KR102662376B1

KR102662376B1 - 약제 살포용 방제 드론 및 그 구동 방법

Info

Publication number: KR102662376B1
Application number: KR1020220051188A
Authority: KR
Inventors: 정문언; 채두현
Original assignee: 주식회사 옥토텍
Priority date: 2022-04-26
Filing date: 2022-04-26
Publication date: 2024-05-02
Also published as: KR20230152196A

Abstract

약제 살포용 방제 드론 및 그 구동 방법이 개시된다. 약제 살포용 방제 드론은, 작업 구역에 분산 배치된 스폿 위치 발신기들로부터 수신되는 위치 정보를 이용하여 방제 영역을 설정하는 방제 영역 결정부; 상기 방제 드론에 가해지는 바람의 풍향과 풍속을 센싱하는 풍향풍속 센서를 포함하는 센서 유닛; 및 미리 기계 학습된 분사 모델을 이용하여, 상기 방제 영역을 대상으로 약제를 살포하기 위한 상기 방제 드론의 비행 경로 및 비행 고도를 결정하는 분석부를 포함한다.

Description

약제 살포용 방제 드론 및 그 구동 방법{Dron for spraying agricultural chemicals and driving method thereof}

본 발명은 약제 살포용 방제 드론 및 그 구동 방법에 관한 것이다.

초기에 군사용으로 개발된 드론은 운반 및 보관의 편리성, 조작 용이성으로 인해 방송 촬영용으로 많이 사용된다.

또한, 드론은 언제 어디서든 이륙과 착륙이 용이한 장점이 있어, 최근에는 재난 재해 모니터링, 물류 운반, 산불 진화, 농약 살포 등과 같이 그 활용 분야가 넓어지고 있다.

드론을 이용하여 특정 영역에 농약을 살포하고자 하는 경우, 원하는 영역에 전체적으로 충분한 농도로 농약이 살포될 필요가 있다.

그러나, 농약 살포용 드론은 드론의 진행 방향이나 비행 각도에 따라 의도하지 않은 방향으로 농약을 분사하기도 하고, 또한 분사된 농약이 바람에 의해 의도하지 않은 영역에 낙하되는 문제점도 있다.

또한, 농약 살포용 드론의 비행 고도의 변동에 따라, 좁은 면적을 대상으로 농약이 분사되기도 하고, 넓은 면적을 대상으로 농약이 분사되기도 하여 각 영역별로 살포된 농약의 양이 매우 불균일해지는 문제점도 있다.

한국등록특허 제10-1801746호

본 발명은 바람이 부는 날씨이거나 방제 드론의 비행 고도의 높고 낮음에 관계없이 방제 영역 전체에 적정한 도포양으로 약제가 살포될 수 있도록 하는 약제 살포용 방제 드론 및 그 구동 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명은 분사된 약제가 낙하된 약제 도달 영역이 방제 드론을 기준하여 일정하게 위치되도록 하고, 비행 고도에 관계없이 약제 도달 영역의 면적이 유지되도록 함으로써 방제 영역에서 누락된 부분없이 적정한 도포양으로 약제가 도포될 수 있도록 하는 약제 살포용 방제 드론 및 그 구동 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명은 바람이 방향에 기반하여 드론의 비행 경로를 결정함으로써, 상대적으로 작은 배터리 소모량으로 약제 분사 작업이 완료될 수 있도록 하는 약제 살포용 방제 드론 및 그 구동 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명은 분사될 약제의 위험도에 따라 적응적으로 대상 한계 영역 내에서 상대적으로 넓거나 좁게 방제 영역이 설정될 수 있어, 대상 한계 영역 외부에 서식하는 생물이나 환경에 대한 안전성을 확보할 수 있는 약제 살포용 방제 드론 및 그 구동 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명의 이외의 목적들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 약제 살포용 방제 드론에 있어서, 작업 구역에 분산 배치된 스폿 위치 발신기들로부터 수신되는 위치 정보를 이용하여 방제 영역을 설정하는 방제 영역 결정부; 상기 방제 드론에 가해지는 바람의 풍향과 풍속을 센싱하는 풍향풍속 센서를 포함하는 센서 유닛; 및 미리 기계 학습된 분사 모델을 이용하여, 상기 방제 영역을 대상으로 약제를 살포하기 위한 상기 방제 드론의 비행 경로 및 비행 고도를 결정하는 분석부를 포함하되, 상기 분석부는 상기 센싱된 풍향을 기준하여 순풍 구간과 역풍 구간을 교번하여 가지도록 S자 형태의 비행 경로로 결정하는 것을 특징으로 하는 약제 살포용 방제 드론이 제공된다.

상기 방제 영역 결정부는, 상기 스폿 위치 발신기들로부터 수신되는 위치 정보를 이용하여 대상 한계 영역을 설정하고, 미리 저장된 이격 거리 정보를 참조하여 분사될 약제의 위험도에 상응하는 이격 거리만큼 상기 대상 한계 영역의 경계로부터 내측으로 이격된 상기 방제 영역을 설정할 수 있다.

상기 분석부는 역풍 구간에 비해 순풍 구간에서 상기 방제 드론이 상대적으로 높게 비행하고, 순풍 구간과 역풍 구간이 전환되는 경로 구간에서 상기 방제 드론의 비행 고도가 조정되도록 비행 경로와 비행 고도를 결정할 수 있다.

상기 분석부는 순풍 구간에서 상대적으로 큰 분사홀 사이즈와 약제 분사압으로 약제가 분사되도록 하고, 역풍 구간에서 상대적으로 작은 분사홀 사이즈와 약제 분사압으로 약제가 분사되도록 하는 분사 제어 명령을 생성할 수 있다.

형상의 변형 또는 회전에 의해 상기 방제 드론에 가해지는 풍압을 가변시키는 풍저항 저감 구조가 구비되되, 상기 풍저항 저감 구조는 순풍 구간에서는 상기 방제 드론에 풍압을 상대적으로 크게 전달하는 고저항 모드의 형상으로 조정되고, 역풍 구간에서는 상기 방제 드론에 풍압을 상대적으로 적게 전달하는 저저항 모드의 형상으로 조정될 수 있다.

상기 분석부는 상기 분사 모델을 이용하여, 상기 방제 드론의 위치를 기준한 약제 도달 영역의 상대적인 형성 위치 및 형성 크기가 순풍 영역과 역풍 영역을 포함하는 전체적인 비행 경로에서 오차 범위에서 일정해지도록 비행하는 각 시점에서 분사 노즐의 회전각, 분사홀 사이즈 및 약제 분사압에 관한 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 상기 분사 모델은 상기 방제 드론의 다양한 비행 속도 및 다양한 비행 고도에서 분사 노즐의 다양한 회전각, 다양한 분사홀 사이즈 및 다양한 약제 분사압으로 약제가 분사되었을 때, 상기 방제 드론을 기준으로 한 약제 도달 영역의 상대적인 형성 위치 및 형성 크기에 관한 학습 데이터를 이용하여 미리 기계 학습될 수 있다.

상기 분석부는 상기 방제 드론이 이미 비행한 비행 경로의 구간을 참조하여 방제 영역 내의 살포 완료 영역과 살포 미완료 영역을 구분하여 인식하되, 상기 센서 유닛에 의해 인식된 바람이 풍향이 변경되면, 상기 분석부는 상기 살포 미완료 영역을 대상으로 하여 상기 방제 드론의 비행 경로 및 비행 고도를 다시 결정하도록 설정될 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 약제 살포용 방제 드론의 구동 방법을 수행하도록 하기 위해 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하며, 상기 단계들은, (a) 작업 구역에 분산 배치된 스폿 위치 발신기들로부터 수신되는 위치 정보를 이용하여 대상 한계 영역을 설정하는 단계; (b) 미리 저장된 이격 거리 정보를 참조하여, 분사될 약제의 위험도에 따른 이격 거리만큼 상기 대상 한계 영역의 경계로부터 내측으로 이격된 상기 방제 영역을 설정하는 단계; (c) 센서 유닛에 의해 센싱된 풍향을 기준으로, 미리 기계 학습된 분사 모델을 이용하여, 상기 방제 영역을 대상으로 약제를 살포하기 위한 상기 방제 드론의 비행 경로 및 비행 고도를 결정하는 단계; 및 (d) 상기 방제 드론이 상기 결정된 비행 경로 및 비행 고도로 비행하는 동안, 상기 분사 모델을 이용하여, 약제를 분사하기 위한 분사 노즐의 회전각, 분사홀 사이즈 및 약제 분사압에 관한 분사 제어 명령을 생성하는 단계를 포함하되, 상기 단계 (c)에서, 상기 비행 경로는 상기 센싱된 풍향을 기준하여 순풍 구간과 역풍 구간을 가지도록 S자 형태의 결정되고, 상기 비행 고도는 역풍 구간에 비해 순풍 구간에서 상기 방제 드론이 상대적으로 높게 비행하도록 결정되며, 순풍 구간에서 역풍 구간으로 전환되는 경로 구간에서 상기 방제 드론의 비행 고도가 조정되도록 상기 비행 고도가 결정되는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.

상기 단계 (d)에서, 순풍 구간에서는 상대적으로 큰 분사홀 사이즈와 약제 분사압으로 약제가 분사되고, 역풍 구간에서는 상대적으로 작은 분사홀 사이즈와 약제 분사압으로 약제가 분사되도록 분사 제어 명령이 생성될 수 있다.

상기 단계 (d)에서, 상기 분사 모델을 이용하여, 상기 방제 드론의 위치를 기준한 약제 도달 영역의 상대적인 형성 위치 및 형성 크기가 순풍 영역과 역풍 영역을 포함하는 전체적인 비행 경로에서 오차 범위에서 일정해지도록 상기 분사 제어 명령이 생성되되, 상기 분사 모델은 상기 방제 드론의 다양한 비행 속도 및 다양한 비행 고도에서 분사 노즐의 다양한 회전각, 다양한 분사홀 사이즈 및 다양한 약제 분사압으로 약제가 분사되었을 때, 상기 방제 드론을 기준으로 한 약제 도달 영역의 상대적인 형성 위치 및 형성 크기에 관한 학습 데이터를 이용하여 미리 기계 학습될 수 있다.

상기 방제 드론이 이미 비행한 비행 경로의 구간을 참조하여 방제 영역 내의 살포 완료 영역과 살포 미완료 영역을 구분하여 인식하는 단계를 더 포함하되, 상기 센서 유닛에 의해 인식된 바람이 풍향이 변경되면, 상기 살포 미완료 영역을 대상으로 하여 상기 방제 드론의 비행 경로 및 비행 고도가 다시 결정될 수 있다.

전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.

본 발명의 실시예에 따르면, 바람이 부는 날씨이거나 방제 드론의 비행 고도의 높고 낮음에 관계없이 방제 영역 전체에 적정한 도포양으로 약제가 살포될 수 있도록 하는 효과가 있다.

또한, 분사된 약제가 낙하된 약제 도달 영역이 방제 드론을 기준하여 일정하게 위치되도록 하고, 비행 고도에 관계없이 약제 도달 영역의 면적이 유지되도록 함으로써 방제 영역에서 누락된 부분없이 적정한 도포양으로 약제가 도포될 수 있도록 하는 효과도 있다.

또한, 바람이 방향에 기반하여 드론의 비행 경로를 결정함으로써, 상대적으로 작은 배터리 소모량으로 약제 분사 작업이 완료될 수 있도록 하는 효과도 있다.

또한, 분사될 약제의 위험도에 따라 적응적으로 대상 한계 영역 내에서 상대적으로 넓거나 좁게 방제 영역이 설정될 수 있어, 대상 한계 영역 외부에 서식하는 생물이나 환경에 대한 안전성을 확보할 수 있는 효과도 있다.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 방제 드론과 드론 스테이션의 개략적인 블록 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 약제 살포 작업을 위한 대상 한계 영역의 설정 기법을 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 대상 한계 영역 내의 방제 영역 설정 기법을 설명하기 위한 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 방제 드론의 비행 고도에 따른 비행 경로 설정 기법을 설명하기 위한 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 방제 드론의 비행 고도에 따른 약제 도달 영역의 크기를 균일화하는 원리를 설명하기 위한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍향에 기반한 비행 경로 설정 기법을 설명하기 위한 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍저항을 저감하기 위한 방제 드론의 비행 고도 조정 기법을 설명하기 위한 도면.
도 8 및 도 9는 본 발명의 각 실시예에 따른 풍저항 저감 구조가 형성된 방제 드론의 외형 형상을 간략히 나타낸 도면.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 약제 도달 영역의 형성 위치를 유지하기 위한 분사 노즐 제어 기법을 설명하기 위한 도면.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 약제 살포용 방제 드론의 구동 방법을 나타낸 순서도.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 약제 살포용 방제 드론의 구동 방법을 나타낸 순서도.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 방제 드론과 드론 스테이션의 개략적인 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 약제 살포 작업을 위한 대상 한계 영역의 설정 기법을 설명하기 위한 도면이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 대상 한계 영역 내의 방제 영역 설정 기법을 설명하기 위한 도면이다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 방제 드론의 비행 고도에 따른 비행 경로 설정 기법을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 방제 드론의 비행 고도에 따른 약제 도달 영역의 크기를 균일화하는 원리를 설명하기 위한 도면이며, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍향에 기반한 비행 경로 설정 기법을 설명하기 위한 도면이다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 풍저항을 저감하기 위한 방제 드론의 비행 고도 조정 기법을 설명하기 위한 도면이고, 도 8 ?? 도 9는 본 발명의 각 실시예에 따른 풍저항 저감 구조가 형성된 방제 드론의 외형 형상을 간략히 나타낸 도면이며, 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 약제 도달 영역의 형성 위치를 유지하기 위한 분사 노즐 제어 기법을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 방제 드론(100)은 수신부(101), 방제 영역 결정부(103), 센서 유닛(105), 분석부(107), 약제 분사부(109), 저장부(111), 분사 노즐(113), 약제 탱크(115), 배터리부(117)를 포함할 수 있다. 여기서, 방제 드론(100)에 구비되는 방제 영역 결정부(103) 및 분석부(107)는 후술되는 동작 및 기능을 수행할 수 있도록 하드웨어 장치, 설치되어 구동되는 소프트웨어 프로그램 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다.

도시되지는 않았으나, 방제 드론(100)이 비행할 수 있도록 추진력을 발생시키는 프로펠러와, 방제 드론이 이착륙할 때 충격이 가해지지 않도록 지지하는 랜딩 레그가 더 포함될 수 있음은 당연하다.

수신부(101)는 방제 드론(100)이 비행하며 약제가 살포될 작업 구역(예를 들어, 농지 등)에 배치된 스폿 위치 발신기(210a 내지 210f, 도 2 참조)로부터 위치 정보와 순번 정보를 수신한다.

스폿 위치 발신기(210a 내지 210f)는 예를 들어, GPS 모듈이 내장된 RF 센서로 GPS 모듈에 의해 인식된 위치 정보와 미리 지정된 순번 정보를 송출하는 장치일 수 있다. 스폿 위치 발신기(210a 내지 210f)는 도 2에 예시된 바와 같이, 폐다각형 형상을 가지는 작업 구역의 모서리 위치에 각각 배치될 수 있다.

또한, 수신부(101)는 드론 스테이션(150)에 구비된 위치정보 발신부(151)로부터 발신되는 드론 스테이션(150)의 위치 정보를 더 수신할 수 있다. 수신부(101)에서 수신된 드론 스테이션(150)의 위치 정보는, 약제 탱크(115) 또는/및 배터리부(117)를 재충전하기 위해 방제 드론(100)이 드론 스테이션(150)으로 이동하고자 할 때 이용될 수 있다.

방제 영역 결정부(103)는 수신부(101)에서 수신된 각 스폿 위치 발신기(210a 내지 210f)의 위치 정보와 순번 정보를 참조하여 작업 구역의 대상 한계 영역을 설정하고, 대상 한계 영역 내에 방제 드론(100)이 비행하여 약제를 분사하여 약제가 도포되도록 할 방제 영역을 결정한다.

방제 영역 결정부(103)는 도 2의 (b)에 예시된 바와 같이, 각 스폿 위치 발신기(210a 내지 210f)의 순번 정보를 기초로 각 스폿 위치 발신기(210a 내지 210f)의 위치 정보를 서로 연결함으로써 대상 한계 영역을 설정할 수 있다. 설정된 대상 한계 영역에 관한 정보는 저장부(111)에 저장될 수 있다.

또한, 방제 영역 결정부(103)는 저장부(111)에 미리 저장된 분사될 약제 정보를 참조하여, 대상 한계 영역으로부터 내부로 수축된 형태의 방제 영역을 결정할 수 있다.

약제 탱크(115)에 저장되어 분사 노즐(113)을 통해 분사될 수 있는 약제들 각각에 대해, 해당 약제의 위험성(예를 들어, 반수 치사약량(LD50), 최대 무작용량(NOAEL), 1일 섭취 허용량(ADI), 노출 한계(MOE), 환경 추정농도(PEC), 독성 노출비(TER), 위해성 지수(HQ) 등)에 따라 방제 영역을 설정하기 위한 대상 한계 영역으로부터의 이격 거리 정보가 저장부(111)에 미리 저장될 수 있다.

여기서, 약제 탱크(115)에 저장되어 분사 노즐(113)을 통해 분사될 약제는 예를 들어, 살균제, 살충제, 제초제, 기피제, 유인제, 식물 성장 조절제, 성장 촉진제 등일 수 있다.

도 3에 예시된 바와 같이, 방제 영역 결정부(103)는 저장부(111)에 미리 저장된 분사될 약제 정보와 약제별 이격 거리 정보를 참조하여, 대상 한계 영역으로부터 내부로 수축된 형태의 방제 영역을 결정할 수 있고, 방제 영역에 관한 좌표 정보는 저장부(111)에 저장할 수 있다.

방제 영역 결정부(103)는 분사될 약제의 위험성에 따라 방제 영역을 대상 한계 영역과 같거나 상대적으로 작게 설정함으로써, 대상 한계 영역 외부에 서식하는 생물이나 환경에 대한 안전성을 확보하는 특징이 있다.

센서 유닛(105)은 예를 들어, 풍향풍속 센서, 카메라부, 무게 센서, 거리 감지 센서, 속도 감지 센서 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

풍향풍속 센서는 방제 드론(100)에 가해지는 바람의 풍향과 풍속을 센싱하고, 카메라부는 비행하는 방제 드론(100)의 하부 영역을 촬영한 이미지를 생성할 수 있다. 무게 센서는 분사될 약제의 잔량을 측정할 수 있도록 약제가 수용된 약제 탱크(115)의 하중을 센싱할 수 있고, 거리 감지 센서는 방제 드론(100)과 지상 간의 거리를 센싱할 수 있고, 속도 감지 센서는 방제 드론(100)의 비행 속도를 감지할 수 있다.

분석부(107)는 미리 기계 학습된 분사 모델을 이용하여 방제 영역을 대상으로 약제를 분사하기 위한 방제 드론(100)의 비행 경로와 비행 고도를 결정하고, 약제를 분사하는 분사 노즐의 회전각, 분사홀 사이즈 및 약제 분사압을 방제 드론(100)이 비행하는 각 시점에서 결정한다.

분사 모델은 예를 들어 방제 영역의 형상과 크기에 따른 방제 드론(100)의 비행 경로, 비행 고도 및 비행 속도에 관한 학습 데이터를 이용하여 기계 학습한 후, 방제 영역 결정부(103)의 의해 방제 영역의 형상과 좌표 범위가 결정되면, 결정된 방제 영역에 상응하는 비행 경로, 비행 고도 및 비행 속도에 관한 정보를 생성하도록 인공지능 기반의 내장형 AI 모듈로 구성될 수 있다. 이때, 분사 모델은 무풍 상태, 바람이 부는 상태에 따라 비행 경로와 비행 고도를 상이하게 결정하도록 구성될 수도 있다.

또한, 인공지능 기반의 분사 모델은 예를 들어, 방제 드론(100)의 다양한 비행 속도 및 비행 고도에서 분사 노즐의 다양한 회전각, 분사홀 사이즈 및 약제 분사압에 의해 약제가 분사되었을 때, 방제 드론(100)을 기준으로 한 약제 도달 영역의 형성 위치 및 형성 크기에 관한 학습 데이터를 이용하여 기계 학습하고, 약제 도달 영역의 형성 위치(예를 들어, 약제 분사 시점의 방제 드론(100)의 수직 하부 위치 등) 및/또는 형성 크기가 지정되었을 때 바람 상태, 방제 드론(100)의 비행 속도 및 비행 고도에 기준한 분사 노즐의 회전각, 분사홀 사이즈(즉, 약제 분사량) 및 약제 분사압에 관한 정보를 더 생성하도록 구성될 수도 있다.

또한, 인공지능 기반의 분사 모델은 예를 들어, 방제 영역에 대한 방제 작업 소요 시간(예를 들어, 1시간 등)이 미리 지정된 경우, 방제 작업 소요 시간 내에 방제 영역에 대한 약제 살포가 완료되도록, 방제 영역 결정부(103)에 의해 결정된 방제 영역의 형상과 크기에 기반하여 방제 드론(100)의 비행 경로, 비행 고도, 비행 속도, 분사 노즐의 회전각, 분사홀 사이즈 및 약제 분사압에 관한 정보를 더 생성하도록 구성될 수도 있다.

분사 모델의 기계 학습을 위한 학습 데이터는 저장부(111)에 미리 저장될 수 있다. 또한 분사 모델은 방제 드론(100)이 현재 방제 영역에 대해 약제를 살포하는 동안 지속적으로 생성되는 정보(즉, 센서 유닛(105)에서 수집되거나 생성되는 정보, 분사 노즐(113)의 회전각/분사홀 사이즈/약제 분사압을 제어하기 위한 분사 제어 명령, 센서 유닛(105)에서 생성된 이미지 해석을 통해 인식된 약제 도달 영역의 형성 위치와 형성 크기에 대한 정보)를 새로 수집된 학습 데이터로 하여 약제 살포 작업 중에 실시간 기계 학습될 수도 있다.

분사 모델은 예를 들어, 소량의 학습 데이터만으로도 학습이 가능한 퓨샷 러닝(few-shot learning) 방식이나 소량의 학습 데이터에 적대적 생성망(GAN)과 같은 생성 모델을 사용하여 유사 데이터를 늘려 학습 데이터의 부족함을 해소하는 방식을 이용하여 학습하도록 구현될 수 있다.

분사 모델은 예를 들어 완전 합성곱 신경망(Fully Convolutional Neural network), 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network), 순환 신경망(Recurrent Neural Network), 제한 볼츠만 머신(Restricted Boltzmann Machine), 심층 신뢰 신경망(Deep Belief neural Network) 등 중 하나 이상의 딥러닝 기반의 모델로 생성될 수도 있다. 물론, 딥러닝 기법 이외의 머신 러닝 기법으로 구현되거나, 딥러닝 기법과 머신 러닝 기법이 결합된 하이브리드 형태의 모델로 생성될 수도 있다.

또한, 분사 모델을 학습하는 방법도 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등으로 다양할 수 있다.

일 예로, 도 4에 예시된 바와 같이, 분석부(107)는 방제 드론(100)이 방제 영역 결정부(103)에 의해 결정된 방제 영역을 예를 들어 S자 형상, 지그재그 형상으로 비행하는 비행 경로를 결정할 수 있다. 방제 드론(100)의 비행 경로는 이외에도 나선형 형상 등으로 다양할 수 있음은 당연하다.

방제 드론(100)의 비행 고도에 관계없이 약제를 분사하기 위한 분사홀 사이즈(즉, 약제 분사량)가 일정하게 고정된다면, 상대적으로 높은 고도에서 비행하는 방제 드론(100)에서 형성하는 약제 도달 영역(즉, 살포된 약제가 지상에 도달되는 영역)의 크기가 상대적으로 커지게 된다. 이때, 지상에 도포되는 약제의 도포량을 균일하게 하기 위해, 방제 드론(100)의 비행 고도에 따라 분사홀 사이즈은 서로 상이하게 결정될 수 있다.

이와 같이, 분석부(107)는 약제 도달 영역의 크기 차이를 고려하여, 방제 드론(100)이 비행할 고도에 상응하는 간격으로 비행 경로를 설정할 수 있다. 참고로, 도 4의 (a)는 방제 드론(100)이 저고도에서 비행하도록 하는 비행 경로를 예시하고, 도 4의 (b)는 방제 드론(100)이 고고도에서 비행하도록 하는 비행 경로를 예시한다.

다른 예로, 분석부(107)가 방제 드론(100)에서 분사된 약제가 지상에 도달되는 약제 도달 영역의 크기가 균일해지도록 하는 조건으로 방제 드론(100)의 비행 경로를 결정할 수도 있다.

이때, 분사할 약제의 유형이나 대상 농작물에 따라 적정한 양의 약제가 지상에 도달되도록 하기 위해, 분석부(107)는 저장부(111)에 미리 저장된 분사될 약제 정보와 약제별 분사범위 기준을 참조하여 약제 도달 영역의 크기를 결정할 수 있다. 물론, 약제 도달 영역의 크기는 관리자에 의해 설정 정보로 지정되어 저장부(111)에 미리 저장될 수도 있다.

도 5에 예시된 바와 같이, 분석부(107)는 방제 드론(100)의 비행 고도를 인식하고, 비행 고도에 관계없이 약제 도달 영역의 크기가 일정해지도록 하기 위해 미리 기계학습된 분사 모델을 이용하여 방제 드론(100)의 비행 고도에 상응하는 분사홀 사이즈 및 약제 분사압을 결정할 수 있다.

분석부(107)는 방제 드론(100)의 비행 고도를 예를 들어, 센서 유닛(105)에 포함된 거리 감지 센서에서 센싱된 방제 드론(100)과 지상 간의 거리 센싱값을 참조하여 인식하거나, 센서 유닛(105)에 포함된 카메라부에서 생성한 이미지를 해석하여 인식할 수 있다. 카메라부에서 생성한 이미지를 해석하여 대상 물체와의 거리를 인식하는 방법은 당업자에게 자명한 사항이므로 이에 대한 설명은 생략한다.

방제 드론(100)의 비행 고도에 관계없이 약제 도달 영역의 크기가 일정하게 유지되는 경우라면, 분석부(107)는 약제 도달 영역의 크기를 고려하되, 방제 드론(100)의 비행 고도에 관계없이 도 4의 (a) 또는 (b)에 도시된 비행 경로로 동일하게 결정할 수 있을 것이다.

다른 예로서, 분석부(107)가 방제 드론(100)의 비행 경로를 결정함에 있어, 기후 정보나 센서 유닛(105)에서 감지된 바람의 풍향과 풍속에 기반하여 방제 드론(100)의 비행 경로 및 비행 고도를 결정할 수도 있다.

분석부(107)가 예를 들어 분사 모델을 이용하여 방제 드론(100)의 비행 경로를 결정할 때, 바람이 불지 않는 상태에서는 도 6의 (a) 또는 (b)와 같이 다양한 비행 경로가 결정될 수 있을 것이다.

그러나, 바람이 부는 경우에는, 도 6의 (b)에 예시된 바와 같이, 분석부(107)는 분사 모델을 이용하여 바람을 타고 방제 드론(100)이 비행하도록 바람 방향을 기준한 비행 경로를 결정할 수 있다.

바람 방향을 기준하여 비행 경로를 결정하고, 결정된 비행 경로에 따라 방제 드론(100)이 약제를 살포하며 비행하는 도중에 바람 방향이 바뀌는 경우, 분석부(107)는 바뀐 바람 방향에 따라 비행 경로를 재결정할 수도 있다.

이 경우, 분석부(107)는 방제 드론(100)이 이미 비행한 비행 경로의 구간과 이에 상응하여 인식된 약제 도달 영역의 이동 범위를 인식하여 방제 영역 내의 살포 완료 영역과 살포 미완료 영역을 구분하고, 살포 미완료 영역를 대상으로 약제를 살포하기 위한 비행 경로를 재결정할 수 있음은 당연하다.

도 6의 (b)에 예시된 바와 같이, 분석부(107)가 방제 드론(100)의 비행 경로를 S자 형태로 바람 방향에 기반하여 결정한 경우, 비행 경로에는 방제 드론(100)이 바람을 타고 비행하는 순풍 구간과 바람을 거스르고 비행하는 역풍 구간이 포함된다.

바람이 지면 근처에서는 지면과의 마찰로 인해 속도가 상대적으로 느린 특성을 고려하여, 분석부(107)는 분사 모델을 이용하여 순풍 구간에서는 방제 드론(100)이 상대적으로 높은 고도로 비행하고, 역풍 구간에서는 상대적으로 낮은 고도로 비행하며, 순풍 구간에서 역풍 구간으로 전환되는 경로 구간(즉, 고도 조정 구간)에서 방제 드론(100)의 비행 고도가 조정되도록 하는 비행 경로를 설정할 수 있다(도 6의 (b) 및 도 7 참조).

또한, 방제 드론(100)이 순풍 구간에서는 풍압에 의해 상대적으로 빠른 속도로 비행하고, 역풍 구간에서는 풍저항에 의해 상대적으로 느린 속도로 비행함을 감안하여, 분석부(107)는 순풍 구간과 역풍 구간 각각에서 분사홀 사이즈와 약제 분사압을 상이하게 결정할 수 있다.

즉, 방제 영역 내에 고르게 약제가 살포될 수 있도록 하기 위해, 분석부(107)는 순풍 구간에서는 높은 고도에서 큰 분사홀 사이즈 및 큰 약제 분사압으로 빠르게 이동하며 약제를 살포하도록 하고, 역풍 구간에서는 낮은 고도에서 작은 분사홀 사이즈 및 작은 약제 분사압으로 느리게 이동하며 약제를 살포하도록 결정할 수 있을 것이다.

방제 드론(100)에는 순풍 구간에서 풍압을 최대한 이용하도록 하고, 역풍 구간에서는 풍저항을 최소화하도록 하는 풍저항 저감 구조가 방제 드론(100)의 몸체 자체에 또는 방제 드론(100)의 몸체에 부착되어 형성될 수 있다.

풍저항 저감 구조는 도 8에 예시된 바와 같이, 바람이 통과하도록 방제 드론(100)의 몸체를 관통하도록 형성된 바람 구멍(810)과, 바람 구멍(810)을 개폐하는 도어(820)와, 방제 드론(100)의 진행 구간을 인식한 분석부(107)의 제어에 따라 바람 구멍(810)이 개방 또는 폐쇄되도록 도어(820)를 회전시키는 구동부를 포함하여 구성될 수 있다.

방제 드론(100)이 순풍 구간에서는 도어(820)를 이용하여 바람 구멍(810)을 폐쇄하여 풍압을 최대한 이용하는 고저항 모드에서 비행되고(도 8의 (a) 참조), 역풍 구간에서는 바람 구멍(810)을 개방하여 바람이 통과되도록 하는 저저항 모드에서 비행되도록 제어될 수 있다.

또한, 풍저항 저감 구조는 도 9에 예시된 바와 같이, 힌지부에 의해 회전 가능하도록 결합되고 힌지부를 중심으로 인접하여 일렬 배치되는 한 쌍의 바람막이 판(910)과, 한 쌍의 바람막이 판(910)을 결합하는 힌지부와 일 단부가 결합되는 샤프트(920)와, 방제 드론(100)의 진행 구간을 인식한 분석부(107)의 제어에 따라 한 쌍의 바람막이 판(910)이 수직한 자세 또는 경사진 자세로 변형되도록 샤프트(920)를 방제 드론(100)의 몸체 내부로 유입하거나 몸체 외부로 인출시키는 구동부를 포함하여 구성될 수 있다.

방제 드론(100)이 순풍 구간에서는 한 쌍의 바람막이 판(910)을 수직한 자세로 직립시켜 풍압을 최대한 이용하는 고저항 모드에서 비행되고(도 9의 (a) 참조), 역풍 구간에서는 한 쌍의 바람막이 판(910)을 경사지도록 한 저저항 모드에서 비행되도록 제어될 수 있다.

이외에도, 선박의 돛이나 비행기의 꼬리 날개와 유사한 기능을 하도록 하나 이상의 조절판이 방제 드론(100)의 몸체에 결합되어, 순풍 구간에서는 조절판이 바람을 막는 형태로 회전되고, 역풍 구간에서는 조절판이 바람을 통과시키는 형태로 회전되는 등과 같이, 방제 드론(100)에 구비되는 풍저항 저감 구조는 이외에도 다양할 수 있다.

전술한 바와 같이, 순풍 구간에서는 방제 드론(100)이 바람을 타고 비행하도록 하고, 역풍 구간에서는 풍저항 저감 구조를 저저항 모드로 전환함으로써 상대적으로 적은 배터리 소모량으로 방제 영역에 대한 약제 살포가 가능해질 수 있다.

바람이 부는 상황에서 방제 드론(100)이 비행하며 약제를 살포할 때, 분사 노즐(113)의 각도가 고정되어 있다면 분사된 약제가 바람에 날려 지상에 형성되는 방제 영역의 형상, 크기 및 위치는 매우 다양해질 수 있다. 이로 인해, 방제 영역이 전체적으로 고른 양으로 약제가 도포되지 않는 문제가 발생될 수 있다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 본 실시예에 따른 분석부(107)는 미리 기계 학습된 분사 모델을 이용하여 바람의 풍향 및 풍속, 방제 드론(100)의 현재 비행 속도 및 비행 고도에 상응하여 방제 드론(100)의 위치에 기준한 약제 도달 영역의 형성 위치(예를 들어, 약제 분사 시점의 방제 드론(100)의 수직 하부 위치 등), 형성 크기 및 약제 도달 영역에 도달되는 약제량이 오차 범위 내에서 균일해지도록 분사 노즐의 회전각, 분사홀 사이즈(즉, 약제 분사량) 및 약제 분사압에 관한 분사 정보를 결정하고, 이에 상응하는 분사 제어 명령을 생성하여 분사 노즐(113)의 동작을 제어할 수 있다.

즉, 도 10에 도시된 바와 같이, 분석부(107)는 바람이 불지 않는 상태에서 방제 드론(100)이 비행하며 살포한 약제와 바람이 부는 상태에서 방제 드론(100)이 비행하며 살포한 약제가 방제 드론(100)을 기준으로 동일한 상대 위치에 약제 도달 영역이 형성되고, 약제 도달 영역의 크기와 도달되는 약제량이 오차 범위 내에서 동일해지도록 분사 제어 명령을 생성할 수 있다.

이를 위해, 무풍 상황에서는 수직 하부 방향으로 약제를 제1 분사압으로 분사하도록 하는 분사 제어 명령이 생성될 수 있고, 바람이 부는 상황에서는 바람을 거스르는 방향으로 제1 분사압보다 큰 제2 분사압으로 분사(즉, 풍저항 분사)하도록 하는 분사 제어 명령이 생성될 수 있다(도 10의 (a)와 (b) 참조).

다시 도 1을 참조하면, 약제 분사부(109)는 분석부(107)에서 생성한 분사 제어 명령에 상응하는 회전각, 분사홀 사이즈 및 약제 분사압으로 약제가 살포되도록 분사 노즐(113)의 동작을 제어한다.

이와 같이, 바람 상태에 관계없이 방제 드론(100)에서 분사된 약제가 형성하는 약제 도달 영역의 상대적인 위치가 일정하도록 함으로써, 방제 영역 내에 약제가 도포되는 영역의 인식이 용이해지고, 이를 통해 방제 영역의 전체 영역에 대한 효과적인 약제 도포 처리가 가능해지는 장점이 있다.

분석부(107)는 방제 영역을 대상으로 약제를 살포하는 동안 센서 유닛(105)에서 센싱된 정보를 참조하여 약제 탱크(115)에 남아있는 약제 잔량을 인식할 수 있고, 배터리부(117)의 배터리 잔량을 인식할 수 있다.

만약, 약제 탱크(115)에 약제의 재충전이 필요하거나, 배터리부(117)의 전력 재충전이 필요한 경우, 분석부(107)는 수신부(101)에서 수신된 드론 스테이션(150)의 위치 정보를 이용하여 방제 드론(100)이 드론 스테이션(150)으로 이동하기 위한 이동 명령을 생성할 수 있다. 이동 명령에 의해 방제 드론(100)의 프로펠러가 구동되어 드론 스테이션(150)으로 이동하게 될 것이다.

드론 스테이션(150)은 방제 드론(100)이 착륙할 수 있는 착륙 공간을 구비하고, 위치정보 발신부(151), 약제 충전부(153), 전원 충전부(155) 및 제어부(157)를 포함한다.

위치정보 발신부(151)는 드론 스테이션(150)의 위치 정보를 발신한다.

약제 충전부(153)는 방제 드론(100)이 착륙하여 약제 충전부(153)와 방제 드론(100)의 약제 탱크(115)가 연결되면, 제어부(157)의 제어에 의해 방제용 약제를 약제 탱크(115)에 주입하도록 구성된다.

전원 충전부(155)는 방제 드론(100)이 착륙하여 전원 충전부(155)와 방제 드론(100)의 배터리부(117)가 전기적으로 연결되면, 배터리부(117)를 충전시키도록 구성된다.

제어부(157)는 위치정보 발신부(151), 약제 충전부(153), 전원 충전부(155)의 동작을 제어한다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 약제 살포용 방제 드론의 구동 방법을 나타낸 순서도이다.

도 11을 참조하면, 단계 1110에서, 방제 드론(100)은 작업 구역에 분산 배치된 스폿 위치 발신기(210a 내지 210f)들 각각에서 발신되는 위치 정보와 순번 정보를 수신한다.

단계 1120에서, 방제 드론(100)은 수신된 각 스폿 위치 발신기(210a 내지 210f)의 위치 정보와 순번 정보를 참조하여 작업 구역의 대상 한계 영역을 설정하고, 대상 한계 영역을 기준하여 약제가 도포될 방제 영역을 결정한다.

방제 영역은 대상 한계 영역과 일치하거나, 살포될 약제의 위험성에 기반하여 대상 한계 영역보다 상대적으로 좁게 설정될 수 있다. 약제 탱크(115)에 저장되어 분사 노즐(113)을 통해 분사될 약제별로 해당 약제의 위험성에 따라 방제 영역을 설정하기 위한 대상 한계 영역으로부터의 이격 거리 정보는 저장부(111)에 미리 저장될 수 있다.

단계 1130에서, 방제 드론(100)은 방제 영역 내에 약제를 살포하기 위한 비행 경로 및 비행 고도를 결정한다.

이때, 방제 드론(100)은 미리 기계 학습된 분사 모델을 이용하여 방제 영역에 약제를 분사하기 위한 방제 드론(100)의 비행 경로와 비행 고도를 결정할 수 있다.

예를 들어, 분사 모델은 방제 영역의 형상과 크기에 따른 방제 드론(100)의 비행 경로, 비행 고도 및 비행 속도에 관한 학습 데이터를 이용하여 기계 학습하고, 방제 영역의 형상과 좌표 범위가 결정되면, 결정된 방제 영역에 상응하는 비행 경로, 비행 고도 및 비행 속도에 관한 정보를 생성하도록 인공지능 기반의 내장형 AI 모듈로 구성될 수 있다. 이때, 분사 모델은 무풍 상태, 바람이 부는 상태에 따라 비행 경로와 비행 고도를 상이하게 결정하도록 구성될 수도 있다.

단계 1140에서, 방제 드론(100)은 비행 경로를 따라 비행하며, 분사 모델을 이용하여 분사 노즐(113)의 경사각, 분사홀 사이즈 및 약제 분사압을 결정하여 분사 제어 명령을 생성하고, 분사 노즐(113)이 분사 제어 명령에 따라 구동되어 약제가 분사되도록 한다.

이를 위해, 인공지능 기반의 분사 모델은 예를 들어, 방제 드론(100)의 다양한 비행 속도 및 비행 고도에서 분사 노즐의 다양한 회전각, 분사홀 사이즈 및 약제 분사압에 의해 약제가 분사되었을 때, 방제 드론(100)을 기준으로 한 약제 도달 영역의 형성 위치 및 형성 크기에 관한 학습 데이터를 이용하여 기계 학습하고, 약제 도달 영역의 형성 위치(예를 들어, 약제 분사 시점의 방제 드론(100)의 수직 하부 위치 등) 및/또는 형성 크기가 지정되었을 때 바람 상태, 방제 드론(100)의 비행 속도 및 비행 고도에 기준한 분사 노즐의 회전각, 분사홀 사이즈(즉, 약제 분사량) 및 약제 분사압에 관한 정보를 더 생성하도록 구성될 수도 있다.

도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 약제 살포용 방제 드론의 구동 방법을 나타낸 순서도이다. 참고로, 도 12는 앞서 설명한 도 11의 구동 방법 중에서 바람이 부는 상황인 경우의 방제 드론(100) 구동 방법을 구체화한 것이다.

도 12를 참조하면, 단계 1210에서, 방제 드론(100)은 수신된 각 스폿 위치 발신기(210a 내지 210f)의 위치 정보와 순번 정보를 참조하여 작업 구역의 대상 한계 영역을 설정하고, 대상 한계 영역을 기준하여 약제가 도포될 방제 영역을 결정한다.

단계 1220에서, 방제 드론(100)은 미리 기계 학습된 분사 모델을 이용하여, 센서 유닛(105)에서 감지된 바람의 풍향에 기반하는 방제 드론(100)의 비행 경로 및 비행 고도를 결정한다. 풍향에 기반하여 결정된 비행 경로에는 방제 드론(100)이 바람을 타고 비행하는 순풍 구간과 바람을 거스르고 비행하는 역풍 구간이 포함된다.

단계 1230에서, 방제 드론(100)은 비행 경로를 따라 비행하며, 분사 모델을 이용하여 방제 드론(100)의 비행 고도, 센서 유닛(105)에서 감지된 풍향 및 풍속 정보, 방제 드론(100)의 비행 속도 정보에 따른 순풍 구간 및 역풍 구간 각각에서의 분사 노즐(113)의 회전각, 분사홀 사이즈(즉, 약제 분사량) 및 약제 분사압에 관한 정보를 결정하여 분사 제어 명령을 생성하고, 분사 노즐(113)이 분사 제어 명령에 따라 구동되어 약제가 분사되도록 한다.

방제 드론(100)은 바람이 불지 않는 상태에서 비행하며 살포한 약제와 바람이 부는 상태에서 비행하며 살포한 약제가 방제 드론(100)의 위치를 기준으로 동일한 상대 위치(예를 들어, 약제 분사 시점의 방제 드론(100)의 수직 하부 위치 등)에 약제 도달 영역이 형성되도록 하는 분사 제어 명령을 생성할 수 있다.

이를 위해, 바람이 부는 상태에서는 무풍 상태에 비해 상대적으로 높은 분사압으로 바람을 거스르는 방향으로 분사(즉, 풍저항 분사)하도록 하는 분사 제어 명령이 생성될 수 있다(도 10의 (b) 참조).

단계 1240에서, 방제 드론(100)은 풍향이 앞서 비행 경로를 결정할 때의 풍향과 변경되었는지 여부를 판단한다.

만일 풍향이 변경되었다면, 변경된 풍향에 따라 비행 경로가 재설정되도록 하기 위해 단계 1220으로 다시 진행한다. 이 경우, 방제 드론(100)은 이미 약제를 살포하며 비행한 비행 경로의 구간과 이에 상응하여 인식된 약제 도달 영역의 이동 범위를 인식하여 방제 영역 내의 살포 완료 영역과 살포 미완료 영역을 구분하고, 살포 미완료 영역만을 대상으로 약제를 살포하기 위한 비행 경로를 재결정할 수 있다.

그러나 만일 풍향이 유지된다면, 앞서 결정된 비행 경로를 유지하며 단계 1230으로 진행한다.

전술한 약제 살포용 방제 드론의 구동 방법은 디지털 처리 장치에 내장된 소프트웨어 프로그램, 어플리케이션 등으로 구현되어 시계열적 순서에 따른 자동화된 절차로 수행될 수도 있음은 당연하다. 상기 프로그램 등을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(computer readable media)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 상기 방법을 구현한다.

상기에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

100 : 방제 드론 101 : 수신부
103 : 방제 영역 결정부 105 : 센서 유닛
107 : 분석부 109 : 약제 분사부
111 : 저장부 113 : 분사 노즐
115 : 약제 탱크 117 : 배터리부
150 : 드론 스테이션 151 : 위치정보 발신부
153 : 약제 충전부 155 : 전원 충전부
157 : 제어부 210 : 스폿 위치 발신기
810 : 바람 구멍 820 : 도어
910 : 바람막이 판 920 : 샤프트

Claims

약제 살포용 방제 드론에 있어서,
작업 구역에 분산 배치된 스폿 위치 발신기들로부터 수신되는 위치 정보를 이용하여 방제 영역을 설정하는 방제 영역 결정부;
상기 방제 드론에 가해지는 바람의 풍향과 풍속을 센싱하는 풍향풍속 센서를 포함하는 센서 유닛; 및
미리 기계 학습된 분사 모델을 이용하여, 상기 방제 영역을 대상으로 약제를 살포하기 위한 상기 방제 드론의 비행 경로 및 비행 고도를 결정하는 분석부를 포함하되,
상기 분석부는 상기 센싱된 풍향을 기준하여 순풍 구간과 역풍 구간을 교번하여 가지도록 S자 형태의 비행 경로로 결정하고,
상기 분석부는 상기 분사 모델을 이용하여, 상기 방제 드론의 위치를 기준한 약제 도달 영역의 상대적인 형성 위치 및 형성 크기가 순풍 영역과 역풍 영역을 포함하는 전체적인 비행 경로에서 오차 범위에서 일정해지도록 비행하는 각 시점에서 분사 노즐의 회전각, 분사홀 사이즈 및 약제 분사압에 관한 정보를 생성하며,
상기 분석부는 상기 방제 드론이 이미 비행한 비행 경로의 구간을 참조하여 방제 영역 내의 살포 완료 영역과 살포 미완료 영역을 구분하여 인식하되, 상기 센서 유닛에 의해 인식된 바람이 풍향이 변경되면, 상기 분석부는 상기 살포 미완료 영역을 대상으로 하여 상기 방제 드론의 비행 경로 및 비행 고도를 다시 결정하고,
상기 분사 모델은 상기 방제 드론의 다양한 비행 속도 및 다양한 비행 고도에서 분사 노즐의 다양한 회전각, 다양한 분사홀 사이즈 및 다양한 약제 분사압으로 약제가 분사되었을 때, 상기 방제 드론을 기준으로 한 약제 도달 영역의 상대적인 형성 위치 및 형성 크기에 관한 학습 데이터를 이용하여 미리 기계 학습되는 것을 특징으로 하는 약제 살포용 방제 드론.
제1항에 있어서,
상기 방제 영역 결정부는, 상기 스폿 위치 발신기들로부터 수신되는 위치 정보를 이용하여 대상 한계 영역을 설정하고, 미리 저장된 이격 거리 정보를 참조하여 분사될 약제의 위험도에 상응하는 이격 거리만큼 상기 대상 한계 영역의 경계로부터 내측으로 이격된 상기 방제 영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 약제 살포용 방제 드론.
제1항에 있어서,
상기 분석부는 역풍 구간에 비해 순풍 구간에서 상기 방제 드론이 상대적으로 높게 비행하고, 순풍 구간과 역풍 구간이 전환되는 경로 구간에서 상기 방제 드론의 비행 고도가 조정되도록 비행 경로와 비행 고도를 결정하는 것을 특징으로 하는 약제 살포용 방제 드론.
제3항에 있어서,
상기 분석부는 순풍 구간에서 상대적으로 큰 분사홀 사이즈와 약제 분사압으로 약제가 분사되도록 하고, 역풍 구간에서 상대적으로 작은 분사홀 사이즈와 약제 분사압으로 약제가 분사되도록 하는 분사 제어 명령을 생성하는 것을 특징으로 하는 약제 살포용 방제 드론.
제3항에 있어서,
형상의 변형 또는 회전에 의해 상기 방제 드론에 가해지는 풍압을 가변시키는 풍저항 저감 구조가 구비되되,
상기 풍저항 저감 구조는 순풍 구간에서는 상기 방제 드론에 풍압을 상대적으로 크게 전달하는 고저항 모드의 형상으로 조정되고, 역풍 구간에서는 상기 방제 드론에 풍압을 상대적으로 적게 전달하는 저저항 모드의 형상으로 조정되는 것을 특징으로 하는 약제 살포용 방제 드론.
제1항에 있어서,
상기 분석부는 무풍 상황에서는 수직 하부 방향으로 약제를 제1 분사압으로 분사하도록 하는 분사 제어 명령을 생성하되, 역풍 상황에서는 바람을 거스르는 방향으로 약제를 상기 제1 분사압보다 상대적으로 큰 제2 분사압으로 분사하도록 하는 분사 제어 명령을 생성하도록 미리 설정되는 것을 특징으로 하는 약제 살포용 방제 드론.
삭제
약제 살포용 방제 드론의 구동 방법을 수행하도록 하기 위해 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하며, 상기 단계들은,
(a) 작업 구역에 분산 배치된 스폿 위치 발신기들로부터 수신되는 위치 정보를 이용하여 대상 한계 영역을 설정하는 단계;
(b) 미리 저장된 이격 거리 정보를 참조하여, 분사될 약제의 위험도에 따른 이격 거리만큼 상기 대상 한계 영역의 경계로부터 내측으로 이격되도록 방제 영역을 설정하는 단계;
(c) 센서 유닛에 의해 센싱된 풍향을 기준으로, 미리 기계 학습된 분사 모델을 이용하여, 상기 방제 영역을 대상으로 약제를 살포하기 위한 상기 방제 드론의 비행 경로 및 비행 고도를 결정하는 단계; 및
(d) 상기 방제 드론이 상기 결정된 비행 경로 및 비행 고도로 비행하는 동안, 상기 분사 모델을 이용하여, 약제를 분사하기 위한 분사 노즐의 회전각, 분사홀 사이즈 및 약제 분사압에 관한 분사 제어 명령을 생성하는 단계를 포함하되,
상기 단계 (c)에서, 상기 비행 경로는 상기 센싱된 풍향을 기준하여 순풍 구간과 역풍 구간을 교번하여 가지도록 S자 형태의 결정되고, 상기 비행 고도는 역풍 구간에 비해 순풍 구간에서 상기 방제 드론이 상대적으로 높게 비행하도록 결정되며, 순풍 구간에서 역풍 구간으로 전환되는 경로 구간에서 상기 방제 드론의 비행 고도가 조정되도록 상기 비행 고도가 결정되고,
상기 방제 드론이 이미 비행한 비행 경로의 구간을 참조하여 방제 영역 내의 살포 완료 영역과 살포 미완료 영역을 구분하여 인식하도록 설정되되, 상기 센서 유닛에 의해 인식된 바람이 풍향이 변경되면, 상기 살포 미완료 영역을 대상으로 하여 상기 방제 드론의 비행 경로 및 비행 고도가 다시 결정되도록 미리 설정되는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
제8항에 있어서,
상기 단계 (d)에서, 순풍 구간에서는 상대적으로 큰 분사홀 사이즈와 약제 분사압으로 약제가 분사되고, 역풍 구간에서는 상대적으로 작은 분사홀 사이즈와 약제 분사압으로 약제가 분사되도록 분사 제어 명령이 생성되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
제8항에 있어서,
상기 단계 (d)에서, 상기 분사 모델을 이용하여, 상기 방제 드론의 위치를 기준한 약제 도달 영역의 상대적인 형성 위치 및 형성 크기가 순풍 영역과 역풍 영역을 포함하는 전체적인 비행 경로에서 오차 범위에서 일정해지도록 상기 분사 제어 명령이 생성되되,
상기 분사 모델은 상기 방제 드론의 다양한 비행 속도 및 다양한 비행 고도에서 분사 노즐의 다양한 회전각, 다양한 분사홀 사이즈 및 다양한 약제 분사압으로 약제가 분사되었을 때, 상기 방제 드론을 기준으로 한 약제 도달 영역의 상대적인 형성 위치 및 형성 크기에 관한 학습 데이터를 이용하여 미리 기계 학습되는 것을 특징으로 하는, 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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