JP7488287B2 - 動的な航空機ルーティング - Google Patents

Description

本明細書に記載の主題は、概して、航空輸送ネットワークに関し、特に、最適化された航路ネットワークおよび対応する動作ボリュームを用いた動的航空機ルーティングに関する。

一般に、都市内では様々な交通手段を利用することができる。人々は、歩いたり、自転車に乗ったり、車を運転したり、公共交通機関を利用したり、ライドシェアリングサービスを利用したりすることができる。しかしながら、人口密度と土地の需要が増加するにつれて、多くの都市は交通渋滞とそれに伴う汚染の問題をますます有するものとなっている。したがって、多くの土地を使用することなく交通量を減らすことができる方法で、利用可能な輸送形態を拡大する必要がある。

方法は、ネットワークシステムによって経路群のソースネットワークを形成することであって、２つの場所の間の可能な経路群のセットを含む前記ソースネットワークを形成すること、前記ネットワークシステムによって、前記経路群のソースネットワークの各経路の各エッジを横断するコストを割り当てること、前記ネットワークシステムによって、前記各経路の各エッジを横断するコストを集計して前記経路群のソースネットワークの各経路のコストを取得すること、前記ネットワークシステムによって、前記経路群のソースネットワークの各経路のコストに基づいて、前記２つの場所の間の最適化ルートとなる最小コストの経路を特定すること、前記ネットワークシステムのハードウェアプロセッサによって、前記最適化ルートを囲む空域を表す前記最適化ルートの動作ボリュームを生成すること、および、前記動作ボリュームを使用のために別のシステムに送信すること、を備える。

この出願は、２０１９年６月１１日に出願された米国特許出願第１６／４３７，７４５号の優先権の利益を主張し、その全内容が参照により本明細書に組み込まれる。また、この出願は、２０１９年５月７日に出願された「動的な航空機ルーティング（Dynamic Aircraft Routing）」を名称とする米国特許出願第１６／４０５，４９３号に関連し、この関連出願は、２０１８年５月７日に出願された米国仮出願第６２／６６８，１７６号および２０１８年５月８日に出願された米国仮出願第６２／６６８，７４５号の優先権の利益を主張する。これらの関連出願の内容は本出願の一部をなし、それらの全内容が参照により本明細書に組み込まれる。

いくつかの実施形態は例として示されており、添付の図面の図に限定されるものではない。

一実施形態による、電気ＶＴＯＬ航空機を示す図である。 一実施形態による、輸送ネットワークに関連するコンピューティング環境を示す高レベル・ブロック図である。 一実施形態による、図２に示された輸送ネットワーク調整システムを示す高レベル・ブロック図である。 一実施形態による、最適なＶＴＯＬ航空機輸送のための候補ルートを示す図である。 一実施形態による、ＶＴＯＬ航空機の動的ルーティングのための方法を示すフローチャートである。 一実施形態による、第１のＶＴＯＬ航空機ハブから第２のＶＴＯＬ航空機ハブへのルートを決定するための方法を示すフローチャートである。 図３に示されたセンサ集約モジュールの一実施形態を示す図である。 ＶＴＯＬ航空機の動的ルーティングの方法の一実施形態を示す図である。 騒音軽減のためにオフボードセンサデータを使用する実施形態を示すシステム図である。 ヴァーティポートとヴァーティポート間のフライトのネットワークを示す図である。 スカイレーンの例示的な動的ネットワークを示す図である。 スカイレーンの例示的なレイアウトを示す図である。 一実施形態による、代替輸送ネットワーク調整システムを示す高レベル・ブロック図である。 最適化された飛行経路ネットワークを生成するための方法を示すフローチャートである。 飛行経路周辺のボリュームを生成および利用するための方法を示すフローチャートである。 開示された実施形態のうちの１つ以上において実装され得るマシンのブロック図である。

以下、本主題の例示的な実施形態を示すシステム、方法、技術、命令シーケンス、およびコンピューティングマシンプログラム製品について説明する。以下の記載では、説明を目的として、本主題の様々な実施形態の理解を提供するために、多くの特定の詳細が示されている。しかしながら、本主題の実施形態は、これらの特定の詳細のいくつかなしで実施され得ることが当業者には明らかであり得る。例示されたものは、考えられるバリエーションの代表例にすぎない。特に明記されない限り、構造（例えば、モジュールなどの構造コンポーネント）はオプションであり、それらの構造は組み合わせられたり、細分化されたりされ得る。また、動作（例えば、プロシージャ、アルゴリズム、またはその他の機能）は順序が異なっていてもよく、または、それらの動作は組み合わせられたり、細分化されたりされ得る。

本開示の例示的な態様は、様々なシステム、装置、非一時的なコンピュータ可読媒体、ユーザインターフェース、および電子デバイスを対象とする。例えば、輸送ネットワーク調整システムは、第１のハブから第２のハブへのＶＴＯＬ航空機による輸送サービスのための設定ルートを決定し、この設定ルートの決定に応答してＶＴＯＬ航空機にルーティング情報を提供する。指定された期間内に出発地ハブに到着するＶＴＯＬ航空機の数、出発地ハブと目的地ハブとの間の計画ルートを有するＶＴＯＬ航空機の数、およびハブの近傍における所定の許容騒音レベルなどのネットワークおよび環境パラメータが、ＶＴＯＬ航空機の候補ルートを生成するために使用され得る。候補ルートは、異なるパラメータまたはパラメータの組み合わせに対して最適化され得る。例えば、所定の許容騒音レベルが低いエリアを通るルートや、多数の他のＶＴＯＬ航空機の計画ルートの閾値距離内を通過するルートを回避するように候補ルートが最適化され得る。システムは、候補ルート毎の騒音プロファイルを計算し、目的地ハブへの到着予定時刻が最も早く、ルート上のどの地点でも閾値騒音レベルを超えない候補ルートを選択し得る。他の実施形態では、好ましいルートを選択するために異なるネットワークパラメータおよび／または環境パラメータが使用され得る。

都市内での空における移動は、地上における移動に比べて制限されている。空における移動には、都市内での空における移動を困難にする多くの要件があり得る。例えば、航空機は、燃料やインフラストラクチャ（例えば、滑走路）などの重要なリソースを必要としたり、大きな騒音を発生したり、搭乗および降車に多くの時間を必要としたりし得るものであり、これらの各要件は、都市内または隣接する都市間での空における多くの移動を達成するための技術的な課題を提示する。しかしながら、このような空における移動を提供することにより、純粋な地上ベースのアプローチに対して移動時間を短縮できるだけでなく、交通渋滞に関連する問題を軽減することができる。

垂直離着陸（ＶＴＯＬ）航空機は、都市や大都市圏の輸送ネットワークに空中輸送を組み込む機会を提供する。ＶＴＯＬ航空機は、従来の航空機と比較して、離着陸に必要なスペースがはるかに少なくて済む。さらに、バッテリ技術の発展により、電気ＶＴＯＬ（ｅＶＴＯＬ）航空機は技術的および商業的にも実行可能なものとなっている。電気ＶＴＯＬ航空機は、他の動力源を使用する航空機よりも静かであり得るため、騒音が懸念され得る市街地での使用の可能性がさらに高まっている。

本開示のいくつかの実施形態は、規定または所定の軌道を想定した地理的位置でオンボードセンシング、ネットワークデータ、および時間的騒音データを使用して、航空機の騒音特性とともに観測者により認識される騒音の影響をリアルタイムで軽減することに関する。

通常動作において、輸送ネットワーク調整システムは、航空機が飛行するための最適な移動または軌道を決定する。最適性を判定することの一部は、航空機が飛行する環境での航空機の騒音特性の影響を減らすことである。航空機は、オンボードセンサを利用して騒音の影響を判定し得るが、騒音特性を軽減するべく、オフボードセンシング、ネットワーク、および予測時間データも利用し得る。航空機の機外での実データの複合的把握を行うことにより、航空機は飛行方法を調整し、予測された騒音特性に対し（演算方法により）これを検証して環境への影響を減らすことができる。任意の構成では、これは、並進速度、プロペラ速度、または推進器の使用の選択（例えば、静かな推進器と、高い推進力で騒音の大きな推進器）を変更することで実現され得る。これらの騒音軽減動作は、都市全体の懸念を均衡化するとともに航空機の演算の制約を緩和するために、航空機レベルではなくネットワークレベルで決定され得る。

他の実施形態では、様々なアプローチを使用して、ヴァーティポート（複数の離着陸場を備えたＶＴＯＬハブ）周辺の騒音レベルを把握する。一実施形態では、ヴァーティポートの騒音特性を特徴化しコミュニティ受容を定量化する目的での位置ベースの騒音収集の方法は、ヴァーティポートからの或る距離範囲内でマイクロフォンによって可能になり、データ品質、相対位置、および収集の方向をフィルタリングするためにネットワークにより処理される。

他の実施形態では、動作データを収集するためにセンサの分散アレイが使用される。このアレイは、様々な通信帯域をカバーし、音波、超音波、ＩＲ、ＬＩＤＡＲ、照明、気圧、湿度、温度、カメラ、レーダーシステムで構成され得る。このアレイを用いる方法は、様々な地理的位置での多くの使用ケースをサポートするために、ヴァーティポート全体に分散され得る。さらに、一実施形態では、アレイはモジュール式であり、異なるヴァーティポートのタイプ間の統合を可能にして低スループットと高スループットとをサポートし得る。

アレイによって収集されたデータは、微気候の気象条件および様々な飛行モードでの動作中における航空機の可制御性の把握を前提として、航空機によるヴァーティポートでの着陸および／または離陸の改善を可能とし得る。アレイによって収集されたデータは、ヴァーティポートの全体的な騒音特性を軽減するためにも使用され得る。一実施形態では、騒音特性の軽減は、着陸／離陸においてスループット、ルーティング、および航空機が選択されることによる動作の変更を通じて達成される。騒音特性の軽減は、実際の騒音データ（ヴァーティポート、隣接する航空機、地上ベースのインフラストラクチャ、地上観測者、地上車両を介して収集される）と推定騒音データ（計算空気力学／空力音響／知覚を介して分析される）とを用いて可能とされ、これらのデータは複合的把握のために組み合わせられ得る。

［例示的な垂直離着陸機］
図１は、航空機の詳細に関して電気ＶＴＯＬ航空機１００の一実施形態を示している。図１に示された実施形態では、ＶＴＯＬ航空機１００はバッテリ駆動式の航空機であり、揚力プロペラが積層された垂直離着陸状態から固定翼での巡航状態に移行する。

ＶＴＯＬ航空機１００は、各翼の前縁がその翼のほぼ中間点に位置するようなＭ翼構成を有している。ＶＴＯＬ航空機１００の翼長には、各翼の端における巡航プロペラ１０５、翼の中央背後において各翼ブーム１１５に取り付けられた積層型の翼プロペラ１１０、および各翼の後縁に広がる操縦翼面１２０が含まれる。翼幅の中央には、乗客および／または貨物を輸送するために使用可能な客室を備えた胴体１２５がある。ＶＴＯＬ航空機１００はさらに、胴体テールブーム１３５に取り付けられた２つの積層型のテールプロペラ１３０と、テールブーム１３５の底部長に広がるヒンジ付き操縦翼面１４０（図示略）とを含む。リフティングＴテール１４５は、ＶＴＯＬ航空機１００に安定性をもたらす。

ＶＴＯＬ航空機１００の垂直上昇中、ナセル上で回転する巡航プロペラ１０５は９０度の角度で上方に傾斜し、積層型のプロペラ１１０，１３０は翼ブーム１１５およびテールブーム１３５から展開されて揚力を与える。翼の操縦翼面１２０は下向きに傾斜しており、テールの操縦翼面１４０は、離陸中における垂直軸周りの回転を制御するように傾斜している。ＶＴＯＬ航空機１００が巡航構成に移行すると、ナセルは、巡航プロペラ１０５が前方推力を与えることができるようにゼロ度位置まで下向きに回動する。操縦翼面１２０，１４０は、翼およびテールブーム１３５とともに中立位置に戻り、積層型の揚力プロペラ１１０，１３０は、回転を停止し、翼ブーム１１５およびテールブーム１３５の空洞内に後退して、前進飛行中の抗力を低減する。

降下構成への移行中には、積層型のプロペラ１１０，１３０は翼ブーム１１５およびテールブーム１３５から再展開され、翼および尾に沿って回転し始めて、降下に必要な揚力を生成する。ナセルは上向きに回動して９０度の位置に戻り、移行中に推力と揚力の両方を提供する。翼上のヒンジ付き操縦翼面１２０はプロペラの伴流を回避するために下向きに傾斜しており、テールブームの操縦翼面１４０のヒンジ付き面およびテールはヨー制御のために傾いている。

図２は、航空輸送ネットワークに関連するコンピューティング環境２００の一実施形態を示している。図２に示された実施形態において、コンピューティング環境２００は、輸送ネットワーク計画システム２１０、輸送ネットワーク調整システム２１５、ＶＴＯＬ航空機２２０Ａ，２２０Ｂのセット、ハブ管理システム２３０Ａ，２３０Ｂのセット、およびクライアントデバイス２４０Ａ，２４０Ｂのセットを含み、これらはすべてネットワーク２７０を介して接続されている。いくつかの実施形態において、１つまたは複数のＶＴＯＬ航空機２２０Ａおよび／または２２０Ｂには、図１に関して上記で説明したＶＴＯＬ航空機１００が含まれ得る。

ある種類のエンティティの複数のインスタンスが対応する参照番号の後に文字で記載されて区別される場合、そのようなエンティティは、同じ種類の２つの異なるエンティティ間の区別がなければ、参照番号のみで参照される。他の実施形態では、コンピューティング環境２００は、異なる要素および／または追加の要素を含む。また、これらの機能は、説明された方法とは異なる方法にて要素間で分散され得る。例えば、ハブ管理システム２３０は、輸送ネットワーク計画システム２１０に記憶および更新されたハブに関する情報とともに省略され得る。

輸送ネットワーク計画システム２１０は、輸送ネットワークの計画および設計を支援する。一実施形態では、輸送ネットワーク計画システム１１０は、輸送サービスの需要を推定し、その需要を満たすためのＶＴＯＬハブの場所を提案し、ネットワーク計画を支援するためにハブ間の乗り手およびＶＴＯＬ航空機の流れをシミュレートする。一実施形態では、ＶＴＯＬハブの提案場所は、エリアのタイプ（例えば、商業用または住宅用）、エリア内の所定の許容騒音レベル、エリア内の過去の気象パターン、および／または他の近傍の交通ハブ（例えば、既存のＶＴＯＬハブ、空港、鉄道の駅）などの環境要因に部分的に基づき得る。輸送ネットワーク計画システム２１０は、公的に利用可能なデータソースから環境データを取得し、その環境データを輸送ネットワーク調整システム２１５による使用のために地図データストア３２５または環境データストア（図示略）に記憶する。輸送ネットワーク計画システム２１０はさらに、ＶＴＯＬハブの位置をハブデータストア（図示略）に記憶する。

輸送ネットワーク調整システム２１５は、ＶＴＯＬ航空機２２０による第１のハブから第２のハブへの輸送サービスのルートを決定し、そのＶＴＯＬ航空機２２０にルーティング情報を提供する。このルーティング情報は、第１のハブを離陸する時間、出発後に飛行するハブ、ルート上のウェイポイント群、第１のハブからの出発する前または第２のハブに到着したときに充電に費やす時間、および運搬する人の身元を含む。ネットワーク調整システム２１５は、最適化プロセスに少なくとも部分的に基づいてルートを決定し得る。また、輸送ネットワーク調整システム２１５は、航空隊の分配を改善するために、乗り手なしでハブ間を飛行するように特定のＶＴＯＬ航空機２２０に指示し得る（「デッドヘッディング」と呼ばれる）。輸送ネットワーク調整システム２１５の様々な実施形態は、より詳細には図３を参照して後述する。

輸送ネットワーク調整システム２１５はさらに、コンピューティング環境２００の様々なエンティティ間の通信インターフェースとして構成されており、この機能を実行するための１つの手段である。輸送ネットワーク調整システム２１５は、クライアントデバイス２４０から輸送サービスの要求を表すサービスデータのセットを受信し、対応するサービスレコードを輸送データストア（図示略）内に作成するように構成されている。一例によれば、サービスデータのセットに対応するサービスレコードは、サービスＩＤ、ユーザＩＤ、出発地ハブ、目的地ハブ、サービスタイプ、価格情報、および／または対応するサービスデータが処理されていないことを示すステータスを含み得るかまたはそれに関連付けられ得る。一実施形態では、輸送ネットワーク調整システム２１５がユーザに輸送サービスを提供するためにＶＴＯＬ航空機２２０を選択するとき、ＶＴＯＬ航空機２２０に関する情報ならびにサービスの要求が割り当てられた時間によってサービスレコードが更新され得る。

ＶＴＯＬ航空機２２０は、輸送ネットワークのハブ間を飛行する車両である。ＶＴＯＬ航空機２２０は、人間のパイロット（機内のまたは地上の）によって制御され得るかまたは自律的であり得る。一実施形態では、ＶＴＯＬ航空機２２０は、図１に示されたＶＴＯＬ航空機のように、水平および垂直推力のためのプロペラのセットを使用するバッテリ駆動式の航空機である。プロペラの構成により、ＶＴＯＬ航空機２２０は垂直に（または実質的に垂直に）離着陸することができる。便宜上、コンピューティング環境２００の様々な構成要素をこの実施形態を参照して説明する。しかしながら、ヘリコプター、垂直以外の角度で離陸する飛行機など、他のタイプの航空機を使用することもできる。ＶＴＯＬという用語は、そのような車両を含むと解釈されるべきである。

ＶＴＯＬ航空機２２０は、ステータス情報を（例えば、ネットワーク２７０を介して）コンピューティング環境２００の他の要素に通信するコンピュータシステムを含み得る。ステータス情報は、現在の場所、計画ルート、現在のバッテリ充電、潜在的なコンポーネント障害などを含み得る。また、ＶＴＯＬ航空機２２０のコンピュータシステムは、ルーティングおよび気象情報、ならびにＶＴＯＬ航空機２２０の近傍のＶＴＯＬ航空機２２０の現在位置および計画ルートに関する情報などの情報を受信し得る。さらに、いくつかの実施形態では、ＶＴＯＬ航空機２２０のコンピュータシステムは、騒音および気象データ（例えば、他の車両から収集されたデータ）を収集し、そのデータを輸送ネットワーク調整システム２１５に送信する。図２には２つのＶＴＯＬ航空機２２０が示されているが、輸送ネットワークは、任意の数のＶＴＯＬ航空機２２０を含むことができる。

ハブ管理システム２３０は、輸送ネットワーク内のハブに機能を提供する。ハブは、ＶＴＯＬ航空機２２０が離着陸するための場所である。輸送ネットワーク内には、様々なタイプのハブが存在し得る。例えば、乗り手のスループットが高い主要場所にあるハブは、１６機（またはそれ以上）のＶＴＯＬ航空機２２０が同時に（またはほぼ同時に）離着陸するのに十分なインフラストラクチャを含み得る。同様に、そのようなハブは、バッテリ駆動式のＶＴＯＬ航空機２２０を再充電するための複数の充電ステーションを含み得る。対照的に、人口の少ない郊外にあるハブは、単一のＶＴＯＬ航空機２２０のインフラストラクチャを含み得るとともに、充電ステーションを有していない場合がある。ハブ管理システム２３０は、ハブに配置されるかまたは遠隔に配置され、ネットワーク２７０を介して接続され得る。後者の場合、単一のハブ管理システム１３０が複数のハブにサービスを提供し得る。

一実施形態では、ハブ管理システム２３０は、ハブにおける機器の状態を監視し、輸送ネットワーク計画システム２１０に報告する。例えば、充電ステーションに障害がある場合、ハブ管理システム２３０は、ＶＴＯＬ航空機２２０を充電することができないことを自動的に報告し、保守または交換を要求し得る。また、ハブ管理システム２３０は、ハブにおける機器を制御し得る。例えば、一実施形態では、ハブは、離陸／着陸位置から搭乗／降機位置に移動することが可能な１つまたは複数の発射台を含む。ハブ管理システム２３０は、発射台の動きを（例えば、輸送ネットワーク調整システム２１５および／またはＶＴＯＬ航空機２２０から受信した指示に応答して）制御し得る。

クライアントデバイス２４０は、ユーザが輸送ネットワーク内で輸送サービスを手配することが可能なコンピューティングデバイスである。図２には３つのクライアントデバイス２４０が示されているが、実際には、ネットワーク２７０に接続されているより多くの（例えば、数千または数百万の）クライアントデバイスが存在し得る。一実施形態では、クライアントデバイス２４０は、輸送サービスを手配するためのアプリケーションを実行するモバイルデバイス（例えば、スマートフォン、タブレット）である。ユーザは、アプリケーション内でピックアップ位置および目的地を提供し、クライアントデバイス２４０は、輸送サービス調整システム２１５に輸送サービスの要求を送信する。あるいは、ユーザは目的地を提供し、ピックアップ位置は、ユーザの現在位置に基づいて決定され得る（例えば、クライアントデバイス２４０のＧＰＳデータから決定される場合）。

ネットワーク２７０は、ネットワーク化されたコンピューティング環境２００の他の要素が通信するための通信チャネルを提供する。ネットワーク２７０は、有線および／または無線通信システムの両方を使用した、ローカルエリアおよび／またはワイドエリアネットワークの任意の組み合わせを含み得る。一実施形態では、ネットワーク２７０は、標準的な通信技術および／またはプロトコルを使用する。例えば、ネットワーク２７０は、イーサネット（登録商標）、８０２．１１、全世界相互運用マイクロ波アクセス（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの技術を使用する通信リンクを含み得る。ネットワーク２７０を介した通信に使用されるネットワークプロトコルの例としては、マルチプロトコルラベルスイッチング（ＭＰＬＳ）、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ハイパーテキストトランスポートプロトコル（ＨＴＴＰ）、シンプルメール転送プロトコル（ＳＭＴＰ）、およびファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）が挙げられる。ネットワーク２７０を介して交換されるデータは、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）または拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）などの任意の適切なフォーマットを使用して表すことができる。いくつかの実施形態では、ネットワーク２７０の通信リンクのすべてまたはいくつかは、任意の適切な技術または複数の技術を使用して暗号化され得る。

図３は、輸送ネットワーク調整システム２１５の一実施形態を示している。輸送ネットワーク調整システム２１５は、騒音データ、気象データ、ならびにＶＴＯＬ航空機２２０の閾値距離内の他のＶＴＯＬ航空機２２０の現在位置および計画ルートに関するデータに基づいて、第１のハブから第２のハブへのＶＴＯＬ航空機２２０による輸送サービスのための設定ルートを決定する。

図３に示された実施形態では、輸送ネットワーク調整システム２１５は、パラメータ選択モジュール３０５、データ処理モジュール３１０、候補ルート選択モジュール３１５、およびルート選択モジュール３２０を含む。他の実施形態では、輸送ネットワーク調整システム２１５は、異なる要素および／または追加の要素を含む。また、これらの機能は、説明された方法とは異なる方法にて要素間で分散され得る。

パラメータ選択モジュール３０５は、ＶＴＯＬルート選択の最適化に使用される様々なパラメータを規定するためのユーザインターフェースを提供する。一実施形態では、規定可能なパラメータは、ネットワークおよび環境パラメータと、ネットワークおよび環境目標とを含む。ネットワークおよび環境パラメータは、指定された期間内に第１のハブに到着するＶＴＯＬ航空機２２０の数、第１のハブと第２のハブとの間の計画ルートを有するＶＴＯＬ航空機２２０の数、第１のハブと第２のハブとの間におけるＶＴＯＬハブの存在および位置、ＶＴＯＬハブで離陸または着陸予定のＶＴＯＬ航空機２２０の数およびスケジュール、第１のハブと第２のハブとの間の環境騒音、他の輸送ハブの存在および位置、第１のハブと第２のハブとの間の現在のおよび予測される天候、ならびに第１のハブと第２のハブとの間の所定の許容騒音レベルを含み得る。

ネットワークおよび環境目標は、（１）所定の許容騒音レベルが低いエリア（例えば、住宅地）を通るルートを避けること、（２）環境騒音が高いエリア（例えば、駅）を避けること、（３）他の交通ハブ（例えば、空港）の閾値距離内を通過するルートを避けること、（４）現在のおよび／または予測される天候が好ましくない（例えば、突風や強風）ルートを避けること、（５）１つまたは複数のＶＴＯＬハブの閾値距離内を通過するルートを避けること、（６）他の特定の数のＶＴＯＬ航空機２２０の計画ルートの閾値距離内を通過するルートを避けること、（７）予測される移動時間を最小化すること、（８）総移動距離などを最小化すること、などであり得る。

データ処理モジュール３１０は、１つまたは複数の選択されたパラメータおよび／または目標に基づいて、ＶＴＯＬ移動の候補ルートを計算するために必要なネットワークおよび環境データにアクセスする。一実施形態では、データ処理モジュール３１０は、輸送ネットワーク計画システム２１０に問い合わせて、ＶＴＯＬハブの位置に関するデータと、第１のハブおよび第２のハブの近傍の環境データを取得する。一実施形態では、データ処理モジュール３１０は、局所的な気象および騒音データを追跡し、様々な要因からの寄与を区別する（例えば、雨を生成する雲のタイプを決定したり、検出された騒音が鳥によるものかまたは他のＶＴＯＬ航空機によるものかを決定したりするなど）。

いくつかの実施形態では、データ処理モジュール３１０はさらに、地図データストア３２５に問い合わせて、第１のハブと第２のハブとの間のＶＴＯＬ航空機の存在、位置、および計画ルートに関するデータを取得する。輸送ネットワーク計画システム２１０および地図データストア３２５は、要求された情報をデータ処理モジュール３１０に返信し、データ処理モジュール３１０は、その情報を、そのルートで選択された目標とともに候補ルート選択モジュール３１５に送信する。

いくつかの実施形態では、データ処理モジュール３１０は、１つまたは複数の選択されたパラメータおよび／または目標に基づいて、ＶＴＯＬ移動の候補ルートを計算するために必要なネットワークおよび環境データにアクセスする。一実施形態では、データ処理モジュール３１０は、輸送ネットワーク計画システム２１０に問い合わせて、ＶＴＯＬハブの位置に関するデータと、第１のハブと第２のハブとの間の環境データを取得する。データ処理モジュール３１０はさらに、輸送データストアに問い合わせて、第１のハブと第２のハブとの間のＶＴＯＬ航空機の存在、位置、および計画ルートに関するデータを取得する。輸送ネットワーク計画システム２１０および輸送データストアは、要求された情報をデータ処理モジュール３１０に返信し、データ処理モジュール３１０は、その情報を、そのルートで選択された目標とともに候補ルート選択モジュール３１５に送信する。

候補ルート選択モジュール３１５は、第１のハブと第２のハブとの間を移動するＶＴＯＬ航空機の候補ルートを特定する。一実施形態では、候補ルートを決定するために、候補ルート選択モジュール３１５は、ネットワークおよび環境パラメータならびに目標に関連する異なるパラメータまたはパラメータの組み合わせについて各ルートを最適化した第１のハブと第２のハブとの間の様々なルートを計算する。各最適化関数が最適化パラメータのセットに関連付けられてその最適化パラメータに重み付けを割り当てることにより、その関数によって生成されたルーティングオプションにより、重み付けの小さいパラメータに比べて重み付けの大きいパラメータが最適化される。例えば、最適化関数は、移動した総距離に対して候補ルートに沿ったネットワークトラフィックに高い重み付けを割り当て得る。したがって、生成されたルーティングオプションは、他のＶＴＯＬハブが配置されているエリアを回避し得る一方、移動距離は長くなる。他の実施形態では、第１のハブと第２のハブとの間の候補ルートは、他の方法で決定される。例えば、ネットワーク計画者は、一対のハブ間のルート群のセットを手動で（例えば、地図上でそれらをトレースしたり、一連のウェイポイント群を選択したりするなどによって）選択し得る。候補ルートがどのように決定されるかに関係なく、一つの例示的な実施形態では、候補ルート選択モジュール３１５は、輸送ネットワーク内の各一対のハブ間の候補ルートのセットを（例えば、データベースに）記憶する。第１のハブから第２のハブへの候補ルートは、第２のハブから第１のハブへの候補ルートと同じであってもよいし、異なっていてもよい。

ルート選択モジュール３２０は、第１のハブから第２のハブに移動する特定のＶＴＯＬ航空機２２０のルートを選択する。一実施形態では、ルート選択モジュール３２０は、第１のハブから第２のハブへの候補ルートを候補ルート選択モジュール３１５から取得し、選択されたネットワークおよび環境パラメータならびに目標に基づいて、候補ルートの１つを第１のハブと第２のハブとの間の好ましいルートとして選択する。ルート選択モジュール３２０は、ＶＴＯＬ航空機２２０によって生成された騒音、候補ルートに沿った他の予測される騒音源（例えば、他のＶＴＯＬ航空機２２０、その時点でのエリア内の典型的な騒音レベルなど）、および候補ルートの閾値距離内のエリアでの所定の許容騒音レベルに基づいて、各候補ルートの騒音プロファイルを計算する。ルート選択モジュール３２０は、候補ルートに沿った任意の地点において騒音プロファイルが閾値レベルを超えると判定した場合、輸送サービスの可能なオプションとして、その候補ルートを破棄する。ルート選択モジュール３２０は、第２のハブへの到着予定時刻が最も早く、ルートに沿ったどの地点でも閾値騒音レベルを超えない候補ルートを選択し得る。追加的または代替的に、好ましいルートを選択するために、異なるネットワークおよび環境パラメータならびに目標が使用され得る。例えば、一実施形態では、ルート選択モジュール３２０は、各候補ルートのルートコストを計算し、ルートコストが最も低い候補ルートを選択する。ルートコストは、ルートの距離、ルートに沿ってＶＴＯＬ航空機２２０を輸送するために必要な予想エネルギー量、ルートに沿ってＶＴＯＬ航空機２２０を輸送するためのコスト、ルートに沿った予想される騒音レベル、予想される観測者の不快度などのネットワークおよび環境要因に応じたものであり得る。

選択されたルートは、ＶＴＯＬ航空機２２０に送信される。一実施形態では、ルート選択モジュール３２０は、すべての候補ルートが閾値騒音レベルを超える騒音プロファイルを有すると判定した場合、第１のハブと第２のハブとの間の輸送のための許容可能なルートが現在存在しないことをＶＴＯＬ航空機２２０に通知し得る。ルート選択モジュール３２０は、ＶＴＯＬ２２０の出発を遅らせ、候補ルートの１つが騒音閾値を超えない騒音プロファイルを有するように条件が変化するまで定期的に（例えば、５分ごとに）処理を繰り返し得る。

センサ集約モジュール３３０は、様々なセンサからデータを受信して集約する。これらのセンサは、音波、超音波、パッシブＩＲ、ＬＩＤＡＲ、照明、気圧、湿度、温度、カメラ、レーダーシステムを含み得るものであって、様々な通信帯域にわたって様々な量で分散して様々な使用ケースをサポートする。図４を参照して、いくつかの例示的な使用ケースについて、以下に説明する。

図４は、一実施形態による、最適なＶＴＯＬ航空機輸送のための候補ルートを示している。図４に示された実施形態では、輸送ネットワーク調整システム２１５は、ハブＡ４０５とハブＢ４１０との間の輸送のための候補ルートを特定する。各候補ルート４００Ａ，４００Ｂ，４００Ｃは、例えば、他のＶＴＯＬハブの存在および位置、他のＶＴＯＬ航空機２２０の現在位置、他のＶＴＯＬ航空機２２０の計画ルート、ハブＡ４０５とハブＢ４１０との間の所定の許容騒音レベルや現在のおよび予測される天候、ならびに計画ルートの近傍の局所的な天候（例えば、突然のダウンバースト、局所的な雹、雷、不安定な風の状態）などのネットワークおよび環境パラメータならびに目標に基づいて計算される。図４には３つの候補ルートが示されているが、他の実施形態では、より多くのまたはより少ない候補ルートが計算され得る。

候補ルート４００Ａは、候補ルート４００Ａが移動距離に関して候補ルートの中で最も短くなるようにハブＡ４０５とハブＢ４１０との間の直線の移動を表している。しかしながら、図４に示されるように、候補ルート４００ＡはハブＤ４２０を通過する。したがって、一実施形態では、他のＶＴＯＬ航空機２２０がハブＤ４２０で離着陸している場合、ハブＤおよびその周辺の航空交通渋滞を低減するために、候補ルート４００Ａは輸送のための設定ルートとして選択されない可能性がある。

図４に示されるように、候補ルート４００Ｂは、所定の許容騒音レベルが低い住宅地の周りにＶＴＯＬ航空機２２０を迂回させて、その望ましくないエリアへの予測される騒音を最小化し得る。しかしながら、候補ルート４００Ｂは、ハブＡ４０５とハブＢ４１０との間の総距離が最長のものを表しており、選択されたパラメータおよび目標を満たしかつ総距離がより短い他の候補ルートが利用可能である場合には、ＶＴＯＬ航空機２２０の設定ルートとして選択されない可能性がある。

最後に、候補ルート４００Ｃは、候補ルート４００Ｂよりも短い総距離であり、所定の許容騒音レベルが低いエリアを回避する。また、候補ルート４００ＣはハブＣ４１５およびハブＥ４２５の近くを通過するが、このルートはこれら他のＶＴＯＬハブを直接通過しない。したがって、選択されたネットワークおよび環境目標に、所定の許容騒音レベルが低いエリアの回避、１つまたは複数のＶＴＯＬハブの閾値距離内を通過するルートの回避、および／または移動距離の最小化が含まれている場合、候補ルート選択モジュール３１５は、ハブＡ４０５とハブＢ４１０との間の好ましいルートとして候補ルート４００Ｃを選択し得る。

［例示的なルーティング方法］
図５は、ＶＴＯＬ航空機２２０の動的ルーティングのための方法５００の一実施形態を示している。図５のステップは、方法５００を実行する輸送ネットワーク調整システム２１５の観点で示されている。しかしながら、動作の一部またはすべては他のエンティティまたはコンポーネントによって実行され得る。また、いくつかの実施形態は、動作を並行して実行したり、異なる順序で動作を実行したり、または異なる動作を実行したりし得る。いくつかの実施形態では、方法８００に関して以下で説明する機能のうちの１つまたは複数は、ハードウェア処理回路によって実行され得る。例えば、図１５に関して後述するように、１５０４または１５０６などのメモリに記憶された命令１５２４は、後述する複数の機能のうちの１つ以上を実行するように１つまたは複数のプロセッサ１５０２を構成し得る。

図５に示された実施形態では、方法５００は、輸送ネットワーク調整システム２１５が、動作５１０において、航空輸送ネットワークにＶＴＯＬ航空機２２０を登録するための要求をＶＴＯＬ航空機２２０から受信することによって始まる。例示的な実施形態では、輸送ネットワーク調整システム２１５は、複数のキャリアおよび複数のタイプのＶＴＯＬ航空機が動作可能なプラットフォームであり、例えば、ＶＴＯＬ航空機２２０がオンラインになりネットワーク上でサービスを提供する準備ができたときに登録要求を受信する。この要求は、固有の車両識別（ＶＩＤ）と、車両タイプおよび／またはオペレータ情報を示すデータとを含み得る。また、輸送ネットワーク調整システム２１５は、充電レベル、ＶＴＯＬ航空機２２０の保守および／または保全状態、次のサービスまたは保守イベントまでの距離などを含む車両状態情報をＶＴＯＬ航空機２２０から受信し得る。追加的または代替的に、輸送ネットワーク調整システム２１５は、座席容量および構成データを含む車両構成データをＶＴＯＬ航空機２２０から受信し得る。

動作５２０において、輸送ネットワーク調整システム２１５は、第１の場所から第２の場所にＶＴＯＬ航空機２２０をルーティングする要求を受信する。一実施形態では、ルーティング要求は、出発地から目的地への輸送のためにクライアントデバイス２４０を介してユーザからの要求を受信することに応答して生成される。輸送ネットワーク調整システム２１５は、第１および第２の場所に対応するハブを特定し、このとき、出発地から目的地への輸送の中間区間を定義し得る。例えば、輸送には、出発地から第１のハブまでユーザが第１の地上車両によってまたは徒歩にて輸送される第１の区間と、第１のハブから第２のハブまでユーザがＶＴＯＬ航空機２２０によって輸送される第２の区間と、第２のハブから目的地までユーザが第２の地上車両によってまたは徒歩にて輸送される第３の区間とが含まれ得る。輸送ネットワーク調整システム２１５は、決定された第１および第２の場所を候補ルート選択モジュール３１５に提供して第１および第２の場所の間の候補ルートを計算させる。

動作５３０において、データ処理モジュール３１０は、第１のハブおよび第２のハブを含む地理的領域の地図データにアクセスする。ＶＴＯＬ航空機２２０の地図データは、トポロジー、建物、飛行包絡線制約、および許容騒音レベルまたは騒音制約を示すデータを含み得る。地図データは、そのエリアの現在の天候、局地的な天候、現在の騒音レベル、周囲の騒音レベル、航空交通などの動的なリアルタイム情報も示し得る。地図データは、予測の目的で以前の天候、騒音、および航空交通データを利用し得る。

動作５４０において、データ処理モジュール３１０はさらに、ＶＴＯＬ航空機２２０の車両データタイプに基づく車両騒音プロファイルデータにアクセスする。一実施形態では、車両騒音プロファイルデータは、様々な飛行モードでのＶＴＯＬ航空機２２０の計算空力音響学を使用して事前に計算された騒音推定値の組み合わせを含む。騒音半球（noise hemispheres）の形式での圧力データが生成され、様々な仮想観測者位置に伝搬される。このデータは、様々な場所、時間、および気象条件での通常動作から収集されたデータも含み見る。このようなデータは、車両の種類、ＶＴＯＬ航空機２２０の保全および保守の状態、および総重量に対応し得る。計算分析およびリアルタイム推定は、データおよび予測機能の継続的な改善のために（圧力半球（pressure hemispheres）および観測音の両方について）検証および確認され得る。騒音プロファイルデータは、候補ルートに沿った騒音レベルの１つまたは複数の推定値を決定するために使用され得る。例えば、特定の速度またはエンジン出力レベル、ＲＰＭ、周囲の湿気／温度、および特定の高度に対して、騒音プロファイルは、地上の地理的領域、周囲の建物、ハブ、および隣接する航空機への推定される騒音影響を決定し得る。追加的または代替的に、騒音プロファイルは、ＶＴＯＬ航空機２２０の動作騒音レベル（最大騒音影響を満たすことに基づいて選択されるレベル）を入力として受け取り、ルーティングを最適化するために使用可能な性能レベル（対気速度、高度、乗客定員を含む）を提供し得る。

動作５５０において、ルート選択モジュール３２０は、車両騒音プロファイルと地図データの騒音条件とに基づいてＶＴＯＬ航空機２２０のルートを決定する。ルート選択モジュール３２０は、複数の所定の候補ルートにおけるルートコストを決定し、ルートコストが最小の候補ルートを選択し得る。一実施形態では、ルートコストは、距離、エネルギー、コスト、時間、騒音、観測者の不快度などに応じたものであり得る。最適化に利用されるデータの時間的性質により、ルート選択モジュール３２０は、カルマンフィルタリングおよび／または予測ニューラルネットを使用してＶＴＯＬルーティングアルゴリズムへの入力および制約をフィルタリングおよび重み付けし得る。一実施形態では、候補ルートは、飛行のための最小許容基準または最適基準を満たす。これらの経路は、関連するルートまたは利用可能なルートを幾何学的に計算して視覚化する方法として、ＶＴＯＬ航空機２２０自体の周りの凸包（convex hulls）として視覚化され得るとともに、この分離空間と（例えば、他の車両またはインフラストラクチャによる）隣接する包（hulls）との相互作用として視覚化され得る。生成されたルートが航行中の車両の実現可能な速度および操縦性の目標を満たしていることを確認するために最適化手法の継続性がチェックされ得る。また、相対的な車両情報（例えば、位置、速度、充電状態）も、ＶＴＯＬ航空機２２０の近くにある他の航空機の一次効果を理解するために利用される。

図６は、第１のＶＴＯＬ航空機ハブから第２のＶＴＯＬ航空機ハブへのルートを決定するための方法６００の一実施形態を示している。図６の動作は、方法６００を実行する輸送ネットワーク調整システム２１５の観点で示されている。いくつかの実施形態において、方法６００に関して以下で説明される機能のうちの１つ以上は、ハードウェア処理回路によって実行され得る。例えば、図１５に関して後述するように、１５０４または１５０６などのメモリに記憶された命令１５２４は、後述する複数の機能のうちの１つ以上を実行するように１つまたは複数のプロセッサ１５０２を構成し得る。しかしながら、動作の一部またはすべては他のエンティティまたはコンポーネントによって実行され得る。また、いくつかの実施形態は、動作を並行して実行したり、異なる順序で動作を実行したり、または異なる動作を実行したりし得る。

図６に示された実施形態では、方法６００は、輸送ネットワーク調整システム２１５が、動作６１０において、第１の場所から第２の場所にＶＴＯＬ航空機２２０をルーティングするための要求を受信することによって始まる。一実施形態では、ルーティング要求は、出発地から目的地への輸送のためにクライアントデバイス２４０を介してユーザからの少なくとも１つの要求を受信することに応答して生成される。出発地から目的地への輸送には、出発地から第１の場所（例えば、第１のＶＴＯＬハブ）まで第１の地上車両がユーザを輸送する第１の区間と、第１の場所から第２の場所（例えば、第２のＶＴＯＬハブ）までＶＴＯＬ航空機２２０がユーザを輸送する第２の区間と、第２の場所から目的地まで第２の地上車両がユーザを輸送する第３の区間とが含まれ得る。

動作６２０において、候補ルート選択モジュール３１５は、（例えば、その移動の第２の区間における）第１の場所から第２の場所への候補ルート群のセットを計算する。一実施形態では、候補ルート選択モジュール３１５は、例えば、所定の許容騒音レベル、他のＶＴＯＬ航空機２２０およびＶＴＯＬハブの位置、天候、予想移動時間などの、異なるネットワークまたは環境パラメータについて各ルートを最適化した第１の場所と第２の場所との間の様々なルートを計算する。あるいは、候補ルートは手動で（例えば、第１の場所と第２の場所との間の一連のウェイポイント群を選択することによって）選択され得る。

動作６３０において、ルート選択モジュール３２０は、候補ルート群のセット内の各候補ルートについてルートコストを計算する。一実施形態では、ルートコストは、例えば、ルートの距離、ルートに沿ってＶＴＯＬ航空機２２０を輸送するために必要とされる予想エネルギー量、ルートに沿ってＶＴＯＬ航空機２２０を輸送するためのコストなどの、ネットワークおよび／または環境要因に応じたものであり得る。

いくつかの実施形態では、ルート選択モジュール３２０は、ルートコストが最小の第１の候補ルートを選択し、そのルートの騒音プロファイルを決定する。ルート選択モジュール３２０は、第１の候補ルートの騒音プロファイルが許容騒音プロファイル閾値以下であると判定した場合、動作６４０において、その候補ルートをＶＴＯＬ航空機２２０の設定ルートとして選択する。あるいは、ルート選択モジュール３２０は、第１の候補ルートの騒音プロファイルが許容騒音プロファイル閾値を超えていると判定した場合、その第１の候補ルートを破棄し、２番目に低いルートコストを有する候補ルートの騒音プロファイルを計算する。ルート選択モジュール３２０は、騒音プロファイル閾値以下の騒音プロファイルを有する候補ルートを特定するまで、候補ルートの騒音プロファイルを計算し続ける。ルート選択モジュール３２０は、ＶＴＯＬ航空機２２０の設定ルートとして候補ルートを選択すると、動作６５０において、その設定ルートに関連するデータをＶＴＯＬ航空機２２０に送信する。

図７は、図３に示されたセンサ集約モジュール３３０の一実施形態を示している。図７に示された実施形態では、センサ集約モジュール３３０は、センサ決定モジュール７０５、航空機特定モジュール７１０、野生生物モジュール７１５、騒音軽減モジュール７２０、気象予測モジュール７２５、衝突回避モジュール７３０、再割り当てモジュール７３５、および航空機保全モジュール７４０を含む。他の実施形態では、センサ集約モジュール３３０は、異なる要素および／または追加の要素を含み得る。さらに、これらの機能は、説明された方法とは異なる方法にてコンポーネント間で分散され得る。

ヴァーティポートは、騒音の影響やその他の環境条件を把握し続けることが望まれ得る。騒音および他のデータは、騒音軽減および他のヴァーティポート管理機能の実行を可能にするために、センサ決定モジュール７０５によって収集および集約され得る。一実施形態では、センサがヴァーティポートに取り付けられるかまたは物理的に統合され、および／または、データがヴァーティポートの地理的近傍内のマイクロフォンおよび／または他のセンサを介してアドホックベースで収集される。また、センサは、地上ベースのインフラストラクチャ、地上車両、航空機、および／またはユーザデバイス（例えば、スマートフォン）に固定され得る。センサは、収集データをセンサ決定モジュール７０５に（例えば、ネットワーク２７０を介して）送信する。

任意の所与の時点で、ヴァーティポートに関連するデータ収集に使用するセンサを決定するために、ヴァーティポート周囲のデータ収集半径が規定され得る。騒音収集器（例えば、マイク）の場合、センサは信号を受信してオンされる（まだオンになっていない場合）ことで、騒音データの収集を開始する。このデータは、ネットワークに送信する前に、オンボードの収集器で最初に処理されることにより、無関係または不規則な騒音パターンがフィルターで除去され得る。ネットワークレベルでは、位置ベースの騒音または知覚マップを生成するために追加の処理が生じる場合があるが、このマップは、操作または空域関連の意思決定を支援するためにヴァーティポートで利用可能となり得る。

事前に収集された騒音データは、スマートフィルタリングにも利用され得る。時間的に定期的な事象の理解は、データ収集をより多くすべきかより少なくすべきかを決定するために使用され得る。さらに、航空機の軌道に起因する予測された認識騒音レベルまたは計算された音響を利用することにより、適切なサンプリング品質およびサイズの騒音収集器をより適切に選択することができる。１日を通じて、データ収集半径を動的にスケーリングすることにより、コンピューティングリソースのバランスを取りながら、ヴァーティポート内およびその周辺で騒音知覚レベルを超えないようにすることができる。

分散型センシングアレイは、音波、超音波、パッシブＩＲ、ＬＩＤＡＲ、照明、気圧、湿度、温度、カメラ、レーダーシステムで構成され、様々な通信帯域に様々な量で分散され、様々なユースケースをサポートする。様々な環境や気象状況で継続的な動作を提供するために、各センサアレイには、適切なアクチュエータ、クリーニングジェット／スプレー、ワイパなどが備えられている。以下、図７を引き続き参照して、センサデータの様々な使用ケースについて説明する。

日常運用においては、ヴァーティポートおよび関連する空域管理システムが運用中の航空機を特定できることが望ましい場合がある。この特定の多くはバックエンドプロトコルを介して実施することができるが、いくつかの実施形態では、航空機資源の物理的識別および確認が望ましい場合がある。一実施形態では、航空機特定モジュール７１０は、写真、ＩＲ、ＬＩＤＡＲ、マルチスペクトル、レーダーデータのうちの１つ以上を受信する。航空機特定モジュール７１０は、データを処理することで航空機を特定および追跡する。これらの観測は、航空機自体または航空機の飛行アーティファクト（例えば、特定の航空機タイプに特徴的な翼端渦の写真キャプチャ、または航空機の飛行経路後のＬＩＤＡＲ水分測定）であり得る。

野生生物モジュール７１５は、マルチスペクトルセンサ、ＩＲ、レーダー、カメラ、およびマイクロフォンのうちの１つ以上を使用することにより、地上および空中の野生生物を感知する。複数のソースからのセンサデータを合成することにより、野生生物の種類を正しく識別して適切な応答を決定するのに役立てることができる。野生生物を正しく識別できれば、光や音の形での適切な応答を観察された野生生物に伝えることにより、野生生物の安全性を高めて垂直方向の干渉を防ぐことができる。伝達される応答は、野生生物の聴覚および視覚機能に合わせて調整され得る。野生生物を垂直付近から遠ざけることで、野生生物が不注意に害を受ける可能性を減らすことができる。これにより、航空機、センシング、およびインフラストラクチャ資源が、野生生物の近接性に伴う生息地や廃棄物などの直接的または間接的な影響によって悪影響を受ける可能性も低くなる。

日常運用の成功には、コミュニティで受け入れられるように、ヴァーティポートとその周辺の騒音プロファイルを管理することが含まれ得る。分散型センシングアレイに含まれるマイクロフォンおよびスピーカにより、ヴァーティポートは、その付近および周辺における騒音の影響を定量化することが可能となり得る。一実施形態では、騒音軽減モジュール７２０は、騒音レベルについてのヴァーティポートの影響を定量化し、現在の騒音特性を予測閾値騒音特性と比較して、その比較結果に応じて動作する。騒音軽減モジュール７２０は、特定の特性閾値に達する航空機の離着陸を制限するなど、騒音レベルを低減するための是正動作を実行し得る。これにより、ネットワークから航空機システムにコマンドまたは制約が伝達されることで、プロペラの速度を落としたり、様々な操縦翼面をアクティブにしたり、あるいは、アプローチ、出発、遷移方向などのより一般的な方法を実施したりするなどにより騒音特性を軽減することができる。

気象予測モジュール７２５は、ヴァーティポート周辺の天候および微気候を特徴化する。これは、安全で効率的なＶＴＯＬ（ｅＶＴＯＬなど）およびＵＡＶの運用に役立ち得る。密集した都市環境では、気象条件の突然の変化によって、ヴァーティポートからの航空機の離着陸方法を大幅に変更し得る風の条件となることがある。一実施形態では、気象データは、温度、気圧、ＬＩＤＡＲ（水分監視）、およびレーダーデータ（ＳまたはＸバンド）を介して収集され得る。追加的または代替的に、気象の変化は、航空機からのＩＲまたはマルチスペクトルデータの認識される変化に基づいて間接的に計算され得る。この間接的な差分には、航空機のルーティング履歴、使用年数、および時間的影響が考慮される場合がある。

気象予測モジュール７２５は、最終進入および離陸区域（ＦＡＴＯ）ならびに接地およびリフトオフ区域（ＴＬＯＦ）において地面効果および突風を監視し得る。センサを使用して地面付近の速度および圧力のフィールドを特徴化し、それをヴァーティポートの予測特性と比較することにより、車両の離着陸のスケジュールを立てて故障モードの発生の可能性を減らすことができる。

一部の都市では、様々な都市のニーズを満たすために、ＶＴＯＬ飛行の複数のオペレータが存在し得る。一実施形態では、衝突回避モジュール７３０は、センサアレイからのデータを使用することにより、航空機を他のオペレータと（例えば、それらのシステムが通信不能となるか、またはそれらの車両が軌道を外れる場合に）区別する。航空機のオンボードセンサと組み合わせることで、ヴァーティポートのセンシングアレイデータは、空域管理ツールとネットワークとにデータを提供して、衝突を回避するための様々なオプションを決定することができる。

ヴァーティポートの配置、気象条件、野生生物に関する懸念事項、および空域環境の組み合わせに応じて、いくつかの実施形態では、以前には着陸用に割り当てられていたＦＡＴＯエリアを離陸用に切り替えることができ、また、その逆も可能である。一実施形態では、再割り当てモジュール７３５は、分散型センシングアレイから収集されたデータを使用することにより、ＦＡＴＯ目的が再割り当てされるかどうかの決定を行い、それに応じて人間のオペレータ、ハブ管理システム２３０、および／またはＶＴＯＬ２２０に指示を提供し得る。

センサデータは、ＶＴＯＬ２２０の保存および状態に関する洞察も提供する。一実施形態では、航空機保全モジュール７４０は、例えば、プロペラ回転、複合構造のマルチスペクトル画像、および／または、ヴァーティポートに接近およびヴァーティポートを出発する航空機のＩＲ画像の記録を受信する。この記録を航空機の「デジタルツイン」と比較することにより、潜在的な問題を特定することでできる。これは、時間の経過とともに、相関分析と障害の根本原因の特定に使用することができる。このデータは、検査および調整のために適切なタイミングで車両をメンテナンス整備施設にルーティングするのにも役立ち得る。さらに、検査期間に近づくと、このデータは、車両がどのように配置されていて位置しているかを通知して整備施設自体までの地理的な距離を最小限に抑えるのに役立ち得る。

また、航空機は、その保全状態を示すために特定の騒音を発するようにプログラムされ得る。パーキングパッドあるいはＴＬＯＦまたはＦＡＴＯに戦略的に配置されたスピーカは、適切なメンテナンスまたは操作アクションを実行するためにこれらの信号を積極的に探すようにプログラムされ得る。

望ましくない突風、風のパターン、および天候の急激な変化により、都市環境での離着陸が困難となる場合がある。不均一な航空隊を利用するネットワークでは、一部の車両は、他の車両と比べて、このような不確実な気象条件においてより優れた制御性を備えている場合がある。気象データを収集するための様々な専用センサ（例えば、移動式収集器や固定データ収集器）とともに利用可能な気象データがある実施形態では、ネットワークが航空機の割り当てを最適化および再優先順位付けすることにより、注意を要する気象条件が予測されるまたはそれを経験するヴァーティポートが、これらの気象条件で離陸可能な航空機を向かわせたり受け入れたりする。これらの決定の根拠となるデータには、風速、気圧、気温、湿度などが含まれ得る。これは、飛行ごとに発生する場合もあれば、飛行の組み合わせに拡張される場合もあり、これにより、可制御性の範囲が制限された車両は、気象条件がより良好なヴァーティポートでの運用方針とされる。

図８は、ＶＴＯＬ航空機２２０の動的ルーティングのための方法８００の別の実施形態を示している。いくつかの実施形態では、方法８００に関して以下で説明する機能のうちの１つ以上は、ハードウェア処理回路によって実行され得る。例えば、図１５に関して後述するように、１５０４または１５０６などのメモリに記憶された命令１５２４は、後述する複数の機能のうちの１つ以上を実行するように１つまたは複数のプロセッサ１５０２を構成し得る。図８の動作は、方法８００を実行する輸送ネットワーク調整システム２１５の観点で示されている。しかしながら、動作の一部またはすべては他のエンティティまたはコンポーネントによって実行され得る。また、いくつかの実施形態は、動作を並行して実行したり、異なる順序で動作を実行したり、または異なる動作を実行したりし得る。

図８に示される実施形態では、方法８００は、輸送ネットワーク調整システム２１５が、動作８１０において、航空機２２０を航空輸送ネットワークに登録するための要求をＶＴＯＬ航空機２２０から受信することによって始まる。例示的な実施形態では、輸送ネットワーク調整システム２１５は、複数のキャリアおよび複数のタイプのＶＴＯＬ航空機が動作可能なプラットフォームであって、例えば、ＶＴＯＬ航空機２２０がオンラインになりネットワーク上でサービスを提供する準備ができたときに登録要求を受信する。この要求は、固有の車両識別（ＶＩＤ）と、車両タイプおよび／またはオペレータ情報を示すデータとを含み得る。また、輸送ネットワーク調整システム２１５は、充電レベル、ＶＴＯＬ航空機２２０の保守および／または保全状態、次のサービスまたは保守イベントまでの距離などを含む車両状態情報をＶＴＯＬ航空機２２０から受信し得る。追加的または代替的に、輸送ネットワーク調整システム２１５は、座席容量および構成データを含む車両構成データをＶＴＯＬ航空機２２０から受信し得る。

動作８２０において、輸送ネットワーク調整システム２１５は、ＶＴＯＬ航空機２２０を第１の場所から第２の場所にルーティングする要求を受信する。一実施形態では、ルーティング要求は、出発地から目的地への輸送のためにクライアントデバイス２４０を介してユーザからの要求を受信することに応答して生成される。輸送ネットワーク調整システム２１５は、出発地から目的地への輸送の中間区間を規定する第１および第２の場所に対応するハブを特定する。輸送ネットワーク調整システム２１５は、これらの決定された第１および第２の場所を候補ルート選択モジュール３１５に提供することにより、それらの場所の間の候補ルートを計算する。

動作８３０において、データ処理モジュール３１０は、第１のハブおよび第２のハブを含む地理的領域の地図データにアクセスする。ＶＴＯＬ航空機２２０の地図データは、トポロジー、建物、飛行包絡線制約、および許容騒音レベルまたは騒音制約を示すデータを含み得る。地図データは、天候、現在の騒音レベル、周囲の騒音レベル、航空交通などの動的なリアルタイム情報を示してもよい。地図データは、予測の目的で以前の天候、騒音、および航空交通データを利用し得る。

また、動作８４０において、データ処理モジュール３１０は、ＶＴＯＬ航空機２２０の車両データタイプに基づく車両騒音プロファイルデータにアクセスする。一実施形態では、車両騒音プロファイルデータは、様々な飛行モードでのＶＴＯＬ航空機２２０の計算空力音響学を使用して事前に計算された騒音推定値の組み合わせを含む。騒音半球の形式での圧力データが生成され、様々な仮想観測者位置に伝搬される。このデータは、様々な場所、時間、および気象条件での通常動作から収集されたデータも含み見る。このようなデータは、車両の種類、ＶＴＯＬ航空機２２０の保全および保守の状態、および総重量に対応し得る。計算分析およびリアルタイム推定は、データおよび予測機能の継続的な改善のために（圧力半球および観測音の両方について）検証および確認され得る。騒音プロファイルデータは、候補ルートに沿った騒音レベルの１つまたは複数の推定値を決定するために使用され得る。例えば、特定の速度またはエンジン出力レベル、ＲＰＭ、周囲の湿気／温度、および特定の高度に対して、騒音プロファイルは、地上の地理的領域、周囲の建物、ハブ、および隣接する航空機への推定される騒音影響を決定し得る。追加的または代替的に、騒音プロファイルは、ＶＴＯＬ航空機２２０の動作騒音レベル（最大騒音影響を満たすことに基づいて選択されるレベル）を入力として受け取り、ルーティングを最適化するために使用可能な性能レベル（対気速度、高度、乗客定員などを含む）を提供することができる。

動作８５０において、ルート選択モジュール３２０は、車両の騒音プロファイルおよび地図データの騒音条件に基づいて、ＶＴＯＬ航空機２２０のルートを決定する。ルート選択モジュール３２０は、複数の所定の飛行コリドー（corridor）のルートコストを決定し、ルートコストが最も低いコリドーを選択し得る。例示的な実施形態では、ルートコストは、距離、エネルギー、コスト、時間、騒音、観測者の煩雑さなどに応じて決定され得る。最適化に利用されるデータの時間的性質により、ルート選択モジュール３２０は、カルマンフィルタリングおよび／または予測ニューラルネットを使用してＶＴＯＬルーティングアルゴリズムへの入力および制約をフィルタリングおよび重み付けし得る。一実施形態では、候補ルートは、飛行のための最小許容基準または最適基準を満たす。これらの経路またはルートは、ＶＴＯＬ航空機２２０自体の周りの凸包（convex hulls）として視覚化され得るとともに、この分離空間と（例えば、他の車両またはインフラストラクチャによる）隣接する包（hulls）との相互作用として視覚化され得る。生成されたルートが航行中の車両の実現可能な速度および操縦性の目標を満たしていることを確認するために最適化手法の継続性がチェックされ得る。また、相対的な車両情報（例えば、位置、速度、充電状態）も、ＶＴＯＬ航空機２２０の近くにある他の航空機の一次効果を理解するために利用される。

図９は、騒音軽減のためにオフボードセンサデータを使用する実施形態を示すシステム図である。図９に示される実施形態では、ＶＴＯＬ航空機２２０は、ネットワーク２７０を介して１つまたは複数のオフボードセンサ９３０に通信可能に結合されている。１つまたは複数のオフボードセンサ９３０は、騒音データを収集し、その騒音データを処理のためにＶＴＯＬ航空機２２０のコンピュータシステム（例えば、コントローラ９１５）に提供するように構成されている。例えば、一実施形態では、第１のオフボードセンサは位置Ｄにあり、第２のオフボードセンサは位置Ｅにあり、ここで、位置Ｄは開始ヴァーティポート位置であり、位置Ｅは終了ヴァーティポート位置である。

また、ＶＴＯＬ航空機２２０は、１つまたは複数のオンボードセンサ９２０を含み得る。１つまたは複数のオンボードセンサ９２０は、騒音データを含むＶＴＯＬ航空機２２０の動作データを収集し、処理のために動作データをコンピュータシステムに提供する。オンボードセンサ９２０は、追加的または代替的に、ＶＴＯＬ航空機２２０の速度および方向などの他の動作データを測定するように構成され得る。

いくつかの実施形態では、騒音データは、騒音データが取得された時間を示すタイムスタンプを含む。騒音データは、騒音データが取得された場所を示す位置データ（例えば、ＧＰＳ座標）を含み得る。騒音データの忠実度は、ネットワークレベルまたはＶＴＯＬ航空機２２０レベルで決定され得る。例えば、ネットワークレベルでは、騒音データの忠実度は、データ処理モジュール７１０によって決定される。ＶＴＯＬ航空機２２０レベルでは、騒音データの忠実度は、プロセッサ９１５によって決定される。

いくつかの実施形態では、機械学習（ＭＬ）モデルは、騒音データのトレーニングセットを使用してトレーニングされる。ＭＬモデルは、騒音特性を軽減するための予測時間データを生成するように構成されている。すなわち、ＭＬモデルは、現在のセンサデータに基づいて将来の騒音特性を予測する。このＭＬモデルは、環境騒音の影響を減らすべくＶＴＯＬルーティングを変更するために使用され得る。例えば、ＶＴＯＬ航空機２２０は、予測される騒音レベルが閾値を超えるような地理的領域の上空を飛行することを回避するようにその経路を変更し得る。ＭＬモデルは、データ処理モジュール３１０の一部であってよく、更新されたルーティング情報は、ルート選択モジュール３１０によってＶＴＯＬ航空機２２０に提供される。あるいは、ルート変更は、ＶＴＯＬ航空機２２０で（例えば、プロセッサ９１５によって）決定され得る。

図９に示される実施形態において、ＶＴＯＬ航空機２２０は、図２を参照して上記で説明したように、コンピュータシステムを含む。コンピュータシステムは、受信した騒音データを処理するためのプロセッサ９１５を含む。ＶＴＯＬ航空機２２０は、速度ｖで方向ｘに飛行する。プロセッサ９１５は、騒音ゲインベクトルと、ＶＴＯＬ航空機２２０の可制御性評価を表すＶＴＯＬベクトルとの間の行列乗算を実行する。騒音ゲインベクトルは、達成目標とする騒音特性を定義する。ＶＴＯＬベクトルは、車両の可制御性評価である。言い換えれば、状態ベクトルは、ＶＴＯＬ航空機２２０の状態ならびにそのＶＴＯＬ航空機２２０のシステムおよびサブシステムの様々な状態を記述する。行列積は、ネットワーク２７０を介してＶＴＯＬ航空機２２０から輸送ネットワーク調整システム２１５に送られる。あるいは、いくつかの実施形態では、ＶＴＯＬ航空機２２０は、行列乗算を（例えば、データ処理モジュール３１０において）実行する輸送調整システム２１５にＶＴＯＬベクトルを送信する。

この行列積に基づいて、ＶＴＯＬ航空機２２０は、環境への影響を低減するべく飛行方法を調整し得る。いくつかの実施形態では、ＶＴＯＬ航空機２２０はさらに、ＶＴＯＬ航空機２２０の様々な構成要素を制御するためのコントローラ（図９には示されていない）を含む。例えば、コントローラは、ＶＴＯＬ航空機２２０の近くの騒音プロファイルを変更するために、並進速度、プロペラ速度、または使用プロペラの選択（例えば、静かなプロペラとするか、推力で騒音の高いプロペラとするか）を変更する。

代替的または追加的に、都市全体の懸念のバランスを取り、航空機のコンピューティングの制約を緩和するために、ネットワークレベルで騒音軽減動作が決定され得る。例えば、輸送ネットワーク調整システム２１５のルート選択モジュール３１０は、複数のＶＴＯＬ航空機の動作に基づいた決定された騒音プロファイルを考慮してＶＴＯＬ航空機２２０のルートまたは動作パラメータ（例えば、プロペラ速度）を更新すべきであると決定し得る。ルート選択モジュール３２０は、更新されたルーティング命令を、ネットワーク２７０を介して１つまたは複数のＶＴＯＬ航空機２２０に送信し得る。

図１０を参照すると、一実施形態によるヴァーティポートのネットワークは、１００１Ａ～１００１Ｅの符号が付されたノードと、接続線によって示されるノード間の飛行とで定義される。騒音収集器は地理的領域全体に存在し、ノード１００２Ａ～１００２Ｈで示されている。騒音収集器は固定式であってもよいし移動式であってもよい。各ヴァーティポートの騒音特性は、各ノードを囲む非凸多角形によって定義される。ノードＢの１００２Ｂは、その騒音特性の潜在的な変更を表すために、２つのそのような非凸多角形に囲まれている。騒音特性は、複数の分散騒音測定の合成を使用して定期的に計算され得る。

都市環境の騒音は、都市の空気の移動性によって影響を受け得る。ヴァーティポート内およびその周辺の飛行は認識騒音レベルを変化させる可能性があり、ヴァーティポートレベルで観測者へのこれらの影響を管理することが望ましい場合がある。ヴァーティポートの騒音特性は、１つまたは複数の方法で管理され得る。単独でまたは組み合わせて使用することが可能な例示的な方法を以下に説明する。

一実施形態では、ヴァーティポートにおける全スループットは、動的に増加または減少し得る。ヴァーティポート内およびその周辺で認識される騒音レベルは、ヴァーティポート内およびその周辺で発生する飛行の量に応じたものとなる。車両の制御または動作中の車両の選択だけではヴァーティポートの騒音特性を軽減できない場合は、ヴァーティポートにおける全スループットが飛行に関して幾分変更され得る。

別の実施形態では、ヴァーティポートにルーティングされる車両は、それらの車両による騒音の影響に基づいてフィルタリングされる。現在の認識騒音レベルに応じて、車両は、車両の予測される動作騒音特性に基づいて離着陸が許可または禁止され得る。ヴァーティポートが認識騒音レベルの閾値に近づくと、そのヴァーティポートとの間においてより静かな車両のルーティングがより多くなり得る。

さらなる実施形態では、ヴァーティポートの騒音プロファイルを管理するべくヴァーティポートのアプローチおよび出発経路が変更され得る。最適な離着陸のために車両が選択されると、認識される騒音に対してより感度の高い場所を飛行しないように、それらのルートが変更され得る。また、車両の速度や上昇率も、ヴァーティポートの騒音プロファイルを管理するために調整され得る。車両の経路が決定されると、車両の速度および／または上昇率／下降率を変更することによって、車両の認識騒音レベルの影響（ヴァーティポートの全体の騒音特性に寄与する）が変更され得る。これは、航空機の騒音特性が周囲環境の圧力差分に応じたものとなり、航空機が活発に空気を乱す量によって制御されるためである。

極めて高い航空機スループットを達成するための１つのアプローチは、航空機が通常ルーティングされる一連の「スカイレーン」または飛行経路に航空交通の流れを整理することであるが、この飛行経路は、需要パターン、天候、空域制限、または他の動的な考慮事項の変化に適応するように変更され得る。飛行経路のこのような動的な最適化ネットワークは、多くの利点および利益をもたらす。事前に計画されたルートネットワークは飛行計画の構成要素であるため、最適化ネットワークはルート計画機能の直接のインスタンス化を提供し得る。また、最適化ネットワークは、新たなフライト要求ごとに知る必要や再分析する必要のない考慮事項の組み合わせを使用して計画され得る。この考慮事項には、例えば、出発地から目的地までの距離、飛行経路に沿った騒音感度、予備の着陸地点までの距離、既存の航空交通（例えば、空港での到着および出発の流れ）との分離、およびターミナル空域の回避などが含まれ得る。さらに、最適化ネットワークは、この最適化ネットワークを使用して航空機の意図に対する洞察を提供することにより、航空交通管制（ＡＴＣ）との統合を改善し、ＡＴＣがこれらの航空機が適合していないかどうかを判断できるようにし、航空機の追跡、軌道予測、意図の推論、競合性の検出および解決、ならびにその他の空域サービスおよび機能要件を簡素化する。

飛行経路またはスカイレーンの最適化ネットワークの例を図１１Ａに示し、スカイレーンのレイアウトの例を図１１Ｂに示す。スカイレーン（図１１Ａに線で示されている）は異なる高度で指定されているため、図１１Ａに示されるように、スカイレーンは互いに交差し得る。また、航空機は１つのスカイレーンから別のスカイレーンに移行することができる。スカイレーンは、１つまたは複数の方向に１つまたは複数の航空機を収容するように生成され得る。一実施形態では、同じ高度で同じ方向に進むスカイレーンは、互いに最小距離（例えば、５０フィート）離れて配置される。また、同じ高度で反対方向に移動するスカイレーンは、図１１Ｂに示されるように、最小距離（例えば、１０００フィート）離れて配置される。一実施形態では、より高い需要時間の間に（例えば、反対方向のスカイレーンを減らすことによって）より多くのスカイレーンが一方向に追加され得る。

例示的な実施形態は、航空機が動作するこれらのスカイレーンの各々の周りに、最適化されたスカイレーンのネットワークおよび動作ボリュームを生成することを対象としている。ネットワークシステム（例えば、輸送ネットワーク調整システム）は、経路群のソースネットワークを作成する。これにより、ソースネットワークは、２つの場所の間の可能な経路群のセットを含む。ネットワークシステムは、ソースネットワークの各経路の各エッジを横断するコストを割り当て、各経路の各エッジを横断するコストを集計することで、ソースネットワークの各経路のコストを取得する。この各経路のコストに基づいて、ネットワークシステムは、最小コストの経路を特定する。これにより、最小コストの経路が２つの場所の間の最適化ルートとされる。次に、ネットワークシステムは、最適化ルートの動作ボリュームを生成する。動作ボリュームは、最適化ルートを囲む空域を表す。動作ボリュームは、さらなるシステムに送信されて使用される。したがって、例示的な実施形態は、飛行計画を最適化するとともに飛行経路を最適化するという技術的効果を提供する。

図１２は、一実施形態による、代替の輸送ネットワーク調整システム１２００を示す高レベル・ブロック図である。輸送ネットワーク調整システム１２００は、飛行経路またはスカイレーンの最適化ネットワークを生成するとともに、これらの飛行経路の各々の周りに動作ボリューム（例えば、３次元または４次元ボリューム）を生成するように構成されている。これらの動作を可能にするために、輸送ネットワーク調整システム１２００は、ネットワーク形成モジュール１２０５、コストエンジン１２１０、ルート最適化エンジン１２１５、パラメータモジュール１２２０、ボリューム生成エンジン１２２５、およびデータストア１２３０を備えている。いくつかの実施形態では、データストア１２３０は、輸送ネットワーク調整システム１２００の外部に位置しており、記憶された情報を輸送ネットワーク調整システム１２００に提供するために輸送ネットワーク調整システム１２００に結合される。輸送ネットワーク調整システム１２００は他の構成要素を含んでいてもよく、この構成要素は、飛行経路の最適化ネットワークおよび動作ボリュームの生成に関連していてもよいし関連していなくてもよい（例えば、図３の輸送ネットワーク調整システム２１５に見られる構成要素など）。

ネットワーク形成モジュール１２０５は、飛行経路またはルートのソースネットワークの形成を管理する。ソースネットワークは、所与の制約下で、任意の２つの地点間（例えば、ヴァーティポート間またはハブ間）のすべての可能な飛行経路のほぼ完全なセットを表す。例示的な実施形態では、ネットワーク形成モジュール１２０５は、ノード群のセットを選択し、ノードのペア間の飛行経路のセグメントを生成する。これらのノードは、異なる高度帯域に対して定期的に繰り返されるグリッドパターンで（例えば、均一に）離間され得る。また、ネットワーク形成モジュール１２０５は、ノード群のサブセットを接続するエッジ群のセットを選択または形成する。いくつかの実施形態では、各ノードは最初に、それに直接隣接する所定数のノード群（例えば、６つのノード）に接続され（例えば、水平方向に４つ、垂直方向に２つ）てエッジ群を形成する。さらなる実施形態では、対角エッジなどの追加の構成が評価され得る。２つの地点（例えば、出発地と目的地）間の一連のエッジは、飛行経路またはルートを形成する。

経路またはルートのソースネットワークが形成されると、コストモジュール１２１０は、各エッジを横断するためのコストを割り当てる。したがって、コストモジュール１２１０は、データストア１２３０からのコスト決定に使用するためのデータセットにアクセスする。データセットは、過去の航空機追跡データ、地形高さデータ、障害物／建物の高さおよび位置データ、騒音マップ、人口データ（例えば、国勢調査細分区）、バックアップ着陸地点データ、空域クラスおよびその他の関連する境界データ（例えば、Ｍｏｄｅ－Ｃベール、特殊用途の空域、軍事作戦エリア、機密性の高いサイト）、または、道路および鉄道のインフラストラクチャのうちの１つ以上を含む。

過去の航空機追跡データは、特定の期間（例えば、１．５年）にわたって追跡された航空機の緯度、経度、および高度を含む。過去の航空機追跡データは、従来の航空機と最適化ネットワーク内を飛行する航空機との間で発生する遭遇を最小限に抑える（例えば、交通量の多いエリアを避ける）ために輸送ネットワーク調整システム１２００によって使用される。いくつかの実施形態では、過去の航空機追跡データは、ＮＡＳＡデータウェアハウスからアクセスされるとともに、有視界飛行方式（ＶＦＲ）トラフィックを含み得る。これらの実施形態では、データファイルが抽出されて、輸送ネットワーク調整システム１２００により使用可能なフォーマット（例えば、ｃｖｓファイル、Ｍａｔｌａｂデータ構造）に変換される。

地形高さデータは環境内の自然構造物の高さを提供し、障害物／建物の高さおよび位置データは人工構造物の高さを提供する。これらの高さデータは、航空機が飛行できる最小高度を提供するために使用される。

いくつかの実施形態では、騒音マップは、騒音の少ないエリアではなく、騒音の多いエリアの部分に経路を生成するために使用される。他の実施形態では、騒音マップは、騒音の少ないエリアで経路を生成することにより、すでに騒音の多いエリアでの騒音の増加を最小限に抑えるために使用される。

人口データ、ならびに道路および鉄道インフラストラクチャデータは、避けるべき領域を示すために使用される。例えば、人口の多い地域に飛行経路を設けることは望ましくない場合がある。同様に、航空機の事故は道路や鉄道に悪影響を与える可能性があるため、頻繁に使用される道路上や鉄道上での飛行経路は望ましくない。

アクセスしたデータを使用して、コストエンジン１２１０は、エッジの各ノードにおける関連するデータセットを集約または統合し、各メトリックに関連する各エッジに対してコストのスカラー値を割り当てる。理想的には、コストエンジンは、これらの様々なメトリックに応じてコストを最小化することによって最適化を行う。コストエンジン１２１０は、メトリックおよび重みベクトルを組み込むことによって各エッジの重み付きコストを決定する。例示的な実施形態では、コストエンジン１２１０は、各ノードを横断するコストを計算する。例えば、コストは、特定のエッジに近接する航空機の数（例えば、過去１．５年間にそのエッジにあった航空機の数）、そのエッジの地上からの高さ、エッジの騒音プロファイルなどに応じたものとされる。コストエンジン１２１０は、線形重み（例えば、機械学習された重み）を使用してこれらのメトリックのすべてを組み合わせ、単一のコストを導出する。例示的な実施形態では、重み付きコストは、距離および／または時間ベースの測定値を含む。

各エッジの横断のコストが割り当てられると、コストモジュール１２１０は、それぞれ関連する出発地と目的地との間の最小コストまたは最小コスト経路を決定する。一実施形態では、最小コスト経路を決定するために、ダイクストラ（Dijkstra）アルゴリズムが使用される。ただし、グラフ上の任意の２つの地点の間の最小コストを計算する他のアルゴリズムが使用されてもよい。

ルート最適化エンジン１２１５は、これらの最小コスト経路を最適化する。例示的な実施形態では、ルート最適化エンジン１２１５は、経路を単純化するためにダグラス・ポイカー（Douglas-Peuker）アルゴリズムを適用する。最小コスト経路は、多くの同一線上のノードおよび／またはノードのジグザグシーケンスを含み得る（例えば、対角線のエッジが含まれていない場合）。ダグラス・ポイカーアルゴリズムを適用することによって無関係な地点が除去される。いくつかの場合においては、２つを除くすべての同一線上のノードが削除され、ジグザグセグメントが対角線セグメントに変換される。さらに、削除される地点の偏心は、結果として得られる経路の計算上のコストが元の最適な経路コストの所定の倍数（例えば、１１０％）内に収まるまで繰り返される。例えば、地点を保持するかどうかを指示する偏心率パラメータは、新たに計算された横断のコストが元の最小コスト値に近いまま維持される（例えば、１０％以下で増加する）限り、アルゴリズムの連続ループで変更（例えば、増加）され得る。

また、ルート最適化エンジン１２１５は、最適化ネットワークの冗長性を低減する。例示的な実施形態では、ルート最適化エンジン１２１５は、単一の経路内にマージすることが可能な重複経路セグメント群の伸張を特定してこれらのセグメント群をマージする。さらに、ルート最適化エンジン１２１５は、出発地／目的地の各ペアに使用される固有の隣接する経路セグメント間のマップを構築する。

最後に、ルート最適化エンジン１２１５は、関連する出発地／目的地のペアの間に区間ベース（leg-based）のルート群を形成する。例示的な実施形態では、ルート最適化エンジン１２１５は、出発地／目的地の各ペアの間にわたる一連のセグメント群を含むウェイポイント群を抽出する。その結果として生じるウェイポイントベースのルートは、ルート最適化エンジン１２１５によって区間ベースのルートに変換される。高度の制約を含めることにより、正確な飛行経路またはルートを決定することができる。この飛行経路は、軌道予測を生成するのに使用され得る。一実施形態では、最適化ルートは、複数のレーンを有するコリドー（例えば、図１１Ａおよび図１１Ｂに示されるように、異なる高度でまたは互いに離間して隣接配置される）を含むことにより、各レーンは本質的に同じコストを有する。これらのレーンはスカイレーンと呼ばれ得る。

動作ボリュームは、飛行経路、ルート、または軌道を囲む空域の一部（またはセグメント）を表す。一連の動作ボリューム群は、一つの動作ボリュームを形成する。例示的な実施形態では、この動作ボリュームは、その断面形状の４次元座標により定義される。形状の種類としては、例えば、８つの頂点（例えば、下部に４つと上部に４つ）を有する矩形部分を備えた多角形や、半径と長さで規定される円形部分を備えた筒（tube）が挙げられる。異なる種類の航空機に、および／または航空機に関連するエンティティ（例えば、ベンダー、管理者、メーカー、サードパーティオペレーター）の選好に基づいて、異なる形状の種類を使用することができる。例えば、関連するルート／経路に割り当てられた特定の航空機の物理的寸法および／またはその他の特性に基づいて、異なる形状のボリュームを生成することができる。

動作ボリュームまたはセグメントの線形サイズは、ルートに依存し得る。例えば、ルートが１０メートルごとに指定されている場合、動作ボリュームは１０メートルごとに計算され得る。ルートが軌道であり、軌道の新たなデータ地点がミリ秒ごとに指定される例では、動作ボリュームはミリ秒ごとに計算され得る。ただし、ルートの動作ボリュームの数に制限がある場合、ロジックは２つの地点間の最小距離を見つけて、その制限を満たす数を作成する。

一実施形態では、一連の動作ボリューム群は、２つの場所（例えば、出発地と目的地）の間のスカイレーンの３次元表現である動作ボリュームを形成する。この動作ボリュームは、輸送ネットワーク調整システム２１５，１２００によって生成されたルートまたは軌道に従う。いくつかの実施形態では、この動作ボリュームが生成されるルートまたは軌道は、ルート最適化エンジン１２１５によって決定される最適化ルートまたはスカイレーン（例えば、軌道または区間ベースのルート）である。

ボリューム生成プロセスを可能にするために、パラメータモジュール１２２０は、プロセスに入力されたパラメータを管理する。この入力は、アルゴリズムパラメータと制約パラメータとを含むファイルで構成される。アルゴリズムパラメータは、ボリューム生成プロセス（生成アルゴリズム）の変数であり、ボリュームの形状（例えば、円形または矩形）、ボリューム幅に応じて設定される出力ポリライン内の地点間の最小距離（例えば、ダグラス・ポイカーイプシロン）、ボリュームの寸法（例えば、部分（segment）の幅、その部分の高さ）、および／または地点あたりの度数（区間ベースのルートの場合）を含む。制約パラメータは外部制約であり、この制約パラメータには、多角形ごとの頂点の最小数と最大数、動作ボリュームごとの個別ボリューム群の最小数と最大数、個別ボリューム期間の最小数と最大数、最大境界ボックスの寸法、および／またはボリュームを水平とする必要があるかどうか、が含まれる。

一実施形態では、車両（例えば、航空機）構成性能も考慮に入れることができる。例えば、航空機が垂直に飛行する場合（例えば、ＶＴＯＬ）、飛行するのにそれほど大きなボリュームが必要ない場合がある。このように、垂直上昇が得意な航空機である場合、構成性能付近でボリュームを低減することができる。そのため、ボリューム生成プロセスは、ルートの周囲に静的ボリュームを構築し得るが、より多くの可能性を網羅するために大きくするのではなく、航空機のタイプの周囲に適切なボリュームを形成してプロファイルに一致させることもできる。ある場合には、車両の構成性能は、その構成性能に基づいて車両に割り当てられたルート（例えば、スカイレーン）によって組み込まれる。

ルートの入力ファイル、アルゴリズムパラメータ、および制約パラメータを使用することで、ボリューム生成エンジン１２２５は、ルートのボリューム（動作ボリューム）のセグメント群を生成する。いくつかの実施形態では、ボリューム生成エンジン１２２５は、複数の矩形部分をそれら各矩形部分がルートに対する直交面を形成するように構築する。ボリューム生成エンジン１２２５は、複数のボリュームセグメントを、それら各々がルートの任意の２つの連続するウェイポイントによって形成される軸を中心として有するように生成する。したがって、ルート全体の動作ボリュームは、ルートによって形成される軸を中心とする空域で構成される。

さらに、ボリューム生成エンジン１２２５は、各動作ボリュームの終点とその隣接する動作ボリュームの始点との交点を計算する。この交点の計算により、隣接する２つの動作ボリューム間に交差面を見出すことができる。交差面は任意の２つの隣接する動作ボリューム間にあるが、２つの隣接する動作ボリュームは同じ地点で平面と交差しない場合がある。

さらに、ボリューム生成エンジン１２２５は、あらゆるねじれを修正する。高さと幅の要件への不適合を防ぐために、ボリューム生成エンジン１２２５は、２つの隣接する動作ボリュームが、交差面との４つの交差点のうち２つのセットによって形成される外周で接続することを保証する。

例示的な実施形態では、ボリューム生成エンジン１２２５は、外部から課された要件が満たされない場合に、生成されたボリュームを変更する。したがって、ボリューム生成エンジン１２２５は、ボリューム群のリストをループすることで、各ボリュームが、入力の１つとして提供された指定寸法の境界ボックス内に含まれることを保証し得る。ボリュームの計算された境界ボックスの横方向または縦方向の寸法が必要な寸法を超える場合、ボリュームは境界ボックスの寸法要件を満たさない。ボリュームが境界ボックスの寸法要件を満たさない場合、ボリューム生成エンジン１２２５は、１つまたは複数の軽減プロセスを実行する。例えば、ボリューム生成エンジン１２２５は、ボリューム群のリストをループすることで、ボリュームの数が、軌道／ルート（入力として与えられる）ごとに必要な最大ボリューム数以下であることを保証する。別の例では、ボリューム生成エンジン１２２５は、ボリューム群のリストをループすることで、多角形ごとの頂点／エッジの数が、多角形ごとの必要な頂点／エッジの最大数（入力として与えられる）以下であることを保証する。さらに、ボリューム生成エンジン１２２５は、ボリューム群のリストをループすることで、各ボリュームの持続時間が必要な持続時間よりも短いかまたは多いことを保証し得る。

生成された動作ボリューム（例えば、ルートのボリュームのセグメント）を集約することで、ルート全体の動作ボリュームが形成される。いくつかの実施形態では、動作ボリュームは、様々なエンティティに表示されるグラフで視覚化される。例えば、動作ボリュームは、最適化ルートに沿って飛行する航空機のローカルおよび／またはリモートパイロットに表示され得る。例えば、ボリュームが４つのコーナを有する矩形部分で定義されている場合、出力は各コーナの経度と緯度となる。このボリュームの視覚化は、これらのポイントを順番にプロットしたものである。あるいは、ボリュームが円形部分で定義されている場合、出力はそのボリュームの中心の位置と半径とを含む。

図１３は、飛行経路の最適化ネットワークを生成するための方法１３００を示すフローチャートである。方法１３００の動作は、図１２に関して上記で説明された構成要素を使用して、輸送ネットワーク調整システム１２００によって実行される。したがって、方法１３００は、例として、輸送ネットワーク調整システム１２００を参照して説明される。しかしながら、方法１３００の動作の少なくともいくつかは、他の様々なハードウェア構成に展開されるか、または他の場所にある同様のコンポーネントによって実行可能であることが理解され得る。したがって、方法１３００は、輸送ネットワーク調整システム１２００に限定されることを意図していない。

動作１３１０において、ネットワーク形成モジュール１２０５は、ソースネットワークにアクセスするか、またはソースネットワークを形成する。例示的な実施形態では、ネットワーク形成モジュール１２０５は、ノード群のセットを選択する。これらのノード群は、様々な高度帯域で定期的に繰り返されるグリッドパターンで均一に配置できる。いくつかの実施形態では、各ノードは、最初に、それに隣接する所定数のノード群（例えば、６つのノード）に接続され（例えば、水平方向に４つ、垂直方向に２つ）てエッジ群を形成する。一連のエッジ群によって経路が形成される。ソースネットワークは、制約が与えられた任意の２つの地点間のすべての可能な経路のほぼ完全なセットを表す。

動作１３２０において、コストモジュール１２１０は、各エッジを横断するコストを割り当てる。例示的な実施形態では、コストモジュール１２１０は、過去の航空機追跡データ、地形高度データ、障害物／建物の高さおよび位置データ、人口データ（例えば、国勢調査細分区）、バックアップ着陸地点データ、空域クラスおよびその他の関連する境界データ（例えば、Ｍｏｄｅ－Ｃベール、特殊用途の空域、軍事作戦エリア、機密サイト）、道路および鉄道のインフラストラクチャのうちの１つ以上を含むデータセットにアクセスする。アクセスしたデータを使用して、コストエンジン１２１０は、エッジの各ノードにおける関連するデータセットを集約または統合し、各メトリックに関連する各エッジに対してコストのスカラー値を割り当てる。コストエンジン１２１０は、メトリックおよび重みベクトルを組み込むことによって各エッジの重み付きコストを決定する。例示的な実施形態では、重み付きコストは、距離および／または時間ベースの測定値を含む。

動作１３３０において、コストモジュール１２１０は、最小コストの経路を決定する。一実施形態では、最小コスト経路を決定するために、ダイクストラ（Dijkstra）アルゴリズムが使用される。ただし、グラフ上の任意の２つの地点間の最小コストを計算する他のアルゴリズムが使用されてもよい。

次いで、ルート最適化エンジン１２１５は、これらの最小コストの経路を最適化する。動作１３４０において、ルート最適化エンジン１２１５は、経路群を単純化する。一実施形態では、ルート最適化エンジン１２１５は、経路を単純化するためにダグラス・ポイカーアルゴリズムを適用する。最小コスト経路は、多くの同一線上のノードおよび／またはノードのジグザグシーケンスを含み得る（例えば、対角線のエッジが含まれていない場合）。ダグラス・ポイカーアルゴリズムを適用することによって無関係な地点が除去される。いくつかの場合においては、２つを除くすべての同一線上のノードが削除され、ジグザグセグメントが対角線セグメントに変換される。

動作１３５０において、ルート最適化エンジン１２１５は、最適化ネットワークの冗長性を低減する。例示的な実施形態では、ルート最適化エンジン１２１５は、単一の経路内にマージすることが可能な重複経路セグメント群の伸張を特定してこれらのセグメント群をマージする。さらに、ルート最適化エンジン１２１５は、出発地／目的地の各ペアに使用される固有の隣接する経路セグメント間の地図を構築する。

動作１３６０において、ルート最適化エンジン１２１５は、関連する出発地／目的地のペアの間に区間ベースのルートを形成する。例示的な実施形態では、ルート最適化エンジン１２１５は、出発地／目的地の各ペアの間にわたる一連のセグメント群（例えば、エッジ群）を含むウェイポイント群を抽出する。次いで、ウェイポイントベースのルートは、ルート最適化エンジン１２１５によって区間ベースのルートに変換される。

図１４は、飛行経路の周りのボリューム群を生成および利用するための方法１４００を示すフローチャートである。方法１４００の動作は、図１２に関して上記で説明された構成要素を使用して、輸送ネットワーク調整システム１２００によって実行される。したがって、方法１４００は、例として、輸送ネットワーク調整システム１２００を参照して説明される。しかしながら、方法１４００の動作の少なくともいくつかは、他の様々なハードウェア構成に展開されるか、または他の場所にある同様の構成要素によって実行可能であることが理解され得る。したがって、方法１４００は、輸送ネットワーク調整システム１２００に限定されることを意図しない。

動作１４１０において、ボリューム生成エンジン１２３５は、ボリューム生成プロセスを実行するルートにアクセスする。いくつかの実施形態では、このルートは、図１３の方法１３００によって決定される最適化ルートである。すなわち、ルート最適化エンジン１２１５の出力は、ボリューム生成エンジン１２３５に入力される。したがって、最適化ルートのデータファイルは、例えば、ルート最適化エンジン１２１５から受信され得る。あるいは、最適化ルートのデータファイルは、データストア（例えば、データストア１２３０）からアクセスされる。代替の実施形態は、他のルートを利用することができる。

一実施形態では、ルート入力ファイルは、軌道を定義するウェイポイント群のリストを含む軌道入力ファイルである。各ウェイポイントは、緯度、経度、高度、および対応するタイムスタンプによって特徴付けられる。入力ファイルが読み込まれると、データはデータフレームとしてフォーマットされ、このデータフレームにおいて、各行はウェイポイントを表し、各列はその緯度、経度、高度、およびタイムスタンプを定義するものとなる。入力ファイルは、ボリュームを定義するのに必ずしもすべてを必要としないウェイポイントを含み得る。このため、データフレームがダグラス・ポイカーアルゴリズムを使用して処理されることにより、空間データセットのサイズが縮小されて、ロー・リスト（raw list）から同様のウェイポイント群がストリーミングされる。その結果得られるデータフレームは、元のウェイポイントリストの効率化されたサブセットを表すウェイポイント群のリストを含むものとなる。データが処理されると、ボリューム生成プロセスは任意の２つの連続する所与のウェイポイントに一度に適用される。

別の実施形態では、ルート入力ファイルは、ルートを定義する区間群のリストを含む区間ベースの入力ファイルである。入力ファイルは区間ごとに読み込まれ、タイプ、緯度、経度、高度で記述されたそれに含まれる各ウェイポイントがデータフレームに順番に記憶される。ウェイポイントタイプは、「ｅｎｄ_ｗａｙｐｏｉｎｔ」および「ｃｅｎｔｒａｌ_ｗａｙｐｏｉｎｔ」とすることができる。高度は「ａｌｌｔｉｔｕｄｅ_ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ_ｍｓｌ_ｆｔ」によって設定される。

動作１４２０において、パラメータモジュール１２２０は、アルゴリズムパラメータを受信する。アルゴリズムパラメータは、アルゴリズムパラメータを含むファイルとして受信（またはアクセス）される。アルゴリズムパラメータは、ボリューム生成プロセス（生成アルゴリズム）の変数であり、ボリューム幅に応じて設定される出力ポリライン内の地点間の最小距離（例えば、ダグラス・ポイカーイプシロン）、矩形部分の幅、その矩形部分の高さ、および／または地点あたりの度数（区間ベースのルートの場合）を含む。

動作１４３０において、パラメータモジュール１２２０は、制約パラメータを受信する。制約パラメータは、制約を含むファイルとして受信（またはアクセス）される。制約パラメータは、多角形ごとの頂点の最小数と最大数、動作ボリュームごとの個別ボリューム群の最小数と最大数、個別ボリューム期間の最小数と最大数、および／または境界ボックスの最大寸法のうちの１つ以上を含む。

動作１４４０において、ボリューム生成エンジン１２２５は、入力されたルート（１４１０において動作中にアクセスされたルート）の動作ボリュームを生成する。一実施形態では、ボリューム生成エンジン１２２５は、複数の部分（複数のセグメント）をそれら各部分がルートに対する直交面を形成するように構築する。

軌道ファイルとして入力されるルートの場合、入力データはフォーマットされるとともに前処理される。次に、ボリューム生成エンジン１２２５は、複数の部分またはセグメント（例えば、複数の矩形または円形部分）をそれら各々がルートに対する直交面を形成するように構築する。ボリューム生成エンジン１２２５は、複数のボリュームセグメント（例えば、複数の動作ボリューム）を、それら各々がルートの任意の２つの連続するウェイポイントによって形成される軸を中心として有するように生成する。次に、ボリューム生成エンジン１２２５は、各ボリュームの終点とその隣接ボリュームの始点との交点を計算する。最後に、ボリューム生成エンジン１２２５は、ねじれを修正する。

ルートが区間ベースのルートとして入力される一実施形態では、入力データがフォーマットされる。データフレームは、任意の２つの所与のウェイポイントに対して一度に処理される。以前のウェイポイントは次の反復時に記憶されるため、以前のウェイポイント、現在のウェイポイント、および次のウェイポイントは、最後を除いて各反復で使用可能とされる。現在のウェイポイントおよび次のウェイポイントが「ｅｎｄ_ｗａｙｐｏｉｎｔ」タイプである場合、ボリューム生成エンジン１２２５を適用して、複数の矩形または円形部分（複数のボリュームセグメント）をそれら各部分がルートに対する直交面を形成するように構築する。または、以前のウェイポイント、現在のウェイポイント、および次のウェイポイントがそれぞれ「ｅｎｄ_ｗａｙｐｏｉｎｔ」、「ｃｅｎｔｒａｌ_ｗａｙｐｏｉｎｔ」、および「ｅｎｄ_ｗａｙｐｏｉｎｔ」である場合、一方の「ｅｎｄ_ｗａｙｐｏｉｎｔ」から他方の「ｅｎｄ_ｗａｙｐｏｉｎｔ」までの間に定義された円弧によって形成される角度が決定される。次に、ボリューム生成エンジン１２２５は、各ボリューム（セグメント）の終点とその隣接ボリューム（セグメント）の始点との交点を計算する。最後に、ボリューム生成エンジン１２２５は、ねじれを修正する。ルートのボリュームセグメント群を集約することで、ルート全体の動作ボリュームとなる。

動作１４５０において、ボリューム生成エンジン１２２５は、生成された動作ボリュームを別のシステムに提供する。いくつかの場合には、動作ボリュームが他の空域サービスプロバイダにブロードキャストされることで、他の空域サービスプロバイダは、輸送ネットワーク調整システム１２００に関連する航空機がどこを飛んでいるかを確認することができる。別の場合において、動作ボリュームが航空機に伝達されることで、航空機は飛行が許可されている場所を把握することができる。さらに、動作ボリュームは、航空機を監視してその航空機がその動作境界内に留まっていることを確認するために輸送ネットワーク調整システム１２００（または別の同様のシステム）によって使用される。さらに別の場合において、動作ボリュームは、パイロットのユーザインターフェース上に動作ボリュームのグラフィック表現を表示するパイロットアプリケーションにおいてグラフィカルに提示される（例えば、送信される）。また、動作ボリュームは、航空交通の全航空隊を監視しているネットワーク運用センタに提供され得る。

図１５は、いくつかの例示的な実施形態による、マシン可読媒体（例えば、マシン可読記憶媒体、非一時的マシン可読記憶媒体、コンピュータ可読記憶媒体、またはそれらの任意の適切な組み合わせ）から命令を読み取り、本明細書に記載の方法のうちの１つ以上を実行することが可能なマシン１５００の構成要素を示す。具体的には、図１５は、コンピュータデバイス（例えば、コンピュータ）の例示的な形式でのマシン１５００の概略図を示し、このマシン１５００内の命令１５２４（例えば、ソフトウェア、プログラム、アプリケーション、アプレット、アプリ、または他の実行可能コード）によって、マシン１５００は、本明細書に記載の方法のうちのいずれか１つ以上を全体的にまたは部分的に実行する。

例えば、命令１５２４は、マシン１５００に図５、図６、図８、図１３、図１４のフロー図を実行させることができる。一実施形態では、命令１５２４は、プログラムされていない一般的なマシン１５００を、説明および図示された機能を説明された方法で実行するようにプログラムされた特定のマシン（例えば、特別に構成されたマシン）に変換することができる。

代替の実施形態では、マシン１５００は、スタンドアロンデバイスとして動作するか、または他のマシンに接続（例えば、ネットワーク化）され得る。ネットワーク展開では、マシン１５００は、サーバクライアントネットワーク環境ではサーバマシンまたはクライアントマシンの能力で動作するか、ピアツーピア（または分散）ネットワーク環境ではピアマシンとして動作することができる。マシン１５００は、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ネットブック、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、セルラ電話、スマートフォン、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、ネットワークスイッチ、ネットワークブリッジ、またはそのマシンによって実行されるアクションを指定する命令１５２４を（順次またはその他の方法で）実行できる任意のマシンであり得る。さらに、単一のマシンのみが示されているが、「マシン」という用語は、本明細書に記載の方法のうちのいずれか１つ以上を実行するために命令１５２４を個別にまたは共同で実行するマシンの集合を含むと解釈されるべきである。

マシン１５００は、プロセッサ１５０２（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、無線周波数集積回路（ＲＦＩＣ）、またはそれらの任意の適切な組み合わせ）、メインメモリ１５０４、およびスタティックメモリ１５０６を含み、これらは、バス１５０８を介して互いに通信するように構成されている。プロセッサ１５０２は、プロセッサ１５０２が、本明細書に記載の方法のうちのいずれか１つ以上を全体的または部分的に実行するように構成可能であるように、命令１５２４の一部またはすべてによって一時的または恒久的に構成可能なマイクロ回路を含み得る。例えば、プロセッサ１５０２の１つまたは複数のマイクロ回路のセットは、本明細書で説明される１つまたは複数のモジュール（例えば、ソフトウェアモジュール）を実行するように構成可能であり得る。

マシン１５００はさらに、ビデオディスプレイ１５１０（例えば、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プロジェクタ、ブラウン管（ＣＲＴ）、またはグラフィックスやビデオを表示できるその他のディスプレイ）を含み得る。また、マシン１５００は、英数字入力デバイス１５１２（例えば、キーボード）、ＵＩナビゲーションデバイス１５１４（例えば、マウス、タッチパッド、トラックボール、ジョイスティック、モーションセンサ、または他のポインティング機器）、記憶デバイス１５１６、信号生成デバイス１５１８（例えば、サウンドカード、増幅器、スピーカ、キーボードジャック、またはそれらの任意の適切な組み合わせ）、およびネットワークインターフェースデバイス１５２０を含み得る。

記憶デバイス１５１６は、本明細書に記載の方法または機能のうちのいずれか１つ以上を具現化する命令１５２４（例えば、ソフトウェア）を記憶したマシン可読媒体１５２２（例えば、有形のマシン可読記憶媒体）を含む。また、命令１５２４は、マシン１５００による実行前または実行中に、完全にまたは少なくとも部分的に、メインメモリ１５０４内、プロセッサ１５０２内（例えば、プロセッサのキャッシュメモリ内）、またはその両方に存在し得る。したがって、メインメモリ１５０４およびプロセッサ１５０２は、マシン可読媒体（例えば、有形および非一時的なマシン可読媒体）と見なすことができる。命令１５２４は、ネットワークインターフェースデバイス１５２０経由で、ネットワーク１５２６を介して送信または受信され得る。

いくつかの例示的な実施形態では、マシン１５００は、ポータブルコンピューティングデバイスであり得るとともに、１つまたは複数の追加の入力コンポーネント（例えば、センサまたはゲージ）を有することができる。このような入力コンポーネントの例は、画像入力コンポーネント（例えば、１つまたは複数のカメラ）、音声入力コンポーネント（例えば、マイク）、方向入力コンポーネント（例えば、コンパス）、位置入力コンポーネント（例えば、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）受信機）、方位コンポーネント（例えば、ジャイロスコープ）、動き検出コンポーネント（例えば、１つまたは複数の加速度計）、高度検出コンポーネント（例えば、高度計）、およびガス検知コンポーネント（例えば、ガスセンサ）を含む。これらの入力コンポーネントのうちのいずれか１つ以上によって収集された入力は、本明細書で説明するモジュールのいずれかによってアクセス可能であり得るとともに、使用可能であり得る。

［実行可能命令およびマシン記憶媒体］
様々なメモリ（すなわち、１５０４、１５０６、および／またはプロセッサユニット１５０２のメモリ）および／または記憶デバイス１５１６は、本明細書に記載の方法および機能のうちのいずれか１つ以上を具現化またはそれによって用いられる１つまたは複数のセットの命令およびデータ構造（例えば、命令）１５２４を記憶し得る。これらの命令がプロセッサユニット１５０２によって実行されることで、本開示の実施例を実現する様々な動作が実行される。

本明細書で使用される「マシン記憶媒体」、「装置記憶媒体」、「コンピュータ記憶媒体」（総称して「マシン記憶媒体１５２２」と呼ぶ）という用語は同じことを意味し、本開示においてこれらは交換可能に使用され得る。これらの用語は、実行可能命令および／またはデータを記憶する単一または複数の記憶デバイスおよび／または記憶媒体（例えば、集中型または分散型のデータベース、および／または関連するキャッシュおよびサーバ）、ならびに複数の記憶装置または記憶デバイスを含むクラウドベースの記憶システムまたは記憶ネットワークを指す。したがって、これらの用語は、ソリッドステートメモリ、光および磁気メディア、およびプロセッサの内部または外部のメモリを含むがこれらに限定されないと解釈されるべきである。マシン記憶媒体、コンピュータ記憶媒体、および／または装置記憶媒体１５２２の特定の例には、不揮発性メモリが含まれる。不揮発性メモリに含まれる例示的な半導体メモリデバイスとしては、例えば、消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、ＦＰＧＡ、およびフラッシュメモリデバイスが挙げられる。また、不揮発性メモリには、内蔵ハードディスクやリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、およびＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤ－ＲＯＭディスクなどが含まれる。マシン記憶媒体、コンピュータ記憶媒体、および装置記憶媒体１５２２という用語は、特に、搬送波、変調されたデータ信号、および他のそのような媒体を除外し、それらのうちの少なくともいくつかは、以下で説明する「信号媒体」という用語でカバーされる。

［信号媒体］
「信号媒体」または「伝送媒体」という用語は、任意の形式の変調されたデータ信号、搬送波などを含むと解釈されるべきである。「変調されたデータ信号」という用語は、信号内の情報を符号化する方法によってその特性の１つまたは複数が設定または変更された信号を意味する。

［コンピュータ可読媒体］
「マシン可読媒体」、「コンピュータ可読媒体」、および「装置可読媒体」という用語は同じことを意味し、本開示において交換可能に使用され得る。これらの用語は、マシン記憶メディアと信号媒体の両方を含むように定義されている。したがって、これらの用語には、記憶デバイス／媒体と搬送波／変調データ信号の両方が含まれる。

命令１５２４は、いくつかの周知の転送プロトコル（例えば、ＨＴＴＰ）のうちのいずれか１つを使用するネットワークインターフェースデバイス１５２０を経由する伝送媒体を使用して、通信ネットワーク１５２６を介して送信または受信され得る。通信ネットワークの例には、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット、携帯電話ネットワーク、プレーンオールドテレフォンサービス（ＰＯＴＳ）ネットワーク、およびワイヤレスデータネットワーク（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、３Ｇ、４ＧＬＴＥ／ＬＴＥ－Ａ、５Ｇ、またはＷｉＭＡＸ（登録商標）ネットワーク）が含まれる。「伝送媒体」という用語は、マシンによる実行のための命令を記憶し、符号化し、または伝送することができる任意の無形媒体を含むと解釈され、そのようなソフトウェアの通信を容易にするためのデジタルまたはアナログ通信信号もしくは他の無形媒体を含む。

特定の実施形態は、ロジックまたは多数のコンポーネント、モジュール、またはメカニズムを含むものとして本明細書に記載されている。モジュールは、ソフトウェアモジュール（例えば、マシン可読媒体または伝送信号で具現化されたコード）またはハードウェアモジュールのいずれかを構成し得る。「ハードウェアモジュール」は、特定の動作を実行できる有形のユニットであり、特定の物理的な方法で構成または配置することができる。様々な例示的な実施形態では、１つまたは複数のコンピュータシステム（例えば、スタンドアロンコンピュータシステム、クライアントコンピュータシステム、またはサーバコンピュータシステム）またはコンピュータシステムの１つまたは複数のハードウェアモジュール（例えば、プロセッサまたはプロセッサ群）は、ソフトウェア（例えば、アプリケーションまたはアプリケーション部分）によって、本明細書で説明する特定の動作を実行するように動作するハードウェアモジュールとして構成され得る。

いくつかの実施形態では、ハードウェアモジュールは、機械的に、電子的に、またはそれらの任意の適切な組み合わせで実現され得る。例えば、ハードウェアモジュールは、特定の動作を実行するように永続的に構成された専用回路またはロジックを含み得る。例えば、ハードウェアモジュールは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）やＡＳＩＣなどの専用プロセッサであり得る。また、ハードウェアモジュールは、特定の動作を実行するためにソフトウェアによって一時的に構成されるプログラマブルロジックまたは回路を含み得る。例えば、ハードウェアモジュールは、汎用プロセッサまたは他のプログラム可能なプロセッサに含まれるソフトウェアを含み得る。ハードウェアモジュールを機械的に専用の恒久的に構成された回路として実現するか、または一時的に構成された回路（例えば、ソフトウェアによって構成された回路）として実現するかの決定は、コストおよび時間の考慮によって決定されることが理解され得る。

したがって、「ハードウェアモジュール」という用語は、本明細書に記載の特定の方法で動作するまたは特定の動作を実行するように物理的に構築されたエンティティであるか、永続的に構成された（例えば、配線された）エンティティであるか、または一時的に構成された（例えば、プログラムされた）エンティティである有形のエンティティを含むと理解され得る。本明細書で使用される「ハードウェア実装モジュール」は、ハードウェアモジュールを指す。ハードウェアモジュールが一時的に構成される（例えば、プログラムされる）実施形態を考慮する場合、各ハードウェアモジュールは、ある時点で構成またはインスタンス化される必要はない。例えば、ハードウェアモジュールが、ソフトウェアによって専用プロセッサになるように構成された汎用プロセッサを含む場合、汎用プロセッサは、異なる時間にそれぞれ異なるハードウェアモジュールとして構成され得る。したがって、ソフトウェアは、例えば、ある時点で特定のハードウェアモジュールを構成し、異なる時点で別のハードウェアモジュールを構成するようにプロセッサを構成することができる。

ハードウェアモジュールは、他のハードウェアモジュールに情報を提供したり、他のハードウェアモジュールから情報を受け取ったりすることができる。したがって、説明されたハードウェアモジュールは、通信可能に結合されていると見なすことができる。複数のハードウェアモジュールが同時に存在する場合、通信は、２つ以上のハードウェアモジュール間での（例えば、適切な回路およびバスを介した）信号伝送によって実現され得る。複数のハードウェアモジュールが異なる時間に構成またはインスタンス化される実施形態では、そのようなハードウェアモジュール間の通信は、例えば、複数のハードウェアモジュールがアクセスできるメモリ構造内の情報の記憶および取得を通じて達成され得る。例えば、１つのハードウェアモジュールが動作を実行し、その動作の出力を、通信可能に結合されているメモリデバイスに記憶する場合がある。その後、別のハードウェアモジュールがメモリデバイスにアクセスして、記憶された出力を取得して処理することができる。また、ハードウェアモジュールは、入力デバイスまたは出力デバイスとの通信を開始でき、リソース上で動作できる（例えば、情報の収集）。

本明細書に記載の例示的な方法の様々な動作は、少なくとも部分的に、関連する動作を実行するように一時的に（例えば、ソフトウェアによって）または永続的に構成された１つまたは複数のプロセッサによって実行され得る。一時的または恒久的に構成されているかどうかにかかわらず、そのようなプロセッサは、本明細書で説明される１つまたは複数の動作または機能を実行するように動作するプロセッサ実装モジュールを構成し得る。本明細書で使用される「プロセッサ実装モジュール」は、１つまたは複数のプロセッサを使用して実装されたハードウェアモジュールを指す。

同様に、本明細書で説明される方法は、少なくとも部分的にプロセッサで実装され得るものであり、プロセッサはハードウェアの一例である。例えば、方法の動作の少なくとも一部は、１つまたは複数のプロセッサまたはプロセッサで実装されたモジュールによって実行され得る。さらに、１つまたは複数のプロセッサは、「クラウドコンピューティング」環境または「サービスとしてのソフトウェア」（ＳａａＳ）における関連する動作の機能をサポートするように動作する場合もある。例えば、動作の少なくとも一部は、コンピュータ（例えば、プロセッサを含むマシン）群のグループによって実行することができ、これらの動作は、ネットワーク（例えば、インターネット）および１つまたは複数の適切なインターフェース（例えば、アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ））を介してアクセス可能である。

特定の動作の機能は、１つのマシン内にあるだけでなく、複数のマシンに展開されて、１つ以上のプロセッサに分散されてもよい。いくつかの例示的な実施形態では、１つまたは複数のプロセッサまたはプロセッサ実装モジュールは、単一の地理的位置（例えば、家庭環境、オフィス環境、またはサーバファーム内）に配置され得る。他の例示的な実施形態では、１つまたは複数のプロセッサまたはプロセッサ実装モジュールは、いくつかの地理的位置に分散されてもよい。

本開示では、様々な構成要素が特定の方法で構成されるものとして記載されている。構成要素は、任意の適切な方法で構成することができる。例えば、コンピューティングデバイスであるまたはコンピューティングデバイスを含む構成要素は、コンピューティングデバイスをプログラムする適切なソフトウェア命令で構成され得る。構成要素は、そのハードウェア配置によって、または他の適切な方法で構成することもできる。

上記の説明は、例示を目的としたものであり、限定的なものではありない。例えば、上記の実施例（またはその１つまたは複数の態様）は、他の実施例と組み合わせて使用することができる。上記の説明を検討する当業者によって、他の実施例を使用することもできる。要約は、読者が技術的開示の性質を迅速に確認できるようにすることである。特許請求の範囲または意味を解釈または制限するために使用されないことを理解した上で提出される。

また、上記の詳細な説明では、開示を合理化するために様々な特徴を一緒にグループ化することができる。しかしながら、実施例は特徴のサブセットを特徴とすることができるので、特許請求の範囲は、本明細書に開示されるすべての特徴を説明することはできない。さらに、実施例には、特定の実施例で開示されているものよりも少ない機能を含めることができる。したがって、以下の特許請求の範囲は、詳細な説明に組み込まれ、各請求項は、別個の例としてそれ自体で成り立つものである。本明細書に開示される実施例の範囲は、そのような請求項が権利を与えられる同等物の全範囲とともに、添付の請求項を参照して決定されるべきである。

［実施例］
実施例１は、航空機が動作するスカイレーン群の最適化ネットワークおよびそれらの各スカイレーンの周囲の動作ボリュームを生成するための方法である。この方法は、ネットワークシステムによって経路群のソースネットワークを形成することであって、２つの場所の間の可能な経路群のセットを含む前記ソースネットワークを形成すること、前記ネットワークシステムによって、前記経路群のソースネットワークの各経路の各エッジを横断するコストを割り当てること、前記ネットワークシステムによって、前記各経路の各エッジを横断するコストを集計して前記経路群のソースネットワークの各経路のコストを取得すること、前記ネットワークシステムによって、前記経路群のソースネットワークの各経路のコストに基づいて、前記２つの場所の間の最適化ルートとなる最小コストの経路を特定すること、前記ネットワークシステムのハードウェアプロセッサによって、前記最適化ルートを囲む空域を表す前記最適化ルートの動作ボリュームを生成すること、および、前記動作ボリュームを使用のために別のシステムに送信することを含む。

実施例２において、実施例１の主題は、任意で、２つの場所の間のノード群のセットを選択すること、および前記ノード群のセットの各ノードを、各ノードに直接隣接する他の所定数のノード群のセットに接続してエッジ群を形成することを含み、一連のエッジ群が前記ソースネットワークの経路を形成する。

実施例３において、実施例１または２の主題では、任意で、前記コストを割り当てることは、過去の航空機の追跡データと高度データとを含むデータセットにアクセスすること、前記アクセスしたデータセットを使用して、各エッジの各ノードに関連するデータセットを集約すること、および、前記集約されたデータセットに基づいて、コストのスカラー値を各エッジに割り当てることを含む。

実施例４において、実施例１～３のうちのいずれか１つまたは複数の主題では、任意で、最小コストの経路を特定することは、ダイクストラアルゴリズムを使用することを含む。

実施例５において、実施例１～４のうちのいずれか１つ以上の主題は、任意で、ダグラス・ポイカーアルゴリズムを適用して無関係なノードを除去することにより前記最小コストの経路を最適化することを含む。

実施例６において、実施例１～５のうちのいずれか１つまたは複数の主題は、任意で、重複経路セグメント群の伸張を特定して前記重複経路セグメント群をマージすることにより前記最小コストの経路を最適化することを含む。

実施例７において、実施例１～６のうちのいずれか１つまたは複数の主題は、任意で、２つの場所の間に区間ベースのルートを形成することを含み、前記区間ベースのルートを形成することは、前記２つの場所の間にわたる一連のエッジ群を含むウェイポイント群を抽出すること、および前記抽出されたウェイポイント群を含むウェイポイントベースのルートを前記区間ベースのルートに変換することを含む。

実施例８において、実施例１～７のうちのいずれか１つまたは複数の主題は、任意で、前記最適化ルートによって形成される軸を中心とした空域を含む動作ボリュームを含む。
実施例９において、実施例１～８のうちのいずれか１つまたは複数の主題では、任意で、前記動作ボリュームを生成することが、前記最適化ルートに関するボリュームのセグメント群を生成することであって、前記ボリュームの各セグメントが前記最適化ルートの任意の２つの連続するウェイポイントによって形成される軸を中心として有する前記ボリュームのセグメント群を生成すること、および前記ボリュームのセグメント群を組み合わせて前記動作ボリュームを生成することを含む。

実施例１０は、スカイレーン群の最適化ネットワークを生成し、かつ航空機が動作するこれらの各スカイレーンの周りの動作ボリュームを生成するためのマシン記憶媒体である。マシン記憶媒体は、１つまたは複数のプロセッサに動作を実行させる。当該動作は、経路群のソースネットワークを形成することであって、２つの場所の間の可能な経路群のセットを含む前記ソースネットワークを形成すること、前記経路群のソースネットワークの各経路の各エッジを横断するコストを割り当てること、前記各経路の各エッジを横断するコストを集計して前記経路群のソースネットワークの各経路のコストを取得すること、前記経路群のソースネットワークの各経路のコストに基づいて、最小コストの経路を特定することを含む。最小コストの経路は、２つの場所の間の最適化ルートである。当該動作はさらに、前記最適化ルートを囲む空域を表す前記最適化ルートの動作ボリュームを生成すること、および、前記動作ボリュームを使用のために別のシステムに送信することを含む。

実施例１１において、実施例１０の主題では、任意で、前記ソースネットワークを形成することは、前記２つの場所の間のノード群のセットを選択すること、および前記ノード群のセットの各ノードを、各ノードに直接隣接する他の所定数のノード群に接続してエッジ群を形成することにより一連のエッジ群によって前記ソースネットワークの経路を形成することを含む。

実施例１２において、実施例１０または１１の主題では、任意で、前記コストを割り当てることは、過去の航空機の追跡データおよび高度データを含むデータセットにアクセスすること、前記アクセスしたデータセットを使用して各エッジの各ノードにおける関連するデータセットを集約すること、および、前記集約されたデータセットに基づいて各エッジに対してコストのスカラー値を割り当てることを含む。

実施例１３において、実施例１０～１２のうちのいずれか１つまたは複数の主題では、任意で、最小コストの経路を特定することは、ダイクストラアルゴリズムを使用することを含む。

実施例１４において、実施例１０～１３のうちのいずれか１つ以上の主題は、任意で、ダグラス・ポイカーアルゴリズムを適用して無関係なノードを除去することにより前記最小コストの経路を最適化することをさらに含む。

実施例１５において、実施例１０～１４のうちのいずれか１つまたは複数の主題では、任意で、前記動作が、重複経路セグメント群の伸張を特定して前記重複経路セグメント群をマージすることにより前記最小コストの経路を最適化することを含む。

実施例１６は、航空機が動作するスカイレーン群の最適化ネットワークおよびこれら各スカイレーンの周囲における動作ボリュームを生成するためのシステムである。当該システムは、１つまたは複数のプロセッサと、前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されたときに１つまたは複数のハードウェアプロセッサに動作を実行させる命令を記憶した記憶媒体とを含む。当該動作は、２つの場所の間の最適化ルートにアクセスすること、前記最適化ルートの動作ボリュームを生成するためのパラメータを受信すること、前記最適化ルートとパラメータとに基づいて、前記最適化ルートを囲む空域を表す前記最適化ルートの動作ボリュームを生成すること、および前記動作ボリュームを使用のために別のシステムに送信することを含む。

実施例１７において、実施例１６の主題では、任意で、前記動作ボリュームを生成することが、前記最適化ルートに関するボリュームのセグメント群を生成することであって、前記ボリュームの各セグメントが前記最適化ルートの任意の２つの連続するウェイポイントによって形成される軸を中心として有する前記ボリュームのセグメント群を生成すること、および前記ボリュームのセグメント群を組み合わせて前記動作ボリュームを生成することを含む。

実施例１８において、実施例１６～１７のうちのいずれか１つまたは複数の主題では、任意で、前記動作ボリュームを送信することは、他の空域サービスプロバイダに前記動作ボリュームをブロードキャストすること、前記最適化ルートを飛行する航空機に前記動作ボリュームを伝達すること、前記最適化ルートを飛行する飛行機を監視するシステムに前記動作ボリュームを送信して前記航空機がその動作境界内に留まっていることを確認すること、パイロットアプリケーションのユーザインターフェース上で前記動作ボリュームのグラフィック表現を提示すること、または、航空交通の航空隊を監視しているネットワークオペレーションセンタに前記動作ボリュームを提供すること、を含む。

実施例１９において、実施例１６～１８のうちのいずれか１つまたは複数の主題では、任意で、パラメータを受信することはアルゴリズムパラメータを受信することを含み、前記アルゴリズムパラメータは、ボリュームの幅に応じて設定される出力ポリライン内の地点間の最小距離、前記ボリュームの部分（segment）の幅、前記ボリュームの前記部分の高さ、および地点あたりの度数のうちの１つ以上を含む。

実施例２０において、実施例１６～１９のうちのいずれか１つまたは複数の主題では、任意で、パラメータを受信することは制約パラメータを受信することを含み、前記制約パラメータは、多角形ごとの頂点の最小数と最大数、前記動作ボリュームごとのボリュームセグメント群の最小数と最大数、ボリュームセグメント期間の最小数と最大数、最大境界ボックスの寸法、および、ボリュームを水平とする必要があるかどうかの指示、のうちの１つ以上を含む。

本明細書の一部は、マシンメモリ（例えば、コンピュータメモリ）内にビットまたはバイナリデジタル信号として記憶されたデータに対する動作のアルゴリズムまたはシンボリック表現の観点で提示され得る。これらのアルゴリズムまたは記号表現は、データ処理技術の当業者が仕事の実体を他の当業者に伝えるために使用される技術の例である。本明細書で使用される「アルゴリズム」とは、所望の結果をもたらす自己矛盾のない一連の動作または同様の処理である。本明細書の文脈において、アルゴリズムおよび動作は物理量の物理的操作を含む。典型的には、必ずしもそうとは限らないが、そのような量は、マシンによって保存され、アクセスされ、転送され、結合され、比較され、またはその他の方法で処理することが可能な電気信号、磁気信号、または光信号の形態を取り得る。主に一般的な使用の理由から、このような信号を、「データ」、「コンテンツ」、「ビット」、「値」、「要素」、「記号」、「文字」、「期間」、「数字」、「数字」などの用語を使用して参照することが便利な場合がある。ただし、これらの用語は単に便利な識別であり、適切な物理量に関連付けられる。

特に明記しない限り、「処理」、「演算」、「計算」、「決定」、「提示」、「表示」などの用語を使用する本明細書の説明は、１つまたは複数のメモリ（例えば、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、またはそれらの任意の適切な組み合わせ）内、レジスタ内、または情報を受信し、保存し、送信し、表示するその他のマシン構成要素内における物理的な（例えば、電子的な、磁気的な、または光学的な）量として表されるデータを処理または変換するマシン（例えば、コンピュータ）の動作またはプロセスを指し得る。さらに、特に明記しない限り、本明細書では、「１つ」という用語は、特許文書において一般的であるように、１つまたは複数の例を含むものとして使用される。最後に、特に明記しない限り、本明細書で使用される「または」は、非排他的「または」を指す。

本主題の概要を特定の例示的な実施形態を参照して説明したが、本発明のより広い範囲の実施形態から逸脱することなく、これらの実施形態に対して様々な修正および変更を行うことができる。例えば、様々な実施形態またはその特徴は、当業者によって組み合わせられてもよいし任意に適合化されてもよい。本主題のそのような実施形態は、本明細書では単に便宜のために「発明」という用語によって、個別にまたは集合的に言及され得るが、２以上の実施形態が開示される場合に本出願の範囲を任意の単一の発明または現在の概念に自発的に限定することを意図しない。

本明細書に示される実施形態は、当業者が開示された教示を実践することを可能にするために十分に詳細に説明されていると考えられる。他の実施形態が使用されたり導出されたりしてもよく、本開示の範囲から逸脱することなく構造的および論理的な置換および変更を行うことが可能である。従って、詳細な説明は限定的な意味で解釈されるべきではなく、様々な実施形態の範囲は添付の特許請求の範囲とそのような特許請求の範囲が権利を与える等価物の全範囲によってのみ定義される。

さらには、本明細書で単一のインスタンスとして説明されているリソース、動作、または構造は、複数のインスタンスとして提供されてもよい。さらに、様々なリソース、動作、モジュール、エンジン、およびデータストア間の境界はやや恣意的であり、特定の動作は特定の例示的な構成の文脈で示されている。機能の他の割り当てが想定されており、本発明の様々な実施形態の範囲内に入り得る。一般に、例示的な構成において別々のリソースとして提示された構造および機能は、組み合わされた構造またはリソースとして実装されてもよい。同様に、単一のリソースとして提示された構造および機能は、別々のリソースとして実装されてもよい。これらおよび他の変形、修正、追加、および改善は、添付の特許請求の範囲によって表される本発明の実施形態の範囲内に含まれる。従って、本明細書および図面は、限定的な意味ではなく例示的な意味で考慮されるべきである。

Claims (19)

1. ネットワークシステムによって飛行経路群のソースネットワークを形成することであって、２つの場所の間の可能な飛行経路群のセットを含む前記ソースネットワークを形成すること、
   前記ネットワークシステムによって、前記飛行経路群のソースネットワークの各飛行経路の各エッジに沿って移動するコストを割り当てること、
   前記ネットワークシステムによって、前記各飛行経路の各エッジに沿って移動するコストを集計して前記飛行経路群のソースネットワークの各飛行経路のコストを取得すること、
   前記ネットワークシステムによって、前記飛行経路群のソースネットワークの各飛行経路のコストに基づいて、前記２つの場所の間の最適化ルートとなるとともに最小距離で離れる複数のスカイレーンを有するコリドーを含む最小コストの飛行経路を特定すること、
   前記ネットワークシステムのハードウェアプロセッサによって、前記複数のスカイレーンのうちの１つのスカイレーンの前記最適化ルートの動作ボリュームであって前記２つの場所の間の前記スカイレーンの３次元表現である前記動作ボリュームを、前記スカイレーンに割り当てられた航空機の１つまたは複数の特性に部分的に基づいて生成すること、および、
   前記動作ボリュームを使用のために別のシステムに送信すること、
   を備える方法。
2. 前記ソースネットワークを作成することは、
   前記２つの場所の間のノード群のセットを選択すること、および、
   前記ノード群のセットの各ノードを、各ノードに直接隣接する他の所定数のノード群に接続してエッジ群を形成することにより、一連のエッジ群によって前記ソースネットワークの飛行経路を形成すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記コストを割り当てることは、
   過去の航空機の追跡データおよび高度データを含むデータセットにアクセスすること、
   前記アクセスしたデータセットを使用して、各エッジの各ノードにおける関連するデータセットを集約すること、および
   前記集約されたデータセットに基づいて、各エッジに対してコストのスカラー値を割り当てること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記最小コストの飛行経路を特定することは、ダイクストラアルゴリズムを使用することを含む、請求項１に記載の方法。
5. ダグラス・ポイカーアルゴリズムを適用して無関係なノードを除去することにより前記最小コストの飛行経路を最適化することをさらに備える請求項１に記載の方法。
6. 重複経路セグメント群の伸張を特定して前記重複経路セグメント群をマージすることにより前記最小コストの飛行経路を最適化することをさらに備える請求項１に記載の方法。
7. 前記コリドーにおける前記複数のスカイレーンは、第１の最小距離で離れるとともに同じ高度で同じ方向に移動するための複数のスカイレーンと、第２の最小距離で離れるとともに前記同じ高度で反対方向に移動するための少なくとも１つのスカイレーンとを含み、前記第１の最小距離は前記第２の最小距離よりも小さい、請求項１に記載の方法。
8. 前記航空機の１つまたは複数の特性に部分的に基づいて前記動作ボリュームを生成することは、前記航空機のタイプに基づいて前記動作ボリュームの形状を選択することを含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記動作ボリュームを生成することは、
   前記スカイレーンに関するボリュームのセグメント群を生成することであって、前記ボリュームの各セグメントが前記スカイレーンの任意の２つの連続するウェイポイントによって形成される軸を中心として有する、前記ボリュームのセグメント群を生成すること、および
   前記ボリュームのセグメント群を組み合わせて前記動作ボリュームを生成すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
10. マシンの１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されたときに前記マシンに動作を実行させる命令を記憶したマシン記憶媒体であって、前記動作は、
    飛行経路群のソースネットワークを形成することであって、２つの場所の間の可能な飛行経路群のセットを含む前記ソースネットワークを形成すること、
    前記飛行経路群のソースネットワークの各飛行経路の各エッジに沿って移動するコストを割り当てること、
    前記各飛行経路の各エッジに沿って移動するコストを集計して前記飛行経路群のソースネットワークの各飛行経路のコストを取得すること、
    前記飛行経路群のソースネットワークの各飛行経路のコストに基づいて、前記２つの場所の間の最適化ルートとなるとともに最小距離で離れる複数のスカイレーンを有するコリドーを含む最小コストの飛行経路を特定すること、
    前記複数のスカイレーンのうちの１つのスカイレーンの前記最適化ルートの動作ボリュームであって前記２つの場所の間の前記スカイレーンの３次元表現である前記動作ボリュームを、前記スカイレーンに割り当てられた航空機の１つまたは複数の特性に部分的に基づいて生成すること、および、
    前記動作ボリュームを使用のために別のシステムに送信すること、
    を含む、マシン記憶媒体。
11. 前記ソースネットワークを形成することは、
    前記２つの場所の間のノード群のセットを選択すること、
    前記ノード群のセットの各ノードを、各ノードに直接隣接する他の所定数のノード群に接続してエッジ群を形成することにより、一連のエッジ群によって前記ソースネットワークの飛行経路を形成すること、
    を含む、請求項１０に記載のマシン記憶媒体。
12. 前記コストを割り当てることは、
    過去の航空機の追跡データおよび高度データを含むデータセットにアクセスすること、
    前記アクセスしたデータセットを使用して、各エッジの各ノードにおける関連するデータセットを集約すること、および
    前記集約されたデータセットに基づいて、各エッジに対してコストのスカラー値を割り当てること、
    を含む、請求項１０に記載のマシン記憶媒体。
13. 前記航空機の１つまたは複数の特性に部分的に基づいて前記動作ボリュームを生成することは、前記航空機の物理的寸法に基づいて前記動作ボリュームの形状を選択することを含む、請求項１０に記載のマシン記憶媒体。
14. 前記動作はさらに、重複経路セグメント群の伸張を特定して前記重複経路セグメント群をマージすることにより前記最小コストの飛行経路を最適化することを含む、請求項１０に記載のマシン記憶媒体。
15. １つまたは複数のハードウェアプロセッサと、
    前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサによって実行されたときに前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサに動作を実行させる命令を記憶した記憶媒体と、
    を備え、前記動作は、
    ２つの場所の間の最適化ルートにアクセスすることであって、最小距離で離れる複数のスカイレーンを有するコリドーを含む前記最適化ルートにアクセスすること、
    前記複数のスカイレーンのうちの１つのスカイレーンの前記最適化ルートの動作ボリュームを生成するためのパラメータを受信すること、
    前記最適化ルートと前記パラメータとに基づいて、前記２つの場所の間の前記スカイレーンの３次元表現である前記動作ボリュームを生成することであって、前記スカイレーンに割り当てられた航空機の１つまたは複数の特性に部分的に基づいた前記スカイレーンの前記動作ボリュームを生成すること、および
    前記動作ボリュームを使用のために別のシステムに送信すること、
    を含む、システム。
16. 前記動作ボリュームを生成することは、
    前記スカイレーンに関するボリュームのセグメント群を生成することであって、前記ボリュームの各セグメントが前記スカイレーンの任意の２つの連続するウェイポイントによって形成される軸を中心として有する、前記ボリュームのセグメント群を生成すること、および
    前記ボリュームのセグメント群を組み合わせて前記動作ボリュームを生成すること、
    を含む、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記動作ボリュームを送信することは、
    前記動作ボリュームを他の空域サービスプロバイダにブロードキャストすること、
    前記最適化ルートを飛行する航空機に前記動作ボリュームを伝達すること、
    前記最適化ルートを飛行する航空機を監視するシステムに前記動作ボリュームを提供して前記航空機がその動作境界内に留まっていることを確認すること、
    パイロットアプリケーションのユーザインターフェース上に前記動作ボリュームのグラフィック表現を提示すること、または、
    航空交通の航空隊を監視しているネットワークオペレーションセンタに前記動作ボリュームを提供すること、
    を含む、請求項１５に記載のシステム。
18. 前記パラメータを受信することはアルゴリズムパラメータを受信することを含み、前記アルゴリズムパラメータは、
    ボリュームの幅に応じて設定される出力ポリライン内の地点間の最小距離、
    前記ボリュームの部分の幅、
    前記ボリュームの前記部分の高さ、および、
    地点あたりの度数、
    のうちの１つ以上を含む、請求項１５に記載のシステム。
19. 前記パラメータを受信することは制約パラメータを受信することを含み、前記制約パラメータは、
    多角形ごとの頂点の最小数と最大数、
    動作ボリュームごとのボリュームセグメント群の最小数と最大数、
    ボリュームセグメント期間の最小数と最大数、
    境界ボックスの最大寸法、および
    前記動作ボリュームを水平にする必要があるかどうかの指示、
    のうちの１つ以上を含む、請求項１５に記載のシステム。

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