WO2023033323A1 - 무인 비행체 편대 제어 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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WO2023033323A1
WO2023033323A1 PCT/KR2022/008415 KR2022008415W WO2023033323A1 WO 2023033323 A1 WO2023033323 A1 WO 2023033323A1 KR 2022008415 W KR2022008415 W KR 2022008415W WO 2023033323 A1 WO2023033323 A1 WO 2023033323A1
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WO
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Prior art keywords
unmanned aerial
formation
aerial vehicle
leader
aerial vehicles
Prior art date
Application number
PCT/KR2022/008415
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English (en)
French (fr)
Inventor
박남진
안효성
김기현
마정민
박준오
손진희
이형곤
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광주과학기술원
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Publication date
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    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C39/00—Aircraft not otherwise provided for
    • B64C39/02—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use
    • B64C39/024—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use of the remote controlled vehicle type, i.e. RPV
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C39/00—Aircraft not otherwise provided for
    • B64C39/02—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U2201/00—UAVs characterised by their flight controls
    • B64U2201/10—UAVs characterised by their flight controls autonomous, i.e. by navigating independently from ground or air stations, e.g. by using inertial navigation systems [INS]
    • B64U2201/102—UAVs characterised by their flight controls autonomous, i.e. by navigating independently from ground or air stations, e.g. by using inertial navigation systems [INS] adapted for flying in formations

Definitions

  • the present invention relates to an unmanned aerial vehicle formation control system and method thereof, and more particularly, to an unmanned aerial vehicle formation control system capable of aligning unmanned aerial vehicle formations based on location data and distance data of unmanned aerial vehicles and minimizing formation errors. and its method.
  • An unmanned air vehicle is an air vehicle that flies through remote control or automatic control without a human boarding and controlling it.
  • Unmanned aerial vehicles were developed for military purposes and used as reconnaissance and bombers, but recently they have been widely used for purposes such as agriculture, filming, leisure, delivery, and disaster response.
  • unmanned aerial vehicles are converged with IT technology, a plurality of unmanned aerial vehicles form a formation to perform more complex purposes.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of controlling a formation of unmanned aerial vehicles for agriculture using location coordinates according to the prior art.
  • the conventional unmanned aerial vehicle formation control system determines the formation type based on positional data of a plurality of unmanned aerial vehicles D1, D2, and D3.
  • the location data may be the coordinates of a global positioning system (GPS) that calculates a current location by receiving signals from artificial satellites.
  • GPS global positioning system
  • Each UAV provided real-time GPS coordinates to the UAV squadron control system.
  • the UAV squadron control system confirmed the GPS coordinates and provided each UAV with the location data where the UAVs should be located.
  • the location data where the unmanned aerial vehicle should be located is determined based on the formation type of the unmanned aerial vehicle which is already registered or input in real time.
  • each agricultural unmanned aerial vehicle is flown in formation based on the provided location data, so that the control overlapping area 10 and the uncontrolled area 20 do not occur.
  • the agricultural unmanned aerial vehicles could efficiently manage the farmland by flying in an ideal formation.
  • crops in the control overlapping area 10 caused by GPS coordinate errors are discarded due to control exceeding the standard value, or there is a hassle that additional cleaning work must be performed.
  • crops in the area 20 that are not controlled due to GPS coordinate errors are not properly controlled, so the quality of crops due to pests may deteriorate. Farmland owners can suffer financial damage due to the huge cost and time required due to ineffective control.
  • a technical problem to be achieved by the present invention is to provide an unmanned aerial vehicle formation control system and method capable of aligning a formation of unmanned aerial vehicles based on position data and distance data of the unmanned aerial vehicles and minimizing a formation error.
  • the technical problem to be achieved by the present invention is to provide an unmanned aerial vehicle formation control system and method capable of automatically aligning an unmanned aerial vehicle formation and minimizing a formation error at a low cost while having a simple configuration.
  • a technical problem to be achieved by the present invention is to provide an unmanned aerial vehicle formation control system and method capable of determining whether a formation error occurs in real time based on position data of unmanned aerial vehicles.
  • a technical problem to be achieved by the present invention is to provide an unmanned aerial vehicle formation control system and method capable of maintaining a formation more accurately by automatically rearranging the formation when a formation error occurs.
  • an embodiment of the present invention is an unmanned aerial vehicle formation control system that performs formation control of a plurality of unmanned aerial vehicles, receives the position data and the distance data of the unmanned aerial vehicles, and controls the formation of the unmanned aerial vehicles.
  • a data processing unit provided to other unmanned aerial vehicles belonging to;
  • a formation sorting unit aligning the unmanned aerial vehicle formations by selectively using the location data and the distance data;
  • a formation that calculates a total formation error value due to formation misalignment based on the position data of the unmanned aerial vehicle, and compares the formation error value with a predetermined tolerance threshold to determine whether formation error of the unmanned aerial vehicle occurs.
  • An error determination unit wherein the formation alignment unit rearranges the unmanned aerial vehicle based on the location data of the unmanned aerial vehicle when it is determined that the formation error has occurred;
  • An unmanned aerial vehicle control system combining formation control based on location data of the unmanned aerial vehicles and formation control based on distance data of the unmanned aerial vehicles, and aligning the unmanned aerial vehicles to maintain a constant formation shape using the two distance data. is to provide
  • the plurality of unmanned aerial vehicles may include a leader unmanned aerial vehicle having flight path and formation type information for formation alignment; and a plurality of follower unmanned aerial vehicles flying in formation around the leader unmanned aerial vehicle.
  • the formation arranging unit initially aligns the unmanned aerial vehicles in formation with positional data-based formation control of the unmanned aerial vehicles, and then changes the formation control method of the unmanned aerial vehicles to formation control based on the distance data of the unmanned aerial vehicles so that the unmanned aerial vehicles are formed. They can be aligned to maintain formation.
  • the formation alignment unit changes the formation control method of the unmanned aerial vehicle from a distance data-based formation control method to a position data-based formation control method when the formation error determination unit determines that the formation error has occurred, thereby rearranging the unmanned air vehicles.
  • the formation error determining unit calculates the total formation error value based on the difference between the position data of the unmanned aerial vehicle measured at a specific time point and the ideal position data of the unmanned aerial vehicle at the specific time point, and the total formation error value is the If the tolerance threshold is exceeded, it can be determined that the formation error has occurred.
  • a reader unmanned aerial vehicle position data correction unit for correcting the position data of the unmanned aerial vehicle with the predicted position data may be further included.
  • a method of controlling a formation of unmanned aerial vehicles including a plurality of unmanned aerial vehicles comprising the steps of: a) arranging the formation of unmanned aerial vehicles by position data-based formation control of the unmanned aerial vehicles based on location data; b) arranging the unmanned aerial vehicle formations aligned based on the positional data so that the unmanned aerial vehicles maintain a formation shape by formation control based on the distance data of the unmanned aerial vehicles based on the distance data between the plurality of unmanned aerial vehicles; c) determining whether a formation error occurs due to formation misalignment of formations of the unmanned aerial vehicles; and d) rearranging the unmanned aerial vehicle by formation control based on location data of the unmanned aerial vehicle when it is determined that the formation error has occurred.
  • the step c) may include calculating a total formation error value based on a difference between position data of the unmanned aerial vehicle at a specific time point and ideal position data of the unmanned aerial vehicle at the specific time point; and determining that the formation error has occurred when the total formation error value exceeds the predetermined allowable threshold value.
  • step d) controlling the flight of the unmanned aerial vehicle by changing the formation control method of the unmanned aerial vehicle from the position data-based formation control of the unmanned aerial vehicle to the distance data-based formation control of the unmanned aerial vehicle;
  • the plurality of unmanned aerial vehicles include a leader unmanned aerial vehicle including flight path and formation type information for formation alignment and a plurality of follower unmanned aerial vehicles flying in formation around the leader unmanned aerial vehicle, position data of the follower unmanned aerial vehicle, Calculating distance data between the follower UAV and the leader UAV and an angle between the follower UAV and the leader UAV, and calculating predicted position data of the leader UAV based on the distance data; and correcting the position data of the leader unmanned aerial vehicle into predicted position data.
  • the formation control system aligns the formation based on the location data of the unmanned aerial vehicle and then controls the formation to be kept constant based on the distance data of the unmanned air vehicle, thereby controlling the location data-based as in the prior art. It is possible to minimize formation error accumulation that can occur in formation control.
  • the formation control system can more accurately maintain formation by selecting formation control based on location data of unmanned aerial vehicles and formation control based on distance data of unmanned aerial vehicles according to circumstances.
  • the formation control system may determine in real time whether a formation error occurs in the unmanned aerial vehicle, and automatically rearrange the formation when it is determined that a formation error occurs.
  • the formation control system may automatically correct the position data of the unmanned aerial vehicle by calculating the predicted position data of the unmanned aerial vehicle. Accordingly, the user can efficiently control and manage a formation of unmanned aerial vehicles without separate management personnel.
  • the formation control system can automatically control formation error determination and formation realignment of unmanned aerial vehicles with a relatively simple configuration.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of controlling a formation of unmanned aerial vehicles for agriculture using location coordinates according to the prior art.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically showing an unmanned aerial vehicle formation control system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a connection relationship between configurations necessary for controlling formation alignment based on location data and distance data of unmanned aerial vehicles in the unmanned aerial vehicle formation control system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a connection relationship between components necessary for correcting position data of a leader unmanned aerial vehicle in the unmanned aerial vehicle formation control system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a process of controlling formation alignment of unmanned aerial vehicles through a formation control system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a process of determining whether formation errors occur according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of calculating a formation error value of an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a process of correcting position data of a leader unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of calculating predicted position data of a leader unmanned aerial vehicle according to the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically showing an unmanned aerial vehicle formation control system according to an embodiment of the present invention.
  • the unmanned aerial vehicle 100 may include a leader unmanned aerial vehicle 110 and a follower unmanned aerial vehicle 120 .
  • the unmanned aerial vehicle 100 may include a location measurement sensor for measuring location data of the user and a distance measurement sensor for acquiring distance data with other unmanned aerial vehicles.
  • the unmanned aerial vehicle 100 may include a communication device for transmitting and receiving measured location data and distance data to and from other unmanned aerial vehicles.
  • the unmanned aerial vehicle 100 is a communication device, including Bluetooth, Wi-Fi, 5G, LTE, NB-IoT or LoRA, etc., in real time, and the formation control system 200 and location data and distance data can be exchanged. there is.
  • the leader unmanned aerial vehicle 110 can carry out its mission independently by storing the flight path and formation type for formation alignment of the unmanned aerial vehicle 100 .
  • the leader unmanned aerial vehicle 110 may perform formation flight based on location data acquired by a location measurement sensor. In addition, the leader unmanned aerial vehicle 110 may measure distance data with an adjacent follower unmanned aerial vehicle 120 using a distance measuring sensor. The leader unmanned aerial vehicle 110 may share the measured position data and distance data with the follower unmanned aerial vehicle 110 through the formation control system 200 .
  • the formation control system 200 may control the formation of unmanned aerial vehicles 100 based on the flight path and formation type stored in the leader unmanned aerial vehicle 110 . That is, the unmanned aerial vehicle 100 may automatically fly using a flight path and formation type previously stored in the leader unmanned aerial vehicle 110 or may fly by being remotely controlled in real time.
  • the follower unmanned aerial vehicle 120 may be configured in plurality.
  • the follower unmanned aerial vehicle 120 may fly in formation around the leader unmanned aerial vehicle 110 .
  • the follower unmanned aerial vehicle 120 may measure location data with a location measurement sensor.
  • the follower unmanned aerial vehicle 120 may obtain distance data between leader unmanned aerial vehicles 110 in adjacent positions and distance data between follower unmanned aerial vehicles 120 located in adjacent positions by using a distance measurement sensor.
  • the follower unmanned aerial vehicle 120 may share location data and distance data through the formation control system 200 .
  • the follower unmanned aerial vehicle 120 may perform position control based on distance data. That is, the follower unmanned aerial vehicle 120 may maintain a formation by maintaining a constant distance from the adjacent leader unmanned aerial vehicle 110 and the follower unmanned aerial vehicle 120 using distance data.
  • the formation control system 200 may receive distance data and location data from the leader unmanned aerial vehicle 110 and the follower unmanned aerial vehicle 120 .
  • the formation control system 200 may provide distance data and location data to the leader unmanned aerial vehicle 110 and the follower unmanned aerial vehicle 120 . That is, the leader unmanned aerial vehicle 110 and the follower unmanned aerial vehicle 120 may share distance data and location data through the formation control system 200 .
  • the formation control system 200 may receive the initial position data stored in the leader unmanned aerial vehicle 110 and the flight path and formation type for formation alignment, and align the unmanned air vehicle 100 based on this.
  • the formation control system 200 may arrange the leader unmanned aerial vehicle 110 and the follower unmanned aerial vehicle 120 in the form of a formation based on the location data.
  • the formation control system 200 may set the follower unmanned aerial vehicles 120 to maintain the form of a formation based on the distance data. That is, the formation control system 200 arranges the leader unmanned aerial vehicle 110 and the follower unmanned aerial vehicle 120 in a formation based on the location data, and the follower unmanned aerial vehicle 120 maintains the formation based on the distance data. can be controlled to
  • the formation control system 200 may determine whether a formation error of the unmanned aerial vehicle 100 has occurred in real time. Formation error may occur due to formation misalignment in which the entire direction of the formation form of the unmanned aerial vehicle 100 is distorted. When it is determined that formation errors of the unmanned aerial vehicles 100 have occurred, the formation control system 200 may rearrange the unmanned aerial vehicles 100 based on the location data.
  • the formation control system 200 receives positional data over time of the leader unmanned aerial vehicle 110 and the follower unmanned aerial vehicle 120 constituting the unmanned aerial vehicle 100, and receives the received positional data and ideal positional data at that time. By comparing , the formation error value can be calculated.
  • the formation control system may calculate the total formation error value by summing the formation error value of the leader unmanned aerial vehicle 110 and the formation error value of the follower unmanned aerial vehicle 120 and converting it into a scalar.
  • the formation control system 200 may determine whether a formation error occurs by comparing the entire formation error value with a preset allowable threshold value. When determining that a formation error has occurred, the formation control system 200 may rearrange the leader unmanned aerial vehicle 110 and the follower unmanned aerial vehicle 120 based on location data. That is, when it is determined that a formation error has occurred, the formation control system 200 may switch from controlling a formation based on distance data to controlling a formation based on location data.
  • the formation control system 200 may rearrange the leader unmanned aerial vehicle 110 and the follower unmanned aerial vehicle 120 based on location data and then switch to control the formation again based on distance data.
  • the formation control system 200 calculates the predicted position value of the leader unmanned aerial vehicle 110 according to each follower unmanned aerial vehicle 120, and calculates the predicted position data of the leader unmanned aerial vehicle 110 based on the calculated value, thereby unmanned by the leader. Position data of the vehicle 110 may be corrected.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a connection relationship between configurations necessary for controlling formation alignment based on location data and distance data of unmanned aerial vehicles in the unmanned aerial vehicle formation control system according to an embodiment of the present invention.
  • the formation control system 200 may include a data processing unit 210 , a formation error determination unit 220 and a formation alignment unit 230 .
  • the data processor 210 may include a location data processor 211 and a distance data processor 212 .
  • the location data processor 211 may receive location data of the leader UAV and the follower UAV included in the UAV from the UAV 100 .
  • the location data refers to location data expressed in absolute coordinates such as GPS information.
  • the location data processing unit 211 provides the received location data to the UAV 100, so that the leader UAV and the follower UAV can share the location data.
  • the distance data processing unit 212 may receive distance data of the leader unmanned aerial vehicle and the follower unmanned aerial vehicle included in the unmanned aerial vehicle 100 from the unmanned aerial vehicle 100 .
  • the distance data is data obtained by measuring a distance between the unmanned aerial vehicles using a distance sensor attached to each unmanned aerial vehicle.
  • the distance data processor 212 provides the received distance data to the UAV 100, so that the leader UAV and the follower UAV can share the distance data. Accordingly, the follower UAV receives the distance data of the leader UAV and the distance data of other follower UAVs from the distance data processing unit 212, thereby maintaining a constant formation based on the distance data.
  • Formation control of the unmanned air vehicle 100 based on distance data usually generates a formation error of up to ⁇ 0.1 m. Since the unmanned aerial vehicle 100 according to an embodiment of the present invention can maintain a formation shape using distance data after an initial position is set based on location data, formation errors can be minimized compared to position data-based formation control.
  • the formation error determination unit 220 may receive the location data of the unmanned aerial vehicle 100 from the location data processing unit 210 in real time. The formation error determination unit 220 may determine whether a formation error has occurred based on the location data.
  • the formation error determining unit 220 may calculate a formation error value using the position data of the unmanned aerial vehicle 100 received in real time and the position data of the ideal unmanned aerial vehicle 100 at a corresponding time. For example, the formation error determiner 220 determines the position data measured in real time of the leader UAV and the follower UAV included in the UAV 100 and the ideal positions of each leader UAV and follower UAV at that time. The difference of the data can be calculated as the formation error value. At this time, the formation error value may be derived for each leader unmanned aerial vehicle and each follower unmanned aerial vehicle.
  • the formation error determining unit 220 may sum up all the calculated formation error values and scalarize them to calculate the total formation error value. That is, the formation error value calculated in the embodiment of the present invention is compared with the ideal position data of the unmanned aerial vehicle, and how much error has occurred in the entire position of the formation is digitized and expressed.
  • the formation error determination unit 220 may determine whether a formation error occurs by comparing the entire formation error value with a preset allowable threshold value.
  • the formation error determining unit 220 may determine that a formation error has occurred when the total formation error value exceeds the allowable threshold.
  • the formation error value may be an index capable of confirming a difference between a formation form of the unmanned aerial vehicle 100 measured in real time and an ideal formation form of the unmanned air vehicle 100 .
  • the formation alignment unit 230 may receive a flight path and formation type for formation alignment stored in the unmanned aerial vehicle 100 .
  • the formation alignment unit 230 may receive initial location data of the unmanned aerial vehicle 100 from the location data processing unit 211 .
  • the formation alignment unit 230 may align the unmanned aerial vehicles 100 based on the received initial location data, flight path, and formation type. As will be described later, the formation arranging unit 230 may align the unmanned aerial vehicle 100 based on the initial position data, and then set the unmanned aerial vehicle 100 to maintain a formation shape based on the distance data.
  • the leader UAV may fly based on location data
  • the follower UAV may fly based on distance data with the leader UAV 110 as the center. Since follower UAVs are arranged in formation based on location data and then maintain formation based on distance data, only two of the distance data between the adjacent leader UAV and the distance data or the adjacent follower UAV and distance data are used. It can also maintain a constant form of formation.
  • the follower UAV uses only two of the distance data of the adjacent leader UAV and the distance data or the adjacent follower UAV and distance data even in 3D to determine the formation form. can keep
  • the formation alignment unit 230 may rearrange the formation of the unmanned aerial vehicle 100 based on the location data of the unmanned aerial vehicle 100 when the formation error determining unit 230 determines that the formation has occurred.
  • the formation alignment unit 230 may switch the unmanned aerial vehicle 100 controlled based on distance data to be controlled based on location data when a formation error occurs.
  • the formation alignment unit 230 may rearrange the unmanned aerial vehicle 100 based on location data and then switch the unmanned aerial vehicle 100 to control based on the distance data.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a connection relationship between components necessary for correcting position data of a leader unmanned aerial vehicle in the unmanned aerial vehicle formation control system according to an embodiment of the present invention.
  • the formation control system 200 may further include a leader unmanned aerial vehicle position data correction unit 240 .
  • the formation error is very small, up to ⁇ 0.1m. Therefore, if formation error based on distance data is excluded, only formation error based on position data of the leader unmanned aerial vehicle 110 may be involved in formation flight.
  • the formation control system 200 can minimize formation errors during flight by correcting errors in position data of the leader unmanned aerial vehicle 110 .
  • the location data processor 211 may receive location data from the follower unmanned aerial vehicle 120 .
  • the distance data processing unit 211 may receive distance data between the follower unmanned aerial vehicle 120 and the leader unmanned aerial vehicle 110 from the follower unmanned aerial vehicle 120 .
  • the leader unmanned aerial vehicle position data correction unit 240 may receive position data and distance data, and calculate predicted position data of the leader unmanned aerial vehicle based on the position data and distance data.
  • the leader unmanned aerial vehicle position data correction unit 240 may receive position data and distance data from a plurality of follower unmanned aerial vehicles 120 .
  • the location data may include location coordinates of the plurality of follower unmanned aerial vehicles 120 measured in real time.
  • the distance data may include distances between the plurality of follower unmanned aerial vehicles 120 and the leader unmanned aerial vehicle 110 measured in real time.
  • the leader unmanned aerial vehicle position data correction unit 240 transmits position data of the follower unmanned aerial vehicle 120 and distance data between the follower unmanned aerial vehicle 120 and the leader unmanned aerial vehicle 110 to each follower unmanned aerial vehicle 120 and the leader unmanned aerial vehicle 120. An angle between the air vehicles 110 may be calculated.
  • the leader UAV position data correction unit 240 includes position data of the follower UAV 120, distance data between the follower UAV 120 and the leader UAV 110, and the follower UAV 120 and the leader UAV 110. ) can be used to calculate the predicted position value of the leader UAV 110 of each follower UAV 120.
  • leader unmanned aerial vehicle position data correction unit 240 may calculate the average of the predicted position values of the leader unmanned aerial vehicle 110 of each follower unmanned aerial vehicle 120 and determine this as the predicted position data of the leader unmanned aerial vehicle 110. there is.
  • leader unmanned aerial vehicle position data correction unit 240 may correct the position data of the leader unmanned aerial vehicle 110 with predicted position data of the leader unmanned aerial vehicle 110 .
  • the leader unmanned aerial vehicle position data correction unit 240 corrects the position data of the leader unmanned aerial vehicle 110 in real time, thereby preventing position data errors of the leader unmanned aerial vehicle 110 due to external environments.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a process of controlling formation alignment of unmanned aerial vehicles through a formation control system according to an embodiment of the present invention.
  • the formation control system may receive initial location data, a flight path, a formation type, and the like from the leader unmanned aerial vehicle.
  • the initial position data, flight path for formation alignment, formation type, etc. may be stored in advance or input in real time through remote control.
  • the formation control system may set position data of the follower UAV based on the initial position data of the leader UAV.
  • the formation control system may set the position data to form an ideal formation by referring to the position data of the follower UAV and the initial position data of the leader UAV. That is, the formation control system may set the formation direction so that the follower UAV and the leader UAV face the same direction by setting the follower UAV based on the initial position data of the leader UAV.
  • the formation control system may align the leader unmanned aerial vehicle and the follower unmanned aerial vehicle in a formation.
  • the formation control system may align the positions of the leader UAV and the follower UAV in the formation form received from the leader UAV.
  • the formation control system may set the position data of each leader UAV and the follower UAV to the position data of the formation type by providing the position data of the formation type to the leader UAV and the follower UAV.
  • the formation control system may control flight formation of the leader UAV and the follower UAV based on the distance data of the leader UAV and the distance data of the follower UAV.
  • the flight control system provides range data to the leader drone and follower drone so that the leader drone and follower drone can share range data. Accordingly, the follower UAV may fly in formation while maintaining a certain distance from the adjacent leader UAV and the adjacent follower UAV based on the received distance data.
  • the formation control system may set position data of the leader UAV and the follower UAV in step 130, and control the follower UAV to fly in formation based on the distance data in this step.
  • follower UAVs are arranged in formation based on location data and maintained in formation based on distance data, only two of the distance data between the adjacent leader UAV and the distance data and the adjacent follower UAV and distance data are used. Formation can be kept constant.
  • the formation control system sets the position data of the leader UAV and the follower UAV and controls the formation based on the distance data, so that the leader UAV and follower UAV can fly as a unique formation model while maintaining a certain distance for formation flight.
  • formation errors may occur during flight of the unmanned aerial vehicles aligned in formation by steps S110 to S140. For example, when the entire formation makes a U-turn to spray pesticides, the distance between unmanned aerial vehicles is maintained, but the ideal formation form and direction may be distorted.
  • step 150 the formation control system determines whether a formation error occurs between the leader unmanned aerial vehicle and the follower unmanned aerial vehicle.
  • the formation control system may receive position data of the leader unmanned aerial vehicle and position data of the follower unmanned aerial vehicle in real time to determine whether a formation error occurs.
  • the formation control system may calculate a formation error value based on the position data of the leader UAV and the position data of the follower UAV received in real time and the position data of the ideal leader UAV and the position data of the follower UAV at that time. .
  • the formation error value is calculated by comparing the formation form generated by position data at that time with the ideal formation form.
  • the formation control system may calculate a total formation error value by adding both the formation error value of the leader unmanned aerial vehicle and the formation error value of the follower unmanned aerial vehicle constituting the formation.
  • the formation control system may determine whether a formation error occurs by comparing the entire formation error value with a preset allowable threshold value.
  • the flight control system may realign the flight based on the location data when it is determined that a flight error has occurred.
  • the formation control system may realign the formation based on positional data of the leader UAV and the follower UAV constituting the corresponding formation. That is, the formation control system may reset the shifted position data of the leader unmanned aerial vehicle and the follower unmanned aerial vehicle into a pre-registered formation form. That is, the formation control system may switch from controlling the formation of unmanned aerial vehicles based on distance data to formation control based on location data when a formation error occurs.
  • the formation control system may rearrange the unmanned aerial vehicles based on location data and then switch to distance-based data formation control again. In this way, the formation control system can more precisely control the unmanned aerial vehicles to be aligned in formation.
  • the formation control system may calculate the predicted position data of the leader unmanned aerial vehicle.
  • the formation control system may calculate a predicted position value of the leader UAV based on position data of the follower UAV, distance data between the follower UAV and the leader UAV, and an angle between the follower UAV and the leader UAV. At this time, the formation control system may calculate the predicted position value of the leader unmanned aerial vehicle for each follower unmanned aerial vehicle constituting the formation.
  • the formation control system may calculate an average of predicted position values of the leader unmanned aerial vehicle of each follower unmanned aerial vehicle constituting the formation, and determine the average of the predicted position data of the leader unmanned aerial vehicle.
  • the formation control system may correct the position data of the leader UAV to maintain the formation shape by providing the predicted position data of the leader UAV to the leader UAV.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a process of determining whether a formation error has occurred according to an embodiment of the present invention.
  • the flight control system may calculate a formation error value based on the leader drone position data, the follower drone position data, and the ideal leader drone position data and follower drone position data.
  • the formation control system may calculate a difference between position data of each leader unmanned aerial vehicle received in real time and position data of an ideal leader unmanned aerial vehicle as a formation error value of the leader unmanned aerial vehicle.
  • a difference between position data of each follower UAV constituting the formation and position data of an ideal follower UAV may be calculated as a formation error value of each follower UAV.
  • Position data of ideal leader UAVs and follower UAVs may be derived based on a preset formation type and flight path of the corresponding follower UAVs.
  • the formation control system may calculate the overall formation error value by summing the formation error value of each leader unmanned aerial vehicle and the formation error value of each follower unmanned aerial vehicle and normalizing it to a scalar value.
  • the formation control system may determine whether a formation error occurs by comparing the entire formation error value with a preset allowable threshold value. The formation control system may determine that a formation error has occurred when the total formation error value exceeds the allowable threshold.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of calculating a formation error value of an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • a leader unmanned aerial vehicle 111 and follower unmanned aerial vehicles 121 and 122 may form a formation.
  • the formation control system may derive ideal position data of the leader unmanned aerial vehicle 111 and the follower unmanned aerial vehicles 121 and 1222 based on the pre-registered flight path and formation type.
  • the formation control system may receive measured position data of each leader unmanned aerial vehicle 111 and the follower unmanned aerial vehicle 121 , 122 .
  • the formation control system may calculate a formation error value by comparing ideal position data of each leader unmanned aerial vehicle 111 and the follower unmanned aerial vehicles 121 and 122 with measured position data.
  • the formation control system obtains the ideal position data of the leader unmanned aerial vehicle 111 at time t. can be expressed as In addition, the formation control system obtains ideal position data of each follower UAV 121 and follower UAV 122 at time t. and can be expressed as
  • the formation control system uses the position data measured at the time t of the leader unmanned aerial vehicle 111. can be expressed as Similarly, the formation control system uses the position data measured at time t of the follower unmanned aerial vehicle 121. , and the position data measured at time t of the follower unmanned aerial vehicle 122 can be expressed as
  • the flight control system provides ideal position data at time (t) of the leader drone. and position data measured at time (t) The difference in can be calculated as the formation error value.
  • the formation control system may calculate the total formation error value by summing both the position data difference of each leader unmanned aerial vehicle 111 and the formation error value of the follower unmanned aerial vehicle 122 and converting it into a scalar.
  • the flight control system may compare the total flight error value with a preset tolerance threshold.
  • the flight control system may determine that a formation error has occurred if the total flight error value exceeds the allowable threshold.
  • each leader unmanned aerial vehicle 111 and the follower unmanned aerial vehicles 121 and 122 may be reset to a pre-registered formation type.
  • the formation control system forms the leader UAV 111 and the follower UAVs 121 and 122 by correcting the formation error based on the positional data of the leader UAV 111 and the follower UAVs 121 and 122.
  • the shape can be rearranged.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a process of correcting position data of a leader unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • the formation control system may calculate the predicted position value of the leader unmanned aerial vehicle for each follower unmanned aerial vehicle constituting the formation.
  • the flight control system may receive position data of the follower drones and distance data between the follower drones and the leader drones from the follower drones.
  • the formation control system may calculate an angle between a leader unmanned aerial vehicle and a follower unmanned aerial vehicle based on a pre-registered formation type.
  • the formation control system may calculate a predicted position value of the leader UAV using position data of the follower UAV, distance data between the follower UAV and the leader UAV, and an angle between the follower UAV and the leader UAV. In addition, the formation control system may calculate the predicted position value of the leader UAV of all follower UAVs constituting the formation.
  • the formation control system may correct the leader unmanned aerial vehicle predicted position data with the leader unmanned aerial vehicle position data.
  • the formation control system may calculate an average of predicted position values of the leader unmanned aerial vehicle for each follower unmanned aerial vehicle and determine the average of the predicted position data of the leader unmanned aerial vehicle.
  • the formation control system may correct the predicted position data of the leader unmanned aerial vehicle with the position data of the leader unmanned aerial vehicle.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of calculating predicted position data of a leader unmanned aerial vehicle according to the present invention.
  • a leader unmanned aerial vehicle 111 and follower unmanned aerial vehicles 121, 122, 123, and 124 may form a formation.
  • the formation control system may calculate the predicted position value of the leader unmanned aerial vehicle 111 for each follower unmanned aerial vehicle 121 , 122 , 123 , and 124 .
  • the flight control system uses positional data of the follower drone 122 from the follower drone 121. and distance data between the follower UAV 121 and the leader UAV 111 ( ) can be received.
  • the formation control system is an angle between the follower UAV 121 and the leader UAV 111 based on the registered formation form ) can be obtained.
  • the flight control system uses positional data of the follower drone 122. , Distance data between the follower UAV 122 and the leader UAV 111 ( ) and the angle between the follower UAV 122 and the leader UAV 111 ( ) can be obtained.
  • the formation control system is the location data of the follower unmanned aerial vehicle 123 , Distance data between the follower UAV 123 and the leader UAV 111 ( ) and the angle between the follower unmanned aerial vehicle (123 ) and the leader unmanned aerial vehicle ( ) can be obtained.
  • the formation control system is the position data of the follower unmanned aerial vehicle 124 , Distance data between the follower UAV 124 and the leader UAV 111 ( ) and the angle between the follower UAV 124 and the leader UAV 111 ( ) can be obtained.
  • the formation control system includes position data of each follower UAV (121, 122, 123, 124), distance data between the follower UAV (121, 122, 123, 124) and the leader UAV (111), and the follower UAV (121, 122, 123, 124) and the angle of the leader unmanned aerial vehicle 111, the predicted position value of the leader unmanned aerial vehicle 111 can be calculated.
  • the formation control system predicts the position value of the leader unmanned aerial vehicle 111 of the follower unmanned aerial vehicle 121. cast can be calculated as
  • the formation control system predicts the position value of the leader unmanned aerial vehicle 111 for each follower unmanned aerial vehicle 122, 123, and 124. , and cast , and can be calculated as
  • the formation control system predicts the position value of the leader unmanned aerial vehicle 111 for each follower unmanned aerial vehicle 121, 122, 123, and 124. , , and The position data of the leader unmanned aerial vehicle 111 may be corrected with the average of the x-coordinates and the average of the y-coordinates of .
  • the flight control system uses the position data of the leader UAV. can be calculated with In other words, the flight control system uses the position data of the leader UAV to can be calculated based on
  • the formation control system can minimize the formation error by correcting the position data of the leader unmanned aerial vehicle in real time.
  • the effect of controlling the leader unmanned aerial vehicle with more accurate location data can be expected without mounting expensive GPS equipment with high precision.
  • the unmanned aerial vehicle formation control system can automatically correct the position data of the unmanned aerial vehicle by calculating the predicted position data of the unmanned aerial vehicle, the user can efficiently organize the formation of the unmanned aerial vehicle without separate management personnel. It is possible to control and manage, and the formation control system can automatically control the formation error occurrence and formation rearrangement of unmanned aerial vehicles with a relatively simple configuration, so it can be performed in various conditions and industrial sites.

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Abstract

본 발명의 실시예는 무인 비행체의 위치 데이터 및 거리 데이터를 수신하고 무인 비행체의 편대에 속한 다른 무인 비행체에 제공하는 데이터 처리부; 위치 데이터 및 거리 데이터를 선택적으로 이용하여 무인 비행체의 편대를 정렬하는 편대 정렬부; 및 무인 비행체의 위치 데이터를 기초로 하여 편대 정렬 불일치에 의한 전체 편대 오차값을 계산하고, 편대 오차값과 기 설정된 허용 임계값을 비교하여 무인 비행체의 편대 오차 발생 여부를 판단하는 편대 오차 판단부를 포함하고, 편대 정렬부는, 편대 오차가 발생한 것으로 판단 시, 무인 비행체의 위치 데이터를 기반으로 무인 비행체를 재정렬하고, 무인 비행체의 위치 데이터 기반 편대 제어 및 무인 비행체의 거리 데이터 기반 편대 제어를 결합하여, 무인 비행체가 두 개의 거리 데이터를 이용하여 편대 형태를 일정하게 유지하도록 정렬하는 것인 무인 비행체 편대 제어 시스템을 제공한다.

Description

무인 비행체 편대 제어 시스템 및 그 방법
본 발명은 무인 비행체 편대 제어 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 무인 비행체의 위치 데이터 및 거리 데이터를 기반으로 무인 비행체의 편대를 정렬하고, 편대 오차를 최소화할 수 있는 무인 비행체 편대 제어 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 무인 비행체(Unmanned aerial vehicle)의 활용 분야가 확장되면서 전 세계적으로 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 무인 비행체는 인간이 탑승하여 조종하지 않고, 원격 조종 또는 자동 조종을 통해 비행하는 비행체이다. 초기의 무인 비행체는 군사용으로 개발되어 정찰 및 폭격기로 사용되었지만, 최근에는 농업용, 촬영용, 레저용, 배송용 및 재난대처용 등의 목적으로 광범위하게 사용되고 있다.
또한, 무인 비행체가IT 기술과 융합하게 되면서, 복수의 무인 비행체가 편대(Formation)을 형성하여 보다 복잡한 목적을 수행하고 있다.
특히, 국내/외의 농경 재배 면적과 농작지의 규모가 커지는 추세에, 농업용 무인 비행체의 편대 비행 기술 수요가 증가하고 있다. 이 때, 농업용 무인 비행체는 농약 살포를 위한 노즐이 배치되어, 방제 작업을 수행할 수 있다. 따라서, 농업용 무인 비행체는 정확한 편대를 이루어, 각 무인 비행체의 노즐이 중첩되지 않고 효율적으로 농작지에 농약을 살포할 필요가 있다.
한편, 종래 기술로의 하나로서, 복수의 무인 비행체에 위치 기반 센서를 배치하고, 각 무인 비행체의 위치 좌표를 획득하여 편대 비행을 제어하는 방법이 개시되어 있다.
도1은 종래 기술에 따른 위치 좌표를 이용하여 농업용 무인 비행체를 편대 제어하는 예를 도시하는 도면이다.
도1을 참조하면, 종래 기술의 무인 비행체 편대 제어 시스템은 복수의 무인 비행체(D1, D2, D3)의 위치 데이터에 기반하여 편대 형태를 결정했다. 예를 들어 위치 데이터는 인공 위성에서 보내는 신호를 수신해 현재 위치를 계산하는GPS(global positioning system)의 좌표일 수 있다.
각 무인 비행체는 실시간으로 GPS 좌표를 무인 비행체 편대 제어 시스템으로 제공했다. 무인 비행체 편대 제어 시스템은 GPS 좌표를 확인하고, 무인 비행체가 위치해야 하는 위치 데이터를 각 무인 비행체로 제공했다. 이 때, 무인 비행체가 위치해야 하는 위치 데이터는 기 등록되거나 실시간으로 입력되는 무인 비행체의 편대 형태를 기초로 하여 결정된다.
따라서, 농업용 무인 비행체의 편대 비행(A1)에서 각 농업용 무인 비행체는 제공된 위치 데이터를 기초로 편대 비행하여, 방제 중첩 구역(10) 및 방제 되지 않는 구역(20)이 발생하지 않는다. 농업용 무인 비행체의 편대 비행(A1)에서 농업용 무인 비행체는 이상적으로 편대를 구성하여 비행함으로써, 농작지를 효율적으로 관리할 수 있었다.
그러나, GPS 좌표를 이용한 무인 비행체 편대 비행은 통상적으로 안정화 구간에서도 최소 ±1m의 오차가 발생된다는 문제점이 존재한다. 또한, 편대를 구성하는 무인 비행체의 수가 많아질수록, 각 무인 비행체의 GPS 좌표 오차가 누적되어 지수적으로 증가되어 더 큰 오차를 유발할 수 있다.
이러한 종래 기술에 따르면, GPS 좌표를 기반으로 한 무인 비행체 편대 제어 시스템은 GPS 좌표 오차가 발생한 농업용 무인 비행체의 편대 비행(A2)이 수행될 수밖에 없다. 따라서, 복수의 무인 비행체(D1, D2, D3)의 위치 좌표는GPS 좌표 오차값(err1) 만큼 이동되어 무인 비행체의 편대 제어가 정확하게 수행되지 않는다.
그리고, 종래 기술은GPS 좌표 오차값(err1) 만큼 이동한 비행체(D1)의 위치 좌표
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000001
와 GPS 좌표 오차값(err1) 만큼 이동한 무인 비행체(D2)의 위치 좌표
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000002
에 의한 방제 중첩 구역(10)이 발생된다.
또한, GPS 좌표 오차값(err1) 만큼 이동한 무인 비행체(D1)의 위치 좌표(
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000003
와 GPS 좌표 오차값(err1) 만큼 이동한 무인 비행체(D3)의 위치 좌표
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000004
에 의한 방제 되지 않는 구역(20)이 발생된다는 문제가 있다.
이러한 경우, GPS 좌표 오차로 발생한 방제 중첩 구역(10)의 농작물은 기준치보다 초과된 방제로 인해 폐기 처리되거나 추가 적인 세척 작업이 진행돼야 한다는 번거로움이 존재한다.
그리고, GPS 좌표 오차로 발생한 방제 되지 않는 구역(20)의 농작물은 방제가 제대로 수행되지 않아 해충으로 인한 농작물의 품질이 저하될 수 있다. 농작지 소유주는 방제가 효율적으로 진행되지 않는 것으로 인한 방대한 비용 및 시간이 소요되어 금전적으로 피해가 발생할 수 있다.
따라서, 편대를 구성하는 복수의 무인 비행체의GPS 좌표 오차 누적 문제를 해결하여 편대 정렬의 정밀도를 향상시킬 수 있는 무인 비행체의 편대 제어 시스템의 개발이 필요하다
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 무인 비행체의 위치 데이터 및 거리 데이터를 기반으로 무인 비행체의 편대를 정렬하고, 편대 오차를 최소화할 수 있는 무인 비행체 편대 제어 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 구성이 간단하면서도 적은 비용으로 자동으로 무인 비행체의 편대를 정렬하고, 편대 오차를 최소화할 수 있는 무인 비행체 편대 제어 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 무인 비행체의 위치 데이터를 기반으로 편대 오차 발생 여부를 실시간으로 판단할 수 있는 무인 비행체 편대 제어 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 편대 오차가 발생할 시 무인 비행체를 자동으로 편대 재정렬함으로써, 보다 정확하게 편대를 유지할 수 있는 무인 비행체 편대 제어 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명의 실시예는, 복수의 무인 비행체의 편대 제어를 수행하는 무인 비행체 편대 제어 시스템으로서, 상기 무인 비행체의 상기 위치 데이터 및 상기 거리 데이터를 수신하고 상기 무인 비행체의 편대에 속한 다른 무인 비행체에 제공하는 데이터 처리부; 상기 위치 데이터 및 상기 거리 데이터를 선택적으로 이용하여 상기 무인 비행체의 편대를 정렬하는 편대 정렬부; 및 상기 무인 비행체의 상기 위치 데이터를 기초로 하여 편대 정렬 불일치에 의한 전체 편대 오차값을 계산하고, 상기 편대 오차값과 기 설정된 허용 임계값을 비교하여 상기 무인 비행체의 편대 오차 발생 여부를 판단하는 편대 오차 판단부를 포함하고, 상기 편대 정렬부는, 상기 편대 오차가 발생한 것으로 판단 시, 상기 무인 비행체의 상기 위치 데이터를 기반으로 상기 무인 비행체를 재정렬하고,
상기 무인 비행체의 위치 데이터 기반 편대 제어 및 상기 무인 비행체의 거리 데이터 기반 편대 제어를 결합하여, 상기 무인 비행체가 두 개의 상기 거리 데이터를 이용하여 편대 형태를 일정하게 유지하도록 정렬하는 것인 무인 비행체 제어 시스템을 제공하는 것이다.
상기 복수의 무인 비행체는 편대 정렬을 위한 비행 경로 및 편대 형태 정보를 보유한 리더 무인 비행체; 및 상기 리더 무인 비행체를 중심으로 편대 비행하는 복수의 팔로워 무인 비행체;를 포함할 수 있다.
상기 편대 정렬부는, 초기에 상기 무인 비행체의 위치 데이터 기반 편대 제어로 상기 무인 비행체를 편대 정렬하고, 이후 상기 무인 비행체의 편대 제어 방식을 상기 무인 비행체의 거리 데이터기반 편대 제어로 변경하여 상기 무인 비행체가 편대 형태를 유지하도록 정렬할 수 있다.
또한, 상기 편대 정렬부는 상기 편대 오차 판단부가 상기 편대 오차가 발생했다고 판단한 경우, 상기 무인 비행체의 편대 제어 방식을 거리 데이터 기반에서 위치 데이터 기반 편대 제어 방식으로 변경하여 상기 무인 비행체를 재정렬할 수 있다.
상기 편대 오차 판단부는, 특정 시점에서 측정된 상기 무인 비행체의 위치 데이터와 상기 무인 비행체의 상기 특정 시점에서 이상적인 위치 데이터의 차를 기초로 상기 전체 편대 오차값을 계산하고, 상기 전체 편대 오차값이 상기 허용 임계값을 초과하면 상기 편대 오차가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
상기 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터, 상기 팔로워 무인 비행체와 상기 리더 무인 비행간 거리 데이터 및 상기 팔로워 무인 비행체와 상기 리더 무인 비행체간 각도를 기초로 하여 상기 리더 무인 비행체의 예측 위치 데이터를 계산하고, 상기 리더 무인 비행체의 위치 데이터를 상기 예측 위치 데이터로 보정하는 리더 무인 비행체 위치 데이터 보정부를 더 포함할 수 있다.
복수의 무인 비행체가 포함된 무인 비행체의 편대를 제어하는 방법으로서, a) 위치 데이터를 기초로 한 상기 무인 비행체의 위치 데이터 기반 편대 제어로 상기 무인 비행체 편대를 정렬하는 단계; b) 위치 데이터 기반으로 정렬된 무인 비행체 편대를 상기 복수의 무인 비행체 사이의 거리 데이터를 기초로 한 상기 무인 비행체의 거리 데이터 기반 편대 제어로 상기 무인 비행체가 편대 형태를 유지하도록 정렬하는 단계; c) 상기 무인 비행체의 편대의 편대 정렬 불일치에 의한 편대 오차 발생 여부를 판단하는 단계; 및 d)상기 편대 오차가 발생한 것으로 판단한 경우, 상기 무인 비행체의 위치 데이터 기반 편대 제어로 상기 무인 비행체를 재정렬하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 c) 단계는 특정 시점에서 상기 무인 비행체의 위치 데이터와 상기 특정 시점에서 상기 무인 비행체의 이상적인 위치 데이터의 차를 기초로 전체 편대 오차값을 계산하는 단계; 및 상기 전체 편대 오차값이 상기 기 설정된 허용 임계값을 초과하는 경우, 상기 편대 오차가 발생한 것으로 판단하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 d)단계 이후, 상기 무인 비행체의 편대 제어 방식을 상기 무인 비행체의 위치 데이터 기반 편대 제어에서 상기 무인 비행체의 거리 데이터 기반 편대 제어로 변경하여 상기 무인 비행체의 비행을 제어하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 복수의 무인 비행체는 편대 정렬을 위한 비행 경로 및 편대 형태 정보를 포함하는 리더 무인 비행체 및 상기 리더 무인 비행체를 중심으로 편대 비행하는 복수의 팔로워 무인 비행체를 포함하고, 상기 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터, 상기 팔로워 무인 비행체와 상기 리더 무인 비행체간 거리 데이터 및 상기 팔로워 무인 비행체와 상기 리더 무인 비행체의 각도를 계산하고, 이를 기초로 리더 무인 비행체의 예측 위치 데이터를 계산하는 단계; 및 상기 리더 무인 비행체의 위치 데이터를 예측 위치 데이터로 보정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 편대 제어 시스템은 무인 비행체의 위치 데이터를 기반으로 편대 정렬을 한 후, 무인 비행체의 거리 데이터를 기반으로 편대 형태를 일정하게 유지하도록 제어함으로써, 종래와 같이 위치 데이터 기반 편대 제어에서 발생할 수 있는 편대 오차 누적을 최소화할 수 있다.
이에 따르면, 편대 제어 시스템은 무인 비행체의 위치 데이터 기반 편대 제어 및 무인 비행체의 거리 데이터 기반 편대 제어를 상황에 따라 선택함으로써 편대를 보다 정확하게 유지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 편대 제어 시스템은 무인 비행체의 편대 오차 발생 여부를 실시간으로 판단하고, 편대 오차가 발생한 것으로 판단 시 자동으로 편대를 재정렬할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 편대 제어 시스템은 무인 비행체의 예측 위치 데이터를 계산함으로써, 무인 비행체의 위치 데이터를 자동으로 보정할 수 있다. 따라서, 사용자는 별도의 관리 인력 없이 무인 비행체의 편대를 효율적으로 제어하고 관리할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 편대 제어 시스템은 비교적 간단한 구성으로 무인 비행체의 편대 오차 발생 여부 판단 및 편대 재정렬 등을 자동으로 제어할 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도1은 종래 기술에 따른 위치 좌표를 이용하여 농업용 무인 비행체를 편대 제어하는 예를 도시하는 도면이다.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행체 편대 제어 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행체 편대 제어 시스템을 무인 비행체의 위치 데이터 및 거리 데이터를 기반으로 편대 정렬을 제어하기 위해 필요한 구성 간의 연결 관계를 도시한 블록도이다.
도4는 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행체 편대 제어 시스템을 리더 무인 비행체의 위치 데이터를 보정하는데 필요한 구성 간의 연결 관계를 도시한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 편대 제어 시스템을 통해 무인 비행체의 편대 정렬을 제어하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도6은 본 발명의 실시예에 따른 편대 오차 발생 여부를 판단하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행체의 편대 오차값을 계산하는 예를 도시하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 리더 무인 비행체의 위치 데이터를 보정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도9는 본 발명에 따른 리더 무인 비행체의 예측 위치 데이터를 계산하는 예를 도시하는 도면이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 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 실시예를 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 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행체 편대 제어 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도2를 참조하면, 무인 비행체(100)는 리더 무인 비행체(110) 및 팔로워 무인 비행체(120)를 포함할 수 있다.
본 발명에 실시예에 있어서, 무인 비행체(100)는 본인의 위치 데이터를 측정하기 위한 위치 측정 센서 및 다른 무인 비행체와의 거리 데이터를 획득하기 위한 거리 측정 센서 등을 포함할 수 있다.
또한, 무인 비행체(100)는 측정한 위치 데이터 및 거리 데이터 등을 다른 무인 비행체와 송수신하기 위한 통신 장치를 포함할 수 있다. 이 때, 무인 비행체(100)는 통신 장치로써 블루투스, Wi-Fi, 5G, LTE, NB-IoT 또는 LoRA 등을 포함하여, 실시간으로 편대 제어 시스템(200)과 위치 데이터 및 거리 데이터를 주고받을 수 있다.
먼저, 리더 무인 비행체(110)는 무인 비행체(100)의 편대 정렬을 위한 비행 경로 및 편대 형태 등이 저장되어 독립적으로 임무를 수행할 수 있다.
또한, 리더 무인 비행체(110)는 위치 측정 센서로 획득한 위치 데이터를 기반으로 편대 비행을 수행할 수 있다. 그리고, 리더 무인 비행체(110)는 인접한 팔로워 무인 비행체(120)와 거리 데이터를 거리 측정 센서로 측정할 수 있다. 리더 무인 비행체(110)는 측정한 위치 데이터 및 거리 데이터를 편대 제어 시스템(200)을 통해 팔로워 무인 비행체(110)와 공유할 수 있다.
후술하겠지만, 편대 제어 시스템(200)은 리더 무인 비행체(110)에 저장된 비행 경로 및 편대 형태 등을 기초로 하여, 무인 비행체(100)의 편대를 제어할 수 있다. 즉, 무인 비행체(100)는 리더 무인 비행체(110)에 기 저장된 비행 경로 및 편대 형태 등을 이용하여 자동으로 비행하거나 실시간으로 원격 조종되어 비행할 수 있다.
한편, 팔로워 무인 비행체(120)는 복수로 구성될 수 있다. 또한, 팔로워 무인 비행체(120)는 리더 무인 비행체(110)를 중심으로 편대 비행할 수 있다.
마찬가지로, 팔로워 무인 비행체(120)는 위치 측정 센서로 위치 데이터를 측정할 수 있다. 또한, 팔로워 무인 비행체(120)는 거리 측정 센서를 이용하여 인접한 위치에 있는 리더 무인 비행체(110)간의 거리 데이터 및 인접한 위치에 있는 팔로워 무인 비행체(120)간의 거리 데이터를 획득할 수 있다. 팔로워 무인 비행체(120)는 편대 제어 시스템(200)을 통해 위치 데이터 및 거리 데이터를 공유할 수 있다.
또한, 팔로워 무인 비행체(120)는 거리 데이터를 기초로 하여 위치 제어를 수행할 수 있다. 즉, 팔로워 무인 비행체(120)는 거리 데이터를 이용하여 인접한 리더 무인 비행체(110) 및 팔로워 무인 비행체(120)와 일정하게 거리를 유지함으로써 편대 형태를 유지할 수 있다.
편대 제어 시스템(200)은 리더 무인 비행체(110) 및 팔로워 무인 비행체(120)로부터 거리 데이터 및 위치 데이터 등을 수신할 수 있다. 또한, 편대 제어 시스템(200)은 거리 데이터 및 위치 데이터 등을 리더 무인 비행체(110) 및 팔로워 무인 비행체(120)로 제공할 수 있다. 즉, 리더 무인 비행체(110) 및 팔로워 무인 비행체(120)는 편대 제어 시스템(200)을 통해 거리 데이터 및 위치 데이터 등을 공유할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템(200)은 리더 무인 비행체(110)에 저장된 초기 위치 데이터와 편대 정렬을 위한 비행 경로 및 편대 형태 등을 수신하고, 이를 기반으로 하여 무인 비행체(100)를 정렬할 수 있다. 편대 제어 시스템(200)은 위치 데이터를 기반으로 리더 무인 비행체(110) 및 팔로워 무인 비행체(120)를 편대 형태로 배치할 수 있다.
그리고, 편대 제어 시스템(200)은 거리 데이터를 기반으로 팔로워 무인 비행체(120)가 편대 형태를 유지하도록 설정할 수 있다. 즉, 편대 제어 시스템(200)은 위치 데이터를 기반으로 리더 무인 비행체(110) 및 팔로워 무인 비행체(120)를 편대 형태로 정렬시키고, 거리 데이터를 기반으로 팔로워 무인 비행체(120)가 편대 형태를 유지하도록 제어할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템(200)은 실시간으로 무인 비행체(100)의 편대 오차 발생 여부를 판단할 수 있다. 편대 오차는 무인 비행체(100) 편대 형태의 전체 방향이 틀어지는 편대 정렬 불일치로 인해 발생할 수 있다. 편대 제어 시스템(200)은 무인 비행체(100)의 편대 오차가 발생한 것으로 판단한 경우, 무인 비행체(100)의 위치 데이터를 기반으로 재정렬할 수 있다.
편대 제어 시스템(200)은 무인 비행체(100)를 구성하는 리더 무인 비행체(110) 및 팔로워 무인 비행체(120)의 시간에 따른 위치 데이터를 수신하고, 수신한 위치 데이터와 해당 시점에서의 이상적인 위치 데이터를 비교하여 편대 오차값을 계산할 수 있다.
편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체(110)의 편대 오차값 및 팔로워 무인 비행체(120)의 편대 오차값을 모두 합하고, 이를 스칼라화하여 전체 편대 오차값을 계산할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템(200)은 전체 편대 오차값과 기 설정된 허용 임계값을 비교하여 편대 오차 발생 여부를 판단할 수 있다. 편대 제어 시스템(200)은 편대 오차가 발생한 것으로 판단 시, 리더 무인 비행체(110) 및 팔로워 무인 비행체(120)를 위치 데이터 기반으로 재정렬할 수 있다. 즉, 편대 제어 시스템(200)은 편대 오차가 발생한 것으로 판단하는 경우, 거리 데이터 기반으로 편대를 제어하던 것을 위치 데이터 기반으로 편대를 제어하는 것으로 스위칭할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템(200)은 리더 무인 비행체(110) 및 팔로워 무인 비행체(120)를 위치 데이터 기반으로 재정렬한 후, 다시 거리 데이터 기반으로 편대 제어를 하도록 스위칭할 수 있다.
그리고, 편대 제어 시스템(200)은 각 팔로워 무인 비행체(120)에 따른 리더 무인 비행체(110)의 예측 위치값을 계산하고, 이를 기초로 리더 무인 비행체(110)의 예측 위치 데이터를 계산하여 리더 무인 비행체(110)의 위치 데이터를 보정할 수 있다.
이하, 편대 제어 시스템(200)의 구체적인 동작으로 도 3 및 도 4를 참조하여 상세히 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행체 편대 제어 시스템을 무인 비행체의 위치 데이터 및 거리 데이터를 기반으로 편대 정렬을 제어하기 위해 필요한 구성 간의 연결 관계를 도시한 블록도이다.
도3에 도시된 바와 같이, 편대 제어 시스템(200)은 데이터 처리부(210), 편대 오차 판단부(220) 및 편대 정렬부(230)를 포함할 수 있다.
먼저, 데이터 처리부(210)는 위치 데이터 처리부(211) 및 거리 데이터 처리부(212)를 포함할 수 있다.
위치 데이터 처리부(211)는 무인 비행체(100)로부터 무인 비행체에 포함된 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터를 수신할 수 있다. 상기 위치 데이터는 GPS 정보와 같은 절대 좌표로 표현되는 위치 데이터를 의미한다. 위치 데이터 처리부(211)는 수신한 위치 데이터를 무인 비행체(100)로 제공함으로써, 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체는 위치 데이터를 공유할 수 있다.
또한, 거리 데이터 처리부(212)는 무인 비행체(100)로부터 무인 비행체에 포함된 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체의 거리 데이터를 수신할 수 있다. 거리 데이터는 무인 비행체 각각에 부착된 거리 센서를 이용하여 무인 비행체 상호간의 거리를 측정한 데이터이다.
거리 데이터 처리부(212)는 수신한 거리 데이터를 무인 비행체(100)로 제공함으로써, 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체는 거리 데이터를 공유할 수 있다. 이로써, 팔로워 무인 비행체는 리더 무인 비행체의 거리 데이터 및 다른 팔로워 무인 비행체의 거리 데이터를 거리 데이터 처리부(212)로부터 수신함으로써, 거리 데이터를 기반으로 편대 형태를 일정하게 유지할 수 있다.
거리 데이터 기반 무인 비행체(100) 편대 제어는 통상적으로 최대 ±0.1m의 편대 오차가 발생한다. 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행체(100)는 위치 데이터를 기반으로 초기 위치가 설정된 후, 거리 데이터를 이용하여 편대 형태를 유지할 수 있기 때문에 위치 데이터 기반 편대 제어보다 편대 오차를 최소화할 수 있다.
한편, 거리 데이터를 이용하여 편대 형태를 유지할 때, 각각의 무인 비행체 사이의 거리가 유지되더라도 편대 형태의 전체 방향이 틀어지는 편대 정렬의 불일치에 의해 편대 오차가 발생할 수 있다. 이를 위하여, 편대 오차가 발생하였는지를 판단하고 이를 다시 정렬해줄 필요가 존재한다.
편대 오차 판단부(220)는 위치 데이터 처리부(210)로부터 무인 비행체(100)의 위치 데이터를 실시간으로 수신할 수 있다. 편대 오차 판단부(220)는 위치 데이터를 기초로 하여 편대 오차 발생 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 편대 오차 판단부(220)는 실시간으로 수신한 무인 비행체(100)의 위치 데이터와 해당 시점에서 이상적인 무인 비행체(100)의 위치 데이터를 이용하여 편대 오차값을 계산할 수 있다. 예를 들어, 편대 오차 판단부(220)는 무인 비행체(100)에 포함된 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체의 실시간으로 측정된 위치 데이터와 해당 시점에서의 각 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체의 이상적인 위치 데이터의 차를 편대 오차값으로 계산할 수 있다. 이 때, 편대 오차값은 각 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체별로 도출될 수 있다.
그리고, 편대 오차 판단부(220)는 계산된 편대 오차값을 모두 합하고, 이를 스칼라화 하여 전체 편대 오차값으로 계산할 수 있다. 즉, 본 발명의 실시예에서 계산된 편대 오차값은 무인 비행체의 이상적인 위치 데이터와 비교하여 편대 전체 위치가 얼마나 오차가 발생하였는지를 수치화하여 표현하게 된다.
구체적인 편대 오차의 판단 및 편대 오차값의 계산은 이후 도 7을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
따라서, 편대 오차 판단부(220)는 전체 편대 오차값과 기 설정된 허용 임계값을 비교하여 편대 오차 발생 여부를 판단할 수 있다. 편대 오차 판단부(220)는 전체 편대 오차값이 허용 임계값을 초과하는 경우, 편대 오차가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
따라서, 편대 오차값은 실시간으로 측정되는 무인 비행체(100)의 편대 형태와 이상적인 무인 비행체(100)의 편대 형태의 차이를 확인할 수 있는 지표가 될 수 있다.
편대 정렬부(230)는 무인 비행체(100)에 저장된 편대 정렬을 위한 비행 경로 및 편대 형태 등을 수신할 수 있다. 또한, 편대 정렬부(230)는 위치 데이터 처리부(211)로부터 무인 비행체(100)의 초기 위치 데이터를 수신할 수 있다.
편대 정렬부(230)는 수신한 초기 위치 데이터, 비행 경로 및 편대 형태 등을 기반으로 무인 비행체(100)를 정렬할 수 있다. 후술하겠지만, 편대 정렬부(230)는 초기 위치 데이터를 기초로 하여 무인 비행체(100)를 정렬한 후, 무인 비행체(100)가 거리 데이터 기반으로 편대 형태를 유지하도록 설정할 수 있다.
이 때, 리더 무인 비행체는 위치 데이터를 기반으로 비행을 하고, 팔로워 무인 비행체는 리더 무인 비행체(110)를 중심으로 거리 데이터 기반 비행을 수행할 수 있다. 팔로워 무인 비행체는 위치 데이터를 기반으로 편대 형태로 정렬된 후, 거리 데이터 기반으로 편대 형태를 유지하는 것이기 때문에, 인접한 리더 무인 비행체와 거리 데이터 또는 인접한 팔로워 무인 비행체와 거리 데이터 중 두 개의 거리 데이터만을 이용해도 일정하게 편대 형태를 유지할 수 있다.
나아가, 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체가 동일한 고도에서 비행할 시, 팔로워 무인 비행체는 3차원에서도 인접한 리더 무인 비행체와 거리 데이터 또는 인접한 팔로워 무인 비행체와 거리 데이터 중 두 개의 거리 데이터만을 이용하여 편대 형태를 유지할 수 있다.
또한, 편대 정렬부(230)는 편대 오차 판단부(230)가 편대가 발생한 것으로 판단한 경우, 무인 비행체(100)의 위치 데이터를 기반으로 무인 비행체(100)의 편대를 재정렬할 수 있다.
즉, 편대 정렬부(230)는 편대 오차가 발생 시, 거리 데이터 기반으로 제어되던 무인 비행체(100)가 위치 데이터 기반으로 제어되도록 스위칭할 수 있다.
또한, 편대 정렬부(230)는 무인 비행체(100)를 위치 데이터 기반으로 재정렬한 후, 다시 무인 비행체(100)를 거리 데이터 기반으로 제어하도록 스위칭할 수 있다.
도4는 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행체 편대 제어 시스템을 리더 무인 비행체의 위치 데이터를 보정하는데 필요한 구성 간의 연결 관계를 도시한 블록도이다.
편대 제어 시스템(200)는 리더 무인 비행체 위치 데이터 보정부(240)를 더 포함할 수 있다. 거리 데이터를 기초로 편대 제어를 하는 경우, 편대 오차는 최대 ±0.1m로 매우 작다. 따라서, 거리 데이터 기반 편대 오차를 배제하면, 리더 무인 비행체(110)의 위치 데이터 기반 편대 오차만 편대 비행에 관여할 수 있다.
따라서 본 발명의 실시예에 따른 편대 제어 시스템(200)은 리더 무인 비행체(110)의 위치 데이터 오차를 보정함으로써 비행 중 편대 오차를 최소화할 수 있다.
먼저, 위치 데이터 처리부(211)는 팔로워 무인 비행체(120)로부터 위치 데이터를 수신할 수 있다.
또한, 거리 데이터 처리부(211)는 팔로워 무인 비행체(120)로부터 팔로워 무인 비행체(120)와 리더 무인 비행체(110)간 거리 데이터를 수신할 수 있다.
리더 무인 비행체 위치 데이터 보정부(240)는 위치 데이터 및 거리 데이터를 수신하고, 위치 데이터 및 거리 데이터를 기초로 리더 무인 비행체의 예측 위치 데이터를 계산할 수 있다.
일 예로, 리더 무인 비행체 위치 데이터 보정부(240)는 복수의 팔로워 무인 비행체(120)로부터 위치 데이터 및 거리 데이터를 수신할 수 있다. 위치 데이터는 실시간으로 측정되는 복수의 팔로워 무인 비행체(120)의 위치 좌표를 포함할 수 있다. 또한, 거리 데이터는 실시간으로 측정되는 복수의 팔로워 무인 비행체(120)와 리더 무인 비행체(110)간의 거리를 포함할 수 있다.
또한, 리더 무인 비행체 위치 데이터 보정부(240)는 팔로워 무인 비행체(120)의 위치 데이터 및 팔로워 무인 비행체(120)와 리더 무인 비행체(110)간의 거리 데이터로 각 팔로워 무인 비행체(120)와 리더 무인 비행체(110)간의 각도를 계산할 수 있다.
리더 무인 비행체 위치 데이터 보정부(240)는 팔로워 무인 비행체(120)의 위치 데이터, 팔로워 무인 비행체(120)와 리더 무인 비행체(110)간의 거리 데이터 및 팔로워 무인 비행체(120)와 리더 무인 비행체(110)간의 각도를 이용하여 각 팔로워 무인 비행체(120)의 리더 무인 비행체(110) 예측 위치 값을 계산할 수 있다.
또한, 리더 무인 비행체 위치 데이터 보정부(240)는 각 팔로워 무인 비행체(120)의 리더 무인 비행체(110) 예측 위치값의 평균을 계산하고, 이를 리더 무인 비행체(110)의 예측 위치 데이터로 결정할 수 있다.
또한, 리더 무인 비행체 위치 데이터 보정부(240)는 리더 무인 비행체(110)의 위치 데이터를 리더 무인 비행체(110)의 예측 위치 데이터로 보정할 수 있다.
따라서, 리더 무인 비행체 위치 데이터 보정부(240)는 실시간으로 리더 무인 비행체(110)의 위치 데이터를 보정함으로써, 리더 무인 비행체(110)가 외부 환경으로 인해 발생하는 위치 데이터 오차를 방지할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 편대 제어 시스템을 통해 무인 비행체의 편대 정렬을 제어하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
단계(S110)에서, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체로부터 초기 위치 데이터, 비행 경로 및 편대 형태 등을 수신할 수 있다. 리더 무인 비행체는 초기 위치 데이터와 편대 정렬을 위한 비행 경로 및 편대 형태 등이 미리 저장되거나 원격 조종을 통해 실시간으로 입력될 수 있다.
단계(S120)에서, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체의 초기 위치 데이터를 기초로 하여 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터를 설정할 수 있다. 편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터를 리더 무인 비행체의 초기 위치 데이터를 참조하여 이상적인 편대 형태를 이루도록 위치 데이터를 설정할 수 있다. 즉, 편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체를 리더 무인 비행체의 초기 위치 데이터를 기준으로 설정함으로써, 팔로워 무인 비행체와 리더 무인 비행체가 동일한 방향을 바라보도록 편대 방향을 설정할 수 있다.
단계(S130)에서, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체를 편대 형태로 정렬시킬 수 있다. 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체로부터 수신한 편대 형태로 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체의 위치를 정렬시킬 수 있다. 편대 제어 시스템은 편대 형태의 위치 데이터를 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체에 제공함으로써, 각 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터를 편대 형태의 위치 데이터로 설정할 수 있다.
단계(S140)에서, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체의 거리 데이터 및 팔로워 무인 비행체의 거리 데이터를 기초로 하여 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체의 편대 비행을 제어할 수 있다.
편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체로 거리 데이터를 제공함으로써 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체는 거리 데이터를 공유할 수 있다. 따라서, 팔로워 무인 비행체는 수신한 거리 데이터를 기반으로 인접한 리더 무인 비행체 및 인접한 팔로워 무인 비행체와 일정 거리를 유지하며 편대 비행할 수 있다.
즉, 편대 제어 시스템은 단계(130)에서 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터를 설정하고, 본 단계에서 팔로워 무인 비행체가 거리 데이터를 기반으로 편대 비행하도록 제어할 수 있다.
또한, 팔로워 무인 비행체는 위치 데이터를 기반으로 편대 형태로 정렬하고, 거리 데이터 기반으로 편대 형태를 유지하는 것이기 때문에, 인접한 리더 무인 비행체와 거리 데이터 및 인접한 팔로워 무인 비행체와 거리 데이터 중 두개의 거리 데이터만으로 편대 형태를 일정하게 유지할 수 있다.
편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터를 설정하고 거리 데이터를 기반으로 편대 제어를 함으로써, 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체는 편대 비행을 위한 일정한 거리를 유지하면서 유일한 편대 모형으로 비행할 수 있다.
한편, 단계(S110) 내지 단계(S140)에 의해 편대 정렬된 무인 비행체들은 비행 도중 편대 오차가 발생할 수 있다. 예를 들어, 농약 살포 등을 위해 편대 전체가 유턴을 하는 경우에는 무인 비행체 사이의 거리는 유지되지만, 이상적인 편대 형태와 방향이 틀어지는 경우가 발생할 수 있다.
단계(150)에서, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체의 편대 오차 발생 여부를 판단하게 된다.
편대 제어 시스템은 실시간으로 리더 무인 비행체의 위치 데이터 및 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터를 수신하여 편대 오차 발생 여부를 판단할 수 있다.
편대 제어 시스템은 실시간으로 수신한 리더 무인 비행체의 위치 데이터 및 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터와 해당 시점에서 이상적인 리더 무인 비행체의 위치 데이터 및 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터를 기초로 하여 편대 오차값을 계산할 수 있다. 편대 오차값은 해당 시점의 위치 데이터로 생성된 편대 형태와 이상적인 편대 형태의 비교를 통해 계산된다.
또한, 편대 제어 시스템은 편대를 구성하는 리더 무인 비행체의 편대 오차값과 팔로워 무인 비행체의 편대 오차값을 모두 합하여 전체 편대 오차값을 계산할 수 있다. 편대 제어 시스템은 전체 편대 오차값과 기 설정된 허용 임계값을 비교하여 편대 오차 발생 여부를 판단할 수 있다.
단계(160)에서, 편대 제어 시스템은 편대 오차가 발생한 것으로 판단 시, 편대를 위치 데이터 기반으로 재정렬할 수 있다.
편대 제어 시스템은 편대 오차가 발생한 것으로 판단하는 경우, 해당 편대를 구성하는 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터를 기반으로 편대를 재정렬할 수 있다. 즉, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체의 시프팅된 위치 데이터를 기 등록된 편대 형태로 재설정할 수 있다. 즉, 편대 제어 시스템은 편대 오차 발생 시, 거리 데이터 기반으로 무인 비행체의 편대를 제어하던 것을 위치 데이터 기반 편대 제어로 스위칭할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템은 무인 비행체를 위치 데이터 기반으로 재정렬한 후, 다시 거리 기반 데이터 편대 제어로 스위칭 할 수 있다. 이로써, 편대 제어 시스템은 보다 정밀하게 무인 비행체가 편대 정렬되도록 제어할 수 있다.
단계(S170)에서, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체의 예측 위치 데이터를 계산할 수 있다.
편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터, 팔로워 무인 비행체와 리더 무인 비행체간 거리 데이터 및 팔로워 무인 비행체와 리더 무인 비행체간 각도를 기초로 리더 무인 비행체의 예측 위치값을 계산할 수 있다. 이 때, 편대 제어 시스템은 편대를 구성하는 팔로워 무인 비행체별로 리더 무인 비행체의 예측 위치값을 계산할 수 있다.
그리고, 편대 제어 시스템은 편대를 구성하는 각 팔로워 무인 비행체의 리더 무인 비행체 예측 위치값의 평균을 계산하고, 이를 리더 무인 비행체의 예측 위치 데이터로 결정할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체의 예측 위치 데이터를 리더 무인 비행체로 제공함으로써, 리더 무인 비행체의 위치 데이터를 보정하여 편대 형태를 유지시킬 수 있다.
도6은 본 발명의 실시예에 따른 편대 오차 발생 여부를 판단하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
단계(151)에서, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체의 위치 데이터 및 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터와 이상적인 리더 무인 비행체의 위치 데이터 및 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터를 기초로 편대 오차값을 계산할 수 있다.
예를 들어, 편대 제어 시스템은 실시간으로 수신한 각 리더 무인 비행체의 위치 데이터와 이상적인 리더 무인 비행체의 위치 데이터의 차를 리더 무인 비행체의 편대 오차값으로 계산할 수 있다. 마찬가지로, 편대를 구성하는 각 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터와 이상적인 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터의 차를 각 팔로워 무인 비행체의 편대 오차값으로 계산할 수 있다.
이상적인 리더 무인 비행체 및 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터는 해당 팔로워 무인 비행체의 기 설정된 편대 형태 및 비행 경로를 기반으로 도출할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템은 각 리더 무인 비행체의 편대 오차값 및 팔로워 무인 비행체의 편대 오차값을 모두 합하고, 이를 스칼라 값으로 일반화하여 전체 편대 오차값을 계산할 수 있다.
단계(S152)에서, 편대 제어 시스템은 전체 편대 오차값과 기 설정된 허용 임계값을 비교하여 편대 오차 발생 여부를 판단할 수 있다. 편대 제어 시스템은 전체 편대 오차값이 허용 임계값을 초과하는 경우 편대 오차가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 무인 비행체의 편대 오차값을 계산하는 예를 도시하는 도면이다.
도7을 참조하면, 리더 무인 비행체(111)와 팔로워 무인 비행체(121, 122)가 편대를 형성할 수 있다. 이 때, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체(111) 및 팔로워 무인 비행체(121, 1222)의 이상적인 위치 데이터를 기 등록된 비행 경로 및 편대 형태를 기반으로 도출할 수 있다. 또한, 편대 제어 시스템은 각 리더 무인 비행체(111) 및 팔로워 무인 비행체(121, 122)의 측정된 위치 데이터를 수신할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템은 각 리더 무인 비행체(111) 및 팔로워 무인 비행체(121, 122)의 이상적인 위치 데이터와 측정된 위치 데이터를 비교하여 편대 오차값을 계산할 수 있다.
도7에 도시된 바와 같이, 편대 제어 시스템은 시간(t)에서 리더 무인 비행체(111)의 이상적인 위치 데이터를
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000005
로 표현할 수 있다. 또한, 편대 제어 시스템은 시간(t)에서 각 팔로워 무인 비행체(121) 및 팔로워 무인 비행체(122)의 이상적인 위치 데이터를
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000006
및
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000007
로 표현할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체(111)의 시간(t)에서 측정된 위치 데이터를
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000008
로 표현할 수 있다. 마찬가지로 편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체(121)의 시간(t)에서 측정된 위치 데이터를
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000009
로 표현하고, 팔로워 무인 비행체(122)의 시간(t)에서 측정된 위치 데이터를
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000010
로 표현할 수 있다.
편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체의 시간(t)에서 이상적인 위치 데이터
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000011
와 시간(t)에서 측정된 위치 데이터
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000012
의 차를 편대 오차값으로 계산할 수 있다.
마찬가지로 각 팔로워 무인 비행체(121) 및 팔로워 무인 비행체(122)의 시간 (t)에서 이상적인 위치 데이터와 시간(t)에서 측정된 위치 데이터의 차를 팔로워 무인 비행체(121, 122)별 편대 오차값으로 계산할 수 있다.
편대 제어 시스템은 각 리더 무인 비행체(111)의 위치 데이터 차와 팔로워 무인 비행체(122)의 편대 오차값을 모두 합하고, 이를 스칼라화하여 전체 편대 오차값을 계산할 수 있다.
편대 제어 시스템은 전체 편대 오차값을 기 설정된 허용 임계값과 비교할 수 있다. 편대 제어 시스템은 전체 편대 오차값이 허용 임계값을 초과하면 편대 오차가 발생했다고 판단할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템은 편대 오차가 발생했다고 판단하는 경우, 각 리더 무인 비행체(111) 및 팔로워 무인 비행체(121, 122)의 위치 데이터를 기 등록한 편대 형태로 재설정할 수 있다.
따라서, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체(111) 및 팔로워 무인 비행체(121, 122)의 위치 데이터를 기반으로 편대 오차를 보정함으로써, 리더 무인 비행체(111) 및 팔로워 무인 비행체(121, 122)를 편대 형태로 재정렬할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 리더 무인 비행체의 위치 데이터를 보정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
단계(171)에서, 편대 제어 시스템은 편대를 구성하는 팔로워 무인 비행체별로 리더 무인 비행체의 예측 위치값을 계산할 수 있다.
편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체로부터 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터 및 팔로워 무인 비행체와 리더 무인 비행체간의 거리 데이터를 수신할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템은 기 등록된 편대 형태를 기초로 하여 리더 무인 비행체와 팔로워 무인 비행체간 각도를 계산할 수 있다.
편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터, 팔로워 무인 비행체와 리더 무인 비행체간의 거리 데이터 및 팔로워 무인 비행체와 리더 무인 비행체간의 각도를 이용하여 리더 무인 비행체 예측 위치값을 계산할 수 있다. 또한, 편대 제어 시스템은 편대를 구성하는 모든 팔로워 무인 비행체의 리더 무인 비행체 예측 위치값을 계산할 수 있다.
단계(S172)에서 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체 예측 위치 데이터를 리더 무인 비행체의 위치 데이터로 보정할 수 있다.
편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체별 리더 무인 비행체 예측 위치값의 평균을 계산하고, 이를 리더 무인 비행체의 예측 위치 데이터로 결정할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체의 예측 위치 데이터를 리더 무인 비행체의 위치 데이터로 보정할 수 있다.
도9는 본 발명에 따른 리더 무인 비행체의 예측 위치 데이터를 계산하는 예를 도시하는 도면이다.
도9를 참조하면, 리더 무인 비행체(111) 및 팔로워 무인 비행체(121, 122, 123, 124)가 편대를 구성할 수 있다. 편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체(121, 122, 123, 124)별로 리더 무인 비행체(111)의 예측 위치값을 계산할 있다.
예를 들어, 편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체(121)로부터 팔로워 무인 비행체(122)의 위치 데이터
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000013
및 팔로워 무인 비행체(121)와 리더 무인 비행체(111)간의 거리 데이터(
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000014
)를 수신할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템은 기 등록된 편대 형태를 기반으로 팔로워 무인 비행체(121)와 리더 무인 비행체(111)간의 각도(
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000015
)를 구할 수 있다.
마찬가지로, 편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체(122)의 위치 데이터
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000016
, 팔로워 무인 비행체(122)와 리더 무인 비행체(111)간의 거리 데이터(
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000017
) 및 팔로워 무인 비행체(122)와 리더 무인 비행체(111)간의 각도(
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000018
)를 구할 수 있다. 또한, 편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체(123)의 위치 데이터
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000019
, 팔로워 무인 비행체(123)와 리더 무인 비행체(111)간의 거리 데이터(
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000020
) 및 팔로워 무입 비행체(123 )와 리더 무인 비행체간의 각도(
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000021
)를 구할 수 있다. 편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체(124)의 위치 데이터
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000022
, 팔로워 무인 비행체(124)와 리더 무인 비행체(111)간의 거리 데이터(
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000023
) 및 팔로워 무인 비행체(124)와 리더 무인 비행체(111)간의 각도(
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000024
)를 구할 수 있다.
편대 제어 시스템은 각 팔로워 무인 비행체(121, 122, 123, 124)의 위치 데이터, 팔로워 무인 비행체(121, 122, 123, 124)와 리더 무인 비행체(111)의 거리 데이터 및 팔로워 무인 비행체(121, 122, 123, 124)와 리더 무인 비행체(111)의 각도로 리더 무인 비행체(111)의 예측 위치값을 계산할 수 있다.
편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체(121)의 리더 무인 무인 비행체(111)의 예측 위치값
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000025
를
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000026
으로 계산할 수 있다.
마찬가지로, 편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체(122, 123, 124)별 리더 무인 비행체(111)의 예측 위치값
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000027
,
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000028
및
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000029
를
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000030
,
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000031
및
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000032
으로 계산할 수 있다.
또한, 편대 제어 시스템은 팔로워 무인 비행체(121, 122, 123, 124)별 리더 무인 비행체(111)의 예측 위치값
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000033
,
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000034
,
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000035
및
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000036
의 x좌표 평균과 y좌표 평균으로 리더 무인 비행체(111)의 위치 데이터를 보정할 수 있다.
편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체의 위치 데이터를
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000037
로 계산할 수 있다. 즉, 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체의 위치 데이터를 식
Figure PCTKR2022008415-appb-img-000038
을 기초로 하여 계산할 수 있다.
따라서 편대 제어 시스템은 리더 무인 비행체의 위치 데이터를 실시간으로 보정함으로써, 편대 오차를 최소화할 수 있다.
아울러, 리더 무인 비행체를 높은 정밀도를 가진 고가의 GPS 장비를 탑재하지 않고서도, 더 정확한 위치 데이터를 가지고 제어할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
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 변경이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에 서 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 후술하는 청구범위에 의하여 나타내어지며, 청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변경된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
발명의 실시를 위한 형태는 발명의 실시를 위한 최선의 형태에서 함께 기술되었다.
본 발명의 실시예에 따른 무인 비행체 편대 제어 시스템은 무인 비행체의 예측 위치 데이터를 계산함으로써, 무인 비행체의 위치 데이터를 자동으로 보정할 수 있으므로, 사용자는 별도의 관리 인력 없이 무인 비행체의 편대를 효율적으로 제어하고 관리하는 것이 가능하며, 편대 제어 시스템은 비교적 간단한 구성으로 무인 비행체의 편대 오차 발생 여부 판단 및 편대 재정렬 등을 자동으로 제어할 수 있으므로 다양한 조건 및 산업 현장에서 수행할 수 있다.

Claims (10)

  1. 복수의 무인 비행체의 편대 제어를 수행하는 무인 비행체 편대 제어 시스템으로서,
    상기 무인 비행체의 상기 위치 데이터 및 상기 거리 데이터를 수신하고 상기 무인 비행체의 편대에 속한 다른 무인 비행체에 제공하는 데이터 처리부;
    상기 위치 데이터 및 상기 거리 데이터를 선택적으로 이용하여 상기 무인 비행체의 편대를 정렬하는 편대 정렬부; 및
    상기 무인 비행체의 상기 위치 데이터를 기초로 하여 편대 정렬 불일치에 의한 전체 편대 오차값을 계산하고, 상기 편대 오차값과 기 설정된 허용 임계값을 비교하여 상기 무인 비행체의 편대 오차 발생 여부를 판단하는 편대 오차 판단부를 포함하고,
    상기 편대 정렬부는, 상기 편대 오차가 발생한 것으로 판단 시, 상기 무인 비행체의 상기 위치 데이터를 기반으로 상기 무인 비행체를 재정렬하고,
    상기 무인 비행체의 위치 데이터 기반 편대 제어 및 상기 무인 비행체의 거리 데이터 기반 편대 제어를 결합하여, 상기 무인 비행체가 두 개의 상기 거리 데이터를 이용하여 편대 형태를 일정하게 유지하도록 정렬하는 것인 무인 비행체 제어 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 무인 비행체는 편대 정렬을 위한 비행 경로 및 편대 형태 정보를 보유한 리더 무인 비행체; 및
    상기 리더 무인 비행체를 중심으로 편대 비행하는 복수의 팔로워 무인 비행체;를 포함하는 것인 무인 비행체 제어 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 편대 정렬부는, 초기에 상기 무인 비행체의 위치 데이터 기반 편대 제어로 상기 무인 비행체를 편대 정렬하고, 이후 상기 무인 비행체의 편대 제어 방식을 상기 무인 비행체의 거리 데이터기반 편대 제어로 변경하여 상기 무인 비행체가 상기 편대 형태를 유지하도록 정렬하는 것인 무인 비행체 편대 제어 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 편대 정렬부는
    상기 편대 오차 판단부가 상기 편대 오차가 발생했다고 판단한 경우, 상기 무인 비행체의 편대 제어 방식을 거리 데이터 기반에서 위치 데이터 기반 편대 제어 방식으로 변경하여 상기 무인 비행체를 재정렬하는 것인 무인 비행체 편대 제어 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 편대 오차 판단부는, 특정 시점에서 측정된 상기 무인 비행체의 위치 데이터와 상기 무인 비행체의 상기 특정 시점에서 이상적인 위치 데이터의 차를 기초로 상기 전체 편대 오차값을 계산하고,
    상기 전체 편대 오차값이 상기 허용 임계값을 초과하면 상기 편대 오차가 발생한 것으로 판단하는 것인 무인 비행체 편대 제어 시스템.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터, 상기 팔로워 무인 비행체와 상기 리더 무인 비행간 거리 데이터 및 상기 팔로워 무인 비행체와 상기 리더 무인 비행체간 각도를 기초로 하여 상기 리더 무인 비행체의 예측 위치 데이터를 계산하고,
    상기 리더 무인 비행체의 위치 데이터를 상기 예측 위치 데이터로 보정하는 리더 무인 비행체 위치 데이터 보정부를 더 포함하는 무인 비행체 편대 제어 시스템.
  7. 복수의 무인 비행체가 포함된 무인 비행체의 편대를 제어하는 방법으로서,
    a) 위치 데이터를 기초로 한 상기 무인 비행체의 위치 데이터 기반 편대 제어로 상기 무인 비행체 편대를 정렬하는 단계;
    b) 위치 데이터 기반으로 정렬된 무인 비행체 편대를 상기 복수의 무인 비행체 사이의 거리 데이터를 기초로 한 상기 무인 비행체의 거리 데이터 기반 편대 제어로 상기 무인 비행체가 편대 형태를 유지하도록 정렬하는 단계;
    c) 상기 무인 비행체의 편대의 편대 정렬 불일치에 의한 편대 오차 발생 여부를 판단하는 단계; 및
    d) 상기 편대 오차가 발생한 것으로 판단한 경우, 상기 무인 비행체의 위치 데이터 기반 편대 제어로 상기 무인 비행체를 재정렬하는 단계;를 포함하는 것인 무인 비행체 편대 제어 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 c) 단계는
    특정 시점에서 상기 무인 비행체의 위치 데이터와 상기 특정 시점에서 상기 무인 비행체의 이상적인 위치 데이터의 차를 기초로 전체 편대 오차값을 계산하는 단계; 및
    상기 전체 편대 오차값이 상기 기 설정된 허용 임계값을 초과하는 경우, 상기 편대 오차가 발생한 것으로 판단하는 단계;를 포함하는 것인 무인 비행체 편대 제어 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 d)단계 이후,
    상기 무인 비행체의 편대 제어 방식을 상기 무인 비행체의 위치 데이터 기반 편대 제어에서 상기 무인 비행체의 거리 데이터 기반 편대 제어로 변경하여 상기 무인 비행체의 비행을 제어하는 단계;를 더 포함하는 무인 비행체 편대 제어 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 복수의 무인 비행체는 편대 정렬을 위한 비행 경로 및 편대 형태 정보를 포함하는 리더 무인 비행체 및
    상기 리더 무인 비행체를 중심으로 편대 비행하는 복수의 팔로워 무인 비행체를 포함하고,
    상기 팔로워 무인 비행체의 위치 데이터, 상기 팔로워 무인 비행체와 상기 리더 무인 비행체간 거리 데이터 및 상기 팔로워 무인 비행체와 상기 리더 무인 비행체의 각도를 계산하고, 이를 기초로 리더 무인 비행체의 예측 위치 데이터를 계산하는 단계; 및
    상기 리더 무인 비행체의 위치 데이터를 예측 위치 데이터로 보정하는 단계;를 더 포함하는 것인 무인 비행체 편대 제어 방법.
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