WO2020013153A1 - 飛行経路算出システム、飛行経路算出プログラム、および無人航空機経路制御方法 - Google Patents

飛行経路算出システム、飛行経路算出プログラム、および無人航空機経路制御方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2020013153A1
WO2020013153A1 PCT/JP2019/027069 JP2019027069W WO2020013153A1 WO 2020013153 A1 WO2020013153 A1 WO 2020013153A1 JP 2019027069 W JP2019027069 W JP 2019027069W WO 2020013153 A1 WO2020013153 A1 WO 2020013153A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
unit
route
area
data
flight
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/027069
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
淳一 古本
Original Assignee
メトロウェザー株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by メトロウェザー株式会社 filed Critical メトロウェザー株式会社
Priority to CN201980046490.XA priority Critical patent/CN112437907A/zh
Priority to EP19834019.2A priority patent/EP3819739A4/en
Priority to US17/259,087 priority patent/US11862027B2/en
Publication of WO2020013153A1 publication Critical patent/WO2020013153A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0017—Arrangements for implementing traffic-related aircraft activities, e.g. arrangements for generating, displaying, acquiring or managing traffic information
    • G08G5/0021—Arrangements for implementing traffic-related aircraft activities, e.g. arrangements for generating, displaying, acquiring or managing traffic information located in the aircraft
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/003—Flight plan management
    • G08G5/0034—Assembly of a flight plan
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C13/00—Control systems or transmitting systems for actuating flying-control surfaces, lift-increasing flaps, air brakes, or spoilers
    • B64C13/02—Initiating means
    • B64C13/16—Initiating means actuated automatically, e.g. responsive to gust detectors
    • B64C13/18—Initiating means actuated automatically, e.g. responsive to gust detectors using automatic pilot
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0004—Transmission of traffic-related information to or from an aircraft
    • G08G5/0013—Transmission of traffic-related information to or from an aircraft with a ground station
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/003—Flight plan management
    • G08G5/0039—Modification of a flight plan
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0047—Navigation or guidance aids for a single aircraft
    • G08G5/0056—Navigation or guidance aids for a single aircraft in an emergency situation, e.g. hijacking
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0047—Navigation or guidance aids for a single aircraft
    • G08G5/006—Navigation or guidance aids for a single aircraft in accordance with predefined flight zones, e.g. to avoid prohibited zones
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0047—Navigation or guidance aids for a single aircraft
    • G08G5/0069—Navigation or guidance aids for a single aircraft specially adapted for an unmanned aircraft
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/0073—Surveillance aids
    • G08G5/0091—Surveillance aids for monitoring atmospheric conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U2101/00—UAVs specially adapted for particular uses or applications
    • B64U2101/60—UAVs specially adapted for particular uses or applications for transporting passengers; for transporting goods other than weapons
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U2201/00—UAVs characterised by their flight controls
    • B64U2201/10—UAVs characterised by their flight controls autonomous, i.e. by navigating independently from ground or air stations, e.g. by using inertial navigation systems [INS]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Definitions

  • the present invention relates to, for example, a flight route calculation system, a flight route calculation program, and an unmanned aircraft route control method that calculate the flight route of an unmanned aerial vehicle.
  • CDL coherent Doppler lidar
  • drones that can fly while controlling the attitude in the air have been provided. Such a drone flies while changing its direction, speed, and altitude according to the pilot's operation. Drones in flight are affected by the wind. For example, when a drone moving straight ahead is swept away by the wind, if it is left as it is, it will collide with the structure or the route will be changed. Therefore, the pilot operates the controller to correct the trajectory. This allows the drone to fly properly.
  • the present invention has been made in consideration of the above-described problems, and provides a flight path calculation system, a flight path calculation program, and an unmanned aircraft path control that can fly a drone in consideration of the influence of wind without requiring maneuvering.
  • the purpose is to provide a method and improve convenience.
  • the present invention provides a three-dimensional map data storage unit that stores three-dimensional map data in a horizontal direction and a height direction in which an unmanned aircraft can fly without a ground object, a current position acquisition unit that acquires a current position, A destination acquisition unit that acquires a destination, a three-dimensional route calculation unit that calculates a flightable route in the map data from a current position to the destination, a wind condition data acquisition unit that acquires wind condition data, A warning area calculation unit that calculates a warning area in which it is better to avoid flight from wind condition data, and a path calculated by the three-dimensional path calculation unit is a path that passes through the warning area calculated by the warning area calculation unit.
  • a flight route calculation system, a flight route calculation program, and an unmanned aircraft route control method each including a three-dimensional route recalculation unit that recalculates a route while avoiding the alert area are characterized.
  • the drone can be made to fly without the need for maneuvering and in consideration of the influence of wind.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an unmanned aircraft flight management system.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of a management server, an operation terminal, and an unmanned aerial vehicle.
  • FIG. 5 is a functional block diagram of a wind condition detection function executed by a control unit of the management server. 5 is a flowchart illustrating operations of the management server and the unmanned aerial vehicle.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an unmanned aerial vehicle flight management system 1 (flight route calculation system).
  • the unmanned aircraft flight management system 1 includes a management server 2, an operation terminal 4, a Doppler lidar 5, and an unmanned aircraft 6 that are communicably connected to the Internet 9.
  • the management server 2 includes a control unit 21, a storage unit 22, an input unit 23, a display unit 24, and a communication unit 25.
  • the operation terminal 4 includes a control unit 41, a storage unit 42, an input unit 43, a display unit 44, and a communication unit 45.
  • the Doppler lidar 5 includes a control unit for performing various controls, a laser light transmitting unit for transmitting laser light, a reflected light receiving unit for receiving reflected light of the laser light reflected on the aerosol, and a data output for outputting data. It has a part.
  • the laser light transmission unit transmits a pulse laser having a narrower oscillation wavelength in the horizontal direction over the entire circumference of 360 ° C., and transmits the pulse laser upward at a different transmission angle in the vertical direction.
  • the reflected light receiving unit receives the reflected light scattered by the aerosol and subjected to the Doppler shift, combines the reflected light and the master laser from the laser light transmitting unit on a mixer, and generates a low-frequency signal among the combined signal components.
  • the beat signal is amplified by an IF amplifier (IF Amp.), And the amplified signal is A / D converted by an analog / digital converter to be a digital signal.
  • the data output unit transmits the reflected light data converted into a digital signal by the reflected light receiving unit to an analyzer.
  • the management server 2 is configured by a server computer, and the operation terminal 4 is configured by a personal computer.
  • Each of the management server 2 and the operation terminal 4 is composed of a CPU, a ROM, a RAM, and the like as hardware elements, a control unit (21, 41) for executing various calculations and control operations, a hard disk, a flash memory, and the like.
  • the storage unit 22 of the management server 2 stores a management PG (program) 28 that manages the flight status of the unmanned aerial vehicle 6, and a DB (database) that stores observed wind condition data, out-of-bounds area data indicating out-of-bounds areas, and the like. 29 are stored.
  • a management PG program
  • DB database
  • the operation terminal 4 includes an operation PG (program) 48 for receiving an input of a transported object to be transported to the unmanned aerial vehicle 6 and a destination by an operation input of the user, and an input of the input destination, the transported object, and the ID of the unmanned aerial vehicle 6.
  • the configured operation data 49 is stored.
  • the unmanned aerial vehicle 6 communicates with GPS satellites to acquire a current position, a GPS unit 61 that detects a height in the direction of gravity from the surface of the earth, and an azimuth that obtains azimuth data by detecting an azimuth that is facing.
  • a sensor 63 a camera 64 that captures at least from the front to the bottom to obtain a captured image (photographed video), a proximity sensor 65 that detects that it is close to an object, an interpersonal sensor 66 that detects that a person is close, and a gyro mechanism
  • a posture sensor 67 that detects posture and obtains posture data
  • a control unit 71 that performs various control operations
  • a posture control unit 72 that controls the rotation speed of the motor 81 to stabilize the posture
  • a communication unit that communicates via the Internet 9 73
  • a light emitting unit 74 that emits light from a lamp indicating a state
  • an audio output unit 75 that outputs audio by a speaker
  • a storage unit 76 that stores data
  • And a number of motor 81 a number of motor 81.
  • the attitude control unit 72 can control the driving of the motor 81 in accordance with the attitude detected by the attitude sensor 67 to maintain the attitude stably, and the horizontal direction including forward and backward movement by the control unit 71 Movement, horizontal rotation for changing the direction, vertical movement for changing the height, and movement in any direction in which these are combined are accurately executed. Then, when the proximity sensor 65 detects that a person is close to the object, the object moves in a direction away from the object. When the person sensor 66 detects that a person is near, the object moves in the direction of separation or does not approach any more. An appropriate operation required for safely transporting the conveyed object is performed, such as outputting, or notifying that the vehicle is ready for emergency landing by the light emitting unit 74 and the audio output unit 75.
  • FIG. 2 is a functional block diagram illustrating functions executed by the control unit 21 of the management server 2, the control unit 41 of the operation terminal 4, and the control unit 71 of the unmanned aerial vehicle 6.
  • the control unit 21 of the management server 2 includes a rider data acquisition unit 121, a position-specific wind condition data calculation unit 122, a dangerous wind condition region determination unit 123, a warning region data output unit 124, an observation wind condition data storage unit 125, a near-future wind. It functions as a situation data estimation unit 126, a restricted area calculation unit 127, a restricted area storage unit 128, a restricted area output unit 129, and an unmanned aircraft flight status management unit 131.
  • the rider data acquisition unit 121 acquires observation data from a plurality of Doppler riders 5 installed at different positions.
  • This observation data is composed of latitude data, longitude data, and line-of-sight wind data in the observation range of each Doppler lidar 5.
  • the line-of-sight wind data is data on the wind speed of the laser beam irradiation direction component that is the line-of-sight direction of the Doppler lidar 5.
  • the position-specific wind condition data calculation unit 122 analyzes observation data obtained from the plurality of Doppler lidars 5 and outputs latitude, longitude, wind direction and wind speed data in units of minutes. That is, in an area where the observation ranges of the plurality of Doppler lidars 5 overlap, the wind direction and the wind speed for each position are calculated from the wind velocity for each position (latitude and longitude) of the line-of-sight component of each Doppler lidar 5.
  • the output of the wind direction and the wind speed for each latitude and longitude (that is, for each position) is the latitude / longitude / wind direction / wind speed data.
  • the dangerous wind condition area determination unit 123 determines a region where the wind speed calculated by the position-specific wind condition data calculation unit 122 exceeds a preset threshold as a dangerous wind condition region.
  • This dangerous wind condition area is determined as a three-dimensional area based on latitude, longitude, and altitude.
  • the threshold can be set as appropriate, for example, at a wind speed of 5 m / s.
  • this threshold value may be set to the same value everywhere, or may be set appropriately such as a threshold value of a wind speed which is weaker in an urban area where structures are densely liable to collide than in a rural area where structures are less likely to collide. It can be.
  • the dangerous wind area determination unit 123 issues an emergency landing to instruct the unmanned aerial vehicle 6 in the corresponding area to make an emergency landing. The necessity determination is also performed.
  • the warning area data output unit 124 outputs the dangerous wind condition area determined by the dangerous wind condition area determination unit 123 as the warning area, and outputs the area requiring emergency landing as the emergency landing area.
  • the alert area and the emergency landing area are three-dimensional areas composed of latitude, longitude, and altitude.
  • the observation wind condition data storage unit 125 stores the position-specific wind condition data calculated by the position-specific wind condition data calculation unit 122 together with the observation time. Thereby, the wind direction and the wind speed at the three-dimensional position are stored for each observation time (for example, every one minute).
  • the near-future wind condition data estimating unit 126 estimates the wind direction and wind speed for each position up to 30 minutes ahead from the position-specific wind condition data for the latest predetermined period stored in the observed wind condition data storage unit 125, Outputs estimated wind condition data consisting of latitude, longitude, wind direction, and wind speed.
  • the off-limits area calculation unit 127 refers to the past wind-condition-by-position data stored in the observation wind-condition data storage unit 125, and sets the area that is a warning area with a probability of a predetermined rate or more, and the gust that is a predetermined rate or more.
  • the generated area is calculated as an off-limits area.
  • the off-limits area calculation unit 127 also sets the area specified as the area where the unmanned aerial vehicle 6 is prohibited from entering by the operation terminal 4 or the like due to various circumstances, as the off-limits area.
  • the off-limits area storage unit 128 stores the off-limits area calculated by the off-limits area calculation unit 127 as off-limits area data.
  • the off-limits area data is a three-dimensional area composed of latitude, longitude, and altitude.
  • the restricted area output unit 129 transmits the restricted data to the unmanned aerial vehicle 6.
  • the unmanned aerial vehicle flight status management unit 131 acquires and manages a flight status including a conveyed object, a destination, and a current position from the unmanned aerial vehicle 6.
  • the control unit 41 of the operation terminal 4 functions as the transfer instruction input unit 141 and the transfer instruction output unit 142.
  • the transport instruction input unit 141 includes transport data indicating the content of the transport, emergency data indicating whether the transport is urgent blood such as blood for emergency blood transfusion, and an objective indicating the destination. Input of land data and unmanned aerial vehicle identification data (ID) for identifying the unmanned aerial vehicle 6 used for transportation is received.
  • the transport instruction output unit 142 transmits the transported article data, the urgency data, and the destination data to the unmanned aerial vehicle 6 of the input unmanned aerial vehicle identification data.
  • the control unit 71 of the unmanned aerial vehicle 6 includes a security area data acquisition unit 161, a security area passage determination unit 162, an emergency landing necessity determination unit 163, a route recalculation unit 164, an emergency landing area storage unit 165, and a transport instruction acquisition unit 166.
  • the alert area data acquisition unit 161 acquires the alert area data calculated by the management server 2.
  • the guard area passage determination unit 162 determines whether the guard area of the guard area data exists on the route stored in the transport data storage unit 168.
  • the emergency landing necessity determining unit 163 determines whether the emergency landing area exists on the route stored in the transport data storage unit 168.
  • the route recalculation unit 164 recalculates the route to the destination according to the input condition.
  • the route recalculation unit 164 recalculates a route to fly to the destination without passing through the alert area when the alert area passing determination unit 162 determines that the vehicle passes through the alert area, and determines whether an emergency landing is necessary. If the determination unit 163 determines that the vehicle passes through the emergency landing area, the route that flies the shortest distance to the nearest emergency landing possible point is recalculated. Also, the route recalculation unit 164 recalculates the route to the destination even if the route deviates from the flight route for some reason.
  • the emergency landing area storage unit 165 stores emergency landing area data indicating an area where an emergency landing rate is possible.
  • the emergency landing possible area data may be appropriate data indicating an emergency landing possible area, such as data based on latitude, longitude, and altitude, or data based on an address.
  • an appropriate area such as a rooftop of a building where landing is possible is set.
  • the transport instruction acquisition unit 166 acquires, from the operation terminal 4, transport data indicating the content of the transport and destination data indicating the destination.
  • the conveyed article data includes urgency data indicating whether or not the conveyed article is highly urgent.
  • the route calculating unit 167 calculates a flightable route to the destination acquired by the transport instruction acquiring unit 166 based on the map data stored in the three-dimensional map data storage unit 172, and creates route data.
  • This flightable route is a three-dimensional flight route, and includes altitude in addition to latitude and longitude.
  • the three-dimensional flight route stores, for example, three-dimensional map data in which a plurality of two-dimensional map data composed of latitude and longitude are provided in layers according to altitude, and is stored on an appropriate layer (altitude). While moving in the two-dimensional direction (horizontal direction), switch the layer (altitude) at an appropriate point and move in the two-dimensional direction (horizontal direction) with the layer (altitude) after switching. it can.
  • a three-dimensional area consisting of a flightable latitude, longitude, and altitude is stored as three-dimensional map data, and the latitude, longitude, and altitude are connected to connect three-dimensional points. It can be changed to move as needed. It should be noted that by making the three-dimensional map data into a multi-layer structure for each layer, it is possible to easily manage the entire system, for example, to determine a flight speed for each altitude.
  • the route calculation unit 167 calculates a route to the destination avoiding the off-limits area and the caution area (dangerous wind condition area).
  • the destination is within the restricted area or security area, set a route without avoiding only the restricted area or the security area, and when the restricted area or security area approaches, the nearest emergency landing area
  • the vehicle enters the area and flies to the destination, or outputs an error as an undeliverable area, and It is preferable to adopt a configuration in which an appropriate process is performed, such as a configuration in which the process is refused.
  • an appropriate process such as a configuration in which the process is refused.
  • the transport data storage unit 168 stores the transported article data, the destination data, the route data, and the current position.
  • the first set data is stored as the transported object data and the destination data
  • the route data is updated and stored every time the route is calculated by the route calculating unit 167 and the route recalculating unit 164.
  • the current position is updated each time the current position acquisition unit 175 acquires the current position.
  • the off-route determining unit 169 determines whether the current location data exists on the route data in three dimensions of latitude, longitude, and altitude. When the vehicle is off the route, the route departure determination unit 169 transmits the current position to the route recalculation unit 164.
  • the flight status output unit 171 transmits the transported object data, the destination data, and the current location to the management server 2. Thereby, the management server 2 can grasp the flight status of all the unmanned aerial vehicles 6.
  • the three-dimensional map data storage unit 172 stores three-dimensional map data.
  • the three-dimensional map data is, as described above, three-dimensional map data in which the two-dimensional map data consisting of latitude and longitude is formed into a multilayered structure for each layer (altitude), or the three-dimensional map data of latitude, longitude, and altitude are used.
  • Appropriate data can be used, such as three-dimensional map data indicating a region where a flight is possible in three dimensions.
  • the off-limits area storage unit 173 stores off-limits area data received from the management server 2.
  • the flight control unit 174 receives the destination data and route data stored in the transport data storage unit 168, the current position data acquired by the current position acquisition unit 175, and the azimuth sensor 63 (see FIG. 1) stored therein. Based on the acquired azimuth data and the attitude data obtained from the attitude sensor 67, the control unit 72 transmits the flight data to the attitude control unit 72 (see FIG. 1) to fly along the route of the route data.
  • This flight data is composed of a moving speed and a moving direction.
  • the attitude control unit 72 (see FIG. 1) that has received the flight data controls the plurality of motors 81 (see FIG. 1) to fly in the designated speed and direction.
  • the current position acquisition unit 175 acquires current position data indicating the current position (latitude / longitude / altitude) using the GPS unit 61 (see FIG. 1) and the altitude sensor 62 (see FIG. 1).
  • FIG. 3 is a functional block diagram showing the wind condition detection function executed by the control unit 21 of the management server 2 by the management program 28. Note that the processing by the functional blocks shown in FIG. 3 is executed in units of ranges determined by directions and distances, and is repeatedly executed for all ranges.
  • the data organizing unit 231 acquires and organizes spectral data from the reflected light data. That is, if the reflected light data is valid data, the data rearranging unit 231 allows the processing to continue and save the data as it is, the reflected light data whose missing data is larger than a predetermined amount, and the absence of data. In such a case, data is not stored in the spectrum FIFO bank, the parameter FIFO bank, and the effective data number FIFO bank.
  • the spectrum FIFO bank stores NS information of altitude and frequency for each beam direction, adds newly acquired data, and deletes old data after exceeding NS.
  • the parameter FIFO bank stores, for each beam direction, NP data of altitude and peak power, altitude and Doppler shift, altitude and spectral width, and altitude and SQSUM, and adds newly acquired data. If it exceeds, old data is deleted.
  • the valid data number FIFO bank stores, for each beam number, whether or not data obtained in the past is valid, and stores whether or not data is valid in order from the closest data, such as one data before and two data before, New data will be added as needed.
  • the data reduction unit 231 proceeds to the effective parameter data calculation unit 234, and otherwise proceeds to the noise level estimation unit 232.
  • the noise level estimating unit 232 estimates the level of noise existing in the spectral data of the reflected light data.
  • the noise level can be estimated by an appropriate method, such as estimating based on a predetermined value, or estimating the noise level in an area where the number of peaks increases by a predetermined number or more.
  • the average spectrum intensity estimating unit 233 estimates the average spectrum intensity from the spectrum of the acquired reflected light data. This estimation can be made by an appropriate method, such as estimating in advance from past data, or acquiring and estimating an average value of spectrum intensity from current data.
  • the effective parameter data calculation unit 234 calculates an effective parameter from the spectrum data of the reflected light data.
  • This parameter can be an appropriate parameter such as altitude and peak power, altitude and Doppler shift, altitude and spectral width, and altitude and SQUS.
  • the effective parameter data calculating unit 234 that has calculated the parameters in this way transfers the process to the fitting initial value estimating unit 235 that estimates the fitting initial value.
  • the fitting initial value estimating unit 235 includes an estimation method determining unit 236, an initial value estimating unit 237 from spectrum (spectral initial value estimating process), an initial value estimating unit 238 from parameters (parameter initial value estimating process), and a re-estimation
  • a rejection determination unit 239 (fitting redo determination unit) is provided.
  • the estimation method determining unit 236 determines which of the spectrum and the parameter should be used to determine the initial value. Specifically, if the number of peaks in the spectrum of the previous observation data (or the average data of a plurality of observation data) stored in the spectrum FIFO bank is equal to or less than a preset number (for example, one or less), It is determined that the initial value is to be estimated from the spectrum of the observation data, and if not, the initial value is determined from the parameters of the previous observation data.
  • a preset number for example, one or less
  • the initial value estimation unit 237 from the spectrum estimates the initial value from the spectrum of the average data of a plurality of past observation data.
  • the spectrum is used as the initial value as it is.
  • the number of past observation data to be averaged here can be a predetermined number from the latest, and can be all observation data stored in the spectrum FIFO bank.
  • the parameter-based initial value estimating unit 238 estimates an initial value from an average value of parameters of a plurality of observation data stored in the parameter FIFO bank. In estimating the initial value from this parameter, the average value of a predetermined number of parameters from the latest time can be used as the initial value, and the average value of all data in the parameter FIFO bank can be used.
  • the state of the atmosphere greatly changes at the same position (point).
  • the appropriate analysis can be realized by utilizing the fact that there is no such information.
  • the re-estimation necessity determining unit 239 determines whether or not the initial value estimated by the initial value estimating unit 237 from the spectrum or the initial value estimating unit 238 from the parameter is appropriate. If so, the estimation of the initial value is performed again. Specifically, when the initial value estimated from the parameter does not fall within a predetermined allowable range, or when the number of peaks in the initial value estimated from the spectrum does not fall within a predetermined allowable number, the estimation method is determined. The process is returned to the unit 236 and the process is repeated.
  • the initial value is estimated by the initial value estimating unit 238 from the parameter because the number of peaks of the spectrum is equal to or less than the set value, but the estimated initial value is not within the predetermined appropriate range.
  • the estimation can be performed again and the initial value can be estimated by the initial value estimating unit 237 from the spectrum.
  • the fitting execution unit 241 (fitting processing unit) executes fitting using the determined initial value. This fitting may be performed by an existing appropriate fitting process. In this embodiment, Gaussian fitting using the least squares method is used.
  • the fitting result examination unit 242 examines whether or not the fitting result is appropriate. If the result is appropriate, the process proceeds to the next step. However, if the result is inappropriate, the valid parameter data calculation unit 234 or the fitting execution unit 241 depends on the content. Return to processing.
  • the resulting smoothing unit 243 removes the peak derived from the obstacle. As a result, a spectrum without a peak due to an obstacle is obtained.
  • the result smoothing unit 243 also executes a singularity correction process that corrects the result when viewed in a range unit is inappropriate. More specifically, since the atmospheres in regions close to each other perform the same movement, a range next to a certain range (or a range near a predetermined range), that is, a next direction, a next distance, and a next height. So it doesn't change much.
  • the data in the range between them is a distant value even though the data in the direction (or the height in the other direction) is a close value
  • the data in this range is removed, and the data at the immediately preceding distance and the one at the back are removed.
  • the data to be compared and interpolated may be appropriate data such as a peak value or wind information such as a wind speed.
  • the data storage unit 244 adds the spectrum obtained by cutting the peak derived from the obstacle to the spectrum FIFO bank as observation data, adds the parameter acquired by the effective parameter data calculation unit 234 to the parameter FIFO bank, and adds Valid / invalid is added to the valid data number FIFO bank, and the latest data is stored. It is preferable to store the same data (spectrum and parameters) in an appropriate database in addition to these FIFO banks. As a result, the past observation data can be accumulated, and the past information deleted from the spectrum FIFO bank and the parameter FIFO bank can be referred to.
  • the re-estimation necessity determining unit 239 extracts clutter data by the clutter data extracting unit 245 as a process of the display system. This makes it possible to extract clutter data from structures and flying objects.
  • the fixed object identification unit 246 identifies a fixed object (obstacle) from the crack extracted by the clutter data extraction unit 245. That is, since the position where the clutter exists is the position where the structure or the flying object exists, the fixed object is identified and displayed so that the user can easily understand the position.
  • the monitor output unit 247 monitors and displays the observed spectrum data and the like on the display unit 24 (see FIG. 1) together with the position of the fixed object identified by the fixed object identification unit 246. This makes it possible to superimpose and display the wind condition such as the wind speed and the position of an obstacle such as a building, so that the user can understand and understand it easily.
  • the management server 2 can accurately detect the Doppler shift of the aerosol and observe the wind condition. It can detect dangerous wind conditions such as turbulence, building winds, and gusts, and output latitude, longitude, turbulence intensity, wind direction and wind speed, and warning area information related to the detected dangerous wind conditions and their positions. it can. Specifically, a region where the wind speed exceeds a preset threshold value is defined as a dangerous wind condition region.
  • the threshold value is set to an appropriate value such as at least a wind speed of 5 m / s or more.
  • the area observed by only one Doppler lidar 5 can obtain the latitude, longitude, and line-of-sight wind information of each observation range, and the area observed by two or more Doppler lidars 5
  • the latitude, longitude, wind direction and wind speed information can be obtained by synthesizing the line-of-sight wind vector observed by the rider 5. For this reason, wind direction information is obtained such that the threshold value in an area observed by only one Doppler lidar 5 is smaller than the threshold value in an area observed by two or more Doppler lidars 5.
  • the threshold may be different depending on whether or not. It is preferable that such a dangerous wind condition is detected on a minute basis, such as being executed every minute.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the operations executed by the control unit 21 of the management server 2 and the control unit 71 (see FIG. 1) of the unmanned aerial vehicle 6.
  • the control unit 21 constantly detects the wind condition by the above-described wind condition detection function. Unless a dangerous wind condition is detected (Step S1: No), the control unit 21 does not transmit an alert (Step S2), and detects the wind condition. To continue.
  • Step S1 If a dangerous wind condition is detected (Step S1: Yes), the control unit 21 assimilate the observed real-time wind condition into a high-resolution numerical model (Step S3).
  • the control unit 21 calculates the wind in the near future at a resolution of nanometer order (1 m 2 units) (Step S4).
  • the near-future wind condition means a preset future time-predicted wind condition, for example, 3 minutes, 5 minutes, 10 minutes, 30 minutes, 1 hour, or 2 hours. Say. In this embodiment, the wind condition in the near future after 30 minutes is predicted.
  • the control unit 21 transmits a real-time situation and prediction information, and an alert to the unmanned aerial vehicle 6 in flight (step S5). That is, the control unit 21 sets the current dangerous wind condition area data indicating the current dangerous wind condition area (latitude, longitude, and caution area) and the area (latitude, longitude, warning Near-future danger wind condition area data indicating the area) and an alert signal for calling attention are transmitted to each unmanned aerial vehicle 6.
  • the alert signal may be, for example, a multi-stage alert signal that indicates the degree of danger in accordance with the wind speed, such as gradually increasing the risk to a low risk, a medium risk, and a high risk as the wind speed increases. preferable.
  • the unmanned aerial vehicle 6 receiving this is set in advance how the alert signal should be operated at which stage according to its own flight ability. Thus, for example, if the unmanned aerial vehicle 6 is large, it passes through the low risk area as it is, and if the unmanned aerial vehicle 6 is small, it avoids even the low risk area. The response can be determined accordingly.
  • the danger level is set to be high when the alert area is a wide area, or when extreme wind conditions such as tornadoes or gusts are present. It is possible to execute a response corresponding to the wind condition, such as emergency landing of the aircraft 6.
  • all the current dangerous wind conditions area and the near future dangerous wind conditions area are transmitted to all the unmanned aerial vehicles 6, or the current dangerous wind conditions area or the near future dangerous wind conditions area is on the route.
  • Only the current dangerous wind condition area and the near-future dangerous wind condition area on the route of the unmanned aerial vehicle 6 are transmitted to the unmanned aerial vehicle 6 only.
  • step S6 If the current position is not within the received area (step S6: No), the control unit 71 of the unmanned aerial vehicle 6 continues the flight as it is (step S11).
  • step S6 If the current position is within the received area (step S6: Yes), the control unit 71 checks whether the conveyed luggage is emergency rescue (step S7).
  • control unit 71 refers to the emergency landing possible area storage unit 165 (see FIG. 2) and refers to the emergency landing possible area closest to the current position. (Step S8).
  • Step S7 When carrying luggage with a rescue procedure (Step S7: Yes), the control unit 71 determines whether or not the route needs to be reset because it needs to be urgently carried (Step S9). .
  • This route re-establishment is determined if the current dangerous wind condition area or near-future dangerous wind condition area is present on the route, it is determined that resetting is necessary, and the current dangerous wind condition area or near-future dangerous wind condition is present on the route. If there is no area, it is determined that resetting is necessary.
  • step S9 If the route does not need to be reset (step S9: No), the control unit 71 reports the position information and allows the administrator to continue the run (step S10). Therefore, at this time, the control unit 71 continues the flight.
  • Step S9 If the route reset is necessary (Step S9: Yes), the control unit 71 continues the flight (Step S11). In this case, the control unit 71 resets the route by the route recalculation unit 164 (see FIG. 2) and continues flying on the reset route.
  • an emergency landing area is defined, and when the warning area by the wind is a wide area, or in the case of an extreme wind condition such as a tornado or a gust, an emergency landing instruction is issued to wait until the dangerous wind condition is resolved, You can start again after the cancellation.
  • the unmanned aerial vehicle 6 are highly urgent such as blood for emergency blood transfusion, the emergency landing is not performed even if the emergency landing instruction is given, so the route is recalculated and the emergency Highly conveyed goods can be delivered quickly and reliably.
  • the risk that the unmanned aerial vehicle 6 carrying a less urgent cargo is urgently landing and is hit by the wind and collided with another unmanned aerial vehicle 6 is greatly reduced, and is relatively safe. Can fly to.
  • the number of times of recalculating the route and performing an emergency landing can be reduced, and a stable flight can be performed.
  • the route is calculated avoiding the predicted warning area, which is the warning area, by estimating the wind conditions in the near future, it is possible to reduce the situation in which the flying position becomes the warning area.
  • the flight route calculation system corresponds to the unmanned aerial vehicle flight management system 1 according to the embodiment.
  • the computer corresponds to the unmanned aerial vehicle 6
  • the flight path calculation program corresponds to the flight program 77
  • the wind condition data acquisition unit corresponds to the rider data acquisition unit 121
  • the warning area calculation unit corresponds to the dangerous wind condition area determination unit 123
  • the emergency landing instruction unit corresponds to the alert area data output unit 124
  • the wind condition estimation unit corresponds to the near-future wind condition estimation unit 126
  • the restricted area calculation means corresponds to the restricted area calculation unit 127
  • the alert area acquisition unit corresponds to the alert area data acquisition unit 161
  • the urgency determination unit corresponds to the emergency landing necessity determination unit 163
  • the three-dimensional route recalculation unit corresponds to the route recalculation unit 164
  • the emergency landing area storage unit corresponds to the emergency landing area storage unit 165
  • the destination acquisition unit corresponds to the transfer instruction acquisition unit 166
  • the three-dimensional route calculation unit corresponds to the route calculation
  • the management server 2 is configured to perform all of the detection of the wind condition, the prediction of the near-future wind condition, and the flight management of the unmanned aerial vehicle 6, but the wind condition detection server that detects the wind condition,
  • the wind condition prediction server for performing prediction and the flight management server for performing flight management of the unmanned aerial vehicle 6 may be separately configured.
  • This invention can be used in various industries that use unmanned aerial vehicles.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

人による操縦を必要とせず、かつ、風の影響を考慮してドローンを飛行させる。　無人航空機飛行管理システム１に、地上物が存在せず無人航空機６が飛行可能な水平方向および高さ方向の３次元の地図データを記憶する３次元地図データ記憶部１７２と、現在位置を取得する現在位置取得部１７５と、目的地を取得する搬送指示取得部１６６と、現在位置から目的地までの前記地図データにおける飛行可能な経路を算出する経路算出部１６７と、風況データを取得するライダーデータ取得部１２１と、前記風況データから飛行を避けた方が良い警戒領域を算出する危険風況領域判定部１２３と、前記経路算出部１６７により算出した経路が前記危険風況領域判定部１２３により算出した警戒領域を通過する経路であった場合に、前記警戒領域を避けて経路を再算出する経路再算出部１６４を備えた。

Description

飛行経路算出システム、飛行経路算出プログラム、および無人航空機経路制御方法
　この発明は、例えば、無人航空機の飛行経路を算出するような飛行経路算出システム、飛行経路算出プログラム、および無人航空機経路制御方法に関する。
　従来、大気にレーザー光を照射し、大気中の塵（エアロゾル）からの散乱を望遠鏡で得ることで風速やエアロゾル量を得るコヒーレント・ドップラー・ライダー（ＣＤＬ：Ｃｏｈｅｒｅｎｔ　Ｄｏｐｐｌｅｒ　Ｌｉｄａｒ）が提案されている（特許文献１参照）。
　一方で、近年、空中で姿勢制御をしつつ飛行できるドローンが提供されている。このようなドローンは、操縦者の操縦によって方向や速度、高度を変化させて飛行する。飛行中のドローンは、風の影響を受ける。そして、例えば直進させているドローンが風によって流されたとき、そのままにしておくと構造物に衝突することや経路が変わってしまったままになる。このため、操縦者は、コントローラを操作して軌道修正を行う。こうすることで、ドローンを適切に飛行させることができる。
　しかし、このような方法では、操縦者が常にドローンの飛行状況をチェックし適宜軌道修正しなければならいため、操縦者の負担が大きいという問題があった。特に、ドローンが小型化するほど風の影響を受けやすく、また飛行させる場所が都市部であるほど早く軌道修正しないと構造物に衝突するという問題があった。
特開２００８－１２４３８９号公報
　この発明は、上述の問題に鑑みて、人による操縦を必要とせず、かつ、風の影響を考慮してドローンを飛行させることができる飛行経路算出システム、飛行経路算出プログラム、および無人航空機経路制御方法を提供し、利便性を向上することを目的とする。
　この発明は、地上物が存在せず無人航空機が飛行可能な水平方向および高さ方向の３次元の地図データを記憶する３次元地図データ記憶部と、現在位置を取得する現在位置取得部と、目的地を取得する目的地取得部と、現在位置から目的地までの前記地図データにおける飛行可能な経路を算出する３次元経路算出部と、風況データを取得する風況データ取得部と、前記風況データから飛行を避けた方が良い警戒領域を算出する警戒領域算出部と、前記３次元経路算出部により算出した経路が前記警戒領域算出部により算出した警戒領域を通過する経路であった場合に、前記警戒領域を避けて経路を再算出する３次元経路再算出部とを備えた飛行経路算出システム、飛行経路算出プログラム、および無人航空機経路制御方法であることを特徴とする。
　この発明により、人による操縦を必要とせず、かつ、風の影響を考慮してドローンを飛行させることができる。
無人航空機飛行管理システムの構成を示すブロック図。 管理サーバ、操作端末、および無人航空機の機能ブロック図。 管理サーバの制御部が実行する風況検出機能の機能ブロック図。 管理サーバと無人航空機の動作を示すフローチャート。
　以下、この発明の一実施形態を図面と共に説明する。
　図１は、無人航空機飛行管理システム１（飛行経路算出システム）の構成を示すブロック図である。　
　無人航空機飛行管理システム１は、インターネット９に通信可能に接続された管理サーバ２、操作端末４、ドップラーライダー５、および無人航空機６により構成されている。
　管理サーバ２は、制御部２１、記憶部２２、入力部２３、表示部２４、および通信部２５を備えている。　
　操作端末４は、制御部４１、記憶部４２、入力部４３、表示部４４、および通信部４５を備えている。
　ドップラーライダー５は、各種制御を実行する制御部と、レーザー光を発信するレーザー光発信部と、前記レーザー光がエアロゾルに反射した反射光を受信する反射光受信部と、データを出力するデータ出力部を備えている。レーザー光発信部は、発振波長を狭帯域化したパルスレーザーを水平方向に３６０℃全周に渡って発信するとともに、垂直方向に発信角度を変えて上方に向けて発信する。反射光受信部は、エアロゾルで散乱されドップラーシフトを受けた反射光を受信し、この反射光とレーザー光発信部からのマスターレーザーをミキサー上で合成し、合成した信号成分のうちで低周波のビート信号をＩＦアンプ（Ｉ．Ｆ．Ａｍｐ．）で増幅し、増幅した信号をアナログ／デジタル変換器でＡ／Ｄ変換してデジタル信号とする。データ出力部は、前記反射光受信部によりデジタル信号にされた反射光データを解析装置に送信する。
　管理サーバ２は、サーバコンピュータで構成されており、操作端末４はパーソナルコンピュータにより構成されている。管理サーバ２と操作端末４は、いずれもハードウェア要素としてＣＰＵとＲＯＭとＲＡＭ等で構成されて各種演算や制御動作を実行する制御部（２１、４１）、ハードディスクやフラッシュメモリ等で構成されてデータのリードライトを許容する記憶部（２２、４２）、タッチパネルやキーボードやマウスや押下ボタンやこれらの複数で構成されて接触操作による入力を受け付ける入力部（２３、４３）、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等で構成されて文字や図等の画像を表示する表示部（２４、４４）、およびＬＡＮボードやＷＩＦＩユニット等で構成されて有線または無線での通信を実行する通信部（２５、４５）を備えている。
　管理サーバ２の記憶部２２は、無人航空機６の飛行状況を管理する管理ＰＧ（プログラム）２８と、観測した観測風況データや立入禁止領域を示す立入禁止領域データなどを記憶するＤＢ（データベース）２９が記憶されている。
　操作端末４は、ユーザの操作入力により無人航空機６に搬送させる搬送物と目的地の入力などを受け付ける操作ＰＧ（プログラム）４８と、入力された目的地と搬送物と無人航空機６のＩＤとで構成される操作データ４９とが記憶されている。
　無人航空機６は、ＧＰＳ衛生と通信して現在位置を取得するＧＰＳユニット６１と、地表からの重力方向の高さを検知する高度センサ６２と、向いている方位を検知して方位データを得る方位センサ６３、少なくとも前方から下方までを撮影して撮影画像（撮影映像）を取得するカメラ６４、物体に近接したことを検知する近接センサ６５、人が近いことを検知する対人センサ６６、ジャイロ機構によって姿勢を検知し姿勢データを得る姿勢センサ６７、各種制御動作を行う制御部７１、モータ８１の回転数を制御して姿勢を安定化させる姿勢制御部７２、インターネット９を介して通信を行う通信部７３、状態を示すランプの発光を行う発光部７４、スピーカにより音声を出力する音声出力部７５、データを記憶する記憶部７６、および複数のモータ８１を備えている。
　この無人航空機６は、姿勢センサ６７の検知する姿勢に応じて姿勢制御部７２がモータ８１の駆動を制御して姿勢を安定して保つことができ、制御部７１による前進や後退を含む水平方向移動、向きを変える水平方向回転、高さを変える上下移動、およびこれらを複合した移動する任意方向移動を精度よく実行する。そして、近接センサ６５により物体が近付くと離れる方向へ移動する、対人センサ６６により人が近くにいることを検知すると離れる方向へ移動するかそれ以上近付かずに音声出力部７５によって注意を促す音声を出力する、発光部７４と音声出力部７５によって緊急着陸態勢であることを知らせるなど、搬送物を安全に運ぶために必要な適宜の動作を実行する。
　図２は、管理サーバ２の制御部２１、操作端末４の制御部４１、および無人航空機６の制御部７１が実行する機能を説明する機能ブロック図である。　
　管理サーバ２の制御部２１は、ライダーデータ取得部１２１、位置別風況データ算出部１２２、危険風況領域判定部１２３、警戒領域データ出力部１２４、観測風況データ記憶部１２５、近未来風況データ推定部１２６、立入禁止領域算出部１２７、立入禁止領域記憶部１２８、立入禁止領域出力部１２９、および無人航空機飛行状況管理部１３１として機能する。
　ライダーデータ取得部１２１は、異なる位置に設置された複数のドップラーライダー５から観測データを取得する。この観測データは、各ドップラーライダー５の観測レンジにおける緯度データ、経度データ、および視線風データにより構成されている。なお、視線風データは、ドップラーライダー５の視線方向であるレーザー光照射方向成分の風速のデータである。
　位置別風況データ算出部１２２は、複数のドップラーライダー５から得られた観測データを解析し、緯度・経度・風向風速データを分単位で出力する。すなわち、複数のドップラーライダー５の観測レンジが重なっている領域においては、各ドップラーライダー５の視線方向成分の位置別（緯度経度による位置）の風速から、位置別の風向および風速が算出される。この風向および風速を緯度および経度別（すなわち位置別）に出力したものが、緯度・経度・風向風速データである。
　危険風況領域判定部１２３は、位置別風況データ算出部１２２により算出された風速が予め設定された閾値を超える領域を危険風況領域として判定する。この危険風況領域は、緯度、経度、および高度によって、３次元の領域で判定される。また、この閾値は、例えば風速５ｍ／ｓとするなど、適宜設定することができる。また、この閾値は、一律どこでも同じとする、あるいは、構造物が密集して衝突しやすい都市部の方が構造物が少なく衝突しにくい地方部よりも弱い風速の閾値とするなど、適宜の設定とすることができる。また、危険風況領域判定部１２３は、警戒領域が広域である場合や、竜巻や突風等の極端風況が生じる場合に、該当領域の全無人航空機６に対して緊急着陸を指示する緊急着陸要否の判定も実行する。
　警戒領域データ出力部１２４は、危険風況領域判定部１２３によって判定した危険風況領域を警戒領域として出力し、緊急着陸の必要な領域を緊急着陸領域として出力する。この警戒領域および緊急着陸領域は、緯度、経度、および高度からなる３次元の領域である。
　観測風況データ記憶部１２５は、位置別風況データ算出部１２２によって算出した位置別風況データを観測時刻と共に記憶する。これにより、３次元位置における風向および風速が観測時間毎（例えば１分毎）に記憶されていく。
　近未来風況データ推定部１２６は、観測風況データ記憶部１２５に記憶されている直近の所定期間の位置別風況データから３０分先までの位置別の風向および風速を推定し、時刻・緯度・経度・風向・風速からなる推定風況データを出力する。
　立入禁止領域算出部１２７は、観測風況データ記憶部１２５に記憶された過去の位置別風況データを参照し、所定割合以上の確率で警戒領域となっている領域、および突風が所定割合以上発生している領域を立入禁止領域として算出する。また、立入禁止領域算出部１２７は、諸事情により操作端末４等で無人航空機６の立入を禁止する領域として指定された領域も立入禁止領域とする。
　立入禁止領域記憶部１２８は、立入禁止領域算出部１２７により算出された立入禁止領域を立入禁止領域データとして記憶する。この立入禁止領域データは、緯度、経度、および高度からなる３次元の領域である。
　立入禁止領域出力部１２９は、立入禁止データを無人航空機６へ送信する。　
　無人航空機飛行状況管理部１３１は、無人航空機６から搬送物、目的地、および現在位置で構成される飛行状況を取得し、管理する。
　操作端末４の制御部４１は、搬送指示入力部１４１、および搬送指示出力部１４２として機能する。搬送指示入力部１４１は、搬送物の内容を示す搬送物データと、その搬送物が緊急輸血用血液などの緊急性の高いものであるか否かを示す緊急性データと、目的地を示す目的地データと、搬送に使用する無人航空機６を識別する無人航空機識別データ（ＩＤ）の入力を受け付ける。搬送指示出力部１４２は、入力された無人航空機識別データの無人航空機６に対して、搬送物データ、緊急性データ、および目的地データを送信する。
　無人航空機６の制御部７１は、警戒領域データ取得部１６１、警戒領域通過判定部１６２、緊急着陸要否判定部１６３、経路再算出部１６４、緊急着陸可能領域記憶部１６５、搬送指示取得部１６６、経路算出部１６７、搬送データ記憶部１６８、経路外れ判定部１６９、飛行状況出力部１７１、３次元地図データ記憶部１７２、立入禁止領域記憶部１７３、飛行制御部１７４、および現在位置取得部１７５として機能する。
　警戒領域データ取得部１６１は、管理サーバ２で算出された警戒領域データを取得する。　
　警戒領域通過判定部１６２は、警戒領域データの警戒領域が搬送データ記憶部１６８に記憶されている経路上に存在するか否か判定する。
　緊急着陸要否判定部１６３は、緊急着陸領域が搬送データ記憶部１６８に記憶されている経路上に存在するか否か判定する。
　経路再算出部１６４は、入力条件に応じて目的地までの経路を再算出する。この経路再算出部１６４は、警戒領域通過判定部１６２により警戒領域を通過すると判定された場合であれば、警戒領域を通過せずに目的地へ飛行する経路を再算出し、緊急着陸要否判定部１６３により緊急着陸領域を通過すると判定された場合であれば、最寄りの緊急着陸可能地点に最短距離で飛行する経路を再算出する。また、経路再算出部１６４は、何らかの要因により飛行経路から外れた場合にも目的地までの経路の再算出を行う。
　緊急着陸可能領域記憶部１６５は、緊急着率が可能な領域を示す緊急着陸可能領域データを記憶している。この緊急着陸可能領域データは、例えば緯度・経度・高度によるデータとする、あるいは住所によるデータとするなど、緊急着陸可能な領域を示す適宜のデータとすることができる。緊急着陸可能領域としては、着陸可能なビルの屋上など、適宜の領域が設定される。
　搬送指示取得部１６６は、搬送物の内容を示す搬送物データおよび目的地を示す目的地データを操作端末４から取得する。この搬送物データには、搬送物が緊急性の高いものであるか否かを示す緊急性データが含まれている。
　経路算出部１６７は、３次元地図データ記憶部１７２に記憶されている地図データに基づき、搬送指示取得部１６６が取得した目的地までの飛行可能な経路を算出して経路データを作成する。この飛行可能な経路は、３次元の飛行経路であり、緯度・経度に加えて高度が含まれている。なお、この３次元の飛行経路は、例えば、緯度・経度で構成される２次元の地図データを高度別にレイヤー状に複数備えた３次元地図データを記憶しておき、適宜のレイヤー（高度）上で２次元方向（水平方向）の移動をしつつ、適宜の地点でレイヤー（高度）を切り替えて切り替え後のレイヤー（高度）にて２次元方向（水平方向）に移動するといった形にすることができる。他にも、３次元の経路は、飛行可能な緯度・経度・高度からなる３次元の領域を３次元地図データとして記憶しておき、３次元上の地点を結ぶように緯度・経度・高度を随時変更しながら移動すると言った形にすることもできる。なお、３次元地図データをレイヤー別の多層構造としておくことにより、例えば高度別に飛行速度を定めるなど、全体としての管理を容易にすることができる。この経路算出部１６７は、立入禁止領域と警戒領域（危険風況領域）を避けて目的地までの経路を算出する。なお、目的地が立入禁止領域または警戒領域内にある場合は、その立入禁止領域または警戒領域だけは避けずに経路設定し、立入禁止領域または警戒領域が近付くとその場か最寄りの緊急着陸領域に待機して、その立入禁止領域または警戒領域の風速が所定の閾値以下となったときに当該領域に侵入して目的地へ飛行する、あるいは、配達不可能地としてエラー出力し、目的地とすることを拒否する構成とするなど、適宜の処理を行う構成とすることが好ましい。これにより、立入禁止領域または警戒領域が目的地となった場合に、経路を算出して飛行を始めたが最終目的地に到達せずに周囲で経路の再計算を繰り返し続けることを防止できる。
　搬送データ記憶部１６８は、搬送物データ、目的地データ、経路データ、及び現在位置を記憶する。このうち、搬送物データと目的地データは、最初にセットされたデータが記憶され、経路データは、経路算出部１６７および経路再算出部１６４により経路が算出される毎に更新して記憶され、現在位置は、現在位置取得部１７５により現在位置が取得される毎に更新される。
　経路外れ判定部１６９は、現在地データが経路データ上に存在するか緯度・経度・高度の３次元で判定する。経路から外れている場合に、経路外れ判定部１６９は、現在位置を経路再算出部１６４へ送信する。
　飛行状況出力部１７１は、搬送物データ、目的地データ、および現在地を管理サーバ２へ送信する。これにより、管理サーバ２が全ての無人航空機６の飛行状況を把握できるようにしている。
　３次元地図データ記憶部１７２は、３次元の地図データを記憶している。この３次元の地図データは、上述したように緯度・経度からなる２次元の地図データをレイヤー（高度）別の多層構造にした３次元の地図データとする、あるいは、緯度・経度・高度の３次元で飛行可能な領域が示される３次元の地図データとするなど、適宜のデータとすることができる。
　立入禁止領域記憶部１７３は、管理サーバ２から受信した立入禁止領域データを記憶する。
　飛行制御部１７４は、搬送データ記憶部１６８が記憶している目的地データと経路データ、および現在位置取得部１７５が取得する現在位置データと、内部に保有する方位センサ６３（図１参照）から取得する方位データと、姿勢センサ６７から取得する姿勢データに基づいて、経路データの経路に沿って飛行するべく、姿勢制御部７２（図１参照）に飛行データを送信する。この飛行データは、移動速度および移動方向により構成されている。この飛行データを受けた姿勢制御部７２（図１参照）は、複数のモータ８１（図１参照）を制御し、指定された速度および方向への飛行を行う。
　現在位置取得部１７５は、ＧＰＳユニット６１（図１参照）および高度センサ６２（図１参照）により、現在位置（緯度・経度・高度）を示す現在位置データを取得する。
　図３は、管理サーバ２の制御部２１が管理プログラム２８により実行する風況検出機能を示す機能ブロック図である。なお、図３に示す機能ブロックによる処理は、方向と距離で定められるレンジ単位で実行して全てのレンジに対して繰り返して実行する。
　データ整理部２３１は、反射光データからスペクトルデータを取得して整理する。すなわち、データ整理部２３１は、反射光データが有効なデータであればそのまま処理を継続してデータ保存できるようにしておき、欠測が予め定めた所定量より多い反射光データ、およびデータ不存在の場合に、スペクトルＦＩＦＯバンク、パラメータＦＩＦＯバンク、及び有効データ数ＦＩＦＯバンクにデータを記憶しないといったことを行う。
　なお、スペクトルＦＩＦＯバンクは、ビーム方向別に、高度と周波数の情報をＮＳ個記憶し、新しく取得したデータを追加していき、ＮＳ個を超えると、古いデータから削除していく。パラメータＦＩＦＯバンクは、ビーム方向別に、高度とピークパワー、高度とドップラーシフト、高度とスペクトル幅、および高度とＳＱＳＵＭのデータをそれぞれＮＰ個記憶し、新しく取得したデータを追加していき、ＮＰ個を超えると、古いデータから削除していく。有効データ数ＦＩＦＯバンクは、ビーム番号別に、過去に取得したデータが有効か否かを記憶し、１個前、２個前というように最も近いデータから順に有効か否かを記憶しており、新しいデータがあれば随時追加する。
　また、データ整理部２３１は、反射光データのスペクトルデータに問題がなければ、有効パラメータデータ算出部２３４に処理を進め、そうでなければ、ノイズレベル推定部２３２へ処理を進める。
　ノイズレベル推定部２３２は、反射光データのスペクトルデータに存在するノイズのレベルを推定する。このノイズレベルの推定は、予め定めた所定値に基づいて推定する、あるいはピーク数が所定数以上多くなる領域をノイズレベルと推定するなど、適宜の方法により推定することができる。
　平均スペクトル強度推定部２３３は、取得した反射光データのスペクトルから平均スペクトル強度を推定する。この推定は、過去のデータから予め推定しておく、あるいは、今回のデータからスペクトル強度の平均値を取得して推定するなど、適宜の方法により推定することができる。
　有効パラメータデータ算出部２３４は、反射光データのスペクトルデータから有効なパラメータを算出する。このパラメータは、高度とピークパワー、高度とドップラーシフト、高度とスペクトル幅、および高度とＳＱＵＳ等、適宜のパラメータとすることができる。このようにパラメータを算出した有効パラメータデータ算出部２３４は、フィッティング初期値を推定するフィッティング初期値推定部２３５へ処理を渡す。
　フィッティング初期値推定部２３５は、推定法決定部２３６、スペクトルからの初期値推定部２３７（スペクトル初期値推定処理）、パラメータからの初期値推定部２３８（パラメータ初期値推定処理）、および再推定要否決定部２３９（フィッティングやり直し決定部）を有している。
　推定法決定部２３６は、スペクトルとパラメータのいずれから初期値を決めるのが良いか決定する。具体的には、スペクトルＦＩＦＯバンクに記憶されている前回の観測データ（あるいは複数の観測データの平均のデータ）のスペクトルにおけるピークが予め設定した設定数以下（例えば１つ以下）であれば、前回の観測データのスペクトルから初期値を推定するものと決定し、そうでなければ前回の観測データのパラメータから初期値を決定するものとする。
　スペクトルからの初期値推定部２３７は、過去の複数の観測データの平均のデータのスペクトルから初期値を推定する。この初期値の推定は、スペクトルをそのまま初期値とする。ここで平均する過去の観測データは直近から所定個とすることができ、スペクトルＦＩＦＯバンクに記憶されている全ての観測データとすることができる。
　パラメータからの初期値推定部２３８は、パラメータＦＩＦＯバンクに記憶されている複数の観測データのパラメータの平均値から初期値を推定する。このパラメータからの初期値の推定は、直近から所定個の複数回のパラメータの各平均値を初期値とすることができ、パラメータＦＩＦＯバンクの全てのデータの平均値とすることができる。
　このように、スペクトルからの初期値推定部２３７またはパラメータからの初期値推定部２３８が直近の観測データから初期値を推定することにより、大気の状況は同じ位置（地点）であればそれほど大きく変わらないことを利用して適切な解析を実現できる。
　再推定要否決定部２３９は、スペクトルからの初期値推定部２３７またはパラメータからの初期値推定部２３８により推定した初期値が適切か否か判定し、適切であればそのまま採用し、不適切であれば再度初期値の推定をやり直す。具体的には、パラメータから推定した初期値が予め定めた許容範囲内に入っていない、あるいはスペクトルから推定した初期値におけるピーク数が予め定めた許容数内に入っていない場合に、推定法決定部２３６に処理を戻してやり直しを行う。
　これにより、例えば、スペクトルのピーク数が設定値以下であったために、パラメータからの初期値推定部２３８により初期値を推定したが、推定した初期値が予め定められた適正範囲内に無い場合や欠測している場合等に、再度推定をやり直してスペクトルからの初期値推定部２３７により初期値を推定するといったことができる。このようにして過去の観測データに基づいてできるだけ好ましい初期値を設定することで、後のフィッティングの精度を向上させることができる。
　フィッティング実行部２４１（フィッティング処理部）は、決定した初期値を利用してフィッティングを実行する。このフィッティングは、既存の適宜のフィッティング処理により行えばよく、この実施例では最小二乗法を利用するガウシアンフィッティングを用いる。
　フィッティング結果検討部２４２は、フィッティングの結果が適切か否か検討し、適切であれば次に処理を進めるが、不適切であれば、その内容によって、有効パラメータデータ算出部２３４かフィッティング実行部２４１に処理を戻す。
　結果のスムージング部２４３（障害物由来ピーク判定部，障害物由来ピーク排除部）は、障害物由来のピークを取り除く。これにより、障害物によるピークのないスペクトルが得られる。
　また、結果のスムージング部２４３は、レンジ単位で見た結果が不適切な場合に修正する特異点修正処理も実行する。詳述すると、互いに近い領域の大気は同様の動きをするものであるから、あるレンジの隣にあるレンジ（若しくは所定範囲の近傍のレンジ）、すなわち隣の方向や隣の距離や隣の高さでは、それほど大きく変わらない。このため、ドップラーライダー５から見てあるレンジについて一方の隣（１つ手前の距離あるいは一方の隣の方向若しくは一方の高さ）におけるデータと他方の隣（１つ奥の距離あるいは他方の隣の方向若しくは他方の高さ）におけるデータが近い値であるにもかかわらず、その間にあるレンジのデータが遠い値である場合、このレンジのデータを取り除いて１つ手前の距離のデータと１つ奥の距離のデータの中間値に変更する内挿を行う。ここで比較し内挿するデータは、ピークの値、あるいは風速などの風情報とするなど、適宜のデータとすることができる。このように内挿値を代入した状態の観測データとしておくことにより、ノイズ等による不適切なデータを削減でき、適切かつ精度よい解析を行うことができる。
　データ保存部２４４は、障害物由来のピークをカットしたスペクトルを観測データとしてスペクトルＦＩＦＯバンクに追加し、有効パラメータデータ算出部２３４で取得したパラメータをパラメータＦＩＦＯバンクに追加して、これらの各データの有効／無効を有効データ数ＦＩＦＯバンクに追加して、最新データを保存する。なお、これらのＦＩＦＯバンクに加えて、適宜のデータベースに同じデータ（スペクトルおよびパラメータ）を蓄積することが好ましい。これにより、過去の観測データを蓄積していくことができ、スペクトルＦＩＦＯバンクやパラメータＦＩＦＯバンクから削除された過去の情報についても参照することができる。
　また、上述した再推定要否決定部２３９は、表示系の処理として、クラッタデータ抽出部２４５によりクラッタデータを抽出する。これにより、構造物や飛行物によるクラッタデータを抽出することができる。
　固定物体同定部２４６は、上記クラッタデータ抽出部２４５により抽出したクラックから固定物体（障害物）を同定する。すなわち、クラッタの存在する位置が構造物または飛行物の存在する位置であるから、これを利用者にとってわかりやすくするために固定物体を同定し、表示できるようにする。
　モニター出力部２４７は、観測したスペクトルデータ等を上記固定物体同定部２４６で同定した固定物体の位置と共に表示部２４（図１参照）にモニター表示する。これにより、風速などの風状況と、ビルなどの障害物体の位置を重ね合わせて表示することが可能となり、利用者がわかりやすく理解することができる。
　この構成により、管理サーバ２は、エアロゾルのドップラーシフトを高精度に検出し、風況状況を観測することができる。そして、乱流、ビル風、および突風域等の危険風況を検出でき、検出した危険風況とその位置に関する緯度、経度、乱れの強さ、風向風速、および警戒面積情報を出力することができる。具体的には、予め設定された閾値を風速が超えた領域を危険風況の領域とする。閾値は、少なくとも風速５ｍ／ｓ以上等の適宜の値に設定される。
　また、１台のドップラーライダー５のみで観測される領域は、各観測レンジの緯度・経度・視線風情報を得ることができ、２台以上のドップラーライダー５により観測される領域は、それぞれのドップラーライダー５で観測される視線風ベクトルの合成により緯度・経度・風向風速情報が得られる。このため、１台のドップラーライダー５のみで観測される領域での前記閾値は、２台以上のドップラーライダー５により観測される領域での前記閾値よりも小さい値とするなど、風向情報が得られるか否かによって閾値を異ならせても良い。　
　このような危険風況の検出は、１分毎に実行するなどの分単位で行われることが好ましい。
　図４は、管理サーバ２の制御部２１および無人航空機６の制御部７１（図１参照）が実行する動作を示すフローチャートである。　
　制御部２１は、上述した風況検出機能により常時風況を検出しており、危険風況が検出されない間は（ステップＳ１：Ｎｏ）、アラート送信をすることなく（ステップＳ２）、風況検出を継続する。
　危険風況が検出されると（ステップＳ１：Ｙｅｓ）、制御部２１は、観測されたリアルタイム風況を高分解能数値モデルに同化する（ステップＳ３）。
　制御部２１は、近未来の風況をメートルオーダー（１ｍ２単位）の分解能で算出する（ステップＳ４）。なお、近未来の風況とは、例えば３分後、５分後、１０分後、３０分後、１時間後、あるいは２時間後など、予め設定された適宜の将来時刻の予測風況をいう。なお、この実施例では３０分後の近未来の風況を予測する。
　制御部２１は、リアルタイム状況と予測情報、飛行中の無人航空機６にアラートを送信する（ステップＳ５）。すなわち、制御部２１は、現在の危険風況の領域（緯度、経度、警戒面積）を示す現在危険風況領域データと、近未来に危険風況になると予測される領域（緯度、経度、警戒面積）を示す近未来危険風況領域データと、注意を促すアラート信号を各無人航空機６に送信する。
　アラート信号は、例えば、風速が強くなるにつれて低危険度、中危険度、高危険度と段階的に高くするなど、風速に応じて危険度を段階的に示す複数段階のアラート信号とすることが好ましい。また、これを受ける無人航空機６は、自身の飛行能力に応じてどの段階のアラート信号であればどのように動作するか設定しておくことが好ましい。これにより、例えば無人航空機６が大型であれば低危険度の領域はそのまま通過し、無人航空機６が小型であれば低危険度の領域でも回避するなど、無人航空機６の飛行能力と風速状況に応じて対応を決定することができる。また、このように段階的にすることで、警戒領域が広域である場合や、竜巻や突風等の極端風況である場合などを高危険度とし、この高危険度の場合には付近の無人航空機６を緊急着陸させるなど、風況に応じた対応を実行させることができる。
　なお、送信対象としては、全ての無人航空機６に全ての上記現在危険風況領域および近未来危険風況領域を送信する、または、上記現在危険風況領域または近未来危険風況領域が経路上に存在する無人航空機６のみに対して当該無人航空機６の経路上の現在危険風況領域および近未来危険風況領域のみを送信するなど、適宜の設定とすることができる。
　無人航空機６の制御部７１は、受信した領域内に現在位置が入っていなければ（ステップＳ６：Ｎｏ）、そのまま飛行を継続する（ステップＳ１１）。
　受信した領域内に現在位置が入っていれば（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、制御部７１は、搬送している荷物が救急性のあるものか否かを確認する（ステップＳ７）。
　救急性の無い荷物を運んでいる場合であれば（ステップＳ７：Ｎｏ）、制御部７１は、緊急着陸可能領域記憶部１６５（図２参照）を参照し、現在位置に最も近い緊急着陸可能領域に着陸する（ステップＳ８）。
　救急性のある荷物を運んでいる場合であれば（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、緊急に運ぶ必要があるために、制御部７１は、ルート再設定の必要があるか否か判定する（ステップＳ９）。このルート再設定の必要性の判断は、経路上に現在危険風況領域または近未来危険風況領域があれば再設定必要と判断し、経路上に現在危険風況領域および近未来危険風況領域がなければ再設定必要と判断する。
　ルート再設定が必要なければ（ステップＳ９：Ｎｏ）、制御部７１は、位置情報を通報し管理者による継走を許容する（ステップＳ１０）。従って、このとき、制御部７１は、飛行を継続する。
　ルート再設定が必要であれば（ステップＳ９：Ｙｅｓ）、制御部７１は、飛行を継続する（ステップＳ１１）。この場合、制御部７１は、経路再算出部１６４（図２参照）によってルート再設定を行って再設定された経路にて飛行を継続する。
　以上の構成および動作により、人による操縦を必要とせず、かつ、風の影響を考慮して無人航空機６を飛行させることができる。すなわち、経路上に危険風況領域（現在危険風況領域および近未来危険風況領域）が存在すると、経路を再計算して回避する、あるいは緊急着陸して危険風況が解消するまで待機するといったことができる。
　また、緊急着陸領域を定めておき、風による警戒領域が広域である場合や、竜巻や突風等の極端風況の場合に緊急着陸指示をすることで、危険風況が解消するまで待機し、解消後に再出発することができる。
　また、無人航空機６の搬送している搬送物が緊急輸血用血液などの緊急性の高い物である場合に、緊急着陸指示があっても緊急着陸しないため、経路を再計算して緊急性の高い搬送物を確実に早くに届けることができる。このとき、緊急性の低い搬送物を搬送している無人航空機６が緊急着陸しているために、風にあおられて他の無人航空機６と衝突するといったリスクが大幅に軽減され、比較的安全に飛行することができる。
　また、過去に危険風況となることが多かった領域を立入禁止領域と予め定めて経路から外すことにより、経路の再計算や緊急着陸を行う回数を削減でき、安定した飛行を行うことができる。
　また、近未来の風況を推定して警戒領域となる予測警戒領域を避けて経路算出するため、飛行している位置が警戒領域になってしまう状況を減らすことができる。
　なお、この発明の飛行経路算出システムは、実施形態の無人航空機飛行管理システム１に対応し、以下同様に、
コンピュータは、無人航空機６に対応し、
飛行経路算出プログラムは、飛行プログラム７７に対応し、
風況データ取得部は、ライダーデータ取得部１２１に対応し、
警戒領域算出部は、危険風況領域判定部１２３に対応し、
緊急着陸指示部は、警戒領域データ出力部１２４に対応し、
風況推定部は、近未来風況推定部１２６に対応し、
立入禁止領域算出手段は、立入禁止領域算出部１２７に対応し、
警戒領域取得部は、警戒領域データ取得部１６１に対応し、
緊急性判定部は、緊急着陸要否判定部１６３に対応し、
３次元経路再算出部は、経路再算出部１６４に対応し、
緊急着陸可能領域記憶部は、緊急着陸可能領域記憶部１６５に対応し、
目的地取得部は、搬送指示取得部１６６に対応し、
３次元経路算出部は、経路算出部１６７に対応し、
搬送物緊急性データ記憶部は、搬送データ記憶部１６８に対応し、
３次元地図データ記憶部は、３次元地図データ記憶部１７２に対応し、
現在位置取得部は、現在位置取得部１７５に対応するが、この発明は、これに限らず他の様々な実施形態とすることができる。
　例えば、管理サーバ２は、風況の検出、近未来風況の予測、無人航空機６の飛行管理を全て行う構成としたが、風況の検出を行う風況検出サーバ、近未来の風況の予測を行う風況予測サーバ、無人航空機６の飛行管理を行う飛行管理サーバとそれぞれ分離して構成してもよい。
　この発明は、無人航空機を利用する様々な産業に用いることができる。
１…無人航空機飛行管理システム
６…無人航空機
７７…飛行プログラム
１２１…ライダーデータ取得部
１２３…危険風況領域判定部
１２４…警戒領域データ出力部
１２６…近未来風況推定部
１２７…立入禁止領域算出部
１６１…警戒領域データ取得部
１６３…緊急着陸要否判定部
１６４…経路再算出部
１６５…緊急着陸可能領域記憶部
１６６…搬送指示取得部
１６７…経路算出部
１６８…搬送データ記憶部
１７２…３次元地図データ記憶部
１７５…現在位置取得部

Claims (7)

  1. 　地上物が存在せず無人航空機が飛行可能な水平方向および高さ方向の３次元の地図データを記憶する３次元地図データ記憶部と、
    現在位置を取得する現在位置取得部と、
    目的地を取得する目的地取得部と、
    現在位置から目的地までの前記地図データにおける飛行可能な経路を算出する３次元経路算出部と、
    風況データを取得する風況データ取得部と、
    前記風況データから飛行を避けた方が良い警戒領域を算出する警戒領域算出部と、
    前記３次元経路算出部により算出した経路が前記警戒領域算出部により算出した警戒領域を通過する経路であった場合に、前記警戒領域を避けて経路を再算出する３次元経路再算出部とを備えた
    飛行経路算出システム。
  2. 　前記無人航空機を緊急着陸させても良い緊急着陸可能領域を記憶する緊急着陸可能領域記憶部と、
    飛行中の前記無人航空機に対して所定の前記緊急着陸可能領域に緊急着陸するように緊急着陸指示する緊急着陸指示部を備え、
    前記３次元経路再算出部は、前記緊急着陸指示を受けると、現在位置から指定された前記緊急着陸領域までの経路を再算出する構成である
    請求項１記載の飛行経路算出システム。
  3. 　前記無人航空機の搬送物が緊急搬送物か否かを判別可能な搬送物緊急性データを記憶する搬送物緊急性データ記憶部と、
    前記緊急着陸指示部により緊急着陸させようとする前記無人航空機に関する前記搬送物緊急性データが緊急性の高い搬送物であることを示すか否か判定する緊急性判定部とを備え、
    前記緊急性判定部が緊急性ありと判定した場合、前記緊急着陸指示部による緊急着陸指示を行わずに飛行継続させる構成である
    請求項２記載の飛行経路算出システム。
  4. 　過去の前記風況データに基づいて飛行に影響を与えやすく飛行を避けた方が良い立入禁止領域を算出する立入禁止領域算出部を備え、
    前記３次元経路算出部および前記３次元経路再算出部は、前記立入禁止領域を飛行しない経路を算出する構成である
    請求項１、２、または３記載の飛行経路算出システム。
  5. 　過去の前記風況データと最新の前記風況データに基づいて近未来に飛行を避けた方が良い警戒領域となる予測警戒領域を推定する風況推定部を備え、
    前記３次元経路再算出部は、前記予測警戒領域も避けて前記経路を再算出する構成である
    請求項１から４のいずれか１つに記載の飛行経路算出システム。
  6. 　コンピュータを、
    地上物が存在せず無人航空機が飛行可能な水平方向および高さ方向の３次元の地図データを記憶する３次元地図データ記憶部と、
    現在位置を取得する現在位置取得部と、
    目的地を取得する目的地取得部と、
    現在位置から目的地までの前記地図データにおける飛行可能な経路を算出する３次元経路算出部と、
    風況データから飛行を避けた方が良いと判断される警戒領域を取得する警戒領域取得部と、
    前記３次元経路算出部により算出した経路が前記警戒領域算出部により算出した警戒領域を通過する経路であった場合に、前記警戒領域を避けて経路を再算出する３次元経路再算出部として機能させる
    飛行経路算出プログラム。
  7. 　地上物が存在せず無人航空機が飛行可能な水平方向および高さ方向の３次元の地図データを記憶する３次元地図データ記憶部と、
    現在位置を取得する現在位置取得部と、
    目的地を取得する目的地取得部と、
    現在位置から目的地までの前記地図データにおける飛行可能な経路を算出する３次元経路算出部と、
    風況データを取得する風況データ取得部と、
    前記風況データから飛行を避けた方が良い警戒領域を算出する警戒領域算出部と、
    前記３次元経路算出部により算出した経路が前記警戒領域算出部により算出した警戒領域を通過する経路であった場合に、前記警戒領域を避けて経路を再算出する３次元経路再算出部とを備えた飛行経路算出システムにより、
    前記警戒領域算出部による警戒領域の算出を所定の時間間隔で繰り返し、警戒領域が出願する毎に前記３次元経路再算出部により経路を再算出し、再算出された最新の経路に沿って前記無人航空機を飛行させる
    無人航空機経路制御方法。
PCT/JP2019/027069 2018-07-11 2019-07-09 飛行経路算出システム、飛行経路算出プログラム、および無人航空機経路制御方法 WO2020013153A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201980046490.XA CN112437907A (zh) 2018-07-11 2019-07-09 飞行路径计算***、飞行路径计算程序以及无人驾驶飞机路径控制方法
EP19834019.2A EP3819739A4 (en) 2018-07-11 2019-07-09 FLIGHT PATH CALCULATION SYSTEM, FLIGHT PATH CALCULATION PROGRAM AND METHOD FOR CONTROLLING THE FLIGHT PATH OF AN UNMANNED AIRCRAFT
US17/259,087 US11862027B2 (en) 2018-07-11 2019-07-09 Flight path calculation system, flight path calculation program, and unmanned aircraft path control method

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018-131283 2018-07-11
JP2018131283A JP7215706B6 (ja) 2018-07-11 2018-07-11 飛行経路算出システム、飛行経路算出プログラム、および無人航空機経路制御方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020013153A1 true WO2020013153A1 (ja) 2020-01-16

Family

ID=69142692

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2019/027069 WO2020013153A1 (ja) 2018-07-11 2019-07-09 飛行経路算出システム、飛行経路算出プログラム、および無人航空機経路制御方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11862027B2 (ja)
EP (1) EP3819739A4 (ja)
JP (2) JP7215706B6 (ja)
CN (1) CN112437907A (ja)
WO (1) WO2020013153A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021192185A1 (ja) 2020-03-26 2021-09-30 株式会社日立製作所 無人飛行体制御支援システム及び無人飛行体制御支援方法

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7472168B2 (ja) 2019-04-25 2024-04-22 エアロバイロメント，インコーポレイテッド オフセンターパラシュート飛行終了システム（ｆｔｓ）
JP7413405B2 (ja) * 2019-04-25 2024-01-15 エアロバイロメント，インコーポレイテッド 高高度長航続時間航空機のための地上支援設備
US11868143B2 (en) 2019-04-25 2024-01-09 Aerovironment, Inc. Methods of climb and glide operations of a high altitude long endurance aircraft
JP2022529381A (ja) * 2019-04-25 2022-06-21 エアロバイロメント，インコーポレイテッド 高空域長期滞空航空機の飛行計画最適化方法
US11428820B1 (en) * 2019-09-16 2022-08-30 Lockheed Martin Corporation Method to determine airborne lidar installation angles using ground returns and INS/GPS data
US20220366801A1 (en) * 2019-09-30 2022-11-17 Sony Group Corporation Information processing device, information processing method, and program
US11535364B2 (en) * 2019-12-16 2022-12-27 The Boeing Company Process and machine for load alleviation
US11810463B2 (en) * 2020-04-14 2023-11-07 The Boeing Company Unmanned aerial vehicle contingency landing system
JP2022038675A (ja) * 2020-08-27 2022-03-10 ソニーグループ株式会社 情報処理装置及び情報処理方法、コンピュータプログラム、並びに移動体装置
JP2022082865A (ja) * 2020-11-24 2022-06-03 株式会社日立製作所 移動体制御装置及び移動体制御方法
DE102021106868A1 (de) * 2021-03-19 2022-09-22 Volocopter Gmbh Verfahren zur Planung des Betriebs eines Fluggeräts, Steuereinheit für ein Fluggerät und Fluggerät mit einer solchen
JP7213374B1 (ja) * 2022-02-16 2023-01-26 楽天グループ株式会社 情報処理装置、着陸適否判定方法、及びプログラム
TWI806430B (zh) * 2022-02-16 2023-06-21 財團法人工業技術研究院 瑕疵檢測方法與瑕疵檢測裝置
US20230351899A1 (en) * 2022-04-27 2023-11-02 David G. Fliszar Navigation correction for excessive wind
JP2023183922A (ja) * 2022-06-17 2023-12-28 ソニーグループ株式会社 情報処理装置及び情報処理方法
US20240059414A1 (en) * 2022-08-18 2024-02-22 Honeywell International Inc. Adaptive airdrop system and method

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008124389A (ja) 2006-11-15 2008-05-29 Megaopto Co Ltd コヒーレントドップラーライダー
JP2010067136A (ja) * 2008-09-12 2010-03-25 Fuji Heavy Ind Ltd 航空管制情報処理システム
JP2010214979A (ja) * 2009-03-13 2010-09-30 Mitsubishi Electric Corp 計算機及び着陸経路計算プログラム及び記録媒体
WO2015108154A1 (ja) * 2014-01-17 2015-07-23 国立大学法人京都大学 最大瞬間風速予測システム、コンピュータプログラム、及び、突風警報情報発令システム
JP2017033232A (ja) * 2015-07-31 2017-02-09 セコム株式会社 自律飛行ロボット
WO2018110088A1 (ja) * 2016-12-12 2018-06-21 株式会社自律制御システム研究所 無人航空機、及び、無人航空機を制御するための方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2524276C1 (ru) * 2013-04-01 2014-07-27 Открытое акционерное общество "Раменское приборостроительное конструкторское бюро" (ОАО "РПКБ") Многофункциональный тяжелый транспортный вертолет круглосуточного действия, комплекс бортового радиоэлектронного оборудования, используемый на данном вертолете
US10089889B2 (en) * 2014-06-19 2018-10-02 Scott Technologies, Inc. Unmanned aerial vehicle for situational awareness to first responders and alarm investigation
US9953287B1 (en) * 2014-07-01 2018-04-24 Amazon Technologies, Inc. Utilizing automated aerial vehicles for transporting priority pick items
US9087451B1 (en) * 2014-07-14 2015-07-21 John A. Jarrell Unmanned aerial vehicle communication, monitoring, and traffic management
US9489852B1 (en) * 2015-01-22 2016-11-08 Zipline International Inc. Unmanned aerial vehicle management system
JP6285398B2 (ja) * 2015-08-06 2018-02-28 Ｓｉｍｐｌｅｘ Ｑｕａｎｔｕｍ株式会社 小型飛行システム
JP6510436B2 (ja) * 2016-02-12 2019-05-08 株式会社日立製作所 物品搬送システム、搬送装置及び物品搬送方法
US10089888B2 (en) 2016-06-10 2018-10-02 ETAK Systems, LLC Managing detected obstructions in air traffic control systems for unmanned aerial vehicles
CN107783547A (zh) * 2016-08-25 2018-03-09 大连楼兰科技股份有限公司 灾后救援旋翼无人机避障***及方法
US20180090016A1 (en) * 2016-09-27 2018-03-29 Intel Corporation Methods and apparatus to navigate drones based on weather data

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008124389A (ja) 2006-11-15 2008-05-29 Megaopto Co Ltd コヒーレントドップラーライダー
JP2010067136A (ja) * 2008-09-12 2010-03-25 Fuji Heavy Ind Ltd 航空管制情報処理システム
JP2010214979A (ja) * 2009-03-13 2010-09-30 Mitsubishi Electric Corp 計算機及び着陸経路計算プログラム及び記録媒体
WO2015108154A1 (ja) * 2014-01-17 2015-07-23 国立大学法人京都大学 最大瞬間風速予測システム、コンピュータプログラム、及び、突風警報情報発令システム
JP2017033232A (ja) * 2015-07-31 2017-02-09 セコム株式会社 自律飛行ロボット
WO2018110088A1 (ja) * 2016-12-12 2018-06-21 株式会社自律制御システム研究所 無人航空機、及び、無人航空機を制御するための方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021192185A1 (ja) 2020-03-26 2021-09-30 株式会社日立製作所 無人飛行体制御支援システム及び無人飛行体制御支援方法
CN114401893A (zh) * 2020-03-26 2022-04-26 株式会社日立制作所 无人飞行器控制辅助***以及无人飞行器控制辅助方法
EP4129820A4 (en) * 2020-03-26 2024-03-20 Hitachi, Ltd. CONTROL ASSISTANCE SYSTEM FOR UNMANNED AERIAL VEHICLES AND CONTROL ASSISTANCE METHOD FOR UNMANNED AIR BODY

Also Published As

Publication number Publication date
JP7215706B2 (ja) 2023-01-31
CN112437907A (zh) 2021-03-02
EP3819739A4 (en) 2022-05-04
EP3819739A1 (en) 2021-05-12
US20210319705A1 (en) 2021-10-14
JP2020009281A (ja) 2020-01-16
JP7215706B6 (ja) 2023-02-14
US11862027B2 (en) 2024-01-02
JP2023052342A (ja) 2023-04-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020013153A1 (ja) 飛行経路算出システム、飛行経路算出プログラム、および無人航空機経路制御方法
US10527720B2 (en) Millimeter-wave terrain aided navigation system
CN110062919B (zh) 递送车辆的放下地点规划
TW518422B (en) Positioning and proximity warning method and system thereof for vehicle
US9783320B2 (en) Airplane collision avoidance
CN107871405B (zh) 利用视觉信息进行空中碰撞威胁的检测与评估
US7379796B2 (en) Low-altitude flight guidance system, warning system for low-altitude flight guidance, warning generator for low-altitude flight guidance and method for low-altitude flight guidance
US5892462A (en) Adaptive ground collision avoidance system
US8019490B2 (en) Imaging and display system to aid helicopter landings in brownout conditions
CN109903592B (zh) 一种基于误差理论的高精度航空器自动近地防撞***地形扫描方法
US20200043350A1 (en) Systems and methods for generating and monitoring flight routes and buffer zones for unmanned aerial vehicles
US11036240B1 (en) Safe landing of aerial vehicles upon loss of navigation
US20110285981A1 (en) Sensor Element and System Comprising Wide Field-of-View 3-D Imaging LIDAR
US10502584B1 (en) Mission monitor and controller for autonomous unmanned vehicles
CN113342050A (zh) 载运工具高度限制和控制
US10235893B2 (en) Flight control method and unmanned unmannered aerial vehicle
JP6527726B2 (ja) 自律移動ロボット
KR20190000439A (ko) 조류퇴치를 위한 무인비행체 및 그 운용방법
EP3699645A1 (en) Systems and methods for vehicle navigation
JP6469492B2 (ja) 自律移動ロボット
JP6530212B2 (ja) 自律移動ロボット
KR20170114348A (ko) 무인항공기의 위치인식 방법 및 시스템
JP7253315B2 (ja) 航空機の飛行支援システム、航空機の飛行支援プログラム及び航空機
KR20170123801A (ko) 무인비행체의 이착륙용 수평위치 정확도 유지방법 및 그 장치
CN111766893A (zh) 飞行器定位辅助***、包括这样的***的飞行组装件以及相关联的定位辅助方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19834019

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE