KR20180134222A - Ad hoc Routing Method using Predicted Location, Link Quality and Topology Information of Unmanned Vehicle - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 라우팅 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 무인 이동체들에 의해 구성되는 애드혹 네트워크에서의 라우팅 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE
무인 이동체의 일종인 드론은 군사용 목적에서 시작해서 현재는 산업용, 상업용으로 서비스 분야가 확산되고 있다. 예를 들어, 드론 간에 임무수행 데이터 및 수집 데이터를 주고 받으면서 인명 구조, 농업, 자연 생태계 모니터링, 물류 배달, 방송 송수신 등 분야에서 활용되고 있는 것이다.Drone, a type of unmanned mobile, started from a military purpose, and now the service field is spreading to industrial and commercial. For example, it is used in the field of lifesaving, agriculture, natural ecosystem monitoring, logistics delivery, broadcast transmission and reception while exchanging mission data and collected data between drones.
해당 서비스 지원을 위해서는 드론 간 그리고 드론과 지상 센터와의 네트워크 구성을 통한 메시지 교환이 중요한 요소이다. 하지만, 드론은 고속으로 이동하며 임무 수행을 하므로, 드론 간 토폴로지는 자주 그리고 빠르게 변화하게 된다.In order to support this service, it is important to exchange messages through the network configuration between the drone and the drone and the ground center. However, because the drones move at high speed and perform their mission, the interdronal topology changes frequently and quickly.
이러한 토폴로지 상에서 드론 간의 애드혹 네트워크를 구성하고 메시지를 주고받을 수 있도록 지원하는 기술은, 토폴로지가 변화하게 되면 메시지 전달에 실패할 가능성이 높아지기 때문에 이러한 토폴로지 변화에 강인한 네트워크 구성 기술이 요구된다.In this topology, a technology for supporting the ad hoc networks between drones and sending and receiving messages is more likely to fail to deliver a message when the topology changes, and thus a network configuration technique robust to such topology change is required.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 고속 이동성과 토폴로지 변화에 강인한 무인 이동체 애드혹 네트워크의 라우팅을 위한 방안으로, 무인 이동체의 예측 위치, 링크 품질 및 토폴로지 정보를 활용한 라우팅 방법을 제공함에 있다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide an unmanned ad hoc network routing method robust to high speed mobility and topology change, To provide a routing method using the same.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 라우팅 방법은, 이웃하는 무인 이동체들로부터 위치 정보들을 수신하는 단계; 수신한 위치 정보들을 이용하여, 이웃 노드 테이블을 업데이트 하는 단계; 및 이웃 노드 테이블을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하는 제1 전달단계;를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a routing method comprising: receiving location information from neighboring unmanned mobile bodies; Updating the neighbor node table using the received location information; And a first transmission step of referring to the neighbor node table and transmitting a message to be transmitted to the selected neighboring unmanned mobile node to the destination node.
그리고, 수신 단계는, 이웃하는 무인 이동체들로부터 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들을 더 수신하고, 업데이트 단계는, 수신한 위치 정보들, 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들을 저장하는 단계; 저장된 정보들로부터 이웃하는 무인 이동체들의 현재 위치들을 예측하는 단계; 및 예측한 이웃하는 무인 이동체들의 현재 위치들로, 이웃 노드 테이블에서 무인 이동체들의 위치들을 업데이트 하는 단계;를 포함할 수 있다.The receiving step further receives velocity information, direction information, and acceleration information from neighboring unmanned moving vehicles, and the updating step stores the received position information, velocity information, direction information, and acceleration information step; Predicting current positions of neighboring unmanned moving objects from the stored information; And updating the positions of the unmanned moving objects in the neighbor node table to the current positions of the predicted neighboring unattended moving objects.
또한, 위치 정보들, 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들은, 무인 이동체들의 충돌 방지를 위해 이용하는 정보들일 수 있다.In addition, the location information, the speed information, the direction information, and the acceleration information may be information used for preventing collision of the unmanned moving objects.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른, 라우팅 방법은, 이웃하는 무인 이동체들과의 링크 품질들을 파악하는 단계;를 더 포함하고, 제1 전달 단계는, 이웃 노드 테이블에 수록된 무인 이동체들의 위치들 및 링크 품질들을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a routing method, comprising the steps of: determining link qualities with neighboring unmanned moving vehicles, And links quality to the selected neighboring unmanned mobile body to forward the message to be transmitted to the destination node.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른, 라우팅 방법은, 토폴로지 맵을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하는 제2 전달단계;를 더 포함할 수 있다.In addition, the routing method according to an embodiment of the present invention may further include a second delivery step of delivering a message to be transmitted to a destination node to a selected neighboring unmanned mobile body with reference to a topology map.
그리고, 제2 전달단계는, 이웃 노드 테이블을 참조하여 목적지 노드로 메시지를 전송할 이웃 무인 이동체 선정이 불가능한 경우에 수행될 수 있다.The second transmission step may be performed when it is impossible to select a neighboring unmanned moving object to transmit a message to a destination node with reference to the neighboring node table.
또한, 토폴로지 맵은, 지상 통제 센터로부터 수신할 수 있다.The topology map can also be received from the Ground Control Center.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 무인 이동체 네트워크는, 위치 정보들을 수신하는 이웃 무인 이동체들; 및 수신한 위치 정보들을 이용하여 이웃 노드 테이블을 업데이트 하고, 이웃 노드 테이블을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하는 무인 이동체;를 포함한다.Meanwhile, according to another embodiment of the present invention, an unmanned mobile communication network includes neighboring unmanned moving vehicles receiving location information; And an unmanned mobile terminal that updates the neighbor node table using the received location information and transmits a message to be transmitted to the selected neighboring unmanned mobile body by referring to the neighbor node table.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 무인 이동체의 예측 위치, 링크 품질 및 토폴로지 정보를 활용하여, 고속 이동성과 동적 토폴로지 변화에 강인하며, 경로구성을 위한 오버헤드가 적은 무인 이동체의 라우팅이 가능해진다.As described above, according to the embodiments of the present invention, it is possible to provide an unmanned moving object which is robust against high-speed mobility and dynamic topology change and which has a small overhead for path configuration, by utilizing the predicted position, link quality and topology information of the unmanned mobile object Routing becomes possible.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 라우팅 방법의 기초가 되는 드론의 위치 기반 라우팅 방법의 개념을 나타낸 도면,
도 2는 이웃 노드들의 예측 위치들의 개념 설명에 제공되는 도면,
도 3은 Hello 메시지를 브로드캐스팅을 나타낸 도면,
도 4는 Hello 메시지를 예시한 도면,
도 5는 이웃 노드 테이블 생성/업데이트 과정을 나타낸 도면,
도 6은 이웃 노드 테이블을 예시한 도면,
도 7은 위치 정보 요청/응답 과정을 나타낸 도면,
도 8은 이웃 노드 테이블에 수록된 이웃 노드들의 위치들을 나타낸 도면,
도 9는 이웃 노드 테이블로부터 예측한 이웃 노드들의 위치들을 나타낸 도면,
도 10은 목적지 노드까지의 거리와 링크 품질을 고려한 이웃 노드 선정 방법의 개념 설명에 제공되는 도면,
도 11은 수신 메시지 처리 과정의 설명에 제공되는 도면,
도 12는 토폴로지 맵 전달 과정의 설명에 제공되는 도면, 그리고,
도 13은 토폴로지 맵을 예시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a concept of a location-based routing method of a dron as a basis of a routing method according to an embodiment of the present invention;
Figure 2 is a diagram provided in a conceptual illustration of predicted locations of neighboring nodes,
3 is a diagram illustrating broadcasting a Hello message,
4 is a diagram illustrating a Hello message,
5 is a diagram illustrating a process of creating / updating a neighbor node table,
6 is a diagram illustrating a neighbor node table,
7 is a diagram illustrating a position information request / response process,
8 is a diagram illustrating positions of neighbor nodes included in a neighbor node table,
9 is a diagram illustrating positions of neighboring nodes predicted from a neighboring node table,
10 is a diagram illustrating a concept of a neighbor node selection method considering a distance to a destination node and link quality,
FIG. 11 is a block diagram illustrating the received message processing; FIG.
12 is a diagram provided in the description of the topology map transfer process,
13 is a diagram illustrating a topology map.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
본 발명의 실시예에서는 무인 이동체의 일종인 드론의 애드혹 라우팅 방법을 제시한다. 본 발명의 실시예에 따른 애드혹 라우팅 방법에서는, 무인 이동체의 예측 위치, 링크 품질 및 토폴로지 정보를 활용한다.In the embodiment of the present invention, an ad hoc routing method of a drone, which is a kind of unmanned mobile object, is presented. In the ad-hoc routing method according to the embodiment of the present invention, the predicted location, link quality, and topology information of the unmanned mobile terminal are utilized.
고속으로 이동하며 빈번하게 토폴로지가 변경되는 무인 이동체 네트워크 환경에 강인한 라우팅을 구현하며, 나아가 경로 설정을 위한 오버헤드 증가를 최소화하기 위함이다.It is intended to implement robust routing in an unmanned mobile network environment where the topology is frequently changed at high speed, and further, to minimize an increase in overhead for routing.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 라우팅 방법의 기초가 되는 드론의 위치 기반 라우팅 방법의 개념을 나타낸 도면이다. 도시된 바와 같이, 위치 기반 라우팅 방법에서는, 이웃 노드들 중 목적지 노드와 가장 가까운 노드를 다음-홉(next-hop)으로 선정한다.FIG. 1 is a diagram illustrating a concept of a location-based routing method of a dron serving as a basis of a routing method according to an embodiment of the present invention. As shown in the figure, in the location-based routing method, a node closest to a destination node among neighbor nodes is selected as a next-hop node.
이에, 목적지 노드에 전송할 메시지를 목적지 노드와 가장 가까운 노드에 전달하여, 메시지를 목적지 노드와 가장 가까운 노드를 통해 목적지 노드에 전송하게 된다.Therefore, the message to be transmitted to the destination node is transmitted to the node closest to the destination node, and the message is transmitted to the destination node through the node closest to the destination node.
도 2는 이웃 노드들의 예측 위치들의 개념 설명에 제공되는 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 이웃 노드들은 이동하여 위치들이 변경하므로, 목적지 노드와 가장 가까운 노드를 선정하기 위해서는 현재 시간, 즉 과거 시점(tk) 위치들(xi)로부터 시간 경과(Δt) 후의 위치들(xj)을 예측할 것이 전제된다.2 is a diagram provided in a conceptual description of predicted positions of neighboring nodes. 2, the neighboring node are so moved to positions are changed, in order to select the nearest node and the destination node, time elapsed from the current time, that is, the past time (t k) where (x i) (Δt) It is presumed that the positions (x j ) after the prediction will be predicted.
이웃 노드들의 위치들을 예측하기 위해서는, 이웃 노드들의 위치, 속도, 방향, 가속도 정보들이 필요하다.In order to predict the positions of neighboring nodes, the position, velocity, direction, and acceleration information of neighboring nodes are required.
도 3에 도시된 바와 같이 드론들은 이웃 노드들에 주기적으로 Hello 메시지를 브로드캐스팅하는데, 도 4에 도시된 바와 같이 Hello 메시지에는 필요한 위치(Position), 속도(Velocity), 방향(Angle), 가속도(Acceleration) 정보가 포함되어 있다.As shown in FIG. 3, the drones periodically broadcast a Hello message to neighboring nodes. As shown in FIG. 4, the Hello message includes necessary positions, velocities, angles, and accelerations Acceleration information is included.
원래, Hello 메시지는 이웃 드론들과의 충돌 방지를 목적으로, 이웃 드론들에게 브로드캐스트 되는 것이다.Originally, a Hello message is broadcast to neighboring drones for the purpose of avoiding collisions with neighboring drones.
본 발명의 실시예에서는, 도 5에 도시된 바와 같이, 이웃 노드들이 브로드캐스트한 Hello 메시지를 이용하여 이웃 노드 테이블을 생성/업데이트 한다.In the embodiment of the present invention, as shown in FIG. 5, a neighbor node table is generated / updated by using a Hello message broadcasted by the neighbor nodes.
도 6에는 이웃 노드 테이블을 예시하였다. 타임스탬프(timestamp)는 Hello 메시지를 수신한 시간이다. 위치 예측을 위해서는 Hello 메시지으로부터 현재 시간까지의 시간차를 알아야 하므로, 이웃 노드 테이블에는 타임스탬프를 수록할 것이 요구된다.FIG. 6 illustrates a neighbor node table. The timestamp is the time at which the Hello message was received. In order to predict the position, the time difference from the Hello message to the current time must be known, so it is required to store the time stamp in the neighbor node table.
한편, 필요한 경우, 도 7에 도시된 바와 같이, 이웃 노드에 위치 정보를 요청(Request)하고 이에 대한 응답(Response)을 수신하여 이웃 노드 테이블을 생성/업데이트 할 수도 있다.On the other hand, if necessary, as shown in FIG. 7, a neighbor node table may be generated / updated by requesting location information to a neighbor node and receiving a response thereto.
도 8에는 이웃 노드 테이블에 수록된 이웃 노드들(n1 ~ n7)의 위치들을 나타낸 도면이다.FIG. 8 is a diagram illustrating positions of neighbor nodes n1 to n7 included in the neighbor node table.
그리고, 도 9에는 이웃 노드 테이블에 수록된 이웃 노드들(n1 ~ n7)의 위치들을 밝은 파랑색으로 나타내었고, 이웃 노드 테이블에 수록된 위치, 속도, 방향 및 가속도 정보들로부터 예측한 이웃 노드들(n1 ~ n7)의 위치들을 짙은 파랑색으로 나타내었다.In FIG. 9, the positions of the neighbor nodes n1 to n7 included in the neighbor node table are shown in bright blue color. The neighbor nodes n1 (n1 to n7) predicted from the position, velocity, ~ n7) are shown in dark blue.
목적지 노드와 가까운 노드를 선정함에 있어 고려되는 위치들은 도 9에서 짙은 파랑색으로 나타낸 예측 위치들이다.The positions considered in selecting the node closest to the destination node are predicted positions shown in dark blue in FIG.
나아가, 본 발명의 실시예에서는, 도 10에 도시된 바와 같이, 목적지 노드로 메시지를 중계할 이웃 노드를 선정함에 있어, 이웃 노드들의 예측 위치들 외에, 이웃 노드들과의 경로들에 대한 링크 품질(Link Quality)들을 더 고려한다.In addition, in the embodiment of the present invention, as shown in FIG. 10, in selecting a neighbor node to relay a message to a destination node, in addition to predicted positions of neighboring nodes, link quality (Link Quality).
링크 품질로, SINR(Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio), RSSI(Received Signal Strength Indication), PDR(Packet-Delivery Ratio), BER(Bit-Error Rate) 등이 사용될 수 있는데, 그 밖의 다른 지표를 사용하는 것을 배제하지 않는다.A signal-to-interference plus-noise ratio (SINR), a received signal strength indication (RSSI), a packet-delivery ratio (PDR), and a bit-error rate (BER) It does not rule out the use of indicators.
본 발명의 실시예에서는, 도 10에 도시된 바와 같이, "목적지 노드까지의 거리[Dist(Destivation-Neibhori)]에 링크 품질[Link_Qualityi]을 곱한 값"이 가장 작은 이웃 노드를, 목적지 노드로 메시지를 중계할 이웃 노드로 선정한다.In the embodiment of the present invention, as shown in Fig. 10, the neighboring node having the smallest value "the distance [Dest (Destination-Neibhor i )] to the destination node multiplied by the link quality [Link_Quality i ] As the neighboring node to relay the message to.
여기서, 메시지는 지상 통제 센터가 드론에 전송하는 메시지일 수 있고, 드론 간에 송수신하는 메시지일 수도 있으며, 드론이 지상 통제 센터에 전송하는 메시지일 수도 있다.Here, the message may be a message sent by the ground control center to the drones, a message sent and received between the drones, or a message sent by the drones to the ground control center.
목적지 노드의 ID/어드레스는 메시지 헤더에 수록되어 전송된다. 도 11에 도시된 바와 같이, 메시지를 수신한 드론은 목적지가 자신이면 메시지를 애플리케이션으로 전달하고, 목적지가 자신이 아니면 최선의 이웃 노드를 통해 목적지 노드로 전달한다.The ID / address of the destination node is recorded in the message header and transmitted. As shown in FIG. 11, a dron that receives a message delivers a message to an application if the destination is itself, and delivers the message to the destination node through the best neighbor node if the destination is not itself.
여기서, 최선의 노드는 "목적지 노드까지의 거리에 링크 품질을 곱한 값"이 가장 작은 이웃 노드이다. 만약, 최선의 노드를 선정할 수 없는 경우, 이를 테면, "목적지 노드까지의 거리[Dist(Destivation-Neibhori)]에 링크 품질[Link_Qualityi]을 곱한 값"이 모두 임계치를 벗어난 경우에는, 토폴로지 맵을 이용하여 이웃 노드를 선정한다.Here, the best node is the neighbor node having the smallest value of the distance to the destination node multiplied by the link quality. If the best node can not be selected, such as "Dist (Destination-Neibhor i )] multiplied by the link quality [Link_Quality i ]" is out of the threshold, Select a neighboring node using the map.
도 12에 도시된 바와 같이, 토폴로지 맵은 지상 관제 센터(GCS)에 의해 생성/업데이트 되어 모든 노드들에 주기적으로 전달된다. 도 13에는 지상 관제 센터에 의해 생성/업데이트 되는 토폴로지 맵을 예시하였다.As shown in FIG. 12, the topology map is generated / updated by the Ground Control Center (GCS) and periodically transmitted to all the nodes. FIG. 13 illustrates a topology map generated / updated by the ground control center.
토폴로지 맵을 생성하기 위해, 지상 관제 센터는 드론들로부터 주기적으로 위치 정보들을 수신하는데, 속도, 방향, 가속도 정보를 더 이용할 수 있으며, 이는 구현의 문제이다.To generate a topology map, the ground control center periodically receives location information from the drones, which may further utilize speed, direction, and acceleration information, which is a matter of implementation.
지금까지, 무인 이동체 네트워크에서 무인 이동체들의 예측 위치, 링크 품질 및 토폴로지 정보를 활용한 애드혹 라우팅 방법에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.Up to now, an ad hoc routing method using predicted location, link quality and topology information of unmanned mobile vehicles in an unmanned mobile network has been described in detail with a preferred embodiment.
위 실시예에서는, 드론과 같은 고속 이동성을 고려하지 않고 고정되어 있거나, 아니면 이동 속도가 느린 경우에 대한 애드혹 네트워크 구성 및 라우팅 기술과 달리, 고속으로 이동하고 토폴리지가 빠르게 변화하는 환경에 강인한 애드혹 라우팅 방법을 제시하였다.In the above embodiment, unlike the ad hoc network configuration and routing technology in which the high speed mobility such as the drone is not considered or the moving speed is slow, ad hoc routing Method.
나아가, 예측 위치 기반의 라우팅을 통해, 이웃 노드 테이블이나 토폴로지 맵 생성을 실시간으로 또는 빈번하게 수행할 필요가 없으므로, 경로 구성을 위한 오버헤드가 적다.Furthermore, since there is no need to perform neighboring node table or topology map generation in real time or frequently through predictive location based routing, the overhead for path configuration is small.
위 실시예에서 언급한 드론은 무인 이동체의 일 예에 해당한다. 드론 이외의 다른 종류의 무인 이동체들로 구성되는 네트워크에 있어서도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있다.The drones mentioned in the above embodiments are examples of unmanned vehicles. The technical idea of the present invention can also be applied to a network composed of other kinds of unmanned moving bodies other than the drone.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.It goes without saying that the technical idea of the present invention can also be applied to a computer-readable recording medium having a computer program for performing the functions of the apparatus and method according to the present embodiment. In addition, the technical idea according to various embodiments of the present invention may be embodied in computer-readable code form recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium is any data storage device that can be read by a computer and can store data. For example, the computer-readable recording medium may be a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical disk, a hard disk drive, or the like. In addition, the computer readable code or program stored in the computer readable recording medium may be transmitted through a network connected between the computers.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and detail may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention.
UAV : 무인 이동체(드론)
Position : 위치
Velocity : 속도
Angle : 방향
Acceleration : 가속도
timestamp : 타임스탬프
Neibhor Table : 이웃 노드 테이블
Dist(Destivation-Neibhor) : 이웃 노드로부터 목적지 노드까지의 거리
Link_Quality : 링크 품질
Topology Map : 토폴로지 맵UAV: Unmanned vehicle (drones)
Position: Position
Velocity: Speed
Angle: Direction
Acceleration: Acceleration
timestamp: timestamp
Neibhor Table: Neighbor Node Table
Dist (Destination-Neibhor): distance from neighbor node to destination node
Link_Quality : Link quality
Topology Map: Topology Map
Claims (8)
수신한 위치 정보들을 이용하여, 이웃 노드 테이블을 업데이트 하는 단계; 및
이웃 노드 테이블을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하는 제1 전달단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 라우팅 방법.
Receiving location information from neighboring unattended mobile bodies;
Updating the neighbor node table using the received location information; And
And a first transmission step of referring to the neighbor node table and transmitting a message to be transmitted to the selected neighboring unmanned mobile node to the destination node.
수신 단계는,
이웃하는 무인 이동체들로부터 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들을 더 수신하고,
업데이트 단계는,
수신한 위치 정보들, 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들을 저장하는 단계;
저장된 정보들로부터 이웃하는 무인 이동체들의 현재 위치들을 예측하는 단계; 및
예측한 이웃하는 무인 이동체들의 현재 위치들로, 이웃 노드 테이블에서 무인 이동체들의 위치들을 업데이트 하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 라우팅 방법.
The method according to claim 1,
In the receiving step,
Further receiving velocity information, direction information and acceleration information from neighboring unmanned moving vehicles,
In the updating step,
Storing received position information, velocity information, direction information, and acceleration information;
Predicting current positions of neighboring unmanned moving objects from the stored information; And
Updating the positions of the unmanned moving objects in the neighbor node table to the current positions of the predicted neighboring unmanned moving objects.
위치 정보들, 속도 정보들, 방향 정보들 및 가속도 정보들은,
무인 이동체들의 충돌 방지를 위해 이용하는 정보들인 것을 특징으로 하는 라우팅 방법.
The method of claim 2,
The position information, velocity information, direction information, and acceleration information,
And information used for preventing collision of unmanned moving objects.
이웃하는 무인 이동체들과의 링크 품질들을 파악하는 단계;를 더 포함하고,
제1 전달 단계는,
이웃 노드 테이블에 수록된 무인 이동체들의 위치들 및 링크 품질들을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하는 것을 특징으로 하는 라우팅 방법.
The method of claim 2,
Determining link qualities with neighboring unmanned moving vehicles,
The first delivery step comprises:
And transmits the message to be transmitted to the destination node to the selected neighboring unmanned mobile body with reference to the positions and link qualities of the unmanned mobile bodies contained in the neighbor node table.
토폴로지 맵을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하는 제2 전달단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 라우팅 방법.
The method according to claim 1,
And a second delivery step of delivering a message to be transmitted to a destination node to the selected unattended mobile body with reference to the topology map.
제2 전달단계는,
이웃 노드 테이블을 참조하여 목적지 노드로 메시지를 전송할 이웃 무인 이동체 선정이 불가능한 경우에 수행되는 것을 특징으로 하는 라우팅 방법.
The method of claim 5,
The second delivery step comprises:
Wherein the neighboring node table is referenced and it is impossible to select a neighboring unmanned moving object to transmit a message to a destination node.
토폴로지 맵은,
지상 통제 센터로부터 수신하는 것을 특징으로 하는 라우팅 방법.
The method of claim 6,
In the topology map,
And receiving from a ground control center.
수신한 위치 정보들을 이용하여 이웃 노드 테이블을 업데이트 하고, 이웃 노드 테이블을 참조하여 선정한 이웃 무인 이동체에 목적지 노드로 전송할 메시지를 전달하는 무인 이동체;를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인 이동체 네트워크.
Neighborless unmanned vehicles receiving location information; And
And an unmanned mobile object updating the neighbor node table using the received location information and transmitting a message to be transmitted to a destination node to the neighboring unmanned mobile node selected by referring to the neighbor node table.
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