WO2018021880A1 - 무인 비행체의 최적 경로 탐색 방법, 최적 경로 탐색 서버 및 시스템 - Google Patents

무인 비행체의 최적 경로 탐색 방법, 최적 경로 탐색 서버 및 시스템 Download PDF

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WO2018021880A1
WO2018021880A1 PCT/KR2017/008177 KR2017008177W WO2018021880A1 WO 2018021880 A1 WO2018021880 A1 WO 2018021880A1 KR 2017008177 W KR2017008177 W KR 2017008177W WO 2018021880 A1 WO2018021880 A1 WO 2018021880A1
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unmanned aerial
aerial vehicle
route
flight
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PCT/KR2017/008177
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원중희
최창진
유영진
정구문
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주식회사 빅스
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    • B64U2201/00—UAVs characterised by their flight controls
    • B64U2201/20—Remote controls

Definitions

  • the present invention relates to an optimal path search method, an optimal path search server and a system of an unmanned aerial vehicle.
  • Drones are unmanned aerial vehicles capable of flying and maneuvering by radio wave guidance. Although initially used primarily for military purposes, it is currently used in various industries, such as sports relaying, disaster scene photography, exploration coverage, and delivery services. The commercial drone market is growing at a very rapid pace.
  • drones can be controlled by the naked eye within the visible range, the distance that can be visually checked is very short (average 500m), and there is a big problem of accident risk due to the drone and the pilot's mismatch of vision and the pilot's misunderstanding.
  • a conventional PV system may transmit an image photographed by a camera attached to a front side of a drone, and may receive an image of a drone viewpoint as shown in FIG. 7 through a display screen to which a receiver is attached.
  • Conventional FPV can give the sense of immersion and realism as if flying on a real drone, leading the growth of drones in entertainment areas such as drone racing and games, and is attracting attention as an essential system for performing long-range missions of industrial drones.
  • the conventional FPV system is provided by displaying only the image transmitted from the front camera as it is or by simply displaying numerical information on the image. Therefore, it is very important to check the information necessary for flight (altitude, position, speed, etc.). It is difficult. Therefore, there is a problem that there is still a high possibility of a crash or crash of the aircraft caused by the pilot's lack of information recognition during flight.
  • the conventional FPV system merely shows the image transmitted from the front camera as it is, and does not provide a function for searching a path for autonomous driving.
  • the present invention is to solve the above problems, to provide an optimal route search method, optimal route search server and system considering various environmental variables for stable autonomous driving of the drone.
  • the route search server may include: a route search server interworking with an unmanned aerial vehicle and a user terminal, the navigation information receiving unit receiving position information of a destination and gas information of the unmanned aerial vehicle from the user terminal; A route search unit for searching a route from a departure point to the arrival point based on a plurality of factors included in the gas information and environmental information of the unmanned aerial vehicle; And a navigation information transmission unit configured to transmit navigation information including the found route to at least one of the user terminal and the unmanned aerial vehicle.
  • the route search unit may search for a first route from the departure point to the destination based on a first factor included in any one of the gas information and the environment information, and may search for any one of the gas information and the environment information. Based on the second factor included, it may be determined whether the unmanned aerial vehicle can fly through the first path.
  • the path search unit based on the third factor included in any one of the gas information and the environment information.
  • the second route from the departure point to the arrival point may be searched and the drone may determine whether the unmanned aerial vehicle can fly through the second route using a factor different from the third factor.
  • the route search unit may further use mission information of the unmanned aerial vehicle to search a route from the departure point to the arrival point.
  • the environment information may include terrain altitude information and geo-fence information.
  • the environmental information may include weather information including at least one of wind direction, wind speed, field of view, cloud height, and magnetic field strength, and height information of the ground facility.
  • the gas information may include at least one of the maximum flight altitude information, flight time information, battery information, weight information, flight capability information of the unmanned aerial vehicle.
  • the path search server may include: a flight information receiver configured to receive flight images and flight information photographed by the unmanned aerial vehicle from the unmanned aerial vehicle during flight of the unmanned aerial vehicle; An augmented reality flight image generator for generating a 3D augmented reality flight image by overlaying a guidance route corresponding to the path searched on the received flight image and the flight information; And an augmented reality flight image transmitter configured to transmit the 3D augmented reality flight image to the user terminal.
  • the present invention provides a route search method in another aspect.
  • the route search method may be performed by a route search server interworking with an unmanned aerial vehicle and a user terminal, and receiving location information of a destination and gas information of the unmanned aerial vehicle from the user terminal; Searching for a route from a starting point to the destination based on a plurality of factors included in the gas information and environmental information of the unmanned aerial vehicle; And transmitting the navigation information including the found route to at least one of the user terminal and the unmanned aerial vehicle.
  • the searching of the route may include searching for a first route from the starting point to the destination based on a first factor included in any one of the gas information and the environment information; And determining whether the unmanned aerial vehicle can fly through the first path based on a second factor included in any one of the gas information and the environmental information.
  • the step of searching for the path may include the first information included in any one of the gas information and the environmental information. Searching for a second route from the origin to the destination based on a three factor; And determining whether the unmanned aerial vehicle can fly through the second path using a factor different from the third factor.
  • the route searching method may further include using mission information of the unmanned aerial vehicle to search a route from the departure point to the arrival point.
  • the optimal path search server is an optimal path search server for searching an optimal path of an unmanned aerial vehicle, the navigation information receiver configured to receive location information of an arrival destination and gas information of an unmanned aerial vehicle from a user terminal, location information of the destination, and the unmanned aerial vehicle
  • An optimum route search unit for searching an optimal route from a departure point to the destination based on the gas information and the environment information of the navigation information
  • a navigation information transmission unit configured to transmit the navigation information including the optimum route to the user terminal or the unmanned aerial vehicle.
  • the environment information may be terrain altitude information and geofense information.
  • the optimal path searching method may include receiving location information of an arrival destination and gas information of an unmanned aerial vehicle from a user terminal, location information of the destination, gas information of an unmanned aerial vehicle, and the like. Searching for an optimal route from a departure point to the destination based on environmental information, and transmitting navigation information including the optimum route to the user terminal or the unmanned aerial vehicle.
  • the environment information may be terrain altitude information and geofense information.
  • the optimal path search system may include an optimal path search server and a user terminal.
  • the optimal route search server searches for an optimal route from a starting point to the destination based on the location information of the destination, the gas information of the unmanned aerial vehicle, and the environmental information, and records the flight image and the flight information photographed by the unmanned aerial vehicle from the unmanned aerial vehicle.
  • the display apparatus may be configured to generate a 3D augmented reality flight image by overlaying the guidance route corresponding to the optimal path and the flight information on the received flight image.
  • the user terminal may be configured to receive and output the 3D augmented reality flight image from the optimal path search server, and to control the unmanned aerial vehicle through the 3D augmented reality flight image.
  • a method for providing a 3D augmented reality flight image for safety, convenience, and efficient flight of a drone, and an optimal path search server and system may be provided.
  • FIG. 1 is a block diagram of an optimal route search system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an optimal path search server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an augmented reality flight image according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an augmented reality flight image according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an optimal path searching method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an optimal path searching method according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 illustrates a conventional First Person View (FPV) system.
  • the term 'unit' includes a unit realized by hardware, a unit realized by software, and a unit realized by both.
  • one unit may be realized using two or more pieces of hardware, and two or more units may be realized by one piece of hardware.
  • Some of the operations or functions described as being performed by a terminal or a device in the present specification may instead be performed in a server connected to the terminal or device. Similarly, some of the operations or functions described as being performed by the server may be performed by a terminal or a device connected to the server.
  • an optimal path search system may include an optimal path search server 100 and a user terminal 110.
  • the optimal path search system may include an unmanned aerial vehicle 120.
  • the optimal path search server 100, the user terminal 110, and the unmanned aerial vehicle 120 may communicate through a network.
  • the network refers to a connection structure capable of exchanging information between respective nodes such as terminals and servers.
  • An example of such a network 120 includes the Internet, a wireless local area network (WLAN), and a WAN (WAN).
  • the unmanned aerial vehicle 120 is an unmanned aerial vehicle (UAV) capable of flying remotely without a pilot and includes a photographing module for capturing an image.
  • UAV unmanned aerial vehicle
  • the unmanned aerial vehicle 120 includes three-axis gyroscopes, three-axis accelerometers, and three axes for measuring rotational motion states defined by yaw, pitch, and roll. Magnetometers are provided.
  • the unmanned aerial vehicle 120 includes a GPS module and a barometric pressure sensor for measuring the translational motion state.
  • the unmanned aerial vehicle 120 may receive navigation information including the optimal route from the optimal route search server 100 or the user terminal 110.
  • the unmanned aerial vehicle 120 may fly based on an optimal route.
  • the unmanned aerial vehicle 120 may transmit flight images and flight information photographed through the camera of the unmanned aerial vehicle 120 to the optimal path search server 100.
  • An example of the user terminal 110 is a wireless communication device that guarantees portability and mobility, and includes a personal communication system (PCS), a global system for mobile communications (GSM), a personal digital cellular (PDC), a personal handyphone system (PHS), and a PDA.
  • PCS personal communication system
  • GSM global system for mobile communications
  • PDC personal digital cellular
  • PDA personal handyphone system
  • PDA Personal Electronic Data Assistant
  • IMT International Mobile Telecommunication
  • CDMA Code Division Multiple Access
  • W-CDMA W-Code Division Multiple Access
  • WBRO Wireless Broadband Internet
  • smartphones All types of handheld based wireless communication devices such as smart pads, tablet PCs, virtual reality devices, head mounted displays (HMDs), and the like may be included.
  • the user terminal 110 may control the drone. For example, the user terminal 110 transmits the location information of the destination and the gas information of the unmanned aerial vehicle to the optimum route search server 100, and from the starting point based on the location information of the destination, the gas information of the unmanned aerial vehicle, and the environmental information. You can request the best route to your destination. Alternatively, the user terminal 110 may directly search and determine the path of the drone.
  • the user terminal 110 may receive and output a 3D augmented reality flight image from the optimal path search server 100.
  • the user terminal 110 may control the unmanned aerial vehicle 120 through the 3D augmented reality flight image.
  • the optimal route search server 100 may search and determine the flight path of the drone. For example, by receiving the position information of the destination and the gas information of the unmanned aerial vehicle 120 from the user terminal 110, from the starting point to the destination based on the position information of the destination, the gas information and environmental information of the unmanned aerial vehicle 120 To find the optimal route.
  • the optimal route search server 100 may transmit the navigation information including the optimal route to the user terminal 110 or the unmanned aerial vehicle 120 to allow the unmanned aerial vehicle 120 to fly through the optimal route.
  • the optimal path search server 100 may receive flight images and flight information photographed by the unmanned aerial vehicle 120 from the unmanned aerial vehicle 120 during the flight of the unmanned aerial vehicle 120.
  • the optimal path search server 100 may generate a 3D augmented reality flight image by overlaying the guidance route and flight information corresponding to the optimal path on the received flight image.
  • the optimal path search server 100 may transmit the 3D augmented reality flight image to the user terminal 120.
  • the optimal route search server 100 includes an environment information receiver 200, a navigation information receiver 210, an optimal route search unit 220, a navigation information receiver 230, a flight information receiver 240, The augmented reality flight image generating unit 250 and the augmented reality flight image transmission unit 260 may be included.
  • the environment information receiver 200 receives and stores environment information from various external servers.
  • the environmental information may include a plurality of factors, for example, weather information, local altitude information, geofense information, ground facility information, and the like.
  • the weather information may include weather related data such as wind direction, wind speed, field of view, cloud height, and magnetic field strength.
  • the environment information receiver 200 may receive weather data such as wind direction, wind speed, field of view, cloud height, and magnetic field strength from a weather server in real time.
  • the area elevation information may include, for example, a digital elevation model (DEM).
  • the geofence information may include information on a no-fly zone, a flight restriction zone, a military operation zone, and a flight zone.
  • the ground facility information may include information about a height of a transmission tower, a building, and the like.
  • the environmental information receiving unit 200 may collect public data, for example, digital maps, contour data, building books, and the like, and store the environmental information.
  • the flight information receiver 210 may receive a location (latitude / longitude data), a location information (latitude / longitude data) of the destination, and gas information of the unmanned aerial vehicle 120 from the user terminal 110.
  • the gas information of the unmanned aerial vehicle 120 may include the maximum flight altitude, flight time, battery capacity and weight of the unmanned aerial vehicle 120.
  • the navigation information receiver 210 may further receive mission information of the unmanned aerial vehicle 120.
  • the mission information may include, for example, military, logistics, exploration, emergency transport, and the like.
  • the optimal route search unit 220 may search for an optimal route from the starting point to the destination based on the location information of the destination, the gas information and the environmental information of the unmanned aerial vehicle 120. That is, the optimal path search unit 220 may search a path from a starting point to the destination based on a plurality of factors included in the gas information and the environmental information of the unmanned aerial vehicle.
  • each of the terrain altitude information, geofence information, weather information, and height information of the ground facilities included in the environmental information may have a predetermined priority or different weights.
  • the optimal path search unit 220 may use the Dijkstra algorithm, for example, and search for the optimal path in consideration of the priority of each environment information or different weights.
  • the optimal path search unit 220 searches for a first path from the starting point to the destination based on the first factor included in any one of the gas information and the environmental information, and selects one of the gas information and the environmental information. Based on the second factor included in one, it may be determined whether the unmanned aerial vehicle can fly through the first path. If it is determined that the flight through the first path is not possible based on the determination based on the second factor, the optimum path search unit 220 based on the third factor included in any one of the gas information and the environmental information. The second path from the destination to the destination may be searched, and a factor different from the third factor may be used to determine whether the unmanned aerial vehicle can fly through the second path.
  • the optimal route search unit 220 searches for a first optimal route, that is, a first route, from the starting point to the destination based on the terrain altitude information, the ground facility height, and the geofence information. That is, at least one of the height and geofence information of the ground facility is used as the first factor.
  • the optimal path search unit 220 may search for the first optimal path in consideration of the terrain altitude information and the height of the ground facility, except for the flight prohibition / restriction area based on the geofence information (step 1). -Take into account terrain elevation information, ground facility heights and geofence information).
  • the optimal path search unit 220 may search the first optimal path by first considering the gas information of the unmanned aerial vehicle 120.
  • the gas information of the unmanned aerial vehicle 120 there are many obstacles such as transmission towers, buildings, and mountains above a high altitude (for example, 100 m or more) and a lower altitude (for example, 50 m or less). Therefore, the higher the altitude, the more advantageous it is to search for the optimal path, and may reduce the risk that the unmanned aerial vehicle 120 collides with the obstacle.
  • the optimal path search unit 220 may search for the optimal path at the maximum flight altitude of the unmanned aerial vehicle 120. At this time, since the battery consumption is more severe at high altitude flight, the optimum path search unit 220 may additionally consider the battery capacity.
  • the optimal path search unit 220 determines whether the flight is possible through the first optimal path searched based on the weather information.
  • the weather information is used as the second factor.
  • the optimum path search unit 220 may determine that the flight is impossible through the first optimal path when the wind speed is greater than or equal to a preset value or the visibility cannot be secured according to the altitude.
  • the optimal path search unit 220 may not be able to fly through the first optimal path because communication between the optimal path search server 100 and the user terminal 110 may be interrupted. Can be determined (step 2-considering weather information).
  • the optimal path search unit 220 determines whether the flight through the found first optimal path is possible based on the gas information of the unmanned aerial vehicle 120. For example, the optimal path search unit 220 may determine whether the flight is possible to the destination through the searched first optimal path based on the battery capacity and the flight time of the unmanned aerial vehicle 120. In addition, as a case where the weather is not good in step 2, it is assumed that the wind speed is strong. In general, when the weight of the unmanned aerial vehicle 120 is heavy or the flying capability of the unmanned aerial vehicle 120 is good, the flight stability is excellent. Therefore, the optimal path search unit 220 may determine whether the flight is possible to the destination through the first optimal path searched based on the weight and the flying capability of the unmanned aerial vehicle 120 when the wind speed is strong (step 3-gas). Considering the information).
  • the optimal path search unit 220 may search the optimal path based on the mission information of the unmanned aerial vehicle 120.
  • Mission information may include, for example, military, logistics, exploration, emergency transport, and the like.
  • the optimal path search unit 220 may determine the shortest path as the optimal path for quickness.
  • the optimal path search unit 220 may determine a safe path as the optimal path for stability.
  • the optimal path search unit 220 searches for the second optimal path, that is, the second path, and then performs the first step. 3 to 3 steps can be performed.
  • the flight distance and the flight time of the unmanned aerial vehicle 120 may be extended by maximizing energy efficiency.
  • the navigation information transmitter 230 may transmit the navigation information including the optimal route to the user terminal 110 or the unmanned aerial vehicle 120.
  • the navigation information may include a vehicle expected battery consumption rate, the aircraft estimated flight time, the path distance, the number of nodes on the path (Wn).
  • the flight information receiver 240 may receive flight images and flight information photographed by the unmanned aerial vehicle 120 from the unmanned aerial vehicle 120 during the flight of the unmanned aerial vehicle 120. Flight information may include, for example, the altitude, position, and speed of the unmanned aerial vehicle.
  • the augmented reality flight image generator 250 may generate a 3D augmented reality image by overlaying the optimal path 300 and flight information 310 on the received flight image, for example, as illustrated in FIG. 3. Can be.
  • the flight information may include the altitude, position and speed of the unmanned aerial vehicle 120.
  • the augmented reality flight image generator 250 may display an icon 320 representing the unmanned aerial vehicle 120 on the optimal path 300.
  • the augmented reality flight image generator 250 may generate a 3D augmented reality image by overlaying the guidance route 400 on the received flight image, for example, as illustrated in FIG. 4.
  • the augmented reality flight image generator 250 may display the speed 410 and the altitude 420 of the unmanned aerial vehicle 120.
  • the guidance route 400 may be configured in a tunnel frame shape so that the pilot can easily identify the route in three dimensions.
  • the augmented reality flight image generator 250 may determine the type and arrangement of information displayed on the 3D augmented reality image based on the mission information of the unmanned aerial vehicle 120. That is, the type and arrangement of the information are configured differently to correspond to the mission information of the unmanned aerial vehicle 120. For example, augmented reality flight image generation unit 250 checks the mission information of the drone, assuming that the mission information of the drone corresponding to the first mission, based on the preset information and arrangement corresponding to the first mission Can be displayed on the 3D augmented reality image.
  • the flight speed and the remaining flight distance to the destination are arranged using large text, highlights, etc. to facilitate checking on the left or right side of the screen.
  • the guidance route can be arranged, and the rest of the information can be placed elsewhere.
  • the mission information may include military, logistics, exploration, emergency transport, and the like.
  • the augmented reality flight image transmitter 260 may transmit the 3D augmented reality flight image to the user terminal 110. Accordingly, the user may control the unmanned aerial vehicle 120 while viewing a 3D augmented reality image through, for example, a virtual reality (VR) device.
  • VR virtual reality
  • the pilot's cognitive ability can be improved by providing information necessary for flight in intuitive graphics in the form of 3D augmented reality. Accordingly, it is possible to reduce the possibility of a crash or crash of the aircraft caused by the lack of information recognition ability of the pilot.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an optimal path searching method according to an embodiment of the present invention. This is a flowchart showing a method of providing to a device.
  • the optimal path search method according to the embodiment shown in FIG. 5 includes steps that are processed in time series in the system shown in FIG. 1. Therefore, although omitted below, the present invention also applies to an optimal path searching method performed according to an embodiment shown in FIG. 5.
  • the user terminal 110 may transmit location information of the destination and gas information of the unmanned aerial vehicle to the optimal path search server 100.
  • the optimal path search server 100 may search for an optimal path from the starting point to the destination based on the location information of the destination, the gas information of the unmanned aerial vehicle 120, the environmental information, and the mission information of the unmanned aerial vehicle 120. have.
  • the optimal route search server 100 may transmit the navigation information including the optimal route to the user terminal 110 or the unmanned aerial vehicle 120.
  • the unmanned aerial vehicle 120 may transmit flight images and flight information photographed by the unmanned aerial vehicle 120 to the optimal path search server 100.
  • the optimal path search server 100 may generate a 3D augmented reality flight image by overlaying the guidance route and flight information corresponding to the optimal path on the received flight image.
  • the optimal path search server 100 may transmit the 3D augmented reality flight image to the user terminal 110.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an optimal path searching method according to another embodiment of the present invention.
  • the optimal path search method according to the exemplary embodiment shown in FIG. 6 includes steps processed in time series by the optimal path search server 100 shown in FIGS. 1 and 2. Therefore, although omitted below, the present invention also applies to an optimal path searching method performed according to an exemplary embodiment shown in FIG. 6.
  • the optimal path search server 100 may receive location information of the destination and gas information of the unmanned aerial vehicle 120 from the user terminal 110.
  • the optimal path search server 100 may search the optimal path from the starting point to the destination based on the location information of the destination, the gas information of the unmanned aerial vehicle 120, the environmental information, and the mission information of the unmanned aerial vehicle 120. have.
  • the optimal route search server 100 may transmit the navigation information including the optimal route to the user terminal 110 or the unmanned aerial vehicle 120.
  • the optimal path searching method described with reference to FIGS. 5 and 6 may be implemented in the form of a computer program stored in the medium, or in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as a program module executed by the computer.
  • Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media.
  • computer readable media may include both computer storage media and communication media.
  • Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.
  • Communication media typically includes computer readable instructions, data structures, program modules, or other data in a modulated data signal such as a carrier wave, or other transmission mechanism, and includes any information delivery media.

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Abstract

최적 경로 탐색 방법, 장치 및 시스템이 개시되어 있다. 최적 경로 탐색 서버는 사용자 단말로부터 도착지의 위치 정보 및 무인 비행체의 기체 정보를 수신하는 운항 정보 수신부, 상기 도착지의 위치 정보, 상기 무인 비행체의 기체 정보, 환경 정보에 기초하여 출발지로부터 상기 도착지까지의 최적 경로를 탐색하는 최적 경로 탐색부 및 상기 최적 경로를 포함하는 운항 정보를 상기 사용자 단말 또는 상기 무인 비행체로 전송하는 운항 정보 전송부 등을 포함함으로써, 최적의 비행 경로를 제공할 수 있다.

Description

무인 비행체의 최적 경로 탐색 방법, 최적 경로 탐색 서버 및 시스템
본 발명은 무인 비행체의 최적 경로 탐색 방법, 최적 경로 탐색 서버 및 시스템에 관한 것이다.
드론(Drone)은 무선전파의 유도에 의해서 비행 및 조종이 가능한 무인 비행체이다. 처음에는 군사용으로 주로 이용되었으나, 현재는 스포츠 중계부터 재해 현장 촬영, 탐사 보도, 배달 서비스 등의 다양한 산업분야에서 활용되고 있으며, 상업용 드론 시장이 매우 빠른 속도로 커지고 있다.
2015년 백악관 앞마당에 드론이 불시착하고, 국내 촬영팀이 조종하던 드론이 두오모 성당에 충돌하는 등의 사고가 발생하며 드론을 비행함으로 인한 안전에 대한 이슈가 크게 부각되었다.
드론은 가시거리 내에서는 육안을 통해 제어가 가능하나 육안으로 확인할 수 있는 거리가 매우 짧고(평균 500m), 드론과 조종사의 시야 불일치 및 조종사의 비행 착각으로 인하여 사고 위험성이 큰 문제점이 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여 드론 관점의 1인칭 시점을 보여주는 FPV(First Person View) 시스템이 도입되었다. 종래의 PV 시스템은 드론의 전면부에 부착된 카메라에서 촬영되는 영상을 송출하고, 수신기가 부착된 디스플레이 화면을 통해 도 7과 같은 드론 시점의 영상을 제공받을 수 있다.
종래의 FPV는 실제 드론에 탑승하여 비행하는 듯한 몰입감과 현장감을 줄 수 있어 드론 레이싱이나 게임 등 엔터테인먼트 영역에서 드론의 성장을 이끌고 있으며, 산업용 드론의 원거리 임무를 수행하기 위한 필수 시스템으로 주목받고 있다.
하지만, 종래의 FPV 시스템은 전면부 카메라에서 송출되는 영상만을 그대로 보여주거나 영상위에 단순한 수치정보를 보여주는 방식으로 제공되고 있어, 비행에 있어 꼭 필요한 정보(고도, 위치, 속도 등)를 확인하는 것이 매우 어렵다. 따라서, 드론의 비행 중 조종사의 정보 인지 능력 부족으로 야기되는 비행체의 추락이나 충돌사고의 가능성이 여전히 높다는 문제점이 있다.
또한, 종래의 FPV 시스템은 단순히 전면부 카메라에서 송출되는 영상만을 그대로 보여주고 있을 뿐, 자율 주행을 위한 경로를 탐색하는 기능은 제공하고 있지 않다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하고자 하는 것으로, 드론의 안정적인 자율 주행을 위해 다양한 환경 변수를 고려한 최적 경로 탐색 방법, 최적 경로 탐색 서버 및 시스템을 제공하고자 한다.
드론의 안전, 편의, 효율적인 비행을 위한 3차원 증강 현실 비행 영상을 제공하는 방법, 최적 경로 탐색 서버 및 시스템을 제공하고자 한다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
이러한 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 일 측면(Aspect)에서 경로 탐색 서버를 제공한다. 상기 경로 탐색 서버는, 무인 비행체 및 사용자 단말과 연동하는 경로 탐색 서버에 있어서, 상기 사용자 단말로부터 도착지의 위치 정보 및 상기 무인 비행체의 기체 정보를 수신하는 운항 정보 수신부; 상기 무인 비행체의 기체 정보 및 환경 정보에 포함되는 복수 개의 팩터들을 기반으로 하여, 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 탐색하는 경로 탐색부; 및 탐색된 상기 경로를 포함하는 운항 정보를 상기 사용자 단말 및 상기 무인 비행체 중 적어도 어느 하나로 전송하는 운항 정보 전송부를 포함한다.
상기 경로 탐색부는, 상기 기체 정보 및 상기 환경 정보 중 어느 하나에 포함되는 제 1 팩터를 기반으로 하여 상기 출발지로부터 상기 도착지까지의 제 1 경로를 탐색하고, 상기 기체 정보 및 상기 환경 정보 중 어느 하나에 포함되는 제 2 팩터를 기반으로 하여 상기 무인 비행체가 상기 제 1 경로를 통하여 비행 가능한지의 여부를 판단할 수 있다.
상기 경로 탐색부는, 상기 제 2 팩터를 기반으로 한 판단에 의하여 상기 제 1 경로를 통한 비행이 불가능하다고 판단되면, 상기 기체 정보 및 상기 환경 정보 중 어느 하나에 포함된 제 3 팩터를 기반으로 하여 상기 출발지로부터 상기 도착지까지의 제 2 경로를 탐색하고, 상기 제 3 팩터와는 다른 팩터를 사용하여 상기 무인 비행체가 상기 제 2 경로를 통한 비행 가능 여부를 판단할 수 있다. 상기 경로 탐색부는 상기 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 탐색하기 위하여 상기 무인 비행체의 임무 정보를 더 사용할 수도 있다.
상기 환경 정보는 지형 고도 정보 및 지오 펜스(Geo Fense) 정보를 포함할 수 있다. 상기 환경 정보는 풍향, 풍속, 시야, 운고 및 자기장 세기 중 적어도 하나를 포함하는 기상 정보 및 지상 시설물의 높이 정보를 포함할 수도 있다. 상기 기체 정보는 상기 무인 비행체의 최대 비행 고도 정보, 비행 가능 시간 정보, 배터리 정보, 무게 정보, 비행 능력 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 경로 탐색 서버는, 상기 무인 비행체의 비행 중에 상기 무인 비행체로부터 상기 무인 비행체가 촬영하는 비행 영상 및 비행 정보를 수신하는 비행 정보 수신부; 상기 수신한 비행 영상 위에 탐색된 상기 경로에 해당하는 가이던스 항로 및 상기 비행 정보를 오버레이하여 3차원 증강 현실 비행 영상을 생성하는 증강 현실 비행 영상 생성부; 및 상기 3차원 증강 현실 비행 영상을 상기 사용자 단말로 전송하는 증강 현실 비행 영상 전송부를 더 포함할 수도 있다.
한편, 상술한 본 발명의 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 다른 측면에서 경로 탐색 방법을 제공한다. 상기 경로 탐색 방법은, 무인 비행체 및 사용자 단말과 연동하는 경로 탐색 서버에 의하여 수행되며, 상기 사용자 단말로부터 도착지의 위치 정보 및 상기 무인 비행체의 기체 정보를 수신하는 단계; 상기 무인 비행체의 기체 정보 및 환경 정보에 포함되는 복수 개의 팩터들을 기반으로 하여, 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 탐색하는 단계; 탐색된 상기 경로를 포함하는 운항 정보를 상기 사용자 단말 및 상기 무인 비행체 중 적어도 어느 하나로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 경로를 탐색하는 단계는, 상기 기체 정보 및 상기 환경 정보 중 어느 하나에 포함되는 제 1 팩터를 기반으로 하여 상기 출발지로부터 상기 도착지까지의 제 1 경로를 탐색하는 단계; 및 상기 기체 정보 및 상기 환경 정보 중 어느 하나에 포함되는 제 2 팩터를 기반으로 하여 상기 무인 비행체가 상기 제 1 경로를 통하여 비행 가능한지의 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제 1 경로를 통하여 비행 가능한지의 여부를 판단하는 단계에서 상기 제 1 경로를 통한 비행이 불가능하다고 판단되면, 상기 경로를 탐색하는 단계는, 상기 기체 정보 및 상기 환경 정보 중 어느 하나에 포함된 제 3 팩터를 기반으로 하여 상기 출발지로부터 상기 도착지까지의 제 2 경로를 탐색하는 단계; 및 상기 제 3 팩터와는 다른 팩터를 사용하여 상기 무인 비행체가 상기 제 2 경로를 통한 비행 가능 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 경로 탐색 방법은, 상기 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 탐색하기 위하여 상기 무인 비행체의 임무 정보를 사용하는 단계를 더 포함할 수도 있다.
한편, 상술한 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명은 또 다른 측면에서 최적 경로 탐색 서버를 제공한다. 최적 경로 탐색 서버는, 무인 비행체의 최적 경로를 탐색하는 최적 경로 탐색 서버에 있어서, 사용자 단말로부터 도착지의 위치 정보 및 무인 비행체의 기체 정보를 수신하는 운항 정보 수신부, 상기 도착지의 위치 정보, 상기 무인 비행체의 기체 정보 및 환경 정보에 기초하여 출발지로부터 상기 도착지까지의 최적 경로를 탐색하는 최적 경로 탐색부 및 상기 최적 경로를 포함하는 운항 정보를 상기 사용자 단말 또는 상기 무인 비행체로 전송하는 운항 정보 전송부를 포함할 수 있다. 상기 환경 정보는 지형 고도 정보 및 지오 펜스(Geo fense) 정보일 수 있다.
또한, 상술한 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 또 다른 측면에서 최적 경로 탐색 방법을 제공한다. 상기 최적 경로 탐색 방법은, 무인 비행체의 최적 경로 탐색 방법에 있어서, 사용자 단말로부터 도착지의 위치 정보 및 상ㄱ기 무인 비행체의 기체 정보를 수신하는 단계, 상기 도착지의 위치 정보, 무인 비행체의 기체 정보 및 환경 정보에 기초하여 출발지로부터 상기 도착지까지의 최적 경로를 탐색하는 단계, 상기 최적 경로를 포함하는 운항 정보를 상기 사용자 단말 또는 상기 무인 비행체로 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 환경 정보는 지형 고도 정보 및 지오 펜스(Geo fense) 정보일 수 있다.
또한, 상술한 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 또 다른 측면에서 최적 경로 탐색 시스템을 제공한다. 상기 최적 경로 탐색 시스템은, 최적 경로 탐색 서버 및 사용자 단말을 포함할 수 있다. 상기 최적 경로 탐색 서버는 도착지의 위치 정보, 무인 비행체의 기체 정보 및 환경 정보에 기초하여 출발지로부터 상기 도착지까지의 최적 경로를 탐색하고, 상기 무인 비행체로부터 상기 무인 비행체가 촬영하는 비행 영상 및 비행 정보를 수신하고, 상기 수신한 비행 영상 위에 상기 최적 경로에 해당하는 가이던스 항로 및 상기 비행 정보를 오버레이하여 3차원 증강 현실 비행 영상을 생성하도록 구성될 수 있다. 상기 사용자 단말은 상기 3차원 증강 현실 비행 영상을 상기 최적 경로 탐색 서버로부터 수신하여 출력하고, 상기 3차원 증강 현실 비행 영상을 통해 상기 무인 비행체를 제어하도록 구성될 수 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 드론의 안정적인 자율 주행을 위해 다양한 환경 변수를 고려한 최적 경로 탐색 방법, 최적 경로 탐색 서버 및 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 드론의 안전, 편의, 효율적인 비행을 위한 3차원 증강 현실 비행 영상을 제공하는 방법, 최적 경로 탐색 서버 및 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 경로 탐색 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 경로 탐색 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 증강 현실 비행 영상을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 증강 현실 비행 영상을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 경로 탐색 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 최적 경로 탐색 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 7은 종래의 FPV(First Person View) 시스템을 나타낸 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 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"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 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 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 경로 탐색 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 최적 경로 탐색 시스템은 최적 경로 탐색 서버(100) 및 사용자 단말(110)을 포함할 수 있다. 또한 최적 경로 탐색 시스템은 무인 비행체(120)를 포함할 수 있다.
최적 경로 탐색 서버(100), 사용자 단말(110) 및 무인 비행체(120)는 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(120)의 일 예에는 인터넷(Internet), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, LTE(Long Term Evolution), WiFi(Wireless Fidelity), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), WiGig(Wireless Gigabit) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
무인 비행체(120)는 조종사 없이 원격으로 조종 가능한 비행이 가능한 무인 항공기(UAV, unmanned aerial vehicle)로서, 영상 촬영을 위한 촬영 모듈을 구비하고 있다. 또한, 무인 비행체(120)는 요(Yaw), 피치(Pitch), 롤(Roll)로 정의되는 회전운동상태를 측정하기 위한 3축 자이로센서(Gyroscopes), 3축 가속도센서(Accelerometers), 3축 지자기센서(Magnetometers)가 구비하고 있다. 또한, 무인 비행체(120)는 병진운동상태를 측정하기 위한 GPS 모듈과 기압 센서(Barometric Pressure Sensor)가 구비하고 있다.
무인 비행체(120)는 최적 경로 탐색 서버(100) 또는 사용자 단말(110)로부터 최적 경로를 포함하는 운항 정보를 수신할 수 있다. 무인 비행체(120)는 최적 경로에 기초하여 비행할 수 있다. 무인 비행체(120)는 무인 비행체(120)의 카메라를 통해 촬영된 비행 영상 및 비행 정보를 최적 경로 탐색 서버(100)로 전송할 수 있다.
사용자 단말(110)의 일예는 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트패드(smartpad), 태블릿 PC, VR(Virtual Reality) 기기, HMD(Head Mounted Display) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치가 포함될 수 있다.
사용자 단말(110)은 드론을 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(110)은 도착지의 위치 정보 및 무인 비행체의 기체 정보를 최적 경로 탐색 서버(100)로 전송하여, 도착지의 위치 정보, 무인 비행체의 기체 정보 및 환경 정보에 기초하여 출발지로부터 도착지까지의 최적 경로를 요청할 수 있다. 이와 달리, 사용자 단말(110)이 직접 드론의 경로를 탐색 및 결정할 수도 있다.
사용자 단말(110)은 최적 경로 탐색 서버(100)로부터 3차원 증강 현실 비행 영상을 수신하여 출력할 수 있다. 사용자 단말(110)은 3차원 증강 현실 비행 영상을 통해 무인 비행체(120)를 제어할 수 있다.
최적 경로 탐색 서버(100)는 드론의 비행 경로를 탐색 및 결정할 수 있다. 예를 들면, 사용자 단말(110)로부터 도착지의 위치 정보 및 무인 비행체(120)의 기체 정보를 수신하여, 도착지의 위치 정보, 무인 비행체(120)의 기체 정보 및 환경 정보에 기초하여 출발지로부터 도착지까지의 최적 경로를 탐색할 수 있다.
최적 경로 탐색 서버(100)는 최적 경로를 포함하는 운항 정보를 사용자 단말(110) 또는 무인 비행체(120)로 전송하여 무인 비행체(120)가 최적 경로를 통해 비행하도록 할 수 있다.
최적 경로 탐색 서버(100)는 무인 비행체(120)의 비행 중에 무인 비행체(120)로부터 무인 비행체(120)가 촬영하는 비행 영상 및 비행 정보를 수신할 수 있다.
최적 경로 탐색 서버(100)는 수신한 비행 영상 위에 최적 경로에 해당하는 가이던스 항로 및 비행 정보를 오버레이하여 3차원 증강 현실 비행 영상을 생성할 수 있다. 최적 경로 탐색 서버(100)는 3차원 증강 현실 비행 영상을 사용자 단말(120)로 전송할 수 있다.
이하에서는 최적 경로 탐색 서버(100)의 각 구성에 대하여 상세하게 설명하기로 한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 경로 탐색 서버의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 최적 경로 탐색 서버(100)는 환경 정보 수신부(200), 운항 정보 수신부(210), 최적 경로 탐색부(220), 운항 정보 수신부(230), 비행 정보 수신부(240), 증강 현실 비행 영상 생성부(250), 증강 현실 비행 영상 전송부(260)를 포함할 수 있다.
환경 정보 수신부(200)는 다양한 외부 서버로부터 환경 정보를 수신하고 저장한다. 여기서, 환경 정보는 다수 개의 팩터들, 예컨대 기상 정보, 지역 고도 정보, 지오 펜스(Geo fense) 정보, 지상 시설물 정보 등을 포함할 수 있다.
상기 기상 정보는 예컨대풍향, 풍속, 시야, 운고 및 자기장 세기 등과 같이 기상과 관련되는 데이터들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 환경 정보 수신부(200)는 기상 서버로부터 풍향, 풍속, 시야, 운고 및 자기장 세기 등의 기상 데이터를 실시간으로 수신할 수 있다.
상기 지역 고도 정보는, 예컨대, 수치 표고 모델(DEM, digital elevation model)을 포함할 수 있다. 상기 지오 펜스 정보는 비행 금지 구역, 비행 제한 구역, 군 작전 구역, 비행 구역에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 지상 시설물 정보는 송전탑, 건물 등의 높이에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 환경 정보 수신부(200)는 공공 데이터 예컨대, 수치 지도, 등고선 데이터, 건축물 대장 등을 수집하여 환경 정보를 저장할 수 있다.
운항 정보 수신부(210)는 사용자 단말(110)로부터 출발지의 위치(위/경도 데이터), 도착지의 위치 정보(위/경도 데이터) 및 무인 비행체(120)의 기체 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 무인 비행체(120)의 기체 정보는 무인 비행체(120)의 최대 비행 고도, 비행 가능 시간, 배터리 용량 및 비행체 무게를 포함할 수 있다.
운항 정보 수신부(210)는 무인 비행체(120)의 임무 정보를 더 수신할 수 있다. 여기서, 임무 정보는 예를 들면, 군사, 물류, 탐사, 긴급 이송 등을 포함할 수 있다.
최적 경로 탐색부(220)는 도착지의 위치 정보, 무인 비행체(120)의 기체 정보 및 환경 정보에 기초하여 출발지로부터 도착지까지의 최적 경로를 탐색할 수 있다. 즉, 최적 경로 탐색부(220)는 상기 무인 비행체의 기체 정보 및 환경 정보에 포함되는 복수 개의 팩터들을 기반으로 하여, 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 탐색할 수 있다.
여기서, 환경 정보에 포함되는 지형 고도 정보, 지오 펜스 정보, 기상 정보 및 지상 시설물의 높이 정보 각각은 기 설정된 우선 순위 또는 서로 상이한 가중치를 가지고 있을 수 있다.
최적 경로 탐색부(220)는 예를 들어, 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)을 이용하되, 환경 정보 각각의 우선 순위 또는 서로 상이한 가중치를 고려하여 최적 경로를 탐색할 수 있다.
예를 들어, 최적 경로 탐색부(220)은 기체 정보 및 상기 환경 정보 중 어느 하나에 포함되는 제 1 팩터를 기반으로 하여 출발지로부터 도착지까지의 제 1 경로를 탐색하고, 기체 정보 및 환경 정보 중 어느 하나에 포함되는 제 2 팩터를 기반으로 하여 무인 비행체가 제 1 경로를 통하여 비행 가능한지의 여부를 판단할 수 있다. 제 2 팩터를 기반으로 한 판단에 의하여 상기 제 1 경로를 통한 비행이 불가능하다고 판단되면, 최적 경로 탐색부(220)는 기체 정보 및 환경 정보 중 어느 하나에 포함된 제 3 팩터를 기반으로 하여 출발지로부터 도착지까지의 제 2 경로를 탐색하고, 제 3 팩터와는 다른 팩터를 사용하여 무인 비행체가 상기 제 2 경로를 통한 비행 가능 여부를 판단할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 최적 경로 탐색부(220)는 지형 고도 정보, 지상 시설물의 높이 및 지오 펜스 정보에 기초하여 출발지로부터 도착지까지의 1차 최적 경로, 즉 제 1 경로를 탐색한다. 즉 지상 시설물의 높이 및 지오 펜스 정보 중 적어도 하나를 제 1 팩터로 사용하는 것이다. 예를 들면, 최적 경로 탐색부(220)는 지오 펜스 정보에 기초하여 비행 금지/제한 구역을 제외하고, 지형 고도 정보 및 지상 시설물의 높이를 고려하여 1차 최적 경로를 탐색할 수 있다(1 단계-지형 고도 정보, 지상 시설물의 높이 및 지오 펜스 정보를 고려).
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 최적 경로 탐색부(220)는 무인 비행체(120)의 기체 정보를 먼저 고려하여 1차 최적 경로를 탐색할 수도 있다. 일반적으로, 고도가 높은(예컨대, 100m 이상) 상공보다 고도가 낮은(예컨대, 50m 이하) 상공에 송전탑, 건물, 산 등의 장애물이 많다. 따라서, 고도가 높을수록 최적 경로를 탐색하는데 유리하고, 무인 비행체(120)가 장애물에 충돌하는 위험을 줄일 수 있다. 이에 따라, 최적 경로 탐색부(220)는 무인 비행체(120)의 최대 비행 고도에서 최적 경로를 탐색할 수 있다. 이 때, 고고도 비행시에 배터리 소모가 더욱 심하기 때문에 최적 경로 탐색부(220)는 배터리 용량도 추가적으로 고려할 수도 있다.
이 후, 최적 경로 탐색부(220)는 기상 정보에 기초하여 탐색된 1차 최적 경로를 통해 비행이 가능한지 여부를 판단한다. 즉, 기상 정보를 제 2 팩터로 사용하는 것이다. 예를 들면, 최적 경로 탐색부(220)는 풍속이 기설정된 값 이상이거나, 운고에 따라 시야 확보가 불가능한 경우에 1차 최적 경로를 통해 비행이 불가능하다고 판단할 수 있다. 또한, 최적 경로 탐색부(220)는 자기장 세기가 기설정된 값 이상인 경우 최적 경로 탐색 서버(100) 및 사용자 단말(110)과의 통신이 두절될 가능성이 높아 1차 최적 경로를 통해 비행이 불가능하다고 판단할 수 있다(2 단계-기상 정보를 고려).
이 후, 최적 경로 탐색부(220)는 무인 비행체(120)의 기체 정보에 기초하여 탐색된 1차 최적 경로를 통한 비행이 가능한지 여부를 판단한다. 예를 들면, 최적 경로 탐색부(220)는 무인 비행체(120)의 배터리 용량 및 비행 가능 시간에 기초하여 탐색된 1차 최적 경로를 통해 도착지까지 비행이 가능한지 판단할 수 있다. 또한, 2 단계에서 기상이 좋지 못한 경우로서, 풍속이 강한 경우를 가정한다. 일반적으로, 무인 비행체(120)의 무게가 무거운 경우 또는 무인 비행체(120)의 비행 능력이 좋은 경우에는 비행 안정성이 뛰어나다. 따라서, 최적 경로 탐색부(220)는 풍속이 강한 경우에 무인 비행체(120)의 무게 및 비행 능력에 기초하여 탐색된 1차 최적 경로를 통해 도착지까지 비행이 가능한지 판단할 수 있다(3 단계-기체 정보를 고려).
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 최적 경로 탐색부(220)는 무인 비행체(120)의 임무 정보에 기초하여 최적 경로를 탐색할 수도 있다. 임무 정보는 예를 들면, 군사, 물류, 탐사, 긴급 이송 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 무인 비행체(120)가 제 1 임무(예컨대, 긴급 이송 임무)를 수행 중인 경우, 최적 경로 탐색부(220)는 신속성을 위해 최단 경로를 최적 경로로 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 무인 비행체(120)가 제 2 임무(예컨대, 군사, 탐사)를 수행 중인 경우, 최적 경로 탐색부(220)는 안정성을 위해 안전한 경로를 최적 경로로 결정할 수 있다.
3 단계에서 탐색된 1차 최적 경로(즉, 제 1 경로)를 통해 도착지까지 비행이 불가능하다고 판단된 경우, 최적 경로 탐색부(220)는 2차 최적 경로, 즉 제 2 경로를 탐색하여 1 단계 내지 3 단계의 과정을 거칠 수 있다.
이와 같이, 다양한 환경 정보와 무인 비행체(120)의 기체 정보를 고려하여 최적 경로를 탐색함으로써 에너지 효율을 극대화하여 무인 비행체(120)의 비행 거리 및 비행 시간을 연장시킬 수 있다.
운항 정보 전송부(230)는 최적 경로를 포함하는 운항 정보를 사용자 단말(110) 또는 무인 비행체(120)로 전송할 수 있다. 여기서, 운항 정보는 비행체 예상 배터리 소모율, 비행체 예상 비행 시간, 경로 거리, 경로 상 노드 개수(Wn)를 포함할 수 있다.
비행 정보 수신부(240)는 무인 비행체(120)의 비행 중에 무인 비행체(120)로부터 무인 비행체(120)가 촬영하는 비행 영상 및 비행 정보를 수신할 수 있다. 비행 정보는 예를 들면, 무인 비행체의 고도, 위치, 속도를 포함할 수 있다.
증강 현실 비행 영상 생성부(250)는, 예컨대 도 3에 예시적으로 도시된 바와 같이, 수신한 비행 영상 위에 최적 경로(300) 및 비행 정보(310)를 오버레이하여 3차원 증강 현실 영상을 생성할 수 있다. 여기서, 비행 정보는 무인 비행체(120)의 고도, 위치 및 속도 등을 포함할 수 있다. 또한, 증강 현실 비행 영상 생성부(250)는 최적 경로(300) 위에 무인 비행체(120)를 나타내는 아이콘(320)을 표시할 수도 있다.
또한, 증강 현실 비행 영상 생성부(250)는, 예컨대 도 4에 예시적으로 도시된 바와 같이, 수신한 비행 영상 위에 가이던스 항로(400)을 오버레이하여 3차원 증강 현실 영상을 생성할 수 있다. 또한, 증강 현실 비행 영상 생성부(250)는 무인 비행체(120)의 속도(410) 및 고도(420) 등을 표시할 수도 있다. 상기 가이던스 항로(400)는 조종사가 항로를 입체적으로 용이하게 파악할 수 있도록 터널식 프레임 형상으로 구성될 수 있다.
한편, 증강 현실 비행 영상 생성부(250)은 무인 비행체(120)의 임무 정보를 기반으로 하여, 3차원 증강 현실 영상에 표시되는 정보의 종류 및 배치를 결정할 수도 있다. 즉, 무인 비행체(120)의 임무 정보에 대응하도록 정보의 종류 및 배치를 상이하게 구성하는 것이다. 예를 들어, 증강 현실 비행 영상 생성부(250)은 드론의 임무 정보를 확인하여 드론의 임무 정보가 제1임무에 대응하는 정보라고 가정하면, 제1임무에 대응하는 미리 설정된 정보 및 배치를 기반으로 3차원 증강 현실 영상에 표시할 수 있다.
예컨대 제1임무가 긴급 이송 업무라고 가정하면 긴급 이송 업무에 중요한 비행속도, 목적지까지 남은 비행 거리를 제1위치, 예컨대 화면의 좌측 또는 우측에 확인이 용이하도록 큰 문자, 하이라이트 등을 사용하여 배치하고, 화면 중간에는 가이던스 항로를 배치하고 나머지 정보는 그 외의 위치에 배치할 수 있다.
상기 임무 정보는, 앞서도 언급한 바 있듯이, 예컨대, 군사, 물류, 탐사, 긴급 이송 등을 포함할 수 있다.
증강 현실 비행 영상 전송부(260)는 3차원 증강 현실 비행 영상을 사용자 단말(110)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 예컨대, VR(Virtual reality) 기기를 통해 3차원 증강 현실 영상을 보며 무인 비행체(120)를 제어할 수 있다.
이와 같이, 종래의 단순 영상만을 보여주는 FPV 시스템과 달리 비행에 필요한 정보들을 3차원 증강 현실 형태의 직관적인 그래픽으로 제공하여 조종사의 인지 능력을 향상시킬 수 있다. 이에 따라, 조종사의 정보 인지 능력 부족으로 야기되는 비행체의 추락이나 충돌사고의 가능성을 낮출 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 경로 탐색 방법을 나타낸 흐름도이다. 디바이스로 제공하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 5에 도시된 일 실시예에 따른 최적 경로 탐색 방법은 도 1에 도시된 시스템에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 5에 도시된 일 실시예에 따라 수행되는 최적 경로 탐색 방법에도 적용된다.
단계 S500에서 사용자 단말(110)은 최적 경로 탐색 서버(100)로 도착지의 위치 정보 및 무인 비행체의 기체 정보를 전송할 수 있다.
단계 S510에서 최적 경로 탐색 서버(100)는 도착지의 위치 정보, 무인 비행체(120)의 기체 정보, 환경 정보 및 무인 비행체(120)의 임무 정보에 기초하여 출발지로부터 도착지까지의 최적 경로를 탐색할 수 있다.
단계 S520에서 최적 경로 탐색 서버(100)는 최적 경로를 포함하는 운항 정보를 사용자 단말(110) 또는 무인 비행체(120)로 전송할 수 있다.
단계 S530에서 무인 비행체(120)는 무인 비행체(120)가 촬영하는 비행 영상 및 비행 정보를 최적 경로 탐색 서버(100)로 전송할 수 있다.
단계 S540에서 최적 경로 탐색 서버(100)는 수신한 비행 영상 위에 최적 경로에 해당하는 가이던스 항로 및 비행 정보를 오버레이하여 3차원 증강 현실 비행 영상을 생성할 수 있다.
단계 S550에서 최적 경로 탐색 서버(100)는 3차원 증강 현실 비행 영상을 사용자 단말(110)로 전송할 수 있다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 최적 경로 탐색 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 6에 도시된 일 실시예에 따른 최적 경로 탐색 방법은 도 1 및 도 2에 도시된 최적 경로 탐색 서버(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 6에 도시된 일 실시예에 따라 수행되는 최적 경로 탐색 방법에도 적용된다.
단계 S600에서 최적 경로 탐색 서버(100)는 사용자 단말(110)로부터 도착지의 위치 정보 및 무인 비행체(120)의 기체 정보를 수신할 수 있다.
단계 S610에서 최적 경로 탐색 서버(100)는 도착지의 위치 정보, 무인 비행체(120)의 기체 정보, 환경 정보 및 무인 비행체(120)의 임무 정보에 기초하여 출발지로부터 도착지까지의 최적 경로를 탐색할 수 있다.
단계 S620에서 최적 경로 탐색 서버(100)는 최적 경로를 포함하는 운항 정보를 사용자 단말(110) 또는 무인 비행체(120)로 전송할 수 있다.
도 5 및 도 6을 통해 설명된 최적 경로 탐색 방법은 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현되거나, 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
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 실시예들은 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 상기 상세한 설명보다는 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.

Claims (20)

  1. 무인 비행체 및 사용자 단말과 연동하는 경로 탐색 서버에 있어서,
    상기 사용자 단말로부터 도착지의 위치 정보 및 상기 무인 비행체의 기체 정보를 수신하는 운항 정보 수신부;
    상기 무인 비행체의 기체 정보 및 환경 정보에 포함되는 복수 개의 팩터들을 기반으로 하여, 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 탐색하는 경로 탐색부; 및
    탐색된 상기 경로를 포함하는 운항 정보를 상기 사용자 단말 및 상기 무인 비행체 중 적어도 어느 하나로 전송하는 운항 정보 전송부를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 서버.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 경로 탐색부는,
    상기 기체 정보 및 상기 환경 정보 중 어느 하나에 포함되는 제 1 팩터를 기반으로 하여 상기 출발지로부터 상기 도착지까지의 제 1 경로를 탐색하고, 상기 기체 정보 및 상기 환경 정보 중 어느 하나에 포함되는 제 2 팩터를 기반으로 하여 상기 무인 비행체가 상기 제 1 경로를 통하여 비행 가능한지의 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 서버.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 경로 탐색부는,
    상기 제 2 팩터를 기반으로 한 판단에 의하여 상기 제 1 경로를 통한 비행이 불가능하다고 판단되면, 상기 기체 정보 및 상기 환경 정보 중 어느 하나에 포함된 제 3 팩터를 기반으로 하여 상기 출발지로부터 상기 도착지까지의 제 2 경로를 탐색하고, 상기 제 3 팩터와는 다른 팩터를 사용하여 상기 무인 비행체가 상기 제 2 경로를 통한 비행 가능 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 서버.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 경로 탐색부는 상기 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 탐색하기 위하여 상기 무인 비행체의 임무 정보를 더 사용하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 서버.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 환경 정보는 지형 고도 정보 및 지오 펜스(Geo Fense) 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 서버.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 환경 정보는 풍향, 풍속, 시야, 운고 및 자기장 세기 중 적어도 하나를 포함하는 기상 정보 및 지상 시설물의 높이 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 서버.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 기체 정보는 상기 무인 비행체의 최대 비행 고도 정보, 비행 가능 시간 정보, 배터리 정보, 무게 정보, 비행 능력 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 서버.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 무인 비행체의 비행 중에 상기 무인 비행체로부터 상기 무인 비행체가 촬영하는 비행 영상 및 비행 정보를 수신하는 비행 정보 수신부;
    상기 수신한 비행 영상 위에 탐색된 상기 경로에 해당하는 가이던스 항로 및 상기 비행 정보를 오버레이하여 3차원 증강 현실 비행 영상을 생성하는 증강 현실 비행 영상 생성부; 및
    상기 3차원 증강 현실 비행 영상을 상기 사용자 단말로 전송하는 증강 현실 비행 영상 전송부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 서버.
  9. 무인 비행체 및 사용자 단말과 연동하는 경로 탐색 서버에 의하여 수행되며,
    상기 사용자 단말로부터 도착지의 위치 정보 및 상기 무인 비행체의 기체 정보를 수신하는 단계;
    상기 무인 비행체의 기체 정보 및 환경 정보에 포함되는 복수 개의 팩터들을 기반으로 하여, 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 탐색하는 단계; 및
    탐색된 상기 경로를 포함하는 운항 정보를 상기 사용자 단말 및 상기 무인 비행체 중 적어도 어느 하나로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 방법.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 경로를 탐색하는 단계는,
    상기 기체 정보 및 상기 환경 정보 중 어느 하나에 포함되는 제 1 팩터를 기반으로 하여 상기 출발지로부터 상기 도착지까지의 제 1 경로를 탐색하는 단계; 및
    상기 기체 정보 및 상기 환경 정보 중 어느 하나에 포함되는 제 2 팩터를 기반으로 하여 상기 무인 비행체가 상기 제 1 경로를 통하여 비행 가능한지의 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 방법.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 제 1 경로를 통하여 비행 가능한지의 여부를 판단하는 단계에서 상기 제 1 경로를 통한 비행이 불가능하다고 판단되면,
    상기 경로를 탐색하는 단계는,
    상기 기체 정보 및 상기 환경 정보 중 어느 하나에 포함된 제 3 팩터를 기반으로 하여 상기 출발지로부터 상기 도착지까지의 제 2 경로를 탐색하는 단계; 및
    상기 제 3 팩터와는 다른 팩터를 사용하여 상기 무인 비행체가 상기 제 2 경로를 통한 비행 가능 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 방법.
  12. 제 8 항에 있어서,
    상기 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 탐색하기 위하여 상기 무인 비행체의 임무 정보를 사용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 방법.
  13. 무인 비행체의 경로를 탐색하는 경로 탐색 서버에 있어서,
    사용자 단말로부터 도착지의 위치 정보 및 무인 비행체의 기체 정보를 수신하는 운항 정보 수신부;
    상기 도착지의 위치 정보, 상기 무인 비행체의 기체 정보, 환경 정보에 기초하여 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 탐색하는 경로 탐색부; 및
    탐색된 상기 경로를 포함하는 운항 정보를 상기 사용자 단말 또는 상기 무인 비행체로 전송하는 운항 정보 전송부
    를 포함하고,
    상기 환경 정보는 지형 고도 정보 및 지오 펜스(Geo fense) 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 서버.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 운항 정보 수신부는 상기 무인 비행체의 임무 정보를 더 수신하고,
    상기 경로 탐색부는 상기 임무 정보, 상기 도착지의 위치 정보, 상기 무인 비행체의 기체 정보, 환경 정보에 기초하여 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 탐색하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 서버.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 환경 정보는 기상 정보 및 지상 시설물 높이 정보를 더 포함하고,
    상기 지형 고도 정보, 상기 지오 펜스 정보, 상기 기상 정보, 상기 지상 시설물의 높이 정보 및 상기 기체 정보 각각은 기설정된 우선 순위를 가지고 있고,
    상기 경로 탐색부는 다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)을 이용하되, 상기 지형 고도 정보, 상기 지오 펜스 정보, 상기 기상 정보 및 상기 지상 시설물의 높이 정보 각각의 우선 순위를 고려하여 상기 경로를 탐색하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 서버.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 무인 비행체의 비행 중에 상기 무인 비행체로부터 상기 무인 비행체가 촬영하는 비행 영상 및 비행 정보를 수신하는 비행 정보 수신부; 및
    상기 수신한 비행 영상 위에 상기 경로에 해당하는 가이던스 항로 및 상기 비행 정보를 오버레이하여 3차원 증강 현실 비행 영상을 생성하는 증강 현실 비행 영상 생성부; 및
    상기 3차원 증강 현실 비행 영상을 상기 사용자 단말로 전송하는 증강 현실 비행 영상 전송부
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 서버.
  17. 무인 비행체의 경로 탐색 방법에 있어서,
    사용자 단말로부터 도착지의 위치 정보 및 무인 비행체의 기체 정보를 수신하는 단계;
    상기 도착지의 위치 정보, 상기 무인 비행체의 기체 정보 및 환경 정보에 기초하여 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 탐색하는 단계;
    상기 경로를 포함하는 운항 정보를 상기 사용자 단말 또는 상기 무인 비행체로 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 환경 정보는 지형 고도 정보 및 지오 펜스(Geo fense) 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 환경 정보는 기상 정보 및 지상 시설물의 높이 정보를 더 포함하고,
    상기 지형 고도 정보, 상기 지오 펜스 정보, 상기 기상 정보, 상기 지상 시설물의 높이 정보 및 상기 기체 정보 각각은 기설정된 우선 순위를 가지고 있고,
    상기 경로를 탐색하는 단계는
    다익스트라 알고리즘(Dijkstra algorithm)을 이용하되, 상기 지형 고도 정보, 상기 지오 펜스 정보, 상기 기상 정보 및 상기 지상 시설물의 높이 정보 각각의 우선 순위를 고려하여 상기 경로를 탐색하는 것을 특징으로 하는 최적 경로 탐색 방법.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 무인 비행체의 비행 중에 상기 무인 비행체로부터 상기 무인 비행체가 촬영하는 비행 영상 및 비행 정보를 수신하는 단계;
    상기 수신한 비행 영상 위에 상기 경로에 해당하는 가이던스 항로 및 상기 비행 정보를 오버레이하여 3차원 증강 현실 비행 영상을 생성하는 단계; 및
    상기 3차원 증강 현실 비행 영상을 상기 사용자 단말로 전송하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 탐색 방법.
  20. 무인 비행체의 경로를 탐색하는 시스템에 있어서,
    경로 탐색 서버; 및
    사용자 단말
    을 포함하고,
    상기 경로 탐색 서버는,
    도착지의 위치 정보, 무인 비행체의 기체 정보 및 환경 정보에 기초하여 출발지로부터 상기 도착지까지의 경로를 탐색하고,
    상기 무인 비행체로부터 상기 무인 비행체가 촬영하는 비행 영상 및 비행 정보를 수신하고,
    상기 수신한 비행 영상 위에 상기 경로에 해당하는 가이던스 항로 및 상기 비행 정보를 오버레이하여 3차원 증강 현실 비행 영상을 생성하도록 구성되고,
    상기 사용자 단말은 상기 3차원 증강 현실 비행 영상을 상기 경로 탐색 서버로부터 수신하여 출력하고,
    상기 3차원 증강 현실 비행 영상을 통해 상기 무인 비행체를 제어하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 시스템.
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