KR102238628B1 - 전파간섭환경에서 uav를 활용한 선박 백업 항법 시스템 및 그 방법 - Google Patents

전파간섭환경에서 uav를 활용한 선박 백업 항법 시스템 및 그 방법 Download PDF

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KR102238628B1 KR1020190128316A KR20190128316A KR102238628B1 KR 102238628 B1 KR102238628 B1 KR 102238628B1 KR 1020190128316 A KR1020190128316 A KR 1020190128316A KR 20190128316 A KR20190128316 A KR 20190128316A KR 102238628 B1 KR102238628 B1 KR 102238628B1
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Abstract

본 발명은 전파간섭환경에서 무인항공기(UAV; Unmanned Aerial Vehicle)를 활용한 선박 백업 항법 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 특히 선박의 항해 시 전파간섭환경에 놓였을 때 UAV에서 수신한 UAV의 자세 정보, 선박의 랜드마크 영상 정보 및 이로란(eLoran) 신호를 기반으로 영상 좌표계에서의 랜드마크(Landmark) 좌표계를 계산하고, 이 계산된 랜드마크 좌표계, 이로란 신호 및 이전 시간의 선박위치 정보를 이용하여 현재의 선박위치를 직접표정요소결정법에 의해 계산하는, 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

Description

전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템 및 그 방법{VESSEL BACKUP NAVIGATION SYSTEM USING UAV IN RADIO INTERFERENCE ENVIRONMENT AND ITS METHOD}
본 발명은 전파간섭환경에서 무인항공기(UAV; Unmanned Aerial Vehicle)를 활용한 선박 백업 항법 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 특히 선박의 항해 시 전파간섭환경에 놓였을 때 UAV에서 수신한 UAV의 자세 정보, 선박의 랜드마크 영상 정보 및 이로란(eLoran) 신호를 기반으로 영상 좌표계에서의 랜드마크(Landmark) 좌표계를 계산하고, 이 계산된 랜드마크 좌표계, 이로란 신호 및 이전 시간의 선박위치 정보를 이용하여 현재의 선박위치를 직접표정요소결정법에 의해 계산하는, 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 육상에서 널리 사용되고 있는 위성항법시스템(GNSS; Global Navigation Satellite System)은 해양에서도 가장 많이 사용되고 있으며, 이에 대한 의존도가 매우 높다. 그러나 위성신호세기는 미약하기 때문에 쉽게 전파 방해를 받을 수 있다. 전파교란으로 인한 GNSS 신호 단절뿐만 아니라 도 1과 같이 스푸핑으로 사용자가 인식하지 못한 상태에서 항로를 이탈할 수 있다. 그러므로 보다 안전한 항해를 위해서는 탄력적인 항법정보를 제공할 수 있는 백업 항법시스템이 반드시 필요하게 되었다.
국제항로표지협회(IALA; International Association of Lighthouse Authorities)는 해양 지역에서의 항법용 백업시스템은 항만 입출항 시 수평정확도 10 m를 보장하도록 요구하고 있다. 이로란 시스템은 이러한 요구 성능을 만족시킬 수 있는 대표적인 항법시스템으로 지상의 송신탑에서 송출되는 신호를 이용하는 지상파항법시스템이다. 이 시스템은 100 kHz의 고출력 신호를 사용하기 때문에 의도적인 전파교란이 어렵다는 장점이 있다. 그러나 두 종류의 수신 안테나에 따라 주변 전자기기의 잡음, 안테나 회전으로 인한 요인, 멀티패스 등으로 인한 기타 요인(RFI: radio frequency interference)으로 신호대 잡음비가 나빠지거나 부정확한 항법결과를 보이기도 한다.
최근 UAV는 카메라, 자세 센서 등과 같은 다양한 센서와 시스템이 탑재되어 활용되고 있다. 이런 무인항공기를 이용하면 불안정한 안테나 설치가 아니더라도 안정적으로 이로란 신호를 수신할 수 있다.
따라서 선박의 백업 항법 시스템에서 UAV를 활용해서 안테나 주변의 잡음 및 멀티패스 등과 같은 요인으로 인해 특정 상황에서 항법 자체가 불가능해지는 현상을 방지하고 항만 입출항시 10 m의 수평정확도를 보장할 필요성이 있었다.
S. G. Park and P. W. Son, "Study on compensation method of anisotropic H-field antenna," Journal of Navigation and Port Research, Vol. 43, No. 3, pp.172-178, Jun. 2019.
따라서 본 발명은 상기한 점을 고려하여 이루어진 것으로서, 수신 환경에 따른 항법 성능의 저하를 방지할 수 있음과 아울러 항만 입출항시 규정된 수평정확도를 보장할 수 있는, 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시형태에 의한 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템은 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 장착되어 카메라에서 입력된 영상 정보를 이용하여 촬영 영상에서 선박의 랜드마크를 찾아내는 피처 트래킹부; 상기 UAV에 장착되어 상기 영상 정보와 관성 센서로부터의 자세 정보를 이용하여 선박의 랜드마크가 영상정보에 항상 보이도록 상기 UAV를 제어하기 위한 자세 및 상대 위치를 계산하는 자세 및 상대 위치 계산부; 상기 UAV에 장착되어 상기 자세 및 상태 위치 계산부에서 계산된 자세 정보 및 상대 위치 정보를 이용하여 랜드마크가 영상정보에 항상 보이도록 UAV를 제어하는 자세 및 위치 제어부; 상기 UAV에 장착되어 이로란(eLoran) 안테나를 통해 이로란 신호를 수신하고 신호 처리하여 송신하는 이로란 수신부; 상기 선박에 장착되어 상기 자세 및 상대 위치 계산부로부터 자세 정보 및 영상 정보를 수신함과 아울러 상기 이로란 수신부로부터 이로란 신호를 수신하여 신호 처리하는 UAV 데이터 수신부; 및 상기 선박에 장착되어 상기 UAV 데이터 수신부에서 자세 정보, 영상 정보 및 이로란 신호를 수신하여 현재의 선박위치를 계산하는 선박 위치 계산 수단;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 실시형태에 의한 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템에 있어서, 상기 선박 위치 계산 수단은 상기 자세 정보 및 영상 정보를 기반으로 영상 좌표계에서의 랜드마크 좌표계를 계산하는 랜드마크 좌표계 계산부; 및 상기 랜드마크 좌표계, 이로란 신호 및 이전 시간의 선박 위치 정보를 이용하여 직접 표정 요소 결정법에 의해 현재의 선박 위치를 계산하는 현재의 선박 위치 계산부;를 포함할 수 있다.
상기 실시형태에 의한 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템에 있어서, 상기 현재의 선박 위치 계산부는 선박의 랜드마크의 좌표를 좌표계 변환을 통해 다음의 [수학식 1]에 의해 계산하는 단계; 및
[수학식 1]
Figure 112019105383093-pat00001
[여기서,
Figure 112019105383093-pat00002
는 m-좌표계에서의 랜드마크 벡터를 나타내고,
Figure 112019105383093-pat00003
는 m-좌표계에서의 이로란 위치 벡터를 나타내고,
Figure 112019105383093-pat00004
는 항체 좌표계(b)와 m-좌표계 사이의 회전 행렬을 나타내며,
Figure 112019105383093-pat00005
는 스케일 요소를 나타내며,
Figure 112019105383093-pat00006
는 항체 좌표계(b)와 비젼 좌표계 사이의 회전 행렬을 나타내며,
Figure 112019105383093-pat00007
는 비젼 좌표계에서의 랜드마크 상대 위치 벡터를 나타내며,
Figure 112019105383093-pat00008
는 이로란 안테나와 비젼 좌표계 사이의 레버 암 오프셋(Lever arm offset)을 나타내며, m-좌표계는 UAV 기준의 항법 좌표계로 다음의 [수학식 2]에 의해 나타낼 수 있음]
[수학식 2]
Figure 112019105383093-pat00009
[여기서,
Figure 112019105383093-pat00010
은 지리좌표계에서의 위치인 위도, 경도를 나타내고,
Figure 112019105383093-pat00011
는 현재 랜드마크의 위치를 나타내고,
Figure 112019105383093-pat00012
는 m-좌표계와 지리좌표계 간의 회전행렬을 나타냄]
이로란 신호를 이용한 현재 시간의 선박 위치(
Figure 112019105383093-pat00013
)를 이전 시간의 선박 위치(
Figure 112019105383093-pat00014
)와 UAV 기반 이로란 위치(
Figure 112019105383093-pat00015
)를 이용하여 계산하는 단계;를 수행할 수 있다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 다른 실시형태에 의한 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 방법은 UAV 데이터 수신부가 자세 및 상대 위치 계산부로부터 자세 정보 및 영상 정보를 수신함과 아울러, 이로란 수신부로부터 이로란 신호를 수신하여 신호 처리하는 단계; 및 선박 위치 계산 수단이 UAV 데이터 수신부에서 자세 정보, 영상 정보 및 이로란 신호를 수신하여 현재의 선박 위치를 계산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 다른 실시형태에 의한 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 방법에 있어서, 상기 현재의 선박 위치 계산 단계는 상기 선박 위치 계산 수단이 상기 자세 정보 및 영상 정보를 기반으로 영상 좌표계에서의 랜드마크 좌표계를 계산하는 단계; 및 상기 선박 위치 계산 수단이 상기 랜드마크 좌표계, 이로란 신호 및 이전 시간의 선박 위치 정보를 이용하여 직접 표정 요소 결정법에 의해 현재의 선박 위치를 계산하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시형태들에 의한 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템 및 그 방법에 의하면, UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 장착된 카메라에서 입력된 영상 정보를 이용하여 촬영 영상에서 선박의 랜드마크를 찾아내고(피처 트레킹); 상기 UAV에 장착된 관성 센서로부터의 자세 정보와 상기 영상 정보를 이용하여 상기 UAV를 제어하기 위한 자세 및 상대 위치를 계산하며; 계산된 자세 정보 및 상대 위치 정보를 이용하여 상기 피처 트레킹을 연속적으로 수행하도록 UAV를 제어하며; UAV에 장착된 이로란 안테나를 통해 이로란 신호를 수신하고 신호 처리하여 송신하며; UAV 측에서 자세 정보 및 영상 정보를 수신함과 아울러 이로란 신호를 수신하여 신호 처리하며; 상기 자세 정보, 영상 정보 및 이로란 신호를 이용하여 현재의 선박위치를 계산하도록; 구성됨으로써, 수신 환경에 따른 항법 성능의 저하를 방지할 수 있음과 아울러 항만 입출항시 규정된 수평정확도를 보장할 수 있다는 뛰어난 효과가 있다.
도 1은 전파교란으로 인한 GNSS 신호 단절뿐만 아니라 스푸핑으로 인한 전파 간섭 환경을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한, 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템의 제어블록도이다.
도 3은 도 2의 선박 위치 계산 수단에 의해 UAV로부터의 영상 정보로부터 계산된 선박의 위치를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 의한 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 방법을 나타낸 플로우챠트이다.
도 5는 도 4의 플로우챠트에서의 스텝(S200)에 대한 상세 플로우챠트이다.
본 발명의 실시예를 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 실시예를 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적으로 해석되어서는 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 배제하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
도면에서 도시된 각 시스템에서, 몇몇 경우에서의 요소는 각각 동일한 참조 번호 또는 상이한 참조 번호를 가져서 표현된 요소가 상이하거나 유사할 수가 있음을 시사할 수 있다. 그러나 요소는 상이한 구현을 가지고 본 명세서에서 보여지거나 기술된 시스템 중 몇몇 또는 전부와 작동할 수 있다. 도면에서 도시된 다양한 요소는 동일하거나 상이할 수 있다. 어느 것이 제1 요소로 지칭되는지 및 어느 것이 제2 요소로 불리는지는 임의적이다.
본 명세서에서 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송', '전달' 또는 '제공'한다 함은 어느 한 구성요소가 다른 구성요소로 직접 데이터 또는 신호를 전송하는 것은 물론, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송하는 것을 포함한다.
먼저, 발명을 설명하기 앞서 UAV(100)에는 선박(200)의 랜드마크를 촬영하기 위한 카메라(C), UAV(100)의 자세 정보를 얻기 위한 관성 센서(S)(예컨대, IMU 센서) 및 이로란 신호를 수신하기 위한 이로란 안테나(A)가 설치되어 있으며, 선박의 이전시간의 위치를 알고 있으며, UAV에서 추적하는 선박 위의 랜드마크가 선박의 진행방향에 대한 축과 일치하고 있다고 가정한다.
이하, 본 발명의 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한, 전파간섭환경에서 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 활용한 선박 백업 항법 시스템의 제어블록도이다.
본 발명의 실시예에 의한 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템은, 도 2에 도시된 바와 같이, UAV(100)에 장착된 피처 트래킹부(110), 자세 및 상대 위치 계산부(120), 자세 및 위치 제어부(130) 및 이로란 수신부(140)와, 선박(200)에 장착된 UAV 데이터 수신부(210) 및 선박 위치 계산 수단(220)을 포함한다.
피처 트래킹부(110)는 카메라(C)에서 입력된 영상 정보를 이용하여 촬영 영상에서 선박의 랜드마크를 찾아내는 이른바 피처 트래킹(Feature tracking)을 수행하는 역할을 한다.
자세 및 상대 위치 계산부(120)는 카메라(C)로부터 제공된 영상 정보와 관성 센서(S)로부터 제공된 자세 정보를 이용하여 UAV(100)를 제어하기 위한 자세 및 상대 위치를 계산하는 역할을 한다.
자세 및 위치 제어부(130)는 자세 및 상태 위치 계산부(120)에서 계산된 자세 정보 및 상대 위치 정보를 이용하여 피처 트래킹부(110)를 연속적으로 수행하도록 UAV 동작을 제어하는 역할을 한다.
이로란 수신부(140)는 이로란 안테나(A)를 통해 이로란 신호를 수신하여 신호 처리(예컨대, 필터링 및 변조)하여 UAV 데이터 수신부(210)에 송신하는 역할을 한다.
UAV 데이터 수신부(210)는 자세 및 상대 위치 계산부(130)로부터 자세 정보 및 영상 정보를 수신함과 아울러 이로란 수신부(140)로부터 이로란 신호를 수신하여 신호 처리한 후, 처리된 정보를 선박 위치 계산 수단(220)에 제공하는 역할을 한다.
선박 위치 계산 수단(220)은 UAV 데이터 수신부(210)에서 자세 정보, 영상 정보 및 이로란 신호를 수신하여 현재의 선박위치를 계산하는 역할을 한다.
선박 위치 계산 수단(220)은 UAV 데이터 수신부(210)에서 제공된 자세 정보 및 영상 정보를 기반으로 영상 좌표계에서의 랜드마크 좌표계를 계산하는 랜드마크 좌표계 계산부(221)와, 랜드마크 좌표계 계산부(221)에서 계산된 랜드마크 좌표계, 이로란 신호 및 이전 시간의 선박 위치 정보를 이용하여 직접 표정 요소 결정법에 의해 현재의 선박 위치를 계산하는 현재의 선박 위치 계산부(222)를 포함한다.
현재의 선박 위치 계산부(222)에서 직접 표정 요소 결정법에 의해 현재의 선박 위치를 계산하는 과정에 대해 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 도 3과 같이 UAV 기반 이로란 위치 정보와 자세 정보를 이용하여 선박(200)의 랜드마크의 좌표를 좌표계 변환을 통해 다음의 [수학식 1]과 같이 계산한다.
[수학식 1]
Figure 112019105383093-pat00016
[여기서,
Figure 112019105383093-pat00017
는 m-좌표계에서의 랜드마크 벡터를 나타내고,
Figure 112019105383093-pat00018
는 m-좌표계에서의 이로란 위치 벡터를 나타내고,
Figure 112019105383093-pat00019
는 항체 좌표계(b)와 m-좌표계 사이의 회전 행렬을 나타내며,
Figure 112019105383093-pat00020
는 스케일 요소를 나타내며,
Figure 112019105383093-pat00021
는 항체 좌표계(b)와 비젼 좌표계 사이의 회전 행렬을 나타내며,
Figure 112019105383093-pat00022
는 비젼 좌표계에서의 랜드마크 상대 위치 벡터를 나타내며,
Figure 112019105383093-pat00023
는 이로란 안테나와 비젼 좌표계 사이의 레버 암 오프셋(Lever arm offset)을 나타내며, m-좌표계는 UAV 기준의 항법 좌표계로 다음의 [수학식 2]에 의해 나타낼 수 있음]
[수학식 2]
Figure 112019105383093-pat00024
[여기서,
Figure 112019105383093-pat00025
은 지리좌표계에서의 위치인 위도, 경도를 나타내고,
Figure 112019105383093-pat00026
는 현재 랜드마크의 위치를 나타내고,
Figure 112019105383093-pat00027
는 m-좌표계와 지리좌표계 간의 회전행렬을 나타내며, g는 지리좌표계를 나타냄]
이어서, 도 3에 도시된 바와 같이, 이로란 신호를 이용한 현재 시간의 선박 위치(
Figure 112019105383093-pat00028
)를 이전 시간의 선박 위치(
Figure 112019105383093-pat00029
)와 UAV 기반 이로란 위치(
Figure 112019105383093-pat00030
)를 이용하여 계산한다.
이로란 신호를 이용한 측위는 지리좌표계의 위도 및 경도로 수평위치를 계산하므로, UAV의 수직위치는 무시할 수 있다. 이전 시간의 선박 위치(
Figure 112019105383093-pat00031
)를 다음의 [수학식 3]과 같이 규정하였을 경우, 현재 시간의 선박 위치(
Figure 112019105383093-pat00032
)는 다음의 [수학식 4]와 같다.
[수학식 3]
Figure 112019105383093-pat00033
[여기서,
Figure 112019105383093-pat00034
은 각각 위도 및 경도의 값을 나타내며, S는 선박 위치를 나타냄]
[수학식 4]
Figure 112019105383093-pat00035
[여기서, n은 항법 좌표계이며,
Figure 112019105383093-pat00036
및
Figure 112019105383093-pat00037
는 각각 항법좌표계에서의 선박의 E축, N축 위치를 나타냄]
이어서, [수학식 4]의 항법좌표계에서 UAV(100)를 활용하여 계산한 현재시간의 선박 위치(
Figure 112019105383093-pat00038
)를 다시 지리좌표계로 변환할 때에는 다음의 [수학식 5]와 같이 이전시간의 선박위치(
Figure 112019105383093-pat00039
)를 이용한다.
[수학식 5]
Figure 112019105383093-pat00040
[여기서,
Figure 112019105383093-pat00041
은 항법좌표계에서 지리좌표계로 변환하는 함수를 나타냄]
이어서, [수학식 5]에서 항법좌표계에서의 현재시간의 선박위치(
Figure 112019105383093-pat00042
)를 랜드마크의 위치와 이미 알고 있는 선박의 측위 시스템와의 거리를 이용하여 다음의 [수학식 6]과 같이 나타낸다.
[수학식 6]
Figure 112019105383093-pat00043
[여기서, R은 이미 알고 있는 선박의 위치로부터 랜드마크까지의 거리를 나타내고, b는 항체좌표계를 나타냄]
이어서, 랜드마크의 지리좌표계를 [수학식 3]을 이용하여 항법좌표계로 변환하여 다음의 [수학식 7]과 같이 나타낸다.
[수학식 7]
Figure 112019105383093-pat00044
[여기서,
Figure 112019105383093-pat00045
및
Figure 112019105383093-pat00046
은 랜드마크의 E축, N축의 위치를 나타내고, N은 항법좌표계를 나타내고,
Figure 112019105383093-pat00047
는 지리좌표계와 항법좌표계간의 변환함수를 나타냄]
이어서, [수학식 6]에서 선박의 위치로부터 랜드마크까지의 거리(R)는 선박의 항체좌표계로부터 항법좌표계로 변환하기 위하여 항법좌표계의 E축과 선체 진행축과의 방향각
Figure 112019105383093-pat00048
를 추정한다.
이를 [수학식 6]과 [수학식 7]에 활용하면 다음의 [수학식 8]과 같이 항법좌표계에서의 선박위치를 계산할 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112019105383093-pat00049
[수학식 8]을 통하여 계산한 항법좌표계에서의 선박 위치는 [수학식 5]와 같이 지리좌표계에서의 이전시간 선박위치를 이용하여 지리좌표계에서의 위치로 변환될 수 있다.
이하, 위와 같이 구성된 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템을 이용한 선박 백업 항법 방법을 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 의한 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 방법을 나타낸 플로우챠트로서, 여기서 S는 스텝(Step)을 나타낸다.
먼저, UAV 데이터 수신부(210)가 자세 및 상대 위치 계산부(120)로부터 자세 정보 및 영상 정보를 수신함과 아울러, 이로란 수신부(140)로부터 이로란 신호를 수신하여 신호 처리한다(S100).
이어서, 선박 위치 계산 수단(220)이 UAV 데이터 수신부(210)에서 자세 정보, 영상 정보 및 이로란 신호를 수신하여 현재의 선박 위치를 계산한다(S200).
위의 스텝(S200)을 도 5를 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 선박 위치 계산 수단(220)이 자세 정보 및 영상 정보를 기반으로 영상 좌표계에서의 랜드마크 좌표계를 계산한다(S210).
이어서, 선박 위치 계산 수단(220)이 랜드마크 좌표계, 이로란 신호 및 이전 시간의 선박 위치 정보를 이용하여 직접 표정 요소 결정법에 의해 현재의 선박 위치를 계산한다(S220).
본 발명의 실시예에 의한 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템 및 방법에 의하면, UAV에 장착된 카메라에서 입력된 영상 정보를 이용하여 촬영 영상에서 선박의 랜드마크를 찾아내고(피처 트레킹); 상기 UAV에 장착된 관성 센서로부터의 자세 정보와 상기 영상 정보를 이용하여 상기 UAV를 제어하기 위한 자세 및 상대 위치를 계산하며; 계산된 자세 정보 및 상대 위치 정보를 이용하여 상기 피처 트레킹을 연속적으로 수행하기 위하여 UAV 동작을 제어하며; UAV에 장착된 이로란(eLoran) 안테나(A)를 통해 이로란 신호를 수신하고 신호 처리하여 송신하며; UAV 측에서 자세 정보 및 영상 정보를 수신함과 아울러 이로란 신호를 수신하여 신호 처리하며; 상기 자세 정보, 영상 정보 및 이로란 신호를 이용하여 현재의 선박위치를 계산하도록; 구성됨으로써, 수신 환경에 따른 항법 성능의 저하를 방지할 수 있음과 아울러 항만 입출항시 규정된 수평정확도를 보장할 수 있다.
도면과 명세서에는 최적의 실시예가 개시되었으며, 특정한 용어들이 사용되었으나 이는 단지 본 발명의 실시형태를 설명하기 위한 목적으로 사용된 것이지 의미를 한정하거나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100 : UAV
C: 카메라
S: 관성 센서
A: 이로란 안테나
110: 피처 트레킹부
120: 자세 및 상태 위치 계산부
130: 자세 및 위치 제어부
140: 이로란 수신부
200: 선박
210: UAV 데이터 수신부
220: 선박 위치 계산 수단
221: 랜드마크 좌표계 계산부
222: 현재의 선박 위치 계산부

Claims (6)

  1. UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 장착되어 카메라(C)에서 입력된 영상 정보를 이용하여 촬영 영상에서 선박의 랜드마크를 찾아내는 피처 트래킹을 수행하는 피처 트래킹부(110);
    상기 UAV에 장착되어 상기 영상 정보와 관성 센서(S)로부터의 자세 정보를 이용하여 상기 UAV를 제어하기 위한 자세 및 상대 위치를 계산하는 자세 및 상대 위치 계산부(120);
    상기 UAV에 장착되어 상기 자세 및 상태 위치 계산부에서 계산된 자세 정보 및 상대 위치 정보를 이용하여 상기 피처 트레킹을 연속적으로 수행하기 위하여 UAV 동작을 제어하는 자세 및 위치 제어부(130);
    상기 UAV에 장착되어 이로란(eLoran) 안테나(A)를 통해 이로란 신호를 수신하고 신호 처리하여 송신하는 이로란 수신부(140);
    상기 선박에 장착되어 상기 자세 및 상대 위치 계산부로부터 자세 정보 및 영상 정보를 수신함과 아울러 상기 이로란 수신부로부터 이로란 신호를 수신하여 신호 처리하는 UAV 데이터 수신부(210); 및
    상기 선박에 장착되어 상기 UAV 데이터 수신부에서 자세 정보, 영상 정보 및 이로란 신호를 수신하여 현재의 선박위치를 계산하는 선박 위치 계산 수단(220);을 포함하는, 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 선박 위치 계산 수단(220)은
    상기 자세 정보 및 영상 정보를 기반으로 영상 좌표계에서의 랜드마크 좌표계를 계산하는 랜드마크 좌표계 계산부(221); 및
    상기 랜드마크 좌표계, 이로란 신호 및 이전 시간의 선박 위치 정보를 이용하여 직접 표정 요소 결정법에 의해 현재의 선박 위치를 계산하는 현재의 선박 위치 계산부(222);를 포함하는, 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 현재의 선박 위치 계산부(222)는
    선박의 랜드마크의 좌표를 좌표계 변환을 통해 다음의 [수학식 1]에 의해 계산하는 단계; 및

    [수학식 1]
    Figure 112019105383093-pat00050


    [여기서,
    Figure 112019105383093-pat00051
    는 m-좌표계에서의 랜드마크 벡터를 나타내고,
    Figure 112019105383093-pat00052
    는 m-좌표계에서의 이로란 위치 벡터를 나타내고,
    Figure 112019105383093-pat00053
    는 항체 좌표계(b)와 m-좌표계 사이의 회전 행렬을 나타내며,
    Figure 112019105383093-pat00054
    는 스케일 요소를 나타내며,
    Figure 112019105383093-pat00055
    는 항체 좌표계(b)와 비젼 좌표계 사이의 회전 행렬을 나타내며,
    Figure 112019105383093-pat00056
    는 비젼 좌표계에서의 랜드마크 상대 위치 벡터를 나타내며,
    Figure 112019105383093-pat00057
    는 이로란 안테나와 비젼 좌표계 사이의 레버 암 오프셋(Lever arm offset)을 나타내며, m-좌표계는 UAV 기준의 항법 좌표계로 다음의 [수학식 2]에 의해 나타낼 수 있음]

    [수학식 2]
    Figure 112019105383093-pat00058


    [여기서,
    Figure 112019105383093-pat00059
    은 지리좌표계에서의 위치인 위도, 경도를 나타내고,
    Figure 112019105383093-pat00060
    는 현재 랜드마크의 위치를 나타내고,
    Figure 112019105383093-pat00061
    는 m-좌표계와 지리좌표계 간의 회전행렬을 나타내며, g는 지리좌표계를 나타냄]

    이로란 신호를 이용한 현재 시간의 선박 위치(
    Figure 112019105383093-pat00062
    )를 이전 시간의 선박 위치(
    Figure 112019105383093-pat00063
    )와 UAV 기반 이로란 위치(
    Figure 112019105383093-pat00064
    )를 이용하여 계산하는 단계;를 수행하는, 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템.
  4. 제 1 항에 기재된 전파간섭환경에서 UAV를 활용한 선박 백업 항법 시스템을 이용한 선박 백업 항법 방법으로서,
    UAV 데이터 수신부(210)가 자세 및 상대 위치 계산부(120)로부터 자세 정보 및 영상 정보를 수신함과 아울러, 이로란 수신부(140)로부터 이로란 신호를 수신하여 신호 처리하는 단계(S100); 및
    선박 위치 계산 수단(220)이 UAV 데이터 수신부(210)에서 자세 정보, 영상 정보 및 이로란 신호를 수신하여 현재의 선박 위치를 계산하는 단계(S200);를 포함하는 선박 백업 항법 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 현재의 선박 위치 계산 단계(S200)는,
    상기 선박 위치 계산 수단(220)이 상기 자세 정보 및 영상 정보를 기반으로 영상 좌표계에서의 랜드마크 좌표계를 계산하는 단계(S210); 및
    상기 선박 위치 계산 수단(220)이 상기 랜드마크 좌표계, 이로란 신호 및 이전 시간의 선박 위치 정보를 이용하여 직접 표정 요소 결정법에 의해 현재의 선박 위치를 계산하는 단계(S220);를 포함하는 선박 백업 항법 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 현재의 선박 위치 계산 단계(S220)는
    선박의 랜드마크의 좌표를 좌표계 변환을 통해 다음의 [수학식 1]에 의해 계산하는 단계; 및

    [수학식 1]
    Figure 112019105383093-pat00065


    [여기서,
    Figure 112019105383093-pat00066
    는 m-좌표계에서의 랜드마크 벡터를 나타내고,
    Figure 112019105383093-pat00067
    는 m-좌표계에서의 이로란 위치 벡터를 나타내고,
    Figure 112019105383093-pat00068
    는 항체 좌표계(b)와 m-좌표계 사이의 회전 행렬을 나타내며,
    Figure 112019105383093-pat00069
    는 스케일 요소를 나타내며,
    Figure 112019105383093-pat00070
    는 항체 좌표계(b)와 비젼 좌표계 사이의 회전 행렬을 나타내며,
    Figure 112019105383093-pat00071
    는 비젼 좌표계에서의 랜드마크 상대 위치 벡터를 나타내며,
    Figure 112019105383093-pat00072
    는 이로란 안테나와 비젼 좌표계 사이의 레버 암 오프셋(Lever arm offset)을 나타내며, m-좌표계는 UAV 기준의 항법 좌표계로 다음의 [수학식 2]에 의해 나타낼 수 있음]

    [수학식 2]
    Figure 112019105383093-pat00073


    [여기서,
    Figure 112019105383093-pat00074
    은 지리좌표계에서의 위치인 위도, 경도를 나타내고,
    Figure 112019105383093-pat00075
    는 현재 랜드마크의 위치를 나타내고,
    Figure 112019105383093-pat00076
    는 m-좌표계와 지리좌표계 간의 회전행렬을 나타냄]

    이로란 신호를 이용한 현재 시간의 선박 위치(
    Figure 112019105383093-pat00077
    )를 이전 시간의 선박 위치(
    Figure 112019105383093-pat00078
    )와 UAV 기반 이로란 위치(
    Figure 112019105383093-pat00079
    )를 이용하여 계산하는 단계;를 수행하는 선박 백업 항법 방법.
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