JP2020154416A - 航跡予測装置および航跡予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 航跡の予測精度を向上させること。【解決手段】 実施形態によれば、航跡予測装置は、過去航跡データベース、航跡パターン作成部、航跡パターン推定部、航跡パターン確率算出部を具備する。過去航跡データベースは、飛行体の過去航跡上のポイントを含む過去航跡データを蓄積する。航跡パターン作成部は、ポイントの数に応じて過去航跡データのポイントを補間し、補間された複数の過去航跡データをポイント間の距離指標に基づきクラスタリングして航跡パターンを作成する。航跡パターン推定部は、取得された航跡データと、作成された航跡パターンとに基づいて、取得された航跡データの航跡パターンを推定する。航跡パターン確率算出部は、推定された航跡パターンに対する航跡データの類似性を示す指標である航跡パターン確率を、当該航跡データについて算出する。【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、航跡予測装置および航跡予測方法に関する。

空間を移動する移動体の航跡を予測する技術が知られている。例えば、位置情報、移動速度、および複数のカメラにより取得された画像データをもとに、移動する電波源の将来の航跡を予測するという技術が開示されている。

特開２０１８−４４８７８号公報

カメラを用いる方式は、主に地上を移動する移動体の航跡を予測するのに適しているが、空中を移動する航空機などの航跡を予測することは難しい。予測の精度をよりいっそう高めることが求められている。
目的は、予測精度を向上させた航跡予測装置および航跡予測方法を提供することにある。

実施形態によれば、航跡予測装置は、過去航跡データベースと、航跡パターン作成部と、航跡パターンデータベースと、取得部と、航跡パターン推定部と、航跡パターン確率算出部と、航跡予測表示部とを具備する。過去航跡データベースは、飛行体の過去航跡上のポイントの集合で表される過去航跡データを蓄積する。航跡パターン作成部は、複数の過去航跡データをポイント間の距離指標に基づきクラスタリングして航跡パターンを作成する。航跡パターンデータベースは、作成された航跡パターンを蓄積する。取得部は、移動体の航跡データを取得する。航跡パターン推定部は、取得された航跡データと、航跡パターンデータベースに保存された航跡パターンとに基づいて、取得された航跡データの航跡パターンを推定する。航跡パターン確率算出部は、推定された航跡パターンに対する航跡データの類似性を示す指標である航跡パターン確率を、当該航跡データについて算出する。航跡予測表示部は、航跡パターン確率に基づいて予測される移動体の航跡に係わる情報を表示する。そして、航跡パターン作成部は、ポイントの数に応じて過去航跡データのポイントを補間し、当該補間された過去航跡データをクラスタリングして航跡パターンを作成する。さらに、航跡予測装置は、ポイント間の時系列情報に基づいて、過去航跡データごとに航跡速度を算出する航跡速度算出部を具備する。航跡パターン作成部は、複数の過去航跡データを距離指標および航跡速度に基づきクラスタリングして航跡パターンを作成する。

図１は、実施形態に係わる航跡予測装置の一例を示すブロック図である。 図２は、図１に示される航跡予測装置における情報の流れの一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る航跡予測装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図４は、表示部２１０に表示される航跡パターンとその確率の一例を示す図である。

［構成］
図１は、実施形態に係わる航跡予測装置の一例を示す機能ブロック図である。航跡予測装置２００は、ＣＰＵやＭＰＵ等のプロセッサ２５０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２０およびＲＡＭ（Random Access Memory）２３０を備えるコンピュータである。航跡予測装置２００は、さらに、ハードディスクドライブ（Hard Disk Drive：ＨＤＤ）などの記憶部２４０、光学メディアドライブ２６０、表示部２１０、および、通信部２７０を備える。

ＲＯＭ２２０は、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）やＵＥＦＩ（Unified Extensible Firmware Interface）などの基本プログラム、および各種の設定データ等を記憶する。ＲＡＭ２３０は、記憶部２４０からロードされたプログラムやデータを一時的に記憶する。

光学メディアドライブ２６０は、ＣＤ−ＲＯＭ２８０などの記録媒体に記録されたディジタルデータを読み取る。航跡予測装置２００で実行される各種プログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭ２８０に記録されて頒布される。このＣＤ−ＲＯＭ２８０に格納されたプログラムは光学メディアドライブ２６０により読み取られ、記憶部２４０にインストールされる。

通信部２７０は、通信機能を備え、他の装置（航跡データ記憶装置など）との通信を制御する。実施形態において、例えば、地上に設置されたレーダにより航空機の航跡が取得され、その航跡データが、通信部２７０を介して航跡予測装置２００に入力されることを考える。航跡データは、時系列データとして航跡予測装置２００に入力される。

記憶部２４０は、プロセッサ２５０により実行されるプログラム２４０ａを記憶する。このプログラム２４０ａは、例えば通信部２７０を介してサーバからダウンロードし、記憶部２４０にインストールされることができる。

また、記憶部２４０は、付属情報データベース１２、航跡データベース１４、過去航跡データベース１６、および航跡パターンデータベース１９を記憶する。
付属情報データベース１２は、航跡の諸元を示す付属情報を保存するデータベースである。
航跡データベース１４は、航跡データを保存するデータベースである。
過去航跡データベース１６は、既に観測された履歴のある、飛行体の過去の航跡（過去航跡）を保存するデータベースである。過去航跡は、時系列で記録された、飛行体の３次元的な位置データであり、飛行体の過去航跡上のポイントの集合で表される。なお、移動体を飛行体の上位概念として捉えることができる。

航跡パターンデータベース１９は、航跡パターンを保存するデータベースである。

プロセッサ２５０は、ＯＳ（Operating System）および各種のプログラムを実行する。また、プロセッサ２５０は、実施形態に係る処理機能として、付属情報付与部１３、過去航跡作成部１５、航跡パターン作成部１７、航跡速度算出部１８、航跡パターン推定部２０、航跡パターン確率算出部２１、および、航跡予測表示部２２を備える。

これらの機能ブロックは、記憶部２４０に記憶されたプログラム２４０ａがＲＡＭ２３０にロードされ、当該プログラムの進行に伴ってプロセッサ２５０が計算処理を実行することで生成されるプロセスとして、理解され得る。つまりプログラム２４０ａは、航跡予測装置２００を動作させるためのプログラムであって、コンピュータである航跡予測装置２００を、付属情報付与部１３、過去航跡作成部１５、航跡パターン作成部１７、航跡速度算出部１８、航跡パターン推定部２０、航跡パターン確率算出部２１、および、航跡予測表示部２２として動作させる。

付属情報付与部１３は、例えば通信部２７０を介して取得された航跡データに、付属情報を付与する。付属情報とは、航跡データから推測することの可能な付帯情報である。付属情報付与部１３は、図２に示されるように、付属情報データベース１２から取得した付属情報を航跡データに付与することで、取得された航跡データの諸元を充実させる。

過去航跡作成部１５は、航跡データベース１４に登録されている航跡を取得する。そして、航跡に記された時刻情報（タイムスタンプ）と現在時刻とを比較することで、当該航跡が現在の航跡であるか、過去の航跡であるかを判定する。過去の航跡であることがわかれば、過去航跡作成部１５は、図２に示されるように、取得した航跡を過去航跡として過去航跡データベース１６に登録する。

航跡パターン作成部１７は、過去航跡データベース１６に登録されている過去航跡を取得し、航跡パターンを作成する。作成された航跡パターンは、図２に示されるように、航跡パターンデータベース１９に登録される。

航跡パターン作成部１７は、過去航跡データのポイントを、当該ポイントの数に応じて補間し、この補間された過去航跡データをクラスタリングして航跡パターンを作成する。

航跡パターン作成部１７は、個々の飛行体について記録された補間後の過去航跡データに含まれるポイント間の距離指標を算出する。距離指標は、航跡同士の類似度を示す指標として用いることができ、例えば各ポイントの緯度、経度、高度情報を用いて計算される。そして、距離指標の値の近い航跡同士をクラスタリングすることにより、航跡パターン作成部１７は航跡パターンを作成する。距離指標としては３次元ユークリッド距離が代表的である。

ここで、異なる航跡ｐおよびｑについて、各航跡における或るポイントの緯度、経度、高度をそれぞれ（ｐ１，ｐ２，ｐ３）、（ｑ１，ｑ２，ｑ３）とすると、３次元ユークリッド距離ｄ（ｐ，ｑ）を次式（１）により求めることができる。

航跡速度算出部１８は、航跡パターン作成部１７で作成された補間後の過去航跡データから航跡速度を算出する。この航跡速度も、図２に示されるように航跡パターンデータベース１９に登録される。

航跡パターン推定部２０は、図２に示されるように、航跡データベース１４から取得した航跡と、航跡パターンデータベース１９から取得した航跡パターンとに基づいて、現在の航跡がどの航跡パターンに分類されるかを推定する。推定された航跡パターンと航跡データは、航跡パターン確率算出部２１へ出力される。

航跡パターン確率算出部２１は、航跡パターン推定部２０から与えられる複数の航跡パターンを取得し、それぞれの航跡パターンの確率（航跡パターン確率）を算出する。各航跡パターンの確率が算出されると、図２に示されるように、航跡データ、航跡パターン、および航跡パターン確率が、航跡予測表示部２２へ出力される。

航跡予測表示部２２は、航跡パターン確率算出部２１から与えられた航跡、航跡パターン、および航跡パターン確率を、表示部２１０に表示する。これらの情報は、デジタルマップ上に重ねて表示されても良い。

［作用］
図３は、実施形態に係る航跡予測装置２００の処理手順の一例を示すフローチャートである。図３において、外部のレーダなどで取得された航跡が、航跡予測装置２００に入力される（ステップＳ１１）。そうすると航跡予測装置２００は、入力された航跡に付属すべき情報があるか否かを判定する（ステップＳ１２）。

航跡に付属する情報があると判断されれば（ステップＳ１２でＹｅｓ）、航跡予測装置２００は、付属情報データベース１２から付属情報を読み込み、この付属情報を航跡に付与する（ステップＳ１３）。その後、航跡予測装置２００は、付属情報が付与された航跡、または、付属する情報がないと判断された航跡（ステップＳ１２でＮｏ）を、航跡データベース１４に登録する（ステップＳ１４）。

次に、航跡予測装置２００は、航跡データベース１４に登録された航跡を航跡データベース１４から再度読み込み、過去航跡であるか否かを、例えばタイムスタンプに基づいて判定する（ステップＳ１５）。過去航跡と判断されれば（ステップＳ１５でＹｅｓ）、航跡予測装置２００は、当該航跡を過去航跡データベース１６に登録する（ステップＳ１６）。

次に航跡予測装置２００は、過去航跡データベース１６に登録された過去航跡を過去航跡データベース１６から再度読み込み、読み込んだ過去航跡から航跡パターンを作成する。

ここで、航跡予測装置２００は、ポイント数の多い過去の航跡データに合わせて、他の航跡データの位置情報及び時刻を補間した航跡パターンを作成する。例として、ＰおよびＱの２つの航跡を想定し、航跡Ｐ＝（ｐ_１，ｐ_２，…，ｐ_ｍ）、航跡Ｑ＝（ｑ_１，ｑ_２，…，ｑ_ｎ）で表されるとする。添え字ｉで区別されるｐ_ｉ及びｑ_ｉは、（ｘ：緯度，ｙ：経度，ｔ：時刻）で構成されるベクトルとする。

ｍ＞ｎとした場合、航跡Ｐのポイント数が航跡Ｑよりも多いこととなる。そこで航跡予測装置２００は、ｍの数に合わせて航跡Ｑを補間し、航跡Ｑ’を算出する。作成された航跡パターンは、航跡パターンデータベース１９に登録される（ステップＳ１７）。

次に航跡予測装置２００は、作成された補間後の航跡データから、ポイント間の移動距離と時刻の差分により航跡速度を算出する（ステップＳ１８）。この航跡速度も航跡パターンデータベース１９に登録される。例えば、航跡Ｐについての航跡速度ｐ_１_ｖは、次式（２）により求められる。

（ｐ_ｘ_１，ｐ_ｙ_１，ｐ_ｔ_１）は航跡Ｐの第１のポイントの位置ベクトル（時間を含む）、（ｐ_ｘ_２，ｐ_ｙ_２，ｐ_ｔ_２）は航跡Ｐの第２のポイントの位置ベクトルをそれぞれ示す。得られた航跡速度は、３次元ユークリッド距離とともに、航跡パターン作成部１７による航跡同士のクラスタリング処理に用いられることができる。

一方、ステップＳ１５で過去航跡と判断されなかった航跡（ステップＳ１５でＮｏ）は、現在の航跡であるので、その航跡パターンが次のステップで推定される。すなわち、航跡予測装置２００は、現在の航跡と、航跡パターンデータベース１９に登録された航跡パターンとを読み込み、それらを比較した結果に基づいて現在の航跡の航跡パターンを推定する（ステップＳ１９）。初期フェーズにおいては、複数の航跡パターンが推定されることもある。

次に航跡予測装置２００は、複数の航跡パターンごとに、それぞれの確率を算出する（ステップＳ２０）。計算された航跡、航跡パターン、およびそれらの確率は、例えば図４に示されるように表示部２１０に表示される（ステップＳ２１）。

［効果］
以上説明したようにこの実施形態では、時系列データとして入力される航跡データに対し、過去の航跡データを使用して作成した航跡パターンとの類似性を評価する。そして、その結果に基づいて、類似する複数の航跡パターンと、それぞれの確率を算出するようにした。また、その結果を表示部に視覚的に表示するようにした。

既存の技術では、そもそも、航跡予測に際して、航跡が持つ諸元を利用していない。このため、予測精度に改善の余地があった。これに対し実施形態によれば、過去航跡に対する統計的な処理により、航跡の頻度数が高いものを航跡パターンとして登録することで、航跡予測の精度の向上を図ることができる。また、将来における航跡を、作業者の勘や経験に頼ることなく予測することが可能となる。

また、航跡パターンと航跡の類似度の判定を行うことで、複数の航跡パターンがあった場合でも、過去の情報から確率を提示することが可能となる。さらに、航跡、航跡パターン、および確率を表示部２１０にリアルタイムに更新・表示することで、最新の状況を確認することが可能となる。

また実施形態では、ポイント数の多い過去の航跡データに合わせて、他の航跡データを補間するようにした。これにより、ポイント数が異なることにより従来では異なるクラスに分類されていた航跡パターンを、同じ航跡パターンに分類することが可能となる。従って航跡パターンを精度良く作成することができる。

また、航跡の位置情報及び時刻から航跡速度を算出し、それらの差分も含めてクラス分類するようにしたので、同じ経路を辿る航跡パターンに対して、移動速度や移動方向が異なる場合に、それらを異なる航跡パターンに分類することが可能となる。

これらのことから、実施形態によれば、予測精度を向上させた航跡予測装置および航跡予測方法を提供することが可能となる。

実施形態において、コンピュータに関連して用いられる「プロセッサ」という用語は、例えばＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、或いは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＳＰＬＤ（Simple Programmable Logic Device）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）、またはＦＰＧＡ等の回路と理解され得る。

プロセッサは、メモリに記憶されたプログラムを読み出し実行することで、プログラムに基づく特有の機能を実現する。また、メモリに代えて、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成することも可能である。このケースでは、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することでその機能を実現する。

実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１２…付属情報データベース、１３…付属情報付与部、１４…航跡データベース、１５…過去航跡作成部、１６…過去航跡データベース、１７…航跡パターン作成部、１８…航跡速度算出部、１９…航跡パターンデータベース、２０…航跡パターン推定部、２１…航跡パターン確率算出部、２２…航跡予測表示部、２００…航跡予測装置、２１０…表示部、２２０…ＲＯＭ、２３０…ＲＡＭ、２４０…記憶部、２４０ａ…プログラム、２５０…プロセッサ、２６０…光学メディアドライブ、２７０…通信部。

Claims (8)

1. 飛行体の過去航跡上のポイントの集合で表される過去航跡データを蓄積する過去航跡データベースと、
   複数の前記過去航跡データを前記ポイント間の距離指標に基づきクラスタリングして航跡パターンを作成する航跡パターン作成部と、
   前記作成された航跡パターンを蓄積する航跡パターンデータベースと、
   移動体の航跡データを取得する取得部と、
   前記取得された航跡データと、前記航跡パターンデータベースに保存された航跡パターンとに基づいて、前記取得された航跡データの航跡パターンを推定する航跡パターン推定部と、
   前記推定された航跡パターンに対する前記航跡データの類似性を示す指標である航跡パターン確率を、当該航跡データについて算出する航跡パターン確率算出部と、
   前記航跡パターン確率に基づいて予測される前記移動体の航跡に係わる情報を表示する航跡予測表示部とを具備し、
   前記航跡パターン作成部は、
   前記ポイントの数に応じて前記過去航跡データのポイントを補間し、当該補間された過去航跡データをクラスタリングして前記航跡パターンを作成する、航跡予測装置。
2. 前記ポイント間の時系列情報に基づいて、前記過去航跡データごとに航跡速度を算出する航跡速度算出部をさらに具備し、
   前記航跡パターン作成部は、前記複数の過去航跡データを前記距離指標および前記航跡速度に基づきクラスタリングして前記航跡パターンを作成する、請求項１に記載の航跡予測装置。
3. 航跡の諸元を示す付属情報を保存する付属情報データベースと、
   前記取得された航跡データに、前記付属情報データベースに保存された付属情報を付与する付属情報付与部とをさらに具備し、
   前記航跡パターン推定部は、前記付属情報を付与された航跡データの航跡パターンを推定する、請求項１に記載の航跡予測装置。
4. 前記距離指標は、３次元ユークリッド距離である、請求項１に記載の航跡予測装置。
5. 航跡予測装置のプロセッサにより実行される航跡予測方法であって、
   前記プロセッサが、飛行体の過去航跡上のポイントの集合で表される過去航跡データを過去航跡データベースに蓄積する過程と、
   前記プロセッサが、複数の前記過去航跡データを前記ポイント間の距離指標に基づきクラスタリングして航跡パターンを作成する過程と、
   前記プロセッサが、前記作成された航跡パターンを航跡パターンデータベースに蓄積する過程と、
   前記プロセッサが、移動体の航跡データを取得する過程と、
   前記プロセッサが、前記取得された航跡データと、前記航跡パターンデータベースに保存された航跡パターンとに基づいて、前記取得された航跡データの航跡パターンを推定する過程と、
   前記プロセッサが、前記推定された航跡パターンに対する前記航跡データの類似性を示す指標である航跡パターン確率を、当該航跡データについて算出する過程と、
   前記プロセッサが、前記航跡パターン確率に基づいて予測される前記移動体の航跡に係わる情報を表示部に表示する過程とを具備し、
   前記プロセッサは、前記ポイントの数に応じて前記過去航跡データのポイントを補間し、当該補間された過去航跡データをクラスタリングして前記航跡パターンを作成する、航跡予測方法。
6. 前記プロセッサが、前記ポイント間の時系列情報に基づいて、前記過去航跡データごとに航跡速度を算出する過程をさらに具備し、
   前記プロセッサは、前記複数の過去航跡データを前記距離指標および前記航跡速度に基づきクラスタリングして前記航跡パターンを作成する、請求項５に記載の航跡予測方法。
7. 前記プロセッサが、前記取得された航跡データに航跡の諸元を示す付属情報を付与する過程をさらに具備し、
   前記プロセッサは、前記付属情報を付与された航跡データの航跡パターンを推定する、請求項５に記載の航跡予測方法。
8. 前記距離指標は、３次元ユークリッド距離である、請求項５に記載の航跡予測方法。