KR20200003897A - 지형 예측 방법, 장치, 시스템 및 무인기 - Google Patents

지형 예측 방법, 장치, 시스템 및 무인기 Download PDF

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춘밍 왕
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에스지 디제이아이 테크놀러지 코., 엘티디
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Abstract

본 발명의 실시예는 지형 예측 방법, 장치, 시스템 및 무인기를 제공하고, 해당 방법은, 회전 과정에서 설정된 각도 구간까지 회전하여 지면에 대해 거리를 측정하여 얻은 복수의 제1 측거 데이터를 얻은 후, 복수의 제1 측거 데이터에 따라 지면의 경사도, 완전성과 같은 지형 매개변수를 확정한다. 각각의 제1 측거 데이터는 레이더가 대응하는 회전각도까지 회전하였을 때 지면 측거 지점과의 거리를 반영했고, 복수의 제1 측거 데이터는 지면의 지형 변화를 반영할 수 있으므로, 이를 바탕으로 지면의 경사도, 완전성 등을 예측할 수 있다. 본 실시예는 레이더를 통해 측거 데이터를 얻으며, 레이더는 지면과 직접 접촉할 필요가 없으므로, 직접 접촉에 의해 발생되는 노이즈 간섭을 피할 수 있어, 본 실시예는 지면의 지형에 대한 예측 정확도가 더 높다.

Description

지형 예측 방법, 장치, 시스템 및 무인기
본 발명의 실시예는 무인기 기술에 관한 것으로, 특히 지형 예측 방법, 장치, 시스템 및 무인기에 관한 것이다.
현재 무인기는 다양한 시나리오에 적용될 수 있고, 농업 산업을 예로 들면, 무인기는 경작, 종자와 농약 살포 및 농작물 수확이 가능하여, 농업 분야에 큰 혜택을 줬다. 이러한 작업 시나리오에서, 무인기는 대부분 지면 근접 비행을 해야 하고, 언덕을 오를 때 실수로 지면과 부딪히는 것을 방지해야 한다. GPS(Global Positioning System) 및 관성 측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU)의 데이터를 기반으로, 비교적 평평한 지면에서, 무인기는 상기 작업을 원활하게 완성할 수 있고, 울퉁불퉁한 지형에서, 무인기는 사전에 동작 조절을 진행하여 상승, 하강, 감속, 브레이크 등 조작을 진행함으로써, 지면 근접 비행 심지어 동일한 고도 비행을 실현하며, 이렇게 해야만 무인기가 상기 작업을 더 잘 수행할 수 있다. 따라서, 무인기는 먼저 그 작업 대상 지면의 지형을 예측해야 한다. 종래 기술에서, 일반적으로 차량을 운전하여 지면을 통행하면서, 통행 과정에서 차량과 지면의 접촉에 의해 가속도의 상대적 변화가 일어나면, 가속도의 변화량에 따라 지면의 지형을 추정한다. 그러나, 차량과 지면 사이의 접촉은 고주파 노이즈를 발생시켜, 가속도의 변화량에 영향을 미치며 결과적으로 지형 예측의 정확도에 영향을 미친다.
본 발명의 실시예는 지형 예측의 정확도를 높이기 위한 지형 예측 방법, 장치, 시스템 및 무인기를 제공한다.
제1 측면에서, 본 발명의 실시예는
레이더가 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정하여 얻은 N개의 제1 측거 데이터를 얻는 단계, 상기 N개의 제1 측거 데이터는 상기 레이더의 회전각도가 설정된 각도 구간에 있을 때 얻은 것이고, 상기 N은 1보다 큰 정수임;
상기 N개의 제1 측거 데이터에 따라 상기 지면의 지형 매개변수를 확정하는 단계, 상기 지형 매개변수는 경사도, 평탄도 중 하나 이상을 포함함;를 포함하는 지형 예측 방법을 제공한다.
제2 측면에서, 본 발명의 실시예는 메모리 및 프로세서를 포함하는 지형 예측 장치를 제공하며,
상기 메모리는 프로그램 코드를 저장하고,
상기 프로세서는, 상기 프로그램 코드를 호출하고, 프로그램 코드가 실행되면,
레이더가 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정하여 얻은 N개의 제1 측거 데이터를 얻는 조작을 실행하며, 상기 N개의 제1 측거 데이터는 상기 레이더의 회전각도가 설정된 각도 구간에 있을 때 얻은 것이고, 상기 N은 1보다 큰 정수이며,
상기 N개의 제1 측거 데이터에 따라 상기 지면의 지형 매개변수를 확정하는 조작을 실행하며, 상기 지형 매개변수는 경사도, 평탄도 중 하나 이상을 포함한다.
제3 측면에서, 본 발명의 실시예는 레이더 및 지형 예측 장치를 포함하는 무인기를 제공하며,
상기 지형 예측 장치는 상기 레이더와 통신 연결되고,
상기 지형 예측 장치는 제2 측면에서의 본 발명의 실시예에 따른 지형 예측 장치이다.
제4 측면에서, 본 발명의 실시예는 무인기 및 제어 단말을 포함하는 지형 예측 시스템을 제공하며, 상기 무인기는 상기 제어 단말과 통신 연결되고, 상기 제어 단말은 상기 무인기를 제어하고,
상기 무인기 상에는 레이더가 탑재되고, 상기 제어 단말은 제2 측면에서의 본 발명의 실시예에 따른 지형 예측 장치를 포함한다.
제5 측면에서, 본 발명의 실시예는 메모리 및 프로세서를 포함하는 칩을 제공하며,
상기 메모리는 프로그램 코드를 저장하고,
상기 프로세서는 상기 프로그램 코드를 호출하고, 프로그램 코드가 실행되면,
레이더가 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정하여 얻은 N개의 제1 측거 데이터를 얻는 조작을 실행하며, 상기 N개의 제1 측거 데이터는 상기 레이더의 회전각도가 설정된 각도 구간에 있을 때 얻은 것이고, 상기 N은 1보다 큰 정수이며,
상기 N개의 제1 측거 데이터에 따라 상기 지면의 지형 매개변수를 확정하는 조작을 실행하며, 상기 지형 매개변수는 경사도, 평탄도 중 하나 이상을 포함한다.
제6 측면에서, 본 발명의 실시예는 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있고, 상기 컴퓨터 프로그램이 실행되면, 제1 측면에서의 본 발명의 실시예에 따른 지형 예측 방법을 실현하는 판독 가능 저장 매체를 제공한다.
본 발명의 실시예에서 제공하는 지형 예측 방법, 장치, 시스템 및 무인기는, 회전 과정에서 설정된 각도 구간까지 회전하여 지면에 대해 거리를 측정하여 얻은 복수의 제1 측거 데이터를 얻은 후, 복수의 제1 측거 데이터에 따라 지면의 경사도, 완전성과 같은 지형 매개변수를 확정한다. 각각의 제1 측거 데이터는 레이더가 대응하는 회전각도까지 회전하였을 때 지면 측거 지점과의 거리를 반영하였고, 복수의 제1 측거 데이터는 지면의 지형 변화를 반영할 수 있으므로, 이를 토대로 지면의 경사도, 완전성 등을 예측할 수 있다. 본 실시예는 레이더를 통해 측거 데이터를 얻으며, 레이더는 지면과 직접 접촉할 필요가 없으므로, 직접 접촉에 의해 발생되는 노이즈 간섭을 피할 수 있어, 본 실시예는 지면의 지형에 대한 예측 정확도가 더 높다.
본 발명의 실시예 또는 종래 기술의 기술방안을 보다 명확하게 설명하기 위해, 이하에서는 실시예 또는 종래 기술의 설명에 사용될 도면에 대해 간단히 소개할 것이며, 분명한 것은, 하기 설명에서의 도면은 본 발명의 일부 실시예이며, 당업자는 창조적인 노동이 없이도 이러한 도면에 따라 다른 도면을 얻을 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 농업용 무인기(100)의 개략적인 구조도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에서 제공한 지형 예측 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에서 제공한 레이더로 거리를 측정하는 하나의 개략도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에서 제공한 지형 예측 장치의 구조 개략도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에서 제공한 무인기의 구조 개략도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에서 제공한 지형 예측 시스템의 구조 개략도이다.
본 발명의 실시예의 목적, 기술방안 및 장점을 보다 명확하게 설명하기 위해, 이하에서는 본 발명의 실시예 중의 도면을 결합하여, 본 발명의 실시예 중의 기술방안에 대해 명확하고, 완전하게 설명할 것이며, 분명한 것은, 설명되는 실시예는 본 발명의 일부 실시예이며, 모든 실시예가 아니다. 본 발명의 실시예를 기초로, 당업자가 창조적인 노동이 없이 얻은 모든 기타 실시예는 모두 본 발명의 보호 범위 내에 속한다.
본 발명의 실시예는 지형 예측 방법, 장치, 시스템 및 무인기를 제공했다. 무인기는 회전익 항공기(rotorcraft) 등 농업용 무인기일 수 있다. 예를 들어, 복수의 추진 장치에 의해 공기를 통해 추진되는 멀티 회전익 항공기일 수 있으나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 농업용 무인기(100)의 개략적인 구조도이다. 본 실시예는 회전익 드론을 예로 들어 설명한다.
농업용 무인기(100)는 동력 시스템, 비행 제어 시스템 및 프레임을 포함할 수 있다. 농업용 무인기(100)는 제어 단말과 무선 통신을 진행할 수 있고, 상기 제어 단말은 농업용 무인기의 비행 정보 등을 표시할 수 있으며, 제어 단말은 무선으로 농업용 무인기(100)와 통신할 수 있고, 농업용 무인기(100)의 원격 조종에 사용된다.
여기서, 프레임은 바디(110) 및 스탠드(120)(랜딩 기어라고도 칭함)를 포함할 수 있다. 바디(110)는 중심 프레임(111) 및 중심 프레임(111)과 연결되는 하나 이상의 암(112)을 포함할 수 있고, 하나 이상의 암(112)은 중심 프레임으로부터 방사상으로 연장된다. 스탠드(120)는 바디(110)와 연결되어 농업용 무인기(100)가 착륙할 때 지지작용을 일으키고, 또한 스탠드(120) 사이에는 약액 또는 물을 저장하기 위한 액체 저장 탱크(130)가 더 탑재되어 있으며, 암(112)의 단부에는 노즐(140)이 더 탑재되어 있고, 액체 저장 탱크(130) 내의 액체는 펌프에 의해 노즐(140)로 펌핑되어, 노즐(140)로부터 분출된다.
동력 시스템은 하나 이상의 ESC(Electronic Speed Control), 하나 이상의 프로펠러(150) 및 하나 이상의 프로펠러(150)와 대응하는 하나 이상의 모터(160)를 포함하고, 모터(160)는 ESC와 프로펠러(150) 사이에 연결되고, 모터(160) 및 프로펠러(150)는 농업용 무인기(100)의 암(112)에 설치되고, ESC는 비행 제어 시스템에 의해 생성되는 구동 신호를 수신하여, 구동 신호에 따라 모터에 구동 전류를 제공함으로써, 모터(160)의 회전 속도를 제어한다. 모터(160)는 프로펠러(150)를 회전 구동시켜, 농업용 무인기(100)의 비행에 동력을 공급하고, 상기 동력은 농업용 무인기(100)가 하나 이상의 자유도 운동을 실현할 수 있게 한다. 일부 실시예에서, 농업용 무인기(100)는 하나 이상의 회전축을 중심으로 회전할 수 있다. 예를 들면, 상기 회전축은 롤축, 요축 및 피치축을 포함할 수 있다. 모터(160)는 DC 모터일 수도 있고, AC 모터일 수도 있음을 이해해야 한다. 또한, 모터(160)는 브러시 모터일 수도 있고, 브러시리스 모터일 수도 있다.
비행 제어 시스템은 비행 제어기 및 감지 시스템을 포함할 수 있다. 감지 시스템은 드론의 자세 정보, 즉 공간에서의 농업용 무인기(100)의 위치 정보와 상태 정보, 예를 들면 3D 위치, 3D 각도, 3D 속도, 3D 가속 및 3D 각속도 등을 측정한다. 감지 시스템은 예를 들어, 자이로 스코프, 초음파 센서, 전자 컴퍼스, 측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 비전 센서, 글로벌 위성항법 시스템 및 기압계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 글로벌 위성항법 시스템은 GPS(Global Positioning System)일 수 있다. 비행 제어기는 농업용 무인기(100)의 비행을 제어한다. 예를 들면, 감지 시스템에 의해 측정된 자세 정보에 따라 농업용 무인기(100)의 비행을 제어할 수 있다. 비행 제어기는 사전에 프로그래밍된 프로그램 명령에 따라 농업용 무인기(100)를 제어하거나, 제어 단말로부터의 하나 이상의 제어 명령에 응답하여 농업용 무인기(100)를 제어할 수도 있음을 이해해야 한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 농업용 무인기의 스탠드(120) 상에는 레이더(170)를 더 탑재할 수 있으며, 상기 레이더(170)는 회전 레이더이고, 상기 레이더(170)는 거리를 측정할 수 있으나, 거리를 측정하는 것에 한정되지 않는다.
상술한, 농업용 무인기의 각 구성부분에 대한 명칭은 식별을 위한 것일 뿐, 본 발명의 실시예를 한정하기 위한 것은 아님을 이해해야 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에서 제공한 지형 예측 방법의 흐름도이고, 도 2에 도시된 바와 같이, 본 실시예의 방법은,
레이더가 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정하여 얻은 N개의 제1 측거 데이터를 얻는 단계, 상기 N개의 제1 측거 데이터는 상기 레이더의 회전각도가 설정된 각도 구간에 있을 때 얻은 것임(S201);
상기 N개의 제1 측거 데이터에 따라 상기 지면의 지형 매개변수를 확정하는 단계, 상기 지형 매개변수는 경사도, 평탄도 중 하나 이상을 포함함(S202);를 포함한다.
본 실시예에서, 레이더를 통해 지면에 대해 거리를 측정하여, 상기 레이더의 지면으로부터의 거리를 얻을 수 있으며, 레이더는 회전할 수 있고, 레이더가 서로 다른 각도로 회전 시, 레이더가 지면에 대해 거리를 측정하는 측거 지점도 다르므로, 레이더에 의해 검출된 지면으로부터의 거리도 다를 수 있으며, 도 3에 도시된 바와 같다. 본 실시예에서 레이더는 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정할 때, 회전각도가 설정된 각도 구간에 있도록 회전하고, 획득한 복수의 제1 측거 데이터의 경우, 여기서 제1 측거 데이터를 N개라고 하며, N은 2 이상의 정수이다. 각각의 제1 측거 데이터는 레이더가 대응하는 회전각도까지 회전했을 때 지면과의 거리를 반영했고, 동일한 측거 지점의 경우, 상기 측거 지점이 위치한 지면이 높으면, 레이더와 지면의 거리가 낮고, 상기 측거 지점이 위치한 지면이 낮으면, 레이더와 지면의 거리가 크다. 예를 들면, 지면의 한 부분은 높고 한 부분은 낮으면, 지면의 평탄도가 낮다는 것을 설명한다. 동일한 복수의 측거 지점의 경우, 레이더와 지면의 거리가 모두 작으면, 상기 복수의 측거 지점이 위치한 지면의 경사도가 높다는 것을 설명하고, 레이더와 지면의 거리가 모두 크면, 상기 복수의 측거 지점이 위치한 지면의 경사도가 낮다는 것을 설명한다. 지면은 하나의 면이고, 복수의 지점이 하나의 면을 확정할 수 있으므로, 본 실시예에서 복수의 측거 지점에 따라 얻은 복수의 제1 측거 데이터는, 지면의 지형 매개변수를 확정할 수 있고, 상기 지형 매개변수는 지면의 경사도, 지면의 평탄도를 포함한다.
예를 들면, 상기 설정된 각도 구간이 60도 내지 120도이면, 대응되게 레이더의 바로 아래쪽 지면의 지형 매개변수를 확정할 수 있고, 상기 설정된 각도 구간이 -30도 내지 30도이면, 대응되게 레이더의 앞쪽 지면의 지형 매개변수를 확정할 수 있고, 상기 설정된 각도 구간이 150도 내지 210도이면, 대응되게 레이더의 뒤쪽 지면의 지형 매개변수를 확정할 수 있다. 설명드릴 것은, 이는 예시로 설명하기 위한 것일 뿐, 본 실시예를 한정하기 위한 것은 아니며, 상기 설정된 각도 구간은 실제 필요에 따라 설정할 수 있다. 본 실시예의 설정된 각도 구간이 60도 내지 120도이면, 본 실시예에서 레이더는 회전각도가 60도일 때 지면에 대해 거리를 측정하여 제1 측거 데이터를 얻고, 60.6도일 때 지면에 대해 거리를 측정하여 제1 측거 데이터를 얻으며, 61.2도일 때 지면에 대해 거리를 측정하여 제1 측거 데이터를 얻고, 61.8도일 때 지면에 대해 거리를 측정하여 제1 측거 데이터를 얻을 수 있으며, 이와 같은 방식으로 유추할 수 있으므로 설명을 생략한다.
본 실시예에서, 회전 과정에서 설정된 각도 구간까지 회전하여 지면에 대해 거리를 측정하여 얻은 복수의 제1 측거 데이터를 얻어, 복수의 제1 측거 데이터에 따라 지면의 경사도, 완전성과 같은 지형 매개변수를 확정한다. 각각의 제1 측거 데이터는 레이더가 대응하는 회전각도까지 회전하였을 때 지면 측거 지점과의 거리를 반영했고, 복수의 제1 측거 데이터는 지면의 지형 변화를 반영할 수 있으므로, 이를 바탕으로 지면의 경사도, 완전성 등을 예측할 수 있다. 본 실시예는 레이더를 통해 측거 데이터를 얻으며, 레이더는 지면과 직접 접촉할 필요가 없으므로, 직접 접촉에 의해 발생되는 노이즈 간섭을 피할 수 있어, 본 실시예는 지면의 지형에 대한 예측 정확도가 더 높다.
여기서, 각각의 제1 측거 데이터는 지면 측거 지점으로부터 상기 레이더까지의 수평 거리 및 지면 측거 지점으로부터 상기 레이더까지의 수직 거리를 포함한다. 레이더의 회전각도가 다르기 때문에, 레이더의 신호 발송 방향이 다르고, 이로 인해 지면 측거 지점이 달라지므로, 지면 측거 지점은 레이더의 회전각도에 따라 달라진다. 본 실시예에서 레이더와 지면 측거 지점 사이의 거리 값이 동일하지만, 지면의 지형이 다르므로, 후속되는 지형 예측이 정확하지 않은 상황이 발생하는 것을 방지하기 위해, 본 실시예의 제1 측거 데이터는 상술한 수평 거리와 수직 거리를 포함하고, 상술한 수평 거리 및 수직 거리는 레이더와 지면 측거 지점 사이의 거리 및 상기 지면 측거 지점과 대응하는 레이더의 회전각도에 따라 얻을 수 있다. 예를 들면, 동일한 레이더와 지면 측거 지점 사이의 거리는, 지면 측거 지점으로부터 레이더까지의 수평 거리가 크고 수직 거리가 작을 수록, 지면의 경사도가 더 높은 것으로 판단할 수 있고, 지면 측거 지점으로부터 레이더의 수평 거리가 작고 수직 거리가 클 수록, 지면의 경사도가 더 낮은 것으로 판단할 수 있다.
일부 실시예에서, 상기 단계(S201)의 가능한 구현예에서, 아래와 같은 단계(A) 및 단계(B)를 포함할 수 있다.
단계(A)는, 레이더가 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정한 M개의 제2 측거 데이터를 얻고, 상기 M개의 제2 측거 데이터는 상기 레이더의 회전각도가 설정된 각도 구간에 있을 때 지면에 대해 거리를 측정한 모든 측거 데이터고, 상기 M은 N 이상의 정수이다.
본 실시예에서, 레이더가 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정하고, 또한, 레이더의 회전각도가 설정된 각도 구간 내에 있을 때 얻은 모든 측거 데이터를 얻고, 이러한 측거 데이터를 여기서는 M개의 제2 측거 데이터라고 칭하며, M은 N이상의 정수이다.
일부 실시예에서, 단계(A)의 가능한 구현예는 단계(A1) 및 단계(A2)를 포함할 수 있다.
단계(A1)는 레이더가 한 바퀴 회전하면서 지면에 대해 거리를 측정한 모든 제2 측거 데이터 및 각각의 제2 측거 데이터에 대응하는 상기 레이더의 회전각도를 얻는다.
단계(A2)는 상기 설정된 각도 구간에 따라, 상기 설정된 각도 구간 내에 위치하는 상기 레이더의 회전각도와 대응하는 제2 측거 데이터를 얻어 상기 M개의 제2 측거 데이터로 한다.
본 실시예에서, 레이더가 한 바퀴 회전하면 레이더가 총 360도 회전하는 것과 대응한다. 예를 들면, 레이더가 한 바퀴 회전하면 600개의 광격자에 대응할 경우, 레이더가 0.6도 회전할 때마다 레이더가 하나의 대응하는 광격자로 회전함을 의미하고, 이후 1회 거리 측정을 트리거하며, 이와 같이 600개의 측거 데이터를 얻을 수 있다. 또한, 본 실시예는 각각의 측거 데이터에 대응하는 레이더의 회전각도를 기록하고, 여기서, 레이더의 거리 측정 원리는 종래 기술의 관련 설명을 참조할 수 있으므로 설명을 생략한다. 이후, 설정된 각도 구간에 따라, 레이더의 회전각도가 상기 설정된 각도 구간 내에 위치할 때 대응되게 얻은 제2 측거 데이터를 얻는다. 예를 들면, 설정된 각도 구간이 60-120도이면, 60, 60.6, 61.2, ..., 118.8, 119.4 및 120 도에 각각 대응하는 제2 측거 데이터를 선택할 수 있고, 여기서는 총 100개의 제2 측거 데이터를 얻을 수 있으며, M은 100이다.
단계(B)는 상기 M개의 제2 측거 데이터에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 얻는다.
본 실시예에서, 상기 제2 측거 데이터는 레이더가 실제로 거리를 측정하여 얻은 데이터이고, 상기 M개의 제2 측거 데이터를 얻은 후, 상기 M개의 제2 측거 데이터에 따라, 지형 예측을 위한 상기 N개의 제1 측거 데이터를 얻으며, N은 M이하의 정수이다.
일부 실시예에서, 상기 단계(B)의 가능한 구현예는 단계(B1)를 포함할 수 있다.
단계(B1)는, 상기 M개의 제2 측거 데이터 및 유효 거리 측정 조건에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 확정한다. 여기서, 유효 거리 측정 조건은, 설정된 최대 거리 이하 및 설정된 최소 거리 이상이다.
본 실시예에서, 회당 측거 데이터에 대해 유효성을 판단하며, 레이더는 근거리 범위 내에서의 사각 지대 및 가장 먼 측정 거리가 존재하므로, 유효 거리 측정 조건을 설치하며, 상기 유효 거리 측정 조건은 [dmin, dmax]로 표시할 수 있다.
즉, 유효한 제2 측거 데이터는 dmin 이상 및 dmax 이하여야 함을 의미한다. 따라서, 본 실시예는 상기 M개의 제2 측거 데이터 및 유효 거리 측정 조건에 따라 확정된 N개의 제1 측거 데이터를 지면의 지형 예측에 사용함으로써, 측거 데이터의 오차를 방지하여, 지면의 지형 예측 정확도를 향상시킨다.
일부 실시예에서, 단계(B1)의 가능한 구현예는 단계(B11) 및 단계(B12)를 포함할 수 있다.
단계(B11)는 상기 M개의 제2 측거 데이터로부터 상기 유효 거리 측정 조건을 만족하는 제2 측거 데이터를 확정하여 N개의 제2 측거 데이터로 한다.
본 실시예에서, 상기 M개의 제2 측거 데이터에서 설정된 최대 거리 이하 및 설정된 최소 거리 이하인 모든 제2 측거 데이터를 확정하고, 이러한 제2 측거 데이터들을 N개의 제2 측거 데이터로 한다.
단계(B11)는 상기 N개의 제2 측거 데이터에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 확정한다.
본 실시예는 다시 상기 확정된, 유효 거리 측정 조건을 만족하는 N개의 제2 측거 데이터에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 확정한다.
가능한 구현예에서, 상기 N개의 제2 측거 데이터를 상기 N개의 제1 측거 데이터로 확정할 수 있다. 즉, 제1 측거 데이터는 제2 측거 데이터와 동일하다.
다른 가능한 구현예에서, 상기 N개의 제2 측거 데이터에 대해 평활화 처리를 진행하여, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 얻는다. 예를 들면, 제2 측거 데이터에 대응하는 레이더의 회전각도의 순서에 따라 상기 N개의 제2 측거 데이터를 배열하고, 예를 들어 첫 번째 제2 측거 데이터는 60도에 대응하는 제2 측거 데이터(d1)이고, 두 번째 제2 측거 데이터는 60.6도에 대응하는 제2 측거 데이터(d2)이고, 이러한 방식으로 유추한다. 이후, 첫 번째 제2 측거 데이터를 첫 번째 제1 측거 데이터로 확정하고, D1는 d1과 동일하며, N번째 제2 측거 데이터는 N번째 제2 측거 데이터이고, DN은 dN과 동일하며, j-1번째 제2 측거 데이터(예를 들면 dj-1), j번째 제2 측거 데이터(예를 들면 dj), j+1 번째 제2 측거 데이터(예를 들면 dj+1) 등 3개의 평균 값은 상기 j번째 제1 측거 데이터이고, 여기서 상기 j은 2 이상 및 상기 N-1이하인 정수이다. 즉 Dj=[dj-1+dj+dj+1]/3이다.
설명드릴 것은, Dj은 dj및 좌우 인접하는 하나의 제2 측거 테이터 등 3개의 평균값에 한정되지 않고, dj 및 좌우 인접하는 두 개의 제2 측거 테이터의 평균값일 수도 있으며, 대응되게, 첫 번째, 두번째 제1 측거 데이터는 각각 첫 번째, 두번째 제2 측거 데이터와 동일하고, N-1번째, N번째 제1 측거 데이터는 각각 N-1번째, N번째 제2 측거 데이터와 동일하다. 또한, 본 실시예는 좌우 인접하는 3개, 4개 등을 사용할 수도 있고, 방안은 유사하므로, 설명을 생략한다.
또한, 상기 dj는 하나의 값, 즉 레이더와 지면 측거 지점 사이의 거리일 수 있고, 본 실시예는 평활화 처리를 진행한 후, 대응하는 레이더의 회전각도에 따라 대응하는 제1 측거 데이터 중 수평 거리(xj) 및 수직 거리(yj)를 얻는다.
또한, 상기 dj는 2개의 값, 즉 레이더와 지면 측거 지점 사이의 수평 거리 및 수직 거리를 포함할 수 있으며, 본 실시예는 수평 거리에 대해 평활화 처리를 진행하여 제1 측거 데이터 중의 수평 거리를 얻을 수도 있고, 수직 거리에 대해 평활화 처리를 진행하여, 제1 측거 데이터의 수직 거리를 얻을 수도 있다.
일부 실시예에서, 상기 단계(S202)의 가능한 구현예는, 아래와 같은 단계(C) 및 단계(D)를 포함할 수 있다.
단계(C)는, 상기 N개의 제1 측거 데이터에 대해 최소이승법으로 직선 피팅을 진행하여 직선 함수를 얻는다.
여기서, 레이더와 지면 측거 지점의 수평 거리와 관련된, 레이더와 지면 측거 지점의 수직 거리의 직선 함수를 구축하며, 상기 직선 함수는 예를 들어 수학식 1: y=ax+b+e로 표시되는 바와 같으며, 여기서 y는 레이더와 지면 측거 지점의 수직 거리이고, x는 레이더와 지면 측거 지점의 수평 거리이며, 이때 a, b, c는 잠시 알 수 없다. 이후, 상기 N개의 제1 측거 데이터, 상기 직선 함수 및 최소이승법에 따라, 상기 직선 함수 중의 기울기 및 절편을 확정한다. 여기서, N개의 제1 측거 데이터는 이미 알고 있고, 각각의 제1 측거 데이터는 레이더와 대응하는 지면 측거 지점의 수평 거리 및 수직 거리를 포함하고, 해당 N그룹의 x와 y의 알려진 값을 상기 수학식에 대입한 후, 최소이승법으로 상기 직선 함수 중의 기울기(예를 들면 a) 및 절편(예를 들면 b)을 확정한다.
설명드릴 것은, 본 실시예는 상기 최소이승법에 한정되지 않으며, 필터링 방법을 사용할 수도 있다.
단계(D)는, 상기 직선 함수에 따라, 상기 지면의 지형 매개변수를 확정한다.
본 실시예에서, 상기 직선 함수의 기울기에 따라, 지면의 경사도를 확정할 수 있다. 예를 들면, 기울기가 클수록, 지면의 경사도가 크고, 기울기가 작을 수록, 지면의 경사도가 작다. 및/또는, 상기 직선 함수의 기울기 및 절편에 따라, 지면의 평탄도를 확정할 수 있다.
이하에서는 어떻게 상기 N개의 제1 측거 데이터, 상기 직선 함수 및 최소이승법에 따라, 상기 직선 함수 중의 기울기 및 절편을 확정할 것인가에 대해 설명한다.
가능한 구현예에서, 상기 N개의 제1 측거 데이터 및 상기 직선 함수에 따라, 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 상기 직선 함수 중의 잔차를 확정하며, 상기 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차는 상기 직선 함수 중의 기울기와 절편에 관한 함수이다. 예를 들면, e=yi-axi-b, yi는 i번째 제1 측거 데이터 중의 수직 거리이고, xi는 i번째 제1 측거 데이터 중의 수평 거리이다. 이후, 상기 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차 및 상기 잔차의 가중 계수에 따라, 상기 N개의 측거 데이터에 대응하는 상기 잔차의 가중 제곱합을 확정하고, 잔차의 가중 제곱합은 예를 들면 수학식 2:
Figure pct00001
로 표시한 바와 같으며, 여기서, Q는 잔차의 가중 제곱합을 나타내고,
Figure pct00002
는 i번째 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수를 나타내며, n의 값은 N의 값과 동일하다.
본 실시예에서, 상기 잔차의 가중 제곱합에 따라, 상기 직선 함수의 기울기의 값 및 절편의 값을 확정한다. 구체적으로, 상기 기울기에 대한 상기 잔차의 가중 제곱합의 1차 도함수는 제1 설정 값과 동일하고, 상기 절편에 대한 상기 잔차의 가중 제곱합의 1차 도함수는 제2 설정 값과 동일한 것에 따라, 상기 직선 함수의 기울기의 값 및 절편의 값을 확정할 수 있다.
Q의 값을 최소화하고, a와 b의 값을 최적화하기 위해, 제1 설정 값과 제2 설정 값을 0으로 설정할 수 있다. 상응하게, 상기 기울기(a)에 대한 잔차의 가중 제곱합(Q)의 1차 도함수는 0이고, 상기 절편(b)에 대한 잔차의 가중 제곱합(Q)의 1차 도함수는 0이며, 예를 들면 하기 수학식 3으로 표시한 바와 같다.
Figure pct00003
상기 수학식 3에 따라 a의 예측 값(
Figure pct00004
) 및 b의 예측 값(
Figure pct00005
)을 얻을 수 있고, 각각 하기 수학식 4로 표시한 바와 같다:
Figure pct00006
.
본 실시예는
Figure pct00007
를 기울기(a)의 값으로 사용할 수 있고,
Figure pct00008
를 절편(b)의 값으로 사용할 수 있다.
상응하게, 상기 직선 함수의 기울기 및 절편에 따라, 지면의 평탄도를 확정하는 가능한 구현예는 다음과 같다: 상기 확정된 기울기의 값 및 상기 확정된 절편의 값에 따라, 잔차의 가중 제곱합의 값을 확정하고, 예를 들면 상기 a의 값(예를 들면 상기
Figure pct00009
)과 상기 b의 값(예를 들면 상기
Figure pct00010
)을 상기 수학식 2에 대입하여, Q의 값을 얻는다. 이후, 상기 잔차의 가중 제곱합의 값에 따라, 상기 지면의 평탄도를 확정하고, 예를 들면 Q의 값이 클수록, 지면이 고르지 않고, Q의 값이 작을 수록, 지면이 고르다.
대체 가능한 방안에서, 본 실시예는 상기 수학식 4 및 수학식 2 등을 미리 저장한 후, 획득한 N개의 제1 측거 데이터를 미리 저장된 수학식 4에 대입하면,
Figure pct00011
및
Figure pct00012
를 얻을 수 있고,
Figure pct00013
에 따라 지면의 경사도를 확정한다. 이후, 획득한
Figure pct00014
및
Figure pct00015
를 미리 저장된 수학식 2에 대입하여 Q를 얻고, Q의 값에 따라, 지면의 평탄도를 확정한다.
일부 실시예에서, 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수는 모두 동일하고, i의 값이 상이하더라도,
Figure pct00016
는 모두 동일하다. 예를 들면,
Figure pct00017
은 모두 1이다. 또는, 예를 들면,
Figure pct00018
모두 1이다. 또는, 예를 들면,
Figure pct00019
는 모두 1/N과 동일하고, 이는 상기 N개의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수의 합이 1임을 의미한다.
일부 실시예에서, 레이더를 통해 거리를 측정하여 얻은 측거 데이터는, 거리가 멀어질수록 오차가 커지므로, 레이더의 회전각도에 따라, 대응하는 제1 측거 데이터에 대해 가중치 배분을 진행해야 한다.
가능한 구현예에서, 상기 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수는 상기 제1 측거 데이터에 대응하는 레이더의 회전각도에 관한 삼각함수이고, 예를 들면 수학식 5:
Figure pct00020
로 표시한 바와 같으며, 여기서,
Figure pct00021
은 설정된 각도 구간의 최소 값이고,
Figure pct00022
은 설정된 각도 구간의 최대 값이며,
Figure pct00023
는 i번째 제1 측거 데이터에 대응하는 레이더의 회전각도다.
선택적으로, 상기 N개의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수의 합이 1이면, 상기 삼각함수에 대해 정규화 처리를 진행해야 하므로, 잔차의 가중 계수는 예를 들면 수학식 6로 표시한 바와 같다:
Figure pct00024
다른 가능한 구현예에서, 상기 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수는 상기 제1 측거 데이터에 대응하는 레이더의 회전각도에 관한 가우스 함수이고, 예를 들면 수학식 7:
Figure pct00025
로 표시한 바와 같으며, 여기서,
Figure pct00026
는 i번째 제1 측거 데이터에 대응하는 레이더의 회전각도이고,
Figure pct00027
는 분산(variance)을 나타내며,
Figure pct00028
는 설정된 각도 구간의 중간 값을 나타낸다.
여기서, 분산의 값에 따라 상기 함수의 형상을 조절할 수 있고, 분산이 작을 수록, 설정된 각도 구간의 중간 값의 가중이 크고; 분산이 클수록, 설정된 각도 구간의 중간 값의 가중이 작으며, 상기 분산의 값은 실제 필요에 따라 미리 설정할 수 있다. 설정된 각도 구간이 60-120도인 경우,
Figure pct00029
는 90도이다.
선택적으로, 상기 N개의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수의 합이 1이면, 상기 가우스 함수에 대해 정규화 처리를 진행해야 하므로, 잔차의 가중 계수는 예를 들면 수학식 8로 표시한 바와 같다:
Figure pct00030
.
본 실시예는 상기 각 실시예를 통해 지면의 평탄도를 확정한 후, 상기 평탄도를 무인기의 높이 결정 및 장애물 회피 방식에 사용할 수 있다. 본 실시예는 상기 각 실시예를 통해 지면의 경사도를 확정한 후, 상기 경사도를 무인기의 후속 동작의 안내에 사용할 수 있다.
선택적으로, 상기 각 실시예와 관련된 레이더는 전자기파 레이더이거나, 또는, 레이저 레이더일 수도 있다.
본 발명의 실시예는 프로그램 명령이 저장되어 있는 컴퓨터 저장 매체를 더 제공했고, 상기 프로그램 실행 시 도 2 및 대응되는 실시예의 지형 예측 방법의 일부 또는 모든 단계를 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에서 제공한 지형 예측 장치의 구조 개략도이고, 도 4에 도시된 바와 같이, 본 실시예의 지형 예측 장치(400)는 버스를 통해 연결되는, 메모리(401) 및 프로세서(402)를 포함할 수 있다. 메모리(401)는 판독 전용 메모리 및 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있고, 명령 및 데이터를 프로세서(402)에 제공한다. 메모리(401)의 일부분은 비휘발성 랜덤 액세스 메모리를 더 포함할 수 있다.
상기 메모리(401)는 프로그램 코드를 저장하고,
상기 프로세서(402)는 상기 프로그램 코드를 호출하고, 프로그램 코드가 실행되면,
레이더가 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정하여 얻은 N개의 제1 측거 데이터를 얻는 조작을 실행하며, 상기 N개의 제1 측거 데이터는 상기 레이더의 회전각도가 설정된 각도 구간에 있을 때 얻은 것이고, 상기 N은 1보다 큰 정수이며,
상기 N개의 제1 측거 데이터에 따라 상기 지면의 지형 매개변수를 확정하는 조작을 실행하며, 상기 지형 매개변수는 경사도, 평탄도 중 하나 이상을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 제1 측거 데이터는, 지면 측거 지점으로부터 상기 레이더까지의 수평 거리와 수직 거리를 포함하고, 지면 측거 지점은 상기 레이더의 회전각도에 따라 다르다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서(402)는 구체적으로,
상기 N개의 제1 측거 데이터에 대해 최소이승법으로 직선 피팅을 진행하여, 직선 함수를 얻고,
상기 직선 함수에 따라, 상기 지면의 지형 매개변수를 확정한다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서(402)는, 구체적으로,
레이더와 지면 측거 지점의 수평 거리에 관한 레이더와 지면 측거 지점의 수직 거리의 직선함수를 구축하고,
상기 N개의 제1 측거 데이터, 상기 직선 함수 및 최소이승법에 따라, 상기 직선 함수 중의 기울기 및 절편을 확정하며,
상기 직선 함수 중의 기울기에 따라, 상기 지면의 경사도를 확정하고, 및/또는, 상기 직선 함수 중의 기울기 및 절편에 따라, 상기 지면의 평탄도를 확정한다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서(402)는 상기 N개의 제1 측거 데이터, 상기 직선 함수 및 최소이승법에 따라, 상기 직선 함수 중의 기울기 및 절편을 확정할 때, 구체적으로 상기 N개의 제1 측거 데이터 및 상기 직선 함수에 따라, 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 상기 직선 함수 중의 잔차를 확정하고, 상기 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차는 상기 직선 함수 중의 기울기와 절편에 관한 함수이고, 그리고 상기 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차 및 상기 잔차의 가중 계수에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터에 대응하는 상기 잔차의 가중 제곱합을 확정하고, 상기 잔차의 가중 제곱합에 따라, 상기 직선 함수의 기울기의 값 및 절편의 값을 확정한다.
상기 프로세서(402)는 상기 직선 함수의 기울기 및 절편에 따라, 상기 지면의 평탄도를 확정할 때, 구체적으로 상기 기울기의 값 및 상기 절편의 값에 따라, 상기 잔차의 가중 제곱합의 값을 확정하고, 그리고 상기 잔차의 가중 제곱합의 값에 따라, 상기 지면의 평탄도를 확정한다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서(402)는 구체적으로,
상기 기울기에 대한 상기 잔차의 가중 제곱합의 1차 도함수가 제1 설정 값이고, 상기 절편에 대한 상기 잔차의 가중 제곱합의 1차 도함수가 제2 설정 값인 것에 따라, 상기 직선 함수의 기울기 및 절편을 확정한다.
일부 실시예에서, 상기 제1 설정 값, 상기 제2 설정 값은 0이다.
일부 실시예에서, 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수는 모두 동일하거나, 또는,
상기 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수는 상기 제1 측거 데이터에 대응하는 레이더의 회전각도에 관한 삼각함수 또는 가우스 함수이다.
일부 실시예에서, 상기 N개의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수의 합은 1이다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서(402)는 구체적으로,
레이더가 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정한 M개의 제2 측거 데이터를 얻으며, 상기 M개의 제2 측거 데이터는 상기 레이더의 회전각도가 설정된 각도 구간에 있을 때 지면에 대해 거리를 측정한 모든 측거 데이터이고, 상기 M은 N 이상의 정수이며,
상기 M개의 제2 측거 데이터에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 얻는다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서(402)는 구체적으로,
상기 M개의 제2 측거 데이터 및 유효 거리 측정 조건에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 확정하고,
여기서, 유효 거리 측정 조건은 설정된 최대 거리 이하 및 설정된 최소 거리 이상을 포함한다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서(402)는 구체적으로,
상기 M개의 제2 측거 데이터로부터 상기 유효 거리 측정 조건을 만족하는 제2 측거 데이터를 확정하여 N개의 제2 측거 데이터로 하고,
상기 N개의 제2 측거 데이터에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 확정한다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서(402)는 구체적으로,
상기 N개의 제2 측거 데이터를 상기 N개의 제1 측거 데이터로 확정하거나, 또는,
상기 N개의 제2 측거 데이터에 대해 평활화 처리를 진행하여, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 얻는다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서(402)는 구체적으로,
제2 측거 데이터에 대응하는 레이더의 회전각도 순서에 따라 상기 N개의 제2 측거 데이터를 배열하고,
첫 번째 제2 측거 데이터를 첫 번째 제1 측거 데이터로 확정하고, N번째 제2 측거 데이터를 N번째 제1 측거 데이터로 확정하며,
j-1번째 제2 측거 데이터, j번째 제2 측거 데이터, j+1 번째 제2 측거 데이터 등 3개의 평균 값을 상기 j번째 제1 측거 데이터로 확정하고,
여기서, 상기 j는 2 이상 및 상기 N-1이하인 정수이다.
일부 실시예에서, 상기 프로세서(402)는 구체적으로,
레이더가 한 바퀴 회전하면서 지면에 대해 거리를 측정한 모든 제2 측거 데이터 및 각각의 제2 측거 데이터에 대응하는 상기 레이더의 회전각도를 얻고,
상기 설정된 각도 구간에 따라, 상기 설정된 각도 구간 내에 위치하는 상기 레이더의 회전각도와 대응하는 제2 측거 데이터를 얻어 상기 M개의 제2 측거 데이터로 한다.
선택적으로, 상기 지형 예측 장치(400)는 레이더이거나, 또는 무인기이거나, 또는 무인기의 제어 단말일 수 있다. 선택적으로, 상기 무인기는 농업용 무인기일 수 있다.
본 실시예의 장치는, 본 발명의 상기 방법 실시예를 실행하는 기술방안에 사용될 수 있고, 실현 원리 및 기술효과는 유사하므로 설명을 생략한다.
도 5는 본 발명의 실시예에서 제공한 무인기의 구조 개략도이고, 도 5에 도시된 바와 같이, 본 실시예의 무인기(500)는 레이더(501) 및 지형 예측 장치(502)를 포함한다. 상기 지형 예측 장치(502)는 상기 레이더(501)와 통신 연결된다. 여기서, 지형 예측 장치(502)는 도 4에 도시된 바와 같은 실시예의 구조를 사용할 수 있고, 이는 대응되게 도 2 및 그 대응하는 실시예에 따른 기술방안을 실행할 수 있으며, 실현 원리 및 기술효과는 유사하므로 설명을 생략한다. 설명드릴 것은, 무인기(500)는 다른 부품(미도시)을 더 포함한다.
도 6은 본 발명의 실시예에서 제공한 지형 예측 시스템의 구조 개략도이고, 도 6에 도시된 바와 같이, 본 실시예의 지형 예측 시스템(600)은 무인기(601) 및 제어 단말(602)를 포함한다. 여기서, 무인기(601)는 상기 제어 단말(602)와 통신 연결되고, 상기 제어 단말(602)는 상기 무인기(601)를 제어한다.
상기 무인기(601)에는 레이더(601a)가 탑재되고, 상기 제어 단말(602)는 지형 예측 장치(602a)를 포함한다. 여기서, 지형 예측 장치(602a)는 도 4에 도시된 바와 같은 실시예의 구조를 포함하고, 이는 대응되게 도 2 및 그 대응하는 실시예에 따른 기술방안을 실행할 수 있으며, 실현 원리 및 기술효과는 유사하므로 설명을 생략한다. 설명드릴 것은, 무인기(601) 및 제어 단말(602)는 다른 부품(미도시)를 더 포함한다.
당업자는, 상기 방법 실시예의 모든 또는 일부 단계의 실현은 프로그램 명령과 관련된 하드웨어를 통해 완성될 수 있고, 상술한 프로그램은 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장될 수 있으며, 상기 프로그램 실행 시, 상기 방법 실시예를 포함하는 단계를 실행하고, 상술한 저장 매체는 판독 전용 메모리(Read-Only Memory, ROM), 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory, RAM), 자기 디스크 또는 광 디스크 등 프로그램 코드를 저장할 수 있는 다양한 매체를 포함함을 이해할 수 있을 것이다.
마지막으로 설명드릴 것은, 상술한 각 실시예는 본 발명의 기술방안을 설명하기 위한 것일 뿐, 본 발명을 한정하기 위한 것은 아니며, 상술한 각 실시예를 참조하여 본 발명에 대해 상세하게 설명하였으나, 상술한 각 실시예에 기재된 기술방안은 수정되거나, 일부 또는 모든 기술방안이 등가적으로 대체될 수 있고, 이러한 수정 또는 대체로 인해 대응하는 기술방안의 본질이 본 발명의 각 실시예의 기술방안의 범위를 벗어나지 않음을 당업자는 이해할 수 있을 것이다.

Claims (33)

  1. 지형 예측 방법에 있어서,
    레이더가 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정하여 얻은 N개의 제1 측거 데이터를 얻는 단계, 상기 N개의 제1 측거 데이터는 상기 레이더의 회전각도가 설정된 각도 구간에 있을 때 얻은 것이고, 상기 N은 1보다 큰 정수임;
    상기 N개의 제1 측거 데이터에 따라 상기 지면의 지형 매개변수를 확정하는 단계, 상기 지형 매개변수는 경사도, 평탄도 중 하나 이상을 포함함;를 포함하는, 지형 예측 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 측거 데이터는 지면 측거 지점으로부터 상기 레이더까지의 수평 거리 및 수직 거리를 포함하고, 지면 측거 지점은 상기 레이더의 회전각도에 따라 다른, 지형 예측 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 N개의 제1 측거 데이터에 따라 상기 지면의 지형 매개변수를 확정하는 단계는,
    상기 N개의 제1 측거 데이터에 대해 최소이승법으로 직선 피팅을 진행하여, 직선 함수를 얻는 단계;
    상기 직선 함수에 따라, 상기 지면의 지형 매개변수를 확정하는 단계;를 포함하는, 지형 예측 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 N개의 제1 측거 데이터에 대해 최소이승법으로 직선 피팅을 진행하여, 직선 함수를 얻는 단계는,
    레이더와 지면 측거 지점의 수평 거리에 관한 레이더와 지면 측거 지점의 수직 거리의 직선함수를 구축하는 단계;
    상기 N개의 제1 측거 데이터, 상기 직선 함수 및 최소이승법에 따라, 상기 직선 함수 중의 기울기 및 절편을 확정하는 단계;를 포함하고,
    상기 직선 함수에 따라 상기 지면의 지형 매개변수를 확정하는 상기 단계는, 상기 직선 함수 중의 기울기에 따라, 상기 지면의 경사도를 확정하는 단계; 및/또는,
    상기 직선 함수 중의 기울기 및 절편에 따라, 상기 지면의 평탄도를 확정하는 단계;를 포함하는, 지형 예측 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 N개의 제1 측거 데이터, 상기 직선 함수 및 최소이승법에 따라, 상기 직선 함수 중의 기울기 및 절편을 확정하는 단계는,
    상기 N개의 제1 측거 데이터 및 상기 직선 함수에 따라, 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 상기 직선 함수 중의 잔차를 확정하는 단계, 상기 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차는 상기 직선 함수 중의 기울기와 절편에 관한 함수임;
    상기 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차 및 상기 잔차의 가중 계수에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터에 대응하는 상기 잔차의 가중 제곱합을 확정하는 단계;
    상기 잔차의 가중 제곱합에 따라, 상기 직선 함수의 기울기의 값 및 절편의 값을 확정하는 단계;를 포함하고,
    상기 직선 함수의 기울기 및 절편에 따라, 상기 지면의 평탄도를 확정하는 상기 단계는,
    상기 기울기의 값 및 상기 절편의 값에 따라, 상기 잔차의 가중 제곱합의 값을 확정하는 단계;
    상기 잔차의 가중 제곱합의 값에 따라, 상기 지면의 평탄도를 확정하는 단계;를 포함하는, 지형 예측 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 잔차의 가중 제곱합에 따라, 상기 직선 함수의 기울기 및 절편을 확정하는 단계는,
    상기 기울기에 대한 상기 잔차의 가중 제곱합의 1차 도함수는 제1 설정 값이고 상기 절편에 대한 상기 잔차의 가중 제곱합의 1차 도함수는 제2 설정 값인 것에 따라, 상기 직선 함수의 기울기 및 절편을 확정하는 단계;를 포함하는, 지형 예측 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제1 설정 값, 상기 제2 설정 값은 0인, 지형 예측 방법.
  8. 제5항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수는 모두 동일하거나, 또는,
    상기 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수는 상기 제1 측거 데이터에 대응하는 레이더의 회전각도에 관한 삼각함수 또는 가우스 함수인, 지형 예측 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 N개의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수의 합은 1인, 지형 예측 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 레이더가 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정한 N개의 제1 측거 데이터를 얻는 단계는,
    레이더가 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정한 M개의 제2 측거 데이터를 얻는 단계, 상기 M개의 제2 측거 데이터는 상기 레이더의 회전각도가 설정된 각도 구간에 있을 때 지면에 대해 거리를 측정한 모든 측거 데이터이고, 상기 M은 N 이상의 정수임;
    상기 M개의 제2 측거 데이터에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 얻는 단계;를 포함하는, 지형 예측 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 M개의 제2 측거 데이터에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 얻는 단계는,
    상기 M개의 제2 측거 데이터 및 유효 거리 측정 조건에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 확정하는 단계를 포함하고,
    유효 거리 측정 조건은 설정된 최대 거리 이하 및 설정된 최소 거리 이상을 포함하는, 지형 예측 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 M개의 제2 측거 데이터 및 유효 거리 측정 범위에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 얻는 단계는,
    상기 M개의 제2 측거 데이터로부터 상기 유효 거리 측정 조건을 만족하는 제2 측거 데이터를 N개의 제2 측거 데이터로 확정하는 단계;
    상기 N개의 제2 측거 데이터에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 확정하는 단계;를 포함하는, 지형 예측 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 N개의 제2 측거 데이터에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 확정하는 단계는,
    상기 N개의 제2 측거 데이터를 상기 N개의 제1 측거 데이터로 확정하는 단계; 또는,
    상기 N개의 제2 측거 데이터에 대해 평활화 처리를 진행하여, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 얻는 단계;를 포함하는, 지형 예측 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 N개의 제2 측거 데이터에 대해 평활화 처리를 진행하여 상기 N개의 제1 측거 데이터를 얻는 단계는,
    제2 측거 데이터에 대응하는 레이더의 회전각도의 순서에 따라 상기 N개의 제2 측거 데이터를 배열하는 단계;
    첫 번째 제2 측거 데이터를 첫 번째 제1 측거 데이터로 확정하고, N번째 제2 측거 데이터를 N번째 제1 측거 데이터로 확정하는 단계;
    j-1번째 제2 측거 데이터, j번째 제2 측거 데이터, j+1 번째 제2 측거 데이터 등 3개의 평균값을 상기 j번째 제1 측거 데이터로 확정하는 단계; 를 포함하고,
    상기 j는 2이상 및 상기 N-1이하의 정수인, 지형 예측 방법.
  15. 제10항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 레이더가 회전 과정에서 동안 지면에 대해 거리를 측정한 M개의 제2 측거 데이터를 얻는 단계는,
    레이더가 한 바퀴 회전하면서 지면에 대해 거리를 측정한 모든 제2 측거 데이터 및 각각의 제2 측거 데이터에 대응하는 상기 레이더의 회전각도를 얻는 단계;
    상기 설정된 각도 구간에 따라, 상기 설정된 각도 구간 내에 위치하는 상기 레이더의 회전각도와 대응하는 제2 측거 데이터를 얻어 상기 M개의 제2 측거 데이터로 하는 단계;를 포함하는, 지형 예측 방법.
  16. 메모리 및 프로세서를 포함하는 지형 예측 장치에 있어서,
    상기 메모리는 프로그램 코드를 저장하고,
    상기 프로세서 상기 프로그램 코드를 호출하고, 프로그램 코드가 실행되면,
    레이더가 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정하여 얻은 N개의 제1 측거 데이터를 얻는 조작을 실행하며, 상기 N개의 제1 측거 데이터는 상기 레이더의 회전각도가 설정된 각도 구간에 있을 때 얻은 것이고, 상기 N은 1보다 큰 정수이며,
    상기 N개의 제1 측거 데이터에 따라 상기 지면의 지형 매개변수를 확정하는 조작을 실행하며, 상기 지형 매개변수는 경사도, 평탄도 중 하나 이상을 포함하는, 지형 예측 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 제1 측거 데이터는, 지면 측거 지점으로부터 상기 레이더까지의 수평 거리와 수직 거리를 포함하고, 지면 측거 지점은 상기 레이더의 회전각도에 따라 다른, 지형 예측 장치.
  18. 제16항 또는 제17항에 있어서,
    상기 프로세서는 구체적으로,
    상기 N개의 제1 측거 데이터에 대해 최소이승법으로 직선 피팅을 진행하여, 직선 함수를 얻고
    상기 직선 함수에 따라, 상기 지면의 지형 매개변수를 확정하는, 지형 예측 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 프로세서는 구체적으로,
    레이더와 지면 측거 지점의 수평 거리에 관한 레이더와 지면 측거 지점의 수직 거리의 직선함수를 구축하고,
    상기 N개의 제1 측거 데이터, 상기 직선 함수 및 최소이승법에 따라, 상기 직선 함수 중의 기울기 및 절편을 확정하며,
    상기 직선 함수 중의 기울기에 따라, 상기 지면의 경사도를 확정하고, 및/또는, 상기 직선 함수 중의 기울기 및 절편에 따라, 상기 지면의 평탄도를 확정하는, 지형 예측 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 N개의 제1 측거 데이터, 상기 직선 함수 및 최소이승법에 따라, 상기 직선 함수 중의 기울기 및 절편을 확정할 때, 구체적으로 상기 N개의 제1 측거 데이터 및 상기 직선 함수에 따라, 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 상기 직선 함수 중의 잔차를 확정하고, 상기 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차는 상기 직선 함수 중의 기울기와 절편에 관한 함수이며, 상기 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차 및 상기 잔차의 가중 계수에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터에 대응하는 상기 잔차의 가중 제곱합을 확정하고, 상기 잔차의 가중 제곱합에 따라, 상기 직선 함수의 기울기의 값 및 절편의 값을 확정하며,
    상기 프로세서는 상기 직선 함수의 기울기 및 절편에 따라, 상기 지면의 평탄도를 확정할 때, 구체적으로, 상기 기울기의 값 및 상기 절편의 값에 따라, 상기 잔차의 가중 제곱합의 값을 확정하고, 상기 잔차의 가중 제곱합의 값에 따라, 상기 지면의 평탄도를 확정하는, 지형 예측 장치.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 프로세서는 구체적으로,
    상기 기울기에 대한 상기 잔차의 가중 제곱합의 1차 도함수는 제1 설정 값이고, 상기 절편에 대한 상기 잔차의 가중 제곱합의 1차 도함수는 제2 설정 값인 것에 따라, 상기 직선 함수의 기울기 및 절편을 확정하는, 지형 예측 장치.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 제1 설정 값, 상기 제2 설정 값은 0인, 지형 예측 장치.
  23. 제20항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수는 모두 동일하거나, 또는,
    상기 각각의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수는 상기 제1 측거 데이터에 대응하는 레이더의 회전각도에 관한 삼각함수 또는 가우스 함수인, 지형 예측 장치.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 N개의 제1 측거 데이터에 대응하는 잔차의 가중 계수의 합은 1인, 지형 예측 장치.
  25. 제16항 내지 제24항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세서는 구체적으로,
    레이더가 회전 과정에서 지면에 대해 거리를 측정한 M개의 제2 측거 데이터를 얻으며, 상기 M개의 제2 측거 데이터는 상기 레이더의 회전각도가 설정된 각도 구간에 있을 때 지면에 대해 거리를 측정한 모든 측거 데이터이고, 상기 M은 N 이상의 정수이며,
    상기 M개의 제2 측거 데이터에 따라, 상기 N개 제1 측거 데이터를 얻는, 지형 예측 장치.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 프로세서는 구체적으로,
    상기 M개의 제2 측거 데이터 및 유효 거리 측정 조건에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 확정하고,
    유효 거리 측정 조건은 설정된 최대 거리 이하 및 설정된 최소 거리 이상인, 지형 예측 장치.
  27. 제26항에 있어서,
    상기 프로세서는 구체적으로,
    상기 M개의 제2 측거 데이터로부터 상기 유효 거리 측정 조건을 만족하는 제2 측거 데이터를 N개의 제2 측거 데이터로 확정하고,
    상기 N개의 제2 측거 데이터에 따라, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 확정하는, 지형 예측 장치.
  28. 제27항에 있어서,
    상기 프로세서는 구체적으로,
    상기 N개의 제2 측거 데이터를 상기 N개의 제1 측거 데이터로 확정하거나, 또는,
    상기 N개의 제2 측거 데이터에 대해 평활화 처리를 진행하여, 상기 N개의 제1 측거 데이터를 얻는, 지형 예측 장치.
  29. 제28항에 있어서,
    상기 프로세서는 구체적으로,
    제2 측거 데이터에 대응하는 레이더의 회전각도의 순서에 따라 상기 N개의 제2 측거 데이터를 배열하며,
    첫 번째 제2 측거 데이터를 첫 번째 제1 측거 데이터로 확정하고, N번째 제2 측거 데이터를 N번째 제1 측거 데이터로 확정하며,
    j-1번째 제2 측거 데이터, j번째 제2 측거 데이터, j+1 번째 제2 측거 데이터 등 3개의 평균값을 상기 j번째 제1 측거 데이터로 확정하고,
    상기 j는 2 이상 및 상기 N-1이하의 정수인, 지형 예측 장치.
  30. 제25항 내지 제29항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세서는 구체적으로,
    레이더가 한 바퀴 회전하면서 지면에 대해 거리를 측정한 모든 제2 측거 데이터 및 각각의 제2 측거 데이터에 대응하는 상기 레이더의 회전각도를 얻고,
    상기 설정된 각도 구간에 따라, 상기 설정된 각도 구간 내에 위치하는 상기 레이더의 회전각도와 대응하는 제2 측거 데이터를 얻어 상기 M개의 제2 측거 데이터로 하는, 지형 예측 장치.
  31. 제16항 내지 제30항 중 어느 한에 있어서,
    상기 장치는 레이더이거나, 또는, 상기 장치는 무인기이거나, 또는, 상기 장치는 무인기의 제어 단말인, 지형 예측 장치.
  32. 레이더 및 지형 예측 장치를 포함하고, 상기 지형 예측 장치는 상기 레이더와 통신 연결되고,
    상기 지형 예측 장치는 제16항 내지 제30항 중 어느 한 항에 따른 지형 예측 장치인, 무인기.
  33. 무인기 및 제어 단말을 포함하며, 상기 무인기는 상기 제어 단말과 통신 연결되고, 상기 제어 단말은 상기 무인기를 제어하며,
    상기 무인기 상에는 레이더가 탑재되고, 상기 제어 단말은 제16항 내지 제30항 중 어느 한 항에 따른 지형 예측 장치를 포함하는, 지형 예측 시스템.
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