JP7362722B2 - 航空交通管理のためのレーダベースの検出技術 - Google Patents

Description

優先権
本出願は、２０１８年４月１０日付けで出願された米国仮特許出願第６２／６５５，５０６号の優先権を主張する２０１９年４月９日付けで出願された米国非仮特許出願第１６／３７９，４７７号の優先権を主張するものであり、この出願の内容は、その全体が参照により本明細書に援用される。

本技術は、航空交通管理及びフライトプラン作成のための、レーダベースのネットワーク及びデータ収集に関する。

航空機、ドローン、及びその他の空中乗物の普及により、空域が混雑しており、空域衝突のリスクが高まっていて、空域交通の管理が困難となっている。世界中の政府は、空域衝突のリスクを低減するとともに安全基準を向上させるために、規則及び規制を制定してきた。しかしながら、無人航空機システムの出現及びその人気の高まりは、空中障害物の数及び種類を増加させることにより、空域管理及びフライトプラン作成をさらに複雑にしている。その上、ドローンなどの無人航空機システムが民間用途に採用されることで、空域管理及び空域規制に新たな課題が生じることが予想される。政府は、安全性を高めて国家安全保障を保護し得るよう、空域の規則及び規制を修正することで、この新たな課題に対処しようとした。空域規制は、必要な保護及び安全基準を提供し得る一方で、空域移動の複雑さを増大させるものでもある。また、空域が航空機及び障害物でますます混雑するようになれば、空域移動の危険性及び課題が増大し続けることとなる。よって、安全で合法的かつ効果的な空域移動のためには、地上状況及び空域状況を充分に理解して把握することがますます重要となっている。さらに、比較的低空域でのドローンの人気が高まっているため、樹木、送電線、携帯電話の中継塔、及び同種のもの、などの他の物体が、ドローンのフライトに問題を引き起こす可能性がある。

本開示の上述した利点及び特徴点ならびに他の利点及び特徴点を得ることができる態様を説明するために、上記において簡単に説明した原理に関するより詳細な説明について、添付図面に図示した特定の実施形態を参照して説明することとする。これらの図面が、本開示の例示的な実施形態を図示しているに過ぎないこと、したがって、本開示の範囲を限定するものとは見なされないことを理解した上で、本明細書において説明する原理について、添付図面を使用して、追加的な具体性及び詳細をもって記載して説明する。

図１Ａは、航空機のプラン作成操作及び管理操作のための、例示的なセンサベースのネットワーク及び対象物検出アーキテクチャを示す。 図１Ｂは、図１Ａに示すデータサービスシステムの例示的な構成を示す。 図２は、センサベースの配備における、対象物検出及びデータ収集のための例示的な地理的領域を示す。 図３Ａは、図２に示す例示的な地理的領域内において対象物を検出するための、レーダの例示的なトポロジーを示す。 図３Ｂは、例示的な地理的領域にわたって計算された例示的な経路を示す。 図４Ａは、制限区域に関する空域規制を示す図である。 図４Ｂは、図４Ａに示す制限空域を避けるように計算された経路を示す。 図５は、センサベースの対象物検出及びデータ収集システムに関する例示的な構成を示す図である。 図６Ａは、例示的な空域管理サービス及び空域監視サービスに関する樹形図を示す。 図６Ｂは、非協力対象に関する情報を協力対象に対して知らせる通知サービスを実装するための例示的なシステム構成を示す図である。 図７は、センサベースの対象物検出ならびに交通データの収集及び管理のための方法を示す。 図８は、例示的なコンピューティングデバイスを示す。

本開示の様々な実施形態について、以下において詳細に説明する。特定の実施形態について説明するけれども、これが例示の目的のためだけに行われていることは、理解されるべきである。当該技術分野における当業者であれば、本開示の精神及び範囲から逸脱することなく、他の構成要素及び他の構成が使用され得ることを、認識するであろう。よって、以下の説明及び図面は、例示的なものであり、限定的なものとして解釈されるべきではない。多数の特定の詳細は、本開示の完全な理解を提供するために、説明されている。しかしながら、特定の例では、記載を不明瞭にすることを避けるために、周知の詳細又は従来の詳細については、説明していない。本開示における１つの実施形態又は一実施形態に対する参照は、同じ実施形態又は任意の実施形態に対する参照とすることができ、そのような参照は、それら実施形態の少なくとも１つを意味する。

「１つの実施形態」又は「一実施形態」に対する参照は、その実施形態に関連して説明した、特定の特徴点、特定の構造、又は特定の特性が、本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれていることを意味する。本明細書内の様々なところにおける「一実施形態では」という表現の出現は、必ずしもすべてが同じ実施形態を参照するものではなく、また、別個の実施形態又は代替可能な実施形態が、他の実施形態に対して互いに排他的であるわけでもない。その上、いくつかの実施形態によって発揮されることができ、他の実施形態によっては発揮され得ない様々な特徴点を、説明している。

本明細書で使用される用語は、一般に、本開示の文脈内において、及び各用語が使用される特定の文脈内において、当該技術分野における通常的な意味を有している。代替可能な文言及び同義語を、本明細書において説明する用語のうちの任意の１つ又は複数について使用することができ、用語が本明細書において精緻化又は説明されているかどうかに、特別な意義を置くべきではない。いくつかの場合では、特定の用語に関する同義語が提供される。１つ又は複数の同義語の提示は、他の同義語の使用を排除するものではない。本明細書において説明する任意の用語の例を含めて、本明細書内の任意のところにおける例の使用は、例示的なものに過ぎず、本開示の範囲及び意味を、あるいは任意の例示的な用語の範囲及び意味を、さらに制限することを意図したものではない。同様に、本開示は、本明細書内で与えられる様々な実施形態に限定されるものではない。

本開示の範囲を限定することを意図することなく、本開示の実施形態による、器具、装置、方法、及びこれらの関連する結果の例を、以下に示す。タイトル又はサブタイトルが、読者の便宜のために、例の中で使用され得ること、そして、タイトル又はサブタイトルが、本開示の範囲をいかようにも限定すべきではないこと、に注意されたい。別段の定義がない限り、本明細書で使用される技術的用語及び科学的用語は、本開示が属する技術分野の当業者によって一般的に理解される意味を有している。矛盾する場合には、定義を含めて本明細書が優先される。

本開示の追加的な特徴点及び利点は、以下の説明の中に記載され、部分的には、その説明から自明であろう、あるいは、本明細書に開示した原理を実践することによって学習することができる。本開示の特徴点及び利点は、添付の特許請求の範囲において特に指摘されている器具及び組合せによって、実現し得るとともに得ることができる。本開示のこれらの特徴点及び他の特徴点は、以下の説明及び添付の特許請求の範囲からより完全に明らかとなるであろう、あるいは、本明細書に記載された原理を実践することによって学習することができる。

説明
開示する技術は、空域管理操作及びフライト操作のための包括的な対象物検出及びデータ収集システムに関しての、当該技術分野におけるニーズに対処するものである。本技術は、航空機のプラン作成操作及び航空交通管制操作のためのレーダベースのネットワーク及びデータ収集システムに関する、システム、方法、及びコンピュータ可読媒体、を含む。開示するアプローチは、１つ又は複数の地理的領域にわたってレーダ及びセンサを配備することを可能とし、これにより、それら地理的領域に関してレーダデータ及びセンサデータを収集することができる。レーダデータ及びセンサデータは、地理的領域内の空域条件に影響を与え得る対象物の存在及び動きを含めて、１つ又は複数の地理的領域にわたっての空域条件及びパターンを描写することができる。気象、空域規制、等の、空域及び交通管理に関連する他のデータを収集することができる。組み合わされたデータは、空域及び交通状況の決定のために、フライトプランの作成のために、フライトプランの変更のために、空域通知及びアラートの作成のために、製品配送要求への対応のために、及び、製品の空域流通の管理のために、格納、集約、整理、融合、等を行うことができる。組み合わされたデータは、空域の衝突を防止することができ、１つ又は複数の地理的領域にわたって地上で及び／又は空域上で対象物を追跡することができ、地上及び空域の障害物を検出することができ、さらに、緊急事態を回避することができる。

本技術につき、以下の開示において、以下のように説明する。説明は、図１Ａおよび図１Ｂに示すような、例示的なセンサベースのネットワーク及び対象物検出アーキテクチャの説明から始める。その後、図２～図７に示すような、レーダベースの対象物検出操作及びフライトプラン作成操作に関する説明へと続く。説明は、ソフトウェアアプリケーションをホストするのに好適なかつコンピューティング操作を実行するのに好適な例示的なハードウェア構成要素を含む、図８に示すような例示的なコンピューティングデバイスの説明によって締めくくられる。ここで、本開示は、図１Ａを参照する。

図１Ａは、航空機のプラン作成操作及び管理操作のための例示的なセンサベースのネットワーク及び対象物検出アーキテクチャ１００を示している。アーキテクチャ１００は、１つ又は複数の地理的領域（例えば、市、州、郵便番号、国、地域、など）にわたって配備された複数のノード１０４であって、１つ又は複数の地理的領域内において対象物及び状況を検出するように構成された複数のノード１０４を含む。

ノード１０４は、１つ又は複数のセンサ１０６、１つ又は複数のサーバ１０８、あるいは、１つ又は複数のレーダ１１０、を含むことができる。センサ１０６は、例えば、画像センサ、モーションセンサ、ノイズセンサ、光センサ、ＣＭＯＳセンサ、炎検知センサ、近接センサ、マシンビジョンセンサ、スマートシーンセンサ、トラッキングセンサ、映像センサ又は画像センサ、速度センサ、煙センサ、圧力センサ、水分センサ、湿度センサ、熱センサ、位置センサ、気流センサ、化学センサ、気象計器、等を含むことができる。

サーバ１０８は、コンピュータサーバ、ラップトップ、ルータ、スマートフォン、ＩｏＴデバイス、カメラ、アクセスポイント、トラフィックシステム、等の、ネットワーク機能を有した任意のコンピューティングデバイスを含むことができる。レーダ１１０は、レーダ機能を有した及び他の機能を有した任意のデバイスを含むことができる。レーダ１１０は、また、他の検出センサを含むこともできる。一態様では、ロービングレーダシステムは、ドローンに対して取り付けることができ、特定のゾーン内において追加的なデータを捕捉するために配備することができる。その後、このデータは、データサービスシステム１０２によって、静止レーダからの他のデータに対して、ならびに、任意の他のレーダ及びセンサからの他のデータに対して、相関させることができる。

レーダ１１０は、電波を送受信することができ、レーダ技術に従って対象物を検出することができる。レーダ１１０は、無線周波を使用することにより、距離、速度、角度方向、ターゲットのサイズ、ターゲットの形状、可動部分、等の様々なパラメータを測定することができる。レーダ１１０は、また、対象物を追跡することもでき、対象物の動き及び／又は位置を予測することもできる。

ノード１０４は、所望のカバレッジ、冗長性、データの完全性、等に依存し得る１つ又は複数のトポロジー及び構成に基づいて、１つ又は複数の地理的領域にわたって配備することができる。例えば、ノード１０４は、１つ又は複数の地理的領域にわたって最大のカバレッジを確保するために、１つ又は複数の地理的領域内に配備することができる。最大カバレッジのためのトポロジーは、ノード１０４の数、ノード１０４のそれぞれの検出範囲及び／又は通信範囲、１つ又は複数の地理的領域のトポロジー、等に基づいて、決定することができる。いくつかの例では、ノード１０４は、より大きな冗長性、データ及び対象物の検証能力、精度、適時性、等のために、オーバーラップしたカバレッジを有して配備することができる。ノード１０４の配備は、また、例えば範囲及び／又は通信パラメータに基づいて、ノードどうしの間の通信及び相互作用を可能にするように調整することもできる。例示的なトポロジー及び配備戦略を、図３Ａに示しており、さらに後述する。

ノード１０４は、センサ測定値及び計算値を含めたデータを収集し得るとともに、収集したデータを、１つ又は複数のネットワークを介して、データサービスシステム１０２に対して送出することができる。データサービスシステム１０２は、１つ又は複数のコンピュータサーバ、ストレージデバイス又はネットワーク、データセンタ、等の１つ又は複数のコンピューティングデバイスを含むことができる。いくつかの場合では、データサービスシステム１０２は、１つ又は複数のネットワーク又はデバイスにわたった、インフラストラクチャの分散システムとすることができる。データサービスシステム１０２は、また、仮想マシン（ＶＭｓ）、ソフトウェアコンテナ、ソフトウェアアプリケーション、サービス機能、論理デバイス等の、１つ又は複数のアプリケーションならびに１つ又は複数のソフトウェアサービスを、ホストすることができる。

データサービスシステム１０２は、ノード１０４からデータを受領してデータを収集すること、データを格納すること、データを整理すること、データを融合すること、データを処理すること、データをフィルタリングすること、データをサニタイズすること、データを強化すること、データに基づいて計算を実行すること（例えば、機械学習、人工知能計算、等）、データ及び／又はデータからの計算値を、他のシステム又は事業体に報告すること、等を行うことができる。例えば、データサービスシステム１０２は、様々なノードからデータを収集し得るとともに、データサービスシステム１０２及び／又は他のシステムや事業体が、航空機の運航を管理して、航空機（例えば、ドローン）のフライトプラン、航空交通管制の決定、空域予測、空域アラート、空中ビュー、フライト変更、緊急通知、交通パターン、等の計算又は予測を行うに際して使用するためのデータのリポジトリを維持することができる。ノード１０４は、１つ又は複数のネットワークを介して、データサービスシステム１０２に対して、データを通信することができる。いくつかの態様では、ノード１０４は、データを通信するために、ＣＤＭＡ、ＦＤＭＡ、ＴＤＭＡ、ＯＦＤＭＡ、あるいは、任意の他のタイプのチャネリングプロトコル、を使用することができる。例えば、レーダ１１０は、３次元空間内の状況を検出して評価し得るよう、レーダデータを通信するために、ＣＤＭＡ、ＦＤＭＡ、ＴＤＭＡ、ＯＦＤＭＡ、等を使用することができる。いくつかの態様では、ノード１０４は、ＷＩＦＩ（例えば、ＷＩＦＩアクセスポイントを介して）などの任意の他の無線通信スキーム、あるいは、任意の有線通信スキーム（例えば、電話回線、ケーブル回線、光ファイバ回線、イーサネット（登録商標）ケーブル、等）を使用することができる。

データサービスシステム１０２は、動的かつインテリジェントな、空域検出、予測、及び管理操作のために、データを融合及び／又はフィルタリングし得るとともに、様々な機械学習技術を実装することができる。データサービスシステム１０２は、他のシステム及び／又は事業体からの要求を受領し得るとともに、収集したデータ（生のデータ、及び／又は、処理されたデータ）及び／又は計算値を提供することができる。データサービスシステム１０２は、また、ノード１０４の操作及び構成を管理することもできる。例えば、データサービスシステム１０２は、１つ又は複数のノード１０４による検出操作及び収集操作をトリガすること、１つ又は複数のノード１０４を活性化したり及び／又は非活性化したりすること、ノード１０４のソフトウェア及び／又は操作パラメータを変更すること、ノードの動作を変更すること、ノード１０４からのデータを転送すること、データ収集のフィルタ又はパラメータを規定すること、等を行うことができる。

図１Ｂは、データサービスシステム１０２の例示的な構成を示している。この例では、データサービスシステム１０２は、データ収集サービス１１２、分析サービス１１４、監視サービス１１６、管理サービス１１８、通知サービス１２０、インターフェースサービス１２２、及び、１つ又は複数のストレージ１２４、を含む。サービス１１２、１１４、１１６、１１８、１２０、１２２は、サーバなどの単一のシステム上でホストされてもよいし、また、複数のシステム上でホストされていてもよい。例えば、サービス１１２、１１４、１１６、１１８、１２０、１２２は、１つ又は複数の、サーバ、データセンタ、ネットワーク、クラウド、等上でホストすることができる。いくつかの場合では、サービス１１２、１１４、１１６、１１８、１２０、１２２は、１つ又は複数のネットワーク又は環境にわたって分散することができる。

データ収集サービス１１２は、ノード１０４からのデータの収集及び格納と、インターネット又は組織などの任意の他のソースからのデータの収集及び格納と、を管理することができる。分析サービス１１４は、収集したデータを分析することにより、データをフィルタリングすることができ、データを融合することができ、データをサニタイズすることができ、データを解釈することができ、統計を作成することができ、及び／又は、データに基づいて計算及び操作を実行することができる。例示的な計算及び操作には、限定するものではないが、機械学習又は人工知能による計算又は予測、パターン識別、検出操作及び／又は認識操作、通知操作、統計分析、プラン作成操作及び／又はスケジュール作成操作、等が含まれる。

監視サービス１１６は、ノード１１６から収集されたデータに基づいて、及び／又は、外部のソース及び事業体からのデータ及び／又は要求に基づいて、監視操作を実行することができる。例えば、監視サービス１１６は、ノード１１６からのデータを監視すること、収集したデータから検出された状況を監視すること、１つ又は複数の対象物（例えば、バス、自動車、航空機、人間、コンピュータ、等）による活動を監視すること、規則又は規制（例えば、政府の規制）を監視すること、監視要求（例えば、オペレータの要求、クライアントの要求、政府の要求、乗物の要求、等）を監視すること、等を行うことができる。

管理サービス１１８は、ノード１０４及び／又はデータサービスシステム１０２を管理することができる。例えば、管理サービス１１８は、ノード１０４の動作及び構成と、サービス１１２、１１４、１１６、１２０、１２２の構成、操作、及び性能と、を管理することができる。管理サービス１１８は、また、外部システム又は事業体からの、データまたはサービス、及び取引、などの要求を、管理することもできる。例えば、管理サービス１１８は、運送サービスオペレータ、政府機関、事業者（例えば、販売業者、商人、ショッピングサービス、取引サービス、オンラインデータプロバイダ又はサービスプロバイダ、等）、公益事業会社、自治体、航空交通管制官、病院、等の１つ又は複数のシステム又は事業体からのデータ又は作成情報（例えば、フライトプラン、スケジュール、地上ビュー及び／又は空中ビュー、認識情報、等）の要求を管理することができる。管理サービス１１８は、また、他のシステム又は事業体に関する活動及び操作を、プラン作成又は管理することもできる。例えば、管理サービス１１８は、フライトプラン、交通プラン、輸送ルート（空中及び／又は地上）、輸送スケジュール、ドローン、サービス、製品配送（例えば、プラン、ルート、スケジュール、タイミング、等）、などを、プラン作成又は管理することができる。

通知サービス１２０は、データサービスシステム１０２によって作成されたアラート及び通知を管理することができる。例示的なアラート及び通知には、限定するものではないが、フライト変更通知、緊急アラート、警告、エラー通知、脅威通知、空域アラート、交通パターン通知、天候アラート、健康アラート、サービス通知（例えば、製品配送通知、サービス通知、等）、レポート、等が含まれる。通知サービス１２０は、様々なタイプのアラート及び通知を作成するための規則及びトリガと、アラート及び通知をいつ及び／又はどこに対して送出するかを決定するためのパラメータと、を含むことができる。通知サービス１２０は、アラート又は通知を作成して送出するに際し、データ収集サービス１１２、分析サービス１１４、監視サービス１１６、管理サービス１１８、及びインターフェースサービス１２２、と協働することができる。

インターフェースサービス１２２は、データサービスシステム１０２とノード１０４との間の通信、及び、データサービスシステム１０２と他の通信源や宛先（例えば、オペレータ、外部ネットワーク又は外部デバイス、政府機関、等）との間の通信、を管理することができる。インターフェースサービス１２２は、情報を通信して交換するための１つ又は複数のネットワークインターフェース（有線及び／又は無線）を含むことができる。インターフェースサービス１２２は、また、１つ又は複数のネットワーク及びシステムと通信するための、ウェブサイト、ポータル、ＡＰＩｓ、等をホストすることができる。

ストレージ１２４は、ノード１０４及び任意の他のソースから収集したデータを、ならびに、フライトプラン、スケジュール、規則、規制、パラメータ、構成、要求、プロファイル、サービス情報、出力データ、等の、データサービスシステム１０２によって使用される又は作成される情報を、格納するための１つ又は複数のストレージデバイス及び／又はネットワークを含むことができる。ストレージ１２４は、データやソフトウェア等を格納し得るよう、データサービスシステム１０２のためのハードウェアインフラストラクチャを含むことができる。

サービス１１２、１１４、１１６、１１８、１２０、１２２及びストレージ１２４は、データサービスシステム１０２のための様々なサービス及び様々な操作を実行するために、独立して及び／又は組み合わせて、動作することができる。その上、サービス１１２、１１４、１１６、１１８、１２０、１２２及びストレージ１２４は、説明の目的のために、データサービスシステム１０２の例示的な構成として提供されている。他の例又は構成が、より多数の又はより少数の、サービス、インフラストラクチャ、構成要素、構成、等を含み得ることに留意すべきである。当該技術分野の当業者であれば、データサービスシステム１０２が、また、図１Ｂに図示したもの以外の、他のサービス、他のインフラストラクチャ、他の構成要素、他の構成、等を含むこともできることを、認識するであろう。

図２は、センサベースの配備内における対象物検出及びデータ収集のための、例示的な地理的領域２００を示している。この例では、地理的領域２００は、地上レベル２０２における及び空域２０６内における例示的な対象物２０４を図示している。対象物２０４は、静的なものとすることも、また、移動するものとすることも、できる。対象物２０４は、地上レベル２０２及び空域２０６内における任意の場所において、静的に位置することができる、及び／又は、そのような任意の場所において移動することができる。

対象物２０４は、限定するものではないが、乗物、建物、樹木、人、動物、通信塔、送電線、地質学的対象物、雲、気象要素、波、アンテナ、等を含むことができる。対象物２０４は、空域２０６の様々なレベルに位置した様々な種類の障害物及び乗物を含むことができる。例えば、空域２０６内の対象物２０４は、ヘリコプター、飛行機、気球、エアタクシー、グライダー、ドローン、鳥、凧、等を含むことができる。

地理的領域２００内の対象物２０４の、数、種類、及び／又は動作は、異なる時間帯において変動することができる。例えば、乗物の数、乗物の種類、及び／又は乗物の動作は、一日のうちの時間によって、季節によって、気象条件によって、交通パターンによって、又は他の条件によって、変動することができる。例示するために、地理的領域２００内の乗物の数は、夜間よりも日中の方が多い場合があり、また、天気事象時には減少する場合がある。

図３Ａは、地理的領域２００内の対象物を検出するためのレーダ１１０に関する例示的なトポロジーを示している。この例では、レーダ１１０は、それらの検出範囲３０４Ａ～３０４Ｉに基づいて、地理的領域２００内に配置されている。レーダ１１０は、それらの検出範囲３０４Ａ～３０４Ｉ内において対象物（例えば、２０４）及び状況を検出することができ、レーダ１１０の検出範囲３０４Ａ～３０４Ｉ内において検出した対象物及び状況に関連する測定値及びデータを収集することができる。検出範囲に関して収集されたデータは、検出範囲内において検出した対象物を特定することができ、さらに、検出した対象物の距離、検出した対象物の速度、検出した対象物の角度方向、検出した対象物のサイズ及び／又は形状、検出した対象物の可動部分、検出した対象物の構成、検出した対象物の投影、等を特定することができる。データは、収集して格納することができ、また、検出時刻、検出領域、データに関連したレーダ、等の追加情報と一緒にタグ付けすることができる。

異なるレーダは、異なるレーダによって実装されたハードウェア及びソフトウェアに依存して、異なる範囲を有することができる。この例における検出範囲３０４Ａ～３０４Ｉは、レーダ１１０の検出能力、及び／又は、レーダ１１０から所望された検出信頼度、に基づくものとすることができる。例えば、検出範囲３０４Ａ～３０４Ｉのうちの１つ又は複数は、１つ又は複数のそれぞれのレーダ１１０の最大検出範囲能力に基づくものとすることができる。この例では、そのようなレーダ１１０は、それぞれの最大検出範囲能力を規定する距離までの対象物を検出することができる。

いくつかの例では、検出範囲３０４Ａ～３０４Ｉのうちの１つ又は複数は、それぞれのレーダの最大検出範囲能力よりも小さなものとすることができる。例えば、レーダの検出範囲は、特定の信頼度又は特定の精度の範囲内でレーダが対象物を検出し得る距離によって、設定することができる。説明のために、レーダが１００ｍという最大検出距離を有しているものと仮定する。レーダの精度が、７５メートルにおいて５０％という精度レベルにまで低下するものと仮定し、さらに、１００メートルにおける最小精度レベルにまで低下し続けるものと仮定する。レーダは、１００メートルよりも先の対象物については検出できない可能性がある、あるいは、１００メートルを過ぎると信頼性が低くなりすぎる可能性がある。よって、この特定のレーダに関し、５０％を超える精度レベルが要望されている場合には、レーダの検出範囲を、７５メートル未満に設定することができる。よって、レーダからの測定値が、５０％を超えるという所望の精度範囲内にあることを確保するためには、レーダは、他のレーダ（又は、関心のない領域）から、７５メートル未満という範囲内において地理的領域２００内に配置することができる。精度５０％を超えるというカバレッジが、７５メートルを超える領域について所望される場合には、そのようなカバレッジを確保するためには、別のレーダを、その領域内に配置することができる。

様々なレーダ１１０の数及び位置は、所望のカバレッジ及び精度が確保されるように調整することができる。その上、精度は、すべてのレーダ１１０にわたって一様である必要はない。例えば、地理的領域２００内のある区域が他の区域よりも関心の高いものである場合には、より関心の高い区域内のレーダが、より高い精度を示しつつ、より狭い範囲に制限されるようにして、かつ、より関心の低い区域内のレーダが、より低い精度を示しつつ、より広い範囲を許容するようにして、レーダ１１０を配置することができる。

レーダ１１０どうしの相対的な位置及び距離は、レーダ１１０に関して計算されたそれぞれの検出範囲３０４Ａ～３０４Ｉに基づくことができ、また、上述したように、所望のカバレッジ及び精度に基づくものとすることができる。いくつかの例では、レーダ１１０は、地理的領域２００内の１つ又は複数の区域の完全なカバレッジを確保にするために、検出範囲３０４Ａ～３０４Ｉに基づくメッシュトポロジー内に配置することができる。レーダ１１０は、また、レーダ１１０どうしが互いに通信可能であって情報を交換することを可能とし得るよう、それぞれの通信範囲内に配置することができる。レーダ１１０は、情報を交換することができ、互いに要求を送出することができる。例えば、レーダ１１０は、検証のために又は視界の拡大のために、互いに測定値を要求することができる。

レーダ１１０は、また、検出範囲３０４Ａ～３０４Ｉに基づくカバレッジのオーバーラップ領域３０６を生成するように配置することもできる。オーバーラップ領域３０６は、２つ以上のレーダの検出範囲内の領域とすることができる。オーバーラップ領域３０６は、精度レベル、所望の冗長性、等の１つ又は複数の要因に基づいて、調整又は計算することができる。例えば、特定の区域が、関心の高い区域であって、活動レベルが高い区域である及び／又は障害物の数が多い区域である場合には、レーダ１１０は、この特定の区域上にオーバーラップ領域３０６を作成するように、配置することができる。オーバーラップ領域３０６は、冗長性を提供することができ、測定値の検証を可能とすることができ、また、焦点及び／又は検出の粒度を増大させることができる。例えば、検出範囲３０４Ｂ及び３０４Ｃに関連したレーダ１１０は、検出範囲３０４Ｂ及び３０４Ｃがオーバーラップ領域３０６を作成するようにしてオーバーラップするように、配置することができる。検出範囲３０４Ｂ及び３０４Ｃに関連したレーダ１１０は、双方とも、オーバーラップ領域３０６内の対象物に関して、測定値を取得及び／又は検出することができる。双方のレーダ１１０からの測定値及び／又は検出値を分析することができ、これらを比較することにより、測定値又は検出値を検証することができる。この検証を使用することにより、データの正確性及び信頼性を確保すること、誤検知を検出すること、レーダの性能を監視すること、等を行うことができる。

いくつかの場合では、オーバーラップ領域に関して複数のレーダから収集したデータを、管理、融合、調整、分析、及び解釈、するためのアルゴリズムを実装することができる。一態様では、データがその正準フォーマットになると、複数のレーダからのデータポイントを、ＧＰＳタイムスタンプに基づいて、緯度／経度／高度データ（ＬＬＡ）及び速度ＮＥＤ（速度、北－東－下）データと比較することができる。アルゴリズムは、レーダの検出角度及び検出範囲に多少の偏りがあるため、絶対的な比較を行うことはできず、むしろある程度の変動を許容しなければならない。アルゴリズムは、より多くの対象物が一度に監視される際には、より複雑なものとなる。

一例では、オーバーラップ領域内において、同一対象物が、ネットワーク内の２つ以上のレーダ１１０によって検出されてもよい。空域の全体的システム評価が、正確に、複数の対象物ではなく単一の対象物を含むことを保証するために、アルゴリズムは、そのデータを調和させることができる。例えば、データサービスシステム１０２は、複数のレーダ１１０に関連したオーバーラップ領域に関する複数のレーダ１１０から受領したデータに対して、重複排除操作、結合操作、及び／又はフィルタリング操作、を実行することができる。例示するために、データサービスシステム１０２が、レーダ１１０によって報告されたデータから、レーダＹとレーダＺとの双方が位置Ｂにおいて対象物Ａを検出したと決定した場合には、データサービスシステム１０２は、結果を照合することによって、これらの重複した報告を重複排除することができる。レーダＹが、レーダＺによって報告されていないような、対象物Ａの形状などの追加的な詳細を報告した場合には、データサービスシステム１０２は、このデータを重複排除済みデータに対して追加することができ、これにより、最終データは、位置Ｂにおける対象物Ａの存在と、対象物Ａの形状に関するデータと、を含むことができる。データサービスシステム１０２が、レーダＹとレーダＺとが、同じ（あるいは、著しく類似した）タイムフレーム（例えば、タイムスタンプ２０１７－０７－０４ １２：０９：０３）に関して、同じ対象物（例えば、対象物Ａ）に関する相反データを報告していると決定した場合には、データサービスシステム１０２は、競合を和解させることができる（例えば、信頼度、他のセンサからの測定値、レーダＹ、Ｚ、及び／又は任意の他のセンサ／レーダ、の測定値から得られた対象物の軌跡、過去のパターン、機械学習による予測、等に基づいて）、及び／又は、データサービスシステム１０２が以前の結果を検証、比較、及び更新するために使用し得る追加的測定値又はフォローアップ測定値を、レーダＹ及びＺに対して要求することができる。

ノイズ及び干渉を低減するために、ならびに、性能及び通信品質を向上させるために、レーダ１１０は、１つ又は複数の周波数上における通信に関してチャネル化を実装することができる。例えば、レーダ１１０は、ＣＤＭＡ及びＦＨＳＳなどのチャネルアクセス方式を使用することができる。レーダ１１０は、また、他の無線通信を使用することもできる。例えば、レーダ１１０のうちの１つ又は複数は、ＷＩＦＩを介して、アクセスポイント又はネットワークデバイスと無線通信することができる。いくつかの場合では、レーダ１１０のうちの１つ又は複数は、電話線、光ファイバケーブル、又はイーサネット（登録商標）ケーブル、などのネットワークに対しての有線接続を介して、通信することができる。

上述したように、レーダ１１０は、検出範囲３０４Ａ～３０４Ｉ内で検出した対象物及び状況に関しての、測定値及びデータを収集することができる。収集したデータを使用することにより、対象物認識の実行、地理的領域２００内の状況に関する検出及び投影、乗物（例えば、ドローン）のための地理的領域２００を通る経路のプラン作成及びスケジュール作成、経路変更の実行、状況変化の予測、先回りした調整の実施、等を行うことができる。

図３Ｂは、地理的領域２００にわたって計算された例示的な経路３２０を示している。経路３２０は、ドローンなどの航空機のための様々な検出範囲（例えば、３０４Ｂ、３０４Ｃ、３０４Ｄ、３０４Ｅ）を通るルートとすることができる。経路３２０は、センサ１１０が収集したデータと、目的地ポイントと、に基づいて計算することができる。例えば、経路３２０は、地理的領域２００内において検出した対象物を考慮して、及び、地理的領域２００内における対象物又は状況に関するあらゆる予測される変化を考慮して、地理的領域２００を通って目的地へと向かうルートを規定することによって、計算することができる。例示するために、経路３２０は、特定の時間に目的地へとドローンが荷物を配送することに関して計算されたルートとすることができる。経路３２０は、データサービスシステム１０２によってあるいは別個の事業体／システムによって、レーダ１１０から、また、任意の他のソース（例えば、ノード１０４、インターネット、等）から、データサービスシステム１０２によって収集されたデータに基づいて、計算することができる。

経路３２０は、空域内の他の対象物（例えば、対象物２０４）を回避するように、及び、地理的領域２００に関連したすべての航空交通規則又は規制に準拠するように、設計することができる。経路３２０は、地理的領域２００内において検出した対象物、そのような対象物の動き及び位置、そのような対象物の投影された経路又は軌跡、そのような対象物の高度、地理的領域２００に関する検出パターン、地理的領域２００に関する気象条件、等を考慮することができる。経路３２０は、地理的領域２００内の対象物及び条件に基づいて計算された１つ又は複数の高度、方向、速度、等を規定することができる。

レーダ１１０は、乗物が経路３２０を移動している時には、レーダ検出操作及び測定操作を継続し得るとともに、地理的領域２００で収集したデータに基づいて経路の調整を行うことができる。例えば、ドローンが経路３２０を通して移動する際に、レーダが、ドローンの近接しきい値内に対象物を検出した場合には、あるいは、ドローンの近接しきい値へと到達することが予測された場合には、対象物に関するデータを使用することにより、対象物を回避するように経路３２０を変更することができる。経路３２０は、また、変動する条件及び他の経路に基づいて変更することができる。例えば、経路３２０の高度及び／又は方向は、圧力条件、気象条件、航空交通パターン、時間的制約、検出したリスク又は対象物、等に基づいて、１つ又は複数の領域において調整することができる。レーダ１１０は、また、ドローンなどの対象物が経路３２０を通して移動する際に、その対象物を追跡することもでき、対象物の軌跡に関して及びその周囲環境に関して、あらゆる偏差を検出することができる。

データは、また、データを利用することにより空中乗物の経路を確立したり変更したりし得るスケジュール作成サービスに対しても、供給することができる。経路は、空域状況に関するデータに基づいて、修正又は変更又は確立することができる。システム又はスケジュール作成サービスは、空域に関するデータ、空域に関する予測データ、１つ又は複数の空中乗物のフライト予定に関するデータ、各乗物の状況を含めた現在の空中乗物に関するデータ、乗物の送達及び帰還の予想される成功又は失敗、乗物のサイズ、乗物の速度、各乗物の貨物、貨物の有無を含めて各乗物のサイズ又は形状、等のうちの１つ又は複数のデータポイントを、空中乗物のルートを確立するに際して及び／又はその後に変更するに際して、利用することができる。このデータの任意の部分を、スケジュール作成サービスが使用することにより、タイミング、経路、標高、経路に沿った標高の変化、衝突回避の変更、等を決定することができる。経路は、行程の一部として特定の高所へと乗物を案内することを含み得る３次元ルートとすることができる。

図４Ａを参照すると、経路３２０は、異なる位置及び高度における空域規制を考慮することができる。図４Ａは、制限区域４０２に関する空域規制４００を描写した図を示している。制限区域４０２は、例えば、空港、病院、政府の建物、あるいは、１つ又は複数の政府又は事業体によって制限された任意の領域、とすることができる。例えば、制限区域４０２は、空港とすることができ、空港は、多くの場合、認可されていない航空機が空港に関して規定された制限空域を横断することを防止する制限空域を有している。

制限区域４０２は、制限区域４０２に関する規則又は規制によって規定された制限空域４０４Ａ～４０４Ｄを有することができる。制限空域４０４Ａ～４０４Ｄは、制限区域４０２からの高度及び／又は距離に基づいて変化することができる。例えば、地上レベル２０２から第１高度４０６Ａまでは、制限区域４０２は、特定の占有面積又はカバレッジを有した制限空域４０４Ａを有することができる。第１高度４０６Ａから第２高度４０６Ｂまでは、制限区域４０２は、異なる制限空域４０４Ｂを有することができる。第２高度４０６Ｂから第３高度４０６Ｃまでは、制限区域４０２は、他の制限空域４０４Ｃを有することができる。そして、第３高度４０６Ｃから第４高度４０６Ｄまでは、制限区域４０２は、さらに他の制限空域４０４Ｄを有することができる。

この例では、制限空域４０４Ａ～４０４Ｄのサイズは、高度が上昇するにつれて増大する。しかしながら、他の例では、制限空域４０４Ａ～４０４Ｄのサイズは、高度が上昇するにつれて減少することができる、あるいは、様々な高度４０６Ａ～４０６Ｄにおいて実質的に同様のサイズに留まることができる。

ドローンなどの航空機に関する経路（例えば、３２０）を計算する時には、その航空機が制限空域４０４Ａ～４０４Ｄを横断するための適切な許可を有していない限り、制限空域４０４Ａ～４０４Ｄは、回避されるべきである。よって、地理的領域（例えば、２００）を横断する航空機の経路は、制限空域４０４Ａ～４０４Ｄを回避するように、及び、レーダ１１０によって検出したすべての対象物を回避するように、方向及び高度を変更することができる。データサービスシステム１０２は、空中及び／又は地上での移動に関連した規則及び規制を収集して追跡することができ、これにより、制限区域（例えば、４０２）及び制限空域（例えば、４０４Ａ～４０４Ｄ）を特定することができ、空域にわたって他の乗物及びそれらの予定通過経路を考慮することができ、さらに、空中移動に関する経路を計算する時には、制限区域及び制限空域を考慮することができる。救急薬を有したドローンなどの緊急事態は、制限空域を通過することを許可されるような高い優先度を与えられ得るものであり、他のドローンは、緊急ドローンに対して余裕距離を形成するように、その経路を変更することができる。通知は、そのような経路に関して空港又は他の当局に対して発出することができ、そのため、空域内の乗物を予想することができる。

図４Ｂは、出発地点４２２から目的地４３０への移動時に、制限空域４０４Ａ～４０４Ｄを回避するように計算された経路を示している。この例における経路は、制限空域４０４Ａ～４０４Ｄに基づいて、ポイント４２４Ａ、４２４Ｂ、４２６、及び４２８における、方向及び／又は高度の変化を含む。ポイント４２４Ａとポイント４２４Ｂとの間の経路は、高度４０６Ｄにおいて制限空域４０４Ｄを回避するように規定された高度及び／又はルートを表している。ポイント４２４Ｂ及びポイント４２６は、制限空域４０４Ｃを回避するように計算された経路の高度及び／又は方向の変化を表しており、ポイント４２６及びポイント４２８は、制限空域４０４Ｂを回避するように計算された経路の高度及び／又は方向の他の変化を表している。ポイント４２８とポイント４３０との間の経路は、最終目的地４３０に対しての最終セグメントを表している。

図５は、センサベースの対象物検出及びデータ収集システムに関する例示的な構成５００の図を示している。この例では、データサービスシステム１０２は、データソース５０２からデータ５１０を収集する。ソース５０２は、ノード１０４、インターネット５０４、１つ又は複数の政府機関５０６、及び、サードパーティ事業体５０８、を含むことができる。ノード１０４は、図３Ａを参照して説明したような、地理的領域を横断して規定されたトポロジー内に構成されたレーダ１１０を含む。ノード１０４は、また、上述したように、他のセンサ１０６及び／又はサーバ１０８を含むこともできる。

データ５１０は、レーダ１１０から収集したデータ及び測定値を含むことができる。データ５１０は、また、センサ１０６及び／又はサーバ１０８から収集した他のデータを含むこともできる。例えば、データ５１０は、映像、画像、他のセンサの測定値、センサ１０６からのデータ、及び／又は、サーバ１０８によって収集及び／又は計算された情報、を含むことができる。ノード１０４からのデータを使用することにより、１つ又は複数の領域（例えば、２００）内の対象物及び状況を検出すること、１つ又は複数の領域内の対象物及び状況の統計及びパターンを追跡すること、１つ又は複数の領域内の対象物及び状況を予測すること、等を行うことができる。ノード１０４からのデータを使用することにより、また、フライト及び／又は空域の密度や混雑度、経路、交通パターン（例えば、速度、量、乗物カテゴリ、時系列データ、構造状況及び管理、移動インシデント、等）、などを計算することができる。

データ５１０は、また、交通及び空域に関する規則及び規制などの、インターネット５０４から及び１つ又は複数の政府機関５０６から得られる情報、制限区域及び制限空域（例えば、４０２、４０４Ａ～４０４Ｄ）に関する情報、ライセンス情報、セキュリティ情報、使用税及び料金、電子発券情報、ゾーン情報、気象情報、事業活動、等を含むこともできる。データ５１０は、また、契約、通知、取引、要求、パラメータ、アラート、等のサードパーティ事業体５０８からの情報を含むこともできる。

データサービスシステム１０２は、データ５１０を収集し得るとともに、データサービスシステム１０２、フライトプランナー５１２、オペレータ５１４、等による使用又はアクセスのために、そのデータ５１０を格納することができる。データサービスシステム１０２は、データ５１０を格納すること、データ５１０を整理又は分類すること、１つ又は複数の要因（例えば、地理的領域、データカテゴリ、日付、ソース、トピック、関連性、等）に基づいてデータ５１０を融合すること、データ５１０をフィルタリングすること、データ５１０をサニタイズすること、データを強化すること、等を行うことができる。データサービスシステム１０２は、フライトプランナー５１２が使用するために、オペレータ５１４が使用するために、及び／又は、他の任意のシステム又はサービス又は事業体が使用するために、データ５１０に対してのアクセスを提供することができる。いくつかの例では、データサービスシステム１０２は、データ５１０のリポジトリに対してのアクセスを、及び／又は、データ５１０の特定の（例えば、要求された、照会された、等の）部分に対してのアクセスを、料金、サブスクリプション、取引ごと、分量ごと、等に基づいて、提供することができる。データサービスシステム１０２は、また、過去のデータを分析し得るとともに、機械学習及び人工知能を使用することにより、空域に関する将来の障害物又は将来の状況を予測することができ、その後、このデータを、空域を通過する空中乗物の高度なスケジュール作成のために使用することができる。

データサービスシステム１０２は、また、データ５１０を監視することができ、データ５１０を分析することができ、さらに、出力（例えば、生データ、地域に関連したデータ、フライトプラン又はスケジュール、フライト変更、ドローンによる配送経路及び設定、ゾーン管理プラン、等）を作成することができる。例えば、データサービスシステム１０２は、データ５１０を分析し得るとともに、機械学習又は人工知能を適用することにより、航空機に対する応答又は推奨（例えば、フライトプラン、フライト変更、等）、交通管制官に対する応答又は推奨（例えば、フライトスケジュール及びフライト経路、フライト変更、街頭レベルの交通管理プラン、等）、保険会社に対する応答又は推奨（例えば、気象条件又は予測、損害評価、損害パターン、等）、取引者に対する応答又は推奨（例えば、対象物の移動及び活動の報告、移動の報告、配達又は販売の報告、等）、建設プランナー又は都市プランナーに対する応答又は推奨（例えば、地域活動の報告又は推奨）、政府機関に対する応答又は推奨（例えば、警告、緊急アラート、交通通知、規制違反警告、等）、などを作成することができる。データは、機械学習を通して、空域の将来状況に関する予測であり、高度な予約のために使用され得る予測を含むことができる。例えば、経路設定サービスは、受領したデータに基づいて、ドローンがある時間に３次元空間内の特定の空間を予約し得る先進的予約を利用することができる。システムは、また、空域に関する情報に基づいて、及び、潜在的なルートに沿って予想される対象物に関する情報に基づいて、高さ、速度、タイミング、等に関する変動などの、空中乗物のルートに関する詳細を提供することもできる。

データ５１０に基づいて、データサービスシステム１０２は、データ５１０Ａをフライトプランナー５１２に対して提供することができ、フライトプランナー５１２は、データ５１０Ａを使用することにより、フライトプランを作成し得るとともに、フライトプランを変更することができる。例えば、フライトプランナー５１２は、データサービスシステム１０２からのデータ５１０Ａを使用することにより、ドローン又は航空機による配送（例えば、製品の配送）、個人向けの及び／又は商業的な輸送サービス、等に関して、スケジュール作成、プラン作成、及び管理、を行うことができる。フライトプランナー５１２は、例えば、輸送サービス、配送業者、交通管制サービス、配送サービス、プラン作成サービス、経路設定サービス、等とすることができる。

データ５１０Ａは、検出した対象物及び条件、交通パターン、規制及び施行情報（例えば、制限区域及び制限空域、使用料、使用税、等）、ゾーニング情報、気象情報、データ５１０、地域に関する関連データ、フライトプラン又はスケジュール、空域の条件、過去の情報、空域の将来の予測された条件、等を含むことができる。データサービスシステム１０２は、データ５１０Ａを、集約された態様で、フォーマット化された態様で、組織化された態様で、融合された態様で、フィルタリングされた態様で、及び／又は、サニタイズされた態様で、フライトプランナー５１２に対して提供することができる。そのようなデータは、フライトプランナーによって要求された際に、及び／又は、データサービスシステム１０２によって決定された際に、提供することができる。いくつかの場合では、データサービスシステム１０２は、また、所定のビジネスモデル又は契約モデルに従って、フライトプランナー５１２（及び／又は、他のシステム又は事業体）に対して、そのようなデータを提供することもできる。例えば、データサービスシステム１０２は、そのようなデータを、フライトプランナー５１２に対して、リクエストごとに又はフライトごとに（又は計算ごとに）、距離（例えば、移動距離、アクセスされたデータに関連した地理的領域、等）ごとに、サブスクリプションごと（例えば、月ごと、日ごと、年ごと、等）に、分量（例えば、データのサイズ、ファイルの数、ソースの数、等）ごとに、などで、固定料金ベースで、提供することができる。

フライトプランナー５１２は、データ５１０Ａを取得し得るとともに、フライト変更通知、規制アラート、緊急アラート、警告、フライト状況アラート、フライトスケジュール通知又はフライトプラン通知、環境アラート、フライトセキュリティリスクアラート、等の通知５１６を作成することができる。フライトプランナー５１２は、この通知５１６を、サーバ又は企業などの要求元のシステム又は事業体に対して、あるいは、政府機関、警報システム又は放送システム、航空交通管制官、請負業者（例えば、都市プランナー、建設業者、開発業者、交通専門家、等）、規制機関（例えば、法執行機関、議員、等）、などのような所定のシステム又は事業体に対して、送出することができる。

フライトプランナー５１２は、オペレータ５１４から、フライトプラン、配送、輸送操作、移動スケジュール、等に関する要求５１０Ｂを受領することができる。オペレータ５１４は、例えば、商人又は販売者、流通業者、オンラインストア、政府機関、配送サービス、輸送サービス、事業者、等とすることができる。例えば、オペレータ５１４は、オンラインでの物品販売者とすることができ、フライトプランナー５１２は、オンライン販売者に関する配達サービス又は配送サービスを提供することができる。この例では、オンライン販売者（５１４）は、このオンライン販売者によって販売される１つ又は複数の物品のフライトプラン及び／又は配送に関する要求５１０Ｂを、フライトプランナー５１２に対して、送出することができる。要求５１０Ｂは、物品、販売される物品に関する情報（例えば、重量、体積、サイズ、識別子、説明、等）、物品の配送先に関する情報（例えば、受取人の名前及び住所、等）、配送パラメータ（例えば、時刻又は日付、優先順位、指示、等）、などを含むことができる。フライトプランナー５１２は、要求５１０Ｂを受領し得るとともに、データサービスシステム１０２からのデータ５１０Ａに基づいて、物品に関する１つ又は複数のフライトプランを作成することができる。その後、フライトプランナー５１２は、要求５１０Ｂ及びフライトプランに基づいて物品を配送することができる、あるいは、物品を配送する事業体に対して、フライトプラン及び配送情報を提供することができる。フライトプランナー５１２、及び／又は、物品を配送する事業体は、フライトプランを使用することにより、ドローン又は任意の他のタイプの乗物を介して物品を配送することができる。

いくつかの場合では、フライトプランナー５１２は、ドローン配送サービスを提供することができる。フライトプランナー５１２は、販売者又は購入者（例えば、オペレータ５１４）から配送要求（例えば、５１０Ｂ）を受領し得るとともに、データサービスシステム１０２からのデータ５１０Ａに基づいて、配送要求に対するフライトプラン及び配送プランを作成することができる。その後、フライトプランナー５１２は、フライトプラン及び配送プランに基づいて物品（例えば、食品、処方薬、商品、等）を配送し得るよう、ドローンを実装することができる。ドローンは、フライトプラン及び配達プランに従い、目的地に物品を配達することができる。目的地は、特定の住所とすることができる、あるいは、特定の住所のところのドローン受領場所又はドローン受領用装置などの、特定の住所に関連した場所とすることができる。いくつかの態様では、フライトプランは、問題のあるドローンを排除するために派遣されるべきプレデタードローンに関するものとすることができる。プレデタードローンは、問題のあるドローンの上に網を投げかけることができる、あるいは、問題のあるドローンを撃墜することができる、あるいは、問題のあるドローンが機能する能力に影響を与えるいくつかの他の行動を実行することができる。

いくつかの構成では、データサービスシステム１０２及び／又はフライトプランナー５１２は、フライト要求（例えば、５１０Ｂ）、経路又はルート、起点サイト、目的サイト、貨物サイズ、予定時間、及び／又は、１つ又は複数のトポロジー（例えば、メッシュ、ゾーンベース、範囲ベース、等）に従って１つ又は複数の地理的領域にわたって配備された複数のレーダ（例えば、１１０）からの任意の条件、を利用し得るインテリジェントなスケジュール作成サービスを提供することができ、これにより、１つ又は複数のそのようなパラメータ又はデータのうちの１つ又は複数に基づいて、空域を通る空中乗物（例えば、ドローン、等）をインテリジェントにスケジュール作成することができる。複数のレーダからの条件及び／又は任意のパラメータからの条件は、現在のもの、過去のもの、及び／又は、機械学習又は人工知能を介して予測されたもの、とすることができる。機械学習及び人工知能は、空間を通る空中乗物のインテリジェントなスケジュール作成を強化して自動化することができる。空中乗物のそれぞれの経路及び／又はフライトプランは、タイミング、フライト中の速度、フライト中の可変速度、他のドローン又は対象物を避けるための可変高度及び可変経路設定、気象条件、制限領域、等を含むことができる。よって、スケジュール作成は、焦点を絞ったもの、インテリジェントなもの、適応的又は動的なもの、先回りしたもの、予測的なもの、及び、ロバストなもの、とすることができる。

図６Ａは、本開示の様々な態様による、例示的な空域管理サービス及び空域監視サービスに関する樹形図を示している。基本的なレベルでは、システムは、空域を監視するために使用されるまた空域の安全性又は利用率を改良し得るようデータを活用するために使用される拡張可能なソリューション（ソフトウェア、ハードウェア、あるいは、双方の組合せ、とすることができる）である。いくつかの例では、空域管理サービス及び空域監視サービスは、図５に示すような、センサベースの対象物検出及びデータ収集システムのための例示的な構成５００において実装することができる。

この例では、樹形図のトップノードは、空域監視サービス６０２であり、様々なサブノード又は子ノードは、空域監視サービス６０２に関連した追加的なサービスを表している。サブノード又は子ノードは、１つ又は複数の非協力的な航空機に関する情報を協力的な航空機に対して通知するための通知サービス６０４と、フライト制限ゾーン監視サービス６０６と、を含む。フライト制限ゾーン監視サービス６０６は、さらに、空域違反を報告するための報告サービス６０８と空域違反対象を排除するための排除サービス６１０とを含めた、追加的な関連サービスを表すサブノード又は子ノードを含むことができる。サービス６０２～６１０は、データサービスシステム１０２によって、及び／又は、図５に示すセンサベースの対象物検出及びデータ収集システムの構成５００における任意の他の構成要素によって、支持又は実行することができる。

空域監視サービス６０２は、上述したように、１つ又は複数の周縁部又は地理的領域内の対象物及び状況を監視することを含むことができる。空域監視サービス６０２は、図５に示すように、データ５１０に基づいて実装することができる。例えば、データサービスシステム１０２は、データソース５０２から、レーダや他のセンサからの測定値と、空域状況及び空域規制に関して収集された情報と、を含めたデータ５１０を受領し得るとともに、対象物（例えば、航空機、動物、建物、樹木、障害物、等）、状況（例えば、天候、スケジュール、緊急事態、交通、視界、等）、パターン（例えば、交通パターン、天候パターン、フライトパターン、等）、予測（例えば、交通、天候、問題点、等）、及び／又は、イベント（例えば、緊急事態、フライト変更、政府のイベント、自然現象、等）などを、上述したように、データ５１０に基づいて識別することができる。

通知サービス６０４は、空域内における非協力的な航空機に関する情報を協力的な航空機に対して通知する。非協力的な航空機は、他の航空機又は監視事業体に対して自身の位置を通信しない、及び／又は、他の航空機及び／又は監視事業体に対して自身の位置を通信するためのトランスポンダを装備していない。したがって、協力的な航空機及び監視事業体は、空域内における非協力的な航空機の存在を、あるいは、空域内における非協力的な航空機の位置を、常に認識しているとは限らない。その結果、空域内における、対象物、交通、及び状況に関しての、先見性及び認識性が低下する可能性がある。よって、通知サービス６０４は、空域内で検出して監視している非協力対象を、協力対象等に対して報告することができる。通知は、空域監視サービス６０２によって、識別された、追跡された、及び／又は監視された、非協力対象に基づくものとすることができる。

フライト制限ゾーン監視サービス６０６は、フライト制限ゾーンを詳細に監視し得るとともに、フライト制限ゾーン内の対象物及び状況を検出することができる。フライト制限ゾーンは、フライト禁止ゾーン、すなわち、特別に許可された航空機のみがフライトし得るゾーン、を含むことができる。フライト制限ゾーン内でレーダ１１０によって検出された航空機は、そのフライト制限ゾーン内でのフライトが特別に許可されていない限り、フライト制限ゾーンの制限に違反している。フライト制限ゾーンは、２次元的に、３次元的に、あるいは、それ以上の次元で（例えば、時間を含むように）、周囲境界線によって規定することができる。フライト制限ゾーン監視サービス６０６は、フライト制限ゾーンに関して規定された周囲境界線内で検出した航空機に応答するための、特定の規則を実装することができる。規則は、例えば、多数のオプションを介してアラーム又は通知を送出するための規則、違反しているすべての航空機をフライト制限ゾーンから排除するための規則、等を含むことができる。規則は、時間ベースのもの（昼と夜とで規則が異なる）とすることができ、また、空間内の特定の自動車パレードに基づいて、あるいは、フットボールの試合や政治的イベントなどのイベントに基づいて、実施することもできる。

違反報告サービス６０８は、フライト制限ゾーンの違反が検出された時に、アラーム又は通知を作成して送出することができる。違反報告サービス６０８は、他の航空機（例えば、近くの航空機）に対して、及び／又は、政府機関（例えば、連邦航空局）、航空機オペレータ、等の監視事業体に対して、そのような違反を報告することができる。排除サービス６１０は、違反対象をフライト制限ゾーンから排除することができる。排除サービス６１０は、違反対象に対して、違反対象がフライト制限ゾーンから離れるように要求するアラートを作成することができる、及び／又は、違反対象がフライト制限ゾーンから遠ざかるように誘導するアラートを作成することができる。いくつかの場合では、排除サービス６１０は、フライト制限ゾーンから違反対象を物理的に又は強制的に排除することができる。例えば、排除サービス６１０は、ユタ州ソルトレイクシティのＦＯＲＴＥＭ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＥＳによるＦＯＲＴＥＭ ＤＲＯＮＥ ＨＵＮＴＥＲなどの無人航空機を実装することができ、これにより、違反対象を捕捉し得るとともに、違反対象をフライト制限ゾーンから排除することができる。

図６Ｂは、非協力対象に関する情報を協力対象に対して通知するための通知サービス６０４を実装するに際しての、例示的なシステム構成の図を示している。ここで、データサービスシステム１０２は、１つ又は複数の監視ゾーン内の非協力的な航空機の位置に関する情報を、協力的な航空機に対して提供することにより、空域の安全性を促進することができる。通知は、Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ－Ｂｒｏａｄｃａｓｔ（ＡＤＳ－Ｂ）などの１つ又は複数の監視技術又は通信技術を介して、通信することができる。例えば、ＡＤＳ－Ｂを、協力的な一般の航空機が使用することにより、自身の位置（例えば、ＧＰＳ位置）を放送し得るとともに、他の航空機の位置を聞くことができる。ＦＡＡは、２０２０年までに、すべての有人航空機がＡＤＳ－Ｂシステムを装備することを、要求している。小型のＡＤＳ－Ｂ受信機は、ドローンなどの小型の航空機に搭載することができ、これにより、そのような航空機は、ＡＤＳ－Ｂを実装することができる。したがって、ＡＤＳ－Ｂ技術は、非協力対象に関する情報を協力対象に対して通知するために活用し得るとともに、協力対象から位置情報を受領するために活用することができる。

図６Ｂに示すように、データサービスシステム１０２は、レーダ１１０を含めたデータソース５０２から、データ５１０を受領し、これにより、空域内における、対象物、障害物、及び状況、について把握する。データサービスシステム１０２は、また、データサービスシステム１０２が航空機の位置を追跡することを補助する飛来中航空機位置データ６２０を受領することができる。飛来中航空機位置データ６２０は、ＡＤＳ－Ｂ及び／又は任意の他の通信技術を使用して協力対象によって報告された位置情報を含む。

データサービスシステム１０２は、データ５１０内の及び飛来中航空機位置データ６２０内の位置情報に対して正準化処理６２２を実行することができ、これにより、位置情報を特定の形式又は表現（例えば、経度及び緯度、高度、ＧＰＳ位置、等）へと正規化又は標準化することができる。正準化プロセスは、現在の位置（緯度、経度、及び高度、すなわち、ＬＬＡ）と、北－東－下に関するベクトル（速度ＮＥＤ）として表された対象物の速度と、を報告することを含む。すべての他の表現（例えば、方位と組み合わされた、航空機の速度）は、ＬＬＡ及び速度ＮＥＤフォーマットへと、ならびに、共通の測定値（メートル法）へと、変換される。

その後、データサービスシステム１０２は、飛来中航空機位置データ６２０及びデータ５１０から正準化されたデータに基づいて、非協力対象６２４を認識することができる。例えば、データサービスシステム１０２は、データソース５０２（例えば、レーダ１１０、等）からのデータ５１０内の航空機位置情報を、協力対象からの飛来中航空機位置データ６２０内の航空機位置情報と比較することができ、これにより、検出した航空機のうちの、どれが協力対象であり、どれが非協力対象であるかを決定することができる。このようにして、データサービスシステム１０２は、協力対象と非協力対象の双方を識別することができ、認識することができる。

非協力対象を認識した後に、データサービスシステム１０２は、飛び去っていく航空機位置データ６２６を、協力対象などの１つ又は複数の受領者６２８に対して送出することができる。データサービスシステム１０２は、ＡＤＳ－Ｂを介して及び／又は任意の他の通信技術を介して、飛び去っていく航空機位置データ６２６を通信することができる。飛び去っていく航空機位置データ６２６は、データサービスシステム１０２によって認識されたすべての非協力対象に関する位置情報を含む。このようにして、データサービスシステム１０２は、非協力対象に関連したそれぞれの位置情報を含めて、空域内の非協力対象に関する情報が、協力対象に対して通知されている状況を維持することができる。

いくつかの例では、データサービスシステム１０２は、データ５１０を飛来中航空機位置データ６２０と比較する前に、データ５１０を重複排除することができる。例えば、データ５１０は、様々なソース（例えば、センサ１１０）からの、図３Ｂにおける空間３０６などの同一空間内の同一対象物（例えば、航空機）に対応した位置情報を含むことができる。そのような位置情報を複数の対象物を示すものとして処理するのではなく、データサービスシステム１０２は、様々なソースからの位置情報が同一対象物を参照していることを検出することができ、その対象物に関するすべての重複した位置情報を削除することができる。その後、データサービスシステム１０２は、データ５１０からの重複排除済み位置情報を、飛来中航空機位置データ６２０からの位置情報と相関させることができ、これにより、協力対象と非協力対象とを識別することができる。

いくつかの場合では、レーダ１１０によって検出した、その位置を通信しないすべての飛行対象物（例えば、鳥、気球、趣味のドローン、等）は、非協力対象であるとみなすことができる。その後、データサービスシステム１０２は、その対象物に関する代理として機能することができ、その位置を近くの他の対象物（例えば、航空機）に対して送信することができる。

例示的なシステム構成要素及び概念を開示したので、本開示においては、次に、図７に示すような、センサベースの対象物検出及び経路管理のための例示的な方法について説明する。明瞭さのために、本方法について、本方法の様々なステップを実行するように構成されたデータサービスシステム１０２及びノード１０４を参照して説明する。本明細書において概説したステップは、例示であり、特定のステップを除外した組合せ又は特定のステップを追加した組合せ又は特定のステップを修正した組合せを含めてその任意の組合せで実装することができる。

ステップ７０２において、データサービスシステム１０２は、複数のレーダ（例えば、レーダ１１０）を、複数のレーダのそれぞれのレーダ検出範囲（例えば、３０４Ａ～３０４Ｉ）と、１つ又は複数の地理的領域に対するカバレッジパラメータと、に基づいて、１つ又は複数の地理的領域（例えば、２００）にわたって配備する。複数のレーダは、それぞれのレーダ検出範囲内において対象物パラメータを検出するように構成することができる。対象物パラメータは、対象物の存在、対象物の範囲、対象物の速度、対象物の方向、対象物のサイズ、対象物の形状、対象物の構成、等を含むことができる。

その上、カバレッジパラメータは、検出精度（例えば、しきい値信頼度レベル又はしきい値精度レベル）と、カバレッジ優先度（例えば、完全な領域カバレッジ、部分的な領域カバレッジ、カスタム的な領域カバレッジ、等）と、を含むことができる。いくつかの場合では、検出精度は、レーダのそれぞれのレーダ検出範囲に基づくものとすることができる。例えば、レーダは、それぞれの最大検出範囲未満のカバレッジ面積内に、あるいは、それぞれの最大検出範囲未満のカバレッジ範囲内に、配備することができる。配備された範囲内のレーダのカバレッジ範囲が、それらの最大検出範囲に対して減少するにつれて、レーダの精度を高めることができる。データサービスシステム１０２は、所望された特定の精度のために、計算されたカバレッジ範囲を超える領域に関しては、そのレーダが収集したデータを無視するように構成することができる。

いくつかの態様では、レーダ又は他のノードの検出範囲は、フレキシブルなものとすることができる。例えば、あるゾーンに対象物が現れ、データサービスシステム１０２が、その対象物に関するより正確なデータを要望した場合には、データサービスシステム１０２は、隣接するレーダの検出範囲を拡大することができ、これにより、その対象物の位置においてより多くのオーバーラップを引き起こすことができる。検出範囲の拡大により、１つ又は２つよりも多くのレーダ（又は、他の任意のセンサ）からデータを提供することができる。データサービスシステム１０２は、分析ツールを利用することにより、異なるレーダからのデータどうしを相関させることができ、これにより、対象物に関するより正確なデータを捕捉することができる。更新されたデータを使用することにより、空中乗物又は他の目的のために、フライト経路を確立又は修正することができる。このように、各レーダノードの検出範囲は、トリガイベント、スケジュールされたイベント、調整されたイベント、などに基づいて、動的に拡大又は縮小することができる。また、オーバーラップアルゴリズムは、そのような変更が領域内のオーバーラップ又は変更を引き起こす場合には、調整することができる。

いくつかの例では、複数のレーダは、各レーダのそれぞれのレーダ検出範囲を決定することによって、また、それぞれのレーダ検出範囲に基づいて及び１つ又は複数の地理的領域内におけるカバレッジ面積に基づいて、１つ又は複数の地理的領域にわたっての相対位置に複数のレーダを配置することによって、配備される。カバレッジ面積とは、１つ又は複数の地理的領域のうちの、どの部分、どの範囲、及び／又はいくらの比率が、レーダによってカバーされるかを、参照することができる。いくつかの場合では、カバレッジ面積は、カバレッジパラメータ（例えば、カバレッジ比率、カスタム的なカバレッジ面積又はカバレッジ範囲、等）、及び／又は、１つ又は複数の地理的領域のサイズ、に基づくものとすることができる。

データサービスシステム１０２は、それぞれのレーダ検出範囲及びカバレッジパラメータに基づいて、複数のレーダに関して、１つ又は複数の地理的領域内におけるそれぞれのカバレッジ範囲（例えば、３０４Ａ～３０４Ｉ）を計算し得るとともに、計算されたそれぞれのカバレッジ範囲に基づいて、複数の区域を、１つ又は複数の地理的領域内に配置することができる。いくつかの場合では、レーダは、それぞれのカバレッジ範囲どうしが、互いのしきい値距離の範囲内に来るようにして、配置することができる。いくつかの場合では、レーダは、それぞれのカバレッジ範囲の少なくとも一部がオーバーラップ又は交差するようにして、配置することができる。データサービスシステム１０２は、データの冗長性、データ又は測定の検証、負荷分散、等のために、オーバーラップ区域からのデータを使用することができる。その上、データサービスシステム１０２は、データの重複を防止し得るよう、オーバーラップ領域からのデータを、融合、フィルタリング、又は結合、することができる。

データサービスシステム１０２は、また、１つ又は複数の地理的領域にわたって他のセンサ又はノード（例えば、ノード１０４）を配備することもできる。センサ又はノードは、様々な条件又はパラメータに関して、センサデータを収集することができる。例えば、センサ又はノードは、画像又は映像、音、を捕捉し得るとともに、対象物の高度、速度、周囲光、空気の流れ、気圧、温度、等を測定することができる。

ステップ７０４において、データサービスシステム１０２は、複数のレーダから対象物パラメータ（例えば、データ５１０）を収集する。データサービスシステム１０２は、１つ又は複数の間隔でもって定期的に、又は、レーダが要求を受領した際に、又は、イベントなどのトリガ条件に応答して、対象物パラメータを収集することができる。いくつかの場合では、レーダは、対象物パラメータを、データサービスシステム１０２に対して転送することができる。よって、データサービスシステム１０２は、レーダがデータを転送したのと同時に、対象物パラメータを収集することができる。

ステップ７０６において、データサービスシステム１０２は、１つ又は複数の地理的領域に関連した気象条件及び／又は空域規制を決定することができる。データサービスシステム１０２は、１つ又は複数の気象センサ及び／又は気象情報源（例えば、インターネット、気象報告サービス、等）から収集した気象情報に基づいて、気象条件を決定することができる。気象条件は、例えば、圧力、水分、温度、風、降水量及び／又は種類、気流又は潮流、気象イベント（例えば、竜巻、ハリケーン、嵐、等）、などを含むことができる。その上、データサービスシステム１０２は、政府機関などの規制機関によって規定された、規則、規制、実施方針、等に基づいて、空域規制を決定することができる。空域規制は、制限区域（例えば、４０２）、制限空域（例えば、４０４Ａ～４０４Ｄ）、ライセンス規則、使用税規則、電子発券要件、ゾーニング規則、等を含むことができる。

ステップ７０８において、データサービスシステム１０２は、対象物パラメータ、気象条件、及び／又は空域規制に基づいて、１つ又は複数の地理的領域に関する空域条件をモデル化することができる。空域条件は、対象物パラメータ、気象条件、及び／又は空域規制から、フォーマットされたデータ、融合されたデータ、フィルタリングされたデータ、集約されたデータ、モデル化されたデータ、等を含むことができる。データサービスシステム１０２は、空域条件を格納し得るとともに、他のシステム又は事業体によるアクセスのために、その空域条件に関連したデータを定期的に収集することができる。また、データサービスシステム１０２は、乗物サイズ、貨物重量、貨物形状、乗物のサイズ及び／又は形状、等を使用することにより、決定を行うことができる。例えば、ドローンが大きな貨物サイズを有していて、天候パターンとして強い向かい風が予報されている場合には、データサービスシステム１０２は、その情報を利用することにより、ドローン及び貨物をより低い高度へと又は他のルートへと再ルート設定することができる、あるいは、配達をより効率的なものとするように時間を変更することができる。

いくつかの例では、データサービスシステム１０２は、空域状況に基づいて、フライトプラン及び／又はフライト通知を作成することができる。フライトプランは、フライトスケジュール、フライト経路又はフライトルート、フライト優先度、フライト変更、フライト設定、等を含むことができる。いくつかの場合では、データサービスシステム１０２は、１つ又は複数の他のシステムから、データ（例えば、空域状況）に関する要求を受領し得るとともに、要求に応じてデータを提供することができる。他のシステムは、データを使用することにより、フライトプラン又は通知を作成することができる、あるいは、配送要求を処理することができる。例えば、フライトプラン作成サービスは、データサービスシステム１０２からデータを取得し得るとともに、ドローンなどの航空機を使用して、目的地に対して、物品又は製品を配送するための、フライトプラン及び配送指示を作成することができる。フライトプラン作成サービスは、オペレータからの配送要求に基づいて、販売者などのオペレータに対して、そのようなサービスを提供することができる。いくつかの場合では、フライトプランナーが、オペレータのために、フライト及び配送を管理することができる。データサービスシステム１０２、フライトプランナー、及び／又はオペレータは、同一システム又は同一事業体の一部とすることができる、あるいは、異なる事業体又は異なるシステムの一部とすることができる。

フライトプラン作成は、また、購買者、販売者、配達者、政府の規制に基づく政府機関、あるいは、配達を受ける当事者、のうちの１者又は複数のためのものであり得るサービスレベルの合意を考慮に入れることもできる。これらの合意は、集荷から配達までの時間の長さ、配達の速度、配達の温度（暖かい温度又は冷たい温度）、高度制限、揺れの制限、などを含むことができる。

他の態様では、方法は、複数のレーダのそれぞれのレーダ検出範囲と、１つ又は複数の地理的領域に対するカバレッジパラメータと、に基づいて、１つ又は複数の地理的領域にわたって複数のレーダを配備する任意の事業体を含むことができ、ここで、複数のレーダのそれぞれは、それぞれのレーダ検出範囲内の対象物パラメータを検出するように構成され、方法においては、データサービスシステムを介して、複数のレーダからの対象物パラメータを収集することと、データサービスシステムを介して、１つ又は複数の地理的領域に関連した気象条件と空域規制とのうちの少なくとも１つを決定することと、対象物パラメータに基づいて、及び、気象条件と空域規制とのうちの少なくとも１つに基づいて、１つ又は複数の地理的領域に関する空域条件をモデル化することと、を行う。方法は、また、範囲にわたって配備された複数のレーダからなるネットワーク上で実行される機能を含むこともできる。複数のレーダのそれぞれは、それぞれのレーダの検出範囲内で対象物パラメータを検出するように構成することができる。データサービスシステムは、複数のレーダから対象物パラメータを収集し、地域に関連した気象条件及び／又は空域規制のうちの少なくとも１つを決定し、そして、対象物パラメータに基づいて、及び、気象条件と空域規制とのうちの少なくとも１つに基づいて、地域の空域条件をモデル化する。データサービスシステムは、地域内の対象物のスケジュール作成に使用するために、あるいは、他の方法による地域内の空域の管理に使用するために、データを、スケジュール作成モジュールに対して又は任意の他の事業体に対して、提供することができる。また、データを使用することにより、地域内の陸上ベース乗物の使用を管理することもできる。

本明細書において開示したプロセスは、地域内の空域の使用に関する新規なデータを作成するための新規なアプローチを表すものであり、その後、そのデータは、改良された安全性を有しつつ、対象物を目的地へと届けるためのＳＬＡ要件を成功裏に満たす可能性を有しつつ、フライト対象物が空域を通して移動するためのスケジュール作成を行うに際して、適用することができる。

次に、本開示は、図８を参照し、図８は、データサービスシステム１０２及び／又は本明細書における任意の他のコンピューティングデバイスを実装するために使用され得る様々なハードウェア構成要素を含む例示的なコンピューティングシステムを示している。

この例では、図８は、バスなどの接続８０５を使用して互いに電気的に通信する構成要素を含むコンピューティングシステムアーキテクチャ８００を示している。システム８００は、処理ユニット（ＣＰＵ又はプロセッサ）８１０と、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）８２０及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８２５などのシステムメモリ８１５を含めた様々なシステム構成要素を、プロセッサ８１０に対して結合するシステム接続８０５と、を含む。システム８００は、プロセッサ８１０に対して直接的に接続された又はプロセッサ８１０に対して近接して接続された又はプロセッサ８１０の一部として一体化された高速メモリからなるキャッシュを含むことができる。システム８００は、プロセッサ８１０による迅速なアクセスのために、メモリ８１５及び／又はストレージ８３０からのデータを、キャッシュ８１２に対して、コピーすることができる。このようにして、キャッシュは、データを待っている間のプロセッサ８１０の遅延を回避するという性能向上を提供することができる。これらのモジュール及び他のモジュールは、様々な操作を実行し得るよう、プロセッサ８１０を制御することができる、あるいは、プロセッサ８１０を制御するように構成することができる。他のシステムメモリ８１５も、同様の使用のために利用可能とすることができる。メモリ８１５は、異なる性能特性を有した複数の異なるタイプのメモリを含むことができる。プロセッサ８１０は、任意の汎用目的プロセッサと、プロセッサ８１０を制御するように構成されたものであってストレージ８３０内に格納された、第１サービス８３２、第２サービス８３４、及び第３サービス８３６、などのハードウェア又はソフトウェアサービスと、ソフトウェア命令が実際のプロセッサ設計内に組み込まれている特別目的プロセッサと、を含むことができる。プロセッサ８１０は、複数のコア又はプロセッサ、バス、メモリコントローラ、キャッシュ、等を含む完全に自己完結型のコンピューティングシステムとすることができる。マルチコアプロセッサは、対称的であっても、非対称的であってもよい。

ユーザとコンピューティングデバイス８００との相互作用を可能とするために、入力デバイス８４５は、音声用のマイク、ジェスチャ又はグラフィカル入力用のタッチスクリーン、キーボード、マウス、モーション入力、音声、などの任意の数の入力機構を表すことができる。出力デバイス８３５は、また、当該技術分野の当業者に公知の多数の出力機構のうちの１つ又は複数とすることができる。いくつかの例では、マルチモーダルシステムは、ユーザがコンピューティングデバイス８００と通信するために複数のタイプの入力を提供することを可能とすることができる。通信インターフェース８４０は、一般に、ユーザ入力及びシステム出力を制御して管理することができる。任意の特定のハードウェア構成での動作に制限はなく、したがって、ここでの基本的な特徴点は、開発されるにつれて、改良されたハードウェア又はファームウェアの構成へと容易に置き換えることができる。

ストレージデバイス８３０は、不揮発性メモリであって、磁気カセット、フラッシュメモリカード、ソリッドステートメモリデバイス、デジタル汎用ディスク、カートリッジ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭｓ）８２５、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）８２０、及びこれらのハイブリッド、等の、コンピュータによってアクセス可能なかつデータを記憶することが可能な、ハードディスク又は他のタイプのコンピュータ可読媒体とすることができる。

ストレージデバイス８３０は、プロセッサ８１０を制御するためのサービス８３２、８３４、８３６を含むことができる。他のハードウェアモジュール又はソフトウェアモジュールが想定される。ストレージデバイス８３０は、システム接続８０５に対して接続することができる。一態様では、特定の機能を実行するハードウェアモジュールは、コンピュータ可読媒体内に格納されたソフトウェア構成要素でありかつプロセッサ８１０や接続８０５や出力デバイス８３５等の必要なハードウェア構成要素に対して接続されたソフトウェア構成要素を含むことができ、これにより、機能を実行することができる。

説明を明瞭とするために、いくつかの例では、本技術は、デバイス、デバイス構成要素、ソフトウェア内において具現された方法におけるステップ又はルーチン、あるいは、ハードウェア及びソフトウェアの組合せ、を含む機能ブロックを含めた個々の機能ブロックを含むものとして、提示することができる。

いくつかの実施形態では、コンピュータ可読ストレージデバイス、媒体、及びメモリは、ビットストリーム及び同種のものを含有したケーブル又は無線信号を含むことができる。しかしながら、言及される場合、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、エネルギ、搬送波信号、電磁波、及び信号そのもの、などの媒体を明示的に除外する。

上述した例による方法は、コンピュータ可読媒体からの、記憶されたコンピュータ実行可能命令をあるいは他の方法で利用可能なコンピュータ実行可能命令を使用して、実装することができる。そのような命令は、例えば、汎用コンピュータ、特殊目的コンピュータ、又は特殊目的処理デバイスが特定の機能又は特定の機能群を実行することを、引き起こすあるいは他の方法で実行させる命令及びデータを含むことができる。使用されるコンピュータリソースの一部は、ネットワークを介してアクセス可能とすることができる。コンピュータ実行可能命令は、例えば、バイナリ、アセンブリ言語などの中間フォーマット命令、ファームウェア、あるいは、ソースコード、とすることができる。説明した例による方法の際に作成された命令や使用された情報や作成された情報を格納するために使用され得るコンピュータ可読媒体の例には、磁気ディスク又は光ディスク、フラッシュメモリ、不揮発性メモリを備えたＵＳＢデバイス、ネットワーク化されたストレージデバイス、等が含まれる。

これらの開示による方法を実装するデバイスは、ハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェア、を含むことができ、任意の様々なフォームファクタを取ることができる。そのようなフォームファクタの典型的な例としては、ラップトップ、スマートフォン、小さなフォームファクタのパーソナルコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント、ラックマウントデバイス、スタンドアロンデバイス、等が挙げられる。本明細書において説明した機能は、また、周辺機器又はアドインカード内で具現することもできる。そのような機能は、さらなる例を挙げれば、単一のデバイス内で実行される異なるチップ又は異なるプロセス間で回路基板上に実装することも可能である。

命令、そのような命令を伝達するための媒体、そのような命令を実行するためのコンピューティングリソース、及び、そのようなコンピューティングリソースを支持するための他の構造は、これらの開示において説明した機能を提供するための手段である。

添付の特許請求の範囲内の態様を説明するために様々な例及び他の情報を使用したけれども、通常の技術者であればこれらの例を使用して多種多様な実装を導出し得るように、これらの例における特定の特徴点又は構成に基づいて、特許請求の範囲に対する限定が暗示されるべきではない。さらに、いくつかの主題が、構造的特徴点及び／又は方法ステップの例に関して特有の文言で説明されているかもしれないけれども、添付の特許請求の範囲に規定された主題が、必ずしもこれらの説明された特徴点又は行為に限定されないことは、理解されるべきである。例えば、そのような機能は、本明細書で特定されたものとは異なる態様で流通され得る、あるいは、本明細書で特定されたもの以外の構成要素で実行され得る。むしろ、説明した特徴点及びステップは、添付の特許請求の範囲内におけるシステム及び方法の構成要素の例として開示されている。

「少なくとも１つの」と記載された請求項中の文言は、集合のうちの少なくとも１つを指しており、集合のうちの１つの部材が、あるいは、集合のうちの複数の部材が、請求項を満たすことを示している。例えば、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と記載された請求項中の文言は、Ａ、Ｂ、あるいは、Ａ及びＢ、を意味する。
以下に、出願当初の特許請求の範囲に記載の事項を、そのまま、付記しておく。
［Ｃ１］
複数のレーダを、１つ又は複数の地理的領域にわたって、前記複数のレーダのそれぞれのレーダ検出範囲に基づいて、及び、前記１つ又は複数の地理的領域に関するカバレッジパラメータに基づいて、配備することであって、前記複数のレーダのそれぞれが、前記それぞれのレーダ検出範囲内の対象物パラメータを検出するように構成される、配備することと、
データサービスシステムを介して、前記複数のレーダから前記対象物パラメータを収集することと、
前記データサービスシステムを介して、前記１つ又は複数の地理的領域に関連した気象条件と空域規制とのうちの少なくとも１つを決定することと、
前記対象物パラメータに基づいて、及び、前記気象条件と前記空域規制とのうちの前記少なくとも１つに基づいて、前記１つ又は複数の地理的領域に関する空域条件をモデル化することと、を含む、方法。
［Ｃ２］
前記カバレッジパラメータは、検出精度とカバレッジ優先度とのうちの少なくとも１つを含み、前記検出精度は、前記それぞれのレーダ検出範囲に基づく、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記複数のレーダを配備することは、前記複数のレーダのそれぞれについて前記それぞれのレーダ検出範囲を決定することと、前記それぞれのレーダ検出範囲に基づいて、及び、前記１つ又は複数の地理的領域内におけるカバレッジ面積に基づいて、前記１つ又は複数の地理的領域にわたっての相対位置に前記複数のレーダを配置することと、を含み、前記カバレッジ面積は、前記カバレッジパラメータと、前記１つ又は複数の地理的領域のサイズと、のうちの少なくとも１つに基づく、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ４］
前記１つ又は複数の地理的領域にわたって複数のセンサデバイスを配備することと、
前記データサービスシステムを介して、前記複数のセンサデバイスからセンサデータを収集することと、をさらに含み、
前記１つ又は複数の地理的領域に関する空域条件をモデル化することは、さらに、前記複数のセンサデバイスからの前記センサデータに基づき、前記センサデータには、前記１つ又は複数の地理的領域の同一部分に対するそれぞれの関連性に基づいて、前記対象物パラメータと、前記気象条件と前記空域規制とのうちの前記少なくとも１つと、が組み込まれる、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ５］
前記センサデバイスは、カメラ、画像デバイス、温度センサ、湿度センサ、及び速度センサ、のうちの少なくとも１つを含み、前記センサデータを、映像、画像、温度情報、湿度情報、及び対象物速度情報、のうちの少なくとも１つを含む、Ｃ４に記載の方法。
［Ｃ６］
前記対象物パラメータは、対象物の存在、対象物の範囲、対象物の速度、対象物の方向、対象物のサイズ、対象物の形状、及び対象物の構成、のうちの少なくとも１つを含む、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ７］
１つ又は複数の共通性に基づいて、前記対象物パラメータと、前記気象条件と前記空域規制のうちの前記少なくとも１つと、を格納して格納済みデータを作成することをさらに含み、前記１つ又は複数の共通性は、地理的領域、１つ又は複数のデータソース、空域範囲、検出した条件、及び検出した対象物、のうちの少なくとも１つを含む、Ｃ６に記載の方法。
［Ｃ８］
前記対象物パラメータと、前記気象条件と前記空域規制とのうちの前記少なくとも１つと、を格納することは、前記１つ又は複数の共通性に基づいて、前記格納済みデータの一部を集約することを含む、Ｃ７に記載の方法。
［Ｃ９］
１つまたは複数の地理的領域にわたって前記複数のレーダを配備することは、前記それぞれのレーダ検出範囲に基づいて及び前記カバレッジパラメータに基づいて、前記複数のレーダに関して、前記１つまたは複数の地理的領域内におけるそれぞれのカバレッジ範囲を計算することを含み、前記それぞれのカバレッジ範囲の少なくとも一部は、オーバーラップする、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記１つ又は複数の地理的領域に関連したフライトプランに関する要求を受領することと、
前記１つ又は複数の地理的領域に関する前記空域状件を表す格納済みデータに基づいて、前記要求に対する応答を作成することと、をさらに含む、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１１］
システムであって、
１つ又は複数のプロセッサと、
内部に命令が格納されている少なくとも１つのコンピュータ可読記憶媒体と、を含み、前記命令は、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行された時には、前記システムに、
データサービスに対して、１つ又は複数の地理的領域にわたって配備された複数のレーダによって検出された対象物パラメータを含む空域情報を要求することであって、前記複数のレーダが、前記複数のレーダのそれぞれのレーダ検出範囲に基づいて、及び、前記１つ又は複数の地理的領域に関するカバレッジパラメータに基づいて、配備される、要求することと、
前記データサービスから前記空域情報を受領することと、
前記空域情報に基づいて、前記１つ又は複数の地理的領域に関連した１つ又は複数のフライトプランを作成することであって、前記フライトプランは、航空機によって１つ又は複数の物品を目的地に対して配送するための１つ又は複数のそれぞれの経路を含む、作成することと、
前記データサービスから収集したデータに基づいて、前記１つ又は複数のフライトプランに関連したフライト状況を監視することと、を施行させる、システム。
［Ｃ１２］
前記空域情報は、前記１つ又は複数の地理的領域に関連した気象条件と空域規制とのうちの少なくとも１つを含み、前記対象物パラメータは、対象物の存在、対象物の範囲、対象物の速度、対象物の方向、対象物のサイズ、対象物の形状、及び対象物の構成、のうちの少なくとも１つを含む、Ｃ１１に記載のシステム。
［Ｃ１３］
前記空域情報は、前記１つ又は複数の地理的領域に関連したフライト混雑、前記１つ又は複数の地理的領域に関連した交通パターン、及び、前記１つ又は複数の地理的領域に関連した空域条件、のうちの少なくとも１つを含む、Ｃ１２に記載のシステム。
［Ｃ１４］
前記カバレッジパラメータは、検出精度とカバレッジ優先度とのうちの少なくとも１つを含み、前記検出精度は、前記それぞれのレーダ検出範囲に基づく、Ｃ１１に記載のシステム。
［Ｃ１５］
前記複数のレーダによって検出した前記対象物パラメータは、前記１つ又は複数の地理的領域にわたっての前記複数のレーダの相対位置に関連しており、前記相対位置は、前記それぞれのレーダ検出範囲と、前記１つ又は複数の地理的領域内におけるカバレッジ面積と、に基づき、前記カバレッジ面積は、前記カバレッジパラメータと、前記１つ又は複数の地理的領域のサイズと、のうちの少なくとも１つに基づく、Ｃ１４に記載のシステム。
［Ｃ１６］
前記航空機は、無人航空機を含み、前記フライト状況を監視することは、フライト中に前記無人航空機を追跡することを含む、Ｃ１１に記載のシステム。
［Ｃ１７］
非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、
内部に格納された命令を含み、前記命令は、１つ又は複数のプロセッサによって実行された時には、システムに、
複数のレーダを、１つ又は複数の地理的領域にわたって、前記複数のレーダのそれぞれのレーダ検出範囲に基づいて、及び、前記１つ又は複数の地理的領域に関するカバレッジパラメータに基づいて、配備することであって、前記複数のレーダのそれぞれが、前記それぞれのレーダ検出範囲内の対象物パラメータを検出するように構成される、配備することと、
前記複数のレーダから前記対象物パラメータを収集することと、
前記１つ又は複数の地理的領域に関連した気象条件と空域規制とのうちの少なくとも１つを決定することと、
前記対象物パラメータに基づいて、及び、前記気象条件と前記空域規制とのうちの前記少なくとも１つに基づいて、前記１つ又は複数の地理的領域に関する空域条件をモデル化することと、を施行させる、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ１８］
前記カバレッジパラメータは、検出精度とカバレッジ優先度とのうちの少なくとも１つを含み、前記検出精度は、前記それぞれのレーダ検出範囲に基づき、前記対象物パラメータは、対象物の存在、対象物の範囲、対象物の速度、対象物の方向、対象物のサイズ、対象物の形状、及び対象物の構成、のうちの少なくとも１つを含む、Ｃ１７に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ１９］
前記複数のレーダを配備することは、前記複数のレーダのそれぞれについて前記それぞれのレーダ検出範囲を決定することと、前記それぞれのレーダ検出範囲に基づいて、及び、前記１つ又は複数の地理的領域内におけるカバレッジ面積に基づいて、前記１つ又は複数の地理的領域にわたっての相対位置に前記複数のレーダを配置することと、を含み、前記カバレッジ面積は、前記カバレッジパラメータと、前記１つ又は複数の地理的領域のサイズと、のうちの少なくとも１つに基づく、Ｃ１８に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ２０］
前記１つ又は複数のプロセッサによって実行された時には、前記システムに、
前記対象物パラメータと、前記気象条件と前記空域規制とのうちの前記少なくとも１つと、を格納することにより、格納済みデータを作成することと、
１つ又は複数の共通性に基づいて、前記格納済みデータの一部を集約することであって、前記１つ又は複数の共通性は、地理的領域、１つ又は複数のデータソース、空域範囲、検出した条件、及び検出した対象物、のうちの少なくとも１つを含む、集約することと、を施行させる命令を格納する、Ｃ１９に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。

Claims (18)

1. 複数のレーダデバイスを、地理的領域にわたって、前記複数のレーダデバイスのそれぞれのレーダ検出範囲に基づいて、及び、前記地理的領域に関するカバレッジパラメータに基づいて、配備すること、ここにおいて、前記カバレッジパラメータは、前記地理的領域に関連する検出精度およびカバレッジ比率のうちの１つ又は複数に関連し、前記複数のレーダデバイスのそれぞれが、前記それぞれのレーダ検出範囲内の固定対象物パラメータを検出するように構成され、前記固定対象物パラメータは、前記地理的領域内の固定対象物に関連する、と、
   データサービスシステムを介して、前記複数のレーダデバイスから前記固定対象物パラメータを収集することと、
   モデル化された空域条件を作成するために、（１）前記固定対象物パラメータ、（２）過去のデータに基づく将来の予測された空域条件に基づいて、前記地理的領域に関する空域条件のコンピュータ作成三次元モデルを作成することと、
   前記地理的領域内の特定の領域に関連したフライトプランに関する要求を受領すること、ここにおいて、前記要求は、目的地に配達される物品に関する物理データを備え、フライトプランは、前記要求に基づいて作成される、と、
   移動開始前の飛翔体に提供されている前記フライトプランおよび前記モデル化された空域条件に基づいて、前記飛翔体を前記特定の領域に自律的に移動させることと、を含む、方法。
2. 前記カバレッジパラメータは、検出精度と、どの程度の前記地理的領域をカバーするかに関するカバレッジ優先度とのうちの少なくとも１つを含み、前記検出精度は、前記それぞれのレーダ検出範囲に基づく、請求項１に記載の方法。
3. 前記複数のレーダデバイスを配備することは、前記複数のレーダデバイスのそれぞれについて前記それぞれのレーダ検出範囲を決定することと、前記それぞれのレーダ検出範囲に基づいて、及び、前記地理的領域内におけるカバレッジ面積に基づいて、前記地理的領域にわたっての相対位置に前記複数のレーダデバイスを配置することと、を含み、前記カバレッジ面積は、前記カバレッジパラメータと、前記地理的領域のサイズと、のうちの少なくとも１つに基づく、請求項２に記載の方法。
4. 前記地理的領域にわたって複数のセンサデバイスを配備することと、
   前記データサービスシステムを介して、前記複数のセンサデバイスからセンサデータを収集することと、をさらに含み、
   前記地理的領域に関する空域条件をモデル化することは、さらに、前記複数のセンサデバイスからの前記センサデータに基づき、前記センサデータには、前記地理的領域の一部に対する前記センサデータの関連性に基づいて、前記固定対象物パラメータと、気象条件と空域規制とのうちの前記少なくとも１つと、が組み込まれる、請求項１に記載の方法。
5. 前記複数のセンサデバイスは、カメラ、画像デバイス、温度センサ、湿度センサ、及び速度センサ、のうちの少なくとも１つを含み、前記センサデータを、映像、画像、温度情報、湿度情報、及び対象物速度情報、のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記固定対象物パラメータは、対象物の存在、対象物の範囲、対象物のサイズ、対象物の形状、及び対象物の構成、のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載の方法。
7. 規定された地理的領域、１つ又は複数のデータソース、空域範囲、検出した条件、及び検出した対象物、のうちの少なくとも１つに関する、前記固定対象物パラメータ、前記気象条件および前記空域規制の間の１つ又は複数の共通性に基づいて、前記固定対象物パラメータと、前記気象条件と前記空域規制のうちの少なくとも１つと、を格納することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記地理的領域にわたって前記複数のレーダデバイスを配備することは、前記それぞれのレーダ検出範囲に基づいて及び前記カバレッジパラメータに基づいて、前記複数のレーダデバイスに関して、前記地理的領域内におけるそれぞれのカバレッジ範囲を計算することを含み、前記それぞれのカバレッジ範囲の少なくとも一部は、オーバーラップする、請求項１に記載の方法。
9. システムであって、
   １つ又は複数のプロセッサと、
   内部に命令が格納されている少なくとも１つのコンピュータ可読記憶媒体と、を含み、前記命令は、前記１つ又は複数のプロセッサによって実行された時には、前記システムに、
   データサービスから、前記データサービスからの空域情報を受領することと、前記空域情報は、地理的領域にわたって配備された複数のレーダデバイスによって検出された固定対象物パラメータを備え、前記複数のレーダデバイスは、前記複数のレーダデバイスのそれぞれのレーダ検出範囲および前記地理的領域に関するカバレッジパラメータに基づいて配備され、前記カバレッジパラメータは、前記地理的領域に関連する検出精度およびカバレッジ比率のうちの１つ又は複数に関連し、前記固定対象物パラメータは、前記地理的領域内の固定対象物に関連する、
   前記空域情報および配達される１つ又は複数の物品に関する物理情報に基づいて、前記地理的領域に関連した１つ又は複数のフライトプランを作成することと、前記１つ又は複数のフライトプランは、航空機によって１つ又は複数の物品を目的地に対して配送するための１つ又は複数のそれぞれの経路を含み、前記１つ又は複数のフライトプランは、空域条件の三次元モデルを使用して作成され、前記空域条件の三次元モデルは、前記地理的領域の前記固定対象物パラメータ、空域規制、および過去のデータに基づく将来の予測された空域条件に基づく、、
   前記１つ又は複数の物品を目的地に対して配送するために前記航空機が飛行する前に前記１つ又は複数のフライトプランを前記航空機に提供することと、
   前記データサービスから収集したデータに基づいて、前記１つ又は複数のフライトプランに関連したフライト状況を監視することと、を施行させる、システム。
10. 前記空域情報は、前記地理的領域に関連した気象条件と空域規制とのうちの少なくとも１つを含み、前記固定対象物パラメータは、対象物の存在、対象物の範囲、対象物のサイズ、対象物の形状、及び対象物の構成、のうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載のシステム。
11. 前記空域情報は、前記地理的領域に関連したフライト混雑、前記地理的領域に関連した交通パターン、及び、前記地理的領域に関連した空域条件、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記カバレッジパラメータは、検出精度とカバレッジ優先度とのうちの少なくとも１つを含み、前記検出精度は、前記それぞれのレーダ検出範囲に基づく、請求項９に記載のシステム。
13. 前記複数のレーダデバイスによって検出した前記固定対象物パラメータは、前記地理的領域にわたっての前記複数のレーダデバイスの相対位置に関連しており、前記相対位置は、前記それぞれのレーダ検出範囲と、前記地理的領域内におけるカバレッジ面積と、に基づき、前記カバレッジ面積は、前記カバレッジパラメータと、前記地理的領域のサイズと、のうちの少なくとも１つに基づく、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記航空機は、無人航空機を含み、前記フライト状況を監視することは、フライト中に前記無人航空機を追跡することを含む、請求項９に記載のシステム。
15. 非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、
    内部に格納された命令を含み、前記命令は、１つ又は複数のプロセッサによって実行された時には、システムに、
    複数のレーダデバイスを、地理的領域にわたって、前記複数のレーダデバイスのそれぞれのレーダ検出範囲に基づいて、及び、前記地理的領域に関するカバレッジパラメータに基づいて、配備すること、ここにおいて、前記カバレッジパラメータは、前記地理的領域に関連する検出精度およびカバレッジ比率のうちの１つ又は複数に関連し、前記複数のレーダデバイスのそれぞれが、前記それぞれのレーダ検出範囲内の固定対象物パラメータを検出するように構成される、と、
    前記複数のレーダデバイスから前記固定対象物パラメータを収集することと、
    モデル化された空域条件を作成するために、前記地理的領域の前記固定対象物パラメータ、空域規制、および過去のデータに基づく将来の予測された空域条件に基づいて、前記地理的領域に関する空域条件の三次元モデルを作成することと、
    前記地理的領域に関連したフライトプランに関する要求を受領すること、ここにおいて、前記要求は、目的地に配達される物品に関する物理データを備え、フライトプランは、前記要求に基づいて作成される、と、
    飛翔体に前記地理的領域内を移動することを施行させるために、前記モデル化された空域条件に基づいて、前記飛翔体によって特定の領域に関するフライトプランを実施することと、を施行させる、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
16. 前記カバレッジパラメータは、検出精度とカバレッジ優先度とのうちの少なくとも１つを含み、前記検出精度は、前記それぞれのレーダ検出範囲に基づき、前記固定対象物パラメータは、対象物の存在、対象物の範囲、対象物のサイズ、対象物の形状、及び対象物の構成、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
17. 前記複数のレーダデバイスを配備することは、前記複数のレーダデバイスのそれぞれについて前記それぞれのレーダ検出範囲を決定することと、前記それぞれのレーダ検出範囲に基づいて、及び、前記地理的領域内におけるカバレッジ面積に基づいて、前記地理的領域にわたっての相対位置に前記複数のレーダデバイスを配置することと、を含み、前記カバレッジ面積は、前記カバレッジパラメータと、前記地理的領域のサイズと、のうちの少なくとも１つに基づく、請求項１６に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
18. 前記１つ又は複数のプロセッサによって実行された時には、前記システムに、
    前記固定対象物パラメータと、気象条件と空域規制とのうちの少なくとも１つと、を格納することにより、格納済みデータを作成することと、
    規定された地理的領域、１つ又は複数のデータソース、空域範囲、検出した条件、及び検出した対象物、のうちの少なくとも１つに関する、前記固定対象物パラメータ、前記気象条件および前記空域規制の間の１つ又は複数の共通性に基づいて、前記格納済みデータの一部を集約することと、を施行させる命令を格納する、請求項１７に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。

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