KR20200048627A - 드론의 군집 비행 제어 방법 및 시스템, 그리고 이를 위한 교통관제 서버 - Google Patents

Abstract

본 발명은 드론의 군집 비행 제어 방법 및 시스템, 그리고 이를 위한 교통관제 서버에 관한 것으로서, 군집 모델 및 비행경로를 제공하는 교통관제 서버; 및 이웃 드론과 촬영한 사진을 이용하여 생성한 자신의 주변 환경 맵핑 정보를 서로 공유하고, 상기 교통관제 서버에서 제공하는 군집 모델을 토대로 자신의 위치를 찾아 이동하여 군집을 형성하며, 서로 간의 인력 및 척력에 의해 상기 군집을 유지하면서, 상기 교통관제 서버에서 제공하는 비행경로를 따라 이동하는 복수의 드론을 포함한다.

Description

드론의 군집 비행 제어 방법 및 시스템, 그리고 이를 위한 교통관제 서버{METHOD AND SYSTEM FOR CONTROLLING CROWD FLIGHT OF DRONE, AND TRAFFIC CONTROL SERVER THEREFOR}

본 발명은 드론의 비행 제어 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 드론의 군집 비행 제어 방법 및 시스템, 그리고 이를 위한 교통관제 서버에 관한 것이다.

현재 드론을 이용한 물류와 교통의 혁신에 대해 논의되고 있지만, 실제 실용화를 위한 기술들은 많이 부족한 실정이다. 당장 소음이나 보안, 안전성 문제 때문에 도심 비행은 규제되어 있으며, 그렇다고 해서 드론이 장거리 비행을 하기에는 배터리의 한계로 인해 비행지속시간이 지나치게 짧아서 경비행기와 같은 기존 기술에 밀리는 등 기존의 교통수단을 대체하기에는 여러모로 부족함이 많다.

배터리 용량부족이나 항공규제와 같은 기술적, 법적 문제는 결국 시간이 지나면 기술 발달 및 드론에 대한 사회의 수요 증가로 인해 자연스럽게 해결될 문제지만, 근본적인 안전성이나 소음, 보안 문제는 결국 드론들의 교통정리에서 비롯된다. 과거 자동차가 처음 개발되어 상용화되던 무렵, 기존 도로를 마차와 사람 그리고 자동차가 공유하던 시절의 혼란은 안전성 문제에 대해 전례가 없는 혁신을 요구하였다. 이를 위해, 수많은 법적, 기술적 해결방안이 시도되었지만, 결국 최종적으로 안전성 문제를 해결한 것은 신호등, 차선, 번호판 등으로 대표되는 오늘날의 발달한 교통정리 시스템이다. 이는 안전을 보장하는 제일 좋은 방법은 기술 발전도, 사용자 규제도 아닌 효율적인 교통정리 시스템을 개발하는 것이라는 점을 상기시켜 주는 역사적 사례이다.

그러나, 확장성이라는 문제를 염두에 두고 물류 드론의 미래를 생각했을 때, 드론의 군집 비행은 고작 몇백 대의 드론의 문제가 아니라 수천, 수만 대의 드론이 좁은 도심 상공을 동시에 비행하는 것을 의미한다. 1 제곱킬로미터의 하늘에 삼차원으로 수천 대의 드론들이 서로 다른 목적지를 향해 비행하는 것은 현대의 공항 관제탑 정도의 기술로는 관리하기 불가능하며, 그렇다고 모든 비행체의 비행경로를 완전자율로 맡길 수도 없는 노릇이다. 기계 안전성 측면에서도 도로 위의 자동차는 문제가 생긴다고 해도 당장 갓길에 정차하는 등의 조치를 자연스럽게 취할 수 있지만, 항공기에 문제가 생기면 자칫했다간 큰 사고로 이어질 수 있다. 예를 들면, 항공기의 부품 하나가 떨어져 나가는 것도 지상의 사람에게는 큰 피해를 끼칠 수 있기 때문이다. 기존의 항공기는 잘 훈련된 정비사들과 체계적인 관리로 이런 문제를 없앨 수 있었지만, 대량생산된 소형 화물용 드론에 적용하는 데는 한계가 있다.

따라서, 비행경로의 설정 문제뿐만이 아니라 아예 인도 위 및 인도에 닿을 수 있는 궤적 위를 날아다니는 걸 피하는 것, 타 비행체나 조류와의 충돌을 회피하는 것, 최단거리 경로를 찾는 것, 그 외에 수많은 항공 규제를 동시에 따르는 것이 군집 비행 제어와 각 비행체의 자율주행에 요구된다. 이렇게 많은 정보는 각 비행체의 개별 자율주행 소프트웨어로 처리하기에는 지나치게 신뢰성이 낮으며, 대형 중앙 서버에서 처리하기에는 지나치게 정보의 양이 많다.

국내특허공개공보 제10-2016-0069561호 국내특허공개공보 제10-2018-0054007호

본 명세서는 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 드론의 분산 제어 및 군집 비행을 동시에 가능하게 하는 드론의 군집 비행 제어 방법 및 시스템, 그리고 이를 위한 교통관제 서버를 제공하는 데 그 목적이 있다.

이와 같은 목적을 달성하기 위한, 본 명세서의 실시예에 따르면, 본 명세서에 따른 드론의 군집 비행 제어 시스템은, 군집 모델 및 비행경로를 제공하는 교통관제 서버; 및 이웃 드론과 촬영한 사진을 이용하여 생성한 자신의 주변 환경 맵핑 정보를 서로 공유하고, 상기 교통관제 서버에서 제공하는 군집 모델을 토대로 자신의 위치를 찾아 이동하여 군집을 형성하며, 서로 간의 인력 및 척력에 의해 상기 군집을 유지하면서, 상기 교통관제 서버에서 제공하는 비행경로를 따라 이동하는 복수의 드론을 포함한다.

바람직하게는, 상기 복수의 드론 각각은 6 방향으로 촬영한 사진에서 피사체의 특징을 추출하여 상기 주변 환경 맵핑 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 복수의 드론 각각은 라이다 센서(LiDAR Sensor) 및 시각 센서(Vision Sensor)를 포함하고, 상기 라이다 센서 및 상기 시각 센서를 이용하여 상기 주변 환경 맵핑 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 복수의 드론 각각은 드론간에 척력이 작용하는 척력 구역, 드론간의 척력과 인력이 균형을 이루고 있는 정렬 구역, 및 드론간에 인력이 작용하는 인력 구역을 포함하는 가상의 구역을 가지고 있으며, 상기 이웃 드론과 함께 상기 척력 구역에 있는 경우, 상기 척력에 의해 상기 이웃 드론과의 거리를 늘리고, 상기 이웃 드론과 함께 상기 정렬 구역에 있는 경우, 상기 이웃 드론과의 거리를 일정하게 유지하며, 상기 이웃 드론과 함께 상기 인력 구역에 있는 경우, 상기 인력에 의해 상기 이웃 드론과의 거리를 줄이는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 복수의 드론 중에 적어도 하나의 드론이 장애물을 감지한 경우, 움직임의 갑작성을 나타내는 델타값을 다른 드론들로 전파하여 장애물을 회피하도록 하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 적어도 하나의 드론은 상기 델타값이 기설정된 임계값을 초과하는 경우, 상기 델타값을 다른 드론들로 전파하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 델타값은 다른 드론들로 전파될 때, 상기 적어도 하나의 드론을 기준으로 거리가 멀어짐에 따라 작아지는 것을 특징으로 한다.

본 명세서의 다른 실시예에 따르면, 본 명세서에 따른 교통관제 서버는, 군집 모델 및 비행경로를 저장하는 저장부; 복수의 드론과 데이터를 송수신하고, 상기 복수의 드론으로부터 촬영한 사진에서 피사체의 특징을 추출한 주변 환경 맵핑 정보를 수신하는 통신부; 및 상기 통신부를 통해 수신한 주변 환경 맵핑 정보를 분석하여 상기 저장부에 저장된 군집 모델을 토대로 상기 복수의 드론으로 하여금 군집을 형성하도록 하고, 서로 간의 인력 및 척력에 의해 상기 군집을 유지하면서, 상기 비행경로를 따라 이동하도록 제어하는 제어부를 포함한다.

본 명세서의 또 다른 실시예에 따르면, 본 명세서에 따른 드론의 군집 비행 제어 방법은, 복수의 드론이, 이웃 드론과 촬영한 사진을 이용하여 생성한 자신의 주변 환경 맵핑 정보를 서로 공유하고, 기저장된 군집 모델을 토대로 자신의 위치를 찾아 이동하여 군집을 형성하는 단계; 및 상기 복수의 드론이, 서로 간의 인력 및 척력에 의해 상기 군집을 유지하면서, 기저장된 비행경로를 따라 이동하는 단계를 포함한다.

바람직하게는, 상기 기저장된 비행경로를 따라 이동하는 단계는, 상기 복수의 드론 각각이, 상기 이웃 드론과 함께 척력 구역에 있는 경우, 상기 척력 구역에서 작용하는 척력에 의해 상기 이웃 드론과의 거리를 늘리는 단계; 상기 복수의 드론 각각이, 상기 이웃 드론과 함께 정렬 구역에 있는 경우, 상기 이웃 드론과의 거리를 일정하게 유지하는 단계; 및 상기 복수의 드론 각각이, 상기 이웃 드론과 함께 인력 구역에 있는 경우, 상기 인력 구역에서 작용하는 인력에 의해 상기 이웃 드론과의 거리를 줄이는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 복수의 드론 중에 적어도 하나의 드론이 장애물을 감지한 경우, 움직임의 갑작성을 나타내는 델타값을 다른 드론들로 전파하여 장애물을 회피하도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 장애물을 회피하도록 하는 단계에서, 상기 적어도 하나의 드론은 상기 델타값이 기설정된 임계값을 초과하는 경우, 상기 델타값을 다른 드론들로 전파하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 장애물을 회피하도록 하는 단계에서, 상기 델타값은 다른 드론들로 전파될 때, 상기 적어도 하나의 드론을 기준으로 거리가 멀어짐에 따라 작아지는 것을 특징으로 한다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 명세서에 의하면, 드론의 분산 제어 및 군집 비행을 동시에 가능하게 하는 드론의 군집 비행 제어 방법 및 시스템, 그리고 이를 위한 교통관제 서버를 제공함으로써, 미래에 등장할 수많은 저고도의 드론들이 도심 하늘을 뒤덮는 상황에 대비하여 교통정리 시스템을 제공할 수 있고, 나아가 모든 드론 물류 및 교통의 표준 교통정리 플랫폼을 구축할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 드론의 군집 비행 제어 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 블럭 구성도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 드론 내부의 개략적인 구성을 나타낸 블럭 구성도,
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 교통관제 서버 내부의 개략적인 구성을 나타낸 블럭 구성도,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 드론의 군집 비행 제어 방법을 나타낸 흐름도, 및
도 5 내지 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 복수의 드론이 군집을 형성하고, 장애물을 회피하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 드론의 군집 비행 제어 시스템은, 하늘에서도 "도로" 개념을 삼차원과 비행체 특성에 맞게 구현한다. 이러한 특성을 지니는 드론의 군집 비행 제어 시스템을 "하늘길"로 정의하며, 하늘길을 위해서 다음의 세 가지 조건을 만족해야 한다.

첫째, 완전한 분산 제어가 이루어져야 한다.

둘째, 군집에 들어오고 나가는 것이 자유로워야 한다.

셋째, 장애물 회피 등을 포함하여 군집은 전체 형상이 동시에 조종될 수 있어야 한다.

본 발명에 따른 드론의 군집 비행 제어 시스템이, 드론의 군집을 형성하는 방식은 개략적으로 다음과 같다.

우선, 익명 네트워크에 각각 개별 드론을 나타내는 노드들이 들어온다. 이 드론들은 자신의 근거리 - 여섯 방향으로 서로의 드론들의 배치 정보(이하, '주변 환경 맵핑 정보)를 가지고 있으며, 이 이상의 정보는 알 수 없다. 즉, 각 드론은 오직 카메라에 보이는 정보만을 알 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 드론의 군집 비행 제어 시스템은 제한된 익명 통신을 보장할 수 있다.

그리고, 이 정보가 인터넷에 연결된 교통관제 서버에서 제공하는 전체 군집구성 데이터에 밀리 초 단위로 업데이트된다. 각 드론의 컴퓨터의 클라이언트 프로그램은 교통관제 서버로부터 수신한 군집 구성 데이터를 처리하여 개별적으로 군집 전체의 3차원 형상을 렌더링할 수 있다. 여기서, 군집을 구성하는 모든 드론은 동일한 형상의 군집을 구현한다는 점에서 동일한 클라이언트 소프트웨어를 사용하는 것이 바람직하다.

각 드론의 컴퓨터는 군집의 형태와 GPS, QZSS(Quasi-Zenith Satellite System)로부터 받은 절대좌표에 따른 위치를 먼저 렌더링하고, 그 형상을 만들기 위해 현재 군집을 어떻게 변형시켜야 하는지 수학적인 모델을 연산한다. 복수의 드론은 그 변형이 계획되면, 자신에게 해당되는 노드의 변환값을 찾아 그대로 이동함으로써 군집을 형성한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니됨을 유의해야 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 드론의 군집 비행 제어 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 블럭 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 드론의 군집 비행 제어 시스템은 복수의 드론(100) 및 교통관제 서버(200)를 포함할 수 있다.

드론(100)은 드론간 통신이나 감지를 통해 자신의 위치를 파악하기 위해 다수의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들면, 드론(100)은 기본적인 센서로서, IMU(Inertial Measurement Unit), 3축 자이로스코프를 포함하고, QZSS 기반 정밀 위치보정 시스템을 이용하여 현재 GPS 좌표계 상에서 자신의 위치를 파악할 수 있다.

또한, 드론(100)은 레이저 펄스를 이용하는 라이다 센서와, 영상을 이용하여 거리를 측정하고 물체를 구별하는 시각 센서(Vision Sensor)를 더 포함할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 드론(100)은 라이다 센서 및 시각 센서를 이용하여 다른 드론들과의 거리를 측정한다.

한편, 본 발명에 따른 복수의 드론(100)은 다음과 같은 네 가지 모드로 동작할 수 있다.

첫째, 복수의 드론(100)은 드론의 밀도(즉, 단위 공간 안에 존재하는 드론의 개수)가 임계치를 초과하는 경우, 연쇄반응이 일어나서 군집을 형성한다(군집 형성 모드). 구체적으로는, 복수의 드론(100)은 군집을 이루는 벌 또는 물고기 등과 같이 동기화되며, 이웃 드론과 주변 환경 맵핑 정보를 주고받는다. 각 드론(100)은 서로 공유한 주변 환경 맵핑 정보를 이용하여 교통관제 서버(200)에서 제공되는 3D 형태의 군집 모델을 렌더링하고, 자신의 현재 위치를 파악하여 디폴트 군집 구조에서 자신의 위치를 찾아 이동한다. 그리고, 복수의 드론(100)은 디폴트 군집이 형성되면, 두번째 단계인 '군집 유지 모드'로 동작한다.

여기서, 복수의 드론(100)은 군집 모델을 렌더링하기 위해서 점 구름 추출(Point Cloud Extraction) 알고리즘을 이용한다. 여기서, 점 구름 추출 알고리즘이란 하나의 물체를 여러 각도에서 찍은 사진을 입력받고, 각 사진에서 물체의 특징을 뽑아내어 삼차원 퍼즐을 맞추듯이 3D 모델을 구축해 나가는 것을 나타낸다.

둘째, 복수의 드론(100)은 군집을 형성한 다음, 다음의 세 가지 기본원칙에 따라 군집을 유지한다(군집 유지 모드). 1) 각 드론은 이웃 드론과 동일한 방향으로 이동한다. 2) 이웃 드론으로부터 일정 거리 이상 벗어나지 않는다. 3) 이웃 드론으로부터 일정 거리 이상 가까워지지 않는다.

이를 위해, 복수의 드론(100)은 벌/물고기 군집 등 자연속에 존재하는 군집의 행동양상을 수학적 알고리즘으로 모델링한 보이즈(Boids) 모델을 이용하여 군집을 유지한다.

보이즈 모델에서 군집을 이루는 각 개체는 자신을 중심으로 하는 구형(Sphere)의, 세 개의 가상의 구역을 가진다. 첫 번째는 '척력 구역', 두 번째는 '정렬 구역', 세 번째는 '인력 구역'이다. 두 대의 드론이 있다고 가정한 경우, 제1 드론에 대해 제2 드론이 '척력 구역'에 있다면, 즉 너무 가까이 있다면 가상의 척력이 작용하여 두 드론을 떨어뜨린다. 제1 드론에 대해 제2 드론이 '정렬 구역'에 있다면, 즉 적절한 거리에 있다면 척력과 인력이 균형을 이루어 일정한 거리를 유지시킨다. 제1 드론에 대해 제2 드론이 '인력 구역'에 있다면, 즉 너무 멀리 있다면 가상의 인력이 작용하여 두 드론 사이의 거리를 줄인다.

이를 구현하기 위해서 인공 신경망과 같은 기계학습 알고리즘을 적용한다. 즉, 복수의 드론(100)은 자신에게 탑재된 카메라나 라이다 센서를 통해 드론간 거리를 모니터링하고, 거리가 일정 값을 넘어가면 인력이 작용하여 가까워지도록 작동하며, 거리가 일정 값보다 작아지면 척력이 작용하여 멀어지도록 작동한다.

셋째, 복수의 드론(100)은 군집 유지 모드가 작동하는 상태로, 보이즈 모델의 원칙을 준수하며, 일정한 속도로 교통관제 서버(200)에서 제공되는 비행경로를 따라 이동한다(정상 비행 모드). 이때, 복수의 드론(100) 중에 군집의 무게중심 등과 같이 군집을 대표할 수 있는 지표를 지정하고, 이것이 비행경로를 따라 움직일 수 있다.

넷째, 복수의 드론(100)은 정상 비행 모드로 작동하는 도중에, 장애물이 발생한 경우, 장애물 회피 모드로 동작한다.

자연에서 군집을 이루는 각 개체는 이웃 개체의 움직임을 모방함으로써 군집의 모형을 자연스럽게 유지한다. 예를 들면, 군집이 장애물을 마주치면 최외곽에 있는 개체가 방향을 바꿀 것이고, 다른 개체는 그 장애물이 보이지 않더라도 이웃의 움직임을 모방하기 때문에 장애물을 회피할 수 있다. 멀리서 보면 마치 '움직임의 파도'가 제일 먼저 장애물을 감지하고 방향을 바꾼 외곽 개체에서부터 군집의 반대편으로 전파되는 것처럼 보인다. 그러나, 파도의 진원, 즉, 장애물로부터 거리가 멀어짐에 따라 '움직임의 파도'의 파장이 약해진다. 이는 장애물로부터 거리가 멀어짐에 따라 충돌 위험 또한 줄어들기 때문에 당연한 결과일지도 모른다.

이를 구현하기 위해, 본 발명의 실시예에서는 먼저 '움직임의 갑작성'을 나타내는 지표를 '델타'라고 정의하고, 또한, 델타값의 전파 여부를 정의하는 임계값을 설정한다. 왜냐하면, 실시간으로 델타값을 전파시키면 계산적인 측면에서 비효율적이기 때문이다. 즉, 갑자기 장애물이 튀어나오는 것과 같이 군집 전체가 급하게 방향을 틀어야 하는 긴급한 상황에만 델타값을 전파시키는 것이 효율적이기 때문이다.

따라서, 복수의 드론(100) 중에 적어도 하나의 드론이 장애물을 감지하고, 델타값이 임계값을 초과한 경우, 적어도 하나의 드론이 델타값을 다른 드론들로 전파하여 장애물을 회피하도록 한다. 이때, 전술한 '움직임의 파도'의 파장이 약해지는 효과를 반영하기 위해, 델타값은 다른 드론들로 전파될 때, 적어도 하나의 드론을 기준으로 거리가 멀어짐에 따라 작아지는 것이 바람직하다.

한편, 복수의 드론(100)은 장애물 충돌 위험이 끝나면, 다시 정상 비행 모드로 돌아간다.

교통관제 서버(200)는 군집 모델 및 비행경로를 저장하고, 저장된 군집 모델 및 비행경로를 복수의 드론(100)으로 제공한다. 여기서, 교통관제 서버(200)는 복수의 드론(100)으로부터 출발지점 및 목적지점을 포함하는 경로 요청 정보를 수신하고, 지도 정보에서 비행금지 구역, 장애물, 비행시간, 제한속도 및 교통량 등을 고려하여 비행경로를 선택할 수 있다.

한편, 계산 복잡도가 가장 높은 신경망의 훈련은 드론의 CPU가 아닌, GPU를 탑재한 디바이스나 온라인 서버를 이용하고, 보이즈 모델을 구동시키기 위해서는 단순히 훈련된 신경망을 드론에 임베디드하고 카메라나 라이다 센서를 통해 받아들인 값들을 입력하기만 하면 되기 때문에 드론의 CPU에 가해지는 부담은 상대적으로 적다. 그럼에도 불구하고, 만약 훈련된 신경망에 카메라나 라이다 센서로부터 받은 값들을 연산하여 하드웨어와 연계시키는 과정이 드론의 CPU에 무리라면 교통관제 서버(200)가 복수의 드론(100)을 제어하여 군집 형성 모드, 군집 유지 모드, 정상 비행 모드, 및 장애물 회피 모드 중 어느 하나의 모드로 동작하도록 할 수 있다.

즉, 본 발명의 다른 실시예에서는 복수의 드론(100)을 대신하여 교통관제 서버(200)가 복수의 드론(100)의 동작 모드를 제어한다.

구체적으로는, 본 발명의 다른 실시예에 따른 교통관제 서버(200)는 복수의 드론으로부터 주변 환경 맵핑 정보를 수신하고, 수신한 주변 환경 맵핑 정보를 분석하여 복수의 드론(100)으로 하여금 저장된 군집 모델을 토대로 군집을 형성하도록 하며, 서로 간의 인력 및 척력에 의해 군집을 유지하면서, 저장된 비행경로를 따라 이동하도록 제어할 수 있다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 교통관제 서버(200)의 자세한 구성에 대해서는 도 3에서 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 드론 내부의 개략적인 구성을 나타낸 블럭 구성도이다.

도 2를 참조하면, 드론(100)은 무선 통신부(110), A/V 입력부(120), 인터페이스부(130), 센싱부(140), 저장부(150), 제어부(160), 및 전원 공급부(170)를 포함할 수 있다.

무선 통신부(110)는 다른 드론과의 무선통신 또는 교통관제 서버(200) 간의 무선통신 또는 복수의 드론(100)이 위치한 네트워크 간의 무선통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신부(110)는 방송수신 모듈, 이동통신 모듈, 무선 인터넷 모듈, 근거리 통신 모듈, 그리고 위치정보 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 적용 가능한 무선 인터넷 기술로는 WLAN(Wireless LAN)(Wi-Fi), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등이 있다.

A/V(Audio/Video) 입력부(120)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 카메라(121)와 마이크(122) 등이 이에 포함될 수 있다. 또한, A/V 입력부(120)는 이미지 센서에 의해 얻어지는 정지영상이나 동영상의 화상 프레임을 처리한다.

카메라(121)는 드론(100)의 외부 상하좌우면 또는 이외의 다양한 부위에 복수로 결합될 수 있으나, 드론(100)의 하단에 회전식으로 구비되는 것이 바람직하다. 카메라(121)에서 처리된 화상 프레임은 저장부(150)에 저장되거나 무선 통신부(110)를 통해 외부로 전송될 수 있다. 카메라(121)는 드론(100)의 구성 양태에 따라 2개 이상이 구비될 수 있다.

카메라(121)는 피사체의 상을 결상시키는 렌즈 유닛과, 렌즈 유닛에 의해 결상된 상을 전기적 신호인 영상신호로 변환하는 촬상 소자를 포함한다. 촬상 소자는 결상된 피사체의 상을 광전 변환하는 소자로서, 씨씨디(CCD; charge coupled device) 촬상 소자나, 씨모스(CMOS; complementary MOS) 촬상 소자가 이용될 수 있다.

마이크(122)는 마이크로폰(Microphone)에 의해 외부의 음향신호를 입력받아 전기적인 음성 데이터로 처리한다.

인터페이스부(130)는 드론(100)이 외부 크래들(Cradle)과 연결될 때 크래들로부터의 전원이 드론(100)에 공급되는 통로가 되거나, 사용자에 의해 크래들에서 입력되는 각종 명령신호가 드론(100)으로 전달되는 통로가 될 수 있다. 크래들로부터 입력되는 각종 명령신호 또는 전원은 외부 전자기기가 크래들에 정확히 장착되었음을 인지하기 위한 신호로 동작될 수도 있다.

센싱부(140)는 거리측정 센서 등 다양한 센서를 이용하여 특정 객체, 특히, 다른 드론과의 거리를 측정할 수 있다. 또한, 센싱부(140)는 측정된 거리를 이용하여 특정 객체의 크기, 예를 들어 가로 길이, 세로 길이, 대각선 길이, 지름, 원주 길이 등을 측정할 수 있다. 이를 위해, 본 발명에 따른 센싱부(140)는 기본적인 센서로서, IMU, 3축 자이로스코프를 포함하고, QZSS 기반 정밀 위치보정 시스템을 이용하여 현재 GPS 좌표계 상에서 자신의 위치를 파악할 수 있다.

또한, 센싱부(140)는 레이저 펄스를 이용하는 라이다 센서 및 영상을 이용하여 거리를 측정하고, 물체를 구별하는 시각 센서(Vision Sensor)를 더 포함할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 드론(100)은 라이다 센서 및 시각 센서를 이용하여 다른 드론과의 거리를 측정한다.

저장부(150)는 제어부(160)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 정지영상, 동영상 등)을 임시로 저장할 수도 있다. 특히, 본 발명에 따른 저장부(150)는 교통관제 서버(200)로부터 수신한 비행경로 및 군집 모델과, 카메라(121)를 이용하여 촬영된 사진을 이용하여 생성한 주변 환경 맵핑 정보를 저장할 수 있다.

저장부(150)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한 드론(100)은 인터넷(internet)상에서 저장부(150)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 운영할 수도 있다.

제어부(160)는 통상적으로 드론(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(160)는 무선 통신부(110)를 통해 다른 드론 또는 교통관제 서버(200)와 각종 정보들(예: 비행경로, 군집 모델, 및 주변 환경 맵핑 정보 등)의 송수신을 수행한다.

제어부(160)는 다음과 같이 네 가지 모드로 동작할 수 있다.

첫째, 제어부(160)는 드론의 밀도가 임계치를 초과하는 경우, 연쇄반응이 일어나서 군집을 형성한다(군집 형성 모드). 구체적으로는, 제어부(160)는 군집을 이루는 벌 또는 물고기 등과 같이 다른 드론과 동기화되며, 이웃 드론과 주변 환경 맵핑 정보를 주고받는다. 즉, 제어부(160)는 다른 드론과 공유한 주변 환경 맵핑 정보를 이용하여 교통관제 서버(200)에서 제공되는 군집 모델을 렌더링하고, 자신의 현재 위치를 파악하여 디폴트 군집 구조에서 자신의 위치를 찾아 이동하도록 한다. 그리고, 제어부(160)는 디폴트 군집이 형성되면, 두 번째 단계인 '군집 유지 모드'로 동작한다. 여기서, 제어부(160)는 군집 모델을 렌더링하기 위해서 점 구름 추출 알고리즘을 이용한다.

둘째, 제어부(160)는 군집을 형성한 다음, 보이즈 모델을 이용하여 군집을 유지하도록 한다(군집 유지 모드). 즉, 제어부(160)는 자신에게 탑재된 카메라(121)나 라이다 센서를 포함하는 센싱부(140)를 통해 드론간 거리를 모니터링하고, 거리가 일정 값을 넘어가면 인력이 작용하여 가까워지도록 작동하며, 거리가 일정 값보다 작아지면 척력이 작용하여 멀어지도록 작동한다.

셋째, 제어부(160)는 군집 유지 모드가 작동하는 상태로, 보이즈 모델의 원칙을 준수하며, 일정한 속도로 교통관제 서버(200)에서 제공되는 비행경로를 따라 이동하도록 한다(정상 비행 모드).

넷째, 제어부(160)는 드론(100)이 정상 비행 모드로 작동하는 도중에, 장애물이 발생한 경우, 장애물 회피 모드로 동작한다. 구체적으로는, 제어부(160)는 델타값이 임계값을 초과한 경우, 델타값을 다른 드론들로 전파하여 장애물을 회피하도록 한다. 이때, 델타값은 다른 드론들로 전파될 때, 자신을 기준으로 거리가 멀어짐에 따라 작아진다. 제어부(160)는 장애물 충돌 위험이 끝나면, 다시 정상 비행 모드로 돌아간다.

전원 공급부(170)는 제어부(160)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급한다.

도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 교통관제 서버 내부의 개략적인 구성을 나타낸 블럭 구성도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 교통관제 서버(200)는 통신부(210), 저장부(220), 및 제어부(230)를 포함할 수 있다.

통신부(210)는 복수의 드론(100)과 데이터를 송수신하고, 복수의 드론(100)으로부터 비행경로를 요청받으며, 복수의 드론(100)으로 비행경로를 전송하기 위해, 3G, LTE, 및 LTE-A 등의 무선통신망에 접속할 수 있는 모뎀을 포함할 수 있다. 또한, 통신부(210)는 복수의 드론(100)으로부터 촬영한 사진에서 피사체의 특징을 추출한 주변 환경 맵핑 정보를 수신할 수 있다.

저장부(220)는 다수의 비행경로로 구성된 전체 항로를 저장하고, 지도, 위성 데이터, 및 장애물을 이용하여 레이어 맵 형태로 비행경로를 생성하여 전체 항로에 추가하거나, 전체 항로에서 특정 비행경로를 삭제할 수 있다. 여기서, 장애물은 수치표면모델(Digital Surface Model; DSM)로 구현될 수 있다. 또한, 저장부(220)는 3D 형태의 군집 모델과 복수의 드론(100)으로부터 수신한 주변 환경 맵핑 정보를 저장할 수 있다.

제어부(230)는 교통관제 서버(200)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(230)는 복수의 드론(100)의 비행경로 요청에 따라 저장부(220)에 저장된 전체 항로에서 비행금지 구역, 장애물, 비행시간, 및 교통량을 고려하여 비행경로를 검색하고, 검색된 비행경로를 통신부(210)를 통해 복수의 드론(100)으로 전송할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 제어부(230)는 복수의 드론(100)을 다음과 같은 네 가지 모드로 제어할 수 있다.

첫째, 제어부(230)는 드론의 밀도가 임계치를 초과하는 경우, 복수의 드론(100)이 군집을 형성하도록 한다(군집 형성 모드). 구체적으로는, 제어부(230)는 복수의 드론(100)으로부터 수신한 주변 환경 맵핑 정보를 이용하여 군집 모델을 렌더링하고, 복수의 드론(100)으로 하여금 자신의 현재 위치를 파악하여 디폴트 군집 구조에서 자신의 위치를 찾아 이동하도록 한다. 그리고, 복수의 드론(100)이 디폴트 군집을 형성하면, 제어부(230)는 복수의 드론(100)이 두 번째 단계인 '군집 유지 모드'로 동작하도록 제어한다. 여기서, 제어부(230)는 군집 모델을 렌더링하기 위해서 점 구름 추출 알고리즘을 이용한다.

둘째, 제어부(230)는 복수의 드론(100)이 군집을 형성한 다음, 복수의 드론(100)으로 하여금 보이즈 모델을 이용하여 군집을 유지하도록 한다(군집 유지 모드). 즉, 제어부(230)는 복수의 드론(100)으로부터 수신한 주변 환경 맵핑 정보를 이용하여 드론간 거리를 모니터링하고, 거리가 일정 값을 넘어가면 복수의 드론(100)간에 인력이 작용하여 가까워지도록 제어하며, 거리가 일정 값보다 작아지면 복수의 드론(100)간에 척력이 작용하여 멀어지도록 제어한다.

셋째, 제어부(230)는 복수의 드론(100)이 군집 유지 모드를 유지하는 상태에서, 복수의 드론(100)으로 하여금 보이즈 모델의 원칙을 준수하며, 일정한 속도로 저장부(220)에 저장된 비행경로를 따라 이동하도록 제어한다(정상 비행 모드). 이때, 제어부(230)는 복수의 드론(100) 중에 군집의 무게중심 등과 같이 군집을 대표할 수 있는 지표를 지정하고, 이것이 비행경로를 따라 움직이도록 제어할 수 있다.

넷째, 제어부(230)는 복수의 드론(100)이 정상 비행 모드로 작동하는 도중에, 장애물이 발생한 경우, 복수의 드론(100)으로 하여금 장애물 회피 모드로 동작하도록 제어한다.

즉, 제어부(230)는 복수의 드론(100) 중에 적어도 하나의 드론이 장애물을 감지하고, 델타값이 임계값을 초과한 경우, 복수의 드론(100) 중에 적어도 하나의 드론이 델타값을 다른 드론들로 전파하도록 하여 다른 드론들 또한 장애물을 회피하도록 한다. 이때, 델타값은 다른 드론들로 전파될 때, 적어도 하나의 드론을 기준으로 거리가 멀어짐에 따라 작아진다. 또한, 제어부(230)는 복수의 드론(100)의 장애물 충돌 위험이 끝나면, 복수의 드론(100)으로 하여금 다시 정상 비행 모드로 돌아가도록 제어한다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 드론의 군집 비행 제어 방법을 나타낸 흐름도이다.

우선, 설명에 앞서 본 발명의 실시예에 따른 드론의 군집 비행 제어 방법에서는 설명의 편의상 하나의 드론을 기준으로 설명하며, 모든 드론은 비행 중에 동일한 방식으로 동작하는 것이 바람직하다.

도 4를 참조하면, 드론(100)은 드론의 밀도가 임계치를 초과하는지 여부를 판단하고(S410), 드론의 밀도가 임계치를 초과하는 경우, 다른 드론들과 공유한 주변 환경 맵핑 정보를 이용하여 교통관제 서버(200)에서 제공되는 군집 모델을 렌더링하고, 자신의 현재 위치를 파악하여 디폴트 군집 구조에서 자신의 위치를 찾아 이동하여 군집을 형성한다(군집 형성 모드)(S420).

드론(100)은 자신이 다른 드론의 인력 구역에 존재하는지 여부를 판단하고(S430), 자신이 다른 드론의 인력 구역에 존재한다고 판단한 경우, 해당 인력 구역에서 벗어나도록 이동한다(S432). 이때, 드론(100)은 자신이 다른 드론의 인력 구역에 존재하는지 여부를 판단하기 위해, 다른 드론들과 공유한 주변 환경 맵핑 정보를 이용하여 다른 드론과의 측정할 수 있고, 또는 라이다 센서 및 시각 센서를 이용하여 다른 드론과의 거리를 측정할 수 있다.

드론(100)은 자신이 다른 드론의 인력 구역에 존재하지 않는다고 판단한 경우, 자신이 다른 드론의 척력 구역에 존재하는지 여부를 판단하고(S440), 자신이 다른 드론의 척력 구역에 존재한다고 판단한 경우, 해당 척력 구역에서 벗어나도록 이동한다(S442). 이때, 드론(100)은 단계 S430에서와 마찬가지로 자신이 다른 드론의 척력 구역에 존재하는지 여부를 판단하기 위해, 다른 드론들과 공유한 주변 환경 맵핑 정보를 이용하여 다른 드론과의 측정할 수 있고, 또는 라이다 센서 및 시각 센서를 이용하여 다른 드론과의 거리를 측정할 수 있다.

드론(100)은 자신이 다른 드론의 척력 구역에 존재하지 않는다고 판단한 경우, 자신이 척력과 인력이 균형을 이루는 정렬 구역에 있다고 판단하여 자신의 현재 위치를 유지하면서 교통관제 서버(200)에서 제공되는 비행경로를 따라 이동한다(S450).

드론(100)은 비행경로를 따라 이동하는 도중에, 장애물이 발생한지 여부를 판단하고(S460), 장애물이 발생한 경우, 델타값이 임계값을 초과하는지 여부를 판단하며(S470), 델타값이 임계값을 초과하지 않는다고 판단한 경우, 장애물을 회피한다(S472). 이때, 드론(100)은 다수의 센서를 포함하는 센싱부(140)를 이용하여 장애물을 감지할 수 있다.

드론(100)은 델타값이 임계값을 초과한다고 판단한 경우, 장애물을 회피하고, 델타값을 다른 드론들로 전파하여 다른 드론들로 하여금 장애물을 회피하도록 한다(S480). 이때, 델타값은 다른 드론들로 전파될 때, 자신을 기준으로 거리가 멀어짐에 따라 작아진다.

드론(100)은 장애물 충돌 위험이 끝나면, 다시 단계 S450으로 돌아가서 비행경로를 따라 이동한다.

전술한 방법은 다양한 수단을 통해 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시예들은 하드웨어, 펌웨어(Firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다.

하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 프로세서, 컨트롤러, 마이크로컨트롤러 및 마이크로프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.

펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리 유닛에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리 유닛은 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.

도 5 내지 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 복수의 드론이 군집을 형성하고, 장애물을 회피하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

우선, 각 개체(드론)가 전하를 띈다 가정하고, 장애물 또한 객체들과 동일한 전하를 띈다고 가정한다. 이때, 장애물 주변에 전기장이 형성되는데, 각 개체들은 그 전기장을 따라 이동함으로써 장애물을 회피한다. 또한, 복수의 드론에 의해 형성된 군집의 경우에는 군집의 중심에 반대 전하의 가상의 리더가 있어 개체들을 일정 거리 내에 묶어두고 있다. 이 때문에 장애물을 회피한 경우에도 가상의 리더의 인력에 의해 본래의 대형을 다시 유지하게 된다. 따라서, 한 개체가 오작동하거나 군집을 나가게 될 경우에도 유동적으로 대처할 수 있다.

도 5를 참조하면, 가상의 리더(500)가 복수의 드론(100)과 반대의 전하를 띄고 있기 때문에, 복수의 드론(100)은 가상의 리더(500)의 인력에 의해 군집 대형을 형성한다.

도 6에 도시된 바와 같이, 장애물(600) 주변에 전기장이 형성되어 있기 때문에, 복수의 드론(100)은 장애물(600) 주위의 전기장에 의해 장애물을 회피하게 된다.

도 7을 참조하면, 복수의 드론(100)은 장애물을 회피한 후, 가상 리더(500)의 인력에 의해 군집 대형을 재형성한다.

한편, 도 8에 도시된 바와 같이, 한 개체(102)가 오작동하거나 군집을 나가게 될 경우, 나머지 개체들은 가상 리더(500)의 인력에 의해 자동으로 대형을 바꾼다.

이상에서 본 명세서에 개시된 실시예들을 첨부된 도면들을 참조로 설명하였다. 이와 같이 각 도면에 도시된 실시예들은 한정적으로 해석되면 아니되며, 본 명세서의 내용을 숙지한 당업자에 의해 서로 조합될 수 있고, 조합될 경우 일부 구성 요소들은 생략될 수도 있는 것으로 해석될 수 있다.

여기서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 본 명세서에 개시된 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.

따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 명세서에 개시된 실시예에 불과할 뿐이고, 본 명세서에 개시된 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

110: 무선 통신부 120: A/V 입력부
121: 카메라 122: 마이크
130: 인터페이스부 140: 센싱부
150: 저장부 160: 제어부
170: 전원 공급부

Claims (13)

1. 군집 모델 및 비행경로를 제공하는 교통관제 서버; 및
   이웃 드론과 촬영한 사진을 이용하여 생성한 자신의 주변 환경 맵핑 정보를 서로 공유하고, 상기 교통관제 서버에서 제공하는 군집 모델을 토대로 자신의 위치를 찾아 이동하여 군집을 형성하며, 서로 간의 인력 및 척력에 의해 상기 군집을 유지하면서, 상기 교통관제 서버에서 제공하는 비행경로를 따라 이동하는 복수의 드론;
   을 포함하는 드론의 군집 비행 제어 시스템.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 드론 각각은 6 방향으로 촬영한 사진에서 피사체의 특징을 추출하여 상기 주변 환경 맵핑 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 드론의 군집 비행 제어 시스템.
   
3. 제1항 및 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 복수의 드론 각각은 라이다 센서(LiDAR Sensor) 및 시각 센서(Vision Sensor)를 포함하고, 상기 라이다 센서 및 상기 시각 센서를 이용하여 상기 주변 환경 맵핑 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 드론의 군집 비행 제어 시스템.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 드론 각각은 드론간에 척력이 작용하는 척력 구역, 드론간의 척력과 인력이 균형을 이루고 있는 정렬 구역, 및 드론간에 인력이 작용하는 인력 구역을 포함하는 가상의 구역을 가지고 있으며,
   상기 이웃 드론과 함께 상기 척력 구역에 있는 경우, 상기 척력에 의해 상기 이웃 드론과의 거리를 늘리고,
   상기 이웃 드론과 함께 상기 정렬 구역에 있는 경우, 상기 이웃 드론과의 거리를 일정하게 유지하며,
   상기 이웃 드론과 함께 상기 인력 구역에 있는 경우, 상기 인력에 의해 상기 이웃 드론과의 거리를 줄이는 것을 특징으로 하는 드론의 군집 비행 제어 시스템.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 드론 중에 적어도 하나의 드론이 장애물을 감지한 경우, 움직임의 갑작성을 나타내는 델타값을 다른 드론들로 전파하여 장애물을 회피하도록 하는 것을 특징으로 하는 드론의 군집 비행 제어 시스템.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 드론은 상기 델타값이 기설정된 임계값을 초과하는 경우, 상기 델타값을 다른 드론들로 전파하는 것을 특징으로 하는 드론의 군집 비행 제어 시스템.
   
7. 제5항에 있어서,
   상기 델타값은 다른 드론들로 전파될 때, 상기 적어도 하나의 드론을 기준으로 거리가 멀어짐에 따라 작아지는 것을 특징으로 하는 드론의 군집 비행 제어 시스템.
   
8. 군집 모델 및 비행경로를 저장하는 저장부;
   복수의 드론과 데이터를 송수신하고, 상기 복수의 드론으로부터 촬영한 사진에서 피사체의 특징을 추출한 주변 환경 맵핑 정보를 수신하는 통신부; 및
   상기 통신부를 통해 수신한 주변 환경 맵핑 정보를 분석하여 상기 저장부에 저장된 군집 모델을 토대로 상기 복수의 드론으로 하여금 군집을 형성하도록 하고, 서로 간의 인력 및 척력에 의해 상기 군집을 유지하면서, 상기 비행경로를 따라 이동하도록 제어하는 제어부;
   를 포함하는 교통관제 서버.
   
9. 복수의 드론이, 이웃 드론과 촬영한 사진을 이용하여 생성한 자신의 주변 환경 맵핑 정보를 서로 공유하고, 기저장된 군집 모델을 토대로 자신의 위치를 찾아 이동하여 군집을 형성하는 단계; 및
   상기 복수의 드론이, 서로 간의 인력 및 척력에 의해 상기 군집을 유지하면서, 기저장된 비행경로를 따라 이동하는 단계;
   를 포함하는 드론의 군집 비행 제어 방법.
   
10. 제9항에 있어서, 상기 기저장된 비행경로를 따라 이동하는 단계는,
    상기 복수의 드론 각각이, 상기 이웃 드론과 함께 척력 구역에 있는 경우, 상기 척력 구역에서 작용하는 척력에 의해 상기 이웃 드론과의 거리를 늘리는 단계;
    상기 복수의 드론 각각이, 상기 이웃 드론과 함께 정렬 구역에 있는 경우, 상기 이웃 드론과의 거리를 일정하게 유지하는 단계; 및
    상기 복수의 드론 각각이, 상기 이웃 드론과 함께 인력 구역에 있는 경우, 상기 인력 구역에서 작용하는 인력에 의해 상기 이웃 드론과의 거리를 줄이는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론의 군집 비행 제어 방법.
    
11. 제9항에 있어서,
    상기 복수의 드론 중에 적어도 하나의 드론이 장애물을 감지한 경우, 움직임의 갑작성을 나타내는 델타값을 다른 드론들로 전파하여 장애물을 회피하도록 하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 드론의 군집 비행 제어 방법.
    
12. 제11항에 있어서, 상기 장애물을 회피하도록 하는 단계에서,
    상기 적어도 하나의 드론은 상기 델타값이 기설정된 임계값을 초과하는 경우, 상기 델타값을 다른 드론들로 전파하는 것을 특징으로 하는 드론의 군집 비행 제어 방법.
    
13. 제11항에 있어서, 상기 장애물을 회피하도록 하는 단계에서,
    상기 델타값은 다른 드론들로 전파될 때, 상기 적어도 하나의 드론을 기준으로 거리가 멀어짐에 따라 작아지는 것을 특징으로 하는 드론의 군집 비행 제어 방법.
    

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