angle of attack increases, the flow separation phenomenon increases, and when the angle of attack exceeds the critical angle, most of the upper surface of the wing is locked in the wake, the lift force falls, and the drag falls into a stall state where the drag increases rapidly. Therefore, if the flying device flies at a slower speed than the minimum speed or the angle of attack is too large, the lift force becomes smaller than the weight of the flying device and falls. This phenomenon occurs even when the flying device fails to overcome the head wind and flies at a speed slower than the minimum speed.

이에, 개시되는 실시예에서는, 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 미만인 경우는 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드를 정풍 비행 모드로 설정하여 웨이 포인트(Waypoint)까지 자유롭게 비행하도록 하고, 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인 경우, 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드를 배풍 비행 모드로 설정하여 고정익 무인 비행기(104)가 실속 상태에 빠지는 것을 방지하고 탐색된 바람 길(바람이 흐르는 방향)을 따라 비행하도록 할 수 있다.Accordingly, in the disclosed embodiment, when the wind speed is less than the preset forward flight limit speed, the flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 is set to the forward wind flight mode to freely fly to the waypoint, and When the wind speed is higher than the preset forward flight limit speed, the flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 is set to the exhaust air flight mode to prevent the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 from falling into a stall state, and the searched wind path ) To fly along.

즉, 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인 경우, 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드를 정풍 비행 모드에서 배풍 비행 모드로 전환하여 고정익 무인 비행기(104)가 뒷바람을 맞으면서 비행하도록 고정익 무인 비행기(104)의 방향 및 자세를 변경하도록 할 수 있다. 여기서, 배풍 비행 모드는 뒷바람을 맞으면서 바람 길을 따라 비행하는 비행 모드이므로, 바람 길을 따라 비행할 수 있는 최적의 비행 경로를 탐색할 필요가 있다. 이에 대해서는 비행 경로 설정부(117)에서 자세히 설명하기로 한다.That is, when the wind speed is higher than the preset forward flight limit speed, the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 switches the flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 from the forward wind flight mode to the exhaust air flight mode so that the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 flies with the rear wind. It is possible to change the orientation and posture of the airplane 104. Here, since the exhaust air flight mode is a flight mode in which the wind blows along the wind path while being hit by the rear wind, it is necessary to search for an optimal flight path for flying along the wind path. This will be described in detail in the flight path setting unit 117.

비행 모드 설정부(115)는 다음의 수학식 1을 통해 바람의 풍속이 정풍 비행 한계 속도 미만인지 여부를 확인할 수 있다. The flight mode setting unit 115 may check whether the wind speed of the wind is less than the forward flight limit speed through Equation 1 below.

(수학식 1)(Equation 1)

Figure 112019087354753-pat00005
Figure 112019087354753-pat00005

여기서, Vwind는 바람의 풍속을 나타내고, Vmax는 고정익 무인 비행기(104)의 최대 속도를 나타내며, Vstall은 고정익 무인 비행기(104)의 실속 속도를 나타낸다. Here, V wind represents the wind speed, V max represents the maximum speed of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104, and V stall represents the stall speed of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104.

고정익 무인 비행기(104)의 실속 속도(Vstall)는 다음의 수학식 2를 통해 산출할 수 있다. The stall speed (V stall ) of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 can be calculated through Equation 2 below.

(수학식 2)(Equation 2)

Figure 112019087354753-pat00006
Figure 112019087354753-pat00006

여기서, W는 고정익 무인 비행기(104)의 무게이고, C는 양력 계수이며, ρ는 공기의 밀도를 나타내고, S는 고정익 무인 비행기(104)의 날개의 면적을 나타낸다.Here, W is the weight of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104, C is the lift coefficient, ρ represents the density of air, and S represents the area of the wing of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104.

예시적인 실시예에서, 비행 모드 설정부(115)는 관측 대상 항공 영역의 단위 격자 영역 별로 비행 모드를 설정할 수 있다. 즉, 비행 모드 설정부(115)는 관측 대상 항공 영역의 각 단위 격자 영역에 대해 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 미만인지 여부를 확인하여, 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드를 정풍 비행 모드 또는 배풍 비행 모드로 설정할 수 있다. In an exemplary embodiment, the flight mode setting unit 115 may set the flight mode for each unit grid area of the aerial area to be observed. That is, the flight mode setting unit 115 checks whether the wind speed of each unit grid area of the observation target flight area is less than the preset forward flight limit speed, and sets the flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 to the forward flight. It can be set to either a mode or an exhaust flight mode.

다시 말하면, 비행 모드 설정부(115)는 관측 대상 항공 영역의 단위 격자 영역 별로 해당 영역이 정풍 비행 모드로 비행할 영역(정풍 비행 영역)인지 아니면 배풍 비행 모드로 비행할 영역(배풍 비행 영역)인지를 결정할 수 있다. In other words, the flight mode setting unit 115 determines whether the corresponding area for each unit grid area of the observation target flight area is an area to be flown in the direct wind flight mode (a direct wind flight area) or an area to be flown in the exhaust air mode (exhaust flight area). Can be determined.

도 4는 개시되는 실시예에서 바람 유속장 데이터를 기반으로 관측 대상 항공 영역을 정풍 비행 영역 또는 배풍 비행 영역으로 구분하는 상태를 개략적으로 나타낸 도면이다. 4 is a diagram schematically illustrating a state in which an observation target air area is divided into a forward air flight area or an exhaust air flight area based on wind velocity data in the disclosed embodiment.

도 4를 참조하면, 바람 유속장 데이터에 따른 바람의 풍속이 정풍 비행 한계 속도 미만인 영역은 정풍 비행 영역으로 구분되고, 바람의 풍속이 정풍 비행 한계 속도 이상인 영역은 배풍 비행 영역으로 구분되게 된다. 그리고, 정풍 비행 영역에서는 고정익 무인 비행기(104)가 정풍 비행 모드로 기 설정된 웨이 포인트를 향하여 비행하게 되나, 배풍 비행 영역에서는 고정익 무인 비행기(104)가 배풍 비행 모드로 기 탐색된 바람길을 따라 비행하게 된다.Referring to FIG. 4, an area in which the wind speed according to the wind velocity data is less than the forward flight limit speed is divided into a forward flight area, and an area where the wind speed is higher than the forward flight limit speed is divided into an exhaust flight area. And, in the forward flight area, the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 flies toward a preset waypoint in the forward wind flight mode, but in the exhaust flight area, the fixed-wing drone 104 flies along the previously searched wind path in the exhaust flight mode. Is done.

비행 경로 설정부(117)는 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드가 배풍 비행 모드인 경우, 고정익 무인 비행기(104)가 바람 길을 따라 비행하도록 비행 경로를 탐색할 수 있다. 단위 격자 영역을 하나의 비행 노드라 할 때, 비행 경로 설정부(117)는 관측 대상 항공 영역 내의 단위 격자 영역들에서 어느 비행 노드들을 거쳐 비행하는 것이 최적의 비행 경로인지를 탐색할 수 있다. The flight path setting unit 117 may search for a flight path so that the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 flies along a wind path when the flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 is the exhaust flight mode. When the unit grid region is referred to as one flight node, the flight path setting unit 117 may search through which flight nodes is an optimal flight path in the unit grid regions within the observation target aerial region.

한편, 바람 유속장 분석부(113)에서 5km×5km×5km의 영역 단위의 기상 관련 데이터를 10m×10m×10m의 단위 격자 영역으로 세분화하여 바람 유속장 데이터를 산출하였는 바, 5km×5km×5km의 영역 단위에는 1.25×109개의 비행 노드(단위 격자 영역)이 존재하게 된다. 이 경우, 비행 경로 설정부(117)에서 고려해야 할 비행 노드의 수가 많아 최적의 비행 경로를 탐색하는데 있어 복잡도가 증가하여 연산 속도가 느려지게 된다. Meanwhile, the wind velocity field data was calculated by subdividing the meteorological data in a unit of 5km×5km×5km into a unit grid area of 10m×10m×10m in the wind velocity field analysis unit 113, and calculated the wind velocity field data. There are 1.25×10 9 flight nodes (unit grid area) in the area unit of. In this case, since the number of flight nodes to be considered in the flight path setting unit 117 increases, complexity increases in searching for an optimal flight path, and the computation speed is slowed.

이에, 개시되는 실시예에서는, 기상 현상 별 기류 패턴을 이용하여 비행 경로 탐색을 간소화시킬 수 있다. 즉, 대부분의 기상 현상은 대류권(1 ~ 10km)에서 일어나며, 대류권은 0~100m의 지표층과 1~2km의 대기 경계층으로 구분된다. 여기서, 고정익 무인 비행기(104)가 비행 가능한 고도는 대기 경계층에 한정되므로, 대기 경계층에서 발생 가능한 기상 현상들에 대해 기류 패턴을 모델링 하여 저장할 수 있다. Accordingly, in the disclosed embodiment, it is possible to simplify the flight path search by using the airflow pattern for each meteorological phenomenon. That is, most meteorological phenomena occur in the troposphere (1 to 10 km), and the troposphere is divided into a surface layer of 0 to 100 m and an atmospheric boundary layer of 1 to 2 km. Here, since the altitude at which the fixed-wing UAV 104 can fly is limited to the atmospheric boundary layer, airflow patterns can be modeled and stored for meteorological phenomena that may occur in the atmospheric boundary layer.

일반적으로, 고도 1km를 경계로 그 이하는 지상의 마찰 특성으로 기류가 복잡하게 변형되고, 그 이상에서는 지균풍이 부는 것으로 본다. 여기서, 지균풍은 다음의 수학식 3으로 정의될 수 있다. In general, at an altitude of 1km, the airflow is complicatedly deformed due to the frictional characteristics of the ground, and above that, it is considered that a geokinetic wind blows. Here, the jigyun wind may be defined by Equation 3 below.

(수학식 3)(Equation 3)

Figure 112019087354753-pat00007
Figure 112019087354753-pat00007

여기서, Ω는 지구 자전 각속도이고, φ는 위도이며, ρ는 공기의 밀도를 나타낸다.Here, Ω is the rotational angular velocity of the earth, φ is the latitude, and ρ is the density of air.

그리고, 고도 1km 이하에서는 다양한 국지풍(해풍, 육풍, 호수풍, 곡풍, 산풍 등)이 분다. 국지풍은 지상의 지표면에서 나타나는 공기의 기온 차에 의해 발생한다. And, at an altitude of less than 1km, various local winds (sea wind, land wind, lake wind, grain wind, mountain wind, etc.) blow. Local winds are caused by differences in air temperature appearing on the surface of the ground.

도 5는 개시되는 실시예에서 다양한 기상 현상들의 기류 패턴을 개략적으로 나타낸 도면이다. 도 5의 (a)는 한랭 전선의 기류 패턴을 나타낸 것이고, 도 5의 (b)는 온난 전선의 기류 패턴을 나타낸 것이며, 도 5의 (c)는 지균풍이 산맥을 지나는 경우의 기류 패턴을 나타낸 것이고, 도 5의 (d)는 복사에 의한 대류의 기류 패턴을 나타낸 것이며, 도 5의 (e)는 해풍이 부는 경우 기류 패턴을 나타낸 것이고, 도 5의 (f)는 상층 기온 역전에 의한 기류 패턴을 나타낸 것이다. 5 is a diagram schematically illustrating an airflow pattern of various meteorological phenomena in the disclosed embodiment. Figure 5 (a) shows the airflow pattern of the cold front, Figure 5 (b) shows the airflow pattern of the warming wire, and Figure 5 (c) shows the airflow pattern when the jigyun wind passes a mountain range 5(d) shows the airflow pattern of convection caused by radiation, FIG.5(e) shows the airflow pattern when the sea wind blows, and FIG.5(f) shows the airflow due to the reversal of upper air temperature It shows the pattern.

여기서, 각 기상 현상의 기류 패턴은 대기 운동 방정식을 이용하여 수치적으로 변환할 수 있다. 구체적으로, 뉴턴의 운동 제2 법칙은 절대 좌표계 또는 관성계에 있어서의 운동 법칙으로, 수학식 4에 의해 정의된다. Here, the airflow pattern of each meteorological phenomenon can be numerically converted using an atmospheric motion equation. Specifically, Newton's second law of motion is a law of motion in an absolute coordinate system or an inertial system, and is defined by Equation 4.

(수학식 4)(Equation 4)

Figure 112019087354753-pat00008
Figure 112019087354753-pat00008

물체의 질량이 시간에 따라 변하지 않는다고 가정할 때, 물체에 작용하는 힘(F)은 생성된 가속도(a)와 연관되어 있다. 여러 힘들이 한 물체에 작용하는 경우, 그 물체는 총 합력이 작용하는 방향으로 가속된다. 그러므로, 관성계에서의 운동 가속도는 회전 좌표계에서의 운동 가속도, 회전 좌표계에서 운동으로 생기는 전향 가속도, 회전 좌표계의 회전으로 생기는 구심 가속도 등의 합으로 표현될 수 있다. Assuming that the mass of an object does not change over time, the force (F) acting on the object is related to the generated acceleration (a). When several forces act on an object, the object is accelerated in the direction in which the total resultant force acts. Therefore, the motion acceleration in the inertial system can be expressed as the sum of the motion acceleration in the rotation coordinate system, the forward acceleration caused by the motion in the rotation coordinate system, and the centripetal acceleration caused by the rotation of the rotation coordinate system.

뉴턴의 제2 법칙을 대기에 작용하는 힘에 적용하면 다음의 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다. When Newton's second law is applied to the force acting on the atmosphere, it can be expressed as Equation 5 below.

(수학식 5)(Equation 5)

Figure 112019087354753-pat00009
Figure 112019087354753-pat00009

Figure 112019087354753-pat00010
Figure 112019087354753-pat00010

Figure 112019087354753-pat00011
Figure 112019087354753-pat00011

여기서, 수학식 5의

Figure 112019087354753-pat00012
Figure 112019087354753-pat00013
에서 첫 번째 항은 기압 경도력이고, 두 번째 항은 전향력이며, 세 번째 항은 마찰력을 나타낸다. 또한, 수학식 5의
Figure 112019087354753-pat00014
에서 첫 번째 항은 연직 기압 경도력을 나타낸다. p는 압력을 나타내고, ρ는 공기 밀도를 나타내며, g는 중력 가속도를 나타내고, Ω는 지구 자전 속도를 나타내고, φ는 위도를 나타낸다. u는 수평 운동 성분을 나타내고, v는 연직 운동 성분을 나타낸다.Here, in Equation 5
Figure 112019087354753-pat00012
Wow
Figure 112019087354753-pat00013
In, the first term is the atmospheric pressure gradient force, the second term is the forward force, and the third term is the friction force. Also, in Equation 5
Figure 112019087354753-pat00014
The first term in represents the vertical barometric pressure gradient force. p represents the pressure, ρ represents the air density, g represents the acceleration of gravity, Ω represents the Earth's rotational speed, and φ represents the latitude. u denotes a horizontal motion component and v denotes a vertical motion component.

한편, 지표면 마찰은 지상 1km까지 영향을 미치고, 그 이상은 기압 경도력이 운동을 지배하는 주요한 힘이 된다. 이와 같은 특징을 이용하여 β 근사법을 통해 전향력과 마찰력을 위도에 관한 상수로 변환하면 수학식 5는 수학식 6과 같이 간소화 할 수 있다. On the other hand, the surface friction affects up to 1km above the ground, and above that, the atmospheric pressure gradient force becomes the main force that governs the motion. Equation 5 can be simplified as shown in Equation 6 by converting the forward force and friction force into constants related to latitude through the β approximation method using these features.

(수학식 6)(Equation 6)

Figure 112019087354753-pat00015
Figure 112019087354753-pat00015

Figure 112019087354753-pat00016
Figure 112019087354753-pat00016

Figure 112019087354753-pat00017
Figure 112019087354753-pat00017

수평 운동 u와 연직 운동 v의 조합으로 실제 자연계에서 일어나는 복잡한 운동을 근사적으로 표현할 수 있다. 2차원 수평 운동을 직교 좌표에서 분석하면, 임의 순간의 속도 성분(수평 운동 성분(u) 및 연직 운동 성분(v))을 원점에서 테일러(Taylor) 급수로 전개하면 수학식 7와 같이 나타낼 수 있다. The combination of the horizontal motion u and the vertical motion v can approximate a complex motion occurring in the real world. When the two-dimensional horizontal motion is analyzed in Cartesian coordinates, the velocity component (horizontal motion component (u) and vertical motion component (v)) at an arbitrary moment can be expressed as a Taylor series from the origin. .

(수학식 7)(Equation 7)

Figure 112019087354753-pat00018
Figure 112019087354753-pat00018

Figure 112019087354753-pat00019
Figure 112019087354753-pat00019

또한, 자연계에서 발생하는 대기 운동은 표 1에 나타낸 바와 같이, 1) 병진 운동, 2) 와도 운동, 3) 발산 운동, 및 4) 변형 운동으로 분류할 수 있고, 모든 대기 운동은 이들의 조합으로 구성할 수 있다. In addition, atmospheric motion occurring in nature can be classified into 1) translational motion, 2) vorticity motion, 3) divergent motion, and 4) transformation motion, as shown in Table 1, and all atmospheric motions are combinations thereof. Configurable.

병진 운동Translation 와도 운동Wado exercise 발산 운동Divergence exercise 변형 운동Transformation movement

Figure 112019087354753-pat00020
Figure 112019087354753-pat00020
Figure 112019087354753-pat00021
Figure 112019087354753-pat00021
Figure 112019087354753-pat00022
Figure 112019087354753-pat00022
Figure 112019087354753-pat00023
Figure 112019087354753-pat00023
Figure 112019087354753-pat00024

Figure 112019087354753-pat00025

Figure 112019087354753-pat00024

Figure 112019087354753-pat00025

Figure 112019087354753-pat00026

Figure 112019087354753-pat00027
Figure 112019087354753-pat00026

Figure 112019087354753-pat00027
Figure 112019087354753-pat00028
Figure 112019087354753-pat00028
Figure 112019087354753-pat00029
Figure 112019087354753-pat00029

따라서, 수학식 7의 임의 순간의 속도 성분을 병진 운동, 와도 운동, 발산 운동, 및 변형 운동의 조합식으로 나타내면 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다. Therefore, if the velocity component of the arbitrary moment of Equation 7 is expressed as a combination of translational motion, vorticity motion, divergent motion, and deformation motion, it can be expressed as Equation 8.

(수학식 8)(Equation 8)

Figure 112019087354753-pat00030
Figure 112019087354753-pat00030

Figure 112019087354753-pat00031
Figure 112019087354753-pat00031

실제 지구에서 발생할 수 있는 와도 운동은 시계 방향 또는 반 시계 방향으로 유일하게 결정되므로, ζ 와 r이 동시에 존재할 수는 없다. 이를 이용하여 수학식 8을 수학식 9와 같이 간소화 시킬 수 있으며, 여기서 r = 0, 즉,

Figure 112019087354753-pat00032
이 되게 좌표 축을 변환시키면 수학식 9의 대기 운동에 관한 일반식을 얻을 수 있다. 그리고, 모든 기류 패턴들은 수학식 9에 의해 수치 모델화 할 수 있다. Since the vorticity motion that can occur on the Earth is uniquely determined in a clockwise or counterclockwise direction, ζ and r cannot exist at the same time. Using this, Equation 8 can be simplified as Equation 9, where r = 0, that is,
Figure 112019087354753-pat00032
When the coordinate axis is transformed to be this, the general equation for the atmospheric motion of Equation 9 can be obtained. And, all airflow patterns can be numerically modeled by Equation 9.

(수학식 9)(Equation 9)

Figure 112019087354753-pat00033
Figure 112019087354753-pat00033

Figure 112019087354753-pat00034
Figure 112019087354753-pat00034

1) 병진 운동1) translational movement

수학식 9에서 다른 항이 모두 0이고,

Figure 112019087354753-pat00035
인 운동이다. 유선의 미분 방정식으로부터
Figure 112019087354753-pat00036
이므로 전이운동을 하는 유선은
Figure 112019087354753-pat00037
, 즉 기울기가 같은 직선군이 된다. 이 경우 공기덩이는 일정한 모양을 유지한 채 오직 직선을 따라 이동하므로 전이운동(translation)이라고도 부른다.All other terms in Equation 9 are 0,
Figure 112019087354753-pat00035
It is an exercise. From the differential equation of the streamline
Figure 112019087354753-pat00036
So the mammary gland that performs the transfer movement
Figure 112019087354753-pat00037
, That is, a group of straight lines with the same slope. In this case, the airball maintains a constant shape and moves only along a straight line, so it is also called a translation.

2) 와도 운동2) wado movement

수학식 9에서

Figure 112019087354753-pat00038
인 경우의 운동이다. 즉 ζ 항만 있고 다른 항은 모두 0인 경우로서, 유선의 미분 방정식은
Figure 112019087354753-pat00039
이므로 적분하면
Figure 112019087354753-pat00040
이다. 이것은 반경이 다른 원의 집단이므로 임의의 축을 중심으로 회전 운동을 나타낸다.
Figure 112019087354753-pat00041
은 수평 운동의 와도로서 x축을 중심으로 반 시계방향으로 회전한다. 이러한 저기압성 운동을 양의 와도(positive vorticity)라 한다. In Equation 9
Figure 112019087354753-pat00038
It is an exercise when it is. That is, if there is only ζ term and all other terms are 0, the differential equation of the streamline is
Figure 112019087354753-pat00039
So if you integrate
Figure 112019087354753-pat00040
to be. Since this is a group of circles with different radii, it represents a rotational motion around an arbitrary axis.
Figure 112019087354753-pat00041
Is the vortex of horizontal motion and rotates counterclockwise around the x-axis. This hypobaric movement is called positive vorticity.

3) 발산 운동3) divergence exercise

수학식 9에서 D항을 제외한 다른 항이 0일 경우의 운동이다. 즉,

Figure 112019087354753-pat00042
이므로 유선의 미분방정식은
Figure 112019087354753-pat00043
이다. 적분하면
Figure 112019087354753-pat00044
이므로 유선은 원점을 지나는 기울기가 다른 직선군이다. 이 직선을 따라 바깥쪽을 향한 운동을 발산(divergence)이라 하고, 안쪽을 향한 운동을 수렴(convergence)이라 한다.This is the motion when the other terms excluding the D term in Equation 9 are 0. In other words,
Figure 112019087354753-pat00042
So the differential equation of the streamline is
Figure 112019087354753-pat00043
to be. Integrating
Figure 112019087354753-pat00044
Therefore, a streamline is a group of straight lines with different slopes passing through the origin. The motion toward the outside along this straight line is called divergence, and the motion toward the inside is called convergence.

4) 변형 운동4) transformation movement

수학식 9에서 F항을 제외한 모든 항이 0일 경우의 운동이다. 즉,

Figure 112019087354753-pat00045
이므로 유선의 미분 방정식은
Figure 112019087354753-pat00046
이다. 적분하면 x와 y축을 점근선으로 하는 쌍곡선 함수
Figure 112019087354753-pat00047
가 된다. 이러한 유선을 갖는 운동에서는 원래의 모양이 변형하게 되어 변형(deformation)운동이라고 한다. This is the motion when all terms except F term in Equation 9 are 0. In other words,
Figure 112019087354753-pat00045
So the differential equation of the streamline is
Figure 112019087354753-pat00046
to be. Hyperbolic function with asymptotes on the x and y axes when integrated
Figure 112019087354753-pat00047
Becomes. In this movement with a streamline, the original shape is deformed, which is called a deformation movement.

여기서, 비행 경로 설정부(117)는 관측 대상 항공 영역의 기류 패턴을 데이터베이스(미도시)에서 추출할 수 있다. 이때, 기류 패턴은 수학식 9에 의해 수치 모델화 되어 있을 수 있다. 즉, 비행 경로 설정부(117)는 상기 관측 대상 항공 영역의 기류가 어떤 기류인지를 확인하고, 해당 기류에 대한 기류 패턴(즉, 기류 패턴의 수치 모델)을 데이터베이스(미도시)에서 추출할 수 있다. Here, the flight path setting unit 117 may extract an airflow pattern of the aerial area to be observed from a database (not shown). At this time, the airflow pattern may be numerically modeled by Equation 9. That is, the flight path setting unit 117 may check which airflow is the airflow in the aviation area to be observed, and extract an airflow pattern for the airflow (ie, a numerical model of the airflow pattern) from a database (not shown). have.

비행 경로 설정부(117)는 추출한 기류 패턴과 관측 대상 항공 영역의 비행 노드들에 기반하여 최적의 비행 경로를 탐색할 수 있다. 구체적으로, 비행 경로 설정부(117)는 관측 대상 항공 영역의 비행 노드들에 의한 비행 경로들 중 추출한 기류 패턴의 유선 흐름과 가장 유사한 비행 경로를 최적의 비행 경로로 설정할 수 있다. 즉, 최적의 비행 경로는 추출한 기류 패턴의 유선 흐름과 최소의 평균제곱근오차(RMSE : Root Mean Square Error)를 갖는 비행 노드들의 집합이 될 수 있다. 비행 경로 설정부(117)는 최적의 비행 경로에 대한 정보를 고정익 무인 비행기(104)로 송신할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 베이지언 결정 이론 등을 이용하여 최적의 비행 경로를 탐색할 수 있다.The flight path setting unit 117 may search for an optimal flight path based on the extracted airflow pattern and flight nodes in the aerial area to be observed. Specifically, the flight path setting unit 117 may set a flight path that is most similar to the streamlined flow of the extracted airflow pattern among flight paths by flight nodes in the aerial area to be observed as an optimal flight path. That is, the optimal flight path may be a streamline flow of the extracted airflow pattern and a set of flight nodes having a minimum root mean square error (RMSE). The flight path setting unit 117 may transmit information on an optimal flight path to the fixed wing unmanned aerial vehicle 104. In an exemplary embodiment, an optimal flight path may be searched using Bayesian decision theory or the like.

도 6은 본 발명의 실시예에서 최적의 비행 경로를 탐색하는 과정을 개략적으로 나타낸 도면이다. 도 6에서는 관측 대상 항공 영역의 기류가 한랭 전선인 경우를 나타내었다. 도 6을 참조하면, 비행 경로 설정부(117)는 데이터베이스(미도시)에서 한랭 전선의 기류 패턴을 추출할 수 있다. 비행 경로 설정부(117)는 관측 대상 항공 영역의 비행 노드(n)들 중에서 한랭 전선의 기류 패턴의 유선 흐름과 최소의 평균제곱근 오차를 갖는 비행 노드들(n')의 집합(도 6에서는 빨간색 원들로 표현)을 최적의 비행 경로로 설정할 수 있다. 6 is a diagram schematically showing a process of searching for an optimal flight path in an embodiment of the present invention. 6 shows a case where the airflow in the aviation area to be observed is a cold front. Referring to FIG. 6, the flight path setting unit 117 may extract an airflow pattern of a cold front from a database (not shown). The flight path setting unit 117 is a set of flight nodes (n') having the minimum root mean square error and the streamline flow of the airflow pattern of the cold front among the flight nodes (n) of the aviation area to be observed. (Represented by circles) can be set as the optimal flight path.

이와 같이, 관측 대상 항공 영역의 기류 패턴을 이용하여 고정익 무인 비행기(104)의 비행 경로를 탐색함으로써, 관측 대상 항공 영역에 존재하는 비행 노드들의 무작위 탐색에 따른 연산량을 줄이고, 탐색 범위를 축소하여 비행 경로 탐색의 응답 속도를 높일 수 있게 된다.In this way, by searching the flight path of the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 using the airflow pattern of the observation target aviation region, the amount of computation according to the random search of the flight nodes existing in the observation target aviation region is reduced, and the search range is reduced to fly. It is possible to increase the response speed of route search.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 고정익 무인 비행기(104)의 구성을 나타낸 도면이다. 도 7을 참조하면, 고정익 무인 비행기(104)는 비행 제어부(121) 및 기상 관측부(123)를 포함할 수 있다. 7 is a view showing the configuration of a fixed wing unmanned aerial vehicle 104 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 7, the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 may include a flight control unit 121 and a weather observation unit 123.

비행 제어부(121)는 항법 관제 장치(102)로부터 비행 제어 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 비행 제어 정보는 관측 대상 항공 영역에서의 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드에 대한 정보 및 비행 경로에 대한 정보를 포함할 수 있다. 비행 제어부(121)는 비행 제어 정보에 따라 고정익 무인 비행기(104)의 비행을 제어할 수 있다. The flight control unit 121 may receive flight control information from the navigation control device 102. Here, the flight control information may include information on the flight mode and flight path of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 in the aerial area to be observed. The flight controller 121 may control the flight of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 according to flight control information.

기상 관측부(123)는 관측 대상 항공 영역의 기상을 관측할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 기상 관측부(123)는 온도 센서, 습도 센서, 기압 센서, 및 풍속 센서 등을 포함하여 관측 대상 항공 영역의 기상을 관측할 수 있다. 기상 관측부(123)는 측정된 기상 정보를 항법 관제 장치(102) 등으로 전송할 수 있다. The meteorological observation unit 123 may observe the weather in the aerial area to be observed. In an exemplary embodiment, the meteorological observation unit 123 may include a temperature sensor, a humidity sensor, an air pressure sensor, and a wind speed sensor to observe the weather in the aerial area to be observed. The weather observation unit 123 may transmit the measured weather information to the navigation control device 102 or the like.

개시되는 실시예에서는, 회전익 무인 비행기에 비해 경량의 고정익 무인 비행기(104)를 통해 기상 관측을 수행함으로써, 고정익 무인 비행기(104)가 추락하더라도 추락에 의한 피해를 줄일 수 있게 된다. 또한, 악기상에서도 기류 패턴을 통해 비행 경로를 설정함으로써, 악기상에서도 난기류를 타고 비행을 하면서 기상 관측을 수행할 수 있으며, 그에 따라 임무 수행에 따른 제약이 적게 된다.In the disclosed embodiment, by performing weather observation through the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104, which is lighter than that of the rotary-wing unmanned aerial vehicle, even if the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 falls, damage caused by the fall can be reduced. In addition, by setting the flight path through the airflow pattern even on the bad weather, it is possible to perform weather observation while flying in turbulence even on the bad weather, and accordingly, there are fewer restrictions on mission performance.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 고정익 무인 비행기의 비행 제어 방법을 나타낸 흐름도이다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.8 is a flowchart illustrating a method of controlling flight of a fixed wing unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention. In the illustrated flowchart, the method is described by dividing the method into a plurality of steps, but at least some of the steps are performed in a different order, combined with other steps, performed together, omitted, divided into detailed steps, or not shown. One or more steps may be added and performed.

도 8을 참조하면, 항법 관제 장치(102)는 관측 대상 항공 영역에 대한 기상 관련 데이터를 수집한다(S 101). Referring to FIG. 8, the navigation control device 102 collects weather-related data for an aerial area to be observed (S 101 ).

다음으로, 항법 관제 장치(102)는 기상 관련 데이터를 기반으로 관측 대상 항공 영역의 바람 유속장 데이터를 산출한다(S 103). 항법 관제 장치(102)는 관측 대상 항공 영역을 기 설정된 단위 격자 영역으로 구분하고, 단위 격자 영역 별로 바람 유속장 데이터를 산출할 수 있다. Next, the navigation control device 102 calculates wind velocity data of the aviation area to be observed based on the weather-related data (S103). The navigation control device 102 may divide the aerial area to be observed into a preset unit grid area, and calculate wind velocity field data for each unit grid area.

다음으로, 항법 관제 장치(102)는 바람 유속장 데이터에 의한 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 미만인지를 확인한다(S 105). Next, the navigation control device 102 checks whether the wind speed according to the wind velocity field data is less than the preset forward flight limit speed (S105).

단계 S 105의 확인 결과, 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 미만인 경우, 항법 관제 장치(102)는 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드를 정풍 비행 모드로 설정한다(S 107). 이 경우, 고정익 무인 비행기(104)는 관측 대상 항공 영역의 비행 노드들에서 기 설정된 웨이 포인트까지 자유롭게 비행하게 된다.As a result of checking in step S 105, when the wind speed is less than the preset forward flight limit speed, the navigation control device 102 sets the flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 to the forward wind flight mode (S 107). In this case, the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 freely flies from the flight nodes in the aerial area to be observed to a preset waypoint.

단계 S 105의 확인 결과, 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인 경우, 항법 관제 장치(102)는 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드를 배풍 비행 모드로 설정한다(S 109). As a result of the confirmation of step S 105, when the wind speed is greater than or equal to the preset forward flight limit speed, the navigation control device 102 sets the flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 to the exhaust wind flight mode (S 109).

즉, 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인 경우, 항법 관제 장치(102)는 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드를 정풍 비행 모드에서 배풍 비행 모드로 전환되도록 할 수 있다. 여기서, 항법 관제 장치(102)는 관측 대상 항공 영역의 단위 격자 영역 별로 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드를 설정할 수 있다. That is, when the wind speed of the wind is greater than or equal to the preset forward flight limit speed, the navigation control device 102 may switch the flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 from the forward wind flight mode to the exhaust flight mode. Here, the navigation control device 102 may set the flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle 104 for each unit grid area of the aerial area to be observed.

한편, 고정익 무인 비행기(104)의 비행 모드가 배풍 비행 모드인 경우, 항법 관제 장치(102)는 관측 대상 항공 영역의 기류 패턴을 추출한다(S 111). 여기서, 기류 패턴은 대기 운동 방정식(수학식 9)에 의해 수치 모델화 된 것일 수 있다. On the other hand, when the flight mode of the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 is the exhaust air flight mode, the navigation control device 102 extracts an airflow pattern of the aerial area to be observed (S111). Here, the airflow pattern may be numerically modeled by the atmospheric motion equation (Equation 9).

다음으로, 항법 관제 장치(102)는 추출한 기류 패턴과 관측 대상 항공 영역의 비행 노드들에 기반하여 최적의 비행 경로를 탐색한다(S 113). Next, the navigation control device 102 searches for an optimal flight path based on the extracted airflow pattern and flight nodes in the observation target airspace (S113).

구체적으로, 항법 관제 장치(102)는 관측 대상 항공 영역의 비행 노드들에 의한 비행 경로들 중 추출한 기류 패턴의 유선 흐름과 가장 유사한 비행 경로를 최적의 비행 경로로 설정할 수 있다. 즉, 최적의 비행 경로는 추출한 기류 패턴의 유선 흐름과 최소의 평균제곱근오차(RMSE : Root Mean Square Error)를 갖는 비행 노드들의 집합이 될 수 있다.Specifically, the navigation control device 102 may set a flight path that is most similar to the streamlined flow of the extracted airflow pattern among flight paths by flight nodes in the aerial area to be observed as an optimal flight path. That is, the optimal flight path may be a streamline flow of the extracted airflow pattern and a set of flight nodes having a minimum root mean square error (RMSE).

다음으로, 항법 관제 장치(102)는 비행 제어 정보를 생성한다(S 115). 여기서, 비행 제어 정보는 관측 대상 항공 영역의 단위 격자 영역 별로 비행 모드 정보 및 비행 경로 정보가 포함될 수 있다. Next, the navigation control device 102 generates flight control information (S 115). Here, the flight control information may include flight mode information and flight path information for each unit grid area of the aerial area to be observed.

항법 관제 장치(102)는 고정익 무인 비행기(104)로 비행 제어 정보를 송신할 수 있다. 이 후, 고정익 무인 비행기(104)를 날리는 경우, 고정익 무인 비행기(104)는 비행 제어 정보에 따라 비행 하게 된다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며, 고정익 무인 비행기(104)를 날린 후 비행 제어 정보를 실시간으로 고정익 무인 비행기(104)로 전송하여 고정익 무인 비행기(104)를 제어할 수도 있다.The navigation control device 102 may transmit flight control information to the fixed wing unmanned aerial vehicle 104. After that, when flying the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104, the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 will fly according to the flight control information. However, the present invention is not limited thereto, and flight control information may be transmitted to the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 in real time after flying the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104 to control the fixed-wing unmanned aerial vehicle 104.

도 9는 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경(10)을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술된 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.9 is a block diagram illustrating and describing a computing environment 10 including a computing device suitable for use in example embodiments. In the illustrated embodiment, each component may have different functions and capabilities in addition to those described below, and may include additional components in addition to those described below.

도시된 컴퓨팅 환경(10)은 컴퓨팅 장치(12)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(12)는 항법 관제 장치(102)일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(12)는 고정익 무인 비행기(104)일 수 있다.The illustrated computing environment 10 includes a computing device 12. In one embodiment, the computing device 12 may be a navigation control device 102. Further, the computing device 12 may be a fixed wing unmanned aerial vehicle 104.

컴퓨팅 장치(12)는 적어도 하나의 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(14)는 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(14)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(14)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.The computing device 12 includes at least one processor 14, a computer-readable storage medium 16 and a communication bus 18. The processor 14 may cause the computing device 12 to operate according to the exemplary embodiments mentioned above. For example, the processor 14 may execute one or more programs stored in the computer-readable storage medium 16. The one or more programs may include one or more computer-executable instructions, and the computer-executable instructions are configured to cause the computing device 12 to perform operations according to an exemplary embodiment when executed by the processor 14 Can be.

컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 프로그램(20)은 프로세서(14)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨팅 장치(12)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.The computer-readable storage medium 16 is configured to store computer-executable instructions or program code, program data, and/or other suitable form of information. The program 20 stored in the computer-readable storage medium 16 includes a set of instructions executable by the processor 14. In one embodiment, the computer-readable storage medium 16 includes memory (volatile memory such as random access memory, nonvolatile memory, or a suitable combination thereof), one or more magnetic disk storage devices, optical disk storage devices, flash It may be memory devices, other types of storage media that can be accessed by computing device 12 and store desired information, or a suitable combination thereof.

통신 버스(18)는 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)를 포함하여 컴퓨팅 장치(12)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.The communication bus 18 interconnects the various other components of the computing device 12, including the processor 14 and computer-readable storage medium 16.

컴퓨팅 장치(12)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(24)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(22) 및 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(26)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22) 및 네트워크 통신 인터페이스(26)는 통신 버스(18)에 연결된다. 입출력 장치(24)는 입출력 인터페이스(22)를 통해 컴퓨팅 장치(12)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 컴퓨팅 장치(12)를 구성하는 일 컴포넌트로서 컴퓨팅 장치(12)의 내부에 포함될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(12)와는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 장치(12)와 연결될 수도 있다.Computing device 12 may also include one or more input/output interfaces 22 and one or more network communication interfaces 26 that provide interfaces for one or more input/output devices 24. The input/output interface 22 and the network communication interface 26 are connected to the communication bus 18. The input/output device 24 may be connected to other components of the computing device 12 through the input/output interface 22. The exemplary input/output device 24 includes a pointing device (such as a mouse or trackpad), a keyboard, a touch input device (such as a touch pad or a touch screen), a voice or sound input device, and various types of sensor devices and/or a photographing device. Input devices and/or output devices such as display devices, printers, speakers, and/or network cards. The exemplary input/output device 24 may be included in the computing device 12 as a component constituting the computing device 12, and may be connected to the computing device 12 as a separate device distinct from the computing device 12. May be.

이상에서 본 발명의 대표적인 실시예들을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Although the exemplary embodiments of the present invention have been described in detail above, those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will understand that various modifications may be made to the above-described embodiments without departing from the scope of the present invention. . Therefore, the scope of the present invention is limited to the described embodiments and should not be determined, and should not be determined by the claims to be described later, but also by those equivalents to the claims.

100 : 기상 관측 시스템
102 : 항법 관제 장치
104 : 고정익 무인 비행기
111 : 데이터 수집부
113 : 바람 유속장 분석부
115 : 비행 모드 설정부
117 : 비행 경로 설정부
121 : 비행 제어부
123 : 기상 관측부
100: weather observation system
102: navigation control device
104: fixed-wing drone
111: data collection unit
113: wind velocity field analysis unit
115: flight mode setting unit
117: flight path setting unit
121: flight control
123: weather station

Claims (18)

고정익 무인 비행기를 이용하여 기상 관측을 수행하는 시스템으로서,
상기 시스템은,
상기 고정익 무인 비행기가 비행할 관측 대상 항공 영역의 기상 관련 데이터를 수집하고, 수집한 기상 관련 데이터를 기반으로 상기 고정익 무인 비행기의 비행을 제어하기 위한 비행 제어 정보를 생성하는 항법 관제 장치를 포함하고,
상기 항법 관제 장치는,
상기 관측 대상 항공 영역의 기상 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
상기 기상 관련 데이터를 기반으로 상기 관측 대상 항공 영역의 바람 유속장 데이터를 산출하는 바람 유속장 분석부;
상기 바람 유속장 데이터의 바람 풍속에 따라 상기 고정익 무인 비행기의 비행 모드를 정풍 비행 모드 또는 배풍 비행 모드로 설정하는 비행 모드 설정부; 및
상기 비행 모드가 배풍 비행 모드인 경우, 상기 고정익 무인 비행기가 상기 관측 대상 항공 영역 내의 바람 길을 따라 비행 하도록 비행 경로를 탐색하는 비행 경로 설정부를 포함하며,
상기 비행 경로 설정부는,
상기 관측 대상 항공 영역의 기상 현상을 확인하고, 기 저장된 기류 패턴들 중 상기 기상 현상과 대응되는 기류 패턴을 추출하며, 상기 관측 대상 항공 영역의 비행 노드들 중 상기 추출한 기류 패턴의 유선 흐름과 최소의 평균 제곱근 오차를 갖는 비행 노드들을 추출하고, 상기 추출한 비행 노드들의 집합을 기반으로 상기 고정익 무인 비행기의 비행 경로를 설정하는, 기상 관측 시스템.
As a system that performs weather observation using a fixed-wing unmanned aerial vehicle,
The system,
A navigation control device for collecting weather-related data of an aviation area to be observed in which the fixed-wing unmanned aerial vehicle will fly, and generating flight control information for controlling the flight of the fixed-wing unmanned aerial vehicle based on the collected weather-related data,
The navigation control device,
A data collection unit for collecting weather-related data of the aerial area to be observed;
A wind velocity field analysis unit that calculates wind velocity field data of the aviation area to be observed based on the weather-related data;
A flight mode setting unit configured to set a flight mode of the fixed-wing unmanned aerial vehicle to a direct wind flight mode or an exhaust wind flight mode according to the wind speed of the wind velocity field data; And
When the flight mode is a wind blow flight mode, the fixed-wing unmanned aerial vehicle comprises a flight path setting unit for searching a flight path to fly along a wind path in the observation target air area,
The flight path setting unit,
Check the meteorological phenomenon of the aerial region to be observed, extract an airflow pattern corresponding to the meteorological phenomenon among pre-stored airflow patterns, and streamline flow of the extracted airflow pattern among flight nodes of the observation target airflow region. A weather observation system for extracting flight nodes having a root mean square error, and setting a flight path of the fixed-wing unmanned aerial vehicle based on the extracted set of flight nodes.
삭제delete 청구항 1에 있어서,
상기 바람 유속장 분석부는,
상기 관측 대상 항공 영역을 기 설정된 단위 격자 영역으로 구분하고, 상기 단위 격자 영역 별로 상기 바람 유속장 데이터를 산출하고,
상기 비행 모드 설정부는,
상기 단위 격자 영역 별로 상기 바람 풍속에 따라 상기 고정익 무인 비행기의 비행 모드를 설정하는, 기상 관측 시스템.
The method according to claim 1,
The wind velocity field analysis unit,
Dividing the observation target aerial region into a preset unit grid region, calculating the wind velocity data for each unit grid region,
The flight mode setting unit,
A weather observation system for setting a flight mode of the fixed wing unmanned aerial vehicle according to the wind speed for each unit grid area.
청구항 3에 있어서,
상기 비행 모드 설정부는,
상기 바람 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인지 여부에 따라 상기 비행 모드를 정풍 비행 모드 또는 배풍 비행 모드로 설정하는, 기상 관측 시스템.
The method of claim 3,
The flight mode setting unit,
The weather observation system for setting the flight mode to a forward flight mode or an exhaust flight mode according to whether the wind speed is equal to or greater than a preset forward flight limit speed.
청구항 4에 있어서,
상기 비행 모드 설정부는,
상기 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인지 여부를 하기의 수학식 1 및 수학식 2에 의해 확인하는, 기상 관측 시스템.
(수학식 1)
Figure 112019087354753-pat00048

(수학식 2)
Figure 112019087354753-pat00049

Vwind : 바람의 풍속
Vmax : 고정익 무인 비행기의 최대 속도
Vstall :고정익 무인 비행기의 실속 속도
W : 고정익 무인 비행기의 무게
C : 양력 계수
ρ : 공기의 밀도
S : 고정익 무인 비행기의 날개의 면적
The method of claim 4,
The flight mode setting unit,
A meteorological observation system to determine whether the wind speed of the wind is greater than or equal to a preset forward flight limit speed by Equation 1 and Equation 2 below.
(Equation 1)
Figure 112019087354753-pat00048

(Equation 2)
Figure 112019087354753-pat00049

V wind : wind speed
V max : The maximum speed of a fixed-wing drone
V stall : stall speed of a fixed wing drone
W: Weight of fixed-wing drone
C: lift coefficient
ρ: density of air
S: The area of the wing of a fixed-wing drone
청구항 4에 있어서,
상기 비행 모드 설정부는,
상기 바람 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인 경우 상기 비행 모드를 배풍 비행 모드로 설정하고, 상기 바람 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 미만인 경우 상기 비행 모드를 정풍 비행 모드로 설정하는, 기상 관측 시스템.
The method of claim 4,
The flight mode setting unit,
When the wind speed is greater than or equal to a preset forward flight limit speed, the flight mode is set to an exhaust flight mode, and when the wind speed is less than a preset forward flight limit speed, the flight mode is set to a forward flight mode.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되고, 기상 관측을 위한 고정익 무인 비행기의 비행 제어 방법으로서,
상기 고정익 무인 비행기가 비행할 관측 대상 항공 영역의 기상 관련 데이터를 수집하는 단계;
상기 기상 관련 데이터를 기반으로 상기 관측 대상 항공 영역의 바람 유속장 데이터를 산출하는 단계;
상기 바람 유속장 데이터의 바람 풍속에 따라 상기 고정익 무인 비행기의 비행 모드를 정속 비행 모드 또는 배풍 비행 모드로 설정하는 단계; 및
상기 비행 모드가 배풍 비행 모드인 경우, 상기 고정익 무인 비행기가 상기 관측 대상 항공 영역 내의 바람 길을 따라 비행 하도록 비행 경로를 탐색하는 단계를 포함하고,
상기 비행 경로를 탐색하는 단계는,
상기 관측 대상 항공 영역의 기상 현상을 확인하는 단계;
기 저장된 기류 패턴들 중 상기 기상 현상과 대응되는 기류 패턴을 추출하는 단계;
상기 관측 대상 항공 영역의 비행 노드들 중 상기 추출한 기류 패턴의 유선 흐름과 최소의 평균 제곱근 오차를 갖는 비행 노드들을 추출하는 단계; 및
상기 추출한 비행 노드들의 집합을 기반으로 상기 고정익 무인 비행기의 비행 경로를 설정하는 단계를 포함하는, 고정익 무인 비행기의 비행 제어 방법.
A method for controlling a flight of a fixed-wing unmanned aerial vehicle for weather observation, performed in a computing device having one or more processors and a memory storing one or more programs executed by the one or more processors,
Collecting weather-related data of an aviation area to be observed in which the fixed-wing unmanned aerial vehicle will fly;
Calculating wind velocity data of the aerial area to be observed based on the weather-related data;
Setting a flight mode of the fixed-wing unmanned aerial vehicle to a constant speed flight mode or an exhaust wind flight mode according to the wind speed of the wind velocity field data; And
When the flight mode is a wind blow flight mode, the fixed-wing unmanned aerial vehicle comprises the step of searching for a flight path to fly along the wind path in the observation target air area,
The step of searching for the flight path,
Checking a meteorological phenomenon in the aerial area to be observed;
Extracting an airflow pattern corresponding to the meteorological phenomenon from among previously stored airflow patterns;
Extracting flight nodes having a minimum root mean square error and a streamlined flow of the extracted airflow pattern among flight nodes in the aerial area to be observed; And
And setting a flight path of the fixed wing unmanned aerial vehicle based on the extracted set of flight nodes.
청구항 10에 있어서,
상기 바람 유속장 데이터를 산출하는 단계는,
상기 관측 대상 항공 영역을 기 설정된 단위 격자 영역으로 구분하는 단계; 및
상기 단위 격자 영역 별로 상기 바람 유속장 데이터를 산출하는 단계를 포함하고,
상기 비행 모드를 설정하는 단계는,
상기 단위 격자 영역 별로 상기 바람 풍속에 따라 상기 고정익 무인 비행기의 비행 모드를 설정하는, 고정익 무인 비행기의 비행 제어 방법.
The method of claim 10,
The step of calculating the wind velocity field data,
Dividing the aerial area to be observed into a predetermined unit grid area; And
Comprising the step of calculating the wind velocity field data for each unit grid area,
The step of setting the flight mode,
A flight control method of a fixed-wing unmanned aerial vehicle for setting a flight mode of the fixed-wing unmanned aerial vehicle according to the wind speed for each unit grid area.
청구항 11에 있어서,
상기 비행 모드를 설정하는 단계는,
상기 바람 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인지 여부에 따라 상기 비행 모드를 정풍 비행 모드 또는 배풍 비행 모드로 설정하는, 고정익 무인 비행기의 비행 제어 방법.
The method of claim 11,
The step of setting the flight mode,
The flight control method of a fixed-wing unmanned aerial vehicle, wherein the flight mode is set to a direct wind flight mode or an exhaust flight mode according to whether the wind speed is higher than or equal to a preset forward flight limit speed.
청구항 12에 있어서,
상기 비행 모드를 설정하는 단계는,
상기 바람의 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인지 여부를 하기의 수학식 1 및 수학식 2에 의해 확인하는, 고정익 무인 비행기의 비행 제어 방법.
(수학식 1)
Figure 112019087354753-pat00050

(수학식 2)
Figure 112019087354753-pat00051

Vwind : 바람의 풍속
Vmax : 고정익 무인 비행기의 최대 속도
Vstall :고정익 무인 비행기의 실속 속도
W : 고정익 무인 비행기의 무게
C : 양력 계수
ρ : 공기의 밀도
S : 고정익 무인 비행기의 날개의 면적
The method of claim 12,
The step of setting the flight mode,
Flight control method of a fixed-wing unmanned aerial vehicle to check whether the wind speed of the wind is greater than or equal to a preset forward flight limit speed by Equation 1 and Equation 2 below.
(Equation 1)
Figure 112019087354753-pat00050

(Equation 2)
Figure 112019087354753-pat00051

V wind : wind speed
V max : The maximum speed of a fixed-wing drone
V stall : stall speed of a fixed wing drone
W: Weight of fixed-wing drone
C: lift coefficient
ρ: density of air
S: The area of the wing of a fixed-wing drone
청구항 12에 있어서,
상기 비행 모드를 설정하는 단계는,
상기 바람 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 이상인 경우 상기 비행 모드를 배풍 비행 모드로 설정하는 단계; 및
상기 바람 풍속이 기 설정된 정풍 비행 한계 속도 미만인 경우 상기 비행 모드를 정풍 비행 모드로 설정하는 단계를 포함하는, 고정익 무인 비행기의 비행 제어 방법.
The method of claim 12,
The step of setting the flight mode,
Setting the flight mode to an exhaust flight mode when the wind speed is greater than or equal to a preset forward flight limit speed; And
And setting the flight mode to a forward flight mode when the wind speed is less than a preset forward flight limit speed.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 하나 이상의 프로세서들;
메모리; 및
하나 이상의 프로그램들을 포함하고,
상기 하나 이상의 프로그램들은 상기 메모리에 저장되고, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성되며,
상기 하나 이상의 프로그램들은,
고정익 무인 비행기가 비행할 관측 대상 항공 영역의 기상 관련 데이터를 수집하기 위한 명령;
상기 기상 관련 데이터를 기반으로 상기 관측 대상 항공 영역의 바람 유속장 데이터를 산출하기 위한 명령;
상기 바람 유속장 데이터의 바람 풍속에 따라 상기 고정익 무인 비행기의 비행 모드를 정속 비행 모드 또는 배풍 비행 모드로 설정하기 위한 명령; 및
상기 비행 모드가 배풍 비행 모드인 경우, 상기 고정익 무인 비행기가 상기 관측 대상 항공 영역 내의 바람 길을 따라 비행 하도록 비행 경로를 탐색하기 위한 명령을 포함하고,
상기 비행 경로를 탐색하기 위한 명령은,
상기 관측 대상 항공 영역의 기상 현상을 확인하기 위한 명령;
기 저장된 기류 패턴들 중 상기 기상 현상과 대응되는 기류 패턴을 추출하기 위한 명령;
상기 관측 대상 항공 영역의 비행 노드들 중 상기 추출한 기류 패턴의 유선 흐름과 최소의 평균 제곱근 오차를 갖는 비행 노드들을 추출하기 위한 명령; 및
상기 추출한 비행 노드들의 집합을 기반으로 상기 고정익 무인 비행기의 비행 경로를 설정하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
One or more processors;
Memory; And
Contains one or more programs,
The one or more programs are stored in the memory and configured to be executed by the one or more processors,
The one or more programs,
An instruction for collecting weather-related data of an observable air area in which the fixed-wing UAV will fly;
An instruction for calculating wind velocity field data of the aerial area to be observed based on the weather-related data;
A command for setting the flight mode of the fixed-wing unmanned aerial vehicle to a constant speed flight mode or an exhaust air flight mode according to the wind speed of the wind velocity field data; And
When the flight mode is a wind blown flight mode, the fixed-wing unmanned aerial vehicle includes a command for searching a flight path so that the fixed-wing unmanned aerial vehicle flies along the wind path in the observation target air area,
The command to search for the flight path,
An instruction for confirming a meteorological phenomenon in the aerial area to be observed;
A command for extracting an airflow pattern corresponding to the meteorological phenomenon from among previously stored airflow patterns;
A command for extracting flight nodes having a minimum root mean square error and a streamlined flow of the extracted airflow pattern among flight nodes in the observation target aerial area; And
And a command for setting a flight path of the fixed wing unmanned aerial vehicle based on the extracted set of flight nodes.
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