JP6493267B2 - 風状態判定装置及び飛行体 - Google Patents

Description

本発明は、風状態判定装置及び飛行体に関する。

従来、飛行体（例えば、ドローン）に重量物を搭載した場合であっても、この飛行体を前後左右に容易に操舵することができる技術が提案されている（例えば、特許文献１）。

特開２００１−３９３９７号公報

特許文献１に記載されるような飛行体は、飛行中に風の影響を受けやすい。ここで、飛行体の周辺及び進行方向の風の状態を、予め判定することができれば、飛行中の飛行体に対する風の影響を低減することができる。しかしながら、特許文献１に記載されている技術では、飛行体の周辺及び進行方向の風の状態を判定することまではできないという問題があった。本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、飛行体の周辺及び進行方向の風の状態を判定することができる風状態判定装置を提供する。

本発明の一態様は、自装置の周辺の風景が撮像された風景画像を生成する撮像部と、前記撮像部が生成する前記風景画像内に複数の構造物の間に懸垂される線状物の画像が存在する場合に、前記風景画像から前記線状物の画像を抽出する画像抽出部と、前記画像抽出部が抽出する前記線状物の画像に基づいて、前記線状物が懸垂されている懸垂方向と、重力方向との差分を算出する差分算出部と、前記差分算出部が算出する前記差分に基づいて、前記構造物の間に吹く風の状態を判定する風状態判定部とを備える風状態判定装置である。

また、本発明の一態様の風状態判定装置は、重力方向に対する前記撮像部の傾きを算出する傾き算出部と、前記傾き算出部が算出する前記傾きに基づいて、前記画像抽出部が抽出する前記線状物の画像における重力方向を示す画像内重力方向を算出する画像内重力方向算出部と、を更に備え、前記差分算出部は、前記線状物の画像が示す前記懸垂方向と、前記画像内重力方向算出部が算出する前記画像内重力方向とに基づいて、前記差分を算出する。

また、本発明の一態様の風状態判定装置は、前記構造物の径間を少なくとも含む設備情報に基づいて、前記構造物間に懸垂される前記線状物の懸垂曲線面を推定する懸垂曲線面推定部を更に備え、前記差分算出部は、前記線状物の画像が示す前記懸垂方向と、前記懸垂曲線面推定部が推定する前記懸垂曲線面が示す重力方向とに基づいて、前記差分を算出する。

また、本発明の一態様の風状態判定装置において、前記風状態判定部は、前記差分算出部が算出する前記差分と、前記線状物に関する設備情報とに基づいて、前記構造物の間に吹く風の風圧を判定する。

また、本発明の一態様の風状態判定装置において、前記風状態判定部は、前記差分算出部が算出する前記差分に基づいて、前記構造物の間に吹く風の風向を判定する。

また、本発明の一態様は、上述の風状態判定装置を備える飛行体である。

本発明によれば、飛行体の周辺及び進行方向の風の状態を判定することができる。

第１の実施形態に係る風状態判定装置を備える飛行体の外観の一例を示す概要図である。 本実施形態の風状態判定装置の構成の一例を示す構成図である。 本実施形態の記憶部に記憶されている設備情報の一例を示す表である。 本実施形態の風状態判定装置の動作の一例を示す流れ図である。 本実施形態の撮像部が撮像する風景画像の一例を示す模式図である。 本実施形態の画像抽出部が抽出する電線の画像の一例を示す模式図である。 重力方向と、電線の懸垂方向との関係の一例を示す模式図である。 風圧がより強い場合の重力方向と、電線の懸垂方向との関係の一例を示す模式図である。 風向が逆方向の場合の重力方向と、電線の懸垂方向との関係の一例を示す模式図である。 第２の実施形態に係る風状態判定装置の構成の一例を示す構成図である。 本実施形態の懸垂曲線面推定部による懸垂曲線面の推定結果の一例を示す図である。 本実施形態の風状態判定装置の動作の一例を示す流れ図である。 本実施形態の３次元的角度の一例を示す図である。 本実施形態の電線の振れの一例を示す図である。

［第１の実施形態］
以下、図面を参照して、本発明に係る風状態判定装置の一実施形態について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る風状態判定装置１を備える飛行体の外観の一例を示す概要図である。ドローンＤＲＮは、飛行体の一例であり、遠隔操縦又は自律制御により空中を飛行する。ドローンＤＲＮは、複数のロータを備えており、このロータの回転数などを調整することにより、様々な方向に飛行する。なお、ここでは飛行体の具体例としてドローンＤＲＮについて説明するが、飛行体はこれに限られない。

ドローンＤＲＮは、風状態判定装置１を備えている。この風状態判定装置１は、制御部１０と、撮像部２０と、ジャイロセンサ３０と、ＧＰＳ受信部４０と、記憶部５０とを備えている。風状態判定装置１のより具体的な構成について、図２を参照して説明する。

図２は、本実施形態の風状態判定装置１の構成の一例を示す構成図である。
撮像部２０は、カメラを備えており、自機の周辺の風景を撮像し、撮像した風景の画像である風景画像ＰＩＣを生成する。すなわち、撮像部２０は、自機の周辺の風景が撮像された風景画像ＰＩＣを生成する。撮像部２０は、生成した風景画像ＰＩＣを制御部１０に供給する。

ジャイロセンサ３０は、ドローンＤＲＮの飛行姿勢を検出し、検出した飛行姿勢を制御部１０に供給する。
ＧＰＳ受信部４０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星が送信する測位信号を受信する。
記憶部５０には、設備情報５１が記憶されている。この設備情報５１について、図３を参照して説明する。

図３は、本実施形態の記憶部５０に記憶されている設備情報５１の一例を示す表である。記憶部５０には、鉄塔ＴＷごとに、鉄塔ＴＷ及び電線ＷＲの設置に関する情報が、設備情報５１として記憶されている。より具体的には、記憶部５０には、鉄塔番号と、接続先の鉄塔番号と、電線径と、電線の単位長さ重量と、鉄塔の設置位置とが互いに関連付けられて、設備情報５１として記憶されている。鉄塔番号とは、鉄塔ＴＷごとに固有に付された、鉄塔ＴＷを識別する番号である。接続先の鉄塔番号とは、ある鉄塔ＴＷに電線ＷＲを介して隣接する他の鉄塔ＴＷの鉄塔番号である。電線径とは、電線ＷＲの直径である。電線の単位長さ重量とは、鉄塔ＴＷ間に懸垂される電線ＷＲの単位長さ当たりの重量である。設置位置とは、緯度と経度と電線支持高さとによって示される、鉄塔ＴＷが設置されている位置及び電線ＷＲを支持する位置である。図３に示す一例であれば、鉄塔番号１０１と、接続先鉄塔番号「…、１０２、…」と、電線径３８［ｍｍ］と、設置位置（Ｎ３５．６６６９５４，Ｅ１３９．８４３４６３、Ｈ５０．００）とが関連付けられて記憶されている。ここで、接続先鉄塔番号「１０２」とは、鉄塔番号１０１の鉄塔ＴＷから電線ＷＲがかけられている鉄塔ＴＷの番号が、鉄塔番号１０２であることを示す。電線径３８［ｍｍ］とは、鉄塔番号１０１の鉄塔ＴＷと、鉄塔番号１０２の鉄塔ＴＷとの間に懸垂されている電線ＷＲの直径が、３８［ｍｍ］であることを示す。また、設置位置（Ｎ３５．６６６９５４，Ｅ１３９．８４３４６３、Ｈ５０．００）とは、鉄塔番号１０１の鉄塔ＴＷが北緯３５．６６６９５４度、東経１３９．８４３４６３度に設置されており、この鉄桶ＴＷが高さ５０．００[ｍ]の位置に電線を指示していることを示す。

図２に戻り、制御部１０は、画像抽出部１１と、傾き算出部１２と、画像内懸垂方向算出部１３と、画像内重力方向算出部１４と、差分算出部１５と、風状態判定部１６とを備えている。制御部１０が備える各部の構成及び動作の具体例について、図４から図７を参照して説明する。

図４は、本実施形態の風状態判定装置１の動作の一例を示す流れ図である。
画像抽出部１１は、撮像部２０が生成する風景画像ＰＩＣから、電線ＷＲの画像を抽出する（図４のステップＳ１０）。この撮像部２０が生成する風景画像ＰＩＣの一例について、図５を参照して説明する。

図５は、本実施形態の撮像部２０が撮像する風景画像ＰＩＣの一例を示す模式図である。ここで、風景画像ＰＩＣの座標系を定義する。この一例において、風景画像ＰＩＣとは、矩形画像である。風景画像ＰＩＣの画素の座標は、直交画像座標系（Ｘｐ、Ｙｐ）によって示される。風景画像ＰＩＣの横方向が軸Ｘｐであり、軸Ｘｐと直交する風景画像ＰＩＣの縦方向が軸Ｙｐである。また、風景画像ＰＩＣに含まれる風景の座標は、三次元直交座標系（Ｘｇ，Ｙｇ，Ｚｇ）によって示される。風景画像ＰＩＣに含まれる風景の鉛直下方向、すなわち重力方向が軸Ｚｇであり、この軸Ｚｇにそれぞれ直行する方向が軸Ｘｇ、軸Ｙｇである。

この一例では、撮像部２０は、電線の一部を撮像している。風景画像ＰＩＣには、鉄塔ＴＷの画像と、電線ＷＲの画像とが含まれる。この鉄塔ＴＷとは、構造物の一例である。電線ＷＲとは、線状物の一例である。この一例では、２本の鉄塔ＴＷ、すなわち鉄塔ＴＷ１と鉄塔ＴＷ２との間に、電線ＷＲが懸垂されている。また、風景画像ＰＩＣには、樹木や地面、空などの背景画像ＢＧが含まれる。
画像抽出部１１は、図５に示す風景画像ＰＩＣから、電線ＷＲの画像を抽出する。画像抽出部１１が抽出する電線ＷＲの画像の一例について、図６を参照して説明する。

図６は、本実施形態の画像抽出部１１が抽出する電線ＷＲの画像の一例を示す模式図である。画像抽出部１１は、既知の画像処理技術によって電線ＷＲの画像を抽出する。具体的には、画像抽出部１１は、鉄塔ＴＷ１の頂部の点Ｐ１１と、最下部の点Ｐ１２とに基づいて、鉄塔ＴＷ１の形状を推測することにより、電線ＷＲの一端を抽出する。画像抽出部１１は、鉄塔ＴＷ２の頂部の点Ｐ２１と、最下部の点Ｐ２２とに基づいて、鉄塔ＴＷ２の形状を推測することにより、電線ＷＲの他端を抽出する。さらに、画像抽出部１１は、風景画像ＰＩＣに２値化やフィルタリングなどの既知の画像処理を施すことにより、電線ＷＲの一端から他端までの軌跡を抽出する。すなわち、画像抽出部１１は、撮像部２０が生成する風景画像ＰＩＣ内に複数の鉄塔ＴＷの間に懸垂される電線ＷＲの画像が存在する場合に、風景画像ＰＩＣから電線ＷＲの画像を抽出する。風景画像ＰＩＣから電線ＷＲの画像を抽出することにより、制御部１０は、その後の画像処理において背景画像ＢＧの影響を低減することができる。
なお、以下の説明において、２本の鉄塔ＴＷのそれぞれの頂点、すなわち点Ｐ１１と点Ｐ２１を結ぶ弦ＣＤの中点を、点Ｐ３１と記載する。点Ｐ３１から重力方向ｄＧＦ、すなわち軸Ｚｇの正の方向に下した線と、地面との交点を、点Ｐ３２と記載する。点Ｐ３１から電線ＷＲの中間点である点Ｐ３３を通る線と、地面との交点を、点Ｐ３４と記載する。

図２に戻り、画像内懸垂方向算出部１３は、画像抽出部１１が抽出した電線ＷＲの画像に基づいて、画像内における電線ＷＲの懸垂方向ｄＣＴを算出する（図４のステップＳ２０）。ここで、電線ＷＲの懸垂方向ｄＣＴについて、図７を参照してより具体的に説明する。

図７は、重力方向ｄＧＦと、電線ＷＲの懸垂方向ｄＣＴとの関係の一例を示す模式図である。電線ＷＲは、両端が鉄塔ＴＷに固定されると、重力により、その形状が懸垂曲線になる。ここで懸垂曲線は、懸垂線、カテナリー曲線、又は単にカテナリーとも称する。また、懸垂曲線と、弦ＣＤとがなす面を懸垂曲線面とも記載する。懸垂方向ｄＣＴとは、電線ＷＲの懸垂曲線の垂下方向である。ここで、鉄塔ＴＷ１及び鉄塔ＴＷ２の間に風が吹いていない場合には、電線ＷＲの懸垂曲線の垂下方向、つまり懸垂方向ｄＣＴと、重力方向ｄＧＦ方向とは、一致する。一方、鉄塔ＴＷ１と鉄塔ＴＷ２との間に風が吹くことにより電線ＷＲが風圧の影響を受ける場合には、懸垂方向ｄＣＴと、重力方向ｄＧＦとは、一致しない。図７において、軸Ｘｇの正方向に風が吹いている場合、電線ＷＲの位置は、軸Ｘｇの正方向にずれる。ここで、電線ＷＲの位置が点Ｐ３３にずれた場合、重力方向ｄＧＦと、電線ＷＲの懸垂方向ｄＣＴとのなす角は、角度θ１である。次に、図２に戻り、画像内における重力方向ｄＧＦの算出について説明する。

傾き算出部１２は、ジャイロセンサ３０が検出した自機の飛行姿勢に基づいて、重力方向ｄＧＦに対する自機の傾きを算出する（図４のステップＳ３０）。上述した撮像部２０のカメラは、自機、すなわちドローンＤＲＮに直接固定される場合と、ドローンＤＲＮにジンバル機構などを介して取り付けられる場合とがある。ここでは、自機、すなわちドローンＤＲＮには、撮像部２０のカメラが直接固定されている場合について説明する。重力方向ｄＧＦに対して自機が傾いた場合、撮像部２０のカメラは、自機の傾きに応じて重力方向ｄＧＦに対して傾く。すなわち、傾き算出部１２は、重力方向ｄＧＦに対する撮像部２０のカメラの傾きを算出する。重力方向ｄＧＦに対して自機が傾いた場合、撮像部２０が生成する風景画像ＰＩＣも、自機の傾きに応じて重力方向ｄＧＦに対して傾く。重力方向ｄＧＦに対する自機の傾きを算出すれば、風景画像ＰＩＣの重力方向ｄＧＦに対する傾きを算出することができる。

画像内重力方向算出部１４は、電線ＷＲの画像と、傾き算出部１２が算出した撮像部２０のカメラの傾きとに基づいて、電線ＷＲの画像内における重力方向ｄＧＦを算出する（図４のステップＳ４０）。
差分算出部１５は、画像内懸垂方向算出部１３が算出した懸垂方向ｄＣＴと、画像内重力方向算出部１４が算出した重力方向ｄＧＦとの差分を算出する（図４のステップＳ５０）。すなわち、差分算出部１５は、画像抽出部１１が抽出する電線ＷＲの画像に基づいて、電線ＷＲが懸垂されている懸垂方向ｄＣＴと、重力方向ｄＧＦとの差分を算出する。図７に示す一例では、差分算出部１５は、懸垂方向ｄＣＴと、重力方向ｄＧＦとの差分である角度θ１を算出する。

風状態判定部１６は、差分算出部１５が算出する差分に基づいて、鉄塔ＴＷの間に吹く風の状態を判定する（図４のステップＳ６０）。ここで、風の状態には、風速、風圧、風向が含まれる。図７に示す一例では、風状態判定部１６は、軸Ｘｇの正方向に風が吹いていると判定する。この風状態判定部１６による風の状態の判定について、より詳しく説明する。

電線ＷＲには、重力方向ｄＧＦに向かう垂直荷重と、水平方向の水平荷重とが加わる。垂直荷重は、電線ＷＲの自重や、電線ＷＲに付着した氷雪等によって生じる。なお、以下の説明においては、電線ＷＲに付着した氷雪等による垂直荷重への影響の説明は省略する。水平荷重は、風により発生する。水平荷重は、風圧荷重とも称する。

電線ＷＲの自重Ｗ_１は、次の式（１）によって示される。式（１）において、符号ｍは、電線ＷＲの質量を示し、符号ｇは、重力加速度を示す。

また、風圧荷重Ｗ_ｋは、次の式（２）によって示される。式（２）において、符号Ｄは、電線ＷＲの直径を示し、符号ｌは、電線ＷＲの長さを示し、符号Ｗ_ｐは、電線ＷＲの単位面積に加わる、図５に示す軸Ｘｇ方向の風圧を示す。なお、電線ＷＲが撚り線の場合には、７本撚りでは電線ＷＲの直径は素線の直径の３倍、１９本撚りでは電線ＷＲの直径は素線の直径の５倍である。

式（２）に示すように、風圧荷重Ｗ_ｋは、電線ＷＲの直径と、電線ＷＲの長さとの積によって表される。つまり、風圧荷重Ｗ_ｋは、図５に示す軸Ｘｇ方向に電線ＷＲを見た場合の、電線ＷＲの面積によって示される。
電線ＷＲの合成荷重Ｗは、次の式（３）によって示される。

風状態判定部１６は、図７に示すように、差分算出部１５が算出した重力方向ｄＧＦと懸垂方向ｄＣＴとのなす角度θに基づいて、風圧荷重Ｗ_ｋを算出することにより、電線ＷＲに加わる風圧を算出する。

一例として、風圧が図７に示す場合よりも強い場合について、図８を参照して説明する。
図８は、風圧がより強い場合の重力方向ｄＧＦと、電線ＷＲの懸垂方向ｄＣＴとの関係の一例を示す模式図である。風圧が図７に示す場合よりも強い場合、電線ＷＲは、軸Ｘｇの正方向にずれる。図７の場合に比べ、図８の場合の方が、電線ＷＲのずれ量が大きい。具体的には、電線ＷＲは、点Ｐ３５に位置する。この点Ｐ３５は、点Ｐ３３よりもずれ量が大きい。電線ＷＲが点Ｐ３５に位置した場合、重力方向ｄＧＦと、電線ＷＲの懸垂方向ｄＣＴとのなす角は、角度θ２である。この角度θ２は、風圧が弱い場合の角度θ１よりも大きい。風状態判定部１６は、この角度θの大きさを判定することにより、風圧を判定することができる。

また、風状態判定部１６は、風向を判定することもできる。風状態判定部１６が風向を判定する場合の一例について、図９を参照して説明する。
図９は、風向が逆方向の場合の重力方向ｄＧＦと、電線ＷＲの懸垂方向ｄＣＴとの関係の一例を示す模式図である。ここで風向が逆方向とは、風が軸Ｘｇの負方向に吹いている場合をいう。風向が逆方向の場合、電線ＷＲは、軸Ｘｇの負方向にずれる。電線ＷＲが点Ｐ３６に位置した場合、重力方向ｄＧＦと、電線ＷＲの懸垂方向ｄＣＴとのなす角は、角度θ３である。この角度θ３は、風向が軸Ｘｇの正方向の場合の角度θ１と向きが逆である。風状態判定部１６は、この角度θの向きを判定することにより、風向を判定することができる。

以上説明したように、本実施形態の風状態判定装置１は、撮像部２０が撮像した電線ＷＲの画像に基づいて、電線ＷＲに吹きつける風の状態を判定する。撮像部２０がドローンＤＲＮの進行方向の風景を撮像する場合、ドローンＤＲＮは、進行経路上の風の状態を予め知ることができる。したがって、ドローンＤＲＮは、進行経路上の風が強い場合には、減速したり、風が弱まるまでその場で待機したりすることができる。つまり、ドローンＤＲＮは、風状態判定装置１を備えることにより、風による外乱を受けにくくすることができるため、飛行制御を安定化することができる。

また、風状態判定装置１は、風速計などの測定機器を用いずに風の状態を判定することができるため、風速計を追加してドローンＤＲＮの重量が増すことを抑止することができる。また、ドローンＤＲＮが飛行制御用や風景撮影用のカメラを備えている場合がある。この場合には、風状態判定装置１は、このカメラを撮像部２０として利用することができる。この場合には、風状態判定装置１は、撮像部２０の追加搭載によって、ドローンＤＲＮの重量が増すことを抑止することができる。

［第２の実施形態］
図１０から図１１を参照して、第２の実施形態に係る風状態判定装置２について説明する。なお、上述した第１の実施形態と同一の構成及び動作については、同一の符号を付して、その説明を省略する。

図１０は、本発明の第２の実施形態に係る風状態判定装置２の構成の一例を示す構成図である。
風状態判定装置２は、制御部１０に代えて制御部１１０を備えている。
制御部１１０は、傾き算出部１２に代えて、画像内重力方向算出部１１４と、現在位置判定部１１７と、懸垂曲線面推定部１１８とを備える点において、上述した第１の実施形態の制御部１０と異なる。

現在位置判定部１１７は、ＧＰＳ受信部４０が受信した測位信号に基づいて、ドローンＤＲＮの現在位置を判定する。現在位置判定部１１７は、判定したドローンＤＲＮの現在位置を、懸垂曲線面推定部１１８に供給する。

懸垂曲線面推定部１１８は、現在位置判定部１１７が判定したドローンＤＲＮの現在位置と、記憶部５０に記憶されている設備情報５１とに基づいて、鉄塔ＴＷ間に懸垂されている電線ＷＲの両側支持点を結んだ直線ＣＤとその中間点を推定する。すなわち、懸垂曲線面推定部１１８は、電線ＷＲの支持位置を少なくとも含む設備情報５１に基づいて、鉄塔ＴＷ間に懸垂される電線ＷＲの両側支持点とその中間点の視野角を推定する。懸垂曲線面推定部１１８は、推定した直線ＣＤと中間点の視野角及び重力方向を示す情報を、画像内重力方向算出部１１４に供給する。

懸垂曲線面推定部１１８が行う懸垂曲線面の推定手順の具体例を図１１を参照して次に示す。
図１１は、本実施形態の懸垂曲線面推定部１１８による懸垂曲線面の推定結果の一例を示す図である。懸垂曲線面推定部１１８は、ドローンＤＲＮの３次元現在位置Ｐｄと、中間点Ｐ３１とを結んだ直線Ｐｄ−Ｐ３１を算出する。また、懸垂曲線面推定部１１８は、ドローンＤＲＮの３次元現在位置Ｐｄと、電線ＷＲの各両側支持点とを結んだ直線Ｐｄ−Ｐ１１及び直線Ｐｄ−Ｐ２１との３次元的角度である視野角θｄ１及び視野角θｄ２を算出する。懸垂曲線面推定部１１８は、撮像された画像内において直線ＣＤを、視野角θｄ１：視野角θｄ２として内分することにより、中間点Ｐ３１の画像内位置を算出する。また、懸垂曲線面推定部１１８は、３次元空間において、ドローンＤＲＮの３次元現在位置Ｐｄと直線ＣＤを含む面Ｓｄｃｄと、ドローンＤＲＮの３次元現在位置Ｐｄと垂線Ｐ３１−Ｐ３２を通る面とがなす角度を、画像内において直線ＣＤと垂線がなす角度として算出する。

画像内重力方向算出部１１４は、画像抽出部１１が抽出した鉄塔ＴＷ方向と電線ＷＲの画像及び懸垂曲線面推定部１１８が推定した電線ＷＲの両側支持点とその中間点の視野角を示す情報に基づいて、画像内の中間点位置とその重力方向ｄＧＦを算出する。
これら画像内重力方向算出部１１４、現在位置判定部１１７及び懸垂曲線面推定部１１８の具体的な動作について、図１２を参照して説明する。

図１２は、本実施形態の風状態判定装置２の動作の一例を示す流れ図である。図１２に示す流れ図において、ステップＳ１０、ステップＳ２０、ステップＳ５０及びステップＳ６０については、上述した第１の実施形態における各ステップと同一であるため、説明を省略する。

現在位置判定部１１７は、ＧＰＳ受信部４０が受信した測位信号を取得し、取得した測位信号を既知の位置算出手順に従って処理する。現在位置判定部１１７は、処理の結果得られた位置を、ドローンＤＲＮの現在位置として判定する（ステップＳ１１０）。

懸垂曲線面推定部１１８は、現在位置判定部１１７が判定したドローンＤＲＮの現在位置を取得する。また、懸垂曲線面推定部１１８は、取得した現在位置によって、記憶部５０に記憶されている設備情報５１を検索する。具体的には、懸垂曲線面推定部１１８は、取得した現在位置と、設備情報５１の設置位置とを、鉄塔番号ごとに比較する。懸垂曲線面推定部１１８は、比較の結果、現在位置と設置位置との距離が最も小さい鉄塔番号を、検索結果として取得する。懸垂曲線面推定部１１８は、取得した鉄塔番号に関連付けられている、接続先の鉄塔番号、電線径、及び設置位置の各情報を取得する。つまり、懸垂曲線面推定部１１８は、現在位置判定部１１７が判定したドローンＤＲＮの現在位置に基づいて、この現在位置に応じた設備情報５１を取得する（ステップＳ１２０）。

次に、懸垂曲線面推定部１１８は、ステップＳ１２０において取得した設備情報５１に基づいて、懸垂曲線面を推定する（ステップＳ１３０）。具体的には、懸垂曲線面推定部１１８は、設備情報５１に含まれる接続先鉄塔と、鉄塔の設置位置とに基づいて、鉄塔の径間を算出し、無風状態で重力方向に懸垂した場合に電線が存在する推定される面、すなわち推定懸垂曲線面を特定する。この推定懸垂曲線面が示す無風状態の電線ＷＲの懸垂方向と、撮像部２０が撮像した電線ＷＲの懸垂方向とを比較することにより、電線ＷＲの懸垂方向ｄＣＴの、重力方向ｄＧＦに対するずれ量を算出することができる。

画像内重力方向算出部１１４は、画像抽出部１１が抽出した鉄塔ＴＷの方向と電線ＷＲの画像と、懸垂曲線面推定部１１８が推定した直線ＣＤの視野角とに基づいて、その中間点位置Ｐ３１と画像内における重力方向ｄＧＦ、すなわち画像内重力方向を算出する（ステップＳ１４０）。ここで、重力方向ｄＧＦは、現在位置判定部１１７及び設備情報５１から取得した位置情報からＣＤに対する画像上の角度として算出してもよい。
以下、風状態判定装置２の各部は、第１の実施形態と同様に処理を行う。
すなわち、差分算出部１５は、直線ＣＤに平行な接線と画像が示す電線ＷＲの接点と中間点Ｐ３１とを結ぶ懸垂方向ｄＣＴと、画像内重力方向算出部１１４が推定する懸垂曲線が示す重力方向ｄＧＦとに基づいて、差分を算出し、さらに視野角により補正し３次元差分θを算出する（ステップＳ５０）。

より具体的な算出手順を説明する。
差分算出部１５は、画像抽出部１１が抽出した鉄塔ＴＷの上下方向、或は懸垂曲線面推定部１１８で求めたＣＤ及び垂線が画像内でなす角度と、上記視野角による求まる内分点Ｐ３１を基に垂線Ｐ３１−Ｐ３２を算出する。画像内のＰ３３は懸垂線ＷＲとＣＤに平行な直線が接する点として近似的に求められ、画像内における懸垂線傾きが直線Ｐ３１−Ｐ３３と上記垂線Ｐ３１−Ｐ３２のなす角度θｃとして求められる。
差分算出部１５は、この画像内角度θｃを、Ｐ３１を中心とした３次元極座標空間における直線Ｐｄ−Ｐ３１の仰角、方位角から補正換算することにより、３次元空間における懸垂線傾きがＰ３１を中心とした３次元空間における垂線Ｐ３１−Ｐ３２と直線Ｐ３１−Ｐ３３の成す角度θとして算出する。
すなわち、直線Ｐｄ−Ｐ３１と極座標の中心Ｐ３１で直交する面を面Ｓｒとすると、面Ｓｒ上への垂線Ｐ３１−Ｐ３２の投影線と、角度θｃにより中間点Ｐ３１で交差する面Ｓｒの直交面Ｓｃ上に直線Ｐ３１−Ｐ３３は存在することになり、中間点Ｐ３１を通り直線ＣＤから９０度の方位角をもつ鉛直面ＳｍとＳｃとの交差線として直線Ｐ３１−Ｐ３３が求まる。

この直線Ｐ３１−Ｐ３３と垂線Ｐ３１−Ｐ３２とが成す３次元的角度の一例を図１３に示す。
図１３は、本実施形態の３次元的角度の一例を示す図である。この直線Ｐ３１−Ｐ３３と垂線Ｐ３１−Ｐ３２とが成す３次元的角度が、図７における懸垂線ＷＲの傾きθ１である。この直線Ｐ３１−Ｐ３３の振れ、つまりＰ３３の振れを鉛直下方向に満た様子を図１４に示す。
図１４は、本実施形態の電線の振れの一例を示す図である。
風状態判定部１６は、差分算出部１５が算出する差分と、電線径や単位長さ重量を含む電線情報とに基づいて、鉄塔ＴＷの間に吹く風の状態を判定する（ステップＳ６０）。

以上説明したように、本実施形態の風状態判定装置２は、撮像部２０が撮像した電線ＷＲの画像に基づいて、電線ＷＲに吹きつける風の状態を判定する。撮像部２０がドローンＤＲＮの進行方向の風景を撮像する場合、ドローンＤＲＮは、進行経路上の風の状態を予め知ることができる。したがって、ドローンＤＲＮは、進行経路上の風が強い場合には、減速したり、風が弱まるまでその場で待機したりすることができる。つまり、ドローンＤＲＮは、風状態判定装置２を備えることにより、風による外乱を受けにくくすることができるため、飛行制御を安定化することができる。

また、撮像部２０が撮像した電線ＷＲの画像に基づいて風を検出する場合には、電線ＷＲに対する撮像方向によっては、重力方向ｄＧＦと懸垂方向ｄＣＴの差分の算出が困難になる場合がある。具体的には、電線ＷＲに対する撮像方向によっては、重力方向ｄＧＦと懸垂方向ｄＣＴの差分の算出精度が低下することがある。本実施形態の風状態判定装置２は、画像に加えて自機と設備の相対的な３次元位置情報を利用することで、重力方向ｄＧＦと懸垂方向ｄＣＴの差分を３次元的に精度よく算出することができる。したがって、風状態判定装置２は、懸垂方向ｄＣＴを算出する場合に、電線ＷＲに対する撮像方向に起因する精度低下を抑制することができる。つまり、風状態判定装置２は、精度を低下させることなく差分を算出することができるため、風状態の判定を精度よく行うことができる。

設備情報５１には、更に電線ＷＲの径間張力、電線ＷＲの単位長さ当たりの重量、電線ＷＲの弛度、鉄塔ＴＷ間の高低差などの情報が含まれていてもよい。

なお、各実施形態において、線状物が電線ＷＲである場合を一例にして説明したが、これに限られない。線状物は、構造物により２点で支えた場合に、この２点間に懸垂曲線が生じる物体であればよい。例えば、線状物には、索道式鉄道の索条、電波の送受信に用いられるワイヤーアンテナなども含まれる。また、各実施形態において、線状物を支持する構造物が鉄塔ＴＷである場合を一例にして説明したが、これに限られない。構造物は、懸垂曲線を保って線状物を支持できればよく、樹木や建物、索道の支柱などであってもよい。

また、各実施形態において、風状態判定装置１がドローンＤＲＮに備えられる場合について説明したが、これに限られない。風状態判定装置１は、ドローンＤＲＮ以外の移動体に備えられてもよい。また、風状態判定装置１は、定置式の装置であってもよい。例えば、風状態判定装置１は、送電線の鉄塔上に定置される装置であってもよい。

以上、本発明の実施形態を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更を加えることができる。

なお、上述の各装置は内部にコンピュータを有している。そして、上述した各装置の各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

１，２…風状態判定装置、１０，１１０…制御部、１１…画像抽出部、１２…傾き算出部、１３…画像内懸垂方向算出部、１４…画像内重力方向算出部、１５…差分算出部、１６…風状態判定部、１１７…現在位置判定部、１１８…懸垂曲線面推定部、２０…撮像部、３０…ジャイロセンサ、４０…ＧＰＳ受信部、５０…記憶部、ＴＷ…鉄塔（構造物）、ＷＲ…電線（線状物）、ＤＲＮ…ドローン（飛行体）

Claims (6)

1. 自装置の周辺の風景が撮像された風景画像を生成する撮像部と、
   前記撮像部が生成する前記風景画像内に複数の構造物の間に懸垂される線状物の画像が存在する場合に、前記風景画像から前記線状物の画像を抽出する画像抽出部と、
   前記画像抽出部が抽出する前記線状物の画像に基づいて、前記線状物が懸垂されている懸垂方向と、重力方向との差分を算出する差分算出部と、
   前記差分算出部が算出する前記差分に基づいて、前記構造物の間に吹く風の状態を判定する風状態判定部と
   を備える風状態判定装置。
2. 重力方向に対する前記撮像部の傾きを算出する傾き算出部と、
   前記傾き算出部が算出する前記傾きに基づいて、前記画像抽出部が抽出する前記線状物の画像における重力方向を示す画像内重力方向を算出する画像内重力方向算出部と、
   を更に備え、
   前記差分算出部は、
   前記線状物の画像が示す前記懸垂方向と、前記画像内重力方向算出部が算出する前記画像内重力方向とに基づいて、前記差分を算出する
   請求項１に記載の風状態判定装置。
3. 前記構造物の径間を少なくとも含む設備情報に基づいて、前記構造物間に懸垂される前記線状物の懸垂曲線面を推定する懸垂曲線面推定部
   を更に備え、
   前記差分算出部は、
   前記線状物の画像が示す前記懸垂方向と、前記懸垂曲線面推定部が推定する前記懸垂曲線面が示す重力方向とに基づいて、前記差分を算出する
   請求項１又は請求項２に記載の風状態判定装置。
4. 前記風状態判定部は、
   前記差分算出部が算出する前記差分と、前記線状物に関する設備情報とに基づいて、前記構造物の間に吹く風の風圧を判定する
   請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の風状態判定装置。
5. 前記風状態判定部は、
   前記差分算出部が算出する前記差分に基づいて、前記構造物の間に吹く風の風向を判定する
   請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の風状態判定装置。
6. 請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の風状態判定装置
   を備える飛行体。

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