KR102575453B1 - Ai를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템 - Google Patents

Ai를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템에 관한 것으로서, 작업차량에 설치되어 해당 작업차량의 발전기에서 생성된 전력에 의해 충전되며, 상기 작업자량에 마련된 전장품 또는 작업용 기기에 전력을 공급하는 메인 배터리의 상태를 측정하는 제1측정모듈과, 상기 작업차량에 설치된 상기 작업용 기기에 전력을 공급하며, 상기 작업차량의 발전기에서 생성된 전력에 의해 충전되는 서브 배터리의 상태를 측정하는 제2측정모듈과, 상기 작업차량의 작동 상태 및 상기 작업용 기기의 작동 상태를 측정하는 제3측정모듈과, 상기 작업차량의 엔진이 시동시 상기 차량의 발전기에서 발생되는 전력을 상기 메인 배터리 또는 서브 배터리에 공급하는 제1컨버터 모듈과, 상기 작업용 기기가 작동시 상기 메인 배터리 또는 서브 배터리의 전력을 상기 작업용 기기에 공급하는 제2컨버터 모듈과, 상기 제1 내지 제3측정모듈에서 제공되는 측정 정보를 토대로 상기 작업차량 및 작업용 기기의 작동 상태 및 상기 메인 배터리와 서브 배터리의 상태에 따라 상기 메인 배터리 또는 서브 배터리가 충전되거나 상기 작업용 기기로 전력을 공급하도록 상기 제1 및 제2컨버터 모듈을 제어하는 제어유닛을 구비한다.
본 발명에 따른 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템은 작업용 기기가 설치된 작업 차량의 메인 배터리와, 상기 작업용 기기에 전력을 공급하는 서브 배터리의 상태 및 작업 상황에 따라 자동으로 해당 메인 배터리 및 서브 배터리의 충방전을 제어할 수 있으므로 보다 용이하게 효율적으로 배터리 관리가 가능하다는 장점이 있다.

Description

AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템{Battery management system for work vehicles using AI}
본 발명은 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 크레인과 같은 작업용 기기가 설치된 작업 차량의 메인 배터리와, 상기 작업용 기기에 전력을 공급하는 서브 배터리의 상태 및 작업 상황에 따라 해당 메인 배터리 및 서브 배터리의 충방전을 제어할 수 있는 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 고소작업차는 전신주 위에 설치되는 고압선로의 설치나 철거 또는 유지보수 등의 제반 공사를 위하여 작업자가 탑승하여 소정 고도에서 작업할 수 있도록 하는 장비를 말한다.
상기 고소작업차는 주행을 위한 차체의 상부에 신축가능한 복수의 붐으로 이루어진 크레인이 설치되어 차체에서 회동가능하도록 배치된다. 또한, 상기 크레인의 말단부에는 버킷(bucket)이 결합되어 작업자가 내부에 탑승하여 작업하거나 장비들을 수납할 수 있는 구조로 되어 있다.
이와 같은 고소작업차는 고압선로에서의 작업을 위한 장비로서, 크레인의 붐과 버킷 및 연결부위는 절연재질로 구성된다. 종래의 크레인은 복수의 붐이 결합하여 별도의 전동기기에 의해 신축작동할 수 있도록 배치된다. 상기 크레인은 버킷, 크레인 본체와 결합하는 고정붐, 일단부에서 버킷과 연결되는 말단붐 및 상기 고정붐과 말단붐 사이에서 신축작동을 하는 신축붐으로 구성된다.
한편, 고소작업차에서 작업자가 사용하기 위한 전기적 장비들은 충전을 하여 사용을 하는데, 고소작업차의 버킷 내부에서 상기 장비들에 전력을 공급할 수 있는 수단이 요구된다. 해당 크레인 및 장비들에 전력을 공급하기 위해 별도의 배터리가 설치될 수 있다.
종래에는 차량의 메인 배터리와 작업용 기기에 전력을 공급하는 서브 배터리의 충방전을 작업자가 수동으로 제어하는데, 작업자가 해당 배터리들의 상태를 파악하기 어려워 배터리가 비효율적으로 관리되며, 번거러운 단점이 있었다.
등록특허공보 제10-0485822호: 고소작업장치
본 발명은 상기와 같은 문제점을 개선하기 위해 창안된 것으로서, 크레인과 같은 작업용 기기가 설치된 작업 차량의 메인 배터리와, 상기 작업용 기기에 전력을 공급하는 서브 배터리의 상태 및 작업 상황에 따라 해당 메인 배터리 및 서브 배터리의 충방전을 제어할 수 있는 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템은 작업차량에 설치되어 해당 작업차량의 발전기에서 생성된 전력에 의해 충전되며, 상기 작업자량에 마련된 전장품 또는 작업용 기기에 전력을 공급하는 메인 배터리의 상태를 측정하는 제1측정모듈과, 상기 작업차량에 설치된 상기 작업용 기기에 전력을 공급하며, 상기 작업차량의 발전기에서 생성된 전력에 의해 충전되는 서브 배터리의 상태를 측정하는 제2측정모듈과, 상기 작업차량의 작동 상태 및 상기 작업용 기기의 작동 상태를 측정하는 제3측정모듈과, 상기 작업차량의 엔진이 시동시 상기 차량의 발전기에서 발생되는 전력을 상기 메인 배터리 또는 서브 배터리에 공급하는 제1컨버터 모듈과, 상기 작업용 기기가 작동시 상기 메인 배터리 또는 서브 배터리의 전력을 상기 작업용 기기에 공급하는 제2컨버터 모듈과, 상기 제1 내지 제3측정모듈에서 제공되는 측정 정보를 토대로 상기 작업차량 및 작업용 기기의 작동 상태 및 상기 메인 배터리와 서브 배터리의 상태에 따라 상기 메인 배터리 또는 서브 배터리가 충전되거나 상기 작업용 기기로 전력을 공급하도록 상기 제1 및 제2컨버터 모듈을 제어하는 제어유닛을 구비한다.
상기 제어유닛은 작업차량 및 작업용 기기의 작동상태 및 메인 배터리와 서브 배터리의 상태에 따라 상기 메인 배터리 및 서브 배터리의 충방전 여부를 결정하기 기구축된 신경망 모델에, 상기 제1 내지 제3측정모듈에서 제공되는 측정 정보를 적용하여 상기 메인 배터리와 서브 배터리의 충방전 여부를 결정하는 판별부와, 상기 판별부에서 결정된 정보에 따라 상기 메인 배터리 및 서브 배터리가 충전 또는 방전되도록 상기 제1 및 제2컨버터 모듈을 제어하는 제어모듈을 구비한다.
한편, 본 발명에 따른 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템은 상기 작업차량에 마련되며, 상기 작업차량을 기준으로 기설정된 비행영역을 비행할 수 있는 드론과, 상기 드론에 설치되어 상기 드론이 비행시 상기 비행영역에 입사되는 태양광의 광량을 측정하는 광량측정부와, 상기 드론에 탈착가능하게 마련되며, 입사되는 태양광에 의해 전력을 생성하고, 생성된 전력을 상기 서브 배터리에 공급하는 발전유닛과, 상기 광량측정부에서 측정된 정보를 토대호 상기 비행영역 중 상기 발전유닛에서 상기 서브 배터리의 충전이 가능한 전력이 생성될 수 있는 발전위치를 선별하는 위치선별부와, 상기 제2측정모듈에서 제공되는 측정정보를 토대로 상기 서브 배터리의 충전량이 기설정된 제1임계 충전량 이하일 경우, 상기 비행영역을 비행하도록 상기 드론을 제어하고, 상기 서브 배터리의 충전량이 상기 제1임계 충전량보다 낮은 제2임계 충전량 이하일 경우, 상기 발전유닛이 발전하여 상기 서브 배터리가 충전될 수 있도록 상기 발전유닛이 장착된 상기 드론이 상기 발전위치로 이동하여 착륙할 수 있도록 상기 드론을 제어하는 비행 제어부를 더 구비할 수도 있다.
상기 광량측정부는 상기 드론에 설치되어 지면을 촬영하는 카메라와, 상기 카메라에서 촬영된 영상에서 각 부분의 명암을 분석하여 상기 카메라에 의해 촬영된 영역에 입사된 태양광의 광량을 산출하는 광량산출모듈을 구비한다.
상기 작업차량의 상부에 마련된 식별마커와, 상기 드론에 설치되어 해당 드론의 위치정보를 생성하는 지피에스 모듈을 더 구비하고, 상기 비행 제어부는 상기 카메라에서 촬영된 영상에서 상기 식별마커가 식별될 경우, 상기 지피에스 모듈에서 제공받은 상기 드론의 현재 위치가 해당 드론의 비행 초기 위치와 상이하면 해당 드론의 현재 위치를 중심으로 상기 비행영역에 대응되는 범위를 갖는 기준범위 내를 비행하도록 상기 드론을 재설정할 수 있다.
본 발명에 따른 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템은 작업용 기기가 설치된 작업 차량의 메인 배터리와, 상기 작업용 기기에 전력을 공급하는 서브 배터리의 상태 및 작업 상황에 따라 자동으로 해당 메인 배터리 및 서브 배터리의 충방전을 제어할 수 있으므로 보다 용이하게 효율적으로 배터리 관리가 가능하다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템에 대한 개념도이고,
도 2 및 도 3은 도 1의 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템에 대한 블럭도이고,
도 4는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템에 대한 블럭도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템에 대해 상세히 설명한다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 첨부된 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하여 도시한 것이다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1 내지 도 3에는 본 발명에 따른 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템(100)이 도시되어 있다.
도면을 참조하면, 작업차량(10)에 설치되어 해당 작업차량(10)의 발전기(15)에서 생성된 전력에 의해 충전되며, 상기 작업자량에 마련된 전장품 또는 작업용 기기(11)에 전력을 공급하는 메인 배터리(12)의 상태를 측정하는 제1측정모듈(110)과, 상기 작업차량(10)에 설치된 상기 작업용 기기(11)에 전력을 공급하며, 상기 작업차량(10)의 발전기(15)에서 생성된 전력에 의해 충전되는 서브 배터리(13)의 상태를 측정하는 제2측정모듈(120)과, 상기 작업차량(10)의 작동 상태 및 상기 작업용 기기(11)의 작동 상태를 측정하는 제3측정모듈(130)과, 상기 작업차량(10)의 엔진이 시동시 상기 차량의 발전기(15)에서 발생되는 전력을 상기 메인 배터리(12) 또는 서브 배터리(13)에 공급하는 제1컨버터 모듈(140)과, 상기 작업용 기기(11)가 작동시 상기 메인 배터리(12) 또는 서브 배터리(13)의 전력을 상기 작업용 기기(11)에 공급하는 제2컨버터 모듈(150)과, 상기 제1 내지 제3측정모듈(110,120,130)에서 제공되는 측정 정보를 토대로 상기 작업차량(10) 및 작업용 기기(11)의 작동 상태 및 상기 메인 배터리(12)와 서브 배터리(13)의 상태에 따라 상기 메인 배터리(12) 또는 서브 배터리(13)가 충전되거나 상기 작업용 기기(11)로 전력을 공급하도록 상기 제1 및 제2컨버터 모듈(140,150)을 제어하는 제어유닛(160)을 구비한다.
여기서, 상기 작업차량(10)은 도면에 도시되진 않았지만, 작업용 기기(11)가 설치된 본체와, 상기 본체에 설치되어 상기 본체를 이동시키는 구동유닛과, 상기 본체의 이동방향을 조향할 수 있도록 상기 본체에 마련된 조향유닛을 구비한다. 상기 구동유닛은 본체의 전방에, 좌우방향으로 회동가능하게 설치된 복수의 전륜과, 본체의 후방에 설치된 복수의 후륜과, 상기 본체에 설치되어, 공급되는 원료에 의해 회전력을 발생시키는 엔진과, 상기 엔진에서 발생된 회전력을 전륜 또는 후륜에 제공하는 동력전달부와, 상기 엔진에 설치되어 엔진에서 발생된 회전력에 의해 전력을 발생시키는 발전기(15)를 구비한다. 조향유닛은 도면에 도시되진 않았지만, 본체 탑승한 운전자가 핸들의 조작에 의해 본체의 주행방향이 변경되도록 상기 전륜을 회동시킨다. 해당 조향유닛 및 구동유닛은 작업차량(10)을 구동시키기 위해 종래에 일반적으로 사용되는 구동수단이므로 상세한 설명은 생략한다. 한편, 작업차량(10)은 본체에 설치되며, 발전기(15)에서 발생된 전력에 의해 충전되며, 상기 작업차량(10)에 마련된 공조기, 램프 등과 같은 전장품에 전력을 공급하는 메인 배터리(12)를 더 구비한다. 여기서, 메인 배터리(12)는 납축전지가 적용되는 것이 바람직하다.
또한, 상기 작업차량(10)은 온보드 진단기(OBD:On Board Diagnostics)를 더 구비할 수 있다. 상기 온보드 진단기는 작업차량(10)에 미리 구비되어 있는 차량 내부 센서로서, 예컨대, 엔진의 시동 여부, 속도 센서, 가속도 센서, 도어 개폐센서, 급정차 감지 센서, 브레이크 페달 조작 감지 센서 등을 통해서 작업차량(10)의 감속도 및 감가속도를 포함한 작업차량(10) 내 모든 주행정보를 감지할 뿐 아니라, 운행시간, 운행거리, 사고감지, 일정 운전 기간 중의 시간 및 거리, 급가속 및 급제동의 여부 등의 정보나 냉각수, 브레이크 오일, 엔진 오일, 엔진의 RPM, 진동, 소리, 타이어 공기압, 차량의 가속도, 감가속도, 평균속도, ABS 및 에어백 등 안전 장비 이상 유무, 배터리 전압 등을 수집할 수 있는 장치일 수 있다.
한편, 상기 적업용 기기는 작업차량(10)의 본체에 설치되는 것으로서, 크레인과 같이 작업자가 소정의 작업을 수행하기 위한 장비가 적용된다. 상기 작업차량(10)은 해당 작업용 기기(11)에 전력을 공급하기 위한 서브 배터리(13)를 구비한다. 여기서, 상기 서브 배터리(13)는 리튬 인산철 배터리가 적용되는 것이 바람직하다.
제1측정모듈(110)은 메인 배터리(12)에 설치되어 메인 배터리(12)의 상태를 측정한다. 이때, 제1측정모듈(110)은 메인 배터리(12)의 SOH(State Of Health), SOC(State Of Charge) 등을 측정한다. 여기서, 제1측정모듈(110)은 릴레이를 통한 내부인피던스 값을 확인하여 상기 SOH를 유추할 수 있다. 한편, 제1측정모듈(110)은 이에 한정하는 것이 아니라 메인 배터리(12)의 상태를 측정할 수 있는 측정수단이면 무엇이든 적용가능하다.
제2측정모듈(120)은 서브 배터리(13)에 설치되어 메인 배터리(12)의 상태를 측정한다. 이때, 제2측정모듈(120)은 서브 배터리(13)의 SOH(State Of Health), SOC(State Of Charge) 등을 측정한다. 여기서, 제2측정모듈(120)은 릴레이를 통한 내부인피던스 값을 확인하여 상기 SOH를 유추할 수 있다. 한편, 제2측정모듈(120)은 이에 한정하는 것이 아니라 서브 배터리(13)의 상태를 측정할 수 있는 측정수단이면 무엇이든 적용가능하다.
제3측정모듈(130)은 작업차량(10)의 온보드 진단기에 연결되어 해당 작업차량(10)의 작동상태를 측정할 수 있다. 여기서, 제3측정모듈(130)은 해당 작업차량(10)의 시동 유무, 이동유무, 속도 등을 측정할 수 있다. 또한, 상기 제3측정모듈(130)은 작업용 기기(11)에 연결되어 해당 작업용 기기(11)의 작동상태를 측정한다. 여기서, 제3측정모듈(130)은 해당 작업용 기기(11)를 작동시키기 위해 작업자가 조작하는 컨트롤 유닛(미도시)에 연결되어 해당 작업용 기기(11)의 작동상태에 대한 정보를 수집할 수도 있다. 한편, 제3측정모듈(130)은 이에 한정하는 것이 아니라 작업차량(10) 및 작업용 기기(11)에 연결되어 해당 작업차량(10) 및 작업용 기기(11)의 작동상태를 측정할 수 있는 측정수단이면 무엇이든 적용가능하다.
제1컨버터 모듈(140)은 작업차량(10)의 발전기(15)와, 메인 배터리(12) 및 서브 배터리(13)에 연결되어 발전기(15)에서 발생된 전력을 메인 배터리(12) 또는 서브 배터리(13) 중 어느 하나로 공급한다. 여기서, 제1컨버터 모듈(140)은 도면에 도시되진 않았지만, 발전기(15)에 발생된 전력을 상기 메인 배터리(12) 또는 서브 배터리(13)에 적합한 전류 및 전압으로 변환할 수 있는 전력 변환 수단이 마련되어 있다.
제2컨버터 모듈(150)은 작업용 기기(11)와, 메인 배터리(12) 및 서브 배터리(13)에 연결되어 메인 배터리(12) 또는 서브 배터리(13) 중 어느 하나의 전력을 상기 작업용 기기(11)에 공급한다. 여기서, 제2컨버터 모듈(150)은 도면에 도시되진 않았지만, 메인 배터리(12) 및 서브 배터리(13)에 충전된 전력을 상기 작업용 기기(11)에 적합한 전류 및 전압으로 변환할 수 있는 전력 변환 수단이 마련되어 있다.
제어유닛(160)은 상기 메인 배터리(12)와 서브 배터리(13)의 충방전 여부를 결정하는 판별부(161)와, 상기 판별부(161)에서 결정된 정보에 따라 상기 메인 배터리(12) 및 서브 배터리(13)가 충전 또는 방전되도록 상기 제1 및 제2컨버터 모듈(140,150)을 제어하는 제어모듈(162)을 구비한다.
상기 판별부(161)는 작업차량(10) 및 작업용 기기(11)의 작동상태 및 메인 배터리(12)와 서브 배터리(13)의 상태에 따라 상기 메인 배터리(12) 및 서브 배터리(13)의 충방전 여부를 결정하기 기구축된 신경망 모델에, 상기 제1 내지 제3측정모듈(110,120,130)에서 제공되는 측정 정보를 적용하여 상기 메인 배터리(12)와 서브 배터리(13)의 충방전 여부를 결정한다.
상기 신경망 모델은 제작자로부터 기입력된 다수의 학습데이터를 지도학습(Supervised Learning)기법에 따라 처리하여 구축된다. 여기서, 학습 데이터는 작업차량(10) 및 작업용 기기(11)의 작동상태 및 메인 배터리(12)와 서브 배터리(13)의 상태에 따른 메인 배터리(12) 및 서브 배터리(13)의 충방전 작동에 대한 다수의 데이터가 적용된다. 여기서, 상기 신경망 모델은 합성곱 신경망(CNN:Convolutional Neural Network)가 적용될 수 있으나, 이에 한정하는 것이 아니라 메인 배터리(12) 및 서브 배터리(13)의 충방전 여부를 결정할 수 있는 신경망 모델이면 무엇이든 적용가능하다. 판별부(161)는 상기 제1 내지 제3측정모듈(110,120,130)에서 제공되는 측정정보를 해당 신경망 모델에 적용하여 메인 배터리(12)와 서브 배터리(13)의 충방전 여부를 결정한다.
제어모듈(162)은 제1 및 제2컨버터 모듈(140,150)에 연결되어 판별부(161)에서 제공되는 메인 배터리(12) 및 서브 배터리(13)의 충방전에 대한 결정 정보에 따라 제1 및 제2컨버터 모듈(140,150)을 제어한다.
상술된 바와 같이 구성된 본 발명에 따른 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템(100)은 작업용 기기(11)가 설치된 작업 차량의 메인 배터리(12)와, 상기 작업용 기기(11)에 전력을 공급하는 서브 배터리(13)의 상태 및 작업 상황에 따라 자동으로 해당 메인 배터리(12) 및 서브 배터리(13)의 충방전을 제어할 수 있으므로 보다 용이하게 효율적으로 배터리 관리가 가능하다는 장점이 있다.
한편, 도 4에는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템(200)이 도시되어 있다.
앞서 도시된 도면에서와 동일한 기능을 하는 요소는 동일 참조부호로 표기한다.
도면을 참조하면, 상기 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템(200)은 상기 작업차량(10)에 마련되며, 상기 작업차량(10)을 기준으로 기설정된 비행영역을 비행할 수 있는 드론(210)과, 상기 드론(210)에 설치되어 상기 드론(210)이 비행시 상기 비행영역에 입사되는 태양광의 광량을 측정하는 광량측정부(220)와, 상기 드론(210)에 탈착가능하게 마련되며, 입사되는 태양광에 의해 전력을 생성하고, 생성된 전력을 상기 서브 배터리(13)에 공급하는 발전유닛(230)과, 상기 광량측정부(220)에서 측정된 정보를 토대로 상기 발전유닛(230)에서 상기 서브 배터리(13)의 충전이 가능한 전력이 생성될 수 있는 발전위치를 선별하는 위치선별부(240)와, 상기 드론(210)을 제어하는 비행 제어부(250)를 구비한다.
상기 드론(210)은 도면에 도시되진 않았지만, 비행몸체와, 상기 비행몸체에 설치되어 상기 비행몸체의 비행이 가능하도록 추진력을 제공하는 추진부를 구비한다. 상기 비행몸체는 메인바디와, 상기 메인바디의 중심부를 기준으로 방사상으로 연장되며, 단부에 상기 추진부가 설치된 다수의 지지대를 구비한다. 상기 메인바디는 내부에 후술되는 추진부의 회전모터들에 전원을 공급하기 위한 배터리가 수용될 수 있는 수용공간이 마련된다. 상기 메인바디는 소정의 강도를 갖고, 성형성이 우수한 플라스틱과 같은 합성수지재로 형성되는 것이 바람직하다. 지지대는 메인바디의 중심을 기준으로 방사상으로 연장형성되며, 단부에는 후술되는 추진부의 회전모터가 설치될 수 있도록 인입구(미도시)가 형성되어 있다. 추진부는 상기 지지대들의 단부에 각각 설치되는 다수의 회전모터와, 상기 회전모터들에 의해 회전가능하게 설치된 다수의 프로펠러를 구비한다. 회전모터는 지지대의 인입구에 설치되는데, 구동축이 상측을 향하도록 설치되는 것이 바람직하다. 회전모터는 외부로부터 공급된 전원에 의해 회전력을 발생시키는 전기모터가 적용된다. 상기 프로펠러는 회전모터들의 구동축에 각각 결합되어 회전모터들에 의해 회전하며, 하방으로 공기를 강제 송풍시켜 비행몸체에 추진력을 제공한다. 한편, 드론(210)은 지면에 착륙시 상기 비행몸체를 상기 지면으로부터 상측으로 이격되게 지지할 수 있도록 상기 메인바디에 설치된 랜딩부를 구비한다. 상기 랜딩부는 상기 비행몸체로부터 하방으로 소정길이 연장되며, 상호 이격되게 형성된 다수의 랜딩다리를 구비한다.
한편, 드론(210)은 배행 중 장애물을 회피할 수 있도록 회피유닛(미도시)가 마련되어 있다. 상기 회피유닛은 상기 비행몸체에 설치되며, 상기 비행몸체 주위의 장애물을 감지하는 감지센서와, 상기 감지센서에서 제공되는 감지정보를 토대로 비행몸체가 상기 장애물이 충돌하지 않도록 해당 장애물을 회피하여 비행하도록 상기 추진부를 제어하는 추진부 제어부를 구비한다. 여기서, 감지센서는 라이다(LiDAR) 센서가 적용된다. 또한, 드론(210)은 비행몸체의 위치 정보를 획득할 수 있도록 지피에스모듈(미도시)을 더 구비한다. 상기 지피에스모듈은 3개 이상의 지피에스 위성들로부터 제공받은 위치정보를 토대로 정확한 시간과 거리를 측정하여 3개의 각각 다른 거리를 삼각방법에 따라서 현재 드론(210)의 위치를 계산하며, 계산된 위치정보를 위치선별부(240)로 전달한다.
상기 광량측정부(220)는 상기 드론(210)에 설치되어 지면을 촬영하는 카메라(221)와, 상기 카메라(221)에서 촬영된 영상에서 각 부분의 명암을 분석하여 상기 카메라(221)에 의해 촬영된 영역의 입사된 태양광의 광량을 산출하는 광량산출모듈(222)을 구비한다.
상기 카메라(221)는 드론(210)의 메인바디 하부에 설치되어 메인바디의 하방을 촬영한다. 카메라(221)는 촬영된 영상을 광량산출모듈(222)에 제공한다. 한편, 카메라(221)는 촬영된 영상을 비행제어부에 전송할 수 있도록 통신모듈(미도시)을 더 구비할 수도 있다. 광량산출모듈(222)은 해당 영상에서 명암 차이를 분석하여, 입사된 태양광의 광량을 산출한다.
위치선별부(240)는 드론(210)의 위치감지센서에서 제공되는 비행몸체의 위치정보와, 광량산출모듈(222)에서 제공되는 광량정보를 토대로 드론(210)의 비행영역 중 상기 발전유닛(230)에서 상기 서브 배터리(13)의 충전이 가능한 전력이 생성될 수 있는 발전위치를 선별한다. 위치선별부(240)는 유선 또는 무선 통신망을 이용하여 선별된 발전위치에 대한 정보를 비행 제어부(250)에 전송한다.
발전유닛(230)은 도면에 도시되진 않았지만, 드론(210)의 메인바디에 착탈 가능하게 설치된 복수의 브라켓과 상기 브라켓에 설치되며, 입사되는 태양광에 의해 전력을 발생시키는 다수의 태양전지가 마련된 태양패널을 구비한다. 이때, 태양패널은 전력선을 통해 서브 배터리(13)에 설치되어, 발생된 전력을 해당 서브 배터리(13)로 공급한다. 상기 브라켓은 걸고리와 같이 메인바디에 탈착가능하게 결합될 수 있는 결합수단이면 무엇이든 적용가능하다.
비행 제어부(250)는 제2측정모듈(120)에서 제공되는 측정정보를 토대로 서브 배터리(13)의 충전량이 기설정된 제1임계 충전량 이하일 경우, 기설정된 비행영역을 비행하도록 드론(210)을 제어한다. 여기서, 비행영역은 작업차량(10)을 중심으로 소정의 반경을 갖는 원형의 영역이 적용된다. 또한, 제1임계 충전량은 서브 배터리(13)의 총 충전 용량의 50%가 적용되는 것이 바람직하다. 여기서, 비행 제어부(250)는 비행영역 내에서, 기설정 패턴으로 비행하고, 비행을 완료하면 작업차량(10)으로 복귀하도록 상기 드론(210)을 제어한다. 이때, 위치선별부(240)는 광량산출모듈(222)에서 제공되는 광량정보를 토대로 드론(210)의 비행영역 중 상기 발전유닛(230)에서 상기 서브 배터리(13)의 충전이 가능한 전력이 생성될 수 있는 발전위치를 선별한다. 또한, 작업자는 드론(210)이 복귀하면, 해당 드론(210)에 발전유닛(230)을 장착한다.
한편, 서브 배터리(13)의 충전량이 상기 제1임계 충전량보다 낮은 제2임계 충전량 이하일 경우, 비행 제어부(250)는 상기 발전유닛(230)이 발전하여 상기 서브 배터리(13)가 충전될 수 있도록 작업자에 의해 상기 발전유닛(230)이 장착된 상기 드론(210)이 상기 비행영역 중 상기 발전위치로 이동하여 착륙할 수 있도록 상기 드론(210)을 제어한다. 여기서, 제2임계 충전량은 서브 배터리(13)의 총 충전 용량의 15%가 적용되는 것이 바람직하다.
한편, 작업차량(10)의 상부에는 식별마커(미도시)가 마련될 수도 있다. 상기 식별마커는 상기 드론(210)에 설치된 카메라(221)에 촬영될 수 있도록 작업차량(10)의 상면 일측에 설치되며, 소정의 패턴을 갖는 문양이 마련되어 있다.
여기서, 비행 제어부(250)는 카메라(221)로부터 제공받은 촬영 영상에서, 해당 식별마커를 식별한다. 이때, 비행 제어부(250)는 상기 카메라(221)에서 촬영된 영상에서 상기 식별마커가 식별될 경우, 지피에스모듈로부터 해당 드론(210)의 위치에 대한 정보를 제공받는다. 여기서, 비행 제어부(250)는 상기 드론(210)의 현재 위치가 해당 드론(210)의 비행 초기 위치와 상이하면 상기 작업차량(10)이 초기위치에서 이동한 것으로 판단하고, 상기 드론(210)의 현재 위치를 중심으로 기준범위 내를 비행하도록 상기 드론(210)을 재설정한다. 이때, 상기 기준범위는 상기 비행영역에 대응되는 범위 즉, 드론(210)의 현지 위치를 중심으로 비행영역의 반경에 대응되는 반경을 갖는 원형의 영역이 적용된다. 상술된 바와 같이 비행 제어부(250)는 작업차량(10)이 이동시 이동된 위치를 기준으로 드론(210)이 비행하도록 드론(210)을 제어하므로 발전유닛(230)의 발전이 완료된 다음, 보다 용이하게 작업차량(10)으로 해당 드론(210)이 복귀할 수 있다.
상술된 바와 같이 본 발명의 AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템(200)은 드론(210)에 장착된 발전유닛(230)을 통해 서브 배터리(13)의 충전이 요구될 경우, 용이하게 서브 배터리(13)를 충전할 수 있다는 장점이 있다.
제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.
100: AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템
110: 제1측정모듈
120: 제2측정모듈
130: 제3측정모듈
140: 제1컨버터 모듈
150: 제2컨버터 모듈
160: 제어유닛
161: 판별부
162: 제어모듈

Claims (5)

  1. 작업차량에 설치되어 해당 작업차량의 발전기에서 생성된 전력에 의해 충전되며, 상기 작업차량에 마련된 전장품 또는 작업용 기기에 전력을 공급하는 메인 배터리의 상태를 측정하는 제1측정모듈;
    상기 작업차량에 설치된 상기 작업용 기기에 전력을 공급하며, 상기 작업차량의 발전기에서 생성된 전력에 의해 충전되는 서브 배터리의 상태를 측정하는 제2측정모듈;
    상기 작업차량의 작동 상태 및 상기 작업용 기기의 작동 상태를 측정하는 제3측정모듈;
    상기 작업차량의 엔진이 시동시 상기 차량의 발전기에서 발생되는 전력을 상기 메인 배터리 또는 서브 배터리에 공급하는 제1컨버터 모듈;
    상기 작업용 기기가 작동시 상기 메인 배터리 또는 서브 배터리의 전력을 상기 작업용 기기에 공급하는 제2컨버터 모듈;
    상기 제1 내지 제3측정모듈에서 제공되는 측정 정보를 토대로 상기 작업차량 및 작업용 기기의 작동 상태 및 상기 메인 배터리와 서브 배터리의 상태에 따라 상기 메인 배터리 또는 서브 배터리가 충전되거나 상기 작업용 기기로 전력을 공급하도록 상기 제1 및 제2컨버터 모듈을 제어하는 제어유닛;을 구비하는,
    AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어유닛은
    작업차량 및 작업용 기기의 작동상태 및 메인 배터리와 서브 배터리의 상태에 따라 상기 메인 배터리 및 서브 배터리의 충방전 여부를 결정하기 기구축된 신경망 모델에, 상기 제1 내지 제3측정모듈에서 제공되는 측정 정보를 적용하여 상기 메인 배터리와 서브 배터리의 충방전 여부를 결정하는 판별부; 및
    상기 판별부에서 결정된 정보에 따라 상기 메인 배터리 및 서브 배터리가 충전 또는 방전되도록 상기 제1 및 제2컨버터 모듈을 제어하는 제어모듈;을 구비하는,
    AI를 이용한 작업 차량용 배터리 관리 시스템.
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  4. 삭제
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