JP2023119306A - 情報処理装置、着陸適否判定方法、及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、着陸適否判定方法、及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】吹きおろしの風が地物にあたって跳ね返ることによる影響が考慮された適切な着陸場所の選定を可能とする情報処理装置、着陸適否判定方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置は、ＵＡＶ１の着陸候補場所の周辺に存在する地物を検出し、ＵＡＶ１が着陸する際に発生する吹きおろしの風が当該地物にあたって跳ね返ることによる着陸への影響度であって、着陸候補場所における影響度を推定し、当該推定された影響度に基づいて、当該着陸候補場所が着陸に適しているか否かを判定する。【選択図】図９

Description

本発明は、無人飛行体の着陸時の地面効果の影響を低減することが可能な方法等の技術分野に関する。
ドローンなどの無人飛行体が着陸するとき、無人飛行体のプロペラの回転により発生する吹きおろしの風（ダウンウォッシュ）が着陸場所の地面にあたって跳ね返ることによる影響で無人飛行体の着陸制御が難しくなることがあり、この影響は地面効果として知られている。特許文献１には、機体の着陸時における地面効果の影響を低減するために、着陸想定領域の面積が機体の投影面積よりも大きいか否かを判断するとともに、着陸想定領域が水平または水平に近い面であるか否かを判断することで着陸に適した領域を判断する技術が開示されている。
特開2019-64280号公報
しかし、上述の吹きおろしの風は着陸場所の地面だけでなく、着陸場所の周辺に存在する地物にあたって跳ね返ることがある。そのため、着陸場所が水平であったとしても、吹きおろしの風が着陸場所の周辺に存在する地物にあたって跳ね返ることによる影響で無人飛行体の着陸制御が難しくなるという問題がある。
そこで、本発明は、上記問題等に鑑みてなされたものであり、吹きおろしの風が地物にあたって跳ね返ることによる影響が考慮された適切な着陸場所の選定を可能とする情報処理装置、着陸適否判定方法、及びプログラムを提供することを課題の一つとする。
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、無人飛行体の着陸候補場所の周辺に存在する地物を検出する検出手段と、前記無人飛行体が着陸する際に発生する吹きおろしの風が前記地物にあたって跳ね返ることによる着陸への影響度であって、前記着陸候補場所における影響度を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された影響度に基づいて、前記着陸候補場所が着陸に適しているか否かを判定する判定手段と、を備えることを特徴する。これにより、吹きおろしの風が地物にあたって跳ね返ることによる影響が考慮された適切な着陸場所を選定することができる。
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記推定手段は、地物の属性と地物の空気の流れ易さまたは流れ難さとの関係を示すデータと、前記検出手段により検出された地物の属性とに基づいて、前記影響度を推定することを特徴とする。これにより、着陸候補場所における着陸への影響度をより効率良く推定することができる。
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の情報処理装置において、前記推定手段は、前記着陸候補場所の周辺が仮想的に所定の第１区画に細分化された場所ごとに前記地物の空気の流れ易さまたは流れ難さを特定し、当該場所ごとの空気の流れ易さまたは流れ難さに基づいて、前記影響度を推定することを特徴とする。これにより、空気の流れ易さまたは流れ難さ特定の際のノイズの発生を低減することができ、その結果、着陸候補場所における着陸への影響度の推定精度を高めることができる。
請求項４に記載の発明は、請求項２または３に記載の情報処理装置において、前記推定手段は、前記検出手段により検出された地物の属性に加えて、前記検出手段により検出された地物の３次元サイズと３次元形状との少なくとも何れか一方に基づいて、前記影響度を推定することを特徴とする。これにより、着陸候補場所における着陸への影響度の推定精度を高めることができる。
請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記着陸候補場所は、着陸候補エリアが仮想的に所定の第２区画に細分化された場所であることを特徴とする。これにより、着陸候補エリアの中でも、吹きおろしの風が地物にあたって跳ね返ることによる影響が小さい着陸候補場所を着陸場所に選定することができる。
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の情報処理装置において、前記推定手段は、複数の前記着陸候補場所ごとに前記影響度を推定し、前記判定手段は、前記着陸候補場所ごとの前記影響度に基づいて、前記着陸候補場所ごとに着陸に適しているか否かを判定することを特徴とする。これにより、複数の着陸候補場所の中から、より適切な着陸候補場所を着陸場所に選定することができる。
請求項７に記載の発明は、請求項５または６に記載の情報処理装置において、予め定められた着陸対象エリアから、少なくとも障害物がなく且つ所定サイズ以上の平坦な領域を前記着陸候補エリアとして特定する特定手段を更に備えることを特徴とする。これにより、予め着陸対象エリアを絞ることで、無駄な探索を省けて、着陸場所を選定するまでの演算量を削減することができる。
請求項８に記載の発明は、請求項５または６に記載の情報処理装置において、予め定められた着陸対象エリアから、少なくとも障害物がなく且つ所定サイズ以上の平坦な領域で、さらに地表面の属性が着陸に適している領域を前記着陸候補エリアとして特定する特定手段を更に備えることを特徴とする。これにより、予め着陸対象エリアを絞ることで、無駄な探索を省けて、着陸場所を選定するまでの演算量を削減することができる。
請求項９に記載の発明は、請求項１乃至８の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記検出手段は、前記無人飛行体により前記着陸候補場所の周辺がセンシングされることで得られたセンシング情報に基づいて、当該着陸候補場所の周辺に存在する地物を検出することを特徴とする。これにより、着陸予定の無人飛行体のセンシングにより得られたセンシング情報が用いられるため、着陸候補場所における着陸への影響度の推定精度を高めることができる。
請求項１０に記載の発明は、１または複数のコンピュータにより実行される着陸適否判定方法であって、無人飛行体の着陸候補場所の周辺に存在する地物を検出するステップと、前記無人飛行体が着陸する際に発生する吹きおろしの風が前記地物にあたって跳ね返ることによる着陸への影響度であって、前記着陸候補場所における影響度を推定するステップと、前記推定された影響度に基づいて、前記着陸候補場所が着陸に適しているか否かを判定するステップと、を含むことを特徴とする。
請求項１１に記載の発明は、コンピュータを、無人飛行体の着陸候補場所の周辺に存在する地物を検出する検出手段と、前記無人飛行体が着陸する際に発生する吹きおろしの風が前記地物にあたって跳ね返ることによる着陸への影響度であって、前記着陸候補場所における影響度を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された影響度に基づいて、前記着陸候補場所が着陸に適しているか否かを判定する判定手段として機能させることを特徴とする。
本発明によれば、吹きおろしの風が地物にあたって跳ね返ることによる影響が考慮された適切な着陸場所を選定することができる。
飛行管理システムＳの概要構成例を示す図である。 ＵＡＶ１の概要構成例を示す図である。 管理サーバ２の概要構成例を示す図である。 制御部２３における機能ブロック例を示す図である。 着陸対象エリアＡＲ０、及び着陸候補エリアＡＲ１，ＡＲ２の一例を示す概念図である。 着陸候補場所(1)の周辺に存在する地物の属性の一例を示す概念図である。 地物の属性と地物の空気の流れ易さとの関係を示すデータの一例をテーブル形式で示す図である。 着陸候補場所(1)の周辺に存在する地物の空気の流れ易さの一例を示す概念図である。 飛行管理システムＳにおいてＵＡＶ１及び管理サーバ２の間で実行される処理の一例を示すシーケンス図である。 飛行管理システムＳにおいてＵＡＶ１及び管理サーバ２の間で実行される処理の一例を示すシーケンス図である。
以下、図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。なお、以下の実施形態は、無人航空機を所定の目的のために飛行させる飛行管理システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。所定の目的の例として、例えば、運搬（配送）、測量、撮影、点検、監視等が挙げられる。
［１．飛行管理システムＳの構成及び動作概要］
先ず、図１を参照して、本実施形態に係る飛行管理システムＳの構成及び動作概要について説明する。図１は、飛行管理システムＳの概要構成例を示す図である。図１に示すように、飛行管理システムＳは、無人航空機（以下、「ＵＡＶ（Unmanned Aerial Vehicle）」と称する）１、及び管理サーバ２（情報処理装置の一例）を含んで構成され、これらは、通信ネットワークＮＷに接続可能になっている。ここで、通信ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、移動体通信ネットワーク及びその無線基地局等から構成される。ＵＡＶ１は無人飛行体の一例であり、ドローン、またはマルチコプタとも呼ばれる。ＵＡＶ１は、着陸対象エリアに向けて、地上からオペレータによる遠隔操縦に従って飛行、または空中を自律的に飛行することが可能になっている。管理サーバ２は、着陸対象エリア及びＵＡＶ１を管理するサーバである。
本実施形態に係る飛行管理システムＳは、ＵＡＶ１のプロペラの回転により発生する吹きおろしの風が周辺（後述する着陸候補場所の周辺）に存在する地物にあたって跳ね返ることによる影響が小さい（換言すると、着陸制御が難しくならない）場所をＵＡＶ１の着陸場所として選定（決定）することができる。これにより、予め整備された離着陸施設（離着陸ポート）がない場所であってもＵＡＶ１を安定して着陸させることができる。ここで、着陸場所は、例えば、住宅の敷地、駐車場、公園、物流倉庫の敷地、建物の屋上、被災した建物の近辺、または崖や土手等の隣接地の中に選定される。地物は、自然物や人工物など、特に地面に接して存在する物であり、平面的な物であってもよいし、立体的な物であってもよい。地物の属性（換言すると、種類）の例として、建物の壁、塀（例えば、ブロック塀、金網フェンス）、垣根（例えば、生垣、竹垣）、樹木、物品（例えば、パレットに積載された荷物）、自動車や自転車等の移動体、瓦礫、道路などが挙げられる。また、地物は、障害物ということもできる。なお、本明細書において、地面には、建物の屋上面が含まれてもよい。
［１－１．ＵＡＶ１の構成及び機能］
次に、図２を参照して、ＵＡＶ１の構成及び機能について説明する。図２は、ＵＡＶ１の概要構成例を示す図である。図２に示すように、ＵＡＶ１は、駆動部１１、測位部１２、通信部１３、センサ部１４、記憶部１５、及び制御部１６（コンピュータの一例）等を備える。さらに、ＵＡＶ１は、ＵＡＶ１の各部へ電力を供給するバッテリ（図示せず）、及び水平回転翼であるロータ（プロペラ）を備える。なお、ＵＡＶ１は、運搬対象となる物品を保持するための保持機構等を備えてもよい。かかる保持機構には、物品を格納する格納部が設けられてもよい。この場合、例えば、格納部の下面には開閉扉が設けられるとよい。なお、保持機構には、ワイヤ、及びワイヤの送り出しまたは巻き取りを行うリール（ウインチ）が備えられてもよい。
駆動部１１は、モータ及び回転軸等を備える。駆動部１１は、制御部１６から出力された制御信号に従って駆動するモータ及び回転軸等により複数のロータを回転させる。測位部１２は、電波受信機及び高度センサ等を備える。測位部１２は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の衛星から発信された電波を電波受信機により受信し、当該電波に基づいてＵＡＶ１の水平方向の現在位置（緯度及び経度）を検出する。なお、ＵＡＶ１の水平方向の現在位置は、センサ部１４のカメラにより撮像された画像に基づいて補正されてもよい。また、ＵＡＶ１の水平方向の現在位置は、設置位置が特定されている基準局（ＵＡＶ１と通信可能な基準局）により受信された上記電波を利用するＲＴＫ（Real Time Kinematic）手法により補正されてもよい。測位部１２により検出された現在位置を示す位置情報は、制御部１６へ出力される。さらに、測位部１２は、気圧センサ等の高度センサによりＵＡＶ１の垂直方向の現在位置（高度）を検出してもよい。この場合、位置情報には、ＵＡＶ１の高度を示す高度情報が含まれる。
通信部１３は、無線通信機能を備え、通信ネットワークＮＷを介して行われる通信の制御を担う。センサ部１４は、ＵＡＶ１の飛行制御に用いられる各種センサを備える。各種センサには、例えば、光学センサ、気象センサ、３軸角速度センサ、３軸加速度センサ、及び地磁気センサ等が含まれる。光学センサは、カメラ（例えば、RGBカメラ、デプスカメラ）を含んで構成され、センシング範囲（例えば、カメラの画角に収まる範囲）内の実空間を連続的にセンシングする。ここで、センシングとは、例えば何等かの量（例えば、物理量）を測定、撮像、または感知することなどを意味する。
また、光学センサには、地物の形状や地物までの距離を測定するLiDAR（Light Detection and Ranging、或いはLaser Imaging Detection and Ranging）センサが含まれてもよい。また、光学センサには、地物を含む地面の温度（赤外線）を非接触で感知するサーモセンサが含まれてもよい。また、気象センサは、ＵＡＶ１の周辺環境における風速（風の強さ）及び風向きなどの気象をセンシングするためのセンサである。センサ部１４によりセンシングされることで得られたセンシング情報は、制御部１６へ出力される。センシング情報には、例えば、光学センサによりセンシングされたRGB画像、デプス画像、距離画像、及びサーモ画像の少なくとも何れか１つの画像が含まれる。また、センシング情報には、気象センサによりセンシングされた気象情報（例えば、風速及び風向き）が含まれてもよい。
記憶部１５は、不揮発性メモリ等から構成され、各種プログラム及びデータを記憶する。また、記憶部１５は、ＵＡＶ１を識別するための機体ＩＤ（識別情報）を記憶する。制御部１６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を備え、ＲＯＭ（または、記憶部１５）に記憶されたプログラムに従って各種制御を実行する。例えば、制御部１６は、着陸対象エリアへ向けてＵＡＶ１を飛行させる飛行制御を行う。この飛行制御においては、測位部１２から取得された位置情報、センサ部１４から取得されたセンシング情報、及び着陸対象エリアを示す着陸対象エリア情報等が用いられて、ロータの回転数の制御、ＵＡＶ１の位置、姿勢及び進行方向の制御が行われる。これにより、ＵＡＶ１は自律的に着陸対象エリアの上空まで移動することができる。
着陸対象エリア情報には、例えば、着陸対象エリアの中心位置（緯度及び経度）、及び着陸対象エリアの広さが含まれる。ここで、着陸対象エリアの広さは、例えば、中心位置を基準として半径数十ｍの面積、または縦数十ｍ×横数十ｍの面積で表される。着陸対象エリア情報は、ＵＡＶ１に出発地点（飛行開始地点）で設定されてもよいし、管理サーバ２から送信されて設定されてもよい。なお、ＵＡＶ１の飛行中に、ＵＡＶ１の位置情報、及びＵＡＶ１の機体ＩＤは、通信部１３により管理サーバ２へ逐次送信される。
ＵＡＶ１が着陸対象エリアの上空（例えば、高度３０ｍ）に到着すると、制御部１６は、当該上空から着陸対象エリアを含む範囲をセンサ部１４にセンシング（例えば、第１段階として遠距離センシング）させ、当該センシングにより得られたセンシング情報（以下、「第１センシング情報」という）を取得する。かかるセンシングは、時系列で連続的に行われてもよい。センサ部１４により着陸対象エリアを含む範囲がセンシングされることで得られた第１センシング情報は、ＵＡＶ１の位置情報及びＵＡＶ１の機体ＩＤとともに、通信部１３により管理サーバ２へ送信される。
そして、制御部１６は、管理サーバ２により第１センシング情報に基づいて着陸対象エリアから特定された着陸候補エリア（つまり、着陸対象エリアに含まれる着陸候補エリア）を示す着陸候補エリア情報を、通信部１３を介して受信すると、当該着陸候補エリアへの飛行制御を行う。ここで、着陸候補エリア情報には、例えば、着陸候補エリアの中心位置（緯度及び経度）、及び着陸候補エリアの広さが含まれる。着陸候補エリアの広さは、着陸対象エリアと同じように表されるとよい。その後、ＵＡＶ１が着陸候補エリア情報の受信から高度を下げつつ着陸候補エリアの上空（例えば、高度１０ｍ）に到着すると、制御部１６は、当該上空から着陸候補エリアを含む範囲をセンサ部１４にセンシング（例えば、第２段階として近距離センシング）させ、当該センシングにより得られたセンシング情報（以下、「第２センシング情報」という）を取得する。かかるセンシングは、時系列で連続的に行われてもよい。センサ部１４により着陸候補エリアを含む範囲がセンシングされることで得られた第２センシング情報は、ＵＡＶ１の位置情報及びＵＡＶ１の機体ＩＤとともに、通信部１３により管理サーバ２へ送信される。
その後、制御部１６は、管理サーバ２により第２センシング情報に基づいて最終的に選定された着陸場所を示す着陸場所情報を、通信部１３を介して受信すると、当該着陸場所への着陸制御を行う。かかる着陸場所情報には、例えば、着陸場所の位置（緯度及び経度）、及び着陸場所の２次元サイズ（例えば、縦ｙｍ×横ｘｍ）が含まれる。着陸制御においては、当該着陸場所情報、測位部１２から取得された位置情報、及びセンサ部１４から取得されたセンシング情報等が用いられて、ロータの回転数の制御、ＵＡＶ１の位置、姿勢及び進行方向の制御が行われる。
ここで、制御部１６は、着陸場所の周辺の障害物（例えば、着陸の障害になりうる地物）の配置に応じた着陸方法で着陸制御を行ってもよい。例えば、着陸場所の周囲（例えば、周辺四方）に障害物が存在する場合、制御部１６は、ＵＡＶ１を着陸場所の真上から垂直に降下させる。一方、着陸場所の周囲のうちの何れかの方位に障害物が偏って存在する場合、制御部１６は、当該障害物が存在しない方位（方向）からＵＡＶ１を着陸場所に向けて斜めに降下させる。このとき、風の煽りの影響を長時間受けることを避けるため、制御部１６は、ＵＡＶ１の速度を加速させて降下させてもよい。障害物の配置に応じた着陸方法は、制御部１６により決定されてもよいし、管理サーバ２により決定されてもよい。着陸方法が管理サーバ２により決定される場合、障害物の配置に応じた着陸方法を示す着陸方法情報が、着陸場所情報とともに管理サーバ２からＵＡＶ１に送信される。この場合、制御部１６は、受信された着陸方法情報に基づいて、着陸場所の周囲の障害物の配置に応じた着陸方法で着陸制御を行う。
なお、着陸制御により、ＵＡＶ１が着陸することには、ＵＡＶ１が着陸場所の地面に接することのほか、ＵＡＶ１が着陸場所の地面から垂直方向に数十ｃｍ～２ｍ程度離れた位置（空中）で停止（ホバリング）することが含まれてもよい。後者は、ＵＡＶ１が物品の運搬に利用される場合を想定している。この場合、ＵＡＶ１がホバリング状態でＵＡＶ１の保持機構から物品が切り離されることで解放されるか、或いは保持機構の格納部の開閉扉が開放されることで物品が解放され、その後、ＵＡＶ１は着陸場所の地面に接することなく帰還する。また、この場合において、ＵＡＶ１のリールによってワイヤの送り出しが行われることで、物品またはその格納部が垂直方向に降下されて地面に接したときに物品が解放されてもよい。
［１－２．管理サーバ２の構成及び機能］
次に、図３を参照して、管理サーバ２の構成及び機能について説明する。図３は、管理サーバ２の概要構成例を示す図である。図３に示すように、管理サーバ２は、通信部２１、記憶部２２、及び制御部２３（コンピュータの一例）等を備える。通信部２１は、通信ネットワークＮＷを介して行われる通信の制御を担う。ＵＡＶ１から送信されたセンシング情報、位置情報及び機体ＩＤは、通信部２１により受信される。管理サーバ２は、ＵＡＶ１の位置情報によりＵＡＶ１の現在位置を認識することができる。記憶部２２は、例えば、ハードディスクドライブ等から構成され、各種プログラム及びデータを記憶する。また、記憶部２２には、飛行管理データベース２２１等が構築される。飛行管理データベース２２１は、ＵＡＶ１の飛行に関する情報を管理するためのデータベースである。飛行管理データベース２２１には、着陸対象エリア情報、着陸場所情報、及び機体情報等が対応付けられて格納（登録）される。ここで、機体情報には、着陸対象エリアへ飛行させるＵＡＶ１の機体ＩＤ及び機体サイズ等が含まれる。機体サイズは、例えば、ＵＡＶ１の２次元サイズ（縦ｙｍ×横ｘｍ）である。なお、飛行管理データベース２２１には、着陸方法情報が格納されてもよい。
制御部２３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭ等を備える。図４は、制御部２３における機能ブロック例を示す図である。制御部２３は、例えばＲＯＭまたは記憶部２２に記憶されたプログラム（プログラムコード群）に従って、図４に示すように、センシング情報取得部２３１、着陸候補エリア特定部２３２（特定手段の一例）、着陸候補場所特定部２３３、地物特定部２３４（検出手段の一例）、影響度推定部２３５（推定手段の一例）、着陸適否判定部２３６（判定手段の一例）、着陸場所選定部２３７、及び情報提供部２３８等として機能する。
センシング情報取得部２３１は、ＵＡＶ１により着陸対象エリアを含む範囲がセンシングされることで得られた第１センシング情報をＵＡＶ１から通信部２１を介して取得する。また、センシング情報取得部２３１は、ＵＡＶ１により着陸候補エリアを含む範囲がセンシングされることで得られた第２センシング情報をＵＡＶ１から通信部２１を介して取得する。ここで、着陸候補エリアを含む範囲には、後述する着陸候補場所の周辺が含まれる。
着陸候補エリア特定部２３２は、センシング情報取得部２３１により取得された第１センシング情報に基づいて、予め定められた着陸対象エリア（例えば、縦５０ｍ×横５０ｍ）から、少なくとも障害物がなく且つ所定サイズ以上の平坦な領域（平面性を有する領域）を着陸候補エリアとして特定する。このように予め着陸対象エリアを絞ることで、無駄な探索を省けて、着陸場所を選定するまでの演算量を削減することができる。所定サイズは、少なくともＵＡＶ１の機体サイズよりも広いサイズに設定される。平坦な領域とは、例えば、勾配（水平面に対する傾き）が閾値以下である領域である。平坦な領域は、着陸対象エリアの３次元形状から特定されるとよい。着陸対象エリアの３次元形状は、例えば、第１センシング情報をSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）処理することで特定することができる。なお、着陸候補エリアにおける各地点の位置は、例えば、第１センシング情報を送信したＵＡＶ１の位置情報及びＵＡＶ１から各地点までの距離に基づいて特定することができる。
また、着陸候補エリア特定部２３２は、予め定められた着陸対象エリアから、障害物がなく且つ所定サイズ以上の平坦な領域で、さらに地表面の属性が着陸に適している領域を着陸候補エリアとして特定してもよい。ここで、地表面とは、上空から着陸対象エリアを俯瞰したときの表面であり、上述の地面とは区別して表記する。地表面の属性の例として、コンクリート、水、木、土、草地、道路などが挙げられる。例えば、コンクリート、土、及び草地は着陸に適していると判定される一方、水、木及び道路は着陸に適していないと判定されるとよい。また、地表面の属性は、事前に学習しておいたセマンティックセグメンテーションモデルαから推定されるとよい。セマンティックセグメンテーションは、画像における各画素（ピクセル）をその周辺の画素の情報に基づいてカテゴリ分類する手法である。セマンティックセグメンテーションモデルαは、例えば、第１センシング情報に含まれるRGB画像を入力とし、当該RGB画像における画素ごとの属性値を出力とする学習済みモデルである。かかる属性値は、地表面の属性を示す値であり、地表面の属性ごとに異なる。
図５は、着陸対象エリアＡＲ０、及び着陸候補エリアＡＲ１，ＡＲ２の一例を示す概念図である。なお、図５の例では、着陸対象エリアＡＲ０の３次元形状を省略している。図５の例では、着陸対象エリアＡＲ０がＵＡＶ１の着陸に必要な２次元サイズ（例えば、縦５ｍ×横５ｍ）に相当する区画ＢＬx（所定の第２区画の一例）に仮想的に細分化されており、区画ＢＬxごとの地表面の属性（この例では、コンクリート、草、水、木、及び道路）が絵柄の違いで表わされている。ここで、区画ＢＬxの形状は、矩形であってもよいし、円形または楕円形であってもよい。セマンティックセグメンテーションモデルαを用いる場合、１つの区画ＢＬxに含まれる各画素に対応付けられた地表面の属性のうち、例えば最も出現頻度の高い属性が、当該区画ＢＬxにおける地表面の属性として設定されるとよい。このように、区画ＢＬxごとに地表面の属性を表すようにすれば、地表面の属性特定の際のノイズの発生を低減することができる。そして、図５の例では、着陸対象エリアＡＲ０から、着陸対象エリアＡＲ０よりも狭い範囲の２つの着陸候補エリアＡＲ１，ＡＲ２が特定されている。このように着陸候補エリアＡＲ１，ＡＲ２が複数特定された場合、連結性を踏まえ、より広い範囲の着陸候補エリアＡＲ１が優先され、後の処理で使用されるとよい。
なお、着陸候補エリア特定部２３２は、センシング情報取得部２３１により取得された第１センシング情報に基づいて、着陸対象エリアから、障害物がなく且つ所定サイズ以上の平坦な領域で、さらに第１センシング情報に含まれる風速が閾値以下の領域を着陸候補エリアとして特定してもよい。これにより、着陸に必要な平面性を有する領域で、且つ着陸対象エリアにおいて吹いている風が強くない領域を着陸候補エリアとして特定することができる。
着陸候補場所特定部２３３は、着陸候補エリア特定部２３２により特定された着陸候補エリアから、ＵＡＶ１の着陸候補場所を１または複数特定する。ここで、ＵＡＶ１の着陸候補場所の２次元サイズは、ＵＡＶ１の着陸に必要な２次元サイズ（ＵＡＶ１の機体サイズ以上）である。例えば、図５に示すように、着陸候補エリアＡＲ１が仮想的に細分化された各区画ＢＬxがＵＡＶ１の着陸候補場所(1)～(15)として特定されるとよい。これにより、着陸候補エリアＡＲ１の中でも、吹きおろしの風が地物にあたって跳ね返ることによる影響が相対的に小さい着陸候補場所（(1)～(15)の何れか）を着陸場所に選定することができる。
地物特定部２３４は、センシング情報取得部２３１により取得された第２センシング情報に基づいて、着陸候補場所の周辺に存在する地物を検出し、当該地物の属性（地物の材質であってもよい）を特定する。このとき、地物の３次元サイズ及び地物の３次元形状のうち少なくとも何れか１つが特定されてもよい。ここで、着陸候補場所の周辺は、着陸候補場所の周囲（例えば、周辺全方位または周辺四方）であることが望ましいが、着陸候補場所の周囲のうちの何れかの方位であってもよい（何れか１の方位に存在する地物だけが検出されることもある）。例えば、地物特定部２３４は、地物の外観特徴と地物の属性との関係を示すデータを用いた画像解析により着陸候補場所の周辺に存在する地物の属性を特定することができる。なお、地物の３次元サイズ及び３次元形状は、例えば、第２センシング情報をSLAM処理することで特定することができる。また、着陸候補場所特定部２３３により複数の着陸候補場所が特定されている場合、着陸候補場所ごとに、その周辺の地物が検出され、当該地物の属性と、当該地物の３次元サイズ及び３次元形状のうち少なくとも何れか１つとが特定されるとよい。
また、地物の属性は、事前に学習しておいたセマンティックセグメンテーションモデルβから特定（推定）されてもよい。この場合、地物特定部２３４は、セマンティックセグメンテーションモデルβを用いて、着陸候補場所の周辺に存在する地物を検出し、当該地物の属性を特定する。例えば、セマンティックセグメンテーションモデルβに、第２センシング情報に含まれるRGB画像が入力されることで地物が検出され、セマンティックセグメンテーションモデルβから当該RGB画像の画素ごとの属性値が出力される。かかる属性値は、地物の属性を示す値であり、地物の属性ごとに異なる。かかる属性値が同一の隣り合う画素が複数集まって１つの地物が構成されることになる。セマンティックセグメンテーションモデルβを用いることで、複数の着陸候補場所それぞれの周辺に存在する地物の属性を一度に特定することができる。なお、セマンティックセグメンテーションモデルβには、RGB画像だけでなく、デプス画像やサーモ画像が入力されることで、地物の推定精度を高めることができる。また、セマンティックセグメンテーションモデルβには、第２センシング情報に含まれるRGB画像等の画像に加えて、第１センシング情報に含まれるRGB画像等の画像が入力されてもよい。
図６は、着陸候補場所(1)の周辺に存在する地物の属性の一例を示す概念図である。図６の例では、着陸候補場所(1)の周囲が仮想的に区画ＢＬy（所定の第１区画の一例）に細分化されており、地物が検出された各区画ＢＬyには地物の属性が表されている。ただし、地物が検出されていない区画ＢＬyには地物の属性は表されていない。ここで、区画ＢＬyの形状は、矩形であってもよいし、円形または楕円形であってもよい。また、区画ＢＬyのサイズは、図示よりも縮小することができ、区画ＢＬyのサイズが小さいほど属性の特定精度を高めることができる。一方、図６に示すように、一定の広さの区画ＢＬyごとに地物の属性を特定するようにすれば、属性特定の際のノイズの発生を低減することができる。なお、図６の例では、区画ＢＬyのサイズ（例えば、縦１ｍ×横１ｍ）は区画ＢＬxのサイズ（例えば、縦５ｍ×横５ｍ）よりも狭くなっているが、区画ＢＬyと区画ＢＬxのサイズは同一であってもよい。また、図６の例では、着陸候補場所(1)の周辺は、着陸候補場所(1)の境界ＢＯから外側に２つ分の区画ＢＬyに相当する距離（例えば、２ｍ）の範囲としているが、当該範囲は特に限定されるものではなく、これより狭い範囲（例えば、区画ＢＬy１つ分）であってもよいし、これより広い範囲（例えば、区画ＢＬy３つ分）であってもよい。
影響度推定部２３５は、ＵＡＶ１が着陸する際に発生する吹きおろしの風が当該地物にあたって跳ね返ることによる着陸への影響度を推定する。かかる影響度は、着陸候補場所における影響度（つまり、着陸候補場所における着陸への影響度）であり、例えば、当該影響の度合いを表す値である。複数の着陸候補場所が特定されている場合、着陸候補場所ごとに当該影響度が推定される。なお、着陸候補場所における着陸への影響度は、着陸候補場所における着陸適正度ということもできる。例えば、着陸候補場所における着陸への影響度が大きい（高い）ほど当該着陸候補場所における着陸制御が難しくなるので着陸適正度が小さく（低く）なる。
好適な例として、影響度推定部２３５は、地物の属性と地物の空気の流れ易さとの関係を示すデータと、地物特定部２３４により検出された地物の属性とに基づいて、着陸候補場所における着陸への影響度を推定するとよい。これにより、着陸候補場所における着陸への影響度をより効率良く推定することができる。ここで、空気の流れ易さは、数値で表されるとよく、空気が流れ易いほど数値が高くなるように設定される。図７は、地物の属性と地物の空気の流れ易さとの関係を示すデータの一例をテーブル形式で示す図である。図７の例では、壁（建物の壁）に対して空気の流れ易さが“０”ポイントに設定され、樹木に対して空気の流れ易さが“５”ポイントに設定され、道路に対して空気の流れ易さが最大値である“１０”ポイントに設定されている。そして、着陸候補場所の周辺に存在する地物それぞれ（或いは、１つの地物）の空気の流れ易さが特定され、特定された空気の流れ易さの総和が大きいほど小さい影響度が算出される。なお、図７の例では、地物の属性は、壁（建物の壁）、金網フェンス、垣根、樹木、物品、移動体、瓦礫、及び道路に分類等されているが、ここに記載の属性を更に細かく分類し、当該分類された属性ごとに空気の流れ易さが設定されてもよい。例えば、物品、移動体、及び瓦礫は、サイズに応じて、大、中、小に分類されてもよい。
図８は、着陸候補場所(1)の周辺に存在する地物の空気の流れ易さの一例を示す概念図である。図８の例では、図６と同様、着陸候補場所(1)の周囲が仮想的に区画ＢＬyに細分化され、区画ＢＬyごとに地物の空気の流れ易さが表されている。なお、地物が検出されていない区画ＢＬyは、例えばユーザやシステム管理者の設定に応じてポイントを定めるものとし、図８は、ユーザが空気の流れ易さが最大値である“１０”ポイントを設定した例を示している。図８の例では、区画ＢＬyごとに地物の空気の流れ易さが特定され、当該区画ＢＬyごとの空気の流れ易さに基づいて、着陸候補場所(1)における着陸への影響度が推定されることになる。例えば、空気の流れ易さの総和の逆数が着陸候補場所(1)における影響度として算出される。区画ＢＬyのサイズが小さいほど空気の流れ易さの特定精度を高めることができる。一方、図８に示すように、一定の広さの区画ＢＬyごとに空気の流れ易さを特定するようにすれば、空気の流れ易さ特定の際のノイズの発生を低減することができ、その結果、着陸候補場所(1)における着陸への影響度の推定精度を高めることができる。なお、区画ＢＬyごとの空気の流れ易さは、第２センシング情報に含まれる風速及び風向きが考慮されて特定されてもよい。例えば、地物の属性に基づいて特定された空気の流れ易さが、当該地物が存在する区画ＢＬyにおける風速及び風向きに応じて補正されるとよい。例えば、着陸候補場所(1)に向かって吹いている風が強いほど空気の流れ易さが低下するように補正される。
また、同一の地物の属性であっても、当該地物の３次元サイズや３次元形状によって、空気の流れ易さが異なる場合もある。そのため、影響度推定部２３５は、地物特定部２３４により検出された地物の属性に加えて、地物特定部２３４により検出された地物の３次元サイズと３次元形状との少なくとも何れか一方に基づいて、着陸候補場所における着陸への影響度を推定してもよい。これにより、着陸候補場所における着陸への影響度の推定精度を高めることができる。例えば、地物の属性に基づいて特定された空気の流れ易さが、当該地物の３次元サイズに応じて補正され、補正された空気の流れ易さの総和が大きいほど小さい影響度が算出される。例えば、地物の高さが高いほど空気の流れ易さが低下するように補正される。また、地物の属性に基づいて特定された空気の流れ易さが、当該地物の３次元形状に応じて補正され、補正された空気の流れ易さの総和が大きいほど小さい影響度が算出される。例えば、地物に丸み（曲線）があるほど空気の流れ易さが上昇するように補正される。
なお、影響度推定部２３５は、地物の属性と地物の空気の流れ難さとの関係を示すデータと、地物特定部２３４により検出された地物の属性とに基づいて、着陸候補場所における着陸への影響度を推定してもよい。ここで、空気の流れ難さは、数値で表されるとよく、空気が流れ難いほど数値が高くなるように設定される。例えば、地物の属性と地物の空気の流れ難さとの関係を示すデータにおいて、壁に対して空気の流れ難さが“１０”ポイントに設定され、樹木に対して空気の流れ難さが“５”ポイントに設定され、道路に対して空気の流れ難さが“０”ポイントに設定される。そして、着陸候補場所の周辺に存在する地物それぞれ（或いは、１つの地物）の空気の流れ難さが特定され、特定された空気の流れ難さの総和が大きいほど大きい影響度が算出される。この場合、図８の例では、区画ＢＬyごとに地物の空気の流れ難さが特定され、当該区画ＢＬyごとの空気の流れ難さに基づいて、着陸候補場所(1)における着陸への影響度が推定されることになる。例えば、空気の流れ難さの総和が着陸候補場所(1)における影響度として算出される。なお、区画ＢＬyごとの空気の流れ難さは、第２センシング情報に含まれる風速及び風向きが考慮されて特定されてもよい。例えば、地物の属性に基づいて特定された空気の流れ難さが、当該地物が存在する区画ＢＬyにおける風速及び風向きに応じて補正されるとよい。例えば、着陸候補場所(1)に向かって吹いている風が強いほど空気の流れ難さが上昇するように補正される。
また、地物の空気の流れ難さを用いる場合も、空気の流れ易さと同様、影響度推定部２３５は、地物特定部２３４により検出された地物の属性に加えて、地物特定部２３４により検出された地物の３次元サイズと３次元形状との少なくとも何れか一方に基づいて、着陸候補場所における着陸への影響度を推定してもよい。例えば、地物の属性に基づいて特定された空気の流れ難さが、当該地物の３次元サイズに応じて補正され、補正された空気の流れ難さの総和が大きいほど大きい影響度が算出される。例えば、地物の高さが高いほど空気の流れ難さが上昇するように補正される。また、地物の属性に基づいて特定された空気の流れ難さが、当該地物の３次元形状に応じて補正され、補正された空気の流れ難さの総和が大きいほど大きい影響度が算出される。例えば、地物に丸みがあるほど空気の流れ難さが低下するように補正される。
なお、地物の属性と地物の空気の流れ易さ（または空気の流れ難さ）との関係を示すデータは、地物の属性と、地物の空気の流れ易さ（または空気の流れ難さ）に応じた影響度との関係を示すデータであってもよい。この場合、地物の空気の流れ易さ（または空気の流れ難さ）と影響度との関係は事前に設定される。そして、当該データから、地物特定部２３４により検出された地物の属性に対応する影響度が、着陸候補場所における着陸への影響度として推定されることになる。
着陸適否判定部２３６は、影響度推定部２３５により推定された影響度に基づいて、着陸候補場所が着陸に適しているか否かを判定する。例えば、当該影響度が閾値未満である（換言すると、着陸適正度が大きい）場合、着陸候補場所が着陸に適していると判定される。一方、当該影響度が閾値以上である（換言すると、着陸適正度が小さい）場合、着陸候補場所が着陸に適していないと判定される。また、影響度推定部２３５により複数の着陸候補場所それぞれの影響度が推定された場合、着陸適否判定部２３６は、着陸候補場所ごとの影響度に基づいて、当該着陸候補場所ごとに着陸に適しているか否かを判定する。
着陸場所選定部２３７は、着陸適否判定部２３６により着陸に適していると判定された着陸候補場所を、ＵＡＶ１の着陸場所として選定する。なお、着陸に適していると判定された着陸候補場所が複数ある場合、これらの着陸候補場所のうち、例えば、影響度推定部２３５により推定された影響度が最も小さい（換言すると、着陸適正度が最も大きい）着陸候補場所が着陸場所として選定されるとよい。これにより、複数の着陸候補場所の中から、より適切な着陸候補場所を着陸場所に選定することができる。或いは、着陸に適していると判定された複数の着陸候補場所のうち、ＵＡＶ１を利用するユーザ（例えば、ＵＡＶ１を遠隔操縦するオペレータ）により選択された着陸候補場所が着陸場所として選定されてもよい。
情報提供部２３８は、着陸対象エリア情報を通信部２１を介してＵＡＶ１へ提供（送信）する。また、情報提供部２３８は、着陸候補エリア特定部２３２により特定された着陸候補エリアを示す着陸候補エリア情報を通信部２１を介してＵＡＶ１へ提供する。また、情報提供部２３８は、着陸場所選定部２３７により選定された着陸場所を示す着陸場所情報を通信部２１を介してＵＡＶ１へ提供する。
［２．飛行管理システムＳの動作］
次に、図９及び図１０を参照して、飛行管理システムＳの動作について説明する。図９及び図１０は、飛行管理システムＳにおいてＵＡＶ１及び管理サーバ２の間で実行される処理の一例を示すシーケンス図である。図９において、管理サーバ２は、着陸対象エリアのセンシング命令を含む着陸対象エリア情報を、通信ネットワークＮＷを介してＵＡＶ１へ送信する（ステップＳ１）。
次いで、ＵＡＶ１は、管理サーバ２からの着陸対象エリア情報を取得（受信）すると、出発地点から着陸対象エリアへ向けて飛行を開始する（ステップＳ２）。次いで、ＵＡＶ１は、着陸対象エリアの上空（例えば、高度３０ｍ）に到着すると（ステップＳ３）、センサ部１４を起動して着陸対象エリアを含む範囲のセンシングを開始し、当該センシングにより得られた第１センシング情報を取得する（ステップＳ４）。かかるセンシングは、ＵＡＶ１が移動しながら連続的に行われてもよいし、ホバリングしながら連続的に行われてもよい。次いで、ＵＡＶ１は、ステップＳ４で取得された第１センシング情報及びＵＡＶ１の機体ＩＤを、通信ネットワークＮＷを介して管理サーバ２へ送信する（ステップＳ５）。
次いで、管理サーバ２は、ＵＡＶ１からの第１センシング情報及び機体ＩＤをセンシング情報取得部２３１により取得すると、当該第１センシング情報に基づいて、着陸対象エリアから着陸候補エリアを着陸候補エリア特定部２３２により特定する（ステップＳ６）。次いで、管理サーバ２は、ステップＳ７で特定された着陸候補エリアのセンシング命令を含む着陸候補エリア情報を、通信ネットワークＮＷを介してＵＡＶ１へ送信する（ステップＳ７）。
次いで、ＵＡＶ１は、管理サーバ２からの着陸候補エリア情報を取得すると、高度を下げながら着陸候補エリアの上空へ移動する（ステップＳ８）。次いで、ＵＡＶ１は、着陸候補エリアの上空（例えば、高度１０ｍ）に到着すると（ステップＳ９）、センサ部１４を起動して着陸候補エリアを含む範囲のセンシングを開始し、当該センシングにより得られた第２センシング情報を取得する（ステップＳ１０）。かかるセンシングは、ＵＡＶ１が移動しながら連続的に行われてもよいし、ホバリングしながら連続的に行われてもよい。次いで、ＵＡＶ１は、ステップＳ１０で取得された第２センシング情報及びＵＡＶ１の機体ＩＤを、通信ネットワークＮＷを介して管理サーバ２へ送信する（ステップＳ１１）。
次いで、管理サーバ２は、ＵＡＶ１からの第２センシング情報及び機体ＩＤをセンシング情報取得部２３１により取得すると、ＵＡＶ１の着陸に必要な２次元サイズの着陸候補場所を着陸候補場所特定部２３３により特定する（ステップＳ１２）。なお、ＵＡＶ１の着陸に必要な２次元サイズは、飛行管理データベース２２１においてＵＡＶ１の機体ＩＤに対応付けられた機体サイズに基づいて設定されるとよい。次いで、管理サーバ２は、ステップＳ１２で特定された着陸候補場所を１つ選択する（ステップＳ１３）。
次いで、管理サーバ２は、取得された第２センシング情報に基づいて、ステップＳ１３で選択された着陸候補場所の周辺に存在する地物を地物特定部２３４により検出する（ステップＳ１４）。次いで、管理サーバ２は、ステップＳ１４で検出された地物の属性を地物特定部２３４により特定する（ステップＳ１５）。このとき、ステップＳ１４で検出された地物の３次元サイズ及び３次元形状のうち少なくとも何れか１つが特定されてもよい。
次いで、管理サーバ２は、ステップＳ１３で選択された着陸候補場所における着陸への影響度を影響度推定部２３５により推定する（ステップＳ１６）。例えば、影響度推定部２３５は、地物の属性と地物の空気の流れ易さ（または、空気の流れ難さ）との関係を示すデータを参照して、ステップＳ１５で特定された、地物の属性に対応付けられた空気の流れ易さ（または、空気の流れ難さ）を特定し、特定した空気の流れ易さ（または、空気の流れ難さ）に基づいて、所定の計算式から、ステップＳ１３で選択された着陸候補場所における着陸への影響度を推定する。こうして推定された影響度は、当該着陸候補場所に対応付けられて記憶される。
なお、ステップＳ１３で選択された着陸候補場所の周辺に複数の地物が検出されている場合、それぞれの地物ごとに空気の流れ易さ（または、空気の流れ難さ）が集計されることで当該着陸候補場所における着陸への影響度が推定される。さらに、影響度推定部２３５は、ステップＳ１５で特定された、地物の属性に加えて、ステップＳ１５で特定された、地物の３次元サイズと３次元形状との少なくとも何れか一方に基づいて、着陸候補場所における着陸への影響度を推定してもよい。
次いで、管理サーバ２は、ステップＳ１６で推定された影響度に基づいて、ステップＳ１３で選択された着陸候補場所が着陸に適しているか否かを着陸適否判定部２３６により判定する（ステップＳ１７）。着陸候補場所が着陸に適していると判定された場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、当該着陸候補場所の情報（例えば、位置及び２次元サイズ）が候補リストに登録され（ステップＳ１８）、処理はステップＳ１９へ進む。一方、着陸候補場所が着陸に適していないと判定された場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、処理はステップＳ１９へ進む。
次いで、図１０に示すステップＳ１９では、管理サーバ２は、ステップＳ１２で特定された着陸候補場所のうち、まだ選択されていない着陸候補場所があるか否かを判定する。まだ選択されていない着陸候補場所があると判定された場合（ステップＳ１９：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１３に戻り、まだ選択されていない着陸候補場所が選択され、上記と同様に、ステップＳ１４の処理が行われる。一方、まだ選択されていない着陸候補場所がないと判定された場合（ステップＳ１９：ＮＯ）、処理はステップＳ２０へ進む。
ステップＳ２０では、管理サーバ２は、候補リストに着陸候補場所が登録されているか否かを判定する。候補リストに着陸候補場所が登録されていないと判定された場合（ステップＳ２０：ＮＯ）、処理は終了する。この場合、例えば、別の着陸候補エリアが特定され、上記と同様の処理が行われてもよい。一方、候補リストに着陸候補場所が登録されていると判定された場合（ステップＳ２０：ＹＥＳ）、処理はステップＳ２１へ進む。
ステップＳ２１では、管理サーバ２は、候補リストに登録されている着陸候補場所の中からＵＡＶ１の着陸場所を着陸場所選定部２３７により選定する。例えば、候補リストに１つの着陸候補場所が登録されている場合、当該着陸候補場所がＵＡＶ１の着陸場所として設定される。一方、例えば、候補リストに複数の着陸候補場所が登録されている場合、当該複数の着陸候補場所のうち、ステップＳ１６で推定された影響度が最も小さい着陸候補場所がＵＡＶ１の着陸場所として選定される。
なお、管理サーバ２は、候補リストに登録されている複数の着陸候補場所それぞれの位置及びそれらの周辺に存在する地物を示す３次元マップデータを、ＵＡＶ１を利用するユーザ（例えば、ＵＡＶ１を遠隔操縦するオペレータ）の端末へ送信してもよい。この場合、当該ユーザの端末には、候補リストに登録されている複数の着陸候補場所それぞれの位置及びそれらの周辺に存在する地物を示す３次元マップが表示される。そして、３次元マップに示される複数の着陸候補場所のうち所望の着陸候補場所がユーザにより指定されると、当該指定された着陸候補場所を示す情報が当該ユーザの端末から管理サーバ２へ送信される。そして、当該ユーザにより指定された着陸候補場所が着陸場所選定部２３７によりＵＡＶ１の着陸場所として選定される。
次いで、管理サーバ２は、ステップＳ２１で選定された着陸場所を示す着陸場所情報を、通信ネットワークＮＷを介してＵＡＶ１へ送信する（ステップＳ２２）。なお、ステップＳ２１において、管理サーバ２は、ステップＳ１４で検出された地物を障害物として設定し、当該障害物の配置に応じた着陸方法を決定してもよい。この場合、管理サーバ２は、上記着陸場所情報とともに、当該決定された着陸方法を示す着陸方法情報を、通信ネットワークＮＷを介してＵＡＶ１へ送信する。
次いで、ＵＡＶ１は、管理サーバ２からの着陸場所情報を取得すると、当該着陸場所情報に示される着陸場所への着陸制御を行う（ステップＳ２３）。なお、ＵＡＶ１は、管理サーバ２から着陸場所情報とともに着陸方法情報を取得した場合、当該着陸場所情報に示される着陸場所の周辺の障害物の配置に応じた着陸方法で着陸制御を行う。その後、ＵＡＶ１は、例えば出発地点へ帰還する。
以上説明したように、上記実施形態によれば、管理サーバ２は、ＵＡＶ１の着陸候補場所の周辺に存在する地物を検出し、ＵＡＶ１が着陸する際に発生する吹きおろしの風が当該地物にあたって跳ね返ることによる着陸への影響度であって、着陸候補場所における影響度を推定し、当該推定された影響度に基づいて、当該着陸候補場所が着陸に適しているか否かを判定するように構成したので、当該吹きおろしの風が地物にあたって跳ね返ることによる影響が考慮された適切な着陸場所（つまり、ダウンウォッシュの影響が小さい着陸場所）を選定することができる。すなわち、着陸候補場所が地物に囲まれており、当該地物からの距離が近い場合であっても、ダウンウォッシュの影響が小さければ、その場所を着陸場所に選定することが可能となる。例えば、従来は地物からの距離が近く着陸不可となるところ、本実施形態によれば、その地物が樹木や金網など風通しがよければ着陸可と判定でき、着陸候補場所の２次元サイズが狭い場合であっても着陸可と判定することができる。さらに、上記実施形態によれば、着陸対象エリアに地物が存在する場合であっても、より安全な着陸場所に加えて適切な着陸計画を選定することも可能となる。
なお、上記実施形態は本発明の一実施形態であり、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施形態から種々構成等に変更を加えてもよく、その場合も本発明の技術的範囲に含まれる。上記実施形態においては、管理サーバ２がＵＡＶ１の着陸候補場所の周辺に存在する地物を検出し、ＵＡＶ１が着陸する際に発生する吹きおろしの風が当該地物にあたって跳ね返ることによる着陸への影響度を推定し、当該推定された影響度に基づいて当該着陸候補場所が着陸に適しているか否かを判定する処理を行うように構成したが、かかる処理はＵＡＶ１により行われるように構成してもよい。この場合、ＵＡＶ１の制御部１６が、上述した着陸候補エリア特定部２３２、着陸候補場所特定部２３３、地物特定部２３４、影響度推定部２３５、着陸適否判定部２３６、及び着陸場所選定部２３７として機能し、図９に示すステップＳ６、Ｓ１２～Ｓ１８、及び図１０に示すステップＳ１９～Ｓ２１の処理が制御部１６により行われることになる。また、この場合、上述したセマンティックセグメンテーションモデルα及びセマンティックセグメンテーションモデルβが事前に記憶部１５に記憶されてもよい。
また、上記実施形態においては、着陸予定のＵＡＶ１が飛行して着陸対象エリアを含む範囲及び着陸候補エリアを含む範囲のセンシングを行うように構成することで、ＵＡＶ１の着陸直前のセンシングにより得られたセンシング情報が用いられるため、着陸候補場所における着陸への影響度の推定精度を高めることができる。ただし、かかるセンシングは着陸予定のＵＡＶ１以外の飛行体により事前に（例えば、ＵＡＶ１が飛行開始する前に）行われても構わない。この場合、着陸対象エリア情報に対応付けられて第１センシング情報がデータベースに格納され、着陸候補エリア情報に対応付けられて第２センシング情報がデータベースに格納され、第１センシング情報及び第２センシング情報が当該データベースから管理サーバ２またはＵＡＶ１により取得されることになる。また、上記実施形態においては、無人飛行体としてＵＡＶを例にとって説明したが、ＵＡＶ以外の飛行ロボットなどに対しても本発明は適用可能である。
１ ＵＡＶ
２ 管理サーバ
１１ 駆動部
１２ 測位部
１３ 通信部
１４ センサ部
１５ 記憶部
１６ 制御部
２１ 通信部
２２ 記憶部
２３ 制御部
２３１ センシング情報取得部
２３２ 着陸候補エリア特定部
２３３ 着陸候補場所特定部
２３４ 地物特定部
２３５ 影響度推定部
２３６ 着陸適否判定部
２３７ 着陸場所選定部
２３８ 情報提供部
Ｓ 飛行管理システム

Claims (11)

  1. 無人飛行体の着陸候補場所の周辺に存在する地物を検出する検出手段と、
    前記無人飛行体が着陸する際に発生する吹きおろしの風が前記地物にあたって跳ね返ることによる着陸への影響度であって、前記着陸候補場所における影響度を推定する推定手段と、
    前記推定手段により推定された影響度に基づいて、前記着陸候補場所が着陸に適しているか否かを判定する判定手段と、
    を備えることを特徴する情報処理装置。
  2. 前記推定手段は、地物の属性と地物の空気の流れ易さまたは流れ難さとの関係を示すデータと、前記検出手段により検出された地物の属性とに基づいて、前記影響度を推定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記推定手段は、前記着陸候補場所の周辺が仮想的に所定の第１区画に細分化された場所ごとに前記地物の空気の流れ易さまたは流れ難さを特定し、当該場所ごとの空気の流れ易さまたは流れ難さに基づいて、前記影響度を推定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記推定手段は、前記検出手段により検出された地物の属性に加えて、前記検出手段により検出された地物の３次元サイズと３次元形状との少なくとも何れか一方に基づいて、前記影響度を推定することを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
  5. 前記着陸候補場所は、着陸候補エリアが仮想的に所定の第２区画に細分化された場所であることを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置。
  6. 前記推定手段は、複数の前記着陸候補場所ごとに前記影響度を推定し、
    前記判定手段は、前記着陸候補場所ごとの前記影響度に基づいて、前記着陸候補場所ごとに着陸に適しているか否かを判定することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 予め定められた着陸対象エリアから、少なくとも障害物がなく且つ所定サイズ以上の平坦な領域を前記着陸候補エリアとして特定する特定手段を更に備えることを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
  8. 予め定められた着陸対象エリアから、少なくとも障害物がなく且つ所定サイズ以上の平坦な領域で、さらに地表面の属性が着陸に適している領域を前記着陸候補エリアとして特定する特定手段を更に備えることを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
  9. 前記検出手段は、前記無人飛行体により前記着陸候補場所の周辺がセンシングされることで得られたセンシング情報に基づいて、当該着陸候補場所の周辺に存在する地物を検出することを特徴とする請求項１乃至８の何れか一項に記載の情報処理装置。
  10. １または複数のコンピュータにより実行される着陸適否判定方法であって、
    無人飛行体の着陸候補場所の周辺に存在する地物を検出するステップと、
    前記無人飛行体が着陸する際に発生する吹きおろしの風が前記地物にあたって跳ね返ることによる着陸への影響度であって、前記着陸候補場所における影響度を推定するステップと、
    前記推定された影響度に基づいて、前記着陸候補場所が着陸に適しているか否かを判定するステップと、
    を含むことを特徴とする着陸適否判定方法。
  11. コンピュータを、
    無人飛行体の着陸候補場所の周辺に存在する地物を検出する検出手段と、
    前記無人飛行体が着陸する際に発生する吹きおろしの風が前記地物にあたって跳ね返ることによる着陸への影響度であって、前記着陸候補場所における影響度を推定する推定手段と、
    前記推定手段により推定された影響度に基づいて、前記着陸候補場所が着陸に適しているか否かを判定する判定手段として機能させることを特徴とするプログラム。
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