JP2019082435A - Wind state measurement method - Google Patents

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Abstract

To provide a method for measuring a wind speed and a wind direction at a given position and a given height.SOLUTION: A wind state measurement method for measuring a wind speed, comprises a flying step S1 of flying at least one unmanned aircraft 1, a recording step S2 of recording time series data D on the posture of the unmanned aircraft 1 in flying, and a calculation step S3 of calculating a wind speed at a position where the unmanned aircraft 1 records the time series data D, from the recorded time series data D. The wind state measurement method can measure a wind speed over a wide range in a short time.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、風速及び風向を計測するための方法に関する。   The present invention relates to a method for measuring wind speed and wind direction.
例えば、風力発電においては、効率よく発電するために、十分な風速と安定した風向の場所に風力発電設備を設置することが求められている。このため、風力発電設備を設置するときには、設置予定地において、風速及び風向として把握される風況を事前に計測することが重要である。   For example, in wind power generation, in order to generate power efficiently, it is required to install a wind power generation facility at a location with a sufficient wind speed and a stable wind direction. For this reason, when installing a wind power generation facility, it is important to measure in advance the wind conditions that are grasped as the wind speed and the wind direction at the planned installation site.
下記特許文献1には、ポールに取り付けられた風速計及び風向計により、ポールが立設された位置における予め定められた高さの風況を計測する方法が記載されている。特許文献1では、ポールの立設方法を改善して、より高い高さのポールを簡単に立設することを提案している。   Patent Document 1 below describes a method of measuring a wind condition of a predetermined height at a position where the pole is erected by an anemometer and an anemoscope attached to the pole. Patent Document 1 proposes to improve the method of erecting the pole and to easily erect a pole having a higher height.
特開2009−156575号公報JP, 2009-156575, A
しかしながら、特許文献1のようにポールを立設するには、多大な時間とコストとが必要であった。また、特許文献1のようにポールを用いた計測では、風況を計測可能な位置や高さが制限されてしまい、広い範囲の風況を計測することが困難であった。   However, in order to set up a pole like patent document 1, a lot of time and cost were required. Moreover, in the measurement using a pole like patent document 1, the position and height which can measure a wind condition were restrict | limited, and it was difficult to measure the wind condition of a wide range.
本発明は、以上のような実状に鑑み案出されたもので、無人航空機を飛行させることを基本として、任意の位置及び任意の高さの風速及び風向を計測するための方法を提供することを主たる目的としている。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and provides a method for measuring the wind speed and direction at any position and any height on the basis of flying an unmanned aerial vehicle. The main purpose is
本発明は、風速を計測するための方法であって、少なくとも1つの無人航空機を飛行させる飛行工程と、飛行時の前記無人航空機の姿勢の時系列データを記録する記録工程と、記録された前記時系列データから、前記無人航空機が前記時系列データを記録した位置における風速を計算する計算工程とを含むことを特徴とする。   The present invention is a method for measuring wind speed, comprising the steps of: flying at least one unmanned aerial vehicle; recording the time-series data of the attitude of the unmanned aerial vehicle at the time of flight; And calculating the wind speed at the position where the unmanned aircraft recorded the time-series data from the time-series data.
本発明の風況の計測方法において、前記計算工程は、記録された前記時系列データから、さらに、前記無人航空機が前記時系列データを記録した位置における風向を計算するのが望ましい。   In the wind condition measurement method of the present invention, it is preferable that the calculation step further calculates the wind direction at the position where the unmanned aircraft recorded the time series data from the recorded time series data.
本発明の風況の計測方法において、前記飛行工程は、前記無人航空機をホバリングさせ、前記記録工程は、ホバリング時の前記無人航空機の前記姿勢の前記時系列データを記録するのが望ましい。   In the wind condition measurement method of the present invention, it is preferable that the flight step causes the unmanned aircraft to hover, and the recording step records the time-series data of the attitude of the unmanned aircraft at the time of hovering.
本発明の風況の計測方法において、前記時系列データは、前記無人航空機のピッチ角及びロール角を含むのが望ましい。   In the wind condition measurement method of the present invention, the time-series data preferably includes the pitch angle and the roll angle of the unmanned aerial vehicle.
本発明の風況の計測方法において、前記計算工程は、前記時系列データと、前記無人航空機の前記姿勢及び実際の風速の相関関係に基づいて、前記無人航空機が前記時系列データを記録した位置における前記風速を計算するのが望ましい。   In the wind condition measuring method according to the present invention, the calculating step is a position where the unmanned aircraft recorded the time-series data based on the time-series data, and the correlation between the attitude of the unmanned aircraft and an actual wind speed. It is desirable to calculate the wind speed at.
本発明の風況の計測方法において、前記飛行工程の前に、前記相関関係を予め定める準備工程が行われるのが望ましい。   In the wind condition measurement method of the present invention, it is desirable that a preparatory step of predetermining the correlation be performed before the flight step.
本発明の風況の計測方法において、前記飛行工程は、複数の無人航空機を同時に飛行させ、前記記録工程は、前記複数の無人航空機のそれぞれの姿勢の時系列データを記録し、前記計算工程は、これらの時系列データから、それぞれの前記無人航空機の位置における風速を計算するのが望ましい。   In the wind condition measurement method of the present invention, the flight step causes a plurality of unmanned aerial vehicles to fly simultaneously, the recording step records time-series data of each attitude of the plurality of unmanned aerial vehicles, and the calculation step From these time series data, it is desirable to calculate the wind speed at each unmanned aerial vehicle position.
本発明の風況の計測方法において、前記計算工程は、複数の前記無人航空機の位置から、それらの間の位置における風速を計算するのが望ましい。   In the wind condition measurement method of the present invention, preferably, the calculation step calculates the wind speed at a position between the plurality of unmanned aerial vehicles at a position between them.
本発明は、風向を計測するための方法であって、少なくとも1つの無人航空機を飛行させる飛行工程と、飛行時の前記無人航空機の姿勢の時系列データを記録する記録工程と、記録された前記時系列データから、前記無人航空機が前記時系列データを記録した位置における風向を計算する計算工程とを含むことを特徴とする。   The present invention is a method for measuring wind direction, comprising: a flight step of flying at least one unmanned aerial vehicle, a recording step of recording time-series data of an attitude of the unmanned aerial vehicle at the time of flight, and Calculating a wind direction at a position where the unmanned aircraft recorded the time-series data from the time-series data.
本発明の風況の計測方法は、少なくとも1つの無人航空機を飛行させる飛行工程と、飛行時の前記無人航空機の姿勢の時系列データを記録する記録工程と、記録された前記時系列データから、前記無人航空機が前記時系列データを記録した位置における風速を計算する計算工程とを含んでいる。   According to the wind condition measurement method of the present invention, a flight step of flying at least one unmanned aerial vehicle, a recording step of recording time-series data of the attitude of the unmanned aircraft at the time of flight, and the recorded time-series data Calculating the wind speed at the position where the unmanned aerial vehicle recorded the time-series data.
このような風況の計測方法は、ポールを立設する必要がないので、風速の計測に要する時間及びコストを大幅に低減させることができる。また、本発明の風況の計測方法は、任意の位置及び任意の高さの風速を容易に計測することができる。このため、本発明の風況の計測方法は、広い範囲の風速を短時間で計測することができる。   Such a wind condition measurement method can significantly reduce the time and cost required to measure the wind speed, since it is not necessary to set up a pole. Moreover, the measurement method of the wind condition of this invention can measure the wind speed of arbitrary positions and arbitrary height easily. For this reason, the measurement method of the wind condition of this invention can measure the wind speed of a wide range in a short time.
本発明の風況の計測方法は、少なくとも1つの無人航空機を飛行させる飛行工程と、飛行時の前記無人航空機の姿勢の時系列データを記録する記録工程と、記録された前記時系列データから、前記無人航空機が前記時系列データを記録した位置における風向を計算する計算工程とを含んでいる。   According to the wind condition measurement method of the present invention, a flight step of flying at least one unmanned aerial vehicle, a recording step of recording time-series data of the attitude of the unmanned aircraft at the time of flight, and the recorded time-series data Calculating the wind direction at the position where the unmanned aerial vehicle recorded the time series data.
このような風況の計測方法は、ポールを立設する必要がないので、風向の計測に要する時間及びコストを大幅に低減させることができる。また、本発明の風況の計測方法は、任意の位置及び任意の高さの風向を容易に計測することができる。このため、本発明の風況の計測方法は、広い範囲の風向を短時間で計測することができる。   Such a wind condition measurement method can significantly reduce the time and cost required to measure the wind direction because it is not necessary to set up a pole. Moreover, the measurement method of the wind condition of this invention can measure the wind direction of arbitrary positions and arbitrary height easily. For this reason, the measurement method of the wind condition of this invention can measure the wind direction of a wide range in a short time.
本発明に用いられる無人航空機の一実施形態を示す斜視図である。FIG. 1 is a perspective view of an embodiment of an unmanned aerial vehicle used in the present invention. 無人航空機のピッチ角を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the pitch angle of an unmanned aerial vehicle. 無人航空機のロール角を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the roll angle of an unmanned aerial vehicle. 本発明の風況の計測方法のフローチャートである。It is a flowchart of the measuring method of the wind condition of this invention. 計算工程のフローチャートである。It is a flowchart of a calculation process. 他の実施形態の風況の計測方法のフローチャートである。It is a flowchart of the measuring method of the wind condition of other embodiment. 準備工程のフローチャートである。It is a flowchart of a preparation process. 散布図の一例である。It is an example of a scatter diagram.
以下、本発明の実施の一形態が図面に基づき詳細に説明される。
本実施形態の風況の計測方法は、風速及び風向として把握される風況を計測するための方法である。図1は、本実施形態の風況の計測方法に用いられる無人航空機1の一例を示す斜視図である。図1に示されるように、本実施形態の風況の計測方法に用いられる無人航空機1は、本体2と、本体2の上面側に取り付けられた複数のプロペラ3と、本体2の下面側に取り付けられた撮影用のカメラ4と、本体2から下方に突出した脚部5とを有する一般的な無人航空機1である。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail based on the drawings.
The measuring method of the wind condition of this embodiment is a method for measuring the wind condition grasped | ascertained as a wind speed and wind direction. FIG. 1 is a perspective view showing an example of an unmanned aerial vehicle 1 used for the wind condition measurement method of the present embodiment. As shown in FIG. 1, the unmanned aerial vehicle 1 used in the wind condition measurement method of the present embodiment includes a main body 2, a plurality of propellers 3 attached to the upper surface side of the main body 2, and a lower surface side of the main body 2. It is a general unmanned aerial vehicle 1 having an attached camera 4 for photographing and legs 5 projecting downward from a main body 2.
無人航空機1は、例えば、本体2の内部に全地球測位システム(以下、「GPS」という。)6と高度計7とを備えている。このような無人航空機1は、GPS6により、現在の位置を計測することができる。また、無人航空機1は、高度計7により、現在の高さを計測することができる。   The unmanned aerial vehicle 1 includes, for example, a global positioning system (hereinafter referred to as “GPS”) 6 and an altimeter 7 inside the main body 2. Such unmanned aerial vehicle 1 can measure the current position by GPS 6. Moreover, the unmanned aerial vehicle 1 can measure the present height by the altimeter 7.
さらに、無人航空機1は、本体2の内部にジャイロセンサ8を備えるのが望ましい。このようなジャイロセンサ8は、少なくとも無人航空機1のピッチ角Pとロール角Rとを計測することができる。このような無人航空機1は、ジャイロセンサ8により、現在の姿勢を計測することができる。   Furthermore, it is desirable that the unmanned aerial vehicle 1 be provided with the gyro sensor 8 inside the main body 2. Such a gyro sensor 8 can measure at least the pitch angle P and the roll angle R of the unmanned aerial vehicle 1. Such unmanned aerial vehicle 1 can measure the current attitude by means of the gyro sensor 8.
図2は、無人航空機1のピッチ角Pを示す模式図である。図2に示されるように、本実施形態の無人航空機1のピッチ角Pは、カメラ4の向きを正面として、無人航空機1の鉛直方向に対する前後方向の角度として計測される。   FIG. 2 is a schematic view showing a pitch angle P of the unmanned aerial vehicle 1. As shown in FIG. 2, the pitch angle P of the unmanned aerial vehicle 1 of this embodiment is measured with the direction of the camera 4 as the front as an angle in the front-rear direction with respect to the vertical direction of the unmanned aerial vehicle 1.
図3は、無人航空機1のロール角Rを示す模式図である。図3に示されるように、本実施形態の無人航空機1のロール角Rは、カメラ4の向きを正面として、無人航空機1の鉛直方向に対する左右方向の角度として計測される。   FIG. 3 is a schematic view showing a roll angle R of the unmanned aerial vehicle 1. As shown in FIG. 3, the roll angle R of the unmanned aerial vehicle 1 of the present embodiment is measured with the direction of the camera 4 as the front, as an angle in the left-right direction with respect to the vertical direction of the unmanned aerial vehicle 1.
次に、上述の無人航空機1を用いて風況を計測する方法が説明される。図4は、本実施形態の風況の計測方法のフローチャートである。図4に示されるように、この実施形態の風況の計測方法は、少なくとも風速を計測するための方法である。   Next, a method of measuring wind conditions using the above-described unmanned aerial vehicle 1 will be described. FIG. 4 is a flowchart of the wind condition measurement method of the present embodiment. As shown in FIG. 4, the wind condition measurement method of this embodiment is a method for measuring at least the wind speed.
本実施形態の風況の計測方法は、まず、少なくとも1つ、本実施形態では1つの無人航空機1を飛行させる飛行工程S1が行われる。このような飛行工程S1は、無人航空機1を任意の位置及び任意の高さに飛行させることができる。このため、本実施形態の風況の計測方法は、風速を計測する位置及び高さの変更が容易である。   In the wind condition measurement method of the present embodiment, first, a flight step S1 is performed in which at least one unmanned aerial vehicle 1 is caused to fly in the present embodiment. Such flight process S1 can fly the unmanned aerial vehicle 1 to any position and any height. For this reason, in the measurement method of the wind condition of this embodiment, the change of the position and height which measure a wind speed is easy.
次に、風況の計測方法は、飛行工程S1で飛行させた時の無人航空機1の姿勢の時系列データDを記録する記録工程S2が行われるのが望ましい。記録工程S2は、本体2の内部の記録領域に記録されてもよいし、無線接続された端末に記録されてもよい。このような記録工程S2は、予め定められた時間における無人航空機1の姿勢を、全て記録することができる。   Next, as a wind condition measurement method, it is preferable that a recording step S2 is performed to record time-series data D of the attitude of the unmanned aircraft 1 when flying in the flight step S1. The recording step S2 may be recorded in a recording area inside the main body 2, or may be recorded in a wirelessly connected terminal. Such recording step S2 can record all attitudes of the unmanned aerial vehicle 1 at a predetermined time.
次に、本実施形態の風況の計測方法は、記録工程S2で記録された時系列データDから、無人航空機1が時系列データDを記録した位置における風速を計算する計算工程S3が行われる。計算工程S3は、飛行工程S1で無人航空機1を飛行させている間に随時行われてもよいし、飛行工程S1の終了後にまとめて行われてもよい。このような計算工程S3は、記録工程S2で記録された時系列データDの時間分の風速を計算することができる。   Next, according to the wind condition measurement method of the present embodiment, a calculation step S3 of calculating the wind speed at the position where the unmanned aerial vehicle 1 records the time series data D from the time series data D recorded in the recording step S2 is performed. . The calculation step S3 may be performed at any time during the flight of the unmanned aircraft 1 in the flight step S1, or may be collectively performed after the end of the flight step S1. Such calculation step S3 can calculate the wind speed for the time of the time series data D recorded in the recording step S2.
上述の風況の計測方法は、ポールを立設する必要がないので、風速の計測に要する時間及びコストを大幅に低減させることができる。また、本実施形態の風況の計測方法は、任意の位置及び任意の高さの風速を容易に計測することができる。このため、本実施形態の風況の計測方法は、広い範囲の風速を短時間で計測することができる。   The above-described wind condition measurement method can significantly reduce the time and cost required to measure the wind speed because it is not necessary to set up a pole. Moreover, the measurement method of the wind condition of this embodiment can measure the wind speed of arbitrary positions and arbitrary height easily. For this reason, the measuring method of the wind condition of this embodiment can measure the wind speed of a wide range in a short time.
好ましい態様として、飛行工程S1は、無人航空機1を、風速を計測する位置及び高さで予め定められた時間ホバリングさせるのが望ましい。ホバリング時の無人航空機1は、旋回させずに、例えば、カメラ4の向きが一方向となるように保持されるのが望ましい。このような飛行工程S1は、風速を計測する位置及び高さをピンポイントに設定することができる。   In a preferred embodiment, it is desirable for the flight process S1 to hover the unmanned aerial vehicle 1 at a position and height at which the wind speed is measured for a predetermined time. It is desirable that the unmanned aerial vehicle 1 at hovering be held such that, for example, the camera 4 is oriented in one direction without turning. Such flight process S1 can set the position and height which measure a wind speed to pinpoint.
本実施形態の記録工程S2は、ホバリング時の無人航空機1の姿勢の時系列データDを記録している。時系列データDは、少なくとも無人航空機1のピッチ角P及びロール角Rを含むのが望ましい。このような記録工程S2は、ホバリング時の無人航空機1のピッチ角P及びロール角Rの変化を記録することができる。   In the recording step S2 of the present embodiment, time-series data D of the attitude of the unmanned aircraft 1 at the time of hovering is recorded. The time series data D preferably includes at least the pitch angle P and the roll angle R of the unmanned aerial vehicle 1. Such a recording step S2 can record changes in the pitch angle P and the roll angle R of the unmanned aerial vehicle 1 during hovering.
本実施形態の計算工程S3は、無人航空機1の姿勢の時系列データDと、無人航空機1の姿勢及実際の風速の相関関係とに基づいて、無人航空機1が時系列データDを記録した位置における風速を計算している。無人航空機1の姿勢及び実際の風速の相関関係は、予め定められるのが望ましい。   In the calculation step S3 of the present embodiment, the position at which the unmanned aerial vehicle 1 records the time-series data D based on the time-series data D of the attitude of the unmanned aerial vehicle 1 and the correlation between the attitude of the unmanned aerial vehicle 1 and the actual wind speed. The wind speed at is calculated. It is desirable that the correlation between the attitude of the unmanned aerial vehicle 1 and the actual wind speed be predetermined.
図5は、計算工程S3のフローチャートである。図5に示されるように、本実施形態の計算工程S3は、時系列データDとして記録されたピッチ角P及びロール角Rから、無人航空機1の仮想移動距離d1を計算する仮想パラメータ計算工程S31が行われる。仮想パラメータ計算工程S31では、例えば、ピッチ角P及びロール角Rから、下記数式1に基づき仮想移動距離d1が計算される。
(数1) d1 = (P + R1/2
FIG. 5 is a flowchart of the calculation step S3. As shown in FIG. 5, the calculation step S3 of the present embodiment is a virtual parameter calculation step S31 for calculating the virtual movement distance d1 of the unmanned aerial vehicle 1 from the pitch angle P and the roll angle R recorded as time series data D. Is done. In virtual parameter calculation process S31, virtual movement distance d1 is calculated based on following Numerical formula 1, for example from pitch angle P and roll angle R.
(Equation 1) d1 = (P 2 + R 2 ) 1/2
計算工程S3は、仮想パラメータ計算工程S31で計算された仮想移動距離d1に対応する実際の風速を求める相関関係対比工程S32が行われるのが望ましい。相関関係対比工程S32は、例えば、予め定められた仮想移動距離d1及び実際の風速の相関関係に基づき、計算された仮想移動距離d1に対応する実際の風速を求めている。   In the calculation step S3, it is desirable that a correlation comparison step S32 for obtaining an actual wind speed corresponding to the virtual movement distance d1 calculated in the virtual parameter calculation step S31 is performed. In the correlation comparison step S32, for example, the actual wind speed corresponding to the calculated virtual movement distance d1 is determined based on the correlation between the virtual movement distance d1 determined in advance and the actual wind speed.
計算工程S3は、記録工程S2で記録された時系列データDから、さらに、無人航空機1が時系列データDを記録した位置における風向を計算するのが望ましい。この場合、仮想パラメータ計算工程S31では、例えば、時系列データDとして記録されたピッチ角P及びロール角Rから、下記数式2に基づき仮想移動方位d2が計算される。
(数2) d2 = tan−1(P/R)
In the calculation step S3, it is preferable to calculate the wind direction at the position where the unmanned aerial vehicle 1 recorded the time-series data D from the time-series data D recorded in the recording step S2. In this case, in the virtual parameter calculation step S31, for example, from the pitch angle P and the roll angle R recorded as the time-series data D, the virtual movement direction d2 is calculated based on Formula 2 below.
(Equation 2) d2 = tan −1 (P / R)
風向についても風速と同様に、仮想パラメータ計算工程S31で計算された仮想移動方位d2に対応する実際の風向を求める相関関係対比工程S32が行われるのが望ましい。相関関係対比工程S32は、例えば、予め定められた仮想移動方位d2及び実際の風向の相関関係に基づき、計算された仮想移動方位d2に対応する実際の風向を求めている。   Similarly to the wind speed, it is desirable that the correlation contrast step S32 for obtaining the actual wind direction corresponding to the virtual movement direction d2 calculated in the virtual parameter calculation step S31 is also performed for the wind direction. In the correlation comparison step S32, for example, the actual wind direction corresponding to the calculated virtual movement direction d2 is determined based on the correlation between the virtual movement direction d2 determined in advance and the actual wind direction.
このような計算工程S3は、風速及び風向を同時に計算することができる。このため、本実施形態の風況の計測方法は、一度の飛行工程S1を行うことで、風速及び風向を同時に計測することができる。   Such calculation step S3 can simultaneously calculate the wind speed and the wind direction. For this reason, the wind condition and the wind direction can be simultaneously measured by performing the flight process S1 once in the wind condition measurement method of the present embodiment.
なお、計算工程S3は、記録工程S2で記録された時系列データDから、無人航空機1が時系列データDを記録した位置における風向のみを計算してもよい。この実施形態の風況の計測方法は、風向を計測するための方法である。このような風況の計測方法は、例えば、風向の安定性を事前に確認したい場合に適しており、計算時間を短縮することができる。この場合の実施形態においても、図4に示されるように、飛行工程S1、記録工程S2及び計算工程S3が行われるのが望ましい。   In addition, calculation process S3 may calculate only the wind direction in the position where unmanned aerial vehicle 1 recorded time-series data D from time-series data D recorded at recording process S2. The wind condition measurement method of this embodiment is a method for measuring the wind direction. Such a wind condition measurement method is suitable, for example, when it is desired to confirm the stability of the wind direction in advance, and can reduce the calculation time. Also in the embodiment in this case, as shown in FIG. 4, it is desirable that the flight step S1, the recording step S2, and the calculation step S3 be performed.
図6は、他の実施形態の風況の計測方法のフローチャートである。図6に示されるように、この実施形態の風況の計測方法は、飛行工程S1の前に、無人航空機1の姿勢並びに実際の風速及び風向の相関関係を予め定める準備工程Spが行われる。なお、無人航空機1の姿勢並びに実際の風速及び風向の相関関係が予め明らかである場合には、上述の実施形態のように準備工程Spを省略してもよい。   FIG. 6 is a flowchart of a wind condition measurement method according to another embodiment. As shown in FIG. 6, in the wind condition measuring method of this embodiment, a preparatory step Sp is performed prior to the flight step S1, in which the correlation between the attitude of the unmanned aircraft 1 and the actual wind speed and direction is predetermined. In addition, when the attitude | position of the unmanned aerial vehicle 1 and the correlation of an actual wind speed and wind direction are clear beforehand, you may abbreviate | omit preparatory process Sp like the above-mentioned embodiment.
図7は、準備工程Spのフローチャートである。図7に示されるように、準備工程Spは、例えば、無人航空機1を低空で予め定められた時間ホバリングさせる事前飛行工程Sp1が行われる。事前飛行工程Sp1では、無人航空機1を、風向風速計を用いて実際の風速及び風向を計測可能な高さで、予め定められた時間ホバリングさせるのが望ましい。事前飛行工程Sp1で無人航空機1をホバリングさせる時間は、飛行工程S1で無人航空機1を飛行させる時間よりも短くてもよい。   FIG. 7 is a flowchart of the preparation process Sp. As shown in FIG. 7, for example, the preparatory process Sp is performed with a pre-flight process Sp1 for hovering the unmanned aircraft 1 at a low altitude for a predetermined time. In the pre-flight step Sp1, it is desirable to hover the unmanned aerial vehicle 1 for a predetermined time at a height at which the actual wind speed and wind direction can be measured using a wind direction and anemometer. The time for hovering the unmanned aerial vehicle 1 in the advance flight process Sp1 may be shorter than the time for flying the unmanned aerial vehicle 1 in the flight process S1.
本実施形態の準備工程Spは、事前飛行工程Sp1で飛行させた無人航空機1の姿勢の時系列データD1を記録する事前記録工程Sp2が行われる。事前記録工程Sp2は、例えば、記録工程S2と同様に、無人航空機1のピッチ角P及びロール角Rの時系列データD1を記録している。   In the preparation step Sp of the present embodiment, a pre-recording step Sp2 for recording time-series data D1 of the attitude of the unmanned aircraft 1 made to fly in the pre-flight step Sp1 is performed. In the pre-recording step Sp2, for example, time-series data D1 of the pitch angle P and the roll angle R of the unmanned aircraft 1 are recorded as in the recording step S2.
準備工程Spは、事前飛行工程Sp1と同時に、無人航空機1がホバリングしている位置の近傍で実際の風速及び風向を計測する実測工程Sp3が行われるのが望ましい。実測工程Sp3は、無人航空機1のホバリングしている高さと同じ高さで計測されるのが望ましい。   In the preparation step Sp, simultaneously with the advance flight step Sp1, it is desirable that a measurement step Sp3 for measuring the actual wind speed and direction near the position where the unmanned aircraft 1 is hovering is performed. It is desirable that the measurement step Sp3 be measured at the same height as the hovering height of the unmanned aerial vehicle 1.
実測工程Sp3において、実際の風速は、例えば、風速計で計測される。また、実際の風向は、例えば、風向計で計測される。本実施形態の実測工程Sp3では、ポータブル式の風向風速計を用いて、実際の風速及び風向を同時に計測し、その時系列データD0を記録している。   In the measurement step Sp3, the actual wind speed is measured, for example, by an anemometer. Also, the actual wind direction is measured, for example, by a wind direction meter. In the measurement step Sp3 of the present embodiment, the actual wind speed and wind direction are simultaneously measured using a portable wind direction anemometer, and the time series data D0 is recorded.
準備工程Spは、次に、無人航空機1の姿勢と実際の風速及び風向との相関関係を定める相関関係計算工程Sp4が行われるのが望ましい。相関関係計算工程Sp4は、例えば、事前記録工程Sp2で記録された無人航空機1のピッチ角P及びロール角Rの時系列データD1と、実測工程Sp3で計測された実際の風速及び風向の時系列データD0とに基づいて、無人航空機1の姿勢と実際の風速及び風向との相関関係を定めている。   Next, in the preparation step Sp, it is preferable that a correlation calculation step Sp4 for determining the correlation between the attitude of the unmanned aerial vehicle 1 and the actual wind speed and direction is performed. The correlation calculation step Sp4 includes, for example, time series data D1 of the pitch angle P and roll angle R of the unmanned aircraft 1 recorded in the pre-recording step Sp2, and the time series of the actual wind speed and wind direction measured in the measurement step Sp3. The correlation between the attitude of the unmanned aerial vehicle 1 and the actual wind speed and direction is determined based on the data D0.
相関関係計算工程Sp4は、例えば、ピッチ角P及びロール角Rの時系列データD1から、各時間における仮想移動距離d1と仮想移動方位d2とを計算している。この計算は、上述の数式1及び数式2に基づくのが望ましい。   In the correlation calculation step Sp4, for example, from the time series data D1 of the pitch angle P and the roll angle R, the virtual movement distance d1 and the virtual movement direction d2 at each time are calculated. This calculation is preferably based on Equation 1 and Equation 2 above.
そして、相関関係計算工程Sp4は、仮想移動距離d1と、同じ時間における実際の風速との散布図に基づき、仮想移動距離d1と実際の風速との相関関係を求めるのが望ましい。同様に、相関関係計算工程Sp4は、仮想移動方位d2と、同じ時間における実際の風向との散布図に基づき、仮想移動方位d2と実際の風向との相関関係を求めるのが望ましい。   Then, in the correlation calculation step Sp4, it is desirable to obtain the correlation between the virtual movement distance d1 and the actual wind speed based on the scatter diagram of the virtual movement distance d1 and the actual wind speed at the same time. Similarly, in the correlation calculation step Sp4, it is desirable to find the correlation between the virtual movement direction d2 and the actual wind direction based on a scatter diagram of the virtual movement direction d2 and the actual wind direction at the same time.
図8は、仮想移動距離d1と実際の風速との散布図の一例である。図8に示されるように、この散布図は、縦軸が実際の風速であり、横軸が仮想移動距離d1である。散布図では、計算された仮想移動距離d1と同じ時間の実際の風速との点が時系列データD0の数だけプロットされている。   FIG. 8 is an example of a scatter diagram of the virtual movement distance d1 and the actual wind speed. As shown in FIG. 8, in the scatter diagram, the vertical axis is the actual wind speed, and the horizontal axis is the virtual movement distance d1. In the scatter diagram, points corresponding to the calculated virtual movement distance d1 and the actual wind speed at the same time are plotted as the number of time series data D0.
本実施形態の相関関係計算工程Sp4は、散布図から近似式を求めることで、仮想移動距離d1を風速に換算するための補正係数を求めている。近似式は、例えば、1次(線形)近似式である。近似式は、2次近似式やその他の近似式であってもよい。このような相関関係計算工程Sp4は、仮想移動距離d1と実際の風速との相関関係を、明確にすることができる。   Correlation calculation process Sp4 of this embodiment is calculating | requiring the correction coefficient for converting the virtual movement distance d1 into a wind speed by calculating | requiring an approximation formula from a scatter diagram. The approximate expression is, for example, a first order (linear) approximate expression. The approximate expression may be a quadratic approximate expression or another approximate expression. Such correlation calculation step Sp4 can clarify the correlation between the virtual movement distance d1 and the actual wind speed.
このような準備工程Spは、飛行工程S1に先立ち、計測当日の無人航空機1の姿勢と実際の風速及び風向との相関関係を求めることができるので、より精度の高い風況の計測が可能である。   Such a preparation process Sp can obtain the correlation between the attitude of the unmanned aircraft 1 on the day of measurement and the actual wind speed and direction prior to the flight process S1, and therefore, it is possible to measure the wind conditions with higher accuracy. is there.
図7に示されるように、この実施形態の風況の計測方法は、準備工程Spの後に、飛行工程S1、記録工程S2及び計算工程S3が行われる。飛行工程S1、記録工程S2及び計算工程S3は、それぞれ、上述の実施形態と同一であるので、ここでの説明は省略される。   As shown in FIG. 7, in the wind condition measurement method of this embodiment, a flight step S1, a recording step S2, and a calculation step S3 are performed after the preparation step Sp. The flight step S1, the recording step S2, and the calculation step S3 are the same as those in the above-described embodiment, and thus the description thereof will be omitted.
次に、図4を参酌しながら、さらに他の実施形態が説明される。上述の実施形態では、飛行工程S1において、1つの無人航空機1が飛行される態様が説明されたが、この実施形態の風況の計測方法では、飛行工程S1は、複数の無人航空機1を同時に飛行させている。   Next, still another embodiment will be described with reference to FIG. In the above-described embodiment, an aspect in which one unmanned aerial vehicle 1 is flew in the flight step S1 has been described, but in the wind condition measurement method of this embodiment, the flying step S1 includes a plurality of unmanned aerial vehicles 1 simultaneously. Let me fly.
この実施形態の風況の計測方法において、記録工程S2は、複数の無人航空機1のそれぞれの姿勢の時系列データD2を記録している。計算工程S3は、これらの時系列データD2から、それぞれの無人航空機1の位置における風速を計算するのが望ましい。それぞれの無人航空機1における計算工程S3は、上述の計算工程S3と同一であるのでここでの説明は省略される。   In the wind condition measurement method of this embodiment, the recording step S2 records time-series data D2 of the attitude of each of the plurality of unmanned aerial vehicles 1. In the calculation step S3, it is desirable to calculate the wind speed at each unmanned aerial vehicle 1 position from these time series data D2. Since the calculation process S3 in each unmanned aerial vehicle 1 is the same as the above-mentioned calculation process S3, the description here is omitted.
計算工程S3は、複数の無人航空機1の位置から、それらの間の位置における風速を計算することもできる。このような風況の計測方法は、短時間の計測で、線上又は面上の風況を把握することができる。また、この実施形態の風況の計測方法は、同じ時間の風況を計測しているので、その精度が向上し得る。   The calculation step S3 can also calculate the wind speed at the position between the plurality of unmanned aerial vehicles 1 at a position between them. Such a wind condition measurement method can grasp the wind condition on a line or surface by short-time measurement. Moreover, since the measurement method of the wind condition of this embodiment is measuring the wind condition of the same time, the precision can be improved.
なお、この実施形態においても、図6に示されるように、準備工程Spが行われてもよい。この実施形態の準備工程Spは、それぞれの無人航空機1ごとに順番に行われてもよいし、複数の無人航空機1で同時に行われてもよい。   In addition, also in this embodiment, as shown in FIG. 6, the preparation process Sp may be performed. The preparation process Sp of this embodiment may be performed sequentially for each unmanned aerial vehicle 1 or may be performed simultaneously for a plurality of unmanned aerial vehicles 1.
上述の各実施形態の風況の計測方法は、無人航空機1の発着場所を確保すれば目的の位置の風況を計測できるので、例えば、山間地や海上における風況の計測に適している。このため、上述の各実施形態の風況の計測方法は、例えば、風力発電装置、鉄塔、吊り橋等の設置予定地やビル、マンション等の建築物の建設予定地等において、候補地の風況を容易に計測することができる。   The wind condition measurement method according to each of the above-described embodiments can measure the wind condition at a target position by securing the departure and arrival places of the unmanned aerial vehicle 1, and thus is suitable for, for example, measurement of wind conditions in mountainous areas and the sea. For this reason, the measurement method of the wind condition of each above-mentioned embodiment is, for example, the wind condition of the candidate site in the planned construction site of a wind power generator, an iron tower, a suspension bridge, etc. Can be easily measured.
以上、本発明の特に好ましい実施形態について詳述したが、本発明は、上述の実施形態に限定されることなく、種々の態様に変形して実施し得る。   As mentioned above, although the especially preferable embodiment of this invention was explained in full detail, this invention can be deform | transformed into a various aspect, and can be implemented, without being limited to the above-mentioned embodiment.
1 無人航空機
S1 飛行工程
S2 記録工程
S3 計算工程
1 Unmanned Aerial Vehicle S1 Flight Process S2 Recording Process S3 Calculation Process

Claims (9)

  1. 風速を計測するための方法であって、
    少なくとも1つの無人航空機を飛行させる飛行工程と、
    飛行時の前記無人航空機の姿勢の時系列データを記録する記録工程と、
    記録された前記時系列データから、前記無人航空機が前記時系列データを記録した位置における風速を計算する計算工程とを含む、
    風況の計測方法。
    A method for measuring the wind speed,
    A flight process for flying at least one unmanned aerial vehicle;
    Recording the time series data of the attitude of the unmanned aircraft at the time of flight;
    Calculating the wind speed at the position where the unmanned aerial vehicle recorded the time-series data from the recorded time-series data;
    How to measure wind conditions.
  2. 前記計算工程は、記録された前記時系列データから、さらに、前記無人航空機が前記時系列データを記録した位置における風向を計算する、請求項1に記載の風況の計測方法。   The wind condition measurement method according to claim 1, wherein the calculation step further calculates a wind direction at a position where the unmanned aircraft recorded the time-series data from the recorded time-series data.
  3. 前記飛行工程は、前記無人航空機をホバリングさせ、
    前記記録工程は、ホバリング時の前記無人航空機の前記姿勢の前記時系列データを記録する、請求項1又は2に記載の風況の計測方法。
    The flying step causes the unmanned aircraft to hover;
    The wind condition measuring method according to claim 1 or 2, wherein the recording step records the time series data of the attitude of the unmanned aerial vehicle at the time of hovering.
  4. 前記時系列データは、前記無人航空機のピッチ角及びロール角を含む、請求項1〜3のいずれかに記載の風況の計測方法。   The wind condition measurement method according to any one of claims 1 to 3, wherein the time series data includes a pitch angle and a roll angle of the unmanned aerial vehicle.
  5. 前記計算工程は、前記時系列データと、前記無人航空機の前記姿勢及び実際の風速の相関関係とに基づいて、前記無人航空機が前記時系列データを記録した位置における前記風速を計算する、請求項1〜4のいずれかに記載の風況の計測方法。   The said calculation process calculates the said wind speed in the position where the said unmanned aircraft recorded the said time-series data based on the said time-series data, the said attitude | position of the said unmanned aerial vehicle, and the correlation of the actual wind speed. The measuring method of the wind condition in any one of 1-4.
  6. 前記飛行工程の前に、前記相関関係を予め定める準備工程が行われる、請求項5に記載の風況の計測方法。   The wind condition measurement method according to claim 5, wherein a preparatory step of predetermining the correlation is performed before the flight step.
  7. 前記飛行工程は、複数の無人航空機を同時に飛行させ、
    前記記録工程は、前記複数の無人航空機のそれぞれの姿勢の時系列データを記録し、
    前記計算工程は、これらの時系列データから、それぞれの前記無人航空機の位置における風速を計算する、請求項1〜6のいずれかに記載の風況の計測方法。
    The flight process causes a plurality of unmanned aircraft to fly simultaneously,
    The recording step records time-series data of each attitude of the plurality of unmanned aerial vehicles,
    The wind condition measuring method according to any one of claims 1 to 6, wherein the calculation step calculates the wind speed at the position of each unmanned aerial vehicle from the time series data.
  8. 前記計算工程は、複数の前記無人航空機の位置から、それらの間の位置における風速を計算する、請求項7に記載の風況の計測方法。   The wind condition measurement method according to claim 7, wherein the calculation step calculates a wind speed at a position between the plurality of unmanned aerial vehicles at a position between them.
  9. 風向を計測するための方法であって、
    少なくとも1つの無人航空機を飛行させる飛行工程と、
    飛行時の前記無人航空機の姿勢の時系列データを記録する記録工程と、
    記録された前記時系列データから、前記無人航空機が前記時系列データを記録した位置における風向を計算する計算工程とを含む、
    風況の計測方法。
    A method for measuring the wind direction,
    A flight process for flying at least one unmanned aerial vehicle;
    Recording the time series data of the attitude of the unmanned aircraft at the time of flight;
    Calculating the wind direction at the position where the unmanned aerial vehicle recorded the time-series data from the recorded time-series data;
    How to measure wind conditions.
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