JP2024013380A - 移動体運行管理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】複数台のドローンが一つの離発着ポートへアプローチする場合に、安全かつ効率よく離発着可能となる移動体運行管理装置を提供する。【解決手段】移動体運行管理装置411は、物品もしくは人である運搬対象305を搭載し出発地から到着地まで指示されたルートに従い移動する複数の第一移動体105の運行を管理する。移動体運行管理装置411は、第一移動体105の移動時間を計算する移動時間予想算出部706と、複数の第一移動体105のそれぞれの運行に影響する情報によって計算される移動時間の不確定性に基づいて第一移動体105が離発着する離発着ポート306を、第一移動体105が占有する確率を計算する占有確率算出部707と、全ての時間に離発着ポート306が、第一移動体105に占有されるように計画する使用計画最適化部708と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、飛行体を用いて移動および輸送する移動体運行管理装置に係り、特に飛行体として垂直離発着可能なＶＴＯＬ（Ｖｅｒｔｉｃａｌｔａｋｅ－ｏｆｆａｎｄ ｌａｎｄｉｎｇ ａｉｒｃｒａｆｔ）を用いた移動体運行管理装置に関する。

最近では、着陸面に対して垂直方向に離着陸するドローンと呼ばれる無人飛行体を利用して荷物を目的地に搬送するシステムが提案されている。このドローンは、複数の羽根ロータを有したマルチロータ方式が一般的に使用されている。

このドローンによる搬送システムは、ドローンの水平面の飛行計画経路を表わすデータを入力する。そして、飛行計画経路上の複数の位置の夫々の下にある表面の標高を表す高さ基準値を取得し、その位置に対応する飛行高度を高さ基準値に加算した値を飛行計画経路の高度のデータとして使用する。

これにより、障害物に衝突しないで飛行計画経路を飛行できるようにしている。

そして、このようなドローンによる搬送システムにおいて、数多くのドローンが効率よく目的地に到着して着陸できることが重要である。このため、ドローンの着陸制御装置としては、例えば、特許文献１に記載された方法が提案されている。

この特許文献１においては、自律飛行可能なドローンが離着陸を行う各離発着ポートの予約を管理するとともに、離発着ポート間を自律飛行する複数のドローンの飛行計画及び飛行位置を管理する飛行管理システムが公開されている。複数のドローンが共同で離発着ポートを利用する場合、離発着ポートに対する予約管理を行うことで一つの離発着ポートへ複数台のドローンがアプローチすることを実現している。

このように、離発着ポートを予約管理する場合にはドローンがいつ着陸し、離陸するか、ドローンに対して給電やメンテナンスをする時間の要否なども考慮し、効率化する必要がある。

特許文献２では、バッテリを搭載したドローンにおいて、飛行体情報と場所情報を取得して給電施設までの最短到達時間、平均飛行時間、悪天候のエリアを避ける等を考慮して給電開始時刻、及び待機期間を示し、効率的に給電を可能にする方法を公開している。

ＷＯ２０１８／１５５７００号公報 ＷＯ２０２１／２４５８３６号公報

ところで、特許文献１や特許文献２に記載されている手法は離発着ポートに対して、複数台のドローンが離発着することが考慮されていないため、予約の際には各ドローンが使用する離発着ポートが他のドローンと重ならないように予約する必要がある。

しかし、各ドローンの離発着に際しての状況や経路の状況に依っては離発着ポートへの到着が早まることや遅れることを考慮すると、本来の占有時間の前後に余裕を持った冗長な予約をせざるを得ない。

複数のドローンがアプローチする一つの離発着ポートにて、このような予約方法をとる場合、ドローンが全て定刻通りの運航をするだけで、ポートの使用効率が下がる。また、例えポートが空いた時間帯ができたとしても、予約されていないドローンが、そのポートを使用することができずに、システム全体としての効率低下の課題が生じる。

本発明の目的は、このような課題を鑑み、複数台のドローンが一つの離発着ポートへアプローチする場合に、安全かつ効率よく離発着可能となる移動体運行管理装置および移動体運行管理方法を提供することである。

本発明は、上記目的を達成するため、次のように構成される。

物品もしくは人である運搬対象を搭載し出発地から到着地まで指示されたルートに従い移動する複数の移動体の運行を管理する移動体運行管理装置において、前記移動体の移動時間を計算する移動時間予想算出部と、複数の移動体のそれぞれの運行に影響する情報によって計算される前記移動時間の不確定性に基づいて前記移動体が離発着する離発着ポートを、複数の前記移動体が占有する確率を計算する占有確率算出部と、全ての時間に前記離発着ポートが、複数の前記移動体に占有されるように計画する使用計画最適化部と、を備える。

また、物品もしくは人である運搬対象を搭載し出発地から到着地まで指示されたルートに従い移動する複数の移動体の運行を管理する移動体運行管理装置の移動体運行管路方法において、前記移動体の移動時間を計算し、複数の前記移動体のそれぞれの運行に影響する情報によって計算される前記移動時間の不確定性に基づいて前記移動体が離発着する離発着ポートを、複数の前記移動体が占有する占有確率を計算し、全ての時間に前記離発着ポートが、前記移動体に占有されるように計画する。

本発明によれば、複数台のドローンが一つの離発着ポートへアプローチする場合に、安全かつ効率よく離発着可能となる移動体運行管理装置および移動体管理方法を提供することができる。

本発明の実施例１による複数の移動体を連携させた移動輸送システムの概要を説明する図である。 本発明の実施例１による移動体同士をつなぐ移動体間接続ハブのイメージを示した図である。 本発明の実施例１によるドローンと鉄道車両を用いた移動輸送システムの全体概要である。 本発明の実施例１における移動輸送システムの各施設の使用権のイメージを示した図である。 第一移動体のドローンの運行を管理・管制制御するシステムの全体概要図である。 ドローン運行管理システムの処理フローを示すフローチャートである。 単一機体のポート占有確率の算出イメージを示した図である。 複数機体のポート占有確率を集約したイメージを示した図である。 ポート占有確率の調整のイメージを示した図である。 ポート占有確率の調整の処理フローを示したフローチャートである。 移動輸送システムの輸送フェイズの大まかな処理フローを示すフローチャートである。 本発明の実施例２による複数の移動体を連携させた移動輸送システムの概要を説明する図である。

以下、本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。

なお、本発明は以下の実施形態に限定されることなく、本発明の技術的な概念の中で種々の変形例や応用例をもその範囲に含むものである。

（実施例１）
図１は、本発明の実施例１による複数の移動体を連携させた移動体運行管理装置を有する移動輸送システム（移動体運行管理システム）１の概略構成図である。

図１は、利用者１００が販売されている商品や移動のための運賃をインターネット等で購入・支払いし、その商品を複数の移動体（第一移動体１０５、第二移動体１０７）を用いて自動的に運搬する移動輸送システム１を示している。

図１において、まず、利用者１００がマッチング／売買サービスシステム１０２を用いて商品等を選択・購入し、その発注通知や移動許可が販売者・移動者１０３に対して通知される。これらの商品等は物品若しくは人である運搬対象３０５であり、これら運搬対象は、配送拠点出発地１０４に移動され、第一移動体１０５で途中の移動体間接続ハブ１０６まで移動され、鉄道車両３２０等の第二移動体１０７に載せ替えもしくは乗り換えられ、到着地や商品の保管所１０８に到着される。

移動体間接続ハブ１０６は、ドローン３００等の第一移動体１０５が離発着する離発着ポート３０６を有している。

配送拠点・出発地１０４から到着地１０８へ移動する間の運行は、統合運行管理システム１０９にて管理され、予定の修正等が必要な場合には各移動体（第一移動体１０５、第二移動体１０７）の運行を調整する。また、各移動体（第一移動体１０５、第二移動体１０７）はインフラ１１０から情報や移動のためのエネルギーの供給を必要に応じて受けている。

このような移動輸送システム１の具体的な一例として、第一移動体１０５としてドローンと第二移動体１０７として鉄道車両とによる物流運搬する例で説明する。なお、第二移動体107は、鉄道車両に限らず、自動車等の車両でもよい。

ドローンは運搬場所の自由度が高く、少量の荷物を比較的短い区間、オンデマンドで運搬する用途で使用されることが多い。

一方で鉄道は駅のある場所に限られるが、大量の荷物を長い区間、定期で運搬する用途で使用されることが多い。

この二つの移動体を接続し、商品等を運搬するシナリオを考えた場合、可搬量の少ないドローンと非常に可搬量が大きい鉄道車両とはミスマッチが起こる。そのような課題を解決するため、多数のドローンを鉄道の定期発車時刻に合わせて到着させるような運用をすることで、二つの移動体の長所を活かし、短所を補いあうことができる。

ドローンと鉄道列車を例とした移動輸送システム１の動作について説明する。ここでの説明は商品の輸送として表すが、人の移動でも同じである。

移動輸送システム１は、大きくは移動輸送の経路や時間を決定し各移動体および施設等の予約をする運行計画フェイズと、実際にドローンや鉄道列車などの移動体にモノが搭載されて移動する輸送フェイズとに分かれる。

まず、マッチング／売買サービスシステム１０２にて予め販売者・移動者１０３が登録している商品の中から利用者１００が注文を決定する。マッチング／売買サービス１０２では利用者１００が商品を購入すると、商品の配送を、販売者・移動者１０３へリクエストを送信すると共に統合運行管理システム１０９へ通知する。

次に、統合運行管理システム１０９が配送拠点・出発地１０４、移動体間接続ハブ１０６、保管場所・到着地１０８における商品輸送の運行時刻、使用する移動体を調整、手配する。

次に、使用するドローンおよび鉄道列車と同時刻帯に配送拠点・出発地１０４、移動体間接続ハブ１０６、保管場所・到着地１０８を使用する他の移動体との運行時刻を調整し決定、その後にマッチング／売買サービスシステム１０２にて決済を完了する。

ここまでで運行計画のフェイズが完了し、輸送フェイズに移行する。ただし、一つの輸送に対して決定した運行計画は、その後の他輸送における調整によって変更とされることもある。

輸送フェイズでは、販売者・移動者１０３が商品を配送拠点・出発地１０４に輸送する。この輸送は販売者自身が実施しても、その他の手段を用いて輸送されても良い。

次に、決定された経路と移動体、決定された時刻にて、第一移動体１０５であるドローンを用いて配送拠点・出発地１０４から移動体間接続ハブ１０６へ商品を輸送する。
次に、移動体間接続ハブ１０６において、第一移動体１０５であるドローンから第二移動体１０７である鉄道列車へ商品を載せ替える。

図２に複数台の荷物を積載した第一移動体１０５であるドローンと第二移動体１０７である鉄道車両とを接続するイメージを示す。図２に示した、第一移動体１０５であるドローンと第二移動体１０７である鉄道車両との接続は、移動体間接続ハブ１０６の具体例であるが、必ずしもこの形態に限るものではなく、複数種類の移動体に含まれる人・モノが何らかの手段により受け渡しされるようなシステムであればよい。

図２において、ドローン３００は、矩形状の筐体本体３０１に対称関係となる位置に４個の羽根ロータ３０２が設けられており、夫々の羽根ロータ３０２は図示しない電動モータによって駆動される。尚、本実施例１の飛行体は、これに限るものではなく、要は垂直方向に離着陸できる飛行体であれば良い。

筐体本体３０１には位置姿勢センサを含む飛行体制御装置３０３が設けられており、更にドローン向け管制システム３０７と飛行体であるドローン３００の位置や、その通過する経路を通信する通信機３０４が設けられている。筐体本体３０１の位置や姿勢の検出には周知のＧＮＳＳセンサおよび慣性計測装置が搭載されている。

また、飛行体制御装置３０３は、飛行体であるドローン３００の水平面の飛行計画経路を表わす経路情報と、飛行計画経路上の複数の位置の夫々の下にある地表面の標高を表す高さ基準値とから、その飛行位置に対応する飛行高度を高さ基準値に加算した値を飛行計画経路の高度情報として使用することで、他の飛行体および障害物に衝突しないで飛行計画経路を飛行できるようにしている。

また、筐体本体３０１の外部もしくは内部には運搬対象３０５が据え付けられており、この運搬対象は３０５取り外し可能となっている。

一方、飛行体であるドローン３００の経路を指示する管制システム３０７は、図２においては離発着ポート３０６と別体で表しているが、一体であっても良い。また、ドローン３００等の移動体が離発着する離発着ポート３０６は、図３においては１つのみで表されているが、複数存在しても良い。

ただし、管制システム３０７は少なくとも一つの離発着ポート３０６へアプローチする飛行体であるドローン３００の経路を指示するものとし、飛行体であるドローン３００に複数の管制システム３０７から複数の経路が指示されることはないものとする。

複数のドローン３００が離発着ポート３０６へ到着した場合には、管制システム３０７により、着陸順が指示され、１台ずつ着陸し、運搬対象３０５を移動体輸送機３１０へ載せ替え、離陸し、次に着陸指示されたドローン３００が着陸し、同様の動作を繰り返す。

運搬対象３０５を搭載した移動体間輸送機３１０は離発着ポート３０６から鉄道車両３２０が待機するターミナル３２１へ発車時刻までに移動し、運搬対象３０５を鉄道車両３２０へ搭載後、また離発着ポート３０６へ移動することを繰り返す。

鉄道車両３２０は、鉄道用の管制システム３２２の指示に従い、定時にターミナル３２１に到着し、発車時刻まで待機する。その間、移動体輸送機３１０から運搬対象３０５が鉄道車両３２０へ積み込まれる。

次に、第二移動体１０７である鉄道車両３２０により移動体間接続ハブ１０６から保管場所・到着地１０８まで商品を輸送し、到着後、商品を保管、利用者１００へ到着を通知する。

最後に、商品到着の連絡を受けた利用者１００が保管場所・到着地１０８にて商品を受けとることで、この商品に関する移動輸送システム１の処理を終了する。

このドローン３００と鉄道車両３２０を用いた移動輸送システム１の各システムの詳細動作を、図３のドローン３００と鉄道車両３２０を用いた移動輸送システム１の全体概要および、それぞれのシステムの処理フローによって説明する。また、図３の太線矢印は商品の流れを、細線は情報の流れを示している。

まず、運行計画フェイズでの動作を説明するため、マッチング／売買サービス４０１および統合運行管理システム４０９の処理を説明する。

まず、販売者４０２が在庫／予約管理システム４０３に商品および商品を輸送可能な配送拠点４０７と時刻などを登録する。在庫／予約管理システム４０３は、注文管理システム４０４と連携しており、登録された情報を注文管理システム４０４において在庫や予約の可否が参照可能となっている。

また、登録された商品にはＩＤが割り振られ、輸送可能な配送拠点４０７と時刻などと共に配送リクエストシステム４０６に登録される。

次に、利用者４００が注文管理システム４０４にて在庫／予約管理システム４０３の示す商品を発注する。

次に、注文管理システム４０４にて商品の保有先を確認し、配送マッチングプラットフォーム４０５に保有先と発注詳細を通知する。

配送マッチングプラットフォーム４０５にて取得した保有先と発注詳細から、配送拠点４０７から利用者４００の指定する保管場所４０８までの経由地を探索し、経由地をリスト化、各所要時間の最大値を求め、仮決定する。

ここで、各所要時間には、販売者４０２が設定した配送拠点への輸送時間、各移動体による輸送時間、商品載せ替えに必要な運搬時間が少なくとも含まれる。

次に、配送マッチングプラットフォーム４０５にて発注品のＩＤおよび経由地リスト・各所要時間を、統合運行管理システム４０９へ送信する。

次に、統合運行管理システム４０９において受信した経路と所要時間から、ドローン運行管理システム（移動体運行管理装置）４１１に対して、離陸側の離発着ポート４１２および着陸側の離発着ポート３０６の離発着ポート使用権を申請する。この使用権申請は複数種類の移動体において、設定された時刻の遵守見込みが低い順に実施する。

本実施例１ではドローンと鉄道車両ではドローンの時刻遵守見込みが低いと仮定し、ドローン運行管理システム（移動体運行管理装置）４１１へ先に使用権を申請している。

ここで、上記使用権について説明する。使用権は離発着ポート（４１２、３０６）および機体など含む各施設を使用できる権利であり、時刻単位で設定される施設使用予約である。

図４に使用権の概念を時間軸で表わす。図４は下方向に時刻の流れを示しており、各施設において使用権が設定されているところを白枠で表している。また、本実施例１で示されている使用権の設定方法は一例であり、その設定方法は各業種において変更されていても良い。

この各施設の使用権の予約、設定は実際にその施設を使用する時刻間に余裕を持たせて設定する必要がある。以下に配送拠点側の離発着ポート４１２、ドローン３００、配送連結システム４１０側のポート３０６の使用権の設定について例示する。

配送拠点側の離発着ポート４１２の使用権は、販売者４０２が在庫／予約管理システム４０３に登録した輸送可能な時刻６０１よりも前に使用権の開始時刻を設定する。また、ドローン３００が配送拠点側の離発着ポート４１２に到着を予定する時刻６０２に遅延の可能性を考え、ドローン３００が上空に滞空可能な時間である滞空余裕時間、整備・燃料チャージのための時間もしくは積込所要時間のいずれか長い方を加えたフライト予定時刻６０３を算出し、更にフライト予定時刻６０３にポート管制圏離脱時間を加えた時刻６０４までを使用権として設定する。

このポート管制圏離脱時間は離発着ポート４１２の周辺の事前に定められた空域をポート管制圏として設定し、その管制圏内は同時刻に存在する機体は１台のみとしている。これは、複数台の機体が同時に降下や離陸をすることによって、機体同士の予想外の近接や衝突を避けるためである。

また、ドローン３００の使用権の設定は、配送拠点側の離発着ポート４１２に到着を予定する時刻６０２を開始点として、配送連結システム４１０側の離発着ポート３０６への到着時刻６０５に滞空余裕時間を加えた時刻６０６までを設定する。

また、配送連結システム４１０側の離発着ポート３０６の使用権の設定は、配送連結システム４１０側の離発着ポート３０６への到着時刻６０５を開始点として、ドローン３００の経路に対する滞空余裕時間を加えた時刻６０６に、整備・燃料チャージのための時間もしくは積込所要時間のいずれか長い方を加え、更に該ドローン３００が次の目的地へ離陸する場合、ポート管制圏離脱時間を加えた時刻６０７までを使用権として設定する。

以上のような流れで、その他の施設に対する使用権も設定される。

次に、申請された使用権に対して、ドローン運行管理システム（移動体運行管理装置）４１１にて、統合運行管理システム４０９から申請された時刻を元に、離陸側の離発着ポート４１２および着陸側の離発着ポート３０６の使用可能時刻および、商品輸送用に運用可能な機体を選定し、商品ＩＤの輸送に対してそれぞれの使用権を与え、統合運行管理システム１０９およびドローン管制システム３０７へ通知する。

ここで、ドローン運行管理システム（移動体運行管理装置）４１１の動作を図５のシステム構成および図６の処理フローに従って説明する。

ステップＳ８０１では、統合運行管理システム４０９の施設使用時刻算出部７０１で算出された、ドローン３００の出発地である配送拠点側の離発着ポート４１２および到着地である配送連結システム４１０側の離発着ポート３０６と、仮決めされた使用時刻を受信する。

次に、ステップＳ８０２では、機体／ルート選択部７０２がステップＳ８０１で取得した出発地・到着地から経路ＤＢ７０３を用いて飛行ルートを決定する。経路ＤＢ７０３には飛行する位置を示すウェイポイントの点列で示されたトポロジカルマップが収録されており、ダイクストラ法などにより経路を設定する。このウェイポイントを結ぶリンクにはその区間を飛行する標準速度が規定されているものとする。

また、決定された経路に対して、飛行可能な機体（ドローン３００）を、機体使用計画７０４を用いて選択する。機体使用計画７０４は該当時刻における機体の使用権および該当時刻で予想される飛行可能距離、機体種別や耐風性能、課金などによる時間厳守の確約度が収められている。

次に、ステップＳ８０３では、ステップＳ８０２で選択したドローン３００の機体性能を機体使用計画７０４から取得し、同時に不確定性パラメータ算出部７０５にて風況・環境情報システム４１３から風況・天候情報を取得する。不確定性パラメータ算出部７０５は、風況などの不確定な飛行に影響する要因の発生確率を算出、決定する。

次に、ステップＳ８０４で、ステップＳ８０２で選択した飛行ルートおよび機体、ステップＳ８０３で取得した風況などの環境情報と機体性能から、該飛行ルートを選択した機体で飛行した場合の標準的な飛行時間を算出する。飛行時間の算出は、風況やその他の不確定な飛行に影響する要因の発生により変動するが、ステップＳ８０４では最も可能性が高い情報のみを選択し、飛行時間算出に用いる。

次に、ステップＳ８０５にてステップＳ８０４で算出された標準飛行時間が、ステップＳ８０１で取得した出発地での使用時刻および到着地での使用時刻の範囲に収まることを確認する。確認は以下の計算で可能となる。

（到着地の使用終了時刻）―（出発地の使用開始時刻）＞ 標準飛行時間であり、かつ、（到着地の使用開始時刻）―（出発地の使用終了時刻）＜ 標準飛行時間であること。

もし、使用時刻の範囲内に収まらない場合は、別ルートや別機体を選択しなおし、標準飛行時間が使用時刻に収まるまでステップＳ８０２からステップＳ８０４の処理を繰り返す。

次に、ステップＳ８０６において、選択したドローン３００の機体および飛行ルートを固定し、不確定性パラメータ算出部７０５より、不確定要素を取得する。移動体であるドローン３００の移動時間の不確定性は、移動体であるドローン３００の種別および運動性能への影響から移動時間の変動幅を計算して算出される。

不確定要素の例として風況について説明する。ルート上のある領域において、風ベクトルが与えられる。この風ベクトルは風力の大きさと風向きで表される。この風ベクトルに対し、風力の誤差、風向きの誤差が分散値として与えられているものとする。また、この不確定要素はその発生確率が直接与えられても良い。

次に、ステップＳ８０７では、ポート占有確率算出部７０７にて、ステップＳ８０６で取得した不確定要素を用いて、到着予想時刻を算出し、その時刻の範囲を算出する。到着予想時刻は以下の計算式（１）で求めることができる。
（到着時刻）＝（ルート距離／標準速度）＋（不確定性遅延）＋（出発時刻） ・・・（１）

上記式（１）において、ルート距離および標準速度は確定値であり一意に計算される。不確定性遅延は、各不確定要素により発生する遅延時間であり、事変かつ確率的に扱い、飛行ルート上の区間において発生する事象に応じて計算される。

例えば、風況であれば、ある区間における風ベクトルと機体運動性能から、その区間の飛行速度が算出される。この速度を用いて、本来の標準速度でその区間を通過する時間に対して早まる場合はマイナス、遅くなる場合はプラスで表される。区間ごとで不確定性の発生は異なるため、各区間における遅延時間の総和で最終的な不確定性遅延を算出する。

仮に、各区間の不確定性の発生をパターン分けできるのであれば、最終的な不確定性遅延の層数は、区間数と発生パターンの組み合わせ数だけ存在することとなる。
ある一組のパターンＳｉで算出した不確定性遅延を算出した結果、求められる到着時刻Ｔにドローン３００が到着する確率は、そのパターンの発生確率であるので、以下のような各事象の同時確率として次の（２）式で求めることができる。

ドローン３００の機体が時刻Ｔに到着する確率Ｐｒ（Ｓｉ、Ｔ）＝機体トラブルなど何事も発生しない確率Ｐｒ（Ｎ）×風況（第一の不確定性）が正しい確率 Ｐｒ（Ｅ）×第二の不確定性が正しい確Ｐｒ（Ｍ）×・・・×調整が発生する確率Ｐｒ（Ａ） ・・・（２）

このドローン３００の機体が到着してから離陸する時刻までには不確定性が無いと仮定すると、画一的にポート到着から離陸完了までの時刻が同じ確率でポートを占有することになる。この到着地の離発着ポートが、このドローン３００に占有される確率を計算する。

占有確率は対象ポートに対象機体が対象時刻に存在（アプローチ（降下中））する確率である。このポートに到着する確率Ｐｒ（Ｓｉ、Ｔ）を全てのパターンで総和した確率分布は図９のようになり、最速のポート到着予定時刻ＴＳと最も遅い離陸完了予定時刻ＴＥまでの時刻による確率分布関数Ｆ（ｔ）として表すことができる。

また、使用計画最適化部７０８は、ポート到着から離陸完了までの間に、残燃料・バッテリ残量などによるチャージ時間などのような不確定性がある場合も上記と同様の考え方で到着後から離陸までの確率を計算することができる。つまり、使用計画最適化部７０８は、移動体であるドローン３００のエネルギー残量によって移動体であるドローン３００が離発着ポート３０６を使用する時間を制限することで、移動体の離発着ポート３０６の占有確率を高くし、優先的に前記離発着ポート３０６を使用させることができる。

また、使用計画最適化部７０８は、飛行体であるドローン３００の残飛行可能時間によって、離発着ポート３０６の占有確率を変化させることができる。

上記のように求められたドローンｎによるポート占有確率の確率関数Ｆ（ｔ）を、このドローンｎの到着可能性のある全時間帯の総和が１となるように再計算し、確率関数Ｆｎ（ｔ）とする。

この到着可能性のある全時間帯は離発着ポート自体が使用不可能となっている場合は、時刻は連続とならず、使用不可能な時間帯で分断される。その場合、時刻の最大幅は変わらないため、ポートが使用可能な範囲でのポート占有確率が高まることになる。例えば、離発着ポートに侵入検知センサを設置し、ポート上に侵入物がある場合や、緊急メンテナンス等によって使用権が切れているにも関らず、なおポート上に存在する機体などが存在する場合がこれに当たる。

ポート占有確率算出部７０７は、離着陸ポート３０６に緊急に着陸する飛行体（移動体）であるドローン３００が、離着陸ポート３０６に接近している場合には、緊急着陸する時間帯を除いた時間帯でポート占有確率を算出する。

また、離着陸ポート３０６を占有する飛行体（移動体）であるドローン３００を検知するドローン検知器（移動体検知器）１１２を離着陸ポート３０６に配置し、ポート占有確率算出部７０７は、ドローン検知器１１２からの検知信号に基づいて、ドローン３００により離着陸ポート３０６が占有されている時間帯を除いて占有確率を算出する。

また、緊急着陸が必要な機体がポートを優先的に占有する場合も同様に、離発着ポートの使用可能な時間帯をロックすることで、同様に対応可能である。

次に、ステップＳ８０８では、ポート使用計画最適化部７０８にて、既に使用権が設定されている到着地の離発着ポートのポート占有確率をポート使用計画７０９より集約する。

ポート使用計画７０９には、対象の離発着ポートの各時刻における使用権の設定状態が格納されている。

使用権の設定状態は、時刻、機体ＩＤ、占有確率および最大滞空余裕時間が各機体に対して設定されている。集約されたポート占有確率は、例えば、図８に示すようになる。

図８において、ポート使用計画７０９に保存されていた既に使用権が設定されている機体Ｃ１のポート占有確率Ｐｒ（Ｃ１）１００１および機体Ｃ２のポート占有確率Ｐｒ（Ｃ２）１００２に、ステップＳ８０７で算出された機体のポート占有確率Ｐｒ（Ｃ３）１００３を重畳している。

それぞれのポート占有確率はある一定の値に満たず、また、ポート占有確率１００１および１００２の総和Ｐｒ（Ｃ）＝Σ^２ _ｎ＝１Ｐｒ（Ｃｎ）もこの値以下となっているものとする。この値は、ポート占有確率の閾値として扱う。この閾値は、予測のできない事象を予め考慮に入れておくために設定する。例えば、鳥や他の飛行体によって、ドローン３００の進路が妨害され、迂回する可能性や、進路上で火事などの災害が発生し、迂回によって遅延が生じる場合などである。これらを確率として事前に与えることで、予測できない事象を考慮することが可能となる。

次に、ステップＳ８０９では、ポート使用計画最適化部７０８にて、ポート占有確率の最適化を実施する。ポート占有確率の最適化は図１１に示す概念図と図１０の処理フローで説明する。

図１０のテップＳ１２０１ではポート使用計画７０９に保存されていた既に使用権が設定されている機体の占有確率１００１および１００２に、ステップＳ８０７で算出されたポート占有確率１００３の総和を計算する。

ステップＳ１２０２ではステップＳ１２０１で算出されたポート占有確率の総和と閾値を比較し、ポート占有確率の総和が閾値より小さければ最適化不要と判断し処理を終了する。また、ポート占有確率の総和が閾値以上となった場合、ステップＳ１２０３に移行する。

ステップＳ１２０３は、時間拡張余裕がある最小占有確率のドローン３００の機体を選択する。図９において、占有確率１００１の使用権をもつドローン３００の時間拡張余裕１１０１、および占有確率１００２の使用権をもつドローン３００の時間拡張余裕１１０２を比較し、時間拡張余裕の長い占有確率１００２を選択する。

ステップＳ１２０４では、ステップＳ１２０３で選択されたドローン３００の機体の滞空余裕時間を、定められた時間分拡張し、占有確率を再計算する。ポート占有確率は時間帯の総和が１となるように再計算されているので、時間帯を拡張した時間分下がることになる。

例えば、図９のポート占有確率１００１はその滞空余裕時間分１１０１まで拡張した場合、ポート占有確率１１１０のように確率が下がる。同様に、ポート占有確率１００２は時刻１１０２まで拡張した場合は、ポート占有確率１１２０のように下がる。

次に、ステップＳ１２０５にて、ステップＳ１２０４で再計算した選択機体の占有確率とステップＳ１２０２で計算した占有確率の総和と閾値の差を比較し、ステップＳ１２０４で再計算した選択機体の占有確率を加えた占有確率の総和が閾値以上の場合、ステップＳ１２０３からＳ１２０４の処理を繰り返す。

ステップＳ１２０５にて、ステップＳ１２０４で再計算した選択機体の占有確率を加えた占有確率の総和が閾値より小さい場合、ステップＳ１２０６に移行する。

ステップＳ１２０６では占有確率の再計算し、調整処理を終了する。

次に、図６において、ステップＳ８１０では、ステップＳ８０９で設定されたポート到着時刻を元に、ポート使用計画７０９の各ドローン３００の機体のポート使用権を与える時間設定を更新するとともに、統合運行管理システム４０９の機体・施設使用計画決定部７１０へ送信、施設使用計画７１１を更新する。

また、ステップＳ８０９において設定されたポート到着時刻は機体／ルート選択部７０２へ送信され、到着時刻の幅を元に、飛行時間予想算出部（移動時間予想算出部）７０６にて再度離陸時刻が計算され、機体使用計画７０４を更新する。

つまり、使用計画最適化部７０８は、移動体１０５が離発着ポート３０６を占有する確率から、複数の移動体１０５が重複して離発着ポート３０６を使用することを許容して設定し、移動体１０５の運航時に占有確率を更新することで、占有の順序を計算し、移動体１０５の離発着ポート３０６の使用順位を決定する。

以上の処理により統合運行管理システム４０９に通知されたドローン３００の離発着ポート使用権の時刻調整がされた結果から、ドローン３００の最大遅延時刻６０６（図４に示す）より後の発車時刻の鉄道車両使用権を申請する。

鉄道運行管理システム（第二移動体運行管理装置）４１６では、統合運行管理システム４０９から申請された時刻以降で、鉄道車両３２０が配送連結システム側プラットフォーム４２１に到着する時刻６０８から保管場所側のプラットフォーム４１４へ到着する時刻６０９までの鉄道車両使用権を確保し、その結果を統合運行管理システム４０９へ通知する。

次に、統合運行管理システム４０９により、鉄道車両３２０の保管場所側におけるプラットフォーム４１４への到着時刻からの商品保管のため、保管場所４０８の使用権を申請し、保管場所４０８からの保管可能時刻６１０を受け取り、配送マッチングプラットフォーム４０５へ通知する。

次に、配送マッチングプラットフォーム４０５から注文内容の確定を注文管理システム４０４へ通知し、配送リクエストシステム４０６へ商品配送詳細を通知する。

次に、配送リクエストシステム４０６にて該当ＩＤの商品を配送拠点４０７に準備する期限となるドローン到着時刻６０２を販売者４０２へ通知する。

運行計画フェイズの最後として、注文管理システム４０４が決済サービス４１５と連携し、顧客の決済を実施する。

以上で運行計画フェイズが終了し、輸送フェイズに移行する。

輸送フェイズでは、図３の太線矢印の順に商品が輸送され、そのタイムスケジュールは運航計画フェイズで計画された図４に示した各施設の使用権に従い実施される。以降では、不確定要素が多く、使用権の変更が逐次実施される第一移動体（ドローン３００）による輸送を例に、使用権変更・更新時のシステムの動作について記す。以降、輸送フェイズにおける使用権の変更の説明を図１１の処理フローを用いて説明する。

最初に、ステップＳ１３０１では、販売者４０２が配送リクエストシステム４０６から発注通知を受信する。

次に、ステップＳ１３０２にて、商品の在庫／入荷目途の有無を確認し、在庫がない場合はステップＳ１３０５へ移行し、キャンセル処理を実施する。ステップS１３０２において、在庫がある場合はステップＳ１３０３へ移行する。

ステップＳ１３０３では、販売者４０２が配送拠点４０７へ商品を輸送する。

次に、ステップＳ１３０４では商品が指定された登録時刻まで到着していることを確認する。商品が未着の場合はステップＳ１３０５へ移行し、キャンセル処理を実行する。ステップＳ１３０４において、商品が到着している場合はステップＳ１３０６へ移行する。

ステップＳ１３０６では、運搬対象の商品到着をドローン運行管理システム４１１へ通知し、ステップＳ１３０７では、ステップＳ５０７で計画された商品輸送予定のドローン３００の機体の状態を確認する。

ステップＳ１３０８にて、計画された機体が配送拠点側の離発着ポート４１２に到着している場合はステップＳ１３１０へ移行する。ステップS１３０８におおいて、計画された機体が未着の場合はステップＳ１３０９にて、施設使用計画７１１から、代替機、計画変更の有無を確認し、計画変更がある場合はステップＳ１３０７の処理へ戻る。

ステップＳ１３０９にて、計画変更がない場合は対象機体が離発着ポート４１２に到着するまで待機する（ステップＳ１３０８）。

次に、ステップＳ１３１０では、配送拠点側の離発着ポート４１２へ商品を輸送し、ドローン３００へ搭載する。

ステップＳ１３１１にて、機体に商品搭載確認後、ドローン運行管理システム４１１へ離陸準備完了を通知し、ステップＳ１３１２にて、ドローン運行管理システム４１１の機体使用計画７０４へ該当機体のフライト準備完了フラグを設定する。

次に、ドローン管制システム３０７にて、フライト準備完了となっているドローン３００にフライト指示を出し、離発着ポート４１２から離陸させる。離陸後の運航はドローン管制システム３０７の指示に従い実施される。

次に、ステップ１３１４にて、チェックポイントにおける進捗により到着予想時刻をドローン管制システム３０７に通知する。ドローン３００はドローン管制システム３０７から目標とする位置（ウェイポイント）と運行速度を指示され飛行する。ドローン３００に搭載された飛行体制御装置３０３に組み込まれる位置姿勢センサ７１２からの出力は通信機３０４によりドローン管制システム３０７の機体位置管理部７１３へ通知される。

機体位置管理部７１３では担当する全機体の機体位置を管理し、取得したそれぞれのドローン３００の位置を到着予想時刻算出部７１４へ送信し、到着予想時刻を算出する。到着予想時刻の算出は、残りのルート距離を標準速度除することで求める。

更に、算出した到着予想時刻をドローン運行管理システム４１１のポート占有確率更新部７１５へ送信し、ドローン３００の位置取得とその時刻を元にしたポート占有確率を算出する。ポート占有確率の更新は、ステップＳ８０７とほぼ同様に計算でき、現在位置から配送連結システム４１１側の離発着ポートまでのルート上の不確定要素を用いて、到着予想時刻の範囲を以下の式（３）ように算出する。
（到着予想時刻）＝（残ルート距離／標準速度）＋（残ルート上の不確定性遅延）＋（位置取得時刻） ・・・（３）

ドローン３００の位置を取得した時刻からの残ルート上での不確定性のみを考慮するため、到着予想時刻の範囲はステップＳ８０７より狭まることになる。また、範囲が狭まる事で、ポート占有確率の尖度が高くなり、確実性が増す。算出されたポート占有確率はステップＳ８０８と同様に、ポート使用計画最適化部７０８にて、他運航中のドローン３００の機体の更新されたポート占有確率をポート使用計画７０９より集約し、ステップＳ８０９と同様にして最適化し、ポート使用計画７０９を更新する。

全ての運航中のドローン３００の機体から得られるポート占有確率は全て計画フェイズよりも尖度が高くなり、他機のポート占有確率との重なりは少なくなり、かつポート占有確率が単体でほぼ閾値を満たすほど高くなることから、離発着ポート３０６が近づくに連れ、占有確率が独立となり、後述の着陸にてここで決定された順序で離発着することにより、安全が保たれる。

次に、ステップＳ１３１５において、ドローン運行管理システム４１１のポート使用計画最適化部７０８にて、ステップＳ１３１４で取得した到着予想時刻の変化が計画時と比較して閾値以上となっていた場合に、確実性の高い情報から計画の更新を実施する。

到着予想時刻が計画フェイズと比較してほぼ変わりがない、閾値以上の変化がない場合にはステップＳ１３２２へ移行する。ステップＳ１３１５において、閾値以上の変化があり、変化の方向が早まる方向であれば、ステップＳ１３１６へ移行する。ステップＳ１３１５において、遅延する方向であれば、ステップＳ１３１８へ移行する。

ステップＳ１３１６では、ドローン運行管理システム４１１のポート使用計画最適化部７０８から統合運行管理システム４０９の機体・施設使用計画決定部７１０へ新しい到着時刻を通知する。

ステップＳ１３１７では、統合運行管理システム４０９にて、新しい到着時刻が配送連結システム４１０側の離発着ポートの使用権に空きがある場合、ポート到着時刻６０５を繰り上げ、ステップＳ１３２２へ移行する。

到着予想時刻が遅延する場合、ステップＳ１３１８にて、ドローン運行管理システム４１１のポート使用計画最適化部７０８から統合運行管理システム４０９の機体・施設使用計画決定部７１０へ新しい到着時刻を通知する。

次に、ステップＳ１３１９では、統合運行管理システム４０９にて、新しい到着時刻が配送連結システム４１０側の離発着ポートの使用権に空きがある場合、ポート管制圏離脱時刻６０６の延長要否を判断し、ステップＳ１３２０へ移行する。これは運航の遅延により想定以上のエネルギーを消費したためにポート管制圏離脱時刻直前のチャージ時間がかかる場合の対処となる。

ステップＳ１３２０では、ステップ１３１９にてポート使用権の延長の要否を判断する。ポート使用権の延長不要の場合はステップＳ１３２２へ移行する。ポート使用権の延長必要な場合は、鉄道車両への積み込みができないリスクが生じるため、代替輸送手段への積み込み先変更の必要性をユーザに通知するとともに、着荷遅延連絡を利用者４００に連絡する。

次に、ステップＳ１３２２では、ドローン３００の機体が着陸態勢に入るポート管制圏への到着を判断する。ポート管制圏へ到着している場合はステップＳ１３２３へ移行し、ポート管制圏へ未着の場合は、ステップＳ１３１４からの処理に戻る。

ステップＳ１３２３では、ドローン管制システム３０７からポート着陸許可後、離発着ポート３０６へ着陸する。ドローン管制システム３０７の運航設計部７１６は到着予想時刻算出部７１４からドローン３００の到着予想時刻を受信し、ドローン運行管理システム４１１のポート使用計画７０９を取得、到着するドローン３００と他のドローン３００の機体との優先度順で着陸許可を機体位置管理部７１３に設定し、機体位置管理部７１３から着陸指示をドローン３００へ通信する。

次に、ステップＳ１３２４にて、ドローン３００が離発着ポート３０６に着陸後、配送連結システム４１０の指示に従い、移動体間輸送機３１０によってプラットフォーム４２１に商品を輸送し、発車時刻までに鉄道車両３２０に積み込む。

次に、ステップＳ１３２５にて、鉄道車両３２０は鉄道管制システム３２２の安全指示、鉄道運行管理システム４１６の運行指示に従い、目的の保管場所４０８のあるプラットフォーム４１４に輸送する。

最後にステップＳ１３２６にて鉄道車両３２０から保管場所４０８へ商品を輸送し、利用者４００が受け取ることで商品輸送が完了する。

以上が移動体輸送システム１の大まかな処理フローである。

以上に説明に説明した離発着制御を実行することによって、少なくとも、複数の飛行体が同時に一つの離発着ポートへアプローチすることを計画段階から許容することで、離発着ポートを安全かつ高効率に使用することができるようになる。

本発明の実施例１によれば、複数台のドローン３００が一つの離発着ポート４１２へアプローチする場合に、離発着ポート４１２の利用可能なすべての時間帯において、安全かつ効率よく離発着可能となる移動体運行管理装置、移動体運行管理システム及び移動体運行管理方法を提供することができる。

（実施例２）
次に、本発明の実施例２について説明する。

図１２は、実施例２による複数の移動体を連携させた移動輸送システム（移動体運行管理システム）１Ａの概略構成図である。

図１に示した実施例１における移動体輸送システム１においては、配送拠点・出発地１０４と、保管場所・到着地１０８とは、それぞれ、別箇に配置されているが、図１２に示した実施例２においては、配送拠点・出発地１０４と、保管場所・到着地１０８とを兼ねる配送拠点・保管場所１３０が二地点に配置されている。つまり、双方向から、第一移動体１０５及び第二移動体１０７を用いて、商品等の配送が可能となっている。

つまり、商品等は、一方の配送拠点・保管場所１３０から、第一移動体１０５、移動体間接続ハブ１０６、第二移動体１０７を介して他方の配送拠点・保管場所１３０に到着する。

図１に示した例と図１２に示した例とは、商品等が双方向に移動可能か否かが相違し、作用及び動作は同等となっている。このため、図１２に示した例の作用及び動作の説明は省略する。

実施例２においても、実施例１と同様な効果を得ることができる他、互いに離れた地域から双方向に、商品等を搬送可能な移動体運行管理システムに本発明を適用することができる。

なお、荷物搬送用の飛行体は無人であるが、将来的には有人の飛行体（いわゆる空飛ぶクルマ）に展開される方向で開発が行われている。したがって、本発明では、無人飛行体に限らず有人飛行体に対しても適用できる離発着システムを提案するものである。

また、飛行体はマルチロータ方式に限らず、これ以外の自律的に飛行する飛行体をも対象とするものである。

尚、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１、１Ａ・・・移動体輸送システム（移動体運行管理システム）、１００・・・利用者、１０２・・・マッチング／売買サービスシステム、１０３・・・販売者・移動者、１０４・・・配送拠点・出発地、１０５・・・第一移動体、１０６・・・移動体間接続ハブ、１０７・・・第二移動体、１０８・・・保管場所・到着地、１０９・・・統合運行管理システム、１１０・・・インフラ、１１１・・・利用者・販売者、１１２・・・ドローン検知器、１３０・・・配送拠点・保管場所、３００・・・ドローン、３０１・・・筐体本体、３０２・・・ロータ、３０３・・・飛行体制御装置、３０４・・・通信機、３０５・・・運搬対象、３０６・・・離発着ポート、３０７、３２２・・・管制システム、３１０・・・移動体間輸送機、３２０・・・鉄道車両、３２１・・・ターミナル、３２２・・・鉄道管制システム、４００・・・利用者、４０１・・・マッチング／売買サービス、４０２・・・販売者、４０３・・・在庫／予約管理システム、４０４・・・注文管理システム、４０５・・・配送マッチングプラットフォーム、４０６・・・配送リクエストシステム、４０７・・・配送拠点、４０８・・・保管場所、４０９・・・統合運行管理システム、４１０・・・配送連結システム、４１１・・・ドローン運行管理システム、４１２・・・離発着ポート、４１３・・・風況・環境情報システム、４１４、４２１・・・プラットフォーム、４１５・・・決済サービス、４１６・・・鉄道運行管理システム（第二移動体運行管理装置）、７０１・・・施設使用時刻算出部、７０２・・・機体／ルート選択部、７０３・・・経路ＤＢ、７０４・・・機体使用計画、７０５・・・不確定性パラメータ算出部、７０６・・・飛行時間予想算出部、７０７・・・ポート占有確率算出部、７０８・・・ポート使用計画最適化部、７０９・・・ポート使用計画、７１０・・・機体・施設使用計画決定部、７１１・・・施設使用計画、７１２・・・位置姿勢センサ、７１３・・・機体位置管理部、７１４・・・到着予想時刻算出部、７１５・・・ポート占有確率更新部、７１６・・・運航設計部

Claims (15)

1. 物品もしくは人である運搬対象を搭載し出発地から到着地まで移動する複数の移動体の運行を管理する移動体運行管理装置において、
   前記移動体の移動時間を計算する移動時間予想算出部と、
   複数の前記移動体のそれぞれの運行に影響する情報によって計算される前記移動時間の不確定性に基づいて、前記移動体が離発着する離発着ポートを、複数の前記移動体が占有する占有確率を計算する占有確率算出部と、
   全ての時間に前記離発着ポートが、複数の前記移動体に占有されるように計画する使用計画最適化部と、
   を備えることを特徴とする移動体運行管理装置。
2. 請求項１に記載の移動体運行管理装置において、
   前記使用計画最適化部は、複数の前記移動体が前記離発着ポートを占有する確率から、複数の前記移動体が重複して前記離発着ポートを使用することを許容して設定し、前記移動体の運航時に占有確率を更新することで、占有の順序を計算し、複数の前記移動体の前記離発着ポートの使用順位を決定することを特徴とする移動体運行管理装置。
3. 請求項１に記載の移動体運行管理装置において、
   前記移動時間の不確定性は、前記移動体の種別および運動性能への影響から移動時間の変動幅を計算して算出されることを特徴とする移動体運行管理装置。
4. 請求項１に記載の移動体運行管理装置において、
   前記使用計画最適化部は、前記移動体のエネルギー残量によって前記移動体が前記離発着ポートを使用する時間を制限することで、前記移動体の前記離発着ポートの占有確率を高くし、優先的に前記離発着ポートを使用させることを特徴とする移動体運行管理装置。
5. 請求項１に記載の移動体運行管理装置において、
   前記移動体は飛行体であり、前記使用計画最適化部は、前記飛行体の残飛行可能時間によって、前記離発着ポートの前記占有確率を変化させることを特徴とする移動体運行管理装置。
6. 請求項１に記載の移動体運行管理装置において、
   前記占有確率算出部は、前記離発着ポートに緊急に着陸する前記移動体が、前記離発着ポートに接近している場合には、緊急着陸する時間帯を除いた時間帯でポート占有確率を算出することを特徴とする移動体運行管理装置。
7. 請求項６に記載の移動体運行管理装置において、
   前記移動体は飛行体であり、前記飛行体を検知する移動体検知器が前記離発着ポートに配置され、前記占有確率算出部は、前記移動体検知器からの検知信号に基づいて、前記飛行体により前記離発着ポートが占有されている時間帯を除いて占有確率を算出することを特徴とする移動体運行管理装置。
8. 請求項１に記載の移動体運行管理装置において、
   前記複数の移動体は、飛行体である第一移動体および前記第一移動体が離発着する離発着ポートに移動された前記運搬対象を保管場所・到着地に移動する第二移動体を有し、
   前記第二移動体の運行を管理する第二移動体運行管理装置を備える移動体運行管理システムに用いられることを特徴とする移動体運行管理装置。
9. 請求項８に記載の移動体運行管理装置において、
   前記移動体運行管理システムは、
   前記第一移動体及び前記第二移動体の動作を統合的に管理する統合運行管理システムを有することを特徴とする移動体運行管理装置。
10. 物品もしくは人である運搬対象を搭載し出発地から到着地まで指示されたルートに従い移動する複数の移動体の運行を管理する移動体運行管理装置の移動体運行管路方法において、
    前記移動体の移動時間を計算し、
    複数の前記移動体のそれぞれの運行に影響する情報によって計算される前記移動時間の不確定性に基づいて前記移動体が離発着する離発着ポートを、複数の前記移動体が占有する占有確率を計算し、
    全ての時間に前記離発着ポートが、前記移動体に占有されるように計画する、
    ことを特徴とする移動体運行管理方法。
11. 請求項１０に記載の移動体運行管理方法において、
    前記移動体が前記離発着ポートを占有する占有確率から、複数の前記移動体が重複して前記離発着ポートを使用することを許容して設定し、前記移動体の運航時に占有確率を更新することで、占有の順序を計算し、複数の前記移動体の前記離発着ポートの使用順位を決定することを特徴とする移動体運行管理方法。
12. 請求項１０に記載の移動体運行管理方法において、
    前記移動時間の不確定性は、前記移動体の種別および運動性能への影響から移動時間の変動幅を計算して算出することを特徴とする移動体運行管理方法。
13. 請求項１０に記載の移動体運行管理方法において、
    前記移動体のエネルギー残量によって前記移動体が前記離発着ポートを使用する時間を制限することで、前記移動体の前記離発着ポートの占有確率を高くし、優先的に前記離発着ポートを使用させることを特徴とする移動体運行管理方法。
14. 請求項１０に記載の移動体運行管理方法において、
    前記移動体は飛行体であり、前記飛行体の残飛行可能時間によって、前記離発着ポートの前記占有確率を変化させることを特徴とする移動体運行管理方法。
15. 請求項１０に記載の移動体運行管理方法において、
    前記離発着ポートに緊急に着陸する前記移動体が、前記離発着ポートに接近している場合には、緊急着陸する時間帯を除いた時間帯でポート占有確率を算出することを特徴とする移動体運行管理方法。

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