KR20180078153A

KR20180078153A - Intelligent agent structure for autonomous unmanned system

Info

Publication number: KR20180078153A
Application number: KR1020170179750A
Authority: KR
Inventors: 신석훈; 이은복; 김정호; 하선호; 김현근; 지승도
Original assignee: 한국항공대학교산학협력단
Priority date: 2016-12-29
Filing date: 2017-12-26
Publication date: 2018-07-09
Also published as: KR102070110B1

Abstract

The present invention relates to an intelligent agent system for an autonomic unmanned system. The intelligent agent system includes: a situation recognition agent recognizing a current situation of the autonomic unmanned system based on external state information and self-state information in relation to the autonomic unmanned system; a goal/task setting agent determining whether a goal of the autonomic unmanned system is able to be achieved based on the current situation recognized by the situation recognition agent, and conducting at least one between setting a task and resetting the goal for achieving the goal in response to a result of the determination; a task plan agent setting a movement goal for performing a task corresponding to the goal preset or reset by the goal/task setting agent and a sensor/equipment operation plan on the movement goal; and a control part controlling the operation of the autonomic unmanned system in response to at least one between the sensor/equipment operation plan and the movement goal, which have been set by the task plan agent.

Description

[0001] INTELLIGENT AGENT STRUCTURE FOR AUTONOMOUS UNMANNED SYSTEM [0002]

본원은 자율 무인 시스템을 위한 지능 에이전트 시스템(구조)에 관한 것이다.The present invention relates to an intelligent agent system (structure) for an autonomous unattended system.

무인 시스템 분야는 완전한 원격조종에서부터 소프트웨어 에이전트를 탑재한 자율형 무인시스템으로 발전하고 있다.Unmanned systems are evolving from complete remote control to autonomous unattended systems with software agents.

인간이 접근 할 수 없는 지역에서의 자율 무인 시스템의 임무 수행을 위해서는 자율 무인 시스템이 인간의 개입 없이 자율적으로 임무를 수행할 수 있어야 하며, 자율 무인 시스템이 자율적으로 상황을 판단하고 행동하기 위해서는 지능 에이전트의 기능이 중요하다. In order to carry out the mission of autonomous unmanned system in the area that can not be accessed by human, autonomous unmanned system should be able to autonomously perform the task without human intervention. In order for autonomous unmanned system to autonomously determine situation and act, Is important.

에이전트는 동적 환경 내에 위치하여 주어진 목적 달성을 위해 자율적이고 유연하게 환경변화를 지각하고 학습하고 의사결정하고 또한 행동할 수 있는 컴퓨터 프로그램이나 시스템 또는 그러한 시스템을 분석하고 설계하기 위한 도구를 통칭한다. Agents are collectively referred to as computer programs or systems or tools for analyzing and designing such systems that can be located within a dynamic environment to autonomously and flexibly perceive, learn, make decisions, and act on environmental changes to achieve a given purpose.

한편, 복잡한 목표임무에 대하여 자율 무인 시스템을 이용하기 위해서는 상황의 인지와 세부 작업의 계획 및 재설정 능력이 필요하다. 이에 따라 기존의 많은 연구가 에이전트를 도입하여 진행되어 왔으나 단일 에이전트를 통한 인공지능 알고리즘적인 제어만으로는 데이터간의 관계성이 복잡해지는 한계점이 있었다. On the other hand, in order to use autonomous unmanned systems for complex target missions, it is necessary to plan and reset the situation recognition and detail work. As a result, many existing researches have been carried out by introducing agents, but there is a limitation in that the relationship between data becomes complicated only by artificial intelligence algorithm control through a single agent.

본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-1510745호(등록일: 2015.04.03) 에 개시되어 있다.The background technology of the present application is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1510745 (registered on Apr. 2015.04.03).

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 무인 시스템의 복잡한 임무 수행을 위한 복수의 지능 에이전트의 환경과의 상호작용 및 인지의 어려움을 극복함과 동시에, 임무 목표 계획 및 임무 수행을 분석하고 설계할 수 있는 지능 에이전트 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다. The present invention overcomes the above-mentioned problems of the prior art, and overcomes difficulties in interaction and recognition of environment of a plurality of intelligent agents for complicated tasks of an unmanned system, and simultaneously analyzes mission goal planning and mission performance And an intelligent agent system capable of designing the intelligent agent system.

다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들도 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.It should be understood, however, that the technical scope of the embodiments of the present invention is not limited to the above-described technical problems, and other technical problems may exist.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따르면, 자율 무인 시스템을 위한 지능 에이전트 시스템은, 상기 자율 무인 시스템에 대한 자기 상태 정보 및 외부 상태 정보를 기반으로 상기 자율 무인 시스템의 현재 상황을 인지하는 상황 인지 에이전트, 상기 상황 인지 에이전트에서 인지한 상기 현재 상황을 기반으로 상기 자율 무인 시스템의 목표 달성 가능 여부를 판단하고, 판단된 결과에 대응하여 목표 달성을 위한 작업의 설정 및 목표의 재설정 중 하나 이상을 수행하는 목표/작업 설정 에이전트, 상기 목표/작업 설정 에이전트에서 기설정 또는 재설정한 목표에 대응하는 작업의 수행을 위한 이동 목표 및 상기 이동 목표에서의 센서/장비 운용 계획을 설정하는 작업 계획 에이전트; 및 상기 작업 계획 에이전트에서 설정한 이동 목표 및 센서/장비 운용 계획 중 하나 이상에 대응하여 상기 자율 무인 시스템의 동작을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, there is provided an intelligent agent system for an autonomous unmanned system, the autonomous unmanned system comprising: Determining whether or not the target of the autonomous unattended system can be achieved based on the current situation recognized by the context aware agent, and setting a task for achieving the target in accordance with the determined result, Task setting agent for performing at least one of resetting a target, a movement target for performing an operation corresponding to a previously set or reset target in the target / task setting agent, and a sensor / Task planning agent to set; And a control unit for controlling the operation of the autonomous unattended system in response to at least one of a movement target and a sensor / equipment operation plan set by the task plan agent.

본원의 일 실시예에 따르면, 지능 에이전트 시스템은, 자율 무인 시스템에 설 치된 자기 센싱 유닛으로부터 전달되는 자기 센싱 데이터를 기반으로 자기 상태를 추정하여 상기 자기 상태 정보를 생성하고 상기 상황 인지 에이전트에 전달하는 자기 상태 추정 에이전트 및 상기 자율 무인 시스템에 설치된 외부 센싱 유닛으로부터 전달되는 외부 센싱 데이터를 기반으로 외부 상태를 추정하여 상기 외부 상태 정보를 생성하고 상기 상황 인지 에이전트에 전달하는 외부 상태 추정 에이전트를 더 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, an intelligent agent system estimates a magnetic state based on magnetic sensing data transmitted from a magnetic sensing unit installed in an autonomous unmanned system, generates the magnetic state information, and transmits the generated magnetic state information to the context aware agent And an external state estimation agent for estimating an external state based on external sensing data transmitted from an external sensing unit installed in the autonomous state unmanned system to generate and transmit the external state information to the context aware agent .

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 자기 상태 추정 에이전트는, 연료 상태, 센서 상태, 장비 상태, 위치 상태 및 자세 상태를 포함하는 자기 상태를 고려하여 상기 자기 상태 정보를 생성할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the magnetic-state estimation agent may generate the magnetic-state information in consideration of a magnetic state including a fuel state, a sensor state, an equipment state, a position state, and an attitude state.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 외부 상태 추정 에이전트는, 지형/지물 상태, 기상 상태, 장애물 상태 및 대상 상태를 포함하는 외부 상태를 고려하여 상기 외부 상태 정보를 생성할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the external state estimation agent may generate the external state information in consideration of an external state including a terrain / object state, a weather state, an obstacle state, and a target state.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 외부 상태 추정 에이전트는, 상기 지형/지물 상태, 상기 장애물 상태 및 상기 대상 상태 각각에 대하여, 위치 상태, 부피 상태 및 이동 상태를 포함하는 상태를 고려하여 상기 외부 상태 정보를 생성할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the external state estimation agent is configured to determine, for each of the topography / object state, the obstacle state, and the object state, the external state Information can be generated.

본원의 일 실시예에 따르면, 지능 에이전트 시스템은, 상기 작업 계획 에이전트에서 설정한 이동 목표까지의 경로를 생성하고, 상기 경로 상의 어느 하나의 경로점으로의 이동 명령을 상기 제어부로 전달하는 경로 계획 에이전트를 더 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, an intelligent agent system includes a path planning agent that generates a path from a task plan agent to a moving target set and transmits a move command to any one of the path points on the path, As shown in FIG.

본원의 일 실시예에 따르면, 지능 에이전트 시스템은, 상기 작업 계획 에이전트에서 설정한 센서/장비 운용 계획을 기반으로 상기 자율 무인 시스템이 탑재한 센서 및 장비의 상태를 고려한 운용 명령을 상기 제어부로 전달하는 행위 계획 에이전트를 더 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the intelligent agent system transmits an operation command to the control unit, taking into account the states of sensors and equipment mounted on the autonomous unmanned system, based on the sensor / equipment operation plan set by the work plan agent And may further include an action planning agent.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 목표/작업 설정 에이전트는, 기설정한 목표의 달성이 가능하다고 판단되면, 상기 기설정한 목표의 달성을 위해 수행할 작업을 설정하고, 기설정한 목표의 달성이 불가능하다고 판단되면, 미리 설정된 복수의 대안 목표 중 하나로 목표를 재설정하고, 재설정한 목표의 달성을 위해 수행할 작업을 설정할 수 있다. According to one embodiment of the present invention, the target / task setting agent sets an operation to be performed for achieving the predetermined target, and when the predetermined target is achieved, It is possible to reset the target to one of a plurality of preset alternative targets and to set an operation to be performed in order to achieve the reset target.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 목표/작업 설정 에이전트는, 상기 상황 인지 에이전트에서 인지한 상기 현재 상황을 기반으로 미리 설정된 복수의 대안 목표 중 목표 달성 가능성이 다른 대안 목표들보다 높다고 판단되는 대안 목표로 목표를 재설정할 수 있다. According to one embodiment of the present invention, the target / task setting agent includes an alternate target that is determined to be higher than other alternative targets among the plurality of alternate targets set in advance based on the current situation recognized by the context aware agent You can reset the goal to.

본원의 일 실시예에 따르면, 지능 에이전트 시스템에 의한 자율 무인 시스템 제어 방법은, 상황 인지 에이전트가, 상기 자율 무인 시스템에 대한 자기 상태 정보 및 외부 상태 정보를 기반으로 상기 자율 무인 시스템의 현재 상황을 인지하는 단계, 목표/작업 설정 에이전트가, 상기 상황 인지 에이전트에서 인지한 상기 현재 상황을 기반으로 상기 자율 무인 시스템의 목표 달성 가능 여부를 판단하는 단계, 상기 목표/작업 설정 에이전트가, 판단된 결과에 대응하여 목표 달성을 위한 작업의 설정 및 목표의 재설정 중 하나 이상을 수행하는 단계, 작업 계획 에이전트가, 목표/작업 설정 에이전트에서 기설정 또는 재설정한 목표에 대응하는 작업의 수행을 위한 이동 목표 및 상기 이동 목표에서의 센서/장비 운용 계획을 설정하는 단계 및 제어부가, 상기 작업 계획 에이전트에서 설정한 이동 목표 및 센서/장비 운용 계획 중 하나 이상에 대응하여 상기 자율 무인 시스템의 동작을 제어하는 단계를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, an autonomous unattended system control method by an intelligent agent system is a method of controlling an autonomous unattended system based on self-status information and external status information of the autonomous unattended system, Determining whether the target / task setting agent is capable of achieving a target of the autonomous unattended system based on the current status recognized by the context aware agent, and the target / task setting agent responds to the determined result Setting a task for achieving a goal and resetting a goal, a task plan agent for performing a task corresponding to a target set or reset in the task / task setting agent, Setting a sensor / equipment operation plan at the target and a control unit And controlling the operation of the autonomous unattended system in response to at least one of a movement target and a sensor / equipment operation plan set by the up planning agent.

본원의 일 실시예에 따르면, 자율 무인 시스템 제어 방법은, 자기 상태 추정 에이전트가, 상기 자율 무인 시스템에 설치된 자기 센싱 유닛으로부터 전달되는 자기 센싱 데이터를 기반으로 자기 상태를 추정하여 상기 자기 상태 정보를 생성하고 상기 상황 인지 에이전트에 전달하는 단계, 외부 상태 추정 에이전트가, 상기 자율 무인 시스템에 설치된 외부 센싱 유닛으로부터 전달되는 외부 센싱 데이터를 기반으로 외부 상태를 추정하여 상기 외부 상태 정보를 생성하고 상기 상황 인지 에이전트에 전달하는 단계를 더 포함할 수 있다. According to one embodiment of the present invention, an autonomous unattended system control method includes: a magnetic state estimation agent that estimates a magnetic state based on magnetic sensing data transmitted from a magnetic sensing unit installed in the autonomous unattended system, Wherein the external state estimation agent estimates an external state based on external sensing data transmitted from an external sensing unit installed in the autonomous unmanned system to generate the external state information, As shown in FIG.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 자기 상태 정보를 생성하는 단계는, 연료 상태, 상태, 장비 상태, 위치 상태 및 자세 상태를 포함하는 자기 생태를 고려하여 자기 상태 정보를 생성할 수 있다. According to one embodiment of the present invention, the step of generating the magnetic state information may generate the magnetic state information in consideration of the magnetic environment including the fuel state, the state, the equipment state, the position state, and the posture state.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 외부 상태 정보를 생성하는 단계는, 지형/지물 상태, 기상 상태, 장애물 상태 및 대상 상태를 포함하는 외부 상태를 고려하여 상기 외부 상태 정보를 생성할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the step of generating the external state information may generate the external state information in consideration of an external state including a terrain / ground state, a weather state, an obstacle state, and a target state.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 외부 상태 정보를 생성하는 단계는, 상기 지형/지물 상태, 상기 장애물 상태 및 상기 대상 상태 각각에 대하여, 위치 상태, 부피 상태 및 이동 상태를 포함하는 상태를 고려하여 상기 외부 상태 정보를 생성할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the step of generating the external state information may further include, for each of the terrain / object state, the obstacle state, and the object state, considering a state including a position state, a volume state, And generate the external state information.

본원의 일 실시예에 따르면, 자율 무인 시스템 제어 방법은, 경로 계획 에이전트가, 상기 작업 계획 에이전트에서 설정한 이동 목표까지의 경로를 생성하고, 상기 경로 상의 어느 하나의 경로점으로의 이동 명령을 상기 제어부로 전달하는 단계를 더 포함할 수 있다. According to one embodiment of the present invention, an autonomous unattended system control method includes: generating a path from a path planning agent to a moving target set by the task plan agent, and transmitting a movement command to a path point on the path, To the control unit.

본원의 일 실시예에 따르면, 자율 무인 시스템 제어 방법은,행위 계획 에이전트가, 상기 작업 계획 에이전트에서 설정한 센서/장비 운용 계획을 기반으로 상기 자율 무인 시스템에 탑재한 센서 및 장비의 상태를 고려한 운용 명령을 상기 제어부로 전달하는 단계를 더 포함할 수 있다. According to one embodiment of the present invention, an autonomous unattended system control method includes: an operation plan agent that manages the state of a sensor and equipment mounted on the autonomous unmanned system based on a sensor / equipment operation plan set by the operation plan agent; And transmitting the command to the control unit.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 목표 달성을 위한 작업의 설정 및 목표의 재설정 중 하나 이상을 수행하는 단계는, 기설정한 목표의 달성이 가능하다고 판단되면, 상기 기설정한 목표의 달성을 위해 수행할 작업을 설정하고, 기설정한 목표의 달성이 불가능하다고 판단되면, 미리 설정된 복수의 대안 목표 중 하나로 목표를 재설정하고, 재설정한 목표의 달성을 위해 수행할 작업을 설정할 수 있다. According to one embodiment of the present invention, the step of performing at least one of setting of a task for achieving the target and resetting of the target is performed when it is determined that the predetermined goal can be achieved, The work to be performed is set, and if it is determined that the predetermined goal can not be achieved, the target can be reset to one of a plurality of preset alternative targets, and an operation to be performed can be set to achieve the reset target.

본원의 일 실시예에 따르면, 상기 목표 달성을 위한 작업의 설정 및 목표의 재설정 중 하나 이상을 수행하는 단계는, 상기 상황 인지 에이전트에서 인지한 상기 현재 상황을 기반으로 미리 설정된 복수의 대안 목표 중 목표 달성 가능성이 다른 대안 목표들보다 높다고 판단되는 대안 목표로 목표를 재설정할 수 있다. According to one embodiment of the present invention, the step of performing at least one of setting a task for achieving the target and resetting a target includes: setting a target of a plurality of alternate targets previously set based on the current situation recognized by the context aware agent You can re-target your goals with alternative goals that you think are more likely than other alternative goals to achieve.

상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.The above-described task solution is merely exemplary and should not be construed as limiting the present disclosure. In addition to the exemplary embodiments described above, there may be additional embodiments in the drawings and the detailed description of the invention.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 자율 무인 시스템에 지능 에이전트 시스템을 구비함으로써, 무인 시스템의 복잡한 임무 수행을 위한 복수의 지능 에이전트의 환경과의 상호작용 및 인지의 어려움을 극복함과 동시에, 임무 목표 계획 및 임무 수행을 분석하고 설계할 수 있다.According to the present invention, there is provided an intelligent agent system in an autonomous unmanned system, which overcomes the difficulties of interaction and recognition of a plurality of intelligent agents for complicated mission execution of an unmanned system, Analyze and design goals planning and mission performance.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 자율 무인 시스템에 복수의 지능 에이전트를 계층적으로 분할하여 설계함으로써, 자율 무인 시스템을 위한 지능 에이전트의 설계의 복잡성을 효과적으로 줄일 수 있다. According to the above-mentioned task solution of the present invention, by designing a plurality of intelligent agents hierarchically in the autonomous unattended system, it is possible to effectively reduce the complexity of the design of the intelligent agent for the autonomous unattended system.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 복수의 지능 에이전트가 포함된 지능 에이전트 시스템이 자율 무인 시스템에 구비되므로, 자율적으로 상황 인지 및 목표 달성을 위한 계획 기능을 포함하고 있기 때문에 자율 무인 시스템으로 분류 가능한 무인 항공기, 무인 수상정, 무인 잠수정, 무인 자동차 등 범용의 활용성을 확보할 수 있다. According to the above-mentioned task solution of the present invention, since the intelligent agent system including a plurality of intelligent agents is provided in the autonomous unattended system, it includes the planning function for autonomous situation recognition and goal attainment, Unmanned aerial vehicles, unmanned aerial vehicles, unmanned submersible vehicles, and unmanned vehicles can be used for general purposes.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 자율 무인 시스템을 위한 지능 에이전트 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 지능 에이전트 시스템에 의한 자율 무인 시스템 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 1 is a diagram schematically illustrating the configuration of an intelligent agent system for an autonomous unattended system according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating an autonomous unattended system control method by an intelligent agent system according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. It should be understood, however, that the present invention may be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In the drawings, the same reference numbers are used throughout the specification to refer to the same or like parts.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. Throughout this specification, when a part is referred to as being "connected" to another part, it is not limited to a case where it is "directly connected" but also includes the case where it is "electrically connected" do.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.It will be appreciated that throughout the specification it will be understood that when a member is located on another member "top", "top", "under", "bottom" But also the case where there is another member between the two members as well as the case where they are in contact with each other.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout this specification, when an element is referred to as "including " an element, it is understood that the element may include other elements as well, without departing from the other elements unless specifically stated otherwise.

본원에서 자율 무인 시스템은 무인 항공기, 무인 수상정, 무인 잠수정, 무인 자동차 등 사람이 탑승하지 않고 센서, 데이터 처리, 제어 및 통신 기능을 탑재함으로써 주어진 임무를 수행할 수 있는 시스템일 수 있다. Here, the autonomous unmanned system can be a system capable of performing a given task by mounting sensors, data processing, control, and communication functions, such as an unmanned airplane, unmanned aerial vehicles, unmanned submersible vehicles, and unmanned vehicles.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 자율 무인 시스템을 위한 지능 에이전트 시스템(구조)의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다. 이하에서 설명되는 에이전트는 동적 환경 내에 위치하여 주어진 목적 달성을 위해 자율적이고 유연하게 환경 변화를 지각하고 학습하고 의사결정하고 또한 행동할 수 있는 컴퓨터 프로그램이나 시스템 또는 그러한 시스템을 분석하고 설계하기 위한 도구를 총칭할 수 있다. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a diagram schematically illustrating the configuration of an intelligent agent system (structure) for an autonomous unattended system according to an embodiment of the present invention; Agents described below are computer programs or systems that are located within a dynamic environment and that are able to autonomously and flexibly perceive, learn, make decisions and act on environmental changes to achieve a given purpose, or tools to analyze and design such systems It can be called generic.

도 1을 참조하면, 지능 에이전트 시스템(1)은 자기 상태 추정 에이전트(10), 외부 상태 추정 에이전트(20), 상황 인지 에이전트(30), 목표/작업 설정 에이전트(40), 작업 계획 에이전트(50), 경로 계획 에이전트(60), 행위 계획 에이전트(70) 및 제어부(80)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예시적으로, 지능 에이전트 시스템(1)은 저장부(미도시)를 포함할 수 있다. 저장부는 복수의 에이전트(10 내지 70)에서 생성되는 정보를 저장할 수 있다. 또한, 에이전트 시스템(1)은 분석부(미도시)를 포함할 수 있다. 분석부(미도시)는 복수의 에이전트(10 내지 70)에서 생성된 정보를 기반으로하여 기 설정된 기간 마다 통계치를 분석할 수 있다. 또한, 에이전트 시스템(1)은 시각화부(미도시)를 포함할 수 있다. 시각화부(미도시)는 분석부(미도시)에서 분석한 통계치를 시각화하여, 사용자(예를 들어, 자율 무인 시스템 관리자)의 단말로 전달할 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 지능 에이전트 시스템(1)은 복수의 지능 에이전트의 구조(structure)일 수 있다. 1, the intelligent agent system 1 includes a magnetic state estimation agent 10, an external state estimation agent 20, a context aware agent 30, a target / task setting agent 40, a task plan agent 50 , A path planning agent 60, an action planning agent 70, and a control unit 80, but is not limited thereto. Illustratively, the intelligent agent system 1 may include a storage (not shown). The storage unit may store information generated in the plurality of agents (10 to 70). Further, the agent system 1 may include an analysis unit (not shown). The analyzing unit (not shown) may analyze the statistical values at predetermined intervals based on the information generated by the plurality of agents 10 to 70. [ Further, the agent system 1 may include a visualization unit (not shown). The visualization unit (not shown) can visualize the statistical value analyzed by the analysis unit (not shown) and deliver it to the user terminal (for example, the autonomous unattended system administrator). According to one embodiment of the present application, the intelligent agent system 1 may be a structure of a plurality of intelligent agents.

자기 상태 추정 에이전트(10)는 자율 무인 시스템에 설치된 자기 센싱 유닛으로부터 전달되는 자기 센싱 데이터를 기반으로 자기 상태를 추정하여 자기 상태 정보를 생성할 수 있다. 자기 센싱 데이터는 자율 무인 시스템의 내부 및 외부에 구비된 각종 센서 정보 데이터를 포함할 수 있다. 자기 센싱 데이터는 자율 무인 시스템의 연료량, 센서 작동 여부, 장비 작동 여부, 위치 정보, 자세 정보 등의 데이터를 포함할 수 있다. 자기 상태 추정 에이전트(10)는 연료 상태, 센서 상태, 장비 상태, 위치 상태 및 자세 상태를 포함하는 자기 상태를 고려하여 자기 상태 정보를 생성할 수 있다. 일예로, 자기 센싱 데이터는 자율 무인 시스템에 설치된 제어부(80)로부터 전달될 수 있다. The magnetic state estimation agent 10 can generate magnetic state information by estimating the magnetic state based on the magnetic sensing data transmitted from the magnetic sensing unit installed in the autonomous unmanned system. The magnetic sensing data may include various kinds of sensor information data provided inside and outside the autonomous unmanned system. The magnetic sensing data may include data such as the amount of fuel in the autonomous unmanned system, whether or not the sensor is operated, whether the device is operating, position information, and attitude information. The magnetic state estimation agent 10 may generate magnetic state information in consideration of a magnetic state including a fuel state, a sensor state, an equipment state, a position state, and an attitude state. For example, the magnetic sensing data may be transmitted from the control unit 80 installed in the autonomous unattended system.

자기 상태 추정 에이전트(10)는 연료량 센싱 정보 데이터에 기반하여 현재 자율 무인 시스템의 연료 상태를 부족, 정상, 가득과 관련된 연료 상태를 포함하는 자기 상태를 고려하여 연료 상태를 추정하고, 연료 상태 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 자율 무인 시스템의 연료량 센싱 데이터의 정보가 ‘부족’일 경우, 자기 상태 추정 에이전트(10)는 자율 무인 시스템의 연료량 상태 정보를 ‘부족’ 상태에 해당하는 연료 상태 정보로 생성할 수 있다. The magnetic state estimation agent 10 estimates the fuel state in consideration of the magnetic state including the fuel state associated with lack, normal, and full fuel state of the current autonomous unmanned system based on the fuel amount sensing information data, Can be generated. For example, when the information of the fuel quantity sensing data of the autonomous unmanned system is 'insufficient', the magnetic state estimation agent 10 may generate the fuel state information of the autonomous unmanned system as the fuel state information corresponding to the 'insufficient' state have.

또한, 자기 상태 추정 에이전트(10)는 센서 작동 여부 데이터에 기반하여 현재 자율 무인 시스템의 센서 상태를 정상, 비정상과 관련된 센서 상태를 포함하는 자기 상태를 고려하여 센서 상태 정보를 추정하고, 센서 상태 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 자율 무인 시스템의 내부 및 외부에 구비된 복수의 센서가 정상적으로 작동해 정상적인 센싱 데이터를 전달하는 경우, 자기 상태 추정 에이전트(10)는 자율 무인 시스템의 센서 상태를 ‘정상’으로 추정하고, 추정 결과를 기반으로, 센서 상태 정보를 ‘정상’ 상태에 해당하는 센서 상태 정보로 생성할 수 있다. In addition, the magnetic state estimation agent 10 estimates the sensor state information in consideration of the magnetic state including the sensor state related to the normal and abnormal states, based on the sensor operation data, Lt; / RTI > For example, when a plurality of sensors provided inside and outside the autonomous unattended system operate normally and transmit normal sensing data, the magnetic-state estimation agent 10 estimates the sensor state of the autonomous unattended system as 'normal' , And based on the estimation result, the sensor state information can be generated as the sensor state information corresponding to the 'normal' state.

또한, 자기 상태 추정 에이전트(10)는 장비 작동 여부 데이터에 기반하여 현재 자율 무인 시스템의 장비 상태를 운용가능, 불가능과 관련된 장비 상태를 포함하는 자기 상태를 고려하여 장비 상태 정보를 추정하고, 장비 상태 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 자율 무인 시스템(예를 들어, 무인 자동차)의 복수의 장비 중 하나인 모터의 센싱 결과가 운용 불가능으로 추정된 경우, 자기 상태 추정 에이전트(10)는 자율 무인 시스템의 장비상태를 ‘운용불가능’으로 추정하고, 추정 결과를 기반으로, 장비 상태 정보를 ‘불가능’에 해당하는 장비 상태 정보로 생성할 수 있다. In addition, the magnetic state estimation agent 10 estimates the equipment state information considering the magnetic state including the equipment state related to the possibility of operating the equipment state of the current autonomous unmanned system based on the equipment operation data, Information can be generated. For example, when the sensing result of the motor, which is one of a plurality of equipments of the autonomous unmanned system (for example, an unmanned automobile), is estimated to be inoperable, the magnetic condition estimation agent 10 sets the equipment status of the autonomous unmanned system to ' And the device state information can be generated as device state information corresponding to 'impossible' based on the estimation result.

또한, 자기 상태 추정 에이전트(10)는 위치 정보 데이터에 기반하여 현재 자율 무인 시스템의 위치 상태를 위도, 경도, 고도와 관련된 위치 상태를 포함하는 자기 상태를 고려하여 위치 상태 정보를 추정하고, 위치 상태 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 자율 무인 시스템의 위치를 ECEF 좌표계를 이용하여 이용자 측지좌표(위도, 경도, 고도)를 추정하여, 자율 무인 시스템의 위치 정보에 연관된 상태 정보를 위도, 경도, 고도 각각에 해당하는 위치 상태 정보로 생성할 수 있다. In addition, the magnetic state estimation agent 10 estimates the position state information of the current autonomous unmanned system based on the position information data in consideration of the magnetic state including the position state related to latitude, longitude, and altitude, Information can be generated. For example, the position of the autonomous unmanned system can be estimated by using the ECEF coordinate system, and the state information related to the position information of the autonomous unmanned system can be obtained from the position corresponding to each latitude, longitude, and altitude State information.

또한, 자기 상태 추정 에이전트(10)는 자세 정보 데이터에 기반하여 현재 자율 무인 시스템의 자세 상태를 추정하고, 자세 상태 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 자기 상태 추정 에이전트(10)는자율 무인 시스템(예를 들어, 무인 항공기)의 차체가x 축을 중심으로 회전하는 경우 롤(roll)으로 추정하고, 차체가 y축을 중심으로 회전하는 경우 피치(pitch)로 추정하고, 차체가 z축을 중심으로 회전하는 경우 요(yaw)로 추정하여, 자세 상태 정보를 생성할 수 있다. Also, the magnetic state estimation agent 10 can estimate the posture state of the current autonomous unmanned system based on the posture information data, and generate the posture state information. For example, the magnetic-state estimation agent 10 estimates a roll when the vehicle body of an autonomous unmanned system (for example, an unmanned aerial vehicle) rotates about the x-axis, and when the vehicle body rotates about the y- It is possible to estimate the pitch of the vehicle body and to estimate yaw when the vehicle body rotates about the z axis to generate the attitude state information.

본원의 일 실시예에 따르면, 자기 상태 추정 에이전트(10)는 연료 상태, 센서 상태, 장비 상태, 위치 상태 및 자세 상태 데이터를 조합하여 종합적인 자기 상태 정보를 생성할 수 있다. 또한, 자기 상태 추정 에이전트(10)는 연료 상태, 센서 상태, 장비 상태, 위치 상태 및 자세 상태를 추정하여 자율 무인 시스템의 종합적인 상태를 진단할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the magnetic state estimation agent 10 may generate comprehensive magnetic state information by combining fuel state, sensor state, equipment state, position state, and attitude state data. In addition, the magnetic state estimation agent 10 can diagnose the comprehensive state of the autonomous unmanned system by estimating the fuel state, the sensor state, the equipment state, the position state, and the posture state.

자기 상태 추정 에이전트(10)는 자율 무인 시스템의 자기 상태 정보를 생성하고 상황 인지 에이전트(30)로 전달할 수 있다. 예시적으로, 자기 상태 추정 에이전트(10)는 상황 인지 에이전트(30)로 연료 상태, 센서 상태, 장비 상태, 위치 상태, 자세 상태 등의 자기 상태 정보를 전달할 수 있다. The magnetic state estimation agent 10 can generate and transmit the magnetic state information of the autonomous unmanned system to the context aware agent 30. [ Illustratively, the magnetic-state estimation agent 10 may communicate the magnetic-state information, such as fuel state, sensor state, equipment state, position state, attitude state, etc.,

외부 상태 추정 에이전트(20)는 자율 무인 시스템에 설치된 외부 센싱 유닛으로부터 전달되는 외부 센싱 데이터를 기반으로 외부 상태를 추정하여 외부 상태 정보를 생성할 수 있다. 외부 센싱 데이터는 자율 무인 시스템의 외부 상황을 센싱한 외부 상태 정보 데이터일 수 있다. 외부의 센서 정보데이터는 영상 데이터, 초음파 데이터, 레이저 데이터, 기상정보 데이터 등을 포함할 수 있다. 외부 상태 추정 에이전트(20)는 상태를 지형/지물 상태, 기상상태, 장애물 상태 및 대상 상태를 포함하는 외부 상태를 고려하여 외부 상태 정보를 생성할 수 있다. 외부 상태 추정 에이전트(20)는 외부의 센서 정보데이터를 바탕으로 현재 외부 환경과 자율 무인시스템 주변 물체(지형/지물, 장애물 등)의 상태를 추정할 수 있다. 일예로, 외부 센싱 데이터는 자율 무인 시스템에 설치된 제어부(80)로부터 전달될 수 있다. The external state estimation agent 20 can generate external state information by estimating the external state based on the external sensing data transmitted from the external sensing unit installed in the autonomous unmanned system. The external sensing data may be external state information data that senses the external situation of the autonomous unmanned system. The external sensor information data may include image data, ultrasonic data, laser data, weather information data, and the like. The external state estimation agent 20 can generate the external state information in consideration of the external state including the state of the terrain / object, the weather state, the obstacle state, and the object state. The external state estimation agent 20 can estimate the current state of the external environment and the surrounding objects (terrain / object, obstacle, etc.) of the autonomous unmanned system based on the external sensor information data. For example, the external sensing data may be transmitted from the control unit 80 installed in the autonomous unattended system.

또한, 외부 상태 추정 에이전트(20)는 영상, 초음파, 레이저 등의 외부의 센서 정보 데이터에 기반하여 지형/지물 상태를 추정하고, 지형/지물 상태 정보를 생성할 수 있다. 외부 상태 추정 에이전트(20)는 지형/지물의 상태를 위치 상태, 부피 상태 및 이동 상태(이동 여부)를 포함하는 상태를 고려하여 외부 상태 정보를 생성할 수 있다. 예시적으로, 부피 상태는, 대상체의 윤곽, 면적, 넓이, 길이 등을 포함하는 부피 상태 정보일 수 있다. 이동 상태(이동 여부)는 대상체가 이동을 하고 있는지 안하고 있는지에 대한 상태, 대상체가 이동하는 방향, 대상체가 이동하고 있는 속도(예를 들어, 시속) 등과 같은 대상체가 이동하고 있는 상태를 포함하는 상태 정보일 수 있다. In addition, the external state estimation agent 20 can estimate the terrain / ground state based on external sensor information data such as image, ultrasonic waves, and laser, and generate the terrain / ground state information. The external state estimation agent 20 can generate the external state information in consideration of the state including the position state, the volume state, and the moving state (moving state) of the state of the terrain / object. Illustratively, the volume condition may be volumetric condition information including contour, area, area, length, etc. of the subject. The movement state (movement state) includes a state including whether or not the object is moving, a direction in which the object moves, a state in which the object is moving, such as a speed at which the object is moving (for example, Information.

또한, 외부 상태 추정 에이전트(20)는 영상, 초음파, 레이저, 기상정보 등의 외부의 센서 정보 데이터를 기반으로 기상 상태를 추정할 수 있다. 외부 상태 추정 에이전트(20)는 기상 상태에 대하여 풍향 상태, 풍속 상태, 강우 상태, 조도 및 시야 상태를 포함하는 상태를 고려하여 외부 상태 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 외부 상태 추정 에이전트(20)는 시야 확보가 가능한지 여부를 판단하기 위해, 기상정보 데이터를 분석하여, 비, 눈, 안개 등의 기상 상태를 기반으로 외부 환경 기상 상태를 1차로 추정하고, 현재 자율 무인 시스템의 외부를 촬영한 영상 데이터에 기반하여, 시야 확보 가능, 불가능의 정보를 2차로 추정하고, 이를 고려하여 기상 상태 정보를 생성할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. Also, the external state estimation agent 20 can estimate the weather state based on external sensor information data such as image, ultrasonic wave, laser, and weather information. The external state estimation agent 20 can generate external state information with respect to the weather state in consideration of the state including the wind direction state, the wind speed state, the rain state, the illuminance, and the visual field state. For example, the external condition estimation agent 20 analyzes the weather information data to firstly estimate the weather condition of the external environment based on weather conditions such as rain, snow, and fog in order to determine whether or not a view can be secured , It is possible to generate the weather state information by taking the second estimate of the viewable and impossible information based on the image data of the outside of the current autonomous unmanned aerial vehicle and taking it into consideration, but the present invention is not limited thereto.

또한, 외부 상태 추정 에이전트(20)는 영상, 초음파, 레이저 등의 외부의 센서 정보 데이터를 기반으로 장애물 상태를 추정할 수 있다. 외부 상태 추정 에이전트(20)는 장애물 상태에 대하여 출현여부, 위치 상태, 부피 상태, 이동 상태(이동 여부)를 포함하는 상태를 고려하여 외부 상태 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 자율 무인 시스템(예를 들어, 무인 자동차)이 도로 위를 주행하는 경우, 돌발적으로 발생하는 장애물의 출현여부, 위치 상태, 부피 상태(윤곽), 이동 상태(예를 들어, 좌, 우로 움직이고 있는지, 회전하고 있는지, 상, 하로 움직이고 있는지)에 대한 상태를 포함하는 상태를 고려하여 장애물 상태 정보를 생성할 수 있다. Also, the external state estimation agent 20 can estimate the obstacle state based on external sensor information data such as image, ultrasonic wave, and laser. The external state estimation agent 20 can generate the external state information in consideration of the state including the appearance state, the position state, the volume state, and the movement state (movement state) with respect to the obstacle state. For example, when an autonomous unmanned system (for example, an unmanned vehicle) is traveling on a road, the occurrence of an unexpected obstacle, the position state, the volume state (contour) Whether it is moving to the right, rotating, moving up or down, etc.).

또한, 외부 상태 추정 에이전트(20)는 영상, 초음파, 레이저 등의 외부의 센서 정보 데이터를 기반으로 대상 상태를 추정할 수 있다. 외부 상태 추정 에이전트(20)는 대상 상태에 대하여 위치 상태, 부피 상태, 이동 상태(이동 여부)를 포함하는 상태를 고려하여 외부 상태 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 자율 무인 시스템(예를 들어, 무인 항공기)의 외부의 센서 정보 데이터에 무인 항공기의 주변 물체(예를 들어, 건물, 새, 비행기)의 정보 데이터Also, the external state estimation agent 20 can estimate the object state based on external sensor information data such as image, ultrasonic wave, and laser. The external state estimation agent 20 can generate external state information in consideration of a state including a position state, a volume state, and a movement state (movement state) with respect to the object state. For example, information data of surrounding objects (e.g., buildings, birds, airplanes) of the unmanned aerial vehicle to sensor information data outside the autonomous unmanned system (for example,

본원의 일 실시예에 따르면, 외부 상태 추정 에이전트(20)는 지형/지물 상태, 기상 상태, 장애물 상태 및 대상 상태 데이터를 조합하여 종합적인 외부 상태 정보를 생성할 수 있다. 또한, 외부 상태 추정 에이전트(20)는 지형/지물 상태, 기상 상태, 장애물 상태 및 대상 상태 데이터를 추정하여 자율 무인 시스템의 종합적인 상태를 진단할 수 있다. According to one embodiment of the present application, the external state estimation agent 20 may generate comprehensive external state information by combining the terrain / ground state, the weather state, the obstacle state, and the object state data. Also, the external state estimation agent 20 can diagnose the comprehensive state of the autonomous unmanned system by estimating the terrain / ground state, the weather state, the obstacle state, and the object state data.

외부 상태 추정 에이전트(20)는 자율 무인 시스템의 자기 상태 정보를 생성하고 상황 인지 에이전트(30)로 전달할 수 있다. 예시적으로, 외부 상태 추정 에이전트(20)는 상황 인지 에이전트(30)로 지형/지물 상태, 기상 상태, 장애물 상태 및 대상 상태를 포함하는 외부 상태 정보를 전달할 수 있다. The external state estimation agent 20 can generate and transmit the self state information of the autonomous unmanned system to the context aware agent 30. Illustratively, the external state estimation agent 20 can communicate external state information including the terrain / ground state, the weather state, the obstacle state, and the target state to the context aware agent 30.

상황 인지 에이전트(30)는 자율 무인 시스템에 대한 자기 상태 정보 및 외부 상태 정보를 기반으로 자율 무인 시스템의 현 상황을 인지할 수 있다. 상황 인지 에이전트(30)는 자기 상태 추정 에이전트(10)로부터 연료 상태, 센서 상태, 장비 상태, 위치 상태, 자세 상태를 포함하는 자기 상태를 고려하여 생성된 자기 상태 정보 및 외부 상태 추정 에이전트(20)로부터 지형/지물 상태, 기상 상태, 장애물 상태, 대상 상태를 포함하는 외부 상태를 고려하여 생성된 외부 상태 정보를 입력 받아 목표 수행을 위한 종합적인 현재의 상황을 인지할 수 있다. 자율 무인 시스템의 현 상황은 정상 상황, 장애물 조우 상황, 센서 이상 상황, 운행 불가 상황, 연료 부족 상황, 대상 미식별 상황 등과 같은 자기 상태 정보 및 외부 상태 정보 중 어느 하나의 상태를 고려하여 생성된 상태 정보를 기반으로 현재의 상황을 인식한 것일 수 있다. The context aware agent 30 may recognize the current status of the autonomous unattended system based on the self status information and the external status information for the autonomous unattended system. The context aware agent 30 receives from the magnetic state estimation agent 10 the magnetic state information generated in consideration of the magnetic state including the fuel state, the sensor state, the equipment state, the position state, and the posture state, The user can recognize the comprehensive current situation for the target performance by receiving the external state information generated in consideration of the external state including the terrain / ground state, the weather state, the obstacle state, and the target state. The current status of the autonomous unmanned system is a status generated by taking into consideration any one of the status information such as a normal situation, an obstacle encounter situation, a sensor abnormal situation, a non-operation status, a fuel shortage situation, It may be that you are aware of the current situation based on information.

본원의 일 실시예에 따르면, 상황 인지 에이전트(30)는 자율 무인 시스템의 자기 상태 정보 (자율 무인 시스템 자신의 상태 정보) 및 외부 상태 정보(자율 무인 시스템의 외부에 식별된 주면 물체들 관의 상태 정보) 간의 관계성을 토대로 상황을 추정하고 전체 상황(자기 상태 정보 및 외부 상태 정보)을 추정하여 계획에 반영 가능하도록 하는 에이전트일 수 있다. According to one embodiment of the present application, the context aware agent 30 is configured to receive the self status information (autonomous unattended system's own status information) of the autonomous unattended system and the external status information (the status of the main surface objects tube identified outside the autonomous unattended system) Information), and can estimate the entire situation (magnetic state information and external state information) and make it possible to reflect it in the plan.

상황 인지 에이전트(30)는 정상 상황, 장애물 조우 상황, 센서 이상 상황, 운행 불가 상황, 연료 부족 상황 및 대상 미식별 상황 등의 현재 상황을 목표/작업 설정 에이전트(40)로 전송할 수 있다. The situation aware agent 30 may send the current status to the target / task setting agent 40 such as a normal situation, an obstacle encounter situation, a sensor abnormal situation, a non-operation status, a fuel shortage status,

목표/작업 설정 에이전트(40)는 상황 인지 에이전트(30)에서 인지한 현재 상황을 기반으로 자율 무인 시스템의 목표 달성 가능 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 목표/작업 설정 에이전트(40)는 상황 인지 에이전트(30)에서 인지한 정상 상황, 장애물 조우 상황, 센서 이상 상황, 운행 불가 상황, 연료 부족 상황 및 대상 미식별 상황과 같은 현재 상황을 기반으로 자율 무인 시스템의 상황 대체 가능 여부를 판단할 수 있다. 일 예로, 목표/작업 설정 에이전트(40)는 상황 인지 에이전트(30)에서 인지한 연료 부족 상황을 기반으로 자율 무신 시스템의 연료 부족 상황에 대응하는 해결 방안 중 최적의 해결 방안의 목표 달성 가능 여부를 판단할 수 있다. The target / task setting agent 40 can determine whether or not the target of the autonomous unattended system can be achieved based on the current situation recognized by the situation aware agent 30. For example, the target / task setting agent 40 may determine the current situation such as a normal situation, an obstacle encounter situation, an abnormal sensor condition, a non-operation status, a fuel shortage situation and an object unidentified situation recognized by the situation aware agent 30 It is possible to judge whether or not the autonomous unattended system can substitute the situation. For example, the target / task setting agent 40 may determine whether or not an optimal solution target can be achieved among the solutions corresponding to the fuel shortage situation of the autonomous vehicle-free system based on the fuel shortage situation recognized by the situation aware agent 30 It can be judged.

또한, 목표/작업 설정 에이전트(40)는 판단된 결과에 대응하여 목표 달성을 위한 작업의 설정 및 목표의 재설정 중 하나 이상을 수행할 수 있다. In addition, the target / task setting agent 40 may perform at least one of setting of the task for achieving the goal and resetting the goal in response to the determined result.

또한, 목표/작업 설정 에이전트(40)는 기설정한 목표의 달성이 가능하다고 판단되면, 기설정한 목표의 달성을 위해 수행할 작업을 설정할 수 있다. 예를 들어, 목표/작업 설정 에이전트(40)는 연료 부족 상황에 대응하는 해결 방안 중 최적의 해결 방안이 목표 달성 가능 여부를 가능이라고 판단하는 경우, 연료 부족 상황에서 자율 무인 시스템이 수행해야할 작업을 설정할 수 있다. 일예로, 자율 무인 시스템이 무인 자동차인 경우, 연료 부족 상황에 대응하는 해결 방안 중 최적의 해결 방안은 가장 가까운 주유소를 목적지로하여 이동 경로를 변경하는 것일 수 있다. In addition, if the target / task setting agent 40 determines that the predetermined target can be achieved, the task / task setting agent 40 can set a task to be performed in order to achieve the predetermined target. For example, if the target / task setting agent 40 determines that the optimum solution among the solutions corresponding to the fuel shortage situation is possible to achieve the target, it is possible to perform a task to be performed by the autonomous unmanned system in a fuel- Can be set. For example, if the autonomous unmanned system is an unmanned vehicle, an optimal solution to the fuel shortage situation may be to change the travel route to the nearest gas station as the destination.

또한, 목표/작업 설정 에이전트(40)는 기설정한 목표의 달성이 불가능하다고 판단되면, 재설정한 목표의 달성을 위해 수행할 작업을 설정할 수 있다. 또한, 목표/작업 설정 에이전트(40)는 연료 부족 상황에 대응하는 해결 방안 중 최적의 해결 방안이 목표 달성 가능 여부를 불가능이라고 판단하는 경우, 연료가 남아있는 상황에서 가장 가까운 주유소까지의 주행이 불가능할 경우, 목표를 재설정 할 수 있다. In addition, the target / task setting agent 40 can set a task to be performed for achieving the reset target if it is determined that the preset target can not be achieved. In addition, when the optimum solution among the solutions corresponding to the fuel shortage situation judges that the target achievable is impossible, the target / task setting agent 40 can not execute the travel to the nearest gas station in the state where the fuel remains If so, you can reset the goal.

또한, 목표/작업 설정 에이전트(40)는 상황 인지 에이전트(30)에서 인지한 현재 상황을 기반으로 미리 설정된 복수의 대안 목표 중 목표 달성 가능성이 다른 대안 목표들보다 높다고 판단되는 대안 목표로 목표를 재설정할 수 있다. 예를 들어, 목표/작업 설정 에이전트(40)는 현재 수행중인 임무와 회피, 조치, 식별, 접근 순으로 개별 상황의 우선순위를 결정하고 그 후 대상 물체(장애물)과 자신(자율 무인 시스템) 간의 거리 혹은 임무가 생성된 순서에 따라 우선도를 결정할 수 있다. 목표/작업 설정 에이전트(40)는 우선도에 연관된 목표를 대안 목표로 재설정할 수 있다. In addition, the target / task setting agent 40 may reset the target to an alternative target that is determined to be higher than other alternative targets, among the plurality of alternate targets set based on the current situation recognized by the context aware agent 30, can do. For example, the target / task setting agent 40 determines the priorities of the individual situations in the order of tasks currently being performed, avoidance, action, identification, and access, and thereafter, The priority can be determined according to the order in which the distance or mission is created. The target / task setting agent 40 can reset the target associated with the priority to an alternative target.

작업 계획 에이전트(50)는 목표/작업 설정 에이전트(40)에서 기설정 또는 재설정한 목표에 대응하는 작업의 수행을 위한 이동 목표 및 이동 목표에서의 센서/장비 운용 계획을 설정할 수 있다. 센서/장비 운용은 센서 이상 상황, 운행 불가 상황, 연료 부족 상황 등과 같은 자율 무인 시스템에 대한 자기 상태 정보에 기반한 운용 정보일 수 있다. The task plan agent 50 can set up a sensor / equipment operation plan at the moving target and the moving target for performing the task corresponding to the target set or reset at the target / task setting agent 40. [ The sensor / equipment operation may be operating information based on self-status information for autonomous unmanned systems such as sensor abnormal situation, inoperative state, fuel deficient state, and the like.

경로 계획 에이전트(60)는 작업 계획 에이전트(50)에서 설정한 이동 목표까지의 경로를 생성하고, 경로 상의 어느 하나의 경로점으로의 이동 명령을 제어부(80)로 전달할 수 있다. 예를들어, 경로점은 자율 무인 시스템(예를 들어, 무인 항공기)의 경로를 나타내는 지점일 수 있다. 경로 계획 에이전트(60)는 자율 무인 시스템의 출발 지점과 최종 목적지까지의 이동 경로 구간(way point)에 대응하는 이동 명령을 제어부(80)로 전달할 수 있다. The path planning agent 60 may generate a path to a moving target set by the task planning agent 50 and may transmit a movement command to any one of the path points on the path to the control unit 80. [ For example, the path point may be a point representing the path of an autonomous unmanned system (e.g., an unmanned aerial vehicle). The path planning agent 60 may transmit a movement command corresponding to a movement way point to a start point and a final destination of the autonomous unmanned system to the control unit 80. [

행위 계획 에이전트(70)는 작업 계획 에이전트(50)에서 설정한 센서/장비 운용 계획을 기반으로 자율 무인 시스템이 탑재한 센서 및 장비의 상태를 고려한 운용 명령을 제어부(80)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 행위 계획 에이전트(70)는 상황 인지 에이전트(30)에서 인지한 제 1센서 이상 상황의 상태를 기반으로 목표/작업 설정 에이전트(40)가 제 1 센서의 이상 상황에 대한 목표 달성 여부를 판단하고, 판단 결과 제 1 센서 이상 상황에 대처할 센서 운용 계획을 재설정 할 수 있다. 행위 계획 에이전트(70)는 작업 계획 에이전트(50)에서 제 1 센서 이상 상황에 대처할 제 2 센서의 센서 운용 계획을 기반으로 자율 무인 시스템이 탑재한 센서 상태를 고려한 운용 명령을 제어부(80)로 전달할 수 있다. The action planning agent 70 can transmit an operation command to the control unit 80 considering the state of sensors and equipment mounted on the autonomous unmanned system based on the sensor / equipment operation plan set by the work plan agent 50. [ For example, the action planning agent 70 may determine whether the target / task setting agent 40 has achieved the goal for the abnormal situation of the first sensor based on the state of the first sensor abnormal situation recognized by the situation aware agent 30 As a result, it is possible to reset the sensor operation plan to cope with the abnormal condition of the first sensor. The action planning agent 70 transmits an operation command considering the sensor state mounted on the autonomous unmanned system to the control unit 80 based on the sensor operation plan of the second sensor to cope with the first sensor abnormal situation in the work plan agent 50 .

제어부(80)는 작업 계획 에이전트(50)에서 설정한 이동 목표 및 센서/장비 운용 계획 중 하나 이상에 대응하여 자율 무인 시스템의 동작을 제어할 수 있다. 달리 말해, 제어부(80)는 경로 계획 에이전트(60)로부터 전달받은 세부 이동 명령 및 행위 계획 에이전트(70)로부터 전달받은 장비 운용 명령, 센서 운용 명령에 기반하여, 자율 무인 시스템의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(80)는 돌발적인 장애물 출현으로 자율 무인 시스템이 장애물의 상대 방향으로 회피해야하는 상태 정보에 기반하여 자율 무인 시스템의 동작을 제어할 수 있다. The control unit 80 can control the operation of the autonomous unattended system in response to at least one of the movement target and the sensor / equipment operation plan set by the work plan agent 50. [ In other words, the control unit 80 can control the operation of the autonomous unmanned system based on the detailed movement command received from the path planning agent 60 and the device operation command and sensor operation command received from the action plan agent 70 have. For example, the control unit 80 can control the operation of the autonomous unmanned system based on state information that the autonomous unmanned system should avoid in the relative direction of the obstacle due to the occurrence of an unexpected obstacle.

도 2는 본원의 일 실시예에 따른 지는 에이전트 시스템에 의한 자율 무신 시스템 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하 도 2에 도시된 방법은 앞선 도 1을 통해 설명된 지능 에이전트 시스템(1)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1을 통해 지능 에이전트 시스템 (1)에 대하여 설명된 내용은 도2에도 적용된다.FIG. 2 is a flowchart illustrating an autonomous wireless system control method according to an embodiment of the present invention; FIG. The method shown in FIG. 2 may be performed by the intelligent agent system 1 described above with reference to FIG. Therefore, the contents described for the intelligent agent system 1 through FIG. 1 are also applied to FIG. 2 even if omitted below.

단계 S201에서 상황 인지 에이전트(40)가 자율 무인 시스템에 대한 자기 상태 정보 및 외부 상태 정보를 기반으로 자율 무인 시스템의 현재 상황을 인지할 수 있다. 상황 인지 에이전트(40)는 자율 무인 시스템에 설치된 자기 센싱 유닛으로부터 전달되는 자기 센싱 데이터를 기반으로 자기 상태를 추정하여 자기 상태정보를 생성하는 자기 상태 추정 에이전트(20)로부터 자기 상태 정보를 수신할 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 자기 상태 추정 에이전트(20)는 연료 상태, 센서 상태, 장비 상태, 위치 상태 및 자세 상태를 포함하는 자기 상태를 고려하여 자기 상태 정보를 생성할 수 있다. In step S201, the context aware agent 40 may recognize the current status of the autonomous unattended system based on the self status information and the external status information for the autonomous unattended system. The context aware agent 40 may receive the self-status information from the self-status estimation agent 20 that estimates the self-status based on the self-sensing data transmitted from the self-sensing unit installed in the autonomous unattended system and generates the self- have. According to one embodiment of the present application, the magnetic state estimation agent 20 may generate magnetic state information in consideration of magnetic states including a fuel state, a sensor state, an equipment state, a position state, and an attitude state.

또한, 상황 인지 에이전트(40)는 자율 무인 시스템에 설치된 외부 센싱 유닛으로부터 전달되는 외부 센싱 데이터를 기반으로 외부 상태를 추정하여 외부 상태 정보를 생성하는 외부 상태 추정 에이전트(30)로부터 외부 상태 정보를 수신할 수 있다. 외부 상태 추정 에이전트(30)는 지형/지물 상태, 기상 상태, 장애물 상태 및 대상 상태를 포함하는 외부 상태를 고려하여 외부 상태 정보를 생성할 수 있다. 또한, 외부 상태 추정 에이전트(30)는 지형/지물 상태, 장애물 상태, 대상 상태 각각에 대하여, 위치 상태, 부피, 상태 및 이동 상태를 포함하는 상태를 고려하여 외부 상태 정보를 생성할 수 있다. The context aware agent 40 receives external status information from the external status estimation agent 30 that estimates the external status based on the external sensing data transmitted from the external sensing unit installed in the autonomous unattended system and generates external status information can do. The external state estimation agent 30 can generate external state information in consideration of an external state including a terrain / object state, a weather state, an obstacle state, and a target state. Also, the external state estimation agent 30 can generate external state information considering the state including the position state, volume, state, and moving state for each of the terrain / object state, the obstacle state, and the object state.

달리 말해, 상황 인지 에이전트(40)는 자기 상태 추정 에이전트(20)로부터 생성된 자기 상태 정보 및 외부 상태 추정 에이전트(30)로부터 생성된 외부 상태 정보를 기반으로 자율 무인 시스템의 현재 상황을 인지할 수 있다. In other words, the context aware agent 40 can recognize the current status of the autonomous unattended system based on the self status information generated from the self status estimation agent 20 and the external status information generated from the external status estimation agent 30 have.

단계 S202에서, 목표/작업 설정 에이전트(50)는 상황 인지 에이전트에서 인지한 현재 상황을 기반으로 자율 무인 시스템의 목표 달성 가능성 여부를 판단할 수 있다. In step S202, the target / task setting agent 50 can determine whether or not the target of the autonomous unattended system can be achieved based on the current situation recognized by the situation aware agent.

단계 S203에서, 목표/작업 설정 에이전트(50)는 판단된 결과에 대응하여 목표 달성을 위한 작업의 설정 및 목표의 재설정 중 하나 이상을 수행할 수 있다. In step S203, the target / task setting agent 50 may perform at least one of setting of a task for achieving a goal and resetting a goal in response to the determined result.

단계 S204에서 작업 계획 에이전트(60)는 목표/작업 설정 에이전트(50)에서 기 설정 또는 재설정한 목표에 대응하는 작업의 수행을 위한 이동 목표 및 이동 목표에서의 센싱/장비 운용 계획을 설정할 수 있다. 작업 계획 에이전트(60)는 기 설정 또는 재설정한 목표에 대응하는 작업의 수행을 위한 이동 목표를 설정한 계획을 경로 계획 에이전트(70)로 전달할 수 있다. 경로 계획 에이전트(70)는 작업 계획 에이전트(60)에서 설정한 이동 목표까지의 경로를 생성하고, 경로 상의 어느 하나의 경로점(예를 들어, way point)으로의 이동 명령을 제어부(10)로 전달할 수 있다. In step S204, the task plan agent 60 can set a sensing / equipment operation plan at the moving target and the moving target for performing the task corresponding to the target set or reset at the target / task setting agent 50. [ The task plan agent 60 may transmit the plan to the path planning agent 70 that sets the movement target for performing the task corresponding to the previously set or reset target. The path planning agent 70 creates a path to the moving target set by the task planning agent 60 and transmits a movement command to one of the path points (for example, a way point) on the path to the control unit 10 .

또한, 작업 계획 에이전트(60)는 이동 목표에서의 센싱/장비 운용 계획을 행위 계획 에이전트(80)로 전달할 수 있다. 행위 계획 에이전트(80)는 작업 계획 에이전트(60)에서 설정한 센서/장비 운용 계획을 기반으로 자율 무인 시스템이 탑재한 센서 및 장비의 상태를 고려한 운용 명령을 제어부(10)로 전달할 수 있다. In addition, the task plan agent 60 can forward the sensing / machine operation plan at the moving target to the action planning agent 80. [ The action plan agent 80 can transmit an operation command to the control unit 10 considering the state of sensors and equipment mounted on the autonomous unmanned system based on the sensor / equipment operation plan set by the work plan agent 60.

단계, S203에서 제어부(10)는 작업 계획 에이전트(60)에서 설정한 이동 목표 및 센서/장비 운용 계획 중 하나 이상에 대응하여 자율 무인 시스템의 동작을 제어할 수 있다. The control unit 10 may control the operation of the autonomous unattended system in response to at least one of the movement target and the sensor / equipment operation plan set by the work plan agent 60 in S203.

다만, 도2를 통해 설명되는 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 하나에 불과하므로, 이에 한정되어 해석되는 것은 아니며, 다양한 실시예가 더 존재할 수 있다.However, the embodiment described with reference to FIG. 2 is only one of the various embodiments of the present invention, and thus is not construed as being limited thereto, and various embodiments may further exist.

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.It will be understood by those of ordinary skill in the art that the foregoing description of the embodiments is for illustrative purposes and that those skilled in the art can easily modify the invention without departing from the spirit or essential characteristics thereof. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.

본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be interpreted as being included in the scope of the present invention.

1: 지능 에이전트 시스템
10: 자기 상태 추정 에이전트
20: 외부 상태 추정 에이전트
30: 상황 인지 에이전트
40: 목표/작업 설정 에이전트
50: 작업 계획 에이전트
60: 경로 계획 에이전트
70: 행위 계획 에이전트
80: 제어부1: intelligent agent system
10: magnetic state estimation agent
20: External state estimation agent
30: Situation Aware Agent
40: Goal / Task Setup Agent
50: Task Plan Agent
60: Path Planning Agent
70: Act Planning Agent
80:

Claims

1. An intelligent agent system for an autonomous unattended system,
A context aware agent that recognizes the current status of the autonomous unattended system based on the self status information and the external status information for the autonomous unattended system;
Determining whether or not the goal of the autonomous unattended system can be achieved based on the current status recognized by the context aware agent, and setting a goal for achieving the goal and resetting the goal in accordance with the determined result / Job setting agent;
A task planning agent for setting a movement target for performing a task corresponding to a target set or reset by the target / task setting agent and a sensor / apparatus operation plan for the target; And
And a control unit for controlling operations of the autonomous unattended system in response to at least one of a movement target and a sensor / equipment operation plan set by the operation plan agent.

The method according to claim 1,
A magnetic state estimation agent for estimating a magnetic state based on magnetic sensing data transmitted from a magnetic sensing unit installed in the autonomous unmanned system to generate and transmit the magnetic state information to the context aware agent; And
Further comprising an external state estimation agent for estimating an external state based on external sensing data transmitted from an external sensing unit installed in the autonomous unattended system and generating the external state information and transmitting the external state information to the situation recognition agent.

3. The method of claim 2,
Wherein the magnetic state estimation agent generates the magnetic state information in consideration of a magnetic state including a fuel state, a sensor state, an equipment state, a position state, and an attitude state.

3. The method of claim 2,
Wherein the external state estimation agent generates the external state information in consideration of an external state including a terrain / ground state, a weather state, an obstacle state, and a target state.

5. The method of claim 4,
Wherein the external state estimation agent generates the external state information in consideration of a state including a position state, a volume state and a moving state for each of the terrain / object state, the obstacle state, and the object state, Agent system.

The method according to claim 1,
Further comprising: a path planning agent for generating a path from the task plan agent to the movement goal and forwarding a movement command to any one of the path points on the path to the control unit.

The method according to claim 1,
And an action plan agent for transmitting an operation command to the control unit in consideration of the state of the sensor and the equipment mounted on the autonomous unmanned system based on the sensor / equipment operation plan set by the operation plan agent.

The method according to claim 1,
Wherein the target / task setting agent comprises:
If it is judged that the predetermined goal can be achieved, a task to be performed for setting the predetermined goal is set,
And reestablishing a target to one of a plurality of preset alternative targets and setting an operation to be performed for achieving the reset target if the predetermined goal is not achievable.

9. The method of claim 8,
Wherein the target / task setting agent comprises:
And reestablishes the goal to an alternative goal in which it is determined that the goal achievement probability among the plurality of alternate goals preset based on the current situation recognized by the context aware agent is higher than other alternative goals.

An autonomous unattended system control method using an intelligent agent system,
Recognizing a current situation of the autonomous unattended system based on self-status information and external status information of the autonomous unattended system;
Determining whether the target / task setting agent is able to achieve the target of the autonomous unattended system based on the current status recognized by the context aware agent;
The target / task setting agent performing at least one of setting a task for achieving a goal and resetting a goal in response to the determined result;
Setting a movement target for performing a task corresponding to a target that has been previously set or reset in the target / task setting agent and a sensor / equipment operation plan in the moving target; And
Controlling the operation of the autonomous unattended system in response to at least one of a movement target and a sensor / equipment operation plan set by the operation plan agent.

11. The method of claim 10,
Estimating a magnetic state based on magnetic sensing data transmitted from a magnetic sensing unit installed in the autonomous unmanned system to generate and transmit the magnetic state information to the context aware agent;
Wherein the external condition estimation agent estimates an external condition based on external sensing data transmitted from an external sensing unit installed in the autonomous unmanned system to generate the external condition information and transmit the external condition information to the situation aware agent System control method.

12. The method of claim 11,
Wherein the generating the magnetic state information comprises:
Wherein the magnetic state information is generated in consideration of the magnetic environment including the fuel state, the state, the equipment state, the position state, and the posture state.

12. The method of claim 11,
Wherein the step of generating the external state information comprises:
Wherein the external state information is generated in consideration of an external state including a terrain / ground state, a weather state, an obstacle state, and a target state.

14. The method of claim 13,
Wherein the step of generating the external state information comprises:
Wherein the external state information is generated in consideration of a state including a position state, a volume state, and a moving state for each of the terrain / object state, the obstacle state, and the object state.

11. The method of claim 10,
Further comprising generating a path from the path planning agent to a movement target set by the task planning agent and forwarding a movement command to any one of the path points on the path to the control unit .

11. The method of claim 10,
Further comprising transmitting an operation command to the control unit, the operation plan agent taking into account the states of sensors and equipment mounted on the autonomous unmanned system, based on the sensor / equipment operation plan set by the operation plan agent. System control method.

11. The method of claim 10,
The step of performing at least one of setting a task for achieving the target and resetting the target,
If it is judged that the predetermined goal can be achieved, a task to be performed for setting the predetermined goal is set,
Resetting the target to one of a plurality of preset alternative targets and setting an operation to be performed in order to achieve the reset target when it is determined that the predetermined target can not be achieved.

18. The method of claim 17,
The step of performing at least one of setting a task for achieving the target and resetting the target,
And reestablishing the target with an alternative goal that is determined to be higher than other alternative goals, the goal achievement possibility among a plurality of alternative goals preset based on the current situation recognized by the context aware agent.