JP2024042218A - 飛行体位置監視システム、および、飛行体位置監視方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 監視対象の飛行体の現在位置等が把握できなくなった状況でも、飛行体の飛行中の安全を確保できる飛行体位置監視システムを提供する。【解決手段】 飛行体の機体モデルを複数格納した機体モデルデータベースと、機体モデルデータベースから、監視対象の飛行体の機体モデル、または、監視対象の飛行体と類似性の高い飛行体の機体モデルを取得する機体モデル取得部と、監視対象の飛行体の飛行経路の環境情報に基づいて、飛行体の運航に影響する空間情報を生成する空間情報生成部と、機体モデル、空間情報、飛行体の重量、および、飛行経路を特定する情報に基づいて、各時刻における飛行体の位置を推測する位置推測部と、位置推測部が推測した各時刻における飛行体の位置と、飛行体または飛行体監視センサが実測した各時刻における飛行体の位置と、の差異に基づいて、機体モデルを更新する更新部と、を備える飛行体位置監視システム。【選択図】 図６

Description

本発明は、飛行体の位置を監視する飛行体位置監視システム、および、飛行体位置監視方法に関する。

ドローンの運航計画を作成し、その運航計画に基づいてドローンの動態管理を行う従来技術として、特許文献１のドローン用動態管理装置（運航計画作成装置）が知られている。例えば、同文献の要約書には、「ドローンを利用する場合に、適切に運航計画を作成できるようにする。」と記載されており、請求項６には「前記ドローンからの現在位置を含む状況情報を受信し、前記運航計画に基づいて前記ドローンの動態管理を行う第１の動態管理手段を備えることを特徴とする運航計画作成装置。」と記載されている。

また、同文献の段落０２２３には「位置等通知部２１２は、この実施の形態では飛行指示データの提供を受けた場合に、現在位置（緯度、経度、高さ（高度））、飛行方向、飛行速度、残可能飛行距離などを無線通信部２０１及び送受信アンテナ２０１Ａを通じてドローン用動態管理装置１に通知する。現在位置等の通知は、所定のタイミングごと（例えば数分ごと）に行うようにされるが、例えば、ドローン用動態管理装置１からの現在位置等の通知要求を受けた場合など、適宜のタイミングで通知処理を行うこともできる。」と記載されている。

特開２０２０－２０５１２２号公報

しかしながら、特許文献１のドローン用動態管理装置は、所定のタイミングでドローンと通信でき、ドローンの現在位置等を把握できる状況下での動態管理を基本としている。そのため、ドローンとの通信が不能となり、ドローンの現在位置等を把握できない場合には、同文献の段落０２０６で「再計画処理部１１４は、・・・ドローン２やトラック６の移動体搭載装置７と通信を行えない場合に、新たに別のドローン２や別のトラック６を用いた動態管理データを生成し直して、別途、商品の配送を行うようにする。この場合、再計画処理部１１４は、・・・通信不能になったドローン２やトラック６を捜索する指示を、所定の相手先に通信Ｉ／Ｆ１０１を通じて送信する処理も行う。」と説明され、段落０２７４で「ステップＳ３０８において、ドローン２やトラック６と通信が行えなくなった場合、すなわち、ドローン２やトラック６が行方不明になった場合には、別のドローン２や別のトラック６を用いた運航計画を立案し、この新たな運航計画に沿って、別のドローン２や別のトラック６を運航して、商品の配送を滞りなく実行するように制御する。」と説明されるように、通信不能となったドローンの動態管理を断念し、他のドローンに作業を引き継がせることが明記されている。

そこで、本発明は、監視対象の飛行体の現在位置等が把握できなくなった状況であっても、その飛行体の飛行中の安全を確保できる飛行体位置監視システム、および、飛行体位置監視方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の飛行体位置監視システムは、所定の飛行経路を飛行する飛行体の位置を監視するシステムであって、飛行体の機体モデルを複数格納した機体モデルデータベースと、該機体モデルデータベースから、監視対象の飛行体の機体モデル、または、監視対象の飛行体と類似性の高い飛行体の機体モデルを取得する機体モデル取得部と、監視対象の飛行体の飛行経路の環境情報に基づいて、前記飛行体の運航に影響する空間情報を生成する空間情報生成部と、前記機体モデル、前記空間情報、前記飛行体の重量、および、前記飛行経路を特定する情報に基づいて、各時刻における飛行体の位置を推測する位置推測部と、該位置推測部が推測した前記各時刻における飛行体の位置と、前記飛行体または飛行体監視センサが実測した前記各時刻における飛行体の位置と、の差異に基づいて、前記機体モデルを更新する更新部と、を備えるシステムとした。

本発明の飛行体位置監視システム、および、飛行体位置監視方法によれば、飛行体位置を把握できなくなった状況であっても、その飛行体の飛行中の安全を確保することができる。

一実施例の飛行体位置監視システムの概略構成図。 飛行体の飛行経路を上面視した平面図。 一実施例の飛行体の機能ブロック図。 一実施例の管制システムの機能ブロック図。 一実施例のポートシステムの機能ブロック図。 一実施例の運航管理システムの機能ブロック図。 一実施例の運航管理システムの処理フローチャート。 一実施例の運航管理システムの処理フローチャート。 飛行体の耐風性能の一例を示すグラフ。 飛行体の耐風性能の一例を示すグラフ。 飛行体の耐風性能の一例を示すグラフ。 一実施例の運航影響度算出部の機能ブロック図。 図７ＢのステップＳ２５の詳細を示す処理フローチャート。

まず、図１を用いて、本発明の一実施例に係る飛行体位置監視システム１００の概略を説明する。ここに示すように、本実施例の飛行体位置監視システム１００は、運航管理システム１、管制システム２、ポートシステム３、および、飛行体監視センサ４を、実線で示すプライベートネットワーク（仮想プライベートネットワークであっても良い）で相互接続したシステムであり、外部システム５から各種情報の提供を受けつつ、飛行体２００の現在位置を監視するためのシステムである。なお、図１では簡略化のため、飛行体２００を一機だけ図示しているが、飛行体位置監視システム１００は、複数の飛行体２００を並列監視でき、飛行体同士が異常接近しないように各飛行体を管制できるシステムである。

図１の飛行体２００は、公衆無線通信網を介して、ポートシステム３に位置情報等を送信したり、ポートシステム３から指令等を受信したりする。ポートシステム３は、プライベートネットワークを介して運航管理システム１や管制システム２と接続されているため、飛行体２００は、ポートシステム３を経由することで、実質的に、運航管理システム１や管制システム２とも通信することができる。

但し、飛行体２００の飛行経路の一部には、近傍に公衆無線アンテナが存在しない、或いは、近傍の公衆無線アンテナが故障している、等の理由によって、無線通信できない区間（以下、「無線通信不通区間」と称する）が存在している。そのため、無線通信不通区間の飛行中は、飛行体２００は飛行体位置監視システム１００に位置情報等を送信することができず、飛行体位置監視システム１００は飛行体２００の現在位置等を把握することができない。そこで、無線通信不通区間を飛行中の飛行体２００の現在位置等も監視できるよう、本実施例では、飛行体位置監視システム１００と飛行体２００を次のように構成した。

＜飛行体２００＞
飛行体２００は、比較的低い高度を飛行する、マルチロータ式ドローンや有翼式ドローンである。この飛行体２００は、空撮用や荷物運搬用の小型無人機であっても良いし、少人数の搭乗が可能な小型有人機であっても良いが、以下では特に断らない限り、マルチロータ式の小型無人機であるものとする。

図１に示すように、飛行体２００は、出発地ポートＰｓから目的地ポートＰｇに向け、所定のウェイポイントWを経由する一点鎖線の飛行経路での移動を計画している。以下では、出発地ポートＰｓから目的地ポートＰｇに引いた水平線をＸ軸、Ｘ軸と直交する水平線をＹ軸、両軸と直交する鉛直線をＺ軸、出発地ポートＰｓの３次元座標を原点、とする三軸直交座標系を用いて所望の位置を定義する。すなわち、出発地ポートＰｓの３次元座標を（ｘｓ＝０、ｙｓ＝０、ｚｓ＝０）、目的地ポートＰｇの３次元座標を（ｘｇ、ｙｇ、ｚｇ）、ｎ番目（ｎは自然数）のウェイポイントＷｎの３次元座標を（ｘｎ、ｙｎ、ｚｎ）と定義する。

図２は、飛行体２００の飛行経路をＸＹ平面に投影した平面図である。図２では、図１の飛行経路（Ｐｓ－Ｗ１－Ｗ２－Ｐｇ）に加え、選択されなかった２つの経路候補（Ｐｓ－Ｗ１－Ｐｇ、Ｐｓ－Ｗ１－Ｗ３－W４－Ｐｇ）も表示している。なお、各経路には図示する位置に無線通信不通区間が存在しているものとする。

ここで、同図の小分割空間Ｃは、飛行経路近傍空間の空間情報（表３から表５を用いて後述する、風況、リスク等の情報）を位置毎に管理できるように、飛行経路近傍空間をＸＹＺの各方向に小分割した単位空間である。この小分割空間Ｃの大きさは適当に定めれば良いが、飛行体２００の想定飛行密度が高く、空間情報を細やかに管理したい場合は、例えば、各辺１ｍの立方体状空間を小分割空間Ｃとして設定すれば良い。

図３は、飛行体２００の機能ブロック図である。ここに示すように、本実施例の飛行体２００は、制御装置２０１、位置姿勢センサ２０２、フライトレコーダ２０３、無線通信機２０４を備えている。なお、図示を省略しているが、飛行体２００は、推進力や揚力を発生させるロータや翼、飛行体用途に応じた、カメラ、荷台、客室なども備えている。

制御装置２０１は、ロータ等を制御する装置である。位置姿勢センサ２０２は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機とジャイロセンサを組み合わせたセンサであり、飛行体２００の現在位置、現在姿勢、現在速度等を時系列で取得するセンサである。フライトレコーダ２０３は、ロータ等の駆動状態や、位置姿勢センサ２０２で取得した位置姿勢の時系列変化などを記録する記録装置である。無線通信機２０４は、フライトレコーダ２０３に記録した各種情報を、公衆無線通信網を介して飛行体位置監視システム１００（ポートシステム３）に無線送信する通信機である。

＜飛行体位置監視システム１００＞
上記したように、飛行体位置監視システム１００は、所定の飛行経路を運航中の飛行体２００の現在位置を常時監視するためのシステムであり、運航管理システム１と、管制システム２と、複数のポートシステム３（３ｓ、３ｇ）と、複数の飛行体監視センサ４を備える。

＜＜管制システム２＞＞
図４は、管制システム２の機能ブロック図である。本実施例の管制システム２は、複数の飛行体２００の夫々が安全に飛行できるように管制するためのシステムであり、図４に示すように、機体情報管理部２１と、運航設計部２２と、警戒空域情報発報部２３を備えている。機体情報管理部２１は、運航管理システム１から受信した空間情報や運航計画等に基づいて、各飛行体の現在位置を集約し、運航状況として運航管制システム１に出力する。運航設計部２２は、運航管理システム１から受信した空間情報や運航計画等に基づいて、複数の飛行体２００の各々の飛行経路を設計する。警戒空域情報発報部２３は、運航設計部２２の出力に基づいて、警戒空域情報を各飛行体に発報する。なお、管制システム２の詳細は、必要に応じて後述する運航管理システム１の説明中でも説明する。

＜＜ポートシステム３＞＞
ポートシステム３は、主に、飛行体２００との通信インタフェースとして機能するシステムであり、本実施例では、出発地ポートＰｓに設置したポートシステム３ｓと、目的地ポートＰｇに設置したポートシステム３ｇの２種類を例示している。

図５は、ポートシステム３の機能ブロック図である。ここに示すように、本実施例のポートシステム３は、制御装置３１と、重量センサ３２と、無線通信機３３と、記憶装置３４を備えている。制御装置３１は、プライベートネットワークを介して運航管理システム１や管制システム２と接続されており、所望の情報を送受信する。重量センサ３２は、離陸前に飛行体２００の全重量を測定する。無線通信機３３は、公衆無線通信網を介して、飛行体２００の無線通信機２０４と無線通信する。記憶装置３４は、飛行体２００から受信した情報（位置姿勢情報など）を記憶するとともに、記憶した情報を運航管理システム１や管制システム２に送信する。なお、ポートシステム３の詳細は、必要に応じて後述する運航管理システム１の説明中でも説明する。

＜＜飛行体監視センサ４＞＞
飛行体監視センサ４は、具体的には、上空を監視するレーダであり、図１の破線で示す監視範囲４１内を飛行中の飛行体２００の位置と速度を計測して、管制システム２に通知する。なお、飛行体監視センサ４の詳細は、必要に応じて後述する運航管理システム１の説明中でも説明する。

＜＜飛行体２００の現在位置の監視方法＞＞
ここで、運航管理システム１の説明に先立ち、本実施例の飛行体位置監視システム１００による飛行体２００の現在位置と現在速度の監視方法を概説する。

（１）飛行体２００が飛行体監視センサ４の監視範囲４１内を飛行している場合、飛行体位置監視システム１００は、飛行体監視センサ４の出力に基づいて飛行体２００の現在位置と現在速度を監視する。

（２）飛行体２００が無線通信区間を飛行する場合、飛行体位置監視システム１００は、飛行体２００から受信した位置姿勢情報に基づいて、飛行体２００の現在位置と現在速度を監視する。

（３）上記した（１）（２）の監視方法を利用できない場合（すなわち、飛行体２００が、監視範囲４１外、かつ、無線通信不通区間を飛行する場合）には、飛行体位置監視システム１００は、後述する機体モデルを利用することで飛行体２００の現在位置と現在速度を推測する。

＜＜運航管理システム１＞＞
次に、図６から図１０を用いて、本実施例の運航管理システム１の詳細を説明する。

まず、本実施例において運航管理システム１が担う機能を概説する。システム運用者が、使用する飛行体２００の機体ＩＤ、出発地ポートＰｓ、および、目的地ポートＰｇなどを運航管理システム１に登録すると、運航管理システム１は、システム運用者が登録した情報および外部システムから取得した情報（気象情報など）に基づいて運航計画を作成し、管制システム２に送信する。その後、飛行体２００が管制システム２に従って飛行する際には、運航管理システム１は、管制システム２から報告された運航状況に応じて各飛行体の運航計画を修正し、修正後の運航計画を管制システム２に再送する。これらの処理を運航管理システム１と管制システム２の間で繰り返すことで、飛行体位置監視システム１００は、気象変化や混雑状況の変化などに適応した飛行体管制を実現することができる。

上記の機能を実現するため、本実施例の運航管理システム１は、図６の機能ブロック図に示すように、機体モデル／経路取得部１１と、到着時間予測部１２と、通過時刻算出部１３と、運航計画生成部１４と、運航影響度算出部１５（空間情報生成部）と、機体モデル学習部１６と、経路データベースＤＢ１と、機体モデルデータベースＤＢ２と、運航計画データベースＤＢ３と、空間情報データベースＤＢ４を備えている。

以下、図７Ａと図７Ｂの処理フローチャートを参照しながら、運航管理システム１の詳細を説明する。なお、両図の説明に際しては、運航管理システム１と協働する構成についても適宜説明することとする。また、処理フローチャート中で上流側の機能部が取得した情報は、下流側の機能部でも適宜参照できるものとする。

ステップＳ１では、機体モデル／経路取得部１１は、経路データベースＤＢ１を参照して、出発地ポートＰｓから目的地ポートＰｇに移動する経路候補の一つを取得する。また、機体モデル／経路取得部１１は、機体モデルデータベースＤＢ２を参照して、使用する飛行体２００に対応する機体モデル（若しくは、それが無ければ使用する飛行体２００に形状や大きさの類似する飛行体の機体モデル）を選定する。

経路データベースＤＢ１には、出発地ポートＰｓから目的地ポートＰｇに移動する際に選択しうる複数の経路候補が登録されている。例えば、図２の出発地ポートＰｓから目的地ポートＰｇへの経路候補として、経路データベースＤＢ１に三種類の経路候補（Ｐｓ－Ｗ１－Ｗ２－Ｐｇ、Ｐｓ－Ｗ１－Ｐｇ、Ｐｓ－Ｗ１－Ｗ３－Ｗ４－Ｐｇ）が登録されている場合であれば、機体モデル／経路取得部１１は、何れか一つの飛行経路を取得する。

機体モデルデータベースＤＢ２には、表１に例示する情報が登録されている。すなわち、飛行体２００の機体ＩＤ毎に、機体種別と、各種の機体性能（耐風性能、耐雨性能、耐雪性能、無線帯域、運航誤差など）が登録されている。従って、機体モデル／経路取得部１１は、システム運用者が登録した機体ＩＤを検索キーにして機体モデルデータベースＤＢ２を参照することで、使用する飛行体２００の機体性能を知得することができる。

ここで、本ステップで飛行体２００の機体性能を取得する意義を、表１に例示した機体性能の一つである耐風性能に着目して説明する。飛行体２００が飛行する場合、風の強さに応じて目的地到着の時刻が前後するが、風の影響をどの程度受けるかは機体毎に異なっており、強風でも影響の少ない機体もあれば、弱風でも影響の大きい機体もある。そのため、現実的な運航計画を生成するには、飛行経路の風況だけでなく、飛行体２００の耐風性能も考慮する必要がある。

図８Ａから図８Ｃは、ある飛行体２００の耐風性能を示すグラフであり、所定の大きさ・向きの風況ベクトルＶが運航に与える影響の大きさを、Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚの成分毎に示したものである。なお、Ｖｘは飛行体２００の進行方向から吹く向かい風の成分、Ｖｙは飛行体２００の横方向から吹く横風の成分、Ｖｚは飛行体２００の垂直方向から吹く垂直風の成分である。また、各グラフは、横軸を各風成分の風速、縦軸を各風成分による影響の指標（予定到着時刻に対する遅れ）としたグラフである。

この飛行体２００は、図８Ａに示すように、向かい風の成分Ｖｘの絶対値が小さいうちは、ロータ出力を調節するなどの対策により目的地に定時到着できるが、向かい風の成分Ｖｘが一定以上の風速になると飛行体側の対策によっては定時までに到着することができない。逆に、向かい風の成分Ｖｘが負方向に一定以上の風速になると（すなわち、強い追い風の環境下では）、この飛行体２００は定時より早く到着してしまう。同様に、この飛行体２００は、横風の成分Ｖｙによる図８Ｂに示す影響と、垂直風の成分Ｖｚによる図８Ｃに示す影響を受け、目的地への到着時刻が前後する。

耐風性能以外の機体性能にも同様の機序が発生することから、運航管理システム１が運航計画を生成する際には、飛行経路の環境情報（気象情報など）だけでなく、飛行体２００の機体性能（耐風性能など）も考慮した、現実的な運航計画を生成する必要がある。

ステップＳ２では、運航影響度算出部１５は、ステップＳ１で取得した径路候補について、環境情報と、飛行体監視センサ４の位置と監視範囲４１を取得する。ここで、環境情報とは、外部システム５から取得する情報であり、図９に例示するように、地図データ提供機関等から取得する３次元地図５１、気象予報機関等から取得する気象情報５２、公衆無線通信会社等から入手する電波状況情報５３、通信使用量５４などである。これらの環境情報を参照することで、運航影響度算出部１５は、径路候補近傍の小分割空間Ｃの環境を知ることができる。なお、飛行体監視センサ４の位置等は、例えば、経路データベースＤＢ１に登録されているものを用いることができる。

ステップＳ３では、到着時間予測部１２は、ステップＳ１で取得した経路候補を、同じくステップＳ１で知得した機体性能で飛行する場合に要する、標準的な飛行時間を予測する。すなわち、この時点では、上記した環境情報を考慮することなく、標準的な飛行時間を予測する。

ステップＳ４では、通過時刻算出部１３は、ステップＳ３で予測した飛行時間を踏まえ、飛行経路候補上の各ウェイポイントを通過すると予測される時刻を算出する。

ステップＳ５では、運航計画生成部１４は、ステップＳ１で知得した機体性能に基づいて、その飛行体２００が運航管理システム１の管理を受けることなく安全に飛行可能な最大許容距離を計算するとともに、ステップＳ２で知得した電波状況情報５３（すなわち、無線通信不通区間情報）を踏まえ、無線通信不通区間の長さが最大許容距離に収まるかを判断する。

図２に基づいて具体的に説明すれば、第一の飛行経路候補（Ｐｓ－Ｗ１－Ｗ２－Ｐｇ）は無線通信不通区間が複数存在するものの、各々の無線通信不通区間が短いため、運航計画生成部１４は、無線通信不通区間の長さが最大許容距離に収まると判断する。一方、第二の飛行経路候補（Ｐｓ－Ｗ１－Ｐｇ）や第三の飛行経路候補（Ｐｓ－Ｗ１－Ｗ３－Ｗ４－Ｐｇ）は、無線通信不通区間が一つしか存在しないがその無線通信不通区間が長いため、運航計画生成部１４は、無線通信不通区間の長さが最大許容距離に収まらないと判断する。

ステップＳ６では、運航計画生成部１４は、出発地ポートＰｓから目的地ポートＰｇに移動する際に選択しうる全経路候補に対して、ステップＳ１からステップＳ５の処理が実行されたかを判断する。そして、全経路候補に対して処理を実行済みである場合は、ステップＳ７に進み、未処理の経路候補が残っている場合は、ステップＳ１に戻り、未処理の経路候補を選定する。

ステップＳ７では、運航計画生成部１４は、全経路候補から最適なものを飛行経路として選択し、その飛行経路の各ウェイポイントの通過時刻を付加することで、表２に例示するような運航計画を生成する。そして、運航計画生成部１４は、生成した運航計画を、運航計画データベースＤＢ３に保存するとともに、管制システム２に送信する。なお、図２の例では、各無線通信不通区間の長さが最大許容距離内に収まる、第一の飛行経路候補（Ｐｓ－Ｗ１－Ｗ２－Ｐｇ）が飛行経路として選択される。

表２に示すように、運航計画には、各区間の始点と終点の３次元座標、および、終点の到着予定時刻が登録されており、さらに、各区間で指定される最大速度（都市部や住宅地近傍では低速、それ以外では高速、などの最大速度が設定される）などの各区間固有の制御情報も登録される。なお、表２の左３列のデータで定義される、各区間の始点と終点の３次元座標と終点到着予定時刻からなる４次元情報を、以下では、４Ｄ経路と称することとする。

ステップＳ８では、システム運用者は、使用する飛行体２００を出発地ポートＰｓに配置する。

ステップＳ９では、出発地ポートＰｓのポートシステム３ｓは、重量センサ３２を用いて飛行体２００の全重量を計測し、計測値を運航管理システム１に送信する。

ステップＳ１０では、飛行体２００は、管制システム２の管制に従い（すなわち、運航管理システム１が作成した運航計画に従い）、出発地ポートＰｓを離陸する。

ステップＳ１１では、管制システム２は、現在時刻が、飛行体２００の定時観測時刻であるかを判断する。そして、定時観測時刻であれば、ステップＳ１２に進み、そうでなければ、ステップＳ３３に進む。

ステップＳ１２では、管制システム２は、上記した（１）または（２）の観測方法で、飛行体２００の現在位置と現在速度を観測できたかを判断する。そして、条件を満たさない場合（すなわち、上記した（３）の観測方法の利用が必要な場合）はステップＳ１３に進み、条件を満たす場合はステップＳ２３に進む。

ステップＳ１３では、運航影響度算出部１５は、ステップＳ１で知得した飛行体２００の機体モデルを取得する。

ステップＳ１４では、運航影響度算出部１５は、ステップＳ２で知得した環境情報（気象情報５２）を取得し、飛行経路上の小分割空間Ｃ毎に風況を予測・補間し、各空間の風況ベクトルを生成する。そして、小分割空間Ｃ毎の風況ベクトルを表３のような空間情報の形式に集約して、空間情報データベースＤＢ４に登録する。そのため、運航影響度算出部１５の一部を空間情報生成部と称しても良い。

ステップＳ１５では、機体モデル学習部１６は、ステップＳ７で生成した運航計画と、ステップＳ１４で生成した風況ベクトルと、ステップＳ１３で取得した機体モデルと、に基づいて、飛行体２００の現在位置と現在速度を推測する。これにより、飛行体位置監視システム１００は、上記した（１）または（２）の観測方法では現在位置等を監視できない飛行体２００の大凡の現在位置等を把握する。そのため、機体モデル学習部１６の一部を位置推測部と称しても良い。

ステップＳ１６では、機体モデル学習部１６は、ステップＳ１５で推測した飛行体２００の大凡の現在位置と現在速度に基づいて機体位置推測範囲を算出する。なお、機体位置推測範囲は、飛行体２００が存在する可能性のある小分割空間ＣのＩＤと、その小分割空間Ｃに飛行体２００が存在する確率を組み合わせた情報、または、飛行体２００の機体位置の推定誤差分散値から計算される等確率楕円球の範囲である。

ステップＳ１７では、警戒空域設定部１７は、機体位置推測範囲＞閾値であるかを判定する。そして、条件を満たさない場合はステップＳ１８に進み、条件を満たす場合はステップＳ２０に進む。なお、機体位置推測範囲が閾値を超えて大きくなったことは、飛行体２００がどこに存在するか把握できていないということを意味している。

ステップＳ１８では、警戒空域設定部１７は、監視対象の飛行体２００が、周辺空域の他の飛行体と衝突するリスク（同一の小分割空間Cに複数の飛行体が同時に存在する確率）を算出する。そして、小分割空間Ｃ毎の衝突リスクを空間情報に集約して、空間情報データベースＤＢ４に登録する。

ステップＳ１９では、警戒空域設定部１７は、ステップＳ１８で算出した衝突リスク＞閾値であるかを判定する。そして、条件を満たす場合はステップＳ２０に進み、条件を満たさない場合はステップＳ３３に進む。

ステップＳ２０では、警戒空域設定部１７は、推測した現在位置に基づいて監視対象の飛行体２００の周辺空域を、警戒空域に設定する。

ステップＳ２１では、警戒空域設定部１７は、管制システム２の警報空域情報発報部２３を介して、設定された警戒空域を管制中の全飛行体に通知する。

ステップＳ２２では、運航管理システム１は、警戒空域およびその周辺空域にいる全飛行体と、それらの空域を通過予定の全機体に対して警戒空域を通過しない航路を再設定する。これにより、ステップＳ１２の分岐でステップＳ１３に進んだ場合の処理を終了し、共通処理であるステップＳ３３に進む。

一方、ステップＳ１２の分岐で他方に進んだ場合、ステップＳ２３では、管制システム２は、上記した（１）または（２）の観測方法で、飛行体２００の現在位置と現在速度を実測する。

ステップＳ２４では、運航影響度算出部１５は、ステップＳ１４と同等の処理を実行する。

ステップＳ２５では、運航影響度算出部１５と機体モデル学習部１６の協働により、ステップＳ７で生成した運航計画と、ステップＳ２４で生成した風況情報と、ステップＳ２３で取得した飛行体２００の現在位置および現在速度に基づいて、飛行体２００の機体モデルを学習（再学習）する。なお、本ステップでの学習方法の詳細は後述する。

ステップＳ２６では、機体モデル学習部１６は、ステップＳ２５で学習した機体モデルを機体モデルデータベースＤＢ２に反映する。そのため、機体モデル学習部１６の一部を更新部と称しても良い。

これにより、監視対象の飛行体２００の機体モデルが機体モデルデータベースＤＢ２に元々登録されていた場合であれば、その機体モデルが前提としていた諸元の変化（例えば、荷物搭載量の変化、経年劣化によるロータ出力の変化など）に応じた機体モデルに更新され、次回のステップＳ１５にて現在位置等を推測する際には、更新された機体モデルを利用することで、飛行体２００の現在位置と現在速度をより正確に推測することができる。

また、監視対象の飛行体２００の機体モデルが機体モデルデータベースＤＢ２に登録されておらず、やむを得ず既存の機体モデルを流用していた場合であれば、監視対象の飛行体２００に対応する新規の機体モデルが追加登録されるため、次回のステップＳ１５にて現在位置等を推測する際には、追加登録された新規の機体モデルを利用することで、飛行体２００の現在位置と現在速度を正確に推測することができる。

ステップＳ２７では、警戒空域設定部１７は、警戒空域設定の有無を判定する。そして、警戒空域の設定があればステップＳ２８に進み、設定が無ければステップＳ３３に進む。

ステップＳ２８では、警戒空域設定部１７は、飛行体２００との通信が回復したかを判定する。そして、回復していればステップＳ２９に進み、不通のままであればステップＳ３１に進む。なお、ステップＳ２９に進むことは、飛行体監視センサ４を利用した飛行体２００の位置観測と、公衆無線通信を利用した飛行体２００の位置観測の両方を実施可能な状況になったことを意味し、ステップＳ３１に進むことは、飛行体監視センサ４を利用した飛行体２００の位置観測を実施可能であるが、公衆無線通信を利用した飛行体２００の位置観測を実施できない状況のままであることを意味する。

ステップＳ２９では、運航計画生成部１４は、他機体の飛行経路を避けて飛行体２００の飛行経路を再設定する。

ステップＳ３０では、警戒空域設定部１７は、設定された警戒空域を解除するとともに、管制システム２の警報空域情報発報部２３は、警戒空域の解除を全機体に通知する。

ステップＳ３１では、警戒空域設定部１７は、警戒空域を更新する。なお、警戒空域は、機体存在範囲に応じて設定されるものであるため、公衆無線通信の不通状態が続くと、機体存在範囲が広がり、警戒空域を拡げる必要がある。従って、本ステップでは、他機が入れない空間を、安全確保のために必要な適当な大きさに更新する。

ステップＳ３２では、運航計画生成部１４は、周辺空域および該当空域通過予定の全飛行体に対して更新された警戒空域を通過しない航路を再設定する。

＜＜＜運航影響度算出部１５の機能＞＞＞
ここで、ステップＳ２５（機体モデルの学習処理）の詳細説明に先立ち、図９を参照し、運航影響度算出部１５の詳細を説明する。図示するように、運航影響度算出部１５には、飛行体監視センサ４から飛行体２００の現在位置と現在速度が入力され、運航計画生成部１４から飛行体２００の運航計画が入力され、外部システム５から飛行経路の環境情報（３次元地図５１、気象情報５２、電波状況情報５３、通信使用量５４）が入力される。そして、運航影響度算出部１５は、機体モデル学習部１６に飛行体２００の位置情報と速度情報を出力し、空間情報データベースＤＢ４に空間情報を出力する。

空間情報は、飛行経路上の小分割空間Ｃ毎に、衝突リスク１５ｅ、風況ベクトル１５ｈ、被雷リスク１５ｊ、視界不良リスク１５ｎ、無線通信不通リスク１５ｑを割り付けたものであり（１５ｒ）、例えば、表４のようなデータ構造の情報である。

図９に示すように、衝突リスク１５ｅは、飛行体位置／速度１５ａ、飛行可能空域１５ｂ、障害物１５ｃの各情報に基づいて、小分割空間Ｃ毎の物体存在確率を計算（１５ｄ）することで求められる。風況ベクトル１５ｈは、３次元地図５１に基づく障害物１５ｃの位置・形状と、気象情報５２に基づき算出される風況１５ｆの双方に基づいて、小分割空間Ｃ毎の局所風況ベクトルを計算することで求められる。被雷リスク１５ｊは、気象情報５２に基づき雷位置を検出（１５ｉ）することで求められる。視界不良リスク１５ｎは、気象情報５２に基づき雲位置を検出（１５ｋ）したり、雨・雪を検出（１５ｌ）したりした後、視程を計算（１５ｍ）することで求められる。無線通信不通リスク１５ｑは、電波状況情報５３や通信使用量５４に基づいて通信状況を算出（１５ｏ）した後、不通時間や不通確率を計算（１５ｐ）することで求められる。

運航影響度算出部１５で生成する空間情報は、様々な形式を採ることができるが、例えば、下記の表５のような形式を採っても良い。なお、本実施例では、空間情報の例として、表３から表５を挙げたが、これらのように複数の空間情報を分けて用意しても良いし、一つの空間情報に、表３から表５に相当する各情報を集約しても良い。

＜＜＜ステップＳ２５の詳細＞＞＞
次に、図１０のフローチャートを用い、主に運航影響度算出部１５と機体モデル学習部１６の協働によって実現される、図７ＢのステップＳ２５（機体モデルの学習処理）の詳細を説明する。

まず、ステップＳ２５ａでは、機体モデル学習部１６は、機体モデルデータベースＤＢ２を参照し、監視対象の飛行体２００の機体ＩＤと同じ機体ＩＤの機体モデルが登録されているかを判定する。そして、登録されていればステップＳ２５ｂに進み、登録されていなければステップＳ２５ｃに進む。

ステップＳ２５ｂでは、運航影響度算出部１５は、機体モデルデータベースＤＢ２に登録された、使用対象の飛行体２００の機体ＩＤと同じ機体ＩＤの機体モデルを選択する。

一方、ステップＳ２５ｃでは、運航影響度算出部１５は、機体モデルデータベースＤＢ２に登録された、使用対象の飛行体２００と同じ機体種別の機体モデルを選択（流用）する。

ステップＳ２５ｄでは、運航影響度算出部１５は、選択した機体モデルを用いた４Ｄ経路情報（すなわち、飛行経路の各区間の始点と終点の３次元座標と終点到着予定時刻からなる４次元情報）を取得する。

ステップＳ２５ｅでは、機体モデル学習部１６は、飛行体２００の機体情報（重量情報、バッテリ残量など）、風況ベクトル、気象情報（降水量、降雪量、外気温など）を取得する。

ステップＳ２５ｆでは、機体モデル学習部１６は、ステップＳ２５ｄで取得した４Ｄ経路情報と、ステップＳ２５ｅで取得した各情報を機械学習の入力値に設定する。

ステップＳ２５ｇでは、機体モデル学習部１６は、ステップＳ２３で実測した飛行体２００の現在位置と現在速度を取得する。

ステップＳ２５ｈでは、機体モデル学習部１６は、ステップＳ２５ｇで取得した各情報を機械学習の出力値に設定する。

ステップＳ２５ｉでは、機体モデル学習部１６は、ステップＳ２５ｆで設定した入力値と、ステップＳ２５ｈで設定した出力値に対して、監視対象の飛行体２００の機体モデルを機械学習する。なお、本ステップで利用する機械学習方法としては、例えば、ＬＳＴＭ（Long Short Term Memory）という畳み込みニューラルネットワークの手法を用いることができる。

ステップＳ２５ｊでは、機体モデル学習部１６は、ステップＳ７で生成した運航計画を取得する。

ステップＳ２５ｋでは、機体モデル学習部１６は、ステップＳ２５ｉで学習した機体モデルを用いて、４Ｄ経路情報を生成する。

ステップＳ２５ｌでは、機体モデル学習部１６は、ステップＳ２３で取得した実測値と、ステップＳ２５ｋで生成した新機体モデルに基づく推測値を比較し、両者の誤差量が所定の閾値以下であるかを判定する。そして、誤差量が閾値より大きければステップＳ２５ｍに進み、誤差量が閾値以下であればステップＳ２５ｏに進む。

ステップＳ２５ｍでは、機体モデル学習部１６は、ステップＳ２５ｂまたはステップＳ２５ｃで選択した旧機体モデルを用いて、４Ｄ経路情報を生成する。

ステップＳ２５ｎでは、機体モデル学習部１６は、ステップＳ２５ｋで生成した新機体モデルに基づく４Ｄ経路情報（推測値）と実測値との誤差量と、ステップＳ２５ｍで生成した旧機体モデルに基づく４Ｄ経路情報（推測値）と実測値との誤差量を比較する。そして、新機体モデル誤差量が旧機体モデル誤差量以上であればステップＳ２５ｐに進み、前者が後者より小さければステップＳ２５ｏに進む。

ステップＳ２５ｏでは、機体モデル学習部１６は、選択した機体モデルを新機体モデルに更新する。これは、ステップＳ２５ｌからステップＳ２５ｏに直接進んだ場合であれば、新機体モデルの信頼性が十分に高いと考えられるからであり、ステップＳ２５ｌからステップＳ２５ｍ，Ｓ２５ｎを経由してステップＳ２５ｏに進んだ場合であれば、旧機体モデルより新機体モデルの信頼性が相対的に高いと考えられるからである。

一方、ステップＳ２５ｏでは、機体モデル学習部１６は、旧機体モデルをそのまま維持する。これは、新機体モデルより旧機体モデルの信頼性が相対的に高いと考えられるからである。

＜本実施例の効果＞
以上で説明した、本発明の飛行体位置監視システムによれば、通信不能等が原因で、監視対象の飛行体の現在位置等の把握ができなくなった状況であっても、機体モデルを利用して監視対象の飛行体の現在位置等を推測することで、その飛行体の監視を継続することができる。また、監視予定の全飛行体に対応する機体モデルを事前に用意する必要は無く、既存の機体モデルを基礎にして新機体モデルを学習できるため、多様な機体モデルを用意する煩雑さを軽減することができる。

＜変形例＞
以上では、飛行体２００がマルチロータ式の小型無人機であるものであるものとして説明したが、本実施例の飛行体２００は小型有人機であっても良い。その場合、管制システム２の警戒空域情報発報部２３は、警戒空域に進入した飛行体２００の乗員に対し、他の飛行体との衝突リスクのある警戒空域に進入したことを報知するようにしても良い。これにより、飛行体２００の乗員は、近傍の他の飛行体を目視操作で回避するなどの退避行動を採ることができるようになる。

１００ 飛行体位置監視システム
１ 運航管理システム
１１ 機体モデル／経路取得部
１２ 到着時間予測部
１３ 通過時刻算出部
１４ 運航計画生成部
１５ 運航影響度算出部
１６ 機体モデル学習部
１７ 警戒空域設定部
ＤＢ１ 経路データベース
ＤＢ２ 機体モデルデータベース
ＤＢ３ 運航計画データベース
ＤＢ４ 空間情報データベース
２ 管制システム
２１ 機体情報管理部
２２ 運航設計部
２３ 警戒空域情報発報部
３ ポートシステム
３１ 制御装置
３２ 重量センサ
３３ 無線通信機
３４ 記憶装置
４ 飛行体監視センサ
４１ 監視範囲
５ 外部システム
５１ ３次元地図
５２ 気象情報
５３
２００ 飛行体
２０１ 制御装置
２０２ 位置姿勢センサ
２０３ フライトレコーダ
２０４ 無線通信機
Ｐ ポート
Ｗ ウェイポイント
Ｃ 小分割空間

Claims (7)

1. 所定の飛行経路を飛行する飛行体の位置を監視する飛行体位置監視システムであって、
   飛行体の機体モデルを複数格納した機体モデルデータベースと、
   該機体モデルデータベースから、監視対象の飛行体の機体モデル、または、監視対象の飛行体と類似性の高い飛行体の機体モデルを取得する機体モデル取得部と、
   監視対象の飛行体の飛行経路の環境情報に基づいて、前記飛行体の運航に影響する空間情報を生成する空間情報生成部と、
   前記機体モデル、前記空間情報、前記飛行体の重量、および、前記飛行経路を特定する情報に基づいて、各時刻における飛行体の位置を推測する位置推測部と、
   該位置推測部が推測した前記各時刻における飛行体の位置と、前記飛行体または飛行体監視センサが実測した前記各時刻における飛行体の位置と、の差異に基づいて、前記機体モデルを更新する更新部と、
   を備えることを特徴とする飛行体位置監視システム。
2. 請求項１に記載の飛行体位置監視システムにおいて、
   前記機体モデルデータベースには、飛行体の機体ID、機体種別、形状、大きさ、機体性能が登録されていることを特徴とする飛行体位置監視システム。
3. 請求項２に記載の飛行体位置監視システムにおいて、
   前記監視対象の飛行体の機体モデルとは、前記監視対象の飛行体の機体ＩＤと同じ機体ＩＤの機体モデルであり、
   前記監視対象の飛行体と類似性の高い飛行体の機体モデルとは、前記監視対象の飛行体と機体種別が同一の飛行体の機体モデル、または、前記監視対象の飛行体と形状、大きさが類似する飛行体の機体モデルであることを特徴とする飛行体位置監視システム。
4. 請求項２に記載の飛行体位置監視システムにおいて、
   前記機体性能は耐風性能、耐雨性能、または、耐雪性能であり、
   前記環境情報は風況情報、雨況情報、または、雪況情報であり、
   前記空間情報は前記飛行経路の小分割領域毎の風況、雨況、または、雪況であることを特徴とする飛行体位置監視システム。
5. 請求項１に記載の飛行体位置監視システムにおいて、更に、
   前記飛行体の位置を観測しないことが許容される最大許容距離を算出する観測区画算出部と、
   前記飛行体の位置を監視できなかった区間が前記最大許容距離を超えた場合に、警報を発報する警報発報部と、
   を備えることを特徴とする飛行体位置監視システム。
6. 請求項５に記載の飛行体位置監視システムにおいて、
   前記警報発報部は、前記飛行経路の同一小分割領域に複数の飛行体が存在する確率が所定の閾値以上である場合に、警報を発報することを特徴とする飛行体位置監視システム。
7. 所定の飛行経路を飛行する飛行体の位置を監視する飛行体位置監視方法であって、
   飛行体の機体モデルを複数格納した機体モデルデータベースから、監視対象の飛行体の機体モデル、または、監視対象の飛行体と類似性の高い飛行体の機体モデルを取得する機体モデル取得ステップと、
   監視対象の飛行体の飛行経路の環境情報に基づいて、前記飛行体の運航に影響する空間情報を生成する空間情報生成ステップと、
   前記機体モデル、前記空間情報、前記飛行体の重量、および、前記飛行経路を特定する情報に基づいて、各時刻における飛行体の位置を推測する位置推測ステップと、
   該位置推測部が推測した前記各時刻における飛行体の位置と、前記飛行体または飛行体監視センサが実測した前記各時刻における飛行体の位置と、の差異に基づいて、前記機体モデルを更新する更新ステップと、
   を備えることを特徴とする飛行体位置監視方法。

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