JP7079345B2 - 情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、飛行体の操縦を機械学習するための技術に関する。

ドローンと呼ばれる無人飛行体が普及しつつある。例えば特許文献１には、無人飛行体が精度良く着陸するための技術が開示されている。

特開２０１０－２６９７２４号公報

この種の飛行体に対する操縦の内容とその操縦の内容に応じた飛行体の挙動との関係について機械学習を行うと、これによって得られた学習モデルを用いて飛行体の自動操縦を実現することが可能となる。

ただし、飛行体を操縦するときの環境や条件には様々なものがあるため、精度が良く安定した自動操縦を実現するのに適した環境や条件において機械学習を行うことが望ましい。

そこで、本発明は、飛行体に対する操縦とその操縦に応じた当該飛行体の挙動との関係について学習する場合に、その学習に適した関係に基づいた学習を行うことを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明は、飛行体に対する操縦と当該操縦に応じた当該飛行体の挙動との関係について学習する学習部と、飛行体の飛行が、前記学習の対象外として決められた条件を満たす飛行であるか否かを判定する判定部とを備え、前記学習部は、前記条件を満たす飛行であると判定された期間においては、前記条件を満たさない飛行であると判定された期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行うことを特徴とする情報処理装置を提供する。

前記条件を満たす飛行は、操縦者から前記飛行体に対する視認性が所定のレベルより低い環境で飛行する低視認飛行であり、前記判定部は、飛行体の飛行が前記低視認飛行であるか否かを判定し、前記学習部は、前記低視認飛行であると判定された期間においては、前記低視認飛行でないと判定された期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行うようにしてもよい。

前記条件を満たす飛行は、飛行体において異常が発生した状態で飛行する異常発生飛行であり、前記判定部は、飛行体の飛行が前記異常発生飛行であるか否かを判定し、前記学習部は、前記異常発生飛行であると判定された期間においては、前記異常発生飛行でないと判定された期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行うようにしてもよい。

前記条件を満たす飛行は、前記飛行体に対して制御を行うための無線信号が欠損している状態で飛行する信号欠損飛行であり、前記判定部は、飛行体の飛行が前記信号欠損飛行であるか否かを判定し、前記学習部は、前記信号欠損飛行であると判定された期間においては、前記信号欠損飛行でないと判定された期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行うようにしてもよい。

前記学習部は、前記条件を満たす飛行であると判定された期間であって、さらに前記飛行体の挙動が当該飛行体に対する操縦に比して過大又は過少となる特定期間においては、当該特定期間でない期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行うようにしてもよい。

前記学習部は、前記条件を満たす飛行であると判定された期間であって、さらに前記飛行体の挙動が予定されている挙動とは閾値以上異なる特定期間においては、当該特定期間でない期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行うするようにしてもよい。

前記閾値は、操縦者の操縦熟練度に応じて異なっていてもよい。

前記学習部は、前記条件を満たす飛行であると判定された期間であって、さらに前記飛行体の飛行時の外部環境が所定の環境である特定期間においては、当該特定期間でない期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行うようにしてもよい。

本発明によれば、飛行体に対する操縦とその操縦に応じた当該飛行体の挙動との関係について学習する場合に、その学習に適した関係に基づいた学習を行うことができる。

飛行システム１の構成の一例を示す図である。 飛行体１０のハードウェア構成を示す図である。 サーバ装置２０のハードウェア構成を示す図である。 操縦装置３０のハードウェア構成を示す図である。 飛行システム１の機能構成の一例を示す図である。 サーバ装置２０の動作の一例を示すフローチャートである。

［構成］
図１は、飛行システム１の構成の一例を示す図である。飛行システム１は、例えばドローンと呼ばれる無人の飛行体１０と、本発明に係る情報処理装置の一例として機能するサーバ装置２０と、操縦者が飛行体１０を操縦するためのリモートコントローラとして機能する操縦装置３０と、これらを通信可能に接続するネットワーク２とを備える。ネットワーク２は、例えばＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網であり、図示せぬ無線基地局やその上位装置を含んでいる。

飛行体１０は、操縦者が操縦装置３０を用いて行う操縦操作に応じた信号をネットワーク２経由で受け取り、その信号に応じて自身の飛行を制御する。本実施形態では、操縦装置３０からネットワーク２を介した無線信号を用いて飛行体１０を操縦する例で説明するが、操縦装置３０からネットワーク２を介さずに飛行体１０に直接到達する無線信号を用いて飛行体１０を操縦するようにしてもよい。

サーバ装置２０は、飛行体１０に対する操縦の内容とその操縦の内容に応じた飛行体１０の挙動との関係について機械学習を行って、飛行体１０を自動操縦するための学習モデルを生成する。ただし、飛行体１０を操縦するときの環境や条件には様々なものがあるため、精度が良く安定した自動操縦を実現するのに適さない環境や条件もある。そこで、サーバ装置２０は、自動操縦を実現するのに適した環境や条件においてのみ機械学習を行う。

図２は、飛行体１０のハードウェア構成を示す図である。飛行体１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、飛行装置１００７、センサ１００８、測位装置１００９及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。これらの各装置は図示せぬ電池から供給される電力によって動作する。なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。飛行体１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

飛行体１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。

プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）によって構成されてもよい。また、例えばベースバンド信号処理部や呼処理部などがプロセッサ１００１によって実現されてもよい。

プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、後述する動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。飛行体１０の機能ブロックは、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。各種の処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行されてもよいが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワーク２から飛行体１０に送信されてもよい。

メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。ストレージ１００３は、例えば飛行体１０の識別情報（飛行体識別情報という）を記憶する。

通信装置１００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。

入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ、ジョイスティック、ボールコントローラなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。

飛行装置１００７は、飛行体１０を空中で飛行させるための機構であり、例えばプロペラや、そのプロペラを駆動するためのモータ及び駆動機構を含む。

センサ１００８は、例えば飛行体１０の状態を検出する。センサ１００８は、例えば温度センサ、モータの回転数を検知する回転数センサ、電流／電圧等の何らかの入力／出力に関する値を検出するセンサ（例えば電池の電力残量センサ）、ジャイロセンサ、加速度センサ、気圧（高度）センサ、磁気（方位）センサ、超音波センサ等のセンサ群を含む。

測位装置１００９は、飛行体１０の三次元の位置を測定する。測位装置１００９は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）受信機であり、複数の衛星から受信したＧＰＳ信号に基づいて飛行体１０の位置を測定する。

本実施形態では、上述したセンサ１００８及び測位装置１００９により、飛行体１０の挙動が特定される。

プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバスによって接続される。バスは、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。

飛行体１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。

図３は、サーバ装置２０のハードウェア構成を示す図である。サーバ装置２０は、物理的には、プロセッサ２００１、メモリ２００２、ストレージ２００３、通信装置２００４、入力装置２００５、出力装置２００６及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。サーバ装置２０における各機能は、プロセッサ２００１、メモリ２００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ２００１が演算を行い、通信装置２００４による通信を制御したり、メモリ２００２及びストレージ２００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。プロセッサ２００１、メモリ２００２、ストレージ２００３、通信装置２００４、入力装置２００５、出力装置２００６及びこれらを接続するバスは、飛行体１０について説明したプロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６及びこれらを接続するバスと、ハードウェアとしては同様であるため、その説明を省略する。

図４は、操縦装置３０のハードウェア構成を示す図である。操縦装置３０は、物理的には、プロセッサ３００１、メモリ３００２、ストレージ３００３、通信装置３００４、入力装置３００５、出力装置３００６及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。操縦装置３０における各機能は、プロセッサ３００１、メモリ３００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ３００１が演算を行い、通信装置３００４による通信を制御したり、メモリ３００２及びストレージ３００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。プロセッサ３００１、メモリ３００２、ストレージ３００３、通信装置３００４、入力装置３００５、出力装置３００６及びこれらを接続するバスは、飛行体１０について説明したプロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６及びこれらを接続するバスと、ハードウェアとしては同様であるため、その説明を省略する。

図５は、飛行システム１の機能構成の一例を示す図である。操縦装置３０において、操縦検出部３１は、操縦者によって入力装置３００５に入力された内容、つまり操縦の内容を検出し、その検出結果を示す情報（操縦情報という）を生成して、ネットワーク２経由でサーバ装置２０に送信する。この操縦情報には、現在日時を示すタイムスタンプ及び操縦対象となる飛行体１０の飛行体識別情報のほか、操縦の種類、量、方向等の操縦内容が含まれている。操縦対象となる飛行体１０の飛行体識別情報は、例えば飛行体１０の操縦開始までに操縦者等により操縦装置３０に入力される。

飛行体１０において、挙動検出部１１は、飛行体１０の挙動を検出し、その検出結果を示す情報（挙動情報という）を生成して、ネットワーク２経由でサーバ装置２０に送信する。この挙動情報には、現在日時を示すタイムスタンプ及び飛行体１０のストレージ１００３に記憶されている飛行体識別情報のほか、飛行体１０の位置（緯度、経度及び高度を含む）、飛行方向、飛行速度及び飛行加速度等のセンサ１００８及び測位装置１００９によって特定され得る、飛行体１０の挙動を示す情報が含まれている。操縦検出部３１が生成するタイムスタンプと挙動検出部１１が生成するタイムスタンプについては、その計時処理が同期している。これらのタイムスタンプにより、操縦情報と挙動情報との対応関係、つまり操縦者による操縦に対して飛行体１０がどのように挙動したかが特定され得る。つまり、操縦情報に含まれるタイムスタンプの直後に相当する期間に、挙動情報に含まれるタイムスタンプが存在する場合に、その操縦情報に応じて飛行体１０がその挙動情報が示すような挙動をしたということになる。

サーバ装置２０において、取得部２１は、操縦検出部３１及び挙動検出部１１によってそれぞれ生成された操縦情報及び挙動情報をネットワーク２経由で取得する。

サーバ装置２０において、判定部２２は、飛行体１０の飛行が、機械学習の対象外として決められた条件を満たす飛行であるか否かを判定する。ここで、機械学習の対象外として決められた条件を満たす飛行とは、例えば、操縦者から飛行体１０に対する視認性が所定のレベルより低い環境での飛行(以下、低視認飛行という)である。飛行体１０を操縦するときには、操縦者が飛行体１０の姿を直接目視しながら操縦する場合と（目視操縦という）、操縦者が飛行体１０の姿を直接目視せずに、例えば飛行体１０に搭載されたカメラによって撮像された撮像画像を操縦装置３０に表示させてその撮像画像を視認しながら操縦する場合（目視外操縦という）とがある。目視外操縦は、目視操縦に比べて、操縦者から飛行体１０に対する視認性が低いから、その結果、同一の操縦者であっても操縦の巧拙や操縦の効率或いは飛行の安定性の点で劣ると考えられる。よって、このような目視外操縦は、精度が良く安定した自動操縦を機械学習で実現するのには適さない操縦と言える。

サーバ装置２０において、学習部２３は、飛行体１０に対する操縦の内容とその操縦の内容に応じた飛行体１０の挙動との関係について機械学習を行って、学習モデルを生成する。このとき、学習部２３は、上述した機械学習の対象外として決められた条件を満たす飛行であると判定された期間においては、その条件を満たさない飛行であると判定された期間に比べて、操縦の内容と飛行体１０の挙動との関係に対する重みを小さくして機械学習を行う。つまり、学習部２３は、低視認飛行であると判定された期間においては、低視認飛行でないと判定された期間に比べて、操縦の内容と飛行体１０の挙動との関係に対する重みを小さくして機械学習を行う。これにより、低視認飛行における操縦及び飛行体１０の挙動の関係は、低視認飛行ではない飛行における操縦及び飛行体１０の挙動の関係に比べて、学習モデルにおいて反映度が小さいものとなる。

サーバ装置２０において、格納部２４は、学習部２３により生成された学習モデルを格納する。この学習モデルは、例えばネットワーク２経由で飛行体１０を自動操縦するときに用いられる。

［動作］
次に、サーバ装置２０の動作について説明する。なお、以下の説明において、サーバ装置２０を処理の主体として記載する場合には、具体的にはプロセッサ２００１、メモリ２００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ２００１が演算を行い、通信装置２００４による通信や、メモリ２００２及びストレージ２００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することにより、処理が実行されることを意味する。飛行体１０及び操縦装置３０についても同様である。

図６において、サーバ装置２０の取得部２１は、操縦装置３０の操縦検出部３１よって生成された操縦情報及び飛行体１０の挙動検出部１１によって生成された挙動情報を、ネットワーク２経由で取得する（ステップＳ１１）。このとき、取得部２１は、操縦検出部３１によって生成された操縦情報と挙動検出部１１によって生成された挙動情報とを同じタイミングで取得する必要はなく、それぞれ異なるタイミングで取得してもよい。また、取得部２１は、操縦検出部３１によって生成された操縦情報をその生成のたびに取得してもよいし、そうでなくてもよい。同様に、取得部２１は、挙動検出部１１によって生成された挙動情報をその生成のたびに取得してもよいし、そうでなくてもよい。また、取得部２１は、操縦検出部３１によって生成された操縦情報と、挙動検出部１１によって生成された挙動情報とを、それぞれ任意のタイミングで要求して取得してもよい。そして、取得部２１は、取得した複数の操縦情報及び挙動情報のうち、同一の飛行体識別情報及び互いに近接するタイムスタンプ群を含む操縦情報及び挙動情報を、１組の操縦装置３０及び飛行体１０による１回の飛行に関する情報群として記憶する。互いに近接するタイムスタンプ群とは、或るタイムスタンプと時間的に最も近いタイムスタンプとの時間間隔が閾値以内となるような、タイムスタンプ群のことである。

サーバ装置２０の判定部２２は、或る１組の操縦装置３０及び飛行体１０による１回の飛行に関する情報群を対象として、その情報群に含まれる操縦情報及び挙動情報に基づいて、その飛行において低視認飛行が含まれているか否かを判定する（ステップＳ１２）。具体的には、判定部２２は、飛行体１０及び操縦装置３０間の距離が閾値以上の場合には、低視認飛行であると判定し、飛行体１０及び操縦装置３０間の距離が閾値未満の場合には、低視認飛行ではないと判定する。

飛行体１０の位置は、挙動情報に含まれる位置によって特定され得る。操縦装置３０の位置は、例えば操縦装置３０の周辺に存在するネットワーク２の無線基地局からの無線信号を操縦装置３０が受信したときの受信電界強度に基づく測位手法（いわゆる基地局測位と呼ばれる手法）によって特定され得る。また、操縦装置３０がＧＰＳ等の測位装置を備えている場合は、その測位装置によって得られた位置を操縦情報に含めてサーバ装置２０に送信すればよい。このような判定により、或る１組の操縦装置３０及び飛行体１０による１回の飛行に関する情報群において、低視認飛行が行われた期間に含まれる操縦情報及び挙動情報と、低視認飛行が行われていない期間に含まれる操縦情報及び挙動情報とが識別されることになる。

次に、サーバ装置２０の学習部２３は、飛行体１０に対する操縦の内容とその操縦の内容に応じた飛行体１０の挙動との関係について、機械学習を行う（ステップＳ１３）。具体的には、学習部２３は、対応する操縦情報及び挙動情報のうち、挙動情報を説明変数として操縦情報を目的変数とした回帰分析手法を用いた機械学習を行うことで、任意の挙動を得るための操縦の内容を特定するための学習モデルを生成する。このとき、学習部２３は、低視認飛行であると判定された期間に含まれる操縦情報及び挙動情報については、低視認飛行でないと判定された期間に含まれる操縦情報及び挙動情報に比べて、操縦情報と挙動情報との関係に対する重み（寄与率）を小さくして機械学習を行う。

このときの重みを小さくする手法としては、次のような例が考えられる。例えば、学習部２３は、低視認飛行であると判定された期間に含まれる操縦情報及び挙動情報のうち機械学習に用いる情報の数を、低視認飛行でないと判定された期間に含まれる操縦情報及び挙動情報のうち機械学習に用いる情報の数よりも減らすようにしてもよい。この場合、例えば学習部２３は、低視認飛行であると判定された期間に含まれる操縦情報及び挙動情報のうち、機械学習に用いるものとして或る特定の種類の情報に限定するとか、全情報数のうち所定の割合（全情報数を１００としたときの１００未満の割合）にあたる数の情報のみを機械学習に用いるといった例が考えられる。また、学習部２３は、低視認飛行であると判定された期間に含まれる操縦情報及び挙動情報については機械学習を行わない、つまり、操縦情報と挙動情報との関係に対する重みをゼロとしてもよい。この場合、学習部２３は、低視認飛行でないと判定された期間に含まれる操縦情報及び挙動情報のみに基づいて機械学習を行うことになる。

次に、サーバ装置２０の格納部２４は、学習部２３により生成された学習モデルを格納する（ステップＳ１４）。この学習モデルは、例えばネットワーク２経由で飛行体１０を自動操縦するのに用いられる。つまり、この学習モデルに対して、任意の挙動を示す情報を入力することで、その挙動を得るための操縦の内容を示す情報を得ることができる。

以上説明した実施形態によれば、飛行体１０に対する操縦の内容とその操縦の内容に応じた飛行体１０の挙動と関係について機械学習する場合に、その機械学習に適した関係を抽出して機械学習を行うことが可能となる。

［変形例］
本発明は、上述した実施形態に限定されない。上述した実施形態を以下のように変形してもよい。また、以下の２つ以上の変形例を組み合わせて実施してもよい。
［変形例１］
実施形態において、判定部２２は、飛行体１０及び操縦装置３０間の距離に基づいて低視認飛行であるか否かを判定していたが、この判定方法は実施形態の例に限定されない。例えば、判定部２２は、飛行体１０及び操縦装置３０の位置と、各種の施設や地形を網羅した地図データベースとを参照し、飛行体１０と操縦装置３０との間に閾値以上の高さの障害物がある場合は低視認飛行であると判定し、そのような障害物がなければ低視認飛行ではないと判定するようにしてもよい。また、操縦者が目視外操縦といった低視認飛行を行う場合には、操縦者自身が操縦装置３０を用いて明示的な操作を行うようにし、判定部２２は、その操作の有無を操縦装置３０からネットワーク２経由で取得して、低視認飛行であるか否かを判定するようにしてもよい。また、操縦者が目視外操縦といった低視認飛行を行う場合には、操縦装置３０において目視外操縦用のカメラを起動するようにし、判定部２２は、その起動の有無を操縦装置３０からネットワーク２経由で取得して、低視認飛行であるか否かを判定するようにしてもよい。

［変形例２］
実施形態においては、操縦者による操縦に対して飛行体１０がどのように挙動したかを特定するために、操縦情報に含まれるタイムスタンプと挙動情報に含まれるタイムスタンプとの時間的な近接関係を参照していたが、この特定のための方法はこの例に限らない。例えば、操縦装置３０において操縦が行われるたびに、その操縦の操作を識別する操縦識別子を発行して、サーバ装置２０に送信する操縦情報に含めるようにする一方、操縦装置３０から飛行体１０に対する飛行制御の指示に対してこの操縦識別子を含めておく。飛行体１０は自身の飛行制御のための処理の履歴に、この操縦識別子とその操縦識別子に応じた飛行制御を行ったときの挙動情報を含めるようにする。そして、飛行体１０の挙動検出部１１は、この挙動情報にこの操縦識別子を含めてサーバ装置２０に送信する。このようにすれば、サーバ装置２０において、操縦者による操縦に対して飛行体１０がどのように挙動したかを特定することが可能となる。

［変形例３］
機械学習の対象として適さない飛行は、実施形態で説明した目視外操縦による飛行のほかに様々なものが考えられる。例えば、低視認飛行の１つとして、飛行空間における光量が閾値未満の状態（例えば夜間や、激しい雨又は曇の状態）における飛行を含めてもよい。この場合、判定部１２は、図示せぬタイマにより特定される現在時刻や図示せぬ光量センサにより特定される光量に基づいて、飛行体１０の飛行空域が夜間であるか否かを判定するようにしてもよい。また、判定部１２は、図示せぬ光量センサにより特定される光量や図示せぬ気象データベースから提供され情報に基づいて、飛行体１０の飛行空間が激しい雨又は曇りであるか否かを判定するようにしてもよい。

［変形例４］
機械学習の対象として適さない飛行として、飛行体１０に異常が発生したときの飛行（異常発生飛行という）を含めてもよい。異常発生飛行は、飛行体１０に異常が発生していないときの飛行に比べて、飛行体１０の挙動が意図した操縦どおりにはならない可能性があると考えられる。よって、このような異常発生飛行を行うときの操縦は、精度が良く安定した自動操縦を機械学習で実現するのには適さない操縦と言える。そこで、飛行体１０はセンサ１００８によってなんらかの異常の発生を検知すると、その異常内容を挙動情報に含めてサーバ装置２０に送信する。サーバ装置２０の判定部１２は、挙動情報に含まれる異常内容に応じて異常発生飛行であるか否かを判定する。学習部１３は、異常発生飛行であると判定された期間においては、異常発生飛行でないと判定された期間に比べて、操縦の内容と飛行体１０の挙動との関係に対する重みを小さくして機械学習を行う。

［変形例５］
機械学習の対象として適さない飛行として、操縦装置３０から飛行体１０に対する飛行制御のための無線信号が欠落している度合いが閾値以上となる飛行（信号欠落飛行という）を含めてもよい。この信号欠落飛行は、操縦装置３０又は飛行体１０における無線通信環境が悪化したときに発生し得る。信号欠落飛行は、操縦装置３０から飛行体１０に対する飛行制御のための無線信号が欠落している度合いが閾値未満となる飛行に比べて、飛行体１０の挙動が意図した操縦どおりにはならない可能性があると考えられる。よって、このような信号欠落飛行を行うときの操縦は、精度が良く安定した自動操縦を機械学習で実現するのには適さない操縦と言える。そこで、操縦装置３０又は飛行体１０は既知の手法を用いて無線信号の欠落度合いが閾値以上となると、その欠落度合いを操縦情報又は挙動情報に含めてサーバ装置２０に送信する。サーバ装置２０の判定部１２は、この欠落度合いに応じて信号欠落飛行であるか否かを判定する。学習部１３は、信号欠落飛行であると判定された期間においては、信号欠落飛行でないと判定された期間に比べて、操縦の内容と飛行体１０の挙動との関係に対する重みを小さくして機械学習を行う。

［変形例６］
上述した低視認飛行、異常発生飛行又は信号欠落飛行に対して、さらなる機械学習の対象として適さない条件を追加するようにしてもよい。例えば飛行体１０に対して突風が吹いて飛行体１０が意図しないような突然の挙動をしたような場合を、機械学習の対象として適さない条件として追加してもよい。飛行体１０が突風のような、操縦以外の外的環境に影響されたときの挙動は、操縦者の操縦との関係が希薄になるから、このときの操縦と挙動との関係は、低視認飛行、異常発生飛行又は信号欠落飛行における操縦と挙動との関係よりもさらに、機械学習をするのには適さないと考えられる。そこで、判定部１２は、低視認飛行、異常発生飛行又は信号欠落飛行であると判定した期間において、さらに飛行体１０の挙動が当該飛行体１０に対する操縦に対して予想される挙動に比して閾値以上乖離している場合、つまり飛行体１０の挙動が操縦に比して過大又は過少となっているか否かを判定する。学習部１３は、このような、飛行体１０の挙動が操縦に比して過大又は過少となる期間（特定期間という）においては、特定期間でない期間に比べて、操縦の内容と飛行体１０の挙動との関係に対する重みを小さくして機械学習を行う。

［変形例７］
上記変形例５では、飛行体１０に対して突風が吹いて飛行体１０が意図しないような突然の挙動をしたような場合を特定するべく、飛行体１０の挙動が操縦に比して過大又は過少となっているか否かを判定していたが、次のように判定を行ってもよい。飛行体１０の飛行予定が予め決められていて、飛行体１０の将来の挙動が或るレベル以上に精緻に特定可能な場合、判定部１２は、飛行体１０の挙動が予定されている挙動とは閾値以上異なる期間を特定期間として判定してもよい。この場合、学習部１３は、このような、飛行体１０の挙動が予定されている挙動とは閾値以上異なる特定期間においては、特定期間でない期間に比べて、操縦の内容と飛行体１０の挙動との関係に対する重みを小さくして機械学習を行う。

上記のように飛行体１０の挙動が予定されている挙動とは異なる期間を特定期間として判定するときの閾値を、所定の条件に応じて可変にしてもよい。例えばこの閾値を、操縦者の操縦熟練度に応じて異ならせてもよい。操縦者の操縦熟練度は、操縦者等が操縦装置３０に対して入力してサーバ装置２０に通知するとか、予めサーバ装置２０がこの操縦者ごとの操縦熟練度をデータベースとして保持しておく。操縦熟練度が高い、つまり操縦が上手い場合はその操縦は学習に適したものと考えられるため、学習対象をより広くするべく上記閾値を大きくし、操縦熟練度が低い、つまり操縦が上手くない場合はその操縦は学習に適さないものと考えられるため上記閾値を小さくする例が考えられる。

［変形例８］
上述した低視認飛行、異常発生飛行又は信号欠落飛行に対して、さらなる機械学習の対象として適さない条件として、恒常的に強風が吹いているとか降雨又は降雪があるなどの、飛行時の外部環境に関する条件を用いてもよい。飛行体１０が強風、降雨又は降雪等の外部環境に影響されたときの挙動は、操縦者の操縦との関係が希薄になるから、このときの操縦と挙動との関係は、低視認飛行、異常発生飛行又は信号欠落飛行における操縦と挙動との関係よりもさらに、機械学習をするのには適さないと考えられる。この場合、判定部１２は、低視認飛行、異常発生飛行又は信号欠落飛行であると判定した期間において、さらに飛行体１０の飛行時の外部環境が所定の環境であるか否かを判定する。この時の外部環境は、サーバ装置２０が図示せぬ気象データベースや、風速計、降雨／降雪検知計等から取得した情報に基づいて特定される。学習部１３は、低視認飛行、異常発生飛行又は信号欠落飛行あると判定された期間であって、さらに飛行体１０の飛行時の外部環境が所定の環境である期間（特定期間という）においては、特定期間でない期間に比べて、操縦の内容と飛行体１０の挙動との関係に対する重みを小さくして機械学習を行う。

［変形例９］
サーバ装置２０（情報処理装置）の機能は複数の装置によって分散して備えられていてもよい。また、飛行体１０又は操縦装置３０が、サーバ装置２０（情報処理装置）の機能の少なくとも一部を代替してもよい。また、上述した実施形態において、飛行体１０の位置を測定する方法は、ＧＰＳを用いた方法に限定されない。ＧＰＳを用いない方法により、飛行体１０の位置が測定されてもよい。

［その他の変形例］
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。

機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信制御部（transmitting unit）や送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。

例えば、本開示の一実施の形態におけるサーバ、クライアントなどは、本開示の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。

本開示において説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ－Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ ３Ｇ、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ（4th generation mobile communication system）、５Ｇ（5th generation mobile communication system）、ＦＲＡ（Future Radio Access）、ＮＲ（new Radio）、Ｗ－ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra Mobile Broadband）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標））、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて（例えば、ＬＴＥ及びＬＴＥ－Ａの少なくとも一方と５Ｇとの組み合わせ等）適用されてもよい。

本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。

判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital Subscriber Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。

本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。

本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。

本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。

１：飛行システム、１０：飛行体、１１：挙動検知部、１００１：プロセッサ、１００２：メモリ、１００３：ストレージ、１００４：通信装置、１００５：入力装置、１００６：出力装置、１００７：飛行装置、１００８：センサ、１００９：測位装置、２０：サーバ装置、２１：取得部、２２：判定部、２３：学習部、２４：格納部、２００１：プロセッサ、２００２：メモリ、２００３：ストレージ、２００４：通信装置、２００５：入力装置、２００６：出力装置、３０：操縦装置、３１：操縦検出部、３００１：プロセッサ、３００２：メモリ、３００３：ストレージ、３００４：通信装置、３００５：入力装置、３００６：出力装置。

Claims (8)

1. 飛行体に対する操縦と当該操縦に応じた当該飛行体の挙動との関係について学習する学習部と、
   飛行体の飛行が、前記学習の対象外として決められた条件を満たす飛行であるか否かを判定する判定部とを備え、
   前記学習部は、前記条件を満たす飛行であると判定された期間においては、前記条件を満たさない飛行であると判定された期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行う
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記条件を満たす飛行は、操縦者から前記飛行体に対する視認性が所定のレベルより低い環境で飛行する低視認飛行であり、
   前記判定部は、飛行体の飛行が前記低視認飛行であるか否かを判定し、
   前記学習部は、前記低視認飛行であると判定された期間においては、前記低視認飛行でないと判定された期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行う
   ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記条件を満たす飛行は、飛行体において異常が発生した状態で飛行する異常発生飛行であり、
   前記判定部は、飛行体の飛行が前記異常発生飛行であるか否かを判定し、
   前記学習部は、前記異常発生飛行であると判定された期間においては、前記異常発生飛行でないと判定された期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行う
   ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
4. 前記条件を満たす飛行は、前記飛行体に対して制御を行うための無線信号が欠損している状態で飛行する信号欠損飛行であり、
   前記判定部は、飛行体の飛行が前記信号欠損飛行であるか否かを判定し、
   前記学習部は、前記信号欠損飛行であると判定された期間においては、前記信号欠損飛行でないと判定された期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行う
   ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
5. 前記学習部は、前記条件を満たす飛行であると判定された期間であって、さらに前記飛行体の挙動が当該飛行体に対する操縦に比して過大又は過少となる特定期間においては、当該特定期間でない期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行う
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記学習部は、前記条件を満たす飛行であると判定された期間であって、さらに前記飛行体の挙動が予定されている挙動とは閾値以上異なる特定期間においては、当該特定期間でない期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行う
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記閾値は、操縦者の操縦熟練度に応じて異なる
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記学習部は、前記条件を満たす飛行であると判定された期間であって、さらに前記飛行体の飛行時の外部環境が所定の環境である特定期間においては、当該特定期間でない期間に比べて、前記操縦と前記飛行体の挙動との関係に対する重みを小さくして前記学習を行う
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。

Images