JP6659778B2 - How to plan a flight path for an unmanned aerial vehicle using bird flight routes - Google Patents

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Description

本発明は、飛行経路の計画方法に関し、より詳細には、記録機器を身につけて飛行するレース用鳩を使用し、獲得した飛行経路に関連するデータを使用して、計算によって最適飛行経路を計画し、最適飛行経路に従って無人航空機(unmanned aerial vehicle、UAV)が飛行するように、最適飛行経路をUAVに入力する方法に関する。   The present invention relates to a method of planning a flight path, and more particularly, to using a racing pigeon flying with a recording device, and calculating an optimal flight path by using data related to the obtained flight path. A method for planning and inputting an optimal flight path to a UAV such that an unmanned aerial vehicle (UAV) flies according to the optimal flight path.

最近、UAVがますます普及してきた。UAVの高い移動性は、UAVを広く受け入れ可能にする重要な点である。
一例として空中写真測量であれば、カメラまたはビデオレコーダを装備するUAVは、十分に正確な情報を獲得するために、地震、火山噴火、洪水、もしくは地すべりなどの自然災害を監視するために近づきがたい場所へ、または交通量、道路構造物点検、および公共施設の構造物概観を常に把握するために市街地へ、飛行できる。その上、広範囲に及ぶ手法で地域の航空写真を撮ることは、政策決定に有効な、地域の変化傾向を認識する手助けになる。
Recently, UAVs have become increasingly popular. The high mobility of UAVs is an important point that makes UAVs widely acceptable.
For example, in the case of aerial photogrammetry, UAVs equipped with cameras or video recorders may have access to monitor natural disasters such as earthquakes, volcanic eruptions, floods or landslides in order to obtain sufficiently accurate information. You can fly to where you want, or to urban areas to get an overview of traffic, road structure inspections, and public facilities structures. In addition, taking aerial photographs of the area in a wide-ranging manner can help identify local trends that are useful in making policy decisions.

別の例では、UAVを使用して、商品を出荷できる。商品を配送するために使用するUAVは、交通混雑を伴う通りを避けて、交通信号および停止信号により停止することなく配送するために、指定された目的地に直接飛行でき、その結果、特に長距離配送で商品を配送するための、時間を節約する手段を提供する。   In another example, a UAV can be used to ship goods. UAVs used to deliver goods can fly directly to designated destinations to avoid traffic congestion and deliver without stoppages due to traffic and stop signals, thereby resulting in a particularly long flight. Provides a time-saving means for delivering goods by distance delivery.

UAVのための既存の飛行経路計画は、好ましくは、UAVの飛行経路内に障害物が立っていることがまれな開けた空域で行われ、その結果、飛行中に障害物と衝突する問題を防止できる。しかしながら、高層建築物に満ちた大都市圏でUAVを使用するとき、障害物を回避すること、および高層建築物に及ぼす風の影響は、UAVにとって問題となる。
開けた空域内で、交通混雑および交通信号が原因で停止することがないにもかかわらず、UAVは、高圧タワー、電線およびケーブル、電柱、看板などのような他の障害物に依然として遭遇する場合がある。
障害物のいずれかと衝突する場合、UAVは故障し、墜落する場合があり、落下する部品または破片が、地上の通行人または他の対象物に命中し、人の生命または所有物を損傷する危険をもたらす場合がある。
Existing flight path planning for UAVs preferably takes place in open airspace where it is rare for obstacles to stand in the flight path of the UAV, resulting in the problem of colliding with obstacles during flight. Can be prevented. However, when using a UAV in a metropolitan area full of tall buildings, avoiding obstacles and the effect of wind on the tall buildings is a problem for the UAV.
UAVs still open to other obstacles, such as high-voltage towers, wires and cables, utility poles, signs, etc., in open airspace, despite uninterrupted traffic congestion and traffic lights There is.
If colliding with any of the obstacles, the UAV may break down and crash, causing falling parts or debris to hit pedestrians or other objects on the ground and damage human life or property. In some cases.

飛行中に障害物を避けるために、一般に、ユーザはUAVを手動で操縦する。UAVが障害物に遭遇するとき、ユーザは、ロッカースティック(rocker stick)などのコントローラを操作することにより、対象物を避けるために、UAVを制御して方向転換できる。そのような制御手段の制約条件は、UAVとコントローラの間の接続性に関して距離が限られていることにある。UAVは、制限距離を超えた位置にあるとき、それ以上連続して飛行できない、または障害物を認識できないために障害物に衝突する。
UAVを連続して制御することを考慮すると、ユーザは、UAVとの最大接続範囲内に位置しなければならない。換言すれば、ユーザにとって不都合な、UAVの動きに基づきユーザが動き続けるための基準を満たさなければならない。一方では、ユーザとUAVの間の見通し線を満たさなければならない。UAVとユーザの間の見通し線が維持されると仮定すると、UAVが制御可能な範囲内に位置する場合でさえ、ユーザは、UAVの飛行方向を依然として決定できない。
In order to avoid obstacles during the flight, the user typically controls the UAV manually. When the UAV encounters an obstacle, the user can control and turn the UAV to avoid an object by operating a controller such as a rocker stick. A constraint of such control means is that the distance is limited with respect to the connectivity between the UAV and the controller. The UAV collides with an obstacle when it is located beyond the limit distance because it cannot fly any more continuously or cannot recognize the obstacle.
Considering the continuous control of the UAV, the user must be located within the maximum connection range with the UAV. In other words, the criteria for the user to continue moving based on the movement of the UAV, which is inconvenient for the user, must be satisfied. On the one hand, the line of sight between the user and the UAV must be met. Assuming that the line of sight between the UAV and the user is maintained, the user still cannot determine the direction of flight of the UAV, even if the UAV is located within a controllable range.

障害物を回避する第2の方法は、UAVが出発した後に高層建築物の上方の空間まで直接飛行することであり、その結果、UAVは、直線に沿って目的地の上方の空間まで飛行し、次いで、垂直に下降して、建築物の間に位置する障害物を効果的に回避できる。
しかしながら、建築物の平均的高さが高い場合、UAVが垂直に上昇する高さも同様に増大するのは当然であり、目的地まで飛行するために、より多くのエネルギーを要するたけではなく、より多くの時間もかかる。一方では、高高度の環境で不安定な空気の流れに遭遇するUAVは、墜落しやすい。
A second way to avoid obstacles is to fly directly to the space above the tall building after the UAV departs, so that the UAV flies along a straight line to the space above the destination. And then descend vertically, effectively avoiding obstacles located between buildings.
However, if the average height of the building is high, it is natural that the height at which the UAV rises vertically will increase as well, and not only will it take more energy to fly to the destination, It takes a lot of time. On the other hand, UAVs that encounter unstable airflow in high altitude environments are prone to crashes.

UAVの飛行経路計画の第3の方法は、赤外線(infrared IR)センサ、超音波センサ、LIDAR(Light Detection and Ranging、光検出と測距)、および/またはカメラレンズなどの、すべての種類の環境センサをUAV上に設置し、障害物回避アルゴリズムを遂行することである。しかしながら、そのような方法は、巡航半径および飛行経路計画に関する限り効率が低い。   A third method of UAV flight path planning involves all kinds of environments, such as infrared (IR) sensors, ultrasonic sensors, LIDAR (Light Detection and Ranging, light detection and ranging), and / or camera lenses. To install the sensor on the UAV and execute the obstacle avoidance algorithm. However, such methods are less efficient as far as cruising radius and flight path planning are concerned.

本発明の目的は、複数のレース用鳩にそれぞれ設置された複数の記録機器を採用して、2つの場所の間でレース用鳩の飛行軌道を記録し、解析機器を利用して最も効果的で障害物のない飛行経路を識別し、2つの場所の間を効果的で安全に無人航空機(UAV)が飛行するように、UAVに飛行経路を入力する、鳥の飛行ルートを使用する、UAVの飛行経路の計画方法を提供することである。   An object of the present invention is to record a flight trajectory of a racing pigeon between two places by employing a plurality of recording devices respectively installed in a plurality of racing pigeons, and to use the analyzing device to be most effective. Identify an unobstructed flight path, enter the flight path into the UAV, and use a bird flight route to effectively and safely fly an unmanned aerial vehicle (UAV) between the two locations, UAV The purpose of the present invention is to provide a flight path planning method.

前述の目的を達成するために、鳥の飛行ルートを使用する、UAVの飛行経路計画の方法は、複数の飛行データを記録するステップであって、複数の記録機器を使用して、第1の指定された地点から第2の指定された地点まで鳥が飛行するとき、複数の飛行データを記録し、複数の記録機器は、鳥にそれぞれ設置されるステップと、最適飛行経路を生成するステップであって、解析機器は、複数の飛行データを収集し、最適飛行経路を計算するステップと、UAVに入力された最適飛行経路に従って飛行するように、UAVを制御するステップと、を含む。   To achieve the foregoing object, a method of UAV flight path planning using a bird flight route is a step of recording a plurality of flight data, wherein a plurality of recording devices are used to perform a first method. When a bird flies from a designated point to a second designated point, a plurality of flight data are recorded, and a plurality of recording devices are installed in each of the bird and a step of generating an optimal flight path. Accordingly, the analyzing device includes a step of collecting a plurality of flight data and calculating an optimal flight path, and a step of controlling the UAV so as to fly according to the optimal flight path input to the UAV.

本発明は、飛行中に障害物を自動的に回避して、2つの場所の間で複数の飛行軌道を生み出す、レース用鳩の動物的本能を採用し、UAVの飛行経路として1つの最も適合した飛行軌道を選択する。最も適合した飛行軌道であるためには、飛行距離または飛行時間が最小であるべきである。したがって、UAVは、障害物に衝突する心配なしに飛行できるだけではなく、目的地に迅速に到達して、時間、および消費するエネルギーのコストを節約するという目標も達成できる。   The present invention employs the animal instinct of a racing dove that automatically avoids obstacles during flight and creates multiple flight trajectories between two locations, one of which is the best fit for UAV flight paths. Selected flight trajectory. To be the most suitable flight trajectory, the flight distance or time should be minimal. Thus, not only can UAVs fly without having to worry about colliding with obstacles, but they can also achieve the goal of reaching destinations quickly, saving time and the cost of energy expended.

本発明の他の目的、利点、および新規な特徴は、添付の図面と併せて解釈することで、以下の詳細な説明からより明らかになるであろう。   Other objects, advantages and novel features of the present invention will become more apparent from the following detailed description when taken in conjunction with the accompanying drawings.

本発明による、鳥の飛行ルートを使用する、UAVの飛行経路計画の方法の流れ図である。5 is a flow diagram of a method of UAV flight path planning using a bird flight route according to the present invention. 図1の方法を遂行する装置の機能構成図である。FIG. 2 is a functional configuration diagram of an apparatus that performs the method of FIG. 1. 本発明による、飛行軌道の概略図である。1 is a schematic diagram of a flight trajectory according to the present invention. 図3の飛行軌道に関連する第1の飛行データの表である。4 is a table of first flight data related to the flight trajectory in FIG. 3. 残りの第1の飛行データの表である。It is a table of the remaining 1st flight data. 飛行軌道を有する、図3の部分的に拡大した概略図である。FIG. 4 is a partially enlarged schematic view of FIG. 3 having a flight trajectory. 図4Aおよび図4Bの第1の飛行データのトレンド図である。FIG. 4B is a trend chart of the first flight data of FIGS. 4A and 4B. 本発明による、互いに重ね合わせた、第1の飛行経路、第2の飛行経路、および第3の飛行経路を示す概略図である。FIG. 4 is a schematic diagram illustrating a first flight path, a second flight path, and a third flight path superimposed on each other according to the present invention. 図7Aの、部分的に拡大した概略図である。FIG. 7B is a partially enlarged schematic view of FIG. 7A. 本発明による第4の飛行経路の概略図である。FIG. 7 is a schematic diagram of a fourth flight path according to the present invention. 図8の、部分的に拡大した概略図である。FIG. 9 is a partially enlarged schematic view of FIG. 8. 図8および図9の第4の飛行経路に関連する第2の飛行データの表である。FIG. 10 is a table of second flight data related to the fourth flight path in FIGS. 8 and 9. 図10の第2の飛行データのトレンド図である。FIG. 11 is a trend chart of the second flight data of FIG. 10.

図1を参照する。本発明による、鳥の飛行ルートを使用する、無人航空機の飛行経路計画の方法は、以下のステップを含む。   Please refer to FIG. A method of planning a flight path of an unmanned aerial vehicle using a bird flight route according to the present invention includes the following steps.

ステップS101:複数の飛行データを記録する。
同時に図2を参照する。まず第一に、レース用鳩であってもよい複数の鳥に、複数の記録機器10をそれぞれ設置する。一例としてレース用鳩であれば、第1の指定された地点から複数のレース用鳩を解放し、目的地として第2の指定された地点を事前に規定する。一実施形態では、各記録機器10が、電子式足輪であり、2秒もしくは5秒であってもよく、またはユーザの要求に基づき調節可能な固定時間周期を、あらかじめ中に構成してもよい。
レース用鳩の飛行中、記録機器は、複数の飛行データの生成に関しては、固定時間周期ごとに一度、1つの飛行データを記録し、これらの飛行データは、現在位置でレース用鳩の緯度、経度、高度、UTC(Coordinated Universal Time、協定世界時)、飛行方向、および飛行速度を記録する。
Step S101: Record a plurality of flight data.
At the same time, please refer to FIG. First, a plurality of recording devices 10 are installed on a plurality of birds, which may be racing pigeons. As an example, in the case of a racing pigeon, a plurality of racing pigeons are released from a first designated point, and a second designated point is defined in advance as a destination. In one embodiment, each recording device 10 is an electronic ankle and may be 2 seconds or 5 seconds, or may have a fixed time period pre-configured therein that can be adjusted based on user requirements. Good.
During the flight of the racing pigeon, the recording device records one flight data once every fixed time period for the generation of multiple flight data, and these flight data are stored at the current position, the latitude of the racing pigeon, Record longitude, altitude, UTC (Coordinated Universal Time, Coordinated Universal Time), flight direction, and flight speed.

ステップS102:最適飛行経路を生成する。
最適飛行経路を以下のように生成する。
Step S102: Generate an optimal flight path.
An optimal flight path is generated as follows.

ステップS211:複数の飛行軌道を生成する。
一例としてレース用鳩の1羽であれば、レース用鳩は、1つの記録機器10を身につけて、第1の指定された地点から第2の指定された地点まで飛行する。レース用鳩の飛行中、記録機器10は、データ記録地点で固定時間周期ごとに1つの飛行データを記録し、解析機器20にその飛行データを出力する。
解析機器20は、すべてのデータ記録地点を接続し、すべての飛行データをグループ化して、飛行軌道を生成する。複数のレース用鳩がそれぞれの記録機器10を身につける場合、解析機器20は、それぞれの飛行データから少なくとも1つの飛行軌道を生成できる。
Step S211: Generate a plurality of flight trajectories.
As an example, in the case of one racing pigeon, the racing pigeon wears one recording device 10 and flies from the first designated point to the second designated point. During the flight of the racing pigeon, the recording device 10 records one flight data every fixed time period at the data recording point, and outputs the flight data to the analysis device 20.
The analysis device 20 connects all data recording points, groups all flight data, and generates a flight trajectory. If a plurality of racing pigeons wear their respective recording devices 10, the analysis device 20 can generate at least one flight trajectory from each flight data.

ステップS212;最適飛行経路として複数の飛行軌道のうち最適な1つを選択する。
本実施形態では、解析機器20は、最適飛行経路として、最短飛行時間を伴う、レース用鳩の飛行軌道の1つを選択する。あるいは、解析機器20は、最適飛行経路として、最短飛行距離を伴う、レース用鳩の飛行軌道の1つを選択する。
Step S212: An optimum one of a plurality of flight trajectories is selected as the optimum flight path.
In the present embodiment, the analysis device 20 selects one of the flight trajectories of the racing pigeon with the shortest flight time as the optimum flight path. Alternatively, the analyzer 20 selects one of the flight trajectories of the racing pigeon with the shortest flight distance as the optimal flight path.

少なくとも1つの最適飛行経路を確立する別の方法を以下に示す。   Another method of establishing at least one optimal flight path is described below.

ステップS221:複数の最適飛行データを獲得する。
解析機器20は、第1の指定された地点と第2の指定された地点の間にある複数のデータ記録地点で前記記録機器により記録された前記複数の飛行データから、最短距離の飛行データを最適飛行データとして選択する。

Step S221: Obtain a plurality of optimum flight data.
The analysis device 20 calculates the shortest distance flight data from the plurality of flight data recorded by the recording device at a plurality of data recording points between a first designated point and a second designated point. Select as optimal flight data .

ステップS222:最適飛行経路を獲得する。
複数の最適飛行データをグループ化して、最適飛行経路を形成する。
Step S222: Obtain an optimal flight path.
A plurality of optimal flight data are grouped to form an optimal flight path.

ステップS103:最適飛行経路に従ってUAV30を制御する。
ステップS102から最適飛行経路を獲得し、最適飛行経路に従って第1の指定された地点と第2の指定された地点の間をUAV30が飛行するように、UAV30の中に最適飛行経路を入力する。
Step S103: The UAV 30 is controlled according to the optimal flight path.
The optimal flight path is obtained from step S102, and the optimal flight path is input into the UAV 30 so that the UAV 30 flies between the first designated point and the second designated point according to the optimal flight path.

図3には、飛行距離が広範囲にわたる状況の下で、レース用鳩が第1の指定された地点SPから第2の指定された地点FPまで飛行する実際の飛行軌道が示されている。レース用鳩が出発する前に、固定時間周期を15秒に事前に設定する。
図4Aを参照する。飛行データに示すように、記録機器10を身につけているレース用鳩が第1のデータ記録地点DP1まで飛行するとき、記録機器10は、第1のデータ記録地点DP1で第1の飛行データDATA1を記録し、第1の飛行データDATA1の記録時間および高度は、それぞれ6’59”09および9メートルである。15秒後、レース用鳩は、第2のデータ記録地点DP2まで飛行する。記録機器10は、第2のデータ記録地点DP2で第2の飛行データDATA2を記録し、第2の飛行データDATA2の記録時間および高度は、それぞれ6’59”24および8メートルである。第1の記録データDATA1および第2の記録データDATA2が示すように、レース用鳩は、飛行していない状態にある。
FIG. 3 shows an actual flight trajectory in which a racing dove flies from the first designated point SP to the second designated point FP under a situation where the flight distance is wide. The fixed time period is preset to 15 seconds before the departure of the racing pigeon.
Referring to FIG. As shown in the flight data, when the racing pigeon wearing the recording device 10 flies to the first data recording point DP1, the recording device 10 transmits the first flight data DATA1 at the first data recording point DP1. And the recording time and altitude of the first flight data DATA1 are 6'59 "09 and 9 meters, respectively. After 15 seconds, the racing dove flies to the second data recording point DP2. The device 10 records the second flight data DATA2 at the second data recording point DP2, and the recording time and altitude of the second flight data DATA2 are 6'59 "24 and 8 meters, respectively. As indicated by the first recording data DATA1 and the second recording data DATA2, the racing pigeon is not flying.

図4Bおよび図5を参照する。レース用鳩が第29のデータ記録地点DP29まで飛行するとき、記録機器10はまた、第29のデータ記録地点DP29で第29の飛行データを記録する。第29のデータ記録地点DP29に関連する記録時間、出発地点からの距離、高度、および速度は、それぞれ42’26、18.97キロメートル、42メートル、および734.41メートル/分である。
レース用鳩が第30のデータ記録地点DP30まで飛行するとき、記録機器10はまた、第30のデータ記録地点DP30で第30の飛行データを記録する。第30のデータ記録地点DP30に関連する記録時間、出発地点からの距離、高度、および速度は、それぞれ45’26、23.23キロメートル、53メートル、および1419.62メートル/分である。すでに述べたように、第1の指定された地点SPからすべてのデータ記録地点を記録するために、解析機器20は、すべてのデータ記録地点に関連するデータをグループ化して、第1の飛行軌道TRACK1を構成できる。
Please refer to FIG. 4B and FIG. When the racing pigeon flies to the 29th data recording point DP29, the recording device 10 also records the 29th flight data at the 29th data recording point DP29. The recording time, distance from starting point, altitude, and speed associated with the 29th data recording point DP29 are 42'26, 18.97 kilometers, 42 meters, and 734.41 meters / minute, respectively.
When the racing pigeon flies to the 30th data recording point DP30, the recording device 10 also records the 30th flight data at the 30th data recording point DP30. The recording time, distance from starting point, altitude, and speed associated with the thirtieth data recording point DP30 are 45'26, 23.23 kilometers, 53 meters, and 1419.62 meters / minute, respectively. As described above, to record all data recording points from the first designated point SP, the analysis equipment 20 groups the data related to all data recording points and creates a first flight trajectory. TRACK1 can be configured.

図6を参照する。第1の飛行軌道TRACK1ですべてのデータ記録地点に関連するすべての飛行データを解析した後、解析機器20は、第1の飛行速度曲線31および第1の飛行高度曲線32を出力し、複数の高水準データを計算する。各高水準データは、平均飛行速度、1時間あたりの最大飛行速度、平均飛行高度などを含む。   Please refer to FIG. After analyzing all flight data related to all data recording points in the first flight trajectory TRACK1, the analysis device 20 outputs a first flight speed curve 31 and a first flight altitude curve 32, and outputs a plurality of flight speed curves 31 and 32. Calculate high-level data. Each high level data includes an average flight speed, a maximum flight speed per hour, an average flight altitude, and the like.

図7Aを参照する。解析機器20は、異なるレース用鳩がそれぞれ身につけた記録機器10が記録した複数の飛行データをグループ化して、それぞれ複数の飛行軌道を生成する。本実施形態では、3つの飛行軌道が、すなわち、第1の飛行軌道TRACK1、第2の飛行軌道TRACK2、および第3の飛行軌道TRACK3が存在する。
図7Bを参照する。第1の飛行軌道TRACK1の後、第2の飛行軌道TRACK2および第3の飛行軌道TRACK3が互いに重ね合わされるので、すべての飛行軌道TRACK1、TRACK2、TRACK3は、一定範囲、異なることを確認できる。最短飛行距離を伴う飛行軌道を、最適飛行経路と解釈する。したがって、本実施形態では、第1の飛行軌道TRACK1が最短飛行距離を有するので、最適飛行経路に従ってUAVが飛行するように、第1の飛行軌道TRACK1に関連するすべての飛行データをUAVに入力する。
Please refer to FIG. 7A. The analysis device 20 groups a plurality of flight data recorded by the recording device 10 worn by different racing pigeons, respectively, and generates a plurality of flight trajectories, respectively. In the present embodiment, there are three flight trajectories, that is, a first flight trajectory TRACK1, a second flight trajectory TRACK2, and a third flight trajectory TRACK3.
Referring to FIG. 7B. After the first flight trajectory TRACK1, the second flight trajectory TRACK2 and the third flight trajectory TRACK3 are superimposed on each other, so that it can be confirmed that all the flight trajectories TRACK1, TRACK2, and TRACK3 differ by a certain range. The flight trajectory with the shortest flight distance is interpreted as the optimal flight path. Therefore, in the present embodiment, since the first flight trajectory TRACK1 has the shortest flight distance, all the flight data related to the first flight trajectory TRACK1 is input to the UAV so that the UAV flies according to the optimum flight path. .

飛行距離が短い範囲に及ぶ場合、図8および図9を参照する。記録機器10を身につけている各レース用鳩は、市街地内で第1の指定された地点SPから第2の指定された地点FPまで飛行し、記録機器10は、各データ記録地点で飛行データを、たとえば、第55のデータ記録地点DP55で第55の飛行データDATA55を記録する。
図10および図11を参照する。各データ記録地点で飛行データを解析し、収集した後、解析機器20は、トレンド図に複数の第2の飛行データを出力する。トレンド図は、複数の第2の飛行データに関連する第2の飛行高度曲線41および第2の飛行速度曲線42を含む。
If the flight distance covers a short range, reference is made to FIGS. Each racing pigeon wearing the recording device 10 flies from the first designated point SP to the second designated point FP in the city, and the recording device 10 outputs the flight data at each data recording point. For example, the 55th flight data DATA55 is recorded at the 55th data recording point DP55.
Please refer to FIG. 10 and FIG. After analyzing and collecting the flight data at each data recording point, the analysis device 20 outputs a plurality of second flight data to the trend chart. The trend chart includes a second flight altitude curve 41 and a second flight speed curve 42 associated with a plurality of second flight data.

レース用鳩が飛行中に障害物を自動的に回避する特徴により、記録機器10を身につけている多数のレース用鳩は、最適飛行経路を獲得するために、第1の指定された地点SPから第2の指定された地点FPまで飛行できるようになる。その結果、最適飛行経路に従ってUAVが飛行するように、UAVに最適飛行経路を入力することができ、飛行中に障害物に衝突する可能性を著しく低減するだけではなく、飛行時間および飛行距離が短くなるので、時間、およびエネルギー消費のコストの節約になる。
コンクリートジャングルの中で飛行することを考慮すると、UAVが、ある市街地で建築物の2階から、ほんの3ブロック離れた、別の建築物の11階まで飛行する必要があると仮定すると、飛行中に障害物を回避する能力は、非常に重要になり、障害物に満ちた市街地で、本発明による、鳥の飛行ルートを使用する、UAVの飛行経路計画の方法を適用することは、有益である。
Due to the feature that the racing pigeons automatically avoid obstacles during the flight, a number of racing pigeons wearing the recording device 10 will be able to reach the first designated point SP in order to obtain an optimal flight path. From the second designated point FP. As a result, the optimal flight path can be entered into the UAV such that the UAV flies according to the optimal flight path, not only significantly reducing the possibility of colliding with obstacles during the flight, but also reducing the flight time and flight distance. Shorter time saves time and energy consumption costs.
Considering flying in the concrete jungle, assuming that the UAV needs to fly from the second floor of a building in one urban area to the eleventh floor of another building, only three blocks away, The ability to avoid obstacles becomes very important, and it is beneficial to apply the method of UAV flight path planning using bird flight routes according to the present invention in an urban area full of obstacles. is there.

さらに、それぞれの記録機器10を身につけている多くのレース用鳩は、地域内の2つの異なる地点間を飛行できる。レース用鳩は通常、安全で障害物のない空域を飛行するので、記録機器10により記録されたこれらのデータ記録地点はまた、UAVが飛行できる位置であり、これらのデータ記録地点をグループ化して、すべてのレース用鳩が安全に到達可能なすべてのデータ記録地点を含む、地域内の障害物のない空域を生成できる。
UAVが、第1の指定された地点SPから第2の指定された地点FPまで飛行する必要があるとき、解析機器20を使用して、第1の指定された地点SPと第2の指定された地点FPの間の最短経路を形成するすべてのデータ記録地点を入念に選び、次いで、第1の指定された地点SPから第2の指定された地点FPまでUAVが安全かつ迅速に飛行するように、UAVにこれらのデータ記録地点を入力し、UAVが、飛行中に障害物に衝突することにより損傷しないことを確実にする。
In addition, many racing pigeons wearing each recording device 10 can fly between two different points in the area. Since racing pigeons usually fly in safe, unobstructed airspace, these data recording points recorded by recorder 10 are also locations where UAVs can fly, and these data recording points are grouped together. To create an unobstructed airspace within the area, including all data recording points that all racing pigeons can safely reach.
When the UAV needs to fly from the first designated point SP to the second designated point FP, the first designated point SP and the second designated point SP are Carefully select all data recording points that form the shortest path between the designated points FP, and then ensure that the UAV flies safely and quickly from the first designated point SP to the second designated point FP. Enter these data recording points into the UAV to ensure that the UAV is not damaged by colliding with obstacles during the flight.

さらに、鳥の飛行経路に関連するデータを収集する際の高い効率および低コストを考慮して、飛行経路計画および安全な空域を適時に更新することを、季節および環境の変化に基づき遂行して、UAVの飛行安全性および性能を確保でき、かつ経済的エネルギーという効果を達成できることを確実にできる。   In addition, due to the high efficiency and low cost of collecting data related to bird flight paths, timely updating flight path planning and safe airspace based on seasonal and environmental changes , The flight safety and performance of the UAV, and the effect of economic energy can be achieved.

本発明の数多くの特徴および利点が、本発明の構造および機能の詳細と共に前述の説明で示されたとしても、本開示は例示でしかない。添付の特許請求の範囲が表現する用語の、広い一般的な意味により示される最大限の範囲まで、本発明の原理の範囲内で特に部品の形状、サイズ、および配置に関して詳細に変更を行ってもよい。   Even though numerous features and advantages of the invention are set forth in the foregoing description, together with details of the structure and function of the invention, the disclosure is illustrative only. To the fullest extent indicated by the broad general meaning of the terms expressed in the following claims, within the principles of the invention, particular modifications have been made to the shapes, sizes, and arrangements of the parts. Is also good.

10 記録機器
20 解析機器
30 UAV
31 第1の飛行速度曲線
32 第1の飛行高度曲線
41 第2の飛行高度曲線
42 第2の飛行速度曲線
SP 第1の指定された地点
FP 第2の指定された地点
DP1 第1のデータ記録地点
DP2 第2のデータ記録地点
DP29 第29のデータ記録地点
DP30 第30のデータ記録地点
DP55 第55のデータ記録地点
DATA1 第1の飛行データ
DATA2 第2の飛行データ
DATA55 第55の飛行データ
TRACK1 第1の飛行軌道
TRACK2 第2の飛行軌道
TRACK3 第3の飛行軌道
Reference Signs List 10 recording equipment 20 analysis equipment 30 UAV
31 first flight speed curve 32 first flight altitude curve 41 second flight altitude curve 42 second flight speed curve SP first specified point FP second specified point DP1 first data recording Point DP2 Second data recording point DP29 29th data recording point DP30 30th data recording point DP55 55th data recording point DATA1 First flight data DATA2 Second flight data DATA55 55th flight data TRACK1 First Flight trajectory TRACK2 second flight trajectory TRACK3 third flight trajectory

Claims (6)

鳥の飛行ルートを使用する、UAV(Unmanned Aerial Vehicle、無人航空機)の飛行経路の計画方法であって、
(a)複数の飛行データを記録するステップであって、複数の記録機器を使用して、第1の指定された地点から第2の指定された地点まで前記鳥が飛行するとき、前記複数の飛行データを記録し、前記複数の記録機器は、前記鳥にそれぞれ設置されるステップと、
(b)最適飛行経路を生成するステップであって、解析機器は、前記複数の飛行データを収集し、前記最適飛行経路を計算するステップと、
(c)UAVに入力された前記最適飛行経路に従って飛行するように、前記UAVを制御するステップと、を備え
前記ステップ(b)は、
(b11)複数のデータ記録地点を接続し、前記それぞれのデータ記録地点で前記記録機器により記録された前記複数の飛行データをグループ化して、前記複数の飛行軌道を生成するステップと、
(b12)前記複数の飛行軌道のうち、最短飛行距離または最短飛行時間を伴う前記飛行軌道を、前記最適飛行経路として選択するステップと、
をさらに備えることを特徴とする、
方法。
A method of planning a flight path of a UAV (Unmanned Aerial Vehicle, unmanned aerial vehicle) using a bird flight route,
(A) recording a plurality of flight data, wherein when the bird flies from a first designated point to a second designated point using a plurality of recording devices, Recording flight data, wherein the plurality of recording devices are respectively installed on the birds;
(B) generating an optimal flight path, wherein the analyzing device collects the plurality of flight data and calculates the optimal flight path;
(C) controlling the UAV to fly according to the optimal flight path input to the UAV ;
The step (b) includes:
(B11) connecting a plurality of data recording points, grouping the plurality of flight data recorded by the recording device at the respective data recording points, and generating the plurality of flight trajectories;
(B12) selecting the flight trajectory with the shortest flight distance or the shortest flight time from the plurality of flight trajectories as the optimal flight path;
Characterized by further comprising:
Method.
鳥の飛行ルートを使用する、UAV(Unmanned Aerial Vehicle、無人航空機)の飛行経路の計画方法であって、
(a)複数の飛行データを記録するステップであって、複数の記録機器を使用して、第1の指定された地点から第2の指定された地点まで前記鳥が飛行するとき、前記複数の飛行データを記録し、前記複数の記録機器は、前記鳥にそれぞれ設置されるステップと、
(b)最適飛行経路を生成するステップであって、解析機器は、前記複数の飛行データを収集し、前記最適飛行経路を計算するステップと、
(c)UAVに入力された前記最適飛行経路に従って飛行するように、前記UAVを制御するステップと、を備え、
前記ステップ(b)は
(b21)複数の最適飛行データを獲得するステップであって、前記解析機器は、前記第1の指定された地点と前記第2の指定された地点の間にある複数のデータ記録地点で前記記録機器により記録された前記複数の飛行データから、最短距離の飛行データを最適飛行データとして選択するステップと、
(b22)前記最適飛行経路を獲得するステップであって、前記複数の最適飛行データをグループ化して、前記最適飛行経路を形成するステップと、をさらに備えることを特徴とする
方法。
A method of planning a flight path of a UAV (Unmanned Aerial Vehicle, unmanned aerial vehicle) using a bird flight route,
(A) recording a plurality of flight data, wherein when the bird flies from a first designated point to a second designated point using a plurality of recording devices, Recording flight data, wherein the plurality of recording devices are respectively installed on the birds;
(B) generating an optimal flight path, wherein the analyzing device collects the plurality of flight data and calculates the optimal flight path;
(C) controlling the UAV to fly according to the optimal flight path input to the UAV;
The step (b) includes :
(B21) acquiring a plurality of optimal flight data, wherein the analysis device records the plurality of data at a plurality of data recording points between the first designated point and the second designated point; Selecting the shortest distance flight data as the optimal flight data from the plurality of flight data recorded by the device ;
(B22) obtaining the optimum flight path, further comprising: grouping the plurality of optimum flight data to form the optimum flight path .
Method.
前記ステップ(a)で、各前記記録機器は、事前設定された固定時間周期ごとに、対応する鳥の現在の緯度、経度、高度、UTC(Coordinated Universal Time、協定世界時)、飛行方向、および飛行速度を記録することを特徴とする、請求項1または2に記載の方法。 In the step (a), each of the recording devices includes, for each preset fixed time period, the current latitude, longitude, altitude, UTC (Coordinated Universal Time, Coordinated Universal Time), flight direction, and flight direction of the corresponding bird. 3. The method according to claim 1, wherein the flight speed is recorded. 前記記録機器は、前記鳥用の電子式足輪であることを特徴とする、請求項1乃至3のうち何れか1項に記載の方法。 The recording apparatus is characterized in that said a electronic foot wheels for birds, the method according to any one of claims 1 to 3. 前記ステップ(a)は、地域内に障害物のない空域を生成するステップをさらに備え、前記記録機器により記録された前記複数のデータ記録地点は、前記鳥が到達可能な位置であることを特徴とする、請求項1乃至4のうち何れか1項に記載の方法。 The step (a) further includes a step of generating an airspace free of obstacles in an area, wherein the plurality of data recording points recorded by the recording device are positions that the bird can reach. The method according to any one of claims 1 to 4 , wherein 前記鳥はレース用鳩であることを特徴とする、請求項1乃至5のうち何れか1項に記載の方法。 Wherein said bird is a pigeon racing, the method according to any one of claims 1 to 5.
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