JP2023155542A - 物品配送システムおよび物品配送方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複層建造物における物品の配送先となる区画を適切に判断する技術を提供する。
【解決手段】物品配送システム１０では、無人飛行体１４を用いて物品を配送する。無人飛行体１４は、配送支援サーバ１２から提供された配送先の複層建造物の位置情報と、無人飛行体１４の現在位置情報とに基づいて、無人飛行体１４が上記複層建造物の近傍に到着したことを判定する。無人飛行体１４は、上記複層建造物の外観を撮影する。無人飛行体１４は、上記複層建造物の外観の画像に映る繰り返しパターンを検出する。無人飛行体１４は、検出した繰り返しパターンに基づいて、上記複層建造物内の配送先の区画を特定する。無人飛行体１４は、特定した配送先の区画に物品を配送する。
【選択図】図１

Description

本発明は、物品配送システムおよび物品配送方法に関する。

近年、ドローン等の無人飛行体を用いた物品配送ビジネスが拡大しており、複層建造物内の個別の区画（例えば高層集合住宅における特定の住戸）に対する物品配送の要求もある。例えば、以下の特許文献１では、配達先の発信器から発信された無線信号の受信強度に基づいて無人飛行体による配送を制御することにより、マンション内の個々の住戸に荷物を配送する技術が提案されている。

国際公開第２０１８／０７８８５９号

特許文献１の技術では、無人飛行体に対応した発信機が配送先の区画に設置される必要があり、また、配送時にはその発信機から無線信号を発していなければならない。また、無人飛行体が、物品の配送先の階数を示す情報（部屋番号等）を保持する場合でも、建造物毎に高さの基準は異なり得るため、配送先の階数や部屋の位置が特定困難となる可能性がある。さらにまた、無人飛行体が着陸する位置または物品を投下する位置を示すマーカが使用されることがあるが、集合住宅の複数の区画にマーカが設置される場合、誤った区画に物品を配送してしまう可能性がある。

本発明はこうした課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、複層建造物における物品の配送先となる区画を適切に判断する技術を提供することである。

上記課題を解決するために、本発明のある態様の物品配送システムは、無人飛行体を用いて物品を配送する物品配送システムであって、配送先である複層建造物の位置情報と、無人飛行体の現在位置情報とに基づいて、無人飛行体が複層建造物の近傍に到着したことを判定する判定部と、判定部により無人飛行体が複層建造物の近傍に到着したと判定された場合に、複層建造物の外観を撮影する撮影部と、撮影部により撮影された複層建造物の外観の画像に映る繰り返しパターンを検出する検出部と、検出部により検出された繰り返しパターンに基づいて、複層建造物内の配送先の区画を特定する特定部と、特定部により特定された配送先の区画に物品を配送する配送制御部とを備える。

本発明の別の態様は、物品配送方法である。この方法は、無人飛行体を用いて物品を配送する物品配送システムが実行する物品配送方法であって、配送先である複層建造物の位置情報と、無人飛行体の現在位置情報とに基づいて、無人飛行体が複層建造物の近傍に到着したことを判定する判定ステップと、判定ステップで無人飛行体が複層建造物の近傍に到着したと判定された場合に、複層建造物の外観を撮影する撮影ステップと、撮影ステップで撮影した複層建造物の外観の画像に映る繰り返しパターンを検出する検出ステップと、検出ステップで検出した繰り返しパターンに基づいて、複層建造物内の配送先の区画を特定する特定ステップと、特定ステップで特定した配送先の区画に物品を配送する配送ステップとを物品配送システムが実行する。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を装置、コンピュータプログラム、コンピュータプログラムを格納した記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、複層建造物における物品の配送先となる区画を適切に判断することができる。

第１実施例の物品配送システムの構成を示す図である。 第１実施例の配送支援サーバの機能ブロックを示すブロック図である。 第１実施例の無人飛行体の機能ブロックを示すブロック図である。 第１実施例の無人飛行体の動作を示すフローチャートである。 配送先建造物である集合住宅の例を示す図である。 配送先建造物画像に映る縦方向の繰り返しパターンの例を示す図である。 無人飛行体が配送先区画へ接近する例を示す図である。 変形例の配送支援サーバの機能ブロックを示すブロック図である。 変形例の無人飛行体の機能ブロックを示すブロック図である。 第２実施例の無人飛行体の動作を示すフローチャートである。

＜第１実施例＞
図１は、第１実施例の物品配送システム１０の構成を示す。物品配送システム１０は、配送支援サーバ１２と無人飛行体１４とを備え、無人飛行体１４を用いて物品１６を配送するシステムである。物品１６の配送先は、複層建造物における個別の区画であり、例えば、２階建て以上の集合住宅における特定の住戸である。

配送支援サーバ１２と無人飛行体１４は、通信網１８を介して接続される。通信網１８は、移動通信システム（４Ｇ、５Ｇ等）やインターネット等を含み得る。第１実施例の無人飛行体１４は、配送支援サーバ１２から事前に取得した情報に基づいて、複層建造物内の配送先の区画まで自律動作により物品１６を配送する。第１実施例では、物品配送システム１０の特徴的な機能は無人飛行体１４に実装される。

配送支援サーバ１２は、情報処理装置とも言え、無人飛行体１４による物品の配送を支援する情報処理を実行する。無人飛行体１４は、様々な物品１６（荷物とも言える）を着脱可能に保持し、また、物品１６を保持した状態で飛行可能な大きさと推進力を備える。無人飛行体１４は、無人航空機とも言え、ドローンとも言える。

無人飛行体１４は、飛行駆動部２０、リリース機構２２、撮影部２４を備える。飛行駆動部２０は、無人飛行体１４が浮上および飛行するために駆動する機構であり、実施例では回転翼を含む。リリース機構２２は、無人飛行体１４に保持された物品１６を無人飛行体１４からリリースする（言い換えれば、切り離す）機構である。

撮影部２４は、無人飛行体１４の周囲の空間を撮影する。撮影部２４は、無人飛行体１４が物品１６を保持して飛行する状態において、複層建造物を側方から撮影可能な位置であり、かつ、物品１６の受け取り位置を示すマーカを上方から撮影可能な位置に設けられる。例えば、撮影部２４は、無人飛行体１４が配送先の複層建造物の近傍に到着した場合に、その複層建造物の外観を撮影する。なお、無人飛行体１４は、互いに異なる方向を撮影する複数の撮影部２４を備えてもよい。

図２は、第１実施例の配送支援サーバ１２の機能ブロックを示すブロック図である。本明細書のブロック図で示す各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのプロセッサ、ＣＰＵ、メモリをはじめとする素子や電子回路、機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。

配送支援サーバ１２は、通信部６０と制御部６２を備える。制御部６２は、各種データ処理を実行し、また、配送支援サーバ１２の動作を制御する。制御部６２は、ＣＰＵやメモリを含む配送支援サーバ１２のプロセッサにより実現されてもよい。通信部６０は、所定の通信プロトコルで外部装置と通信する。制御部６２は、通信部６０を介して無人飛行体１４とデータを送受信する。

制御部６２は、通信制御部７０、記憶部７２、受注処理部７４、配送先情報提供部７６を含む。これら複数の機能ブロックの機能が実装されたコンピュータプログラムが配送支援サーバ１２のストレージにインストールされてもよい。配送支援サーバ１２のプロセッサは、このコンピュータプログラムをメインメモリに読み出して実行することにより制御部６２の複数の機能ブロックの機能を発揮してもよい。

通信制御部７０は、通信部６０とのインタフェース機能を提供し、また、通信部６０の動作を制御する。記憶部７２は、地図情報と配送先情報を含む各種データを記憶する。地図情報は、物品１６の配送先となり得る複数の建造物それぞれの属性情報を含む。建造物の属性情報は、建造物の位置情報（例えば住所、緯度、経度等）、階数、各階層での区画情報（例えば区画数や各区画の位置等）を含む。配送先情報は、配送先の住所情報、配送先となる建造物の位置情報、階数、各階層での区画情報を含む。配送先が集合住宅の場合、配送先の住所情報は、配送先の区画が階層内でどの位置に存在するかを示す情報（例えば区画番号、部屋番号等）を含む。

受注処理部７４は、物品配送の受注処理を実行する。受注処理部７４は、物品配送の受注時に、配送先の住所情報を取得する。受注処理部７４は、記憶部７２に記憶された地図情報から、配送先の住所情報により特定される配送先の建造物の位置情報、階数、各階層での区画情報を抽出し、抽出した情報を含む配送先情報を記憶部７２に格納する。なお、配送先情報は、物品配送の発注者により設定されてもよく、外部装置（例えば発注者の装置等）から配送支援サーバ１２に入力されてもよい。受注処理部７４は、発注者により設定された配送先情報を記憶部７２に格納してもよい。配送先情報提供部７６は、記憶部７２に記憶された配送先情報を無人飛行体１４へ送信する。

図３は、第１実施例の無人飛行体１４の機能ブロックを示すブロック図である。無人飛行体１４は、飛行駆動部２０、リリース機構２２、撮影部２４、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信部２６、センサ２８、通信部３０、制御部３２を備える。

ＧＮＳＳ受信部２６は、測位のための衛星信号を受信する。ＧＮＳＳ受信部２６は、受信した衛星信号の情報を制御部３２へ入力する。センサ２８は、無人飛行体１４の各種状態に関する物理量を検知するセンシングデバイスである。センサ２８は、検知した物理量に関するセンサ情報を制御部３２へ入力する。例えば、センサ２８は、無人飛行体１４の現在位置の高度（海抜高度等）を検知する高度センサを含んでもよい。

制御部３２は、各種データ処理を実行し、また、無人飛行体１４の動作を制御する。制御部３２は、無人飛行体１４のプロセッサにより実現されてもよい。無人飛行体１４のプロセッサは、ＣＰＵやメモリを含むＳｏＣ（System-on-a-Chip）やマイクロコントローラを含んでもよい。通信部３０は、所定の通信プロトコルで外部装置と通信する。制御部３２は、通信部３０を介して配送支援サーバ１２とデータを送受信する。

制御部３２は、位置情報取得部４０、センサ情報処理部４２、撮影制御部４４、通信制御部４６、記憶部４８、飛行制御部５０、リリース制御部５２、判定部５４、検出部５６、特定部５８を含む。これら複数の機能ブロックの機能が実装されたコンピュータプログラムが無人飛行体１４のストレージにインストールされてもよい。無人飛行体１４のプロセッサは、このコンピュータプログラムをメインメモリに読み出して実行することにより制御部３２の複数の機能ブロックの機能を発揮してもよい。

位置情報取得部４０は、ＧＮＳＳ受信部２６から入力された衛星信号の情報にしたがって、無人飛行体１４の現在位置を示す現在位置情報を取得する。現在位置情報は、緯度と経度の値を含んでもよい。センサ情報処理部４２は、センサ２８から入力されたセンサ情報に基づいて、無人飛行体１４に関する各種状態を特定する。例えば、センサ情報処理部４２は、無人飛行体１４の現在位置の高度を特定する。

撮影制御部４４は、撮影部２４の動作を制御し、例えば、撮影部２４により撮影された画像のデータを取得する。撮影部２４により撮影された画像のデータは、動画データでもよく、静止画データでもよい。通信制御部４６は、通信部３０の動作を制御する。通信制御部４６は、通信部３０により受信されたデータを取得し、例えば、配送支援サーバ１２から送信された配送先情報を取得する。記憶部４８は、各種データを記憶し、例えば、配送支援サーバ１２から送信された配送先情報を記憶する。

飛行制御部５０は、飛行駆動部２０の動作を制御することにより、無人飛行体１４の飛行を制御する。リリース制御部５２は、リリース機構２２の動作を制御し、例えば、無人飛行体１４に保持された物品１６を無人飛行体１４からリリースさせる。飛行制御部５０とリリース制御部５２は、配送制御部として機能し、後述の特定部５８により特定された、配送先である建造物（以下「配送先建造物」とも呼ぶ。）における配送先の区画（以下「配送先区画」とも呼ぶ。）に物品１６を配送する。

判定部５４は、記憶部４８に記憶された配送先情報が示す配送先建造物の位置と、位置情報取得部４０により取得された無人飛行体１４の現在位置とに基づいて、無人飛行体１４が配送先建造物の近傍に到着したことを判定する。撮影制御部４４は、判定部５４により無人飛行体１４が配送先建造物の近傍に到着したと判定された場合に、配送先建造物の外観を撮影部２４に撮影させる。

検出部５６は、撮影部２４により撮影された配送先建造物の外観の画像を受け付け、その画像に映る繰り返しパターンを検出する。具体的には、検出部５６は、配送先建造物の外観の画像に映る縦方向の繰り返しパターンを検出するとともに、その画像に映る横方向の繰り返しパターンを検出する。

特定部５８は、検出部５６により検出された繰り返しパターンに基づいて、配送先建造物における配送先区画を特定する。具体的には、特定部５８は、縦方向の繰り返しパターンに基づいて、配送先建造物において配送先区画が存在する階数に対応する配送先区画の縦方向の位置を特定する。また、特定部５８は、横方向の繰り返しパターンに基づいて、配送先建造物において配送先区画が存在する階層内での配送先区画の横方向の位置を特定する。

以上の構成による物品配送システム１０の動作を説明する。
配送支援サーバ１２の受注処理部７４は、外部装置から通信網を介して入力され、または、物品配送の担当者の操作によって入力された、物品１６の配送先の住所情報を取得する。受注処理部７４は、予め定められた地図情報を参照して、配送先の住所情報と、その住所情報をもとに抽出された配送先建造物の属性情報とを含む配送先情報を記憶部７２に格納する。配送先情報提供部７６は、記憶部７２に記憶された配送先情報を無人飛行体１４へ送信する。無人飛行体１４の通信部３０は、配送支援サーバ１２から送信された配送先情報を受信し、無人飛行体１４の記憶部４８は、その配送先情報を記憶する。

以降の無人飛行体１４の動作は、図４を参照しつつ説明する。図４は、第１実施例の無人飛行体１４の動作を示すフローチャートである。同図の処理は、配送先建造物が複層建造物（典型的には２階建て以上の集合住宅）である場合に無人飛行体１４が実行する動作を示している。無人飛行体１４の飛行制御部５０は、記憶部４８に記憶された配送先情報（例えば配送先建造物の緯度および経度）に基づいて飛行駆動部２０を動作させ、無人飛行体１４を配送先建造物の近傍位置まで飛行させる（ステップＳ１０）。

無人飛行体１４の判定部５４は、記憶部４８に記憶された配送先情報が示す配送先建造物の位置と、位置情報取得部４０により取得された無人飛行体１４の現在位置とに基づいて、配送先建造物から所定距離の近傍位置に無人飛行体１４が達したか否かを判定する。配送先建造物から所定距離の位置に無人飛行体１４が達していなければ（ステップＳ１１のＮｏ）、ステップＳ１０に戻り、無人飛行体１４は、配送先建造物への接近を継続する。配送先建造物から所定距離の近傍位置に無人飛行体１４が達していれば（ステップＳ１１のＹｅｓ）、無人飛行体１４の判定部５４は、撮影を行うよう撮影制御部４４に指示する。撮影制御部４４は、無人飛行体１４から配送先建造物の方向を撮影部２４に撮影させることにより、配送先建造物の外観を撮影部２４に撮影させる（ステップＳ１２）。

ステップＳ１１の判定条件となる近傍位置であり、すなわち、配送先建造物の外観を撮影する位置は、配送先建造物の全体が撮影部２４の視野角（画角とも言える）に収まる位置であることが望ましい。言い換えれば、撮影部２４により撮影される画像に配送先建造物の縦横全体が映る位置であることが望ましい。そのため、配送先建造物の縦方向（垂直方向、鉛直方向とも言える）の長さが長いほど、また横方向（水平方向とも言える）の長さが長いほど、判定部５４は、ステップＳ１１の判定条件となる近傍位置を、配送先建造物から離れた位置とすることが望ましい。

例えば、配送先建造物の高さＨと幅Ｗが、地図情報から抽出されて配送先情報に記録される場合、判定部５４は、以下の計算式により、配送先建造物を撮影する位置（無人飛行体１４と配送先建造物の距離Ｄ）を求めてもよい。ここでは、予め定められた値として、縦方向の余裕分をαｖ、横方向の余裕分をαｈ、撮影部２４の水平視野角をθｈ、撮影部２４の垂直視野角をθｖとする。
Ｄｈ＝（Ｗ／２＋αｈ）／（ｔａｎ（θｈ／２））
Ｄｖ＝（Ｈ／２＋αｖ）／（ｔａｎ（θｖ／２））
Ｄ＝Ｄｈ（Ｄｈ≧Ｄｖの時）、または、Ｄ＝Ｄｖ（Ｄｈ＜Ｄｖの時）
上記のＤｈは、横方向において配送先建造物の全体が撮影部２４の視野角に収まる距離である。上記のＤｖは、縦方向において配送先建造物の全体が撮影部２４の視野角に収まる距離である。

または、配送先建造物を撮影する位置（無人飛行体１４と配送先建造物の距離Ｄ）は、予め定められた値でもよく、例えば５０メートルであってもよい。この場合、無人飛行体１４と配送先建造物の距離Ｄは、開発者による実験や物品配送システム１０を用いた実験等に基づいて適切な値が決定されてよい。なお、判定部５４は、配送先建造物の階数に応じて距離Ｄが定まる関数を用いて距離Ｄを決定してもよく、配送先建造物の階数が大きくなるほど距離Ｄを大きい値に決定してもよい。

なお、配送先情報は、配送先建造物の外観を予め撮影した画像を含んでもよい。判定部５４は、配信先情報に含まれる配送先建造物の画像と、撮影部２４により撮影された建造物の画像とを比較することにより、無人飛行体１４の近傍に配送先建造物があることを確認してもよい。

図５は、配送先建造物である集合住宅８０の例を示す。同図は、４階建ての集合住宅８０を示している。第１実施例では、ステップＳ１２で撮影された画像に、配送先建造物の縦横の全体が映ることとする。以下、この画像を「配送先建造物画像」とも呼ぶ。無人飛行体１４の検出部５６は、配送先建造物画像のデータに縦方向のローパスフィルタ処理を施すことにより、配送先建造物画像の画素値を縦方向に平滑化する。また、検出部５６は、配送先建造物画像のデータに横方向のローパスフィルタ処理を施すことにより、配送先建造物画像の画素値を横方向に平滑化する。

検出部５６は、配送先建造物画像に映る縦方向の繰り返しパターンを検出し、また、配送先建造物画像に映る横方向の繰り返しパターンを検出する（ステップＳ１３）。第１実施例では、検出部５６は、縦方向のローパスフィルタ処理後の配送先建造物画像を縦方向にトレースして、輝度信号のレベルの縦方向の推移を検出し、輝度信号のレベルの縦方向の繰り返しパターン（例えば暗→明→暗→明→・・・）を検出する。また、検出部５６は、横方向のローパスフィルタ処理後の配送先建造物画像を横方向にトレースして、輝度信号のレベルの横方向の推移を検出し、輝度信号のレベルの横方向の繰り返しパターンを検出する。

図６は、配送先建造物画像に映る縦方向の繰り返しパターンの例を示す。同図は、配送先建造物画像の縦方向の輝度レベルが、明レベル（高輝度）から暗レベル（低輝度）の間で推移するパターンが繰り返されることを示している。横方向の繰り返しパターンも同様であり、例えば、配送先建造物画像の横方向の輝度レベルが、明レベル（高輝度）から暗レベル（低輝度）の間で推移するパターンが繰り返される。第１実施例では、配送先建造物画像の画素値を平滑化することにより、繰り返しパターンの検出が容易になり、また、検出精度を高めることができる。

なお、ローパスフィルタ処理は必須でなく、検出部５６は、ローパスフィルタ処理を未実施のオリジナルの配送先建造物画像から繰り返しパターンを検出してもよい。また、検出部５６は、ローパスフィルタ処理以外の、配送先建造物画像の画素値を平滑化する公知の処理を実行してもよい。

無人飛行体１４の特定部５８は、配送先建造物画像に映る縦方向の繰り返しパターンに基づいて、配送先建造物内の配送先区画の縦方向の位置を特定する。また、特定部５８は、配送先建造物画像に映る横方向の繰り返しパターンに基づいて、配送先建造物内の配送先区画の横方向の位置を特定する（ステップＳ１４）。

具体的には、特定部５８は、配送先建造物画像に映る縦方向の繰り返しパターンにおいて繰り返される要素（すなわち画像の部分）のうち一番下の要素を１階と判断し、画面上部に向かって次の繰り返しの要素を２階と判断し、その上についても同様に階数を判断する。図６の例では、特定部５８は、画面下部から最初に輝度レベルが暗レベル（例えば輝度の極小値）になった箇所を１階と判断し、画面下部から２番目に輝度レベルが暗レベルになった箇所を２階と判断する。同様に、特定部５８は、画面下部から３番目に輝度レベルが暗レベルになった箇所を３階と判断し、画面下部から４番目に輝度レベルが暗レベルになった箇所を４階と判断する。

特定部５８は、記憶部４８に記憶された配送先情報が示す配送先建造物における配送先区画の位置（階数）に対応する、配送先区画の縦方向の位置を特定する。例えば、図６の例において、配送先情報が示す配送先区画の階層が配送先建造物の２階である場合、特定部５８は、縦方向の繰り返しパターンにおいて、画面下部から２番目に輝度レベルが暗レベルになった配送先建造物画像上の位置を配送先区画の縦方向の位置として特定してもよい。

また、特定部５８は、配送先建造物画像に映る横方向の繰り返しパターンにおいて繰り返される要素の中から、記憶部４８に記憶された配送先情報が示す配送先区画が存在する階層内での配送先区画の位置に整合する要素を特定する。特定部５８は、配送先建造物画像における特定した要素の位置を配送先区画の横方向の位置として特定する。例えば、配送先情報が、配送先区画の階層内の位置が左から２番目であることを示す場合、特定部５８は、横方向の繰り返しパターンにおいて、左側から２番目に輝度レベルが暗レベルになった配送先建造物画像上の位置を配送先区画の横方向の位置として特定してもよい。

例えば、配送先区画の住所が「ＡＢＣマンション１２０４号室」の場合、特定部５８は、その住所に基づいて、配送先建造物画像における縦方向の繰り返しパターンの中での下から１２番目の繰り返し要素の位置（すなわち１２階の位置）を配送先区画の縦方向の位置として特定してもよい。また、特定部５８は、配送先建造物画像における横方向の繰り返しパターンの中で左または右から４番目の繰り返し要素の位置を配送先区画の横方向の位置として特定してもよい。なお、横方向の位置を特定する場合に、無人飛行体１４から配送先建造物への方角と、配送先区画の住所とに基づいて、左右どちらの端部から区画をカウントするかは、予め定められることとする。

変形例として、検出部５６は、輝度レベル以外の繰り返しパターンを検出してもよい。例えば、検出部５６は、配送先建造物画像における色信号のレベル（例えば色相）の縦方向の推移を検出し、色信号のレベルの縦方向の繰り返しパターンを検出してもよい。また、検出部５６は、配送先建造物画像における色信号レベルの横方向の推移を検出し、色信号のレベルの横方向の繰り返しパターンを検出してもよい。特定部５８は、輝度の繰り返しパターンと同様の手法にて、配送先建造物画像における色信号レベルの縦方向の繰り返しパターンに基づいて配送先区画の縦方向の位置を特定し、配送先建造物画像における色信号レベルの横方向の繰り返しパターンに基づいて配送先区画の横方向の位置を特定してもよい。

別の変形例として、検出部５６は、配送先建造物画像における縦方向のエッジの繰り返しパターンと、横方向のエッジの繰り返しパターンを検出してもよい。エッジは、輝度レベルが急峻に変化する箇所でもよく、色信号レベルが急峻に変化する箇所でもよく、他の画像特徴量が急峻に変化する箇所でもよい。特定部５８は、輝度の繰り返しパターンと同様の手法にて、配送先建造物画像におけるエッジの縦方向の繰り返しパターンに基づいて配送先区画の縦方向の位置を特定し、配送先建造物画像におけるエッジの横方向の繰り返しパターンに基づいて配送先区画の横方向の位置を特定してもよい。

無人飛行体１４の飛行制御部５０は、特定部５８により特定された配送先区画の縦方向の位置と横方向の位置とに基づいて、無人飛行体１４が配送先区画に接近するように飛行駆動部２０を駆動させる（ステップＳ１５）。例えば、飛行制御部５０は、配送先区画の縦方向の位置および横方向の位置が、撮影部２４による撮影画像の中心になるよう無人飛行体１４の縦方向の位置および横方向の位置を調整してもよい。そして、飛行制御部５０は、配送先区画の縦方向の位置および横方向の位置が撮影部２４による撮影画像の中心となることを維持しつつ、無人飛行体１４を配送先区画に接近させてもよい。

図７は、無人飛行体１４が配送先区画へ接近する例を示す。無人飛行体１４の撮影部２４は、ステップＳ１５での配送先区画への接近中に継続して無人飛行体１４から下方向を撮影する。無人飛行体１４の飛行制御部５０は、撮影部２４により撮影された画像を参照して、配送先区画（例えばバルコニー等の開口部）に設置された配送先を示すマーカ８２を検出する（ステップＳ１６）。マーカ８２は、物品１６の配送位置であることが判別可能な模様やパターンで構成されたシートであってもよい。

飛行制御部５０は、マーカ８２の上で無人飛行体１４をホバリングさせるよう飛行駆動部２０を駆動させる（ステップＳ１７）。無人飛行体１４のリリース制御部５２は、撮影部２４により撮影された画像を参照して、無人飛行体１４がマーカ８２の上に到着すると、物品１６をリリースするようにリリース機構２２を動作させる（ステップＳ１８）。飛行制御部５０は、物品１６をリリース後、予め定められた帰還地点に無人飛行体１４を帰還させるように飛行駆動部２０を駆動させる（ステップＳ１９）。

第１実施例の物品配送システム１０（無人飛行体１４）によると、物品１６の配送先となる複層建造物の外観の画像に映る繰り返しパターンに基づいて、複層建造物における配送先区画を精度よく特定できる。例えば、物品配送システム１０では、縦方向の繰り返しパターンに基づいて、配送先情報が示す配送先区画の階数に対応する配送先区画の縦方向の位置を精度よく特定できる。また、物品配送システム１０では、横方向の繰り返しパターンに基づいて、複層建造物において配送先区画が存在する階層内での配送先区画の横方向の位置を精度よく特定できる。また、物品配送システム１０では、仮に無人飛行体１４が高度測定機能を備えない場合でも、無人飛行体１４による撮像画像を処理することで、複層建造物内の特定の階数にある配送先区画に物品１６を配送できる。

以上、本発明を第１実施例をもとに説明した。
変形例を説明する。第１実施例では、物品配送システム１０の特徴的な機能は、無人飛行体１４に実装された。変形例として、物品配送システム１０の特徴的な機能は、配送支援サーバ１２と無人飛行体１４に分散して実装されてもよい。無人飛行体１４は、配送支援サーバ１２と通信を継続しつつ、複層建造物内の配送先区画まで物品１６を配送してもよい。

図８は、変形例の配送支援サーバ１２の機能ブロックを示すブロック図である。図９は、変形例の無人飛行体１４の機能ブロックを示すブロック図である。本変形例では、判定部５４、検出部５６および特定部５８の機能は、無人飛行体１４に実装されるのではなく、配送支援サーバ１２に実装される。

配送支援サーバ１２の判定部５４は、無人飛行体１４の撮影部２４により撮影された画像のデータを無人飛行体１４から取得し、その画像のデータに基づいて、実施例と同様に無人飛行体１４が配送先の近傍に到着したことを判定する。配送支援サーバ１２の特定部５８は、実施例と同様に配送先区画の位置を特定し、特定した配送先区画の位置を示すデータを無人飛行体１４へ送信する。無人飛行体１４の飛行制御部５０は、配送支援サーバ１２から提供された、配送先区画の位置を示すデータに基づいて、無人飛行体１４を配送先区画に接近させる。この変形例の物品配送システム１０も、実施例の物品配送システム１０と同様の効果を奏する。

＜第２実施例＞
本発明の第２実施例を説明する。第２実施例では、第１実施例と相違する点を中心に説明し、共通する点の説明を省略する。第２実施例の特徴は、第１実施例の特徴および変形例の特徴と任意の組合せが可能であることはもちろんである。

第２実施例の物品配送システム１０の構成は、図１に示した第１実施例の物品配送システム１０の構成と同様である。また、第２実施例の配送支援サーバ１２の機能ブロックは、図２に示した第１実施例の配送支援サーバ１２の機能ブロックと同様である。また、第２実施例の無人飛行体１４の機能ブロックは、図３に示した第１実施例の無人飛行体１４の機能ブロックと同様である。なお、第２実施例の配送支援サーバ１２の機能ブロックは、図８に示した変形例の配送支援サーバ１２の機能ブロックと同様であってもよく、第２実施例の無人飛行体１４の機能ブロックは、図９に示した変形例の無人飛行体１４の機能ブロックと同様であってもよい。

無人飛行体１４の検出部５６は、撮影部２４により撮影された複層建造物の外観の画像に写る繰り返しパターンの端部を検出する。無人飛行体１４の特定部５８は、検出部５６が検出した繰り返しパターンの端部に基づいて、複層建造物内の配送先区画を特定する。

図１０は、第２実施例の無人飛行体１４の動作を示すフローチャートである。ステップＳ２０～ステップＳ２３の処理は、図４に示した第１実施例のステップＳ１０～ステップＳ１３の処理と同じであるため説明を省略する。

ステップＳ２４において、判定部５４は、配送先建造物を撮影した画像（配送先建造物画像）から検出された繰り返しパターンが、配送先情報（例えば配送先建造物に関する属性情報）に整合するか否かを判定する。配送先建造物画像から検出された繰り返しパターンが配送先情報に不整合であることは、典型的には、他の建築物等の障害物に遮られて、配送先建造物の一部が画像に映っていないことを意味する。

具体的には、判定部５４は、縦方向の繰り返しパターンにおける繰返し回数が配送先建造物の階数に一致する場合、縦方向の繰り返しパターンが配送先情報に整合すると判定する。一方、判定部５４は、縦方向の繰り返しパターンにおける繰返し回数が配送先建造物の階数に不一致の場合、縦方向の繰り返しパターンが配送先情報に不整合と判定する。例えば、配送先建造物が２０階建てであることを配送先情報が示す一方、縦方向の繰り返しパターンにおける繰返し回数が１６回（すなわち１６階層分）である場合、判定部５４は、縦方向の繰り返しパターンが配送先情報に不整合と判定する。

また、判定部５４は、横方向の繰り返しパターンにおける繰り返し回数が配送先建造物の１つの階層内での区画数に一致する場合、横方向の繰り返しパターンが配送先情報に整合すると判定する。一方、判定部５４は、横方向の繰り返しパターンにおける繰り返し回数が配送先建造物の１つの階層内での区画数に不一致の場合、横方向の繰り返しパターンが配送先情報に不整合と判定する。例えば、配送先情報が配送先建造物の１つの階層内に４区画含まれることを示す一方、横方向の繰り返しパターンにおける繰返し回数が３階（すなわち３区画分）である場合、判定部５４は、横方向の繰り返しパターンが配送先情報に不整合と判定する。

配送先建造物画像から検出された縦方向の繰り返しパターンと横方向の繰り返しパターンの両方が配送先情報に整合すると判定部５４が判定した場合（ステップＳ２４のＹｅｓ）、特定部５８は、第１実施例と同様の方法で、配送先区画の縦位置および横位置を特定する（ステップＳ２５）。

一方、配送先建造物画像から検出された縦方向の繰り返しパターンと横方向の繰り返しパターンの少なくとも一方が配送先情報に不整合と判定部５４が判定した場合（ステップＳ２４のＮｏ）、検出部５６は、配送先建造物を撮影した画像に映る配送先建造物の端部を検出する（ステップＳ２６）。

例えば、記憶部４８は、端部を検出するための基準データ（以下「端部基準データ」とも呼ぶ。）を記憶してもよい。検出部５６は、配送先建造物を撮影した画像から検出された縦方向の繰り返しパターンのデータと端部基準データとを照合することにより、配送先建造物を撮影した画像における配送先建造物の上端と下端の少なくとも一方を検出してもよい。例えば、端部基準データは、空の特徴データ、地面の特徴データ、および道路の特徴データを含んでもよい。検出部５６は、縦方向の繰り返しパターンのデータにおいて空の特徴データと一致する部分を配送先建造物の上端として検出してもよい。また、検出部５６は、縦方向の繰り返しパターンのデータにおいて地面または道路の特徴データと一致する部分を配送先建造物の下端として検出してもよい。

また、検出部５６は、配送先建造物を撮影した画像から検出された横方向の繰り返しパターンのデータと端部基準データとを照合することにより、配送先建造物を撮影した画像における配送先建造物の左端と右端の少なくとも一方を検出してもよい。例えば、検出部５６は、横方向の繰り返しパターンのデータにおいて、繰り返し要素の左側で端部基準データと一致する部分を配送先建造物の左端として検出してもよい。また、検出部５６は、横方向の繰り返しパターンのデータにおいて、繰り返し要素の右側で端部基準データと一致する部分を配送先建造物の右端として検出してもよい。

特定部５８は、検出部５６により検出された配送先建造物の上端または下端に基づいて、配送先区画の縦位置を特定し、および／または、検出部５６により検出された配送先建造物の左端または右端に基づいて、配送先区画の横位置を特定する（ステップＳ２７）。

例えば、配送先情報が、配送先建造物が２０階建てであることを示し、かつ、配送先区画の階数が１２階であることを示すこととする。また、検出部５６により検出された縦方向の繰り返しパターンにおける繰返し回数が１６回（１６階層分）であり、さらに検出部５６により配送先建造物の上端が検出されたこととする。この場合、特定部５８は、撮影画像に映る配送先建造物の上端から８階層分（繰り返し要素８個分）下方の階層を１２階として特定してもよい。

また、例えば、配送先情報が、配送先建造物を南から見た場合の左から２区画目が配送先区画であることを示し、かつ、配送先建造物の各階層の区画数が４区画であることを示すこととする。また、検出部５６により検出された横方向の繰り返しパターンにおける繰返し回数が３回（３区画分）であり、さらに検出部５６により配送先建造物の右端が検出されたこととする。この場合、特定部５８は、撮影画像に映る配送先建造物の右端から３番目の区画を配送先区画として特定してもよい。

以降のステップＳ２８～ステップＳ３２の処理は、図４に示した第１実施例のステップＳ１５～ステップＳ１９の処理と同じであるため説明を省略する。

第２実施例の物品配送システム１０は、第１実施例の物品配送システム１０と同様の効果を奏する。また、第２実施例の物品配送システム１０は、無人飛行体１４による撮影画像に配送先建造物の一部が映っていない場合でも、配送先建造物内の配送先区画の位置を精度よく特定できる。

以上、本発明を第２実施例をもとに説明した。各実施例に記載の内容は例示であり、各実施例の構成要素や処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

第１実施例と第２実施例の両方に適用可能な変形例を説明する。無人飛行体１４の記憶部４８は、予め定められた、複層建造物の１階あたりの標準的な高さの値（以下「階高値」とも呼ぶ。）を記憶してもよい。階高値は、例えば、３メートルであってもよい。配送先建造物の全体の階数が配送先情報で与えられない場合、無人飛行体１４の制御部３２（判定部５４、特定部５８等）は、配送先建造物の高さを階高値で除することにより配送先建造物の全体の階数を導出してもよい。

なお、配送先建造物の高さは、配送先情報（地図情報）で与えられてもよく、配送先建造物を撮影した画像を解析することにより導出されてもよい。また、階高値ｈは、予め定められた配送先建造物全体の幅Ｗと、撮影画像上での配送先建造物全体の幅の画素数ｗｐ、撮影画像上での１階あたり（繰り返しパターンの周期）の画素数ｈｐをもとに、以下の計算式により導出されてもよい。
ｈ＝Ｗ×（ｈｐ／ｗｐ）

上述した実施例および変形例の任意の組み合わせもまた本発明の実施の形態として有用である。組み合わせによって生じる新たな実施の形態は、組み合わされる実施例および変形例それぞれの効果をあわせもつ。また、請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、実施例および変形例において示された各構成要素の単体もしくはそれらの連携によって実現されることも当業者には理解されるところである。

１０ 物品配送システム、 １２ 配送支援サーバ、 １４ 無人飛行体、 １６ 物品、 ２４ 撮影部、 ５０ 飛行制御部、 ５２ リリース制御部、 ５４ 判定部、 ５６ 検出部、 ５８ 特定部。

Claims (5)

1. 無人飛行体を用いて物品を配送する物品配送システムであって、
   配送先である複層建造物の位置情報と、前記無人飛行体の現在位置情報とに基づいて、前記無人飛行体が前記複層建造物の近傍に到着したことを判定する判定部と、
   前記判定部により前記無人飛行体が前記複層建造物の近傍に到着したと判定された場合に、前記複層建造物の外観を撮影する撮影部と、
   前記撮影部により撮影された前記複層建造物の外観の画像に映る繰り返しパターンを検出する検出部と、
   前記検出部により検出された繰り返しパターンに基づいて、前記複層建造物内の配送先の区画を特定する特定部と、
   前記特定部により特定された前記配送先の区画に物品を配送する配送制御部と、
   を備える、物品配送システム。
2. 前記検出部は、前記繰り返しパターンの端部を検出し、
   前記特定部は、前記検出部が検出した繰り返しパターンの端部に基づいて、前記配送先の区画を特定する、
   請求項１に記載の物品配送システム。
3. 前記検出部は、前記複層建造物の外観の画像に映る縦方向の繰り返しパターンを検出し、
   前記特定部は、前記縦方向の繰り返しパターンに基づいて、前記複層建造物において前記配送先の区画が存在する階数に対応する前記配送先の区画の縦方向の位置を特定する、
   請求項１または２に記載の物品配送システム。
4. 前記検出部は、前記複層建造物の外観の画像に映る横方向の繰り返しパターンを検出し、
   前記特定部は、前記横方向の繰り返しパターンに基づいて、前記複層建造物において前記配送先の区画が存在する階層内での前記配送先の区画の横方向の位置を特定する、
   請求項１または２に記載の物品配送システム。
5. 無人飛行体を用いて物品を配送する物品配送システムが実行する物品配送方法であって、
   配送先である複層建造物の位置情報と、前記無人飛行体の現在位置情報とに基づいて、前記無人飛行体が前記複層建造物の近傍に到着したことを判定する判定ステップと、
   前記判定ステップで前記無人飛行体が前記複層建造物の近傍に到着したと判定された場合に、前記複層建造物の外観を撮影する撮影ステップと、
   前記撮影ステップで撮影した前記複層建造物の外観の画像に映る繰り返しパターンを検出する検出ステップと、
   前記検出ステップで検出した繰り返しパターンに基づいて、前記複層建造物内の配送先の区画を特定する特定ステップと、
   前記特定ステップで特定した前記配送先の区画に物品を配送する配送ステップと、
   を前記物品配送システムが実行する物品配送方法。

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