KR102459464B1 - 무인기 시뮬레이터에 의한 무인기 품질인증 시험 시스템 및 그 방법 - Google Patents

무인기 시뮬레이터에 의한 무인기 품질인증 시험 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

무인기 품질 확인 시스템이 개시된다. 본 개시의 일 실시 예에 따른 무인기 품질 확인 시스템은, 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 확인하고 가상의 무인기를 구성하는 가상의 무인기 구성부와, 상기 가상의 무인기에 대한 시뮬레이션을 수행하는 무인기 시뮬레이터와, 상기 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 입력으로 하고, 상기 시뮬레이션 결과를 출력으로 하는 무인기 운항 학습모델의 학습을 제어하는 무인기 운항 학습부와, 상기 무인기 운항 학습모델을 사용하여 상기 무인기에 구비된 적어도 하나의 대상물에 대한 품질을 평가하는 품질 평가부를 포함할 수 있다.

Description

무인기 시뮬레이터에 의한 무인기 품질인증 시험 시스템 및 그 방법 {UAV QUALITY CERTIFICATION TESTING SYSTEM USING UAV SIMULATOR, AND METHOD THEREOF}
본 개시는 무인기용 컴퓨팅 시스템에 관한 것이며, 보다 구체적으로는 무인기용 시뮬레이션 장치 및 이를 운용하는 방법에 대한 것이다.
일반적으로 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)란, 사람이 탑승하지 않는 항공기를 말한다. 즉, 조종사가 없이 사전에 입력된 프로그램에 따라 또는 비행체 스스로 주위 환경(장애물, 항로 등)을 인식하고 판단하여 자율비행(Autonomous Flying)하는 비행체를 말한다. 최근에는 기상관측, 지형탐사, 정찰, 감시 등의 다양한 목적을 위해 사용되고 있으며, 사람이 탑승하지 않은 상태에서 탑재된 비행 제어 프로그램에 의해 그 자세 및 위치가 자동으로 제어될 수 있고 원격통제소의 명령에 의해 원하는 위치로 이동할 수 있는 플랫폼으로서 다양한 형태와 크기의 제품이 개발되고 있다.
이러한 무인항공기를 성공적으로 개발하기 위해서는 조종사의 역할을 대신 할수 있는 우수한 비행 제어 시스템이 구축되어야 할 뿐만 아니라, 구축된 비행 제어 시스템 내에 탑재되는 프로그램으로서 높은 신뢰성이 보장되는 비행 제어 소프트웨어가 설계되어야 한다.
비행 제어 소프트웨어를 설계했다고 하더라도 무인항공기의 하드웨어와 연동은 단번에 성공하기 어렵기 때문에, 설계된 비행 제어 소프트웨어의 신뢰성을 검증하는 과정이 선행되어 할 필요가 있다. 이를 위해, 종래에는 설계된 비행 제어 소프트웨어를 직접 비행 제어 시스템에 탑재하고, 무인항공기를 실제로 운용하면서 관측하는 방식에 의하고 있으나, 실제 무인항공기는 고가이기 때문에, 신뢰성 검증을 위한 시험 비행 도중 비행 제어 소프트웨어 등의 결함 등으로 무인항공기가 추락하여 파손된다면 큰 경제적 손실을 입게 된다는 문제가 있다.
전술한 바를 고려하여, 무인항공기를 모사한 비행 시뮬레이션을 통해 실제와 동일한 무인항공기에 대한 비행 상태 데이터를 비행 제어 시스템에 입력하면서 의도된 제어 결과가 얻어지는지를 확인하여 비행 제어 소프트웨어의 무결성을 검사할 수 있는 시스템이 요구되는 실정이다.
본 개시의 기술적 과제는 무인기의 품질을 효율적이고 정확하게 확인할 수 있는 무인기 품질 확인 시스템을 제공하는데 있다.
본 개시의 다른 기술적 과제는 무인기가 노출될 수 있는 다양한 환경을 반영하여 무인기에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션에서 생성되는 데이터를 사용하여 무인기 운항 학습모델의 학습을 수행할 수 있는 무인기 품질 확인 시스템을 제공하는데 있다.
본 개시의 또 다른 기술적 과제는 실제 운항을 통해 확인하기 어려운 요소들을 시뮬레이션을 통해 확인하고, 확인된 결과를 무인기 운항 학습모델에 적용함으로써, 실제 무인기의 운영 중에 발생될 수 있는 상황을 반영하여 무인기의 품질을 효율적이고 정확하게 확인할 수 있는 무인기 품질 확인 시스템을 제공하는데 있다.
본 개시의 일 양상에 따르면 무인기 품질 확인 시스템이 제공될 수 있다. 상기 시스템은, 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 확인하고 가상의 무인기를 구성하는 가상의 무인기 구성부와, 상기 가상의 무인기에 대한 시뮬레이션을 수행하는 무인기 시뮬레이터와, 상기 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 입력으로 하고, 상기 시뮬레이션 결과를 출력으로 하는 무인기 운항 학습모델의 학습을 제어하는 무인기 운항 학습부와, 상기 무인기 운항 학습모델을 사용하여 상기 무인기에 구비된 적어도 하나의 대상물에 대한 품질을 평가하는 품질 평가부를 포함할 수 있다.
본 개시의 다른 양상에 따르면 무인기 운항 학습모델의 학습 방법이 제공될 수 있다. 상기 방법은 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 확인하고 가상의 무인기를 구성하고, 상기 가상의 무인기에 대한 시뮬레이션을 수행하는 과정과, 무인기 운항 학습모델의 학습을 수행할 대상을 확인하는 과정과, 상기 학습을 수행할 대상을 고려하여, 상기 무인기 운항 학습모델의 입력과 목적변수를 설정하되, 상기 무인기 운항 학습모델의 입력과 목적변수는 상기 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보 및 상기 시뮬레이션 결과를 기반으로 하는 과정과, 상기 무인기 운항 학습모델에 대한 학습을 수행하는 과정을 포함할 수 있다.
본 개시의 다른 양상에 따르면 무인기 품질 확인 방법의 학습 방법이 제공될 수 있다. 상기 방법은, 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 확인하고 가상의 무인기를 구성하고, 상기 가상의 무인기에 대한 시뮬레이션을 수행하는 과정과, 상기 무인기의 품질을 평가할 평가대상을 확인하는 과정과, 상기 무인기의 품질을 평가할 대상을 고려하여, 상기 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 사용하여 상기 무인기 운항 학습모델의 입력을 설정하는 과정과, 상기 무인기 운항 학습모델의 결과를 확인하는 과정과, 상기 무인기 운항 학습모델의 결과를 사용하여 상기 평가대상에 대한 품질을 확인하는 과정을 포함할 수 있다.
본 개시에 따르면, 무인기의 품질을 효율적이고 정확하게 확인할 수 있는 무인기 품질 확인 시스템이 제공될 수 있다.
본 개시에 따르면, 무인기가 노출될 수 있는 다양한 환경을 반영하여 무인기에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션에서 생성되는 데이터를 사용하여 무인기 운항 학습모델의 학습을 수행할 수 있는 무인기 품질 확인 시스템이 제공될 수 있다.
본 개시에 따르면, 실제 운항을 통해 확인하기 어려운 요소들을 시뮬레이션을 통해 확인하고, 확인된 결과를 무인기 운항 학습모델에 적용함으로써, 실제 무인기의 운영 중에 발생될 수 있는 상황을 반영하여 무인기의 품질을 효율적이고 정확하게 확인할 수 있는 무인기 품질 확인 시스템이 제공될 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 시스템에 구비되는 무인기 운항 학습모델을 학습하는 동작의 일 예시도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 시스템의 무인기 운항 학습모델을 학습하는 동작의 다른 예시도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 시스템의 무인기 품질 평가 수행 동작을 예시하는 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 시스템에 사용되는 무인기 운항 학습모델의 입력, 출력, 및 품질 평가 대상을 예시하는 도면이다.
도 6은 개시의 일 실시예에 따른 무인기 운항 학습모델의 학습 방법에 대한 순서를 예시하는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 방법의 순서를 예시하는 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 시스템 및 방법을 실행하는 컴퓨팅 시스템을 예시하는 블록도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 개시의 실시 예들에 대해서 설명한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 우선, 무인기(1)는 구동에 필요한 전력을 제공하기 위한 구성부로서 이차전지와 같은 배터리(11)를 포함하고, 무인기의 운항을 위한 앙력을 발생시키기 위하 구성부로서 모터(12), ESC(13), 프로펠러(14) 등을 포함할 수 있다. 또한, 무인기(1)는 안정적인 운항을 위하여 무인기의 상태를 감지하기 위한 적어도 하나의 센서(15)(예, 고도계, 지자계 센서, 거리 측정기 등)나, 무인기의 위치를 검출하기 위한 위치정보 확인 모듈(16)(예, GPS, GLONASS 등)을 포함할 수 있다. 또한, 무인기(1)는 무인기의 운항을 제어하는 운항 제어부(FC)(17)와, 이동 경로를 설정하거나 미션을 설정하기 위한 미션 제어부(MC)(18)와, 지상국(GCS)과의 통신을 위한 통신모듈(19) 등을 포함할 수 있다.
무인기 품질 확인 시스템(100)은 전술한 무인기(1)의 구성을 고려하여, 무인기(1)를 가상의 환경에서 운영할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있다. 구체적으로, 무인기 품질 확인 시스템(100)은 무인기 HW정보 확인부(110), 기상/환경 정보 확인부(120), 가상 무인기 구성부(130), 무인기 시뮬레이터(140), 미션 입력부(150), 및 무인기 운항 학습부(160)를 포함할 수 있다.
무인기 HW정보 확인부(110)는 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 확인할 수 있다. 예를 들어, 무인기 HW정보 확인부(110)는 하드웨어 장치에 대한 정보를 입력받을 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있으며, 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 정보를 저장 및 관리할 수 있다 .이때, 하드웨어 장치에 대한 정보는 배터리(11), 모터(12), ESC(13), 프로펠러(14), 센서(15), 및 위치정보 확인 모듈(16)의 상세정보(Specification)를 포함할 수 있다. 배터리(11)의 상세 정보는 제조사, 배터리 용량, 배터리 종류 등을 포함할 수 있다. 프로펠러(14)의 상세 정보는 프로펠러의 종류, 제조사, 재질, 강도 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
기상/환경 정보 확인부(120)는 무인기(1)가 이동되는 위치의 기상정보 또는 환경정보를 확인하여 제공할 수 있다. 기상/환경 정보 확인부(120)는 기상정보 또는 환경정보를 제공하는 외부의 서버 장치와 연결될 수 있으며, 이러한 외부의 서버 장치로부터 기상정보 또는 환경정보를 실시간으로 수신하여 확인하고, 확인된 기상정보 또는 환경정보를 제공할 수 있다. 이때, 기상정보는 날씨, 온도, 바람의 세기 등을 포함할 수 있다.
다른 예로서, 기상정보 또는 환경정보는 다양하게 변경될 수 있는데, 기상/환경 정보 확인부(120)는 기상정보 또는 환경정보를 랜덤하게 설정하여 제공할 수도 있다.
가상 무인기 구성부(130)는 기본적으로 전술한 무인기(1)에 구비되는 운항 제어부(FC)(17), 미션 제어부(MC)(18), 및 통신모듈(19) 등과 동일한 알고리즘으로 구동되도록 가상의 제어모듈(가상의 운항 제어부(FC), 미션 제어부(MC), 및 통신모듈)을 구비할 수 있으며, 무인기 HW정보 확인부(110)에서 제공되는 하드웨어 장치에 대한 정보를 반영하여 가상의 무인기를 구성할 수 있다.
이와 같이 구성된 가상의 무인기는 무인기 시뮬레이터(140)에 제공될 수 있으며, 무인기 시뮬레이터(140)는 미션 입력부(150)를 통해 입력되는 미션을 설정할 수 있다. 그리고, 무인기 시뮬레이터(140)는 설정된 미션에 맞춰 가상의 무인기가 시뮬레이션 환경에서 구동될 수 있도록 한다. 이때, 무인기 시뮬레이터(140)는 가상의 무인기를 구동하면서 무인기에 구비된 하드웨어 장치에 대한 정보를 모니터링하여 저장 및 관리할 수 있다.
나아가, 무인기 시뮬레이터(140)는 미리 구성된 맵(Map) 상에서 가상의 무인기를 미션에 맞게 이동하도록 구동할 수 있으며, 모터에 연결된 ESC에 제공되는 전압 또는 전류를 제어하여 가상의 무인기의 이동을 제어할 수 있다. 또한, 가상의 무인기에 구비된 센서 또는 위치 확인 모듈을 통해 확인되는 정보를 반영하여 가상의 무인기의 이동을 제어할 수 있다. 이때, 무인기 시뮬레이터(140)는 GNSS신호 생성 장치와 연결되어 특정 위치에 대한 GNSS 데이터를 수집하고, 수집된 GNSS 데이터를 맵 상에 매핑하여 관리할 수 있다.
나아가, 모니터링된 하드웨어 장치에 대한 정보는 무인기 운항 학습부(160)에 제공될 수 있다. 이에 대응하여, 무인기 운항 학습부(160)는 하드웨어 장치에 대한 정보를 사용하여, 무인기 운항 학습모델에 대한 학습을 수행할 수 있다. 무인기 운항 학습모델에 대한 학습 동작에 대해서는 하기의 도 2를 통해 상세히 설명한다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 시스템에 구비되는 무인기 운항 학습모델을 학습하는 동작의 일 예시도이다.
도 2를 참조하면, 무인기 운항 학습부(160)는 가상 무인기 구성부(130)를 통해 구성된 가상 무인기의 하드웨어 장치에 대한 정보(210)를 무인기 운항 학습모델(170)의 입력으로 설정할 수 있다. 이때, 하드웨어 장치에 대한 정보(210)는 배터리의 종류, 배터리의 종류별 수명 등을 포함할 수 있다. 또한, 무인기 시뮬레이터(140)는 가상 무인기의 운항을 수행하면서, 배터리의 상태(전압값, 전류값 등)를 미리 정해진 시간단위마다 검출 및 저장할 수 있으며, 검출된 배터리의 상태(전압값, 전류값 등)를 시간을 기준으로 그래프 형태로 구성할 수 있다. 무인기 운항 학습부(160)는 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태(전압값, 전류값 등)(220)를 무인기 운항 학습모델(170)의 목적변수로서 설정할 수 있다.
이에 따라, 무인기 운항 학습모델(170)은 배터리의 종류, 배터리의 종류별 수명 등(210)을 입력받고 이에 대응되는 출력으로서, 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태(전압값, 전류값 등)(220)를 출력하도록 학습될 수 있다.
한편, 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태는 시간변화에 따라 GNSS에 의한 위치결과 추정 여부를 포함하여 배터리를 얼마만큼 소모하는지를 확인할 수 있다. 이에 기초하여, 무인기 운항 학습모델(170)을 통해 출력되는 값을 통해 배터리의 소모 패턴을 확인하는데 사용할 수 있다. 또한, 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태를 사용하여 배터리의 잔량이 얼마만큼 남아있는지를 확인할 수 있으므로, 무인기 운항 학습모델(170)을 통해 출력되는 값을 통해 배터리의 수명패턴을 확인하는데 사용할 수 있다.
다른 예로서, 무인기의 운항시 기상정보 또는 환경정보가 배터리의 소모에 영향을 미칠 수 있다. 무인기 운항 학습부(160)는 하드웨어 장치에 대한 정보(210)와 함께, 기상정보(230) 또는 환경정보(240)를 무인기 운항 학습모델(170)의 입력으로 설정할 수 있다.
또 다른 예로서, 무인기 시뮬레이터(140)는 가상 무인기의 운항을 수행하면서, 무인기에 구비된 다양한 하드웨어 장치가 배터리의 소모에 영향을 미칠 수 있다. 이에 기초하여, 무인기 운항 학습부(160)는 하드웨어 장치, 예컨대, 모터(12), ESC(13), 프로펠러(14), 센서(15), 위치정보 확인 모듈(16) 등의 세부 정보(250)를 확인하고, 확인된 정보를 무인기 운항 학습모델(170)의 입력으로 설정할 수 있다.
또 다른 예로서, 무인기가 운항되는 위치에 따라, 무인기의 위치를 확인하는 알고리즘이 다르게 동작할 수 있다. 예컨대, 무인기가 음영 지역이 없는 지역에서 운한될 경우, GPS 또는 GLONASS 를 통해 위치를 확인하지만, 음영지역이 존재하는 도심지역에서는 관성 측정 장치(IMU; Inertial Measurement Unit)를 통해 검출되는 정보를 사용하여 위치정보를 추정하는 동작을 수행할 수 있다. 이와 같이, 음영지역과 비 음영지역에서 소모되는 전력이 다르게 나타나므로, 무인기 운항 학습부(160)는 음영지역 진입여부(260) 또는 음영지역에 머무르는 시간(270) 등을 함께 무인기 운항 학습모델(170)의 입력으로 설정할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 시스템의 무인기 운항 학습모델을 학습하는 동작의 다른 예시도이다.
무인기 품질 확인 시스템을 사용하여, 무인기에 구비된 프로펠러 장치의 성능 및 품질에 대한 시험을 수행할 수 있다. 이를 위해, 무인기 운항 학습부(160)는 프로펠러 장치에 대한 파라미터를 무인기 운항 학습모델(170)을 통해 학습할 수 있다. 예를 들어, 무인기 운항 학습부(160)는 프로펠라의 재질, 두께, 모양, 크기, 질량 등에 대한 정보(310)를 입력으로 설정하고, 프로펠라의 마모 정도(320)를 목적변수로 설정할 수 있다.
다른 예로서, 대기 환경, 동역학 모델에 의해 운영 중의 마찰 등에 의한 마모, 예기치 않은 충돌에 의한 마모, 전리층 폭풍이나 기타 지엽적인 바람에 의한 영향 등 위험 요인 등이 프로펠라의 마모 정도에 여향을 미칠 수 있다. 따라서, 무인기 운항 학습부(160)는 기상/환경 정보 확인부(120)를 통해 확인되는 기상정보(330) 또는 환경정보(340)를 무인기 운항 학습모델(170)의 입력으로 설정할 수 있다.
전술한 무인기 운항 학습부(160)를 통해 무인기 운항 학습모델(170)에 대한 학습을 수행할 수 있으며, 무인기 품질 확인 시스템은 무인기 운항 학습모델(170)을 사용하여 무인기 품질에 대한 평가를 수행할 수 있다. 특히, 무인기 품질 확인 시스템(100)은 무인기 품질 평가를 수행하는 품질 평가 처리부(190)를 더 포함할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 무인기 품질 확인 시스템이 무인기 품질 평가를 수행하는 동작을 설명한다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 시스템의 무인기 품질 평가 수행 동작을 예시하는 도면이다.
도 4를 참조하면, 품질 평가 처리부(190)는 품질 평가를 수행할 대상 개체를 선택 또는 입력받을 수 있다(S401). 예를 들어, 품질 평가 처리부(190)는 품질 평가를 수행할 대상 개체를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스 또는 메뉴를 제공할 수 있다. 예를 들어, 대상 개체를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스 또는 메뉴는 품질 평가를 수행할 대상 개체의 목록(예, 배터리, 모터, ESC, 프로펠러, 위치확인모듈, 센서 등)을 제공하고, 제공되는 목록 중 적어도 하나의 대상 개체를 선택 또는 입력하도록 구성될 수 있다.
적어도 하나의 대상 개체가 선택 또는 입력됨에 따라, 품질 평가 처리부(190)는 가상 무인기 구성부(130), 기상/환경 정보 확인부(120), 및 무인기 시뮬레이터(140)의 동작을 요청할 수 있다(S402).
이에 대응하여, 가상 무인기 구성부(130)는 품질 평가를 수행할 무인기를 구성할 수 있다(S403). 예를 들어, 전술한 바와 같이, 가상 무인기 구성부(130)는 무인기(1)에 구비되는 운항 제어부(FC)(17), 미션 제어부(MC)(18), 및 통신모듈(19) 등과 동일한 알고리즘으로 구동되도록 가상의 제어모듈(가상의 운항 제어부(FC), 미션 제어부(MC), 및 통신모듈)을 구성할 수 있다. 그리고, 가상 무인기 구성부(130)는 무인기 HW정보 확인부(110)에서 제공되는 하드웨어 장치에 대한 정보를 반영하여 가상의 무인기를 구성할 수 있다. 구성된 가상의 무인기는 무인기 시뮬레이터(140)에 제공될 수 있다(S404).
그리고, 기상/환경 정보 확인부(120)는 무인기(1)가 이동되는 위치의 기상정보 또는 환경정보를 확인하여 제공할 수 있다(S405).
이후, 무인기 시뮬레이터(140)는, 기상정보 또는 환경정보를 고려하여, 가상 무인기에 대한 시뮬레이션을 수행한다(S406). 이때, 무인기 시뮬레이터(140)는 가상의 무인기를 구동하면서 무인기에 구비된 하드웨어 장치에 대한 정보를 모니터링하고, 모니터링을 통해 확인되는 정보를 데이터베이스에 저장하거나, 또는 품질 평가 처리부(190)에 제공할 수 있다(S407).
품질 평가 처리부(190)는 품질 평가를 수행할 대상 개체에 맞는 정보를 검출할 수 있다(S408). 무인기 운항 학습모델(170)은 품질 평가를 수행할 대상 개체별로 입력 및 출력되는 정보가 다르게 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 5에 예시되는 바와 같이, 대상 개체가 배터리일 경우, 무인기 운항 학습모델(170)은 배터리의 종류, 배터리의 종류별 수명, 모터의 세부정보, ESC의 세부정보, 프로펠러의 세부정보, 센서의 세부정보, 위치정보 확인 모듈의 세부 정보 중, 적어도 하나를 입력받고, 그에 대응되는 출력으로서 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태(전압값, 전류값 등)를 출력하도록 구성된 모델일 수 있다. 다른 예로서, 대상 개체가 프로펠러 장치일 경우, 프로펠라의 재질, 두께, 모양, 크기, 질량 등에 대한 정보, 기상정보 또는 환경정보 등을 입력받고 프로펠러 장치의 마모 상태를 출력하도록 구성된 모델일 수 있다.
이에 따라, 품질 평가 처리부(190)는 대상 개체가 배터리일 경우, S407에서 제공되는 정보 중, 배터리의 종류, 배터리의 종류별 수명, 모터의 세부정보, ESC의 세부정보, 프로펠러의 세부정보, 센서의 세부정보, 위치정보 확인 모듈의 세부 정보 중, 적어도 하나를 검출할 수 있다.
다음으로, 품질 평가 처리부(190)는 검출된 정보(예, 배터리의 종류, 배터리의 종류별 수명, 모터의 세부정보, ESC의 세부정보, 프로펠러의 세부정보, 센서의 세부정보, 위치정보 확인 모듈의 세부 정보 등)를 무인기 운항 학습모델(170)에 입력하고(S409), 무인기 운항 학습모델(170)을 통해 출력되는 정보(예, 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태(전압값, 전류값 등))를 확인할 수 있다(S410).
나아가, 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태는 시간변화에 따라 GNSS에 의한 위치결과 추정 여부를 포함하여 배터리를 얼마만큼 소모하는지를 확인할 수 있다. 이에 기초하여, 품질 평가 처리부(190)는 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태를 통해 배터리의 소모 패턴을 품질 평가 정보로서 확인할 수 있다(S411). 또한, 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태를 사용하여 배터리의 잔량이 얼마만큼 남아있는지를 확인할 수 있으므로, 품질 평가 처리부(190)는 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태를 통해 배터리의 수명패턴을 확인하고, 이(배터리의 수명패턴)를 품질 평가 정보로서 확인할 수 있다.
전술한 바와 같이, 무인기 시뮬레이터(140)는 GNSS 신호 생성 장치를 통해 수집된 GNSS 데이터를 맵 상에 매핑하여 관리할 수 있다. 이에 기초하여, 무인기 시뮬레이터(140)는 가상의 무인기가 위치한 영역에 대한 GNSS 데이터를 확인할 수 있으며, 동시에, 가상의 무인기에 구비된 위치 확인 모듈을 통해 검출되는 위치 확인 정보를 확인할 수 있다.
따라서, 무인기 시뮬레이터(140)는 S407 단계에서 가상의 무인기가 위치한 영역에 대한 GNSS 데이터와, 가상의 무인기에서 검출되는 위치 확인 정보를 확인하여 품질 평가 처리부(190)에 제공할 수 있다. 그리고, 품질 평가 처리부(190)는 가상의 무인기가 위치한 영역에 대한 GNSS 데이터와, 가상의 무인기에서 검출되는 위치 확인 정보를 비교하여 가상의 무인기에 구비된 위치 확인 모듈에 대한 품질을 평가할 수 있다. 예를 들어, 품질 평가 처리부(190)는 가상의 무인기가 위치한 영역에 대한 GNSS 데이터와, 가상의 무인기에서 검출되는 위치 확인 정보가 나타내는 차이값을 확인하고, 확인된 차이값이 미리 정해진 임계값을 초과할 경우 가상의 무인기에 구비된 위치 확인 모듈의 오류가 있음을 결정할 수 있다.
다른 예로서, 무인기 시뮬레이터(140)는 가상의 무인기에 구비된 IMU 센서를 통해 출력되는 정보를 품질 평가 처리부(190)에 제공할 수 있으며, 품질 평가 처리부(190)는 IMU 센서를 통해 출력되는 정보를 적분기를 통해 적분하여 그 상대적 위치와 속도 값을 계산하고, 계산된 값이 가상의 무인기가 위치한 영역에 대한 GNSS 데이터에 기초한 미리 정해진 임계값과 비교하여 가상의 무인기에 구비된 위치 확인 모듈의 오류 여부를 결정할 수 있다.
도 6은 개시의 일 실시예에 따른 무인기 운항 학습모델의 학습 방법에 대한 순서를 예시하는 도면이다.
무인기 운항 학습모델 학습 방법은 전술한 무인기 품질 확인 시스템에 의해 수행될 수 있다.
무인기 품질 확인 시스템은 가상 무인기를 구성하고, 구성된 가상 무인기를 사용한 시뮬레이션을 수행할 수 있다(S601).
S602 단계에서, 무인기 품질 확인 시스템은 학습을 수행할 대상을 확인할 수 있다. 무인기의 품질 확인은, 무인기에 구비되는 다양한 개체(예, 배터리, 프로펠러 등)를 대상으로 수행될 수 있는데, 무인기 품질 확인 시스템은 품질 확인에 필요한 무인기 운항 학습모델을 구축하도록 구성될 수 있다. 이에 기초하여, 무인기 품질 확인 시스템은 학습을 수행할 대상의 리스트를 제공하고, 제공된 리스트 중 적어도 하나의 대상을 선택할 수 있는 환경(메뉴 또는 UI)을 제공할 수 있으며, 이를 통해 학습을 수행할 대상을 확인할 수 있다. 그리고, 무인기 품질 확인 시스템은 학습을 수행할 대상에 맞는 무인기 운항 학습모델을 검출할 수 있다.
S603 단계에서, 무인기 품질 확인 시스템은, S602 단계에서 선택된 대상에 기초하여, 가상 무인기에 설정된 정보와, 시뮬레이션 결과를 사용하여, 앞서 검출된 무인기 운항 학습모델의 입력과, 목적변수를 설정할 수 있다. 이때, 무인기 운항 학습모델의 입력은 가상 무인기의 하드웨어 장치에 대한 정보를 포함할 수 있는데, 하드웨어 장치에 대한 정보는 배터리의 종류, 배터리의 종류별 수명 등을 포함할 수 있다. 또한, 무인기 품질 확인 시스템은 무인기에 대한 시뮬레이션을 수행하면서, 배터리의 상태(전압값, 전류값 등)를 미리 정해진 시간단위마다 검출 및 저장할 수 있으며, 검출된 배터리의 상태(전압값, 전류값 등)를 시간을 기준으로 그래프 형태로 구성할 수 있다. 이를 고려하여, 무인기 품질 확인 시스템은 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태(전압값, 전류값 등)를 무인기 운항 학습모델의 목적변수로서 설정할 수 있다.
S604 단계에서, 무인기 품질 확인 시스템은 배터리의 종류, 배터리의 종류별 수명 등을 입력받고 이에 대응되는 출력으로서, 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태(전압값, 전류값 등)를 출력하도록 무인기 운항 학습모델을 학습할 수 있다.
S603 단계와 S604 단계에서, 무인기 품질 확인 시스템이 무인기 운항 학습모델의 입력 및 목적변수를 설정하고, 설정된 데이터를 사용하여 학습을 수행하는 것을 예시하였으나. 본 개시가 이를 한정하는 것은 아니다. 무인기 운항 학습모델의 입력 및 목적변수에 사용된 데이터 또는 정보는 다양하게 변경될 수 있다. 예를 들어, 무인기의 운항시 기상정보 또는 환경정보가 배터리의 소모에 영향을 미칠 수 있다. 이를 고려하여, 무인기 품질 확인 시스템은 하드웨어 장치에 대한 정보와 함께, 기상정보 또는 환경정보를 무인기 운항 학습모델의 입력으로 설정할 수 있다.
또 다른 예로서, 가상 무인기의 운항을 수행하면서, 무인기에 구비된 다양한 하드웨어 장치가 배터리의 소모에 영향을 미칠 수 있다. 이에 기초하여, 무인기 품질 확인 시스템은 하드웨어 장치, 예컨대, 모터, ESC, 프로펠러, 센서, 위치정보 확인 모듈 등의 세부 정보를 확인하고, 확인된 정보를 무인기 운항 학습모델의 입력으로 설정할 수 있다.
또 다른 예로서, 무인기가 운항되는 위치에 따라, 무인기의 위치를 확인하는 알고리즘이 다르게 동작할 수 있다. 예컨대, 무인기가 음영 지역이 없는 지역에서 운행될 경우, GPS, 또는 GLONASS, Beidou, Galileo와 같은 GNSS 를 통해 위치를 확인하지만, 음영지역이 존재하는 도심지역에서는 관성 측정 장치(IMU; Inertial Measurement Unit)를 통해 검출되는 정보를 사용하여 위치정보를 추정하는 동작을 수행할 수 있다. 이와 같이, 음영지역과 비 음영지역에서 소모되는 전력이 다르게 나타나므로, 무인기 품질 확인 시스템은 음영지역 진입여부 또는 음영지역에 머무르는 시간 등을 함께 무인기 운항 학습모델의 입력으로 설정할 수 있다.
비록, 본 개시의 일 실시예에서, S602 단계에서 선택된 대상이 배터리임을 예시하고 있으나, 본 개시가 이를 한정하는 것은 아니며, S602 단계에서 선택되는 대상은 다양하게 변경될 수 있다. 예를 들어, S602 단계에서 선택된 대상은 무인기에 구비된 프로펠러 장치일 수 있다.
이하, S602 단계에서 선택된 대상은 무인기에 구비된 프로펠러 장치일 경우, 무인기 운항 학습모델의 입력 및 목적변수로 설정되는 데이터 또는 정보를 예시한다.
S603 단계에서, 무인기 품질 확인 시스템은, 프로펠라의 재질, 두께, 모양, 크기, 질량 등에 대한 정보를 입력으로 설정하고, 프로펠라의 마모 정도를 목적변수로 설정할 수 있다.
다른 예로서, 대기 환경, 동역학 모델에 의해 운영 중의 마찰 등에 의한 마모, 예기치 않은 충돌에 의한 마모, 전리층 폭풍이나 기타 지엽적인 바람에 의한 영향 등 위험 요인 등이 프로펠라의 마모 정도에 여향을 미칠 수 있다. 따라서, 무인기 품질 확인 시스템은 기상정보 또는 환경정보를 무인기 운항 학습모델의 입력으로 설정할 수 있다.
전술한 동작을 통해 설정된 데이터 또는 정보를 기반으로, S604 단계에서, 무인기 품질 확인 시스템은, 무인기 운항 학습모델에 대한 학습을 수행할 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 방법의 순서를 예시하는 도면이다.
본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 방법은 전술한 무인기 품질 확인 시스템에 의해 수행될 수 있다.
도 7을 참조하면, 무인기 품질 확인 시스템은 품질 평가를 수행할 대상 개체를 선택 또는 입력받을 수 있다(S701). 예를 들어, 무인기 품질 확인 시스템은 품질 평가를 수행할 대상 개체를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스 또는 메뉴를 제공할 수 있다. 예를 들어, 대상 개체를 입력할 수 있는 사용자 인터페이스 또는 메뉴는 품질 평가를 수행할 대상 개체의 목록(예, 배터리, 모터, ESC, 프로펠러, 위치확인모듈, 센서 등)을 제공하고, 제공되는 목록 중 적어도 하나의 대상 개체를 선택 또는 입력하도록 구성될 수 있다.
적어도 하나의 대상 개체가 선택 또는 입력됨에 따라, 무인기 품질 확인 시스템은 가상 무인기를 구성하고, 구성된 가상의 무인기에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있다(S702).
구체적으로, 무인기 품질 확인 시스템은 품질 평가를 수행할 무인기를 구성할 수 있다. 예를 들어, 무인기 품질 확인 시스템은 무인기에 구비되는 운항 제어부(FC), 미션 제어부(MC), 및 통신모듈 등과 동일한 알고리즘으로 구동되도록 가상의 제어모듈(가상의 운항 제어부(FC), 미션 제어부(MC), 및 통신모듈)을 구성할 수 있다. 그리고, 무인기 품질 확인 시스템은 무인기의 하드웨어 장치에 대한 정보를 반영하여 가상의 무인기를 구성할 수 있다. 그리고, 무인기 품질 확인 시스템은 무인기가 이동되는 위치의 기상정보 또는 환경정보를 확인할 수 있다.
이후, 무인기 품질 확인 시스템은 기상정보 또는 환경정보를 고려하여, 가상 무인기에 대한 시뮬레이션을 수행한다. 이때, 무인기 품질 확인 시스템은 가상의 무인기를 구동하면서 무인기에 구비된 하드웨어 장치에 대한 정보를 모니터링하고, 모니터링을 통해 확인되는 정보를 데이터베이스에 저장할 수 있다(S703).
다음으로, 무인기 품질 확인 시스템은 품질 평가를 수행할 대상 개체에 맞는 정보를 검출할 수 있다(S704).
무인기 품질 확인 시스템은 품질 평가를 수행할 대상 개체별로 입력 및 출력되는 정보가 다르게 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 5에 예시되는 바와 같이, 대상 개체가 배터리일 경우, 무인기 운항 학습모델은 배터리의 종류, 배터리의 종류별 수명, 모터의 세부정보, ESC의 세부정보, 프로펠러의 세부정보, 센서의 세부정보, 위치정보 확인 모듈의 세부 정보 중, 적어도 하나를 입력받고, 그에 대응되는 출력으로서 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태(전압값, 전류값 등)를 출력하도록 구성된 모델일 수 있다. 다른 예로서, 대상 개체가 프로펠러 장치일 경우 프로펠라의 재질, 두께, 모양, 크기, 질량 등에 대한 정보, 기상정보 또는 환경정보 등을 입력받고 프로펠러 장치의 마모 상태를 출력하도록 구성된 모델일 수 있다.
이에 따라, 무인기 품질 확인 시스템은 품질을 평가할 대상 개체가 배터리일 경우, S703 단계에서 확인 및 저장되는 정보 중, 배터리의 종류, 배터리의 종류별 수명, 모터의 세부정보, ESC의 세부정보, 프로펠러의 세부정보, 센서의 세부정보, 위치정보 확인 모듈의 세부 정보 중, 적어도 하나를 검출할 수 있다.
다음으로, S705 단계에서, 무인기 품질 확인 시스템은 품질 평가를 수행할 대상 개체에 맞는 무인기 운항 학습모델을 확인할 수 있다. 그리고, 무인기 품질 확인 시스템은 대상 개체에 맞는 무인기 운항 학습모델에, 앞서 검출된 정보(예, 배터리의 종류, 배터리의 종류별 수명, 모터의 세부정보, ESC의 세부정보, 프로펠러의 세부정보, 센서의 세부정보, 위치정보 확인 모듈의 세부 정보 등)를 입력하고, 무인기 운항 학습모델을 통해 출력되는 정보(예, 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태(전압값, 전류값 등))를 확인할 수 있다.
나아가, 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태는 시간변화에 따라 배터리를 얼마만큼 소모하는지를 확인할 수 있다. 이에 기초하여, 무인기 품질 확인 시스템은 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태를 통해 배터리의 소모 패턴을 품질 평가 정보로서 확인할 수 있다(S706). 또한, 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태를 사용하여 배터리의 잔량이 얼마만큼 남아있는지를 확인할 수 있으므로, 무인기 품질 확인 시스템은 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태를 통해 배터리의 수명패턴을 확인하고, 이(배터리의 수명패턴)를 품질 평가 정보로서 확인할 수 있다.
비록, 본 개시의 일 실시예에서, 품질 평가를 수행할 대상 개체가 배터리인 것을 고려하여, 무인기 품질 확인 방법의 순서를 예시하였다. 그러나, 본 개시가 이를 한정하는 것은 아니며, 품질 평가를 수행할 대상 개체는 다양하게 변경될 수 있으며, 이에 대응하여 품질 평가 결과 역시 다양하게 변경될 수 있다.
전술한 본 개시의 일 실시예에 따른 무인기 품질 확인 시스템 및 방법에 따라, 밧데리 잔여량 계산 및 경계에서의 무인기 대응 상황보다 시뮬레이션을 통하여 더 정확하게 센서 별 패턴 및 전원 사용량 등에 대한 기계학습된 데이터 정보로 정확한 계산이 가능하다. 또한, 환경정보 및 기상정보를 이용하여 정확한 패턴 파악이 가능하며, 실제 무인기 적용 시에 더 정확하게 밧데리의 사용 및 위치획득, 리턴이 가능하다. 또한, 시뮬레이션을 통해 무인기 운항 학습모델의 학습을 수행하고, 무인기 운항 학습모델을 사용하여 무인기에 구비되는 장치의 품질을 평가함으로써, 무인기의 품질을 평가하면서 발생될 수 있는 위험 상황을 미리 장지할 수 있다. 나아가, 실제 환경의 결과를 고려하여 학습을 수행하므로, 정확도가 품질 평가 결과를 확인할 수 있다.

Claims (20)

  1. 무인기 시스템에 있어서,
    무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 확인하고 가상의 무인기를 구성하는 가상의 무인기 구성부와,
    상기 가상의 무인기에 대한 시뮬레이션을 수행하는 무인기 시뮬레이터와,
    상기 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 입력으로 하고, 상기 시뮬레이션 결과를 출력으로 하는 무인기 운항 학습모델의 학습을 제어하는 무인기 운항 학습부와,
    상기 무인기 운항 학습모델을 사용하여 상기 무인기에 구비된 적어도 하나의 대상물에 대한 품질을 평가하는 품질 평가부; 및
    상기 무인기가 이동되는 위치의 기상정보 또는 환경정보를 확인하고, 확인된 상기 기상정보 또는 환경정보를 상기 무인기 시뮬레이터로 제공하는 기상/환경 정보 확인부를 포함하고,
    상기 무인기 운항 학습부는,
    프로펠러 장치의 상세정보로서 상기 프로펠러 장치의 재질, 상기 프로펠러 장치의 두께, 상기 프로펠러 장치의 모양, 상기 프로펠러 장치의 크기, 및 상기 프로펠러 장치의 질량 중 적어도 하나를 상기 무인기 운항 학습모델의 입력으로 설정하고,
    상기 시뮬레이션 결과는 상기 프로펠러 장치의 마모 정도를 포함하는,
    무인기 품질 확인 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보는,
    배터리의 상세정보(Specification), 모터의 상세정보, ESC의 상세정보, 프로펠러 장치의 상세정보, 센서의 상세정보, 위치정보 확인 모듈의 상세정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인기 품질 확인 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 무인기 운항 학습부는,
    상기 기상정보 또는 환경정보를 상기 무인기 운항 학습모델의 입력으로 추가하는 것을 특징으로 하는 무인기 품질 확인 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 시뮬레이션 결과는,
    그래프 형태로 구성된 배터리의 상태정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인기 품질 확인 시스템.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 품질 평가부는,
    상기 무인기 운항 학습모델에, 상기 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 입력하고,
    상기 무인기 운항 학습모델에서 출력되는 결과를 확인하고,
    상기 무인기 운항 학습모델에서 출력되는 결과에 기초하여 상기 무인기에 구비된 적어도 하나의 대상물에 대한 품질을 평가하는 것을 특징으로 하는 무인기 품질 확인 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 품질 평가부는,
    상기 기상정보 또는 환경정보를 상기 무인기 운항 학습모델의 입력으로 추가하고,
    상기 무인기 운항 학습모델에서 출력되는 결과에 기초하여 상기 무인기에 구비된 적어도 하나의 대상물에 대한 품질을 평가하는 것을 특징으로 하는 무인기 품질 확인 시스템.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 무인기에 구비된 적어도 하나의 대상물은,
    상기 무인기에 구비된 배터리 또는 프로펠러 장치인 것을 것을 특징으로 하는 무인기 품질 확인 시스템.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 무인기 시뮬레이터는,
    GNSS 신호 생성 장치와 연결되어 특정 위치에 대한 GNSS 데이터를 수집하고, 수집된 GNSS 데이터를 맵 상에 매핑하여 관리하고,
    상기 품질 평가부는,
    상기 무인기에 구비된 위치 확인 모듈을 통해 확인되는 정밀한 위치 확인 정보와 상기 GNSS 데이터로 추정된 위치결과 사이의 차이를 고려하여, 상기 위치 확인 모듈의 품질을 평가하는 것을 특징으로 하는 무인기 품질 확인 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 품질 평가부는,
    상기 무인기에 구비된 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서를 통해 출력되는 정보를 위치 확인 정보를 확인하고,
    상기 확인된 위치 확인 정보와 상기 GNSS 데이터 사이의 차이를 고려하여, 상기 IMU 센서의 품질을 평가하는 것을 특징으로 하는 무인기 품질 확인 시스템.
  13. 무인기 운항 학습모델의 학습 방법에 있어서,
    무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 확인하고 가상의 무인기를 구성하고, 상기 가상의 무인기에 대한 시뮬레이션을 수행하는 과정과,
    무인기 운항 학습모델의 학습을 수행할 대상을 확인하는 과정과,
    상기 학습을 수행할 대상을 고려하여, 상기 무인기 운항 학습모델의 입력과 목적변수를 설정하되, 상기 무인기 운항 학습모델의 입력과 목적변수는 상기 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보 및 상기 시뮬레이션 결과를 기반으로 하는 과정과,
    상기 무인기 운항 학습모델에 대한 학습을 수행하는 과정을 포함하되,
    상기 무인기 운항 학습모델의 목적변수로서 사용되는 상기 시뮬레이션 결과는 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태정보 또는 프로펠라 장치의 마모 정도를 포함하는,
    무인기 운항 학습모델의 학습 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 시뮬레이션을 수행하는 과정은,
    상기 무인기가 이동되는 위치의 기상정보 또는 환경정보를 확인하는 과정과,
    확인된 상기 기상정보 또는 환경정보를 반영하여 시뮬레이션을 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 무인기 운항 학습모델의 학습 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보는,
    배터리의 상세정보(Specification), 모터의 상세정보, ESC의 상세정보, 프로펠러 장치의 상세정보, 센서의 상세정보, 위치정보 확인 모듈의 상세정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인기 운항 학습모델의 학습 방법.
  16. 삭제
  17. 무인기 품질 확인 방법에 있어서,
    무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 확인하고 가상의 무인기를 구성하고, 상기 가상의 무인기에 대한 시뮬레이션을 수행하는 과정과,
    상기 무인기의 품질을 평가할 평가대상을 확인하는 과정과,
    상기 무인기의 품질을 평가할 대상을 고려하여, 상기 무인기에 포함된 하드웨어 장치에 대한 정보를 사용하여 무인기 운항 학습모델의 입력을 설정하는 과정과,
    상기 무인기 운항 학습모델의 결과를 확인하는 과정과,
    상기 무인기 운항 학습모델의 결과를 사용하여 상기 평가대상에 대한 품질을 확인하는 과정을 포함하되,
    상기 평가대상은 상기 무인기에 구비된 배터리 또는 프로펠러 장치이고,
    상기 시뮬레이션 결과는 그래프 형태로 구성된 배터리의 상태정보 또는 상기 프로펠러 장치의 마모 정도를 포함하는,
    무인기 품질 확인 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 무인기 운항 학습모델의 입력을 설정하는 과정은,
    기상정보 또는 환경정보를 상기 무인기 운항 학습모델의 입력으로 추가하는 과정을 포함하는 무인기 품질 확인 방법.
  19. 삭제
  20. 제17항에 있어서,
    상기 평가대상에 대한 품질을 확인하는 과정은,
    상기 무인기에 구비된 위치 확인 모듈을 통해 확인되는 정밀한 위치 확인 정보 및 상기 가상의 무인기에 대한 시뮬레이션을 위해 미리 구축된 GNSS 데이터로 추정된 위치결과 사이의 차이를 고려하여, 상기 위치 확인 모듈의 품질을 평가하는 것을 특징으로 하는 무인기 품질 확인 방법.
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