CN114930124A - 信息处理装置、信息处理方法和程序 - Google Patents

Abstract

本技术涉及能够制定避开人群的路径规划的信息处理装置、信息处理方法和程序。使用人群信息来生成指示通过区域的风险的成本地图。本技术能够应用于例如控制无人驾驶飞行器(UAV)的UAV交通管理(UTM)等。

Description

信息处理装置、信息处理方法和程序

技术领域

本技术涉及信息处理装置、信息处理方法和程序，并且例如涉及能够制定避开人群的路径规划的信息处理装置、信息处理方法和程序。

背景技术

例如，专利文献1提出了一种信息提供设备，其缩小要分发给移动体的物体信息的范围。

专利文献1的信息提供设备从安装在移动体或移动体动作的环境中的外部识别设备的外部识别结果获取物体信息，并生成通过将物体信息与地图信息相关联而存储的物体地图。而且，信息提供设备根据从移动体获取的路径信息搜索路线中存在的物体，计算移动体到达每个搜索到的物体时的预测时间，然后获得在预测时间物体的存在概率，并且仅向移动体分发存在概率等于或大于预定值的物体作为物体信息。

另外，专利文献1的信息提供设备例如能够从作为移动体的自卸车的装载、卸土等事件的日程中取得未来发生的事件作为物体信息。

引文列表

专利文献

专利文献1：日本专利申请特许公开No.2018-185596

发明内容

本发明要解决的问题

作为移动体移动的路径规划，如果可能，那么制定避开人群的路径规划是安全的。

鉴于这种情况做出了本技术，并且其目的是使得有可能制定避开人群的路径规划。

问题的解决方案

本技术的信息处理装置或程序是包括通过使用人群信息来生成指示通过区域的风险的成本地图的成本地图生成单元的信息处理装置，或者是用于使计算机用作这种信息处理装置的程序。

本技术的信息处理方法是包括通过使用人群信息来生成指示通过区域的风险的成本地图的信息处理方法。

在本技术的信息处理装置、信息处理方法和程序中，指示通过区域的风险的成本地图是使用人群信息生成的。

注意的是，信息处理装置可以是独立装置或构成一个装置的内部块。

此外，可以通过将程序记录在记录介质上或经由传输介质传输来提供程序。

附图说明

图1是图示作为对其应用本技术的信息处理装置的UTM的概要的图。

图2是呈现用于生成成本地图的信息的示例的图。

图3是呈现UTM 10的配置示例的框图。

图4是图示UTM 10的处理的示例的流程图。

图5是图示步骤S12中生成整合地图(最终成本地图)的处理的示例的流程图。

图6是图示在个体地图生成单元32中生成图像个体地图的示例的图。

图7是图示将成本登记到图像个体地图中的示例的图。

图8是用于解释在事件期间对事件区域的成本的重置的限制的图。

图9是图示在个体地图生成单元33中生成位置信息个体地图的示例的图。

图10是图示在个体地图生成单元34中生成天气信息个别地图的示例的图。

图11是图示在整合单元35中生成最终地图的示例的图。

图12是呈现由UTM 10对图像个体地图执行的处理的示例的流程图。

图13是呈现由UTM 10对天气信息个体地图执行的处理的示例的流程图。

图14是呈现由UTM 10对位置信息个体地图执行的处理的示例的流程图。

图15是呈现对其应用本技术的计算机的实施例的配置示例的框图。

具体实施方式

<对其应用现有技术的UTM的实施例>

图1是图示作为对其应用本技术的信息处理装置的UTM的概要的图。

在图1中，UAV交通管理(UTM)10生成成本地图，其中通过使用关于人群的人群信息登记指示通过区域的风险的成本。然后，使用成本地图，UTM 10生成移动体(例如，无人机11，其是无人驾驶飞行器(UAV))的路径规划，并将路径规划传输到无人机11，从而控制无人机11。

注意的是，在本实施例中，作为UAV的无人机11被用作要为其生成路径规划的移动体，但是路径规划可以为例如在水下或在陆地(地表)上移动的移动体、在外太空移动的移动体等生成。

UTM 10可以使用一种类型的模式的信息或多种类型的模式的信息来生成成本地图。一种类型的模式的信息或多种类型的模式的信息中的至少一种类型的模式的信息包括可以从中生成人群信息的信息。在本实施方式中，可以从中生成人群信息的信息例如是由后述的无人机11成像的图像、由监控相机13成像的图像、移动终端的位置信息、事件信息等。

注意的是，可以从中生成人群信息的信息不限于图像、移动终端的位置信息和事件信息。

在图1中，UTM 10获取图像、移动终端的位置信息、关于天气的天气信息以及关于人们聚集的事件的事件信息，作为多种类型的模式的信息。

例如，UTM 10从在由UTM 10控制的各个位置飞行的一个或多个无人机11获取图像。无人机11例如配备有相机11A，并且将由相机11A成像的图像传输到UTM 10。以这种方式，UTM 10接收从无人机11传输的由无人机11(上配备的相机11A)成像的图像。

UTM 10获取由例如安装在各个地方的监控相机，特别是例如安装在为由UTM 10控制的无人机11生成的路径规划中的路径附近的监控相机13，成像的图像。

UTM 10例如从智能电话获取作为移动终端的智能电话的位置信息。作为智能电话的位置信息，例如有可能采用由智能电话上配备的GPS功能以谷歌公司的谷歌地图中使用的格式获取的全球定位系统(GPS)信息。

例如，在无人机11配备风速计(风速传感器)的情况下，UTM10获取由风速计测得的风速作为天气信息。即，在无人机11配备有风速计的情况下，无人机11将由风速计测得的风速作为天气信息传输到UTM 10。以这种方式，UTM 10接收从无人机11传输的天气信息。注意的是，天气信息不仅可以从无人机11获取，而且还可以从安装在各处的风速计等检测与天气相关的物理量的传感器获取。

UTM 10例如从web服务器获取事件信息。特别地，UTM 10从web服务器接收关于在例如为由UTM 10控制的无人机11生成的路径规划中的路径附近实际发生并且将发生的事件的事件信息。事件信息包括事件的地点(发生地)以及日期和时间。

UTM 10不仅从无人机11获取图像和天气信息，而且还获取无人机11的当前位置的位置信息等。此外，UTM 10不仅从监控相机13获取图像，而且获取安装监控相机13的位置的位置信息等。

UTM 10使用由UTM 10获取的信息生成人群信息，并使用人群信息为区域设置指示通过该区域的风险的成本。然后，UTM 10生成其中登记区域的成本的成本地图。

在图1中，生成成本地图，其中为俯瞰地图上的区域设置成本。此外，在图1中，采用低、中、高成本三个级别作为成本，成本越高，通过为其设定该成本的区域的风险越高。注意的是，作为成本，除了低、中、高三个级别的成本之外，还可以采用低和高两个级别以及四个或更多个级别的成本。

例如，成本地图是其中针对预定范围的区域登记指示通过每个区域的风险的成本的地图。

在成本地图中，例如，可以采用整个地球作为为其登记成本的区域(在下文中，也称为登记区域)，并且在预先设置了无人机11的飞行范围的情况下，可以采用飞行范围的区域。此外，可以采用由UTM 10的管理员等设置的区域作为登记区域。

在成本地图中，例如，对于登记区域被划分为预定尺寸的区域的被划分区域，登记指示通过每个划分区域的风险的成本。

注意的是，在成本地图中，例如，对于其中诸如具有等于或大于预定值的标高的山或具有等于或大于预定高度的高度的建筑物之类的高物体存在的登记区域，有可能提前登记不可能通过登记区域(不可通过区域)。

UTM 10定期或不定期地生成或更新成本地图。而且，UTM 10根据需要使用成本地图为无人机11生成或重新生成新的路径规划，并将路径规划传输到无人机11。

由于成本地图是使用人群信息生成的，因此UTM 10可以制定避开人群的路径规划。

此外，由于成本地图是定期或不定期地生成的，因此通过使用最新的成本地图生成路径规划，无人机11可以根据最新情况(理想地是实时情况)灵活地飞行。

图2是呈现用于生成成本地图的信息的示例的视图。

图2呈现了用于生成成本地图的信息、内容或形式以及信息的应用。

可以使用由无人机11和监控相机13成像的图像(在下文中，也称为成像的图像)来生成成本地图。作为成像的图像的形式(格式)，可以采用任意图像形式。成像的图像可以被用于检测人群并设置成像的图像中出现的区域的成本。

无人机11和监控相机13的位置信息可以被用于生成成本地图。作为无人机11和监视相机13的位置信息的形式，可以采用表示该位置的坐标，例如纬度、经度等。无人机11和监控相机13的位置信息可以被用于将使用由无人机11和监控相机13成像的成像图像设置的成本登记(指定为其设置成本的区域的位置)到成本地图中。

由无人机11测得(观察到)的天气信息可以被用于生成成本地图。作为天气信息，例如可以采用无人机11上配备的风速计(风速传感器)的测得的值。作为天气信息的风速计的测得的值可以被用于估计无人机11在测量测得的值(风速)的点飞行的风险，并设置与风险对应的成本。

作为移动终端的智能电话的位置信息可以被用于生成成本地图。作为智能电话的位置信息，可以采用通过智能电话上配备的GPS功能获取的GPS信息。智能电话的位置信息可以被用于检测未由无人机11上配备的相机11A和监控相机13成像的区域等中的人群，并设置人群存在的区域的成本。

事件信息可以被用于生成成本地图。作为事件信息，可以采用包括事件的地点(坐标)以及事件的日期和时间的信息。例如，事件信息可以被用于确定(估计)从由无人机11成像的成像图像中检测到的人群是什么类型的人群或导致人群的原因，例如是短暂的还是由于一整天的事件。

<UTM 10的配置示例>

图3是呈现图1中的UTM 10的配置示例的框图。

在图3中，UTM 10具有成本地图生成单元21和路径规划单元22。

成本地图生成单元21使用一种或多种类型的模式的信息来生成成本地图，并将成本地图供应给路径规划单元22。

由成本地图生成单元21用于生成成本地图的信息包括可以从中生成人群信息的信息。

成本地图生成单元21通过使用在一种或多种类型的模式的信息当中至少可以从中生成人群信息的信息来生成人群信息，并且通过使用人群信息来生成成本地图。

成本地图生成单元21具有信息接收单元31、各个地图生成单元32、33和34，以及整合单元35。

通过从无人机11接收成像图像、天气信息、无人机11的当前位置信息等，信息接收单元31获取它们。

此外，通过从监控相机13接收成像的图像、监控相机13的位置信息等，信息接收单元31获取它们。

而且，通过从由多个人携带的智能电话51接收多个智能电话51的位置信息，信息接收单元31获取它们。

此外，通过访问web服务器52并搜索事件信息，信息接收单元31获取它。

在此，由于由信息接收单元31获取的信息被用于生成成本地图，因此该信息在下文中也被称为地图信息。

信息接收单元31将用于地图的必要信息供应给各个地图生成单元32至34中的必要块。

例如，信息接收单元31向个体地图生成单元32供应成像的图像、成像的图像的位置信息(已经成像了成像的图像的无人机11或监控相机13的位置信息)和事件信息。

此外，信息接收单元31将多个智能电话51的位置信息供应给个体地图生成单元33。

而且，信息接收单元31将天气信息供应给个体地图生成单元34。

通过执行对来自信息接收单元31的成像的图像进行处理的图像处理，个体地图生成单元32生成图像个体地图并将其供应给整合单元35，该图像个体地图是图像(成像的图像)的个体成本地图，作为第一模式的信息。

当生成图像个体地图时，个体地图生成单元32根据需要使用成像的图像的位置信息和来自信息接收单元31的事件信息。

通过对来自信息接收单元31的智能电话51的位置信息执行位置信息处理，个体地图生成单元33生成作为(智能电话51的)位置信息的个体成本地图的位置信息个体地图并将其供应给整合单元35，作为第二模式的信息。

通过对来自信息接收单元31的天气信息执行处理的天气信息处理，个体地图生成单元34生成作为天气信息的个体成本地图的天气信息个体地图并将其给应整合单元35，作为第三模式的信息。

整合单元35整合来自个体地图生成单元32的图像个体地图、来自个体地图生成单元33的位置信息个体地图以及来自个体地图生成单元34的天气信息个体地图，并且生成作为最终成本地图的整合地图并将其供应给路径规划单元22。

路径规划单元22使用来自集成单元35的整合地图来生成路径规划并将其传输到无人机11。

<UTM 10的处理>

图4是图示图3的UTM 10的处理的示例的流程图。

在步骤S11中，在UTM 10中，成本地图生成单元21的信息接收单元31等待一定时间段(时间)过去并且接收用于地图的信息，并且处理前进到步骤S12。

在步骤S12中，使用用于地图的信息，成本地图生成单元21生成作为最终成本地图的整合地图并将其供应给路径规划单元22，并且处理前进到步骤S13。

在步骤S13中，路径规划单元22确定是否有必要生成或重新生成路径规划。

在步骤S13中确定不必生成和重新生成路径规划的情况下，处理返回到步骤S11，并且此后重复相似的处理。

此外，在步骤S13中确定有必要生成或重新生成路径规划的情况下，处理前进到步骤S14。

在步骤S14中，路径规划单元22使用来自成本地图生成单元21的最新成本地图生成路径规划，并且处理前进到步骤S15。

例如，在采用低、中、高成本这三个级别作为成本的情况下，路径规划单元22仅允许通过成本地图上成本低的区域并搜索到目的地的一条或多条路径。

在有可能以允许通过仅具有低成本的区域的路径到达目的地并且路径长度等于或小于作为预先允许的长度的可允许长度的情况下(例如，预定次数的从当前位置到目的地的直线距离的等)，路径规划单元22从搜索到的路径当中选择具有最小长度的路径作为路径规划的生成结果。

在以允许通过仅具有低成本的区域的路径不可能到达目的地的情况下，或者在路径长度超过可允许长度的情况下，除了成本地图上具有的成本区域外，路径规划单元22还允许通过具有中间成本的区域，并且搜索到目的地的一条或多条路径。

在有可能以允许能够通过具有低成本的区域和具有中等成本的区域的路径到达目的地的情况下，路径规划单元22从搜索到的路径当中选择其中用于通过具有中等成本的区域的长度最小的路径作为路径规划的生成结果。可替代地，从搜索到的路径当中，路径规划单元22选择其中用于通过具有中等成本的区域的长度尽可能短且总长度尽可能短的路径作为路径规划的生成结果。例如，路径规划单元22选择用于通过具有中等成本的区域的长度和路径长度的加权附加值最小的路径作为路径规划的生成结果。

在仅以允许通过具有低成本的区域和具有中等成本的区域的路径不可能到达目的地的情况下，路径规划单元22放弃路径规划。可替代地，路径规划单元22搜索到目的地的一条或多条路径，同时允许通过成本地图上具有低成本的区域、具有中等成本的区域和具有高成本的区域。然后，路径规划单元22在搜索到的路径当中选择其中用于通过具有成本高的区域的长度最小的路径作为路径规划的生成结果。

在步骤S15中，路径规划单元22将在之前的步骤S14中生成的路径规划传输到无人机11。然后，处理从步骤S15返回到步骤S11，之后重复类似的处理。

图5是图示图4的步骤S12中生成整合地图(最终成本地图)的处理的示例的流程图。

在步骤S21中，成本地图生成单元21的信息接收单元31将在图4的步骤S11中接收到的用于地图的信息当中的必要信息供应给个体地图生成单元32至34中的必要块。个体地图生成单元32至34通过使用来自信息接收单元31的用于地图的信息分别生成图像个体地图、位置信息个体地图、天气信息个体地图并将其供应给整合单元35，并且处理从步骤S21前进到步骤S22。

在步骤S22中，整合单元35整合来自个体地图生成单元32的图像个体地图、来自个体地图生成单元33的位置信息个体地图以及来自个体地图生成单元34的天气信息个体地图，并生成整合地图作为最终成本地图。然后，整合单元35将整合地图供应给路径规划单元22，并且处理结束。

<图像个体地图的生成>

图6是图示个体地图生成单元32中生成图像个体地图的示例的图。

使用由无人机11和监控相机13成像的成像的图像，个体地图生成单元32检测在成像的图像中出现的人群，并生成包括(指示)人群所在区域(的信息)的人群信息。

作为使用成像的图像检测人群的方法，例如，有可能采用从成像的图像中检测人并根据例如人聚集的程度将具有等于或大于预定密度的人的聚集检测为人群的方法。

此外，作为使用成像的图像检测人群的方法，有可能采用通过例如使用其中出现人群的图像和其中没有出现人群的图像以及指示存在或不存在人群的标签作为学习数据执行神经网络的学习来检测人群并将成像的图像作为输入给予学习到的神经网络的方法。

在从成像的图像中检测到人群的情况下，即，在人群出现在成像的图像中的情况下，个体地图生成单元32将存在人群的区域检测为人群所在的人群区域，并生成指示人群区域的人群信息。

而且，使用人群信息，个体地图生成单元32设置指示无人机11通过由人群信息指示的人群区域的风险的成本。

例如，个体地图生成单元32通过根据(不是成像的图像中的人群区域的面积而是)现实世界中人群区域的面积对面积进行阈值处理来设置人群区域的成本。注意的是，成本可以根据现实世界中人群区域的面积来设置，或者可以根据成像的图像中人群区域的面积来设置。

例如，采用风险从高到低的高、中和低三个级别作为成本，并且采用第一面积阈值和大于第一面积阈值的第二面积阈值作为面积的两个阈值。

在人群区域的面积(在现实世界中)等于或小于第一面积阈值的情况下，将成本设置为低。在人群区域的面积大于第一面积阈值且等于或小于第二面积阈值的情况下，将成本设置为中等。在人群区域的面积大于第二面积阈值的情况下，将成本设置为高。

将用于成像的图像中出现的区域(在下文中也称为成像区域)中的人群区域以外的区域的成本设置为低，其中风险最低，或者设置为未确定。在下文中，将省略对除人群区域以外的区域的成本的设置的描述。

注意的是，例如，可以根据人群区域中存在的人的(平均)密度等来设置成本。例如，可以将成本设置为随着人员密度越高而具有越高风险的值。此外，例如，还可以根据人群区域的面积和人群区域中存在的人的密度来设置成本。

个体地图生成单元32设置用于人群区域的成本，然后通过将成本登记到成本地图中来生成图像个体地图。

图7是图示将成本登记到图像个体地图中的示例的图。

使用无人机11和监控相机13的成像的图像，个体地图生成单元32设置成本，如图6中所述。

此外，个体地图生成单元32检测出现在无人机11和监控相机13的成像的图像中的成像区域(在现实世界中)。

在此，除了从无人机11和监控相机13获取成像的图像等之外，信息接收单元31还获取无人机11和监控相机13的位置信息(例如，纬度、经度)、海拔(标高)信息和相机信息(视角、分辨率、成像方向等)。

个体地图生成单元32使用无人机11和监控相机13的位置信息、海拔信息和相机信息来检测出现在成像的图像中的成像区域(的位置和范围)。

然后，针对每个被划分区域，个体地图生成单元32在图像个体地图的登记区域中登记使用关于与成像区域对应的区域的成像的图像设置的成本。

在此，在登记在图像个体地图中的成本当中，使用由无人机11成像的成像的图像设置的成本被维持，直到成像的图像中出现的区域被无人机11再次成像，并且不被更新(但是，除了成像的图像中出现的区域由监控相机13等成像的情况)。

因此，例如如果在预定区域内正在发生人们聚集的事件(诸如烟花汇演、节日或体育赛事)的情况下无人机11对预定区域成像，从而将成本设置为高并且在图像个体地图中登记预定区域，那么除非无人机11飞到预定区域附近并且在事件结束之后再次对预定区域成像并且没有人群存在于预定区域中，否则在图像个体地图中仍然将成本登记为高。

因此，关于在图像个体地图中使用(诸如)无人机11(之类的移动体等)的成像的图像设置的成本，在自最新成本的登记起已过去恒定时段的情况下，有可能执行将成本重置为初始值的重置处理。作为成本的初始值，例如有可能采用指示风险最低的值、指示成本未确定的值等。

如上所述，通过执行重置处理，即使事件结束并且不再存在人群时，也有可能防止在图像个体地图中成本保持登记为高。

顺便说一下，在图像个体地图中，在使用无人机11的成像的图像设置的成本在从最新成本的登记起经过一定时间的定时被重置为初始值的情况下，使用无人机11的成像的图像设置的成本被重置，即使事件继续并且在从最近的成本登记起经过一定时间之后人群仍然存在。

但是，不期望在事件继续并且存在人群的情况下重置人群存在的区域的成本。

因此，个体地图生成单元32可以通过使用事件信息来限制在图像个体地图中登记的事件期间对事件区域的成本的重置。

图8是用于解释在事件期间对事件区域的成本的重置的限制的图。

例如，个体地图生成单元32使用事件信息来指定事件正在发生的事件区域。而且，在紧接在之前生成的图像个体地图中，个体地图生成单元32在事件期间仅针对除事件区域以外的非事件区域的成本，在最近成本的登记起针对已经过去恒定时段的区域重置成本。

因此，有可能防止用于事件期间的事件区域的成本在从登记到图像个体地图中起经过恒定时段后被重置，即，限制用于事件期间的事件区域的成本的重置。

注意的是，个体地图生成单元32可以使用事件信息来重置用于事件区域的成本。例如，使用事件信息，个体地图生成单元32可以指定在事件区域中发生的事件结束的结束日期和时间。然后，个体地图生成单元32可以在结束日期和时间已经过去的定时重置用于图像个体地图中事件已经结束的事件区域的成本。

个体地图生成单元32中生成或更新图像个体地图的处理例如如下。

个体地图生成单元32使用最新的成像图像来检测人群，并使用人群的检测结果来生成指示人群区域的人群信息。

使用人群信息，个体地图生成单元32关于出现在最新成像的图像中的成像区域设置每个被划分区域的成本。

使用事件信息，在紧接在之前生成的图像个体地图中，个体地图生成单元32仅针对登记在非事件区域的成本对将登记最新成本起经过恒定时段的区域的成本重置为初始值的重置处理。

通过仅针对在非事件区域中登记的成本执行重置处理，有可能防止针对在事件期间可能存在人群的区域登记的成本被重置。

个体地图生成单元32通过将使用重置处理之后在图像中登记的成本当中的最新成像的图像为其设置最新成本的区域的成本更新为使用最新成像的图像设置的最新成本来生成最新图像个体地图(更新图像个体地图)。

即，个体地图生成单元32将使用最新成像的图像设置的最新成本覆写为使用重置处理之后在图像个体地图中登记的最新成像的图像设置的最新成本其设置最新成本的被划分区域的成本并登记。

注意的是，使用事件信息，个体地图生成单元32可以生成事件信息个体地图，其是事件信息的个体成本地图。例如，使用事件信息，个体地图生成单元32可以将事件区域指定为人群区域，并根据事件区域的面积设置事件区域的成本。然后，个体地图生成单元32可以将事件区域的成本登记到成本地图中并生成事件信息个体地图。

事件信息个体地图可以与图像个体地图、位置信息个体地图和天气信息个体地图一起用于整合单元35中的整合地图的生成。

<位置信息个体地图的生成>

图9是图示个体地图生成单元33中的位置信息个体地图的生成例的图。

使用智能电话51的位置信息，个体地图生成单元33检测人群并生成人群信息。

例如，将由智能电话51的位置信息所指示的位置作为存在人的位置，个体地图生成单元33将具有等于大于预定密度的人的聚集检测为人群。

在根据来自智能电话51的位置信息检测到人群的情况下，个体地图生成单元33检测人群存在的人群区域，并且生成指示人群区域的人群信息。

而且，使用人群信息，个体地图生成单元33设置指示无人机11通过人群信息所指示的人群区域的风险的成本。个体地图生成单元33可以与个体地图生成单元32类似地设置成本。

个体地图生成单元33设置人群区域的成本，然后通过将成本登记到成本地图中来生成位置信息个体地图。

个体地图生成单元33可以检测无人机11或监控相机13未成像(不能成像)的区域中的人群，例如，设置指示通过该区域的风险的成本，并生成位置信息个体地图作为在其中登记成本的成本地图。

在个体地图生成单元33中生成或更新位置信息个体地图的处理例如如下。

个体地图生成单元33使用智能电话51的最新位置信息来检测人群，并使用人群的检测结果来生成人群信息。

使用使用最新位置信息生成的人群信息，个体地图生成单元33关于位置信息个体地图的登记区域设置每个被划分区域的成本。

个体地图生成单元33重置紧接在之前生成的位置信息个体地图的成本，并且覆写使用最新位置信息设置的成本并登记到位置信息个体地图中，从而生成最新位置信息个体地图(更新位置信息个体地图)。

<天气信息个体地图的生成>

图10是图示个体地图生成单元34中生成天气信息个体地图的示例的图。

使用由无人机11测得的天气信息，个体地图生成单元34设置指示无人机11通过包括测量天气信息的无人机11的位置的区域(例如，出现在由无人机11成像的成像的图像中的成像区域)的风险的成本。

例如，个体地图生成单元34根据由天气信息指示的风速通过风速的阈值处理来设置用于成像区域的成本。

例如，采用风险从高到低的高、中、低三个级别作为成本，并且采用第一风速阈值和大于第一风速阈值的第二风速阈值作为两个阈值风速。

在由天气信息指示的风速等于或小于第一风速阈值的情况下，将成本设置为低。在由天气信息指示的风速大于第一风速阈值且等于或小于第二风速阈值的情况下，将成本设置为中等。在天气信息指示的风速大于第二风速阈值的情况下，将成本设置为高。

注意的是，在使用天气信息设置成本时，除了风速之外，还可以使用降雨量、天气(晴天、下雨、下雪等)等来设置成本。

个体地图生成单元34对成像区域设置成本，然后通过将成本登记到成本地图中来生成天气信息个体地图。

对于天气信息个体地图，有可能执行与针对图像个体地图执行的重置处理类似的重置处理。

个体地图生成单元34中生成或更新天气信息个体地图的处理例如如下。

使用最新的天气信息，个体地图生成单元34关于天气信息个体地图的登记区域设置成本(针对每个被划分区域)。

个体地图生成单元34对紧接在之前生成的天气信息个体地图的成本进行重置，并且将使用最新天气信息设置的成本覆写并登录到天气信息个体地图中，由此生成最新天气信息个体地图(更新天气信息个体地图)。

可替代地，个体地图生成单元34将使用最新天气信息设置的最新成本覆写为在紧接在之前生成的天气信息个体地图中使用最新天气信息设置了最新成本的被划分区域的成本并登记在其中，由此生成最新天气信息个体地图。

如上所述，通过使用天气信息生成天气信息个体地图，有可能生成考虑到天气的影响的路径规划。

<最终地图的生成>

图11是图示在整合单元35中生成最终地图的示例的图。

整合单元35整合图像个体地图、位置信息个体地图和天气信息个体地图以生成整合地图，其是最终成本地图。

对于划分整合地图的登记区域的每个被划分区域，整合单元35通过从登记在图像个体地图、位置信息个体地图和天气信息个体地图中的成本中选择最高成本(指示较高风险的成本)来整合图像个体地图(登记在其中的成本)、位置信息个体地图和天气信息个体地图。

即，对于划分整合地图的登记区域的每个被划分区域，整合单元35从登记在图像个体地图、位置信息个体地图、天气信息个体地图中的成本中选择最高成本并登记到整合地图中。

如上所述，通过将例如用于成像的图像的图像个体地图、位置信息个体地图和天气信息个体地图、智能电话51的位置信息和天气信息分别整合为多条模式信息，有可能获得整合地图，其中对于不仅包括在由无人机11和监控相机13成像的成像的图像中出现的成像区域，而且还包括除成像区域以外的区域的广泛区域，登记具有高准确性的显著成本的整合地图。因此，有可能生成使飞行更安全的路径规划。

<UTM 10的处理的另一个示例>

图12至14是图示图3的UTM 10的处理的其它示例的流程图。

在此，从无人机11和监控相机13传输的成像的图像中出现的成像区域是在成像成像的图像时无人机11和监控相机13的位置附近的区域，并且是作为图像个体地图的成本地图的登记区域的一部分。因此，如果每次从无人机11和监控相机13传输成像的图像时再次生成整体图像个体地图，那么需要时间和精力。

因此，关于图像个体地图，在紧接在之前更新或生成的图像个体地图的登记区域中，有可能仅更新在从无人机11和监控相机13传输的最新成像的图像中出现的区域当中值已经从使用现有成像的图像获得的成本改变的区域(例如，其中使用最新成像的图像获得的成本已改变的区域)的成本。

图像个体地图(的成本)的更新可以在每次从无人机11或监控相机13传输成像的图像时执行，或者可以通过存储从无人机11和监控相机13传输的成像的图像并且使用以固定时段(定期)存储的成像的图像(在恒定时段内获取的成像的图像)来执行。可替代地，图像个体地图的更新可以通过存储从无人机11和监控相机13传输的成像的图像并且不定期地使用自紧接在之前更新图像个体地图一直到现在存储的成像的图像(在恒定时段内获取的成像的图像)来执行。

使用从无人机11传输的天气信息生成或更新的天气信息个体地图也可以与图像个体地图类似地生成或更新。

对于使用从智能电话51传输的位置信息生成或更新的位置信息个体地图，可以从存在于位置信息个体地图的登记区域中的智能电话51同时获取位置信息。

因此，通过不仅更新其中成本已改变的区域的成本，而且更新位置信息个体地图(诸如图像个体地图和天气信息个体地图)的整个登记区域的成本，可以高效地执行位置信息个体地图的更新。

图12是呈现由UTM 10对图像个体地图执行的处理的示例的流程图。

在步骤S31中，在UTM 10中，成本地图生成单元21的信息接收单元31等待从无人机11和监控相机13传输的成像的图像，异步接收成像的图像，并将成像的图像供应给个体地图生成单元32，并且处理前进到步骤S32。

在步骤S32中，个体地图生成单元32将来自信息接收单元31的成像的图像存储到未示出的内置存储器中，并且处理前进到步骤S33。

在步骤S33中，个体地图生成单元32确定当前时间是否是用于更新图像个体地图的更新定时。

在步骤S33中确定当前时间不是更新定时的情况下，例如，在从图像个体地图的上次更新起没有经过预定时段的情况下，处理返回到步骤S31，之后重复类似的处理。

此外，在步骤S33中确定当前时间是更新定时的情况下，例如，在从图像个体地图的上次更新起已经过去预定时间段的情况下，处理前进到步骤S34。

在步骤S34中，使用前一次更新图像个体图之后直到现在存储在存储器中的成像图像，个体图生成单元32更新图像个体图并将其供应给整合单元35，并且处理前进到步骤S35。

在步骤S35中，整合单元35整合从个体地图生成单元32供应的最新图像个体地图、从个体地图生成单元33供应的最新位置信息个体地图以及从个体地图生成单元34供应的最新天气信息，并生成整合地图作为最终成本地图。然后，整合单元35将整合地图供应给路径规划单元22，并且处理从步骤S35前进到步骤S36。

在步骤S36中，路径规划单元22确定是否有必要生成或重新生成路径规划。

在步骤S36中确定不必生成和重新生成路径规划的情况下，处理返回到步骤S31，并且此后重复类似的处理。

此外，在步骤S33中确定有必要生成或重新生成路径规划的情况下，处理前进到步骤S37。

在步骤S37中，路径规划单元22使用成本地图作为来自整合单元35的最新最终地图来生成路径规划，并且处理前进到步骤S38。

在步骤S38中，路径规划单元22将在紧接在之前的步骤S37中生成的路径规划传输到无人机11。然后，处理从步骤S38返回到步骤S31，并且此后重复类似的处理。

图13是呈现由UTM 10对天气信息个体地图执行的处理的示例的流程图。

在步骤S41中，在UTM 10中，成本地图生成单元21的信息接收单元31等待要从无人机11传输的天气信息，异步接收天气信息，并将天气信息供应给个体地图生成单元34，并且处理前进到步骤S42。

在步骤S42中，个体地图生成单元34将来自信息接收单元31的天气信息存储到未示出的内置存储器中，并且处理前进到步骤S43。

在步骤S43中，个体地图生成单元34确定当前时间是否是用于更新天气信息个体地图的更新定时。

在步骤S43中确定当前时间不是更新定时的情况下，例如，在自上次更新天气信息个体地图起没有经过预定时段的情况下，处理返回到步骤S41，之后重复类似的处理。

此外，在步骤S43中确定当前时间是更新定时的情况下，例如，在自上次更新天气信息个体地图起已经过去预定时段的情况下，处理前进到步骤S44。

在步骤S44中，使用在上次更新天气信息个体地图之后存储在存储器中的天气信息，个体地图生成单元34更新天气信息个体地图并将其供应给整合单元35，并且处理前进到步骤S45。

在步骤S45至S48中，分别执行与图12中的步骤S35至S38中的处理类似的处理。

图14是呈现由UTM 10对位置信息个体地图执行的处理的示例的流程图。

在步骤S51中，在UTM 10中，成本地图生成单元21的信息接收单元31定期或不定期地向存在于位置信息个体地图的登记区域中的每个智能电话51请求位置信息。通过响应于对位置信息的请求而接收从智能电话51传输的位置信息，信息接收单元31一并获取位置信息个体地图的登记区域中存在的每个智能电话51的位置信息。

例如，如上所述存在于位置信息个体地图的登记区域中的每个智能电话51的位置信息的获取可以使用诸如谷歌公司的谷歌地图之类的一并获取智能电话51的位置信息的应用编程接口(API)来执行。

信息接收单元31向个体地图生成单元33供应存在于位置信息个体地图的登记区域中的每个智能电话51的位置信息，并且处理从步骤S51前进到步骤S52。

在步骤S52中，个体地图生成单元33使用在紧接在前的步骤S51中获取的位置信息来更新位置信息个体地图并将其供应给整合单元35，并且处理前进到步骤S53。

在步骤S53到S56中，分别执行与图12中的步骤S35至S38中的处理类似的处理。

上面已经描述了对其应用本技术的UTM 10，并且UTM 10的功能例如可以装备在无人机11上。

<对其应用本技术的计算机的描述>

接下来，上述一系列处理可以由硬件执行，或者可以由软件执行。在通过软件执行一系列处理的情况下，构成软件的程序安装在通用计算机等中。

图15是呈现其中安装有用于执行上述一系列处理的程序的计算机的实施例的配置示例的框图。例如，可以采用图15的计算机作为UTM 10的硬件配置。

程序可以预先记录在作为计算机内置的记录介质的硬盘905或ROM 903中。

可替代地，程序可以存储(记录)在由驱动器909驱动的可移除记录介质911中。这种可移除记录介质911可以作为所谓的打包软件提供。在此，可移除记录介质911的示例包括例如柔性盘、致密盘只读存储器(CD-ROM)、磁光盘(MO)盘、数字多功能盘(DVD)、磁盘、半导体存储器等。

注意的是，程序可以如上所述从可移除记录介质911安装在计算机中，或者可以经由通信网络或广播网络下载到计算机并安装在内置盘905中。即，程序可以经由用于数字卫星广播的人造卫星从例如下载站点无线传送到计算机，或者可以经由诸如局域网(LAN)或互联网之类的网络通过有线方式传送到计算机。

计算机结合了中央处理单元(CPU)902，并且输入/输出接口910经由总线901连接到CPU 902。

当经由输入/输出接口910通过用户操作输入单元907等而输入命令时，CPU 902根据该命令执行存储在只读存储器(ROM)903中的程序。可替代地，CPU 902将存储在硬盘905中的程序加载到随机存取存储器(RAM)904中并执行该程序。

因此，CPU 902执行根据上述流程图的处理或由上述框图的配置执行的处理。然后，CPU 902根据需要从例如输出单元906输出处理结果，从通信单元908传输处理结果，或者将处理结果经由输入/输出接口910记录在硬盘905中。

注意的是，输入单元907包括键盘、鼠标、麦克风等。此外，输出单元906包括液晶显示器(LCD)、扬声器等。

在此，在本描述中，由计算机根据程序执行的处理不一定按照流程图中描述的次序按时间序列执行。即，由计算机根据程序执行的处理包括并行或单独执行的处理(例如，并行处理或对象处理)。

此外，程序可以由一个计算机(处理器)处理或者可以由多个计算机以分布式方式处理。而且，程序可以被传送到远程计算机并被执行。

而且，在本描述中，系统意味着多个配置要素(装置、模块(组件)等)的集合，并且所有配置要素是否位于同一壳体内没有关系。因此，容纳在分离的壳体中并经由网络连接的多个装置和其中多个模块容纳在一个壳体中的一个装置都是系统。

注意的是，本技术的实施例不限于上述实施例，并且在不背离本技术的精神的范围内可以进行各种修改。

例如，本技术可以具有云计算的配置，其中一个功能由多个装置经由网络共享并协作处理。

此外，上述流程图中解释的每个步骤可以由一个装置执行或由多个装置以共享方式执行。

而且，在一个步骤包括多个处理的情况下，包括在一个步骤中的多个处理可以由一个装置执行或者由多个装置以共享的方式执行。

此外，本描述中描述的效果仅仅是示例，不限于此，并且可以存在其它效果。

注意的是，本技术可以具有以下配置。

<1>

一种信息处理装置，包括：

成本地图生成单元，其通过使用人群信息来生成指示通过区域的风险的成本地图。

<2>

根据<1>所述的信息处理装置，其中

成本地图生成单元使用图像来检测人群，并生成人群信息。

<3>

根据<2>所述的信息处理装置，其中

成本地图生成单元使用图像来检测人，并使用人的检测结果来检测人群。

<4>

根据<2>或<3>所述的信息处理装置，其中

图像是由移动体上配备的相机成像的图像或监控相机的图像。

<5>

根据<4>所述的信息处理装置，其中

移动体是无人驾驶飞行器(UAV)。

<6>

根据<2>至<5>中的任一项所述的信息处理装置，其中

成本地图生成单元使用在恒定时段中获取的图像来生成成本地图。

<7>

根据<2>至<6>中的任一项所述的信息处理装置，其中

成本地图生成单元在成本地图中更新针对从使用现有图像获得的成本改变了的区域的成本。

<8>

根据<1>至<7>中的任一项所述的信息处理装置，其中

成本地图生成单元根据人群存在的人群区域在现实世界中或图像上的面积来设置针对人群区域的成本。

<9>

根据<1>至<8>中的任一项所述的信息处理装置，其中

成本地图生成单元使用移动终端的位置信息来检测人群，并且生成人群信息。

<10>

根据<1>至<9>中的任一项所述的信息处理装置，其中

成本地图生成单元定期或不定期地生成成本地图。

<11>

根据<10>所述的信息处理装置，其中

成本地图生成单元重置针对从成本的登记起经过了恒定时段的区域的成本。

<12>

根据<11>所述的信息处理装置，其中

成本地图生成单元使用关于人们聚集的事件的事件信息，在成本地图中仅以针对除了正在发生事件的事件区域以外的非事件区域的成本为对象来重置针对从成本的登记起经过了恒定时段的区域的成本。

<13>

根据<1>至<10>中的任一项所述的信息处理装置，其中

成本地图生成单元通过进一步使用天气信息来生成成本地图。

<14>

根据<1>至<13>中的任一项所述的信息处理装置，其中

成本地图生成单元通过进一步使用关于人们聚集的事件的事件信息来生成成本地图。

<15>

根据<1>所述的信息处理装置，其中

成本地图生成单元

针对至少包括从中获得人群信息的信息的多种类型的模式的信息中的每条信息生成作为个体的成本地图的个体地图，以及

通过整合针对多种类型的模式的信息中的每条信息的个体地图来生成最终的成本地图。

<16>

根据<15>所述的信息处理装置，其中

多种类型的模式的信息包括图像或移动终端的位置信息，以及

成本地图生成单元使用图像或所述移动终端的位置信息来检测人群，并且生成人群信息。

<17>

根据<16>所述的信息处理装置，其中

成本地图生成单元通过从登记在针对多种类型的模式的信息中的每条信息的个体地图中的成本中选择指示最高风险的成本来整合个体地图。

<18>

根据<1>至<17>中的任一项所述的信息处理装置，还包括：

路径规划单元，其使用成本地图来生成移动体的路径规划。

<19>

一种信息处理方法，包括：

通过使用人群信息来生成指示通过区域的风险的成本地图。

<20>

一种使计算机用作以下的程序

成本地图生成单元，其通过使用人群信息来生成指示通过区域的风险的成本地图。

附图标记列表

10 UTM

11 无人机

13 监控相机

21 成本地图生成单元

22 路径规划单元

31 信息接收单元

32至34 个体地图生成单元

35 整合单元

51 智能电话

52 web服务器

901 总线

902 CPU

903 ROM

904 RAM

905 硬盘

906 输出单元

907 输入单元

908 通信单元

909 驱动器

910 输入/输出接口

911 可移除记录介质

Claims (20)

1.一种信息处理装置，包括：

成本地图生成单元，所述成本地图生成单元通过使用人群信息来生成指示通过区域的风险的成本地图。

2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中

所述成本地图生成单元使用图像来检测人群，并且生成所述人群信息。

3.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中

所述成本地图生成单元使用所述图像来检测人，并且使用所述人的检测结果来检测所述人群。

4.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中

所述图像是由移动体上配备的相机成像的图像或监控相机的图像。

5.根据权利要求4所述的信息处理装置，其中

所述移动体是无人驾驶飞行器UAV。

6.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中

所述成本地图生成单元使用在恒定时段中获取的图像来生成所述成本地图。

7.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中

所述成本地图生成单元在所述成本地图中更新针对从使用现有图像获得的成本改变了的区域的成本。

8.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中

所述成本地图生成单元根据人群存在的人群区域在现实世界中或图像上的面积来设置针对所述人群区域的成本。

9.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中

所述成本地图生成单元使用移动终端的位置信息来检测人群，并且生成所述人群信息。

10.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中

所述成本地图生成单元定期或不定期地生成所述成本地图。

11.根据权利要求10所述的信息处理装置，其中

所述成本地图生成单元重置针对从成本的登记起经过了恒定时段的区域的成本。

12.根据权利要求11所述的信息处理装置，其中

所述成本地图生成单元使用关于人们聚集的事件的事件信息，在所述成本地图中仅以针对除了正在发生事件的事件区域以外的非事件区域的成本为对象来重置针对从成本的登记起经过了恒定时段的区域的成本。

13.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中

所述成本地图生成单元通过进一步使用天气信息来生成所述成本地图。

14.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中

所述成本地图生成单元通过进一步使用关于人们聚集的事件的事件信息来生成所述成本地图。

15.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中

所述成本地图生成单元

针对至少包括从中获得人群信息的信息的多种类型的模式的信息中的每条信息生成作为个体的成本地图的个体地图，以及

通过整合针对所述多种类型的模式的信息中的每条信息的所述个体地图来生成最终的成本地图。

16.根据权利要求15所述的信息处理装置，其中

所述多种类型的模式的信息包括图像或移动终端的位置信息，以及

所述成本地图生成单元使用所述图像或所述移动终端的位置信息来检测人群，并且生成所述人群信息。

17.根据权利要求16所述的信息处理装置，其中

所述成本地图生成单元通过从登记在针对所述多种类型的模式的信息中的每条信息的所述个体地图中的成本中选择指示最高风险的成本来整合所述个体地图。

18.根据权利要求1所述的信息处理装置，还包括：

路径规划单元，所述路径规划单元使用所述成本地图来生成移动体的路径规划。

19.一种信息处理方法，包括：

通过使用人群信息来生成指示通过区域的风险的成本地图。

20.一种程序，用于使计算机用作：

成本地图生成单元，所述成本地图生成单元通过使用人群信息来生成指示通过区域的风险的成本地图。

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