KR102454051B1 - 무인항공기의 비행경로 생성장치 - Google Patents

무인항공기의 비행경로 생성장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 무인항공기의 비행경로 생성장치가 개시된다. 본 발명의 무인항공기의 비행경로 생성장치는, 센싱부로부터 입력된 라이다 점군 데이터를 절대 좌표의 3차원 점군 데이터로 변환한 후 3차원 점군 데이터를 기반으로 3차원 격자맵을 생성하는 격자맵 생성부; 격자맵 생성부에서 생성된 3차원 격자맵과 서로 다른 좌표계에서 생성된 3차원 격자맵에 대해 특징인자를 기반으로 동일 좌표계로 격자맵을 합성하는 격자맵 합성부; 격자맵 합성부에서 합성된 3차원 격자맵과 저장부에 저장된 비행 조건을 적용하여 비행 가능한 영역을 선정하는 비행 가능영역 선정부; 및 비행 가능영역 선정부에서 선정된 비행 가능영역을 기반으로 최적 경로 점을 생성하여 비행경로를 생성하는 경로 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

무인항공기의 비행경로 생성장치{APPARATUS FOR GENERATING FLIGHT PATH OF UNMANNED AERIAL VEHICLE}
본 발명은 무인항공기의 비행경로 생성장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 송전선로 주변의 3차원 점군 데이터를 기반으로 3차원 격자맵을 합성한 후 규정, 회피영역, 접근 불가 영역 등을 고려한 최적의 경로를 생성한 후 운행 안정성 및 급격한 움직임을 최소화하는 경로 평활화를 수행하여 최종 비행경로를 생성하는 무인항공기의 비행경로 생성장치에 관한 것이다.
최근 정보통신 및 그 제어기술의 발전으로 인해 사람이 직접 탑승하여 수행하기에는 위험한 작업이나 어려운 작업들을 대신 수행 가능하게 하는 무인항공기(예 : 드론(Drone))에 대한 개발이 활발히 진행되고 있다.
예를 들어, 백화점, 아파트, 연구소, 밀집상가와 같은 건물 내에서 문서전달과 소포전달 등을 수행하기도 하고, 주변 지역에 물품을 배송하는 배달 서비스를 수행하기도 하며, 사용자가 접근하기 어려운 지역이나 시설물에 대한 점검 및 감시 역할을 수행하기도 한다.
이와 같은 무인항공기의 경우 실외 환경에서는 위성 및 관성 항법 장치를 사용하여 위치제어를 수행하고 있으며, 실내 환경에서는 트래킹 라인을 센싱하는 라인 트레이싱을 통해 위치제어를 하는 등 다양한 방법으로 비행 위치나 자세, 방향 등을 제어한다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제2016-0056671호(2016.05.20. 공개, 무인 드론 연동형 라인트레이싱 기반의 무인 비행체를 이용한 무인 운송 시스템 및 이를 이용한 무인 운송 서비스 방법)에 개시되어 있다.
이와 같이 드론을 활용한 기술들이 많이 개발됨에 따라 자율비행 기술도 활발히 연구 개발되고 있다.
이미 많은 연구가 진행된 자율주행 자동차에서 사용하는 기술들을 드론에 적용하며 드론의 자율비행 기술을 개발하고 있지만, 차량이 다니는 도로나 도로교통법과 같이 드론을 위한 경로나 규정에 대한 정의가 명확하지 않기 때문에 자율비행 기술을 이용한 드론 택시나 물류 운송 드론 등을 적용하기에 한계가 존재한다.
따라서 드론이 택시 또는 물류 운송 등에 활발히 적용되어 사용이 증가될 경우에는 다수의 드론들이 운행하기 위한 비행/운행 규정이 필요할 것으로 예상된다.
또한, 현재 드론 자율비행 기술을 이용한 다양한 사회기반시설에 대한 상태감시 및 점검 관련 연구가 진행되고 활발히 진행되고 있다.
에너지 분야에서는, 드론을 활용한 송전선로 점검 기술이 개발되고 있으며, 드론을 이용하여 송전선로 점검 시 송전선로에 의한 자기장 교란을 방지하기 위해 송전선로로부터 일정 거리 이격하여 자율비행을 실시하고 있다.
따라서 송전선로 주변을 자율비행하기 위해서는 GPS(Ground Positioning System) 좌표 측정기를 가지고 송전철탑에 접근하여 송전철탑의 GPS좌표를 측정한 후 GCS(Ground Control Station)에 좌표를 입력하고 경로 점 좌표를 계산한 뒤 산출된 경로 점 좌표를 기반으로 자율비행을 진행한다.
하지만 현재 활용중인 계산된 경로 점을 추종하는 자율비행을 수행하는 경우, 주변 장애물의 존재 여부를 판별할 수 없고, 여러 개의 송전선로가 있는 지역을 비행할 때 자율비행하는 드론이 자기장 영역에 침범하는지를 알 수 없는 문제점이 있다.
따라서 현재 비행경로 상의 장애물 유무 및 자기장 교란에 의한 드론 추락 관련 비행 안전성을 확인하기 위해 소형 드론을 점검드론보다 선행하여 비행경로를 자율비행하도록 한 후 문제가 없는 경우 점검드론으로 자율비행을 수행한다.
그러나 이러한 방법은 많은 시간이 소요된다는 단점이 존재하여 효율성 및 경제성이 감소한다. 또한, 송전선로를 활용하여 드론 택시나 물류 운송 드론 등의 자율비행을 하기 위하여 일일이 이러한 선행작업을 수행할 수 없다는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점들을 개선하기 위하여 안출된 것으로, 일 측면에 따른 본 발명의 목적은 송전선로 주변의 3차원 점군 데이터를 기반으로 3차원 격자맵을 합성한 후 규정, 회피영역, 접근 불가 영역 등을 고려한 최적의 경로를 생성한 후 운행 안정성 및 급격한 움직임을 최소화하는 경로 평활화를 수행하여 최종 비행경로를 생성하는 무인항공기의 비행경로 생성장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 무인항공기의 비행경로 생성장치는, 센싱부로부터 입력된 라이다 점군 데이터를 절대 좌표의 3차원 점군 데이터로 변환한 후 상기 3차원 점군 데이터를 기반으로 3차원 격자맵을 생성하는 격자맵 생성부; 상기 격자맵 생성부에서 생성된 상기 3차원 격자맵과 서로 다른 좌표계에서 생성된 3차원 격자맵에 대해 특징인자를 기반으로 동일 좌표계로 격자맵을 합성하는 격자맵 합성부; 상기 격자맵 합성부에서 합성된 3차원 격자맵과 저장부에 저장된 비행 조건을 적용하여 비행 가능한 영역을 선정하는 비행 가능영역 선정부; 및 상기 비행 가능영역 선정부에서 선정된 상기 비행 가능영역을 기반으로 최적 경로 점을 생성하여 비행경로를 생성하는 경로 생성부;를 포함하되, 상기 경로 생성부에서 생성된 상기 비행경로에 대해 경로를 평활화하는 경로 평활부;를 더 포함하고, 상기 경로 평활부는, 최적 경로를 입력받아 시작점 및 도착점의 좌표, 속도 및 가속도를 각각 설정하여 시간에 대한 가속도의 변화량인 저크를 이용하여 저크비용(jerk cost)을 최소화하는 계수행렬을 계산하고, 계수행렬을 이용하여 무인항공기의 급격한 움직임이 최소화되도록 경로를 평활화하며, 상기 격자맵 생성부는, 상기 라이다 점군 데이터를 무인항공기의 절대 위치 및 자세 정보를 이용하여 절대 좌표축에서의 상기 3차원 점군 데이터로 변환하고, 변환된 상기 3차원 점군 데이터를 확률론적 다운 샘플링(down-sampling) 기법으로 다운 샘플링하여 상기 3차원 격자맵을 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 무인항공기의 비행경로 생성장치는 송전선로 주변의 3차원 점군 데이터를 기반으로 3차원 격자맵을 합성한 후 규정, 회피영역, 접근 불가 영역 등을 고려한 최적의 경로를 생성한 후 운행 안정성 및 급격한 움직임을 최소화하는 경로 평활화를 수행하여 최종 비행경로를 생성함으로써, 드론의 운행 안전성을 향상시키고 추돌 위험성을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 비행 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인항공기의 비행경로 생성장치를 나타낸 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 격자맵 정합 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 서로 다른 좌표계에서의 기준 및 송전철탑의 3차원 점군 데이터를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 격자맵 정합 알고리즘 적용 후 정합된 기준 및 표적 송전철탑 3차원 점군 데이터를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 서로 다른 좌표계에서의 기준 및 표적 3차원 격자맵을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 격자맵 정합 알고리즘 적용 후 정합된 기준 및 표적 3차원 격자맵을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 송전선로 방향-고도 평면에서의 드론 비행 가능 영역을 나타낸 예시도이다.
도 8과 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론 비행 방법에 대한 교통규정을 적용한 예시도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론 운행 가능 영역 및 드론 비행 방법을 고려한 경로 점 생성의 예시도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 두 개의 송전선로에 대한 자기장 영역의 침범 예시도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 점 재계산 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 두 개의 송전선로에 대한 경로 점 계산식을 기하학적으로 도식화한 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 송전선로에 대한 경로 점 재생성의 예시도이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 경로 생성 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 생성시 타원형 제약조건을 나타낸 예시도이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 평활 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 경로 및 경로 평활 후 경로를 나타낸 도면이다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인항공기의 비행경로 생성방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 무인항공기의 비행경로 생성장치를 설명한다. 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 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인항공기의 비행경로 생성장치를 나타낸 블록 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 무인항공기의 비행경로 생성장치는, 센싱부(10), 격자맵 생성부(20), 격자맵 합성부(30), 비행 가능영역 선정부(40), 저장부(50), 경로 생성부(60) 및 경로 평활부(70)를 포함할 수 있다.
센싱부(10)는 라이다 센서(11), GPS(Ground Positioning System) 센서(12) 및 IMU(Inertia Measurement Unit) 센서(13)를 포함할 수 있다.
라이다 센서(11)는 무인항공기에 설치되어 무인항공기의 위치에 대하여 상대 좌표로 측정되는 라이다 점군 데이터(Point Cloud Data ; PCD)를 측정한다.
GPS 센서(12)는 무인항공기의 절대 위치를 측정한다.
IMU 센서(13)는 무인항공기의 자세를 측정한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 격자맵 정합 알고리즘을 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 서로 다른 좌표계에서의 기준 및 송전철탑의 3차원 점군 데이터를 나타낸 도면이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 격자맵 정합 알고리즘 적용 후 정합된 기준 및 표적 송전철탑 3차원 점군 데이터를 나타낸 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 서로 다른 좌표계에서의 기준 및 표적 3차원 격자맵을 나타낸 도면이며, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 격자맵 정합 알고리즘 적용 후 정합된 기준 및 표적 3차원 격자맵을 나타낸 도면이다.
격자맵 생성부(20)는 센싱부(10)로부터 입력된 라이다 점군 데이터를 절대 좌표의 3차원 점군 데이터로 변환한 후 3차원 점군 데이터를 기반으로 3차원 격자맵을 생성할 수 있다.
여기서, 격자맵 생성부(20)는 라이다 센서(11)를 통해 측정된 라이다 점군 데이터를 드론에 무인항공기에 장착된 GPS 센서(12) 및 IMU 센서(13)에서 측정되는 무인항공기 절대 위치 및 자세 정보를 이용하여 절대 좌표축에서의 3차원 점군 데이터로 변환한다.
이후 격자맵 생성부(20)는 변환된 3차원 점군 데이터를 확률론적 다운 샘플링(down-sampling) 기법으로 다운 샘플링하여 3차원 격자맵을 생성할 수 있다.
본 실시예에서는 3차원 격자맵을 생성하는 구체적인 방법에 대해 본 출원인이 이전 출원한 “송전선로 환경침해 진단장치”(특허출원 10-2019-0114773호, 2019.09.18. 출원)에 개시된 바와 같이 라이다 점군 데이터를 무인항공기의 절대 위치 및 자세 정보를 이용하여 절대 좌표축에서의 3차원 점군 데이터로 변환한 후 변환된 3차원 점군 데이터를 확률론적 다운 샘플링(down-sampling) 기법으로 다운 샘플링하여 3차원 격자맵을 생성하며, 송전철탑의 점군 데이터를 추출하는 구성에 대해서는 간략하게 설명하고 자세한 설명은 생략하였다.
격자맵 합성부(30)는 격자맵 생성부(20)에서 생성된 3차원 격자맵과 서로 다른 좌표계에서 생성된 3차원 격자맵에 대해 특징인자를 기반으로 동일 좌표계로 격자맵을 합성할 수 있다.
여기서, 특징인자는 송전철탑의 점군 데이터를 포함할 수 있다.
무인항공기는 배터리 용량의 한계로 다중 경간의 관심 송전선로를 측정하기 위해서는 여러 번 비행하여 송전선로 및 주변환경의 3차원 점군 데이터 측정이 필요하다. 이러한 경우 각 측정 점군데이터는 서로 다른 상대좌표계에 사상되기 때문에 취득된 3차원 격자맵들을 임의로 정의된 하나의 기준 좌표계에 대하여 3차원 격자맵으로 정합 및 합성하는 과정이 필요하다.
도 2에 도시된 바와 같이 3차원 격자맵 정합 알고리즘을 적용하기 위해서는 정합하고자 하는 3차원 점군 데이터 사이에 공통적으로 측정된 송전철탑의 점군 데이터가 존재하여야 한다.
여러 송전철탑 점군 데이터 집합들 중 하나의 데이터 집합을 표시할 때 도 3에 도시된 바와 같이 사용한 상대 좌표계를 기준 좌표계(Reference axis)로 선정하고, 이 외의 송전철탑 점군 데이터 집합들을 표적(Target)으로 정의한다.
이후 회전변환행렬(Rotational transformation matrix) R과 이동벡터(translational vector) t의 초기값을 수학식 1과 같이 정의한다.
Figure 112022086689410-pat00001
기준 좌표계 데이터 중 샘플 점군 데이터 pi를 추출하고, 표적 데이터 중 pi와 가장 가까운 점 qi를 선택한다. 이후 pi와 qi를 이용하여 목적함수를 계산하며 목적함수는 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112022086689410-pat00002
수학식 2는 회전변환행렬과 이동백터를 이용하여 표적 점군 데이터를 회전 및 이동 변환을 수행하고 변환된 좌표와 기준 점군 데이터의 오차를 제곱하는 목적함수이다.
따라서 제시된 수학식 2를 기반으로 다양한 최적화 기법을 적용하여 수학식 2의 목적함수를 최소화하는 회전변환행렬 및 이동벡터 계산이 가능하다.
마지막으로 수학식 2의 값이 임계값보다 높거나 알고리즘 반복 횟수가 최대 반복 횟수보다 낮으면 알고리즘을 반복하고, 수학식 2의 값이 임계값보다 낮거나 알고리즘 반복 횟수가 최대 반복 횟수보다 높으면 최적 변환행렬 및 이동백터를 표적 3차원 격자맵에 적용한 후 알고리즘을 종료한다.
도 4는 이와 같이 3차원 격자맵 정합 알고리즘 적용하여 3차원 격자맵을 정합하게 되면 도 4에 도시된 바와 같이 기준 및 표적 송전철탑 3차원 점군 데이터가 분포된다.
즉, 도 5에 도시된 바와 같이 서로 다른 좌표계에서의 기준 및 표적 3차원 격자맵에서 적색 원의 송전철탑을 특징인자로 정합하게 되면 도 6에 도시된 바와 같이 기준 및 표적이 정합된 3차원 격자맵으로 합성할 수 있다.
비행 가능영역 선정부(40)는 격자맵 합성부(30)에서 합성된 3차원 격자맵과 저장부(50)에 저장된 비행 조건을 적용하여 비행 가능한 영역을 선정할 수 있다.
여기서 저장부(50)에는 항공안전법 시행규칙, 고압 송전선로의 자기장에 의한 접근 불가 영역, 초목 존재 가능 영역 및 무인항공기의 운행 가능한 영역 중 어느 하나 이상이 저장됨에 따라 비행 가능영역 선정부(40)는 항공안전법 시행규칙, 고압 송전선로의 자기장에 의한 접근 불가 영역, 초목 존재 가능 영역 및 무인항공기의 운행 가능한 영역 중 어느 하나 이상이 적용하여 선정할 수 있다.
예를 들어, 항공안전법 시행규칙 제 10장 제 308조에는 초경량 비행장치의 비행 승인에 따르면, 제 1호에 사람 또는 건축물이 밀집된 지역에서는 해당 초경량 비행장치를 중심으로 수평거리 150m 범위 안에 있는 가장 높은 장애물의 상단에서 150m 이상 비행이 불가하고, 제 2호에는 제 1호 외의 지역에서는 지표면/수면 또는 물건의 상단에서 150m 이상 비행이 불가하다고 규정되어 있다.
그리고 고압송전선로의 자기장에 의한 접근 불가 영역은 154 kV, 345 kV에서는 송전선로로부터 30m, 765 kV에서는 송전선로로부터 45m 이내로 정의하고 있다.
또한, 이외의 초목 존재 가능 지역(45m) 및 다양한 발생오차를 고려한 안전 지역 (15m)이 정의된다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 송전선로 방향-고도 평면에서의 드론 비행 가능 영역을 나타낸 예시도이고, 도 8과 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론 비행 방법에 대한 교통규정을 적용한 예시도이다.
위와 같은 항공안전법 시행규칙, 고압 송전선로의 자기장에 의한 접근 불가 영역, 초목 존재 가능 영역 및 무인항공기의 운행 가능한 영역 등에 대한 요소들을 고려한 송전선로 방향-고도 평면(yTL-zTL 평면)에서의 드론이 비행 가능한 영역은 도 7과 같이 나타낼 수 있다.
본 예시에서는 3차원 격자맵의 격자의 크기를 15m로 선정하여 도시하였지만 다양한 해상도의 격자맵에서 동일한 정의에 의하여 드론 비행 불가지역 및 비행 가능 영역을 정의 가능하다.
또한, 다양한 교통사고를 방지하고자 차량 또는 항공기에 대한 교통법규가 존재하듯이 드론 길에서도 이러한 교통법규를 규정하지 않으면 다수의 드론이 드론 길을 운행할 때 추돌사고가 드론 비행가능 영역에서도 발생 가능하다. 따라서 본 실시예에서는 드론 길에서 드론의 비행 (또는 운행) 방법에 대한 교통규정을 아래와 같이 정의할 수 있다.
[규정1] 드론 비행 (또는 운행)을 위한 교통규정은 차량과 상사성을 갖도록 송전철탑을 중앙선으로 드론은 항상 반시계 방향으로 비행/운행한다.
[규정2] 송전철탑을 횡단할 경우, 드론이 송전철탑의 번호가 낮아지는 방향으로 비행하면 홀수 번째 송전철탑을 횡단하고, 송전철탑의 번호가 높아지는 방향으로 비행하면 짝수 번째 송전철탑에서 횡단한다.
[규정3] 드론이 송전철탑을 횡단하여 반대편 드론길에 진입하는 경우, 반대편 드론 길에서 드론들이 비행 중인 경우 안전주행거리 X m (safety driving distance RS-D) 이내인 경우 대기한다. 만일 반대편 드론 길에서 비행 중인 드론이 횡단하는 송전철탑과의 안전주행거리가 X m 이상인 경우 진입한다. 안전주행거리 X m 는 드론의 비행속도를 고려하여 추돌사고가 발생하지 않도록 선정한다.
[규정4] 여러 대의 드론이 송전철탑을 횡단하여 반대편 드론길에 진입하는 경우, 횡단을 대기하는 드론들 사이의 거리는 안전 대기거리(safety waiting distance RS-W) Y m로 유지한다. 횡단 시 추돌사고가 발생하지 않도록 안전 대기거리는 적절히 선정한다.
[규정5] 비행 및 송전철탑을 횡단하는 드론이 동시에 여러 대 존재하는 경우 비행 및 송전철탑 횡단 드론은 순차적으로 번갈아가며 드론 길에 진입한다.
이와 같이 정의된 드론 경로의 교통규정 [규정1] 및 [규정2]를 적용한 예는 도 8과 같고, [규정3] ~ [규정5]를 적용한 예는 도 9와 같다.
도 9에서 분홍 영역은 드론 길을 나타내며, 숫자 1~6은 [규정 5]에 따른 드론의 진입 및 비행 순서를 나타낸다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론 운행 가능 영역 및 드론 비행 방법을 고려한 경로 점 생성의 예시도이고, 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 두 개의 송전선로에 대한 자기장 영역의 침범 예시도이며, 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 점 재계산 알고리즘을 나타낸 도면이고, 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 두 개의 송전선로에 대한 경로 점 계산식을 기하학적으로 도식화한 도면이며, 도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 송전선로에 대한 경로 점 재생성의 예시도이고, 도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 경로 생성 알고리즘을 나타낸 도면이며, 도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 생성시 타원형 제약조건을 나타낸 예시도이다.
경로 생성부(60)는 비행 가능영역 선정부(40)에서 선정된 비행 가능영역을 기반으로 최적 경로 점을 생성하고 경로 내에 존재하는 장애물을 회피하여 각 경로 점을 비행하는 최적 경로를 생성할 수 있다.
먼저, 드론 비행 가능 영역의 최적 경로 점은 도 7에 도시된 드론 비행 가능 영역의 중앙 지역을 선정할 수 있고, 선정된 지역 중 송전철탑에 가까운 영역을 물류운송, 긴급구조 등을 위한 드론 길로, 송전철탑에 먼 영역을 드론 택시 길로 정의할 수 있다.
본 실시예에서는 물류운송, 긴급구조 등을 위한 드론 길과 드론 택시가 다니는 드론 길을 공유하면 충돌의 문제가 생길 경우 인명피해로 이어지므로 구분을 할 수 있고, 드론 택시를 타고 있는 승객이 근처에 송전선로가 있으면 승객에게 불안감을 줄 수 있으므로 드론 택시 길을 송전철탑에서 먼 영역으로 선정할 수 있지만 필요에 따라 이러한 정의는 변경할 수 있다.
따라서 이러한 정의를 적용하여 경로 점을 생성하면 도 10과 같이 정의할 수 있다.
도 10과 같이 정의된 경로 점은 단일 송전선로에 대해 적용이 가능하며 두 개 이상의 송전선로에서 인접한 송전선로 사이의 각도가 180°가 아닐 경우에는 도 11과 같이 앞서 생성한 경로 점이 자기장 영역에 존재 가능하여, 이러한 점을 드론이 비행할 경우 자기장의 영향으로 지자기 센서가 교란되어 자율비행이 불가능할 수 있으며, 최악의 경우 추락이 가능하다.
도 11에서 적색 원은 송전철탑의 위치이고, 적색 영역은 자기장 영역이며, 청색원은 경로 점 좌표이고, 청색 화살표는 경로 진행 방향을 나타낸다.
따라서, 경로 생성부(60)는 생성된 경로 점이 자기장 영역을 침범하지 않기 위해서는 앞서 생성된 경로 점을 자기장 영역 밖의 위치로 재계산해야하며 도 12에 도시된 경로 점 재계산을 위한 알고리즘을 적용하여 경로 점을 재계산할 수 있다.
도 12에 도시된 바와 같이 격자맵 합성부(30)에서 정합한 3차원 격자맵 및 송전철탑의 점군 데이터 집합 P를 입력으로 하고 i=1로 초기화한다.
i번째 송전철탑으로부터 송전철탑에 생성된 경로 점까지의 거리 ri를 구하고 pi, pi+1, pi+2를 pi+1=(0,0)인 위치로 평행 이동한다.
이후 거리 ri와 pi, pi+1, pi+2를 이용하여 경로 점을 재계산한 이후 i≠n-2라면 i에 1을 더하여 알고리즘을 반복하고, i=n-2라면 재계산된 경로 점을 저장하고 알고리즘을 종료한다.
이와 같이 두 개의 송전선로에 대한 경로 점 계산식을 기하학적으로 도식화하면 도 13과 같다.
두 개의 송전선로가 있을 경우 도 13에 도시된 바와 같이 세 개의 송전철탑이 존재하며 그 중 가운데 송전철탑을 (0, 0)으로 하면 두 개의 송전선로는 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112022086689410-pat00003
여기서, i는 1부터 송전선로의 개수이며, 도 13에서 i=1, 2이다.
이때 송전철탑으로부터 경로 점까지의 거리 r은 도 10와 같이 산출 가능하며, 이때 경로 점을 나타내는 직선의 방정식은 수학식 4와 같다.
Figure 112022086689410-pat00004
드론 길은 좌측, 우측 총 두 개의 길을 가지고 있으므로 수학식 4와 같이 나타낼 수 있고, 인접한 두 직선이 교차하는 좌표가 경로 점을 추종하면서 송전철탑의 자기장 영역을 침범하지 않는 좌표이므로 수학식 5와 같이 행렬식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112022086689410-pat00005
여기서,
Figure 112022086689410-pat00006
는 새로운 경로 점 좌표이며, 수학식 5을 이용하여 새로운 경로 점 좌표
Figure 112022086689410-pat00007
를 계산하면 수학식 6과 같다.
Figure 112022086689410-pat00008
따라서, 수학식 6을 이용하여 자기장 영역을 침범하지 않는 경로 점을 산출할 수 있으며 지표면과 수평 평면(도 14의 x0y0 평면)에 적용하면 도 14와 같다.
도 14에서 적색 점군 데이터는 송전철탑이고, 녹색 점군 데이터는 3차원 격자맵이다.
또한, 경로 생성부(60)는 드론이 비행 가능한 구역에서 중심을 가장 안전한 경로 점으로 최단거리로 비행할 경우 장애물과 충돌할 수 있으므로 경로 점을 최단 거리로 추종하면서 장애물을 회피하는 최적의 경로를 생성한다.
도 15에 도시된 바와 같이 최적 경로 생성 알고리즘을 적용하여, 생성된 경로 점을 입력으로 받고 n=1로 선정한다.
이후 pn을 시작점, pn+1을 도착점으로 선정하고 무작위한 샘플링 점군 데이터 prand를 생성하고 prand와 가장 인접한 점군 데이터 pnearset를 찾은 후 pnearset로부터 prand방향으로 step size만큼 경로 점 pnew를 생성한다.
pnew가 장애물에 충돌할 경우 장애물을 회피하며 prand와 가장 가까운 pnew를 재 생성한다. 만약 pnew가 도착점에 도달하지 않았다면 무작위 샘플링부터 알고리즘을 반복하고, pnew가 도착점에 도달하면 도 16과 같은 타원을 생성한다.
도 16과 같은 타원형 제약조건을 생성하고 이후의 무작위한 샘플링 점군 데이터 prand는 수학식 7과 같은 조건에 대해서만 생성된다.
Figure 112022086689410-pat00009
최적 경로가 생성되지 않았다면 수학식 7의 제약 조건 내에 존재하는 데이터에 대하여 무작위 샘플링을 생성하여 알고리즘을 반복하고, 최적 경로가 생성되었다면 최적 경로를 저장하고 n=n+1을 하여 다음 경로 점으로 가는 최적 경로를 생성한다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 평활 알고리즘을 나타낸 도면이고, 도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 경로 및 경로 평활 후 경로를 나타낸 도면이다.
경로 평활부(70)는 경로 생성부(60)에서 생성된 경로에 대해 경로를 평활화한다.
이때 경로 평활부(70)는 무인항공기의 급격한 움직임이 최소화되도록 경로를 평활화할 수 있다.
경로 생성부(60)에서 생성된 최적 경로는 최단 거리를 목적으로 생성되기 때문에 최적 경로 추종 시 드론 기체에 과도한 하중 작용, 비행안전성 저하, 배터리 소모량 증가 현상들이 일어날 수 있다.
따라서 경로 평활부(70)는 이러한 현상들을 방지하기 위해 시간에 대한 가속도의 변화량인 저크(Jerk)를 최소화하여 경로를 평활화할 수 있다.
도 17에 도시된 경로 평활화 기법 알고리즘을 적용하여, 최적 경로를 입력으로 받고 j=1로 선정한다.
이후 시작점 및 도착점의 좌표, 속도, 가속도 설정하고 시간에 대한 가속도의 변화량인 저크(jerk)를 이용하여 jerk cost를 최소화하는 계수 행렬을 계산한다. 마지막으로 계수 행렬을 이용하여 평활화된 경로를 계산하고 j≠n이면 j=j+1을 하여 알고리즘을 반복하고 j=n이면 평활화된 경로를 저장하고 알고리즘을 종료한다.
저크(Jerk)는 시간에 대한 가속도의 변화량으로 수학식 8과 같이 정의할 수 있다.
Figure 112022086689410-pat00010
이때, Jerk를 최소화하기 위한 Jerk cost는 수학식 9와 같이 정의할 수 있다.
Figure 112022086689410-pat00011
여기서, ti와 tf는 각각 시작점 및 도착점에 도달했을 때의 시간이고, x(t)에 대한 성질은 수학식 10과 같다.
Figure 112022086689410-pat00012
여기서, xi, xf, vi, vf, ai, af는 각각 시작점 및 도착점의 좌표, 속도, 가속도이고, d는 시작점으로부터 도착점에 도달했을 때 걸린 시간이다.
수학식 10을 이용하여 Jerk cost인 수학식 9를 최소화하면 수학식 11과 같다.
Figure 112022086689410-pat00013
여기서, 수학식 9인 Jerk cost를 최소화한다는 것은 변위를 시간에 대해 여섯 번 미분하면 0이 되는 식과 동일하게 되며 이때 변위를 수학식 12와 같이 5차 다항식으로 근사 가능하다.
Figure 112022086689410-pat00014
여기서, 계수 a0:5 를 구하기 위해 수학식 12를 변위, 속도, 가속도에 대한 행렬식으로 변환하고 3차원에 대한 식으로 확장한 후 수학식 10의 성질을 이용하여 계수 행렬을 계산한다. 마지막으로 계수 행렬을 이용하여 평활화 된 경로를 생성한다.
도 18에 도시된 바와 같이 시뮬레이션 공간상에 3차원 격자맵을 만들고 출발점과 도착점을 임의로 선택한 후 최적 경로와 경로 평활화를 적용할 수 있다.
여기서 생성한 최적 경로는 적색 점선, 경로 평활화 한 후의 경로는 적색 실선으로 도시되어 있으며 경로 평활화한 후 경로의 총 이동거리는 증가하지만 급격한 움직임이 제거됨에 따라 드론 기체에 인가되는 하중이 감소될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 무인항공기의 비행경로 생성장치에 따르면, 송전선로 주변의 3차원 점군 데이터를 기반으로 3차원 격자맵을 합성한 후 규정, 회피영역, 접근 불가 영역 등을 고려한 최적의 경로를 생성한 후 운행 안정성 및 급격한 움직임을 최소화하는 경로 평활화를 수행하여 최종 비행경로를 생성함으로써, 드론의 운행 안전성을 향상시키고 추돌 위험성을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 비행 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인항공기의 비행경로 생성방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 19에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 무인항공기의 비행경로 생성방법은 먼저, 격자맵 생성부(20)가 센싱부(10)로부터 입력된 라이다 점군 데이터를 절대 좌표의 3차원 점군 데이터로 변환한다(S10).
여기서 격자맵 생성부(20)는 라이다 센서(11)를 통해 측정된 라이다 점군 데이터를 드론에 무인항공기에 장착된 GPS 센서(12) 및 IMU 센서(13)에서 측정되는 무인항공기 절대 위치 및 자세 정보를 이용하여 절대 좌표축에서의 3차원 점군 데이터로 변환한다.
S10 단계에서 3차원 점군 데이터로 변환한 후 격자맵 생성부(20)는 변환된 3차원 점군 데이터를 확률론적 다운 샘플링(down-sampling) 기법으로 다운 샘플링하여 3차원 격자맵을 생성한다(S20).
S20 단계에서 3차원 격자맵을 생성한 후 격자맵 합성부(30)는 격자맵 생성부(20)에서 생성된 3차원 격자맵과 서로 다른 좌표계에서 생성된 3차원 격자맵에 대해 특징인자를 기반으로 동일 좌표계로 격자맵을 합성한다(S30).
여기서, 특징인자는 송전철탑의 점군 데이터를 포함할 수 있다.
무인항공기는 배터리 용량의 한계로 다중 경간의 관심 송전선로를 측정하기 위해서는 여러 번 비행하여 송전선로 및 주변환경의 3차원 점군 데이터 측정이 필요하다. 이러한 경우 각 측정 점군데이터는 서로 다른 상대좌표계에 사상되기 때문에 취득된 3차원 격자맵들을 임의로 정의된 하나의 기준 좌표계에 대하여 3차원 격자맵으로 정합 및 합성하는 과정이 필요하다.
S30 단계에서 격자맵을 합성한 후 비행 가능영역 선정부(40)는 합성된 3차원 격자맵과 저장부에 저장된 비행 조건을 적용하여 비행 가능한 영역을 선정한다(S40).
여기서, 비행 가능영역 선정부(40)는 항공안전법 시행규칙, 고압 송전선로의 자기장에 의한 접근 불가 영역, 초목 존재 가능 영역 및 무인항공기의 운행 가능한 영역 중 어느 하나 이상을 적용하여 선정할 수 있다.
예를 들어, 본 실시예에서는 드론 길에서 드론의 비행 (또는 운행) 방법에 대한 교통규정을 아래와 같이 정의할 수 있다.
[규정1] 드론 비행 (또는 운행)을 위한 교통규정은 차량과 상사성을 갖도록 송전철탑을 중앙선으로 드론은 항상 반시계 방향으로 비행/운행한다.
[규정2] 송전철탑을 횡단할 경우, 드론이 송전철탑의 번호가 낮아지는 방향으로 비행하면 홀수 번째 송전철탑을 횡단하고, 송전철탑의 번호가 높아지는 방향으로 비행하면 짝수 번째 송전철탑에서 횡단한다.
[규정3] 드론이 송전철탑을 횡단하여 반대편 드론길에 진입하는 경우, 반대편 드론 길에서 드론들이 비행 중인 경우 안전주행거리 X m (safety driving distance RS-D) 이내인 경우 대기한다. 만일 반대편 드론 길에서 비행 중인 드론이 횡단하는 송전철탑과의 안전주행거리가 X m 이상인 경우 진입한다. 안전주행거리 X m 는 드론의 비행속도를 고려하여 추돌사고가 발생하지 않도록 선정한다.
[규정4] 여러 대의 드론이 송전철탑을 횡단하여 반대편 드론길에 진입하는 경우, 횡단을 대기하는 드론들 사이의 거리는 안전 대기거리(safety waiting distance RS-W) Y m로 유지한다. 횡단 시 추돌사고가 발생하지 않도록 안전 대기거리는 적절히 선정한다.
[규정5] 비행 및 송전철탑을 횡단하는 드론이 동시에 여러 대 존재하는 경우 비행 및 송전철탑 횡단 드론은 순차적으로 번갈아가며 드론 길에 진입한다.
S40 단계에서 비행 가능영역을 선정한 결과를 기반으로 경로 생성부(60)는 최적 경로 점을 생성하여 비행경로를 생성한다(S50).
경로 생성부(60)는 선정된 비행 가능영역을 기반으로 최적 경로 점을 생성하고 경로 내에 존재하는 장애물을 회피하여 각 경로 점을 비행하는 최적 경로를 생성할 수 있다.
먼저, 드론 비행 가능 영역의 최적 경로 점은 도 7에 도시된 드론 비행 가능 영역의 중앙 지역을 선정할 수 있고, 선정된 지역 중 송전철탑에 가까운 영역을 물류운송, 긴급구조 등을 위한 드론 길로, 송전철탑에 먼 영역을 드론 택시 길로 정의할 수 있다.
본 실시예에서는 물류운송, 긴급구조 등을 위한 드론 길과 드론 택시가 다니는 드론 길을 공유하면 충돌의 문제가 생길 경우 인명피해로 이어지므로 구분을 할 수 있고, 드론 택시를 타고 있는 승객이 근처에 송전선로가 있으면 승객에게 불안감을 줄 수 있으므로 드론 택시 길을 송전철탑에서 먼 영역으로 선정할 수 있지만 필요에 따라 이러한 정의는 변경할 수 있다.
S50 단계에서 최적 경로를 생성한 후 경로 평활부(70)가 생성된 최적 경로에 대해 무인항공기의 급격한 움직임이 최소화되도록 경로를 평활화 한다(S60).
경로 생성부(60)에서 생성된 최적 경로는 최단 거리를 목적으로 생성되기 때문에 최적 경로 추종 시 드론 기체에 과도한 하중 작용, 비행안전성 저하, 배터리 소모량 증가 현상들이 일어날 수 있다.
따라서 경로 평활부(70)는 이러한 현상들을 방지하기 위해 시간에 대한 가속도의 변화량인 저크(Jerk)를 최소화하여 경로를 평활화할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 무인항공기의 비행경로 생성방법에 따르면, 송전선로 주변의 3차원 점군 데이터를 기반으로 3차원 격자맵을 합성한 후 규정, 회피영역, 접근 불가 영역 등을 고려한 최적의 경로를 생성한 후 운행 안정성 및 급격한 움직임을 최소화하는 경로 평활화를 수행하여 최종 비행경로를 생성함으로써, 드론의 운행 안전성을 향상시키고 추돌 위험성을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 비행 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍 가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
10 : 센싱부 11 : 라이다 센서
12 : GPS 센서 13 : IMU 센서
20 : 격자맵 생성부 30 : 격자맵 합성부
40 : 비행 가능영역 선정부 50 : 저장부
60 : 경로 생성부 70 : 경로 평활부

Claims (1)

  1. 센싱부로부터 입력된 라이다 점군 데이터를 절대 좌표의 3차원 점군 데이터로 변환한 후 상기 3차원 점군 데이터를 기반으로 3차원 격자맵을 생성하는 격자맵 생성부;
    상기 격자맵 생성부에서 생성된 상기 3차원 격자맵과 서로 다른 좌표계에서 생성된 3차원 격자맵에 대해 특징인자를 기반으로 동일 좌표계로 격자맵을 합성하는 격자맵 합성부;
    상기 격자맵 합성부에서 합성된 3차원 격자맵과 저장부에 저장된 비행 조건을 적용하여 비행 가능한 영역을 선정하는 비행 가능영역 선정부; 및
    상기 비행 가능영역 선정부에서 선정된 상기 비행 가능영역을 기반으로 최적 경로 점을 생성하여 비행경로를 생성하는 경로 생성부;를 포함하되,
    상기 경로 생성부에서 생성된 상기 비행경로에 대해 경로를 평활화하는 경로 평활부;를 더 포함하고,
    상기 경로 평활부는, 최적 경로를 입력받아 시작점 및 도착점의 좌표, 속도 및 가속도를 각각 설정하여 시간에 대한 가속도의 변화량인 저크를 이용하여 저크비용(jerk cost)을 최소화하는 계수행렬을 계산하고, 계수행렬을 이용하여 무인항공기의 급격한 움직임이 최소화되도록 경로를 평활화하며,
    상기 격자맵 생성부는, 상기 라이다 점군 데이터를 무인항공기의 절대 위치 및 자세 정보를 이용하여 절대 좌표축에서의 상기 3차원 점군 데이터로 변환하고, 변환된 상기 3차원 점군 데이터를 확률론적 다운 샘플링(down-sampling) 기법으로 다운 샘플링하여 상기 3차원 격자맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 무인항공기의 비행경로 생성장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102679721B1 (ko) * 2022-04-25 2024-06-28 국립한밭대학교 산학협력단 포인트클라우드를 이용한 드론의 비행 제어 방법
CN114910050B (zh) * 2022-06-24 2024-06-11 四川腾盾科技有限公司 基于网格地图的无人机视觉定位方法
CN116339347B (zh) * 2023-04-24 2023-10-31 广东工业大学 一种无人车运行路径规划方法、装置及设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012232745A (ja) 2009-06-26 2012-11-29 Eurocopter 低高度操縦支援方法
JP2017198517A (ja) 2016-04-27 2017-11-02 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 ３次元地図生成システム
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Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102172543B1 (ko) * 2018-11-14 2020-11-03 한국전력공사 송전선로 이도 추정 장치

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012232745A (ja) 2009-06-26 2012-11-29 Eurocopter 低高度操縦支援方法
JP2017198517A (ja) 2016-04-27 2017-11-02 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 ３次元地図生成システム
JP2018156491A (ja) 2017-03-17 2018-10-04 東京電力ホールディングス株式会社 設備点検システム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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궤적 최적화 기반 실시간 3차원 Lidar/영상 복합정보지도 구축과 지도기반 정밀측위 및 최적경로 생성기술 개발 최종 보고서(2019.08.28.), 주관연구기관 건국대학교.
김정훈 외 1명, 드론 도입을 위한 도시 입체계획의 방향과 과제, Journal of Korea Planning Association 53(1), 2018.2, 51-61 (11 pages)

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