KR20170111921A

KR20170111921A - 무인 비행체 제어 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20170111921A
Application number: KR1020160038221A
Authority: KR
Inventors: 함영국; 한태규
Original assignee: 팅크웨어(주); (주)엠아이웍스
Priority date: 2016-03-30
Filing date: 2016-03-30
Publication date: 2017-10-12

Abstract

무인 비행체 제어 방법 및 시스템이 제시된다. 무인 비행체 제어 방법에 있어서, 무인 비행체의 기체에 기 저장된 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계; 상기 항로 지도 데이터로부터 이미지의 고도 값을 처리하는 단계; 상기 이미지의 고도 값을 이용하여 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계; 및 보정된 상기 전파 고도 센서의 측정값에 따라 상기 변속 제어를 통해 비행 고도를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

무인 비행체 제어 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR CONTROLLING UNMANNED AIR VEHICLE}

아래의 실시예들은 무인 비행체 제어 방법 및 시스템에 관한 것이다.

유인 비행체의 비행 최저 고도(지표상의 장애물 충돌회피를 위한 최저 고도) 이하 자유비행구역에서 드론과 같은 무인 비행체의 무분별한 비행이 이뤄지고 있다. 그 결과 여객항공기와 드론의 충돌, 군 보안지역 침범에 따른 사고, 소방 유인헬기와 무인 촬영기의 충돌 등 무인 비행체의 비행에 관한 안전 및 보안에 관한 규제의 필요성이 최근 이슈가 되고 있다. 이에 따라 비행금지구역의 보호 및 비행 최저 고도 이하의 공역에서 비행체 간 안전거리유지(수평 분리 및 수직 분리)를 위한 규제방안이 ICAO(국제민간항공기구)에서 검토 진행되고 있다.

현행 무인 비행체의 안전규제는 조종자격을 갖춘 조종사가 무인 비행체를 육안으로 식별할 수 있는 범위. 즉, 조종사 가시권에서 운영하는 것을 내용으로 하고 있다. 그러나 무인 비행체의 활용이 주거 밀집지역 및 방재, 방범 등의 영역으로 확대되면 비가시권(예, 야간, 안개, 연기, 도심지 음영(사각지대) 등) 및 인지 불가능 구역(예, 군사보안 및 공항 지역 등)에 대한 상황 관제가 필요하다.

특히, 무인 비행체의 경우 비행 중 조종자의 오감에 의한 인지능력을 활용하기에는 기술적 한계가 있다. 그래서 유인기와 다르게 상황인지(Situational Awareness) 문제에 따른 사고 위험성이 비교적 크다고 할 수 있다. 현행 안전규제의 내용은 이러한 문제를 반영하고 있으나, 무인 비행체 활용에 대한 산업적 요구와 복잡도가 증가하게 되면 조종자의 비가시권 비행을 위한 자율비행의 안전성이 먼저 시스템적으로 확보되고 검증되어야 한다.

한국공개특허 10-2013-0002492호는 이러한 무인 비행체의 비행제어 시스템에 관한 기술을 기재하고 있다.

실시예들은 무인 비행체 제어 방법 및 시스템에 관하여 기술하며, 보다 구체적으로 비가시권의 자율비행이 가능한 무인 비행체 제어 방법 및 시스템에 관한 기술을 제공한다.

실시예들은 무인 비행체에 저장된 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하여 지상물(地上物)의 이미지의 고도 값을 처리하여 전파 고도 센서의 측정값을 보정함으로써, 비가시권에서도 무인 비행체의 안전한 자율비행이 가능한 무인 비행체 제어 방법 및 시스템을 제공하는데 있다.

일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 방법에 있어서, 무인 비행체의 기체에 기 저장된 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계; 상기 항로 지도 데이터로부터 상기 이미지의 고도 값을 처리하는 단계; 상기 이미지의 고도 값을 이용하여 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계; 및 보정된 상기 전파 고도 센서의 측정값에 따라 상기 변속 제어를 통해 비행 고도를 제어하는 단계를 포함한다.

상기 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계는, 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 상기 항로 지도 데이터에 상기 무인 비행체의 GPS 좌표를 정합하는 단계이고, 상기 레이어는 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 형상화할 수 있다.

상기 항로 지도 데이터는, 공간에 형상화된 상기 레이어에 비행 고도 제한 데이터, 정밀수치 지도, 및 군사보안지역 또는 비행금지 구역을 회피하는 항로 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 정합하여 공간에 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도를 구축할 수 있다.

상기 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계는, 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화하는 단계를 더 포함하고, 상기 자율비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화하는 단계는, 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 상기 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득하는 단계; 수집된 상기 포인트 군집을 분석하여 상기 피사체를 식별하는 단계; 지형 고도 데이터를 활용하여 식별된 상기 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출하는 단계; 및 추출된 상기 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 상기 레이어로 형상화하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 이미지의 고도 값을 처리하는 단계는, 피사체와의 거리에 따른 영상의 해상도 변화를 분석하여 항로 상의 상기 이미지의 고도 값을 추출할 수 있다.

보정된 상기 전파 고도 센서의 측정값은, 상기 무인 비행체의 변속 제어를 통해 비행 고도 제한과 레이어에 의한 항로의 수직 분리를 유지할 수 있다.

상기 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계는, 공간 지리 정보를 확인하여 비행을 위한 안전 경로를 탐색하는 단계; 및 상기 안전 경로를 반영하여 비행 계획을 세워 상기 비행 경로에 대한 상기 지표 영상 데이터를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계는, 비행 고도 제한 값을 설정하여 상기 전파 고도 센서의 측정값을 비행 고도 제한 높이의 검정이 가능한 피사체를 통해 확인하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계는, 촬영 장치의 캘리브레이션(Calibration) 정보를 확인하고 상기 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(Flight Data Recorder, FDR)에 기록된 비행 정보를 확인할 수 있다.

상기 이미지의 고도 값을 처리하는 단계는, 상기 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(FDR)로부터 좌표, 고도, 자세, 및 시간 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 촬영된 상기 지표 영상 데이터와 정합하고, 상기 촬영 장치의 캘리브레이션 정보를 참조하여 영상의 왜곡 보정과 상기 영상 해상도 변화의 분석을 통해 상기 비행 항로 상의 고도 값을 산출할 수 있다.

상기 센서 측정 고도 값을 보정하는 단계는, 항로에 존재하는 피사체로부터 고도 값을 추출하고 무인 비행체의 항로 좌표에 일정 간격으로 대입하여 상기 무인 비행체가 상기 항로 좌표에 도달하는 경우, 상기 피사체와 접촉하는 좌표에 해당하는 이미지의 해상도 높이를 인지하는 단계; 및 상기 해상도 높이에 따라 무인 비행체의 상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 센서 측정 고도 값을 보정하는 단계는, 자율비행 시 통신 및 기체 인프라 환경에 대한 리스크를 최소화하기 위해 오프라인 이미지처리 방식을 지원할 수 있다.

상기 센서 측정 고도 값을 보정하는 단계는, 상기 무인 비행체의 자율비행을 통해 상기 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고 수집된 상기 지표 영상 데이터를 해상도 변화 분석을 통해 항로 관제 및 지상 제어와 항로 지도 데이터에 반영하며 시뮬레이션을 통해 새로운 항로의 생성 또는 검증할 수 있다.

다른 실시예에 따른 무인 비행체 제어 시스템에 있어서, 무인 비행체의 기체에 기 저장된 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 위치 좌표 처리부; 상기 항로 지도 데이터로부터 이미지의 고도 값을 처리하는 이미지 처리부; 상기 이미지의 고도 값을 이용하여 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 측정값 보정부; 및 보정된 상기 전파 고도 센서의 측정값에 따라 상기 변속 제어를 통해 비행 고도를 제어하는 비행 제어부를 포함한다.

상기 위치 좌표 처리부는, 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 상기 항로 지도 데이터에 상기 무인 비행체의 GPS 좌표를 정합하고, 상기 레이어는 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 형상화할 수 있다.

상기 이미지 처리부는, 피사체와의 거리에 따른 영상의 해상도 변화를 분석하여 항로 상의 상기 이미지의 고도 값을 추출하고, 보정된 상기 전파 고도 센서의 측정값은, 상기 무인 비행체의 변속 제어를 통해 비행 고도 제한과 레이어에 의한 항로의 수직 분리를 유지할 수 있다.

상기 측정값 보정부는, 항로에 존재하는 피사체로부터 고도 값을 추출하고 무인 비행체의 항로 좌표에 일정 간격으로 대입하여 상기 무인 비행체가 상기 항로 좌표에 도달하는 경우, 상기 피사체와 접촉하는 좌표에 해당하는 이미지의 해상도 높이를 인지하고, 상기 해상도 높이에 따라 무인 비행체의 상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정할 수 있다.

상기 측정값 보정부는, 상기 무인 비행체의 자율비행을 통해 상기 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고 수집된 상기 지표 영상 데이터를 해상도 변화 분석을 통해 항로 관제 및 지상 제어와 항로 지도 데이터에 반영하며, 시뮬레이션 검증부를 거쳐 새로운 항로의 생성 또는 검증할 수 있다.

상기 전파 고도 센서, GPS, INS 정보가 포함된 FDR(Flight Data Recorder) 데이터를 상기 무인 비행체가 메시지 모듈을 통해 방송함에 따라 상기 메시지를 수신 받아 GPS, 상기 전파 고도 센서의 측정값, 및 레이어의 형성 고도 정보를 분석하여, 상기 무인 비행체가 자율비행을 하면서 수직 분리와 비행 고도 제한을 유지하고 있는지 여부를 확인하는 항로 관제를 더 포함할 수 있다.

실시예들에 따르면 비가시권 자율비행이 가능한 무인 비행체 제어 기술을 제공하여 지상물(地上物) 등으로 고도 값을 일정하게 유지하기 어려운 지역에 대한 조종사의 가시 범위 내 운영의 한계를 극복할 수 있다.

실시예들에 따르면 무인 비행체에 저장된 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하여 지상물(地上物) 이미지의 고도 값을 처리하여 전파 고도 센서의 측정값을 보정함으로써, 비가시권에서도 무인 비행체의 안전한 자율비행이 가능한 무인 비행체 제어 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 5 및 도 6은 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 8 내지 도 10은 일 실시예에 따른 지표 스캐닝 및 영상 촬영 데이터로부터 자율비행 공간 형상화를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 지리공간 데이터의 정합을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 지리공간 데이터의 정합을 통해 지도를 제작하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 레이저 스캔을 통한 포인트 군집의 수집을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따른 입체 공간에 특정 높이를 갖는 레이어를 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 일 실시예에 따른 피사체와의 거리에 따른 영상의 해상도 변화를 설명하기 위한 도면이다.
도 16 내지 도 19는 일 실시예에 따른 무인 비행체의 이미지 인지 및 처리를 통한 비행 제어 및 지상관제 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.
도 20은 일 실시예에 따른 구축된 항로의 시뮬레이션을 나타내는 도면이다.
도 21은 일 실시예에 따른 기체 인식 및 항로 관제 형상을 나타내는 도면이다.
도 22는 일 실시예에 따른 라이다(LiDAR)로 스캐닝한 피사체에서 특정 지점의 높이를 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 23은 일 실시예에서 사용하는 DSM과 DTM을 설명하기 위한 도면이다.
도 24는 일 실시예에 따라 지상물의 웨이포인트를 설정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 25는 일 실시예에 따라 지상물의 웨이포인트 유효 구간 내에 웨이포인트를 추가하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 26은 일 실시예에 따른 무인 비행체의 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 27은 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 28은 일 실시예에 따른 무인 비행체 자율비행을 위한 항로 구축 시스템 및 관제 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 29는 일 실시예에 따라 무인 비행체가 미리 정해진 항로를 비행하는 도중 지상물이 존재할 경우, 지상물에 대한 해상도 높이를 이용하여 미리 설정된 레이어 범위 내에서 비행 고도를 유지를 설명하는 도면이다.
도 30은 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 블록 구성도이다.
도 31은 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 32는 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 33은 또 다른 실시예에 따른 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 34는 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 35는 다른 실시예에 따른 관제 시스템의 무인 비행체 관제 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 36은 다른 실시예에 따른 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 37은 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 블록 구성도이다.
도 38은 다른 실시예에 따른 무인 비행체, 운영 시스템 및 관제 시스템의 블록 구성을 도시한 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 설명한다. 그러나, 기술되는 실시예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명되는 실시예들에 의하여 한정되는 것은 아니다. 또한, 여러 실시예들은 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 도면에서 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.

미항공우주국(NASA)의 무인 항공 시스템 교통 운영(Unmanned Aerial System Traffic Management: UASTM) 계획에 의한 드론 하이웨이(Drone Highway) 구상에 따르면, 드론 하이웨이는 Amazon, Google, NASA, 미국 연방항공청(Federal Aviation Administration: FAA) 등 미국의 약 120여개 관련 기관 및 업체가 참여하는 드론 활용(예, 택배 서비스) 및 관제(예, 충돌 회피 등 안전성 확보를 위한 시스템 구축)에 관한 구상이다.

비행금지 구역은 시골, 교외, 도시 지역에서 400ft로부터 500ft까지의 범위에 형성되어 있으나 공항인근은 유인항공기의 이착륙으로 인하여 공항인근의 모든 고도 범위가 비행금지 구역에 포함된다. 일 실시예에 따른 무인 비행체 역시 비행금지 구역에서의 비행은 금지되기에 시골, 교외, 도시 지역의 경우 400ft 이상으로 비행할 수 없다. 그리고 무인 비행체의 수행임무를 기준으로 고속비행 구역과 저속비행 구역으로 구분될 수 있다. 예를 들면, Amazon과 같은 물류 서비스를 제공하는 회사의 경우 신속한 택배서비스를 위해 고속비행구역의 범위를 사용하고 농업, 시설검사, 촬영 등은 저속비행구역의 범위를 사용할 것이다.

아래의 실시예들에서 각각의 범위에 대한 수직 분리는 "레이어"라는 개념으로 형상화될 수 있으며, 고속비행 구역과 저속비행 구역과 같은 분리는 무인 비행체의 임무수행의 특성(고속으로 배송을 하는 임무 또는 저속으로 천천히 시설물을 검사하는 임무)에 의해 단순히 구분한 것일 뿐, 실제로는 더 다양한 무인 비행체의 임무수행의 특성을 반영하기 위해서 더 많은 레이어가 생성될 수 있다.

무인 비행체의 자율비행은 위치좌표(X, Y) 이외에 고도(Z)의 정보를 추가로 요구한다. 기존의 무인 비행체의 자율비행 기술은 고도(Z) 값을 비행 전에 입력하고 전파의 반향 원리를 이용한 초음파 등의 센서에 의해 측정된 고도(Z) 값을 유지한다. 예를 들어 기존 자율비행 체계는 무인 비행체의 조종에 익숙하지 못한 농민들을 대상으로 지표의 높이가 일정한 농경지에 농약살포의 목적으로 활용된다. 그러나 산업수요 변화에 따른 안전 규제(조종사의 가시범위 내 운영)의 한계를 극복하려면 지상물(地上物) 등으로 고도(Z) 값을 일정하게 유지하기 어려운 지역에 대한 보완책이 필요하다. 여기서 지상물(地上物)은 기본으로 지표를 포함하고 지상으로부터 형성 또는 연결 구축된 지물 및 장애물 등을 포함할 수 있다.

전파 고도 센서는 피사체에 대한 반향의 원리로 동작하기 때문에 피사체에 상대적인 고도(Z) 값을 유지하게 된다. 즉, 무인 비행체에 150미터의 고도(Z) 값을 유지하도록 입력됐다면 표고로부터 150미터의 고도가 지속적으로 유지되지만 항로 중간에 50미터 높이의 면적이 넓은 지상물(地上物)이 있다면 해당 지상물(地上物)의 범위 내에서 무인 비행체의 비행 고도는 200미터에서 유지된다. 그래서 비행 고도에 제한이 있을 경우 파장의 반향원리로 고도를 측정하는 전파 센서에 의존한 비행은 결과적으로 안전규제를 위한 비행 고도 제한을 위반할 수 있다. 특히, 도 1에 도시된 바와 같이 비행 고도의 제한은 유인기의 비행 최저 고도로부터 안전거리(수직 분리)를 유지하기 위한 안전조치이기 때문에 이를 위반할 경우 항공추돌사고의 위험이 따른다.

이에 따라 무인 비행체의 안전한 자율비행을 위해서는 지표로부터 절대적인 고도(Z) 값(즉, 비행 고도 제한)을 유지해야 하고 항로 중간의 지상물(地上物)에 대해 절대적인 고도(Z) 값 유지를 위한 보정이 있어야 하며, 절대적인 고도(Z) 값에 인접하여 수직분리가 어려운 지상물(地上物)에 대한 회피 항로가 제공되어야 한다.

일 실시예에 따른 무인 비행체의 센서부는 자세 제어부, 고장 안전부, 및 위치 측정부를 포함할 수 있다. 그리고 무선 통신 센서, 영상 촬영을 위한 센서 및 레이저 스캔 센서 등을 더 포함할 수 있다.

자세 제어부는 기체의 회전각도를 감지해 자세를 제어하기 위한 것으로, 예를 들어 자이로 센서(Gyro Sensor), 지자기 센서(Geo Magnetic Sensor), 가속기(Accelerator) 등이 사용될 수 있다.

고장 안전부는 비행 오류(Falt Safe)를 위한 것으로, 예를 들어 기압 고도계(전파 고도 센서), 초음파, 레이더, 전압, 전류 측정계 등이 사용될 수 있다.

한편, 전파 고도 센서는 피사체에 대한 반향의 원리로 동작하기 때문에 피사체에 상대적인 고도(Z) 값을 유지하게 된다. 그래서 비행 고도에 제한이 있을 경우 파장의 반향원리로 고도를 측정하는 전파 센서에 의존한 비행은 결과적으로 안전규제를 위한 비행 고도 제한을 위반할 수 있다. 이에 따라 무인 비행체의 안전한 자율비행을 위해서는 지표로부터 절대적인 고도(Z) 값(즉, 비행 고도 제한)을 유지해야 하고 항로 중간의 지상물(地上物)에 대해 절대적인 고도(Z) 값 유지를 위한 보정이 있어야 하며, 절대적인 고도(Z) 값에 인접하여 수직분리가 어려운 지상물(地上物)에 대한 회피 항로가 제공되어야 한다.

위치 측정부는 무인 비행체의 위치를 감지하는 센서로, 예컨대 GPS(Global Positioning System) 센서 등이 사용될 수 있다.

한편, GPS 센서를 이용하여 고도 측정을 하는 경우 고도(Z) 값 산출의 한계를 전제로 오차 범위를 주변 인프라를 통해 줄여야 한다. 그러나 GPS 고도 측정은 GPS 위성의(기하학적) 배치 상태에 1차 영향을 받고 지상 장애물 및 지형에 2차 영향을 받기 때문에 고도(Z) 값 산출이 불가능 하거나 동일 지점에서도 오차가 발생할 수 있다.

일 실시예에 따르면 실제 비행을 통한 항로 상의 고도(Z) 값 추출을 위해 먼저, 입체 공간에 2D 레이어(Layer)의 구축에 필요한 라이다(LiDAR) 스캐닝으로 추출한 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 분석할 수 있다.

전파 또는 빛의 반향으로부터 추출된 포인트 군집의 분석을 통해 피사체 특정 점의 높이 값을 연결하여 얻은 최초 레이어는 전파간섭이나 피사체의 재질 및 입사각에 의해 발생하는 왜곡(예컨대, 전파 음영 등)에 의해 발생한 오차를 배제할 수 없다. 그래서 추출 값의 검정 및 보정을 통해 보다 안전한 자율비행의 항로를 구축할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 방법은 무인 비행체의 기체에 기 저장된 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계(110), 항로 지도 데이터로부터 이미지의 고도 값을 처리하는 단계(120), 이미지의 고도 값을 이용하여 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계(130), 및 보정된 전파 고도 센서의 측정값에 따라 변속 제어를 통해 비행 고도를 제어하는 단계(140)를 포함하여 이루어질 수 있다.

여기서, 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계(110)는 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 항로 지도 데이터에 무인 비행체의 GPS 좌표를 정합하는 단계이고, 레이어는 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 형상화할 수 있다.

항로 지도 데이터는 공간에 형상화된 레이어에 비행 고도 제한 데이터, 정밀수치 지도, 및 군사보안지역 또는 비행금지 구역을 회피하는 항로 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 정합하여 공간에 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도를 구축할 수 있다.

일 실시예들에 따르면 무인 비행체에 저장된 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하여 이미지의 고도 값을 처리하여 전파 고도 센서의 측정값을 보정함으로써, 비가시권에서도 무인 비행체의 안전한 자율비행이 가능한 무인 비행체 제어 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.

아래에서 일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 방법의 각 단계에 대해 더 구체적으로 설명한다.

도 2는 일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 시스템을 나타내는 블록도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 시스템(200)은 위치 좌표 처리부(210), 이미지 처리부(220), 측정값 보정부(230), 및 비행 제어부(240)를 포함하여 이루어질 수 있다. 이러한 구성요소들은 도 1의 방법이 포함하는 단계들(110 내지 140)을 실행하도록 구현될 수 있다.

단계(110)에서 위치 좌표 처리부(210)는 무인 비행체의 기체에 기 저장된 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합할 수 있다.

더 구체적으로, 위치 좌표 처리부(210)는 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 항로 지도 데이터에 무인 비행체의 GPS 좌표를 정합할 수 있다. 여기에서 레이어는 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 형상화할 수 있다. 그리고 항로 지도 데이터는 공간에 형상화된 레이어에 비행 고도 제한 데이터, 정밀수치 지도, 및 군사보안지역 또는 비행금지 구역을 회피하는 항로 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 정합하여 공간에 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도를 구축할 수 있다.

위치 좌표 처리부(210)는 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화할 수 있다.

여기서 위치 좌표 처리부(210)는 수집부, 식별부, 추출부, 및 레이어부를 포함할 수 있다.

수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득할 수 있다.

예컨대 수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 라이다(LiDAR) 장치를 통해 라이다 펄스가 투사된 피사체의 포인트 군집을 획득할 수 있다.

식별부는 수집부에서 수집된 포인트 군집을 분석하여 피사체를 식별할 수 있다.

추출부는 지형 고도 데이터를 활용하여 식별부에서 식별된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출할 수 있다.

레이어부는 추출부에서 추출된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어로 형상화할 수 있다.

또한, 위치 좌표 처리부(210)는 공간 지리 정보를 확인하여 비행을 위한 안전 경로를 탐색하고, 안전 경로를 반영하여 비행 계획을 세워 비행 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다.

그리고 위치 좌표 처리부(210)는 비행 고도 제한 값을 설정하여 전파 고도 센서의 측정값을 비행 고도 제한 높이의 검정이 가능한 피사체를 통해 확인할 수 있다. 또한 위치 좌표 처리부(210)는 촬영 장치의 캘리브레이션(Calibration) 정보를 확인하고 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(Flight Data Recorder, FDR)에 기록된 비행 정보를 확인할 수 있다.

이미지 처리부(220)는 항로 지도 데이터로부터 이미지의 고도 값을 처리할 수 있다.

이미지 처리부(220)는 피사체와의 거리에 따른 영상의 해상도 변화를 분석하여 항로 상의 이미지의 고도 값을 추출할 수 있다. 이때 보정된 전파 고도 센서의 측정값은 무인 비행체의 변속 제어를 통해 비행 고도 제한과 레이어에 의한 항로의 수직 분리를 유지할 수 있다.

더욱이, 이미지 처리부(220)는 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(FDR)로부터 좌표, 고도, 자세, 및 시간 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 촬영된 지표 영상 데이터와 정합하고, 촬영 장치의 캘리브레이션 정보를 참조하여 영상의 왜곡 보정과 영상 해상도 변화의 분석을 통해 비행 항로 상의 고도 값을 산출할 수 있다.

측정값 보정부(230)는 이미지의 고도 값을 이용하여 전파 고도 센서의 측정값을 보정할 수 있다. 이러한 측정값 보정부(230)는 항로에 존재하는 피사체로부터 고도 값을 추출하고 무인 비행체의 항로 좌표에 일정 간격으로 대입하여 무인 비행체가 항로 좌표에 도달하는 경우, 피사체와 접촉하는 좌표에 해당하는 이미지의 해상도 높이를 인지하고, 해상도 높이에 따라 무인 비행체의 전파 고도 센서의 측정값을 보정할 수 있다.

또한 측정값 보정부(230)는 자율비행 시 통신 및 기체 인프라 환경에 대한 리스크를 최소화하기 위해 오프라인 이미지처리 방식을 지원할 수 있다.

측정값 보정부(230)는 무인 비행체의 자율비행을 통해 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고 수집된 지표 영상 데이터를 해상도 변화 분석을 통해 항로 관제 및 지상 제어와 항로 지도 데이터에 반영하며 시뮬레이션을 통해 새로운 항로의 생성 또는 검증할 수 있다. 이를 위해 시뮬레이션 검증 시스템이 형성될 수 있다.

비행 제어부(240)는 보정된 전파 고도 센서의 측정값에 따라 변속 제어를 통해 비행 고도를 제어할 수 있다.

한편, 일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 시스템(200)은 항로 관제를 더 포함할 수 있으며, 항로 관제는 전파 고도 센서, GPS, INS 정보가 포함된 FDR(Flight Data Recorder) 데이터를 무인 비행체가 메시지 모듈을 통해 방송함에 따라 메시지를 수신 받아 GPS, 전파 고도 센서의 측정값, 및 레이어의 형성 고도 정보를 분석하여, 무인 비행체가 자율비행을 하면서 수직 분리와 비행 고도 제한을 유지하고 있는지 여부를 확인할 수 있다.

이러한 일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 방법 및 시스템은 아래에서 도 16 내지 21을 이용하여 더 구체적으로 설명하기로 한다.

도 3은 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법은 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어(Layer)로 형상화하는 단계(310), 및 공간에 형상화된 레이어에 비행 고도 제한 데이터, 정밀수치 지도, 및 군사보안지역 또는 비행금지 구역을 회피하는 항로 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 정합하여 공간에 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도를 구축하는 단계(320)를 포함하여 이루어질 수 있다. 여기에서 레이어(Layer)는 3차원 공간에 고도 값(높이 값)을 적용하여 형상화한 2차원 공간을 의미할 수 있다.

여기서 자율비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화하는 단계는, 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득하는 단계, 수집된 포인트 군집을 분석하여 피사체를 식별하는 단계, 지형 고도 데이터를 활용하여 식별된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출하는 단계, 및 추출된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어로 형상화하는 단계를 포함할 수 있다.

또한 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도를 GPS 또는 위치좌표 보정 장치의 정보를 통해 기 설정된 안전 기준 내에서 무인 비행체와 동기화시켜 무인 비행체에 적용 가능한 공간 지도로 형상화하는 단계(330)를 더 포함하여 이루어질 수 있다.

일 실시예들에 따르면 비가시권의 자율비행 지도를 제공하여 지상물(地上物) 등으로 고도 값을 일정하게 유지하기 어려운 지역에 대한 조종사의 가시 범위 내 운영의 한계를 극복할 수 있다.

또한 지표 스캐닝 및 영상 촬영 데이터로부터 자율비행 공간을 레이어로 형상화하고 형상화된 레이어에 데이터를 정합하여 고도 값이 반영된 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.

아래에서 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법의 각 단계에 대해 더 구체적으로 설명한다.

도 4는 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템을 나타내는 블록도이다. 도 4에 도시된 바와 같이 일 실시예에 따른 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템은 레이어 형상화부(410), 자율항법 지도부(420), 및 공간 지도부(430)를 포함하여 이루어질 수 있다. 이러한 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템의 각 구성요소들은 서버에 포함된 프로세서일 수 있다.

이러한 구성요소들은 도 3의 방법이 포함하는 단계들(310 내지 330)을 메모리가 포함하는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드를 통해 실행하도록 구현될 수 있다.

단계(310)에서 레이어 형상화부(410)는 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어(Layer)로 형상화할 수 있다. 여기에서 레이어(Layer)는 높이 개념을 포함하는 평면으로 나타낼 수 있다.

레이어 형상화부(410)는 공간에 다수의 2차원 레이어들을 생성할 수 있으며, 상기의 레이어들은 수직 분리를 형성할 수 있다.

여기서 레이어 형상화부(410)는 수집부, 식별부, 추출부, 및 레이어부를 포함할 수 있다.

레이어 형상화부(410)의 수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득할 수 있다. 이때 피사체의 획득된 포인트 군집을 사용하여 건물의 특정 지점의 높이를 추출할 수 있는데, 이때의 높이는 건물의 꼭대기 높이일 수도 있으며 건물의 중간 높이 등 건물의 특정 지점의 높이가 될 수 있다. 일 실시예에 따라 스캐닝된 피사체의 포인트 군집에서 건물의 특정 지점의 높이를 추출하는 방법을 도 22를 통해 설명하기로 한다.

도 22는 일 실시예에 따라 라이다(LiDAR)로 스캐닝한 피사체에서 특정 지점의 높이를 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면으로, 도 22의 (a)는 실제 피사체의 이미지이며, (b)는 실제 피사체를 라이다(LiDAR) 장비와 같은 스캐닝 장치를 통해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집을 나타낸다. 이때 피사체의 각 지점에서의 높이(Height)를 참조할 수 있는 컬러 스펙트럼(2200)을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라 레이어 형상화부(410)의 수집부는 스캐닝된 피사체의 특정 지점의 높이를 상기 컬러 스펙트럼을 참조하여 추출할 수가 있다.

일 실시예에서 포인트 군집(Point Cloud)를 사용하여 스캐닝된 피사체로부터 특정 지점의 높이를 추출할 때, 컬러 스펙트럼(2200)의 높이 스펙트럼 값을 이용할 수 있다. 하지만, 라이다(LiDAR)는 레이저 빛의 펄스(Pulse) 방식으로 피사체를 스캐닝하기 때문에 피사체의 재질에 따른 빛의 분산, 경계 및 불연속선(Breakline)의 인식문제가 발생할 수 있고 컬러 스펙트럼(2200)을 분석하기 위해 사용하는 소프트웨어 툴의 알고리즘에 따라 피사체 높이 값에 대한 추출 결과가 달라질 수 있다. 따라서, 일 실시예에서는 처음에 라이다(LiDAR) 데이터인 포인트 군집(Point Cloud)에 의해 설정된 레이어에 대해 초도 비행 - 조종사의 가시권 비행 - 에 의한 레이어의 높이 검증을 광학 영상 장치의 캘리블레이션(Calibration)을 통해 레이어의 오차를 보정할 수 있다.

예컨대 레이어 형상화부(410)의 수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 라이다(LiDAR) 장치를 통해 라이다 펄스가 투사된 피사체의 포인트 군집을 획득할 수 있다.

레이어 형상화부(410)의 식별부는 수집부에서 수집된 포인트 군집을 분석하여 피사체를 식별할 수 있다. 이때 레이어 형상화부(410)의 식별부는 포인트 군집을 통해 지상물 객체의 경계 또는 윤곽을 인식할 수 있고, 이를 통해 식별된 지상물 객체에 대해 교량, 빌딩, 전선 등으로 식별할 수 있다.

레이어 형상화부(410)의 추출부는 지형 고도 데이터들 중 수치 표면 모형(Digital Surface Model: DSM)이나 수치 지형 모델(Digital Terrain Model: DTM)을 활용하여 식별부에서 식별된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출할 수 있다. 상기 DSM 데이터와 DTM 데이터는 각 국가의 지리 정보를 데이터베이스화 하여 구축하고 있는 정부 기관(예컨대, 한국의 경우에는 국토지리정보원)이나 항공측량 회사로부터 획득될 수 있는 데이터이다. 도 23은 일 실시예에서 사용하는 DSM과 DTM을 설명하기 위한 도면으로, 도 23에 도시된 바와 같이 DSM은 지상물(地上物)의 높이 값이고 DTM은 지형의 높이 값(표고)이 될 수 있다.

레이어 형상화부(410)의 레이어부는 추출부에서 추출된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어로 형상화할 수 있다.

이러한 피사체를 식별하여 자율비행 공간을 형상화하는 방법을 아래에서 도 8 내지 도 10을 참조하여 예를 들어 설명하기로 한다.

단계(320)에서 자율항법 지도부(420)는 공간에 형상화된 레이어에 비행 고도 제한 데이터, 정밀수치 지도, 및 군사보안지역 또는 비행금지 구역을 회피하는 항로 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 정합하여 공간에 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도를 구축할 수 있다.

단계(330)에서 공간 지도부(430)는 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도를 GPS 또는 위치좌표 보정 장치의 정보를 통해 기 설정된 안전 기준 내에서 무인 비행체와 동기화시켜 무인 비행체에 적용 가능한 공간 지도로 형상화할 수 있다.

공간 지도부(430)는 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도에 GPS 좌표를 정합하고, 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도로부터 지상물(地上物) 이미지의 고도 값을 이용하여 센서 측정 고도 값을 보정할 수 있다.

즉, 공간 지도부(430)는 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도에 GPS 좌표를 정합하고, 상기 자율항법 지도로부터 정합된 GPS 좌표에 무인 비행체에 탑재된 영상촬영 장치(예, 탑재가 가능한 각종 광학(Optic)기반 영상촬영 장치)의 설정(지표 기준으로 캘리브레이션)된 입사각에 의한 지상물(地上物)의 해상도 변화 분석을 수행하고, 해상도 변화 분석을 통해 추출된 해상도의 높이 값을 GPS 좌표에 정합하여 초음파 등 반향의 원리를 사용하는 고도 측정 장치의 고도 측정값을 보정할 수 있다.

이러한 지리공간 데이터의 정합과 지도를 구축하는 방법을 아래에서 도 11 및 도 12를 참조하여 예를 들어 더 구체적으로 설명하기로 한다.

다른 실시예에 따른 입체 정밀 지도에 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법에 있어서, 입체 정밀 지도에 다수의 레이어가 수직 분리를 형성하는 단계, 및 수직 분리의 분리 간격에 형성되는 항로와 레이어에 형성되는 수집된 웨이포인트(Way Point)를 나타내는 심벌(Symbol)을 형상화하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.

여기서 다수의 레이어가 수직 분리를 형성하는 단계는 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득하는 단계, 수집된 포인트 군집을 분석하여 피사체를 식별하는 단계, 지형 고도 데이터를 활용하여 식별된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출하는 단계, 및 추출된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어로 형상화하는 단계를 포함할 수 있다.

다른 실시예에 따른 입체 정밀 지도에 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 방법은 다른 실시예에 따른 입체 정밀 지도에 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템을 이용하여 더 구체적으로 설명할 수 있다. 여기서 입체 정밀 지도에 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템은 레이어 형상화부와, 항로 및 심벌 형상화부를 포함하여 이루어질 수 있다. 이러한 입체 정밀 지도에 무인 비행체 비행을 위한 지도 제작 시스템의 각 구성요소들은 서버에 포함되는 프로세서일 수 있다.

레이어 형상화부(410)는 입체 정밀 지도에 다수의 레이어를 수직 분리하여 형성할 수 있다. 이때 입체 정밀 지도는 기존의 입체 정밀 지도를 사용하거나 데이터를 수집하여 직접 제작할 수 있다.

레이어 형상화부(410)는, 도 4에서 설명한 바와 같이, 수집부, 식별부, 추출부, 및 레이어부를 포함할 수 있다.

레이어 형상화부(410)의 수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득할 수 있다. 예컨대 레이어 형상화부의 수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 라이다(LiDAR) 장치를 통해 라이다 펄스가 투사된 피사체의 포인트 군집을 획득할 수 있다.

레이어 형상화부(410)의 식별부는 수집부에서 수집된 포인트 군집을 분석하여 피사체를 식별할 수 있다.

레이어 형상화부(410)의 추출부는 지형 고도 데이터들 중 수치 표면 모형(Digital Surface Model: DSM)이나 수치 표고 모델(Digital Terrain Model: DTM)을 활용하여 식별부에서 식별된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출할 수 있다.

여기서 레이어는 형성 고도, 수행 가능 미션, 기체 제원 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.

그리고 레이어에 형성된 항로의 심벌은 위치 좌표와 해당 좌표에 대한 레이어를 기준으로 한 이미지의 고도 값이 포함되며, 이미지의 고도 값은 무인 비행체가 자율비행 중인 레이어의 형성 고도를 유지하기 위해 고도를 측정하는 센서에 의한 측정값을 보정해야 하는 값이 될 수 있다.

도 5 및 도 6은 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 5 및 도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 방법은 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어(Layer)로 형상화하는 단계(510), 형상화된 레이어로부터 비행 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집하는 단계(520), 및 수집된 지표 영상 데이터를 통해 지표면을 스캐닝한 카메라와 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 비행 항로 상의 고도 값을 추출하는 단계(530)를 포함하여 이루어질 수 있다. 여기에서 카메라와 피사체와의 거리는 카메라의 캘리브레이션(calibration)을 통해 확인된 카메라의 내부 파라미터 값과 외부 파라미터 값들을 통해 계산될 수 있다. 또한 본 발명이 적용되는 실시예에서는 지상물(地上物)의 이미지를 촬영할 당시의 카메라의 위치 및 방향을 알고 있다고 가정하므로, 상술한 카메라의 파라미터들을 고려함으로써 카메라와 피사체와의 거리를 계산할 수 있다.

또한 카메라는 피사체의 해상도 변화를 분석할 수 있는 집광부, 집광조절부, 촬상부의 구조를 갖는 일반적인 광학(Optic) 카메라뿐 아니라 캘리브레이션(calibration)의 파라미터 값에 기준하여 피사체의 해상도 변화를 인지하고 기록할 수 있는 다른 치환 가능한 장치도 포함할 수 있다.

여기서 자율비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화하는 단계(510)는, 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득하는 단계(511), 수집된 포인트 군집을 분석하여 피사체를 식별하는 단계(512), 지형 고도 데이터를 활용하여 식별된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출하는 단계(513), 및 추출된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어로 형상화하는 단계(514)를 포함할 수 있다.

또한, 추출된 고도 값으로부터 항로 검증을 통해 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계(540)를 더 포함하여 이루어질 수 있다.

일 실시예들에 따르면 비가시권의 자율비행 항로를 제공하여 지상물(地上物) 등으로 고도 값을 일정하게 유지하기 어려운 지역에 대한 조종사의 가시 범위 내 운영의 한계를 극복할 수 있다.

또한 스캐닝 데이터를 이용하여 표고 및 장애물의 높이 정보를 추출하고, 지표 영상 데이터의 영상 해상도 변화를 분석하여 추출된 지상물(地上物) 높이 정보를 활용하여 캘리브레이션(Calibration) 검증과 무인 비행체의 전파 고도 센서의 측정값을 보정함으로써, 무인 비행체의 안전 자율비행 항로를 구축하는 무인 비행체 항로 구축 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.

일 실시예에 따른 캘리브레이션 검증이라 함은 무인 비행체에 장착된 카메라 렌즈와 피사체와의 거리, 피사체와의 초점이 정확한지에 대한 검증을 수행하는 것을 포함하며, 무인 비행체의 전파 고도 센서의 측정값의 보정은 전파 고도 센서가 가진 오차 범위를 영상 해상도 변화 값을 이용하여 보정하는 것도 포함할 수 있다

그리고 일 실시예에서 상기 무인 비행체의 전파 고도 센서 측정값의 보정은 무인 비행체의 비행 전에 비행 목적에 해당하는 초기 비행 셋팅의 목적으로 카메라 캘리브레이션 검증을 위해 수행될 수 있으며, 초기 셋팅이 완료되어 무인 비행체를 운영하면서 무인 비행체의 전파 고도의 측정값을 지속적으로 보정하기 위해 수행될 수도 있다.

또한 무인 비행체의 초도 비행 전의 초기 셋팅을 위한 캘리브레이션 검증은 평지에서 무인 비행체의 전파 고도 센서의 측정값을 기준으로 카메라 캘리브레이션에 대해 검증하는 것일 수 있으며, 이에 대해 더 상세히 설명하면 다음과 같다. 일 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영자 또는 자율비행 지도 구축 운영 회사는 레이어를 표고로부터 80m 부분으로 설정했을 때 비행 전 무인 비행체의 전파 고도 값을 80m로 설정하고, 해당 고도에서 호버링(Hovering)하고 있는 무인 비행체에 탑재된 카메라가 80m에 초점이 맞춰졌는지를 확인함으로써, 카메라 광학렌즈의 중심에서 이미지 센서까지의 거리(초점 거리, Focal Length)를 확인할 수 있다. 따라서 80m의 높이로부터 입사 각(앵글)에 있는 피사체의 초점이 맞춰졌는지 확인할 수 있다.

이때 무인 비행체의 비행 전마다 이러한 캘리브레이션 검증을 수행하는 이유는 무인 비행체가 이륙할 때 발생하는 극심한 바이브레이션에 의해 값이 틀어질 수 있고, 이로 인하여 무인 비행체가 인식하는 비행 고도가 정해진 레이어의 고도와는 달라질 수 있기 때문이다.

또한, 일 실시예에 따라 무인 비행체의 비행을 위한 초기 셋팅이 완료되어 무인 비행체를 운영하는 중에 무인 비행체의 전파 고도 센서의 측정값을 지속적으로 보정하기 위해 수행될 수도 있는데, 이에 대해 더 상세하게 설명하면 다음과 같다. 실제 무인 비행체에 탑재된 전파 고도 센서로부터 측정된 값이 무인 비행체의 비행 목적에 따라 미리 정해진 레이어의 높이를 벗어나는 범위가 있을 수 있고, 이러한 경우 무인 비행체가 비행할 수 있는 최고 비행 제한 고도를 벗어나거나 다른 비행체들과 충돌할 수 있는 위험이 발생하게 된다. 따라서 일 실시예에서는 이러한 문제를 방지하기 위해 무인 비행체에 탑재된 광학 장비의 영상 해상도 변화 값을 이용한 캘리브레이션 검증을 통해 무인 비행체가 레이어의 높이를 일정하게 유지하며 비행할 수 있도록 할 수 있다.

따라서, 일 실시예에서는 무인 비행체가 비행 도중 전파 고도 센서에 의해 갑자기 지상물의 존재를 인식할 경우에도 해당 지상물의 높이만큼 레이어로부터 벗어난 비행 고도 높이를 해상도 변환 분석을 의한 해상도 높이를 이용하여 미리 정해진 레이어의 높이로 조절함으로써, 무인 비행체가 레이어의 높이를 일정하게 유지하면서 비행하도록 할 수 있다. 특히 그렇게 하기 위해서는 먼저 무인 비행체가 이동하는 경로 상의 해상도를 정확하게 분석할 수 있는 영상을 얻을 수 있도록 카메라의 캘리브레이션이 먼저 정확하게 검증되어 올바른 촬영 영상을 획득할 필요가 있다.

아래에서 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 방법의 각 단계에 대해 더 구체적으로 설명한다.

도 7은 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 시스템을 나타내는 블록도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 무인 비행체 항로 구축 시스템(700)은 레이어 형상화부(710), 데이터 수집부(720), 고도 산정부(730), 및 검증부(740)를 포함하여 이루어질 수 있다. 이러한 무인 비행체 항로 구축 시스템의 각 구성요소들은 서버에 포함된 프로세서일 수 있다.

이러한 구성요소들은 도 5 및 도 6의 방법이 포함하는 단계들(510 내지 540)을 메모리가 포함하는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드를 통해 실행하도록 구현될 수 있다.

단계(510)에서 레이어 형상화부(710)는 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어(Layer)로 형상화할 수 있다. 여기에서 레이어는 높이 개념을 포함하는 평면이 될 수 있다.

지표 촬영 항공기로부터 각종 지표 스캔 장치(예, SAR(Synthetic Aperture Radar), LiDAR, 단파적외선 센서 등)에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 분석하여 건물 및 교량 등의 피사체를 식별할 수 있다.

레이어 형상화부(710)는 스캔 데이터로부터 식별된 피사체의 높이를 해당 좌표의 지표 고도를 기준으로 산출하여 특정 점의 높이를 연결하면 입체 공간에 2차원 레이어를 형상화할 수 있다.

이러한 레이어 형상화부(710)는 공간에 다수의 2차원 레이어들을 생성할 수 있으며, 상기의 레이어들은 수직 분리를 형성할 수 있다.

여기서 레이어 형상화부(710)는 수집부, 식별부, 추출부, 및 레이어부를 포함할 수 있다.

레이어 형상화부(710)의 수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득할 수 있다. 이때 건물의 높이에 따라 높이를 추출할 수 있으며 건물의 중간 높이를 추출할 수도 있다.

예컨대 레이어 형상화부(710)의 수집부는 지표 촬영 항공기에 탑재된 라이다(LiDAR) 장치를 통해 라이다 펄스가 투사된 피사체의 포인트 군집을 획득할 수 있다.

레이어 형상화부(710)의 식별부는 수집부에서 수집된 포인트 군집을 분석하여 피사체를 식별할 수 있다.

레이어 형상화부(710)의 추출부는 지형 고도 데이터를 활용하여 식별부에서 식별된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출할 수 있다.

레이어 형상화부(710)의 레이어부는 추출부에서 추출된 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어로 형상화할 수 있다.

단계(520)에서 데이터 수집부(720)는 형상화된 레이어로부터 비행 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다.

이때 데이터 수집부(720)는 최초에 비행 고도 제한 높이의 레이어로부터 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다.

데이터 수집부(720)는 지표 촬영 항공기에 탑재된 특정 고도에서 캘리브레이션(Calibration) 값이 설정된 촬영 장치를 통해 지표 영상 데이터를 획득할 수 있다.

그리고 데이터 수집부(720)는 지표 영상 데이터의 수집하기 위해 공간 지리 정보를 확인하여 비행을 위한 안전 경로를 탐색하고, 구체적인 비행 계획을 세워 해당 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다. 특히, 항로 구축을 위해 항로 분석에 필요한 최초 지표 영상 데이터의 수집은 조종자격을 갖춘 조종사의 가시권 내 비행만 허용하여 안전성을 최대한 확보할 수 있다.

데이터 수집부(720)는 비행 고도 제한의 높이 값을 설정하여 전파 고도 센서(예컨대, 전파 고도계(radio altimeter) 등)의 측정값을 비행 고도 제한 높이 검정이 가능한 피사체를 통해 확인할 수 있다. 여기에서 비행 고도 제한 높이 검정이 가능한 피사체는 비행 고도 제한보다 높거나 같은 지상 구조물 등이 될 수 있다.

추가적으로 데이터 수집부(720)는 촬영 장치의 해상도 및 이미지 획득 방식 등 제원과 입사각에 따른 캘리브레이션(Calibration) 파라미터 등 정보를 확인하고, 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(Flight Data Recorder, FDR)에 기록되는 기체의 비행 정보를 확인할 수 있다.

단계(530)에서 고도 산정부(730)는 수집된 지표 영상 데이터를 통해 카메라와 피사체와의 거리에 따른 영상 해상도 변화를 분석하여 비행 항로 상의 고도 값을 추출할 수 있다.

고도 산정부(730)는 항로 상의 고도(Z) 값은 기체의 비행 정보 기록부(FDR)로부터 좌표, 고도, 자세, 시간 정보를 촬영된 지표 영상 데이터와 정합하고, 수집된 이미지의 높이 값 추출을 위해 촬영 장치의 캘리브레이션 정보와 파라미터를 참조하여 영상의 왜곡 보정과 영상 해상도 변화 분석을 통해 산출할 수 있다.

더 구체적으로, 고도 산정부(730)는 카메라와 피사체와의 거리에 따른 영상의 해상도 변화를 분석하여 비행 항로 상의 고도 값을 추출할 수 있다. 여기에서 영상의 해상도 변화는 이전 프레임과 현재 프레임의 화소수 차이 또는 다양한 각도에서 촬영된 피사체의 화소수 차이를 통해 고도를 확인할 수 있다.

이에 따라 도 15b에 도시된 바와 같이 해상도 높이(HR)는 전파 고도 센서에 의한 높이(HF)와 포인트 군집 분석에 의한 높이(HO)의 차로 산정할 수 있으며, 해상도 높이(HR)의 보정은 삼각측량 분석을 통한 센서와 스캐닝 데이터의 검정을 통해 수행할 수 있다.

이와 같이 피사체의 영상 변화를 분석하여 거리를 측정하는 기존의 영상 분석 거리측정 방식을 고도 측정에 적용하고, 영상 해상도의 변화를 분석하여 이미지의 고도(Z) 값을 추출할 수 있다.

단계(540)에서 검증부(740)는 추출된 고도 값으로부터 항로 검증을 통해 전파 고도 센서의 측정값을 보정할 수 있다.

검증부(740)는 항로에 존재하는 피사체(장애물)로부터 고도(Z) 값을 추출하고 결과를 무인 비행체의 항로 좌표에 일정 간격으로 대입하는 경우, 무인 비행체가 해당 항로 좌표에 도달할 경우 피사체(장애물)와 접촉하는 좌표에 해당하는 이미지의 해상도 높이(HR)를 인지하여 결과적으로 사용 중인 전파 고도 센서의 측정값을 보정할 수 있게 된다.

이러한 검증부(740)는 자율비행 시 통신 및 기체 인프라 환경에 대한 리스크를 최소화하기 위해 오프라인 이미지처리 방식을 지원할 수 있다.

검증부(740)는 무인 비행체의 자율비행을 통해 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고 수집된 지표 영상 데이터를 해상도 변화 분석을 통해 항로관제 및 지상제어와 항로지도 데이터에 반영하며 새로운 항로를 생성 또는 검증할 수 있다.

항로의 특정 좌표에 도달한 무인 비행체는 기체에 미리 저장된 항로 지도 데이터와 GPS 좌표를 정합하고, 항로 지도 데이터로부터 이미지의 고도(Z) 값을 이용하여 센서 측정 고도(Z) 값을 보정할 수 있다. 보정된 고도(Z) 값은 무인 비행체의 변속 제어를 통해 비행 고도 제한과 레이어에 의한 항로의 수직 분리를 유지할 수 있다.

항로 검정 및 최신 데이터 유지를 위해 무인 비행체는 자율비행 미션을 통해 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고, 수집된 지표 영상 데이터는 이미지 변화 또는 해상도 변화 분석을 통해 항로 관제 및 지상 제어와 항로 지도 데이터에 반영될 수 있다. 자율비행 미션이 반복될수록 항로의 신뢰성은 증가하고 시뮬레이션을 통한 새로운 항로의 생성과 검증이 가능하다.

도 8 내지 도 10은 일 실시예에 따른 지표 스캐닝 및 영상 촬영 데이터로부터 자율비행 공간 형상화를 설명하기 위한 도면이다.

도 8 및 도 9를 참조하면, 지표 스캐닝 및 영상 촬영 데이터로부터 자율비행 공간 형상화를 위해 지표 촬영 항공기(810)에 탑재된 라이다(LiDAR) 장비 및 교정된 촬영 장치를 통해 라이다 펄스가 투사된 피사체(건물 등)(821, 822, 823)의 반향 포인트 군집(Point Cloud)과 피사체들(821, 822, 823)의 특정 지점의 높이에서 형성된 포인트들(831, 832, 833)과 영상 데이터를 획득할 수 있다. 이러한 데이터는 피사체의 식별과 피사체의 입체 모델링 등 다양한 공간 및 지리정보 서비스를 제공하는 형태로 활용될 수 있다.

라이다 펄스에 의해 수집된 포인트 군집 들과 포인트 군집들 중 특정 지점의 높이에 형성된 포인트들(911, 912, 913)을 분석하여 피사체들(821, 822, 823)을 식별하고, 기존에 구축된 지형고도 데이터를 활용하면 식별된 피사체(822)의 특정 지점(912)의 높이 값인 h를 추출하고, 상기 높이 값 h와 동일 높이를 갖는 피사체들(821, 823)의 특정 지점들(911, 913) 연결하는 평면(910)을 생성할 수 있다. 예컨대 식별된 피사체(건물 등)의 특정 지점의 높이 값(h) 120m를 추출할 수 있다. 상기 특정 지점은 임의로 선택될 수 있으며, 도 8에서는 피사체(822)의 옥상에 무인 비행체가 이착륙 할 수 있는 공간이 있다고 가정하여 선택된 지점이다.

이후, 도 10에 도시된 바와 같이 추출된 피사체의 높이 값(1011, 1012, 1013)을 연결(1010)하면 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 레이어(Layer)(1020)라는 개념으로 형상화할 수 있다.

한편, 도 8 내지 도 10에서는 무인 비행체의 최고 비행 제한 고도가 120m라고 가정하였으며, 피사체(822)의 높이가 120m에 해당되어 그 높이를 기준으로 자율비행이 가능한 레이어(1020)를 생성한 것을 나타낸다. 일 실시예에서는 무인 비행체의 자율비행이 가능한 레이어를 생성할 때 유인 비행체와의 충돌을 방지하기 위해 앞에서 설명한 바와 같은 안전규제 정책에 의해 무인 비행체의 최고 비행 제한 고도가 설정될 것이라고 가정하였으며, 최고 비행 제한 고도 이하의 공간에 다수의 수직 분리된 레이어들을 설정(형상화)하여 무인 비행체의 항로를 결정하는데 있어 사용할 수 있다.

도 11은 일 실시예에 따라 레이어에 지리공간 데이터의 정합을 설명하기 위한 도면이다.

도 11을 참조하면, 공간에 형상화된 레이어에 고도 제한 정책(1110), 정밀 수치지도(1130), 군사보안지역 및 비행금지 구역을 회피하는 항로 정보(1120) 등 데이터를 레이어에 정합 및 적용하여 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도(1100)를 공간에 구축할 수 있다. 이에 따라 안전 경로의 안내를 통해 안전에 민감한 지역에서도 다수의 무인 비행체를 동시에 활용한 서비스가 가능하게 된다. 여기에서 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도는 무인 비행체 안전 자율항법 지도로 표현될 수 있다.

도 12는 일 실시예에 따른 지리공간 데이터의 정합을 통해 지도를 제작하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 12a를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따라 레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도(1210)는 GPS(1220) 및 각종 위치 좌표 보정 장치의 정보를 통해 무인 비행체(1230)와 동기화되고 목표한 안전 기준을 충족할 수 있다.

즉, 도 12b에 도시된 바와 같이 3차원 가상 비행 시뮬레이터(1240)의 튜토리얼(Tutorial) 내용을 현실에서 물리적으로 무인 비행체에 적용할 수 있는 공간 지도로 형상화할 수 있다.

3차원 가상 비행 시뮬레이터(1240)에서 시각화된 웨이포인트(Way Point)를 실제 기체가 인식할 수 있도록 수직 고도 값을 비접촉 고도 측정 기술을 응용하여 공간 데이터로 구축하고, 이를 적용하여 무인 비행체 운영의 안전성을 확보할 수 있다.

일 실시예에 따른 무인 비행체의 안전자율비행 항로를 공간에 구축하기 위해 전파 센서의 동작원리가 적용된 전파/빛 등의 스캐닝(반향) 데이터와 특정 고도의 캘리브레이션(Calibration) 값이 설정된 촬영 장치에 의해 획득된 지표 영상 데이터를 사용할 수 있다.

피사체로부터 스캐닝(반향) 데이터를 활용한 거리 및 고도 측정 방식에 의한 고도(Z) 값은 표고 및 피사체(장애물)의 높이 정보를 추출할 수 있다.

그리고 특정 고도에서 캘리브레이션(Calibration) 값이 설정된 촬영 장치에 의해 수집된 지표 영상 데이터의 영상 변화 분석 방식에 의한 고도(Z) 값은 추출된 피사체(장애물)의 높이 정보를 활용하여 캘리브레이션(Calibration) 검증과 무인 비행체의 전파 고도 센서 추출 값을 보정할 수 있다.

도 13은 일 실시예에 따른 레이저 스캔을 통한 포인트 군집의 수집을 설명하기 위한 도면이다.

도 13에 도시된 바와 같이, 지표 촬영 항공기는 GPS(위치), 관성 항법(INS, 항로 위치), 레이저 스캔 등을 통해 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 수집함으로써 피사체를 식별할 수 있다.

이러한 무수한 포인트 군집(Point Cloud)으로 나타나는 스캐닝 결과로부터 정사 영상 제작, 입체 지도 제작, 등고선 제작, DEM 제작 등이 가능하다.

도 14는 일 실시예에 따른 입체 공간에 특정 높이를 갖는 레이어를 설명하기 위한 도면이다.

도 14a에 도시된 바와 같이, 무인 비행체 항로 구축 시스템은 스캔 데이터로부터 식별된 피사체의 높이를 해당 좌표의 지표 고도를 기준으로 산출하여 특정 점의 높이를 연결하면 입체 공간에 2차원 레이어를 형상화할 수 있다.

입체 공간에 특정 고도(Z) 값을 갖는 무수한 2D 레이어(1410)가 생성되면 도 14a와 같은 지형이 형성될 수 있으며, 나아가 도 14b에 도시된 바와 같이 다수의 그리드(Grid) 지형(1420)으로 형상화할 수 있다. 다시 말하면, 도 14a에 도시된 레이어를 확장시켜 도 14b의 다수의 레이어들이 연결된 그리드 지형으로 형상화 될 수 있어, 장거리를 비행할 수 있는 무인 비행체의 항로 구축에도 사용될 수 있다. 따라서 도 14b로부터 그리드를 하나씩 확장해 보면 결국 표고를 따라 지정한 높이에 형상화된 레이어들의 연결된 형상을 나타내게 된다.

도 14c를 참조하면, 무인 비행체 항로 구축 시스템은 형상화된 레이어로부터 비행 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다.

이때 최초에는 비행 고도 제한 높이의 레이어로부터 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다.

무인 비행체 항로 구축 시스템은 지표 영상 데이터의 수집하기 위해 공간 지리 정보를 확인하여 비행을 위한 안전 경로를 탐색하고, 구체적인 비행 계획을 세워 해당 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집할 수 있다. 특히, 항로 구축을 위해 항로 분석에 필요한 최초 지표 영상 데이터의 수집은 조종자격을 갖춘 조종사의 가시권 내 비행만 허용하여 안전성을 최대한 확보할 수 있다.

무인 비행체 항로 구축 시스템은 비행 고도 제한의 높이 값을 설정하여 전파 고도 센서(예컨대, 전파 고도계 등)의 측정값을 비행 고도 제한 높이 검정이 가능한 피사체를 통해 확인할 수 있다. 여기에서 비행 고도 제한 높이 검정이 가능한 피사체는 비행 고도 제한보다 높거나 같은 지상 구조물 등이 될 수 있다.

추가적으로 무인 비행체 항로 구축 시스템은 촬영 장치의 해상도 및 이미지 획득 방식 등 제원과 입사각에 따른 캘리브레이션(Calibration) 파라미터 등 정보를 확인하고, 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(Flight Data Recorder, FDR)에 기록되는 기체의 비행 정보를 확인할 수 있다.

항로 상의 고도(Z) 값은 기체의 비행 정보 기록부(FDR)로부터 좌표, 고도, 자세, 시간 정보를 촬영된 지표 영상 데이터와 정합하고, 수집된 이미지의 높이 값 추출을 위해 촬영 장치의 캘리브레이션 정보와 파라미터를 참조하여 영상의 왜곡 보정과 영상 해상도 변화 분석을 통해 산출할 수 있다.

도 14c 및 도 14d를 참조하면, 무인 비행체 항로 구축 시스템은 레이어(1410) 상에 무인 비행체의 비행 목적에 따라 비행 경로인 자율비행 항로(1430)를 설정한 후, 자율비행 항로 상의 일정 지점마다 무인 비행체의 일정 비행 고도를 유지하기 위한 지상물의 해상도 변환 분석을 위한 지점(1440)을 생성할 수 있다. 이를 통해 자율비행 항로(1430)에 따라 비행을 하는 무인 비행체가 자신의 비행 고도가 정확히 유지되고 있는지를 주기적으로 확인할 수 있다.

도 14c에 도시된 바와 같이 레이어(1410) 상에 설정한 자율비행을 위한 항로(1430)를 나타낼 수 있다. 상기 자율비행을 위한 항로(1430)는 무인 비행체의 반복된 임무수행을 위해 출발지와 동일한 도착지로 지정된 1개의 웨이포인트(Way Point)(1452)와 위험지역 회피 및 이동방향 전환을 위한 4개의 웨이포인트(Way Point)(1450, 1454, 1456, 1458) 이렇게 총 5개의 웨이포인트(Way Point)(1450, 1452, 1454, 1456, 1458)로 구성된 항로를 나타낼 수 있다. 이때, 5개의 웨이포인트(1450, 1452, 1454, 1456, 1458)는 도 14d에 도시된 해상도의 높이를 측정하기 위한 다수의 웨이포인트(Way Point)들(1440) 중 하나에 해당될 수 있다.

이러한 웨이포인트(Way Point)는 항로(Route) 상에 설정한 어떤 목적을 달성하기 위한 특정 좌표의 지점의 개념으로, 기본적으로 출발점에서 도착점 또는 장애물을 회피하기 위한 경로를 설정하려고 지정한 지점 등을 웨이포인트라고 할 수 있다. 동일한 개념으로 항로(Route) 상에서 무인 비행체가 미리 설정된 레이어를 유지하기 위해 반드시 인식해야 할 지상물의 영상 해상도 값이 포함된 좌표 지점이라고도 할 수 있다.

즉, 도 14d에서 자율비행 항로 상의 일정 지점마다 무인 비행체의 일정 비행 고도를 유지하기 위한 지상물의 해상도 변환 분석을 위한 지점(1440)은 무인 비행체의 안전규제 고도를 유지하기 위해 이동 항로(1430) 상에 존재하는 각 지상물(地上物)의 영상 변화를 측정해야 하는 지점을 웨이포인트(Way Point)로 나타낸 것이다. 쉽게 말해 무인 비행체가 레이어(1410)에 형성된 항로(1430)을 따라 이동하면서 레이어(1410)의 높이 유지를 방해하는 항로 아래의 지상물(地上物)을 중심으로 영상변화 분석을 수행하는 지점을 웨이포인트(Way Point)로 나타낸 것이다. 여기서 웨이포인트는 특정 미션을 수행하거나 데이터 획득을 위해 무인 비행체가 잠시 호버링하는 지점이 될 수도 있다.

일 실시예에 따른 항로와 웨이포인트의 설정 방법을 도 24를 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다. 도 24는 일 실시예에 따라 무인 비행체의 항로에 존재하는 지상물(地上物) 상공을 무인 비행체가 통과할 때 영상 분석을 통해 항로에 배정된 레이어에 해당하는 비행 고도를 유지하는 방법을 설명한다.

도 24를 참조하면, 일 실시예에 따른 무인 비행체는 레이어에 해당하는 일정 비행 고도를 유지하기 위해 영상 분석을 통한 초음파 센서의 고도 측정값의 보정이 필요한 웨이포인트(Way Point)(2403)를 설정할 수 있다. 무인 비행체의 항로(2401)는 지상물 A(2410)로부터 지상물 B(2420)와 지상물 C(2430)를 거쳐 가도록 형성되고, 지상물 A(2410)와 지상물 B(2420)의 경우 지상물에 대한 진입 지점(2450, 2454)의 웨이포인트의 높이와 진출 지점(2452, 2456)의 웨이포인트의 높이가 같게 형성될 수 있다. 이 경우 해당 구간을 웨이포인트 유효구간(2405)으로 설정할 수 있다. 여기서 웨이포인트 유효구간(2405)은 웨이포인트의 진입 지점과 진출 지점에서 지상물(地上物) 이미지의 해상도 높이가 동일한 구간을 의미할 수 있다.

이와 달리, 웨이포인트 유효구간(2405) 내에서 높이가 다른 경우 웨이포인트 유효구간(2405)의 중간에 추가적인 웨이포인트를 더 설정할 수 있다. 도 25를 참조하면, 예를 들어 지상물 A의 꼭대기에 옥탑방(2550)이 존재한다고 가정하는 경우 옥탑방(2550)이 비행 항로에 위치한다면 여기에 해당하는 웨이포인트를 웨이포인트 유효구간(2570)으로 추가할 수 있다.

바람직하게는 하나의 지상물마다 1개의 웨이포인트가 존재하나, 도 24의 지상물 A(2410)과 지상물 B(2420)의 경우에는 면적이 매우 큰 건물임을 가정하여 2개의 웨이포인트가 존재하는 것으로 가정할 수 있다.

도 15는 일 실시예에 따른 무인 비행체에 장착된 카메라와 피사체와의 거리에 따른 영상의 해상도 변화를 설명하기 위한 도면이다.

도 15a와 도 15b를 참조하면, 무인 비행체 항로 구축 시스템은 무인 비행체(1500)와 피사체의 거리에 따른 영상의 해상도(Resolution) 변화를 분석하여 비행 항로 상의 고도 값을 추출할 수 있다.

일 실시예에서 무인 비행체는 기본적으로 관성 항법 장치(Inertial Navigation System: INS)를 통해 항상 현재의 위치, 속도 등을 파악할 수 있으나, 정밀한 고도 측위를 위해 전파 고도 센서 측정값과 영상의 해상도 변화를 통해 기체 고도를 보정할 수 있다. 구체적으로는 무인 비행체에 장착된 카메라와 같은 광학 장비(1510)에서 촬영된 이전 프레임과 현재 프레임에서 피사체의 특정 지점에 대한 화소수 차이를 통해 고도를 확인할 수 있으며, 카메라(1510) 내부에 상이 맺히는 이미지 평면(Image Plane)(1520)을 활용하여 영상의 해상도 변화를 분석할 수 있다.

먼저, 도 15a를 참조하면 무인 비행체(1500)가 웨이포인트에 따라 X축과 Y축의 벡터 방향으로 비행한다고 가정할 때 지표면에 피사체가 존재하지 않는 두 지점(1550, 1552)에 대해 무인 비행체(1500)의 광학 장비(1510)에서 촬영된 화소 값을 이미지 평면(1520) 상에서 분석할 수 있다. 여기서 지점(1550, 1552)은 무인 비행체 항로에 포함된 웨이포인트에 대응되는 지표면의 지점이 될 수 있다.

무인 비행체(1500)는 지점(1550)의 상공 이전의 웨이포인트 상공에서 지표면의 지점(1550)을 촬영한 영상에 대한 해상도 분석을 통해 획득된 해상도 높이를 이용하여 무인 비행체(1500)가 지점(1550)의 상공에서 측정한 전파 고도 센서의 측정값의 정확도를 검증할 수 있다. 이때 무인 비행체(1500)에 탑재된 전파 고도 센서를 이용하여 비행 고도를 측정(1554)할 수 있다.

그리고, 지점(1552)는 무인 비행체(1500)가 비행하는 비행 방향 상에 존재하는 지상물의 해상도 변화를 확인하기 위해 촬영 입사각에 대한 캘리브레이션을 하기 위한 지표면의 지점이 될 수 있다. 지점(1552)에 대한 해상도 높이는 지점(1552)에 대한 이동 방향을 고려한 카메라(1510)의 입사각 방향(1556)을 이용하여 계산할 수 있다. 무인 비행체(1500)가 지점(1550)의 상공에 위치할 때 촬영되며, 지점(1552)에 대한 영상의 해상도 크기(1530)를 확인할 수 있다. 이러한 과정은 무인 비행체(1500)가 정해진 웨이포인트에 따라 자율비행을 수행하는 중에 각 웨이포인트마다 수행될 수 있다.

즉, 각 웨이포인트마다 무인 비행체(1500)는 현재 위치한 웨이포인트 상공에 해당하는 특정 지점으로부터 비행 고도를 전파 고도 센서를 통해 측정함과 동시에, 다음으로 이동할 웨이포인트에 해당하는 특정 지점으로부터의 해상도 높이를 측정하여 다음 웨이포인트 상에서의전파 고도 센서 측정값과 비교하고, 전파 고도 센서 측정값과 해상도 높이가 상이하다면 전파 고도 센서 측정값을 변경함으로써 다음 웨이포인트에서 무인 비행체(1500)의 비행 고도를 일정하게 유지할 수 있다.

도 15b를 참조하면, 지점(1562)는 전파 고도 센서의 측정값의 정확도를 검증하기 위한 지표면의 지점이고, 지속적으로 정확도 검증이 수행될 수 있다. 그리고, 도 15b에서는 무인 비행체(1500)의 항로 상에 지상물(1560)이 존재함에 따라 도 15a에서 지점(1552)을 촬영한 영상의 해상도와 도 15b의 지점(1564)을 촬영한 영상의 해상도가 달라지게 되고, 그 변화를 분석하여 무인 비행체(1500)는 지상물(1560)의 높이를 고려하여 자신의 비행 고도가 설정된 비행 고도를 유지하도록 제어할 수 있다. 즉, 도 15a의 영상의 해상도의 크기(1530)와 도 15b의 영상의 해상도의 크기(1566)는 지상물(1560)의 존재 여부에 따라 상이한 해상도 변화를 보여준다.

다시 말하면, 도 15b에서는 지상물(1560)의 존재로 인하여 카메라와 지상물의 특정 지점(1564)의 거리가 도 15a의 카메라(1510)와 지점(1552)과의 거리보다 가까움에 따라 지점(1564)에 대한 해상도와 지점(1552)에 대한 해상도(Resolution)는 달라진다. 이와 같이 일 실시예에 따르면 이러한 해상도 차이를 이용하여 무인 비행체의 고도 및 지상물(1560)의 높이를 추정할 수 있고, 이를 통해 무인 비행체(1500)의 비행 고도를 측정할 수 있다.

이에 따라 해상도 높이(HR) 및 해상도 높이(HR)의 보정을 아래의 식과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 1]

전파 고도 센서에 의한 높이(HF) - 포인트 군집 분석에 의한 높이(HO) = 해상도 높이(HR)

삼각측량 분석을 통한 센서와 스캐닝 데이터의 검정 = 해상도 높이(HR)의 보정

한편, 영상 변화 분석에 의한 거리 측정 방법은 이미지 프로세싱을 위한 OMR(Optical mark recognition) 타겟을 준비하고, 타겟을 일정한 간격(일례로 0.5m)으로 배치한 후, 카메라와 피사체와의 거리와 해상도의 상관관계 분석 결과 등을 이용하여 거리 측정을 할 수 있다.

무인 비행체 항로 구축 시스템의 검증부(740)는 추출된 고도 값으로부터 항로 검증을 통해 전파 고도 센서의 측정값을 보정할 수 있다.

도 14d에 도시된 바와 같이, 추출된 고도(Z) 값을 해당 항로 좌표에 일정하게 배치할 수 있다.

도 16 내지 도 19는 일 실시예에 따른 무인 비행체의 이미지 인지 및 처리를 통한 비행 제어 및 지상관제 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.

도 16을 참조하면, 무인 비행체가 항로 좌표에 웨이포인트(Way Point) 로 배치된 이미지의 고도(Z) 값을 식별하고 처리하는 방식은 기본적으로 영상 처리 장치와 데이터 링크의 특성에 따라 처리 시간의 지연, 배터리 소모 등 취약점이 존재할 수밖에 없다. 이에 따라 자율비행의 안전성이 확보될 수 있도록 통신 및 기체 인프라 환경에 대한 리스크를 최소화하기 위해 오프라인 이미지처리 방식을 지원할 수 있다.

무인 비행체(1660)는 기체에 미리 저장된 항로 지도 데이터(1601)와 GPS 좌표를 정합(1602)하고, 항로 지도 데이터(1601)로부터 이미지의 고도(Z) 값을 처리(1603)하여 센서 측정 고도(Z) 값을 보정(1604)할 수 있다. 만약, GPS 신호가 수신되지 않는다면, GPS 좌표 처리(1602) 없이 무인 비행체(1660)는 관성 항법에 의해 미리 저장된 항로 지도 데이터(1601)를 이용하여 비행을 수행하면서, 정해진 웨이포인트마다 이미지 처리(1603)를 수행할 수 있다. 또한 GPS 신호가 수신되지 않을 경우, 무인 비행체(1660)는 주변 이동 통신 기지국과의 통신을 통해 자신의 위치를 파악할 수 있도록 이동 통신 기지국과의 통신 수단도 포함할 수도 있다.

상기 무인 비행체가 초도 비행이 아니거나 웨이포인트마다 존재하는 지상물의 해상도 값이 존재하는 경우, 일 실시예에 따라 미리 저장된 항로 지도 데이터(1601)에는 각 웨이포인트마다 사전에 획득된 지상물의 해상도 값이 저장되어 있다. 따라서 무인 비행체(1660)는 자율비행을 수행하는 도중 각 웨이포인트마다 상기 저장된 지상물의 해상도 값과 전파 고도 센서를 통해 측정 및 유지되는 고도 값을 비교하여, 사전에 정의된 레이어의 비행 높이를 준수하도록 전파 고도 센서 측정값을 보정하거나 활용할 수 있다. 그리고 새로운 비행마다 무인 비행체(1660)는 각 웨이포인트마다 획득된 지상물의 해상도 값을 저장할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에서 무인 비행체(1660)는 자율비행 전에 지상물에 대해 사전에 획득된 해상도 값과, 자율비행 도중에 획득된 지상물의 해상도 값의 평균값을 이용하여 전파 고도 센서 측정값을 보정하여 정해진 레이어의 비행 고도를 유지할 수 있다.

만약, 무인 비행체(1660)가 초도 비행인 동시에 웨이포인트마다 존재하는 지상물의 해상도 값을 획득하지 못한 상태인 경우, 무인 비행체(1660)는 항로 지도 데이터(1601)와 GPS 좌표를 정합(1602)하고, 전파 고도 센서를 통해 사전 입력된 비행 고도를 유지하며 비행을 수행하면서 각 웨이포인트마다 지상물의 해상도 값을 취득하여 저장할 수 있다.

무인 비행체(1660)는 보정된 고도(Z) 값을 이용하여 비행 고도 제한과 레이어에 의한 항로의 수직 분리를 유지함으로써, 레이어의 높이에 해당하는 비행 고도를 유지하도록 변속 제어 및 비행 고도 제어(1605)를 수행할 수 있다. 그리고 무인 비행체(1660)는 1601에서 1605를 수행하면서 발생한 비행 정보 등을 무선 송수신부(1607)를 통해 지상 관제 시스템(1650)으로 송신함으로써 비행 보고(1608)를 수행할 수 있다. 상기 관제 시스템(1650)은 지상 관제 시스템(Ground Control System)을 의미할 수도 있다.

또한, 무인 비행체(1660)는 지상 관제 시스템(1650)으로부터 항로 제어 정보(1609)를 무선 송수신부(1607)로부터 수신(1606)하는 경우, 수신된 항로 제어 정보(관제 데이터)에 따른 비행을 수행하기 위해 변속 제어 및 비행 고도 제어(1605)를 수행할 수 있다. 그리고 일 실시예에 따라 1601 내지 1605에서 처리된 데이터들은 항로 상의 해당 좌표 지점에 도달할 때마다 무인 비행체(1660)의 비행 기록 장치(FDR)에 기록될 수 있다.

무인 비행체(1660)는 비행 보고(1608)를 수행할 때 속도, 고도, 이동 방향 등의 비행 정보를 메시지 형태로 송신할 수 있고, 지상 관제 시스템(1650)은 수신한 비행 정보 데이터와 상황에 따라 무인 비행체(1660)를 제어하기 위한 항로 제어 데이터(1609)를 무인 비행체(1660)로 송신할 수 있다. 상기 비행 정보 데이터와 항로 제어 데이터(1609)는 무선 통신망을 통해 전송될 수 있으며, LTE(Long Term Evolution)와 같은 이동 통신 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.

또한, 지상관제 시스템(1650)의 관제 센터(1510)는 무인 비행체(1660)가 촬영한 항로 영상을 획득(1611)할 수 있다. 이에 따라 관제 센터(1610)는 획득된 항로 영상(1611)을 통해 무인 비행체(1660)가 설정된 항로를 따라 비행하며 획득한 지상물(地上物)의 높이 정보를 분석할 수 있는 영상 및 이미지를 획득할 수 있고, 획득된 영상이 분석되면 분석된 정보를 사용하여 획득된 항로 영상에 해당하는 항로의 정보를 갱신(Update)할 수 있다.

따라서, 관제 센터(1610)에서는 획득된 항로 영상을 통해 항로 갱신 데이터(1612)가 생성되는 경우, 온라인 또는 오프라인을 통해 무인 비행체(1660)에 갱신된 항로 데이터를 적용(1613)할 수 있다. 또한 일 실시예에서 적용(1613)은 도 19에 도시된 참조번호 1901 내지 1903의 절차 중에 수행될 수 있으며, 온라인 또는 오프라인 방식으로 이루어질 수 있다.

그리고 항로 영상 획득(1611)은 무선 또는 유선 방식을 통해 획득될 수 있다. 무선 방식을 통해 항로 영상이 획득되는 방식은 무선 통신망 또는 이동 통신망 또는 위성 통신망을 통해 실시간으로 수행될 수 있으며, 유선 방식을 통해 항로 영상이 획득되는 방식은 무인 비행체(1660)가 비행을 마치고 착륙한 후에 운영자가 직접 무인 비행체(1660) 내부의 항로 영상을 저장하고 있는 저장부로부터 직접 획득할 수 있다.

또한 지상 관제 시스템(1850)은 항로 영상을 무선 및 유선 방식으로 모두 획득할 수 있으며, 이러한 경우에는 무선으로 획득된 항로 영상과 유선으로 획득된 항로 영상의 평균값을 최종적인 항로 영상 정보로 사용할 수 있다.

도 17을 참조하면, 무인 비행체가 특정 좌표에 도달 했을 때 피사체(장애물)를 인식하고 센서 측정 값을 보정하는 방법의 예를 나타낼 수 있다.

항로의 특정 좌표에 도달한 무인 비행체는 기체에 미리 저장된 항로 지도 데이터(1701)와 GPS 좌표를 정합(1702)하고, 항로 지도 데이터(1701)로부터 이미지의 고도(Z) 값을 처리(1703)하여 센서 측정 고도(Z) 값을 보정(1704)할 수 있다. 보정된 고도(Z) 값은 무인 비행체의 변속 제어 및 고도 제어(1705)를 하는데 사용되어 무인 비행체는 비행 고도 제한과 레이어에 의한 항로의 수직 분리를 유지할 수 있다.

그리고 무인 비행체는 비행 중 수집된 비행 정보를 비행 기록 장치(FDR)과 같은 장치에 저장하고, 저장된 비행 정보를 도시되지 않은 통신 수단을 통해 관제 시스템 또는 비행 항로 구축 시스템으로 보고(1706) 할 수 있다.

도 18 내지 도 20을 참조하면, 항로 관제 및 항로 생성 검증 시스템과 항로 관제 및 항로 생성 검증 프로세서의 예를 나타낼 수 있다. 도 18에 도시된 1801 내지 1813은 도 16에서 설명한 1601 내지 1613과 동일하므로 설명은 생략하기로 한다.

도 18을 참조하면, 도 16과는 달리 지상 관제 시스템(1850)에서 관제 센터(1810)가 갱신한 항로 데이터(1812)에 대하여 시뮬레이션 검증을 하기 위한 시뮬레이션 검증 시스템(1820)이 추가될 수 있다. 이에 따라 지상 관제 시스템(1850)은 무인 비행체(1860)에 항로 갱신 데이터(1812)를 적용함에 앞서, 사전에 시뮬레이션 검증(1820)을 수행하고 검증된 항로 갱신 데이터(1822)를 무인 비행체(1860)에 대한 신규 항로로 적용함으로써 안정성을 향상시킬 수 있다.

항로 검정 및 최신 데이터 유지를 위해 무인 비행체(1860)는 자율비행 미션을 통해 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고, 수집된 지표 영상 데이터의 이미지 변화 또는 해상도 변화 분석(1803)을 통해 변속 제어 및 비행 고도 제어(1805)를 수행하고, 1801에서 1805까지 수행되면서 처리된 데이터들을 지상 관제 시스템(1850)으로 전송함으로써, 관제 센터(1810)가 항로 관제 및 지상 제어를 수행할 수 있게 한다.

또한, 지상 관제 시스템(1850)은 생성된 항로 갱신 데이터(1812)를 시뮬레이션 검증 시스템(1812)을 통해 검증하고, 검증된 항로 갱신 데이터(1822)를 온라인 또는 오프라인 방식으로 항로 지도 데이터(1801)에 적용(1813)시킬 수 있다.

도 19는 다른 실시예에 따라 무인 비행체에 대한 항로 관제 및 무인 비행체의 항로를 생성하는 관제 장치의 블록 구성도이다.

먼저, 무인 비행체의 운영회사가 무인 비행체의 자율비행을 신청할 경우, 자율비행 신청 기체/미션 보고부(1901)는 상기 운영회사가 신청한 자율비행 기체 및 자율비행의 목적(임무)를 제어부(1902)로 전송할 수 있다. 예컨대 상기 운영회사는 아마존, DHL, FEDEX, UPS와 같은 물류 회사, 사설 방범회사, 대규모 정유 파이프 라인을 관리하기 위한 정유 회사, 방대한 철로의 이상 유무 등을 모니터링하기 위한 철도 운영회사, 교도소, 군대, 경찰 및 소방 등의 공공의 안녕을 도모하는 기관이 될 수 있다.

제어부(1902)는 미리 무인 비행체의 제원 및 기본 업무 등에 대한 식별 정보를 저장부(1912)에 저장하고 있으며, 상기 자율비행 신청 기체/미션 보고부(1901)로부터 획득된 무인 비행체를 저장부(1912)에 등록하고, 무인 비행체의 제원 및 기본 업무 등에 대한 식별 정보도 저장할 수 있다. 그리고 제어부(1902)는 자율비행 신청 기체/미션 보고부(1901)를 통해 무인 비행체의 운영회사가 보고한 정보를 분석하여 무인 비행체를 식별하고, 식별된 무인 비행체가 상기 보고된 임무에 적합한 비행체인지를 확인할 수 있다. 확인 결과 적합한 비행체인 경우, 기체 식별 및 항로 배정부(1904)를 통해 상기 무인 비행체의 임무에 해당하는 레이어와 항로를 배정할 수 있다.

상기 운영회사들이 보유한 무인 비행체들은 그 무게와 출력에 따라 일정한 규격으로 분류되는 것이 운영의 효율성을 위해 바람직할 것이고, 그에 따라 제어부(1902)는 자율비행을 위한 자율비행 지도(항로)를 용이하게 구축할 수 있다.

예를 들어 무인 비행체의 중량 또는 임무 목적 또는 비행 가능 시간, 탑재 가능 중량에 따라 일정한 규격들로 자율비행이 신청된 무인 비행체들을 분류할 수 있는 규격이 저장부(1912)에 저장될 수 있으며, 신규 항로 신청부(1910)로부터 신규 항로 생성이 요청될 경우, 제어부(1902)는 저장부(1912)에 저장된 자율비행용 항로 지도들 중 상기 요청된 신규 항로로 비행할 무인 비행체의 제원, 임무에 해당하는 무인 비행체의 항로가 존재한다면, 시뮬레이션 검증부(1906)로 하여금 시뮬레이션 검증을 수행하도록 제어할 수 있다. 따라서 일정한 규격에 포함되는 무인 비행체들에 대해서는 유사한 항로들을 생성하여 제공할 수 있다. 물론, 제어부(1902)는 무인 비행체들이 비행 도중 충돌하지 않도록 비행 시간, 비행 거리, 고도 등에 대해서는 상이하게 항로를 설정하고, 무인 비행체가 그 항로를 유지하는 지를 지속적으로 모니터링 할 수 있다.

기체 식별 및 항로 배정부(1904)에서 무인 비행체에 대한 레이어와 항로의 배정이 완료되는 경우, 배정이 완료되었음을 비행정보 획득부(1905)로 전달할 수 있다. 상기 무인 비행체의 운영회사는 배정된 레이어와 항로 상으로 자율비행을 하도록 무인 비행체를 제어하며, 비행 정보를 기록하고 비행 정보 획득부(1905)로 전송하도록 제어할 수 있다.

비행 정보 획득부(1905)는 무인 비행체가 보고한 비행 정보를 획득하여 제어부(1902)로 전달하고, 제어부(1902)는 획득된 비행 정보를 검사하여 사전에 배정한 레이어 및 항로를 이탈하지 않는지 판단할 수 있다. 만약, 비행 정보 획득부(1905)를 통해 획득한 상기 무인 비행체의 비행 정보가 미리 설정된 레이어와 항로를 이탈하였다면, 이를 무인 비행체의 운영회사 또는 무인 비행체에게 전달하여 미리 설정된 레이어와 항로 상으로 비행할 것을 제어할 수 있다.

한편, 제어부(1902)는 시뮬레이션 검증이 추가로 필요할 경우, 상기 비행 정보 획득부(1905)가 무인 비행체로부터 획득한 비행 정보를 시뮬레이션 검증부(1906)로 전송할 수 있다.

시뮬레이션 검증부(1906)는 상기 비행 정보와 입체 지리 정보 보안, 위험, 장애 입력부(1907), 기상정보 입력부(1908), 안전규제정보 입력부(1909)로부터 각각 입력된 정보를 고려하여 무인 비행체에 할당된 레이어와 항로의 안전성을 시뮬레이션 검증하고 그 결과를 제어부(1902)로 전달할 수 있다.

한편 기존 항로 외에 무인 비행체 운영회사로부터 새로운 항로가 신청될 경우, 신규 항로 신청부(1910)는 신청된 신규 항로를 시뮬레이션 검증부(1906)로 전송하고, 시뮬레이션 검증부(1906)는 입체 지리 정보 보안, 위험, 장애 입력부(1907), 기상정보 입력부(1908), 및 안전규제정보 입력부(1909)로부터 획득된 정보들을 통해 신청된 신규 항로의 타당성을 판단할 수 있다.

그리고 신청된 신규 항로가 타당한 경우, 신규 항로 구축부(1911)로 하여금 신청된 신규 항로를 구축할 것을 요청할 수 있다. 신규 항로 구축부(1911)는 상기 시뮬레이션 검증부(1906)의 요구에 의해 신규 항로가 구축되면, 제어부(1902)로 신규 항로와 함께 상기 신규 항로를 신청한 무인 비행체 식별 정보를 전달할 수 있다. 따라서 제어부(1902)는 신규 항로를 신청한 무인 비행체에 대한 자율비행 요청이 접수되더라도, 사전에 상기 신규 항로가 이미 검증되었으므로 무인 비행체에 대한 비행을 즉시 허락할 수 있다.

도 19에 도시된 바와 같이, 자율비행 미션이 반복될수록 항로의 신뢰성은 증가하고 시뮬레이션을 통한 새로운 항로의 생성(1911)과 검증(1906)이 가능하다.

추가적으로 무인 비행체 자율비행 체계에서 위치 정밀도를 개선하는 방법을 예를 들어 설명한다.

무인 비행체의 위치 정밀도 개선을 위한 인프라는 GPS 위성 및 GPS 이외의 위성 신호를 수신할 수 있는 위성 통신 모듈과 이를 탑재한 GPS 수신기, 그리고 다양한 위성 신호를 지상국 및 자율비행으로 식별되지 않은 수동비행 기체의 GCS (Ground Control System)로 방송하는 통신모듈 및 시스템과, LTE 등 민간서비스에 활용되는 통신인프라(4G에서 5G로 이동 중)를 활용한 TDOA(Time Difference of Arrival) 방식과 기지국의 고도 차를 반영한 TDOA 프로세스와 운영을 통해 머신러닝으로 축적된 측위 보정 Reference(데이터)을 처리하여 현시하는 시스템으로 구성될 수 있다.

일 실시예에 따른 무인비행체의 자율비행 위치 정밀도 개선 방법은 GPS 및 GNSS 정보수신과 메시지 방송, LTE 지상기지국(또는 차세대 모바일 통신 인프라)을 활용한 TDOA 방식적용, 머신러닝 측위 보정 Reference(데이터) 활용을 모두 적용할 수 있다.

도 20은 일 실시예에 따른 구축된 항로의 시뮬레이션을 나타내는 도면이다.

도 20을 참조하면, 구축된 항로의 시뮬레이션 및 항로 검증 형상을 나타내는 것으로, 수직 분리된 레이어(2010, 2011) 및 항로(2020)와, 심벌로 형상화된 웨이포인트(Way Point)(2030)을 포함할 수 있다.

시뮬레이션 형상은 입체 정밀 지도에 여러 개의 2D 레이어가 수직 분리를 형성하고 해당 분리 간격에 해당하는 항로와 수집된 웨이포인트(Way Point)에 해당하는 심벌(Symbol)로 형상화할 수 있다.

여기에서 레이어는 형성 고도 및 수행 가능 미션, 기체 제원 등의 정보를 포함하고 있으며, 레이어에 형성된 항로(Way Point로 연결된)의 심벌은 위치 좌표와 해당 좌표에 대한 레이어를 기준으로 한 이미지의 고도(Z) 값이 포함될 수 있다. 이때 이미지의 고도(Z) 값은 무인 비행체가 자율비행 중인 레이어의 형성 고도를 유지하기 위해 고도를 측정하는 센서에 의한 측정값을 보정해야 하는 값을 의미할 수 있다.

도 21은 일 실시예에 따른 기체 인식 및 항로 관제 형상을 나타내는 도면으로, 수동비행 무인 비행체의 정보와 자율비행 무인 비행체의 정보가 관제 화면에 표시되는 것을 도시하고 있다.

도 21을 참조하면, 기체 인식 및 항로 관제 형상(2100)은 레이어 식별 및 수직 분리 정보, 자율비행 무인비행체의 식별(2120), 자율비행 무인 비행체의 비행 경로(2110), 수동비행 무인비행체의 식별 및 반경 정보 등을 포함할 수 있다.

수동비행 무인 비행체의 관제 정보(2160)에는 조종사의 위치가 표시(2130)되면 위치를 중심으로 법에서 정한 비행 반경이 표시되고, 수동비행 무인 비행체의 식별자(ID)와 수동비행 무인 비행체인지 여부 정보 및 GPS, INS, 고도 정보 및 비행 데이터 등이 실시간으로 표시될 수 있다.

자율비행 무인 비행체의 관제 정보(2150)에는 등록된 비행체의 식별자(ID)와 항로배정을 신청한 업무 코드, 자율비행 여부 정보, GPS, INS, 센서 고도 정보, 비행 데이터 등이 실시간으로 표시될 수 있다.

또한, 자율비행 무인 비행체(2120)의 각 웨이포인트(Way Point) 및 항로정보가 좌표와 웨이 포인트(Way Point)별 이미지 해상도 값으로 표시될 수 있다.

기체 인식 항로 관제 형상에는 해당 화면의 레이어(Layer) 정보(2170, 2180)가 표시될 수 있다. 레이어는 규제된 고도 이하로 기체의 제원 및 수행 임무에 따라 수직 분리를 통해 다양하게 구성될 수 있다. 예컨대 레이어(2170)는 현재 표시되고 있는 레이어의 정보를 표시하고, 레이어(2180)은 다른 레이어와의 수직 분리 간격을 표시할 수 있다.

기체 인식 및 항로 관제 형상은 2D 정밀 지도에 여러 개의 2D 레이어의 수직 분리 간격 유지를 위한 정보를 현시하고, 각 레이어를 기준으로 구축된 항로와 수집된 웨이포인트(Way Point)에 해당하는 심벌로 형상화할 수 있다.

기체 인식 및 항로 관제 형상은 영상처리 시간의 지연을 최소화하여 관제 및 비행제어 지연에 의한 위험을 줄이고 레이어의 식별, 자율비행 항로를 배정 받은 기체의 식별과 비행 정보, 자율비행 항로와 웨이포인트(Way Point) 및 각 레이어를 기준으로 웨이포인트(Way Point)에 할당된 이미지의 고도(Z) 값을 현시할 수 있다.

한편, 안전성 확보를 위해 조종사에 의한 수동 조정 기체의 식별과 비행반경을 제한하고 자율비행 항로 정보를 공유할 수 있다.

자율비행 중인 무인 비행체는 웨이포인트(Way Point)에 도달했을 때 비행하고 있는 레이어를 기준으로 분석 및 할당된 이미지의 고도(Z) 값을 기체에 설치된 지도를 로딩(Loading)하여 인지하고, 센서에 의한 측정값을 보정하여 해당 레이어의 형성 고도를 유지하게 된다.

이러한 프로세스의 검증은 센서 고도, GPS, INS 정보가 포함된 비행 기록데이터를 기체가 메시지 송신 모듈을 통해 방송함에 따라 항로 관제에서 메시지를 수신 받아 GPS와 센서 고도 값 그리고 레이어의 형성 고도 정보를 분석하여, 무인 비행체가 자율비행을 하면서 수직 분리와 비행 고도 제한을 유지하고 있는지 여부를 확인할 수 있다.

여기에서 항로 관제 지원을 위한 맵(Map)의 제공 기능의 예를 아래와 같이 나타낼 수 있다.

[항로 정보 표시]

-보안지역 표시

-위험지역 표시

-비행금지구역 표시

-지표 스캔으로 추출된 지상물(地上物) 높이 및 면적 표시

-각 레이어별 형성 고도 정보 표시

-각 레이어별 구축 항로 표시

-각 레이어별 구축 항로 상의 웨이포인트(Way Point) 표시

-각 레이어별 구축 항로 상의 웨이포인트(Way Point)에 할당된 이미지의 고도(Z) 값 표시

[자율비행 무인 비행체 현시]

-자율비행 무인 비행체의 식별코드 현시

-자율비행 무인 비행체의 미션코드 현시

-자율비행 무인 비행체에 할당된 항로 현시

-자율비행 무인 비행체에 할당된 항로를 기준으로 수평 분리 간격 현시

-자율비행 무인 비행체의 GPS 위치 좌표 현시

-자율비행 무인 비행체의 센서 고도 값 현시

-자율비행 무인 비행체의 비행오류(Fail Safe) 상태 현시

[조종사에 의한 수동조종 무인 비행체 현시]

-수동비행 무인 비행체의 식별코드 현시

-수동비행 무인 비행체의 조종사 식별코드 및 현재 위치 현시

-수동비행 무인 비행체의 조종사를 기준으로 허용된 비행 범위 현시

-수동비행 무인 비행체의 GPS 위치 좌표 현시

-수동비행 무인 비행체의 센서 고도 값 현시

-수동비행 무인 비행체의 비행오류(Fail Safe) 상태 현시

도 26은 일 실시예에 따른 무인 비행체의 동작을 나타내는 흐름도이다.

도 26을 참조하면, 단계(2601)에서 무인 비행체는 항로 지도 데이터와 GPS를 정합하고, 단계(2602)에서 전파 고도 센서를 통해서 사전 입력된 비행 고도를 유지하면서 상기 정합된 데이터에 따른 항로에 설정된 웨이포인트들을 통과하면서 비행할 수 있다. 그리고 단계(2603)에서 무인 비행체는 비행 중에 자신의 위치를 계속 측정하면서 미리 설정된 웨이포인트에 도달하였는지 여부를 검사할 수 있다. 단계(2603)의 검사 결과 웨이포인트에 도달한 경우, 무인 비행체는 단계(2604)에서 웨이포인트에 존재하는 지상물에 대하여 미리 저장된 해상도 높이가 존재하는지 여부를 검사할 수 있다. 이때 항로 지도 데이터에는 각 웨이포인트마다 미리 저장된 해상도 높이가 존재할 수 있다.

단계(2604)의 검사 결과, 미리 저장된 해상도 높이가 존재하는 경우 지상물이 존재하는 것이므로 무인 비행체는 단계(2605)에서 현재의 웨이포인트에서 측정된 전파 고도 센서 측정값과 상기 미리 저장된 해상도 높이를 비교할 수 있다. 그리고 단계(2606)에서 비교한 두 해상도 높이 정보의 차이가 존재하는 경우, 단계(2607)에서 전파 고도 센서 측정값에 오류가 있는 것으로 판단하고, 레이어 상에 정해진 비행 고도를 유지하기 위해 전파 고도 센서 설정 값을 해상도 높이로 보정하여 보정된 전파 고도 센서 설정 값에 따른 일정 고도를 유지하며 비행할 수 있다. 여기서의 일정 고도는 해당 무인 비행체에게 할당된 레이어에 정의된 비행 고도가 될 수 있다. 또한, 무인 비행체는 전파 고도 센서가 측정한 전파 고도 센서 측정값이 전파 고도 센서 설정 값에 해당하는 일정 비행 고도를 유지하기 위해 모터 제어부를 제어하여 변속 제어 및 고도 제어를 수행할 수 있다.

반면, 단계(2604)에서 사전에 저장된 해상도 높이가 존재하지 않거나 단계(2606)의 검사 결과 오차가 없는 경우, 웨이포인트에서 획득된 지상물 해상도 높이를 저장할 수 있다(2608). 이때, 도 25와 마찬가지로, 획득된 해상도 높이를 이용하여 지상물의 추가 또는 변경 등이 발생한 경우 신규 웨이포인트를 추가할 수도 있다.

단계(2609)에서 해상도 높이를 저장한 무인 비행체는 최종 웨이포인트까지 비행이 완료되었는지 검사하고, 비행 완료가 되지 않은 경우 다음 웨이포인트로 이동할 수 있다(2610).

한편, 단계(2605)에서는 전파 고도 센서의 측정값과 미리 저장된 해상도 높이를 비교하여 전파 고도 센서 값을 보정하는 것으로 설명하였지만, 본 발명은 이에 국한되지 않고 무인 비행체에서 각 웨이포인트에서 획득된 해상도 높이와 사전에 각 웨이포인트에 대해 저장된 해상도 높이를 비교하고, 그 비교 값을 통해 계산된 평균값을 사용하여 전파 고도 센서 측정값의 오류 여부를 판단할 수 있다. 물론 그 판단 결과에 따라 전파 고도 센서 값을 보정하여 무인 비행체가 사전에 정의된 일정 고도를 유지할 수 있게 할 수도 있다.

또한, 무인 비행체는 비행 속도, 위치, 고도 등을 포함하는 비행 정보를 미리 정해진 조건에 따라 관제 시스템 또는 운영 시스템으로 전송할 수 있다. 여기서 미리 정해진 조건이란 일정한 주기가 도래한 경우 또는 웨이포인트에 도달한 경우 또는 비상 상황 발생 시 등을 포함할 수 있다.

도 27은 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작을 나타내는 흐름도이다.

도 27을 참조하면, 도 26과는 달리, 사전 저장된 해상도 높이가 아닌 웨이포인트에 도달할 때마다 실시간으로 획득된 해상도 높이를 이용하여 레이어 높이를 유지하여 비행하는 것을 도시하고 있다.

단계(2701)에서 무인 비행체는 항로 지도 데이터와 GPS를 정합하고, 단계(2702)에서 전파 고도 센서를 통해서 사전 입력된 비행 고도를 유지하면서 상기 정합된 데이터에 따른 항로에 설정된 웨이포인트들을 통과하면서 비행할 수 있다. 그리고 단계(2703)에서 무인 비행체는 비행 중에 자신의 위치를 계속 측정하면서 미리 설정된 웨이포인트에 도달하였는지를 검사할 수 있다. 단계(2703)의 검사결과 웨이포인트에 도달한 경우, 무인 비행체는 단계(2704)에서 웨이포인트에 대해 실시간으로 해상도 높이를 분석할 수 있다. 단계(2705)에서 무인 비행체는 현재의 웨이포인트에서 분석된 해상도 높이와 사전에 설정된 레이어의 높이를 비교할 수 있다. 그리고 단계(2705)의 검사 결과 분석된 해상도 높이와 레이어 높이가 동일한 경우, 단계(2706)에서 무인 비행체는 분석된 해상도 높이를 이용해서 레이어 높이를 유지하여 자율비행을 수행할 수 있다.

반면, 단계(2705)의 검사 결과 미리 저장된 해상도 높이와 레이어 높이가 상이한 경우, 단계(2707)에서 레이어 상에 정해진 비행 고도를 유지하기 위해 전파 고도 센서 측정값을 이용해서 일정 고도를 유지하며 비행할 수 있다. 여기서의 일정 고도는 해당 무인 비행체에게 할당된 레이어에 정의된 비행 고도가 될 수 있다.

또한 단계(2706)와 단계(2707)에서 무인 비행체는 일정 비행 고도를 유지하기 위해 비행 제어부를 제어하여 변속 제어 및 고도 제어를 수행할 수 있다. 그리고 단계(2708)에서 무인 비행체는 최종 웨이포인트까지 비행이 완료되었는지 검사하고, 비행 완료가 되지 않은 경우 다음 웨이포인트로 이동할 수 있다(2709).

도 28은 일 실시예에 따른 무인 비행체 자율비행을 위한 항로 구축 시스템 및 관제 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 28을 참조하면, 일 실시예에 따른 항로 구축 시스템은 관제 시스템에 포함되어 수행될 수 있다.

단계(2801)에서, 관제 시스템은 무인 비행체 운용회사 및 무인 비행체 사용자로부터 무인 비행체 자율비행 신고를 수신하고, 단계(2802)에서 무인 비행체의 식별 정보 및 임무를 확인할 수 있다. 단계(2803)에서, 관제 시스템은 자율비행이 신고된 무인 비행체의 항로 배정을 위한 시뮬레이션 검증이 필요한지 검사하고, 시뮬레이션 검증이 필요한 경우, 단계(2804)에서 무인 비행체의 자율비행을 위해 필요한 정보들을 사용하여 시뮬레이션을 수행하여 항로 검증을 수행할 수 있다.

이때, 단계(2803)에서 시뮬레이션 검증이 필요 없거나 단계(2804)에서 검증이 완료된 경우, 관제 시스템은 단계(2805)에서 무인 비행체가 제원 및 임무에 부합하는 레이어 및 항로를 배정하고, 단계(2806)에서 배정된 레이어 및 항로를 무인 비행체 운영회사 또는 무인 비행체의 사용자에게 전달할 수 있다.

상기 관제 시스템으로부터 배정된 레이어 및 항로를 통해 비행한 무인 비행체가 무인 비행을 수행할 경우 무인 비행체는 관제 시스템에 비행 정보를 전송하게 되므로, 단계(2807)에서 관제 시스템은 무인 비행체의 비행 정보를 수신하고, 수신된 비행 정보를 이용하여 단계(2808)에서 무인 비행체가 배정된 항로 레이어를 벗어났는지 충돌 가능성이 있는지 여부를 지속적으로 모니터링함으로써 무인 비행체의 비행을 관제할 수 있다.

무인 비행체가 비행을 완료한 경우, 단계(2809)에서 관제 시스템은 비행을 완료한 무인 비행체 항로에 대한 유효성 검사를 수행하고, 단계(2810)에서 그 결과가 유효한 경우, 단계(2812)에서 유효한 항로 정보를 무인 비행체 운영회사 또는 무인 비행체 사용자로 전달하고, 결과가 유효하지 않는 경우에는 단계(2811)에서 무인 비행체 항로를 수정한 후, 단계(2812)에서 수정된 항로 정보를 무인 비행체 운영회사로 전달할 수 있다.

도 29는 일 실시예에 따라 무인 비행체가 미리 정해진 항로를 비행하는 도중 지상물(2960)이 존재할 경우, 지상물에 대한 해상도 높이를 이용하여 미리 설정된 레이어 범위 내에서 비행 고도를 유지를 설명하는 도면이다. 이때 레이어의 높이를 150m로 가정하였으며, 이에 따라 무인 비행체의 전파 고도 센서 설정 값은 150m로 설정되어 전파 고도 센서를 통해 측정된 값을 통해 지표면으로부터 비행 고도가 150m를 유지하도록 비행할 수 있다.

먼저, 일 실시예에 따라 무인 비행체는 자신에게 할당된 레이어와 항로를 지표면으로부터 레이어의 범위(2950)를 벗어나지 않는 범위 내에서 일정한 비행 고도를 유지한 상태로 비행할 수 있다. 웨이포인트(2910, 2912, 2914, 2916, 2918, 2920)는 무인 비행체가 비행하는 항로에 존재하는 것으로, 무인 비행체는 각 웨이포인트(2910, 2912, 2914, 2916, 2918, 2920)마다 전파 고도 센서를 이용하여 지점(2970, 2972, 2974, 2976, 2978, 2980)으로부터의 비행 고도를 측정할 수 있다.

그리고 무인 비행체는 각 웨이포인트에서 다음 웨이포인트에 위치하는 지표면 또는 지상물에 대한 카메라 입사 거리를 통해 해상도 높이를 계산할 수 있다. 예를 들어 무인 비행체가 웨이포인트(2910)에 위치하는 경우, 전파 고도 센서를 통해 지점(2970)으로부터의 비행 고도(2991)를 측정하면서 지점(2972)에 대한 카메라 입사 거리를 측정함으로써, 다음 웨이포인트(2912)와 지점(2972) 사이의 해상도 높이를 계산할 수 있다. 이러한 절차를 무인 비행체는 각 웨이포인트마다 수행할 수 있다.

따라서, 무인 비행체가 웨이포인트(2914)에 위치할 경우 무인 비행체는 지점(2974)에 대한 전파 고도 센서를 통해 비행 고도를 측정하고, 다음 웨이포인트(2916)의 아래 지점에 존재하는 지상물(2960) 위의 지점(2976)에 대한 카메라 입사 거리를 통해 웨이포인트(2916)와 지점(2976) 사이의 해상도 높이인 130m를 계산할 수 있다. 따라서 일 실시예에 따른 무인 비행체는 웨이포인트(2916)에서 지상물(2960)로부터의 비행 고도가 130m가 되도록 제어함으로써, 비행 고도가 레이어를 초과하지 않도록 할 수 있다. 이러한 동작은 지상물이 존재하는 웨이포인트(2918)에서도 수행될 수 있다.

만약, 지표 또는 지상물에 대한 해상도 높이를 고려하지 않고, 오직 전파 고도 센서의 설정 값만을 사용하여 무인 비행체의 레이어 상의 비행 고도를 유지하도록 할 경우, 지상물(2960)로부터의 전파 고도 센서 측정값이 150m가 되는 지점을 웨이포인트(2922, 2924)로 판단함으로써, 미리 설정된 레이어의 비행 고도를 벗어나게 되어 수직 분리된 다른 레이어 상을 비행하는 다른 비행체와 충돌할 수 있다.

그러나, 일 실시예에 따른 무인 비행체는 지상물(2960)이 존재하더라도 전파 고도 센서 설정 값을 지상물(2960)로부터의 해상도 높이(130m)로 보정함으로써, 무인 비행체가 레이어 상의 비행 고도를 벗어나게 하지 않고 비행할 수 있다.

아래에서는 일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 시스템에 대해 설명한다.

일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 시스템은 비행 구동부, 센서부, 메모리부, 및 제어부를 포함하여 이루어질 수 있다. 실시예에 따라 무인 비행체 제어 시스템은 무선 통신부를 더 포함하여 이루어질 수 있다.

비행 구동부는 무인 비행체의 비행을 위한 양력 및 비행력을 발생시킬 수 있다.

센서부는 무인 비행체의 비행 고도를 측정할 수 있다.

메모리부는 무인 비행체의 임무에 따라 관제 센터가 생성한 항로 지도 데이터와 무인 비행체의 비행을 위한 프로그램 명령어들을 저장할 수 있다.

제어부는 저장된 항로 지도 데이터에 정의된 레이어 상의 항로를 비행하고, 항로 상의 웨이포인트에 해당되는 해상도 높이와 센서부에서 비행 고도를 측정한 전파 고도 센서 측정값의 비교 결과를 이용하여, 레이어에 정의된 비행 고도를 유지하도록 비행 구동부를 제어할 수 있다.

여기서, 레이어는 임무에 따라 무인 비행체가 비행할 수 있는 지표면으로부터의 일정 고도 값을 갖도록 3차원 공간에서 수직으로 분리되어 형상화되고, 항로는 레이어 상에 구축되고, 적어도 둘 이상의 웨이포인트를 포함하여 이루어질 수 있다.

제어부는 웨이포인트에 사전에 저장된 해상도 높이가 저장되어 있는 경우, 해상도 높이와 측정된 전파 고도 센서 측정값을 비교하고, 해상도 높이와 전파 고도 센서 측정값의 비교 결과, 해상도 높이와 전파 고도 센서 측정값이 차이가 있는 경우, 해상도 높이로 전파 고도 센서의 설정 값을 보정하고, 보정된 전파 고도 센서 설정 값을 이용하여 비행 고도로 유지하도록 비행 구동부를 제어할 수 있다.

제어부는 웨이포인트에 사전에 저장된 해상도 높이가 저장되어 있지 않은 경우, 전파 고도 센서 측정값을 유지하며 웨이포인트에 위치하는 지상물의 해상도 값을 메모리부에 저장할 수 있다.

제어부는 임무 수행 중 장애 발생 시, 미리 설정된 안전 지대로 이동하도록 비행 구동부를 제어할 수 있다.

제어부는 임무 수행 중 긴급 상황 발생 시, 수동 조작 모드로 전환되어 무인 비행체의 운영 시스템의 조작에 의해 비행을 수행하도록 비행 구동부를 제어할 수 있다.

그리고 통신부는 무인 비행체의 운영 시스템과 통신할 수 있다. 이에 따라 제어부는 비행 중에 비행 장애가 발생하는 경우, 무선 통신부를 통해 무인 비행체의 운영 시스템으로 장애 발생을 보고하거나, 임무 수행 중 긴급 상황 발생 시, 무선 통신부를 통해 긴급 상황에 대하여 촬영된 정보를 무인 비행체의 운영 시스템으로 전송할 수 있다.

아래에서는 일 실시예에 따른 무인 비행체 제어 시스템에 대해 하나의 실시예를 이용하여 더 구체적으로 설명하기로 한다.

도 30은 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 블록 구성도이며, 각 구성요소들은 전자적인 방식 또는 기계적인 방식으로 연결될 수 있다.

도 30을 참조하면, 다른 실시예에 따른 무인 비행체는 제어부(3000), GPS 수신부(3002), 기압 센서(3004), 영상 센서부(3006), 전파 고도 센서부(3008), 초음파 센서부(3010), 메모리부(3012), 가속도 센서(3014), 페이로드 구동부(3016), 통신부(3018), 비행 구동부(3020), 지자기 센서(3022), 및 자이로스코프 센서(3024)를 포함하여 이루어질 수 있다.

GPS 수신부(3002)는 GPS 위성으로부터 신호를 수신하여 현재 위치를 측정할 수 있으며, 이를 통해 제어부(3000)는 무인 비행체(3050)의 위치를 파악할 수 있다. 제어부(3000)는 일반적인 목적의 프로세서인 적어도 하나 이상의 중앙 처리 장치(Central processing unit) 및/또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field-programmable gate array) 또는 DSP(Digital Signal Processor)와 같은 전용 프로세서들(Dedicated processor)을 포함할 수 있다.

기압 센서(3004)는 무인 비행체(3050)의 주변 대기압을 측정하여 그 값을 제어부(3000)로 전달하여 무인 비행체(3050)의 비행 고도를 측정할 수 있다.

영상 센서부(3006)는 카메라와 같은 광학 장비를 통해 피사체들을 촬영하고, 촬영된 피사체로부터 입삭된 광학 영상 신호를 전기 영상 신호로 변환하여 제어부(3000)로 전달할 수 있다.

전파 고도 센서부(3008)는 마이크로파(Microwave)를 지표면으로 송출하고, 지표면으로부터 반사 되는 신호에 따른 전파 도달 시간에 기초하여 거리를 측정할 수 있다. 그리고 측정된 값을 제어부(3000)로 전달하며, 초음파 센서부 또는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar: SAR) 등을 사용할 수 있다. 이에 따라 무인 비행체(3050)의 제어부(3000)는 전파 고도 센서부(3008)를 통해 고도 측정을 수행함과 동시에 지상물과 지표면에 대한 관찰을 수행할 수 있다.

초음파 센서부(3010)는 초음파를 송신하는 송신부와 초음파를 수신하는 수신부로 구성되며, 송신된 초음파의 수신될 때까지의 시간을 측정하고, 이를 제어부(3000)로 송신함으로써 제어부(3000)는 무인 비행체(3050)의 주변에 물체의 유무를 파악할 수 있다. 따라서, 제어부(3000)는 초음파 센서(3010) 측정값을 통해 무인 비행체(3050) 주변에 장애물이 존재하는 경우, 충돌 회피를 위해 비행 구동부(flight actuation unit)(3020)를 제어하여 위치 및 속도를 제어하게 된다.

메모리부(3012)는 무인 비행체(3050)의 동작에 필요한 정보(프로그램 명령어들), 항로 지도 및 자율비행에 관련된 비행 정보, 비행 중에 파악되는 각종 비행 정보들을 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(3012)는 각 웨이포인트마다 측정된 해상도 높이 정보와 전파 고도 센서 측정값을 저장할 수 있다.

가속도 센서(Accelerometer)(3014)는 무인 비행체(3050)의 가속도를 측정하는 센서로, 무인 비행체(3050)의 x축, y축, z축 방향의 가속도를 측정하여 제어부(3000)로 전달할 수 있다.

통신부(3018)는 무선 통신을 통해 지상의 관제 센터와 무인 비행체(3050) 운영회사와 통신을 수행하며, 주기적으로 비행 정보 및 제어 정보를 관제 센터와 운영회사로 송수신한다. 또한, 통신부(3018)는 주변의 이동 통신 기지국을 통해 이동 통신망에 접속하여 관제 센터 또는 운영회사와 통신을 수행할 수도 있다.

지자기 센서(3022)는 지구 자기장을 측정하는 센서로서, 측정값을 제어부(3000)로 전달하여 무인 비행체(3050)의 방위측정에 사용될 수 있다.

그리고 자이로(Gyro) 센서(3024)는 무인 비행체(3050)의 각속도를 측정하여 제어부(3000)로 전달하고, 제어부(3000)는 무인 비행체(3050)의 기울기를 측정할 수 있다.

제어부(3000)는 본 발명의 실시예에 따라 무인 비행체(3050)의 전반적인 기능들을 제어하며, 도 26 및 도 27의 방법들을 수행할 수 있다. 제어부(3000)는 메모리부(3012)에 저장된 항로에 따라 무인 비행체(3050)가 비행하도록 전반적인 제어를 수행하며, 미리 설정된 웨이포인트마다 전파 고도 센서(3008)가 측정한 고도 값과 영상 센서부(3006)로부터 획득한 해상도 높이를 비교하여, 웨이포인트 상에 지상물이 존재할 경우에도 무인 비행체(3050)가 정해진 비행 고도를 유지할 수 있도록 한다.

그리고, 제어부(3000)는 페이로드 구동부(3016)를 제어하여 무인 비행체(3050)의 페이로드에 탑재된 화물 등을 특정 지점에서 수거하거나 특정 지점으로 배달할 때 무인 비행체(3050)의 화물 배송 방식에 따라 화물을 떨어뜨리거나 수거할 수 있다.

또한, 제어부(3000)는 비행 구동부(3020)를 제어하여 무인 비행체(3050)의 양력 및 비행 속도를 제어할 수 있다. 전파 고도 센서부(3006)가 측정한 비행 고도와 해상도 높이를 고려하여 현재 비행 고도가 정해진 레이어를 벗어나지 않도록 비행 구동부(3020)를 제어할 수 있다.

비행 구동부(3020)는 무인 비행체(3050)의 양력 및 비행력을 발생시키며, 다수 개의 프로펠러들 또는 각 프로펠러들을 조절하기 위한 모터 또는 엔진을 포함할 수 있다. 비행 구동부(3020)는 제어부(3000)의 제어에 의해 무인 비행체(3050)의 3가지 운동 방향인 롤(roll)-요(yaw)-피치(pich)를 조절함으로써 무인 비행체(3050)의 이동 방향, 자세 유지 및 비행 고도를 유지할 수 있다.

도 31은 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 31을 참조하면, 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법은 무인 비행체의 운영 시스템(간단히 운영 시스템이라 한다.)에 의해 수행될 수 있다. 이때, 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법은 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체를 운영하기 위한 운영 방법이 될 수 있다.

단계(3100)에서, 무인 비행체의 운영 시스템은 자율비행을 수행할 무인 비행체의 자율비행 정보를 생성하고, 단계(3105)에서 관제 시스템으로 자율비행 정보가 포함된 자율비행 등록 요청 메시지를 송신할 수 있다. 여기에서 무인 비행체의 자율비행 정보는 무인 비행체의 기체 정보 및 비행 임무 정보 등을 포함할 수 있다.

표 1은 기체 정보의 예를 나타낸다.

표 2는 비행 임무 정보의 예를 나타낸다.

단계(3110)에서, 운영 시스템은 관제 시스템으로부터 자율비행 등록을 요청한 무인 비행체에 권장 트랜스폰더(Transponder) 탑재 요구 메시지의 수신 여부를 검사할 수 있다. 여기에서 관제 시스템으로부터 수신된 권장 트랜스폰더 메시지는 무인 비행체에 기 탑재된 트랜스폰더가 관제를 위한 일정한 조건을 충족시키지 못하거나 트랜스폰더가 탑재되지 않은 것을 의미할 수 있다. 관제 시스템이 무인 비행체를 식별하고, 무인 비행체의 비행을 모니터링하기 위해서는 무인 비행체에 관제 시스템과 통신이 가능한 트랜스폰더가 탑재되는 것이 바람직하다.

단계(3110)에서, 운영 시스템으로 권장 트랜스폰더 탑재 요구 메시지가 수신되는 경우, 운영 시스템은 단계(3115)에서 관제 시스템이 권장한 트랜스폰더를 무인 비행체에 탑재하고, 단계(3120)에서 관제 시스템으로부터의 테스트 결과를 수신할 수 있다.

반면, 권장 트랜스폰더 탑재 요구 메시지가 수신되지 않았거나 테스트 결과가 수신되는 경우, 관제 시스템이 무인 비행체에 탑재된 트랜스폰더에 대한 인증(테스트)이 완료되었음을 의미하는 것이므로, 단계(3125)에서 운영 시스템은 자율비행 승인 메시지가 수신되었는지 여부를 검사할 수 있다.

단계(3125)에서 자율비행 승인 메시지가 수신되지 않은 경우, 운영 시스템은 다시 단계(3100)에서 무인 비행체 자율비행을 위한 자율비행 정보를 재생성하여 자율비행 등록 요청 메시지를 재송신할 수 있다.

또한, 단계(3130)에서 운영 시스템은 자율비행 승인 메시지가 수신된 경우 관제 시스템으로부터 인증된 항로 및 레이어를 배정받고, 단계(3135)에서 자율비행을 수행할 무인 비행체로 인증된 항로 및 레이어를 다운로드 할 수 있다.

단계(3140)에서 운영 시스템은 무인 비행체의 비행 시작 시간과 종료 시간에 따라 인증된 레이어 및 항로 상으로 무인 비행체를 운영할 수 있다.

다른 실시예에 따른 관제 시스템에서 운영 시스템으로 전달되는 자율비행 승인 메시지의 예를 다음의 표 3과 같이 나타낼 수 있다.

표 3을 참조하면, 임무 코드는 무인 비행체의 임무가 배송, 범죄 감시, 정찰, 산불 감시, 측량, 구조 활동, 기상 측정, 대기 오염 측정 등의 임무 중 어떤 임무에 해당되는지를 나타내는 정보이다. 그리고 무인 비행체 식별 정보는 무인 비행체와 관제 시스템간의 인증 절차 후, 관제 시스템으로부터 무인 비행체의 식별을 위한 정보이며, 안전 규제 정보는 임무 코드에 해당하는 안전 규제가 존재할 경우, 이에 대한 정보를 나타낼 수 있다.

도 32는 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 32를 참조하면, 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법은 무인 비행체의 운영 시스템에 의해 수행될 수 있다. 이때, 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 운영 방법은 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체를 운영하기 위한 운영 방법이 될 수 있다.

단계(3200)에서, 운영 시스템은 복수 개의 무인 비행체들 중 임무 수행이 가능한 무인 비행체를 선택할 수 있다.

그리고, 단계(3202)에서 운영 시스템은 임무에 해당하는 항로 정보, 레이어 정보를 관제 시스템으로부터 수신할 수 있다. 여기에서 항로 정보 및 레이어 정보는 자율비행 승인 메시지에 포함되어 관제 센터로부터 수신될 수도 있다. 이때, 단계(3202)은 도 31에서 설명한 단계(3100) 내지 단계(3125)가 포함될 수 있다.

단계(3204)에서, 운영 시스템은 선택된 무인 비행체로 수신된 항로 정보 및 레이어 정보를 다운로드 하고, 단계(3206)에서 선택된 무인 비행체의 임무 시작 시간이 도래하는 경우, 임무 시작을 지시할 수 있다. 여기에서 운영 시스템이 임무 시작 메시지를 무인 비행체로 전송하는 경우, 무인 비행체는 상기 표 3에 포함된 비행 시작 시간 정보에 따라 정해진 임무를 수행하기 위한 비행을 시작할 수 있다.

단계(3208)에서, 운영 시스템은 주기적으로 무인 비행체로부터 비행 정보를 수신하거나 무인 비행체에 이벤트가 발생할 경우, 해당 이벤트에 대한 비행 정보를 수신할 수 있다. 여기서 이벤트는 무인 비행체가 비행 중 지속적으로 수행하는 자가 진단 결과, 장애가 발생할 경우 또는 임무 수행 중 사건, 사고가 발생할 경우를 포함할 수 있다.

단계(3210)에서, 운영 시스템은 수신한 비행 정보로부터 무인 비행체의 장애 발생이 확인되는 경우, 단계(3222)에서 미리 정해진 회수 지점으로 이동할 것을 무인 비행체로 명령할 수 있다. 여기서 회수 지점은 사전에 관제 시스템과 운영 시스템간에 정해질 수 있으며, 비상 상황에서만 사용할 수 있도록 평상시에는 다른 무인 비행체들에게 할당되지는 않도록 결정된 지점이다. 또한, 무인 비행체에 장애가 발생하여 회수 지점으로 이동하기 위해 사용하는 레이어 및 항로는 비상시에만 사용할 수 있도록 관제 시스템에 의해 설정된 비상용 레이어 및 항로가 될 수 있다.

한편, 운영 시스템은 장애가 발생한 무인 비행체가 회수 지점까지 이동하지 못하는 치명적인 장애가 발생하는 경우를 대비해 낙하산 등의 지상 충돌로 인한 충격을 방지하기 위한 수단을 작동시킬 수도 있다.

단계(3224)에서, 운영 시스템은 대기 상태의 무인 비행체들 중 장애가 발생한 무인 비행체의 임무를 대체할 수 있는 무인 비행체를 선택할 수 있다. 이때 대체 가능한 무인 비행체 역시 관제 시스템으로부터 인증 절차는 이미 수행된 상태임을 가정한다.

단계(3226)에서, 운영 시스템은 선택된 무인 비행체로 장애가 발생한 무인 비행체의 항로 정보 및 레이어 정보를 다운로드하고, 단계(3228)에서 무인 비행체로 하여금 장애 발생 지점으로 이동할 것을 지시하며, 대체 투입된 무인 비행체로부터 비행 정보를 지속적으로 수신하고 임무를 수행할 것을 지시할 수 있다.

단계(3230)에서, 운영 시스템은 장애가 발생한 무인 비행체를 회수 지점에서 회수한 후, 장애 원인을 파악하여(3232), 장애 원인을 관제 시스템으로 전달할 수 있다(3234).

반면, 단계(3210)에서 임무 수행 중인 무인 비행체에서 장애가 발생하지 않은 경우, 운영 시스템은 단계(3212)에서 무인 비행체 획득 정보를 수신할 수 있다. 여기에서 획득 정보는 임무 수행 중인 무인 비행체에 탑재된 영상 장비 등을 통해 획득된 이미지 등이 될 수 있으며, 예컨대 범죄 현장 또는 사건 현장의 영상, 철도, 공장 플랜트, 송유관, 군 철책선, 교도소와 같은 지속적인 감시 업무가 필요한 곳에서 사용되기 위해 필요한 영상들을 포함할 수 있다. 또한 철도, 공장, 건물 등의 유지 보수를 위해 열화상 카메라로 촬영된 영상일 수도 있다. 추가적으로 무인 비행체의 임무가 기상측정, 대기오염 측정 등인 경우, 비행 중 측정된 데이터들이 획득 정보가 될 수 있다.

단계(3214)에서, 운영 시스템은 무인 비행체가 임무를 수행 후 복귀한 경우, 무인 비행체가 비행 중에 저장한 비행 정보를 통해 항로 정보 및 레이어 정보의 이상 여부를 확인할 수 있고(3216), 단계(3218)에서, 레이어 및 항로에 대한 변경이 필요한 경우, 관제 시스템으로 무인 비행체의 레이어 및 항로에 대한 변경을 요청할 수 있다(3220).

반면, 단계(3214)에서 운영 시스템은 무인 비행체가 복귀하지 않은 경우, 무인 비행체 비행 정보를 수신할 수 있다(3208). 또한, 단계(3218)에서 운영 시스템은 변경이 필요하지 않은 경우, 임무에 해당하는 항로 정보 및 레이어 정보를 수신하라 수 있다(3202).

도 33은 또 다른 실시예에 따른 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법을 나타내는 흐름도로서, 운영 시스템이 무인 비행체를 이용한 물품 배달 서비스를 운영하는 회사의 경우의 방법을 나타내는 흐름도이다. 이때, 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법은 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체를 운영하기 위한 운영 방법이 될 수 있다.

도 33의 단계(3300) 내지 단계(3320)은 도 32의 단계(3200) 내지 단계(3220)에서 설명한 바와 중복되므로 더 이상의 설명은 생략하기로 한다.

단계(3322)에서, 운영 시스템은 장애가 발생한 무인 비행체에게 미리 정해진 안전 지대로 이동할 것을 명령하는 안전 지대 이동 메시지를 송신할 수 있다. 여기에서 안전 지대는 비상 상황에서만 사용할 수 있도록 평상시에는 다른 무인 비행체들에게 할당되지는 않도록 결정된 지점이 될 수 있다. 또한, 무인 비행체가 장애가 발생하여 안전 지대로 이동하기 위해 사용하는 레이어 및 항로 또한 비상시에만 사용할 수 있도록 관제 시스템에 의해 설정된 비상용 레이어 및 항로가 될 수 있다.

단계(3324)에서, 운영 시스템은 대기 상태의 무인 비행체들 중 장애가 발생한 무인 비행체의 임무를 대체할 수 있는 무인 비행체를 선택할 수 있다. 이때, 대체 가능한 무인 비행체 역시 관제 시스템으로부터 인증 절차는 이미 수행된 상태임을 가정한다.

단계(3326)에서, 운영 시스템은 선택된 무인 비행체로 장애가 발생한 무인 비행체의 항로 정보 및 레이어 정보를 다운로드하고, 단계(3328)에서 무인 비행체로 하여금 안전 지대로 이동할 것을 지시할 수 있다.

단계(3330)에서, 운영 시스템은 장애 발생을 무인 비행체를 관제하는 관제 시스템 또는 물품 수취자의 컴퓨터 또는 휴대용 단말기로 장애 발생 및 장애 발생으로 인한 물품 배달 시간 지연 등에 대한 정보를 통지할 수 있다.

단계(3332)에서, 운영 시스템은 장애 발생한 무인 비행체를 회수한 후, 장애 원인을 파악하고(3234), 장애 원인을 관제 시스템으로 전달할 수 있다(3236).

아래에서는 일 실시예에 따른 무인 비행체에서 비행을 수행하는 방법에 대해 설명한다. 이러한 무인 비행체의 동작 방법은 앞에서 설명한 무인 비행체 운영 시스템과 연동되어 동작될 수 있다.

일 실시예에 따른 무인 비행체에서 비행을 수행하는 방법은, 관제 센터와 자율비행을 위한 인증을 수행하는 단계, 무인 비행체의 임무에 따라 관제 센터가 생성한 항로 지도 데이터를 다운로드 하는 단계, 임무를 수행할 시간이 도래한 경우, 다운로드된 항로 지도 데이터에 정의된 레이어 상의 항로를 비행하는 단계, 및 항로 상의 웨이포인트에 해당되는 해상도 높이를 이용하여 레이어에 정의된 비행 고도를 유지하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서 레이어는 임무에 따라 무인 비행체가 비행할 수 있는 지표면으로부터의 일정 고도 값을 갖도록 3차원 공간에서 수직으로 분리되어 형상화되고, 항로는 레이어 상에 구축되며, 적어도 둘 이상의 웨이포인트를 포함할 수 있다.

그리고 비행 중 비행 장애가 발생하는 경우, 무인 비행체의 운영 시스템으로 장애 발생을 보고하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한 임무 수행 중 장애 발생 시, 미리 설정된 안전 지대로 이동하는 단계를 더 포함할 수 있다.

그리고 임무 수행 중 긴급 상황 발생 시, 수동 조작 모드로 전환되어 무인 비행체의 운영 시스템의 조작에 의해 비행을 수행하는 단계를 더 포함할 수도 있다.

또한, 임무 수행 중 긴급 상황 발생 시, 긴급 상황에 대하여 촬영된 정보를 무인 비행체의 운영 시스템으로 전송하는 단계를 더 포함하여 이루어질 수도 있다.

아래에서 무인 비행체에서 비행을 수행하는 방법에 대해 하나의 예를 들어 더 구체적으로 설명한다.

도 34는 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작을 나타내는 흐름도이다.

도 34를 참조하면, 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작은 무인 비행체에 의해 수행될 수 있다. 이때, 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작은 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 동작 방법이 될 수 있다.

단계(3400)에서, 무인 비행체는 운영 시스템으로부터 전원 공급을 받은 후, 단계(3402)에서 관제 시스템과 트랜스폰더 인증 절차를 수행할 수 있다. 여기에서 수행되는 인증 절차는 트랜스폰더 인증 절차뿐 아니라 관제 시스템이 무인 비행체의 관제를 위해 인증하는 본 명세서에 기재되지 않은 어떠한 절차도 포함될 수 있다.

단계(3404)에서, 무인 비행체는 운영 시스템으로부터 항로 정보와 레이어 정보를 다운로드 받고, 단계(3406)에서 비행 시작 시간이 도래했는지 여부를 검사할 수 있다.

이때, 무인 비행체는 비행 시작 시간이 도래하지 않은 경우 비행 시작 시간까지 대기하며(3408), 비행 시작 시간이 도래한 경우 비행 시작을 위한 절차(elevator, ailerons, rudder 등의 조작 점검 등)를 수행할 수 있다(3410).

단계(3412)에서, 무인 비행체는 다운로드된 레이어와 항로에 정의된 웨이포인트를 따라 비행을 수행하고, 단계(3414)에서 비행 정보를 저장하고 이를 운영 시스템 또는 관제 시스템으로 보고하며, 단계(3416)에서 미리 정해진 임무를 수행할 수 있다. 이때 무인 비행체는 레이어에 정의된 일정 비행 고도를 유지하면서 임무를 수행할 수 있다.

단계(3418)에서 무인 비행체는 미리 정해진 임무를 수행하는 중 자체 기능 진단을 수행하여, 장애가 발생했는지 여부를 검사할 수 있다(3420).

단계(3422)에서 무인 비행체는 장애가 발생한 경우, 장애가 발생을 운영 시스템 또는 관제 시스템으로 보고하고, 단계(3424)에서 미리 정해진 회수 지점으로 이동할 수 있다. 이때 무인 비행체가 이동하는 위치는 회수 지점이 아닌 안전 지대가 될 수도 있다.

반면, 단계(3420)에서 장애가 발생하지 않은 경우, 단계(3426)에서 무인 비행체는 비행 완료 시간이 도래했는지 여부를 검사하고, 단계(3428)에서 비행 완료 시간이 도래한 경우 출발지로 복귀할 수 있다.

도 35는 다른 실시예에 따른 관제 시스템의 무인 비행체 관제 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 35를 참조하면, 다른 실시예에 따른 관제 시스템의 무인 비행체 관제 방법은 관제 시스템에 의해 수행될 수 있다. 이때, 다른 실시예에 따른 관제 시스템의 무인 비행체 관제 방법은 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체를 관제하기 위한 방법이 될 수 있다.

단계(3500)에서, 관제 시스템은 무인 비행체의 운영 시스템으로부터 자율비행 등록 요청을 수신하고, 단계(3502)에서 등록 요청된 무인 비행체와 인증 절차를 수행할 수 있다. 여기에서 수행되는 인증 절차는 무인 비행체에 탑재된 트랜스폰더가 권장 트랜스폰더인지 여부를 인증하는 절차를 포함할 수 있다.

단계(3504)에서, 관제 시스템이 무인 비행체에 대한 인증을 완료하지 못한 경우, 단계(3506)에서 권장 트랜스폰더를 탑재할 것을 요구하는 권장 트랜스폰더 탑재 요구 메시지를 무인 비행체 또는 무인 비행체의 운영 시스템으로 전달할 수 있다.

반면, 무인 비행체에 대한 인증이 완료되지 않은 경우, 단계(3508)에서 관제 시스템은 무인 비행체의 정보 및 임무 정보를 운영 시스템으로부터 획득하고, 획득된 정보에 해당하는 미리 구축된 항로 및 레이어 정보가 존재하는지 여부를 검사할 수 있다(3510).

단계(3510)에서, 관제 시스템은 미리 구축된 항로와 레이어가 데이터베이스에 존재하는 경우, 획득된 임무 정보를 사용하여 시뮬레이션을 실시하고(3512), 시뮬레이션 결과 인증된 항로 및 레이어를 무인 비행체에게 배정하고(3514), 배정된 항로 및 레이어 정보를 운영 시스템으로 전달할 수 있다(3516).

한편, 미리 구축된 항로와 레이어가 데이터베이스에 존재하지 않는 경우, 단계(3520)에서 관제 시스템은 미리 보유하고 있는 무인 비행체들 중에서 자율비행을 신청한 무인 비행체의 조건에 해당하는 무인 비행체를 선택하고, 선택된 무인 비행체를 통해 신규 항로 및 레이어를 구축할 수 있다.

단계(3522)에서, 관제 시스템은 구축된 신규 항로 및 레이어 정보를 무인 비행체의 운영 시스템으로 전달하고, 단계(3524)에서 구축된 신규 항로 및 레이어 정보를 데이터베이스에 저장할 수 있다.

도 36은 다른 실시예에 따른 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 36을 참조하면, 다른 실시예에 따른 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법은 운영 시스템에 의해 수행될 수 있다. 이때, 다른 실시예에 따른 운영 시스템의 무인 비행체 운영 방법은 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체를 운영하기 위한 방법이 될 수 있다.

단계(3600)에서, 운영 시스템은 무인 비행체로부터 비행 관련 정보 및 무인 비행체가 획득한 영상을 수신하고, 단계(3602)에서 이벤트가 발생했는지 여부를 검사할 수 있다. 여기에서 이벤트는 범죄 발생, 화재와 같은 사건 발생, 건물 등의 시설물들에 대한 균열 발생 등을 포함할 수 있다.

이벤트가 발생한 경우, 단계(3604)에서 운영 시스템은 무인 비행체의 동작 모드가 수동 제어로 변경되었는지 여부를 검사할 수 있다. 이때 운용자로부터 수동 제어 명령이 입력되었는지를 확인하여 검사할 수 있다.

단계(3612)에서, 무인 비행체 대한 동작 모드가 수동 제어로 변경되지 않은 경우, 운영 시스템은 사전에 프로그램된 명령어들에 의해 발생한 이벤트를 처리할 수 있다. 예컨대, 발생 이벤트가 범죄 발생인 경우 해당 지점의 사물 또는 움직이는 물체에 대해 고배율로 촬영하거나 나이트비전 등의 장비를 이용하여 촬영한 영상을 운영 시스템으로 송출하는 프로그램 명령어들이 무인 비행체에 저장되어 저장된 명령어들에 따라 발생 이벤트를 처리할 수 있다.

반면, 단계(3606)에서 수동 제어로 변경된 경우, 운영 시스템은 운용자로부터 입력되는 제어 명령어들에 의해 무인 비행체를 제어하기 위한 메시지를 무인 비행체로 송신하고, 단계(3608)에서 이벤트가 발생한 지점에 대한 처리 명령어들을 무인 비행체로 송신할 수 있다. 예컨대, 운영 시스템은 운영자가 입력하는 카메라 각도 조절 명령, 배율 조절 명령, 프레임 수 명령, 음성 송출 명령 등에 따라 이벤트를 처리할 수 있다.

그리고, 단계(3610)에서 운영 시스템은 무인 비행체로부터 수신된 이벤트 관련 정보를 경찰서, 소방서, 보안(Security) 관련 회사, 군부대, 시설 보수 업체 등의 유관 기관에 전달할 수 있다.

도 37은 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 블록 구성도이다.

도 37을 참조하면, 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체는 제어부(3700), GPS 수신부(3702), 기압 센서(3704), 영상 센서부(3706), 전파 고도 센서부(3708), 초음파 센서부(3710), 메모리부(3712), 가속도 센서(3714), 페이로드 구동부(3716), 통신부(3718), 비행 구동부(3720), 지자기 센서(3722), 자이로스코프 센서(3724), 전원 공급부(3730), 연료 저장부(3732), 및 트랜스폰더(3734)를 포함하여 이루어질 수 있다.

또 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 구성요소는 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 구성요소와 일부 동일한 기능을 수행할 수 있다. 예컨대 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 GPS 수신부(3702), 기압 센서(3704), 영상 센서부(3706), 전파 고도 센서부(3708), 초음파 센서부(3710), 메모리부(3712), 가속도 센서(3714), 페이로드 구동부(3716), 통신부(3718), 비행 구동부(3720), 지자기 센서(3722), 및 자이로스코프 센서(3724)는 도 30에서 설명한 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 GPS 수신부(3002), 기압 센서(3004), 영상 센서부(3006), 전파 고도 센서부(3008), 초음파 센서부(3010), 메모리부(3012), 가속도 센서(3014), 페이로드 구동부(3016), 통신부(3018), 비행 구동부(3020), 지자기 센서(3022), 및 자이로스코프 센서(3024)와 동일한 기능을 수행할 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 여기에서 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체의 각 구성요소들은 전자적인 방식 또는 기계적인 방식으로 연결될 수 있다.

전원공급부(3730)는 무인 비행체(3750)가 동작하기 위해 필요한 전력을 공급하며, 엔진과 같은 내연기관 또는 배터리를 포함할 수 있고, 연료 저장부(3732)는 무인 비행체(3750)의 전원 공급원이 엔진과 같은 내연 기관일 경우, 석유와 같은 연료를 저장할 수 있다.

트랜스폰더(3734)는 관제 시스템이 무인 비행체(3750)를 식별하기 위한 인증을 수행하고, 관제 시스템으로 무인 비행체(3750)의 관제를 위한 비행 정보 등을 주기적으로 송신할 수 있다.

제어부(3700)는 일반적인 목적의 프로세서인 적어도 하나 이상의 중앙 처리 장치(Central processing unit) 및/또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field-programmable gate array) 또는 DSP(Digital Signal Processor)와 같은 전용 프로세서들(Dedicated processor)을 포함할 수 있으며, 본 발명에 따른 무인 비행체(3750)의 전반적인 기능들을 제어하며, 도 34에서 설명한 방법들을 수행할 수 있다.

제어부(3700)는 메모리부(3712)에 저장된 항로에 따라 무인 비행체(3750)가 비행하도록 전반적인 제어를 수행하며, 미리 설정된 웨이포인트마다 전파 고도 센서(3708)가 측정한 고도 값과 영상 센서부(3706)로부터 획득한 해상도 높이를 비교하여, 웨이포인트 상에 지상물이 존재할 경우에도 무인 비행체(3750)가 정해진 비행 고도를 유지할 수 있도록 할 수 있다.

또한, 제어부(3700)는 무인 비행체(3750)에 장애가 발생할 경우, 메모리부(3712)에 저장된 안전 지대 또는 회수 지점으로 이동하도록 비행 구동부(3720)를 제어하고, 통신부(3718)를 통해 장애 관련 정보를 운영 시스템으로 전송할 수 있다.

그리고 제어부(3700)는 전원 공급부(3730)의 공급 전원이 무인 비행체의 동작에 필요한 전원보다 낮거나 연료 저장부(3732)의 연료가 최소 저장량 미만 또는 비행 구동부(3720)의 동작에 장애가 발생한 경우, 무인 비행체(3750)에 장애가 발생했다고 판단할 수 있으며, 장애 발생 사실을 통신부(3718)를 통해 운영 시스템 또는 관제 시스템으로 전송할 수 있다.

또한, 제어부(3700)는 이벤트가 발생할 경우, 사전에 정해진 이벤트 대응 절차에 따라 영상 센서부(3706)를 제어하여, 영상 획득 방향, 영상 획득 모드(적외선, X선 등)를 선택할 수 있으며, 영상 센서부(3706)에 의해 획득된 영상을 메모리부(3712)에 저장하고, 통신부(3718)를 통해 운영 시스템으로 송신하도록 제어할 수 있다.

도 38은 다른 실시예에 따른 무인 비행체, 운영 시스템 및 관제 시스템의 블록 구성을 도시한 도면이다.

도 38을 참조하면, 관제 시스템(3800), 운영 시스템(3850), 및 무인 비행체(3870)를 포함하여 이루어질 수 있다. 관제 시스템(3800), 운영 시스템(3850) 및 무인 비행체(3870) 각각의 구성 요소들은 전기적으로 연결되는 버스(3812) 인터페이스를 통해 연결되어 데이터 및 제어 신호를 송수신할 수 있다.

관제 시스템(3800)은 시뮬레이션 데이터베이스(3802), 프로세서(3804), 메모리(3806), 통신부(3808), 및 네트워크 인터페이스(3810)를 포함하여 이루어질 수 있다.

관제 시스템(3800)의 통신부(3808)는 무인 비행체(3870)과 무선 통신을 수행하며, 네트워크 인터페이스부(3810)는 운영 시스템(3850)의 네트워크 인터페이스(3856)와 연결되어 정보의 송수신을 수행할 수 있다. 메모리(3806)는 관제 시스템(3800)의 프로세서(3804)가 본 발명의 실시예들에 따라 동작하기 위한 프로그램 명령어들을 저장할 수 있다.

관제 시스템(3800)의 시뮬레이션 데이터베이스(3802)는 관제 시스템이 기 구축한 자율비행을 수행하는 무인 비행체들에 대한 임부 및 무인 비행체 제원 별 레이어 정보 및 항로 정보들에 대한 시뮬레이션 결과 정보들이 저장되어 있다. 프로세서(3804)는 운영 시스템(3850)으로부터 자율비행 등록 요청이 수신되는 경우, 시뮬레이션 데이터베이스(3802)에 요청된 자율비행에 해당하는 레이어 정보 및 항로 정보가 있는지 검사하며, 요청된 자율비행을 수행할 무인 비행체의 제원 정보를 통해 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과를 운영 시스템(3850)으로 전달할 수 있다.

운영 시스템(3850)은 무인 비행체 인터페이스부(3851), 프로세서(3852), 메모리(3854), 네트워크 인터페이스(3856), 및 통신부(3858)를 포함하여 이루어질 수 있다.

운영 시스템(3850)의 통신부(3858)는 무인 비행체(3870)의 통신부(3874)와 각종 정보들을 무선 통신을 통해 송수신할 수 있다. 메모리(3854)는 운영 시스템이 프로세서(3852)가 본 발명의 실시예들에 따라 동작하게 하는 프로그램 명령어들이 저장되어 있으며, 운영 시스템(3850)이 운영하는 복수 개의 무인 비행체(3870)들에 대한 제원 정보 및 임무 정보들도 저장할 수 있다.

무인 비행체 인터페이스부(3851)는 운영 시스템(3850)의 격납고에 위치한 복수 개의 무인 비행체들과 연결되어 전원 공급, 항로 정보 및 레이어 정보 다운로드, 비행 임무 부여 등의 각종 제어 정보를 전달할 수 있다.

무인 비행체(3870)는 프로세서(3872), 메모리(3873), 통신부(3874), 비행 구동부(3875) 및 영상 획득부(3876)를 포함하여 이루어질 수 있다.

무인 비행체(3870)의 프로세서(3872)는 무인 비행에의 각종 동작을 수행하며, 메모리(3873)는 프로세서(3872)가 수행하는 프로그램 명령어들과 항로 정보, 레이어 정보, 비행 중 저장된 각종 비행 정보, 영상 획득부(3876)에 의해 획득된 영상들을 저장할 수 있다.

통신부(3874)는 관제 시스템(3800)의 통신부(3808)와 운영 시스템(3850)의 통신부(3858)와 무선 통신을 통해 비행 정보 및 제어 정보들을 송수신할 수 있다. 비행 구동부(3875)는 프로세서(3872)의 제어에 의해 무인 비행체(3870)의 양력 또는 비행력을 발생시키며, 영상 획득부(3876)는 비행 중 프로세서(3872)의 제어에 의해 객체들을 촬영할 수 있다.

이와 같이, 실시예들에 따르면 비가시권의 자율비행 항로를 제공함으로써 지상물(地上物) 등으로 고도 값을 일정하게 유지하기 어려운 지역에 대한 조종사의 가시 범위 내 운영의 한계를 극복할 수 있다.

또한 실시예들에 따르면 스캐닝 데이터를 이용하여 표고 및 장애물의 높이 정보를 추출하고, 지표 영상 데이터의 영상 해상도 변화를 분석하여 추출된 지상물(地上物) 높이 정보를 활용하여 캘리브레이션(Calibration) 검증과 무인 비행체의 전파 고도 센서의 측정값을 보정함으로써, 무인 비행체의 안전 자율비행 항로를 구축할 수 있다.

더욱이, 자율비행 항로 구축은 지상 스캐닝 데이터를 통해 미리 구축된 레이어 상에 되는 것으로 설명되어 있으나, 지상 스캐닝 데이터 없이 미리 레이어를 설정하고 설정된 레이어 상에 구축된 자율비행 항로에 대해서 실제 무인 비행기의 시험 비행만으로 획득된 해상도 높이 정보를 이용하여 안전 비행 고도가 결정될 경우, 이를 이용하여 자율비행 항로를 구축하는 것도 가능하다.

그리고, 기존의 지상물에 대하여 스캐닝된 포인트 군집(Point Cloud)와 추출된 DTM 및 DSM을 활용하여 설정된 레이어를 검증하기 위해 지상물(地上物) 해상도의 높이 값을 사용하여 지상물(地上物)에 대한 초음파 고도 센서 값을 보정하여 항로의 안전성을 검증할 수 있어, 신규 항로에 대한 추가적인 스캐닝 데이터 없이도 시뮬레이션을 통해 새로운 레이어와 항로의 설정이 가능할 수 있다. 또한 무인 비행체의 최고 비행 제한 고도를 설정함으로써, 유인 비행체와의 충돌을 방지할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

무인 비행체의 기체에 기 저장된 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계;
상기 항로 지도 데이터로부터 이미지의 고도 값을 처리하는 단계;
상기 이미지의 고도 값을 이용하여 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계; 및
보정된 상기 전파 고도 센서의 측정값에 따라 변속 제어를 통해 비행 고도를 제어하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계는,
레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 상기 항로 지도 데이터에 상기 무인 비행체의 GPS 좌표를 정합하는 단계이고,
상기 레이어는 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 형상화한 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 방법.
제2항에 있어서,
상기 항로 지도 데이터는,
공간에 형상화된 상기 레이어에 비행 고도 제한 데이터, 정밀수치 지도, 및 군사보안지역 또는 비행금지 구역을 회피하는 항로 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 정합하여 공간에 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도를 구축한 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 방법.
제2항에 있어서,
상기 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계는,
지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화하는 단계
를 더 포함하고,
상기 자율비행이 가능한 공간을 레이어로 형상화하는 단계는,
지표 촬영 항공기에 탑재된 지표 스캐닝 장치에 의해 스캐닝된 상기 피사체의 포인트 군집(Point Cloud)을 획득하는 단계;
수집된 상기 포인트 군집을 분석하여 상기 피사체를 식별하는 단계;
지형 고도 데이터를 활용하여 식별된 상기 피사체의 특정 지점의 높이 값을 추출하는 단계; 및
추출된 상기 피사체의 특정 지점의 높이 값을 연결하여 공간에 무인 비행체의 자율비행이 가능한 면적과 고도를 상기 레이어로 형상화하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 이미지의 고도 값을 처리하는 단계는,
피사체와의 거리에 따른 영상의 해상도 변화를 분석하여 항로 상의 상기 이미지의 고도 값을 추출하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 제어 방법.
제1항에 있어서,
보정된 상기 전파 고도 센서의 측정값은,
상기 무인 비행체의 변속 제어를 통해 비행 고도 제한과 레이어에 의한 항로의 수직 분리를 유지하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계는,
공간 지리 정보를 확인하여 비행을 위한 안전 경로를 탐색하는 단계; 및
상기 안전 경로를 반영하여 비행 계획을 세워 상기 비행 경로에 대한 지표 영상 데이터를 수집하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 제어 방법.
제7항에 있어서,
상기 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계는,
비행 고도 제한 값을 설정하여 상기 전파 고도 센서의 측정값을 비행 고도 제한 높이의 검정이 가능한 피사체를 통해 확인하는 단계
를 더 포함하는 무인 비행체 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 단계는,
촬영 장치의 캘리브레이션(Calibration) 정보를 확인하고 상기 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(Flight Data Recorder, FDR)에 기록된 비행 정보를 확인하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 제어 방법.
제9항에 있어서,
상기 이미지의 고도 값을 처리하는 단계는,
상기 무인 비행체에 탑재되는 비행 정보 기록부(FDR)로부터 좌표, 고도, 자세, 및 시간 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 촬영된 지표 영상 데이터와 정합하고, 상기 촬영 장치의 캘리브레이션 정보를 참조하여 영상의 왜곡 보정과 상기 영상 해상도 변화의 분석을 통해 상기 비행 항로 상의 고도 값을 산출하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 센서 측정 고도 값을 보정하는 단계는,
항로에 존재하는 피사체로부터 고도 값을 추출하고 무인 비행체의 항로 좌표에 일정 간격으로 대입하여 상기 무인 비행체가 상기 항로 좌표에 도달하는 경우, 상기 피사체와 접촉하는 좌표에 해당하는 이미지의 해상도 높이를 인지하는 단계; 및
상기 해상도 높이에 따라 무인 비행체의 상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 센서 측정 고도 값을 보정하는 단계는,
자율비행 시 통신 및 기체 인프라 환경에 대한 리스크를 최소화하기 위해 오프라인 이미지처리 방식을 지원하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 센서 측정 고도 값을 보정하는 단계는,
상기 무인 비행체의 자율비행을 통해 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고 수집된 상기 지표 영상 데이터를 해상도 변화 분석을 통해 항로 관제 및 지상 제어와 항로 지도 데이터에 반영하며 시뮬레이션을 통해 새로운 항로의 생성 또는 검증하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 방법.
무인 비행체의 기체에 기 저장된 항로 지도 데이터와 위치 좌표를 정합하는 위치 좌표 처리부;
상기 항로 지도 데이터로부터 이미지의 고도 값을 처리하는 이미지 처리부;
상기 이미지의 고도 값을 이용하여 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 측정값 보정부; 및
보정된 상기 전파 고도 센서의 측정값에 따라 변속 제어를 통해 비행 고도를 제어하는 비행 제어부
를 포함하는 무인 비행체 제어 시스템.
제14항에 있어서,
상기 위치 좌표 처리부는,
레이어에 구축된 무인 비행체의 비행을 위한 상기 항로 지도 데이터에 상기 무인 비행체의 GPS 좌표를 정합하고,
상기 레이어는 지표 스캐닝 데이터로부터 피사체를 식별하여 자율비행이 가능한 공간을 형상화한 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.
제15항에 있어서,
상기 항로 지도 데이터는,
공간에 형상화된 상기 레이어에 비행 고도 제한 데이터, 정밀수치 지도, 및 군사보안지역 또는 비행금지 구역을 회피하는 항로 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 정합하여 공간에 무인 비행체의 비행을 위한 자율항법 지도를 구축한 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.
제14항에 있어서,
상기 이미지 처리부는,
피사체와의 거리에 따른 영상의 해상도 변화를 분석하여 항로 상의 상기 이미지의 고도 값을 추출하고,
보정된 상기 전파 고도 센서의 측정값은,
상기 무인 비행체의 변속 제어를 통해 비행 고도 제한과 레이어에 의한 항로의 수직 분리를 유지하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.
제14항에 있어서,
상기 측정값 보정부는,
항로에 존재하는 피사체로부터 고도 값을 추출하고 무인 비행체의 항로 좌표에 일정 간격으로 대입하여 상기 무인 비행체가 상기 항로 좌표에 도달하는 경우, 상기 피사체와 접촉하는 좌표에 해당하는 이미지의 해상도 높이를 인지하고, 상기 해상도 높이에 따라 무인 비행체의 상기 전파 고도 센서의 측정값을 보정하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.
제14항에 있어서,
상기 측정값 보정부는,
상기 무인 비행체의 자율비행을 통해 지표 영상 데이터를 반복하여 수집하고 수집된 상기 지표 영상 데이터를 해상도 변화 분석을 통해 항로 관제 및 지상 제어와 항로 지도 데이터에 반영하며, 시뮬레이션 검증부를 거쳐 새로운 항로의 생성 또는 검증하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.
제14항에 있어서,
상기 전파 고도 센서, GPS, INS 정보가 포함된 FDR(Flight Data Recorder) 데이터를 상기 무인 비행체가 메시지 모듈을 통해 방송함에 따라 상기 메시지를 수신 받아 GPS, 상기 전파 고도 센서의 측정값, 및 레이어의 형성 고도 정보를 분석하여, 상기 무인 비행체가 자율비행을 하면서 수직 분리와 비행 고도 제한을 유지하고 있는지 여부를 확인하는 항로 관제
를 더 포함하는 무인 비행체 제어 시스템.
무인 비행체에서 비행을 수행하는 방법에 있어서,
관제 센터와 자율비행을 위한 인증을 수행하는 단계;
상기 무인 비행체의 임무에 따라 상기 관제 센터가 생성한 항로 지도 데이터를 다운로드 하는 단계;
상기 임무를 수행할 시간이 도래한 경우, 다운로드된 상기 항로 지도 데이터에 정의된 레이어 상의 항로를 비행하는 단계; 및
상기 항로 상의 웨이포인트에 해당되는 해상도 높이를 이용하여 상기 레이어에 정의된 비행 고도를 유지하는 단계
를 포함하고,
상기 레이어는 상기 임무에 따라 상기 무인 비행체가 비행할 수 있는 지표면으로부터의 일정 고도 값을 갖도록 3차원 공간에서 수직으로 분리되어 형상화되고,
상기 항로는 상기 레이어 상에 구축되며, 적어도 둘 이상의 상기 웨이포인트를 포함하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 비행 방법.
제21항에 있어서,
상기 비행 고도를 유지하는 단계는,
상기 웨이포인트에 사전에 저장된 해상도 높이가 저장되어 있는 경우, 상기 해상도 높이와 측정된 전파 고도 센서 측정값을 비교하는 단계;
상기 해상도 높이와 상기 전파 고도 센서 측정값의 비교 결과, 상기 해상도 높이와 상기 전파 고도 센서 측정값이 차이가 있는 경우, 상기 해상도 높이로 전파 고도 센서 설정 값을 보정하는 단계; 및
보정된 상기 전파 고도 센서 설정 값을 이용하여 상기 비행 고도로 유지시키는 단계
를 포함하는 무인 비행체 비행 방법.
제21항에 있어서,
상기 비행 고도를 유지하는 단계는,
상기 웨이포인트에 사전에 저장된 해상도 높이가 저장되어 있지 않은 경우, 전파 고도 센서 측정값을 유지하며 상기 웨이포인트에 위치하는 지상물의 해상도 높이를 저장하는 단계
를 포함하는 무인 비행체 비행 방법.
제21항에 있어서,
상기 비행 중 비행 장애가 발생하는 경우, 상기 무인 비행체의 운영 시스템으로 장애 발생을 보고하는 단계
를 더 포함하는 무인 비행체 비행 방법.
제21항에 있어서,
상기 임무 수행 중 장애 발생 시, 미리 설정된 안전 지대로 이동하는 단계
를 더 포함하는 무인 비행체 비행 방법.
제21항에 있어서,
상기 임무 수행 중 긴급 상황 발생 시, 수동 조작 모드로 전환되어 상기 무인 비행체의 운영 시스템의 조작에 의해 비행을 수행하는 단계
를 더 포함하는 무인 비행체 비행 방법.
제21항에 있어서,
상기 임무 수행 중 긴급 상황 발생 시, 상기 긴급 상황에 대하여 촬영된 정보를 상기 무인 비행체의 운영 시스템으로 전송하는 단계
를 더 포함하는 무인 비행체 비행 방법.
제21항에 있어서,
상기 임무는, 항공 배달, 범죄 감시, 시설물 검사, 산불 감시, 정찰, 측량, 구조 활동 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 비행 방법.
무인 비행체 제어 시스템에 있어서,
상기 무인 비행체의 비행을 위한 양력 및 비행력을 발생시키는 비행 구동부;
상기 무인 비행체의 비행 고도를 측정하는 센서부;
상기 무인 비행체의 임무에 따라 관제 센터가 생성한 항로 지도 데이터와 상기 무인 비행체의 비행을 위한 프로그램 명령어들을 저장하는 메모리부; 및
저장된 상기 항로 지도 데이터에 정의된 레이어 상의 항로를 비행하고, 상기 항로 상의 웨이포인트에 해당되는 해상도 높이와 상기 센서부에서 비행 고도를 측정한 전파 고도 센서 측정값의 비교 결과를 이용하여, 상기 레이어에 정의된 비행 고도를 유지하도록 상기 비행 구동부를 제어하는 제어부
를 포함하고,
상기 레이어는 상기 임무에 따라 상기 무인 비행체가 비행할 수 있는 지표면으로부터의 일정 고도 값을 갖도록 3차원 공간에서 수직으로 분리되어 형상화되고,
상기 항로는 상기 레이어 상에 구축되고, 적어도 둘 이상의 상기 웨이포인트를 포함하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.
제29항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 웨이포인트에 사전에 저장된 해상도 높이가 저장되어 있는 경우, 상기 해상도 높이와 측정된 전파 고도 센서 측정값을 비교하고, 상기 해상도 높이와 상기 전파 고도 센서 측정값의 비교 결과, 상기 해상도 높이와 상기 전파 고도 센서 측정값이 차이가 있는 경우, 상기 해상도 높이로 전파 고도 센서의 설정 값을 보정하고, 보정된 상기 전파 고도 센서 설정 값을 이용하여 상기 비행 고도로 유지하도록 상기 비행 구동부를 제어하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.
제29항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 웨이포인트에 사전에 저장된 해상도 높이가 저장되어 있지 않은 경우, 상기 전파 고도 센서 측정값을 유지하며 상기 웨이포인트에 위치하는 지상물의 해상도 값을 상기 메모리부에 저장하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.
제29항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 임무 수행 중 장애 발생 시, 미리 설정된 안전 지대로 이동하도록 상기 비행 구동부를 제어하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.
제29항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 임무 수행 중 긴급 상황 발생 시, 수동 조작 모드로 전환되어 상기 무인 비행체의 운영 시스템의 조작에 의해 비행을 수행하도록 상기 비행 구동부를 제어하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.
제29항에 있어서,
상기 무인 비행체의 운영 시스템과 통신하는 무선 통신부를 더 포함하고,
상기 제어부는,
상기 비행 중에 비행 장애가 발생하는 경우, 상기 무선 통신부를 통해 상기 무인 비행체의 운영 시스템으로 장애 발생을 보고하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.
제34항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 임무 수행 중 긴급 상황 발생 시, 상기 무선 통신부를 통해 상기 긴급 상황에 대하여 촬영된 정보를 상기 무인 비행체의 운영 시스템으로 전송하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.
제29항에 있어서,
상기 임무는, 항공 배달, 범죄 감시, 시설물 검사, 산불 감시, 정찰, 측량, 구조 활동 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.
제29항에 있어서,
상기 웨이포인트는, 상기 레이어로부터 상기 지표면 또는 상기 지표면 상의 지상물로부터의 일정 높이를 유지하도록 해상도 변화 분석이 수행된 지점인 것
을 특징으로 하는 무인 비행체 제어 시스템.