KR20190050575A - Flying path searching method for unmanned aerial vehicle - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 무인 항공기의 비행경로 탐색 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 장애물이 경로 상에 위치하는 경우 더욱 짧은 경로로 비행을 할 수 있도록 하는 무인 항공기의 비행경로 탐색 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of searching a flight path of an unmanned airplane, and more particularly, to a method of searching a flight path of an unmanned airplane in which an obstacle is located on a path so that the flight can be performed with a shorter path.
도 1은 무인 항공기의 비행경로 중에 장애물이 포함된 경우의 간략화된 지도의 예시도를 나타낸다.1 shows an example of a simplified map when an obstacle is included in a flight path of an unmanned aerial vehicle.
일반적인 드론과 같은 무인 항공기의 비행경로는, 도 2과 같이 장애물이 있는 경우 A*(에이스타) 알고리즘에 따르면 최단 거리의 경로를 제대로 표시할 수 없어, 무인 항공기는 긴 거리를 비행하게 될 가능성이 크다.As shown in FIG. 2, the flight path of a drone such as a general drone can not correctly display the shortest path according to the A * algorithm when there is an obstacle, and the unmanned airplane is likely to fly a long distance Big.
참고로, 에이스타 알고리즘은 각 꼭짓점 x에 대해 그 꼭짓점을 통과하는 최상의 경로를 추정하는 순위값인 휴리스틱 추정값을 매기는 방법을 쓴다. 이 알고리즘은 이 휴리스틱 추정값의 순서로 꼭짓점을 방문한다. For reference, the algorithm uses a method of assigning a heuristic estimate to each vertex x, which is a rank value that estimates the best path through the vertex. This algorithm visits the vertex in order of this heuristic estimate.
1968년 피터 하트, 닐스 닐슨, 버트램 라팰은 논문에서, A 알고리즘에 대해 발표하였다. 적절한 휴리스틱을 가지고 A 알고리즘을 사용하면 최적화되는 데, 이를 에이스타 알고리즘이라고 불린다.In 1968 Peter Hart, Niels Nielsen, and Bert Ramrapp published a paper on the A algorithm. Using an A algorithm with an appropriate heuristic is optimized, which is called the Aceta algorithm.
아울러, 길찾기 알고리즘은 컴퓨터 자원을 많이 소모하는 단점이 있어, 간단한 알고리즘에 의해 무인 항공기의 비행경로를 제시할 필요가 있다. 또한, 무인 항공기의 경로가 잘못 설정될 경우, 건축물 등의 장애물과 충돌하여 경우에 따라서는 많은 인명 및 경제적 손실을 발생시킬 수도 있다.In addition, there are disadvantages that route algorithm consumes computer resources, so it is necessary to present flight path of UAV by simple algorithm. In addition, if the path of the UAV is erroneously set, it may collide with an obstacle such as a building, resulting in a lot of human life and economic loss.
본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 과제를 해결하는 데 목적이 있는 발명으로서, 간단한 알고리즘에 의해 에이스타 알고리즘 등의 기존 길찾기 알고리즘에서 탐색한 경로를 최적화할 수 있는 무인 항공기의 비행경로 탐색 방법을 제공하는 것에 그 목적이 있다.An object of the present invention is to provide a method of searching a flight path of an unmanned airplane capable of optimizing a route searched by an existing route search algorithm such as an ATIA algorithm by a simple algorithm The purpose is to do.
본 발명의 무인 항공기의 비행경로 탐색 방법은, (a) 상기 무인 항공기의 출발점과 목표점이 포함된 지도 데이터 또는 모델링 데이터를 입력받는 단계; (b) 상기 지도 데이터 또는 모델링 데이터를 동일한 크기의 다수의 셀로 분할하는 단계; (c) 상기 출발점으로부터 다수의 셀을 경유하여 상기 목표점에 도착하는 1차 경로를 탐색하는 단계; 및 (d) 상기 1차 경로를 이용하여, 상기 출발점으로부터 다수의 셀을 경유하여 상기 목표점에 도착하는 2차 경로를 탐색하는 단계;를 포함한다.The method includes: (a) receiving map data or modeling data including a start point and a target point of the unmanned airplane; (b) dividing the map data or modeling data into a plurality of cells of equal size; (c) searching for a primary path from the starting point to the target point via a plurality of cells; And (d) using the primary path to search for a secondary path arriving at the target via the plurality of cells from the starting point.
아울러, 상기 (d) 단계는, (d-1) 상기 출발점의 셀, 상기 목표점의 셀 및 상기 1차 경로에서 경유하는 다수의 셀 중 경로가 꺾이는 곳에 있는 셀이 있다면 해당 셀에 경로 순서대로 번호를 부여하는 단계; (d-2) 번호가 부여된 셀들을 이용하여, 2개의 번호로 이루어진 조합을 원소로 하는 집합을 생성하는 단계; (d-3) 상기 집합이 공집합인지 여부를 판단하는 단계; (d-4) 상기 (d-3) 단계의 판단 결과 상기 집합이 공집합이 아니라면, 2개의 번호의 차이가 가장 큰 원소를 선정하되, 2개의 번호의 차이가 가장 큰 원소가 다수인 경우에는 2개의 번호 중 최소값이 가장 작은 원소를 선정하는 단계; 및 (d-5) 상기 (d-4) 단계에서 선정된 원소에 포함된 2개의 번호 사이의 직선 경로를 탐색하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. The step (d) may further comprise the steps of: (d-1) if there is a cell at the starting point of the cell, the target cell, and a plurality of cells passing through the primary path, ; (d-2) generating a set with two numbered combinations as elements, using numbered cells; (d-3) determining whether the set is an empty set; (d-4) If the set is not an empty set as a result of the judgment in the step (d-3), the element having the largest difference between the two numbers is selected. Selecting the element having the smallest minimum value among the numbers of the elements; And (d-5) searching for a linear path between two numbers included in the element selected in the step (d-4).
또한, 상기 (d) 단계는, (d-6) 상기 (d-5) 단계에서 탐색한 직선 경로에 장애물의 존재 여부를 판단하는 단계; 및 (d-7) 상기 (d-6) 단계의 판단 결과 장애물이 존재하는 경우, 상기 (d-4) 단계에서 선정된 원소를 상기 집합으로부터 제거하는 단계;를 더 포함하되, 상기 (d-7) 단계의 완료 후, 상기 (d-3) 단계로 이동하는 것이 바람직하다. 아울러, 상기 (d) 단계는, (d-8) 상기 (d-6) 단계의 판단 결과 장애물이 존재하지 않는 경우, 상기 (d-4) 단계에서 선정된 원소에 포함된 2개의 번호 사이의 상기 1차 경로를 삭제하고, 상기 (d-4) 단계에서 선정된 원소에 포함된 2개의 번호 사이를 연결하여 새 경로를 추가하고, 추가된 새 경로 사이에 포함된 번호를 포함하는 원소가 있는 경우 해당 원소를 상기 집합으로부터 제거하는 단계;를 더 포함하되, 상기 (d-8) 단계의 완료 후, 상기 (d-7) 단계로 이동하는 것을 특징으로 한다.The step (d) may further include: (d-6) determining whether or not an obstacle exists in the straight path detected in step (d-5); And (d-7) removing an element selected in the step (d-4) from the set when an obstacle exists as a result of the determining in the step (d-6) After the completion of step (7), it is preferable to move to step (d-3). The step (d) may further comprise: (d-8) if there is no obstacle as a result of the determining in the step (d-6), determining that there is no obstacle between the two numbers included in the element selected in the step The primary path is deleted, a new path is added by connecting two numbers included in the element selected in the step (d-4), and an element including a number included in the added new path is added And removing the element from the set, wherein after the completion of the step (d-8), the step (d-7) is performed.
바람직하게는, 상기 (d-3) 단계의 판단 결과 상기 집합이 공집합이라면 경로 탐색을 종료하는 것을 특징으로 한다.Preferably, if the set is an empty set as a result of the determination in the step (d-3), the path search is terminated.
또한, 상기 (c) 단계는, 에이스타 알고리즘을 이용할 수 있다.In the step (c), an algorithm may be used.
본 발명의 무인 항공기의 비행경로 탐색 방법에 따르면, 간단한 알고리즘에 의해 에이스타 알고리즘 등의 기존 길찾기 알고리즘에서 탐색한 경로를 최적화할 수 있다.According to the flight path searching method of the UAV of the present invention, it is possible to optimize the route searched in the existing route search algorithm such as the AceTa algorithm by a simple algorithm.
도 1은 무인 항공기의 비행경로 중에 장애물이 포함된 경우의 간략화된 지도의 예시도.
도 2는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 무인 항공기 시스템의 구성도
도 3은 발명의 바람직한 일실시에에 따른 무인 항공기의 비행경로 탐색 법의 흐름도.
도 4는 에이스타 알고리즘에 의한 1차 경로 탐색 결과 예시도.
도 5는 S40 단계의 흐름도.
도 6는 도 4의 1차 탐색 경로에 대해 S40 단계를 적용한 결과 예시도.FIG. 1 is an illustration of a simplified map when an obstacle is included in the flight path of the unmanned aerial vehicle. FIG.
FIG. 2 is a block diagram of an unmanned aerial vehicle system according to a preferred embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of searching a flight path of a UAV according to a preferred embodiment of the present invention. FIG.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a primary path search result by an Aceh algorithm; FIG.
5 is a flowchart of step S40.
6 is an exemplary diagram illustrating the result of applying step S40 to the primary search path of FIG.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예들에 따른 무인 항공기의 비행경로 탐색 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다. 본 발명의 하기의 실시예들은 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예들로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 해석된다.Hereinafter, a method of searching a flight path of an unmanned aerial vehicle according to embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. It should be understood that the following embodiments of the present invention are only for embodying the present invention and do not limit or limit the scope of the present invention. It will be understood by those of ordinary skill in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention as defined by the following claims.
먼저, 도 2는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 무인 항공기 시스템(100)의 구성도를 나타낸다.2 is a block diagram of an unmanned
도 2로부터 알 수 있는 바와 같이 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 무인 항공기 시스템(100)은, 무인 항공기(10), 서버(20) 및 사용자 단말기(30)를 포함하여 구성된다.2, the unmanned
사용자 단말기(30)는 서버(20)를 통해 비행 출발점 및 목표점 정보를 무인 항공기(10)로 송신하거나, 무인 항공기(10)로 직접 비행 출발점 및 목표점 정보를 송신할 수 있다.The
비행 출발점 및 목표점 정보를 수신한 무인 항공기(10)는, 서버(20)로부터 출발점과 목표점이 포함된 지도 데이터 또는 모델링 데이터를 수신하여, 비행경로 탐색을 직접 실시하거나, 서버(20)에 의해 탐색된 비행경로를 수신할 수도 있다.The
또는, 사용자 단말기(30)에 의해 탐색된 비행경로를 무인 항공기(10)가 서버(20)를 통해 또는 직접 수신할 수 있다.Alternatively, the flight path searched by the
즉, 무인 항공기(10)의 비행경로 탐색은, 무인 항공기(10), 서버(20) 또는 사용자 단말기(30) 중 적어도 하나에 의해 실시될 수 있다. 구체적으로 무인 항공기(10), 서버(20) 또는 사용자 단말기(30)는, 비행경로의 탐색을 위해 소프트웨어 프로그램의 실시가 가능한 MCU, MPU, CPU, DSP와 같은 프로세서를 포함할 필요가 있을 것이다.That is, the flight path search of the
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시에에 따른 무인 항공기(10)의 비행경로 탐색 방법의 흐름도를 나타낸다. FIG. 3 shows a flowchart of a method of searching a flight path of the
도 3으로부터 알 수 있는 바와 같이, 본 발명의 바람직한 일실시에에 따른 무인 항공기(10)의 비행경로 탐색 방법은, 무인 항공기(10)의 출발점과 목표점이 포함된 지도 데이터 또는 모델링 데이터를 입력받는 단계(S10), S10 단계의 지도 데이터 또는 모델링 데이터를 상면도 상에서 동일한 크기의 다수의 셀로 분할하는 단계(S20), 출발점으로부터 다수의 셀을 경유하여 목표점에 도착하는 1차 경로를 탐색하는 단계(S30), 및 S30 단계에서 탐색된 1차 경로를 이용하여, 출발점으로부터 다수의 셀을 경유하여 목표점에 도착하는 2차 경로를 탐색하는 단계(S40)를 포함한다.3, the method for searching a flight path of the
S30 단계는, 에이스타 알고리즘을 이용할 수 있다. 에이스타 알고리즘은 일반적으로 가장 널리 사용되어지는 길찾기 알고리즘이다.In step S30, an Aceh algorithm can be used. The AceTa algorithm is the most commonly used pathfinding algorithm in general.
도 4는 에이스타 알고리즘에 의한 1차 경로 탐색 결과 예시도를 나타낸다.4 shows an example of a primary path search result obtained by the AceT algorithm.
도 4로부터 알 수 있는 바와 같이, 1차 경로 탐색 결과에 따르면 출발점과 목표점 사이에 장애물이 있는 경우, 45도 각도로 꺾어지는 형태의 경로만이 탐색되어 최단 경로의 탐색에는 어려움이 있다.As can be seen from FIG. 4, when there is an obstacle between the starting point and the target point according to the results of the first-order path search, only a path bent at an angle of 45 degrees is searched and it is difficult to search the shortest path.
따라서, 본 발명에서는 S40 단계에 의해 S30 단계에서 탐색된 1차 경로를 보완하는 것에 특징이 있다.Therefore, the present invention is characterized in that the primary path searched in step S30 is supplemented by step S40.
도 5는 S40 단계의 흐름도를 나타낸다.5 shows a flowchart of step S40.
도 5로부터 알 수 있는 바와 같이 S40 단계는, 출발점의 셀, 목표점의 셀 및 1차 경로에서 경유하는 다수의 셀 중 경로가 꺾이는 곳에 있는 셀이 있다면 해당 셀에 경로 순서대로 번호를 부여하는 단계(S41) 및 S41 단계에서 번호가 부여된 셀들을 이용하여, 2개의 번호로 이루어진 조합을 원소로 하는 집합(S)을 생성하는 단계(S42)를 포함한다. 단, S42 단계에서, 출발점의 셀 번호 및 목표점의 셀 번호에 의한 조합은 제외하는 것이 바람직하다.As can be seen from FIG. 5, in step S40, if there are cells in the path where the path is broken, among the plurality of cells passing through the starting point cell, the target point cell, and the primary path, S41) and generating a set S having two numbers as a combination of the elements using the cells numbered in the step S41 (S42). However, in step S42, the combination of the cell number of the starting point and the cell number of the target point is preferably excluded.
아울러 S40 단계는, 집합(S)이 공집합인지 여부를 판단하는 단계(S43), S43 단계의 판단 결과 집합(S)이 공집합이 아니라면, 2개의 번호의 차이가 가장 큰 원소를 선정하되, 2개의 번호의 차이가 가장 큰 원소가 다수인 경우에는 2개의 번호 중 최소값이 가장 작은 원소를 선정하는 단계(S44), S44 단계에서 선정된 원소에 포함된 2개의 번호 사이의 직선 경로를 탐색하는 단계(S45) 및 S45 단계에서 탐색한 직선 경로에 장애물의 존재 여부를 판단하는 단계(S46)를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In step S40, it is determined whether or not the set S is an empty set. In step S43, if the set S is not an empty set, elements having the largest difference between the two numbers are selected. (S44) of selecting the element having the smallest minimum value among the two numbers when there are a plurality of elements having the largest difference between the numbers, and searching a straight line between the two numbers included in the selected element in the step S44 S45) and determining whether or not an obstacle exists in the straight path detected in step S45 (step S46).
또한, S40 단계는, S46 단계의 판단 결과 장애물이 존재하는 경우, S44 단계에서 선정된 원소를 집합(S)으로부터 제거하는 단계(S47)를 더 포함하되, S47 단계의 완료 후, S43 단계로 이동하는 것이 바람직하다.If it is determined in step S40 that there is an obstacle, step S47 may include removing the selected element from the set S in step S44. However, after step S47 is completed, step S43 may be performed. .
바람직하게는 S40 단계는, S46 단계의 판단 결과 장애물이 존재하지 않는 경우, S44 단계에서 선정된 원소에 포함된 2개의 번호 사이의 1차 경로를 삭제하고, S44 단계에서 선정된 원소에 포함된 2개의 번호 사이를 연결하여 새 경로를 추가하고, 추가된 새 경로 사이에 포함된 번호를 포함하는 원소가 있는 경우 해당 원소를 집합(S)으로부터 제거하는 단계(S48)를 더 포함하되, S48 단계의 완료 후, S47 단계로 이동하는 것을 특징으로 한다. Preferably, if it is determined in step S40 that there is no obstacle, step S40 is to delete the first path between two numbers included in the selected element in step S44, and to delete the second path included in the selected element in step S44 (Step S48) of adding the new path by connecting the numbers of the new paths and removing the element from the set S if there is an element including the number included in the added new path, After completion, the process proceeds to step S47.
아울러, S43 단계의 판단 결과 집합(S)이 공집합이라면 경로 탐색을 종료하게 된다.If it is determined in step S43 that the set S is an empty set, the path search is terminated.
도 6은 도 4의 1차 탐색 경로에 대해 S40 단계를 적용한 결과 예시도를 나타낸다.FIG. 6 shows an exemplary result of applying the step S40 to the primary search path of FIG.
도 6에 의해 S40 단계의 적용에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.The application of step S40 will be described in detail with reference to FIG.
먼저 S41 단계에 의해 출발점의 셀, 목표점의 셀 및 1차 경로에서 경유하는 다수의 셀 중 경로가 꺾이는 곳에 있는 셀이 있다면 해당 셀에 경로 순서대로 번호를 부여하면, 도 6에 표시된 바와 같이, 1, 2, 3, 4, 5와 같이 번호가 부여되게 된다.First, if there are cells in the path where the path of the starting point cell, the target point cell, and the plurality of cells passing through the primary path are bent by the step S41, if the cells are numbered in the order of the paths, , 2, 3, 4, and 5, respectively.
아울러, S42 단계에서 집합(S)는, 다음과 같이 생성되게 된다.In addition, in step S42, the set S is generated as follows.
S= { (1,4) (1,3) (2,5) (2,4) (3,5) }S = {(1,4) (1,3) (2,5) (2,4) (3,5)}
S43 단계에 의해 집합(S)이 공집합인지 여부를 판단해보면, 공집합이 아니므로, S44 단계에서 조합한 숫자의 차가 가장 큰 것인 (1,4)와 (2,5) 중, (1,4)의 최소값이 더 작으므로 (1,4)가 선정되게 된다. If it is determined in step S43 that the set S is an empty set, it is not an empty set. Therefore, among (1,4) and (2,5) ) Is smaller than (1, 4).
아울러, S44 단계에서 선정된 (1,4) 사이의 직선 경로를 S45 단계에 의해 탐색하고, S46 단계의 판단 결과 장애물이 존재하므로, S47 단계에 의해 (1,4)를 집합(S)에서 제거하게 된다.In addition, the straight path between (1, 4) selected in step S44 is searched for in step S45, and since there is an obstacle as a result of the determination in step S46, (1,4) .
이에 따라 집합(S)는 다음과 같이 된다.Thus, the set S is as follows.
S= { (1,3) (2,5) (2,4) (3,5) }S = {(1,3) (2,5) (2,4) (3,5)}
다시 S43 단계에 의해 집합(S)이 공집합인지 여부를 판단하면, 공집합이 아니므로, S44 단계에서 조합한 숫자의 차가 가장 큰 (2,5)를 선정하게 된다. 아울러, S45 단계에서 선정된 (2,5) 사이의 직선 경로를 탐색하고, S46 단계의 판단 결과 장애물이 존재하므로, S47 단계에 의해 (2,5)를 집합(S)에서 제거하게 된다.If it is determined in step S43 that the set S is an empty set, it is not an empty set. Therefore, in step S44, the largest value (2,5) is selected. In addition, the straight path between (2,5) selected in step S45 is searched, and since an obstacle exists as a result of the determination in step S46, (2,5) is removed from the set S by step S47.
이에 따라 집합(S)는 다음과 같이 된다.Thus, the set S is as follows.
S= { (1,3) (2,4) (3,5) }S = {(1,3) (2,4) (3,5)}
다시 S43 단계에 의해 집합(S)이 공집합인지 여부를 판단하면, 공집합이 아니므로, S44 단계에서 조합한 숫자의 차가 가장 크고, 최소값이 더 작은 (1,3)을 선정하게 된다. 아울러, S44 단계에서 선정된 (1,3) 사이의 직선 경로를 S45 단계에 의해 탐색하고, S46 단계의 판단 결과 장애물이 없으므로, S48 단계에 의해 S44 단계에서 선정된 원소 (1,3)에 포함된 2개의 번호 사이의 1차 경로(1→2 및 2→3)를 삭제하고, S44 단계에서 선정된 원소 (1,3)에 포함된 2개의 번호 사이를 연결하여 새 경로를 추가하고, 추가된 새 경로 사이에 포함된 번호 2를 포함하는 원소 (2,4)를 집합(S)으로부터 제거하게 된다.If it is determined in step S43 that the set S is an empty set, it is determined that the difference between the numbers obtained in step S44 is the largest and the minimum value is smaller than (1,3) since the empty set is not empty. In addition, the straight line between (1,3) selected in step S44 is searched for in step S45, and since there is no obstacle as a result of the determination in step S46, it is included in the elements (1,3) selected in step S44 in step S48 (1 → 2 and 2 → 3) between the two numbers, and adds the new path by connecting the two numbers included in the elements (1,3) selected in the step S44, and adds (2, 4) containing the
아울러, S47 단계에 의해 S44 단계에서 선정된 원소 (1,3)를 집합(S)으로부터 제거하게 된다.In step S47, the selected element (1,3) is removed from the set (S) in step S44.
이에 따라 집합(S)는 다음과 같이 된다.Thus, the set S is as follows.
S = { (3,5) }S = {(3,5)}
다시 S43 단계에 의해 집합(S)이 공집합인지 여부를 판단하면, 공집합이 아니므로, S44 단계에서 (3,5)를 선정하게 된다. 아울러, S44 단계에서 선정된 (3,5) 사이의 직선 경로를 S45 단계에 의해 탐색하고, S46 단계의 판단 결과 장애물이 없으므로, S48 단계에 의해 S44 단계에서 선정된 원소 (3,5)에 포함된 2개의 번호 사이의 1차 경로(3→4 및 4→5)를 삭제하게 된다. 아울러, S47 단계에 의해 S44 단계에서 선정된 원소 (3,5)를 집합(S)으로부터 제거하게 된다.If it is determined in step S43 that the set S is an empty set, it is determined that the set S is not an empty set. In addition, the straight line between (3,5) selected in step S44 is searched for in step S45, and since there is no obstacle as a result of the determination in step S46, it is included in the elements (3,5) selected in step S44 in step S48. And deletes the primary paths (3 → 4 and 4 → 5) between the two numbers. In step S47, the selected element (3, 5) is removed from the set (S) in step S44.
이에 따라 집합(S)는 공집합이 되어 종료되게 된다.As a result, the set S is empty and is terminated.
최종적으로, 비행경로는 (1→3→5)가 된다.Finally, the flight path is (1 → 3 → 5).
상술한 바와 같이 본 발명의 무인 항공기(10)의 비행경로 탐색 방법에 따르면, 간단한 알고리즘에 의해 에이스타 알고리즘 등의 기존 길찾기 알고리즘에서 탐색한 경로를 최적화할 수 있음을 알 수 있다.As described above, according to the flight path searching method of the
100 : 무인 항공기 시스템
10 : 무인 항공기
20 : 서버
30 : 사용자 단말기100: Unmanned aerial vehicle system
10: Unmanned aircraft
20: Server
30: User terminal
Claims (7)
(a) 상기 무인 항공기의 출발점과 목표점이 포함된 지도 데이터 또는 모델링 데이터를 입력받는 단계;
(b) 상기 지도 데이터 또는 모델링 데이터를 동일한 크기의 다수의 셀로 분할하는 단계;
(c) 상기 출발점으로부터 다수의 셀을 경유하여 상기 목표점에 도착하는 1차 경로를 탐색하는 단계; 및
(d) 상기 1차 경로를 이용하여, 상기 출발점으로부터 다수의 셀을 경유하여 상기 목표점에 도착하는 2차 경로를 탐색하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인 항공기의 비행경로 탐색 방법.A method for searching a flight path of an unmanned airplane,
(a) receiving map data or modeling data including a start point and a target point of the UAV;
(b) dividing the map data or modeling data into a plurality of cells of equal size;
(c) searching for a primary path from the starting point to the target point via a plurality of cells; And
(d) using the primary path to search for a secondary path that arrives at the target via the plurality of cells from the starting point.
상기 (d) 단계는,
(d-1) 상기 출발점의 셀, 상기 목표점의 셀 및 상기 1차 경로에서 경유하는 다수의 셀 중 경로가 꺾이는 곳에 있는 셀이 있다면 해당 셀에 경로 순서대로 번호를 부여하는 단계; 및
(d-2) 번호가 부여된 셀들을 이용하여, 2개의 번호로 이루어진 조합을 원소로 하는 집합을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인 항공기의 비행경로 탐색 방법.The method according to claim 1,
The step (d)
(d-1) if there are cells at the starting point, at the target point, and at the path where the path passes through among the plurality of cells passing through the primary path, numbering the corresponding cells in a path order; And
(d-2) using the numbered cells to generate a set with two element combinations as elements.
상기 (d) 단계는,
(d-3) 상기 집합이 공집합인지 여부를 판단하는 단계;
(d-4) 상기 (d-3) 단계의 판단 결과 상기 집합이 공집합이 아니라면, 2개의 번호의 차이가 가장 큰 원소를 선정하되, 2개의 번호의 차이가 가장 큰 원소가 다수인 경우에는 2개의 번호 중 최소값이 가장 작은 원소를 선정하는 단계; 및
(d-5) 상기 (d-4) 단계에서 선정된 원소에 포함된 2개의 번호 사이의 직선 경로를 탐색하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무인 항공기의 비행경로 탐색 방법.3. The method of claim 2,
The step (d)
(d-3) determining whether the set is an empty set;
(d-4) If the set is not an empty set as a result of the judgment in the step (d-3), the element having the largest difference between the two numbers is selected. Selecting the element having the smallest minimum value among the numbers of the elements; And
(d-5) searching for a straight-line path between two numbers included in the element selected in the step (d-4).
상기 (d) 단계는,
(d-6) 상기 (d-5) 단계에서 탐색한 직선 경로에 장애물의 존재 여부를 판단하는 단계; 및
(d-7) 상기 (d-6) 단계의 판단 결과 장애물이 존재하는 경우, 상기 (d-4) 단계에서 선정된 원소를 상기 집합으로부터 제거하는 단계;를 더 포함하되,
상기 (d-7) 단계의 완료 후, 상기 (d-3) 단계로 이동하는 것을 특징으로 하는 무인 항공기의 비행경로 탐색 방법.The method of claim 3,
The step (d)
(d-6) determining whether an obstacle is present in the straight path detected in the step (d-5); And
(d-7) removing an element selected in the step (d-4) from the set when the obstacle exists as a result of the determining in the step (d-6)
Wherein the step (d-3) is performed after completion of the step (d-7).
상기 (d) 단계는,
(d-8) 상기 (d-6) 단계의 판단 결과 장애물이 존재하지 않는 경우, 상기 (d-4) 단계에서 선정된 원소에 포함된 2개의 번호 사이의 상기 1차 경로를 삭제하고, 상기 (d-4) 단계에서 선정된 원소에 포함된 2개의 번호 사이를 연결하여 새 경로를 추가하고, 추가된 새 경로 사이에 포함된 번호를 포함하는 원소가 있는 경우 해당 원소를 상기 집합으로부터 제거하는 단계;를 더 포함하되,
상기 (d-8) 단계의 완료 후, 상기 (d-7) 단계로 이동하는 것을 특징으로 하는 무인 항공기의 비행경로 탐색 방법.5. The method of claim 4,
The step (d)
(d-8) if the obstacle does not exist as a result of the determination in step (d-6), deletes the primary path between two numbers included in the element selected in step (d-4) the new path is added by connecting the two numbers included in the selected element in the step (d-4), and if there is an element including the number included between the added new paths, the element is removed from the set Further comprising:
Wherein the step (d-7) is performed after completion of the step (d-8).
상기 (d-3) 단계의 판단 결과 상기 집합이 공집합이라면 경로 탐색을 종료하는 것을 특징으로 하는 무인 항공기의 비행경로 탐색 방법.6. The method according to any one of claims 2 to 5,
And if the set is an empty set as a result of the determination in the step (d-3), the path search is terminated.
상기 (c) 단계는,
에이스타 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 무인 항공기의 비행경로 탐색 방법.
The method according to claim 1,
The step (c)
A method for searching a flight path of an unmanned airplane,
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170146111A KR20190050575A (en) | 2017-11-03 | 2017-11-03 | Flying path searching method for unmanned aerial vehicle |
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KR1020170146111A KR20190050575A (en) | 2017-11-03 | 2017-11-03 | Flying path searching method for unmanned aerial vehicle |
Publications (1)
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KR (1) | KR20190050575A (en) |
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2017
- 2017-11-03 KR KR1020170146111A patent/KR20190050575A/en not_active Application Discontinuation
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