JP7037852B1 - 無人航空機システム、無人航空機および評価用データの作成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】飛行中の無人航空機の飛行状態を精度良く判断することが可能な無人航空機システムを提供する。【解決手段】無人航空機システム１では、無人航空機２が備える飛行状態判断手段１１は、無人航空機２の飛行状態および飛行環境を検知するための複数のセンサ１０の出力信号に基づく複数の特徴データを少なくとも人工知能アルゴリズムを用いて所定時間ごとに生成して出力する特徴データ生成部１８と、特徴データ生成部１８で生成される所定時間ごとの複数の特徴データである特徴データ群を人工知能アルゴリズムを用いて処理する飛行状態判断部１９とを備えている。飛行状態判断部１９は、無線通信可能な領域を飛行する他の無人航空機２である周辺無人航空機２Ａから入力される周辺無人航空機２Ａの特徴データ生成部１８の出力データに基づいて処理した特徴データ群の処理結果に基づいて、無人航空機２の飛行状態を判断している。【選択図】図１

Description

本発明は、無人航空機システムに関する。また、本発明は、無人航空機システムで使用される無人航空機に関する。さらに、本発明は、無人航空機システムで使用される評価用データを作成するための評価用データの作成方法に関する。

従来、無人航空機（ドローン）と、ユーザが無人航空機を遠隔操作するための操作用端末とを備える無人航空機システムが知られている（たとえば、特許文献１参照）。

特開２０２０－９５５６３号公報

無人航空機の飛行状態は、無人航空機が飛行する空域の天候等の様々な要因で変動する。無人航空機の飛行状態が変動して、無人航空機の飛行状態が悪化すると、無人航空機が落下するおそれが高くなる。そのため、飛行中の無人航空機の飛行状態は精度良く判断できることが好ましい。

そこで、本発明の課題は、飛行中の無人航空機の飛行状態を精度良く判断することが可能な無人航空機システムを提供することにある。また、本発明の課題は、かかる無人航空機システムが有する無人航空機を提供することにある。さらに、本発明の課題は、かかる無人航空機システムで使用される評価用データを作成するための評価用データの作成方法を提供することにある。

上記の課題を解決するため、本発明の無人航空機システムは、複数の無人航空機を備える無人航空機システムにおいて、無人航空機は、飛行中の無人航空機の飛行状態および飛行環境を検知するための複数のセンサと、飛行中の無人航空機の飛行状態を判断するための飛行状態判断手段とを備え、飛行状態判断手段は、複数のセンサの出力信号が入力されるとともに複数のセンサの出力信号に基づく複数の特徴データを少なくとも人工知能アルゴリズムを用いて所定時間ごとに生成して出力する特徴データ生成部と、特徴データ生成部で生成される所定時間ごとの複数の特徴データである特徴データ群が入力されるとともに人工知能アルゴリズムを用いて特徴データ群を処理する飛行状態判断部とを備え、飛行状態判断部には、無線通信可能な領域を飛行する他の無人航空機である周辺無人航空機の、特徴データ生成部の出力データの少なくとも一部または飛行状態判断部の出力データの少なくとも一部が無線通信によって入力され、飛行状態判断部は、周辺無人航空機から入力される周辺無人航空機の特徴データ生成部の出力データまたは周辺無人航空機の飛行状態判断部の出力データに基づいて処理した特徴データ群の処理結果に基づいて、無人航空機の飛行状態を判断することを特徴とする。

本発明の無人航空機システムでは、無人航空機が備える飛行状態判断手段は、無人航空機の飛行状態および飛行環境を検知するための複数のセンサの出力信号に基づく複数の特徴データを少なくとも人工知能アルゴリズムを用いて所定時間ごとに生成して出力する特徴データ生成部と、特徴データ生成部で生成される所定時間ごとの複数の特徴データである特徴データ群を人工知能アルゴリズムを用いて処理する飛行状態判断部とを備えている。また、本発明では、飛行状態判断部は、周辺無人航空機から入力される周辺無人航空機の特徴データ生成部の出力データまたは周辺無人航空機の飛行状態判断部の出力データに基づいて処理した特徴データ群の処理結果に基づいて、無人航空機の飛行状態を判断している。

すなわち、本発明では、飛行状態判断部は、少なくとも人工知能アルゴリズムを用いて生成された無人航空機自体の特徴データ群の、人工知能アルゴリズムを用いた処理結果であって、かつ、周辺無人航空機の特徴データ生成部または飛行状態判断部の出力データを判断材料にしながら人工知能アルゴリズムを用いて処理された特徴データ群の処理結果に基づいて無人航空機の飛行状態を判断している。そのため、本発明では、飛行中の無人航空機の飛行状態を精度良く判断することが可能になる。

本発明において、無人航空機システムは、複数の無人航空機を管理するための管理装置を備え、無人航空機は、無人航空機の現在位置のデータである現在位置データを取得するためのＧＰＳセンサと、所定時間ごとに生成される特徴データ群および特徴データ群の生成タイミングで取得される現在位置データが記憶される航空機側記憶部とを備え、複数の無人航空機は、無人航空機の稼働後に航空機側記憶部に記憶される特徴データ群および現在位置データを管理装置に送信し、管理装置は、現在位置データの取得タイミングと現在位置データとに対応付けられた所定時間ごとの特徴データ群がデータベース化されて記憶される管理装置側記憶部を備えることが好ましい。

このように構成すると、複数の無人航空機から収集されて管理装置側記憶部に記憶される膨大な特徴データ等に基づいて、たとえば、無人航空機が落下したときの各種の特徴データの値等を把握することが可能になる。したがって、管理装置側記憶部に記憶されるデータに基づいて、たとえば、無人航空機の飛行を継続するのか否かの判断材料となる情報等の様々な情報を作成して提供することが可能になる。

本発明において、無人航空機は、無人航空機の現在位置のデータである現在位置データを取得するためのＧＰＳセンサと、周辺無人航空機から受信する電波の強度を検知するための電波強度センサと、周辺無人航空機が発信する電波の発信状態の良否を判断するための電波発信状態判断部とを備えるとともに、周辺無人航空機から現在位置データを無線で受信し、電波発信状態判断部は、周辺無人航空機から受信する現在位置データと電波強度センサの検知結果とに基づいて、周辺無人航空機が発信する電波の発信状態の良否を判断することが好ましい。

周辺無人航空機が発信する電波の発信状態が極端に悪化すると、周辺無人航空機を遠隔操作する操作用端末と周辺無人航空機との間の無線通信ができなくなって、周辺無人航空機が落下するおそれが高くなるが、このように構成すると、周辺無人航空機が発信する電波の発信状態が悪化していると電波発信状態判断部で判断されたときに、周辺無人航空機が発信する電波の発信状態が悪化していることを、この周辺無人航空機の操作を行うオペレータに何らかの方法で知らせることが可能になる。したがって、たとえば、周辺無人航空機が落下する前に周辺無人航空機を着陸させる等の所定の措置を取ることが可能になる。

本発明の無人航空機システムにおいて、特徴データ生成部が作成する複数の特徴データのそれぞれを特徴データ生成部が評価するための評価用データの作成方法は、たとえば、無人航空機単体の状態で、少なくとも、無人航空機の飛行前、無人航空機のアイドリング時、無人航空機の上昇時、無人航空機の下降時、無人航空機の前進時、無人航空機の後退時、および、無人航空機のホバリング時のそれぞれについて各種のデータを取得して評価用データを作成する第１評価用データ作成工程と、無人航空機に重量物を搭載した状態で、少なくとも、無人航空機の飛行前、無人航空機のアイドリング時、無人航空機の上昇時、無人航空機の下降時、無人航空機の前進時、無人航空機の後退時、および、無人航空機のホバリング時のそれぞれについて各種のデータを取得して評価用データを作成する第２評価用データ作成工程とを備えている。この場合には、無人航空機の様々な状況における評価用データを作成することが可能になる。したがって、特徴データ生成部は、作成された評価用データに基づいて複数の特徴データのそれぞれをより適切に評価することが可能になる。

以上のように、本発明の無人航空機システムでは、飛行中の無人航空機の飛行状態を精度良く判断することが可能になる。また、本発明の評価用データの作成方法で評価用データを作成すれば、複数の特徴データのそれぞれをより適切に評価することが可能になる。

本発明の実施の形態にかかる無人航空機システムの構成を説明するためのブロック図である。 図１に示すセンサの出力信号の一例を示す図である。 図１に示す特徴データ生成部で生成される特徴データ群等を説明するための図である。 図１に示す第２記憶部に記憶される評価用データ群を説明するための図である。 図４に示す評価用データの一例を説明するための図である。 図１に示す管理装置の記憶部を説明するためのブロック図である。 図６に示す特徴データ群記憶部に記憶されるデータを説明するための図である。 図１に示す管理装置の表示部の表示の一例を説明するための図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。

（無人航空機システムの全体構成）
図１は、本発明の実施の形態にかかる無人航空機システム１の構成を説明するためのブロック図である。

本形態の無人航空機システム１は、複数の無人航空機２と、複数の無人航空機２を管理するための管理装置３とを備えている。以下の説明では、無人航空機２を「ドローン２」とする。また、無人航空機システム１は、ドローン２の充電および保守等を行うためのドローンポート４と、複数のドローン２のそれぞれを遠隔操作するための複数の操作用端末５とを備えている。本形態の無人航空機システム１は、たとえば、数十台のドローン２を備えている。管理装置３は、無人航空機システム１が有する全てのドローン２を一括で管理している。

無人航空機システム１は、１個または複数個のドローンポート４を備えている。１個のドローンポート４では、１台または複数台のドローン２の充電等が行われる。また、無人航空機システム１は、ドローン２と同数の操作用端末５を備えている。操作用端末５は、たとえば、親指等で操作する操作レバー等を有するコントローラ、または、スマートフォン等の携帯機器、あるいは、ノートブック型のパーソナルコンピュータ等である。管理装置３は、たとえば、パーソナルコンピュータと、パーソナルコンピュータに接続されるサーバーとから構成されている。

ドローン２と操作用端末５との間では無線通信が行われる。ドローン２と操作用端末５との間では、たとえば、近距離無線通信規格の１つであるＺｉｇＢｅｅに基づく無線通信が行われる。また、本形態では、無線通信可能な距離までドローン２と管理装置３とが近づいている場合には、ドローン２と管理装置３との間でＺｉｇＢｅｅ等に基づく無線通信を行うことが可能になっている。また、本形態では、無線通信可能な領域を飛行する複数のドローン２の間でＺｉｇＢｅｅ等に基づく無線通信を行うことが可能になっている。

以下の説明では、所定の１台のドローン２と無線通信可能な領域を飛行する他のドローン２を、無線通信可能な領域から外れた領域を飛行する他のドローン２と区別して表す場合には、無線通信可能な領域を飛行する他のドローン２を「周辺ドローン２Ａ」とする。本形態の周辺ドローン２Ａは、周辺無人航空機である。

（ドローンの構成）
図２は、図１に示すセンサ１０の出力信号ＳＧの一例を示す図である。図３は、図１に示す特徴データ生成部１８で生成される特徴データ群ＦＧ等を説明するための図である。図４は、図１に示す第２記憶部２２に記憶される評価用データ群ＥＧを説明するための図である。図５は、図４に示す評価用データＤＥの一例を説明するための図である。

ドローン２は、ドローン２の機械的な構成であるドローン本体（図示省略）と、ドローン本体を制御するドローン制御部８とを備えている。ドローン制御部８は、制御基板に実装されており、この制御基板は、ドローン本体に搭載されている。また、ドローン２は、ドローン２を制御するための複数のセンサ（図示省略）と、操作用端末５等との間で無線通信を行うための無線通信部９とを備えている。また、ドローン２は、ドローン２を制御するための複数のセンサとは別に、飛行中のドローン２の飛行状態および飛行環境を検知するための複数のセンサ１０を備えている。

複数のセンサ１０は、ドローン本体に取り付けられている。ドローン２は、複数のセンサ１０として複数種類のセンサを備えている。ドローン２は、たとえば、ドローン２の飛行状態を検知するためのセンサ１０として、ＡＥ（Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）センサ、振動センサおよび複数の画像センサ（カメラ）等を備えている。また、ドローン２は、ドローン２の飛行環境を検知するためのセンサ１０として、温度センサ、湿度センサ、風速センサおよび照度センサ等を備えている。

また、ドローン２は、飛行中のドローン２の飛行状態を判断するための飛行状態判断手段１１と、飛行状態判断手段１１の一部を構成する後述の飛行状態判断部１９でドローン２の飛行状態が悪化していると判断された場合に所定の異常処理を実行する異常処理部１２と、ドローン２の現在位置のデータである現在位置データを取得するためのＧＰＳセンサ１３と、周辺ドローン２Ａから受信する電波の強度を検知するための電波強度センサ１４と、周辺ドローン２Ａが発信する電波の発信状態の良否を判断するための電波発信状態判断部１５とを備えている。

飛行状態判断手段１１、異常処理部１２、電波強度センサ１４および電波発信状態判断部１５は、たとえば、共通の制御基板に実装されている。この制御基板は、ドローン制御部８が実装される制御基板とは別に設けられた制御基板である。この制御基板は、ドローン本体に搭載されている。ＧＰＳセンサ１３は、たとえば、ドローン本体に取り付けられている。

飛行状態判断手段１１は、複数のセンサ１０の出力信号ＳＧが入力されるとともに複数のセンサ１０の出力信号ＳＧに基づく複数の特徴データ（特徴点、図３参照）を少なくとも人工知能アルゴリズムを用いて所定時間ごとに生成して出力する特徴データ生成部１８と、特徴データ生成部１８で生成される所定時間ごとの複数の特徴データである特徴データ群ＦＧが入力されるとともに人工知能アルゴリズムを用いて特徴データ群ＦＧを処理する飛行状態判断部１９とを備えている。

また、飛行状態判断手段１１は、複数のセンサ１０の出力信号ＳＧを特徴データ生成部１８で処理可能なデータに変換する信号処理部２０と、所定時間ごとに生成される特徴データ群ＦＧが記憶される航空機側記憶部としての第１記憶部２１と、特徴データ生成部１８が作成する複数の特徴データのそれぞれを特徴データ生成部１８が評価するための評価用データＤＥが記憶される第２記憶部２２とを備えている。

信号処理部２０は、たとえば、アナログ信号であるセンサ１０の出力信号ＳＧ（図２参照）をデジタル信号に変換する変換回路である。特徴データ生成部１８には、信号処理部２０から出力されるデジタル信号が入力される。すなわち、特徴データ生成部１８には、信号処理部２０で処理された後の複数のセンサ１０の出力信号ＳＧが入力される。特徴データ生成部１８は、集積回路である。特徴データ生成部１８は、一定時間ごとに特徴データ群ＦＧを生成する。本形態では、特徴データ生成部１８は、１００ミリ秒ごとに特徴データ群ＦＧを生成する。また、特徴データ生成部１８は、たとえば、センサ１０の出力信号ＳＧから取得される１００ミリ秒の間の１００個のデータ（点）を用いて特徴データ群ＦＧを生成する。

すなわち、図２、図３に示すように、１００ミリ秒の時間をＴ１、Ｔ２、Ｔ３、・・・、Ｔｉ、・・・とすると、特徴データ生成部１８は、時間Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、・・・、Ｔｉ、・・・のそれぞれにおいて、時間Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、・・・、Ｔｉ、・・・のそれぞれで取得される１００個のデータを用いて特徴データ群ＦＧを生成する。また、特徴データ生成部１８は、複数のセンサ１０のそれぞれの出力信号ＳＧに基づいて、複数のセンサ１０ごとに特徴データ群ＦＧを生成する。

すなわち、特徴データ生成部１８は、ドローン２が有する全てのセンサ１０の数と同数の特徴データ群ＦＧを１００ミリ秒ごとに生成する。なお、特徴データ生成部１８は、センサ１０の出力信号ＳＧから取得される１００ミリ秒の間の１００個未満または１００個を超えるデータを用いて特徴データ群ＦＧを生成しても良い。また、特徴データ群ＦＧが生成される時間間隔は、１００ミリ秒未満であっても良いし、１００ミリ秒を超えても良い。

本形態の特徴データ生成部１８は、統計的アルゴリズム（統計的手法）および人工知能アルゴリズム（機械学習アルゴリズム）を用いて複数の特徴データを生成する。具体的には、特徴データ生成部１８は、図３に示すように、１００ミリ秒ごとに特徴データ１～特徴データｎまでのｎ個の特徴データを生成する。たとえば、特徴データ生成部１８は、１００ミリ秒ごとに２００個の特徴データを生成する。２００個の特徴データには、たとえば、１００ミリ秒の間の１００個のデータの二乗平均平方根、標準偏差、中央値およびレンジ（最大値と最小値との差）等の、統計的アルゴリズムを用いて生成される特徴データが含まれている。

また、２００個の特徴データには、たとえば、１００ミリ秒の間の１００個のデータをランダムフォレスト（ＲＦ）で処理することで生成される特徴データ、１００ミリ秒の間の１００個のデータをサポートベクターマシーン（ＳＶＭ）で処理することで生成される特徴データ、および、１００ミリ秒の間の１００個のデータを再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）で処理することで生成される特徴データ等の、人工知能アルゴリズムを用いて生成される特徴データが含まれている。

また、特徴データ生成部１８は、生成された複数の特徴データのそれぞれを評価する。具体的には、特徴データ生成部１８は、生成されたｎ個の特徴データのそれぞれを５段階で評価する。ｎ個の特徴データのそれぞれを評価するための評価用データＤＥは、予め作成されている。評価用データＤＥには、たとえば、図５に示すように、時間軸を横軸として特徴データの値の特性を表す曲線と、曲線上の値に応じた評価値（１～５の５段階の評価値）とが含まれている。図５に示すように、評価用データＤＥにおいては、たとえば、ドローン２の飛行に支障がない正常レベルの範囲内に特徴データの値が収まっている場合の評価値は「３」となり、正常レベルの範囲から特徴データの値が外れている場合には、特徴データの値に応じて、評価値が「５」、「４」、「２」、「１」となる。

評価用データＤＥは、ｎ個（たとえば、２００個）の特徴データごとに作成されている。また、評価用データＤＥは、複数のセンサ１０ごとに作成されている。すなわち、１個のセンサ１０につき、ｎ個の特徴データを評価するためのｎ個の評価用データＤＥが作成されており、ｎ個の評価用データＤＥからなる評価用データ群ＥＧが複数のセンサ１０の数と同数、作成されている。また、図４に示すように、複数のセンサ１０ごとに作成される複数の評価用データ群ＥＧは、ドローン２の状況ごとに作成されている。具体的には、ドローン２の飛行前、ドローン２のアイドリング時、ドローン２の上昇時、ドローン２の下降時、ドローン２の前進時、ドローン２の後退時、および、ドローン２のホバリング時のそれぞれにおいて、複数のセンサ１０ごとに作成される複数の評価用データ群ＥＧが作成されている。

さらに、ドローン２の飛行前に複数のセンサ１０ごとに作成される複数の評価用データ群ＥＧと、ドローン２のアイドリング時に複数のセンサ１０ごとに作成される複数の評価用データ群ＥＧと、ドローン２の上昇時に複数のセンサ１０ごとに作成される複数の評価用データ群ＥＧと、ドローン２の下降時に複数のセンサ１０ごとに作成される複数の評価用データ群ＥＧと、ドローン２の前進時に複数のセンサ１０ごとに作成される複数の評価用データ群ＥＧと、ドローン２の後退時に複数のセンサ１０ごとに作成される複数の評価用データ群ＥＧと、ドローン２のホバリング時に複数のセンサ１０ごとに作成される複数の評価用データ群ＥＧとからなるデータセットＤＳは、図４に示すように、ドローン２の稼働条件ごとに作成されている。

ドローン２の稼働条件には、たとえば、ドローン２が荷物の運搬用で使用されるのか、または、空撮用で使用されるのか、あるいは、農薬散布用で使用されるのか等のドローン２の用途が含まれている。また、ドローン２に重量物が搭載される場合には、ドローン２に搭載される重量物の重量がドローン２の稼働条件に含まれている。また、ドローン２に重量物が搭載される場合には、たとえば、重量物がドローン２に直接固定されるのか、あるいは、重量物がドローン２に吊り下げされるのか等の重量物の取付状態がドローン２の稼働条件に含まれている。たとえば、図４に示すように、ドローン２の稼働条件として、稼働条件１～稼働条件ｍまでのｍ個の稼働条件がある。

ドローン２の稼働条件ごとに作成されるデータセットＤＳは、第２記憶部２２に予め記憶されている。すなわち、ドローン２の各稼働条件に対応するｍ個のデータセットＤＳが第２記憶部２２に予め記憶されている。後述のように、ドローン２の稼働前には、管理装置３において稼働条件が選択される。選択された稼働条件のデータである稼働条件データは、管理装置３からドローン２に無線で送信される。ドローン２が稼働条件データを受信すると、特徴データ生成部１８は、第２記憶部２２に記憶されたｍ個のデータセットＤＳの中から稼働条件データに応じたデータセットＤＳを選択する。

また、特徴データ生成部１８は、選択したデータセットＤＳに基づいて、ｎ個の特徴データのそれぞれを評価する。具体的には、特徴データ生成部１８は、生成された特徴データの値に応じてｎ個の特徴データのそれぞれに評価値を付与する。このときには、特徴データ生成部１８は、ドローン２の状況に応じて選択される評価用データ群ＥＧに基づいてｎ個の特徴データのそれぞれに評価値を付与する。また、特徴データ生成部１８は、ｎ個の特徴データのそれぞれに付与されたｎ個の評価値に基づいて総合評価を行う。具体的には、特徴データ生成部１８は、ｎ個の評価値の平均値を総合評価値として算出する（図３参照）。

特徴データ生成部１８が１００ミリ秒ごとに生成する特徴データ群ＦＧと、特徴データ生成部１８が付与する評価値のデータである評価値データと、特徴データ生成部１８が算出する総合評価値のデータである総合評価値データとは、第１記憶部２１に記憶される。すなわち、第１記憶部２１には、特徴データ群ＦＧと評価値データと総合評価値データとが１００ミリ秒ごとに順次記憶される。また、第１記憶部２１には、特徴データ群ＦＧの生成タイミングにおいてＧＰＳセンサ１３で取得される現在位置データが順次記憶される。すなわち、第１記憶部２１には、ＧＰＳセンサ１３で取得される現在位置データが１００ミリ秒ごとに順次記憶される。

１００ミリ秒ごとに第１記憶部２１に順次記憶される特徴データ群ＦＧ、評価値データ、総合評価値データおよび現在位置データは、ドローン２の稼働後（飛行終了後）に管理装置３に送信される。すなわち、ドローン２は、第１記憶部２１に記憶される特徴データ群ＦＧ、評価値データ、総合評価値データおよび現在位置データをドローン２の稼働後に管理装置３に送信する。具体的には、無人航空機システム１が有する全てのドローン２が、第１記憶部２１に記憶される特徴データ群ＦＧ、評価値データ、総合評価値データおよび現在位置データをドローン２の稼働後に管理装置３に送信する。第１記憶部２１に記憶される特徴データ群ＦＧ、評価値データ、総合評価値データおよび現在位置データは、これらのデータをドローン２が管理装置３に送信するまで第１記憶部２１から消去されることなく第１記憶部２１に記憶されている。

飛行状態判断部１９は、集積回路である。具体的には、飛行状態判断部１９は、たとえば、米国特許第９５０１７３９号明細書に記載された集積回路である。飛行状態判断部１９には、第１記憶部２１に記憶される特徴データ群ＦＧが順次入力される。また、飛行状態判断部１９には、１００ミリ秒ごとに生成される特徴データ群ＦＧが順次入力される。

また、本形態では、周辺ドローン２Ａの特徴データ生成部１８の出力データの一部が周辺ドローン２Ａからドローン２に無線で送信されており、飛行状態判断部１９には、周辺ドローン２Ａの特徴データ生成部１８の出力データの一部が無線通信によって入力される。具体的には、周辺ドローン２Ａの特徴データ生成部１８で算出された総合評価値データが飛行状態判断部１９に入力される。たとえば、ある時間において、３台の周辺ドローン２Ａが存在する場合には（図１参照）、３台分の総合評価値データが飛行状態判断部１９に入力される。飛行状態判断部１９には、周辺ドローン２Ａの総合評価値データが１００ミリ秒ごとに入力される。

飛行状態判断部１９は、１００ミリ秒ごとに入力される特徴データ群ＦＧを人工知能アルゴリズムを用いて順次処理する。また、飛行状態判断部１９は、周辺ドローン２Ａから入力される総合評価値データに基づいて特徴データ群ＦＧを処理する。また、飛行状態判断部１９は、周辺ドローン２Ａから入力される総合評価値データに基づいて処理した特徴データ群ＦＧの処理結果に基づいて、ドローン２の飛行状態を判断する。飛行状態判断部１９は、１００ミリ秒ごとにドローン２の飛行状態を判断する。

なお、飛行状態判断部１９には、ドローン２が受信した稼働条件データも入力される。飛行状態判断部１９をモデル化すると、飛行状態判断部１９は、複数のニューロンを備えており、複数のニューロンの閾値は、周辺ドローン２Ａから入力される総合評価値データと稼働条件データとに基づいて変わる。稼働条件データがニューロンの閾値の変動に寄与する寄与度は、周辺ドローン２Ａから入力される総合評価値データがニューロンの閾値の変動に寄与する寄与度よりも大きくなっている。そのため、稼働条件データに基づいてニューロンの閾値が比較的大きく変わり、周辺ドローン２Ａから入力される総合評価値データに基づいてニューロンの閾値が比較的小さく変わる。

飛行状態判断部１９は、ドローン２の飛行状態が悪化していると判断すると、異常処理部１２に対して異常処理実行指令データを送信する。異常処理実行指令データを受信した異常処理部１２は、所定の異常処理を実行する。本形態では、異常を知らせる警報を発生させる警報器をドローン本体が備えており、異常処理部１２は、異常処理として、この警報器に警報を発生させる。

本形態では、周辺ドローン２ＡのＧＰＳセンサ１３で取得される現在位置データは、ドローン２に無線で送信されており、電波発信状態判断部１５は、周辺ドローン２Ａから現在位置データを無線で受信する。また、電波強度センサ１４は、周辺ドローン２Ａから受信する電波の強度を検知する。電波発信状態判断部１５は、周辺ドローン２Ａから受信する周辺ドローン２Ａの現在位置データと電波強度センサ１４の検知結果とに基づいて、周辺ドローン２Ａが発信する電波の発信状態の良否を判断する。

たとえば、電波発信状態判断部１５は、周辺ドローン２Ａの現在位置データから周辺ドローン２Ａが比較的近い位置を飛行していると判断されるにもかかわらず、電波強度センサ１４の検知結果に基づいて周辺ドローン２Ａから受信する電波の強度が弱いと判断される場合には、周辺ドローン２Ａの電波の発信状態が悪いと判断する。電波発信状態判断部１５は、周辺ドローン２Ａの電波の発信状態が悪いと判断すると、異常処理部１２に対して異常処理実行指令データを送信する。異常処理実行指令データを受信した異常処理部１２は、たとえば、飛行状態判断部１９から異常処理実行指令データを受信した場合と同様の異常処理を実行する。

異常処理が実行されてドローン２から警報が発せられると、周辺ドローン２Ａは、たとえば、振動センサによって警報を検知して、ドローン２の異常処理が実行されたことを認識する。ドローン２の異常処理が実行されたことを認識した周辺ドローン２Ａは、たとえば、異常処理が実行されたドローン２に近づいて画像センサでドローン２を撮影する。撮影された画像データは、第１記憶部２１に記憶され、ドローン２の稼働後にドローン２から管理装置３に送信される。また、ドローン２の異常処理が実行されたことを認識した周辺ドローン２Ａは、たとえば、周辺ドローン２Ａの操作用端末５に、ドローン２の異常処理が実行されたことを知らせるアラームを送信する。

なお、ドローン本体は、通常、バッテリーの残量等を知らせるためのＬＥＤランプ等のランプを備えているため、異常処理部１２は、異常処理として、ランプを所定の態様で光らせても良い。また、たとえば、異常を知らせる警報を発生させる警報器を操作用端末５が備えている場合には、異常処理部１２は、異常処理として、この警報器に警報を発生させても良いし、操作用端末５が液晶ディスプレイ等の表示部を備えている場合には、異常処理部１２は、異常処理として、この表示部に所定の表示を行っても良い。

また、飛行状態判断部１９は、ドローン２の飛行状態が悪化していると判断したときに、ドローン制御部８に異常処理実行指令データを送信しても良い。また、電波発信状態判断部１５は、周辺ドローン２Ａの電波の発信状態が悪いと判断したときに、ドローン制御部８に異常処理実行指令データを送信しても良い。この場合には、異常処理実行指令データを受信したドローン制御部８は、たとえば、ドローン２を不時着させたり、ドローンポート４に早急に帰還させたりする。

また、たとえば、周辺ドローン２Ａの特徴データ生成部１８から飛行状態判断部１９に入力される総合評価値データが「４」または「５」である場合に、ドローン２が、周辺ドローン２Ａに異常が生じていることを認識して、ドローン２の操作用端末５に、周辺ドローン２Ａに異常が生じていることを知らせるアラームを送信しても良い。また、たとえば、周辺ドローン２Ａの飛行状態判断部１９が発信する異常処理実行指令データをドローン２が受信可能となっており、周辺ドローン２Ａの飛行状態判断部１９が発信する異常処理実行指令データをドローン２が受信したときに、ドローン２が、ドローン２の操作用端末５に、周辺ドローン２Ａに異常が生じていることを知らせるアラームを送信しても良い。

（管理装置の構成）
図６は、図１に示す管理装置３の記憶部２７を説明するためのブロック図である。図７は、図６に示す特徴データ群記憶部３１に記憶されるデータを説明するための図である。図８は、図１に示す管理装置３の表示部２５の表示の一例を説明するための図である。

上述のように、管理装置３は、たとえば、パーソナルコンピュータとサーバーとによって構成されている。管理装置３は、各種の表示を行うための液晶ディスプレイ等の表示部２５と、人工知能アルゴリズムを用いて評価用データＤＥを処理して評価用データＤＥを更新するための機械学習部２６と、各種のデータが記憶される記憶部２７と、ドローン２との間およびドローンポート４との間で無線通信を行うための無線通信部２８とを備えている。

記憶部２７は、ドローン２の稼働後にドローン２から送信される特徴データ群ＦＧ、評価値データ、総合評価値データおよび現在位置データが記憶される管理装置側記憶部としての特徴データ群記憶部３１と、評価用データＤＥが記憶される評価用データ記憶部３２と、ドローン２の稼働条件が記憶される稼働条件記憶部３３とを備えている。上述のように、無線通信可能な距離までドローン２と管理装置３とが近づいている場合には、ドローン２と管理装置３との間で無線通信を行うことが可能になっている。また、上述のように、第１記憶部２１に記憶される特徴データ群ＦＧ、評価値データ、総合評価値データおよび現在位置データは、ドローン２の稼働後に管理装置３に送信される。

特徴データ群記憶部３１には、ドローン２から送信される特徴データ群ＦＧ、評価値データ、総合評価値データおよび現在位置データがドローン２ごとに記憶されている。また、特徴データ群記憶部３１には、図７に示すように、現在位置データの取得タイミング（すなわち、特徴データ群ＦＧの生成タイミング、具体的には、１００ミリ秒の時間Ｔ１、Ｔ２・・・）と現在位置データ（ドローン２が飛行している空域）とに対応付けられた所定時間ごとの特徴データ群ＦＧがデータベース化されて記憶されている。すなわち、特徴データ群記憶部３１には、時間と空域とに関連付けられた所定時間ごとの特徴データ群ＦＧがデータベース化されて記憶されている。

また、特徴データ群記憶部３１には、現在位置データの取得タイミングと現在位置データとに対応付けられた所定時間ごとの評価値データ、総合評価値データ、ドローン２ごとに付されたドローンＩＤ、ドローン２の型式データ（たとえば、ドローン２の製造年月日、および、ドローン２の修理履歴等のデータ）、稼働条件ごとに付された稼働ＩＤおよび稼働条件の内容である稼働内容データ（たとえば、ドローン２の用途、ドローン２に搭載される重量物の重量、および、重量物の取付状態等のデータ）がデータベース化されて記憶されている。本形態では、特徴データ群記憶部３１に記憶されるデータのデータフォーマットは、ＸＭＬ形式となっている。また、現在位置データの取得タイミングと現在位置データとに対応付けられた所定時間ごとの各種のデータには、ドメイン名が付与されている。

評価用データ記憶部３２には、第２記憶部２２に記憶されるデータセットＤＳと同様のデータセットＤＳが記憶されている。すなわち、評価用データ記憶部３２には、ドローン２の稼働条件ごとに作成されるデータセットＤＳが記憶されている。

機械学習部２６は、集積回路である。機械学習部２６には、特徴データ群記憶部３１に記憶される各種のデータ、および、評価用データ記憶部３２に記憶されるデータセットＤＳが入力される。機械学習部２６は、人工知能アルゴリズムを用いてデータセットＤＳを処理する。また、機械学習部２６は、特徴データ群記憶部３１から入力される各種のデータに基づいてデータセットＤＳを処理する。また、機械学習部２６は、処理後のデータセットＤＳを評価用データ記憶部３２に送信して、評価用データ記憶部３２に記憶されるデータセットＤＳを更新する。評価用データ記憶部３２に記憶されるデータセットＤＳが更新されると、ドローンポート４に戻ったドローン２に更新後のデータセットＤＳが送信され、更新後のデータセットＤＳが第２記憶部２２に記憶される。

上述のように、稼働条件記憶部３３には、ドローン２の稼働条件が記憶されている。たとえば、稼働条件記憶部３３には、稼働条件１～稼働条件ｍまでのｍ個の稼働条件が記憶されている。稼働条件記憶部３３に記憶される稼働条件は、更新可能になっている。ドローン２の稼働条件は、たとえば、表示部２５に表示される選択画面を用いて選択される。ドローン２の稼働条件が選択されると、稼働条件データが管理装置３からドローン２に無線で送信される。また、管理装置３は、ドローン２の飛行ルート等もドローン２に無線で送信する。

なお、管理装置３は、ネットワークを介して複数のドローン２の操作用端末５に接続されていても良い。この場合には、ネットワークを介して操作用端末５から送信されるデータに基づいて、各ドローン２の情報を表示部２５にリアルタイムで表示することが可能となる。たとえば、図８に示すように、表示部２５には、ドローン２を選択するための選択部２５ａと、選択部２５ａで選択されたドローン２の各センサ１０の出力信号ＳＧを表示する出力信号表示部２５ｂと、選択されたドローン２の各センサ１０の総合評価値等を表示する評価値表示部２５ｃと、選択されたドローン２と無線通信可能な周辺ドローン２Ａを表示する周辺ドローン表示部２５ｄとが表示される。図８に示す例では、選択部２５ａにおいて「ドローンＢ」が選択されており、出力信号表示部２５ｂ、評価値表示部２５ｃおよび周辺ドローン表示部２５ｄに、「ドローンＢ」に関する情報がリアルタイムで表示される。

（ドローンポートの構成）
ドローンポート４では、上述のように、ドローン２の充電が行われる。ドローンポート４は、ドローン２の充電設備を備えている。また、ドローンポート４では、ドローン２の保守（メンテナンス）が行われる。ドローンポート４は、ドローン２の保守設備を備えている。また、ドローンポート４では、複数のセンサ１０の校正（キャリブレーション）が行われる。ドローンポート４は、センサ１０の校正を行うための設備を備えている。センサ１０の校正は、ドローン２が充電のためにドローンポート４に戻ってきたときに行われる。ドローンポート４および管理装置３は、ドローンポート４に戻ったドローン２と管理装置３との間の無線通信が可能となる位置に配置されている。なお、充電完了後のドローン２の１回の最大稼働時間は、たとえば、３０分である。

（ドローンの動作およびドローンの内部での処理）
待機状態のドローン２は、ドローンポート４で停止している。ドローン２が稼働するときには、管理装置３で稼働条件が選択される。選択された稼働条件は、管理装置３からドローン２に無線で送信される。ドローン２が稼働条件を受信すると、ドローン２は、稼働可能な状態になる。ドローン２が稼働し始めると、特徴データ生成部１８は、一定時間ごとに特徴データ群ＦＧを生成する。また、特徴データ生成部１８は、生成された複数の特徴データのそれぞれを評価する。このときには、特徴データ生成部１８は、ドローン２が受信した稼働条件データに応じたデータセットＤＳを選択し、選択したデータセットＤＳを用いて複数の特徴データのそれぞれを評価する。

また、飛行状態判断部１９は、ドローン２の飛行状態を判断する。飛行状態判断部１９は、ドローン２の飛行状態が悪化していると判断すると、異常処理部１２に対して異常処理実行指令データを送信する。異常処理実行指令データを受信した異常処理部１２は、異常処理を実行する。また、ドローン２の異常処理が実行されたことを認識した周辺ドローン２Ａは、異常処理が実行されたドローン２に近づいて画像センサでドローン２を撮影する等の動作を行う。

所定時間の飛行が終了したドローン２は、ドローンポート４に戻ってくる。ドローンポート４に戻った稼働後のドローン２は、第１記憶部２１に記憶されている特徴データ群ＦＧ、評価値データ、総合評価値データおよび現在位置データの全てを管理装置３に送信する。管理装置３は、これらのデータを特徴データ群記憶部３１に記憶する。第１記憶部２１に記憶されている特徴データ群ＦＧ、評価値データ、総合評価値データおよび現在位置データが管理装置３に送信されると、第１記憶部２１に記憶されていた特徴データ群ＦＧ、評価値データ、総合評価値データおよび現在位置データは消去される。

（評価用データの作成方法）
評価用データＤＥは、たとえば、ドローンポート４において作成される。評価用データＤＥを作成するときには、所定の条件を満足する基準のドローン２（基準機）が使用される。評価用データＤＥを作成する際には、ドローン２単体の状態で（すなわち、ドローン２に何も搭載していない状態で）、ドローン２の飛行前、ドローン２のアイドリング時、ドローン２の上昇時、ドローン２の下降時、ドローン２の前進時、ドローン２の後退時、および、ドローン２のホバリング時のそれぞれについて各種のデータを取得して評価用データＤＥを作成する（第１評価用データ作成工程）。

また、ドローン２に重量物を搭載した状態で、ドローン２の飛行前、ドローン２のアイドリング時、ドローン２の上昇時、ドローン２の下降時、ドローン２の前進時、ドローン２の後退時、および、ドローン２のホバリング時のそれぞれについて各種のデータを取得して評価用データＤＥを作成する（第２評価用データ作成工程）。第２評価用データ作成工程では、ドローン２に搭載される重量物の重量および重量物の取付状態を変えながら、様々な評価用データＤＥを作成する。

また、第１評価用データ作成工程および第２評価用データ作成工程で作成された評価用データＤＥから、ドローン２の稼働条件ごとのデータセットＤＳが作成される。ドローン２の稼働条件ごとのデータセットＤＳがドローンポート４において作成されると、ドローンポート４において作成されたデータセットＤＳは、管理装置３に送信され、評価用データ記憶部３２に記憶される。なお、評価用データＤＥは、ドローンポート４以外の場所において作成されても良い。

（本形態の主な効果）
以上説明したように、本形態では、特徴データ生成部１８は、複数のセンサ１０の出力信号ＳＧに基づく複数の特徴データを統計的アルゴリズムおよび人工知能アルゴリズムを用いて所定時間ごとに生成して出力し、飛行状態判断部１９は、特徴データ生成部１８で生成される所定時間ごとの特徴データ群ＦＧを人工知能アルゴリズムを用いて処理している。また、本形態では、飛行状態判断部１９は、周辺ドローン２Ａから入力される総合評価値データに基づいて特徴データ群ＦＧを処理するとともに、周辺ドローン２Ａから入力される総合評価値データに基づいて処理した特徴データ群ＦＧの処理結果に基づいて、ドローン２の飛行状態を判断している。

すなわち、本形態では、飛行状態判断部１９は、統計的アルゴリズムおよび人工知能アルゴリズムを用いて生成されたドローン２自体の特徴データ群ＦＧの、人工知能アルゴリズムを用いた処理結果であって、かつ、周辺ドローン２Ａから入力される総合評価値データを判断材料にしながら人工知能アルゴリズムを用いて処理された特徴データ群ＦＧの処理結果に基づいてドローン２の飛行状態を判断している。そのため、本形態では、飛行中のドローン２の飛行状態を精度良く判断することが可能になる。

本形態では、無人航空機システム１が有する全てのドローン２は、第１記憶部２１に記憶される特徴データ群ＦＧ、評価値データ、総合評価値データおよび現在位置データをドローン２の稼働後に管理装置３に送信している。また、本形態では、特徴データ群記憶部３１に、現在位置データの取得タイミング（時間）と現在位置データ（空域）とに対応付けられた所定時間ごとの特徴データ群ＦＧ、評価値データ、総合評価値データ、ドローンＩＤ、ドローン２の型式データ、稼働ＩＤおよび稼働内容データがデータベース化されて記憶されている。

そのため、本形態では、複数のドローン２から収集されて第１記憶部２１に記憶される膨大な特徴データ等に基づいて、たとえば、ドローン２が落下したときの各種の特徴データの値等を把握することが可能になる。したがって、本形態では、第１記憶部２１に記憶されるデータに基づいて、たとえば、ドローン２の飛行を継続するのか否かの判断材料となる情報等の様々な情報を作成して提供することが可能になる。また、本形態では、特徴データ群記憶部３１に記憶されるデータのデータフォーマットがＸＭＬ形式となっているため、第１記憶部２１に記憶されたデータの中から必要なデータを容易に検索して抽出することが可能になる。

本形態では、電波発信状態判断部１５は、周辺ドローン２Ａから受信する周辺ドローン２Ａの現在位置データと電波強度センサ１４の検知結果とに基づいて、周辺ドローン２Ａが発信する電波の発信状態の良否を判断している。また、たとえば、周辺ドローン２Ａが屋内やトンネルに入ったり、周辺ドローン２Ａの近傍で雷が発生したりして、周辺ドローン２Ａが発信する電波の発信状態が極端に悪化すると、周辺ドローン２Ａを遠隔操作する操作用端末５と周辺ドローン２Ａとの間の無線通信ができなくなって、周辺ドローン２Ａが落下するおそれが高くなるが、本形態では、周辺ドローン２Ａの電波の発信状態が悪いと電波発信状態判断部１５が判断すると、異常処理が実行されている。そのため、本形態では、周辺ドローン２Ａが発信する電波の発信状態が悪化していることを周辺ドローン２Ａの操作を行うオペレータに知らせることが可能になる。したがって、本形態では、周辺ドローン２Ａが落下する前に何らかの措置を取ることが可能になる。

本形態では、ドローン２の稼働条件ごとにデータセットＤＳが作成されている。そのため、本形態では、ドローン２の様々な状況における評価用データＤＥを作成することが可能になる。したがって、本形態では、特徴データ生成部１８は、作成された評価用データＤＥに基づいて、複数の特徴データのそれぞれをより適切に評価することが可能になる。

（他の実施の形態）
上述した形態において、周辺ドローン２Ａの飛行状態判断部１９の出力データの一部がドローン２に無線で送信されても良い。この場合には、飛行状態判断部１９は、周辺ドローン２Ａから入力される周辺ドローン２Ａの飛行状態判断部１９の出力データの一部に基づいて特徴データ群ＦＧを処理するとともに、周辺ドローン２Ａから入力される周辺ドローン２Ａの飛行状態判断部１９の出力データの一部に基づいて処理した特徴データ群ＦＧの処理結果に基づいて、ドローン２の飛行状態を判断しても良い。

上述した形態では、特徴データ生成部１８は、統計的アルゴリズムおよび人工知能アルゴリズムを用いて複数の特徴データを生成しているが、特徴データ生成部１８は、人工知能アルゴリズムのみを用いて複数の特徴データを生成しても良い。また、上述した形態において、ドローン２の稼働条件ごとに作成されるデータセットＤＳが第２記憶部２２に予め記憶されていなくても良い。この場合には、管理装置３において稼働条件が選択されると、稼働条件データに応じたデータセットＤＳが管理装置３からドローン２に送信されて、たとえば、第２記憶部２２に一時的に記憶される。

１ 無人航空機システム
２ ドローン（無人航空機）
２Ａ 周辺ドローン（周辺無人航空機）
３ 管理装置
１０ センサ
１１ 飛行状態判断手段
１３ ＧＰＳセンサ
１４ 電波強度センサ
１５ 電波発信状態判断部
１８ 特徴データ生成部
１９ 飛行状態判断部
２１ 第１記憶部（航空機側記憶部）
３１ 特徴データ群記憶部（管理装置側記憶部）
ＦＧ 特徴データ群

Claims (5)

1. 複数の無人航空機を備える無人航空機システムにおいて、
   前記無人航空機は、飛行中の前記無人航空機の飛行状態および飛行環境を検知するための複数のセンサと、飛行中の前記無人航空機の飛行状態を判断するための飛行状態判断手段とを備え、
   前記飛行状態判断手段は、複数の前記センサの出力信号が入力されるとともに複数の前記センサの出力信号に基づく複数の特徴データを少なくとも人工知能アルゴリズムを用いて所定時間ごとに生成して出力する特徴データ生成部と、前記特徴データ生成部で生成される所定時間ごとの複数の前記特徴データである特徴データ群が入力されるとともに人工知能アルゴリズムを用いて前記特徴データ群を処理する飛行状態判断部とを備え、
   前記飛行状態判断部には、無線通信可能な領域を飛行する他の前記無人航空機である周辺無人航空機の、前記特徴データ生成部の出力データの少なくとも一部または前記飛行状態判断部の出力データの少なくとも一部が無線通信によって入力され、
   前記飛行状態判断部は、前記周辺無人航空機から入力される前記周辺無人航空機の前記特徴データ生成部の出力データまたは前記周辺無人航空機の前記飛行状態判断部の出力データに基づいて処理した前記特徴データ群の処理結果に基づいて、前記無人航空機の飛行状態を判断することを特徴とする無人航空機システム。
2. 複数の前記無人航空機を管理するための管理装置を備え、
   前記無人航空機は、前記無人航空機の現在位置のデータである現在位置データを取得するためのＧＰＳセンサと、所定時間ごとに生成される前記特徴データ群および前記特徴データ群の生成タイミングで取得される前記現在位置データが記憶される航空機側記憶部とを備え、
   複数の前記無人航空機は、前記無人航空機の稼働後に前記航空機側記憶部に記憶される前記特徴データ群および前記現在位置データを前記管理装置に送信し、
   前記管理装置は、前記現在位置データの取得タイミングと前記現在位置データとに対応付けられた所定時間ごとの前記特徴データ群がデータベース化されて記憶される管理装置側記憶部を備えることを特徴とする請求項１記載の無人航空機システム。
3. 前記無人航空機は、前記無人航空機の現在位置のデータである現在位置データを取得するためのＧＰＳセンサと、前記周辺無人航空機から受信する電波の強度を検知するための電波強度センサと、前記周辺無人航空機が発信する電波の発信状態の良否を判断するための電波発信状態判断部とを備えるとともに、前記周辺無人航空機から前記現在位置データを無線で受信し、
   前記電波発信状態判断部は、前記周辺無人航空機から受信する前記現在位置データと前記電波強度センサの検知結果とに基づいて、前記周辺無人航空機が発信する電波の発信状態の良否を判断することを特徴とする請求項１または２記載の無人航空機システム。
4. 請求項１から３のいずれかに記載の無人航空機システムが備える前記無人航空機であることを特徴とする無人航空機。
5. 請求項１から３のいずれかに記載の無人航空機システムにおいて、前記特徴データ生成部が作成する複数の前記特徴データのそれぞれを前記特徴データ生成部が評価するための評価用データの作成方法であって、
   前記無人航空機単体の状態で、少なくとも、前記無人航空機の飛行前、前記無人航空機のアイドリング時、前記無人航空機の上昇時、前記無人航空機の下降時、前記無人航空機の前進時、前記無人航空機の後退時、および、前記無人航空機のホバリング時のそれぞれについて各種のデータを取得して前記評価用データを作成する第１評価用データ作成工程と、
   前記無人航空機に重量物を搭載した状態で、少なくとも、前記無人航空機の飛行前、前記無人航空機のアイドリング時、前記無人航空機の上昇時、前記無人航空機の下降時、前記無人航空機の前進時、前記無人航空機の後退時、および、前記無人航空機のホバリング時のそれぞれについて各種のデータを取得して前記評価用データを作成する第２評価用データ作成工程とを備えることを特徴とする評価用データの作成方法。

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