KR20190010274A - 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법 - Google Patents

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Abstract

무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법은 경로 결정 장치가 복수의 서비스 지점이 위치한 관심 지역의 위치 정보, 상기 복수의 서비스 지점의 위치 정보 및 상기 복수의 서비스 지점에 대한 기한 정보를 획득하는 단계 및 상기 경로 결정 장치가 상기 관심 지역상의 복수의 교차점 중 무인 비행체가 아직 방문하지 않은 교차점인 후보 지점 중 방문할 타깃 지점을 결정하는 단계를 포함한다. 상기 관심 지역은 가상의 격자로 구분되고, 상기 교차점은 상기 격자를 구성하는 직선이 만나는 지점이고, 상기 무인 비행체는 상기 복수의 서비스 지점 중 상기 교차점에서 일정한 기준 반경 내에 있는 적어도 하나의 서비스 지점에 대한 서비스를 수행한다. 상기 경로 결정 장치는 상기 서비스 지점에 대한 기한 및 현재 위치에서 상기 타깃 지점까지의 이동 시간을 기준으로 상기 타깃 지점을 결정한다.

Description

무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법{PATH PLANNING DECISION METHOD FOR UNMANNED AERIAL VEHICLES}
이하 설명하는 기술은 관심 지역에서 일정한 서비스를 수행하는 무인 비행체에 대한 비행 경로를 결정하는 기법에 관한 것이다.
최근 드론(drone)과 같은 무인 비행체를 이용한 다양한 서비스가 주목받고 있다. 무인 비행체를 이용하여 일정한 지역에 통신 서비스를 제공하기도 하고, 물건을 배송하기도 한다. 무인 비행체는 특정한 지역을 비행하면서 서비스를 제공한다. 다양한 서비스 형태에 따라 무인 비행체가 특정한 지역을 비행하는 경로를 결정하는 기법에 대한 연구가 필요하다.
P. Corke , S. Hrabar , R. Peterson , D. Rus , S. Saripalli , G. Sukhatme , Robotics and Automation, 2004. Proceedings. ICRA '04. 2004 IEEE International Conference on (Volume:4 ), "Autonomous Deployment and Repair of a Sensor Network Using an Unmanned Aerial Vehicle", 3602-3608page.
이하 설명하는 기술은 일정 영역에서 복수의 서비스 지점에 대해 서비스를 제공하는 무인 비행체의 비행 경로를 제공하고자 한다. 이하 설명하는 기술은 각각 일정한 서비스 기한(deadline)을 갖는 복수의 서비스 지점들에 대한 무인 비행체의 비행 경로를 제공하고자 한다.
무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법은 경로 결정 장치가 복수의 서비스 지점이 위치한 관심 지역의 위치 정보, 상기 복수의 서비스 지점의 위치 정보 및 상기 복수의 서비스 지점에 대한 기한 정보를 획득하는 단계 및 상기 경로 결정 장치가 상기 관심 지역상의 복수의 교차점 중 무인 비행체가 아직 방문하지 않은 교차점인 후보 지점 중 방문할 타깃 지점을 결정하는 단계를 포함한다. 상기 관심 지역은 가상의 격자로 구분되고, 상기 교차점은 상기 격자를 구성하는 직선이 만나는 지점이고, 상기 무인 비행체는 상기 복수의 서비스 지점 중 상기 교차점에서 일정한 기준 반경 내에 있는 적어도 하나의 서비스 지점에 대한 서비스를 수행한다. 상기 경로 결정 장치는 상기 서비스 지점에 대한 기한 및 현재 위치에서 상기 타깃 지점까지의 이동 시간을 기준으로 상기 타깃 지점을 결정한다.
다른 측면에서 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법은 경로 결정 장치가 서비스 대상인 복수의 서비스 지점이 위치한 관심 지역의 위치 정보, 상기 복수의 서비스 지점의 위치 정보 및 상기 복수의 서비스 지점에 대한 기한 정보를 획득하는 단계, 상기 경로 결정 장치가 상기 관심 지역상의 복수의 교차점 중 복수의 무인 비행체가 아직 방문하지 않은 교차점인 복수의 후보 지점을 복수의 클러스터로 구분하는 단계 및 상기 경로 결정 장치가 상기 복수의 무인 비행체 각각에 대하여 상기 복수의 클러스터에 속한 후보 지점 중 현재 위치에서 방문할 타깃 지점을 결정하는 단계를 포함한다.
상기 관심 지역은 가상의 격자로 구분되고, 상기 교차점은 상기 격자를 구성하는 직선이 만나는 지점이고, 상기 무인 비행체는 상기 복수의 서비스 지점 중 자신이 담당하는 상기 클러스터에 속한 각 후보 지점에서 일정한 기준 반경 내에 있는 적어도 하나의 인접한 지점에 대한 서비스를 수행한다. 상기 경로 결정 장치는 상기 복수의 무인 비행체 각각에 대하여 상기 복수의 클러스터 각각에 속한 후보 지점 중 상기 인접한 지점에 대한 기한 및 현재 위치에서 상기 타깃 지점까지의 이동 거리를 기준으로 상기 타깃 지점을 결정한다.
이하 설명하는 기술은 무인 비행체가 일정한 서비스를 제공하는 영역에서 서비스 기한을 갖는 복수의 서비스 지점에 대해 효율적으로 서비스를 제공한다.
도 1은 관심 지역을 비행하는 무인 비행체 및 시스템을 도시한 예이다.
도 2는 경로 결정 장치가 비행 경로를 결정하는 과정에 대한 순서도의 예이다.
도 3은 경로 결정 장치가 이동할 지점을 선택하는 과정에 대한 예이다.
도 4는 경로 결정 장치가 선택한 지점들에서의 이동 순서를 결정하는 과정에 대한 예이다.
도 5는 선택한 지점 중 특정 지점으로 무인 비행체가 이동한 경우에 대한 예이다.
도 6은 경로 결정 장치가 비행 경로를 결정하는 과정에 대한 순서도의 다른 예이다.
도 7은 경로 결정 장치가 복수의 무인 비행체에 대한 비행 경로를 결정하는 과정)에 대한 예이다.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시례를 가질 수 있는 바, 특정 실시례들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
무인 비행체(Unmanned Aerial Vehicles, UAV)는 드론(drone)과 같이 자체적으로 비행할 수 있는 추진체가 있는 비행체를 의미한다. 무인 비행체는 기계적으로 다양한 형태로 구현될 수 있다. 무인 비행체는 일정한 지역에서 복수의 서비스 지점을 방문한다. 이하 설명하는 기술은 무인 비행체가 일정한 지역에서 복수의 서비스 지점을 방문하기 위한 비행 경로를 결정하는 기법이다. 이하 무인 비행체가 복수의 서비스 지점을 방문하는 영역을 관심 지역(Region of Interest, ROI)라고 명명한다.
무인 비행체는 무선 통신으로 다른 객체와 일정한 정보를 교환할 수 있다. 무인 비행체는 다양한 무선 통신 기술을 사용할 수 있다. 예컨대, 무인 비행체는 3G/LTE와 같은 이동통신 네트워크, IEEE 802.11에 따른 무선 통신(Wi-Fi) 또는 IEEE 802.15.4에 따른 근거리 무선 통신(Zigbee) 등과 같은 다양한 통신 방식을 사용할 수 있다.
먼저 무인 비행체가 비행하는 관심 지역 및 시스템에 대해 설명한다. 도 1은 관심 지역을 비행하는 무인 비행체 및 시스템을 도시한 예이다.
무인 비행체는 기본적으로 비행하는 영역인 관심 지역에 대한 정보가 필요하다. 관심 지역은 지리적 정보에 의해 정의될 수 있다. 관심 지역은 일정한 좌표계에서 특정한 좌표로 특정될 수 있다. 이하 관심 지역은 일정한 좌표로 특정된다고 가정한다. 관심 지역은 2차원 평면 또는 상하 공간까지 포함한 3차원 공간을 포함한다. 다만 이하 설명의 편의를 위해 무인 비행체가 2차원 평면에서 비행한다고 가정한다.
무인 비행체가 관심 지역에서 특정한 경로로 이동하기 위해서 GPS 등과 같은 좌표 측위 장치를 이용하여 관심 지역 상에서 특정한 위치를 찾을 수 있다고 전제한다. GPS 좌표는 지구좌표계에서 절대적인 위치를 나타낸다. 무인 비행체는 일정한 좌표로 표현되는 관심 지역의 위치 정보를 입력받는다. 예컨대, 관심 지역이 사각형 형태의 평면이라면 관심 지역은 4개의 꼭지점에 대한 좌표로 표현될 수 있다.
나아가 무인 비행체는 특정한 지점을 기준으로 한 상대적인 위치 정보를 사용할 수도 있다. 예컨대, 무인 비행체는 특정 지점을 기준으로 이동하는 위치 및 거리를 파악할 수 있는 센서 장치(지자기 센서, 가속도 센서 등)를 이용하여 비행을 시작하는 지점을 기준으로 관심 지역을 이동할 수 있다. 이 경우 무인 비행체는 현재 지점을 기준으로하는 공간에 대한 정보(좌표 정보 또는 거리 정보)를 입력받아야 한다. 다만 이하 설명의 편의를 위해 관심 지역 및 위치는 일정한 절대적인 좌표계 상에서 좌표로 특정된다고 가정한다.
도 1을 살펴보면 관심 지역(ROI)은 사각형 형태이고, 사각형 격자(grid) 단위로 분할된다. 관심 지역은 가상의 격자로 분할된다고 가정한다. 무인 비행체는 격자를 구성하는 직선이 만나는 교차점을 방문한다. 무인 비행체가 현재 위치에서 특정한 교차점으로 이동하는 경로는 다양할 수 있다. 도 1은 2개의 무인 비행체(110: 110A 및 110B)를 도시하였다. 각 무인 비행체(110A 또는 110B)는 어느 하나의 교차점에서 다른 교차점으로 이동한다. 무인 비행체(110A)는 현재 교차점에서 대각 방향으로 이동 가능한 교차점을 도시하였다. 무인 비행체(110B)는 출발점에서 격자를 구성하는 직선을 따라 이동하면서 복수의 교차점을 이동하는 예를 도시하였다.
관심 지역은 복수의 서비스 지점이 존재한다. 복수의 서비스 지점은 관심 지역상에서 일정한 좌표로 표현된다. 복수의 서비스 지점은 무인 비행체의 서비스 목적에 따라 다양한 지점이 될 수 있다. 무인 비행체는 일정한 데이터를 전달하는 서비스, 실제 물리적인 물건을 전달하는 택배 서비스(delivery service) 등을 수행할 수 있다. 따라서 복수의 서비스 지점은 무인 비행체로부터 정보를 전달받는 노드(node)의 위치, 무인 비행체로부터 물리적인 물건을 전달받고자 하는 사용자의 위치 등일 수 있다. 이하 관심 지역에 존재하는 복수의 서비스 지점을 서비스 지점이라고 명명한다. 도 1에서는 관심 지역에서 검은색 원으로 서비스 지점을 도시하였다. 복수의 서비스 지점은 각각 일정한 기한(deadline)을 갖는다. 예컨대, 기한은 메시지 또는 물건을 전달받아야 하는 제한 시간일 수 있다. 무인 비행체는 비행 경로 결정을 위하여 자신의 현재 위치, 복수의 서비스 지점 각각의 위치 및 복수의 서비스 지점 각각에 대한 기한이라는 정보를 이용한다. 기한은 국제 표준에 따른 세계시(Coordinated Universal Time) 또는 서비스 시스템에서 카운트하는 별도의 시간으로 특정될 수 있다.
경우에 따라서 무인 비행체가 복수의 서비스 지점으로 직접 이동할 수도 있다. 다만 이하 설명에서는 무인 비행체가 특정한 교차점으로 이동한다고 가정한다. (1) 통신 서비스를 수행하는 무인 비행체는 현재 방문한 교차점에서 인접한 서비스 지점에 메시지를 전송할 수 있다. 이 경우 인접한 서비스 지점은 무인 비행체의 통신 반경에 따라 결정될 수 있다. (2) 택배 서비스를 수행하는 무인 비행체는 현재 방문한 교차점에서 물건을 전달할 수 있다. 무인 비행체가 방문한 교차점에서 인접한 사용자가 해당 교차점을 방문하여 물건을 받아간다. 이 경우 인접한 서비스 지점은 사용자가 방문 가능한 거리에 따라 결정될 수 있다. 한편 복수의 서비스 지점이 각각 기한을 갖기 때문에 무인 비행체는 관심 지역 상의 모든 복수의 서비스 지점에 대한 서비스를 제공하지 못할 수도 있다.
무인 비행체가 비행 경로를 결정하기 위한 시스템에 대해 설명한다. 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 객체를 경로 결정 장치라고 할 수 있다. 경로 결정 장치는 무인 비행체(110) 또는 별도의 제어 서버(150)이다.
(1) 무인 비행체(110)가 경로 결정에 필요한 정보를 입력받고, 입력된 정보를 기반으로 이동할 경로를 결정할 수 있다. 이 경우 무인 비행체(110)는 제어 서버(150)로부터 경로 결정에 필요한 정보를 무선 통신으로 전달받을 수 있다. 또는 무인 비행체(110)는 유선으로 연결된 컴퓨터 장치로부터 경로 결정에 필요한 정보를 입력받을 수 있다. 또는 무인 비행체(110)는 경로 결정에 필요한 정보가 사전에 저장된 저장 매체로부터 필요한 정보를 획득할 수도 있다. 여기서 저장 매체는 USB, 메모리 카드, 하드 디스크 등일 수 있다. 무인 비행체(110)는 유선 또는 무선(근거리 통신, Wi-Fi 등)을 통해 사용자 단말(스마트폰 등)로부터 경로 결정에 필요한 정보를 입력받을 수도 있다. 또 무인 비행체는 관심 지역을 비행하면서 관심 지역에 대한 정보를 수집할 수도 있다. 예컨대, 무인 비행체가 관심 지역에 대한 위치 정보, 관심 지역에 위치한 서비스 지점의 위치 및 서비스 지점에 대한 기한을 파악할 수 있다. 이 경우 무인 비행체는 서비스 지점과 무선으로 교신하는 것을 전제한다.
(2) 제어 서버(150)가 무인 비행체(110)를 위한 비행 경로를 결정할 수도 있다. 제어 서버(150)가 비행 경로 결정에 필요한 정보를 입력받고, 현재 위치에서 무인 비행체(110)가 이동할 교차점을 결정할 수 있다. 제어 서버(150)는 선택한 이동 경로(이동할 교차점)를 무인 비행체(110)에 무선 통신으로 전달할 수 있다. 제어 서버(150)와 무인 비행체(110)는 이동통신, 근거리 통신, 무선랜 등과 같은 방식을 이용하여 정보를 교환할 수 있다.
도 1의 우측에는 관심 지역(ROI) 중 일부 영역(A)을 확대 도시하였다. A 영역은 2개의 교차점(gp12, gp13)을 갖는다. 또한 각 교차점에는 인접한 서비스 지점에 존재한다. 교차점에서 점선으로 연결한 서비스 지점은 해당 교차점에서 서비스 가능한 지점을 의미한다. 서비스 지점은 서비스 지점을 식별하는 ID와 기한 정보를 표시하였다. 예컨대, "10(18)"은 서비스 지점 10이 18이라는 기한을 갖는다는 것이다. 교차점 gp12는 서비스 지점 10, 13, 14, 15 및 18에 대한 서비스가 가능하다. 교차점 gp13는 서비스 지점 17, 18 및 20에 대한 서비스가 가능하다.
무인 비행체(110)는 현재 위치에서 특정 서비스 지점에 대한 서비스가 가능한 교차점을 방문한다. 관심 지역은 복수의 교차점을 갖는다. 이하 복수의 교차점 중 서비스 가능한 거리에 서비스 지점이 있는 교차점을 후보 지점이라고 명명한다. 무인 비행체(110)는 일정한 기준 내지 우선 순위에 따라 복수의 후보 지점 중 특정 교차점을 우선 방문한다. 이하 후보 지점 중 현재 무인 비행체가 방문할 지점을 타깃(targer) 지점이라고 명명한다.
이하 경로 결정 장치가 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 과정에 대해 설명한다. 전술한 바와 같이 경로 결정 장치는 무인 비행체 또는 별도의 제어 서버일 수 있다. 이하 설명의 편의를 무인 비행체의 배터리 소비, 무인 비행체의 충돌, 무인 비행체의 제어와 같은 문제는 발생하지 않는다고 가정한다. 도 2는 경로 결정 장치가 비행 경로를 결정하는 과정(200)에 대한 순서도의 예이다.
경로 결정 장치는 비행 경로 결정을 위한 정보를 획득한다(210). 경로 결정 장치는 비행 경로 결정을 위해 필요한 정보를 입력받는다. 비행 경로 결정을 위해 필요한 정보는 관심 지역에 대한 영역 정보, 무인 비행체의 현재 위치 정보, 관심 지역 상에 위치하는 복수의 서비스 지점의 위치 정보 및 복수의 서비스 지점 각각의 기한을 포함한다. 관심 지역에 대한 영역 정보는 관심 지역을 특정하는 좌표 정보 및 관심 지역에 위치한 복수의 교차점에 대한 위치를 포함한다. 무인 비행체의 위치 정보는 무인 비행체가 수집한다. 무인 비행체는 GPS 장치 등을 사용하여 위치 정보를 수집할 수 있다. 필요한 경우 무인 비행체는 자신의 위치 정보를 경로 결정 장치에 무선 통신으로 전달할 수 있다.
경로 결정 장치는 획득한 정보를 이용하여 후보 지점 중 타깃 지점을 결정한다. 경로 결정 장치는 무인 비행체가 현재 위치에서 방문가능한 후보 지점이 남아 있는지 확인한다(220). 후보 지점이 없다면(220의 No) 경로 결정 장치는 무인 비행체에 대한 경로 결정 과정을 종료한다.
후보 지점이 남아 있다면(220의 Yes) 경로 결정 장치는 서비스 지점의 기한 및 후보 지점으로 이동하는데 소요되는 시간을 기준으로 타깃 지점을 결정한다(230). 타깃 지점을 결정하는 알고리즘에 대한 자세한 설명은 후술한다. 무인 비행체는 타깃 지점으로 이동한다(240). 무인 비행체는 도착한 타깃 지점에서 일정한 서비스를 수행한다(250). 예컨대, 무인 비행체는 타깃 지점에서 일정한 정보를 무선 통신으로 송신하거나, 특정한 물건을 배송한다.
경로 결정 장치는 후보 지점이 남아 있다면 무인 비행체에 대한 다음 타깃 지점을 결정하는 과정을 반복한다. 경로 결정 장치는 무인 비행체가 특정 교차점에서 서비스를 수행한 후에 타깃 지점을 결정하는 과정을 반복하면서 비행 경로를 결정한다.
도 3은 경로 결정 장치가 이동할 지점을 선택하는 과정에 대한 예이다. 설명의 편의를 위해 관심 지역은 사각형 형태를 갖고, 관심 지역은 사각형 격자 단위로 구분된다고 가정한다. 무인 비행체는 경로 결정을 위해 필요한 정보를 획득한 상태이고, 무인 비행체가 경로를 결정하여 이동한다고 가정한다. 또한 무인 비행체는 교차점에서 인접한 서비스 지점에 대해 무선 통신으로 일정한 정보를 전달한다고 가정한다. 도 3(a)는 관심 지역 중 4개의 격자로 구성된 영역을 도시한 예이다. 4개의 격자는 모두 9개의 교차점(gp1, gp2, gp3, gp4, gp5, gp6, gp7, gp8, gp9)을 포함한다. gpi에서 아래 첨자 i는 교차점에 대한 식별자(ID)이다. 각 교차점은 인접한 위치에 서비스 가능한 서비스 지점을 갖는다. 도 3(a)는 모두 7개의 서비스 지점(nd1, nd2, nd3, nd4, nd5, nd6, nd7)을 도시한다. ndj에서 아래 첨자 j는 서비스 지점에 대한 식별자(ID)이다.
도 3은 무인 비행체가 서비스 지점에 정보를 전달하는 예이다. 예컨대, 서비스 지점은 통신 가능한 노드가 위치한다. 각 교차점에서 점선으로 연결한 서비스 지점은 해당 교차점에서 서비스 가능한 지점을 나타낸다. 예컨대, 교차점 gp5에서 무인 비행체는 서비스 지점 nd3, nd4 및 nd7에 위치한 노드와 통신 가능하다. 그리고 무인 비행체는 격자를 구성하는 직선을 따라 하나의 교차점에서 인접한 교차점으로 10초(sec)에 이동한다고 가정한다. 도 3(a)는 gp5에서 gp6까지 이동 시간이 10초라고 표시하였다.
현재 무인 비행체는 교차점 gp4에 있다. 따라서 도 3(a)에 도시한 관심 지역 중 후보 지점은 교차점 gp4을 제외한 8개의 교차점(gp1, gp2, gp3, gp5, gp6, gp7, gp8, gp9)이다. 무인 비행체는 후보 지점 중 이동할 타깃 지점을 결정한다. 무인 비행체는 각 교차점에서 인접한 서비스 지점의 기한과 해당 교차점까지의 이동 시간을 기준으로 타깃 지점을 결정한다.
경로 결정 장치는 아래 수학식 1과 같은 가중합을 연산하여, 후보 지점 중 연산 결과가 가장 작은 교차점을 타깃 지점으로 결정할 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1에서 w(Gi, Nj)는 후보 지점 Gi에서 서비스 지점 Nj에 대한 가중합을 의미한다. 후보 지점은 관심 지역에 있는 교차점 중 현재 무인 비행체가 방문하지 않은 지점이다. 어떤 교차점에서 인접한 서비스 지점이 없다면, 해당 교차점은 후보 지점이 될 수 없다. 또 어떤 교차점에서 서비스 가능한 모든 서비스 지점에 대한 기한이 도과한 경우, 해당 교차점도 후보 지점이 될 수 없다. α는 일정한 가중치이다.
Figure pat00002
는 서비스 지점 Nj의 기한을 의미한다. Gcurrent는 현재 무인 비행체가 위치한 교차점이다. Gi는 특정한 후보 지점을 의미한다.
Figure pat00003
는 무인 비행체의 이동 속도이다. 결국
Figure pat00004
는 무인 비행체가 현재 위치에서 Gi로 이동하는데 소요되는 시간을 의미한다.
경로 결정 장치는 모든 후보 지점에 대하여 서비스 지점 별로 상기 수학식 1로 정의되는 가중합을 연산한다. 경로 결정 장치는 후보 지점 중 가중합이 가장 작은 하나의 교차점을 타깃 지점으로 결정할 수 있다. 이 경우 무인 비행체는 타깃 지점으로 이동하고, 경로 결정 장치는 남은 후보 지점 중 다음 타깃 지점을 결정한다.
나아가 경로 결정 장치는 가중합이 작은 순서로 복수(k개)의 타깃 지점을 결정할 수 있다. 도 3(b)는 경로 결정 장치가 현재 정보를 이용하여 가중합을 기준으로 3개의 후보 지점을 결정하는 예이다. 값이 가장 적은 3개의 가중합은 7.5 , 10 및 11이다. 그러나 가중합 7.5 및 11(점선으로 표시)은 동일한 교차점 gp5에 관한 것이다. 따라서 경로 결정 장치는 gp5에 관한 가중 합 중 값이 작은 7.5만을 선택한다. 따라서 최종적으로 경로 결정 장치는 가중합의 작은 순서로 7.5, 10, 12를 선택하였다. 경로 결정 장치가 선택한 3개의 타깃 지점은 gp1, gp2 및 gp5이다(음영으로 표시). 도 3(a)는 선택한 3개의 타깃 지점을 검은색 마름모로 표시하였다.
만약 복수의 후보 지점에서 가중합이 동일하다면, 경로 결정 장치는 현재 위치에서 가장 가까운 교차점 순서로 타깃 지점을 선택할 수 있다. 나아가 현재 위치에서 거리가 동일한 후보 지점이 다수라면, 경로 결정 장치는 성공적으로 해당 교차점에서 서비스 가능한 지점이 많은 교차점을 우선적으로 선택할 수 있다.
경로 결정 장치가 k개의 타깃 지점을 결정한 경우 경로 결정 장치는 k개의 타깃 지점에 대한 방문 순서(이동 경로)를 결정한다. 도 4는 경로 결정 장치가 선택한 지점들에서의 이동 순서를 결정하는 과정에 대한 예이다. 타깃 지점 gp1, gp2 및 gp5을 이동하는 경우의 수는 모두 6개이다. 무인 비행체는 6개의 가능한 경로에 대해 해당 경로로 이동하는 경우 서비스 가능한 서비스 지점의 개수 및 이동 시간을 기준으로 이동 경로를 결정한다. 도 4(b)는 타깃 지점 gp1, gp2 및 gp5을 이동할 수 있는 모든 경로에 대해 해당 순서로 이동하는 경우 서비스 가능한 서비스 지점의 개수와 이동 시간을 표시한다. 무인 비행체는 먼저 서비스 가능한 지점을 기준으로 경로를 결정할 수 있다. 도 4(b)를 살펴보면 경로 2→5→1 및 경로 5→2→1(점선 표시)이 모두 서비스 가능 지점이 2개로 가장 많다. 서비스 가능 지점이 복수개인 경우 무인 비행체는 해당 이동 경로로 이동하는 시간을 기준으로 경로를 결정한다. 무인 비행체는 경로 5→2→1의 이동 시간이 경로 2→5→1보다 빠르므로 경로 5→2→1을 선택한다(음영 표시). 도 4(a)는 무인 비행체가 선택한 경로로 이동하는 예를 도시한다.
경로 결정 장치는 복수의 타깃 지점에 대한 서비스 지점 개수 및 이동 시간이 동일하다면, 무선 비행체의 현재 위치에서 가까운 순서로 타깃 지점을 방문할 순서를 결정할 수 있다. 나아가 경로 결정 장치는 복수의 타깃 지점에 대한 서비스 지점 개수 및 이동 시간이 동일하다면 랜덤하게 타깃 지점에 대한 이동 경로를 결정할 수 있다.
도 5는 선택한 지점 중 특정 지점으로 무인 비행체가 이동한 경우에 대한 예이다. 도 3 및 도 4에서 설명한 바와 같이 경로 결정 장치가 결정한 타깃 지점의 이동 경로는 gp5→gp2→gp1이다. 도 5에서 무인 비행체는 교차점 gp4에서 교차점 gp5로 이동한 상태이다. 교차점 gp5에 도착한 무인 비행체는 해당 교차점에서 서비스 가능한 모든 서비스 지점에 대한 서비스를 수행한다. 무인 비행체는 서비스 지점 nd3, nd4 및 nd7에 위치한 노드에 일정한 정보를 송신한다.
무인 비행체가 gp4에서 gp5로 이동하고, 도착한 gp5에서 서비스 지점에 대한 서비스를 수행하데 일정한 시간이 경과한다. 즉 경로 결정 장치가 무인 비행체에 대한 경로를 결정하는 기준(예컨대, 서비스 지점의 기한)이 변경된다. 따라서 경로 결정 장치는 이제 현재 위치 gp5에서 다음 이동할 타깃 지점을 다시 결정하는 것이 바람직하다. 도 5에서 무인 비행체가 교차점 gp5에서 서비스를 수행하고 나면, 서비스 지점 nd2에 대한 기한이 도과한다. 무인 비행체는 이후 경로를 결정할 때 기한이 도과한 서비스 지점을 고려하지 않는다.
경로 결정 장치는 변경된 정보를 고려하여 현재 위치에서 도 3 및 도 4에서 설명한 알고리즘에 따라 무인 비행체에 대한 비행 경로를 결정한다. 경로 결정 장치는 교차점 gp5에서 수학식 1의 가중합을 기준으로 k개의 타깃 지점을 결정하고, 결정한 타깃 지점에 대한 이동 경로를 결정한다. 즉, 경로 결정 장치는 k개의 타깃 지점 중 이동 경로에 따라 무인 비행체가 처음 도착한 타깃 지점을 기준으로 다시 k개의 타깃 지점 및 이동 경로를 결정한다. k개의 타깃 지점을 결정하지만, 사실 경로 결정 장치는 현재 무인 비행체의 위치를 기준으로 다음 이동할 하나의 타깃 지점을 결정하는 과정을 반복한다.
경로 결정 장치가 제어 서버인 경우 결정한 타깃 지점을 무인 비행체에 전달한다. 무인 비행체가 타깃 지점으로 이동하여 서비스 지점에 대한 서비스를 수행하면, 경로 결정 장치는 현재 시점에서 무인 비행체가 방문해야 하는 다음 타깃 지점을 결정하는 과정을 반복한다.
도 6은 경로 결정 장치가 비행 경로를 결정하는 과정(300)에 대한 순서도의 다른 예이다. 도 6은 경로 결정 장치가 k 개의 타깃 지점을 결정하면서 무인 비행체에 대한 비행 경로를 결정하는 과정에 대한 예이다.
경로 결정 장치는 비행 경로 결정을 위한 정보를 획득한다(310). 정보는 관심 지역에 대한 영역 정보, 무인 비행체의 현재 위치 정보, 관심 지역 상에 위치하는 복수의 서비스 지점의 위치 정보 및 복수의 서비스 지점 각각의 기한을 포함한다. 경로 결정 장치는 무인 비행체가 현재 위치에서 방문가능한 후보 지점이 남아 있는지 확인한다(320). 후보 지점이 없다면(320의 No) 경로 결정 장치는 무인 비행체에 대한 경로 결정 과정을 종료한다.
후보 지점이 남아 있다면(320의 Yes) 경로 결정 장치는 서비스 지점의 기한 및 후보 지점으로 이동하는데 소요되는 시간을 기준으로 k개의 타깃 지점을 결정한다(330). 경로 결정 장치가 k개의 타깃 지점을 결정하는 과정은 도 3에서 설명한 바와 같다. 또 경로 결정 장치는 결정한 k개의 타깃 지점을 방문하는 순서인 이동 경로를 결정한다(340). 경로 결정 장치가 k개의 타깃 지점을 방문하는 순서를 결정하는 과정은 도 4에서 설명한 바와 같다.
무인 비행체가 k개의 타깃 지점에 대한 이동 경로에 따라 첫 번째 타깃 지점으로 이동한다(350). 무인 비행체는 도착한 첫 번째 타깃 지점에서 서비스 지점에 대한 서비스를 수행한다. 경로 결정 장치는 무인 비행체의 현재 위치 및 경과된 시간 등을 고려하여 비행 경로 결정을 위한 정보를 업데이트한다(360). 이후 경로 결정 장치는 업데이트된 정보를 이용하여 비행 경로를 결정하는 과정을 반복한다.
이제 복수의 무인 비행체를 이용하여 관심 지역에 대한 서비스를 제공하는 실시예에 대하여 설명한다. 경로 결정 장치가 관심 지역을 비행하는 복수의 무인 비행체에 대한 비행 경로를 결정한다.
기본적으로 경로 결정 장치는 복수의 무인 비행체 각각에 대해 비행 경로를 결정할 수 있다. 예컨대, 경로 결정 장치는 무인 비행체 각각에 대하여 전술한 알고리즘에 따라 타깃 지점을 결정하면서 비행 경로를 결정할 수 있다. 경로 결정 장치는 복수의 무인 비행체 각각에 대해 방문했던 교차점 및 서비스했던 서비스 지점에 대한 정보를 알고 있다고 전제한다. 다른 말로 하면, 경로 결정 장치는 복수의 무인 비행체가 미방문 교차점 및 현재 기한이 도과하지 않은 서비스 지점에 대한 정보를 알고 있다고 전제한다. 제어 서버가 경로 결정 장치라면, 제어 서버는 복수의 무인 비행체에 대한 경로 및 서비스 지점에 대한 정보를 갖고 있다. 무인 비행체가 경로 결정 장치라면, 통신 가능한 거리에 위치한 복수의 무인 비행체가 서로 방문했던 교차점 및 서비스했던 서비스 지점에 대한 정보를 교환한다.
서비스 지점은 각각 기한을 갖고 있다. 따라서 경로 결정 장치는 최대한 적은 이동 시간에 최대한 많은 서비스 지점에 대한 서비스가 가능한 비행 경로를 결정해야 한다. 이를 위해 경로 결정 장치는 기본적으로 각 무인 비행체가 지리적으로 근접한 교차점을 방문하도록 한다. 경로 결정 장치는 복수의 무인 비행체에 대하여 현재 미방문 교차점을 클러스터링(clustering)하여 할당한다. 즉 경로 결정 장치는 복수의 무인 비행체 각각에 대해 서로 중첩되지 않은 교차점을 할당한다. 이 경우 무인 비행체는 무인 비행체에 대하여 각자의 클러스터링에 속한 교차점을 대상으로 비행 경로를 결정한다. 경로 결정 장치가 하나의 무인 비행체에 대하여 클러스터링에 속한 교차점을 이용하여 비행 경로를 결정하는 알고리즘은 도 3 내지 도 5에서 설명한 것과 동일할 수 있다.
경로 결정 장치는 관심 지역에 대한 서비스를 수행하기 전에 복수의 무인 비행체 각각에 대하여 클러스터링한 교차점들을 할당할 수 있다. 나아가 경로 결정 장치는 복수의 무인 비행체가 각각 도 3 내지 도 5에서 설명한 알고리즘에 따라 이동하면서 특정 시점에 미방문한 교차점을 클러스터링하여 할당할 수도 있다.
이하 경로 결정 장치가 복수의 무인 비행체에 대하여 미방문 교차점을 클러스터링하는 과정을 설명한다. 경로 결정 장치는 다양한 클러스터링 기법을 이용할 수 있다. 대표적으로 3가지 클러스터링 기법을 설명한다.
(1) 경로 결정 장치는 무인 비행체와 미방문 교차점 사이의 거리를 기준으로 교차점을 클러스터링할 수 있다. 경로 결정 장치는 무인 비행체의 위치와 교차점 사이의 거리가 가장 작은 그룹으로 미방문 교차점을 분류할 수 있다. 이후 경로 결정 장치는 각 무인 비행체에 대하여 하나의 클러스터에 속한 교차점을 기준으로 비행 경로를 결정한다. 즉, 경로 결정 장치는 각 무인 비행체에 대하여 하나의 클러스터에 속한 교차점으로 특정되는 관심 지역에 대한 비행 경로를 결정한다. 하나의 클러스터에 속한 교차점으로 특정되는 관심 지역을 부분 관심 지역이라고 명명한다. 경로 결정 장치는 하나의 무인 비행체에 대하여 하나의 부분 관심 지역을 할당한다. 경로 결정 장치는 하나의 무인 비행체가 담당하는 부분 관심 지역에 대하여 도 3 내지 도 5에서 전술한 알고리즘을 이용하여 비행 경로를 결정할 수 있다.
(2) 경로 결정 장치는 미방문 교차점을 K 평균(K-mean) 클러스터링 기법으로 클러스터링할 수 있다. K 평균 클러스터링 기법은 종래 연구된 다양한 기법이 사용될 수 있다(T. Kanungo, D. M. Mount, N. S. Netanyahu, C. D. Piatko, R. Silverman 및 A. Y. Wu. An efficient k-means clustering algorithm: Analysis and implementation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(7):881-892, 2002. 등 참고). K 평균 클러스터링 기법에 대한 자세한 설명은 생략한다. 경로 결정 장치는 K개의 중심점(centroid)을 기준으로 비방문 교차점을 클러스터링한다. K는 무인 비행체의 개수에 해당한다. 경로 결정 장치는 중심을 기준으로 최소 거리를 갖는 교차점들이 하나의 클러스터에 속하도록 결정한다. 이후 경로 결정 장치는 하나의 무인 비행체에 대하여 K 평균 클러스터링으로 구분한 클러스터 중 가장 가까운 하나의 부분 관심 지역을 할당한다. 경로 결정 장치는 하나의 무인 비행체가 담당하는 부분 관심 지역에 대하여 도 3 내지 도 5에서 전술한 알고리즘을 이용하여 비행 경로를 결정할 수 있다.
(3) 경로 결정 장치는 미방문 교차점을 균형 K 평균(balanced K-mean) 클러스터링 기법으로 클러스터링할 수 있다. 균형 K 평균 클러스터링 기법은 해당 분야에서 널리 사용되는 기법이 사용될 수 있다( R. He, W. Xu, J. Sun 및 B. Zu. Balanced k-means algorithm for partitioning areas in large-scale vehicle routing problem. In International Symposium on Intelligent Information Technology Application, volume 3, pages 87-90, 2009 등 참고). 균형 K 평균 클러스터링 기법에 대한 자세한 설명은 생략한다. 복수의 무인 비행체가 이동하는 시간을 줄이기 위해서는 각 무인 비행체가 서로 비슷한 개수의 교차점을 담당하도록 해야 한다. 균형 K 평균 클러스터링 기법은 사전에 하나의 클러스터에 속할 수 있는 교차점의 최대 개수를 설정하고, 클러스터링을 결정한다. 최대 개수는 '미방문 교차점의 개수/K'이다. 이후 경로 결정 장치는 하나의 무인 비행체에 대하여 균형 K 평균 클러스터링으로 구분한 클러스터 중 가장 가까운 하나의 부분 관심 지역을 할당한다. 경로 결정 장치는 하나의 무인 비행체가 담당하는 부분 관심 지역에 대하여 도 3 내지 도 5에서 전술한 알고리즘을 이용하여 비행 경로를 결정할 수 있다.
클러스터링 대상이 되는 미방문 교차점은 클러스터링을 수행하는 시점에서 미방문 교차점을 의미한다. 나아가 클러스터링 대상이 되는 미방문 교차점은 클러스터링을 수행하는 시점에서 방문하지 않고, 인접한 지역에 서비스 가능한 서비스 지점이 있는 교차점을 의미할 수도 있다.
도 7은 경로 결정 장치가 복수의 무인 비행체에 대한 비행 경로를 결정하는 과정에 대한 예이다. 도 7은 무인 비행체(410A 및 410B)가 비행 경로 결정을 위한 정보를 이용하여 자신의 비행 경로를 결정하는 예이다. 즉, 경로 결정 장치가 무인 비행체인 경우이다. 도 7에서 관심 지역은 10 ×10 크기를 갖는다. 설명의 편의를 위해 관심 지역을 일정한 좌표로 특정하였다. 예컨대, 무인 비행체(410A)는 교차점(1,9)에서 출발하여 교차점(4,5)에서 다른 무인 비행체(410B)를 조우한다. 무인 비행체가 다른 무인 비행체와 통신 가능한 반경에 접근한 경우 조우한다고 표현한다.
무인 비행체(410A 및 410B)는 비행 경로 결정을 위한 정보를 사전에 보유한다고 가정한다. 예컨대, 무인 비행체(410A 및 410B)는 관심 지역에 대한 영역 정보, 서비스 지점의 위치 및 서비스 지점의 기한에 대한 정보를 갖고 있다. 무인 비행체(410A 및 410B)는 각각 특정 교차점을 시작으로 비행 경로를 결정하면서 비행을 한다. 무인 비행체(410A 및 410B)는 도 3 내지 도 5에서 설명한 알고리즘을 이용하여 비행 경로를 결정한다. 도 7에서 점선 화살표는 무인 비행체(410A 및 410B)가 비행한 경로를 나타낸다.
각자 비행하던 무인 비행체(410A 및 410B)는 교차점(4,5)와 교차점(5,4)에서 조우한다. 통신 가능 반경에 위치한 무인 비행체(410A 및 410B)는 서로 보유한 정보를 교환한다. 무인 비행체(410A 및 410B)는 다양한 방식의 무선 통신을 이용하여 정보를 교환할 수 있다. 무인 비행체(410A 및 410B)는 향후 비행 경로를 결정하기 위한 정보를 교환한다. 교환하는 정보는 각 무인 비행체가 방문했던 교차점 및 서비스 했던 서비스 지점에 대한 정보일 수 있다. 예컨대, 무인 비행체(410A 및 410B)는 각각 자신이 방문한 교차점의 ID 및 서비스 했던 서비스 지점의 ID를 상대방 무인 비행체에 전달한다.
무인 비행체(410A 및 410B)는 각각 보유한 정보 및 상대방 무인 비행체가 전달한 정보를 이용하여 미방문 교차점을 클러스터링할 수 있다. 경우에 따라서는 무인 비행체(410A 또는 410B) 중 어느 하나가 관심 지역에서 미방문 교차점을 클러스터링하고, 다른 무인 비행체에 클러스터링한 교차점에 대한 정보를 전달할 수도 있다. 무인 비행체(410A 및 410B)가 조우한 시점에 미방문 교차점은 {(0,0), (0,1), (0,2), (0,3), (1,0), (1,1), (1,2), (1,3), (2,0), (2,1), (2,2), (3,0), (3,1), (3,2), (4,0), (4,1), (4,2), (5,0), (5,1), (5,2), (4,6), (4,7), (4,8), (4,9), (5,6), (5,7), (5,8), (5,9), (6,6), (6,7), (6,8), (6,9), (7,5), (7,6), (7,7), (7,8), (7,9), (8,5), (8,6), (8,7), (8,8), (8,9), (9,5), (9,6), (9,7), (9,8), (9,9)}라고 가정한다.
무인 비행체(410A 및/또는 410B)는 미방문 교차점을 2개의 클러스터로 구분한다. 무인 비행체(410A 및/또는 410B)는 전술한 다양한 클러스터링 기법을 사용하여 미방문 교차점을 클러스터링할 수 있다. 도 7에서 무인 비행체(410A 및/또는 410B)는 미방문 교차점을 2개의 부분 관심 지역 A1 및 A2로 구분하였다. 무인 비행체(410A 또는 410B) 중 어느 하나가 미방문 교차점을 클러스터링한 경우, 클러스터링한 결과를 다른 무인 비행체에 무선 통신으로 전달한다.
무인 비행체(410A 및 410B)는 각각 자신의 현재 위치에서 가까운 부분 관심 지역을 담당한다. (1) 무인 비행체(410A)는 부분 관심 지역 A1을 담당한다. 이후 무인 비행체(410A)는 부분 관심 지역 A1에 속한 교차점 {(0,0), (0,1), (0,2), (0,3), (1,0), (1,1), (1,2), (1,3), (2,0), (2,1), (2,2), (3,0), (3,1), (3,2), (4,0), (4,1), (4,2), (5,0), (5,1), (5,2)}만을 대상으로 비행 경로를 결정한다. 무인 비행체(410A)는 도 3 내지 도 5에서 설명한 알고리즘을 이용하여 부분 관심 지역 A1에 대한 비행 경로를 결정한다. (2) 무인 비행체(410B)는 부분 관심 지역 A2을 담당한다. 이후 무인 비행체(410B)는 부분 관심 지역 A1에 속한 교차점 {(5,0), (5,1), (5,2), (4,6), (4,7), (4,8), (4,9), (5,6), (5,7), (5,8), (5,9), (6,6), (6,7), (6,8), (6,9), (7,5), (7,6), (7,7), (7,8), (7,9), (8,5), (8,6), (8,7), (8,8), (8,9), (9,5), (9,6), (9,7), (9,8), (9,9)}만을 대상으로 비행 경로를 결정한다. 무인 비행체(410B)는 도 3 내지 도 5에서 설명한 알고리즘을 이용하여 부분 관심 지역 A2에 대한 비행 경로를 결정한다. 도 7에서 무인 비행체(410A 및 410B)가 조우한 후 비행한 경로를 실선 화살표로 나타냈다.
도 7은 무인 비행체(410A 및 410B)가 각자의 비행 경로를 결정하는 예를 도시하였다. 도 1에서 설명한 바와 같이 제어 서버(150)가 무인 비행체에 대한 비행 경로를 결정할 수 있다. 이 경우 제어 서버(150)는 미방문 교차점에 대한 클러스터링을 수행하고, 복수의 무인 비행체에 대해 각각 담당하는 클러스터에 속한 교차점만을 대상으로 비행 경로를 결정한다.
본 실시례 및 본 명세서에 첨부된 도면은 전술한 기술에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 전술한 기술의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시례는 모두 전술한 기술의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
100 : 비행 경로 결정 시스템
110 : 무인 비행체
110A, 110B : 무인 비행체
150 : 제어 서버
410A, 410B : 무인 비행체

Claims (12)

  1. 경로 결정 장치가 복수의 서비스 지점이 위치한 관심 지역의 위치 정보, 상기 복수의 서비스 지점의 위치 정보 및 상기 복수의 서비스 지점에 대한 기한 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 경로 결정 장치가 상기 관심 지역상의 복수의 교차점 중 무인 비행체가 아직 방문하지 않은 교차점인 후보 지점 중 방문할 타깃 지점을 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 관심 지역은 가상의 격자로 구분되고, 상기 교차점은 상기 격자를 구성하는 직선이 만나는 지점이고, 상기 무인 비행체는 상기 복수의 서비스 지점 중 상기 교차점에서 일정한 기준 반경 내에 있는 적어도 하나의 서비스 지점에 대한 서비스를 수행하고,
    상기 경로 결정 장치는 상기 서비스 지점에 대한 기한 및 현재 위치에서 상기 타깃 지점까지의 이동 시간을 기준으로 상기 타깃 지점을 결정하는 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 경로 결정 장치는 상기 후보 지점 중 상기 적어도 하나의 서비스 지점에 대한 기한과 상기 이동 시간을 합산한 값이 최소가 되는 교차점을 상기 타깃 지점으로 결정하는 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 경로 결정 장치는 상기 적어도 하나의 서비스 지점의 기한과 상기 이동 시간을 합산한 값이 작은 순서를 기준으로 상기 후보 지점 중 복수의 타깃 지점을 결정하고, 상기 복수의 타깃 지점을 방문하는 순서를 결정하는 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 경로 결정 장치는 복수의 후보 지점에 대하여 상기 합산한 값이 동일한 경우, 상기 복수의 후보 지점 중 상기 무인 비행체가 위치하는 현재 위치에서 가장 가까운 교차점 또는 서비스 가능한 지점의 개수를 기준으로 상기 복수의 타깃 지점을 결정하는 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 경로 결정 장치는 복수의 후보 지점을 방문할 수 있는 가능한 복수의 경로 중 경로를 이동하면서 서비스할 수 있는 지점의 개수가 최대이고, 경로 이동 시간은 최소인 경로로 상기 순서를 결정하는 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 경로 결정 장치는 무인 비행체가 상기 복수의 타깃 지점을 방문하는 순서에 따라 처음 방문할 교차점으로 이동하면, 상기 무인 비행체가 아직 방문하지 않은 후보 지점 중 상기 인접한 지점의 기한과 상기 이동 시간을 합산한 값이 작은 순서를 기준으로 상기 처음 방문할 교차점에서 다음 이동할 교차점을 결정하는 단계를 더 포함하는 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법.
  7. 경로 결정 장치가 서비스 대상인 복수의 서비스 지점이 위치한 관심 지역의 위치 정보, 상기 복수의 서비스 지점의 위치 정보 및 상기 복수의 서비스 지점에 대한 기한 정보를 획득하는 단계;
    상기 경로 결정 장치가 상기 관심 지역상의 복수의 교차점 중 복수의 무인 비행체가 아직 방문하지 않은 교차점인 복수의 후보 지점을 복수의 클러스터로 구분하는 단계; 및
    상기 경로 결정 장치가 상기 복수의 무인 비행체 각각에 대하여 상기 복수의 클러스터에 속한 후보 지점 중 현재 위치에서 방문할 타깃 지점을 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 관심 지역은 가상의 격자로 구분되고, 상기 교차점은 상기 격자를 구성하는 직선이 만나는 지점이고, 상기 무인 비행체는 상기 복수의 서비스 지점 중 자신이 담당하는 상기 클러스터에 속한 각 후보 지점에서 일정한 기준 반경 내에 있는 적어도 하나의 인접한 지점에 대한 서비스를 수행하고,
    상기 경로 결정 장치는 상기 복수의 무인 비행체 각각에 대하여 상기 복수의 클러스터 각각에 속한 후보 지점 중 상기 인접한 지점에 대한 기한 및 현재 위치에서 상기 타깃 지점까지의 이동 거리를 기준으로 상기 타깃 지점을 결정하는 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 경로 결정 장치는 상기 복수의 무인 비행체에 대하여 상기 복수의 클러스터에 속한 후보 지점 중 가까운 후보 지점이 속한 클러스터의 후보 지점을 기준으로 상기 타깃 지점을 결정하는 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 경로 결정 장치는 상기 후보 지점 중 상기 적어도 하나의 서비스 지점에 대한 기한과 상기 이동 시간을 합산한 값이 최소가 되는 교차점을 상기 타깃 지점으로 결정하는 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 경로 결정 장치는 상기 적어도 하나의 서비스 지점의 기한과 상기 이동 시간을 합산한 값이 작은 순서를 기준으로 상기 후보 지점 중 복수의 타깃 지점을 결정하고, 상기 복수의 타깃 지점을 방문하는 순서를 결정하는 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 경로 결정 장치는 복수의 후보 지점을 방문할 수 있는 가능한 복수의 경로 중 경로를 이동하면서 서비스할 수 있는 지점의 개수가 최대이고, 경로 이동 시간은 최소인 경로로 상기 순서를 결정하는 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 경로 결정 장치는 복수의 무인 비행체 중 어느 하나의 무인 비행체가 상기 복수의 타깃 지점을 방문하는 순서에 따라 처음 방문할 교차점으로 이동하면, 상기 어느 하나의 무인 비행체가 담당하는 클러스터에 속한 후보 지점 중 상기 인접한 지점의 기한과 상기 이동 시간을 합산한 값이 작은 순서를 기준으로 상기 처음 방문할 교차점에서 다음 이동할 교차점을 결정하는 단계를 더 포함하는 무인 비행체의 비행 경로를 결정하는 방법.
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