JP2018181116A - 無人航空機、位置推定装置、飛行制御装置、位置推定方法、制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】橋梁の下方などの架設部を有する構造物の該架設部下方において無人航空機の飛行を制御するために無人航空機の位置を推定することが可能な装置等を提供する。【解決手段】本発明の一態様は、位置推定装置であって、無人航空機の絶対位置を計測するためのグローバルセンサを用いて無人航空機の位置を取得する環境取得部と、無人航空機の相対位置を計測するためのローカルセンサを用いて無人航空機の周囲にある物体に対する無人航空機の相対位置を推定し、該推定の尤度に基づいて該推定された相対位置が有効であると判定された場合に無人航空機の相対位置を出力する、自己位置推定部と、自己位置推定部により無人航空機の相対位置が出力された場合は該相対位置に基づいて、かつ環境取得部により位置が取得された場合は該位置に基づいて、無人航空機の位置及び速度を推定する推定器と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、無人航空機に関し、特に自己位置推定を行う無人航空機、該無人航空機の位置推定装置、飛行制御装置、位置推定方法、制御方法及びプログラムに関する。

従来、無人航空機は操縦者が地上の操縦送信器から上空の無人航空機へと制御信号を送信して操縦することにより飛行するか、あるいは自律制御装置を搭載することにより飛行計画に従って自律飛行をしていた。

近年、固定翼機、回転翼機を含む無人航空機を自律飛行させるためのさまざまな自律制御装置が開発されている。特許文献１、２においては、小型無人ヘリコプタの位置、姿勢、高度、方位を検知するセンサと、小型無人ヘリコプタの舵を動かすサーボモータへの制御指令値を演算する主演算部と、センサからのデータ収集を行い、また主演算部による演算結果をサーボモータへのパルス信号に変換する副演算部とを１つの小型フレームボックスにアセンブリした自律制御装置が提案されている。

特開２００４−２５６０２０号公報 特開２００４−２５６０２２号公報

無人航空機は、位置情報を取得するＧＰＳセンサ、及び高度情報を取得する気圧センサを備える。しかし無人航空機が橋梁の下方などの架設部を有する構造物の該架設部下方を飛行する場合、ＧＰＳが取得する位置精度は十分ではなく、橋梁下部に河川がある場合などは、気圧センサが取得する高度の精度も十分ではない。特に無人航空機を用いて橋梁の下面の点検を行う場合などは、橋梁の下面と一定の距離を保持して無人航空機の飛行を制御することが難しいという問題がある。外部から制御情報を送信することにより無人航空機を制御することは可能であるが、無人航空機の飛行は最終的には自律制御されることが望ましい。また、橋梁の下方などの構造物の内側において目視で確認して操縦することは、それ自体が難しいという問題がある。

そこで、本出願人は、橋梁の下方などでの無人航空機の飛行を制御するにあたって、レーザを用いたＳＬＡＭ(Simultaneous Localization And Mapping)技術を利用して無人航空機の位置（高度）を推定する技術を考えた。しかし、地上からの反射を用いた場合、河川からの反射を用いると正しい測定が困難であり、橋梁の下面からの反射を用いた場合、橋梁の下面から逸脱したときに急上昇してしまったり飛行が不安定になってしまったりするという問題があった。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、橋梁の下方などの架設部を有する構造物の該架設部下方において無人航空機の飛行を制御するために無人航空機の位置を推定することが可能な装置等を提供することを主目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明の一態様としての位置推定装置は、無人航空機の絶対位置を計測するためのグローバルセンサを用いて上記無人航空機の位置を取得する環境取得部と、上記無人航空機の相対位置を計測するためのローカルセンサを用いて上記無人航空機の周囲にある障害物に対する上記無人航空機の相対位置を推定し、該推定の尤度に基づいて該推定された相対位置が有効であると判定された場合に上記無人航空機の相対位置を出力する、自己位置推定部と、上記自己位置推定部により上記無人航空機の相対位置が出力された場合は該相対位置に基づいて、かつ上記環境取得部により上記位置が取得された場合は該位置に基づいて、上記無人航空機の位置及び速度を推定する推定器と、を備えることを特徴とする。

また、本発明において好ましくは、上記自己位置推定部は、上記ローカルセンサによる測距距離が所定の距離内であった場合に、上記無人航空機の相対位置を出力する。

また、本発明において好ましくは、上記自己位置推定部は、レーザを用いて取得された点群データに基づいて上記無人航空機の相対位置を推定し、該推定の尤度に基づいて該推定された相対位置が有効であると判定された場合に上記無人航空機の相対位置を出力する。

また、本発明において好ましくは、上記自己位置推定部は、ＳＬＡＭ技術を利用して上記無人航空機の相対位置を推定する。

また、本発明において好ましくは、上記自己位置推定部は、ＳＬＡＭ技術を利用してマップを作成し、作成されたマップと取得された点群データとの一致度に基づいて上記推定された相対位置が有効であるか否かを判定する。

また、本発明において好ましくは、上記環境取得部は気圧センサを用いて高度を取得する。

また、本発明において好ましくは、上記位置は高度であり、上記速度は鉛直方向速度である。

また、本発明において好ましくは、上記推定器は、上記自己位置推定部により上記無人航空機の相対位置が出力された場合、該相対位置に基づいて、上記無人航空機の速度及び該速度を補正するための加速度バイアス値を推定して出力する第１の推定器と、上記速度及び上記加速度バイアス値が出力された場合は該出力された速度及び加速度バイアス値に基づいて、かつ上記環境取得部により上記位置が取得された場合は該位置に基づいて、上記無人航空機の位置及び速度を推定して出力する第２の推定器と、を含み、上記推定器により推定された上記無人航空機の位置及び速度は、上記第２の推定器により出力された位置及び速度である。

また、本発明において好ましくは、第１の推定器は、上記自己位置推定部により上記無人航空機の相対位置が出力された場合に、該相対位置を観測値として用いて、上記無人航空機の速度及び加速度バイアス値を推定して出力するカルマンフィルタである。

また、本発明において好ましくは、上記第１の推定器は、上記速度、上記位置、及び上記加速度バイアス値を成分として含む現在の状態ベクトル及び過去の状態ベクトルの関係を表す状態方程式と、上記観測値及び該状態ベクトルの関係を表す観測方程式とに基づいて、上記無人航空機の速度及び加速度バイアス値を推定する。

また、本発明において好ましくは、上記第２の推定器は、上記速度及び上記加速度バイアス値が出力された場合は該出力された速度及び加速度バイアス値を観測値として用い、かつ上記環境取得部により上記位置が取得された場合は該位置を観測値として用いて、上記無人航空機の位置及び速度を推定して出力するカルマンフィルタである。

また、本発明において好ましくは、上記第２の推定器は、上記速度、上記位置、及び上記加速度バイアス値を成分として含む現在の状態ベクトル及び過去の状態ベクトルの関係を表す状態方程式と、上記観測値及び該状態ベクトルの関係を表す観測方程式とに基づいて、上記無人航空機の位置及び速度を推定する。

上記第２の推定器は、上記第１の推定器から出力される上記速度及び上記加速度バイアス値の尤度を、上記環境取得部により取得された上記位置の尤度よりも大きく設定して、上記無人航空機の位置及び速度を推定して出力する。

また、本発明において好ましくは、上記環境取得部は加速度センサを用いて加速度を更に取得し、上記第１の推定器及び上記第２の推定器は、上記環境取得部から取得された加速度を制御入力として用いる。

また、上記の目的を達成するために、本発明の一態様としての飛行制御装置は、上記の位置推定装置を備える、無人航空機の飛行を制御する飛行制御装置であって、上記推定器により推定された上記無人航空機の位置及び速度を用いて上記無人航空機の飛行を制御することを特徴とする。

また、本発明において好ましくは、上記自己位置推定部により推定された相対位置を用いて上記障害物との距離を決定し、上記推定器により推定された上記無人航空機の位置及び速度を用いて、該決定された距離を一定以上に保持して衝突を回避するように上記無人航空機の飛行を制御する。

また、本発明において好ましくは、上記無人航空機が架設部を有する構造物の該架設部下方を飛行する場合、上記推定器により推定された上記無人航空機の位置及び速度を用いて、該架設部の下面との距離を一定に保持するように上記無人航空機の飛行を制御する。

また、上記の目的を達成するために、本発明の一態様としての無人航空機は、上記の飛行制御装置を備えることを特徴とする。

また、上記の目的を達成するために、本発明の一態様としての位置推定方法は、無人航空機の位置を推定する方法であって、上記無人航空機の絶対位置を計測するためのセンサを用いて上記無人航空機の位置を取得するステップと、上記無人航空機の相対位置を計測するためのセンサを用いて上記無人航空機の相対位置を推定するステップであって、該推定の尤度に基づいて該推定された相対位置が有効であると判定された場合に上記無人航空機の相対位置を推定するステップと、上記無人航空機の相対位置が推定された場合は該相対位置に基づいて、かつ上記位置が取得された場合は該位置に基づいて、上記無人航空機の位置及び速度を推定するステップと、を含むことを特徴とする。

また、本発明において好ましくは、上記無人航空機の位置及び速度を推定するステップは、上記無人航空機の相対位置が出力された場合、該相対位置に基づいて、上記無人航空機の速度及び該速度を補正するための加速度バイアス値を推定して出力する第１の推定ステップと、上記速度及び上記加速度バイアス値が出力された場合は該出力された速度及び加速度バイアス値に基づいて、かつ上記環境取得部により上記位置が取得された場合は該位置に基づいて、上記無人航空機の位置及び速度を推定して出力する第２の推定ステップと、を含み、上記推定するステップにより推定された上記無人航空機の位置及び速度は、上記第２の推定ステップにより出力された位置及び速度である。

また、本発明において好ましくは、上記第１の推定ステップは、上記無人航空機の相対位置が出力された場合に、該相対位置を観測値として用いて、カルマンフィルタ処理を実行することにより、上記無人航空機の速度及び加速度バイアス値を推定して出力する。

また、本発明において好ましくは、上記第２の推定ステップは、上記速度及び上記加速度バイアス値が出力された場合は該出力された速度及び加速度バイアス値を観測値として用い、かつ上記環境取得部により上記位置が取得された場合は該位置を観測値として用いて、カルマンフィルタ処理を実行することにより、上記無人航空機の位置及び速度を推定して出力する。

上記第２の推定ステップは、上記第１の推定ステップから出力される上記速度及び上記加速度バイアス値の尤度を、上記環境取得部により取得された上記位置の尤度よりも大きく設定して、上記無人航空機の位置及び速度を推定して出力する。

また、上記の目的を達成するために、本発明の一態様としての位置推定プログラムは、無人航空機の位置を推定するプログラムであって、上記の位置推定方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、上記の目的を達成するために、本発明の一態様としての制御方法は、無人航空機の位置を推定する方法を有する、無人航空機の飛行を制御する方法であって、上記推定するステップにより推定された上記無人航空機の位置及び速度を用いて上記無人航空機の飛行を制御するステップを含むことを特徴とする。

また、上記の目的を達成するために、本発明の一態様としての制御プログラムは、無人航空機の飛行を制御するプログラムであって、上記の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、橋梁の下方などの架設部を有する構造物の該架設部下方において無人航空機の飛行を制御するために無人航空機の位置を推定することができる。

本発明の一実施形態による無人航空機の外観図である。 図１の無人航空機のハードウェア構成図である。 本発明の一実施形態による飛行制御装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態による第１のカルマンフィルタのブロック線図である。 本発明の一実施形態による第２のカルマンフィルタのブロック線図である。 本発明の一実施形態による無人航空機が橋梁の下方を飛行する様子を示す図である。

図１は、本発明の一実施形態による無人航空機（マルチコプタ）１の外観図である。無人航空機１は、本体部２と、６つのモータ３と、６つのロータ（回転翼）４と、本体部２及び各々のモータ３を接続する６つのアーム５と、着陸脚６と、ローカルセンサ７と、を備える。

６つのロータ４は、各々のモータ３の駆動により回転して揚力を発生させる。本体部２が６つのモータ３の駆動を制御して６つのロータ４各々の回転数、回転方向を制御することにより、上昇、下降、前後左右への飛行、旋回等、無人航空機１の飛行が制御される。着陸脚６は、離着陸時の無人航空機１の転倒防止などに寄与し、無人航空機１の本体部２モータ３、及びロータ４などを保護する。

ローカルセンサ７は、レーザを用いて無人航空機１の周囲の状況を計測するレーザスキャナ（レーザレンジファインダ）である。レーザスキャナは、前方及び上方に扇状にレーザを照射し、反射して得られた情報を用いて、無人航空機１の周囲にある物体（例えば構造物などの障害物）との距離を測定するとともに、周囲にある物体の形状を作成することを可能とする。レーザを照射する方向は一例であるが、少なくとも上方を含むことが好ましい。このように本実施形態では、ローカルセンサ７としてレーザスキャナを用いるが、ローカルセンサ７は、無人航空機１の周囲にある物体に対する無人航空機１の相対位置を計測するために用いられるセンサであり、無人航空機１と周囲にある物体との位置関係を計測できるものであればよい。したがって、例えばレーザスキャナに用いるレーザは１つであってもよいし、複数であってもよい。また例えばローカルセンサ７は、超音波センサとすることもできるし、画像センサとすることもできる。上記ローカルセンサ７は、好ましくは、ＳＬＡＭ技術を利用する際に用いられる。

例えばローカルセンサ７が画像センサである場合、無人航空機１は撮像装置を含む。撮像装置は、イメージセンサなどから構成される単眼カメラ又はステレオカメラを含み、無人航空機１の周囲を撮像することにより、無人航空機１周囲の映像や画像を取得する。この場合、好ましくは、無人航空機１は、カメラの向きを変更可能なモータを備え、飛行制御装置１１は、カメラ及び該モータの動作を制御する。例えば無人航空機１は単眼カメラを用いて連続して画像を取得し、又はステレオカメラを用いて画像を取得するなどし、取得された画像を解析することにより、周囲にある物体との距離や該物体の形状の情報を取得する。撮像装置は、赤外線投影により形状データを取得可能な赤外線デプスセンサであってもよい。

ローカルセンサ７は、本体部２の外部に取り付けられたものとして説明するが、無人航空機１と周囲環境との位置関係を計測できるものであれば本体部２の内部に取り付けられてもよい。

図２は、図１の無人航空機１のハードウェア構成図である。無人航空機１の本体部２は、飛行制御装置（フライトコントローラ）１１と、送受信機１２と、センサ１３と、スピードコントローラ（ＥＳＣ：Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｓｐｅｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）１４と、バッテリ電源（図示せず）と、を備える。

送受信機１２は、外部との各種データ信号の送受信を行うものであり、アンテナを含む。説明の便宜上、送受信機１２は１つの装置として説明するが、送信機と受信機が別々に設置されていても構わない。

センサ１３は、無人航空機１の絶対位置を計測するために用いられるグローバルセンサを含む。グローバルセンサは、位置情報を取得するＧＰＳセンサ、加速度を取得する加速度センサ、姿勢を検出するジャイロセンサ、高度を取得する気圧センサ、及び方位を取得する地磁気センサなどの各種センサを含む。このように、グローバルセンサは、周囲にある物体との位置関係により無人航空機１の相対位置を計測するために用いられるセンサではない。無人航空機１は、これらのセンサ１３やローカルセンサ７から取得される情報により、機体の傾きや回転、飛行中の緯度経度、高度、及び機体の方向を含む無人航空機の位置情報を取得可能に構成される。ただし、説明の便宜上、センサ１３は本体部２の内部にあるものとして説明したが、センサ１３が含む一部又は全部のセンサは、本体部２の外に取り付けられてもよい。

飛行制御装置１１は、各種情報に基づいて演算処理を行い、無人航空機１を制御する。飛行制御装置１１は、プロセッサ２１と、記憶装置２２と、通信用ＩＦ２３と、センサ用ＩＦ２４と、信号変換回路２５と、を備える。これらはバス２６を介して接続される。

プロセッサ２１は、飛行制御装置１１全体の動作を制御するものであり、例えばＣＰＵである。なお、プロセッサとしては、ＭＰＵ等の電子回路が用いられてもよい。プロセッサ２１は、記憶装置２２に格納されているプログラムやデータを読み込んで実行することにより、様々な処理を実行する。

記憶装置２２は、主記憶装置２２ａ及び補助記憶装置２２ｂを含む。主記憶装置２２ａは、例えばＲＡＭのような半導体メモリである。ＲＡＭは、情報の高速な読み書きが可能な揮発性の記憶媒体であり、プロセッサが情報を処理する際の記憶領域及び作業領域として用いられる。主記憶装置２２ａは、読み出し専用の不揮発性記憶媒体であるＲＯＭを含んでいてもよい。この場合、ＲＯＭはファームウェア等のプログラムを格納する。補助記憶装置２２ｂは、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してプロセッサ２１が使用するデータを格納する。補助記憶装置２２ｂは、例えばハードディスク装置であるが、情報を格納できるものであればいかなる不揮発性ストレージ又は不揮発性メモリであってもよく、着脱可能なものであっても構わない。補助記憶装置２２ｂは、例えば、オペレーティングシステム（ＯＳ）、ミドルウェア、アプリケーションプログラム、これらのプログラムの実行に伴って参照され得る各種データなどを格納する。

通信用ＩＦ２３は、送受信機１２と接続するためのインタフェースである。センサ用ＩＦ２４は、各種センサ１３又はローカルセンサ７により取得されたデータを入力するためのインタフェースである。説明の便宜上、各ＩＦは１つのものとして説明するが、各装置やセンサごとに異なるＩＦを備えることができることは理解される。

信号変換回路２５は、例えばＰＷＭ信号などのパルス信号を生成し、ＥＳＣ１４へ送る。ＥＳＣ１４は、信号変換回路２５により生成されたパルス信号をモータ３への駆動電流へと変換し、該電流をモータ３へ供給する。

バッテリ電源は、リチウムポリマーバッテリやリチウムイオンバッテリ等のバッテリデバイスであり、各構成要素に電力を供給する。なおモータ３を動作させるためには大きな電源が必要となるため、好ましくは、ＥＳＣ１４は、直接バッテリ電源と接続され、バッテリ電源の電圧や電流を調整して駆動電流をモータ３へ供給する。

好ましくは、記憶装置２２は、無人航空機１の飛行時における姿勢や基本的な飛行動作を制御する飛行制御アルゴリズムが実装された飛行制御プログラムを記憶する。プロセッサ２１が飛行制御プログラムを実行することにより、飛行制御装置１１は、設定された目標高度及び目標速度となるように演算処理を行い、各モータ３の回転数や回転速度を計算して制御指令値データを算出する。このとき飛行制御装置１１は、飛行中の無人航空機１の姿勢などの様々な情報を各種センサ１３から取得し、取得したデータと設定された目標高度及び目標速度とに基づいて演算処理を行う。

飛行制御装置１１の信号変換回路２５は、上記のとおり算出された制御指令値データをＰＷＭ信号へ変換し、ＥＳＣ１４へ送る。ＥＳＣ１４は、信号変換回路２５から受け付けた信号をモータ３への駆動電流へと変換してモータ３へ供給することによりモータ３を回転させる。このようにして、飛行制御装置１１を含む本体部２は、ロータ４の回転速度を制御し、無人航空機１の飛行を制御する。

このような無人航空機１の飛行を制御するにあたって、飛行制御装置１１は無人航空機１の高度（又は位置）及び速度を決定する必要がある。ただし、各種センサ１３等から取得した情報をそのまま用いると誤差が大きくなる恐れがある。本実施形態では、飛行制御装置１１は、各種センサ１３等から取得した情報に基づいて無人航空機１の高度（又は位置）及び速度を決定（推定）する。

１つの例では、飛行制御プログラムは、緯度経度や高度を含む飛行ルートや飛行速度などのパラメータを含み、飛行制御装置１１は、目標高度及び目標速度を逐次決定して上記演算処理を行うことにより、無人航空機１を自律的に飛行させる。

１つの例では、飛行制御装置１１は、送受信機１２を介して外部の送信機から上昇下降・前進後退などの指示を受信することで、目標高度及び目標速度を決定して上記演算処理を行うことにより、無人航空機１の飛行を制御する。

１つの例では、無人航空機１は、無人航空機１が実際に飛行した位置情報の時系列データや各位置において取得した画像データを補助記憶装置２２ｂに記憶する。

１つの例では、無人航空機１は自立飛行型無人航空機である。例えば、無人航空機１は、市販されているミニサーベイヤーＭＳ−０６ＬＡ（株式会社自律制御システム研究所）、Ｓｎａｐ（Ｖａｎｔａｇｅ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ社）、ＡＲ．Ｄｒｏｎｅ２．０（Ｐａｒｒｏｔ社）、Ｂｅｂｏｐ Ｄｒｏｎｅ（Ｐａｒｒｏｔ社）とすることができる。

以下、架設部を有する構造物の該架設部下方、例えば橋梁の下方、において無人航空機１を飛行させる場合において、飛行制御装置１１が橋梁の下面と一定以上の距離を保持して無人航空機１を飛行させるための制御を行う実施形態について説明する。本実施形態では、飛行制御装置１１は、高さ方向（鉛直方向）の位置及び速度を制御するものとし、当該制御にあたって飛行制御装置１１は、第１の推定器と第２の推定器を用いて推定高度及び推定鉛直方向速度（以下、単に「推定速度」という）を算出する。なお本実施形態では、説明の便宜上、鉛直方向（高さ方向）について説明するが、本実施形態による飛行制御装置１１の制御は水平方向にも応用することができることは理解される。また本実施形態では、第１の推定器として第１のカルマンフィルタ（第１のＫＦ）３３を用い、第２の推定器として第２のカルマンフィルタ（第２のＫＦ）３４を用いるが、推定器はこれらに限定されない。

図３は、本発明の一実施形態による飛行制御装置１１の機能ブロック図である。飛行制御装置１１は、環境取得部３１と、自己位置推定部３２と、第１の３３と、第２のＫＦ３４と、を備える。本実施形態においては、プロセッサ２１によりプログラムが実行されることにより、これらの機能が実現される。このように、各種機能がプログラム読み込みにより実現されるため、１つのパート（機能）の一部を他のパートが有していてもよい。図中の矢印は、各部間の主な情報のやりとりを示すが、本発明の実施形態による動作を実現できるものであれば、これらに限定されない。好ましくは、飛行制御装置１１は、例えば読み込むプログラムにより定められた周期に従って演算を行い、データのやりとりを当該周期ごとに行う。ただし、上記の各機能は、電子回路等を構成することによりハードウェアによって実現してもよい。また本実施形態において、上記の機能は飛行制御装置１１の機能として説明するが、当該機能は無人航空機１の飛行を制御するために必要な無人航空機１の位置を推定する機能である。したがって、１つの例では、飛行制御装置１１は位置推定装置を備え、位置推定装置が、環境取得部３１と、自己位置推定部３２と、第１の３３と、第２のＫＦ３４と、を備える。

環境取得部３１は、グローバルセンサを用いて無人航空機１の位置を取得する。本実施形態では、グローバルセンサは気圧センサ及び加速度センサを含み、環境取得部３１は気圧センサを用いて絶対高度を取得し、加速度センサを用いて加速度を取得する。環境取得部３１は、第１のＫＦ３３に取得した加速度データを出力し、第２のＫＦ３４に取得した加速度データ及び絶対高度データを出力する。なお本明細書において、データの出力とは、各機能部（例えば各プログラム）間でのデータの受け渡しを意味する。例えば、環境取得部３１は、気圧センサを用いて取得した絶対高度を記憶装置２２の所定のメモリ領域に記憶し更新し続ける。この場合、第１のＫＦ３３は、演算を行う周期ごとに、絶対高度が更新（記憶）される当該メモリ領域を参照し、更新された場合に当該データを使用する。

自己位置推定部３２は、レーザスキャナ（ローカルセンサ７）を用いて取得された障害物などの無人航空機１の周囲にある物体の点群データに基づいて無人航空機１の自己位置を推定する。障害物は、例えば架設部を有する構造物である。自己位置推定部３２が推定する自己位置は、無人航空機１周囲の物体に対する無人航空機１の相対位置である。本実施形態では、自己位置推定部３２は、ＳＬＡＭ技術を利用して無人航空機１の自己位置を推定する。ＳＬＡＭ技術は、既知の技術であるため説明は省略するが、レーザスキャナなどのローカルセンサ７を用いて周囲にある物体認識を行い、該物体認識結果に基づいて自己位置推定と地図作成とを同時に行うものである。本実施形態では、飛行制御装置１１は橋梁の下面と一定以上の距離を保持して無人航空機１を飛行させるための制御を行うため、前述のとおり、ＳＬＡＭ技術を利用する際に用いるレーザスキャナは、少なくとも上方向にレーザを照射してスキャンできるように本体部２に取り付けられる。

自己位置推定部３２は、自己位置推定の尤度に基づいて推定された位置が有効であると判定された場合に無人航空機１の位置を出力する。本実施形態では、自己位置推定部３２は、ＳＬＡＭ技術を利用して無人航空機１の相対高度を推定して出力する。

１つの例では、自己位置推定部３２は、レーザスキャナを用いて無人航空機１の周囲の点群データを取得する。自己位置推定部３２は、レーザによる測距距離が所定距離範囲（例えば０．１〜２０ｍ）内の点群データを取得できた場合に推定の演算を開始し、その点群データを取得し始めたタイミングにいた自己位置を基準座標と定める。それから自己位置推定部３２は、取得した点群データを用いて、マップを作成しつつ自己位置を推定する。自己位置推定部３２は、作成されたマップとレーザを用いて取得された点群データとの一致度を自己位置推定の尤度として算出する。自己位置推定部３２は、算出された自己位置推定の尤度が予め設定した基準値以上であるか否かを判定し、基準値以上であれば有効、基準値未満であれば有効でないと判定する。例えば障害物が所定の距離内に存在しない場合、自己位置推定部３２は自己位置推定の尤度は基準値未満となり、有効な自己位置推定を行うことができない。このようにして、自己位置推定部３２は、無人航空機１が障害物に所定距離以内に近づいた場合かつ自己位置推定を行うにあたって十分な点群データが収集された場合に、無人航空機１の相対高度を推定して出力するように構成される。

ただし、自己位置推定部３２の構成は上記に限定されない。例えば、自己位置推定部３２は、加速度センサやジャイロセンサを用いて取得したオドメトリ情報を自己位置推定に用いることができる。また自己位置推定部３２は、撮像装置を用いて画像を取得し、取得した画像における物体の位置又は表面上の点を特徴点して抽出し、抽出したパターンと作成されたマップ（又は取得した点群）のパターンをマッチングさせることもできる。また自己位置推定の尤度についても、上記の例示に限定されない。

第１のＫＦ３３は、自己位置推定部３２により出力された無人航空機１の相対高度（相対位置）を観測値として用いて、無人航空機１の速度及び該速度を補正するための加速度バイアス値を推定する。第１のＫＦ３３は、本実施形態では無人航空機１の相対高度を観測値として用いる。第１のＫＦ３３は、推定された速度及び加速度バイアス値を、第２のＫＦ３４に出力する。好ましくは、第１のＫＦ３３は、自己位置推定部３２により無人航空機１の相対高度が出力された場合に、該相対高度を観測値として用いて、無人航空機１の速度及び加速度バイアス値を推定し、第２のＫＦ３４に出力する。また第１のＫＦ３３は、環境取得部３１から取得された加速度を制御入力として用いる。

第２のＫＦ３４は、第１のＫＦ３３が速度及び加速度バイアス値を出力した場合は該出力された速度及び加速度バイアス値を観測値として用いて、環境取得部３１により絶対高度（絶対位置）が取得（出力）された場合は該絶対高度を観測値として用いて、無人航空機１の絶対高度及び速度を推定する。第２のＫＦ３４は、推定された絶対高度及び速度を、例えば飛行制御プログラムが推定高度（推定位置）及び推定速度として参照するメモリ領域に記憶し更新する。また第２のＫＦ３４は、環境取得部３１から取得された加速度を制御入力として用いる。

上記のとおり、飛行制御装置１１は、２段構成のカルマンフィルタを利用して、第２のＫＦ３４により推定された位置及び速度を、無人航空機１の推定位置及び推定速度として用いて無人航空機１の飛行を制御する。１つの例では、自己位置推定部３２が推定する相対位置を用いて、飛行制御装置１１は、無人航空機１と障害物との距離を決定する。飛行制御装置１１は、無人航空機１の推定位置及び推定速度を用いて、該決定された無人航空機１と障害物との距離を一定以上に保持して衝突を回避するように無人航空機１の飛行を制御する。この場合、例えば、飛行制御装置１１は、決定された無人航空機１と障害物との距離に応じて、該距離が小さくなる場合は目標速度を減衰させることにより、該距離を一定以上に保持する。また、１つの例では、飛行制御装置１１は、無人航空機１の推定位置及び推定速度を用いて、橋梁の下面と一定の距離を保持するように無人航空機１の飛行を制御する。

以下、第１のＫＦ３３及び第２のＫＦ３４の動作の詳細について、本実施形態において想定する状態空間モデルを用いて、説明する。一般的なカルマンフィルタの動作原理は公知であるため、詳細な説明は省略するが、カルマンフィルタは、時系列のモデルに基づいた状態推定である。このような状態空間モデルを構築することにより、観測された時系列データと、該時系列データの背後に含まれている状態変数を推定することが可能となる。

本実施形態の第１のＫＦ３３の状態空間モデル（プロセスモデル）を以下に記す。式（１）は状態方程式であり、式（２）は観測方程式を示す。図４は、第１のＫＦ３３のブロック線図である。

ここで、ｋは時系列データにおける時間を表すものであり、整数で表される。ｘ₁（ｋ）は、時刻ｋにおける状態変数（状態ベクトル）、Ａ₁はシステム行列（状態遷移行列）、Ｂ₁は駆動行列、ｕ₁（ｋ）は制御入力、Ｎｖ（ｋ）はシステム雑音（プロセスノイズ）である（一般的にはｖ（ｋ）で表されるが、後述の速度ｖ（ｋ）と識別するため本明細書ではＮｖ（ｋ）と表記する）。式（１）から理解されるように、状態方程式は、時刻ｋにおける状態ベクトルと、１ステップ前の時刻ｋ−１における状態ベクトルとの関係を示すものである。ｙ₁（ｋ）は、時刻ｋにおいて入力される観測量、ｃ₁は観測行列、ｗ（ｋ）は観測雑音を示すものである。システム雑音と観測雑音は、平均値が０、分散値が設計値のガウス分布に基づくものであり、カルマンフィルタを適用する場合の前提条件となるものである。ｙ₁（ｋ）は、自己位置推定部３２から相対高度のデータが出力（更新）されたときの観測値である。これらの値は、具体的には以下のとおりである。

式（３）〜式（７）から、式（１）は、以下の式（９）〜（１１）を表していることが理解される。

ここで、ｖ（ｋ）は無人航空機１の速度、Ｚ_rel（ｋ）は無人航空機１の相対高度、ａ_bias（ｋ）はｖ（ｋ）を補正するための加速度バイアス値であり、それぞれ時刻ｋにおける値を示す。ａは加速度であり、制御入力ｕ₁（ｋ）には、加速度センサにより取得された加速度が入力される。また飛行制御装置１１は、飛行制御プログラムなどのプログラムにより定められた周期に従って演算を行うものであるが、ｄｔは、時刻ｋから時刻ｋ＋１までの１ステップの微小時間を示すものである。例えば、第１のＫＦ３３を５０Ｈｚループで動作させた場合、ｄｔ＝０．０２（ｓ）となる。この場合好ましくは第２のＫＦ３４も５０Ｈｚループで動作させる。

次に、第１のＫＦ３３における予測ステップ及びフィルタリングステップの処理について説明し、各値の尤度について説明する。

予測ステップは、時刻ｋ−１までに利用可能なデータに基づいた時刻ｋにおける、

フィルタリングステップは、観測値

を用いて、事前推定値

を修正して事後推定値

を推定し、事後誤差共分散行列

を推定する処理であり、以下の式（１４）〜（１６）で表される。

はカルマンゲインである。Ｑはシステム雑音の分散行列であり、空間状態モデルの尤度を示す。Ｒは観測ノイズの分散行列であり、観測値の尤度を示すものである。

は推定値の分散行列であり、推定値の尤度を示すものである。

上記より、第１のＫＦ３３が、プログラムの演算周期に従って予測ステップのみを実行し続けると、

の値が増加し続け、推定値の尤度が低下する。第１のＫＦ３３は、観測値が得られたタイミングで、

が小さい大きさとなる

演算され、推定誤差

が減少し、推定値の尤度が増加する。

第１のＫＦ３３は、自己位置推定部３２から相対高度が出力されるとき、フィルタリングステップの処理を行い、無人航空機１の速度及び加速度バイアス値を推定してＫＦ２に出力する。第１のＫＦ３３は、自己位置推定部３２から相対高度が出力され続けるとき、プログラムの演算周期に従って、フィルタリングステップの処理を継続し、無人航空機１の速度及び加速度バイアス値を推定してＫＦ２に出力し続ける。

一方、第１のＫＦ３３は、自己位置推定部３２から相対高度が出力されないとき、予測ステップの処理のみ行い、推定する無人航空機１の速度及び加速度バイアス値をＫＦ２に出力しない。ただし、自己位置推定部３２から相対高度が出力されなくなったとき、状態ベクトルはフィルタリングステップの処理を行ったときの速度及び加速度バイアス値を保持しているため、推定する無人航空機１の速度及び加速度バイアス値の精度劣化を防ぐことができる。

このようにして、第１のＫＦ３３は、推定誤差

が比較的小さい推定値に限定して、第２のＫＦ３４に出力することができ、第２のＫＦ３４は、比較的信頼度が高い推定値を観測値として用いることができる。

次に本実施形態の第２のＫＦ３４の状態空間モデルを以下に記す。式（１７）は状態方程式であり、式（１８）及び式（１９）は観測方程式を示す。図５は、第２のＫＦ３４のブロック線図である。

ｘ₂（ｋ）は、時刻ｋにおける状態変数（状態ベクトル）、Ａ₂はシステム行列（状態遷移行列）、Ｂ₂は駆動行列、ｕ₂（ｋ）は制御入力、Ｎｖ（ｋ）はシステム雑音（プロセスノイズ）である。ｙ_2a（ｋ）及びｙ_2b（ｋ）は、時刻ｋにおいて入力される観測量、ｃ_2a及びｃ_2bは観測行列、ｗ（ｋ）は観測雑音を示すものである。ｙ_2a（ｋ）は、第１のＫＦ３３から推定速度及び推定加速度バイアス値のデータが出力（更新）されたときの観測値であり、ｙ_2b（ｋ）は、環境取得部３１から絶対高度が出力されたときの観測値である。同様に、ｃ_2aは、第１のＫＦ３３から推定速度及び推定加速度バイアス値のデータが出力されたときの観測行列であり、ｃ_2bは環境取得部３１から絶対高度が出力されたときの観測行列である。これらの値は、具体的には以下のとおり定義される。

式（２０）〜式（２５）から、式（１７）は、以下の式（２８）〜（３２）を表していることが理解される。

ここで、Ｚ_pres（ｋ）は無人航空機１の絶対高度、ｖ_bias（ｋ）は速度バイアス値、Ｚ_bias（ｋ）は高度バイアス値であり、各々時刻ｋにおける値を示す。

次に、第２のＫＦ３４における予測ステップ及びフィルタリングステップの処理について説明し、各値の尤度について説明する。

予測ステップは、以下の式（３３）、（３４）で表される。

フィルタリングステップは、（ａ）第１のＫＦ３３から推定速度及び推定加速度バイアス値が出力されたときと、（ｂ）環境取得部３１から絶対高度が出力されたときの２つの場合がある。

（ａ）第１のＫＦ３３から推定速度及び推定加速度バイアス値が出力されたときは、以下の式（３５）〜（３７）で表される。

（ｂ）環境取得部３１から絶対高度が出力されたときは、以下の式（３８）〜（４０）で表される。

ここで、Ｒ_2aとＲ_2bは観測ノイズの分散行列であり、以下の式（４１）、（４２）で表される。

ｒ_velは、第１のＫＦ３３から得られた速度の分散値（尤度）であり、ｒ_abiasは第１のＫＦ３３から得られた加速度バイアス値の分散値（尤度）であり、ｒ_presは環境取得部３１から得られた絶対高度の分散値（尤度）である。

上記より、第２のＫＦ３４が、プログラムの演算周期に従って予測ステップのみを実行し続けると、

値が増加し続け、推定値の尤度が低下する。第２のＫＦ３４は、観測値が得られたタイミングで、

小さい大きさとなる

演算され、推定誤差

減少し、推定値の尤度が増加する。ただし第１のＫＦ３３からの推定値の出力及び環境取得部３１からの絶対高度の出力は非同期的に発生するため、第２のＫＦ３４は、それぞれが出力されるタイミングで、それぞれのフィルタリングステップを実行する。このようにして、第２のＫＦ３４は、無人航空機１の高度及び速度を推定し続ける。また前述のとおり、第１のＫＦ３３から出力される推定値の信頼度は比較的高いため、ｒ_velとｒ_abiasの大きさは、ｒ_presと比較して小さく設定する。これにより、第１のＫＦ３３から推定値が出力される場合は、環境取得部３１から得られる絶対高度より強力に更新処理を行うことが可能となる。

第１のＫＦ３３から推定値が出力されないとき、第２のＫＦ３４は、予測ステップと（ｂ）のフィルタリングステップの処理のみを行うが、無人航空機１の高度及び速度を推定し続ける。第２のＫＦ３４は、第１のＫＦ３３から推定値が出力されなくなったとき、その直前の比較的尤度が高い速度及び加速度バイアス値を保持しているため、算出する推定高度及び推定速度の精度劣化を防ぐことができる。例えば式（３０）は、第１のＫＦ３３から推定値が出力されなくなったとき、環境取得部３１から得られる絶対高度が各バイアス値にフィードバックされて生じうるドリフトを抑え、時間の経過と共にバイアス値を劣化させることを表す。

このような構成とすることにより、自己位置推定部３２から相対高度が出力されなくなったとき、例えばＳＬＡＭが無効化されたとき、第２のＫＦ３４は推定高度及び推定速度を安定化させ、無人航空機１の急な上昇や不安定化を防止することができる。

図６は、無人航空機１が橋梁４１の下方を飛行する様子を示す図である。橋梁４１は、橋桁部４２と、橋脚部４３とを有し、橋脚部４３は、梁部４３ａと、柱部４３ｂとを有する。ここでは、撮像装置を備える無人航空機１が、橋梁４１の下面を撮像するために該下面と一定の距離（例えば２ｍ）を保持するように領域Ａから領域Ｆまで飛行するときの飛行制御装置１１の制御について説明する。このとき、飛行制御装置１１は、上記のとおり第１のＫＦ３３と第２のＫＦ３４を用いて推定高度及び推定速度を算出し、該推定高度及び推定速度を用いて無人航空機１の飛行を制御する。

無人航空機１が領域Ａを飛行する場合について説明する。領域Ａは、橋梁４１と所定距離（例えば２０ｍ）を超えて離れている領域であるものとする。この場合、自己位置推定部３２は、自己位置推定の尤度に基づいて推定された位置が有効でないと判定し、第１のＫＦ３３は観測値として相対高度を用いることができない。したがって、第２のＫＦ３４は、環境取得部３１により取得される絶対高度に依存して無人航空機１の高度及び速度を推定することとなり、推定値の精度は比較的悪くなると考えられる。ただし領域Ａにおいては、無人航空機１は橋梁４１に衝突する可能性は低い。１つの例では、領域Ａにおいては、飛行制御装置１１は、無人航空機１の推定位置及び推定速度を用いて、予め設定された高度となるように無人航空機１の飛行を制御する。

無人航空機１が領域Ａから領域Ｂへ飛行する場合について説明する。領域Ｂは橋桁部４２の凹部の先端面の下方の領域であるものとする。この場合、自己位置推定部３２は、レーザによる測距距離が所定距離以内の点群データを取得できたときに推定の演算を開始し、その点群データを取得し始めたタイミングにいた自己位置を基準座標と定める。領域Ｂにおいては、一定の距離を保持するように飛行する無人航空機１に対して、障害物は所定距離内に存在し続けることが考えられる。そのため自己位置推定部３２は、自己位置推定の尤度に基づいて推定された位置が有効であると判定され続ける限り、無人航空機１の位置を第１のＫＦ３３に出力する。この場合、第１のＫＦ３３は推定速度及び推定加速度バイアス値を第２のＫＦ３４に出力し、第２のＫＦ３４は該推定速度及び推定加速度バイアス値と環境取得部３１により出力された絶対高度とを観測値として用いて、無人航空機１の高度及び速度を推定する。領域Ｂにおいては、飛行制御装置１１は、無人航空機１の推定位置及び推定速度を用いて、領域Ｂにある橋桁部４２の凹部の先端面から一定の距離を保持するように無人航空機１の飛行を制御する。

無人航空機１が領域Ｂから領域Ｄまで飛行する場合について説明する。領域Ｃは橋桁部４２の凹部の窪んだ領域の下方の領域であるものとし、領域Ｄは橋桁部４２の凹部の先端面の下方の領域であるものとする。無人航空機１が領域Ｂから領域Ｄへ飛行する場合も、無人航空機１が領域Ｂにおいて飛行する場合と同じである。ただし無人航空機１が領域Ｂから領域Ｃへ飛行する場合、飛行制御装置１１は、無人航空機１を凹部の突出した長さの分だけ上昇させる。また無人航空機１が領域Ｃから領域Ｄへ飛行する場合、飛行制御装置１１は、無人航空機１を凹部の突出した長さの分だけ下降させる。なお、領域Ｂから領域Ｄまで飛行する場合に、飛行制御装置１１は、領域Ｂにおける高さを保持して飛行するように、すなわち領域Ｂから領域Ｄまで実質的に高度一定で飛行するように無人航空機１を制御することもできる。

無人航空機１が領域Ｄから領域Ｅへ飛行する場合について説明する。領域Ｅは、橋梁４１と所定距離（例えば２０ｍ）を超えて離れている領域であるものとする。この場合、自己位置推定部３２は、自己位置推定の尤度に基づいて推定された位置が有効でないと判定し、第１のＫＦ３３は観測値として相対高度を用いることができない。したがって、第２のＫＦ３４は、環境取得部３１により取得される絶対高度に依存して無人航空機１の高度及び速度を推定することとなる。ただし前述のとおり、第２のＫＦ３４は、第１のＫＦ３３からの推定値が出力されなくなったとき、そのときの比較的尤度が高い速度及び加速度バイアス値を保持しているため、算出する推定高度及び推定速度の精度劣化を防ぐことができる。１つの例では、領域Ｅにおいては、飛行制御装置１１は、無人航空機１の推定位置及び推定速度を用いて、領域Ｄにおける高度を保持するように無人航空機１の飛行を制御する。

例えば、本発明と近い高度制御の方式としては、自己位置推定部３２が利用可能な場所では自己位置推定３２から得られる高度情報を用い、自己位置推定部３２が利用不可能な場所は環境取得部３１から得られる高度情報を用いるという方式が考えられる。しかし当該方式は、自己位置推定部３２の情報、例えばレーザから取得される情報、を直接用いるため、自己位置推定部３２が利用不可となった場合に急な上昇などの動作の不安定が生じやすいという問題がある。

本実施形態のような構成とすることにより、自己位置推定部３２から相対高度が出力されなくなったとき、第２のＫＦ３４は推定高度及び推定速度を安定化させることが可能となる。飛行制御装置１１はこのような推定高度及び推定速度を用いて無人航空機１の飛行を制御することができるため、無人航空機１の急な上昇や動作の不安定化を防止することが可能となる。

無人航空機１が領域Ｅから領域Ｆへ飛行する場合について説明する。領域Ｆは、領域ＢからＤの上方の橋梁４１に隣接する橋梁４１における橋桁部４２の凹部の先端面の下方の領域であるものとする。無人航空機１が領域Ｅから領域Ｆへ飛行する場合も、無人航空機１が領域Ａから領域Ｂへ飛行する場合と同じである。ただし、無人航空機１が領域Ｄから領域Ｆへ比較的短時間で飛行する場合、領域Ｅにおいて第２のＫＦ３４が算出する推定高度及び推定速度の精度劣化は比較的小さいと考えられるため、飛行制御装置１１は無人航空機１をより滑らかに飛行させることができる。

次に、本発明の実施形態による飛行制御装置１１の主な作用効果について説明する。本実施形態では、自己位置推定部３２は、自己位置推定の尤度が基準値以上である場合に無人航空機１の相対高度を推定して第１のＫＦ３３に出力する。第１のＫＦ３３は、出力された相対高度を観測値として、無人航空機１の速度と加速度バイアス値を推定して第２のＫＦ３４に出力する。第２のＫＦ３４は、第１のＫＦ３３から推定値が出力されたときに該推定値を観測値として用いるとともに、環境取得部３１から絶対高度が取得されたときに該絶対高度を観測値として用いて無人航空機１の高度と速度を推定する。

ここで、橋梁下部に河川がある場合などは、気圧センサが取得する高度の精度も十分ではないと考えられる。そのため本実施形態の飛行制御装置１１は、自己位置推定部３２により推定される相対高度の信頼度を環境取得部３１により取得される絶対高度の信頼度よりも高く設定している。すなわち、第２のＫＦ３４においては、第１のＫＦ３３から得られた速度の分散値及び加速度バイアス値の分散値を環境取得部３１から得られた絶対高度の分散値よりも小さく設定する（尤度は大きく設定する）。

このような構成とすることにより、第２のＫＦ３４は、第１のＫＦ３３から推定値が出力される場合は、環境取得部３１から得られる絶対高度より強力に更新処理を行うことが可能となる。また第２のＫＦ３４は、第１のＫＦ３３から推定値が出力されなくなったとき、その直前の比較的尤度が高い速度及び加速度バイアス値を保持しているため、算出する推定高度及び推定速度の精度劣化を防ぐことが可能となる。これにより、自己位置推定部３２から相対高度が出力されなくなったとき、飛行制御装置１１は無人航空機１の急な上昇や不安定化を防止することが可能となる。

他の実施形態では、上記で説明した本発明の実施形態の機能ブロック図などに示す情報処理を実現する制御方法やプログラムとすることができるし、当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とすることもできる。

以上に説明してきた各実施例は、本発明を説明するための例示であり、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。例えば上記実施例において、無人航空機１は自律飛行型の無人航空機である必要はなく、無人航空機１の機能構成も図１に示されるものに限らず同様の動作が可能であれば構わない。無人航空機１を浮揚させるための回転翼も、上昇、下降、前後左右への飛行の制御が可能であれば、図１で示されるような６つのロータ４に限らず任意の回転翼であってよい。無人航空機１の機体サイズも任意である。各実施例は、矛盾が生じない限りにおいて、適宜組み合わせて本発明の任意の実施形態に適用することができる。すなわち本発明は、その要旨を逸脱しない限り、種々の形態で実施することができる。

１ 無人航空機
２ 本体部
３ モータ
４ ロータ（回転翼）
５ アーム
６ 着陸脚
７ ローカルセンサ
１１ 飛行制御装置
１２ 送受信機
１３ センサ
１４ スピードコントローラ（ＥＳＣ）
２１ プロセッサ
２２ 記憶装置
２３ 通信用ＩＦ
２４ センサ用ＩＦ
２５ 信号変換回路
３１ 環境取得部
３２ 自己位置推定部
３３ 第１のカルマンフィルタ（第１のＫＦ）
３４ 第２のカルマンフィルタ（第２のＫＦ）
４１ 橋梁
４２ 橋桁部
４３ 橋脚部
４３ａ 梁部
４３ｂ 柱部

Claims (26)

1. 無人航空機の絶対位置を計測するためのグローバルセンサを用いて前記無人航空機の位置を取得する環境取得部と、
   前記無人航空機の相対位置を計測するためのローカルセンサを用いて前記無人航空機の周囲にある物体に対する前記無人航空機の相対位置を推定し、該推定の尤度に基づいて該推定された相対位置が有効であると判定された場合に前記無人航空機の相対位置を出力する、自己位置推定部と、
   前記自己位置推定部により前記無人航空機の相対位置が出力された場合は該相対位置に基づいて、かつ前記環境取得部により前記位置が取得された場合は該位置に基づいて、前記無人航空機の位置及び速度を推定する推定器と、を備える位置推定装置。
2. 前記自己位置推定部は、前記ローカルセンサによる測距距離が所定の距離内であった場合に、前記無人航空機の相対位置を出力する、請求項１に記載の位置推定装置。
3. 前記自己位置推定部は、レーザを用いて取得された点群データに基づいて前記無人航空機の相対位置を推定し、該推定の尤度に基づいて該推定された相対位置が有効であると判定された場合に前記無人航空機の相対位置を出力する、請求項１又は２に記載の位置推定装置。
4. 前記自己位置推定部は、ＳＬＡＭ技術を利用して前記無人航空機の相対位置を推定する、請求項１から３のいずれか１項に記載の位置推定装置。
5. 前記自己位置推定部は、ＳＬＡＭ技術を利用してマップを作成し、作成されたマップと取得された点群データとの一致度に基づいて前記推定された相対位置が有効であるか否かを判定する、請求項４に記載の位置推定装置。
6. 前記環境取得部は気圧センサを用いて高度を取得する、請求項１から５のいずれか１項に記載の位置推定装置。
7. 前記位置は高度であり、前記速度は鉛直方向速度である、請求項１から６のいずれか１項に記載の位置推定装置。
8. 前記推定器は、
   前記自己位置推定部により前記無人航空機の相対位置が出力された場合、該相対位置に基づいて、前記無人航空機の速度及び該速度を補正するための加速度バイアス値を推定して出力する第１の推定器と、
   前記速度及び前記加速度バイアス値が出力された場合は該出力された速度及び加速度バイアス値に基づいて、かつ前記環境取得部により前記位置が取得された場合は該位置に基づいて、前記無人航空機の位置及び速度を推定して出力する第２の推定器と、を含み、
   前記推定器により推定された前記無人航空機の位置及び速度は、前記第２の推定器により出力された位置及び速度である、請求項１から７のいずれか１項に記載の位置推定装置。
9. 第１の推定器は、前記自己位置推定部により前記無人航空機の相対位置が出力された場合に、該相対位置を観測値として用いて、前記無人航空機の速度及び加速度バイアス値を推定して出力するカルマンフィルタである、請求項８に記載の位置推定装置。
10. 前記第１の推定器は、前記速度、前記位置、及び前記加速度バイアス値を成分として含む現在の状態ベクトル及び過去の状態ベクトルの関係を表す状態方程式と、前記観測値及び該状態ベクトルの関係を表す観測方程式とに基づいて、前記無人航空機の速度及び加速度バイアス値を推定する、請求項９に記載の位置推定装置。
11. 前記第２の推定器は、前記速度及び前記加速度バイアス値が出力された場合は該出力された速度及び加速度バイアス値を観測値として用い、かつ前記環境取得部により前記位置が取得された場合は該位置を観測値として用いて、前記無人航空機の位置及び速度を推定して出力するカルマンフィルタである、請求項８から１０のいずれか１項に記載の位置推定装置。
12. 前記第２の推定器は、前記速度、前記位置、及び前記加速度バイアス値を成分として含む現在の状態ベクトル及び過去の状態ベクトルの関係を表す状態方程式と、前記観測値及び該状態ベクトルの関係を表す観測方程式とに基づいて、前記無人航空機の位置及び速度を推定する、請求項１１に記載の位置推定装置。
13. 前記第２の推定器は、前記第１の推定器から出力される前記速度及び前記加速度バイアス値の尤度を、前記環境取得部により取得された前記位置の尤度よりも大きく設定して、前記無人航空機の位置及び速度を推定して出力する、請求項８から１２のいずれか１項に記載の位置推定装置。
14. 前記環境取得部は加速度センサを用いて加速度を更に取得し、
    前記第１の推定器及び前記第２の推定器は、前記環境取得部から取得された加速度を制御入力として用いる、請求項８から１３のいずれか１項に記載の位置推定装置。
15. 請求項１から１４のいずれか１項に記載の位置推定装置を備える、無人航空機の飛行を制御する飛行制御装置であって、
    前記推定器により推定された前記無人航空機の位置及び速度を用いて前記無人航空機の飛行を制御する、飛行制御装置。
16. 前記飛行制御装置は、
    前記自己位置推定部により推定された相対位置を用いて前記物体との距離を決定し、前記推定器により推定された前記無人航空機の位置及び速度を用いて、該決定された距離を一定以上に保持して衝突を回避するように前記無人航空機の飛行を制御する、請求項１５に記載の飛行制御装置。
17. 前記無人航空機が架設部を有する構造物の該架設部下方を飛行する場合、前記推定器により推定された前記無人航空機の位置及び速度を用いて、該架設部の下面との距離を一定に保持するように前記無人航空機の飛行を制御する、請求項１６に記載の飛行制御装置。
18. 請求項１５から１７のいずれか１項に記載の飛行制御装置を備える無人航空機。
19. 無人航空機の位置を推定する方法であって、
    前記無人航空機の絶対位置を計測するためのセンサを用いて前記無人航空機の位置を取得するステップと、
    前記無人航空機の相対位置を計測するためのセンサを用いて前記無人航空機の相対位置を推定するステップであって、該推定の尤度に基づいて該推定された相対位置が有効であると判定された場合に前記無人航空機の相対位置を推定するステップと、
    前記無人航空機の相対位置が推定された場合は該相対位置に基づいて、かつ前記位置が取得された場合は該位置に基づいて、前記無人航空機の位置及び速度を推定するステップと、
    を含む方法。
20. 前記無人航空機の位置及び速度を推定するステップは、
    前記無人航空機の相対位置が出力された場合、該相対位置に基づいて、前記無人航空機の速度及び該速度を補正するための加速度バイアス値を推定して出力する第１の推定ステップと、
    前記速度及び前記加速度バイアス値が出力された場合は該出力された速度及び加速度バイアス値に基づいて、かつ前記環境取得部により前記位置が取得された場合は該位置に基づいて、前記無人航空機の位置及び速度を推定して出力する第２の推定ステップと、を含み、
    前記推定するステップにより推定された前記無人航空機の位置及び速度は、前記第２の推定ステップにより出力された位置及び速度である、請求項１９に記載の方法。
21. 前記第１の推定ステップは、前記無人航空機の相対位置が出力された場合に、該相対位置を観測値として用いて、カルマンフィルタ処理を実行することにより、前記無人航空機の速度及び加速度バイアス値を推定して出力する、請求項２０に記載の方法。
22. 前記第２の推定ステップは、前記速度及び前記加速度バイアス値が出力された場合は該出力された速度及び加速度バイアス値を観測値として用い、かつ前記環境取得部により前記位置が取得された場合は該位置を観測値として用いて、カルマンフィルタ処理を実行することにより、前記無人航空機の位置及び速度を推定して出力する、請求項２０又は２１に記載の方法。
23. 前記第２の推定ステップは、前記第１の推定ステップから出力される前記速度及び前記加速度バイアス値の尤度を、前記環境取得部により取得された前記位置の尤度よりも大きく設定して、前記無人航空機の位置及び速度を推定して出力する、請求項２０から２２のいずれか１項に記載の位置推定装置。
24. 無人航空機の位置を推定するプログラムであって、請求項１９から２３のいずれか１項に記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
25. 請求項１９から２３のいずれか１項に記載の無人航空機の位置を推定する方法を有する、無人航空機の飛行を制御する方法であって、
    前記推定するステップにより推定された前記無人航空機の位置及び速度を用いて前記無人航空機の飛行を制御するステップを含む方法。
26. 無人航空機の飛行を制御するプログラムであって、請求項２５に記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。

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