JP6666436B2 - Delivery status detection device - Google Patents

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    • B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
    • B65G61/00—Use of pick-up or transfer devices or of manipulators for stacking or de-stacking articles not otherwise provided for

Description

本開示は、無人機による可搬物の配送においてその配送状況を検知する配送状況検知装置に関する。   The present disclosure relates to a delivery status detection device that detects a delivery status in the delivery of a portable object by an unmanned machine.

いわゆるマルチコプターなどの無人航空機、或いは無人で走行する無人車両等を用いて可搬物を所望の場所に配送するシステムが研究されている。かかる配送システムにおいては、可搬物を損傷、破損等させることなく安全に配送することが重要な課題の一つである。なお、無人機による配送に限らず、荷物の輸送の分野においては荷物の損傷、破損等が発生した場合の責任の所在が問題となり得る。   2. Description of the Related Art A system for delivering a portable object to a desired place using an unmanned aerial vehicle such as a so-called multicopter or an unmanned vehicle running unmanned has been studied. In such a delivery system, it is one of the important issues to safely deliver a portable object without damaging or damaging it. It should be noted that not only the delivery by the unmanned aerial vehicle but also the field of transportation of the luggage may cause a problem of the responsibility for the damage or breakage of the luggage.

特許文献１には、可搬物の輸送中の環境を検知し、検知した環境に関するデータを記録する輸送状況検知装置が開示されている。
具体的には、特許文献１には、荷物Ｘの輸送中に加わる衝撃を検知する加速度センサからなる計測する計測部１と、計測部１の計測データから荷物Ｘに加わる衝撃の大きさを求めるデータ処理部２と、データ処理部２が求めた衝撃の大きさのデータを刻々記録するリムーバブルメモリからなるデータ記録部３と、現時点での衝撃の最大値をバー表示する表示部４と、動作電源としての電池６と、起動スイッチＳＷと、を実装する輸送状況検知装置Ａが記載されている（特許文献１の要約書等）。Patent Literature 1 discloses a transportation status detection device that detects an environment during transport of a portable object and records data on the detected environment.
Specifically, in Patent Document 1, a measuring unit 1 configured by an acceleration sensor that detects an impact applied during transportation of the package X, and the magnitude of the impact applied to the package X is obtained from the measurement data of the measuring unit 1. A data processing unit 2, a data recording unit 3 including a removable memory for recording data of the magnitude of the impact obtained by the data processing unit 2 every moment, a display unit 4 for displaying a maximum value of the impact at the present time as a bar, A transportation situation detection device A in which a battery 6 as a power supply and a start switch SW are mounted is described (for example, an abstract of Patent Document 1).

特許文献２には、センサにて荷物の輸送環境を測定し、測定情報をホスト装置に送信する荷物管理システムが開示されている（請求項１等）。この荷物管理システムでは、予め記憶する輸送条件と測定した輸送環境とを比較して輸送環境が輸送条件に違反すると判断されるとその旨がホスト装置に通知されるように構成されている（請求項３等）。   Patent Literature 2 discloses a luggage management system that measures the transportation environment of luggage using a sensor and transmits the measurement information to a host device. This baggage management system is configured to compare a transport condition stored in advance with a measured transport environment and, when it is determined that the transport environment violates the transport condition, notify the host device of the determination (claim Item 3 etc.).

特開２００６−２４８７２８号公報JP 2006-248728 A 特開２０１１−１８４１５０号公報JP 2011-184150 A

しかしながら、上記特許文献１の技術は、人が荷物を輸送する状況下での適用が前提とされている。特許文献１には、人が荷物を輸送することを前提として表示部分を有するなど、荷物の環境を検出する技術については開示されているものの、無人機により可搬物を配送する状況は想定されていない。具体的には、無人での配送であることを前提としたデータ検知及びデータ処理の技術については開示されていない。   However, the technique of Patent Document 1 is premised on application in a situation where a person transports a load. Patent Literature 1 discloses a technology for detecting the environment of a baggage, such as having a display portion on the assumption that a person transports a baggage. However, a situation in which a portable material is delivered by an unmanned machine is assumed. Not. Specifically, there is no disclosure of a technique of data detection and data processing on the assumption that delivery is unattended.

特許文献２の技術は、輸送環境を測定して記録する点においては特許文献１の技術と変わるところではない。一方、特許文献２では、予め記憶する輸送条件と測定した輸送環境とを比較することが行われている。しかしながら、予め記憶する輸送条件がそもそも適切でなければ、輸送環境の悪化を適切に検出することができなくなってしまう。   The technique of Patent Document 2 is not different from the technique of Patent Document 1 in that the transport environment is measured and recorded. On the other hand, in Patent Document 2, a comparison is made between transport conditions stored in advance and a measured transport environment. However, if transport conditions stored in advance are not appropriate in the first place, deterioration of the transport environment cannot be properly detected.

無人機による配送において、簡易である一方より高精度で配送状況の良否を判断することに資する配送状況検知装置、配送状況検知方法が望まれる。   In a delivery by an unmanned aerial vehicle, a delivery status detection device and a delivery status detection method that are simple but contribute to determining the quality of the delivery status with higher accuracy are desired.

本開示の一側面は、可搬物の配送状況を検知する配送状況検知装置であって、外部機器と通信するための通信部と、前記可搬物の状態及び前記可搬物の周囲環境の少なくとも一方を検出する状態検出部と、前記状態検出部の検出結果のデータを、検出時刻の情報とともに記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されたデータを処理するデータ処理部と、を備える。   One aspect of the present disclosure is a delivery status detection device that detects a delivery status of a portable object, and includes a communication unit for communicating with an external device, and a state of the portable object and a surrounding environment of the portable object. A state detection unit that detects at least one of the states, a storage unit that stores data of a detection result of the state detection unit together with information of a detection time, and a data processing unit that processes data stored in the storage unit. .

前記データ処理部は、前記記憶部に記憶されたデータについて、単位時間あたりの変化量を算出する変化量算出部と、前記変化量算出部により算出される前記変化量を示すデータを前記通信部を介して前記外部機器に送信する送信部と、を備える。   The data processing unit, for the data stored in the storage unit, a change amount calculation unit that calculates a change amount per unit time, and data indicating the change amount calculated by the change amount calculation unit, the communication unit And a transmission unit that transmits the data to the external device via the communication unit.

かかる配送状況検知装置は、可搬物に関する状態の変化（換言すれば、可搬物の配送状況又は配送状況の変化）の度合いを算出して、その変化の度合いの情報を外部機器に送信する。   Such a delivery status detection device calculates the degree of a change in the state related to the portable object (in other words, the delivery state of the portable object or a change in the delivery state), and transmits information on the degree of the change to the external device. .

これによれば、例えば外部機器では、可搬物に関する状態の変化に基づいてその可搬物の配送状況に関する良否（例えば、配送状況の異常など）を判断できるようになる。例えば、状態の変化が急峻であるような場合に変化が急峻であることに基づき配送状況に関する良否を判断できる。これによれば、配送状況の良否の判断をより高精度に行うことができる。   According to this, for example, the external device can determine whether the delivery status of the portable object is good or bad (for example, an abnormality in the delivery status) based on a change in the state of the portable object. For example, when the change in the state is steep, it is possible to determine the quality of the delivery status based on the steep change. According to this, it is possible to determine whether the delivery status is good or not with higher accuracy.

本開示では、前記状態検出部は、加速度センサ、角速度センサ、圧力センサ、高度センサ、温度センサ、及び湿度センサのうちの少なくとも１つを含んでも良い。より具体的には、加速度センサ及び／又は角速度センサを必須のセンサとして備え、その他のセンサは任意で備えても良い。   According to the present disclosure, the state detection unit may include at least one of an acceleration sensor, an angular velocity sensor, a pressure sensor, an altitude sensor, a temperature sensor, and a humidity sensor. More specifically, an acceleration sensor and / or an angular velocity sensor may be provided as essential sensors, and other sensors may be provided arbitrarily.

加速度センサによれば、可搬物における加速度を検出することができる。加速度が大きいほどより大きな負荷が可搬物に作用することとなるため、検出した加速度に基づき、可搬物に作用した負荷又は衝撃を算出することができる。これにより、可搬物の配送状況の良否を判断することができるようになる。   According to the acceleration sensor, it is possible to detect the acceleration of the portable object. Since a larger load acts on the portable object as the acceleration increases, the load or impact applied to the portable object can be calculated based on the detected acceleration. This makes it possible to determine whether the delivery status of the portable object is good or bad.

角速度センサによれば、可搬物の角速度を検出することができる。角速度とは、単位時間あたりの回転角度である。角速度センサによれば、可搬物の姿勢の変化を検出することができる。可搬物の角速度が大きいほどより大きな負荷が可搬物に作用することとなるため、検出した角速度（姿勢の変化）に基づき、可搬物に作用した負荷又は衝撃を算出することができる。これにより、可搬物の配送状況の良否を判断することができるようになる。   According to the angular velocity sensor, the angular velocity of the portable object can be detected. The angular velocity is a rotation angle per unit time. According to the angular velocity sensor, a change in the attitude of the portable object can be detected. As the angular velocity of the portable object increases, a larger load acts on the portable object. Therefore, the load or impact applied to the portable object can be calculated based on the detected angular velocity (change in posture). This makes it possible to determine whether the delivery status of the portable object is good or bad.

圧力センサによれば、可搬物に作用した外力（圧力）を検出することができる。そして、本開示では可搬物に作用した外力（圧力）の変化量（変化の度合い）を算出する。ここで、変化量（変化の度合い）とは、単位時間あたりの変化量である。以降も同様の趣旨とする。外力（圧力）の単位時間あたりの変化量に応じて（変化の急峻さに応じて）、負荷又は衝撃が可搬物に作用し、変化が急峻であるほど、可搬物における負荷は大きくなると言える。このため、外力（圧力）の変化量に基づいて配送状況の良否を判断できるようになる。   According to the pressure sensor, an external force (pressure) acting on the portable object can be detected. Then, in the present disclosure, the amount of change (degree of change) of the external force (pressure) applied to the portable object is calculated. Here, the amount of change (degree of change) is the amount of change per unit time. The same applies hereinafter. Depending on the amount of change in external force (pressure) per unit time (according to the steepness of the change), a load or impact acts on the portable object, and the steeper the change, the greater the load on the portable object. I can say. For this reason, it is possible to determine the quality of the delivery status based on the amount of change in the external force (pressure).

高度センサによれば、可搬物の高度を検出することができる。そして、本開示では可搬物の高度の変化量（変化の度合い）を算出する。高度の単位時間あたりの変化量に応じて（変化の急峻さに応じて）、負荷又は衝撃が可搬物に作用し、変化が急峻であるほど、可搬物における負荷は大きくなると言える。このため、高度の変化量に基づいて配送状況の良否を判断できるようになる。   According to the altitude sensor, the altitude of the portable object can be detected. In the present disclosure, a change amount (degree of change) of the height of the portable object is calculated. Depending on the amount of change in altitude per unit time (according to the steepness of the change), a load or impact acts on the portable object, and the steeper the change, the greater the load on the portable object. For this reason, it is possible to determine the quality of the delivery status based on the altitude change amount.

温度センサによれば、可搬物の温度（又は可搬物の周囲環境の温度）を検出することができる。そして、本開示では可搬物の温度（又は可搬物の周囲環境の温度）の変化量（変化の度合い）を算出する。温度の単位時間あたりの変化量に応じて（変化の急峻さに応じて）、負荷が可搬物に作用し、変化が急峻であるほど、可搬物における負荷は大きくなると言える。このため、温度の変化量に基づいて配送状況の良否を判断できるようになる。   According to the temperature sensor, the temperature of the portable object (or the temperature of the surrounding environment of the portable object) can be detected. Then, in the present disclosure, the amount of change (degree of change) of the temperature of the portable object (or the temperature of the surrounding environment of the portable object) is calculated. Depending on the amount of change in temperature per unit time (according to the steepness of the change), the load acts on the portable object, and the steeper the change, the greater the load on the portable object. For this reason, it is possible to determine the quality of the delivery status based on the amount of change in the temperature.

湿度センサによれば、可搬物の周囲環境の湿度を検出することができる。そして、本開示では可搬物の周囲環境の湿度の変化量（変化の度合い）を算出する。湿度の単位時間あたりの変化量に応じて（変化の急峻さに応じて）、負荷が可搬物に作用し、変化が急峻であるほど、可搬物における負荷は大きくなると言える。例えば高湿度である状態はもとより、湿度の急激な変化は可搬物にとって好ましくない。湿度の変化量に基づいて配送状況の良否を判断できるようになる。   According to the humidity sensor, the humidity of the surrounding environment of the portable object can be detected. Then, in the present disclosure, the amount of change (degree of change) of the humidity of the surrounding environment of the portable object is calculated. Depending on the amount of change in humidity per unit time (according to the steepness of the change), the load acts on the portable object, and the steeper the change, the greater the load on the portable object. For example, a sudden change in humidity as well as a state of high humidity is not preferable for a portable object. Based on the amount of change in humidity, it is possible to determine whether the delivery status is good or bad.

本開示の一側面は、可搬物の配送状況を検知する配送状況検知装置であって、外部機器と通信するための通信部と、前記可搬物の状態及び前記可搬物の周囲環境の少なくとも一方を検出する状態検出部と、前記状態検出部の検出結果のデータを、検出時刻の情報とともに記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されるデータを順次、前記通信部を介して前記外部機器に送信する送信部と、を備える。   One aspect of the present disclosure is a delivery status detection device that detects a delivery status of a portable object, and includes a communication unit for communicating with an external device, and a state of the portable object and a surrounding environment of the portable object. A state detection unit that detects at least one of the detection units, a storage unit that stores data of a detection result of the state detection unit together with detection time information, and data that is stored in the storage unit sequentially through the communication unit. A transmission unit for transmitting to an external device.

この配送状況検知装置によれば、記憶部に記憶されるデータ（つまり、状態検出部の検出結果のデータ）が、順次、通信部を介して外部機器に送信される。即ち、可搬物の状態に関するデータ（換言すれば、可搬物の配送状況に関するデータ）がリアルタイムで外部機器に送信される。これにより、外部機器では、リアルタイムで可搬物の状態に関するデータを取得することができ、可搬物の配送状況の良否をリアルタイムで判断できるようになる。なお、何らかの原因で通信ができない状況が発生した場合、その通信できなかった状況中の検出結果のデータについては、その後通信が可能となったタイミングで送信されるようにすれば良いことは言うまでもない。通信が復旧しない場合には、事後的に、記憶部からデータを読み出して取得することができる。   According to this delivery status detection device, data stored in the storage unit (that is, data of the detection result of the state detection unit) is sequentially transmitted to the external device via the communication unit. That is, data relating to the state of the portable object (in other words, data relating to the delivery status of the portable object) is transmitted to the external device in real time. Thus, the external device can acquire data on the state of the portable object in real time, and can determine whether the delivery status of the portable object is good or bad in real time. It should be noted that, if a situation occurs in which communication cannot be performed for some reason, the detection result data in the situation in which communication could not be performed may be transmitted at a timing at which communication becomes possible thereafter. . If the communication is not restored, the data can be read out from the storage unit and acquired later.

本開示の一側面は、無人機にて配送される可搬物の配送状況を検知する配送状況検知装置であって、外部機器と通信するための通信部と、前記無人機に設けられ、前記無人機の状態及び前記無人機の周囲環境の少なくとも一方を検出する第１の状態検出部と、前記可搬物に設けられ、前記可搬物の状態及び前記可搬物の周囲環境の少なくとも一方を検出する第２の状態検出部と、前記第１の状態検出部の検出結果のデータ、及び前記第２の状態検出部の検出結果のデータを、検出時刻の情報とともに記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されたデータを処理するデータ処理部と、を備える。   One aspect of the present disclosure is a delivery status detection device that detects a delivery status of a portable material delivered by an unmanned machine, a communication unit for communicating with an external device, and the communication unit is provided in the unmanned machine, A first state detection unit that detects at least one of a state of the unmanned aerial vehicle and a surrounding environment of the unmanned aerial vehicle, and a first state detection unit provided on the portable object, and at least one of a state of the portable object and a surrounding environment of the portable object. A second state detection unit for detecting the data of the detection result of the first state detection unit and the data of the detection result of the second state detection unit together with information of the detection time, A data processing unit that processes data stored in the storage unit.

前記データ処理部は、前記第１の状態検出部の検出結果のデータが表す、前記無人機に関する状態と、前記第２の状態検出部の検出結果のデータが表す、前記可搬物に関する状態と、に基づき、前記可搬物に関する状態の異常の種類を判断する異常判断部と、前記異常判断部により判断された異常を表す情報を前記通信部を介して前記外部機器に送信する送信部と、を備える、
この配送状況検知装置によれば、無人機に関する状態と可搬物に関する状態とに基づき可搬物の状態の異常の種類を判断することで、可搬物の配送状況の良否をより適切に判断できるようになる。具体的には、可搬物は無人機により運ばれるため、無人機の挙動は可搬物の配送状況に影響し得る。よって、無人機に関する状態も考慮することで、可搬物の状態（配送状況）をより適切に判断し得る。The data processing unit includes: a state related to the unmanned aerial vehicle represented by data of a detection result of the first state detection unit; and a state related to the portable object represented by data of a detection result of the second state detection unit. An abnormality determining unit that determines the type of abnormality in the state related to the portable object, and a transmitting unit that transmits information indicating the abnormality determined by the abnormality determining unit to the external device via the communication unit. Comprising,
According to this delivery status detection device, the type of abnormality in the status of the portable material is determined based on the status regarding the unmanned aerial vehicle and the status regarding the transportable material, so that the quality of the delivery status of the transportable material is more appropriately determined. become able to. Specifically, since the transportables are carried by the unmanned aerial vehicle, the behavior of the unmanned aerial vehicle can affect the delivery status of the transportables. Therefore, the state (delivery state) of the portable object can be more appropriately determined by considering the state regarding the unmanned aerial vehicle.

また、その配送状況検知装置では、前記データ処理部は、前記記憶部に記憶されたデータについて、単位時間あたりの変化量を算出する変化量算出部を備えても良い。そして、前記異常判断部は、前記変化量算出部により算出される、前記無人機に関する状態の変化と、前記可搬物に関する状態の変化と、を比較し、比較結果に基づき、前記可搬物に関する状態の異常の種類を判断しても良い。   Further, in the delivery status detecting device, the data processing unit may include a change amount calculating unit that calculates a change amount per unit time for the data stored in the storage unit. Then, the abnormality determination unit compares a change in the state regarding the unmanned aerial vehicle and a change in the state regarding the portable object, calculated by the change amount calculation unit, and based on the comparison result, The type of the abnormal state may be determined.

無人機に関する状態の変化と可搬物に関する状態の変化とを比較することで、例えば、可搬物に関する状態の変化が、無人機の状態の変化に起因した変化である（例えば無人機の挙動の変化に追随した変化であること）か、或いは可搬物に直接的に作用した負荷等に起因した変化であるか、を推定することが可能となる。   By comparing the change in the state relating to the unmanned aerial vehicle with the change in the state relating to the portable object, for example, the change in the state relating to the portable object is a change caused by the change in the state of the drone (for example, the behavior of the unmanned vehicle) ) Or a change caused by a load or the like directly acting on a portable object.

また、本開示では、前記第２の状態検出部は、前記可搬物の状態に基づき前記可搬物の前記無人機への搭載及び前記可搬物の前記無人機からのリリースを検出する搭載検出部を備えても良い。   Further, in the present disclosure, the second state detection unit is configured to detect mounting of the portable object on the unmanned aerial vehicle and detection of release of the portable object from the unmanned aerial vehicle based on a state of the portable object. A detection unit may be provided.

そして、前記第１の状態検出部は、撮像装置を備えても良く、加えて、前記搭載検出部の検出結果に基づき、前記可搬物が前記無人機へ搭載されたことが検出され、及び前記可搬物が前記無人機からリリースされたことが検出されると、それぞれのタイミングにて、前記撮像装置にて前記可搬物を撮像しても良い。   The first state detection unit may include an imaging device. In addition, based on a detection result of the mounting detection unit, it is detected that the portable object is mounted on the drone, and When it is detected that the portable object has been released from the unmanned aerial vehicle, the portable device may image the portable object at each timing.

これによれば、可搬物が無人機に搭載される際（ここで、搭載とは、可搬物が無人機本体に搭載されることの他、無人機に設けられる機構であって可搬物を保持或いは吊り下げ等するための機構に可搬物が取り付けられることも含む）、及び可搬物が無人機からリリースされる際（ここで、リリースとは、無人機本体に搭載されていた可搬物がその無人機本体から降載されることの他、上記の機構等から可搬物が取り外されることも含む）、において、可搬物が撮像される。これによれば、例えば、配送前（搭載時）の可搬物の外観と配送完了後（降載時）の可搬物の外観とに基づきその可搬物の配送状況の良否を判断できるようになる。   According to this, when a portable object is mounted on an unmanned aerial vehicle (here, mounting means that the portable object is mounted on the unmanned aerial vehicle body and is a mechanism provided on the unmanned aerial vehicle. The portable object is attached to a mechanism for holding or suspending the object, and when the portable object is released from the unmanned aerial vehicle. The portable object is imaged when the portable object is unloaded from the drone main body and also when the portable object is removed from the mechanism or the like. According to this, for example, it is possible to determine the quality of the delivery status of the transportable material based on the appearance of the transportable material before delivery (at the time of loading) and the appearance of the transportable material after delivery is completed (at the time of loading). become.

本開示の配送状況検知装置では、前記第１の状態検出部は、第１の加速度センサを含み、前記第２の状態検出部は、第２の加速度センサを含んでも良い。
そして、前記データ処理部は、前記記憶部に記憶されたデータに基づき、前記第１の加速度センサにより検出された、所定の値以上の大きさの第１の加速度と、前記第１の加速度が検出された期間を表す時間との積である第１の積と、前記第２の加速度センサにより検出された、所定の値以上の大きさの第２の加速度と、前記第２の加速度が検出された期間を表す時間との積である第２の積と、を比較し、前記可搬物に関する状態の異常の種類を判断しても良い。In the delivery status detection device according to the present disclosure, the first state detection unit may include a first acceleration sensor, and the second state detection unit may include a second acceleration sensor.
Then, the data processing unit is configured to calculate, based on the data stored in the storage unit, a first acceleration having a magnitude equal to or greater than a predetermined value detected by the first acceleration sensor and the first acceleration A first product that is a product of a time representing a detected period, a second acceleration having a magnitude equal to or greater than a predetermined value detected by the second acceleration sensor, and the second acceleration are detected. And a second product that is a product of the time indicating the performed period, and a type of abnormality of the state regarding the portable object may be determined.

これによれば、前述のように、可搬物に関する状態の変化が、無人機の状態の変化に起因した変化である（例えば無人機の挙動の変化に追随した変化であること）か、或いは可搬物に直接的に作用した負荷等に起因した変化であるか、を推定することが可能となる。   According to this, as described above, the change in the state of the portable object is a change caused by a change in the state of the unmanned aerial vehicle (for example, a change following a change in the behavior of the unmanned aerial vehicle), or It is possible to estimate whether the change is caused by a load or the like directly acting on the portable object.

具体的には、前記データ処理部は、少なくとも以下（Ａ）〜（Ｃ）の異常の種類を判断する。
（Ａ）前記第１の積が前記第２の積よりも大きい場合：前記無人機の動作の異常もしくは衝突や接触に起因した前記可搬物における異常であって、前記可搬物に負荷又は衝撃が作用した異常。Specifically, the data processing unit determines at least the following types of abnormalities (A) to (C).
(A) When the first product is greater than the second product: an abnormality in the operation of the unmanned aerial vehicle or an abnormality in the portable object due to collision or contact, and a load or Abnormality affected by impact.

（Ｂ）前記第２の積が前記第１の積よりも大きい場合：前記無人機の動作の異常もしくは衝突や接触に起因しない異常であって、前記可搬物自体に直接的に負荷又は衝撃が作用した異常。   (B) When the second product is larger than the first product: an abnormality in the operation of the unmanned aerial vehicle or an abnormality not caused by collision or contact, and a load or impact is directly applied to the portable object itself. Abnormalities that acted.

（Ｃ）前記第２の積が算出されるのに対し前記第１の積が算出されない場合：前記可搬物のリリース時における異常であって、前記可搬物の落下、もしくはセンサの故障。
第１の状態検出部の検出結果と第２の状態検出部の検出結果とを比較することで、上記（Ａ）〜（Ｃ）の異常の種類を判断でき、このように異常の種類を判断することで、可搬物の配送状況の良否の判断を容易にしかつ精度を向上させることができる。(C) When the second product is calculated but the first product is not calculated: an abnormality when the portable object is released, and the portable object falls or the sensor fails.
By comparing the detection result of the first state detection unit with the detection result of the second state detection unit, the types of the abnormalities (A) to (C) can be determined, and thus the type of the abnormality is determined. By doing so, it is possible to easily determine whether the delivery status of the portable object is good or not and to improve the accuracy.

また、前記データ処理部は、前記記憶部に記憶されたデータに基づき、前記第１の加速度が検出された第１のタイミングと、前記第２の加速度が検出された第２のタイミングとを比較し、前記可搬物に関する状態の異常の種類を判断しても良い。   Further, the data processing unit compares a first timing at which the first acceleration is detected with a second timing at which the second acceleration is detected, based on the data stored in the storage unit. Then, the type of the abnormal state of the portable object may be determined.

このような構成においても、可搬物に関する状態の変化が、無人機の状態の変化に起因した変化である（例えば無人機の挙動の変化に追随した変化であること）か、或いは可搬物に直接的に作用した負荷等に起因した変化であるか、を推定することが可能となる。そして、可搬物の配送状況の良否の判断を容易にしかつ精度を向上させることができる。   Also in such a configuration, the change in the state of the portable object is a change caused by a change in the state of the unmanned aerial vehicle (for example, a change following a change in the behavior of the unmanned aerial vehicle), or It is possible to estimate whether the change is caused by a load or the like directly acting on. Then, it is possible to easily determine whether or not the delivery status of the portable object is good and to improve the accuracy.

また、本開示の配送状況検知装置では、前記記憶部に記憶させるデータを暗号化する暗号化部を備え、前記記憶部は、前記暗号化部により暗号化されたデータを記憶するように構成されても良い。   Further, the delivery status detection device of the present disclosure includes an encryption unit that encrypts data to be stored in the storage unit, and the storage unit is configured to store the data encrypted by the encryption unit. May be.

これによれば、状態検出部による検出結果のデータが不正に改ざんされることなどを回避することができる。このため、状態検出部の検出結果のデータの信頼性を向上させることができ、ひいては配送状況の良否の判断の信頼性を向上させることができる。   According to this, it is possible to prevent the data of the detection result by the state detection unit from being tampered with. For this reason, the reliability of the data of the detection result of the state detection unit can be improved, and the reliability of the determination of the quality of the delivery status can be improved.

なお、暗号化されたデータについては、配送主や配送業者などとは異なる第三者が管理しても良い。この場合、データの信頼性をより向上させることができる。
また、本開示の一側面は、無人で可搬物を配送する無人機と、前記可搬物の配送状況を検知する配送状況検知装置であって前記可搬物に取り付けられて前記無人機と通信可能に構成される配送状況検知装置と、を備える、配送状況検知システムである。It should be noted that the encrypted data may be managed by a third party different from the delivery owner or delivery company. In this case, data reliability can be further improved.
Further, one aspect of the present disclosure is an unmanned device that delivers unloadable portable items, and a delivery status detection device that detects a delivery status of the transportable items, the unattended device being attached to the transportable items. And a delivery status detection device configured to be communicable.

当該配送状況検知システムにおいて、前記配送状況検知装置は、外部機器と通信するための通信部と、前記可搬物の状態及び前記可搬物の周囲環境の少なくとも一方を検出する状態検出部と、前記状態検出部の検出結果のデータを、検出時刻の情報とともに記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されたデータを処理するデータ処理部と、を備える。   In the delivery status detection system, the delivery status detection device, a communication unit for communicating with an external device, a state detection unit that detects at least one of the state of the portable object and the surrounding environment of the portable object, The storage device includes a storage unit that stores data of a detection result of the state detection unit together with information of a detection time, and a data processing unit that processes data stored in the storage unit.

前記データ処理部は、前記記憶部に記憶されたデータについて、単位時間あたりの変化量を算出する変化量算出部と、前記変化量算出部により算出される前記変化量を示すデータを前記通信部を介して前記外部機器に送信する送信部と、を備える、
この配送状況検知システムによれば、上述したような効果を得ることができる。The data processing unit, for the data stored in the storage unit, a change amount calculation unit that calculates a change amount per unit time, and data indicating the change amount calculated by the change amount calculation unit, the communication unit And a transmission unit for transmitting to the external device via
According to this delivery status detection system, the above-described effects can be obtained.

また、本開示の一側面は、上述の配送状況検知システムに用いられる無人機であっても良い。   Further, one aspect of the present disclosure may be an unmanned aerial vehicle used in the above-described delivery status detection system.

無人機による可搬物の配送例を示す図である。It is a figure which shows the example of delivery of the portable thing by an unmanned machine. 無人機のシステム構成を示す図である。It is a figure showing the system configuration of an unmanned aerial vehicle. 本実施形態の配送状況検知装置のシステム構成を示す図である。It is a figure showing the system configuration of the delivery situation detecting device of this embodiment. 配送状況検知装置のＣＰＵが実行するメイン処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the main process which CPU of a delivery situation detection apparatus performs. 配送状況検知装置のＣＰＵが実行するメイン処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the main process which CPU of a delivery situation detection apparatus performs. 配送状況検知装置のＣＰＵが実行するデータ処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the data processing which CPU of a delivery status detection apparatus performs. 配送状況検知装置のＣＰＵが実行するデータ処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the data processing which CPU of a delivery status detection apparatus performs. 配送状況検知装置のＣＰＵが実行するデータ処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the data processing which CPU of a delivery status detection apparatus performs. 配送状況検知装置のＣＰＵが実行するメイン処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the main process which CPU of a delivery situation detection apparatus performs. 配送状況検知装置のＣＰＵが実行するデータ処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the data processing which CPU of a delivery status detection apparatus performs.

４０・・・無人機、５０・・・可搬物、６０・・・ウインチユニット、６２・・・ドラム機構、６４・・・ワイヤ、６６・・・電磁フック、６８・・・リリース制御ユニット、１００・・・ロータユニット、１０２・・・モータ、１０４・・・ロータ、２００・・・フライトコントローラ、２０２・・・受信ユニット、２０４・・・慣性ユニット、２０６・・・電子スピードコントローラ、２０８・・・ジンバル装置、２１０・・・カメラ、２００ａ・・・カメラ制御ユニット、２０４ａ・・・ジャイロセンサ、２０４ｂ・・・加速度センサ、２０４ｃ・・・高度センサ、２０４ｄ・・・温度センサ、２０４e・・・湿度センサ 40 ... unmanned machine, 50 ... portable thing, 60 ... winch unit, 62 ... drum mechanism, 64 ... wire, 66 ... electromagnetic hook, 68 ... release control unit, 100: rotor unit, 102: motor, 104: rotor, 200: flight controller, 202: receiving unit, 204: inertia unit, 206: electronic speed controller, 208 ..Gimbal device, 210 ... Camera, 200a ... Camera control unit, 204a ... Gyro sensor, 204b ... Acceleration sensor, 204c ... Altitude sensor, 204d ... Temperature sensor, 204e ...・ Humidity sensor

以下、本開示の一実施形態について、図面とともに説明する。
［第１実施形態］
ここでは、マルチコプター等の無人航空機にて可搬物を配送する場合について説明する。図１に示す無人機４０は、複数のロータユニット１００を有するマルチコプターである。無人機４０は、自動プログラム又は遠隔操作により無人で航行し、可搬物５０を配送する。Hereinafter, an embodiment of the present disclosure will be described with reference to the drawings.
[First Embodiment]
Here, a case will be described in which portable items are delivered by an unmanned aerial vehicle such as a multicopter. An unmanned aerial vehicle 40 shown in FIG. 1 is a multicopter having a plurality of rotor units 100. The unmanned aerial vehicle 40 travels unmanned by an automatic program or remote control, and delivers the portable object 50.

無人機４０には、ウインチユニット６０が設けられている。ウインチユニット６０は、可搬物５０を吊り下げるためのワイヤ６４及び電磁フック６６と、ワイヤ６４を引き出し及び巻き取るためのドラム機構６２とを有する。   The unmanned vehicle 40 is provided with a winch unit 60. The winch unit 60 includes a wire 64 and an electromagnetic hook 66 for suspending the portable object 50, and a drum mechanism 62 for pulling out and winding the wire 64.

ウインチユニット６０は、電磁フック６６の動作（具体的には、電磁フック６６の開動作）を制御するリリース制御ユニット６８を備えている。無人機４０は、配達ポイントに到達すると、リリース制御ユニット６８を制御して、電磁フック６６を開放する。これにより、電磁フック６６により吊り下げられていた可搬物５０がリリースされる。   The winch unit 60 includes a release control unit 68 that controls the operation of the electromagnetic hook 66 (specifically, the opening operation of the electromagnetic hook 66). When the drone 40 reaches the delivery point, it controls the release control unit 68 to open the electromagnetic hook 66. Thereby, the portable object 50 suspended by the electromagnetic hook 66 is released.

ロータユニット１００は、モータ１０２と、モータ１０２の回転軸に取り付けられるロータ１０４と、を有する。モータ１０２の回転駆動に伴いロータ１０４が回転し、揚力が発生する。これにより、無人機４０は飛行が可能となる。   The rotor unit 100 includes a motor 102 and a rotor 104 attached to a rotation shaft of the motor 102. The rotor 104 rotates with the rotation of the motor 102, and a lift is generated. Thereby, the unmanned aerial vehicle 40 can fly.

図２に無人機４０のシステム構成を示す。
無人機４０は、フライトコントローラ（以下、ＦＣ：Ｆｌｉｇｈｔ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２００と、受信ユニット２０２と、慣性ユニット（以下、ＩＭＵ：Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）２０４と、電子スピードコントローラ（以下、ＥＳＣ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｐｅｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２０６と、前述のモータ１０２と、を有する。FIG. 2 shows a system configuration of the unmanned aerial vehicle 40.
The unmanned aerial vehicle 40 includes a flight controller (hereinafter, referred to as FC: Flight Controller) 200, a receiving unit 202, an inertial unit (hereinafter, referred to as IMU: Initial Measurement Unit) 204, and an electronic speed controller (hereinafter, referred to as ESC: Electronic Speed Controller) 206. And the motor 102 described above.

ＦＣ２００は、無人機４０の飛行制御を司るコントローラであり、図示は省略するが周知のＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等を備える。
また、ＦＣ２００は、カメラ制御ユニット２００ａを備える。カメラ制御ユニット２００ａは、ジンバル装置２０８及びカメラ２１０を制御する。カメラ２１０は、一例ではＣＣＤカメラであり、外部を撮像するために設けられる。ジンバル装置２０８は、機械式ジャイロ装置であって、カメラ２１０を保持しそのカメラ２１０の姿勢を所望の姿勢に維持する。The FC 200 is a controller that controls the flight of the unmanned aerial vehicle 40, and includes a well-known CPU, ROM, RAM, and the like, although not shown.
The FC 200 includes a camera control unit 200a. The camera control unit 200a controls the gimbal device 208 and the camera 210. The camera 210 is, for example, a CCD camera, and is provided for capturing an image of the outside. The gimbal device 208 is a mechanical gyro device that holds the camera 210 and maintains the camera 210 in a desired posture.

受信ユニット２０２は、無人機４０を遠隔から制御するための操縦装置（図示省略）から送信される信号を受信する装置である。受信ユニット２０２には、操縦装置からの信号を受信するためのアンテナが内蔵されている。操縦装置から送信されて受信ユニット２０２により受信された信号は、ＦＣ２００に入力される。   The receiving unit 202 is a device that receives a signal transmitted from a control device (not shown) for remotely controlling the drone 40. The receiving unit 202 has a built-in antenna for receiving a signal from the control device. The signal transmitted from the control device and received by the receiving unit 202 is input to the FC 200.

ＩＭＵ２０４は、ジャイロセンサ２０４ａと、加速度センサ２０４ｂと、高度センサ２０４ｃと、温度センサ２０４ｄと、湿度センサ２０４eと、を備え、各センサにて取得したデータをＦＣ２００に送信する。   The IMU 204 includes a gyro sensor 204a, an acceleration sensor 204b, an altitude sensor 204c, a temperature sensor 204d, and a humidity sensor 204e, and transmits data acquired by each sensor to the FC 200.

ジャイロセンサ２０４ａは、角度の変化量（換言すれば、無人機４０の傾きの変化量）を検出するセンサである。ジャイロセンサ２０４ａは、３軸ジャイロであり、ジャイロセンサ２０４ａにより、ロール軸、ピッチ軸、ヨー軸のそれぞれの方向に対して傾きの変化量が検出される。   The gyro sensor 204a is a sensor that detects a change in angle (in other words, a change in inclination of the drone 40). The gyro sensor 204a is a three-axis gyro, and the gyro sensor 204a detects an amount of change in inclination with respect to each of the roll axis, the pitch axis, and the yaw axis.

加速度センサ２０４ｂは、無人機４０の加速度を検出するセンサである。加速度センサ２０４ｂは、ＸＹＺ軸の３方向の加速度を検出する３軸加速度センサである。
高度センサ２０４ｃは、具体的には気圧を検知し、検知した気圧に基づき高度検出を行う。The acceleration sensor 204b is a sensor that detects the acceleration of the drone 40. The acceleration sensor 204b is a three-axis acceleration sensor that detects acceleration in three directions of XYZ axes.
The altitude sensor 204c specifically detects the atmospheric pressure and performs altitude detection based on the detected atmospheric pressure.

温度センサ２０４ｄは、周囲の温度（大気温度）を検出するセンサである。
湿度センサ２０４ｅは、周囲の湿度を検出するセンサである。
ＥＳＣ２０６は、モータ１０２の回転速度（回転数）を制御するコントローラである。The temperature sensor 204d is a sensor that detects an ambient temperature (atmospheric temperature).
The humidity sensor 204e is a sensor that detects ambient humidity.
The ESC 206 is a controller that controls the rotation speed (number of rotations) of the motor 102.

モータ１０２は、Ｕ相、Ｖ相、Ｗ相を有する３相ブラシレスＤＣモータであり、ＦＣ２００及びＥＳＣ２０６による制御により所望の回転数で回転する。
ＦＣ２００は、ＥＳＣ２０６を介して各モータ１０２の駆動を個別に制御することにより、無人機４０の姿勢制御等を行う。無人機４０は、各モータ１０２の回転数が個別に制御されることによって、自在に飛行（移動）が可能となっている。The motor 102 is a three-phase brushless DC motor having a U-phase, a V-phase, and a W-phase, and rotates at a desired rotation speed under the control of the FC 200 and the ESC 206.
The FC 200 controls the attitude of the unmanned aerial vehicle 40 and the like by individually controlling the driving of each motor 102 via the ESC 206. The unmanned aerial vehicle 40 can freely fly (move) by controlling the number of rotations of each motor 102 individually.

図１を参照し、配送状況検知装置１０は、無人機４０によって配送される可搬物５０に取り付けられる。可搬物５０は、図１に示す一例では無人機４０により吊り下げられて配送される。   Referring to FIG. 1, delivery status detection device 10 is attached to portable object 50 delivered by unmanned aerial vehicle 40. In the example shown in FIG. 1, the portable object 50 is suspended and delivered by the unmanned machine 40.

無人機４０としては、可搬物５０を吊り下げて配送するタイプの機器だけではなく、可搬物５０を密着するように保持するタイプの機器や、可搬物５０を収容する収容空間を有しその収容空間に可搬物５０を収容して配送するタイプの機器でも良い。   The unmanned aerial vehicle 40 includes not only a device for suspending and delivering the portable object 50, but also a device for holding the portable object 50 in close contact, and a storage space for accommodating the portable object 50. Alternatively, a device of a type in which the portable object 50 is stored and delivered in the storage space may be used.

図３に示すように、配送状況検知装置１０は、ＣＰＵ１１と、ＲＯＭ１２と、ＲＡＭ１３と、メモリ１４と、無線通信部１５と、クロック１６と、表示部１７と、電源部１８と、起動スイッチ１９と、センサユニット２０とを備える。   As shown in FIG. 3, the delivery status detection device 10 includes a CPU 11, a ROM 12, a RAM 13, a memory 14, a wireless communication unit 15, a clock 16, a display unit 17, a power supply unit 18, a start switch 19 And a sensor unit 20.

ＣＰＵ１１は周知の演算処理装置であり、ＲＯＭ１２に記憶されたプログラムに基づき各種処理を実行する。
ＲＯＭ１２は、ＣＰＵ１１が実行するプログラムを記憶する不揮発性メモリである。The CPU 11 is a well-known arithmetic processing unit, and executes various processes based on a program stored in the ROM 12.
The ROM 12 is a non-volatile memory that stores a program executed by the CPU 11.

ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１の演算のデータ等が一時的に記憶される揮発性メモリである。
メモリ１４は、ＣＰＵ１１の処理結果等のデータを記憶しておくための不揮発性メモリである。また、メモリ１４は、センサユニット２０による検出結果のデータも記憶する。配送状況検知装置１０には固有のＩＤが割り当てられており、メモリ１４には、センサユニット２０による検出結果のデータがその固有のＩＤと対応付けて記憶される。The RAM 13 is a volatile memory in which data of the operation of the CPU 11 and the like are temporarily stored.
The memory 14 is a non-volatile memory for storing data such as processing results of the CPU 11. The memory 14 also stores the data of the detection result by the sensor unit 20. The delivery status detection device 10 is assigned a unique ID, and the memory 14 stores data of a detection result by the sensor unit 20 in association with the unique ID.

無線通信部１５は、外部機器と無線通信するためのユニットである。配送状況検知装置１０は、例えば、無線通信部１５を介して無人機４０や図示しないサーバとの間で無線通信を行うことが可能である。   The wireless communication unit 15 is a unit for performing wireless communication with an external device. The delivery status detection device 10 can perform wireless communication with the unmanned device 40 or a server (not shown) via the wireless communication unit 15, for example.

クロック１６は、計時のためのユニットである。クロック１６により、時刻及び時間（期間）を計時可能である。クロック１６は、センサユニット２０と同期しており、センサユニット２０の検出結果のデータに対し、検出の時刻及び時間のデータが関連付けられる。   The clock 16 is a unit for measuring time. The clock 16 can measure the time and time (period). The clock 16 is synchronized with the sensor unit 20, and the data of the detection result of the sensor unit 20 is associated with the data of the detection time and time.

表示部１７は、一例ではＬＥＤを含み、配送状況検知装置１０の動作状態をＬＥＤを介して通知する。具体的には、配送状況検知装置１０について、正常状態、エラー状態等の状態を通知する。例えば、表示部１７は、正常状態であれば緑色にて点灯し、エラー状態であれば赤色にて点灯しても良い。また、表示部１７は点滅しても良い。なお、表示部１７の構成は必須ではなく、設けないこととしても良い。また、配送状況検知装置１０の動作状態を通知する方法として、表示部１７の点灯又は点滅等による通知に代えて、音声にて通知する方法を採用しても良い。   The display unit 17 includes an LED in one example, and notifies the operating state of the delivery status detection device 10 via the LED. Specifically, the delivery status detection device 10 is notified of a status such as a normal status or an error status. For example, the display unit 17 may be lit in green when in a normal state, and may be lit in red in an error state. The display unit 17 may blink. The configuration of the display unit 17 is not essential, and may not be provided. Further, as a method of notifying the operation state of the delivery status detection device 10, a method of notifying by lighting or blinking of the display unit 17 may be employed instead of notifying by sound.

電源部１８は、配送状況検知装置１０の各ユニットに動作電力を供給するユニットである。
起動スイッチ１９は、配送状況検知装置１０を起動させるためのスイッチである。起動スイッチ１９が所定時間の間押下されると（長押しされると）、配送状況検知装置１０が起動する。また、配送状況検知装置１０が起動した状態で、起動スイッチ１９が所定時間の間押下されると（長押しされると）、配送状況検知装置１０は待機状態（スリープ状態）に移行する。The power supply unit 18 is a unit that supplies operating power to each unit of the delivery status detection device 10.
The activation switch 19 is a switch for activating the delivery status detection device 10. When the start switch 19 is pressed for a predetermined time (when the switch is long-pressed), the delivery status detection device 10 starts. Further, when the start switch 19 is pressed for a predetermined time (long press) while the delivery status detection device 10 is activated, the delivery status detection device 10 shifts to a standby state (sleep state).

センサユニット２０は、後述する各種のセンサを備え、各種のセンサにより、可搬物５０の状態、又は可搬物５０の周囲環境の状態（状況）を検出する。センサユニット２０は、具体的には、加速度センサ２１、角速度センサ２２、圧力センサ２３、高度センサ２４、温度センサ２５、及び湿度センサ２６、を備える。   The sensor unit 20 includes various sensors described below, and detects the state of the portable object 50 or the state (situation) of the surrounding environment of the portable object 50 using the various sensors. Specifically, the sensor unit 20 includes an acceleration sensor 21, an angular velocity sensor 22, a pressure sensor 23, an altitude sensor 24, a temperature sensor 25, and a humidity sensor 26.

ここでは、センサユニット２０が上記のセンサ２１〜２６の全てを備えている例について説明するが、センサユニット２０としては、センサ２１〜２６の全てではなく、センサ２１〜２６のうちの少なくとも何れかを備えている構成を有しても良い。換言すれば、センサユニット２０は、センサ２１〜２６の組み合わせにて構成されても良い。また、より具体的には、センサユニット２０は、加速度センサ２１及び／又は角速度センサ２２を必須のセンサとして備えることが好ましい。この場合、その他のセンサについては任意で備えていれば良い。   Here, an example in which the sensor unit 20 includes all of the above sensors 21 to 26 will be described. However, as the sensor unit 20, not all of the sensors 21 to 26, but at least one of the sensors 21 to 26. May be provided. In other words, the sensor unit 20 may be configured by a combination of the sensors 21 to 26. More specifically, the sensor unit 20 preferably includes the acceleration sensor 21 and / or the angular velocity sensor 22 as essential sensors. In this case, the other sensors may be arbitrarily provided.

加速度センサ２１は、加速度を検出するセンサである。配送状況検知装置１０が可搬物５０に取り付けられた状態では、加速度センサ２１によりその可搬物５０における加速度が検出される。加速度センサ２１は、ＸＹＺ軸の３方向の加速度を検出する３軸加速度センサであっても良い。   The acceleration sensor 21 is a sensor that detects acceleration. When the delivery status detection device 10 is attached to the portable object 50, the acceleration of the portable object 50 is detected by the acceleration sensor 21. The acceleration sensor 21 may be a three-axis acceleration sensor that detects acceleration in three directions of XYZ axes.

角速度センサ２２は、いわゆるジャイロセンサであり、角度の変化量を検出するセンサである。配送状況検知装置１０が可搬物５０に取り付けられた状態では、角速度センサ２２によりその可搬物５０の角度の変化量（傾きの変化量）が検出される。角速度センサ２２は、ロール軸、ピッチ軸、ヨー軸のそれぞれの方向に対して傾きの変化量を検出する３軸ジャイロであっても良い。   The angular velocity sensor 22 is a so-called gyro sensor, and is a sensor that detects an amount of change in angle. When the delivery status detection device 10 is attached to the portable object 50, the angular velocity sensor 22 detects the amount of change in the angle of the portable object 50 (the amount of change in the inclination). The angular velocity sensor 22 may be a three-axis gyro that detects the amount of change in the inclination with respect to each of the roll axis, the pitch axis, and the yaw axis.

圧力センサ２３は、素子に作用した圧力の大きさを検出するセンサである。圧力センサ２３は、好ましくは、可搬物５０において複数個所に設けられる。例えば、可搬物５０が直方体の箱などである場合、その箱の隅（一例では８箇所）にそれぞれ設けられても良い。   The pressure sensor 23 is a sensor that detects the magnitude of the pressure applied to the element. The pressure sensors 23 are preferably provided at a plurality of locations on the portable object 50. For example, when the portable object 50 is a rectangular parallelepiped box or the like, it may be provided at each corner (in one example, eight places) of the box.

高度センサ２４は、具体的には気圧を検知し、検知した気圧に基づき高度検出を行う。
温度センサ２５は、周囲の温度を検出するセンサである。
湿度センサ２６は、周囲の湿度を検出するセンサである。The altitude sensor 24 specifically detects the atmospheric pressure, and performs altitude detection based on the detected atmospheric pressure.
The temperature sensor 25 is a sensor that detects an ambient temperature.
The humidity sensor 26 is a sensor that detects ambient humidity.

図４は、配送状況検知装置１０のＣＰＵ１１が実行するメイン処理の流れを表すフローチャートである。該メイン処理は、起動スイッチ１９が操作（押下）されて配送状況検知装置１０が起動すると実行される。   FIG. 4 is a flowchart illustrating a flow of a main process executed by the CPU 11 of the delivery status detection device 10. The main process is executed when the start switch 19 is operated (pressed) and the delivery status detecting device 10 is started.

ＣＰＵ１１は、まず、Ｓ１００にて、初期化を実行する。具体的には、各部の動作確認、異常の有無確認、センサユニット２０との同期処理、外部機器との通信の確立処理、などの処理を行う。   First, in S100, the CPU 11 executes initialization. Specifically, it performs processing such as operation confirmation of each unit, confirmation of presence / absence of abnormality, synchronization processing with the sensor unit 20, and establishment processing of communication with an external device.

次に、Ｓ１１０に移行し、初期化が正常に完了したか否かを判定する。
初期化が完了していないと判定すると（Ｓ１１０：ＮＯ）、Ｓ１７０に移行し、継続して初期化を行うか否かを判定する。ここでは、Ｓ１００の処理の実行回数（反復回数）、Ｓ１００の処理に要した時間、などに基づき、初期化できない異常が生じていると判断できるような場合には初期化処理を継続しないと判定し（Ｓ１７０：ＮＯ）、Ｓ１８０に移行してエラー表示を行う。具体的には、表示部１７を赤色にて点灯（又は点滅）させて、初期化が失敗した旨の通知を行う。Next, the process proceeds to S110, and it is determined whether or not the initialization has been completed normally.
If it is determined that the initialization has not been completed (S110: NO), the process proceeds to S170, and it is determined whether or not to continue the initialization. Here, when it can be determined that an abnormality that cannot be initialized has occurred based on the number of times (the number of repetitions) of the processing of S100, the time required for the processing of S100, and the like, it is determined that the initialization processing is not continued. Then (S170: NO), the process proceeds to S180 and an error is displayed. Specifically, the display unit 17 is turned on (or blinks) in red to notify that the initialization has failed.

一方、Ｓ１７０にて初期化を継続すると判定すると（Ｓ１７０：ＹＥＳ）、Ｓ１００の処理に戻る。即ち、再度初期化処理を実行する。
Ｓ１１０にて初期化が完了したと判定すると（Ｓ１１０：ＹＥＳ）、Ｓ１２０に移行し、正常表示を行う。具体的には、表示部１７を緑色にて点灯（又は点滅）させて、初期化が正常に終了した旨の通知を行う。On the other hand, if it is determined in S170 that initialization is to be continued (S170: YES), the process returns to S100. That is, the initialization process is performed again.
If it is determined in S110 that the initialization has been completed (S110: YES), the process proceeds to S120, and a normal display is performed. Specifically, the display unit 17 is lit (or flashes) in green to notify that initialization has been completed normally.

次に、Ｓ１３０に移行し、センサユニット２０から、検出結果のデータ（以下、センサデータとも称する）を取得する。具体的には、各センサ２１〜２６のセンサデータを取得する。   Next, the process proceeds to S130, and data of a detection result (hereinafter, also referred to as sensor data) is acquired from the sensor unit 20. Specifically, sensor data of each of the sensors 21 to 26 is obtained.

次に、Ｓ１４０に移行し、Ｓ１３０にて取得したセンサデータに基づくデータ処理を行う。データ処理の詳細については後述する。
次に、Ｓ１５０に移行し、起動スイッチ１９が押下されて配送状況検知装置１０の動作がオフされたか否かを判定する。起動スイッチ１９が押下されていない（オフされていない）と判定すると（Ｓ１５０：ＮＯ）、Ｓ１３０，Ｓ１４０の処理を継続して実行する。一方、起動スイッチ１９が押下された（オフされた）と判定すると（Ｓ１５０：ＹＥＳ）、Ｓ１６０に移行し、スリープ処理を実行する。スリープ処理は、配送状況検知装置１０の主動作を停止させて配送状況検知装置１０の状態をスリープ状態に移行させる処理である。Next, the process proceeds to S140, and performs data processing based on the sensor data acquired in S130. Details of the data processing will be described later.
Next, the processing shifts to S150, and it is determined whether or not the activation switch 19 is pressed and the operation of the delivery status detecting device 10 is turned off. If it is determined that the start switch 19 has not been pressed (not turned off) (S150: NO), the processes of S130 and S140 are continuously executed. On the other hand, if it is determined that the activation switch 19 has been pressed (turned off) (S150: YES), the process proceeds to S160, and a sleep process is executed. The sleep process is a process of stopping the main operation of the delivery status detection device 10 and shifting the state of the delivery status detection device 10 to the sleep state.

次に、Ｓ１４０のデータ処理について説明する。
図５は、Ｓ１４０のデータ処理の一例を示すフローチャートである。
図５の処理では、まず、Ｓ２００において、図４のＳ１３０の処理で取得したセンサデータをメモリ１４に記憶させる処理を行う。この記憶処理では、センサユニット２０から得られるセンサデータを順次メモリ１４に記憶させる。具体的には、センサユニット２０から得られるセンサデータを時系列でメモリ１４に記憶させる。Next, the data processing of S140 will be described.
FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of the data processing in S140.
In the process of FIG. 5, first, in S200, a process of storing the sensor data acquired in the process of S130 in FIG. In this storage processing, the sensor data obtained from the sensor unit 20 is sequentially stored in the memory 14. Specifically, sensor data obtained from the sensor unit 20 is stored in the memory 14 in time series.

センサユニット２０とクロック１６とは同期しており、センサデータには、検出時刻及び／又は検出時間のデータが関連付けられる。具体的には、センサデータには、センサによる検出時刻を示す時刻データ及び／又はセンサによる検出の時間（期間）を示す時間データが付随している。   The sensor unit 20 and the clock 16 are synchronized, and data of the detection time and / or the detection time is associated with the sensor data. Specifically, the sensor data is accompanied by time data indicating the time detected by the sensor and / or time data indicating the time (period) of detection by the sensor.

また、ＣＰＵ１１は、センサデータをメモリ１４に記憶させる際にそのセンサデータを暗号化して記憶させる。つまり、ＣＰＵ１は、センサデータを暗号化する暗号化処理を実行する。暗号化処理については、周知の処理を適用することができる。   When storing the sensor data in the memory 14, the CPU 11 encrypts and stores the sensor data. That is, the CPU 1 executes an encryption process for encrypting the sensor data. A well-known process can be applied to the encryption process.

次に、Ｓ２１０に移行し、メモリ１４に時系列で記憶したセンサデータを無線通信部１５を介して外部機器に送信する。外部機器としては、図示は省略するがネットワークに接続されたサーバである。外部機器への送信はリアルタイムで行われる。つまり、メモリ１４に記憶されるとともに、外部機器への送信も合わせて実行される。なお、何らかの原因で通信ができない状況が発生した場合、その通信できなかった状況中に検出されたセンサデータについては、その後通信が可能となったタイミングで送信される。通信が復旧しない場合には、事後的に、メモリ１４からセンサデータを読み出して取得することができる。   Next, the process proceeds to S210, where the sensor data stored in the memory 14 in time series is transmitted to the external device via the wireless communication unit 15. Although not shown, the external device is a server connected to a network. The transmission to the external device is performed in real time. That is, the data is stored in the memory 14 and transmitted to an external device. When a situation occurs in which communication cannot be performed for some reason, sensor data detected during the situation in which communication cannot be performed is transmitted at a timing at which communication becomes possible thereafter. If the communication is not restored, the sensor data can be read and acquired from the memory 14 afterwards.

次に、Ｓ２２０に移行し、メモリ１４に時系列で記憶したセンサデータに基づき、各センサ２１〜２６により検出されるデータ（物理量）のそれぞれについて、単位時間あたりの変化量（図５ではΔＤと記載）を算出する。   Next, the process proceeds to S220, and based on the sensor data stored in the memory 14 in chronological order, for each of the data (physical quantities) detected by each of the sensors 21 to 26, the amount of change per unit time (ΔD and Described).

次に、Ｓ２３０に移行し、Ｓ２２０にて算出した単位時間あたりの変化量のデータΔＤをメモリ１４に記憶させる。
その後、Ｓ２４０に移行し、Ｓ２２０にて算出してＳ２３０にてメモリ１４に記憶した変化量のデータΔＤを、無線通信部１５を介して外部機器に送信する。外部機器への送信はリアルタイムで行われる。つまり、メモリ１４に記憶されるとともに、外部機器への送信も合わせて実行される。そしてその後、当該処理を終了する。この図５の処理は、図４のＳ１５０にて起動スイッチ１９が押下されて配送状況検知装置１０の動作がオフされたと判定されない限り継続して実行されることとなる。Next, the process proceeds to S230, and the data ΔD of the amount of change per unit time calculated in S220 is stored in the memory 14.
Then, the process proceeds to S240, and the data ΔD calculated in S220 and stored in the memory 14 in S230 is transmitted to the external device via the wireless communication unit 15. The transmission to the external device is performed in real time. That is, the data is stored in the memory 14 and transmitted to an external device. After that, the process ends. The process in FIG. 5 is continuously executed unless it is determined in S150 in FIG. 4 that the activation switch 19 is pressed and the operation of the delivery status detecting device 10 is turned off.

次に、図６の処理について説明する。図６は、Ｓ１４０のデータ処理の一例として実行される処理を示すフローチャートである。図６の処理は、配送状況検知装置１０のＣＰＵ１１にて、図５の処理と並行して実行され得る。図６Ｂの処理は、無人機４０にて実行される処理を示すフローチャートである。   Next, the processing of FIG. 6 will be described. FIG. 6 is a flowchart illustrating a process executed as an example of the data process in S140. The processing in FIG. 6 can be executed by the CPU 11 of the delivery status detecting device 10 in parallel with the processing in FIG. The process of FIG. 6B is a flowchart showing a process executed by the drone 40.

図６の処理では、まず、Ｓ３００にて、図４のＳ１３０にて取得したセンサデータに基づき、可搬物５０の高度ｈが所定の高度ｈ１より大きいか否かを判定する。この判定の処理は、高度センサ２４のセンサデータに基づき行われる。In the process of FIG. 6, first, at S300, based on the sensor data obtained in step S130 in FIG. 4, determines the altitude h of the portable object 50 is whether or not a predetermined larger altitude h 1. This determination process is performed based on the sensor data of the altitude sensor 24.

Ｓ３００の処理の趣旨は、可搬物５０の高度ｈが変化して、所定の高度ｈ１より大きくなったか否か（可搬物５０が高度ｈ１より高い位置に移動したか否か）を判定する趣旨である。さらに、可搬物５０の高度ｈが高度ｈ１より大きくなったことに基づき、可搬物５０の配送が開始されたことを判断する趣旨である。Spirit of the process of S300, the determination altitude h is changed in portable objects 50, whether greater than a predetermined altitude h 1 a (whether portable object 50 is moved to above the altitude h1 position) The purpose is to do. Furthermore, based on the fact that the height h of the portable object 50 has become greater than the altitude h1, it is intended to determine that the delivery of the portable object 50 has been started.

可搬物５０の高度ｈが所定の高度ｈ１より大きくないと判定すると（Ｓ３００：ＮＯ）、一旦当該処理を終了する。図６の処理は、図５の処理と同様、図４のＳ１５０にて起動スイッチ１９が押下されて配送状況検知装置１０の動作がオフされたと判定されない限り継続して実行され、Ｓ３００：ＮＯの場合、その後再びＳ３００の処理が開始されることとなる。If it is determined that the altitude h of the portable object 50 is not greater than the predetermined height h 1 (S300: NO), once the process is terminated. The process of FIG. 6 is continuously executed as in the process of FIG. 5 unless it is determined in S150 of FIG. 4 that the activation switch 19 is pressed and the operation of the delivery status detecting device 10 is turned off. In this case, the process of S300 is started again thereafter.

可搬物５０の高度ｈが所定の高度ｈ１より大きいと判定すると（Ｓ３００：ＹＥＳ）、可搬物５０の配送が開始されたと判断してＳ３１０に移行し、無線通信部１５を介して撮像指令を無人機４０に送信する。この撮像指令は、無人機４０に搭載されるカメラ２１０による撮像を無人機４０に指示する指令である。より具体的には、カメラ２１０により可搬物５０を撮像させる指令である。For altitudes h of portable objects 50 determines that a predetermined larger altitude h 1 (S300: YES), the process proceeds to S310 it is determined that the delivery of portable objects 50 is started, the imaging through the wireless communication section 15 The command is transmitted to the drone 40. This imaging command is a command for instructing the drone 40 to perform imaging with the camera 210 mounted on the drone 40. More specifically, the instruction is an instruction to cause the camera 210 to image the portable object 50.

無人機４０は、配送状況検知装置１０より撮像指令を受信すると、カメラ２１０にて可搬物５０の全体（外観）を無人機４０側から撮像する。無人機４０は、カメラ２１０による撮像を完了すると、撮像を完了した旨の応答を配送状況検知装置１０に返信する。   When the drone 40 receives the imaging command from the delivery status detection device 10, the camera 210 images the whole (appearance) of the portable object 50 from the drone 40 side. When the unmanned aerial vehicle 40 completes the imaging by the camera 210, it returns a response to the effect that the imaging has been completed to the delivery status detection device 10.

無人機４０にて実行される処理についてより具体的に説明する。
無人機４０は、まず、配送状況検知装置１０との無線通信が可能か否かを判定する。ここで、配送状況検知装置１０は、前述のように、起動するとＳ１００の初期化処理において通信の確立処理を行う。この際、配送状況検知装置１０は、所定のペアリング信号を送信し、無人機４０は、そのペアリング信号を受信すると、認証を行って認証が正常完了したならば、配送状況検知装置１０との無線通信を確立させる。The processing executed by the unmanned aerial vehicle 40 will be described more specifically.
The drone 40 first determines whether wireless communication with the delivery status detection device 10 is possible. Here, as described above, when the delivery status detection device 10 is activated, it performs the communication establishment process in the initialization process of S100. At this time, the delivery status detection device 10 transmits a predetermined pairing signal, and the drone 40 receives the pairing signal. Establish wireless communication.

また、無人機４０は、配送状況検知装置１０から送信される前述の撮像指令を受信したか否かを判定する。換言すれば、撮像指令の受信の有無を監視する。さらに具体的には、撮像指令を受信したか否かを定期的に判断し、受信していないと判断したならば、継続して、定期的に判断を行う。   Further, the unmanned aerial vehicle 40 determines whether or not the above-described imaging command transmitted from the delivery status detection device 10 has been received. In other words, it monitors whether or not the imaging command has been received. More specifically, it is periodically determined whether or not an imaging command has been received. If it is determined that the imaging command has not been received, the determination is continuously and periodically performed.

一方、撮像指令を受信したと判断すると、撮像処理を行う。具体的には、ジンバル装置２０８及びカメラ２１０（図２参照）の動作を制御し、カメラ２１０にて、無人機４０に吊り下げられている可搬物５０（図１参照）を撮像する。   On the other hand, when it is determined that the imaging command has been received, an imaging process is performed. Specifically, the operation of the gimbal device 208 and the camera 210 (see FIG. 2) is controlled, and the camera 210 captures an image of the portable object 50 (see FIG. 1) suspended from the drone 40.

そして、撮像を完了すると、撮像を完了した旨の応答を配送状況検知装置１０に返信する。
図６の処理に戻り、配送状況検知装置１０は、Ｓ３１０に続くＳ３２０の処理にて、無人機４０から送信されてくる完了応答（撮像を完了した旨の応答）を受信したか否かを判定し、受信していないと判定すると（Ｓ３２０：ＮＯ）、Ｓ３１０に戻り改めて撮像指令を無人機４０に送信する。Then, when the imaging is completed, a response indicating that the imaging is completed is returned to the delivery status detection device 10.
Returning to the processing of FIG. 6, the delivery status detection device 10 determines whether or not a completion response (a response indicating that imaging has been completed) transmitted from the drone 40 has been received in the processing of S320 following S310. Then, if it is determined that it has not been received (S320: NO), the process returns to S310 and transmits an imaging command to the drone 40 again.

一方、配送状況検知装置１０は、完了応答を受信したと判定すると（Ｓ３２０：ＹＥＳ）、Ｓ３３０に移行する。
Ｓ３３０では、図４のＳ１３０にて取得したセンサデータに基づき、可搬物５０の高度ｈが所定の高度ｈ２以下か否かを判定する。具体的には、可搬物５０の高度ｈが変化して、所定の高度ｈ２以下となったか否かを判定する。この趣旨は、可搬物５０が所定の高度ｈから高度ｈ２以下となるまで移動したか否かを判定する趣旨であり、可搬物５０の高度ｈが高度ｈ２以下まで変化したことに基づき、可搬物５０の配送が終了段階にあると判断する趣旨である。On the other hand, when the delivery status detection device 10 determines that the completion response has been received (S320: YES), the process proceeds to S330.
In S330, based on the sensor data obtained in step S130 in FIG. 4, the altitude h of the portable object 50 determines whether or not a predetermined altitude h 2 below. Specifically, the altitude h is changed in portable objects 50, it determines whether or not a predetermined altitude h 2 below. To this effect, the portable object 50 is spirit determines whether to move until the altitude h 2 below the predetermined altitude h, to a high degree h of portable objects 50 is changed to an altitude h 2 below Based on this, it is determined that the delivery of the portable object 50 is in the end stage.

可搬物５０の高度ｈが所定の高度ｈ２以下でないと判定すると（Ｓ３３０：ＮＯ）、配送中であると判断して、継続して可搬物５０の高度ｈを監視する（Ｓ３３０の処理を継続して実行する）。If it is determined that the altitude h of the portable object 50 is not the predetermined altitude h 2 below (S330: NO), it is determined that the during shipping, processing for monitoring the altitude h of continued portable object 50 (S330 To continue).

可搬物５０の高度ｈが所定の高度ｈ２以下であると判定すると（Ｓ３３０：ＹＥＳ）、可搬物５０の配送が終了段階にあると判断してＳ３４０に移行し、無線通信部１５を介して撮像指令を無人機４０に送信する。For altitudes h of portable objects 50 is determined to be the predetermined altitude h 2 below (S330: YES), the process proceeds to S340 it is determined that the delivery of portable objects 50 is in the final stage, the radio communication section 15 An imaging command is transmitted to the unmanned aerial vehicle 40 via the camera.

無人機４０の動作（処理）については、前述した場合と同様である。
配送状況検知装置１０は、Ｓ３４０に続くＳ３５０の処理にて、無人機４０から送信されてくる完了応答（撮像を完了した旨の応答）を受信したか否かを判定し、受信していないと判定すると（Ｓ３５０：ＮＯ）、Ｓ３４０に戻り改めて撮像指令を無人機４０に送信する。The operation (processing) of the unmanned aerial vehicle 40 is the same as the case described above.
In the process of S350 following S340, the delivery status detection device 10 determines whether or not a completion response (a response indicating that the imaging has been completed) transmitted from the drone 40 has been received. If it is determined (S350: NO), the process returns to S340 and transmits an imaging command to the drone 40 again.

一方、配送状況検知装置１０は、完了応答を受信したと判定すると（Ｓ３５０：ＹＥＳ）、次にＳ３６０に移行し、撮像データの送信指令を無人機４０に送信する。
無人機４０は、撮像データの送信指令を配送状況検知装置１０より受信すると、撮像データを外部機器（サーバ）に送信する。配送状況検知装置１０は、送信指令の送信後、当該処理を終了する。On the other hand, if the delivery status detection device 10 determines that the completion response has been received (S350: YES), the process proceeds to S360, and transmits a transmission instruction of imaging data to the unmanned aerial vehicle 40.
Upon receiving the image data transmission command from the delivery status detection device 10, the unmanned aerial device 40 transmits the image data to an external device (server). After transmitting the transmission command, the delivery status detection device 10 ends the process.

無人機４０の処理についてより具体的に説明する。
無人機４０は、配送状況検知装置１０より送信指令を受信したか否かを定期的に判断する（即ち、受信の有無を監視する）。送信指令を受信していないと判断すると、継続して、送信指令の受信の有無を定期的に判断する。一方、送信指令を受信したと判断すると、撮像データを、外部機器（サーバ）に送信する。The processing of the drone 40 will be described more specifically.
The unmanned aerial vehicle 40 periodically determines whether or not a transmission command has been received from the delivery status detection device 10 (that is, monitors whether or not a reception has been performed). If it is determined that the transmission command has not been received, it is continuously determined whether or not the transmission command has been received. On the other hand, if it is determined that the transmission command has been received, the imaging data is transmitted to the external device (server).

次に、図７の処理について説明する。図７は、Ｓ１４０のデータ処理の一例として実行される処理を示すフローチャートである。図７の処理は、図５、図６の処理と並行して実行され得る。   Next, the processing of FIG. 7 will be described. FIG. 7 is a flowchart illustrating a process executed as an example of the data process of S140. The processing in FIG. 7 can be executed in parallel with the processing in FIGS.

図７の処理では、まず、Ｓ４００において、加速度センサ２１により検出される加速度α１が所定の閾値αｈより大きいか否かを判定する。
加速度α１が閾値αｈより大きくないと判定すると（Ｓ４００：ＮＯ）、一旦当該処理を終了する。図７の処理は、図５、図６の処理と同様、図４のＳ１５０にて起動スイッチ１９が押下されて配送状況検知装置１０の動作がオフされたと判定されない限り継続して実行され、Ｓ４００：ＮＯの場合、その後再びＳ４００の処理が開始されることとなる。In the processing of FIG. 7 first determines in S400, the acceleration alpha 1 which is detected by the acceleration sensor 21 whether or not larger than a predetermined threshold value alpha h.
If it is determined that the acceleration alpha 1 is not greater than the threshold value α h (S400: NO), once the process is terminated. The process in FIG. 7 is continuously executed as in the processes in FIGS. 5 and 6 unless it is determined in S150 in FIG. 4 that the activation switch 19 is pressed and the operation of the delivery status detecting device 10 is turned off. : If NO, then the process of S400 is started again.

加速度α１が閾値αｈより大きいと判定すると（Ｓ４００：ＹＥＳ）、Ｓ４１０に移行し、クロック１６を用いて計時を開始する。具体的には、加速度α１が閾値αｈより大きくなった時刻（タイミング）を検出するとともに、加速度α１が閾値αｈより大きい状態である時間（期間）を検出する。When the acceleration alpha 1 is determined to greater than the threshold value α h (S400: YES), the process proceeds to S410, starts counting using a clock 16. Specifically, detects the time at which the acceleration alpha 1 is larger than the threshold value alpha h (timing), the acceleration alpha 1 detects the threshold alpha h greater than the state for a period of time (period).

次に、Ｓ４２０に移行し、加速度α１が閾値αｈ以下か否か（加速度α１が閾値αｈ以下に低下したか否か）を判定する。加速度α１が閾値αｈ以下でないと判定すると（Ｓ４２０：ＮＯ）、加速度α１を継続して監視する。Then, the process proceeds to S420, determines whether or not the acceleration alpha 1 is the threshold alpha h or less (whether the acceleration alpha 1 falls below a threshold value alpha h). If it is determined that the acceleration alpha 1 is not less than the threshold value α h (S420: NO), continuously monitors the acceleration alpha 1.

加速度α１が閾値αｈ以下であると判定すると（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、Ｓ４３０に移行し、計時を終了する。計時の終了に際し、加速度α１が閾値αｈ以下となった時刻（タイミング）が検出される。また、Ｓ４１０で計時を開始してからＳ４３０計時を終了するまでの時間（期間）が検出される。これにより、加速度α１が閾値αｈより大きい状態であった期間Ｔが検出される。When the acceleration alpha 1 is determined to be equal to or less than the threshold value α h (S420: YES), the process proceeds to S430, and ends the time counting. Upon completion of counting, the time at which the acceleration alpha 1 is equal to or less than the threshold value alpha h (timing) is detected. Further, the time (period) from the start of the timing in S410 to the end of the timing in S430 is detected. Thus, the period T acceleration alpha 1 was threshold alpha h greater than condition is detected.

次に、Ｓ４４０に移行し、加速度α１と期間Ｔとの積を算出する。
次に、Ｓ４５０に移行し、加速度α１と期間Ｔとの積が所定の許容値Ｘより大きいか否かを判定する。この趣旨は、加速度α１と期間Ｔとの積を、可搬物５０に作用する負荷（衝撃）の大きさとして、可搬物５０に作用する負荷（衝撃）が所定の許容値Ｘより大きいか否かを判定する趣旨である。Then, the process proceeds to S440, calculates the product of the acceleration alpha 1 and period T.
Then, the process proceeds to S450, and determines the product of the acceleration alpha 1 and period T is or not larger than a predetermined permissible value X. This effect is the product of the acceleration alpha 1 and period T, as the magnitude of the load acting on the portable object 50 (impact) load (shock) is greater than a predetermined tolerance value X that acts on portable objects 50 This is the purpose of determining whether or not it is.

加速度α１と期間Ｔとの積が所定の許容値Ｘ以下であると判定すると（Ｓ４５０：ＮＯ）、Ｓ４６０に移行し、加速度α１と期間Ｔとの積のデータをメモリ１４に記憶させる。そしてその後、当該処理を終了する。If the product of the acceleration alpha 1 and period T is determined to be equal to or less than a predetermined allowable value X (S450: NO), the process proceeds to S460, and stores the data of the product of the acceleration alpha 1 and period T in the memory 14. After that, the process ends.

一方、Ｓ４５０にて加速度α１と期間Ｔとの積が所定の許容値Ｘより大きいと判定すると（Ｓ４５０：ＹＥＳ）、可搬物５０に作用した負荷（衝撃）が所定の許容値Ｘより大きいと判断してＳ４７０に移行し、配送状況に異常が生じた旨を外部機器（サーバ）に通知する。その後、当該処理を終了する。ところで、この通知の際、通知の処理に加えて、配送状況検知装置１０から無人機４０に信号を送信し、無人機４０におけるカメラ２１０にて周囲を撮像させるようにしても良い。On the other hand, when the product of the acceleration alpha 1 and period T at S450 is determined to a predetermined larger than the allowable value X (S450: YES), the load acting on the portable object 50 (impact) is greater than a predetermined permissible value X Then, the process shifts to S470 to notify the external device (server) that an abnormality has occurred in the delivery status. After that, the process ends. By the way, at the time of this notification, in addition to the notification processing, a signal may be transmitted from the delivery status detection device 10 to the unmanned aerial vehicle 40 so that the camera 210 of the unmanned aerial vehicle 40 captures an image of the surroundings.

図７の処理では、加速度センサ２１により検出される加速度α１に基づき配送状況の異常を判定する例について説明したが、各センサ２２〜２６についても基本的には同様の処理を適用し得る。以下、具体的に説明する。In the processing of FIG. 7, an example has been described determining the abnormality of the delivery status on the basis of the acceleration alpha 1 which is detected by the acceleration sensor 21 may apply the same processing is also basically for each sensor 22 to 26. Hereinafter, a specific description will be given.

・角速度センサ２２
角速度センサ２２により検出される角速度が所定の閾値より大きいか否かを判定し、所定の閾値より大きい場合、計時を開始する。その後、角速度が前記閾値以下になったか否かを判定し、閾値以下の場合、計時を終了する。これにより、可搬物５０の角速度が前記閾値より大きい状態であった期間を算出し、さらに、角速度と算出した期間との積を算出する。その積が予め規定された許容値より大きい場合、配送状況の異常と判定される。
・圧力センサ２３
圧力センサ２３により検出される圧力が所定の閾値より大きいか否かを判定し、所定の閾値より大きい場合、計時を開始する。その後、圧力が前記閾値以下になったか否かを判定し、閾値以下の場合、計時を終了する。これにより、可搬物５０に作用する圧力が前記閾値より大きい状態であった期間を算出し、さらに、圧力と算出した期間との積を算出する。その積が予め規定された許容値より大きい場合、配送状況の異常と判定される。
・高度センサ２４
無人機４０が飛行可能な高度範囲内においては、可搬物５０に作用する負荷は高度によっては大きくは変わらないため、高度センサ２４に関する限り、図７のフローチャートの処理の適用外としても良い。
・温度センサ２５
温度センサ２５により検出される温度が所定の閾値より大きいか否かを判定し、所定の閾値より大きい場合、計時を開始する。その後、温度が前記閾値以下になったか否かを判定し、閾値以下の場合、計時を終了する。これにより、可搬物５０の温度又は可搬物５０の周囲の温度が前記閾値より高い状態であった期間を算出し、さらに、温度と算出した期間との積を算出する。その積が予め規定された許容値より大きい場合、配送状況の異常と判定される。
・湿度センサ２６
湿度センサ２６により検出される湿度が所定の閾値より大きいか否かを判定し、所定の閾値より大きい場合、計時を開始する。その後、湿度が前記閾値以下になったか否かを判定し、閾値以下の場合、計時を終了する。これにより、可搬物５０の周囲の湿度が前記閾値より高い状態であった期間を算出し、さらに、湿度と算出した期間との積を算出する。その積が予め規定された許容値より大きい場合、配送状況の異常と判定される。.Angular velocity sensor 22
It is determined whether or not the angular velocity detected by the angular velocity sensor 22 is larger than a predetermined threshold. If the angular velocity is larger than the predetermined threshold, time measurement is started. Thereafter, it is determined whether or not the angular velocity has become equal to or less than the threshold value. Thus, a period during which the angular velocity of the portable object 50 is higher than the threshold is calculated, and further, a product of the angular velocity and the calculated period is calculated. If the product is larger than a predetermined allowable value, it is determined that the delivery situation is abnormal.
・ Pressure sensor 23
It is determined whether or not the pressure detected by the pressure sensor 23 is larger than a predetermined threshold. If the pressure is larger than the predetermined threshold, timing is started. Thereafter, it is determined whether or not the pressure has become equal to or less than the threshold value. Thus, the period in which the pressure acting on the portable object 50 is greater than the threshold is calculated, and the product of the pressure and the calculated period is calculated. If the product is larger than a predetermined allowable value, it is determined that the delivery situation is abnormal.
・ Altitude sensor 24
In the altitude range in which the unmanned aerial vehicle 40 can fly, the load acting on the portable object 50 does not change significantly depending on the altitude. Therefore, as far as the altitude sensor 24 is concerned, the processing of the flowchart in FIG.
・ Temperature sensor 25
It is determined whether or not the temperature detected by the temperature sensor 25 is higher than a predetermined threshold. If the temperature is higher than the predetermined threshold, time measurement is started. Thereafter, it is determined whether or not the temperature has become equal to or less than the threshold value. As a result, a period during which the temperature of the portable object 50 or the temperature around the portable object 50 is higher than the threshold is calculated, and further, a product of the temperature and the calculated period is calculated. If the product is larger than a predetermined allowable value, it is determined that the delivery situation is abnormal.
・ Humidity sensor 26
It is determined whether or not the humidity detected by the humidity sensor 26 is larger than a predetermined threshold. If the humidity is larger than the predetermined threshold, timing is started. Thereafter, it is determined whether or not the humidity has become equal to or less than the threshold. If the humidity is equal to or less than the threshold, the timing is ended. Thus, a period during which the humidity around the portable object 50 is higher than the threshold is calculated, and a product of the humidity and the calculated period is calculated. If the product is larger than a predetermined allowable value, it is determined that the delivery situation is abnormal.

本第１実施形態において、図５の処理によれば、センサデータの変化量ΔＤが算出されて、記憶及び送信（外部機器へ送信）される。これによれば、外部機器において、センサデータの変化量に基づき配送状況を判定することができる。例えば、変化量の急峻な増加を捉えて配送状況の異常を判定することが可能となり、配送状況をより精密に把握し、その状況の良否を判断することが可能となる。   In the first embodiment, according to the processing of FIG. 5, the change amount ΔD of the sensor data is calculated, stored and transmitted (transmitted to an external device). According to this, the delivery status can be determined in the external device based on the amount of change in the sensor data. For example, it is possible to determine the abnormality of the delivery status by catching a steep increase in the amount of change, and it is possible to more accurately grasp the delivery status and determine the quality of the delivery status.

また、図６の処理によれば、配送の前後において（配送開始時と配送終了後とにおいて）、可搬物５０の外観の変化のデータを得ることができる。この場合、オペレータが外観の画像を目視して、或いはコンピュータにより外観の画像について画像処理を行って、可搬物５０の異常（可搬物５０の配送状況の異常）を判定することができる。例えば、可搬物５０に何らかが原因でへこみ等が生じていれば簡易かつ確実に見つけることができ、見出されたへこみ等に基づき、配送状況の良否を判断することが可能となる。   Further, according to the processing in FIG. 6, data on a change in the appearance of the portable object 50 can be obtained before and after delivery (at the start of delivery and after the delivery is finished). In this case, the operator can visually check the appearance image or perform image processing on the appearance image using a computer to determine an abnormality of the portable object 50 (an abnormality in the delivery status of the portable object 50). For example, if a dent or the like has occurred in the portable object 50 for some reason, the dent or the like can be easily and reliably found, and it is possible to determine the quality of the delivery status based on the found dent or the like.

また、図７の処理によれば、可搬物５０に作用した負荷（閾値より大きい負荷）とその作用した時間との積を算出することで、その積の大小に基づき配送状況の良否のレベルを判断することができるようになる。具体的には、配送状況の異常／正常を判断できることはもちろんであるが、異常の場合にその異常の度合いがどの程度であるのか、を判断することができるようになる。例えば、積の値が大きいほど、異常の度合いは大きいと判断することができる。一方、積の値が小さいほど、異常の度合いは小さいと判断することができる。このように、異常の度合いを判断することができ、判断の精度を高めることができる。   Further, according to the processing of FIG. 7, by calculating the product of the load acting on the portable object 50 (the load larger than the threshold) and the time of acting, the level of the quality of the delivery status is determined based on the magnitude of the product. Can be determined. Specifically, it goes without saying that it is possible to determine whether the delivery status is abnormal or normal, but in the case of an abnormality, it is possible to determine the degree of the abnormality. For example, it can be determined that the greater the value of the product, the greater the degree of abnormality. On the other hand, it can be determined that the smaller the value of the product, the smaller the degree of abnormality. Thus, the degree of abnormality can be determined, and the accuracy of the determination can be increased.

また、本第１実施形態では、センサデータを暗号化してメモリ１４に記憶させるようになっている。このため、センサデータの不正な改ざんを抑制することができる。センサデータが外部機器（サーバ）に送信される場合においても暗号化されたセンサデータが送信されるため、セキュリティを確保することができる。   In the first embodiment, the sensor data is encrypted and stored in the memory 14. For this reason, unauthorized tampering of the sensor data can be suppressed. Even when the sensor data is transmitted to an external device (server), security is ensured because the encrypted sensor data is transmitted.

［第２実施形態］
次に、本開示の第２実施形態について説明する。
図８は、第２実施形態のデータ処理の流れを表すフローチャートである。図８の処理は、第１実施形態の図５の処理に対応するが、以下の点で異なっている。具体的には、図５の処理では、検出したセンサデータ、及びセンサデータに基いて算出した物理量の変化量のデータを外部機器（サーバ）に送信した。[Second embodiment]
Next, a second embodiment of the present disclosure will be described.
FIG. 8 is a flowchart illustrating the flow of data processing according to the second embodiment. The processing in FIG. 8 corresponds to the processing in FIG. 5 of the first embodiment, but differs in the following points. Specifically, in the process of FIG. 5, the detected sensor data and the data of the change amount of the physical quantity calculated based on the sensor data are transmitted to the external device (server).

一方、図８の処理では、検出したセンサデータが表す物理量が閾値（許容値）より大きいか否かを判定し、大きい場合に外部機器（サーバ）にデータ送信を行う。また、物理量の変化量について、変化量が閾値（許容値）より大きいか否かを判定し、大きい場合に外部機器（サーバ）にデータ送信を行う。   On the other hand, in the process of FIG. 8, it is determined whether or not the physical quantity represented by the detected sensor data is greater than a threshold value (allowable value), and if it is, the data is transmitted to an external device (server). In addition, it is determined whether or not the amount of change in the physical quantity is larger than a threshold value (allowable value), and if it is larger, data is transmitted to an external device (server).

図８の処理では、まず、Ｓ２００にてセンサデータの記憶処理を行う。なお、この処理は図５のＳ２００の処理と同一である。
次に、Ｓ５１０に移行し、各センサ２１〜２６から得られるセンサデータのそれぞれについて、センサデータが示す物理量の値Ｄが所定の閾値Ｄｈよりも大きいか否かを判定する。この趣旨は、可搬物５０の配送状況が許容される状況（状態）の範囲内であるか否かを判定する趣旨である。In the process of FIG. 8, first, a process of storing sensor data is performed in S200. This process is the same as the process of S200 in FIG.
Then, the process proceeds to S510, for each of the sensor data obtained from each sensor 21 to 26 determines whether the value D of the physical quantity indicated by the sensor data is greater than the predetermined threshold value D h. This purport is to determine whether the delivery status of the portable object 50 is within a permissible situation (state).

Ｓ５１０にて、Ｄ＞Ｄｈでない、即ちＤ≦Ｄｈであると判定すると（Ｓ５１０：ＮＯ）、可搬物５０の配送状況は許容される範囲内であると判断してＳ２２０に移行する。
Ｓ５１０にて、Ｄ＞Ｄｈであると判定すると（Ｓ５１０：ＹＥＳ）、配送状況が許容される範囲外であると判断して（換言すれば、配送状況について異常であると判断して）Ｓ５２０に移行し、配送状況が異常である旨を外部機器（サーバ）に通知するとともに、合わせてセンサデータＤを外部機器（サーバ）に送信する。この通知の際、通知の処理に加えて、配送状況検知装置１０から無人機４０に信号を送信し、無人機４０におけるカメラ２１０にて周囲を撮像させるようにしても良い。At S510, not D> D h, i.e. when it is determined that the D ≦ D h (S510: NO ), the delivery status of the portable object 50 shifts to S220 it is determined to be within an acceptable range.
At S510, if determined to be D> D h (S510: YES ), ( in other words, it is determined to be abnormal for the delivery status) to determined to be outside the range of delivery situation is acceptable S520 To notify the external device (server) that the delivery status is abnormal, and also transmit the sensor data D to the external device (server). At the time of this notification, in addition to the notification processing, a signal may be transmitted from the delivery status detection device 10 to the unmanned aerial vehicle 40 so that the camera 210 of the unmanned aerial vehicle 40 captures an image of the surroundings.

Ｓ５２０の次は、Ｓ２２０，Ｓ２３０と順次移行する。Ｓ２２０，Ｓ２３０の処理は図５のＳ２２０，Ｓ２３０の処理と同一である。
Ｓ２３０の次はＳ５３０に移行し、センサ２１〜２６から得られるセンサデータのそれぞれについて、センサデータが示す物理量の値Ｄの変化量ΔＤが所定の閾値ΔＤｈよりも大きいか否かを判定する。この趣旨は、可搬物５０の配送状況の変化の度合い（単位時間あたりの変化量）が許容範囲内であるか否かを判定する趣旨である。Subsequent to S520, the process sequentially proceeds to S220 and S230. The processing in S220 and S230 is the same as the processing in S220 and S230 in FIG.
S230 follows moves to S530, for each of the sensor data obtained from the sensor 21 to 26 determines whether the change amount [Delta] D values D of the physical quantity indicated by the sensor data is greater than the predetermined threshold value [Delta] D h. This is to determine whether the degree of change in the delivery status of the portable object 50 (the amount of change per unit time) is within an allowable range.

Ｓ５３０にて、ΔＤ＞ΔＤｈでない、即ちΔＤ≦ΔＤｈであると判定すると（Ｓ５３０：ＮＯ）、可搬物５０の配送状況の変化の度合いは許容範囲内であると判断してそのまま当該処理を終了する。At S530, not ΔD> ΔD h, i.e. when it is determined that the ΔD ≦ ΔD h (S530: NO ), the degree of change in the delivery status of the portable object 50 as the process determines to be within the permissible range To end.

Ｓ５３０にて、ΔＤ＞ΔＤｈであると判定すると（Ｓ５３０：ＹＥＳ）、配送状況の変化の度合いが許容範囲外であると判断してＳ５４０に移行し、配送状況が異常である旨を外部機器（サーバ）に通知するとともに、合わせてΔＤを外部機器（サーバ）に送信する。そしてその後、当該処理を終了する。この通知の際、通知の処理に加えて、配送状況検知装置１０から無人機４０に信号を送信し、無人機４０におけるカメラ２１０にて周囲を撮像させるようにしても良い。At S530, it is determined that the ΔD> ΔD h (S530: YES ), the degree of change in the delivery status is determined to be outside the allowable range shifts to S540, the external device to the effect delivery status is abnormal (Server), and also sends ΔD to the external device (server). After that, the process ends. At the time of this notification, in addition to the notification processing, a signal may be transmitted from the delivery status detection device 10 to the unmanned aerial vehicle 40 so that the camera 210 of the unmanned aerial vehicle 40 captures an image of the surroundings.

本第２実施形態によれば、配送状況が許容範囲外である場合、及び配送状況の変化の度合いが許容範囲外である場合に、異常である旨が外部機器（サーバ）に通知される。外部機器（サーバ）側では、そのような状況（配送状況が異常であると言える状況）の場合のみ配送状況検知装置１０から通知を受けることとなる。この場合、外部機器（サーバ）側で異常を判断する場合と比較して外部機器（サーバ）側の処理負荷を抑えることができる。一方、外部機器（サーバ）側では、配送状況に異常が生じた場合にはリアルタイムでその旨の通知を受けることができるため、配送状況を適切に把握し得る。   According to the second embodiment, when the delivery status is out of the allowable range and when the degree of change in the delivery status is out of the allowable range, the external device (server) is notified of the abnormality. The external device (server) receives a notification from the delivery status detection device 10 only in such a situation (a situation where the delivery status can be regarded as abnormal). In this case, the processing load on the external device (server) can be reduced as compared with the case where the external device (server) determines an abnormality. On the other hand, when an abnormality occurs in the delivery status, the external device (server) can be notified in real time that the delivery status is abnormal, so that the delivery status can be properly grasped.

［第３実施形態］
次に、本開示の第３実施形態について説明する。
図９は、第１実施形態のメイン処理（図４）に対応する処理の流れを表すフローチャートである。本第３実施形態では、配送状態検知装置１０のＣＰＵ１１は、図４のメイン処理に代えて、図９のメイン処理を実行する。[Third embodiment]
Next, a third embodiment of the present disclosure will be described.
FIG. 9 is a flowchart illustrating a flow of a process corresponding to the main process (FIG. 4) of the first embodiment. In the third embodiment, the CPU 11 of the delivery state detecting device 10 executes the main processing of FIG. 9 instead of the main processing of FIG.

図９のメイン処理は、第１実施形態の図４のメイン処理と比較して、Ｓ６００〜Ｓ６４０の処理を実行する点が異なっている。なお、図４のメイン処理における処理と同一の処理については同一の符号を付しており、その同一の処理については詳細説明を省略する。   The main process of FIG. 9 is different from the main process of FIG. 4 of the first embodiment in that the processes of S600 to S640 are executed. The same processes as those in the main process in FIG. 4 are denoted by the same reference numerals, and detailed description of the same processes will be omitted.

図９のメイン処理では、Ｓ１００，Ｓ１１０，Ｓ１２０の処理が順次行われた後、Ｓ６００の処理が実行される。
Ｓ６００の処理は、ペアリング処理であり、無人機４０との間で無線通信を確立して同期する処理である。In the main process of FIG. 9, after the processes of S100, S110, and S120 are sequentially performed, the process of S600 is performed.
The process of S600 is a pairing process, and is a process of establishing and synchronizing wireless communication with the drone 40.

Ｓ６００の次はＳ６１０に移行し、ペアリングが完了したか否かを判定する。ペアリングが完了していないと判定すると（Ｓ６１０：ＮＯ）、Ｓ６４０に移行し、ペアリングの処理を再度実行するか否かを判定する。   After S600, the process proceeds to S610 and determines whether pairing has been completed. If it is determined that the pairing has not been completed (S610: NO), the process proceeds to S640, and it is determined whether or not the pairing process is executed again.

ペアリングの処理を再度実行すると判定すると（Ｓ６４０：ＹＥＳ）、Ｓ６００の処理に戻る。一方、ペアリングの処理を実行しないと判定すると（Ｓ６４０：ＮＯ）、ペアリングが失敗したと判断してＳ１８０に移行し、ペアリングが失敗した旨のエラー表示を行う。   If it is determined that the pairing process is to be executed again (S640: YES), the process returns to S600. On the other hand, if it is determined that the pairing process is not to be performed (S640: NO), it is determined that the pairing has failed, and the flow shifts to S180 to display an error indicating that the pairing has failed.

Ｓ６１０でペアリングが完了したと判定すると（Ｓ６１０：ＹＥＳ）、Ｓ６２０に移行し、センサデータを取得する。
ここでは、第１に、センサユニット２０の各センサ２１〜２６それぞれから、センサデータを取得する。第２に、無人機４０における各センサ２０４ａ〜２０４ｅそれぞれからも、センサデータを取得する。具体的には、無線通信部１５を介して無人機４０と通信を行うことにより、無人機４０から、各センサ２０４ａ〜２０４ｅのセンサデータを受信する。If it is determined in S610 that the pairing has been completed (S610: YES), the flow shifts to S620 to acquire sensor data.
Here, first, sensor data is acquired from each of the sensors 21 to 26 of the sensor unit 20. Second, sensor data is also obtained from each of the sensors 204a to 204e in the drone 40. Specifically, by communicating with the drone 40 via the wireless communication unit 15, the sensor data of each of the sensors 204 a to 204 e is received from the drone 40.

次に、Ｓ６３０に移行し、Ｓ６２０で取得したセンサデータに基づいて、データ処理を実行する。このデータ処理については後述する。
Ｓ６３０の後はＳ１５０，Ｓ１６０へと処理が流れるが、Ｓ１５０，Ｓ１６０の処理は図４のＳ１５０，Ｓ１６０の処理と同一である。Next, the process proceeds to S630, where data processing is executed based on the sensor data acquired in S620. This data processing will be described later.
After S630, the processing flows to S150 and S160, but the processing of S150 and S160 is the same as the processing of S150 and S160 in FIG.

図１０は、Ｓ６３０のデータ処理の一例を表すフローチャートである。
図１０のデータ処理では、まず、Ｓ７００にて、加速度センサ２１のセンサデータに基づき可搬物５０の加速度α１を取得する。次に、Ｓ７１０にて、無人機４０における加速度センサ２０４ａのセンサデータに基づき無人機４０の加速度α２を取得する。FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of the data processing in S630.
In the data processing of FIG. 10, first, at S700, it acquires the acceleration alpha 1 of the sensor data based portable object 50 of the acceleration sensor 21. Next, in S710, acquires the acceleration alpha 2 of the drone 40 based on the sensor data of the acceleration sensor 204a at the drone 40.

次にＳ７２０に移行し、加速度α１と加速度α２とに基づくデータ処理を行う。
Ｓ７２０では、加速度α１と加速度α２とのそれぞれについて、図７に示すデータ処理を実行する。説明は図７の説明と重複するため省略するが、Ｓ７２０において、加速度α１と加速度α２とのそれぞれについて図７の処理を実行することにより、加速度α１及び／又は加速度α２が閾値αｈより大きい状態となった場合において、加速度α１と期間Ｔ１との積α１・Ｔ１、及び／又は加速度α２と期間Ｔ２との積α２・Ｔ２、がそれぞれ検出される。ここで、期間Ｔ１は、加速度α１が閾値αｈより大きい状態であった期間であり、期間Ｔ２は、加速度α２が閾値αｈより大きい状態であった期間である。また、期間Ｔ１、Ｔ２の情報には、それぞれ、加速度α１が閾値αｈより大きい状態となったタイミング、加速度α２が閾値αｈより大きい状態となったタイミング、の情報も含まれる。Then the process proceeds to S720, performs data processing based on the acceleration alpha 1 and the acceleration alpha 2.
In S720, for each of the acceleration alpha 1 and the acceleration alpha 2, it executes the data processing shown in FIG. Description is omitted for overlapping with the description of FIG. 7, in S720, by executing the processing in FIG. 7 for each of the acceleration alpha 1 and the acceleration alpha 2, the acceleration alpha 1 and / or acceleration alpha 2 threshold alpha When the state becomes greater than h , the product α 1 · T 1 of the acceleration α 1 and the period T 1 and / or the product α 2 · T 2 of the acceleration α 2 and the period T 2 are detected. . Here, the period T 1 is a period acceleration alpha 1 was threshold alpha h greater state, the period T 2 are, a period acceleration alpha 2 was larger than the state threshold alpha h. Further, the information of the period T 1, T 2, respectively, include the timing acceleration alpha 1 becomes the threshold alpha h greater state, the timing of the acceleration alpha 2 becomes the threshold alpha h greater state, even information .

Ｓ７２０の後はＳ７３０に移行し、異常の種類を判定する処理を行う。具体的には、Ｓ７２０の処理にて、加速度α１と期間Ｔ１との積、及び加速度α２と期間Ｔ２との積が算出された場合に、その２つの積の関係から、メモリ１４に記憶された判定テーブルに基づいて異常の種類を判定する。After S720, the process proceeds to S730, and a process of determining the type of abnormality is performed. Specifically, when the product of the acceleration α 1 and the period T 1 and the product of the acceleration α 2 and the period T 2 are calculated in the processing of S720, the memory 14 is determined from the relationship between the two products. The type of abnormality is determined based on the determination table stored in.

メモリ１４には判定テーブルとして以下のテーブルが記憶される。   The following table is stored in the memory 14 as a determination table.

Figure 0006666436
Ｓ７３０では、上記の判定テーブルに基づき異常の種類を判定し、次に、判定した種類の異常が発生した旨をＳ７４０の処理にてメモリ１４に記憶する。
Figure 0006666436
 In S730, the type of abnormality is determined based on the above-described determination table, and the fact that an abnormality of the determined type has occurred is stored in the memory 14 in the process of S740.

次に、Ｓ７５０に移行し、異常が発生した旨、及び異常の種類を外部機器（サーバ）に送信する（通知する）。この通知の際、通知の処理に加えて、配送状況検知装置１０から無人機４０に信号を送信し、無人機４０におけるカメラ２１０にて周囲を撮像させるようにしても良い。   Next, the process proceeds to S750, and transmits (notifies) the occurrence of the abnormality and the type of the abnormality to the external device (server). At the time of this notification, in addition to the notification processing, a signal may be transmitted from the delivery status detection device 10 to the unmanned aerial vehicle 40 so that the camera 210 of the unmanned aerial vehicle 40 captures an image of the surroundings.

第３実施形態の配送状況検知装置１０によれば、可搬物５０における加速度及びその加速度が作用した時間と、無人機４０における加速度及びその加速度が作用した時間と、から、可搬物５０に作用した負荷又は衝撃が、無人機４０の挙動に起因したものであるか否かを判断することができる。これにより、可搬物５０の配送状況の変化について、その原因（無人機４０の挙動に起因したものであるか否か）も把握することができるようになり、配送状況をより精密に検知することが可能となる。   According to the delivery status detecting device 10 of the third embodiment, the acceleration of the portable object 50 and the time during which the acceleration has acted, and the acceleration at the unmanned aerial vehicle 40 and the time during which the acceleration has acted, It can be determined whether the applied load or impact is caused by the behavior of the drone 40. As a result, the cause of the change in the delivery status of the portable object 50 (whether or not the change is caused by the behavior of the unmanned aerial vehicle 40) can be grasped, and the delivery status can be detected more precisely. It becomes possible.

以上、本開示の一実施形態について説明したが、本開示は、上記実施形態に限定されるものではなく、本開示の趣旨の範囲内で種々の形態を採ることができる。
例えば、上記実施形態では、無人機４０がマルチコプターである例について説明したが、無人機４０としては、地上を走行する無人車両等であっても良い。As described above, one embodiment of the present disclosure has been described, but the present disclosure is not limited to the above embodiment, and can take various forms within the scope of the present disclosure.
For example, in the above embodiment, the example in which the unmanned aerial vehicle 40 is a multicopter has been described, but the unmanned aerial vehicle 40 may be an unmanned vehicle traveling on the ground.

Claims (8)

無人機にて配送される可搬物の配送状況を検知する配送状況検知装置であって、
外部機器と通信するための通信部と、
前記無人機に設けられ、前記無人機の状態及び前記無人機の周囲環境の少なくとも一方を検出する第１の状態検出部と、
前記可搬物に設けられ、前記可搬物の状態及び前記可搬物の周囲環境の少なくとも一方を検出する第２の状態検出部と、
前記第１の状態検出部の検出結果のデータ、及び前記第２の状態検出部の検出結果のデータを、検出時刻の情報とともに記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されたデータを処理するデータ処理部と、を備え、
前記データ処理部は、
前記第１の状態検出部の検出結果のデータが表す、前記無人機に関する状態と、前記第２の状態検出部の検出結果のデータが表す、前記可搬物に関する状態と、に基づき、前記可搬物に関する状態の異常の種類を判断する異常判断部と、
前記異常判断部により判断された異常を表す情報を前記通信部を介して前記外部機器に送信する送信部と、を備える、
配送状況検知装置。 A delivery status detection device that detects a delivery status of a portable material delivered by an unmanned machine,
A communication unit for communicating with an external device;
A first state detection unit that is provided in the unmanned aerial vehicle and detects at least one of a state of the unmanned aerial vehicle and a surrounding environment of the unmanned aerial vehicle,
A second state detection unit that is provided on the portable object and detects at least one of a state of the portable object and an environment around the portable object;
A storage unit that stores data of a detection result of the first state detection unit and data of a detection result of the second state detection unit together with information of a detection time;
A data processing unit that processes data stored in the storage unit,
The data processing unit includes:
Based on a state related to the unmanned aerial vehicle represented by data of a detection result of the first state detection unit and a state related to the portable object represented by data of a detection result of the second state detection unit. An abnormality determination unit that determines the type of abnormality in the state related to the carried object;
A transmitting unit that transmits information representing the abnormality determined by the abnormality determining unit to the external device via the communication unit,
Delivery status detection device. 前記データ処理部は、
前記記憶部に記憶されたデータについて、単位時間あたりの変化量を算出する変化量算出部を備え、
前記異常判断部は、
前記変化量算出部により算出される、前記無人機に関する状態の変化と、前記可搬物に関する状態の変化と、を比較し、比較結果に基づき、前記可搬物に関する状態の異常の種類を判断する、
請求項１に記載の配送状況検知装置。 The data processing unit includes:
For data stored in the storage unit, a change amount calculation unit that calculates a change amount per unit time,
The abnormality determination unit includes:
The change in the state related to the unmanned aerial vehicle, which is calculated by the change amount calculation unit, and the change in the state related to the portable object are compared, and a type of abnormality of the state related to the portable object is determined based on the comparison result. Do
The delivery status detection device according to claim 1. 前記第２の状態検出部は、前記可搬物の状態に基づき前記可搬物の前記無人機への搭載及び前記可搬物の前記無人機からのリリースを検出する搭載検出部を備え、
前記第１の状態検出部は、
撮像装置を備え、
前記搭載検出部の検出結果に基づき、前記可搬物が前記無人機へ搭載されたことが検出され、及び前記可搬物が前記無人機からリリースされたことが検出されると、それぞれのタイミングにて、前記撮像装置にて前記可搬物を撮像する、
請求項２に記載の配送状況検知装置。 The second state detection unit includes a mounting detection unit that detects mounting of the portable object on the unmanned aerial vehicle and release of the portable object from the unmanned aerial vehicle based on the state of the portable object,
The first state detection unit includes:
Equipped with an imaging device,
Based on the detection result of the mounting detection unit, it is detected that the portable object is mounted on the unmanned aerial vehicle, and, when it is detected that the portable object is released from the unmanned aerial vehicle, the respective timing Imaging the portable object with the imaging device;
The delivery status detection device according to claim 2. 前記第１の状態検出部は、第１の加速度センサを含み、
前記第２の状態検出部は、第２の加速度センサを含み、
前記データ処理部は、前記記憶部に記憶されたデータに基づき、前記第１の加速度センサにより検出された、所定の値以上の大きさの第１の加速度と、前記第１の加速度が検出された期間を表す時間との積である第１の積と、前記第２の加速度センサにより検出された、所定の値以上の大きさの第２の加速度と、前記第２の加速度が検出された期間を表す時間との積である第２の積と、を比較し、前記可搬物に関する状態の異常の種類を判断する、
請求項２又は請求項３に記載の配送状況検知装置。 The first state detection unit includes a first acceleration sensor,
The second state detection unit includes a second acceleration sensor,
The data processing unit is configured to detect, based on data stored in the storage unit, a first acceleration having a magnitude equal to or greater than a predetermined value detected by the first acceleration sensor, and the first acceleration being detected. A first product that is a product of a time representing a period of time, a second acceleration having a magnitude equal to or greater than a predetermined value detected by the second acceleration sensor, and the second acceleration being detected. A second product that is a product of a time representing a period and a second product that is different from the second product.
The delivery status detecting device according to claim 2 or 3. 前記データ処理部は、少なくとも以下（Ａ）〜（Ｃ）の異常の種類を判断する、請求項４に記載の配送状況検知装置。
（Ａ）前記第１の積が前記第２の積よりも大きい場合：前記無人機の動作の異常もしくは衝突や接触に起因した前記可搬物における異常であって、前記可搬物に負荷又は衝撃が作用した異常。
（Ｂ）前記第２の積が前記第１の積よりも大きい場合：前記無人機の動作の異常もしくは衝突や接触に起因しない異常であって、前記可搬物自体に直接的に負荷又は衝撃が作用した異常。
（Ｃ）前記第２の積が算出されるのに対し前記第１の積が算出されない場合：前記可搬物のリリース時における異常であって、前記可搬物の落下、もしくはセンサの故障。 The delivery status detection device according to claim 4, wherein the data processing unit determines at least the following types of abnormalities (A) to (C).
(A) When the first product is greater than the second product: an abnormality in the operation of the unmanned aerial vehicle or an abnormality in the portable object due to collision or contact, and a load or Abnormality affected by impact.
(B) When the second product is larger than the first product: an abnormality in the operation of the unmanned aerial vehicle or an abnormality not caused by collision or contact, and a load or impact is directly applied to the portable object itself. Abnormalities that acted.
(C) When the second product is calculated but the first product is not calculated: an abnormality when the portable object is released, and the portable object falls or the sensor fails. 前記データ処理部は、
前記記憶部に記憶されたデータに基づき、前記第１の加速度が検出された第１のタイミングと、前記第２の加速度が検出された第２のタイミングとを比較し、前記可搬物に関する状態の異常の種類を判断する、
請求項２又は請求項３に記載の配送状況検知装置。 The data processing unit includes:
Based on the data stored in the storage unit, a first timing at which the first acceleration is detected is compared with a second timing at which the second acceleration is detected, and a state relating to the portable object is obtained. Determine the type of abnormality
The delivery status detecting device according to claim 2 or 3. 前記データ処理部は、少なくとも以下（Ａ）〜（Ｃ）の異常の種類を判断する、請求項６に記載の配送状況検知装置。
（Ａ）前記第１の積が前記第２の積よりも大きい場合：前記無人機の動作の異常もしくは衝突や接触に起因した前記可搬物における異常であって、前記可搬物に負荷又は衝撃が作用した異常。
（Ｂ）前記第２の積が前記第１の積よりも大きい場合：前記無人機の動作の異常もしくは衝突や接触に起因しない異常であって、前記可搬物自体に直接的に負荷又は衝撃が作用した異常。
（Ｃ）前記第２の積が算出されるのに対し前記第１の積が算出されない場合：前記可搬物のリリース時における異常であって、前記可搬物の落下、もしくはセンサの故障。 The delivery status detection device according to claim 6, wherein the data processing unit determines at least the following types of abnormalities (A) to (C).
(A) When the first product is greater than the second product: an abnormality in the operation of the unmanned aerial vehicle or an abnormality in the portable object due to collision or contact, and a load or Abnormality affected by impact.
(B) When the second product is larger than the first product: an abnormality in the operation of the unmanned aerial vehicle or an abnormality not caused by collision or contact, and a load or impact is directly applied to the portable object itself. Abnormalities that acted.
(C) When the second product is calculated but the first product is not calculated: an abnormality when the portable object is released, and the portable object falls or the sensor fails. 前記記憶部に記憶させるデータを暗号化する暗号化部を備え、
前記記憶部は、前記暗号化部により暗号化されたデータを記憶する、
請求項１〜７の何れか１項に記載の配送状況検知装置。 An encryption unit that encrypts data to be stored in the storage unit,
The storage unit stores data encrypted by the encryption unit,
The delivery status detection device according to claim 1.
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