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KR102700374B1 - 고밀집 실내 환경에 적합한 무인비행체 위치 결정 시스템 - Google Patents

고밀집 실내 환경에 적합한 무인비행체 위치 결정 시스템 Download PDF

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KR102700374B1
KR102700374B1 KR1020210171383A KR20210171383A KR102700374B1 KR 102700374 B1 KR102700374 B1 KR 102700374B1 KR 1020210171383 A KR1020210171383 A KR 1020210171383A KR 20210171383 A KR20210171383 A KR 20210171383A KR 102700374 B1 KR102700374 B1 KR 102700374B1
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aerial vehicle
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김형철
길문주
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주식회사 엔에스이
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Abstract

본 발명에 따른 무인비행체 위치 결정 시스템은 적용 환경에 존재하지 않는 3차원 형상을 가진 형상 특징부를 구비한 기준 베이스; 레이저를 이용하여 주변 공간에 대한 포인트 클라우드 정보를 획득하는 3차원 레이저 스캐너, 자세 및 방향별 속도 및 가속도 정보를 포함하는 관성기반 정보를 획득하는 관성측정 유닛, 및 정보를 송수신하는 무선통신 모듈을 구비하는 무인비행체; 포인트 클라우드 정보를 분석하여 형상 특징부의 패턴이 인식되는 시각에 패턴 인식 상태 변수를 온 하며, 패턴 인식 상태 변수가 온 되었을 때, 해당 특징점의 방향각과 거리 데이터로부터 무인비행체의 시각별 절대 위치를 계산하여 현재 위치를 결정하며, 관성기반 정보를 포인트 클라우드 정보에 지속적으로 동기화 하며, 패턴 인식 상태 변수가 오프된 상태에서는 패턴 인식 상태 변수가 온 상태의 마지막 시각의 절대 위치를 기준으로 하여, 관성기반 정보를 적산 처리하여 얻어지는 상대 위치를 보정하여 현재의 위치를 결정하는 컴퓨터 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명은 장애물 구조체가 밀집된 실내 환경에서도 기준 베이스만 위치시키면 레이저 스캐너 기반으로 무인비행체의 위치를 정확하게 결정할 수 있는 효과를 갖는다.

Description

고밀집 실내 환경에 적합한 무인비행체 위치 결정 시스템{A localization system of unmanned aerial vehicle under cluttered indoor environments}
본 발명은 무인비행체 위치 결정 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 고밀집의 복잡한 실내 환경에서 음영 영역 없이 무인비행체의 위치를 정확하게 결정할 수 있도록 하는 시스템에 관한 것이다.
최근 지도 및 수치표고모형(TED) 제작, 감시(surveillance) 및 조사, 각종 검사 및 측정, 수색 및 구조, 운송 등의 분야에서 드론과 같은 무인비행체(UAV, Unmanned Aerial Vehicle)의 활용 수요가 폭발적으로 증가하고 있고, 많은 경우에 자율 비행이 요구되는 추세이다. 자율 비행시에는 무인비행체의 정확한 위치를 아는 것이 매우 중요하며, 야외 공간에서는 보통 GPS(Global Positioning System)를 이용하여 비행체의 위치를 결정하는 방법이 널리 사용되고 있다.
그러나 GPS 신호가 도달하지 않는 실내 환경에서는 비전 및 레이저, 관성 센서 또는 무선 신호 기반의 여러 방법들이 활용되고 있다. 특히, 레이저 스캐너를 이용하여 5cm 정확도의 측위가 가능하며, 초광대역(UWB, Ultra-Wide Band) 무선 기술을 이용하여 10cm 정확도의 측위 또는 위치 결정(localization)이 가능한 것으로 보고되었다. 또한 보편화된 초소형 정밀기계기술(MEMS, Micro-Electro-Mechanical System)의 발달로 관성측정유닛(IMU, Inertial Measurement Unit)이 소형화 되면서 IMU를 이용한 측위 기술도 널리 활용되고 있다. 그러나 이들 기술들은 각각의 장점이 있지만, 이를 다양한 실내 조건에 적용함에 있어 한계가 존재하므로, 여러 기술들을 적절히 결합하여 그 한계를 극복하는 것이 요구된다.
레이저 스캐너를 이용한 측위 방법은 실내 조명이나 공기질 조건에 영향을 받지 않는 고정확도의 측위가 가능하지만, 좌표 기준이 될 특징점의 시선(LOS, Line-of-Sight) 확보가 반드시 요구되므로 고밀집 실내 환경 적용이 제한적이다. UWB 측위 기술은 구조물이 존재하는 실내에서 다중 경로 분리가 가능하여 다소의 장애물이 존재하여도 낮은 측위 오차를 갖지만, 미리 알려진 위치에 UWB 앵커를 설치하여야 하므로, 미리 준비되고 통제된 실내 공간에서만 사용이 가능하므로, 특히 재난을 입은 건물이나 오염된 건물 등에는 적용하기 어렵다. IMU의 경우는 단거리 동안은 비교적 안정된 위치 추적이 가능하지만 이동(drift) 중 오차 누적 특성으로 인하여 장기간의 측위 수행에는 한계가 있다.
본 발명은 고밀집의 복잡한 실내 환경에서 음영 영역 없이 무인비행체의 위치를 정확하게 결정할 수 있도록 하는 시스템을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체 위치 결정 시스템은 적용 환경에 존재하지 않는 3차원 형상을 가진 형상 특징부를 구비한 기준 베이스; 레이저를 이용하여 주변 공간에 대한 포인트 클라우드 정보를 획득하는 3차원 레이저 스캐너, 자세 및 방향별 속도 및 가속도 정보를 포함하는 관성기반 정보를 획득하는 관성측정 유닛, 및 정보를 송수신하는 무선통신 모듈을 구비하는 무인비행체; 포인트 클라우드 정보를 분석하여 형상 특징부의 패턴이 인식되는 시각에 패턴 인식 상태 변수를 온 하며, 패턴 인식 상태 변수가 온 되었을 때, 해당 특징점의 방향각과 거리 데이터로부터 무인비행체의 시각별 절대 위치를 계산하여 현재 위치를 결정하며, 관성기반 정보를 포인트 클라우드 정보에 지속적으로 동기화 하며, 패턴 인식 상태 변수가 오프된 상태에서는 패턴 인식 상태 변수가 온 상태의 마지막 시각의 절대 위치를 기준으로 하여, 관성기반 정보를 적산 처리하여 얻어지는 상대 위치를 보정하여 현재의 위치를 결정하는 컴퓨터 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 형상 특징부는 기준 방향을 표시하는 모양을 갖는 수평의 반사면을 가지며, 사전에 포인트 클라우드의 패턴 인식 기준이 확립된 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명은 기준 베이스가 복수개 구비되고, 각각의 기준 베이스는 서로 구분 가능한 형상적 특징을 갖는 형상 특징부를 갖는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 무인비행체 위치 결정 시스템은 적용 환경에 존재하지 않는 3차원 형상을 가진 형상 특징부를 구비한 기준 베이스;
레이저를 이용하여 주변 공간에 대한 포인트 클라우드 정보를 획득하는 3차원 레이저 스캐너, 고유의 식별신호를 갖는 온보드 UWB 앵커, 및 정보를 송수신하는 무선통신 모듈을 구비하는 적어도 3대의 제1군 무인비행체; UWB 태그 및 정보를 송수신하는 무선통신 모듈을 구비하는 제2군 무인비행체; 제1군 무인비행체에 대하여 포인트 클라우드 정보를 분석하여 형상 특징부의 패턴이 인식되는 시각에 패턴 인식 상태 변수를 온 하며, 패턴 인식 상태 변수가 온 되었을 때, 해당 포인트의 방향과 거리 데이터로부터 무인비행체의 시각별 절대 위치를 계산하여 현재 위치를 결정하며, 제2군 무인비행체에 대하여 제1군 무인비행체의 앵커와 UWB 태그 사이의 신호 도달 시간 정보에 의하여 현재의 위치를 결정하는 컴퓨터 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명에 따른 무인비행체 위치 결정 시스템은 장애물 구조체가 밀집된 실내 환경에서도 기준 베이스만 위치시키면 레이저 스캐너 기반으로 무인비행체의 위치를 정확하게 결정할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 형상 특징부에 의하여 무인비행체의 이동좌표계에서 해당 특징점의 거리와 방향이 용이하게 결정될 수 있을 뿐만 아니라, 기준 방향을 설정하여 줌으로서 이동좌표계와 절대좌표계의 상관관계를 특정할 수 있도록 하는 효과를 갖는다.
본 발명은 위치 계산의 누적 오류를 감소시킬 수 있고, 또한 무인비행체 위치 결정 시스템이 보다 넓은 실내 공간을 커버할 수 있도록 하는 효과가 있다.
도1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 무인비행체 위치 결정 시스템의 블록다이어그램이다.
도2는 특징점 패턴 인식 상태에 따라 현재 위치가 결정되는 모드를 설명하는 개념도이다.
도3은 도2의 시구간에 대응되는 실내 환경 및 비행경로의 예시도이다.
도4는 기준 베이스의 형상특징부 반사면 모양의 예시도이다.
도5는 제2 실시예에 따른 제1군 및 제2군 무인비행체의 배치 예시도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 구체적인 실시예가 설명된다. 그러나 본 발명은 여러 가지 다양한 형태로 변형하여 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예로 한정되지는 않는다. 본 발명에 첨부된 도면은 설명의 편의를 위하여 간략화 되었으며, 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략되었다.
본 발명의 제1 실시예에 따른 무인비행체 위치 결정 시스템은 도1에 도시된 바와 같이 형상 특징부(101)를 구비한 기준 베이스(100, Reference Base); 3차원 레이저 스캐너(201, 3D laser Scanner), 관성측정유닛(202, IMU, Inertial Measurement Unit), 및 정보를 송수신하는 무선통신 모듈을 구비하는 무인비행체(200); 위치 관련 정보를 분석 처리하여 현재의 위치를 결정하는 컴퓨터 모듈(300)을 포함하여 구성된다. 컴퓨터 모듈(300)은 물리적으로 그라운드에 위치하며 무선 송수신 되는 데이터를 처리하거나, 또는 무인비행체에 온보드 탑재될 수 있다. 도1에서 무인비행체(200)와 컴퓨터 모듈(300)을 연결한 실선은 데이터 통신을 의미하고, 무인비행체(200)와 기준 베이스(100) 사이의 점선은 레이저 스캔 관계를 나타낸다.
형상 특징부(101)는 적용할 실내 환경에는 존재하지 않는 특이하게 디자인된 3차원 형상을 가짐으로써 레이저 스캐너에 의하여 생성된 포인트 클라우드(point cloud)로부터 용이하게 추출할 수 있는 특징점(feature point)의 패턴을 가짐으로써, 무인비행체의 이동좌표계에서 해당 특징점의 좌표가 용이하게 결정될 수 있도록 한다.
3차원 레이저 스캐너(201) 또는 라이다(LiDAR, Light Detection And Ranging) 센서는 레이저를 주변 공간에 주사하고 반사되는 신호를 처리하여 주변 공간에 대한 포인트 클라우드(point cloud) 정보를 획득한다. 3차원 레이저 스캐너(201)에 의하여 생성되는 포인트 클라우드는 방위각 및 고도각에 대한 거리 및 신호 세기 등으로 표현될 수 있다. 관성측정유닛(202, IMU)은 자세 및 방향별 속도 및 가속도 정보를 포함하는 관성기반 정보를 획득한다. IMU는 통상 3D 가속계와 3D 자이로스코프를 구비하고 이에 의하여 자세 각도, 속도 및 가속도 벡터를 생산한다. 무인비행체(200)에는 통상적으로 오염, 방사선 등과 관련된 물리 변수를 측정하는 측정센서가 탑재될 수 있으며, 포인트 클라우드, 관성 기반 정보, 물리변수는 동기화를 위하여 시각(time-stamp) 정보가 부가된다.
컴퓨터 모듈(300)은 포인트 클라우드 정보를 분석하여 형상 특징부의 특징점(feature point) 패턴이 인식되면 해당 시각에 대하여 패턴 인식 상태 변수를 온(ON) 하며, 패턴 인식 상태 변수가 온 되었을 때, 이동좌표계에서 특징점의 방향각과 거리 데이터를 추출하고, 특징점의 주어진 절대 좌표를 기준으로 무인비행체의 시각별 절대 위치를 계산하여 현재 위치를 결정한다. 여기서 절대좌표계는 지상 공간에 대하여 정의되고, 이동좌표계는 무인비행체를 기준으로 정의되며 무인비행체의 위치 및 자세에 따라 절대좌표계에 대하여 거리 및 방향이 변화되는 관계를 갖는다. 기준 베이스의 특징점의 절대좌표는 디폴트(default)로 원점 (0,0,0)으로 설정될 수 있으나, 기준 베이스를 정치하고 위치 결정 시스템을 기동하기 전에 선택된 입력값으로 입력되도록 할 수 있다.
관성기반 정보는 포인트 클라우드 정보에 대하여 지속적으로 동기화 되며 필요시 내삽하여 보완 생성할 수 있다. 패턴 인식 상태 변수가 오프(OFF)된 상태에서는 패턴 인식 상태 변수가 온(ON)이었던 마지막 시각(latest time-stamp)의 절대 위치를 기준으로 하여, 관성기반 정보의 방향별 속도 및 가속도를 적산 처리하여 얻어지는 상대 위치를 보정하여 현재의 위치 좌표를 결정한다.
도2는 특징점 패턴 인식 상태에 따라 현재 위치가 결정되는 모드를 설명한다. 패턴 인식 상태 변수(Status)가 온 된 시구간 T1, T3, T5와 오프된 시구간 T2, T4가 표시되고, IMU의 관성기반 정보가 획득되는 시점이 원으로 표시되었다. 패턴 인식 상태 변수(Status)가 온 된 시구간에서는 현재 위치가 포인트 클라우드에 기반한 위치로 결정되므로 IMU 정보는 아이들(idle) 되는 모드로서 속이 빈 원으로 표시되고, 패턴 인식 상태 변수(Status)가 오프 된 시구간에서는 IMU 정보에 의하여 보정된 현재 위치가 결정되는 모드로서 속이 찬 원으로 표시되었다.
도3은 도2의 시구간에 대응되는 실내 환경 및 비행경로를 예시적으로 도시한다. 무인비행체(320)는 기준 베이스(310)에서 출발하여 검은 색 박스로 표시된 장애물 구조체의 후방을 통과하는 점선으로 표시된 경로를 따라 비행한다. 레이저 스캐너의 포인트 클라우드를 이용한 측위를 위해서는 위치 기준이 될 특징점의 시선(LOS, Line-of-Sight) 확보가 요구되므로 비행 경로상에서 기준 베이스(310)가 보이는 영역의 구간 T1, T3, T5가 패턴 인식 상태 변수가 온 된 구간에 해당되고, 기준 베이스(310)가 보이지 않는 영역의 구간 T2, T4가 패턴 인식 상태 변수가 오프 된 구간에 해당됨을 보여 준다.
그러므로 본 발명에 따른 무인비행체 위치 결정 시스템은 장애물 구조체가 복잡하게 밀집된 실내 환경에서도 기준 베이스만 위치시키면, 음영 영역 없이 3차원 레이저 스캐너 기반으로 무인비행체의 위치를 정확하게 결정할 수 있는 효과가 있다.
앞서 설명된 바와 같이, 형상 특징부(101)는 적용할 실내 환경에는 존재하지 않는 특이하되 단순하게 디자인된 3차원 형상을 가짐으로써 레이저 스캐너에 의하여 생성된 포인트 클라우드로부터 용이하게 추출할 수 있는 특징점(feature point)의 패턴을 지닐 것이 요구된다. 이러한 형상 특징부는 반사도가 좋은 돋을 새김된 수평의 반사면을 포함하는 것이 바람직하다. 또한 방향 기준을 나타내는 모양이 포함되는 것이 바람직하다. 이러한 반사면은 예를 들어 도4에 도시된 바와 같다. 이러한 모양은 적용 실내에서 흔히 존재하지 않으면서 단순하되 특징적 모양을 가지며 상향의 기준 방향을 표시할 수 있는 예이다. 이러한 형상 특징부에 대하여 포인트 클라우드를 충분히 많은 케이스에 대하여 생성하여 구축된 데이터베이스를 분석하여 사전에 패턴 인식 기준이 마련되어야 한다. 그러므로 본 발명은 형상 특징부에 의하여 무인비행체의 이동좌표계에서 해당 특징점의 거리와 방향이 용이하게 결정될 수 있을 뿐만 아니라, 기준 방향을 설정하여 줌으로서 이동좌표계와 절대좌표계의 상관관계를 용이하게 특정할 수 있도록 하는 효과를 갖는다.
또한 이러한 기준 베이스가 복수개 구비되고, 각각의 기준 베이스는 서로 명확히 구분 가능한 특징을 갖는 형상 특징부를 가질 수 있다. 예를 들어 도4의 반사면 모양을 갖는 기준 베이스를 1번 내지 3번 기준점으로 설정할 수 있다. 이러한 복수의 기준 베이스를 알려진 위치 여러 곳에 배치해 둠으로써 무인비행체로부터의 시선 확보 영역의 공간 비율을 증가시켜, IMU에 의하여 결정되는 위치 계산의 누적 오류를 감소시킬 수 있고, 또한 무인비행체 위치 결정 시스템이 보다 넓은 실내 공간을 커버할 수 있도록 하는 효과가 있다.
본 발명의 제2 실시예에 따른 무인비행체 위치 결정 시스템은 형상 특징부를 구비한 기준 베이스(510); 레이저를 이용하여 주변 공간에 대한 포인트 클라우드 정보를 획득하는 3차원 레이저 스캐너, 고유의 식별신호를 갖는 온보드 UWB(Ultra-Wide Band) 앵커, 및 정보를 송수신하는 무선통신 모듈을 구비하는 적어도 3대의 제1군 무인비행체(521); UWB 태그 및 정보를 송수신하는 무선통신 모듈을 구비하는 제2군 무인비행체(522); 제1군 무인비행체(521)에 대하여 포인트 클라우드 정보를 분석하여 형상 특징부의 패턴이 인식되는 시각에 패턴 인식 상태 변수를 온 하며, 패턴 인식 상태 변수가 온 되었을 때, 해당 포인트의 방향과 거리 데이터로부터 무인비행체의 시각별 절대 위치를 계산하여 현재 위치를 결정하며, 제2군 무인비행체(522)에 대하여 위치가 결정된 제1군 무인비행체(521)의 앵커와 UWB 태그 사이의 신호 도달 시간 정보에 의하여 현재의 위치를 결정하는 컴퓨터 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
도5는 본 발명의 제2 실시예에 따라 제1군 및 제2군 무인비행체가 배치된 상황을 예시한다. 도5에서 제1군 무인비행체는 기준 베이스(510)에 대하여 시선이 확보되어 패턴 인식 상태 변수가 온 된 영역에 있으며, 제2군 무인비행체는 기준 베이스(510)에 대하여 시선이 확보되지 못한 영역에 있다.
위치가 결정된 제1군 무인비행체의 UWB 앵커와 제2군 무인비행체의 UWB 태그 사이의 신호 도달 시간 정보에 의하여 제2군 무인비행체의 현재 위치를 결정하는 방법은 잘 알려져 있는 삼변측량법(trilateration)을 이용한다. 제1군 및 제2군 무인비행체의 역할은 상황에 따라 전환될 수 있음은 물론이다.
본 발명의 제1 실시예에 대하여 기술된 공유되는 기술적 특징은 제2 실시예에 대하여도 공통으로 적용된다. 그러므로 기준 베이스(510)의 형상 특징부는 패턴 인식이 용이하며 방향을 표시하는 모양을 가진 수평의 반사면을 가진다. 또한 기준 베이스가 복수개 구비되고, 각각의 기준 베이스는 서로 구분 가능한 형상적 특징을 가질 수 있다.
본 발명의 제2 실시예에 따른 무인비행체 위치 결정 시스템은 장애물 구조체가 복잡하게 밀집된 실내 환경에서도 기준 베이스만 위치시키면 3차원 레이저 스캐너 기반으로 측위된 모바일(mobile) UWB 앵커를 이용하여 삼변측량법에 의하여 무인비행체의 위치를 정확하게 결정할 수 있는 효과가 있다.
위에서 개시된 발명은 기본적인 사상을 훼손하지 않는 범위 내에서 다양한 변형예가 가능하다. 따라서 위의 실시예들은 모두 예시적으로 해석되어야 하며, 한정적으로 해석되지 않는다. 따라서 본 발명의 보호범위는 기술된 실시예가 아니라 첨부된 청구항에 따라 정해진다. 첨부된 청구항의 균등물로의 치환은 첨부된 청구항의 보호범위에 속하는 것이다.
100, 310, 510: 기준 베이스
101: 형상 특징부
200, 320: 무인비행체
201: 3차원 레이저 스캐너
202: 관성측정유닛
300: 컴퓨터 모듈
521: 제1군 무인비행체
522: 제2군 무인비행체

Claims (5)

  1. 적용 환경에 존재하지 않는 3차원 형상을 가진 형상 특징부를 구비한 기준 베이스;
    레이저를 이용하여 주변 공간에 대한 포인트 클라우드 정보를 획득하는 3차원 레이저 스캐너, 자세 및 방향별 속도 및 가속도 정보를 포함하는 관성기반 정보를 획득하는 관성측정 유닛, 및 정보를 송수신하는 무선통신 모듈을 구비하는 무인비행체;
    포인트 클라우드 정보를 분석하여 형상 특징부의 패턴이 인식되는 시각에 패턴 인식 상태 변수를 온 하며, 패턴 인식 상태 변수가 온 되었을 때, 해당 특징점의 방향각과 거리 데이터로부터 무인비행체의 시각별 절대 위치를 계산하여 현재 위치를 결정하며, 관성기반 정보를 포인트 클라우드 정보에 지속적으로 동기화 하며, 패턴 인식 상태 변수가 오프된 상태에서는 패턴 인식 상태 변수가 온 상태의 마지막 시각의 절대 위치를 기준으로 하여, 관성기반 정보를 적산 처리하여 얻어지는 상대 위치를 보정하여 현재의 위치를 결정하는 컴퓨터 모듈;을 포함하며,
    상기 형상 특징부는 기준 방향을 표시하는 모양을 갖는 수평의 반사면을 가지며, 사전에 포인트 클라우드의 패턴 인식 기준이 확립된 것을 특징으로 하는 무인비행체 위치 결정 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    기준 베이스가 복수개 구비되고, 각각의 기준 베이스는 서로 구분 가능한 형상적 특징을 갖는 형상 특징부를 갖는 것을 특징으로 하는 무인비행체 위치 결정 시스템.
  4. 삭제
  5. 삭제
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