KR20230072532A - 농작업 차량의 자율주행장치, 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시 예는 농작업 차량의 자율주행장치, 시스템 및 그 방법을 제공한다. 본 발명의 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행장치는, 메인컨트롤러; 메인컨트롤러에 연결되는 서브컨트롤러; 서브컨트롤러에 연결되며, 차륜의 조향을 제어하는 스티어링 컨트롤러; 서브컨트롤러에 연결되며, 차륜의 주행 속도를 제어하는 드라이빙 컨트롤러; 및 서브컨트롤러에 연결되며, 자율 주행의 주변 환경을 탐지하는 복수의 센서를 포함한다.
Description
본 발명은 농작업 차량의 자율주행장치, 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 작업 차량의 자율 주행을 수행하는 농작업 차량의 자율주행장치, 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 국내 산업은 4차 산업혁명이란 슬로건을 통해 인공지능과 ICT 기술을 융합하여 미국, 독일, 일본과 같은 기술 선진국들의 수준에 견줄 산업시스템을 구축하고 있다. 이러한 산업 구조의 변화는 농업분야에도 영향을 미치게 되는데, 농업분야의 새로운 산업시스템의 대표적인 예로 스마트 팜이 손꼽히고 있다.
스마트 팜은 온실 내에 설치된 센서들의 데이터를 모듈에서 수집하고, 무선 통신을 통해 사용자에게 PC 혹은 스마트폰으로 실시간 모니터링할 수 있도록 정보를 전송하거나 사용자가 설정해둔 값에 따라 온실 내 환경 등이 조절되는 작물 재배 시설이다.
한편, 스마트 농업기술과 관련되어 가장 핵심적인 작업 기계 중 하나인 농작업 차량 및 이를 기반한 무인 작업 로봇의 기술에도 변화의 바람이 불고 있다. 농업기술 선진국에서는 자동 주행이 가능한 무인 농작업 차량과 탑재되는 작업 로봇의 연구가 상당히 진행되어 이미 상용화된 상황이고, 작업 상황을 확인할 수 있는 모니터링 기술도 충분히 도입되어 있다.
무인 농작업 차량 및 작업 로봇의 자동 주행에 사용되는 자율주행기술은, 운전자의 조작없이 스스로 주행 환경을 인식하여 목표 지점까지 운행할 수 있도록 하는 기술로서, 경로 이탈 방지시스템과 경로 변경 제어기술, 및 장애물 회피 기술 등을 이용하여 출발지와 목적지를 입력하면 최적의 주행 경로를 스스로 선택하여 주행할 수 있게 만든다.
이러한 스마트 팜에 사용되는 농업용 자율 주행 차량 및 로봇 시스템은, 주로 통신을 통해 원격 제어가 되거나, 하단부의 자계 센서 등을 통해서 위치를 파악하여 노면 주행 혹은 레일 주행을 수행하게 된다.
그러나, 기존의 무인 농작업 차량 및 작업 로봇의 자율 주행 기술은, 예를 들어, 스마트 팜에 있는 철골과 비닐 그리고 유리 등이 존재하여 통신 단절의 가능성이 있고, 자율 주행을 위해 수집된 정보들의 온보드 상에서 높은 계산복잡도로 인해서 알고리즘을 실시간으로 계산하기 어려운 측면이 있으므로, 자율 주행의 오류가 발생될 수 있었다.
참고적으로, 특허문헌 1은 자율주행 트랙터의 위치 계산시, RTK와 DGPS를 사용하여 정교한 위치를 계산하고, GPS 오류 발생 시, 속도를 사용하여 위치를 계산하도록 한, 자율주행 트랙터를 개시하고 있다.
또한, 특허문헌 2는 하이브리드 트랙터에 가해지는 작업부하량 정도와 3점 히치장치의 링크상태를 디스플레이에 표시하도록 한, 하이브리드 트랙터용 디스플레이 장치와 이를 포함하는 하이브리드 트랙터용 인터페이스 시스템을 개시하고 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 멀티 AI 온보드 시스템의 활용으로 통신에 방해를 받지 않고, 안정적으로 자율 시스템의 사용이 가능하며, 또한 네트워킹을 통한 해킹에 대한 공격에도 강인한 농작업 차량의 자율주행장치, 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은, 메인컨트롤러; 및 상기 메인컨트롤러에 연결되는 서브컨트롤러를 포함하며, 상기 메인컨트롤러는, 복수로 상호 연결된 보드인 멀티 AI온보드로 마련되되, 상기 서브컨트롤러는 데이터 획득부를 구비하며, 상기 데이터 획득부가 외부로부터 멀티스레드를 통해 데이터를 획득하여 정제한 후, 상기 멀티 AI온보드의 각각의 대응한 AI 온보드로 전달하며, 상기 각각의 AI 온보드가 상기 데이터 획득부에서 전달된 정보를 계산하여 얻은 계산 정보를 기초로 제어하여 자율 주행을 수행하는 농작업 차량의 자율주행장치를 제공한다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 서브컨트롤러에 연결되며, 차륜의 조향을 제어하는 스티어링 컨트롤러; 상기 서브컨트롤러에 연결되며, 차륜의 주행 속도를 제어하는 드라이빙 컨트롤러; 및 상기 서브컨트롤러에 연결되며, 자율 주행의 주변 환경을 탐지하는 복수의 센서를 더 포함하며, 상기 데이터 획득부가 상기 스티어링 컨트롤러, 드라이빙 컨트롤러, 및 복수의 센서에 대응한 각각의 데이터를 획득할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 메인컨트롤러는, 상기 복수의 센서 중 일부를 통한 영상 인식과 엔드 이펙터 및 매니퓰레이터 감지 제어를 수행하는 작업정보 처리부; 상기 복수의 센서 중 다른 일부를 통한 다른 영상 인식과 라이다 위치 인식 및 관성 감지 제어를 수행하는 주행정보 처리부; 작업 및 자율 주행 정보의 통신을 수행하는 통신정보 처리부; 상기 복수의 센서 중 차륜과 연관된 또 다른 일부 및 상기 스티어링 컨트롤러와 드라이빙 컨트롤러의 정보를 처리하는 차륜정보 처리부; 및 상기 작업정보 처리부, 주행정보 처리부, 통신정보 처리부, 및 차륜정보 처리부를 상기 멀티 AI온보드에 분산하여 처리함으로써 자율 주행 및 작업 제어를 통합 처리하는 통합 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 통합 제어부는, 상기 작업정보 처리부와 주행정보 처리부와 상호 데이터 전송을 수행하되, 로봇 제어용 입출력 데이터를 정보 처리함으로써 로봇 제어를 수행하는 로봇 제어부; 상기 통신정보 처리부와 상호 데이터 전송을 수행하되, 통신 제어용 입출력 데이터를 정보 처리함으로써 통신 제어를 수행하는 통신 제어부; 및 상기 차륜정보 처리부와 상호 데이터 전송을 수행하되, 차륜제어용 입출력 데이터를 정보 처리함으로써 차륜 제어를 수행하는 차륜 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 메인컨트롤러는 상기 통합 제어부에서 자율 주행을 위한 정보를 수집하여 처리한 후, 상기 통합 제어부에 제공하는 머신러닝부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 복수의 센서는, RGBD 카메라, CMOS 카메라, 라이다, IMU, 초음파, 및 엔코더 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 구성은, 전술한 상기 자율주행장치; 자율 주행을 위한 딥러닝부가 탑재되며, 상기 메인컨트롤러에 연결되어 자율 주행을 위한 정보를 수집 기록하며, 상기 딥러닝부에서 처리된 주행 정보를 메인컨트롤러에 전송하는 관제 서버; 상기 관제 서버와 상기 메인컨트롤러를 통신 연결하는 통신부; 및 상기 관제 서버와 통신부를 연결하며, 상기 메인 컨트롤러의 외부 침입과 해킹을 차단하는 통신 보안부를 포함하는 농작업 차량의 자율주행시스템을 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 있어서, 상기 통신부는, 5G, WIFI, CAN, UART, SPI 중 하나 이상을 사용할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 있어서, 상기 멀티 AI온보드는, 이더넷(ethernet)으로 상호 연결될 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 있어서, 상기 관제 서버에 연결되며, 자율주행 앱이 탑재된 단말을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 구성은, 전술한 상기 농작업 차량의 자율주행시스템에 있어서, 상기 데이터 획득부가 상기 복수의 센서로부터 멀티스레드를 통해 데이터를 획득하여 정제하는 단계; 상기 데이터 획득부가 상기 멀티 AI온보드의 각각의 대응한 AI 온보드로 정제된 데이터를 전달하는 단계; 상기 각각의 AI 온보드가 상기 데이터 획득부에서 전달된 정보를 분산 처리하는 단계; 및 상기 메인컨트롤러가 상기 분산 처리된 정보를 통합하여 상기 서브컨트롤러를 통해 상기 스티어링 컨트롤러와 드라이빙 컨트롤러를 제어하여 자율 주행을 수행하는 단계를 포함하는 농작업 차량의 자율주행방법을 제공한다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 있어서, 상기 메인컨트롤러가 상기 분산 처리된 정보를 기록하고 딥러닝부를 통해 처리하여 자율 주행을 수행하는 딥러닝 자율 주행 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 있어서, 상기 딥러닝을 수행하기 위한 딥러닝부가 탑재된 관제 서버와 상기 메인컨트롤러 사이에서 통신 보안부가 상호 전송 정보를 보안 처리하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 있어서, 상기 딥러닝은 상기 관제 서버와 통신 연결된 단말에 탑재된 자율주행 앱에 의해 선택적으로 수행되되, 상기 자율주행 앱에는 주행 환경에 대응하여 딥러닝 수준을 조절하는 딥러닝 옵션이 포함될 수 있다.
상기와 같은 구성에 따른 본 발명의 효과는, 멀티 AI 온보드 시스템의 활용으로 통신에 방해를 받지 않고, 안정적으로 자율 시스템의 사용이 가능하며, 네트워킹을 통한 해킹에 대한 공격에도 강인한 농작업 차량의 자율주행장치, 시스템 및 그 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행장치의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행장치의 하드웨어와 소프트웨어 파트로 구분된 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행시스템의 작동 개념도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행장치의 하드웨어와 소프트웨어 파트로 구분된 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행시스템의 작동 개념도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행방법의 순서도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시 예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결(접속, 접촉, 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행장치의 개념도이며, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행시스템의 블록도이다.
도 1과 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행장치는, 무인 로봇 또는 주행 차량(100)에 탑재되는 메인컨트롤러(110), 메인컨트롤러(110)에 연결되는 서브컨트롤러(120), 서브컨트롤러(120)에 연결되며 차륜의 조향을 제어하는 스티어링 컨트롤러(125), 서브컨트롤러(120)에 연결되며 차륜의 주행 속도를 제어하는 드라이빙 컨트롤러(126), 및 서브컨트롤러(120)에 연결되며 자율 주행의 주변 환경을 탐지하는 복수의 센서(130)를 포함한다.
주행 차량(100)은 매니퓰레이터(103)와 엔드 이펙터(102)를 구비한 작업부(101), 차륜의 조향을 위한 조향모터(106)를 구비한 조향부(105), 및 주행을 위한 구동모터(108)를 구비한 주행부(107)를 포함한다.
메인컨트롤러(110)는, 복수로 상호 연결된 보드인 멀티 AI온보드(111~114)로 마련된 것으로서, 멀티 AI온보드(111~114)는, 이더넷(ethernet)으로 상호 연결될 수 있다. 이더넷은 IEEE 802.3 통신 규격을 사용하는 유선 통신 방식으로서, 1Gbps 이상이 사용될 수 있다.
이러한 메인컨트롤러(110)는 무인 로봇을 주행하기 위한 차량이나 작업 차량에 탑재되어 자율 주행을 수행하기 위한 각종 센서들과 작업 및 주행을 구동을 발생시키는 작업부(101) 및 주행부(107)에 연결되며, 정보 저장 및 저장된 정보를 처리하여 자유 주행 신호를 생성한다.
서브컨트롤러(120)는 메인컨트롤러(110)와 이더넷으로 연결되는 하나 이상의 보드로서, 스티어링 컨트롤러(125), 드라이빙 컨트롤러(126), 및 복수의 센서(130)에 연결되며, 복수의 센서(130)에 대응한 데이터 획득부(121)를 구비한다.
이러한 서브컨트롤러(120)는 데이터 획득부(121)를 통해 복수의 센서(130)로부터 자율 주행을 위한 주변 환경의 정보를 수집 처리하여 메인컨트롤러(110)로 전달하며, 메인컨트롤러(110)로부터 생성된 자율주행신호를 스티어링 컨트롤러(125)와 드라이빙 컨트롤러(126)에 전송한다.
상기와 같은 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행장치는, 서브컨트롤러(120)에 구비되는 데이터 획득부(121)가 복수의 센서(130)로부터 멀티스레드를 통해 데이터를 획득하여 정제한 후, 멀티 AI온보드(111~114)의 각각의 대응한 AI 온보드로 전달하며, 각각의 AI 온보드가 데이터 획득부(121)에서 전달된 정보를 계산하여 얻은 계산 정보를 기초로 스티어링 컨트롤러(125), 드라이빙 컨트롤러(126), 및 서브컨트롤러(120)를 제어하여 자율 주행을 수행할 수 있다.
도 1과 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 자유주행시스템은, 메인컨트롤러(110)에 관제 서버(140), 통신부(150), 및 통신 보안부(155)가 연결되어 마련된다.
관제 서버(140)는 자율 주행을 위한 딥러닝부(142)가 탑재되며, 메인컨트롤러(110)에 연결되어 자율 주행을 위한 정보를 수집 기록하며, 딥러닝부에서 처리된 주행 정보를 메인컨트롤러(110)에 전송하는 역할을 하도록 자율 주행을 수행하는 무인 로봇 또는 주행 차량(100)의 원거리에 배치될 수 있으며, 자율 주행의 실패 및 상황에 따라 주행의 원격 조종이 가능하도록 구현된다.
실질적으로, 관제 서버(140)는 스마트 팜에서 재배되는 농업 작물의 관리 운영과 환경 조성, 각종 재배 작업, 및 자율 주행의 농작물 재배 운영 및 관리에 관한 플랫폼(141)이 탑재된 것으로서, 사용자가 자율 주행에 관여할 수 있게 설계된다.
딥러닝부(142)는 관제 서버(140)에 탑재되는 것으로서, 딥러닝 학습 데이터를 저장한 딥러닝용 데이터 베이스와 딥러닝용 데이터 베이스를 기초로 딥러닝 알고리즘을 수행하는 딥러닝 연산부를 포함할 수 있다.
통신부(150)는 관제 서버(140)와 메인컨트롤러(110)를 통신 연결하는 것으로서, 5G, WIFI, CAN, UART, SPI 중 하나 이상을 사용할 수 있다. 본 실시예에서는, 5G 또는 WIFI가 적절할 것이다.
통신 보안부(155)는 관제 서버(140)와 통신부(150)를 연결하며, 메인 컨트롤러의 외부 침입과 해킹을 차단하는 것으로서, 송수신 데이터의 보호를 위한 소프트웨어 또는 하드웨어로서 방화벽을 포함할 수 있다.
방화벽은 NPU 기반의 방화벽, 또는 소프트웨어적으로 IPCOP, IPFIRE, PFSENSE, ENDIAN, MONOWALL, SMOOTHWALL 등을 사용할 수 있다.
본 실시 예에 따른 관제 서버(140)는 자율주행 앱이 탑재된 단말(160)에 연결될 수 있다. 이러한 단말(160)의 자율 주행 앱(161)은, 관제 서버(140)에 탑재된 운영 플랫폼(141)에 접속되며, 원격 제어로 자율 주행을 실행시키거나 자율 주행을 감시하도록 설정될 수 있다.
한편, 본 실시예에 따른 자율주행시스템의 하드웨어는, 복수의 센서(130)로서, RGBD 카메라(131), CMOS 카메라(132), 라이다(133), IMU(134), 초음파, 및 엔코더(135)를 포함하며, 통신 수단으로서 안테나(135)를 포함한다.
이하에서는, 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행장치와 이를 포함한 시스템의 구조와 작동에 대해서 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행장치의 하드웨어와 소프트웨어 파트로 구분된 블록도이며, 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행시스템의 작동 개념도이다. 도 3과 도 4를 참조하여 자율주행시스템의 구성 요소들 더 상세하게 설명한다.
도 1내지 도 3을 참조하면, 메인컨트롤러(110)는 작업정보 처리부(171), 주행정보 처리부(172), 통신정보 처리부(173), 차륜정보 처리부(174), 및 통합 제어부(175)를 포함한다.
이러한 메인컨트롤러(110)에 소트웨어적으로 탑재되는 작업정보 처리부(171), 주행정보 처리부(172), 통신정보 처리부(173), 차륜정보 처리부(174), 및 통합 제어부(175)는, 서브컨트롤러(120)의 데이터 획득부(121)에서 정제 및 멀티 스레드 방식으로 처리 배포되는 데이터를 각각의 포트를 통해 입력받아 처리하게 된다.
메인컨트롤러(110)에서 작업정보 처리부(171), 주행정보 처리부(172), 통신정보 처리부(173), 및 차륜정보 처리부(174)는 멀티 AI온보드(111~114)에서 분산 처리하도록 통합 제어부(175)에 의해 AI온보드에 분산 배치될 수 있다.
작업정보 처리부(171)는 RGBD 카메라(131)를 통한 영상 인식과 엔드 이펙터(102) 및 매니퓰레이터(103) 감지 및 위치 제어를 수행하도록 통합 제어부(175)에 의해 실행이 제어된다.
주행정보 처리부(172)는 CMOS 카메라(132)와 라이다(133)를 통한 위치 인식 및 IMU(134)의 관성 감지 제어를 수행하도록 통합 제어부(175)에 실행이 제어된다.
통신정보 처리부(173)는 작업 및 자율 주행 정보의 통신을 수행하도록 통합 제어부(175)에 실행이 제어된다.
차륜정보 처리부(174)는 차륜과 연관된 엔코더(135) 및 스티어링 컨트롤러(125)와 드라이빙 컨트롤러(126)의 정보를 처리하도록 통합 제어부(175)에 실행이 제어된다.
통합 제어부(175)는, 작업정보 처리부(171), 주행정보 처리부(172), 통신정보 처리부(173), 및 차륜정보 처리부(174)를 멀티 AI온보드(111~114)에 분산하여 처리함으로써 자율 주행 및 작업 제어를 통합 처리하며, 자율 주행을 위한 하드웨어와 소프트웨어 사이의 복잡하고 방대한 데이터의 전송 및 처리가 원활하게 수행될 수 있도록 만든다.
이러한 통합 제어부(175)는, 작업정보 처리부(171)와 주행정보 처리부(172)와 상호 데이터 전송을 수행하며 로봇 제어용 입출력 데이터를 정보 처리함으로써 로봇 제어를 수행하는 로봇 제어부(176), 통신정보 처리부(173)와 상호 데이터 전송을 수행하며 통신 제어용 입출력 데이터를 정보 처리함으로써 통신 제어를 수행하는 통신 제어부(177), 및 차륜정보 처리부(174)와 상호 데이터 전송을 수행하며 차륜제어용 입출력 데이터를 정보 처리함으로써 차륜 제어를 수행하는 차륜 제어부(178)를 포함하게 된다.
메인컨트롤러(110)는 통합 제어부(175)에서 자율 주행을 위한 정보를 수집하여 처리한 후, 통합 제어부(175)에 제공하는 머신러닝부(179)를 더 포함할 수 있다.
이러한 머신러닝부(179)는 자율 주행하면서 자체적으로 자율 주행을 위한 학습을 수행하는 것으로써 메인컨트롤러(110)에 탑재될 수 있으며, 관제 센터와 분리된 상태에서 주행 환경에 즉시 적응하는 자율 주행을 수행하게 만든다.
머신러닝부(179)는 통합제어부의 일부로 구현될 수 있다.
머신러닝부(179)의 알고리즘은, 단순/다중 선형회귀, 의사결정트리(Decision Tree), 베이지안 망(Bayesian Network), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), KNN(K-Nearst Neighbors), 의사결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), 인공 신경망(Artificial Neural Network), 차원 감소 알고리즘(Dimensional Reduction Algorithrm), 그래디언트 부스팅 알고리즘(Gradient Boosting Algorithrm), 에이다부스트(Adaboost), 퍼셉트론(Perceptron) 및 딥러닝(Deep learning) 중 어느 하나에 의해 구현됨이 적절하다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행방법의 순서도이다.
도 1 내지 도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 농작업 차량의 자율주행방법은, 상기 자율주행시스템에서 구현되는 것으로서, 데이터 획득부(121)가 복수의 센서(130)로부터 멀티스레드를 통해 데이터를 획득하여 정제하는 단계(S100), 데이터 획득부(121)가 멀티 AI온보드(111~114)의 각각의 대응한 AI 온보드로 정제된 데이터를 전달하는 단계(S200), 각각의 AI 온보드가 데이터 획득부(121)에서 전달된 정보를 분산 처리하는 단계(S300), 및 메인컨트롤러(110)가 분산 처리된 정보를 통합하여 서브컨트롤러(120)를 통해 스티어링 컨트롤러(125)와 드라이빙 컨트롤러(126)를 제어하여 자율 주행을 수행하는 단계(S400)를 포함한다.
본 실시 예에는, 메인컨트롤러(110)가 분산 처리된 정보를 기록하고 딥러닝부(142)를 통해 처리하여 자율 주행을 수행하는 딥러닝 자율 주행 단계(S500)가 더 포함될 수 있다.
또한 본 실시 예에서는, 딥러닝을 수행하기 위한 딥러닝부(142)가 탑재된 관제 서버(140)와 메인컨트롤러(110) 사이에서 통신 보안부(155)가 상호 전송 정보를 보안 처리할 수 있다.
한편, 딥러닝은 관제 서버(140)와 통신 연결된 단말(160)에 탑재된 자율주행 앱에 의해 선택적으로 수행되되, 자율주행 앱에는 주행 환경에 대응하여 딥러닝 수준을 조절하는 딥러닝 옵션이 포함될 수 있다.
상기와 같은 본 발명의 다른 실시예에 따른 농작업 차량의 자율주행방법은, 멀티 AI 온보드 시스템의 활용으로 통신에 방해를 받지 않고, 작업과 자율 주행에서 얻어지는 복잡하고 방대한 데이터 분산 처리가 수월하게 이루어지며, 안정적으로 자율 시스템의 사용이 가능하며, 네트워킹을 통한 해킹에 대한 공격에도 강인한 장점을 제공한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 주행 차량 101: 작업부
102: 엔드 이펙터 103: 매니퓰레이터
105: 조향부 106: 조향모터
107: 주행부 108: 구동모터
110: 메인컨트롤러 111~114: 멀티 AI-온보드
120: 서브컨트롤러 121: 데이터 획득부
125: 스티어링 컨트롤러 126: 드라이빙 컨트롤러
130: 복수의 센서 131: RGBD 카메라
132: CMOS 카메라 133: 라이다
134: IMU 135: 엔코더
136: 안테나
140: 관제 서버 141: 플랫폼
142: 딥러닝부 150: 통신부
155: 통신 보안부 160: 단말
161: 자율 주행 앱 171: 작업정보 처리부
172: 주행정보 처리부 173: 통신정보 처리부
174: 차륜정보 처리부 175: 통합 제어부
176: 로봇 제어부 177: 통신 제어부
178: 차륜 제어부 179: 머신러닝부
102: 엔드 이펙터 103: 매니퓰레이터
105: 조향부 106: 조향모터
107: 주행부 108: 구동모터
110: 메인컨트롤러 111~114: 멀티 AI-온보드
120: 서브컨트롤러 121: 데이터 획득부
125: 스티어링 컨트롤러 126: 드라이빙 컨트롤러
130: 복수의 센서 131: RGBD 카메라
132: CMOS 카메라 133: 라이다
134: IMU 135: 엔코더
136: 안테나
140: 관제 서버 141: 플랫폼
142: 딥러닝부 150: 통신부
155: 통신 보안부 160: 단말
161: 자율 주행 앱 171: 작업정보 처리부
172: 주행정보 처리부 173: 통신정보 처리부
174: 차륜정보 처리부 175: 통합 제어부
176: 로봇 제어부 177: 통신 제어부
178: 차륜 제어부 179: 머신러닝부
Claims (14)
- 메인컨트롤러; 및
상기 메인컨트롤러에 연결되는 서브컨트롤러를 포함하며,
상기 메인컨트롤러는, 복수로 상호 연결된 보드인 멀티 AI온보드로 마련되되,
상기 서브컨트롤러는 데이터 획득부를 구비하며,
상기 데이터 획득부가 외부로부터 멀티스레드를 통해 데이터를 획득하여 정제한 후, 상기 멀티 AI온보드의 각각의 대응한 AI 온보드로 전달하며,
상기 각각의 AI 온보드가 상기 데이터 획득부에서 전달된 정보를 계산하여 얻은 계산 정보를 기초로 제어하여 자율 주행을 수행하는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행장치.
- 청구항 1에 있어서,
상기 서브컨트롤러에 연결되며, 차륜의 조향을 제어하는 스티어링 컨트롤러;
상기 서브컨트롤러에 연결되며, 차륜의 주행 속도를 제어하는 드라이빙 컨트롤러; 및
상기 서브컨트롤러에 연결되며, 자율 주행의 주변 환경을 탐지하는 복수의 센서를 더 포함하며,
상기 데이터 획득부가 상기 스티어링 컨트롤러, 드라이빙 컨트롤러, 및 복수의 센서에 대응한 각각의 데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행장치.
- 청구항 2에 있어서,
상기 메인컨트롤러는,
상기 복수의 센서 중 일부를 통한 영상 인식과 엔드 이펙터 및 매니퓰레이터 감지 제어를 수행하는 작업정보 처리부;
상기 복수의 센서 중 다른 일부를 통한 다른 영상 인식과 라이다 위치 인식 및 관성 감지 제어를 수행하는 주행정보 처리부;
작업 및 자율 주행 정보의 통신을 수행하는 통신정보 처리부;
상기 복수의 센서 중 차륜과 연관된 또 다른 일부 및 상기 스티어링 컨트롤러와 드라이빙 컨트롤러의 정보를 처리하는 차륜정보 처리부; 및
상기 작업정보 처리부, 주행정보 처리부, 통신정보 처리부, 및 차륜정보 처리부를 상기 멀티 AI온보드에 분산하여 처리함으로써 자율 주행 및 작업 제어를 통합 처리하는 통합 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행장치.
- 청구항 3에 있어서,
상기 통합 제어부는,
상기 작업정보 처리부와 주행정보 처리부와 상호 데이터 전송을 수행하되, 로봇 제어용 입출력 데이터를 정보 처리함으로써 로봇 제어를 수행하는 로봇 제어부;
상기 통신정보 처리부와 상호 데이터 전송을 수행하되, 통신 제어용 입출력 데이터를 정보 처리함으로써 통신 제어를 수행하는 통신 제어부; 및
상기 차륜정보 처리부와 상호 데이터 전송을 수행하되, 차륜제어용 입출력 데이터를 정보 처리함으로써 차륜 제어를 수행하는 차륜 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행장치.
- 청구항 4에 있어서,
상기 메인컨트롤러는 상기 통합 제어부에서 자율 주행을 위한 정보를 수집하여 처리한 후, 상기 통합 제어부에 제공하는 머신러닝부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행장치.
- 청구항 4에 있어서,
상기 복수의 센서는, RGBD 카메라, CMOS 카메라, 라이다, IMU, 초음파, 및 엔코더 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행장치.
- 청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 항에 따른 농작업 차량의 자율주행장치;
자율 주행을 위한 딥러닝부가 탑재되며, 상기 메인컨트롤러에 연결되어 자율 주행을 위한 정보를 수집 기록하며, 상기 딥러닝부에서 처리된 주행 정보를 메인컨트롤러에 전송하는 관제 서버;
상기 관제 서버와 상기 메인컨트롤러를 통신 연결하는 통신부; 및
상기 관제 서버와 통신부를 연결하며, 상기 메인 컨트롤러의 외부 침입과 해킹을 차단하는 통신 보안부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행시스템.
- 청구항 7에 있어서,
상기 통신부는, 5G, WIFI, CAN, UART, SPI 중 하나 이상을 사용하는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행시스템.
- 청구항 7에 있어서,
상기 멀티 AI온보드는, 이더넷(ethernet)으로 상호 연결되는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행시스템.
- 청구항 7에 있어서,
상기 관제 서버에 연결되며, 자율주행 앱이 탑재된 단말을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행시스템.
- 청구항 1 내지 10항 중 어느 한 항에 따른 농작업 차량의 자율주행시스템에 있어서,
상기 데이터 획득부가 상기 복수의 센서로부터 멀티스레드를 통해 데이터를 획득하여 정제하는 단계;
상기 데이터 획득부가 상기 멀티 AI온보드의 각각의 대응한 AI 온보드로 정제된 데이터를 전달하는 단계;
상기 각각의 AI 온보드가 상기 데이터 획득부에서 전달된 정보를 분산 처리하는 단계; 및
상기 메인컨트롤러가 상기 분산 처리된 정보를 통합하여 상기 서브컨트롤러를 통해 상기 스티어링 컨트롤러와 드라이빙 컨트롤러를 제어하여 자율 주행을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행방법.
- 청구항 11에 있어서,
상기 메인컨트롤러가 상기 분산 처리된 정보를 기록하고 딥러닝부를 통해 처리하여 자율 주행을 수행하는 딥러닝 자율 주행 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행방법.
- 청구항 12에 있어서,
상기 딥러닝을 수행하기 위한 딥러닝부가 탑재된 관제 서버와 상기 메인컨트롤러 사이에서 통신 보안부가 상호 전송 정보를 보안 처리하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행방법.
- 청구항 13에 있어서,
상기 딥러닝은 상기 관제 서버와 통신 연결된 단말에 탑재된 자율주행 앱에 의해 선택적으로 수행되되,
상기 자율주행 앱에는 주행 환경에 대응하여 딥러닝 수준을 조절하는 딥러닝 옵션이 포함되는 것을 특징으로 하는 농작업 차량의 자율주행방법.
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