JP6176717B2 - 航空機運航用情報生成装置、航空機運航用情報生成方法、及び航空機運航用情報生成プログラム - Google Patents
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Description
本請求項3に係る発明は、請求項1または請求項2に係る発明の構成に加え、前記データ処理部は、風擾乱推定部を有し、前記風擾乱推定部は、前記気象センサによって取得された着陸経路上の複数の所定高度における風向データおよび風速データと前記滑走路の方位データとに前処理を施すことで取得したデータを入力情報として、第2の推定モデルによって、複数の所定高度における風速の正対風成分の変動幅と横風成分の変動幅と上下風成分の変動幅とを推定するものであり、前記第2の推定モデルは、推定対象の着陸経路上を飛行して着陸した航空機の飛行データを学習データとして、非線形多変量解析手法によって構築されたものであることにより、前記課題を解決するものである。
本請求項4に係る発明は、請求項3に係る発明の構成に加え、前記第2の推定モデルは、前記航空機の飛行データを基に算出した、航空機が受けた風速の正対風成分と横風成分と上下風成分の時暦情報の移動平均値を、学習データの入力値として用いて構築されたものであることにより、前記課題を解決するものである。
本請求項5に係る発明は、請求項3または請求項4に係る発明の構成に加え、前記第2の推定モデルは、前記航空機の飛行データを基に算出した、航空機が受けた風速の正対風成分と横風成分と上下風成分の時暦情報の移動平均値周りの標準偏差を、学習データの出力値として用いて構築されたものであることにより、前記課題を解決するものである。
本請求項6に係る発明は、請求項3乃至請求項5のいずれかに係る発明の構成に加え、前記風擾乱推定部は、前記気象センサによって取得された着陸経路上の複数の所定高度における風向データおよび風速データと、前記滑走路の方位データとを入力情報として、座標変換を施すことにより、複数の所定高度における風速の正対風成分と風速の横風成分とを算出し、前記正対風成分および前記横風成分のそれぞれについて、高度方向に数値微分することにより、複数の所定高度における正対風成分の高度変化率および横風成分の高度変化率を算出し、前記正対風成分と前記横風成分と前記正対風成分の高度変化率と前記横風成分の高度変化率と高度とを入力情報として、前記第2の推定モデルによって、前記風速の正対風成分の変動幅と前記横風成分の変動幅と前記上下風成分の変動幅とを推定するものであることにより、前記課題を解決するものである。
本請求項7に係る発明は、請求項1乃至請求項6のいずれかに係る発明の構成に加え、前記データ処理部は、航空機応答推定部を有し、前記航空機応答推定部は、複数の所定高度における着陸経路上の正対風成分および横風成分と、複数の所定高度における正対風成分の変動幅および横風成分の変動幅および上下風成分の変動幅とを入力情報として、第3の推定モデルによって、複数の所定高度における航空機の飛行状態の変動幅を推定するものであり、前記第3の推定モデルは、推定対象の着陸経路上を飛行して着陸した航空機の飛行データを学習データとして、非線形多変量解析手法によって構築されたものであることにより、前記課題を解決するものである。
本請求項8に係る発明は、請求項7に係る発明の構成に加え、前記第3の推定モデルは、前記航空機の飛行データに含まれる、航空機の変動データの移動平均値周りの標準偏差を、学習データの出力値として用いて構築されたものであることにより、前記課題を解決するものである。
本請求項9に係る発明は、請求項7または請求項8に係る発明の構成に加え、前記第3の推定モデルは、推定対象機種の航空機の飛行データを学習データとして構築されたものであることにより、前記課題を解決するものである。
本請求項10に係る発明は、航空機運航に用いられる航空機運航用情報を生成する航空機運航用情報生成方法であって、気象センサによって取得された着陸経路上の複数の所定高度における風向データおよび風速データと、滑走路の方位データとに前処理を施し、航空機の機種情報と前記前処理によって出力された複数の所定高度における航空機の飛行状態の変動幅とを入力情報として、第1の推定モデルによって、滑走路に対する航空機の着陸難易度を推定し、前記第1の推定モデルは、推定対象の着陸経路上を飛行して着陸した航空機の飛行データと、着陸難易度をパイロットが主観的に評価した評価データとを学習データとして、非線形多変量解析手法によって構築されたものであることにより、前記課題を解決するものである。
本請求項11に係る発明は、航空機運航に用いられる航空機運航用情報を生成する航空機運航用情報生成プログラムであって、気象センサによって取得された着陸経路上の複数の所定高度における風向データおよび風速データと、滑走路の方位データとに前処理を施す手順と、航空機の機種情報と前記前処理によって出力された複数の所定高度における航空機の飛行状態の変動幅とを入力情報として、第1の推定モデルによって、滑走路に対する航空機の着陸難易度を推定する手順とをコンピュータに実行させ、前記第1の推定モデルは、推定対象の着陸経路上を飛行して着陸した航空機の飛行データと、着陸難易度をパイロットが主観的に評価した評価データとを学習データとして、非線形多変量解析手法によって構築されたものであることにより、前記課題を解決するものである。
本請求項2に係る発明によれば、第1の推定モデルは、推定対象機種の航空機の飛行データを学習データとして構築されたものであることにより、特定の着陸経路およびパイロットが主観的に評価した評価データに加えて、特定の航空機の機種情報を反映した有用性の高い着陸難易度を推定することができる。
本請求項3に係る発明によれば、データ処理部は、風擾乱推定部を有し、風擾乱推定部は、気象センサによって取得された着陸経路上の複数の所定高度における風向データおよび風速データと滑走路の方位データとに前処理を施すことで取得したデータを入力情報として、第2の推定モデルによって、複数の所定高度における風速の正対風成分の変動幅と横風成分の変動幅と上下風成分の変動幅とを推定するものであり、第2の推定モデルは、推定対象の着陸経路上を飛行して着陸した航空機の飛行データを学習データとして、非線形多変量解析手法によって構築されたものであることにより、航空機の飛行状態を変動させる要因となる、風速の正対風成分の変動幅と横風成分の変動幅と上下風成分の変動幅とを、特定の着陸経路の情報を反映させて高精度に推定することが可能であるため、有用性の高い着陸難易度を推定することができる。
本請求項4に係る発明によれば、航空機の飛行データを基に算出した、航空機が受けた風速の正対風成分と横風成分と上下風成分の時暦情報の移動平均値を、第2の推定モデルを構築する際の学習データの入力値として用いることにより、実態に近似した高精度な第2の推定モデルを構築することが可能であるため、精度の高い風速の各成分の変動幅を推定することができる。
本請求項5に係る発明によれば、航空機の飛行データを基に算出した、航空機が受けた風速の正対風成分と横風成分と上下風成分の時暦情報の移動平均値周りの標準偏差を、第2の推定モデルを構築する際の学習データの出力値として用いることにより、実態に近似した高精度な第2の推定モデルを構築することが可能であるため、精度の高い風速の各成分の変動幅を推定することができる。
本請求項6に係る発明によれば、風擾乱推定部は、気象センサによって取得された着陸経路上の複数の所定高度における風向データおよび風速データと、滑走路の方位データとを入力情報として、座標変換を施すことにより、複数の所定高度における風速の正対風成分と風速の横風成分とを算出し、正対風成分および横風成分のそれぞれについて、高度方向に数値微分することにより、正対風成分の高度変化率および横風成分の高度変化率を算出し、正対風成分と横風成分と正対風成分の高度変化率と横風成分の高度変化率と高度とを入力情報として、第2の推定モデルによって、風速の正対風成分の変動幅と横風成分の変動幅と上下風成分の変動幅とを推定するものであることにより、着陸経路上の複数の所定高度における風向データおよび風速データと滑走路の方位データとから、高精度な風速の各成分の変動幅を推定することができる。
本請求項7に係る発明によれば、データ処理部は、航空機応答推定部を有し、航空機応答推定部は、複数の所定高度における着陸経路上の正対風成分および横風成分と、複数の所定高度における正対風成分の変動幅および横風成分の変動幅および上下風成分の変動幅とを入力情報として、第3の推定モデルによって、航空機の飛行状態の変動幅を推定するものであり、第3の推定モデルは、推定対象の着陸経路上を飛行して着陸した航空機の飛行データを学習データとして、非線形多変量解析手法によって構築されたものであることにより、着陸難易度の推定にあたり重要な要素となる航空機の飛行状態の変動幅を、特定の着陸経路の情報を反映させて高精度に推定することが可能であるため、有用性の高い着陸難易度を推定することができる。
本請求項8に係る発明によれば、航空機の飛行データに含まれる、航空機の変動データの移動平均値周りの標準偏差を、第3の推定モデルを構築する際の学習データの出力値として用いることにより、実態に近似した高精度な第3の推定モデルを構築することが可能であるため、精度の高い航空機の飛行状態の変動幅を推定することができる。
本請求項9に係る発明によれば、第3の推定モデルは、推定対象機種の航空機の飛行データを学習データとして構築されたものであることにより、特定の着陸経路に加えて、特定の航空機の機種の情報を反映した有用性の高い航空機の飛行状態の変動幅を推定することができる。
20 ・・・ 制御部
30 ・・・ データ処理部
40 ・・・ 風擾乱推定部
41 ・・・ 風成分算出部
42 ・・・ 変化率算出部
43 ・・・ 変動幅推定部
50 ・・・ 航空機応答推定部
60 ・・・ 着陸難易度推定部
70 ・・・ 送受信部
S ・・・ 気象センサ
Claims (11)
- 航空機運航に用いられる航空機運航用情報を生成する航空機運航用情報生成装置であって、
気象センサによって取得された着陸経路上の複数の所定高度における風向データおよび風速データと、滑走路の方位データとに前処理を施すデータ処理部と、
航空機の機種情報と前記データ処理部によって出力された複数の所定高度における航空機の飛行状態の変動幅とを入力情報として、第1の推定モデルによって、着陸難易度を推定する着陸難易度推定部とを有し、
前記第1の推定モデルは、推定対象の着陸経路上を飛行して着陸した航空機の飛行データと、着陸難易度をパイロットが主観的に評価した評価データとを学習データとして、非線形多変量解析手法によって構築されたものであることを特徴とする航空機運航用情報生成装置。 - 前記第1の推定モデルは、推定対象機種の航空機の飛行データを学習データとして構築されたものであることを特徴とする請求項1に記載の航空機運航用情報生成装置。
- 前記データ処理部は、風擾乱推定部を有し、
前記風擾乱推定部は、前記気象センサによって取得された着陸経路上の複数の所定高度における風向データおよび風速データと前記滑走路の方位データとに前処理を施すことで取得したデータを入力情報として、第2の推定モデルによって、複数の所定高度における風速の正対風成分の変動幅と横風成分の変動幅と上下風成分の変動幅とを推定するものであり、
前記第2の推定モデルは、推定対象の着陸経路上を飛行して着陸した航空機の飛行データを学習データとして、非線形多変量解析手法によって構築されたものであることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の航空機運航用情報生成装置。 - 前記第2の推定モデルは、前記航空機の飛行データを基に算出した、航空機が受けた風速の正対風成分と横風成分と上下風成分の時暦情報の移動平均値を、学習データの入力値として用いて構築されたものであることを特徴とする請求項3に記載の航空機運航用情報生成装置。
- 前記第2の推定モデルは、前記航空機の飛行データを基に算出した、航空機が受けた風速の正対風成分と横風成分と上下風成分の時暦情報の移動平均値周りの標準偏差を、学習データの出力値として用いて構築されたものであることを特徴とする請求項3または請求項4に記載の航空機運航用情報生成装置。
- 前記風擾乱推定部は、前記気象センサによって取得された着陸経路上の複数の所定高度における風向データおよび風速データと、前記滑走路の方位データとを入力情報として、座標変換を施すことにより、複数の所定高度における風速の正対風成分と風速の横風成分とを算出し、前記正対風成分および前記横風成分のそれぞれについて、高度方向に数値微分することにより、複数の所定高度における正対風成分の高度変化率および横風成分の高度変化率を算出し、前記正対風成分と前記横風成分と前記正対風成分の高度変化率と前記横風成分の高度変化率と高度とを入力情報として、前記第2の推定モデルによって、前記風速の正対風成分の変動幅と前記横風成分の変動幅と前記上下風成分の変動幅とを推定するものであることを特徴とする請求項3乃至請求項5のいずれかに記載の航空機運航用情報生成装置。
- 前記データ処理部は、航空機応答推定部を有し、
前記航空機応答推定部は、複数の所定高度における着陸経路上の正対風成分および横風成分と、複数の所定高度における正対風成分の変動幅および横風成分の変動幅および上下風成分の変動幅とを入力情報として、第3の推定モデルによって、複数の所定高度における航空機の飛行状態の変動幅を推定するものであり、
前記第3の推定モデルは、推定対象の着陸経路上を飛行して着陸した航空機の飛行データを学習データとして、非線形多変量解析手法によって構築されたものであることを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれかに記載の航空機運航用情報生成装置。 - 前記第3の推定モデルは、前記航空機の飛行データに含まれる、航空機の変動データの移動平均値周りの標準偏差を、学習データの出力値として用いて構築されたものであることを特徴とする請求項7に記載の航空機運航用情報生成装置。
- 前記第3の推定モデルは、推定対象機種の航空機の飛行データを学習データとして構築されたものであることを特徴とする請求項7または請求項8に記載の航空機運航用情報生成装置。
- 航空機運航に用いられる航空機運航用情報を生成する航空機運航用情報生成方法であって、
気象センサによって取得された着陸経路上の複数の所定高度における風向データおよび風速データと、滑走路の方位データとに前処理を施し、
航空機の機種情報と前記前処理によって出力された複数の所定高度における航空機の飛行状態の変動幅とを入力情報として、第1の推定モデルによって、滑走路に対する航空機の着陸難易度を推定し、
前記第1の推定モデルは、推定対象の着陸経路上を飛行して着陸した航空機の飛行データと、着陸難易度をパイロットが主観的に評価した評価データとを学習データとして、非線形多変量解析手法によって構築されたものであることを特徴とする航空機運航用情報生成方法。 - 航空機運航に用いられる航空機運航用情報を生成する航空機運航用情報生成プログラムであって、
気象センサによって取得された着陸経路上の複数の所定高度における風向データおよび風速データと、滑走路の方位データとに前処理を施す手順と、
航空機の機種情報と前記前処理によって出力された複数の所定高度における航空機の飛行状態の変動幅とを入力情報として、第1の推定モデルによって、滑走路に対する航空機の着陸難易度を推定する手順とをコンピュータに実行させ、
前記第1の推定モデルは、推定対象の着陸経路上を飛行して着陸した航空機の飛行データと、着陸難易度をパイロットが主観的に評価した評価データとを学習データとして、非線形多変量解析手法によって構築されたものであることを特徴とする航空機運航用情報生成プログラム。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11560217B2 (en) | 2018-09-21 | 2023-01-24 | Subaru Corporation | Aircraft landing assist apparatus, aircraft landing assist method, and non-transitory storage medium |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6672996B2 (ja) * | 2016-04-28 | 2020-03-25 | 富士電機株式会社 | 発生源分析装置および発生源分析方法 |
JP2018034691A (ja) * | 2016-08-31 | 2018-03-08 | シャープ株式会社 | 基地局装置、通知システム及び通知方法 |
CN106200654A (zh) * | 2016-09-28 | 2016-12-07 | 北京小米移动软件有限公司 | 无人机飞行速度的控制方法和装置 |
CN108609202B (zh) * | 2018-06-15 | 2021-08-31 | 广州博进信息技术有限公司 | 飞行颠簸预测方法及*** |
WO2021157034A1 (ja) * | 2020-02-06 | 2021-08-12 | Anaホールディングス株式会社 | 航空機危険予測装置および航空機危険予測システム |
CN111596680A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-08-28 | 中国商用飞机有限责任公司 | 飞行器自动飞行控制方法和*** |
CN117420568A (zh) * | 2023-12-18 | 2024-01-19 | 南京牧镭激光科技股份有限公司 | 一种基于激光雷达的风切变识别方法、装置、存储介质 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4043194A (en) * | 1976-08-20 | 1977-08-23 | Tanner Jesse H | Wind shear warning system |
DE3578659D1 (de) * | 1985-12-18 | 1990-08-16 | Boeing Co | Flugregel- und anzeigesystem fuer windscherung. |
WO1994024582A1 (en) | 1993-04-22 | 1994-10-27 | Honeywell Inc. | In flight doppler weather radar wind shear detection system |
JP2891338B1 (ja) * | 1998-02-16 | 1999-05-17 | 日本電気株式会社 | 空港気象状態の表示方式 |
JP3439650B2 (ja) * | 1998-03-16 | 2003-08-25 | 三菱電機株式会社 | 空港気象危険度判定処理装置 |
US6381538B1 (en) * | 2000-05-26 | 2002-04-30 | Aerotech Research (U.S.A.), Inc. | Vehicle specific hazard estimation, presentation, and route planning based on meteorological and other environmental data |
JP3724379B2 (ja) | 2001-03-14 | 2005-12-07 | 三菱電機株式会社 | ウインドシア検出装置 |
US7742847B2 (en) * | 2006-10-26 | 2010-06-22 | Honeywell International Inc. | Method and system for context sensitive aircraft navigation |
US8055395B1 (en) * | 2007-06-21 | 2011-11-08 | Rockwell Collins, Inc. | Methods and devices of an aircraft crosswind component indicating system |
JP5717174B2 (ja) | 2010-11-08 | 2015-05-13 | 独立行政法人 宇宙航空研究開発機構 | 遠隔乱気流検知方法及びそれを実施する装置 |
US20120173191A1 (en) * | 2011-01-03 | 2012-07-05 | Moeller Lothar B | Airspeed And Velocity Of Air Measurement |
US8965699B2 (en) | 2011-04-07 | 2015-02-24 | Honeywell International Inc. | Systems and methods for characterizing turbulence regions |
CN102231654A (zh) * | 2011-06-08 | 2011-11-02 | 北京航空航天大学 | 基于数据链的航路气象信息通播服务装置及方法 |
US8433506B2 (en) * | 2011-06-30 | 2013-04-30 | General Electric Company | Weather data selection relative to an aircraft trajectory |
CN102262686A (zh) * | 2011-07-27 | 2011-11-30 | 中国国际航空股份有限公司 | 飞机着陆性能数据采集方法 |
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Cited By (1)
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US11560217B2 (en) | 2018-09-21 | 2023-01-24 | Subaru Corporation | Aircraft landing assist apparatus, aircraft landing assist method, and non-transitory storage medium |
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