JP7004963B1 - 無人航空機 - Google Patents

Abstract

【課題】樹木を剪定可能な剪定構造を備えることと、安全性を高めることとの両方を実現可能な無人航空機を提供する。【解決手段】本発明に係る無人航空機２は、樹木を剪定可能な剪定構造２３と、剪定構造２３を収容可能な収容構造２４と、剪定構造２３が収容構造２４の内部に収容される収容状態と収容構造２４の外部に現出される現出状態との間で剪定構造２３の状態を制御可能な状態制御部２１２と、を備え、状態制御部２１２は、着陸の際に剪定構造２３の状態を収容状態に制御する。状態制御部２１２は、無人航空機２から剪定の対象となる対象樹木Ｔ１までの距離Ｄが所定の距離以下である場合、剪定構造２３の状態を現出状態に制御し、対象樹木Ｔ１までの距離Ｄが所定の距離を超える場合、剪定構造２３の状態を収容状態に制御することが好ましい。【選択図】図１

Description

本発明は、無人航空機に関する。

樹木の枝を切ることにより、樹木の形状を整える剪定が行われている。剪定を行うことにより、樹木の見た目を美しくできる。剪定を行うことにより、樹木における風通しを良くし得る。剪定を行うことにより、樹木が養分を効率よく利用できるようになり得る。これにより、樹木の生長が促進され得る。また、剪定を行うことにより、樹木における病害虫の繁殖を予防し得る。

サクラ、ケヤキ、イチョウ、ハルニレ、シダレヤナギ、及びナナカマド等によって例示される高木は、その高さが５メートル以上になり得る。これにより、樹木のうち高木を剪定する場合、高所での作業が必要となり得る。高所での作業では、作業者の安全を守る安全対策が必要とされる。このような安全対策は、剪定を行う事業者等の負担となり得る。遠隔操作及び／又は自律制御が可能なマルチコプター等によって例示される無人航空機（ｕｎｍａｎｎｅｄ ａｅｒｉａｌ ｖｅｈｉｃｌｅ、ＵＡＶ、あるいはドローンとも称する。）を用いて高木を剪定できれば、安全対策に伴う事業者等の負担を軽減し得る。

無人航空機を用いて樹木の一部を切る工夫の例として、特許文献１は、果物を枝から取り去るのを補助するための果物カットユニットを備える無人航空機を開示している。また、特許文献１は、果物カットユニットの例として、剪定ばさみ、のこぎり、はさみ、及び植木ばさみを開示している。特許文献１によれば、はさみ等を備える無人航空機を用いて、果樹の枝から果物を取り去り得る。

特表２０１９－５３２６６６号公報

ところで、無人航空機がはさみ及びのこぎり等によって例示される剪定機構を備える場合、安全対策を要する。特許文献１には、安全対策に関する具体的な記載がなく、安全対策において改良の余地がある。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、樹木を剪定可能な剪定構造を備えることと安全性を高めることとの両方を実現可能な無人航空機を提供することである。

本発明者らは、上記課題を解決するために鋭意検討した結果、剪定構造を収容可能な収容構造と、この剪定構造が収容構造の内部に収容される収容状態と収容構造の外部に現出される現出状態との間で剪定構造の状態を制御可能な状態制御部とを備えることで、上記の目的を達成できることを見出し、本発明を完成させるに至った。具体的に、本発明は以下のものを提供する。

第１の特徴に係る発明は、樹木を剪定可能な剪定構造と、前記剪定構造を収容可能な収容構造と、前記剪定構造を前記収容構造の内部に収容する収容状態と前記収容構造の外部に現出する現出状態との間で前記剪定構造の状態を制御可能な状態制御部と、を備え、前記状態制御部は、着陸の際に前記剪定構造の状態を前記収容状態に制御する、無人航空機を提供する。

第１の特徴に係る発明によれば、無人航空機は、剪定構造を収容構造の外部に現出する現出状態の剪定構造を用いて樹木を剪定し得る。一方で、状態制御部は、着陸の際に剪定構造の状態を収容状態に制御する。そのため、着陸の際にヒト等が剪定構造によって怪我することを防ぎ得る。

したがって、第１の特徴に係る発明によれば、樹木を剪定可能な剪定構造を備えることと安全性を高めることとの両方を実現可能な無人航空機を提供できる。

第２の特徴に係る発明は、第１の特徴に係る発明であって、前記状態制御部は、前記無人航空機から剪定の対象となる対象樹木までの距離が所定の距離以下である場合、前記剪定構造の状態を前記現出状態に制御し、前記無人航空機から前記対象樹木までの距離が前記所定の距離を超える場合、前記剪定構造の状態を前記収容状態に制御する、無人航空機を提供する。

剪定構造を備える無人航空機を用いて樹木を剪定する場合、無人航空機は、剪定の対象となる対象樹木の周辺を飛行する。一方、無人航空機が対象樹木から離れた位置を飛行する場合、無人航空機は、樹木を剪定しない。

第２の特徴に係る発明によれば、状態制御部は、無人航空機から対象樹木までの距離が所定の距離以下である場合、剪定構造の状態を現出状態に制御可能である。これにより、剪定構造は、現出状態において樹木を剪定し得る。

第２の特徴に係る発明によれば、状態制御部は、無人航空機から対象樹木までの距離が所定の距離を超える場合、剪定構造の状態を収容状態に制御する。これにより、樹木を剪定しない場合における無人航空機の安全性をよりいっそう高め得る。

したがって、第２の特徴に係る発明によれば、樹木を剪定可能な剪定構造を備えることと、安全性を高めることとの両方を実現可能な無人航空機を提供できる。

第３の特徴に係る発明は、第１又は第２の特徴に係る発明であって、前記無人航空機の飛行状態を制御可能な飛行状態制御部をさらに備え、外部から受信する前記無人航空機の制御に関する制御信号の強度が所定の強度よりも弱い場合、前記状態制御部が前記剪定構造の状態を前記収容状態に制御し、前記剪定構造が前記収容構造の内部に収容されたときに前記飛行状態制御部が前記無人航空機を着陸状態に制御する、無人航空機を提供する。

外部からの制御信号によって無人航空機を制御することにより、外部からの制御信号を用いない自律飛行を行う場合より無人航空機の安全性を高め得る。しかしながら、無人航空機は、通信状態の悪化等によって外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない場合があり得る。外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない場合、外部からの制御信号によって無人航空機を制御できない可能性があり得る。したがって、剪定構造を備える無人航空機は、外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない場合における安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

第３の特徴に係る発明によれば、外部から受信する無人航空機の制御に関する制御信号の強度が所定の強度よりも弱い場合に状態制御部が剪定構造の状態を収容状態に制御するため、外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない場合における安全性を高め得る。さらに、剪定構造が収容構造の内部に収容されたときに飛行状態制御部が無人航空機を着陸状態に制御するため、外部からの制御信号によって無人航空機を制御できない状態で飛行する時間を着陸状態に制御しない場合より短い時間にし得る。したがって、第３の特徴に係る発明によれば、外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない場合における安全性をよりいっそう高め得る。

したがって、第３の特徴に係る発明によれば、樹木を剪定可能な剪定構造を備えることと安全性を高めることとの両方を実現可能な無人航空機を提供できる。

第４の特徴に係る発明は、第１の特徴から第３の特徴のいずれかに係る発明であって、前記無人航空機の飛行状態を制御可能な飛行状態制御部をさらに備え、前記無人航空機から前記無人航空機の周囲にいるヒト及び／又は動物までの距離が特定の距離以下である場合、前記状態制御部が前記剪定構造の状態を前記収容状態に制御し、前記剪定構造が前記収容構造の内部に収容されたときに前記飛行状態制御部が前記無人航空機を着陸状態に制御する、無人航空機を提供する。

飛行中の無人航空機の周囲にヒトがいる場合、ヒトが無人航空機の進路上に飛び出す等して飛行中の無人航空機及び／又は剪定構造と衝突することがあり得る。飛行中の無人航空機の周囲にペット及び家畜等によって例示される動物がいる場合、動物が無人航空機の進路上に飛び出す等して飛行中の無人航空機及び／又は剪定構造と衝突することがあり得る。飛行中の無人航空機は、回転するプロペラ及び／又はローター等がヒト及び／又は動物を傷つける可能性が飛行中でない無人航空機より高い。したがって、剪定構造を備える無人航空機は、無人航空機の周囲にヒト及び／又は動物がいる場合における安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

第４の特徴に係る発明によれば、無人航空機から無人航空機の周囲にいるヒト及び／又は動物までの距離が特定の距離以下である場合、状態制御部が剪定構造の状態を収容状態に制御するため、無人航空機の周囲にヒト及び／又は動物がいる場合における安全性を高め得る。さらに、剪定構造が収容構造の内部に収容されたときに飛行状態制御部が無人航空機を着陸状態に制御するため、飛行中の無人航空機とヒト及び／又は動物とが衝突する可能性を低くし得る。したがって、第４の特徴に係る発明によれば、無人航空機の周囲にヒト及び／又は動物がいる場合における安全性をよりいっそう高め得る。

したがって、第４の特徴に係る発明によれば、樹木を剪定可能な剪定構造を備えることと安全性を高めることとの両方を実現可能な無人航空機を提供できる。

第５の特徴に係る発明は、第１の特徴から第４の特徴のいずれかに係る発明であって、高度を取得可能な高度取得部をさらに備え、前記高度が所定の範囲にない場合、前記状態制御部は、前記剪定構造の状態を前記収容状態に制御する、無人航空機を提供する。

無人航空機が地上に近い場合、すなわち、無人航空機の高度が低い場合、無人航空機とヒト及び／又は動物とが衝突する可能性があり得る。また、無人航空機の高度が低い場合、家屋、農作物、及び自動車等によって例示される地上にある財産と無人航空機とが衝突する可能性があり得る。剪定構造を備える無人航空機は、無人航空機の高度が低い場合における安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

万が一高度が高い上空を飛行する無人航空機が飛行状態の制御を失って墜落した場合に無人航空機が落下する速度は、無人航空機の高度が低い場合より速くなる。これにより、高度が高い上空を飛行する無人航空機が飛行状態の制御を失って墜落し、剪定構造がヒト等と衝突したときに剪定構造がヒト等に与える悪影響は、無人航空機の高度が低い場合より大きくなり得る。したがって、剪定構造を備える無人航空機は、無人航空機の高度が高い場合における安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

無人航空機の高度が対象樹木の高さより一定以上高い場合、無人航空機から対象樹木までの距離は、剪定構造が樹木を剪定可能な距離より遠くなる。無人航空機から対象樹木までの距離が樹木を剪定可能な距離より遠い場合、剪定構造は、樹木を剪定しない。したがって、剪定構造を備える無人航空機は、無人航空機の高度が対象樹木の高さより一定以上高い場合における安全性を高める点においても、さらなる改良の余地がある。

第５の特徴に係る発明によれば、高度が所定の範囲にない場合に状態制御部が剪定構造の状態を収容状態に制御するため、無人航空機の高度が低い場合における安全性と無人航空機の高度が高い場合における安全性とを高め得る。

したがって、第５の特徴に係る発明によれば、樹木を剪定可能な剪定構造を備えることと安全性を高めることとの両方を実現可能な無人航空機を提供できる。

第６の特徴に係る発明は、第１の特徴から第５の特徴のいずれかに係る発明であって、前記無人航空機の位置を取得可能な位置取得部をさらに備え、前記剪定構造を現出可能にする現出可能領域とは異なる位置に前記無人航空機がある場合、前記状態制御部が前記剪定構造の状態を前記収容状態に制御し、前記剪定構造が前記収容構造の内部に収容されたときに前記飛行状態制御部が前記無人航空機を着陸状態に制御する、無人航空機を提供する。

対象樹木が位置する所定の領域とは異なる位置に無人航空機がある場合、剪定構造は、対象樹木を剪定しない。したがって、剪定構造を備える無人航空機は、無人航空機が所定の領域とは異なる位置にある場合の無人航空機の安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

無人航空機の制御に関する制御信号を外部から受信する無人航空機の場合、制御信号の強度は、一般に、制御信号を送信する外部から無人航空機までの距離が離れるにしたがって弱くなる。また、制御信号を送信する外部と無人航空機との間に地形及び建造物等によって例示される遮蔽物がある場合、制御信号の強度が低下し得る。したがって、外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信可能な領域は、制御信号を送信する外部からの距離及び／又は遮蔽物等によって定められる特定の領域に限られ得る。

外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない場合、外部からの制御信号によって無人航空機を制御できない可能性があり得る。したがって、外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信可能な特定の領域とは異なる位置に無人航空機がある場合、無人航空機は、外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない可能性がある。剪定構造を備え、制御信号を外部から受信する無人航空機は、無人航空機が特定の領域とは異なる位置にある場合の無人航空機の安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

無人航空機の飛行に関する安全性等を高めるため、無人航空機の飛行に関する各種の法令等（例えば、重要施設の周辺地域の上空における小型無人機等の飛行の禁止に関する法律（平成二十八年法律第九号）、無人航空機の飛行禁止区域等を定める告示（令和元年国土交通省告示第４６１号）等。）によって、無人航空機の飛行を禁止する区域が定められている。法令等により、飛行を禁止する区域等においては、許可を受けた場合にのみ飛行可能であると定められている。剪定構造を備える無人航空機が剪定構造の状態を現出状態にして飛行可能である領域は、法令等によって制限され得る。

法令等を遵守して飛行することにより、無人航空機の安全性を高め得る。剪定構造を備える無人航空機は、このような無人航空機が飛行可能である領域とは異なる位置にある場合の安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

第６の特徴に係る発明によれば、例えば、対象樹木がある所定の領域、外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信可能な特定の領域、及び／又は法令等に基づく飛行可能領域等に基づいて、剪定構造を現出可能である現出可能領域を定め得る。そして、現出可能領域とは異なる位置に無人航空機がある場合に、剪定構造を備える無人航空機が剪定構造を現出することを防ぎ得る。これにより、無人航空機の安全性をよりいっそう高め得る。

第６の特徴に係る発明によれば、剪定構造が収容構造の内部に収容されたときに飛行状態制御部が無人航空機を着陸状態に制御するため、現出可能領域とは異なる位置に無人航空機がある場合の飛行時間を最小限に抑え得る。これにより、無人航空機の安全性をさらにいっそう高め得る。

したがって、第６の特徴に係る発明によれば、樹木を剪定可能な剪定構造を備えることと安全性を高めることとの両方を実現可能な無人航空機を提供できる。

第７の特徴に係る発明は、第１の特徴から第６の特徴のいずれかに係る発明であって、マルチコプターである無人航空機を提供する。

３以上のローター（回転翼）を有する回転翼機であるマルチコプターは、ローターの回転速度の増減によって上昇及び／又は下降を行える。また、マルチコプターは、各ローターの回転数に差をつけることで、その機体を傾けられる。これにより、マルチコプターは、前進、後進、及び／又は旋回等を行える。マルチコプターは、各ローターの回転数を制御することによってその姿勢を制御できるため、ローターが１つだけのシングルローター式のヘリコプターより高い姿勢安定性を実現し得る。

第７の特徴に係る発明によれば、無人航空機がマルチコプターであるため、樹木の枝を剪定する場合における姿勢安定性をシングルローター式のヘリコプターを用いる場合より高め得る。これにより、剪定構造を用いて剪定するときに無人航空機の姿勢が変化し、人間等の動物及び／又は財産と衝突することを防ぎ得る。したがって、第７の特徴に係る発明によれば、剪定構造を備える無人航空機の安全性を高め得る。

航空機は、重量が大きいほど、着陸が困難になることが知られている。剪定構造は、無人航空機の重量を増し得る。したがって、剪定構造を備える無人航空機は、剪定構造を備えない無人航空機より着陸が困難になり得る。着陸が困難であれば、着陸するときに事故等が発生する可能性が高まり得る。マルチコプターは、地上に対する平面的な位置を変えずに上昇及び／又は下降することを、固定翼及び／又は可変翼を用いて揚力を得る固定翼機より容易に行える。これにより、マルチコプターは、固定翼機より容易に着陸し得る。

第７の特徴に係る発明によれば、無人航空機がマルチコプターであるため、無人航空機が剪定構造を備える無人航空機であっても、固定翼機を用いる場合より容易に無人航空機を着陸状態に制御することを行える。これにより、着陸するときに事故等が発生する可能性をよりいっそう低くし得る。したがって、第７の特徴に係る発明によれば、剪定構造を備える無人航空機の安全性を高め得る。

したがって、第７の特徴に係る発明によれば、樹木を剪定可能な剪定構造を備えることと安全性を高めることとの両方を実現可能な無人航空機を提供できる。

本発明によれば、樹木を剪定可能な剪定構造を備えることと安全性を高めることとの両方を実現可能な無人航空機を提供できる。

図１は、本実施形態の無人航空機システム１のハードウェア構成とソフトウェア構成とを示すブロック図である。 図２は、本実施形態の無人航空機２を斜め上方からみた場合の概略図である。 図３は、樹木画像テーブル３２１の一例を示す図である。 図４は、ニューラルネットワークテーブル３２２の一例を示す図である。 図５は、本実施形態の制御装置３を用いた動作制御処理について、その好ましい流れの一例を示すフローチャートである。 図６は、本実施形態の制御部２１を用いた状態制御処理について、その好ましい流れの一例を示すフローチャートである。 図７は、本実施形態の制御部２１を用いた収容着陸処理について、その好ましい流れの一例を示すフローチャートである。 図８は、本実施形態の無人航空機システム１を用いた樹木剪定の一例を示す概略模式図である。 図９は、本実施形態の無人航空機２における安全性を高める状態制御の一例を示す概略模式図である。

以下、本発明を実施するための好適な形態の一例について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。

＜無人航空機システム１＞
図１は、本実施形態の無人航空機システム１のハードウェア構成とソフトウェア構成とを示すブロック図である。図２は、本実施形態の無人航空機２を斜め上方からみた場合の概略図である。以下、図１及び図２までを参照して本発明の実施形態における無人航空機システム１の好ましい構成の一例を説明する。

無人航空機システム１は、無人航空機２と制御装置３とを含んで構成される。無人航空機２と制御装置３とのそれぞれは、ネットワークＮを介して相互に接続可能に構成される。

〔無人航空機２〕
無人航空機２は、少なくとも、制御部２１と飛行構造２２と剪定構造２３とを備える。

必須の態様ではないが、無人航空機２は、剪定構造２３を内部に収容可能な収容構造２４を備えることが好ましい。無人航空機２が収容構造２４を備えることにより、剪定構造２３を収容構造２４の内部に収容することができる。

必須の態様ではないが、無人航空機２は、撮影装置２５を備えることが好ましい。無人航空機２が撮影装置２５を備えることにより、対象樹木を撮影し得る。

必須の態様ではないが、無人航空機２は、無人航空機２と制御装置３とをネットワークＮを介して通信可能に接続する通信部２６を備えることが好ましい。無人航空機２が通信部２６を備えることにより、無人航空機２は、制御装置３と通信し得る。

無人航空機２は、電源部２７を備えることが好ましい。無人航空機２が電源部２７を備えることにより、無人航空機２を構成する各部材に電力を供給し得る。

必須の態様ではないが、無人航空機２は、無人航空機２が備える各部材等の２以上を所定の位置関係で支持可能な支持構造２８を備えることが好ましい。支持構造２８を備えることにより、無人航空機２が含む各部材等が所定の位置関係を保つよう、該部材等それぞれを支持できる。

無人航空機２は、飛行可能であれば特に限定されない。無人航空機２は、例えば、ヘリコプター、気球、飛行船、及び／又は固定翼機等でよい。ヘリコプターである無人航空機２は、特に限定されず、主たる揚力を生むローター（回転翼とも称する。）の数が１であるシングルローター式ヘリコプター、２の回転翼を有するツインローター式ヘリコプター、及び／又は３以上の回転翼を有するマルチコプターでよい。固定翼機である無人航空機２は、固定翼及び／又は可変翼を用いて揚力を得る固定翼機でよい。

無人航空機２は、マルチコプターであることが好ましい。マルチコプターは、ローターの回転速度の増減によって上昇及び／又は下降を行える。また、マルチコプターは、各ローターの回転数に差をつけることで、その機体を傾けられる。これにより、マルチコプターは、前進、後進、及び／又は旋回等を行える。マルチコプターは、各ローターの回転数を制御することによってその姿勢を制御できるため、ローターが１つだけのシングルローター式のヘリコプターより高い姿勢安定性を実現し得る。

無人航空機２がマルチコプターであることにより、樹木の枝を剪定する場合における姿勢安定性をシングルローター式のヘリコプターを用いる場合より高め得る。これにより、剪定構造２３を用いて剪定するときに無人航空機２の姿勢が変化し、剪定構造２３の位置が剪定位置と異なる位置に移動することを防ぎ得る。したがって、無人航空機２がマルチコプターであることにより、剪定構造２３が剪定位置と異なる位置を剪定することを防ぎ得る。これにより、樹木の形状をよりいっそう整えることを可能にし得る。

マルチコプターは、空中の略同じ位置で静止するホバリングを、固定翼及び／又は可変翼を用いて揚力を得る固定翼機より容易に行える。無人航空機２がマルチコプターであることにより、剪定位置に合わせてホバリングを行い、剪定構造２３を制御して剪定位置に合わせて剪定し得る。これにより、固定翼機を用いる場合と比較して、剪定位置によりいっそう合わせて剪定し得る。したがって、無人航空機２がマルチコプターであることにより、樹木の形状をよりいっそう整えることを可能にし得る。

航空機は、その重量が大きいほど、着陸が困難になることが知られている。剪定構造２３は、無人航空機２の重量を増し得る。したがって、剪定構造２３を備える無人航空機２は、剪定構造２３を備えない無人航空機２より着陸が困難になり得る。着陸が困難であれば、着陸するときに事故等が発生する可能性が高まり得る。マルチコプターは、地上に対する平面的な位置を変えずに上昇及び／又は下降することを、固定翼及び／又は可変翼を用いて揚力を得る固定翼機より容易に行える。これにより、マルチコプターは、固定翼機より容易に着陸し得る。

無人航空機２がマルチコプターであることにより、無人航空機２が剪定構造２３を備える無人航空機２であっても、固定翼機を用いる場合より容易に無人航空機２を着陸状態に制御することを行える。これにより、着陸するときに事故等が発生する可能性をよりいっそう低くし得る。したがって、無人航空機２がマルチコプターであることにより、剪定構造２３を備える無人航空機２の安全性を高め得る。

［制御部２１］
制御部２１は、飛行構造２２及び剪定構造２３を制御する。無人航空機２が制御部２１を備えることにより、無人航空機２は、飛行構造２２を制御して無人航空機２の飛行状態を制御し得る。また、無人航空機２が制御部２１を備えることにより、無人航空機２は、剪定構造２３を制御して対象樹木を剪定し得る。

制御部２１は、特に限定されない。制御部２１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える従来技術のマイクロコンピュータでよい。

無人航空機２が収容構造２４を備える場合、制御部２１は、必要に応じて飛行構造２２、剪定構造２３、通信部２６等と協働して、無人航空機２におけるソフトウェア構成の要素である飛行状態制御部２１１、状態制御部２１２、高度取得部２１３、位置取得部２１４等を実現可能であることが好ましい。これにより、無人航空機２は、剪定構造２３を収容構造２４に収容する状態制御処理を行い得る。無人航空機２が行う状態制御処理については、後に図６及び図７を用いてより詳細に説明する。

無人航空機２が通信部２６を備える場合、制御部２１は、制御装置３から送信された指令に応じて飛行構造２２、剪定構造２３、撮影装置２５等を制御可能であることが好ましい。これにより、制御装置３から送信された指令に応じて無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御し得る。また、制御装置３から送信された指令に応じて、剪定の対象となる対象樹木を撮影し、撮影した樹木画像を制御装置３に送信し得る。

制御装置３から送信される指令は、特に限定されず、例えば、剪定構造２３を用いて剪定位置において対象樹木を剪定させる指令、無人航空機２を移動させる指令、撮影装置２５を用いて対象樹木を撮影させる指令、及び／又は無人航空機２を着陸させる指令等が挙げられる。

［飛行構造２２］
飛行構造２２は、無人航空機２に揚力及び／又は浮力を与え、飛行可能とする構造である。飛行構造２２は、特に限定されない。飛行構造２２は、制御部２１による制御に応じて無人航空機２の飛行状態を制御可能に構成される。

無人航空機２が気球及び／又は飛行船である場合、飛行構造２２は、空気より軽い気体を収容可能な気球部を含むことが好ましい。気球部を含むことにより、空気より軽い気体がもたらす浮力によって無人航空機２を飛行させ得る。無人航空機２が固定翼機である場合、飛行構造２２は、無人航空機２を移動させることが可能な推進部と無人航空機２に移動に応じて揚力を発生可能な固定翼及び／又は可変翼とを含むことが好ましい。これにより、無人航空機２を移動させ、この移動に応じて揚力を発生させ得る。この揚力により、無人航空機２を飛行させ得る。

無人航空機２が１以上の回転翼を用いて揚力を得るヘリコプター等である場合、飛行構造２２は、１以上の駆動部２２１と駆動部２２１によって回転する１以上の回転翼２２２とを含むことが好ましい（図２）。これにより、駆動部２２１を用いて回転翼２２２を回転させ、揚力を得ることができる。この揚力により、無人航空機２を飛行させ得る。

無人航空機２が３以上の回転翼を用いて揚力を得るマルチコプターである場合、飛行構造２２の数が３以上であり、３以上の飛行構造２２のそれぞれは、駆動部２２１と駆動部２２１によって回転する回転翼２２２とを含むことが好ましい。これにより、回転翼２２２を回転させ、揚力を得ることができる。この揚力により、無人航空機２を飛行させ得る。３以上の飛行構造２２のそれぞれが回転翼２２２を有することにより、回転翼２２２の回転速度の増減によって上昇及び／又は下降を行える。また、マルチコプターは、各回転翼２２２の回転数に差をつけることで、その機体を傾けられる。これにより、マルチコプターは、前進、後進、及び／又は旋回等を行える。したがって、無人航空機２は、上昇、下降、前進、後進、及び／又は旋回等を行うことによって所定の位置に移動し得る。

３以上の飛行構造２２のそれぞれが駆動部２２１と回転翼２２２とを含むことにより、駆動部２２１は、動力を分配する動力分配装置等を介さずに回転翼２２２を直接回転させ得る。これにより、飛行構造２２を簡易な構成にし得る。また、駆動部２２１が動力分配装置等を介さず回転翼２２２を回転させることにより、動力分配装置等の制御を行わない比較的簡易な制御によって、飛行構造２２を用いた飛行状態を制御し得る。

以下、無人航空機２がマルチコプターであり、飛行構造２２の数が３以上であり、３以上の飛行構造２２のそれぞれが駆動部２２１と駆動部２２１によって回転する回転翼２２２とを含むものとして説明する。

飛行構造２２は、電源部２７が供給する電力を利用可能であることが好ましい。これにより、電源部２７が供給する電力を利用して飛行構造２２を動作させ得る。

図２には、無人航空機２が備える飛行構造２２として、第１飛行構造２２ａ、第２飛行構造２２ｂ、第３飛行構造２２ｃ、及び第４飛行構造２２ｄが示されている。これらの飛行構造２２それぞれは、制御部２１及び後述する電源部２７と接続されている。

（駆動部２２１）
駆動部２２１（図２の符号２２１ａ、２２１ｂ、２２１ｃ、及び２２１ｄ）は、制御部２１によって制御可能であり、回転翼２２２を回転させることが可能な駆動部２２１であれば、特に限定されない。駆動部２２１は、電気を用いて回転翼２２２を回転させるモータを含むことが好ましい。駆動部２２１がモータを含むことにより、制御部２１は、電気を介した比較的容易な制御によって駆動部２２１を制御し得る。そして、回転翼２２２の回転数等を制御し得る。これにより、制御部２１は、無人航空機２の飛行状態を容易に制御し得る。駆動部２２１がモータを含む場合、駆動部２２１は、電源部２７が供給する電力を利用可能であることが好ましい。これにより、電源部２７が供給する電力を利用して回転翼２２２を回転させ得る。

（回転翼２２２）
回転翼２２２（図２の符号２２２ａ、２２２ｂ、２２２ｃ、及び２２２ｄ）は、駆動部２２１によって回転させられることが可能であり、回転によって揚力を発生可能な回転翼であれば、特に限定されない。回転翼２２２は、例えば、回転方向に対する回転翼の傾きを変化させることが可能な可変ピッチの回転翼でよい。回転翼２２２が可変ピッチの回転翼であることにより、回転速度に応じて回転翼の傾きを変化させ、揚力を効率的に得られる。回転翼２２２は、例えば、回転方向に対する回転翼の傾きが一定である固定ピッチの回転翼でよい。回転翼２２２が固定ピッチの回転翼であることにより、回転翼２２２を可変ピッチの回転翼より簡易な構造にし得る。これにより、無人航空機２の保守性及び／又は費用対効果等を改善し得る。

［剪定構造２３］
剪定構造２３は、樹木を剪定可能な剪定構造であれば、特に限定されない。剪定構造２３は、例えば、ハサミ、ノコギリ、カッター、レーザーカッター、及びウォーターカッター等によって例示される樹木を剪定可能な構造の１以上を含む剪定構造でよい。剪定構造２３は、制御部２１による制御に応じて剪定の対象となる剪定樹木を剪定する。

無人航空機２が収容構造２４を備える場合、剪定構造２３は、収容構造２４に収容可能であることが好ましい。これにより、無人航空機２は、必要に応じて剪定構造２３を収容構造２４に収容し、ヒト等が剪定構造によって怪我することを防ぎ得る。

剪定構造２３が収容構造２４に収容可能である場合、剪定構造２３は、コントローラ２による制御に応じて剪定構造２３が収容構造２４の外部に現出する現出状態に制御可能であり、かつ、コントローラ２による制御に応じて剪定構造２３が収容構造２４の内部に収容される収容状態に制御可能であることが好ましい。これにより、無人航空機２は、現出状態の剪定構造２３を用いて樹木を剪定し得る。一方で、無人航空機２は、剪定構造２３の状態を収容状態に制御し、ヒト等が剪定構造によって怪我することを防ぎ得る。

［収容構造２４］
収容構造２４は、剪定構造２３を収容可能であれば、特に限定されない。収容構造２４は、例えば、収容状態において剪定構造２３を覆い、剪定構造２３を内部に収容することが可能な構造でよい。

［撮影装置２５］
撮影装置２５は、剪定の対象となる対象樹木を撮影した樹木画像を生成可能であれば、特に限定されない。撮影装置２５は、後述する制御装置３から送信された指令に応じて樹木画像を生成し、生成した樹木画像を制御装置３に提供する。撮影装置２５は、例えば、静止画である樹木画像を生成可能なデジタルスチルカメラ、動画である樹木画像を生成可能なデジタルカムコーダ等でよい。

［通信部２６］
通信部２６は、無人航空機２をネットワークＮに接続して制御装置３と通信可能にする通信部であれば特に限定されない。通信部２６として、例えば、ラジコン用微弱無線局に該当する無線装置、テレメータ用・テレコントロール用特定小電力無線局に該当する無線装置、小電力データ通信システムに該当する無線装置、無人移動体画像伝送システムに該当する無線装置、携帯電話ネットワークに対応した無線装置、ＩＥＥＥ８０２．１１に準拠したＷｉ－Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）対応デバイス、光無線通信に対応した光無線装置、及び有線通信に対応した有線通信装置等の１以上を含む通信部が挙げられる。

［電源部２７］
電源部２７は、制御部２１、飛行構造２２、剪定構造２３、収容構造２４、撮影装置２５、及び通信部２６等の飛行体１が備える各部材等の１以上に電力を供給可能な電源部である。電源部２７は、特に限定されず、従来技術の電源部でよい。電源部２７は、例えば、一次電池（例えば、乾電池、湿電池等）、二次電池、太陽電池、燃料電池、原子力電池、全固体電池、発電機（例えば、内燃機関及び／又は外燃機関を用いる発電機、マイクロ波発電機等）及びこれらの１以上を含む電源部でよい。

中でも、電源部２７は、一次電池、二次電池、及び全固体電池等によって例示される電池を含むことが好ましい。電池は、発電機等より簡易な構造を有する。したがって、電源部２７が電池を含むことにより、電源部２７の構成を簡易な構造にし得る。これにより、無人航空機２の保守性及び／又は費用対効果等を改善し得る。

［支持構造２８］
支持構造２８は、無人航空機２が備える各部材等の２以上を所定の位置関係で支持可能な構造であれば、特に限定されない。支持構造２８は、例えば、飛行構造２２及び剪定構造２３を所定の位置関係で支持可能な構造である。

図２には、無人航空機２が備える支持構造２８として、制御部２１、第１飛行構造２２ａ、第２飛行構造２２ｂ、第３飛行構造２２ｃ、第４飛行構造２２ｄ、剪定構造２３、収容構造２４、通信部２６、及び電源部２７のそれぞれを所定の位置関係で支持する支持構造２８が示されている。支持構造２８を備えることにより、これらが所定の位置関係を保つよう、これらのそれぞれを支持できる。

［距離センサ］
必須の態様ではないが、無人航空機２は、無人航空機２から対象樹木、ヒト、及び／又は動物までの距離を測定可能な距離センサ（図示せず）を備えることが好ましい。これにより、飛行状態制御部２１１及び／又は状態制御部２１２は、無人航空機２から対象樹木、ヒト、及び／又は動物までの距離を測定し得る。距離センサは、特に限定されず、例えば、赤外線、レーザ光、電波、可視光、及び／又は音波等を用いて対象までの距離を測定可能な従来技術の距離センサでよい。

［高度計］
必須の態様ではないが、無人航空機２は、無人航空機２の高度を測定可能な高度計（図示せず）を備えることが好ましい。これにより、高度取得部２１３は、無人航空機２の高度を測定し得る。高度計は、特に限定されず、例えば、気圧、電波、赤外線、可視光、及び／又はレーザ光等を用いて高度を測定可能な従来技術の高度計でよい。

［測位部］
必須の態様ではないが、無人航空機２は、無人航空機２の位置を測位可能な測位部（図示せず）を備えることが好ましい。これにより、位置取得部２１４は、無人航空機２の位置を取得し得る。測位部は、特に限定されず、例えば、グローバル・ポジショニング・システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ、ＧＰＳ）、及びＲｅａｌ－ｔｉｍｅ ｋｉｎｅｍａｔｉｃ（ＲＴＫ）等によって例示される電波を用いる測位装置、慣性航法装置、並びにレーダ装置等によって例示される位置を測位可能な装置の１以上を用いる測位部でよい。

〔制御装置３〕
図１に戻る。制御装置３は、制御部３１と、記憶部３２と、通信部３３と、表示部３４と、入力部３５と、を備える。

［制御部３１］
制御部３１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。

制御部３１は、所定のプログラムを読み込み、必要に応じて記憶部３２、通信部３３、表示部３４、及び／又は入力部３５と協働することで、制御装置３におけるソフトウェア構成の要素である樹木画像撮影部３１１、樹木形状情報生成部３１２、樹木形状評価受信部３１３、形状学習部３１４、目標形状情報受信部３１５、剪定位置指定部３１６、剪定位置学習部３１７、動作制御部３１８、及び制御情報学習部３１９等を実現する。

［記憶部３２］
記憶部３２には、データやファイルが記憶される。記憶部３２は、半導体メモリ、記録媒体、及びメモリカード等によって例示されるデータやファイルを記憶可能な部材を含むデータのストレージ部を有する。記憶部３２は、ネットワークＮを介してＮＡＳ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｔｔａｃｈｅｄ Ｓｔｏｒａｇｅ）、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、クラウドストレージ、ファイルサーバ及び／又は分散ファイルシステム等の記憶装置又は記憶システムとの接続を可能にする仕組みを有してもよい。

記憶部３２には、マイクロコンピュータで実行される制御プログラム、樹木画像テーブル３２１、及びニューラルネットワークテーブル３２２等が記憶されている。

（樹木画像テーブル３２１）
図３は、樹木画像テーブル３２１の一例を示す図である。樹木画像テーブル３２１は、剪定の対象となる対象樹木に関する樹木画像を格納するテーブルである。樹木画像テーブル３２１には、対象樹木を撮影した２以上の樹木画像が格納される。これにより、制御部３１は、対象樹木を異なる向きから撮影した２以上の樹木画像と後述する形状生成ニューラルネットワークとを用いて、対象樹木の樹木形状情報を生成し得る。

樹木画像テーブル３２１は、樹木画像と関連付けられ、該樹木画像を識別可能な樹木画像ＩＤを格納可能であることが好ましい。これにより、制御部２１は、樹木画像ＩＤを用いて樹木画像を格納及び／又は取得し得る。

樹木画像テーブル３２１は、樹木画像と関連付けられ、該樹木画像に関する対象樹木を識別可能な樹木ＩＤを格納可能であることが好ましい。これにより、制御部２１は、樹木ＩＤを用いて対象樹木を識別し得る。

樹木画像テーブル３２１は、樹木画像と関連付けられた画像情報を格納可能であることが好ましい。これにより、制御部２１は、樹木画像に関する画像情報を利用し得る。画像情報は、特に限定されず、樹木画像の撮影高度に関する情報、樹木画像の撮影位置に関する情報、樹木画像の撮影者に関する情報、樹木画像の撮影日に関する情報、及び樹木画像の撮影時刻に関する情報等によって例示される樹木画像に関する各種の情報の１以上を含む情報でよい。

図３の樹木画像ＩＤ「Ｐ１」には、樹木ＩＤ「Ｔ１」と、樹木ＩＤ「Ｔ１」によって識別される対象樹木の樹木画像と、該樹木画像に関する画像情報とが格納されている。また、図３の樹木画像ＩＤ「Ｐ２」には、樹木ＩＤ「Ｔ１」と、樹木ＩＤ「Ｔ１」によって識別される対象樹木を樹木画像ＩＤ「Ｐ１」によって識別される樹木画像とは異なる向きから撮影した樹木画像と、該樹木画像に関する画像情報とが格納されている。

樹木画像テーブル３２１が樹木ＩＤ「Ｔ１」によって識別される対象樹木を異なる向きから撮影した２以上の樹木画像を格納することにより、制御部３１は、対象樹木を異なる向きから撮影した２以上の樹木画像と形状生成ニューラルネットワークとを用いて、樹木ＩＤ「Ｔ１」によって識別される対象樹木の樹木形状情報を生成し得る。

（ニューラルネットワークテーブル３２２）
図４は、ニューラルネットワークテーブル３２２の一例を示す図である。ニューラルネットワークテーブル３２２には、少なくとも、２以上の樹木画像を用いて対象樹木の樹木形状情報を生成可能な形状生成ニューラルネットワークＮ１（ニューラルネットワークＩＤ「Ｎ１」に相当）が記憶される。これにより、形状生成ニューラルネットワークＮ１を用いて、対象樹木の樹木形状情報を生成できる。

ニューラルネットワークテーブル３２２は、ニューラルネットワークと関連付けられ、該ニューラルネットワークを識別可能なニューラルネットワークＩＤを格納可能であることが好ましい。これにより、制御部２１は、ニューラルネットワークＩＤを用いてニューラルネットワークを格納及び／又は取得し得る。

必須の態様ではないが、ニューラルネットワークテーブル３２２には、樹木形状情報と目標形状情報とに基づいて無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御可能な剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２（ニューラルネットワークＩＤ「Ｎ２」に相当）が記憶されることが好ましい。これにより、剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２を用いて、無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御し得る。

必須の態様ではないが、ニューラルネットワークテーブル３２２には、剪定位置と動作制御部３１８による制御の状態とに基づいて無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御可能な制御情報生成ニューラルネットワークＮ３（ニューラルネットワークＩＤ「Ｎ３」に相当）が記憶されることが好ましい。これにより、制御情報生成ニューラルネットワークＮ３を用いて、無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御し得る。

形状生成ニューラルネットワークＮ１、剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２、及び制御情報生成ニューラルネットワークＮ３のフォーマットは、特に限定されず、ニューラルネットワークの人工ニューロン（ノードとも称される。）が出力する信号の有無及び／又は信号の強さを決定する活性化関数に関する情報、ニューラルネットワークの人工ニューロンに入力された信号に対する重み付け（シナプスの結合強度又は単に結合強度とも称される。）を表現する重み行列（重みパラメータとも称される。）に関する情報、ニューラルネットワークの人工ニューロンに入力された信号に基準となる重み（バイアスパラメータ又は単にバイアスとも称される。）を与えるバイアスベクトルに関する情報、及び／又は、ニューラルネットワークの人工ニューロン間の接続関係に関する情報、等を含むデータ構造体を含んでもよい。

ニューラルネットワークテーブル３２２が格納するニューラルネットワークの種類は、特に限定されず、例えば、順伝播型ニューラルネットワーク（フィードフォワードニューラルネットワーク、又はＦＦＮＮとも称される。）、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ、又は、ＣｏｎｖＮｅｔとも称される。）、Ｄｅｅｐ ｓｔａｃｋｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋ（ＤＳＮとも称される。）、ＲＢＦネットワーク（Ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋとも称される。）、回帰型ニューラルネットワーク（リカレントニューラルネットワーク、又は、ＲＮＮとも称される。）、モジュール型ニューラルネットワーク（Ｍｏｄｕｌａｒ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）、等によって例示される従来技術の各種のニューラルネットワークを格納できる。

ニューラルネットワークテーブル３２２の構成をより詳しくみると、図４に示すニューラルネットワークテーブル３２２には、ニューラルネットワークを識別可能な「ニューラルネットワークＩＤ」と、ニューラルネットワークの重み行列Ａ及びＢとが紐付けられて格納されている。ニューラルネットワークＩＤを格納することにより、ニューラルネットワークテーブル３２２に格納された情報の取得及び更新が容易になる。ニューラルネットワークの重み行列Ａ及びＢを格納することにより、ニューラルネットワークを用いた生成及び／又は評価を行うことと、ニューラルネットワークに機械学習させることとを実行できる。

ニューラルネットワークＩＤ「Ｎ１」の行には、重み行列Ａ１（ａ１１１からａ１７９までの要素を含む行列）と、重み行列Ｂ１（ｂ１１１からｂ１９４までの要素を含む行列）とによって表される形状生成ニューラルネットワークＮ１が格納されている。重み行列Ａ１及び重み行列Ｂ１を格納することにより、樹木形状情報生成部３１２は、形状生成ニューラルネットワークＮ１に樹木形状情報を生成させ得る。また、重み行列Ａ１及び重み行列Ｂ１を格納することにより、形状学習部３１４は、形状生成ニューラルネットワークＮ１に樹木形状情報を機械学習させ得る。

ニューラルネットワークＩＤ「Ｎ２」の行には、重み行列Ａ２（ａ２１１からａ２４９までの要素を含む行列）と、重み行列Ｂ２（ｂ２１１からｂ２９７までの要素を含む行列）とによって表される剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２が格納されている。重み行列Ａ２及び重み行列Ｂ２を格納することにより、動作制御部３１８は、剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２を用いて無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御し得る。また、重み行列Ａ２及び重み行列Ｂ２を格納することにより、制御情報学習部３１９は、剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２に無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を機械学習させ得る。

ニューラルネットワークＩＤ「Ｎ３」の行には、重み行列Ａ３（ａ２１１からａ２４９までの要素を含む行列）と、重み行列Ｂ３（ｂ２１１からｂ２９７までの要素を含む行列）とによって表される制御情報生成ニューラルネットワークＮ３が格納されている。重み行列Ａ３及び重み行列Ｂ３を格納することにより、動作制御部３１８は、制御情報生成ニューラルネットワークＮ３を用いて無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御し得る。また、重み行列Ａ３及び重み行列Ｂ３を格納することにより、制御情報学習部３１９は、制御情報生成ニューラルネットワークＮ３に無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を機械学習させ得る。

［通信部３３］
図１に戻る。通信部３３は、制御装置３をネットワークＮに接続して無人航空機２と通信可能にする通信部であれば特に限定されない。通信部３３として、例えば、ラジコン用微弱無線局に該当する無線装置、テレメータ用・テレコントロール用特定小電力無線局に該当する無線装置、小電力データ通信システムに該当する無線装置、無人移動体画像伝送システムに該当する無線装置、携帯電話ネットワークに対応した無線装置、ＩＥＥＥ８０２．１１に準拠したＷｉ－Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）対応デバイス、光無線通信に対応した光無線装置、及び有線通信に対応した有線通信装置等の１以上を含む通信部が挙げられる。

［表示部３４］
表示部３４は、樹木形状情報を表示可能な画面表示領域を有する表示部であれば特に限定されない。表示部３４として、例えば、タッチパネル、有機ＥＬディスプレイ、液晶ディスプレイ、モニタ、プロジェクタ等を有する表示部が挙げられる。

［入力部３５］
入力部３５は、樹木形状情報に関する樹木形状評価、対象樹木に関する目標形状情報、剪定を行う位置に関する剪定位置、及び／又は無人航空機２に関する制御情報等を入力可能な入力部であれば、特に限定されない。入力部３５の種類は、特に限定されず、例えば、タッチパネル、ソフトウェアキーボード、音声を認識するマイク、外部の装置から入力を受信する通信デバイス、キーボード、マウス、１以上のボタンを介して入力を行う入力装置、１以上の回転式スイッチを介して入力を行う入力装置、及び／又は１以上のスティックを介して入力を行う入力装置等が挙げられる。

制御装置３が入力部３５を備えることにより、利用者は、入力部３５を介して樹木形状評価、対象樹木に関する目標形状情報、剪定を行う位置に関する剪定位置、及び／又は無人航空機２に関する制御情報等を入力し得る。

〔制御装置３で実行される動作制御処理のフローチャート〕
図５は、本実施形態の制御装置３を用いた動作制御処理について、その好ましい流れの一例を示すフローチャートである。以下、図５を用いて、制御装置３で実行される動作制御処理の好ましい手順の一例を説明する。

［ステップＳ１：樹木画像を取得］
制御部３１は、記憶部３２及び通信部３３と協働し、樹木画像撮影部３１１を実行して、剪定の対象となる対象樹木を異なる向きから撮影した２以上の樹木画像を無人航空機２から取得する（ステップＳ１）。制御部３１は、処理をステップＳ２に移す。２以上の樹木画像を取得することにより、２以上の樹木画像と形状生成ニューラルネットワークＮ１とを用いて、対象樹木の樹木形状情報を生成し得る。

２以上の樹木画像を無人航空機２から取得する処理は、取得した樹木画像それぞれを樹木画像ＩＤと関連付けて樹木画像テーブル３２１に格納する処理を含む。これにより、樹木形状生成部３１２、樹木形状評価受信部３１３、及び／又は形状学習部３１４等は、樹木画像テーブル３２１に格納された樹木画像を取得し得る。

必須の態様ではないが、無人航空機２から取得する樹木画像は、対象樹木を識別可能な情報と関連付けられていることが好ましい。これにより、取得した樹木画像それぞれについて、対象樹木を識別する樹木ＩＤと樹木画像とを関連付けて樹木画像テーブル３２１に格納し得る。

必須の態様ではないが、無人航空機２から取得する樹木画像は、樹木画像に関する画像情報と関連付けられていることが好ましい。これにより、取得した樹木画像それぞれについて、画像情報と樹木画像とを関連付けて樹木画像テーブル３２１に格納し得る。

必須の態様ではないが、２以上の樹木画像を無人航空機２から取得する処理は、対象樹木を異なる向きから撮影可能であるよう無人航空機２の飛行状態を制御する処理を含むことが好ましい。これにより、無人航空機２の飛行状態を制御して、対象樹木を異なる向きから撮影した２以上の樹木画像を取得し得る。

［ステップＳ２：樹木形状情報を生成］
制御部３１は、記憶部３２と協働し、樹木形状生成部３１２を実行して、２以上の樹木画像と形状生成ニューラルネットワークＮ１とを用いて対象樹木の樹木形状情報を生成する（ステップＳ２）。制御部３１は、処理をステップＳ３に移す。樹木形状生成部３１２は、異なる向きから撮影した２以上の樹木画像を用いるため、樹木の形状を把握し得る。したがって、樹木形状生成部３１２は、樹木の樹木形状情報を生成し得る。

樹木形状情報生成部３１２は、形状学習部３１４において機械学習可能な形状生成ニューラルネットワークＮ１を用いて、対象樹木の樹木形状情報を生成できる。したがって、形状生成ニューラルネットワークＮ１を用いる樹木形状生成部３１２は、機械学習を行ったニューラルネットワークを用いずに生成された樹木形状情報より正確な樹木形状情報を生成し得る。

樹木形状情報を生成する処理は、生成された樹木形状情報を表示するよう表示部３４を制御する処理を含むことが好ましい。これにより、樹木形状評価受信部３１３は、表示部３４に表示された樹木形状情報に関する樹木形状評価を制御装置３の利用者等から受信し得る。

樹木形状情報を生成する処理は、生成された樹木形状情報を外部に送信するよう通信部３３を制御する処理を含むことが好ましい。これにより、樹木形状評価受信部３１３は、樹木形状情報を受信した外部から樹木形状評価を受信し得る。

［ステップＳ３：樹木形状評価を受信したか否かを判別］
制御部３１は、記憶部３２と協働し、樹木形状評価受信部３１３を実行して、樹木形状評価を受信したか否かを判別する（ステップＳ３）。樹木形状評価を受信したならば、制御部３１は、処理をステップＳ４に移す。樹木形状評価を受信していないならば、制御部３１は、処理をステップＳ５に移す。樹木形状評価を受信したか否かを判別することにより、形状学習部３１４は、受信した樹木形状評価を用いて樹木の形状を機械学習し得る。

樹木形状情報を生成する処理が生成された樹木形状情報を表示するよう表示部３４を制御する処理を含む場合、樹木形状評価を受信したか否かを判別する処理は、入力部３５を介して入力された情報に基づく樹木形状評価を受信したか否かを判別する処理を含むことが好ましい。これにより、形状学習部３１４は、入力部３５を介して入力された情報に基づく樹木形状評価を用いて樹木の形状を機械学習し得る。

樹木形状情報を生成する処理が生成された樹木形状情報を外部に送信するよう通信部３３を制御する処理を含む場合、樹木形状評価を受信したか否かを判別する処理は、通信部３３を介して樹木形状評価を受信したか否かを判別する処理を含むことが好ましい。これにより、形状学習部３１４は、通信部３３を介して受信した樹木形状評価を用いて樹木の形状を機械学習し得る。

［ステップＳ４：樹木の形状を機械学習］
制御部３１は、記憶部３２と協働し、形状学習部３１４を実行して、樹木画像と樹木形状情報と樹木形状評価とに基づいて形状生成ニューラルネットワークＮ１に樹木の形状を機械学習させる（ステップＳ４）。制御部３１は、処理をステップＳ５に移す。形状生成ニューラルネットワークＮ１に樹木の形状を機械学習させることにより、形状生成ニューラルネットワークＮ１は、機械学習しないニューラルネットワークより正確な樹木形状情報を生成し得る。

ニューラルネットワークテーブル３２２に剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２が格納される場合、制御部３１は、ステップＳ５、ステップＳ６、及びステップＳ７で実行される目標形状情報に関する処理を実行することが好ましい。これにより、目標とする樹木の形状に応じて樹木の形状を整えることを、よりいっそう適切に実行し得る。

［ステップＳ５：目標形状情報を受信したか否かを判別］
制御部３１は、記憶部３２と協働し、目標形状情報受信部３１５を実行して、対象樹木を剪定した剪定後樹木の目標とする形状に関する目標形状情報を受信したか否かを判別する（ステップＳ５）。目標形状情報を受信したならば、制御部３１は、処理をステップＳ６に移す。目標形状情報を受信していないならば、制御部３１は、処理をステップＳ８に移す。目標形状情報を受信したか否かを判別することにより、動作制御部３１８は、目標形状情報に基づいて無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御し得る。

目標形状情報は、対象樹木を剪定した剪定後樹木の目標とする形状に関する情報であれば、特に限定されない。目標形状情報は、例えば、剪定後樹木の目標とする立体的形状を含む。目標形状情報は、対象樹木の剪定位置を含むことが好ましい。これにより、無人航空機２は、対象樹木の剪定位置に基づいて対象樹木を剪定し得る。

［ステップＳ６：目標形状情報に基づいて無人航空機を制御］
制御部３１は、記憶部３２と協働し、動作制御部３１８を実行して、樹木形状情報と目標形状情報と剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２とを用いて無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御する（ステップＳ６）。制御部３１は、処理をステップＳ７に移す。

ステップＳ５における処理は、剪定位置指定部３１６を実行し、樹木形状情報と目標形状情報と剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２とを用いて剪定位置を指定する処理を含むことが好ましい。これにより、機械学習した剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２を用いて、より適切に剪定位置を指定し得る。

剪定位置は、特に限定されない。剪定位置は、対象樹木の根元から出る枝であるひこばえ（蘖、孫生えとも表記する。ベーサルシュート、ｂａｓａｌ ｓｈｏｏｔとも称する。）を剪定可能なひこばえ剪定位置を含むことが好ましい。これにより、剪定後の対象樹木は、ひこばえがない美しい見た目の樹木となり得る。また、剪定後の対象樹木は、根元における風通しがよくなり得る。剪定後の対象樹木は、ひこばえに養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木は、ひこばえにおいて病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木における病害虫の繁殖を予防し得る。

剪定位置は、いくつもの枝が重なる込み枝を剪定可能な込み枝剪定位置を含むことが好ましい。これにより、剪定後の対象樹木は、込み枝がない美しい見た目の樹木となり得る。また、込み枝があった箇所における風通しがよくなり得る。剪定後の対象樹木は、込み枝に養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木は、込み枝において病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木における病害虫の繁殖を予防し得る。

剪定位置は、幹の向きに伸びる逆さ枝を剪定可能な逆さ枝剪定位置を含むことが好ましい。これにより、剪定後の対象樹木は、逆さ枝がない美しい見た目の樹木となり得る。剪定後の対象樹木は、逆さ枝に養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木は、逆さ枝において病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木における病害虫の繁殖を予防し得る。

剪定位置は、重力方向において略下方に伸びる下り枝を剪定可能な下り枝剪定位置を含むことが好ましい。これにより、剪定後の対象樹木は、下り枝がない美しい見た目の樹木となり得る。剪定後の対象樹木は、下り枝に養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木は、下り枝において病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木における病害虫の繁殖を予防し得る。

剪定位置は、重力方向において略上方に伸びる立ち枝を剪定可能な立ち枝剪定位置を含むことが好ましい。これにより、剪定後の対象樹木は、立ち枝がない美しい見た目の樹木となり得る。剪定後の対象樹木は、立ち枝に養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木は、立ち枝において病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木における病害虫の繁殖を予防し得る。

剪定位置は、他の枝と絡む絡み枝を剪定可能な絡み枝剪定位置を含むことが好ましい。これにより、剪定後の対象樹木は、絡み枝がない美しい見た目の樹木となり得る。また、絡み枝があった箇所における風通しがよくなり得る。剪定後の対象樹木は、絡み枝に養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木は、絡み枝において病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木における病害虫の繁殖を予防し得る。

剪定位置は、重力方向において略上方及び／又は斜め上方に真っ直ぐ長く太く伸びる徒長枝を剪定可能な徒長枝剪定位置を含むことが好ましい。これにより、剪定後の対象樹木は、徒長枝がない美しい見た目の樹木となり得る。剪定後の対象樹木は、徒長枝に養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木は、徒長枝において病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木における病害虫の繁殖を予防し得る。

剪定位置は、他の枝の周辺において他の枝と略平行に伸びる平行枝を剪定可能な平行枝剪定位置を含むことが好ましい。これにより、剪定後の対象樹木は、平行枝がない美しい見た目の樹木となり得る。また、平行枝があった箇所における風通しがよくなり得る。剪定後の対象樹木は、平行枝に養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木は、平行枝において病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木における病害虫の繁殖を予防し得る。

剪定においては、目標とする樹木の形状に応じた制御も重要である。目標とする樹木の形状に応じて無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３を適切に制御することにより、樹木の形状を所望の形状に整え得る。しかしながら、このような制御は、容易ではない。

ステップＳ５において目標形状情報受信部３１５は、対象樹木を剪定した剪定後樹木の目標とする形状に関する目標形状情報を受信できる。これにより、ステップＳ６において動作制御部３１８は、無人航空機２の飛行状態と剪定構造２３とを制御する場合に、目標形状情報に応じてこれらを制御できる。この制御は、剪定位置学習部３１７において樹木の剪定位置を機械学習可能な剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２を用いて行われる。したがって、動作制御部３１８は、機械学習を行ったニューラルネットワークを用いない場合より適切に無人航空機２の飛行状態と剪定構造２３とを制御し得る。したがって、無人航空機２は、目標とする樹木の形状に応じて樹木の形状を整えることを、よりいっそう適切に実行し得る。

［ステップＳ７：剪定位置を機械学習］
制御部３１は、記憶部３２と協働し、剪定位置学習部３１７を実行して、樹木形状情報と目標形状情報と剪定位置とに基づいて剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２に樹木の剪定位置を機械学習させる（ステップＳ７）。制御部３１は、処理をステップＳ１０に移す。剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２に樹木の剪定位置を機械学習させることにより、剪定位置生成ニューラルネットワークＮ２は、機械学習しないニューラルネットワークより適切に剪定位置を指定し得る。

ステップＳ７における機械学習は、ひこばえ剪定位置、込み枝剪定位置、逆さ枝剪定位置、下り枝剪定位置、立ち枝剪定位置、絡み枝剪定位置、徒長枝剪定位置、及び平行枝剪定位置等によって例示される剪定位置の１以上を学習する機械学習であることが好ましい。これにより、上述の剪定位置を学習し、樹木の形状をよりいっそう整え得る。

［ステップＳ８：剪定位置を指定］
制御部３１は、剪定位置指定部３１６を実行して、樹木形状情報を用いて対象樹木の剪定位置を指定する（ステップＳ８）。制御部３１は、処理をステップＳ９に移す。形状生成ニューラルネットワークＮ１を用いて生成された樹木形状情報を用いて対象樹木の剪定位置を指定することにより、剪定位置指定部３１６は、機械学習を用いずに生成された樹木形状情報を用いる場合との比較において、樹木の枝を切り離す剪定位置をよりいっそう適切に指定し得る。

ステップＳ８において指定される剪定位置は、ひこばえ剪定位置、込み枝剪定位置、逆さ枝剪定位置、下り枝剪定位置、立ち枝剪定位置、絡み枝剪定位置、徒長枝剪定位置、及び平行枝剪定位置等によって例示される剪定位置の１以上を含むことが好ましい。これにより、上述の剪定位置において樹木を剪定し、樹木の形状をよりいっそう整え得る。

必須の態様ではないが、剪定位置を指定する処理は、入力部３５を介して入力された情報に基づいて剪定位置を指定する処理を含むことが好ましい。これにより、剪定位置指定部３１６は、入力部３５を介して入力された情報に基づいて剪定位置を指定し得る。

必須の態様ではないが、剪定位置を指定する処理は、通信部３３を介して受信した情報に基づいて剪定位置を指定する処理を含むことが好ましい。これにより、剪定位置指定部３１６は、通信部３３を介して受信した情報に基づいて剪定位置を指定し得る。

［ステップＳ９：無人航空機を制御］
制御部３１は、動作制御部３１８を実行して、剪定位置に合わせて無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御する（ステップＳ９）。制御部３１は、処理をステップＳ１０に移す。剪定位置に合わせて無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御することにより、無人航空機２は、指定された剪定位置に合わせて剪定位置の周辺へ飛行できる。そして、剪定構造２３を制御し、剪定位置に合わせて樹木の剪定を行える。したがって、樹木の枝を切り離す位置を適切に指定して樹木の剪定を行い、樹木の形状をよりいっそう整え得る。

ニューラルネットワークテーブル３２２に制御情報生成ニューラルネットワークＮ３が格納される場合、動作制御部３１８は、剪定位置と制御情報生成ニューラルネットワークＮ３とに基づいて無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御することが好ましい。

剪定構造２３を有する無人航空機２を用いた樹木の剪定においては、樹木の枝を切り離す位置を適切に指定することに加えて、無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御することも重要である。無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作をより適切に制御できれば、無人航空機２は、指定された位置によりいっそう合わせて樹木を切り離し得る。そして、樹木の形状をよりいっそう整え得る。しかしながら、このような制御は、容易ではない。

制御情報生成ニューラルネットワークＮ３は、制御情報学習部３１９において機械学習可能である。したがって、動作制御部３１８は、機械学習を行ったニューラルネットワークを用いない制御より適切に無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御し得る。これにより、剪定位置によりいっそう合わせて剪定し得る。したがって、無人航空機２は、樹木の形状をよりいっそう整え得る。

ニューラルネットワークテーブル３２２に制御情報生成ニューラルネットワークＮ３が格納される場合、制御部３１は、ステップＳ１０において実行される無人航空機の制御を機械学習する処理を実行することが好ましい。

［ステップＳ１０：無人航空機の制御を機械学習］
制御部３１は、記憶部３２と協働し、制御情報学習部３１９を実行して、剪定位置と動作制御部による制御の状態とに基づいて制御情報生成ニューラルネットワークＮ３に無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を機械学習させる（ステップＳ１０）。制御部３１は、動作制御処理を終了し、ステップＳ１からステップＳ１０の処理を繰り返す。

制御情報生成ニューラルネットワークＮ３に無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を機械学習させることにより、制御情報生成ニューラルネットワークＮ３を用いる動作制御部３１８は、機械学習しないニューラルネットワークを用いる場合より適切に無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３の動作を制御し得る。これにより、剪定位置によりいっそう合わせて剪定し得る。したがって、無人航空機２は、樹木の形状をよりいっそう整え得る。

制御装置３がステップＳ１からステップＳ１０に係る処理を実行して樹木の枝を剪定する剪定位置を適切に指定して樹木の剪定を行い、樹木の形状をよりいっそう整えることが可能な制御装置３であることにより、制御装置３は、樹木を撮影可能な撮影装置２５、及び樹木を剪定可能な剪定構造２３を有する無人航空機２を制御できる。

したがって、本実施形態の無人航空機システム１によれば、樹木の枝を剪定する剪定位置を適切に指定して樹木の剪定を行い、樹木の形状をよりいっそう整えることが可能な無人航空機システムを提供できる。

〔制御部２１で実行される状態制御処理のフローチャート〕
図６は、本実施形態の制御部２１で実行される状態制御処理について、その好ましい流れの一例を示すフローチャートである。以下、図６を用いて、制御部２１で実行される状態制御処理の好ましい手順の一例を説明する。

必須の態様ではないが、状態制御処理は、ステップＳ１１で実行される収容着陸処理を含むことが好ましい。

［ステップＳ１１：収容着陸処理］
制御部２１は、飛行構造２２、剪定構造２３、及び／又は収容構造２４等と協働して、飛行状態制御部２１１、状態制御部２１２、位置取得部２１４等を実行し、剪定構造２３を収容構造２４に収容し、飛行構造２２の制御を介して無人航空機２の飛行状態を着陸状態に制御する収容着陸処理を実行する（ステップＳ１１）。制御部２１は、処理をステップＳ１２に移す。ステップＳ１１で実行される収容着陸処理については、後に図７を用いてより詳細に説明する。

制御部２１が収容着陸処理を実行することにより、外部から受信する無人航空機２の制御に関する制御信号の強度が所定の強度よりも弱い場合、無人航空機２から無人航空機２の周囲にいるヒトまでの距離が特定の距離以下である場合、無人航空機２から無人航空機２の周囲にいる動物までの距離が特定の距離以下である場合、及び／又は剪定構造２３を現出可能にする現出可能領域とは異なる位置に無人航空機２がある場合等の安全性をよりいっそう求められる各種の場合において、剪定構造２３を収容構造２４に収容し、飛行構造２２の制御を介して無人航空機２の飛行状態を着陸状態に制御し得る。これにより、無人航空機２の安全性を高め得る。

［ステップＳ１２：着陸中であるか否かを判別］
制御部２１は、状態制御部２１２を実行し、無人航空機２が着陸中であるか否かを判別する（ステップＳ１２）。無人航空機２が着陸中であるならば、制御部２１は、処理をステップＳ１５に移す。無人航空機２が着陸中でないならば、制御部２１は、処理をステップＳ１３に移す。無人航空機２が着陸中であるか否かを判別することにより、無人航空機２が着陸中である場合に剪定構造２３を収容構造２４に収容し得る。状態制御部２１２は、着陸の際に剪定構造２３の状態を収容状態に制御する。そのため、着陸の際にヒト等が剪定構造２３によって怪我することを防ぎ得る。

着陸中であるか否かを判別する方法は、特に限定されない。着陸中であるか否かを判別する手段は、例えば、無人航空機２を着陸させる指令を受信した場合に着陸中であると判別する方法、及び／又は無人航空機２の高度が所定の高度以下であり、かつ、高度が下がる状態が所定の時間以上継続している場合に着陸中であると判別する方法等が挙げられる。

必須の態様ではないが、状態制御処理は、ステップＳ１３で実行される高度が所定の範囲内であるか否かを判別する処理を含むことが好ましい。

［ステップＳ１３：高度が所定の範囲内であるか否かを判別］
制御部２１は、高度計と協働して高度取得部２１３を実行し、無人航空機２の高度が所定の範囲内であるか否かを判別する（ステップＳ１３）。無人航空機２の高度が所定の範囲内であるならば、制御部２１は、処理をステップＳ１４に移す。無人航空機２の高度が所定の範囲内でないならば、制御部２１は、処理をステップＳ１５に移す。無人航空機２の高度が所定の範囲内であるか否かを判別することにより、無人航空機２の高度が所定の範囲内でない場合に剪定構造２３を収容構造２４に収容し得る。

無人航空機２が地上に近い場合、すなわち、無人航空機２の高度が低い場合、無人航空機２とヒト及び／又は動物とが衝突する可能性があり得る。また、無人航空機２の高度が低い場合、家屋、農作物、及び自動車等によって例示される地上にある財産と無人航空機２とが衝突する可能性があり得る。剪定構造２３を備える無人航空機２は、無人航空機２の高度が低い場合における安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

万が一高度が高い上空を飛行する無人航空機２が飛行状態の制御を失って墜落した場合に無人航空機２が落下する速度は、無人航空機２の高度が低い場合より速くなる。これにより、高度が高い上空を飛行する無人航空機２が飛行状態の制御を失って墜落し、剪定構造２３がヒト等と衝突したときに剪定構造２３がヒト等に与える悪影響は、無人航空機２の高度が低い場合より大きくなり得る。したがって、剪定構造２３を備える無人航空機２は、無人航空機２の高度が高い場合における安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

無人航空機２の高度が対象樹木の高さより一定以上高い場合、無人航空機２から対象樹木までの距離は、剪定構造２３が樹木を剪定可能な距離より遠くなる。無人航空機２から対象樹木までの距離が樹木を剪定可能な距離より遠い場合、剪定構造２３は、樹木を剪定しない。したがって、剪定構造２３を備える無人航空機２は、無人航空機２の高度が対象樹木の高さより一定以上高い場合における安全性を高める点においても、さらなる改良の余地がある。

無人航空機２の高度が所定の範囲内であるか否かを判別し、高度が所定の範囲にない場合に、後述するステップＳ１６において実行される処理によって状態制御部２１２が剪定構造２３の状態を収容状態に制御するため、無人航空機２の高度が低い場合における安全性と無人航空機２の高度が高い場合における安全性とを高め得る。

必須の態様ではないが、状態制御処理は、ステップＳ１４及びステップＳ１５で実行される対象樹木までの距離が所定の距離以下であるか否かを判別し、剪定構造２３の状態を現出状態に制御する一連の処理を含むことが好ましい。

［ステップＳ１４：対象樹木までの距離が所定の距離以下であるか否かを判別］
制御部２１は、距離センサと協働して状態制御部２１２を実行し、無人航空機２から対象樹木までの距離が所定の距離以下であるか否かを判別する（ステップＳ１４）。所定の距離以下であるならば、制御部２１は、処理をステップＳ１５に移す。所定の距離以下でないならば、制御部２１は、処理をステップＳ１６に移す。

状態制御部２１２は、無人航空機２から対象樹木までの距離が所定の距離以下である場合、後述するステップＳ１５において実行される処理によって剪定構造２３を収容構造２４の外部に現出する現出状態に剪定構造２３の状態を制御し得る。これにより、剪定構造２３は、現出状態において樹木を剪定し得る。

状態制御部２１２は、無人航空機２から対象樹木までの距離が所定の距離を超える場合、後述するステップＳ１６において実行される処理によって剪定構造２３を収容構造２４の内部に収容する収容状態に剪定構造２３の状態を制御し得る。これにより、樹木を剪定しない場合における無人航空機２の安全性をよりいっそう高め得る。

［ステップＳ１５：剪定構造の状態を現出状態に制御］
制御部２１は、剪定構造２３及び／又は収容構造２４と協働して状態制御部２１２を実行し、剪定構造２３の状態を現出状態に制御する（ステップＳ１５）。制御部２１は、状態制御処理を終了し、ステップＳ１１からステップＳ１６の処理を繰り返す。剪定構造２３の状態を現出状態に制御することにより、剪定構造２３は、現出状態において樹木を剪定し得る。

［ステップＳ１６：剪定構造の状態を収容状態に制御］
制御部２１は、剪定構造２３及び／又は収容構造２４と協働して状態制御部２１２を実行し、剪定構造２３の状態を収容状態に制御する（ステップＳ１６）。制御部２１は、状態制御処理を終了し、ステップＳ１１からステップＳ１６の処理を繰り返す。剪定構造２３の状態を収容状態に制御することにより、剪定構造２３を備える無人航空機２の安全性を高め得る。

〔収容着陸処理のフローチャート〕
図７は、図６のステップＳ１１において実行される収容着陸処理について、その好ましい流れの一例を示すフローチャートである。以下、図７を用いて、収容着陸処理の好ましい手順の一例を説明する。

収容着陸処理は、ステップＳ２１で実行される制御信号の強度が所定の強度より弱いか否かを判別する処理、ステップＳ２２で実行されるヒト等までの距離が特定の距離以下か否かを判別する処理、及びステップＳ２３で実行される現出可能領域と異なる位置か否かを判別する処理の１以上を含む。

［ステップＳ２１：制御信号の強度が所定の強度より弱いか否かを判別］
制御部２１は、通信部２６と協働して状態制御部２１２を実行し、無人航空機２の制御に関する制御信号の強度が所定の強度より弱いか否かを判別する（ステップＳ２１）。制御信号の強度が所定の強度より弱いならば、制御部２１は、処理をステップＳ２４に移す。制御信号の強度が所定の強度より弱くないならば、制御部２１は、処理をステップＳ２２に移す。

外部からの制御信号によって無人航空機２を制御することにより、外部からの制御信号を用いない自律飛行を行う場合より無人航空機２の安全性を高め得る。しかしながら、無人航空機２は、通信状態の悪化等によって外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない場合があり得る。外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない場合、外部からの制御信号によって無人航空機２を制御できない可能性があり得る。したがって、剪定構造２３を備える無人航空機２は、外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない場合における安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

制御信号の強度が所定の強度より弱いか否かを判別することにより、外部から受信する無人航空機２の制御に関する制御信号の強度が所定の強度よりも弱い場合に、後述するステップＳ２４及びステップＳ２５において実行される処理によって、剪定構造２３の状態を収容状態に制御し、無人航空機２の飛行状態を着陸状態に制御し得る。これにより、外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない場合における安全性をよりいっそう高め得る。

［ステップＳ２２：ヒト等までの距離が特定の距離以下か否かを判別］
制御部２１は、距離センサと協働して状態制御部２１２を実行し、無人航空機２からヒト及び／又は動物までの距離が特定の距離以下であるか否かを判別する（ステップＳ２２２）。特定の距離以下であるならば、制御部２１は、処理をステップＳ２４に移す。特定の距離以下でないならば、制御部２１は、処理をステップＳ２３に移す。

飛行中の無人航空機２の周囲にヒトがいる場合、ヒトが無人航空機２の進路上に飛び出す等して飛行中の無人航空機２及び／又は剪定構造２３と衝突することがあり得る。飛行中の無人航空機２の周囲にペット及び家畜等によって例示される動物がいる場合、動物が無人航空機２の進路上に飛び出す等して飛行中の無人航空機２及び／又は剪定構造２３と衝突することがあり得る。飛行中の無人航空機２は、回転するプロペラ及び／又はローター等がヒト及び／又は動物を傷つける可能性が飛行中でない無人航空機２より高い。したがって、剪定構造２３を備える無人航空機２は、無人航空機２の周囲にヒト及び／又は動物がいる場合における安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

無人航空機２から無人航空機２の周囲にいるヒト及び／又は動物までの距離が特定の距離以下である場合に後述するステップＳ２４及びステップＳ２５において実行される処理によって、剪定構造２３の状態を収容状態に制御し、無人航空機２の飛行状態を着陸状態に制御し得る。これにより、無人航空機２から無人航空機２の周囲にいるヒト及び／又は動物までの距離が特定の距離以下である場合における安全性をよりいっそう高め得る。

［ステップＳ２３：現出可能領域と異なる位置か否かを判別］
制御部２１は、測位部と協働して位置取得部２１４を実行し、無人航空機２の位置が剪定構造２３を現出可能にする現出可能領域と異なる位置か否かを判別する（ステップＳ２２３）。現出可能領域と異なる位置であるならば、制御部２１は、処理をステップＳ２４に移す。現出可能領域と異なる位置でないならば、制御部２１は、収容着陸処理を終了し、処理をステップＳ１２に移す。

対象樹木が位置する所定の領域とは異なる位置に無人航空機２がある場合、剪定構造２３は、対象樹木を剪定しない。したがって、剪定構造２３を備える無人航空機２は、無人航空機２が所定の領域とは異なる位置にある場合の無人航空機２の安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

無人航空機２の制御に関する制御信号を外部から受信する無人航空機２の場合、制御信号の強度は、一般に、制御信号を送信する外部から無人航空機２までの距離が離れるにしたがって弱くなる。また、制御信号を送信する外部と無人航空機２との間に地形及び建造物等によって例示される遮蔽物がある場合、制御信号の強度が低下し得る。したがって、無人航空機２が外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信可能な領域は、制御信号を送信する外部からの距離及び／又は遮蔽物等によって定められる特定の領域に限られ得る。

外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない場合、外部からの制御信号によって無人航空機２を制御できない可能性があり得る。したがって、外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信可能な特定の領域とは異なる位置に無人航空機２がある場合、無人航空機２は、外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない可能性がある。剪定構造２３を備え、制御信号を外部から受信する無人航空機２は、無人航空機２が特定の領域とは異なる位置にある場合の無人航空機２の安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

無人航空機の飛行に関する安全性等を高めるため、無人航空機の飛行に関する各種の法令等（例えば、重要施設の周辺地域の上空における小型無人機等の飛行の禁止に関する法律（平成二十八年法律第九号）、無人航空機の飛行禁止区域等を定める告示（令和元年国土交通省告示第４６１号）等。）によって、無人航空機の飛行を禁止する区域が定められている。法令等により、飛行を禁止する区域等においては、許可を受けた場合にのみ飛行可能であると定められている。剪定構造２３を備える無人航空機２が剪定構造２３の状態を現出状態にして飛行可能である領域は、法令等によって制限され得る。

法令等を遵守して飛行することにより、無人航空機２の安全性を高め得る。剪定構造２３を備える無人航空機２は、このような無人航空機２が飛行可能である領域とは異なる位置にある場合の安全性を高める点においてさらなる改良の余地がある。

例えば、対象樹木がある所定の領域、外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信可能な特定の領域、及び／又は法令等に基づく飛行可能領域等に基づいて、剪定構造２３を現出可能である現出可能領域を定め得る。そして、現出可能領域とは異なる位置に無人航空機２がある場合に後述するステップＳ２４及びステップＳ２５において実行される処理によって、剪定構造２３の状態を収容状態に制御し、無人航空機２の飛行状態を着陸状態に制御し得る。これにより、無人航空機２の位置が現出可能領域と異なる位置である場合における安全性をよりいっそう高め得る。

［ステップＳ２４：剪定構造の状態を収容状態に制御］
制御部２１は、剪定構造２３及び／又は収容構造２４と協働して状態制御部２１２を実行し、剪定構造２３の状態を収容状態に制御する（ステップＳ２４）。制御部２１は、剪定構造２３が収容構造２４の内部に収容されたときに処理をステップＳ２５に移す。剪定構造２３の状態を収容状態に制御することにより、剪定構造２３を備える無人航空機２の安全性を高め得る。

［ステップＳ２５：飛行状態を着陸状態に制御］
制御部２１は、剪定構造２３及び／又は収容構造２４と協働して飛行状態制御部２１１を実行し、無人航空機２の飛行状態を着陸状態に制御する（ステップＳ２４）。制御部２１は、処理をステップＳ２５に移す。無人航空機２の飛行状態を着陸状態に制御することにより、剪定構造２３を備える無人航空機２の安全性を高め得る。

ステップＳ２４及びステップＳ２５において実行される処理によれば、剪定構造２３が収容構造２４の内部に収容されたときに飛行状態制御部２１１が無人航空機２を着陸状態に制御するため、ステップＳ２１、ステップＳ２２、及び／又はステップＳ２３において所定の条件を満たした場合における無人航空機２の飛行時間を最小限に抑え得る。これにより、無人航空機２の安全性をさらにいっそう高め得る。

＜使用例＞
図８は、本実施形態の無人航空機システム１を用いた樹木剪定の一例を示す概略模式図である。図９は、本実施形態の無人航空機２における安全性を高める状態制御の一例を示す概略模式図である。以下、必要に応じて図８及び／又は図９を用いて、本実施形態の無人航空機システム１の使用例を説明する。

〔樹木画像の取得〕
利用者は、無人航空機システム１の利用を開始する。制御装置３は、ネットワークＮを介して剪定の対象となる対象樹木Ｔ１を撮影するよう、無人航空機２に指令する。制御装置３は、対象樹木Ｔ１を異なる向きから撮影可能であるよう無人航空機２の飛行状態を制御し、対象樹木Ｔ１を異なる向きから撮影した２以上の樹木画像を取得する。制御装置３は、２以上の樹木画像に基づいて樹木形状情報を生成し、生成した樹木形状情報を表示するよう表示部３４を制御する。

〔樹木形状評価の送信〕
利用者は、表示部３４に表示された樹木形状情報に関する樹木形状評価を行い、入力部３５を介して該樹木形状評価を制御装置３に送信する。制御装置３は、樹木形状評価を用いて樹木の形状を機械学習する。

〔目標形状情報の送信〕
利用者は、入力部３５を介して、対象樹木Ｔ１を剪定した剪定後樹木Ｔ２の目標とする形状に関する目標形状情報を制御装置３に送信する。

〔対象樹木を剪定〕
無人航空機２は、対象樹木Ｔ１の周辺に移動する。これにより、無人航空機２から対象樹木Ｔ１までの距離が所定の距離以下となる。したがって、無人航空機２は、剪定構造２３を現出状態に制御する。無人航空機２は、目標形状情報に基づいて対象樹木Ｔ１を剪定する。

図８は、本実施形態の無人航空機システム１を用いた樹木剪定の一例を示す概略模式図である。対象樹木Ｔ１は、剪定を必要とする枝Ｂ（ひこばえＢａ、込み枝Ｂｂ、逆さ枝Ｂｃ、下り枝Ｂｄ、立ち枝Ｂｅ、絡み枝Ｂｆ、徒長枝Ｂｇ、及び平行枝Ｂｈ等）を有する。制御装置３は、剪定を必要とする枝Ｂの１以上を剪定位置Ｐ（ひこばえ剪定位置Ｐａ、込み枝剪定位置Ｐｂ、逆さ枝剪定位置Ｐｃ、下り枝剪定位置Ｐｄ、立ち枝剪定位置Ｐｅ、絡み枝剪定位置Ｐｆ、徒長枝剪定位置Ｐｇ、及び平行枝剪定位置Ｐｈ等）において剪定するよう無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３を制御する。

対象樹木Ｔ１の根元Ｔａから出る枝であるひこばえＢａをひこばえ剪定位置Ｐａにおいて剪定することにより、剪定後の対象樹木Ｔ１は、ひこばえＢａがない美しい見た目の樹木となり得る。また、剪定後の対象樹木Ｔ１は、根元Ｔａにおける風通しがよくなり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、ひこばえＢａに養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、ひこばえＢａにおいて病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木Ｔ１における病害虫の繁殖を予防し得る。

いくつもの枝が重なる込み枝Ｂｂを込み枝剪定位置Ｐｂにおいて剪定することにより、剪定後の対象樹木Ｔ１は、込み枝Ｂｂがない美しい見た目の樹木となり得る。また、込み枝Ｂｂがあった箇所における風通しがよくなり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、込み枝Ｂｂに養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、込み枝Ｂｂにおいて病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木Ｔ１における病害虫の繁殖を予防し得る。

幹Ｔｂの向きに伸びる逆さ枝Ｂｃを逆さ枝剪定位置Ｐｃにおいて剪定することにより、剪定後の対象樹木Ｔ１は、逆さ枝Ｂｃがない美しい見た目の樹木となり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、逆さ枝Ｂｃに養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、逆さ枝Ｂｃにおいて病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木Ｔ１における病害虫の繁殖を予防し得る。

重力方向において略下方に伸びる下り枝Ｂｄを下り枝剪定位置Ｐｄにおいて剪定することにより、剪定後の対象樹木Ｔ１は、下り枝Ｂｄがない美しい見た目の樹木となり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、下り枝Ｂｄに養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、下り枝Ｂｄにおいて病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木Ｔ１における病害虫の繁殖を予防し得る。

重力方向において略上方に伸びる立ち枝Ｂｅを立ち枝剪定位置Ｐｅにおいて剪定することにより、剪定後の対象樹木Ｔ１は、立ち枝Ｂｅがない美しい見た目の樹木となり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、立ち枝Ｂｅに養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、立ち枝Ｂｅにおいて病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木Ｔ１における病害虫の繁殖を予防し得る。

他の枝と絡む絡み枝Ｂｆを絡み枝剪定位置Ｐｆにおいて剪定することにより、剪定後の対象樹木Ｔ１は、絡み枝Ｂｆがない美しい見た目の樹木となり得る。また、絡み枝Ｂｆがあった箇所における風通しがよくなり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、絡み枝Ｂｆに養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、絡み枝Ｂｆにおいて病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木Ｔ１における病害虫の繁殖を予防し得る。

重力方向において略上方及び／又は斜め上方に真っ直ぐ長く太く伸びる徒長枝Ｂｇを徒長枝剪定位置Ｐｇにおいて剪定することにより、剪定後の対象樹木Ｔ１は、徒長枝Ｂｇがない美しい見た目の樹木となり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、徒長枝Ｂｇに養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、徒長枝Ｂｇにおいて病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木Ｔ１における病害虫の繁殖を予防し得る。

他の枝の周辺において他の枝と略平行に伸びる平行枝Ｂｈを平行枝剪定位置Ｐｈにおいて剪定することにより、剪定後の対象樹木Ｔ１は、平行枝Ｂｈがない美しい見た目の樹木となり得る。また、平行枝Ｂｈがあった箇所における風通しがよくなり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、平行枝Ｂｈに養分を使われることがなくなり、養分を効率よく利用できるようになり得る。剪定後の対象樹木Ｔ１は、平行枝Ｂｈにおいて病害虫が繁殖することがなくなり、対象樹木Ｔ１における病害虫の繁殖を予防し得る。

制御装置３は、ひこばえＢａ、込み枝Ｂｂ、逆さ枝Ｂｃ、下り枝Ｂｄ、立ち枝Ｂｅ、絡み枝Ｂｆ、徒長枝Ｂｇ、及び平行枝Ｂｈ等によって例示される剪定を必要とする枝Ｂの１以上をひこばえ剪定位置Ｐａ、込み枝剪定位置Ｐｂ、逆さ枝剪定位置Ｐｃ、下り枝剪定位置Ｐｄ、立ち枝剪定位置Ｐｅ、絡み枝剪定位置Ｐｆ、徒長枝剪定位置Ｐｇ、及び平行枝剪定位置Ｐｈ等によって例示される剪定位置Ｐにおいて剪定するよう無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３を制御する。

剪定を必要とする枝Ｂの１以上を剪定するよう無人航空機２の飛行状態及び剪定構造２３を制御することにより、対象樹木Ｔ１は、剪定を必要とする枝Ｂの１以上が剪定された剪定後樹木Ｔ２となる。したがって、対象樹木Ｔ１の見た目を美しくできる。また、対象樹木Ｔ１における風通しを良くし得る。対象樹木Ｔ１は、養分を効率よく利用できるようになり得る。対象樹木Ｔ１の生長が促進され得る。また、対象樹木Ｔ１における病害虫の繁殖を予防し得る。

〔無人航空機２の移動〕
図９は、本実施形態の無人航空機２における安全性を高める状態制御の一例を示す概略模式図である。無人航空機システム１を利用する利用者は、制御装置３を介して無人航空機２に移動するよう指令する。無人航空機２は、移動する。移動後の無人航空機２から剪定後樹木Ｔ２までの距離Ｄは、所定の距離より大きくなる。無人航空機２は、剪定構造２３を収容状態にするよう制御する。剪定構造２３は、収容構造２４に収容される。

図９に示す例では、剪定構造２３は、収容構造２４の内部に収容されている。したがって、外部から無人航空機２をみる場合において、無人航空機２は、収容構造２４の内部に収容された剪定構造２３がみえない状態となっている。これにより、樹木を剪定しない場合における無人航空機２の安全性をよりいっそう高め得る。

〔無人航空機２の着陸〕
無人航空機システム１を利用する利用者は、制御装置３を介して無人航空機２に着陸するよう指令する。無人航空機２は、剪定構造２３を収容状態にするよう制御する。剪定構造２３は、収容構造２４に収容される。これにより、着陸の際にヒト等が剪定構造２３によって怪我することを防ぎ得る。

〔無人航空機２の高度が所定の範囲内でない場合〕
無人航空機２の高度が所定の範囲内でない場合、無人航空機２は、剪定構造２３を収容状態にするよう制御する。制御部２１は、剪定構造２３を収容構造２４に収容するよう剪定構造２３を制御する。これにより、無人航空機２の高度が低い場合における安全性と無人航空機２の高度が高い場合における安全性とを高め得る。

〔制御信号の強度が所定の強度より弱い場合〕
制御信号の強度が所定の強度より弱い場合、無人航空機２は、剪定構造２３を収容状態にするよう制御する。制御部２１は、剪定構造２３を収容構造２４に収容するよう剪定構造２３を制御する。そして、制御部２１は、無人航空機２の飛行状態を着陸状態に制御する。これにより、外部からの制御信号を所定の強度以上の強度で受信できない場合における安全性をよりいっそう高め得る。

〔無人航空機２からヒト等までの距離が特定の距離以下である場合〕
無人航空機２からヒト等までの距離が特定の距離以下である場合、無人航空機２は、剪定構造２３を収容状態にするよう制御する。制御部２１は、剪定構造２３を収容構造２４に収容するよう剪定構造２３を制御する。そして、制御部２１は、無人航空機２の飛行状態を着陸状態に制御する。これにより、無人航空機２から無人航空機２の周囲にいるヒト及び／又は動物までの距離が特定の距離以下である場合における安全性をよりいっそう高め得る。

〔無人航空機２の位置が現出可能領域と異なる位置である場合〕
無人航空機２の位置が現出可能領域と異なる位置である場合、無人航空機２は、剪定構造２３を収容状態にするよう制御する。制御部２１は、剪定構造２３を収容構造２４に収容するよう剪定構造２３を制御する。そして、制御部２１は、無人航空機２の飛行状態を着陸状態に制御する。これにより、無人航空機２の位置が現出可能領域と異なる位置である場合における安全性をよりいっそう高め得る。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限るものではない。また、上述の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したものに過ぎず、本発明による効果は、上述の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。また、上述の実施形態は、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、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。

１ 無人航空機システム
２ 無人航空機
２１ 制御部
２１１ 飛行状態制御部
２１２ 状態制御部
２１３ 高度取得部
２１４ 位置取得部
２２ 飛行構造
２２１ 駆動部
２２２ 回転翼
２３ 剪定構造
２４ 収容構造
２５ 撮影装置
２６ 通信部
２７ 電源部
２８ 支持構造
３ 制御装置
３１ 制御部
３１１ 樹木画像撮影部
３１２ 樹木形状情報生成部
３１３ 樹木形状評価受信部
３１４ 形状学習部
３１５ 目標形状情報受信部
３１６ 剪定位置指定部
３１７ 剪定位置学習部
３１８ 動作制御部
３１９ 制御情報学習部
３２ 記憶部
３２１ 樹木画像テーブル
３２２ ニューラルネットワークテーブル
３３ 通信部
３４ 表示部
３５ 入力部
Ｂ 剪定を必要とする枝
Ｄ 距離
Ｎ ネットワーク
Ｎ１ 形状生成ニューラルネットワーク
Ｎ２ 剪定位置生成ニューラルネットワーク
Ｎ３ 制御情報生成ニューラルネットワーク
Ｐ 剪定位置
Ｔ１ 対象樹木
Ｔ２ 剪定後樹木

Claims (7)

1. 樹木を剪定可能な剪定構造と、
   前記剪定構造を収容可能な収容構造と、
   前記剪定構造を前記収容構造の内部に収容する収容状態と前記収容構造の外部に現出する現出状態との間で前記剪定構造の状態を制御可能な状態制御部と、
   を備え、
   前記状態制御部は、着陸の際に前記剪定構造の状態を前記収容状態に制御する、無人航空機。
2. 前記状態制御部は、
   前記無人航空機から剪定の対象となる対象樹木までの距離が所定の距離以下である場合、前記剪定構造の状態を前記現出状態に制御し、
   前記無人航空機から前記対象樹木までの距離が前記所定の距離を超える場合、前記剪定構造の状態を前記収容状態に制御する、請求項１に記載の無人航空機。
3. 前記無人航空機の飛行状態を制御可能な飛行状態制御部をさらに備え、
   外部から受信する前記無人航空機の制御に関する制御信号の強度が所定の強度よりも弱い場合、前記状態制御部が前記剪定構造の状態を前記収容状態に制御し、前記剪定構造が前記収容構造の内部に収容されたときに前記飛行状態制御部が前記無人航空機を着陸状態に制御する、請求項１又は２に記載の無人航空機。
4. 前記無人航空機の飛行状態を制御可能な飛行状態制御部をさらに備え、
   前記無人航空機から前記無人航空機の周囲にいるヒト及び／又は動物までの距離が特定の距離以下である場合、前記状態制御部が前記剪定構造の状態を前記収容状態に制御し、前記剪定構造が前記収容構造の内部に収容されたときに前記飛行状態制御部が前記無人航空機を着陸状態に制御する、請求項１から３のいずれか１項に記載の無人航空機。
5. 高度を取得可能な高度取得部をさらに備え、
   前記高度が所定の範囲にない場合、前記状態制御部は、前記剪定構造の状態を前記収容状態に制御する、請求項１から４のいずれか１項に記載の無人航空機。
6. 前記無人航空機の位置を取得可能な位置取得部をさらに備え、
   前記剪定構造を現出可能にする現出可能領域とは異なる位置に前記無人航空機がある場合、前記状態制御部が前記剪定構造の状態を前記収容状態に制御し、前記剪定構造が前記収容構造の内部に収容されたときに前記飛行状態制御部が前記無人航空機を着陸状態に制御する、請求項１から５のいずれか１項に記載の無人航空機。
7. マルチコプターである、請求項１から６のいずれか１項に記載の無人航空機。
   
   

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