KR102269262B1 - Low attitude flying spreader with a transport-type drone and multi-copters - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 농업 분야에 관한 것으로, 구체적으로 드론과 멀티콥터의 협업을 이용해 탑재 중량을 높여 비료, 농약 및 씨앗을 살포하고 파종을 하는 등 농작업을 제공하는 저공비행 전용 살포기에 관한 것이다.The present invention relates to the agricultural field, and more specifically, to a low-flying only spreader that provides agricultural work such as spraying and sowing fertilizer, pesticides and seeds by increasing the payload weight using the collaboration of a drone and a multicopter.
조종사가 탑승하지 않고 원격으로 조종되는 무인항공기(unmanned aerial vehicle, UAV)는 다양한 산업 분야에서 사용된다. 농업용으로 무인항공기를 이용하여 약재나 비료 등을 살포하기도 한다. BACKGROUND OF THE INVENTION Remotely controlled unmanned aerial vehicles (UAVs) without a pilot on board are used in a variety of industries. For agricultural purposes, unmanned aerial vehicles are also used to spray medicines and fertilizers.
농업용 무인항공 살포기 기술은, 농가 인력 수요를 감소시키고, 원격으로 농업 관리를 가능하게 하고, 농가당 영농 가능 면적을 증가시키며, 비용 감소를 통해 농가 수입에 도움을 준다. 최근 농촌 지역 인구 감소와 고령화, 규모화 및 다 품종 농업 추세에 있어서 농업용 무인항공 살포기의 활용은 크게 증가하고 있다.Agricultural unmanned aerial spreader technology reduces farm manpower demand, enables remote agricultural management, increases farmable area per farm, and helps farm income by reducing costs. In recent years, the use of unmanned aerial vehicles for agriculture is increasing significantly in the face of population decline, aging, scale-up and multi-variety farming trends in rural areas.
농업용으로 살포기를 이용하기 위해서는 작업자가 원격 조정기를 직접 조작해야 하는데, 고령화된 농가에는 원격 조정기를 다루기 위해 학습 가능한 인구가 적다. 따라서, 살포기를 조작할 수 있는 숙련된 조종자를 따로 요청해야 하는 경우가 대부분이며, 추가적인 시간 및 금전을 필요로 하여 농가에는 경제적 부담이 생길 수밖에 없다.In order to use the spreader for agricultural purposes, the operator must directly operate the remote control, and aging farm households have a small population that can learn to operate the remote control. Therefore, in most cases, it is necessary to separately request an experienced operator who can operate the spreader, and additional time and money are required, which inevitably creates an economic burden on the farmer.
또한, 탑재중량과 제한고도가 법률로 정해진 장소에서 살포기의 조작 실패 등의 이유로 살포기가 제한고도나 탑재중량을 초과하여 비행하면, 사고의 위험이 있으며 벌금 또는 과태료를 물게 될 수 있다.In addition, if the spreader flies in excess of the limit height or payload weight for reasons such as failure of operation of the spreader in a place where the payload and height limit are prescribed by law, there is a risk of an accident and may result in a fine or a fine for negligence.
이 밖에도, 농경지의 상태에 따라 농약, 비료, 또는 씨앗을 선택하여 매 작업마다 살포기에 다시 구비시키거나, 여러 운행을 통해 농작업을 수행해야 하여 번거로운 문제도 있다. 농경지의 상태에 따라, 씨앗과 농약이나 비료를 복합 살포해야 하는데, 이를 위해 살포기를 두 번 운행시켜야 한다. In addition, depending on the condition of the farmland, pesticides, fertilizers, or seeds are selected and provided again in the spreader for every operation, or there is a cumbersome problem in that the agricultural work must be performed through several operations. Depending on the condition of the farmland, it is necessary to apply a combination of seeds and pesticides or fertilizers. For this purpose, the spreader must be operated twice.
또한, 살포기 전력이 부족할 경우 서로 다른 날 운행해야 하기에 농업 성취율이 좋지 못하다.In addition, if the spreader power is insufficient, the agricultural achievement rate is not good because it must be operated on different days.
관련된 특허를 검토한다. Review related patents.
한국공개특허공보 제2019-0044186호는 멀티콥터 드론에 관한 것으로, 수평프로펠러가 두개 이상 장착되어 비행기능을 가지는 멀티콥터 드론의 본체에 수직으로 회전하는 수직프로펠러를 상황에 맞춰서 추가적으로 조립할 수 있게 함으로서 멀티콥터 드론이 비행할 때에 드론모드와 비행기모드를 활용하여 비행할 수 있는 멀티콥터 드론이 개시된다. 그러나, 농업용으로 비료, 농약, 또는 씨앗 살포 등을 수행하는 구성은 개시되지 않으며, 숙련된 조종 실력을 갖는 조종자에 의해 조정되는 문제는 여전했다. Korean Patent Application Laid-Open No. 2019-0044186 relates to a multicopter drone, and it is possible to additionally assemble a vertical propeller that rotates vertically to the main body of a multicopter drone having two or more horizontal propellers and has a flight function according to the situation. A multicopter drone that can fly using a drone mode and an airplane mode when the copter drone is flying is disclosed. However, the configuration for performing fertilizer, pesticide, or seed spraying for agriculture is not disclosed, and the problem of being adjusted by a manipulator having skillful handling ability still remains.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것이다.The present invention has been devised to solve the above problems.
조종자의 조종 실력과 무관하게, 비료, 농약, 씨앗 등 다양한 액상(액제), 입상(입제)의 독립적 또는 동시 살포가 가능한 살포기를 제공하고자 한다. It is intended to provide a spreader capable of independently or simultaneously spraying various liquid (liquid) and granular (granular), such as fertilizers, pesticides, and seeds, regardless of the operator's control skills.
조종자가 시비량을 따로 판단하지 않아도 자동으로 시비량이 연산되는 살포기를 제공하고자 한다.It is intended to provide a spreader that automatically calculates the amount of fertilization without the operator having to separately judge the amount of fertilization.
조종자가 농약 살포량을 따로 판단하지 않아도 자동으로 농약 살포량이 연산되는 살포기를 제공하고자 한다.It is intended to provide a spreader that automatically calculates the pesticide application amount without the operator having to separately judge the pesticide application amount.
조종자가 파종량을 따로 판단하지 않아도 자동으로 파종량이 연산되는 살포기를 제공하고자 한다.It is intended to provide a spreader that automatically calculates the seeding amount without the operator having to separately judge the seeding amount.
두 가지 이상의 복합 작업이 필요할 경우, 단일 운행만으로도 농작업이 가능한 살포기를 제공하고자 한다.When two or more complex operations are required, it is intended to provide a spreader that can perform agricultural work with only a single operation.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예는, 센서부(20)가 구비된 수송형 드론(100); 상기 수송형 드론(100)의 양측에서 연결부재(101)에 의해 연결된 한 쌍의 멀티콥터(200); 상기 센서부(20)에 의해 센싱된 이미지 정보를 입력층으로 하고 경계를 출력층으로 하는 AI 모듈(50); 및 상기 AI 모듈(50)의 출력층인 경계를 입력받아 상기 수송형 드론(100) 및 상기 멀티콥터(200)를 제어하는 제어부(10)를 포함하고, 상기 수송형 드론(100)은, 제1 살포통(110); 상기 제1 살포통(110)과 연결되며, 제1 물질을 분사하는 드론 분사노즐부(112)가 구비된 유도관(111); 및 단말기(31)와 통신하는 드론 통신부(130)를 포함하고, 상기 멀티콥터(200)는, 제2 살포통(210); 상기 제2 살포통(210)에 연결되며, 제2 물질을 분사하는 다수의 분사구(213)가 구비된 멀티콥터 분사노즐부(212); 및 상기 드론 통신부(130)와 통신하는 멀티콥터 통신부(230);를 포함하고, 상기 AI 모듈(50)은, 상기 이미지 정보가 입력되어 인공지능에 의해 경계가 연산되며, 상기 경계 내의 영역을 다수의 구역으로 구분하는 경계 추출부(51);를 포함하고, 상기 제어부(10)는, 상기 경계 추출부(51)가, 상기 구분된 구역마다 노즐 제어신호를 연산하는 시비량 연산부(11)를 포함하며, 상기 노즐 제어신호는, 상기 드론 분사노즐부(112) 및 상기 멀티콥터 분사노즐부(212)를 제어하여 시비량으로 분사하는 신호인, 살포기를 제공한다.An embodiment of the present invention for solving the above problems is a
또한, 상기 AI 모듈(50)은, 상기 구분된 구역마다 상기 이미지 정보를 입력층으로 하고 구역별 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 출력층으로 하여 인공지능에 의해 구역별 NDVI 단계를 연산하는 NDVI 단계 연산부(52)를 더 포함하고, 상기 시비량 연산부(11)는, 상기 구역별 NDVI 단계마다 기 설정된 시비량 단계를 확인하여, 상기 노즐 제어신호를 연산하는 것이 바람직하다.In addition, the
또한, 작물, 비종 및 단위 면적당 시비량이 매핑되어 저장된 시비량 데이터베이스(32)를 더 포함하고, 상기 드론 통신부(130)는, 상기 시비량 데이터베이스(32)에 접속 가능하며 비종을 입력할 수 있는 상기 단말기(31)와 통신하고, 상기 AI 모듈(50)은 상기 이미지 정보를 입력층으로 하고 구역별 작물을 출력층으로 하여, 인공지능에 의해 작물을 인식하는 작물 인식부(53)를 더 포함하고, 상기 시비량 연산부(11)는, 상기 작물 인식부(53)에 의해 인식된 작물과, 상기 단말기(31)를 통해 입력된 비종을 이용하여 상기 시비량 데이터베이스(32)에서 단위 면적당 시비량을 확인하고, 상기 확인된 단위 면적당 시비량과 상기 경계 추출부(51)에 의해 연산된 경계를 이용하여, 상기 노즐 제어신호를 연산하는 것이 바람직하다.In addition, it further includes a
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예는, 센서부(20)가 구비된 수송형 드론(100); 상기 수송형 드론(100)의 양측에서 연결부재(101)에 의해 연결된 한 쌍의 멀티콥터(200); 상기 센서부(20)에 의해 센싱된 이미지 정보를 입력층으로 하고 경계를 출력층으로 하는 AI 모듈(50); 및 상기 AI 모듈(50)의 출력층인 경계를 입력받아 상기 수송형 드론(100) 및 상기 멀티콥터(200)를 제어하는 제어부(10)를 포함하고, 상기 수송형 드론(100)은, 제1 살포통(110); 상기 제1 살포통(110)과 연결되며, 제1 물질을 분사하는 드론 분사노즐부(112)가 구비된 유도관(111); 및 단말기(31)와 통신하는 드론 통신부(130)를 포함하고, 상기 멀티콥터(200)는, 제2 살포통(210); 상기 제2 살포통(210)에 연결되며, 제2 물질을 분사하는 다수의 분사구(213)가 구비된 멀티콥터 분사노즐부(212); 및 상기 드론 통신부(130)와 통신하는 멀티콥터 통신부(230);를 포함하고, 상기 AI 모듈(50)은, 상기 이미지 정보가 입력되어 인공지능에 의해 경계가 연산되며, 상기 경계 내의 영역을 다수의 구역으로 구분하는 경계 추출부(51);를 포함하고, 상기 제어부(10)는, 상기 경계 추출부(51)가, 상기 구분된 구역마다 노즐 제어신호를 연산하는 농약 살포량 연산부(12)를 포함하며, 상기 노즐 제어신호는, 상기 드론 분사노즐부(112) 및 상기 멀티콥터 분사노즐부(212)를 제어하여 농약을 분사하는 신호인, 살포기를 제공한다.Another embodiment of the present invention for solving the above problems is a
또한, 상기 AI 모듈(50)은, 상기 구분된 구역마다 상기 이미지 정보를 입력층으로 하고 구역별 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 출력층으로 하여 인공지능에 의해 구역별 NDVI 단계를 연산하는 NDVI 단계 연산부(52)를 더 포함하고, 상기 농약 살포량 연산부(12)는, 상기 구역별 NDVI 단계마다 기 설정된 농약 살포량 단계를 확인하여, 상기 노즐 제어신호를 연산하는 것이 바람직하다.In addition, the
또한, 기간, 위치, 병해충 종류와 위험도 및 단위 면적당 농약 살포량이 매핑되어 저장된 농약 데이터베이스(33)을 더 포함하고, 상기 드론 통신부(130)는, 상기 농약 데이터베이스부(33)에 접속 가능한 상기 단말기(31)와 통신하고, 상기 농약 살포량 연산부(12)는, 상기 농약 살포량 연산부(12)에 의해 확인된 현재 시점 및 상기 센서부(20)가 포함한 GPS 센서(23)에 의해 확인된 위치를 이용하여 상기 농약 데이터베이스(33)에서 병해충 종류와 위험도 및 이에 따라 미리 설정되어 있는 단위 면적당 농약 살포량을 확인하고, 상기 확인된 단위 면적당 농약 살포량과 상기 경계 추출부(51)에 의해 연산된 경계를 이용하여, 상기 노즐 제어신호를 연산하는 것이 바람직하다.In addition, it further includes a
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예는, 센서부(20)가 구비된 수송형 드론(100); 상기 수송형 드론(100)의 양측에서 연결부재(101)에 의해 연결된 한 쌍의 멀티콥터(200); 상기 센서부(20)에 의해 센싱된 이미지 정보를 입력층으로 하고 경계를 출력층으로 하는 AI 모듈(50); 상기 AI 모듈(50)의 출력층인 경계를 입력받아 상기 수송형 드론(100) 및 상기 멀티콥터(200)를 제어하는 제어부(10); 및 작물 및 단위 면적당 파종량이 매핑되어 저장된 파종 데이터베이스(34)를 포함하고, 상기 수송형 드론(100)은, 제1 살포통(110); 상기 제1 살포통(110)과 연결되며, 제1 물질을 분사하는 드론 분사노즐부(112)가 구비된 유도관(111); 및 단말기(31)와 통신하는 드론 통신부(130)를 포함하고, 상기 멀티콥터(200)는, 제2 살포통(210); 상기 제2 살포통(210)에 연결되며, 제2 물질을 분사하는 다수의 분사구(213)가 구비된 멀티콥터 분사노즐부(212); 및 상기 드론 통신부(130)와 통신하는 멀티콥터 통신부(230);를 포함하고, 상기 AI 모듈(50)은, 상기 이미지 정보가 입력되어 인공지능에 의해 경계가 연산되며, 상기 경계 내의 영역을 다수의 구역으로 구분하는 경계 추출부(51);를 포함하고, 상기 제어부(10)는, 상기 경계 추출부(51)가, 상기 다수의 구역마다 노즐 제어신호를 연산하는 파종량 연산부(13)를 포함하며, 상기 드론 통신부(130)는 상기 파종 데이터베이스(34)에 접속 가능하며 작물을 입력하는 상기 단말기(31)와 통신하고, 상기 파종량 연산부(13)는, 상기 단말기(31)로부터 입력된 작물을 이용하여 상기 파종 데이터베이스(34)에서 단위 면적당 파종량을 확인하고, 상기 경계 추출부(51)에 의해 연산된 경계를 더 이용하여, 상기 노즐 제어신호를 연산하고, 상기 노즐 제어신호는, 상기 드론 분사노즐부(112) 및 상기 멀티콥터 분사노즐부(212)를 제어하여 파종량으로 분사하는 신호인, 살포기를 제공한다.Another embodiment of the present invention for solving the above problems is a
상기 실시예들에 있어서, 상기 드론 통신부(130)는, 단말기(31)로부터 살포기 구동신호를 수신하고, 상기 제어부(10)는, 상기 수신한 살포기 구동신호를 이용하여 드론 구동신호 및 멀티콥터 구동신호를 생성하고, 상기 드론 구동신호를 이용하여 상기 수송형 드론(100)이 구동되는 것이 바람직하다.In the above embodiments, the
또한, 상기 제1 살포통(110)은 입상 살포통이고, 상기 제1 물질은 입상 물질이며, 상기 제2 살포통(210)은 액상 살포통이고, 상기 제2 물질은 액상 물질인 것이 바람직하다.In addition, it is preferable that the
또한, 상기 드론 통신부(130)는, 상기 멀티콥터 구동신호를 상기 멀티콥터 통신부(230)에 전송하고, 상기 멀티콥터 통신부(230)에 의해 수신된 상기 멀티콥터 구동신호를 이용하여 상기 멀티콥터(200)가 구동되는 것이 바람직하다.In addition, the
또한, 상기 드론 통신부(130)는 상기 노즐 제어신호를 상기 멀티콥터 통신부(230)에 전송하며, 상기 멀티콥터 통신부(230)에 의해 수신된 상기 노즐 제어신호를 이용하여 상기 멀티콥터 분사노즐부(212)가 제어되는 것이 바람직하다.In addition, the
또한, 상기 수송형 드론(100)은, 상기 유도관(111)에 구비되는 각도조절부(113)를 더 포함하여, 상기 각도조절부(113)에 의해 상기 유도관(111) 및 상기 드론 분사노즐부(112)의 분사 각도가 조절되는 것이 바람직하다.In addition, the transport-
또한, 상기 연결부재(101)에 구비된 링크부재(102)를 더 포함하고, 상기 링크부재(102)에 의해 상기 수송형 드론(100)을 중심으로 상기 한 쌍의 멀티콥터(200) 각각이 수평방향으로 회전 가능한 것이 바람직하다.In addition, it further includes a
또한, 상기 수송형 드론(100)은, 상기 제어부(10)에 의해 기설정된 고도 이하로 비행되는 것이 바람직하다.In addition, it is preferable that the
상기와 같은 과제 해결을 통해 본 발명은 다음과 같은 효과를 얻는다.The present invention obtains the following effects through solving the above problems.
첫째, 살포기를 조종하는 조종자의 조종 실력과 무관하게, 안전하고 편리하며 효과적으로 살포기를 농작업에 이용할 수 있다. 구역별 시비량, 농약 살포량, 파종량이 자동으로 연산되고 이에 맞추어 살포가 자동으로 이루어지며, 살포하지 말아야 하는 구역에 대한 살포가 방지되고 적절한 고도로 자동 비행한다.First, the spreader can be safely, conveniently, and effectively used for agricultural work, regardless of the control skills of the operator who controls the spreader. The fertilization amount, pesticide application amount, and seeding amount for each area are automatically calculated, and spraying is performed automatically according to this, and spraying is prevented in areas that should not be sprayed and automatically flies at an appropriate altitude.
둘째, 입상, 액상 살포 등 두 가지 이상의 복합 작업이 필요할 경우, 본 발명에 따른 살포기는 단일 운행만으로도 농작업이 가능하다.Second, when two or more complex operations such as granular and liquid spraying are required, the spreader according to the present invention can perform agricultural work only with a single operation.
도 1은 본 발명에 따른 살포기의 사시도이다.
도 2는 본 발명에 따른 살포기의 수송형 드론 및 멀티콥터의 비행 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 살포기의 시스템도이다.
도 4는 본 발명의 제1 실시예에 따른 방법을 수행하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 방법을 수행하기 위한 순서도이다.
도 6는 본 발명의 제3 실시예에 따른 방법을 수행하기 위한 순서도이다.
도 7는 본 발명의 제4 실시예에 따른 방법을 수행하기 위한 순서도이다.
도 8는 본 발명의 제5 실시예에 따른 방법을 수행하기 위한 순서도이다.
도 9은 본 발명에 따른 시비량 연산부 및 농약 살포량 연산부를 설명하기 위한 표이다.
도 10은 시비량 데이터베이스의 일 실시예이다.
도 11는 농약 데이터베이스의 일 실시예이다.1 is a perspective view of a spreader according to the present invention;
Figure 2 is a view for explaining a flying embodiment of the transport type drone and multicopter of the spreader according to the present invention.
3 is a system diagram of a spreader according to the present invention.
4 is a flowchart for performing a method according to a first embodiment of the present invention.
5 is a flowchart for performing a method according to a second embodiment of the present invention.
6 is a flowchart for performing a method according to a third embodiment of the present invention.
7 is a flowchart for performing a method according to a fourth embodiment of the present invention.
8 is a flowchart for performing a method according to a fifth embodiment of the present invention.
9 is a table for explaining the fertilization amount calculating unit and the pesticide spraying amount calculating unit according to the present invention.
10 is an embodiment of a fertilization amount database.
11 is an embodiment of a pesticide database.
본 발명의 상기와 같은 목적, 특징 및 다른 장점들은 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명함으로써 더욱 명백해질 것이다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 기술되어야 할 것이다.The above objects, features and other advantages of the present invention will become more apparent by describing preferred embodiments of the present invention in detail with reference to the accompanying drawings. In this process, the thickness of the lines or the size of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation. In addition, the terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or custom of the user or operator. Therefore, definitions of these terms should be described based on the content throughout this specification.
또한, 기술되는 실시예는 발명의 설명을 위해 예시적으로 제공되는 것이며, 본 발명의 기술적 범위를 한정하는 것은 아니다.In addition, the described embodiments are provided by way of example for the description of the invention, and do not limit the technical scope of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 살포기를 상세히 설명한다.Hereinafter, a duster according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
1. 살포기(1000)의 구성1. Configuration of the spreader (1000)
도 1 내지 도 2를 참조하여 본 발명에 따른 살포기(1000)의 구성을 설명한다.The configuration of the
수송형 드론(100)은 제1 살포통(110), 드론 분사노즐부(112), 지지다리(120), 드론 통신부(130) 및 드론 프로펠러(150)를 포함한다.The
수송형 드론(100)에 화물이 수용되는 적재공간(미도시)을 포함하여, 필요시, 농작물, 농기구 등을 수송할 수 있다. 연결된 멀티콥터(200)에 의해 탑재 중량이 증가했기 때문이다.Including a loading space (not shown) in which cargo is accommodated in the
제1 살포통(110)에 살포할 제1 물질이 수용된다. 제1 물질이 입상일 경우, 비료, 씨앗 등일 수 있으나, 이에 제한되지 않고 액상의 비료, 농약 등도 포함될 수 있다. 제1 살포통(110)에 포함된 제1 물질의 살포 및 보관을 용이하게 하기 위해 교반기(미도시)를 더 포함할 수 있다.The first material to be sprayed is accommodated in the first spreader (110). When the first material is granular, it may be fertilizer, seeds, etc., but is not limited thereto, and liquid fertilizers, pesticides, etc. may be included. A stirrer (not shown) may be further included in order to facilitate the spraying and storage of the first material included in the
유도관(111)을 통해 제1 살포통(110)에 수용된 제1 물질이 드론 분사노즐부(112)까지 유도된다.The first material accommodated in the
유도관(111)에 각도조절부(113)가 구비되어, 드론 분사노즐부(112)의 분사 각도를 조절할 수 있다.An
드론 분사노즐부(112)는 유도관(111)에 의해 제1 살포통(110)과 연결되며, 제1 살포통(110)에 수용된 제1 물질을 외부로 분사할 수 있다. 제1 살포통(110)에 수용된 제1 물질이 유도관(111)을 따라 드론 분사노즐부(112)로 안내되며, 노즐 제어부(42)는 노즐 제어신호에 따라 제1 물질을 외부로 살포한다.The drone
지지다리(120)는 수송형 드론(100)의 지상 착륙 시 수송형 드론(100)을 지지한다. 지지다리(120)의 길이는 제한되지 않으나, 바람직하게는 제1 살포통(110)의 높이보다 긴 것이 바람직하다.The
드론 통신부(130)는, 단말기(31)로부터 살포기 구동신호를 수신하고, 멀티콥터 구동신호 및 노즐 제어신호를 멀티콥터 통신부(230)에 전송한다.The
제어부(10)는, 드론 통신부(130)가 수신한 살포기 구동신호를 이용하여 드론 구동신호 및 멀티콥터 구동신호를 생성하고, 드론 구동신호를 이용하여 수송형 드론(100)을 구동시키고 멀티콥터 구동신호를 이용하여 멀티콥터(200)를 구동시킨다.The
드론 프로펠러(150)는 수송형 드론(100)을 비행시키는 구성으로, 일 실시예에서 드론 프로펠러(150)는 수송형 드론(100)의 사방에 네개 구비되는 것으로 도시되나, 이에 제한되는 것은 아니다. The
멀티콥터(200)는 수송형 드론(100)의 양측에 위치하며, 연결부재(101)에 의해 수송형 드론(100)에 연결된다.The
멀티콥터(200)는 제2 살포통(210), 멀티콥터 분사노즐부(212), 멀티콥터 통신부(230) 및 멀티콥터 프로펠러(250)를 포함한다.The
제2 살포통(210)에 살포할 제2 물질이 수용된다. 제2 물질이 액상일 경우, 비료, 농약 등일 수 있으나, 이에 제한되지 않고 입상인 씨앗, 비료 등도 포함될 수 있다. 제2 살포통(210)에 포함된 제2 물질의 살포 및 보관을 용이하게 하기 위해 교반기(미도시)나 펌프(미도시)를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 제2 물질은 제1 물질과 상이한 물상일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.The second material to be sprayed is accommodated in the
한편, 설명한 바와 같이, 제1 살포통(110)에 수용되는 제1 물질은 입상(입제) 물질이고 제2 살포통(210)에 수용되는 제2 물질은 액상(액제) 물질인 것이 바람직하나, 그 외의 다른 조합도 가능하다. 예컨대, 제1 살포통(110), 제2 살포통(210) 모두에 입상 물질이 수용되거나, 모두에 액상 물질이 수용될 수도 있다. 또는, 제1 살포통(110)에 액상 물질이 수용되고 제2 살포통(210)에 입상 물질이 수용될 수 있다. 또는, 제2 살포통(210) 중 어느 하나에 입상 물질이 수용되고 다른 하나에 액상 물질이 수용될 수 있다. 또는, 최초 제1 살포통(110)과 제2 살포통(210)이 입상 또는 액상 물질을 수용하였다가 사용자에 의해 개조될 수도 있다. 어느 경우라도 가능하나, 다만 수송형 드론(10)과 멀티콥터(200)의 적재 중량과 균형을 고려하여 설정되어야 한다. On the other hand, as described, the first material accommodated in the
멀티콥터 분사노즐부(212)는 가이드부(211)에 의해 제2 살포통(210)과 연결되며, 제2 살포통(210)에 수용된 제2 물질을 외부로 분사할 수 있다. 제2 살포통(210)에 수용된 제2 물질이 가이드부(211)을 따라 멀티콥터 분사노즐부(212)로 안내되며, 노즐 제어부(42)는 노즐 제어신호에 따라 제2 물질을 다수의 분사구(213)를 통해 외부로 살포한다.The multicopter
멀티콥터 통신부(230)는 드론 통신부(130)와 통신하며, 드론 통신부(130)의 멀티콥터 구동신호 또는 노즐 제어신호를 수신하여 멀티콥터(200)를 제어할 수 있다. 구체적으로, 드론 통신부(130)에서 노즐 제어신호가 수신될 경우, 이를 이용하여 멀티콥터 분사노즐부(212)가 제어된다. 드론 통신부(130)에서 멀티콥터 구동신호가 수신될 경우, 이를 이용하여 멀티콥터(200)가 비행한다.The
링크부재(102)는 연결부재(101)에 구비되어 수송형 드론(100)을 중심으로 한 쌍의 멀티콥터(200) 각각이 수평방향으로 회전될 수 있도록 한다(도 2 참조). The
일반적으로, 도 2의 첫번째 도면과 같이, 수송형 드론(100)과 멀티콥터(200)가 동일 높이에서 일렬로 위치하는데, 도 2의 두번째 도면과 같이 수송형 드론(100)을 중심으로 동일 높이에서 멀티콥터(200)가 사선으로 위치하도록 회전하거나, 도 2의 세번째 도면과 같이 한 쌍의 멀티콥터(200)가 동일 높이에서 수송형 드론(100)의 전방으로 위치하도록 회전할 수 있다. 이러한 회전은 살포 영역을 보다 세밀히 제어하고 원하는 비행을 이루게 한다. 도 2에 도시된 형태 외에도 다양한 회전이 가능하다.In general, as shown in the first drawing of FIG. 2 , the
링크부재(102)를 중심으로 수평 방향의 회전은, 링크부재(102)에 있는 액튜에이터 또는 멀티콥터 구동신호에 의해 이루어질 수 있다.The horizontal rotation about the
2. 살포기(1000)의 제어 부분2. Control part of
도 3을 더 참조하여 본 발명에 따른 살포기(1000)의 작동시키는 제어 부분을 설명한다.The operating control part of the
살포기(1000)의 제어 부분은, 제어부(10), 센서부(20), 드론 통신부(130), 멀티콥터 통신부(230), 구동부(40) 및 AI 모듈(50)을 포함한다. The control part of the
본 발명의 일 실시예에서 시비량 데이터베이스(32), 농약 데이터베이스(33), 파종 데이터베이스(34)와 연계되어 동작할 수 있다.In an embodiment of the present invention, it can operate in conjunction with the
시비량 데이터베이스(32)에는 작물과 비종과 단위 면적당 시비량이 매핑되어 저장된다. 즉, 작물을 입력하고, 작물에 사용할 비종, 즉, 비료의 종류를 입력하면, 해당 작물의 재배에 최적화된 비종의 양이 미리 저장되어 있는 데이터베이스이다. 예컨대, 농진청 개발 인터넷 기반 데이터베이스인 "흙토람"일 수 있다. 작물과 비종을 입력하면 단위 면적당 시비량이 자동으로 연산된다(도 10 참조).The
농약 데이터베이스(33)에는 기간, 위치, 병해충 종류와 위험도 및 단위 면적당 농약 살포량이 매핑되어 저장된다. 즉, 특정 시점에 특정 지역에서 주로 유행하는 병해충의 종류와, 얼마나 유행하는지를 의미하는 위험도와, 해당 병해충을 방지하기 위해 필요한 농약의 종류와 그 살포량이 저장되어 있는 데이터베이스이다. 예컨대, "국가 농작물 병해충 관리 시스템(NCPMS)"일 수 있다. 기간과 위치가 확인되면 병해충 종류와 위험도 및 단위 면적당 농약 살포량이 연산된다(도 11 참조).In the
파종 데이터베이스(34)에는 작물 및 단위 면적당 파종량이 매핑되어 저장된다. 즉, 특정 작물에 대해 면적당 파종량이 저장되어 있는 데이터베이스이다.In the
제어부(10)는 살포기 구동신호, 드론 구동신호, 멀티콥터 구동신호, 및 노즐 제어신호를 이용하여 수송형 드론(100) 및 멀티콥터(200)를 제어한다.The
제어부(10)는 시비량 연산부(11), 농약 살포량 연산부(12) 및 파종량 연산부(13)를 포함한다.The
시비량 연산부(11)는 경계 추출부(51)에서 구분된 구역마다 시비량으로의 분사를 위한 노즐 제어신호를 연산한다.The fertilization
일 실시예에서, 시비량 연산부(11)는 AI 모듈(50)에서 확인된 구역별 NDVI 단계마다 기 설정된 시비량 단계를 확인하여, 노즐 제어신호를 연산한다(도 9 참조). 예를 들면, 구역별 NDVI 단계는 최상부터 최하(불량, 불균일)까지 1 내지 5단계로 구분되며, NDVI 단계가 1일 경우 시비량 단계가 0, NDVI 단계가 2일 경우 시비량 단계가 1, NDVI 단계가 3일 경우 시비량 단계가 2, NDVI 단계가 4일 경우 시비량 단계가 3, NDVI 단계가 5일 경우 시비량 단계가 4로 연산될 수 있다. 이 때, 시비량 단계는 kg/10a 단위로 계산된다. 각 시비량 단계마다 노즐 제어신호가 연산된다. 이 때, 노즐 제어신호는 시비량 단계마다 미리 설정된 것으로, 드론 분사노즐부(112) 및 멀티콥터 분사노즐부(212)를 제어하는 신호이며, 이를 이용해 구동부(40)의 노즐 제어부(42)가 드론 분사노즐부(112)를 제어하여 제1 살포통(110)의 제1 물질을 살포하고, 멀티콥터 분사노즐부(212)를 제어하여 제2 살포통(210)의 제2 물질을 살포할 수 있다.In an embodiment, the fertilization
다른 실시예에서, 시비량 연산부(11)는, 작물 인식부(53)에 의해 인식된 작물과, 단말기(31)를 통해 입력된 비종을 이용하여 시비량 데이터베이스(32)에서 단위 면적당 시비량을 확인하고, 경계 추출부(51)에 의해 연산된 경계를 더 이용하여, 노즐 제어신호를 연산한다.In another embodiment, the fertilization
농약 살포량 연산부(12)는 경계 추출부(51)에서 구분된 구역마다 농약 분사를 위한 노즐 제어신호를 연산한다. The pesticide spraying
일 실시예에서, 농약 살포량 연산부(12)는 구역별 NDVI 단계마다 기 설정된 농약 살포량 단계를 확인하여, 노즐 제어신호를 연산한다(도 9 참조). In an embodiment, the pesticide application
다른 실시예에서, 농약 살포량 연산부(12)에 의해 확인된 현재 시점 및 GPS 센서(23)에 의해 확인된 위치를 이용하여 농약 데이터베이스(33)에서 병해충 종류와 위험도 및 이에 따라 미리 설정되어 있는 단위 면적당 농약 살포량을 확인하고, 경계 추출부(51)에 의해 연산된 경계를 더 이용하여, 노즐 제어신호를 연산한다.In another embodiment, the pest type and risk in the
파종량 연산부(13)는 경계 추출부(51)가 구분된 구역마다 노즐 제어신호를 연산한다. The seeding amount calculation unit 13 calculates a nozzle control signal for each zone divided by the boundary extraction unit 51 .
구체적으로, 파종량 연산부(13)는 단말기(31)로부터 입력된 작물을 이용하여 파종 데이터베이스(34)에서 단위 면적당 파종량을 확인하고, 경계 추출부(51)에 의해 연산된 경계를 더 이용하여, 노즐 제어신호를 연산한다. 즉, 파종 데이터베이스(34)에서 확인된 단위 면적당 파종량을 경계 추출부(51)에 의해 연산된 경계 내의 면적으로 계산하여 노즐 제어 신호를 연산할 것이다.Specifically, the seeding amount calculating unit 13 checks the seeding amount per unit area in the
센서부(20)에서 이미지 정보가 센싱된다. 이를 위해 센서부(20)는 이미지 센서(21)를 포함한다. Image information is sensed by the
이미지 센서(21)는 바람직하게는 5 밴드 이상 스펙트럼을 갖고 NDVI 단계가 산출되는 분광 카메라, 열화상 카메라 및 고해상도 카메라 중 어느 하나 이상일 수 있다.The
일 실시예에서 센서부(20)는 고도 센서(22) 및 GPS 센서(23)를 더 포함하여, 고도 및 위치 정보를 더 수집한다. 특히, 여기서 측정된 고도를 이용하여 수송형 드론(100)은, 제어부(10)에 의해 자동으로 기설정된 고도 이하로 비행될 수 있다. GPS 센서(23)에서 측정된 위치를 이용하여 시비량 데이터베이스(32), 농약 데이터베이스(33) 및 파종 데이터베이스(34) 중 어느 하나 이상의 데이터베이스에서 정보를 확인할 수 있다.In an embodiment, the
통신부(30)는 시비량 데이터베이스(32), 농약 데이터베이스(33) 및 파종 데이터베이스(34)의 정보를 확인하거나 별도로 구비된 단말기(31)에 입력된 입력 신호를 수신하여 제어부(10)에 송신함으로써 입력할 수 있으며, 제어부(10)는 단말기(31)를 통해 입력된 입력 신호에 따라 구동부(300)를 제어할 수 있다.The communication unit 30 checks the information of the
단말기(31)는 입력수단이 구비된 단말기라면 제한되지 않으며, 바람직하게는 컨트롤러일 수 있다.The terminal 31 is not limited as long as it is a terminal equipped with an input means, and may preferably be a controller.
또한, 단말기(31)는 살포기(1000)의 현재 상태(속도, 고도, 노즐 작동여부 등)을 통신부(30)를 통해 수신하여 출력할 수 있다.In addition, the terminal 31 may receive and output the current state (speed, altitude, whether the nozzle is operated, etc.) of the
구동부(40)는 구동 제어부(41) 및 노즐 제어부(42)를 포함한다.The driving
구동 제어부(41)는 제어부(10)에서 살포기 구동신호를 수신하여 이에 따라 수송형 드론(100)과 멀티콥터(200)의 구동을 제어한다. 구체적으로, 드론 구동신호를 이용하여 수송형 드론(100)을 구동시키고, 멀티콥터 구동신호를 이용하여 멀티콥터(200)를 구동시킨다.The driving control unit 41 receives the duster driving signal from the
노즐 제어부(42)는 제어부(10)에서 노즐 제어신호를 입력 받으면 드론 분사노즐부(112) 및 멀티콥터 분사노즐부(212)를 제어한다. 이에 따라 구동부(40)의 노즐 제어부(42)가 드론 분사노즐부(112)를 제어하여 제1 살포통(110)의 제1 물질을 살포하고, 멀티콥터 분사노즐부(212)를 제어하여 제2 살포통(210)의 제2 물질을 살포할 수 있다.The nozzle control unit 42 controls the drone
AI 모듈(50)은 인공지능 모듈로, 경계 추출부(51), NDVI 단계 연산부(52) 및 작물 인식부(53)를 포함한다.The
AI 모듈(50)은 상기 구성들에 의해 크게 세 가지 기능을 하는데, 경계 추출부(51)에 의한 경계 추출 및 구역 구분 기능과, 필요에 따라(후술하는, 제1 및 제3 실시예) NDVI 단계 연산 기능, 및 필요에 따라(후술하는, 제2 실시예) 작물 인식 기능을 수행한다.The
경계 추출부(51)는 이미지 정보를 입력층으로 하고 경계를 출력층으로 하는 인공지능이다. 여기서, 경계는 살포 구역과 그렇지 않은 구역을 구분하는 경계이다. 이를 위해, 경계 추출부(51)는 다수의 이미지를 이용하여 학습하며, 학습 데이터에는 경계가 구분되어 있다. 따라서, 경계 추출부(51)에 이미지 정보가 입력되면 인공지능에 의해 자동으로 경계가 구분된다. The boundary extraction unit 51 is an artificial intelligence that uses image information as an input layer and a boundary as an output layer. Here, the boundary is a boundary that separates the spraying area from the non-spraying area. To this end, the boundary extraction unit 51 learns using a plurality of images, and boundaries are divided in the training data. Therefore, when image information is input to the boundary extraction unit 51, the boundary is automatically divided by artificial intelligence.
예컨대, 경계 추출부(51)에 인가된 이미지(즉, 이미지 센서(21)가 확인한 이미지)에는 사과 나무가 있는 영역과 그렇지 않은 영역(도로 등)이 모두 포함된 경우, 인공지능에 의해 사과 나무가 있는 영역만이 확인되고 경계가 출력된다. For example, when the image applied to the boundary extraction unit 51 (that is, the image confirmed by the image sensor 21) includes both an area with an apple tree and an area without an apple tree (such as a road), the apple tree is generated by artificial intelligence. Only the area with is checked and the boundary is output.
경계 추출부(51)는 확인된 경계 내의 영역을 기 설정된 단위로 구분하여 다수의 구역을 설정할 수 있다. 예컨대, 5m X 5m 단위로 설정할 수 있다. 구역을 구분하는 기준은 사용자가 편리하게 조절할 수 있다. The boundary extractor 51 may set a plurality of zones by dividing the area within the checked boundary into a preset unit. For example, it can be set in units of 5m X 5m. The criteria for dividing the zone can be conveniently adjusted by the user.
NDVI 단계 연산부(52)는 각 구역별 이미지 정보를 입력층으로 하고 NDVI 단계를 출력층으로 하는 인공지능이다. NDVI 단계는 작물의 크기를 추정함으로써 확인된다. 이를 위해, NDVI 단계 연산부(52)는 다수의 이미지를 이용하여 학습하며, 학습 데이터에는 각 작물마다 NDVI 단계가 식별되어 있다. 따라서, NDVI 단계 연산부(52)에 이미지 정보가 입력되면 인공지능에 의해 자동으로 NDVI 단계가 확인된다. The NDVI stage calculating unit 52 is an artificial intelligence that uses image information for each zone as an input layer and uses the NDVI stage as an output layer. The NDVI stage is identified by estimating the size of the crop. To this end, the NDVI stage calculating unit 52 learns using a plurality of images, and the NDVI stage is identified for each crop in the learning data. Accordingly, when the image information is input to the NDVI stage calculating unit 52, the NDVI stage is automatically confirmed by the artificial intelligence.
예컨대, NDVI 단계 연산부(52)에 인가된 이미지(즉, 이미지 센서(21)가 확인한 이미지)에서 AA 구역에는 평균 5m 크기의 사과 나무가 포함되어 있고 AB 구역에는 평균 8m 크기의 사과 나무가 포함되어 있을 수 있다. NDVI 단계 연산부(52)는 먼저 작물을 식별하고(여기서, 사과나무를 식별), 인공지능을 이용하여 크기를 추정하고(여기서, 각 구역별 5m, 8m), 미리 포함되어 있는 작물별 NDVI 단계 연산 공식에 대입하여, AA 구역의 NDVI 단계는 3단계, AB 구역의 NDVI 단계는 2단계인 것으로 연산할 수 있다. For example, in the image applied to the NDVI step operation unit 52 (that is, the image confirmed by the image sensor 21), the AA area contains an average 5m-sized apple tree, and the AB area contains an average 8m-sized apple tree there may be The NDVI step calculation unit 52 first identifies a crop (here, an apple tree is identified), estimates the size using artificial intelligence (here, 5m and 8m for each zone), and calculates the NDVI step for each crop included in advance Substituting into the formula, it can be calculated that the NDVI step of the AA section is 3 steps and the NDVI step of the AB section is 2 steps.
작물 인식부(53)는 이미지 정보를 입력층으로 하고 구역별 작물을 출력층으로 하여 인공지능에 의해 작물을 인식한다. 이를 위해, 작물 인식부(53)는 다수의 이미지를 이용하여 학습하며, 학습 데이터에는 각 작물마다 명칭이 식별되어 있다.The crop recognition unit 53 recognizes crops by artificial intelligence using image information as an input layer and crops for each area as an output layer. To this end, the crop recognition unit 53 learns using a plurality of images, and a name is identified for each crop in the learning data.
예컨대, 작물 인식부(53)에 인가된 이미지(즉, 이미지 센서(21)가 확인한 이미지)에 열매가 없는 유년생 사과 나무가 포함되더라도, 인공지능에 의해 사과 나무로 인식된다. For example, even if a juvenile apple tree without fruit is included in the image applied to the crop recognition unit 53 (ie, the image confirmed by the image sensor 21 ), it is recognized as an apple tree by artificial intelligence.
한편, 경계 추출부(51)에 입력층으로 인가되는 이미지와 NDVI 단계 연산부(52)에 입력층으로 인가되는 이미지와 작물 인식부(53)의 입력층으로 인가되는 이미지는, 이미지 센서(21)에서 확인한 동일 이미지이다. 따라서, 본 발명에 따른 살포기(1000)에서 이미지 센서(21)가 이미지를 확인하면, AI 모듈(50)의 동작에 의해, 그 경계, 구분된 구역, 각 구역별 NDVI 단계 및 작물 인식이 한 번에 연산된다. 즉, 센서부(20)가 이미지 정보를 획득하면, 경계 추출부(51)가 경계를 추출하고, 이와 동시에, NDVI 단계 연산부(52)가 NDVI 단계를 연산하거나, 작물 인식부(53)가 작물을 인식할 것이다.On the other hand, the image applied as the input layer to the boundary extraction unit 51, the image applied as the input layer to the NDVI step calculating unit 52, and the image applied to the input layer of the crop recognition unit 53, the
3. 살포기(1000)를 이용한 살포 방법3. Spraying method using the spreader (1000)
3.1. 제1 실시예에 따른 비료 살포 방법3.1. Fertilizer application method according to the first embodiment
도 4를 더 참조하여, 살포기(1000)를 이용한 살포 방법을 설명한다.With further reference to FIG. 4 , a spraying method using the
살포기(1000)가 작업 영역 위를 비행할 때 센서부(20)가 이미지 정보를 수집하며, AI 모듈(50)이 센서부(20)에서 센싱된 이미지 정보를 수집한다(S110).When the
다음으로, 경계 추출부(51)가 인공지능을 이용해 수집된 이미지 정보를 경계를 연산하며, 경계 내의 영역을 다수의 구역으로 구분한다(S120).Next, the boundary extraction unit 51 calculates a boundary on the collected image information using artificial intelligence, and divides the area within the boundary into a plurality of zones (S120).
경계 추출부(51)는 수집된 전체 이미지를 확인하여 경계를 연산하고, 경계 내의 영역을 미리 설정된 기준에 따른 다수의 구역으로 구분한다. 미리 설정된 기준은 작업자가 미리 입력해둘 수 있다.The boundary extraction unit 51 calculates a boundary by checking the entire collected image, and divides an area within the boundary into a plurality of zones according to a preset criterion. The preset criteria may be input in advance by the operator.
다음으로, NDVI 단계 연산부(52)가 인공지능을 이용해 구역별 NDVI 단계를 연산한다(S130). 예를들면, NDVI 단계는 최상부터 최하(불량, 불균일)까지 1 내지 5단계로 연산될 수 있다(도 5 참조). Next, the NDVI step calculating unit 52 calculates the NDVI steps for each zone using artificial intelligence (S130). For example, the NDVI step may be calculated in
다음으로, 시비량 연산부(11)가 구역별 NDVI 단계마다 기 설정된 시비량 단계를 확인하여, 노즐 제어신호를 연산한다(S140). 전술한 바와 같이, 도 9에서 도시되는 기준을 적용하여 시비량 단계가 확인되며, 각 시비량으로 살포하기 위한 노즐 제어신호가 연산되는데, 이는 살포기마다 차이가 있을 것이다.Next, the fertilization
다음으로, 연산된 노즐 제어신호를 이용하여 노즐 제어부(42)가 드론 분사노즐부(112)를 제어한다(S150).Next, the nozzle control unit 42 controls the drone
이와 동시에, 드론 통신부(130)가 노즐 제어신호를 멀티콥터 통신부(230)에 전송하는데(S160), 이를 이용하여 멀티콥터 분사노즐부(212)가 제어된다(S170).At the same time, the
시비량 연산부(11)에서 연산된 시비량 단계를 이용하여 연산된 노즐 제어신호를 이용하여 자동 제어되기 때문에, 조종자가 별도로 노즐을 제어할 필요가 없다.Since it is automatically controlled using the nozzle control signal calculated using the fertilization amount step calculated by the fertilization
3.2. 제2 실시예에 따른 비료 살포 방법3.2. Fertilizer application method according to the second embodiment
도 5를 더 참조하여, 살포기(1000)를 이용한 살포 방법을 설명한다.With further reference to FIG. 5 , a spraying method using the
제1 실시예와 중복되는 방법에 대해 상세한 설명은 생략한다.A detailed description of the method overlapping with the first embodiment will be omitted.
살포기(1000)가 작업 영역 위를 비행할 때 센서부(20)가 이미지 정보를 수집하며, AI 모듈(50)이 센서부(20)에서 센싱된 이미지 정보를 수집한다(S210).When the
다음으로, 경계 추출부(51)가 인공지능을 이용해 수집된 이미지 정보를 경계를 연산하며, 경계 내의 영역을 다수의 구역으로 구분한다(S220).Next, the boundary extraction unit 51 calculates a boundary on the collected image information using artificial intelligence, and divides the area within the boundary into a plurality of zones (S220).
다음으로, 작물 인식부(53)가 인공지능을 이용해 작물을 인식한다(S230). 수집된 이미지 정보에서 확인되는 작물을 인식한다. 센서부(20)는 이미지 정보를 확인하여 인공지능에 의해 경계 추출부(51)가 경계를 추출하고, 필요시 NDVI 단계 연산부(52)가 NDVI 단계를 연산하는데, 이와 동시에 작물 인식부(53)는 이미지에서 확인되는 작물을 인식한다. 이미지에서 작물을 인식하는 방법은 종래 사용되는 어떠한 기술도 적용 가능하다. 다른 실시예에서, 작물 파종 전일 경우, 작물이 없기 때문에 경계를 추출한 후, 단말기(31)를 통해 입력된 작물과 비종을 이용할 수 있다. 이때, 단말기(31)를 이용해 시비량 데이터베이스(32)에서 불러온 정보를 활용 할 수도 있다(도 10 참조).Next, the crop recognition unit 53 recognizes the crop using artificial intelligence (S230). Recognize crops identified in the collected image information. The
다음으로, 시비량 연산부(11)가 작물 인식부(53)에 의해 인식된 작물과, 단말기(31)를 통해 입력된 비종을 이용하여 시비량 데이터베이스(32)에서 단위 면적당 시비량을 확인한다(S240). 다른 실시예에서, 단말기(31)를 통해 사용자가 직접 작물을 입력할 수도 있다. 비종은 사용자가 단말기(31)를 통해 입력하여야 한다. 예컨대, 작물 인식부(53)가 이미지 정보에서 "고구마"가 재배됨을 인식하였고, 단말기(31)에 의해 비종 "황금들"이 입력되었다면, 시비량 데이터베이스(32)에서 단위 면적당 시비량 "10kg"가 연산된다(도 10 참조). Next, the fertilization
다음으로, 시비량 연산부(11)가 경계 추출부(51)에 의해 연산된 경계를 더 이용하여, 노즐 제어신호를 연산한다(S250).Next, the fertilization
단위 면적당 시비량이 연산되었는바, 시비량 연산부(11)는 인공지능에 의해 확인된 경계를 더 이용하여 노즐 제어신호를 연산한다. 예컨대, 인공지능에 의해 확인된 경계에 의해 경지의 형태가 사각형이라면, 어느 시점에 드론 분사노즐부(112)와 멀티콥터 분사노즐부(212)를 개방할 지 선택할 것이다. 경지의 형태가 다르다면, 당연히 드론 분사노즐부(112)와 멀티콥터 분사노즐부(212)의 개방 시점 및 폐쇄 시점이 달라질 것이다. 이와 같이, 경계를 이용하여 노즐 제어신호가 연산된다.Since the amount of fertilization per unit area has been calculated, the fertilization
다음으로, 연산된 노즐 제어신호를 이용하여 노즐 제어부(42)가 드론 분사노즐부(112)를 제어한다(S260).Next, the nozzle control unit 42 controls the drone
이와 동시에, 드론 통신부(130)가 노즐 제어신호를 멀티콥터 통신부(230)에 전송하는데(S270), 이를 이용하여 멀티콥터 분사노즐부(212)가 제어된다(S280).At the same time, the
3.3. 제3 실시예에 따른 농약 살포 방법3.3. Agrochemical spraying method according to the third embodiment
도 6을 더 참조하여, 살포기(1000)를 이용한 살포 방법을 설명한다.With further reference to FIG. 6 , a spraying method using the
제1 실시예와 중복되는 방법에 대해 상세한 설명은 생략한다.A detailed description of the method overlapping with the first embodiment will be omitted.
살포기(1000)가 작업 영역 위를 비행할 때 센서부(20)가 이미지 정보를 수집하며, AI 모듈(50)이 센서부(20)에서 센싱된 이미지 정보를 수집한다(S310).When the
다음으로, 경계 추출부(51)가 인공지능을 이용해 수집된 이미지 정보를 경계를 연산하며, 경계 내의 영역을 다수의 구역으로 구분한다(S320).Next, the boundary extraction unit 51 calculates a boundary on the collected image information using artificial intelligence, and divides the area within the boundary into a plurality of zones ( S320 ).
다음으로, NDVI 단계 연산부(52)가 인공지능을 이용해 구역별 NDVI 단계를 연산한다(S330). Next, the NDVI step calculating unit 52 calculates the NDVI steps for each zone using artificial intelligence (S330).
다음으로, 농약 살포량 연산부(12)가 구역별 NDVI 단계마다 기 설정된 농약 살포량 단계를 확인하여, 노즐 제어신호를 연산한다(S340).Next, the pesticide spraying
다음으로, 연산된 노즐 제어신호를 이용하여 노즐 제어부(42)가 드론 분사노즐부(112)를 제어한다(S350).Next, the nozzle control unit 42 controls the drone
이와 동시에, 드론 통신부(130)가 노즐 제어신호를 멀티콥터 통신부(230)에 전송하는데(S360), 이를 이용하여 멀티콥터 분사노즐부(212)가 제어된다(S170).At the same time, the
3.4. 제4 실시예에 따른 농약 살포 방법3.4. Agrochemical spraying method according to the fourth embodiment
도 7를 더 참조하여, 살포기(1000)를 이용한 살포 방법을 설명한다.With further reference to FIG. 7 , a spraying method using the
제1 실시예와 중복되는 방법에 대해 상세한 설명은 생략한다. A detailed description of the method overlapping with the first embodiment will be omitted.
살포기(1000)가 작업 영역 위를 비행할 때 센서부(20)가 이미지 정보를 수집하며, AI 모듈(50)이 센서부(20)에서 센싱된 이미지 정보를 수집한다(S410).When the
다음으로, 경계 추출부(51)가 인공지능을 이용해 수집된 이미지 정보를 경계를 연산하며, 경계 내의 영역을 다수의 구역으로 구분한다(S420).Next, the boundary extraction unit 51 calculates a boundary on the collected image information using artificial intelligence, and divides the area within the boundary into a plurality of zones (S420).
다음으로, 농약 살포량 연산부(12)에 의해 확인된 현재 시점 및 센서부(20)가 포함한 GPS 센서(23)에 의해 확인된 위치를 이용하여 농약 데이터베이스(33)에서 병해충 종류와 위험도 및 이에 따라 미리 설정되어 있는 단위 면적당 농약 살포량을 확인한다(S430). Next, the pest type and risk in the
기간과 위치가 확인되면, 농약 데이터베이스(33)를 통해 해당 기간, 해당 위치에서 유행하는 것으로 통계적으로 확인된 병해충 종류와 위험도를 확인할 뿐만 아니라, 이를 위해 필요한 단위 면적당 농약 살포량이 연산된다. 예컨대, 현재 시점이 3월 10일이고, 위치가 경상남도 함안군이라면, 여기에서는 병해충 A의 위험도가 1단계이고, 병해충 B의 위험도가 3단계인 것이 확인될 수 있다. 추가하여, 병해충 A의 위험도 1단계를 예방하기 위해 농약 X를 단위 면적당 10만큼 살포하여야 하고, 병해충 B의 위험도 3단계를 예방하기 위해 농약 Y를 단위 면적당 20만큼 살포하여야 함이 연산된다.When the period and location are confirmed, the pesticide application amount per unit area required for this is calculated as well as the pesticide type and risk level statistically confirmed to be prevalent in the corresponding period and location through the
다음으로, 농약 살포량 연산부(12)가 경계 추출부(51)에 의해 연산된 경계를 더 이용하여, 노즐 제어신호를 연산한다(S440). 단위 면적당 농약 살포량이 연산되었는바, 농약 살포량 연산부(12)는 인공지능에 의해 확인된 경계를 더 이용하여 노즐 제어신호를 연산한다. 경지의 형태가 다르다면, 당연히 드론 분사노즐부(112)와 멀티콥터 분사노즐부(212)의 개방 시점 및 폐쇄 시점을 제어하는 노즐 제어신호도 달라질 것이다.Next, the pesticide spraying
다음으로, 연산된 노즐 제어신호를 이용하여 노즐 제어부(42)가 드론 분사노즐부(112)를 제어한다(S450).Next, the nozzle control unit 42 controls the drone
이와 동시에, 드론 통신부(130)가 노즐 제어신호를 멀티콥터 통신부(230)에 전송하는데(S460), 이를 이용하여 멀티콥터 분사노즐부(212)가 제어된다(S470).At the same time, the
3.5. 제5 실시예에 따른 파종 방법3.5. Sowing method according to the fifth embodiment
도 8을 더 참조하여, 살포기(1000)를 이용한 살포 방법을 설명한다.With further reference to FIG. 8 , a spraying method using the
제1 실시예와 중복되는 방법에 대해 상세한 설명은 생략한다.A detailed description of the method overlapping with the first embodiment will be omitted.
살포기(1000)가 작업 영역 위를 비행할 때 센서부(20)가 이미지 정보를 수집하며, AI 모듈(50)이 센서부(20)에서 센싱된 이미지 정보를 수집한다(S510).When the
다음으로, 경계 추출부(51)가 인공지능을 이용해 수집된 이미지 정보를 경계를 연산하며, 경계 내의 영역을 다수의 구역으로 구분한다(S520).Next, the boundary extraction unit 51 calculates a boundary on the collected image information using artificial intelligence, and divides the area within the boundary into a plurality of zones ( S520 ).
다음으로, 파종량 연산부(13)가 단말기(31)로부터 입력된 작물을 이용하여 파종 데이터베이스(34)에서 단위 면적당 파종량을 확인한다(S530). 예컨대, 단말기(31)로부터 입력된 작물이 "벼"일 경우, 파종 데이터베이스(34)에서 "3kg/10a"로 확인한다. 미리 설정된 기준은 작업자가 미리 입력해둘 수 있다.Next, the seeding amount calculating unit 13 checks the seeding amount per unit area in the
다음으로, 파종량 연산부(13)가 경계 추출부(51)에 의해 연산된 경계를 더 이용하여, 노즐 제어신호를 연산한다(S540). 예컨대, 연산된 경계 내의 면적이 40a일 경우, "12kg"가 연산된다.Next, the seeding amount calculating unit 13 further uses the boundary calculated by the boundary extracting unit 51 to calculate the nozzle control signal ( S540 ). For example, when the area within the calculated boundary is 40a, "12 kg" is calculated.
다음으로, 연산된 노즐 제어신호를 이용하여 노즐 제어부(42)가 드론 분사노즐부(112)를 제어한다(S550).Next, the nozzle control unit 42 controls the drone
이와 동시에, 드론 통신부(130)가 노즐 제어신호를 멀티콥터 통신부(230)에 전송하는데(S560), 이를 이용하여 멀티콥터 분사노즐부(212)가 제어된다(S170).At the same time, the
제 1 실시예 내지 제 5 실시예는 독립적으로 작동할 수도 있으나, 어느 둘 이상이 함께 작동할 수도 있다. The first to fifth embodiments may operate independently, but any two or more may operate together.
예컨대, 제1 살포통(110)에는 시비가 포함되고, 제2 살포통(210)에는 농약이 포함될 수 있어서, 비료 살포와 농약 살포가 동시에 이루어질 수 있다. 시비량은 NDVI 단계를 이용하여 연산되거나, 시비량 데이터베이스(32)를 통해 연산되거나, 둘 모두를 이용할 수도 있다. 농약 살포량 역시 NDVI 단계를 이용하여 연산되거나, 농약 데이터베이스(33)를 통해 연산되거나, 둘 모두를 이용할 수도 있다. 제1 살포통(110)에 농약이 포함되고, 제2 살포통(210)에 시비가 포함될 수도 있다.For example, the
다른 예를 들어, 제1 살포통(110)을 이용해 파종을 하면서 제2 살포통(210)을 이용해 액상 시비를 동시에 살포할 수도 있다. 제1 살포통(110)을 이용해 액상 시비를 살포하고 동시에 제2 살포통(210)을 이용하 파종할 수도 있다.For another example, while sowing is carried out using the
이와 같이, 입제와 액제를 동시에 분사할 수 있으며, 경우에 따라 살포통의 형태를 변경하여 입제의 최대 분사량을 증가시키거나 액제의 최대 분사량을 증가시키는 방식 등도 가능할 것이다.In this way, the granules and the liquid can be sprayed at the same time, and in some cases, a method of increasing the maximum spraying amount of the granules or increasing the maximum spraying amount of the liquid agent by changing the shape of the spraying tube will be possible.
이상, 본 명세서에는 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 도면에 도시한 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당업자라면 본 발명의 실시예로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 보호범위는 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.In the above, the present specification has been described with reference to the embodiments shown in the drawings so that those skilled in the art can easily understand and reproduce the present invention, but these are merely exemplary, and those skilled in the art can make various modifications and equivalents from the embodiments of the present invention. It will be appreciated that embodiments are possible. Therefore, the protection scope of the present invention should be defined by the claims.
10: 제어부
11: 시비량 연산부
12: 농약 살포량 연산부
13: 파종량 연산부
20: 센서부
21: 이미지 센서
22: 고도 센서
23: GPS 센서
31: 단말기
32: 시비량 데이터베이스
33: 농약 데이터베이스
34: 파종 데이터베이스
40: 구동부
41: 구동 제어부
42: 노즐 제어부
50: AI 모듈
51: 경계 추출부
52: NDVI 단계 연산부
53: 작물 인식부
100: 수송형 드론
101: 연결부재
102: 링크부재
110: 제1 살포통
111: 유도관
112: 드론 분사노즐부
113: 각도 조절부
120: 지지다리
130: 드론 통신부
150: 드론 프로펠러
200: 멀티콥터
210: 제2 살포통
211: 가이드부
212: 멀티콥터 분사노즐부
213: 분사구
230: 멀티콥터 통신부
250: 멀티콥터 프로펠러10: control
11: Fertilization amount calculator
12: Pesticide spraying amount calculation unit
13: seeding amount calculation unit
20: sensor unit
21: image sensor
22: altitude sensor
23: GPS sensor
31: terminal
32: Fertilization amount database
33: Pesticide Database
34: sowing database
40: drive unit
41: drive control unit
42: nozzle control
50: AI module
51: boundary extraction unit
52: NDVI step operation unit
53: crop recognition unit
100: transport drone
101: connection member
102: link member
110: first spray canister
111: guide tube
112: drone spray nozzle unit
113: angle adjustment unit
120: support legs
130: drone communication unit
150: drone propeller
200: multicopter
210: second spray canister
211: guide unit
212: multicopter spray nozzle unit
213: nozzle
230: multicopter communication unit
250: multicopter propeller
Claims (14)
상기 수송형 드론(100)의 양측에서 연결부재(101)에 의해 연결된 한 쌍의 멀티콥터(200);
상기 센서부(20)에 의해 센싱된 이미지 정보를 입력층으로 하고 경계를 출력층으로 하는 AI 모듈(50); 및
상기 AI 모듈(50)의 출력층인 경계를 입력받아 상기 수송형 드론(100) 및 상기 멀티콥터(200)를 제어하는 제어부(10)를 포함하고,
상기 수송형 드론(100)은,
제1 살포통(110);
상기 제1 살포통(110)과 연결되며, 제1 물질을 분사하는 드론 분사노즐부(112)가 구비된 유도관(111); 및
단말기(31)와 통신하는 드론 통신부(130)를 포함하고,
상기 멀티콥터(200)는,
제2 살포통(210);
상기 제2 살포통(210)에 연결되며, 제2 물질을 분사하는 다수의 분사구(213)가 구비된 멀티콥터 분사노즐부(212); 및
상기 드론 통신부(130)와 통신하는 멀티콥터 통신부(230);를 포함하고,
상기 AI 모듈(50)은,
상기 이미지 정보가 입력되어 인공지능에 의해 경계가 연산되며, 상기 경계 내의 영역을 다수의 구역으로 구분하는 경계 추출부(51);를 포함하고,
상기 제어부(10)는,
상기 경계 추출부(51)가, 상기 구분된 구역마다 노즐 제어신호를 연산하는 시비량 연산부(11)를 포함하며,
상기 노즐 제어신호는, 상기 드론 분사노즐부(112) 및 상기 멀티콥터 분사노즐부(212)를 제어하여 시비량으로 분사하는 신호인,
살포기.
Transport type drone 100 equipped with a sensor unit 20;
A pair of multicopters 200 connected by a connection member 101 on both sides of the transport type drone 100;
an AI module 50 using the image information sensed by the sensor unit 20 as an input layer and a boundary as an output layer; and
and a control unit 10 that receives a boundary that is an output layer of the AI module 50 and controls the transport drone 100 and the multicopter 200,
The transport drone 100 is
The first spreader (110);
a guide pipe 111 connected to the first spray tube 110 and provided with a drone spray nozzle unit 112 for spraying a first material; and
It includes a drone communication unit 130 that communicates with the terminal 31,
The multicopter 200,
a second duster 210;
a multicopter injection nozzle unit 212 connected to the second spray tube 210 and provided with a plurality of injection holes 213 for spraying a second material; and
Including; a multicopter communication unit 230 that communicates with the drone communication unit 130;
The AI module 50,
The image information is input, the boundary is calculated by artificial intelligence, and a boundary extraction unit 51 that divides the area within the boundary into a plurality of zones;
The control unit 10,
The boundary extraction unit 51 includes a fertilization amount calculating unit 11 that calculates a nozzle control signal for each divided area,
The nozzle control signal is a signal for controlling the drone injection nozzle unit 112 and the multicopter injection nozzle unit 212 to spray the fertilization amount,
duster.
상기 AI 모듈(50)은,
상기 구분된 구역마다 상기 이미지 정보를 입력층으로 하고 구역별 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 출력층으로 하여 인공지능에 의해 구역별 NDVI 단계를 연산하는 NDVI 단계 연산부(52)를 더 포함하고,
상기 시비량 연산부(11)는,
상기 구역별 NDVI 단계마다 기 설정된 시비량 단계를 확인하여, 상기 노즐 제어신호를 연산하는,
살포기.
The method of claim 1,
The AI module 50,
An NDVI step calculating unit 52 for calculating the NDVI step for each zone by artificial intelligence using the image information for each divided zone as an input layer and using a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for each zone as an output layer, further comprising:
The fertilization amount calculating unit 11,
By checking the preset fertilization amount step for each NDVI step for each zone, calculating the nozzle control signal,
duster.
작물, 비종 및 단위 면적당 시비량이 매핑되어 저장된 시비량 데이터베이스(32)를 더 포함하고,
상기 드론 통신부(130)는, 상기 시비량 데이터베이스(32)에 접속 가능하며 비종을 입력할 수 있는 상기 단말기(31)와 통신하고,
상기 AI 모듈(50)은 상기 이미지 정보를 입력층으로 하고 구역별 작물을 출력층으로 하여, 인공지능에 의해 작물을 인식하는 작물 인식부(53)를 더 포함하고,
상기 시비량 연산부(11)는, 상기 작물 인식부(53)에 의해 인식된 작물과, 상기 단말기(31)를 통해 입력된 비종을 이용하여 상기 시비량 데이터베이스(32)에서 단위 면적당 시비량을 확인하고, 상기 확인된 단위 면적당 시비량과 상기 경계 추출부(51)에 의해 연산된 경계를 이용하여, 상기 노즐 제어신호를 연산하는,
살포기.
The method of claim 1,
It further includes a fertilization amount database 32 in which crops, species, and fertilization amounts per unit area are mapped and stored,
The drone communication unit 130 communicates with the terminal 31 capable of accessing the fertilization amount database 32 and inputting rain species,
The AI module 50 further includes a crop recognition unit 53 for recognizing crops by artificial intelligence using the image information as an input layer and crops for each area as an output layer,
The fertilization amount calculating unit 11 checks the fertilization amount per unit area in the fertilization amount database 32 using the crop recognized by the crop recognition unit 53 and the seedling input through the terminal 31, and calculating the nozzle control signal by using the confirmed fertilization amount per unit area and the boundary calculated by the boundary extraction unit 51,
duster.
상기 수송형 드론(100)의 양측에서 연결부재(101)에 의해 연결된 한 쌍의 멀티콥터(200);
상기 센서부(20)에 의해 센싱된 이미지 정보를 입력층으로 하고 경계를 출력층으로 하는 AI 모듈(50); 및
상기 AI 모듈(50)의 출력층인 경계를 입력받아 상기 수송형 드론(100) 및 상기 멀티콥터(200)를 제어하는 제어부(10)를 포함하고,
상기 수송형 드론(100)은,
제1 살포통(110);
상기 제1 살포통(110)과 연결되며, 제1 물질을 분사하는 드론 분사노즐부(112)가 구비된 유도관(111); 및
단말기(31)와 통신하는 드론 통신부(130)를 포함하고,
상기 멀티콥터(200)는,
제2 살포통(210);
상기 제2 살포통(210)에 연결되며, 제2 물질을 분사하는 다수의 분사구(213)가 구비된 멀티콥터 분사노즐부(212); 및
상기 드론 통신부(130)와 통신하는 멀티콥터 통신부(230);를 포함하고,
상기 AI 모듈(50)은,
상기 이미지 정보가 입력되어 인공지능에 의해 경계가 연산되며, 상기 경계 내의 영역을 다수의 구역으로 구분하는 경계 추출부(51);를 포함하고,
상기 제어부(10)는,
상기 경계 추출부(51)가, 상기 구분된 구역마다 노즐 제어신호를 연산하는 농약 살포량 연산부(12)를 포함하며,
상기 노즐 제어신호는, 상기 드론 분사노즐부(112) 및 상기 멀티콥터 분사노즐부(212)를 제어하여 농약을 분사하는 신호인,
살포기.
Transport type drone 100 equipped with a sensor unit 20;
A pair of multicopters 200 connected by a connection member 101 on both sides of the transport type drone 100;
an AI module 50 using the image information sensed by the sensor unit 20 as an input layer and a boundary as an output layer; and
and a control unit 10 that receives a boundary that is an output layer of the AI module 50 and controls the transport drone 100 and the multicopter 200,
The transport drone 100 is
The first spreader (110);
a guide pipe 111 connected to the first spray tube 110 and provided with a drone spray nozzle unit 112 for spraying a first material; and
It includes a drone communication unit 130 that communicates with the terminal 31,
The multicopter 200,
a second duster 210;
a multicopter injection nozzle unit 212 connected to the second spray tube 210 and provided with a plurality of injection holes 213 for spraying a second material; and
Including; a multicopter communication unit 230 that communicates with the drone communication unit 130;
The AI module 50,
The image information is input, the boundary is calculated by artificial intelligence, and a boundary extraction unit 51 that divides the area within the boundary into a plurality of zones;
The control unit 10,
The boundary extraction unit 51 includes a pesticide spraying amount calculating unit 12 that calculates a nozzle control signal for each divided area,
The nozzle control signal is a signal for controlling the drone injection nozzle unit 112 and the multicopter injection nozzle unit 212 to spray the pesticide,
duster.
상기 AI 모듈(50)은,
상기 구분된 구역마다 상기 이미지 정보를 입력층으로 하고 구역별 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 출력층으로 하여 인공지능에 의해 구역별 NDVI 단계를 연산하는 NDVI 단계 연산부(52)를 더 포함하고,
상기 농약 살포량 연산부(12)는,
상기 구역별 NDVI 단계마다 기 설정된 농약 살포량 단계를 확인하여, 상기 노즐 제어신호를 연산하는,
살포기.
5. The method of claim 4,
The AI module 50,
An NDVI step calculating unit 52 for calculating the NDVI step for each zone by artificial intelligence using the image information for each divided zone as an input layer and using a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for each zone as an output layer, further comprising:
The pesticide spraying amount calculating unit 12,
To calculate the nozzle control signal by checking the preset pesticide spraying amount step for each NDVI step for each zone,
duster.
기간, 위치, 병해충 종류와 위험도 및 단위 면적당 농약 살포량이 매핑되어 저장된 농약 데이터베이스(33)을 더 포함하고,
상기 드론 통신부(130)는, 상기 농약 데이터베이스(33)에 접속 가능한 상기 단말기(31)와 통신하고,
상기 농약 살포량 연산부(12)는, 상기 농약 살포량 연산부(12)에 의해 확인된 현재 시점 및 상기 센서부(20)가 포함한 GPS 센서(23)에 의해 확인된 위치를 이용하여 상기 농약 데이터베이스(33)에서 병해충 종류와 위험도 및 이에 따라 미리 설정되어 있는 단위 면적당 농약 살포량을 확인하고, 상기 확인된 단위 면적당 농약 살포량과 상기 경계 추출부(51)에 의해 연산된 경계를 이용하여, 상기 노즐 제어신호를 연산하는,
살포기.
5. The method of claim 4,
Further comprising a pesticide database 33 stored in which the period, location, pest type and risk, and the pesticide application amount per unit area are mapped,
The drone communication unit 130 communicates with the terminal 31 accessible to the pesticide database 33,
The pesticide application amount calculation unit 12, the pesticide application amount calculation unit 12 using the current time point and the position identified by the GPS sensor 23 included in the sensor unit 20, the pesticide database 33 check the pesticide type and risk level and the pesticide application amount per unit area set in advance, and calculate the nozzle control signal using the checked pesticide application amount per unit area and the boundary calculated by the boundary extraction unit 51 doing,
duster.
상기 수송형 드론(100)의 양측에서 연결부재(101)에 의해 연결된 한 쌍의 멀티콥터(200);
상기 센서부(20)에 의해 센싱된 이미지 정보를 입력층으로 하고 경계를 출력층으로 하는 AI 모듈(50);
상기 AI 모듈(50)의 출력층인 경계를 입력받아 상기 수송형 드론(100) 및 상기 멀티콥터(200)를 제어하는 제어부(10); 및
작물 및 단위 면적당 파종량이 매핑되어 저장된 파종 데이터베이스(34)를 포함하고,
상기 수송형 드론(100)은,
제1 살포통(110);
상기 제1 살포통(110)과 연결되며, 제1 물질을 분사하는 드론 분사노즐부(112)가 구비된 유도관(111); 및
단말기(31)와 통신하는 드론 통신부(130)를 포함하고,
상기 멀티콥터(200)는,
제2 살포통(210);
상기 제2 살포통(210)에 연결되며, 제2 물질을 분사하는 다수의 분사구(213)가 구비된 멀티콥터 분사노즐부(212); 및
상기 드론 통신부(130)와 통신하는 멀티콥터 통신부(230);를 포함하고,
상기 AI 모듈(50)은,
상기 이미지 정보가 입력되어 인공지능에 의해 경계가 연산되며, 상기 경계 내의 영역을 다수의 구역으로 구분하는 경계 추출부(51);를 포함하고,
상기 제어부(10)는,
상기 경계 추출부(51)가, 상기 다수의 구역마다 노즐 제어신호를 연산하는 파종량 연산부(13)를 포함하며,
상기 드론 통신부(130)는 상기 파종 데이터베이스(34)에 접속 가능하며 작물을 입력하는 상기 단말기(31)와 통신하고,
상기 파종량 연산부(13)는, 상기 단말기(31)로부터 입력된 작물을 이용하여 상기 파종 데이터베이스(34)에서 단위 면적당 파종량을 확인하고, 상기 경계 추출부(51)에 의해 연산된 경계를 더 이용하여, 상기 노즐 제어신호를 연산하고,
상기 노즐 제어신호는, 상기 드론 분사노즐부(112) 및 상기 멀티콥터 분사노즐부(212)를 제어하여 파종량으로 분사하는 신호인,
살포기.
Transport type drone 100 equipped with a sensor unit 20;
A pair of multicopters 200 connected by a connection member 101 on both sides of the transport type drone 100;
an AI module 50 using the image information sensed by the sensor unit 20 as an input layer and a boundary as an output layer;
a control unit 10 receiving a boundary that is an output layer of the AI module 50 and controlling the transport drone 100 and the multicopter 200; and
and a seeding database 34 in which crops and seeding amounts per unit area are mapped and stored,
The transport drone 100 is
The first spreader (110);
a guide pipe 111 connected to the first spray tube 110 and provided with a drone spray nozzle unit 112 for spraying a first material; and
It includes a drone communication unit 130 that communicates with the terminal 31,
The multicopter 200,
a second duster 210;
a multicopter injection nozzle unit 212 connected to the second spray tube 210 and provided with a plurality of injection holes 213 for spraying a second material; and
Including; a multicopter communication unit 230 that communicates with the drone communication unit 130;
The AI module 50,
The image information is input, the boundary is calculated by artificial intelligence, and a boundary extraction unit 51 that divides the area within the boundary into a plurality of zones; includes;
The control unit 10,
The boundary extraction unit 51 includes a seeding amount calculation unit 13 that calculates a nozzle control signal for each of the plurality of zones,
The drone communication unit 130 is accessible to the sowing database 34 and communicates with the terminal 31 for inputting crops,
The seeding amount calculating unit 13 checks the seeding amount per unit area in the seeding database 34 using the crop input from the terminal 31, and further using the boundary calculated by the boundary extracting unit 51 , calculating the nozzle control signal,
The nozzle control signal is a signal to control the drone injection nozzle unit 112 and the multicopter injection nozzle unit 212 to spray the seeding amount,
duster.
상기 드론 통신부(130)는, 상기 단말기(31)로부터 살포기 구동신호를 수신하고,
상기 제어부(10)는, 상기 수신한 살포기 구동신호를 이용하여 드론 구동신호 및 멀티콥터 구동신호를 생성하고,
상기 드론 구동신호를 이용하여 상기 수송형 드론(100)이 구동되는,
살포기.
8. The method according to any one of claims 1 to 7,
The drone communication unit 130 receives the duster driving signal from the terminal 31,
The control unit 10 generates a drone driving signal and a multicopter driving signal using the received spreader driving signal,
The transport type drone 100 is driven using the drone driving signal,
duster.
상기 제1 살포통(110)은 입상 살포통이고, 상기 제1 물질은 입상 물질이며,
상기 제2 살포통(210)은 액상 살포통이고, 상기 제2 물질은 액상 물질인,
살포기.
9. The method of claim 8,
The first spreader 110 is a granular sprayer, the first material is a granular material,
The second spreader 210 is a liquid spreader, the second material is a liquid material,
duster.
상기 드론 통신부(130)는, 상기 멀티콥터 구동신호를 상기 멀티콥터 통신부(230)에 전송하고,
상기 멀티콥터 통신부(230)에 의해 수신된 상기 멀티콥터 구동신호를 이용하여 상기 멀티콥터(200)가 구동되는,
살포기.
10. The method of claim 9,
The drone communication unit 130 transmits the multicopter driving signal to the multicopter communication unit 230 ,
The multicopter 200 is driven using the multicopter driving signal received by the multicopter communication unit 230,
duster.
상기 드론 통신부(130)는 상기 노즐 제어신호를 상기 멀티콥터 통신부(230)에 전송하며,
상기 멀티콥터 통신부(230)에 의해 수신된 상기 노즐 제어신호를 이용하여 상기 멀티콥터 분사노즐부(212)가 제어되는,
살포기.
11. The method of claim 10,
The drone communication unit 130 transmits the nozzle control signal to the multicopter communication unit 230,
The multicopter injection nozzle unit 212 is controlled using the nozzle control signal received by the multicopter communication unit 230,
duster.
상기 수송형 드론(100)은,
상기 유도관(111)에 구비되는 각도조절부(113)를 더 포함하여,
상기 각도조절부(113)에 의해 상기 유도관(111) 및 상기 드론 분사노즐부(112)의 분사 각도가 조절되는,
살포기.
12. The method of claim 11,
The transport drone 100 is
Further comprising an angle adjustment unit 113 provided in the guide tube 111,
The injection angle of the guide tube 111 and the drone injection nozzle unit 112 is adjusted by the angle adjustment unit 113,
duster.
상기 연결부재(101)에 구비된 링크부재(102)를 더 포함하고,
상기 링크부재(102)에 의해 상기 수송형 드론(100)을 중심으로 상기 한 쌍의 멀티콥터(200) 각각이 수평방향으로 회전 가능한,
살포기.
8. The method according to any one of claims 1 to 7,
Further comprising a link member (102) provided on the connection member (101),
Each of the pair of multicopters 200 is rotatable in the horizontal direction around the transport type drone 100 by the link member 102,
duster.
상기 수송형 드론(100)은,
상기 제어부(10)에 의해 기설정된 고도 이하로 비행되는,
살포기.8. The method according to any one of claims 1 to 7,
The transport drone 100 is
Flying below a preset altitude by the control unit 10,
duster.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020210041241A KR102269262B1 (en) | 2021-03-30 | 2021-03-30 | Low attitude flying spreader with a transport-type drone and multi-copters |
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| KR102269262B1 true KR102269262B1 (en) | 2021-06-28 |
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