JP7371180B1 - Information processing device, information processing method and program - Google Patents

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Abstract

【課題】飛行体を飛ばすときに発生する空中でのリスクや地上へのリスクといったリスクを適切に把握できる情報処理装置等を提供する。【解決手段】情報処理装置は、出発地及び目的地の入力を受け付ける受付部10と、出発地から目的地までの飛行経路に基づいて、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を取得する取得部40と、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報をリスクモデルに適用することで、対象となっている飛行経路におけるリスクに関する情報を算出する算出部30と、算出部30によって算出されたリスクに関する情報を出力する出力部90と、を有する。【選択図】 図1The present invention provides an information processing device, etc. that can appropriately grasp risks such as risks in the air and risks to the ground that occur when flying an aircraft. [Solution] The information processing device includes a reception unit 10 that receives input of a departure point and a destination, and an acquisition unit that acquires ground risk cause information and aerial risk cause information based on a flight route from the departure point to the destination. 40, a calculation unit 30 that calculates information regarding the risk on the target flight route by applying ground risk cause information and aerial risk cause information to the risk model, and information regarding the risk calculated by the calculation unit 30. It has an output section 90 that outputs. [Selection diagram] Figure 1

Description

本発明は、飛行体を飛ばす際のリスクを提供する情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program that provide risks when flying an aircraft.

近年、ドローン等の飛行体への注目が高まっており、ドローン等の飛行体を自動で制御することも試みられている。特許文献1では、ドローンと接続されたスマートデバイス上で起動するドローン自動飛行制御アプリケーションが提供されている。この特許文献1では、スマートデバイスのカメラを起動させるカメラ起動手段と、カメラで撮像された撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、取得した撮像画像を画像解析する画像解析手段と、画像解析の結果に基づいて、ドローンの飛行を制御するドローン飛行制御手段と、を備えたドローン自動飛行制御アプリケーションが提供されている。 In recent years, flying objects such as drones have been attracting increasing attention, and attempts have also been made to automatically control flying objects such as drones. Patent Document 1 provides a drone automatic flight control application that is activated on a smart device connected to a drone. In Patent Document 1, a camera activation means for activating a camera of a smart device, a photographed image acquisition means for acquiring a captured image taken by the camera, an image analysis means for analyzing the acquired photographed image, and an image analysis means are disclosed. Based on the results, a drone automatic flight control application is provided, which includes: a drone flight control means for controlling the flight of the drone;

WO2017/208353WO2017/208353

ドローン等の飛行体を飛ばす場合、空中でのリスクと地上へのリスクが発生するが、そのリスクを適切に把握することは困難である。 When flying an aircraft such as a drone, there are risks both in the air and on the ground, but it is difficult to properly understand these risks.

本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、飛行体を飛ばすときに発生する空中でのリスクや地上へのリスクといったリスクを適切に把握できる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。 The present invention has been made in view of the above points, and provides an information processing device, an information processing method, and a program that can appropriately grasp risks such as risks in the air and risks to the ground that occur when flying an aircraft. I will provide a.

[概念1]
本発明による情報処理装置は、
出発地及び目的地の入力を受け付ける受付部と、
出発地から目的地までの飛行経路に基づいて、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を取得する取得部と、
地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報をリスクモデルに適用することで、対象となっている飛行経路におけるリスクに関する情報を算出する算出部と、
算出部によって算出されたリスクに関する情報を出力する出力部と、
を備えてもよい。
[Concept 1]
The information processing device according to the present invention includes:
a reception section that accepts input of departure point and destination;
an acquisition unit that acquires ground risk cause information and aerial risk cause information based on a flight route from a departure point to a destination;
a calculation unit that calculates information regarding risks on a target flight route by applying ground risk cause information and aerial risk cause information to a risk model;
an output unit that outputs information regarding the risk calculated by the calculation unit;
may be provided.

[概念2]
本発明による情報処理装置は、
出発地及び目的地の入力を受け付ける受付部と、
出発地から目的地までの飛行経路を自動で導出するルート導出部と、
ルート導出部によって導出された出発地から目的地までの飛行経路に基づいて、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を取得する取得部と、
地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報をリスクモデルに適用することで、対象となっている飛行経路におけるリスクに関する情報を算出する算出部と、
前記リスクに関する情報を用いて推奨ルートを出力する出力部と、
を備えてもよい。
[Concept 2]
The information processing device according to the present invention includes:
a reception section that accepts input of departure point and destination;
a route derivation unit that automatically derives a flight route from a departure point to a destination;
an acquisition unit that acquires ground risk cause information and aerial risk cause information based on the flight route from the departure point to the destination derived by the route derivation unit;
a calculation unit that calculates information regarding risks on a target flight route by applying ground risk cause information and aerial risk cause information to a risk model;
an output unit that outputs a recommended route using the information regarding the risk;
may be provided.

[概念3]
概念1又は2による情報処理装置において、
算出部はリスクを算出する際に機体情報も用いてもよい。
[Concept 3]
In the information processing device according to concept 1 or 2,
The calculation unit may also use aircraft information when calculating the risk.

[概念4]
概念1乃至3のいずれか1つによる情報処理装置において、
取得部は、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報の少なくとも一部を、記憶部で記憶されている地図情報から取得し、
端末で飛行経路を直線又は曲線を用いて入力することで、取得部は、当該飛行経路に沿った地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報の少なくとも一部を取得してもよい。
[Concept 4]
In an information processing device according to any one of concepts 1 to 3,
The acquisition unit acquires at least part of the ground risk cause information and the aerial risk cause information from the map information stored in the storage unit,
By inputting a flight route using a straight line or a curved line at the terminal, the acquisition unit may acquire at least part of the ground risk cause information and the air risk cause information along the flight route.

[概念5]
概念1乃至4のいずれか1つによる情報処理装置において、
取得部が、飛行経路における車両、歩行者及び船舶のいずれか1つ以上に関する情報を地上リスク原因情報として取得してもよい。
[Concept 5]
In an information processing device according to any one of Concepts 1 to 4,
The acquisition unit may acquire information regarding any one or more of vehicles, pedestrians, and ships on the flight route as ground risk cause information.

[概念6]
概念1乃至5のいずれか1つによる情報処理装置において、
取得部が、飛行経路における空域密度に関する情報を空中リスク原因情報として取得してもよい。
[Concept 6]
In an information processing device according to any one of concepts 1 to 5,
The acquisition unit may acquire information regarding airspace density on the flight route as aerial risk cause information.

[概念7]
概念1乃至6のいずれか1つによる情報処理装置において、
算出部は、運航予定日時又は運航回数を用いてリスクを算出してもよい。
[Concept 7]
In an information processing device according to any one of Concepts 1 to 6,
The calculation unit may calculate the risk using the scheduled flight date and time or the number of flights.

[概念8]
概念1乃至7のいずれか1つによる情報処理装置において、
算出部は、地上リスクモデルを用いて地上リスク原因情報に基づいて地上リスクを算出し、空中リスクモデルを用いて空中リスク原因情報に基づいて空中リスクを算出し、地上リスク及び空中リスクを統合して統合リスクを算出してもよい。
[Concept 8]
In an information processing device according to any one of Concepts 1 to 7,
The calculation unit calculates the ground risk based on the ground risk cause information using the ground risk model, calculates the air risk based on the air risk cause information using the air risk model, and integrates the ground risk and the air risk. The integrated risk may be calculated using

[概念9]
本発明による情報処理方法は、
受付部で、出発地及び目的地の入力を受け付ける工程と、
取得部で、出発地から目的地までの飛行経路に基づいて、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を取得する工程と、
算出部で、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報をリスクモデルに適用することで、対象となっている飛行経路におけるリスクを算出する工程と、
出力部で、算出部によって算出されたリスクを出力する工程と、
を備えてもよい。
[Concept 9]
The information processing method according to the present invention includes:
a step of receiving input of the departure point and destination at the reception department;
a step of acquiring ground risk cause information and aerial risk cause information based on the flight route from the departure point to the destination in the acquisition unit;
a step of calculating the risk on the target flight route by applying the ground risk cause information and the air risk cause information to the risk model in the calculation unit;
a step of outputting the risk calculated by the calculation unit in the output unit;
may be provided.

[概念10]
本発明によるプログラムは、
情報処理装置にインストールするためのプログラムであって、
プログラムをインストールされた情報処理装置は、
出発地及び目的地の入力を受け付ける受付機能と、
出発地から目的地までの飛行経路に基づいて、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を取得する取得機能と、
地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報をリスクモデルに適用することで、対象となっている飛行経路におけるリスクを算出する算出機能と、
算出部によって算出されたリスクを出力する出力機能と、
を実行してもよい。
[Concept 10]
The program according to the present invention is
A program to be installed on an information processing device,
The information processing device with the program installed is
A reception function that accepts input of departure point and destination,
an acquisition function that acquires ground risk cause information and aerial risk cause information based on the flight route from the departure point to the destination;
A calculation function that calculates the risk on the target flight route by applying ground risk cause information and aerial risk cause information to the risk model,
an output function that outputs the risk calculated by the calculation section;
may be executed.

本発明によれば、飛行体を飛ばすときに発生する空中でのリスクや地上へのリスクといったリスクを適切に把握できる。 According to the present invention, it is possible to appropriately grasp risks such as risks in the air and risks to the ground that occur when flying an aircraft.

本発明の実施の形態による情報処理装置の構成を示した概略図。1 is a schematic diagram showing the configuration of an information processing device according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態の一例であって、端末の表示部において飛行経路を入力した際のリスク評価の結果が示される態様を示した図。1 is an example of an embodiment of the present invention, and is a diagram illustrating a mode in which a risk evaluation result is displayed when a flight route is input on a display unit of a terminal. 本発明の実施の形態の一例であって、端末の表示部において推奨の飛行経路がリスク評価とともに示される態様を示した図。1 is an example of an embodiment of the present invention, and is a diagram illustrating a mode in which a recommended flight route is displayed together with a risk assessment on a display unit of a terminal. 本発明の実施の形態において、対策後の地上リスクと対策後の空中リスクを考慮した総合評価を示したテーブル。In the embodiment of the present invention, a table showing a comprehensive evaluation considering ground risk after countermeasures and aerial risk after countermeasures. 地上リスク及び空中リスクを考慮した総合的なリスクの計算式の一例を説明するための図。FIG. 3 is a diagram for explaining an example of a comprehensive risk calculation formula that takes into account ground risk and aerial risk. 本発明の実施の形態における、地上リスクと当該地上リスクを低減させるための対策とを示した図。FIG. 3 is a diagram showing ground risks and measures for reducing the ground risks in an embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態における、空中リスクと当該空中リスクを低減させるための対策とを示した図。FIG. 2 is a diagram showing aerial risks and measures for reducing the aerial risks in an embodiment of the present invention.

実施の形態
以下、本発明に係る情報処理装置及び情報処理方法の実施の形態について説明する。本実施の形態では、パソコン等のコンピュータにインストールされることで、当該コンピュータによって本実施の形態の情報処理方法を実行できるようにするプログラム及び当該プログラムを記録した記録媒体も提供される。
Embodiments Below, embodiments of an information processing apparatus and an information processing method according to the present invention will be described. The present embodiment also provides a program that is installed on a computer such as a personal computer so that the computer can execute the information processing method of the present embodiment, and a recording medium that records the program.

本実施の形態の情報処理装置はいずれの場所に設置されてもよく、サーバであってもよく、クラウド環境で利用されてもよい。本実施の形態の情報処理装置は、一つの装置から構成されてもよいし複数の装置から構成されてもよい。また、複数の装置から情報処理装置が構成される場合には、各装置が同じ部屋等の同じ空間に設けられる必要はなく、異なる部屋、異なる建物、異なる地域等に設けられてもよい。また、複数の装置から情報処理装置が構成される場合には、その一部を一機関が所有及び/又は管理し、残りを別機関が所有及び/又は管理してもよい。 The information processing apparatus of this embodiment may be installed at any location, may be a server, or may be used in a cloud environment. The information processing device of this embodiment may be composed of one device or a plurality of devices. Further, when an information processing device is configured from a plurality of devices, each device does not need to be provided in the same space such as the same room, but may be provided in different rooms, different buildings, different regions, etc. Further, when an information processing device is composed of a plurality of devices, one organization may own and/or manage some of the devices, and the rest may be owned and/or managed by another organization.

本実施の形態の情報処理装置は、例えばプログラムをインストールすることで生成される。このプログラムは電子メールで配信されてもよいし、所定のURLにアクセスした上でログインすることで入手できてもよいし、記録媒体に記録されてもよい。本実施の形態によるプログラムは以下に示す情報処理装置を生成するために利用され、本実施の形態による記録媒体は当該プログラムを記録するために利用される。また、本実施の形態の情報処理方法は上記プログラムがインストールされた情報処理装置によって実施される。情報処理装置は、情報処理装置にインストールされたアプリケーションを実行することによって、本実施の形態の情報処理方法を実行してもよい。 The information processing device of this embodiment is generated by installing a program, for example. This program may be distributed by e-mail, may be obtained by accessing a predetermined URL and logging in, or may be recorded on a recording medium. The program according to this embodiment is used to generate the information processing device shown below, and the recording medium according to this embodiment is used to record the program. Further, the information processing method of this embodiment is implemented by an information processing device in which the above program is installed. The information processing device may execute the information processing method of this embodiment by executing an application installed in the information processing device.

図1に示すように、本実施の形態の情報処理装置は、出発地及び目的地の入力を受け付ける受付部10と、出発地から目的地までの飛行経路に基づいて、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を取得する取得部40と、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報をリスクモデルに適用することで、対象となっている飛行経路におけるリスクを算出する算出部30と、算出部30によって算出されたリスクに関する情報を出力する出力部90と、を有してもよい。出発地及び目的地の入力はパソコン、スマートフォン、タブレット等の端末200の入力部220から行われ、出力部90から出力されるリスクに関する情報は端末200の表示部210で表示されることになる(図2参照)。端末200は、ユーザが利用するユーザ端末と、管理者が利用する管理端末とを含んだ概念である。端末200は、表示部210及び入力部220を有している。タブレットやスマートフォンではタッチパネルとなっていることから、画面が表示部210及び入力部220の両方の機能を兼ねることになる。 As shown in FIG. 1, the information processing device of this embodiment includes a reception unit 10 that receives input of a departure point and a destination, and a reception unit 10 that receives input of a departure point and a destination, and a reception unit 10 that receives ground risk cause information and air risk information based on a flight route from the departure point to the destination. An acquisition unit 40 that acquires risk cause information, a calculation unit 30 that calculates the risk on the target flight route by applying ground risk cause information and aerial risk cause information to a risk model; It may also include an output unit 90 that outputs information regarding the calculated risk. The departure point and destination are entered through the input section 220 of the terminal 200 such as a personal computer, smartphone, or tablet, and the information regarding risks output from the output section 90 is displayed on the display section 210 of the terminal 200 ( (see Figure 2). The terminal 200 is a concept that includes a user terminal used by a user and a management terminal used by an administrator. Terminal 200 has a display section 210 and an input section 220. Since a tablet or smartphone has a touch panel, the screen serves as both the display section 210 and the input section 220.

地上リスク原因情報としては、走行又は駐車している車の数、歩行者の数、船舶の数、住宅地の存在、商業施設の存在、人口密集度等を挙げることができる(図5参照)。空中リスク原因情報としては、空域密度、空港やヘリポートの存在等を挙げることができる。図5では、地上リスク原因情報が「地上落下リスク」として示され、空中リスク原因情報が「空中衝突リスク」として示されている。 Ground risk cause information can include the number of cars running or parked, the number of pedestrians, the number of ships, the presence of residential areas, the presence of commercial facilities, population density, etc. (see Figure 5) . Aerial risk cause information includes airspace density, presence of airports and heliports, and the like. In FIG. 5, ground risk cause information is shown as "ground fall risk", and aerial risk cause information is shown as "air collision risk".

出発地から目的地までの飛行経路に基づいて地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を取得し、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報をリスクモデルに適用することで対象となっている飛行経路におけるリスクを算出する態様を採用することで、出発地から目的地までにドローン等の飛行体を飛ばした際に、どの程度のリスクが存在するかを適切にかつ客観的に把握することができる。この際の飛行体の運航は自動制御で行われることが典型的な態様である。 By acquiring ground risk cause information and aerial risk cause information based on the flight route from the departure point to the destination, and applying the ground risk cause information and aerial risk cause information to the risk model, By adopting a method of calculating risk, it is possible to appropriately and objectively understand the degree of risk that exists when flying an aircraft such as a drone from the departure point to the destination. In this case, the operation of the aircraft is typically automatically controlled.

算出部30はリスクを算出する際に機体情報を含む運航情報を用いてもよい(図5参照)。運航情報としては、機体の全長、質量、機体障害発生率等の機体情報、目視内飛行であるか否か、立入管理の実施の有無、飛行回数といった飛行方法、飛行時間帯の平均風速といった飛行環境、飛行体が飛行する対地高度等を挙げることができる。運航情報としては、事前に施された地上リスクの低減措置、仮に事故が発生したとして、その際の地上リスクの低減措置(衝撃緩和措置が取られているか等)、仮に事故が発生したとして、その後での地上リスクの低減措置(落下防止措置が取られているか等)、空中リスクの低減措置等についての情報が含まれることになる。取られた対応策によって、どの程度のリスクの低減になるかについてもリスクモデルが適用され、取った対策を入力することで運航情報に関するリスクが算出されるようにしてもよい。なお図5では運航情報が「運航内容」として示されている。 The calculation unit 30 may use flight information including aircraft information when calculating the risk (see FIG. 5). Operational information includes aircraft information such as overall length, mass, and incidence of aircraft failure, whether or not the flight is within visual line of sight, whether access control is implemented, flight method such as the number of flights, and flight information such as the average wind speed during the flight time. Examples include the environment and the altitude above the ground at which the aircraft flies. Operational information includes measures taken in advance to reduce ground risks, measures to reduce ground risks in the event of an accident (such as whether impact mitigation measures have been taken), and, if an accident were to occur, measures to reduce ground risks. Information will be included on subsequent measures to reduce ground risks (such as whether fall prevention measures have been taken) and measures to reduce aerial risks. The risk model may also be applied to determine how much risk is reduced by the countermeasures taken, and the risk related to flight information may be calculated by inputting the countermeasures taken. Note that in FIG. 5, flight information is shown as "flight content".

地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報だけではなく機体情報を含む運航情報を用いてリスクを算出する場合には、機体に関する情報、飛行の仕方、飛行の条件等も考慮した上でリスクを算出することができる。このため、より適切に、リスクの大きさを把握することができる。 When calculating risk using not only ground risk cause information and air risk cause information, but also flight information including aircraft information, calculate risk by taking into account information about the aircraft, flight method, flight conditions, etc. be able to. Therefore, it is possible to more appropriately grasp the magnitude of risk.

リスクモデルは、地上リスク原因情報に基づいて地上リスクを算出する地上リスクモデルと、空中リスク原因情報に基づいて空中リスクを算出する空中リスクモデルと、運航情報に基づいて運航リスクを算出する運航リスクモデルの3つのリスクモデルを有してもよい。この場合には、地上リスクモデルで算出された地上リスク、空中リスクモデルで算出された空中リスク及び運航リスクモデルで算出された運航リスクを統合リスクモデルに適用することで、統合リスクを算出するようにしてもよい。但し、このような態様に限ることは無く、一つのリスクモデルに、地上リスク原因情報、空中リスク原因情報及び運航情報が入力されて、統合モデルが出力されるようにしてもよい。また、運航情報はその内容から地上リスク及び空中リスクのいずれかで用いられる情報として割り振られてもよい。この際、運行情報を構成する情報の一部又は全部が地上リスク及び空中リスクを算出する際の両方で用いられる共有情報として用いられてもよい。この場合には、地上リスクモデル及び空中リスクモデルの2つのモデルが利用され、地上リスクモデルで算出された地上リスク及び空中リスクモデルで算出された空中リスクを統合リスクモデルに適用することで、統合リスクを算出するようにしてもよい。統合リスクモデルでは、算出された地上リスク及び空中リスクの各々に重みづけを行って合算することで統合リスクを算出してもよいし、図4で示すようなマトリックス形式となり、算出された地上リスク及び空中リスクを表に当てはめることで、統合リスクを算出するようにしてもよい。 The risk models include a ground risk model that calculates ground risk based on ground risk cause information, an air risk model that calculates air risk based on air risk cause information, and an operational risk model that calculates flight risk based on flight information. The model may have three risk models. In this case, the integrated risk can be calculated by applying the ground risk calculated using the ground risk model, the aerial risk calculated using the air risk model, and the operational risk calculated using the operational risk model to the integrated risk model. You can also do this. However, the present invention is not limited to such an embodiment, and ground risk cause information, air risk cause information, and flight information may be input into one risk model, and an integrated model may be output. Further, the flight information may be allocated as information used for either ground risk or air risk based on its contents. At this time, part or all of the information constituting the operation information may be used as shared information used both when calculating the ground risk and the air risk. In this case, two models, a ground risk model and an air risk model, are used, and the ground risk calculated by the ground risk model and the air risk calculated by the air risk model are applied to the integrated risk model. The risk may also be calculated. In the integrated risk model, the integrated risk may be calculated by weighting each of the calculated ground risks and air risks and adding them together, or the integrated risk may be calculated in a matrix format as shown in Figure 4, and the calculated ground risk The integrated risk may be calculated by applying the and aerial risks to a table.

図4に示す態様では、対策後の空中リスクの評価「a」~「d」と、対策後の地上リスクの評価「≦2」~「>7」とが示されており、これらの総合評価として「I」~「VI」及び「対象外」が示されている。一例として、このようなテーブルに基づいて地上リスク及び空中リスクを用いた総合リスクの算出が算出部30で行われることになる。出力部90は総合評価の結果として「I」~「VI」及び「対象外」のいずれかを出力してもよいし、「I」~「VI」及び「対象外」という総合評価の結果に基づいて、例えば機体について第三者の認証を得る必要があるといった情報等の更なる対応策(安全目標)を記憶部80から読み出した上で、当該更なる対応策を出力するようにしてもよい。 In the embodiment shown in FIG. 4, evaluations of aerial risk after countermeasures are “a” to “d” and evaluations of ground risk after countermeasures are “≦2” to “>7”, and these comprehensive evaluations are shown. "I" to "VI" and "not applicable" are shown as "I" to "VI" and "not applicable". As an example, the calculation unit 30 calculates the total risk using the ground risk and the air risk based on such a table. The output unit 90 may output either "I" to "VI" or "Not applicable" as the result of the comprehensive evaluation, or may output "I" to "VI" or "Not applicable" as the result of the comprehensive evaluation. Based on this, further countermeasures (safety goals) such as information such as the need to obtain third-party certification for the aircraft may be read out from the storage unit 80 and the further countermeasures may be output. good.

ユーザは出力部90で出力された総合評価結果を所定の機関(例えば政府の官庁)に事前に通知して、ドローン等の飛行体を飛ばす許可を得るようにしてもよい。このような通知は、出力部90から自動で行われてもよい。一例として、最終的な飛行経路の「決定」を選択することで、予め登録されているシステムに決定された最終的な飛行経路が登録されるようにしてもよい。このような態様を採用することで、所定の機関からの許可の申請を簡易に行うことができる。 The user may notify a predetermined organization (for example, a government agency) of the comprehensive evaluation result output by the output unit 90 in advance to obtain permission to fly the flying object such as a drone. Such notification may be automatically performed from the output unit 90. As an example, by selecting "determination" of the final flight route, the determined final flight route may be registered in a pre-registered system. By adopting such an aspect, it is possible to easily apply for permission from a predetermined organization.

図6に示す態様では、機体のサイズ、想定される運動エネルギー、管理地域での飛行であるかどうか、低人口密度環境での目視内飛行であるか目視外飛行であるか、人口密度環境での目視内飛行であるか目視外飛行であるか、集団上空での目視内飛行であるか目視外飛行であるかを入力することで固有地上リスクを算出部30が算出する態様になっている。そして、このような固有地上リスクに加えて、地上緩和リスク(地上リスクの戦略的緩和、地上衝突の効果の低減、緊急時対応計画が用意されており、効果的で、オペレータにより実証されていること等)に対する高・中・低(無し)の評価を入力することで、算出部30でのリスク評価が「1点減点」「2点減点」「4点減点」されるようになっている。図7に示す態様では、空港・ヘリポート付近での運航、対地高度の値等を入力することで有人航空機との空中遭遇率を算出部30が算出する態様になっている。そして、このような空中リスクに加えて、空中リスクを低減するための措置(閑散地の飛行、運航制限、運航エリアの制限、運航時間帯の制限、飛行時間の制限、空域における共通ルールの遵守等)を入力することで、算出部30でリスクの再評価(例えば「d」から「c」への変更等)が行われるようになっている。 In the embodiment shown in Figure 6, the size of the aircraft, the expected kinetic energy, whether the flight is in a controlled area, whether the flight is within visual line of sight or beyond visual line of sight in a low population density environment, and whether the flight is in a low population density environment. The calculation unit 30 calculates the inherent ground risk by inputting whether the flight is within visual line of sight or outside visual line of sight, or whether it is a within visual line of sight flight or a flight over a group of people. . And in addition to these inherent ground risks, ground mitigation risks (strategic mitigation of ground risks, reducing the effects of ground collisions, contingency plans in place, effective, and demonstrated by operators) By inputting a high, medium, or low (none) evaluation for a risk (e.g.), the risk evaluation in the calculation unit 30 will be reduced by 1 point, 2 points, or 4 points. . In the embodiment shown in FIG. 7, the calculation unit 30 calculates the aerial encounter rate with manned aircraft by inputting information such as operation near an airport or heliport, altitude above ground, etc. In addition to these aerial risks, measures are taken to reduce aerial risks (flights in deserted areas, flight restrictions, flight area restrictions, flight time restrictions, flight time restrictions, compliance with common rules in airspace). etc.), the calculation unit 30 re-evaluates the risk (for example, changing from "d" to "c", etc.).

取得部40は、出発地及び目的地の情報から、出発地及び目的地を含む想定される予測飛行経路にある施設情報や車両の数や人の数等を算出して、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を取得してもよいが、精度を高める観点からは、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報の一部又は全部を地図情報から取得するようにすることが好ましい。このように地図情報から地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報の一部又は全部を取得する態様を採用することで、正確な飛行経路に沿った地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を取得することができる点で非常に有益である。地図情報を用いる場合には、例えば飛行経路等の運航経路を端末200の表示部210で表示される地図上で直線又は曲線で入力することで(図2参照)、住宅地の存在、商業施設の存在、人口密集度等の地上リスク原因情報や、空港やヘリポートの存在等の空中リスク原因情報が取得部40で取得されるようにしてもよい。このような地上リスク原因情報や空中リスク原因情報は記憶部80で記憶されている。空中リスク原因情報は空港又はヘリポートの位置情報を含んでもよい。この場合には、地図上で飛行経路を入力することで、飛行経路近辺にある空港又はヘリポートの情報を空中リスク原因情報として取得するようにしてもよい。また、離着率の使用回数等の空域密度に関する情報は、このような空港又はヘリポートから提供される情報に基づいて取得されてもよい。この場合、空港又はヘリポートからの距離を考慮してリスクの評価が行われるようにしてもよい。一例としてはヘリポートの利用回数を情報として取得して記憶部80で記憶しておき、当該ヘリポートの利用回数と入力された飛行経路との距離とから算出部30がリスクの評価を行うようにしてもよい。 The acquisition unit 40 calculates facility information, the number of vehicles, the number of people, etc. on the assumed predicted flight route including the departure point and destination from the information of the departure point and destination, and obtains ground risk cause information and Although aerial risk cause information may be acquired, from the viewpoint of increasing accuracy, it is preferable to acquire part or all of the ground risk cause information and aerial risk cause information from map information. By adopting a mode of acquiring part or all of ground risk cause information and aerial risk cause information from map information in this way, ground risk cause information and aerial risk cause information along an accurate flight route can be acquired. It is very useful in that it allows you to When using map information, for example, by inputting a flight route or other flight route as a straight line or curve on the map displayed on the display unit 210 of the terminal 200 (see FIG. 2), the presence of residential areas, commercial facilities, etc. The acquisition unit 40 may acquire ground risk cause information such as the presence of airports and population density, and aerial risk cause information such as the presence of airports and helipads. Such ground risk cause information and aerial risk cause information are stored in the storage unit 80. The aerial risk cause information may include location information of an airport or helipad. In this case, by inputting the flight route on a map, information on airports or helipads located near the flight route may be acquired as aerial risk cause information. Further, information regarding airspace density, such as the number of times of use of take-off and landing rates, may be obtained based on information provided from such an airport or heliport. In this case, the risk may be evaluated taking into consideration the distance from the airport or helipad. For example, the number of times a heliport is used is acquired as information and stored in the storage unit 80, and the calculation unit 30 evaluates the risk based on the number of times the helipad is used and the distance from the input flight route. Good too.

このように地図情報から地上リスク原因情報や空中リスク原因情報を取得する態様を採用することで、より正確な情報に基づいてリスクの大きさを把握することができる。本件の出願人のうちの1社は膨大な地図情報を保有しているが、この膨大な地図情報に基づいて、地上リスク原因情報や空中リスク原因情報をより適切に取得することができる。 By adopting this method of acquiring ground risk cause information and aerial risk cause information from map information, it is possible to grasp the magnitude of risk based on more accurate information. One of the applicants in this case has a huge amount of map information, and based on this huge amount of map information, ground risk cause information and aerial risk cause information can be acquired more appropriately.

前述したように、例えば地図上で飛行経路を直線又は曲線で引くことで、当該飛行経路に沿った地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報が記憶部80から取得部40によって読み出されて、取得されることになる。この際には、飛行経路に対する所定の幅に入る領域(以下「飛行経路領域」という。)にある地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報が取得されるようにしてもよい。この所定の幅は、端末200から入力されるようにしてもよいし、事前に所定の値が定まっており、当該値が記憶部80で記憶されていてもよい。所定の幅が広くなればなるほど、取得される地上リスク原因及び空中リスク原因が多くなり、所定の幅が狭くなればなるほど、取得される地上リスク原因及び空中リスク原因が少なくなる。取得部40は、地図上の飛行経路領域と重複する地図上の国道、高速道路等の道路情報(車線数、幅員等を含む。)、住宅の存在、船舶の航路、ヘリポートや空港の存在に基づく空域密度等の例えば図5の「計算項目」の「地上落下リスク」及び「空中衝突リスク」で挙げられている内容を記憶部80から取得してもよい。算出部30での計算は、例えば項目毎に例えば図5の「値の形式」で示されているような重みをつけて加算していくことで、入力部220から入力された飛行経路におけるリスクを算出するようにしてもよい。この場合には、「計算項目」に重みをつけて加算していく計算式がリスクモデルとなり、値が高いほど、リスクが高いものとなる。運行情報である運航内容についても同様に重みをつけて加算されるようにしてもよい。但し、運航内容の一部又は全部はユーザが入力する機体情報、飛行方法、飛行環境等に基づき、地図情報は利用されなくてもよい。なお、図5で示されている「事故発生前の地上リスクの低減措置」、「事故時の地上リスクの低減措置」、「事故発生後の地上リスクの低減措置」及び「空中リスクの低減」は対応策を示しており、これらの対応策を取ることで、例えばリスクの値が減算され、出力されるリスクの合算値が低いものとなる。また図5の「値の形式」において「各単位による」とされている箇所については、適宜の「値の形式」が管理端末等の端末200から入力されるようにしてもよい。 As mentioned above, for example, by drawing a flight route in a straight line or a curved line on a map, ground risk cause information and aerial risk cause information along the flight route are read out from the storage unit 80 by the acquisition unit 40 and acquired. will be done. At this time, ground risk cause information and aerial risk cause information in an area within a predetermined width of the flight path (hereinafter referred to as "flight path area") may be acquired. This predetermined width may be input from the terminal 200, or a predetermined value may be determined in advance and stored in the storage unit 80. The wider the predetermined width, the more ground and air risk causes will be captured, and the narrower the predetermined width, the fewer ground and air risk causes will be captured. The acquisition unit 40 acquires road information (including the number of lanes, width, etc.) of national roads and expressways on the map that overlap with the flight route area on the map, the presence of houses, ship routes, and the presence of helipads and airports. For example, the contents listed in "ground fall risk" and "midair collision risk" of "calculation items" in FIG. 5 may be acquired from the storage unit 80, such as the based airspace density. The calculation in the calculation unit 30 is performed by adding weights to each item as shown in the “value format” in FIG. may be calculated. In this case, the risk model is a calculation formula that adds weights to the "calculation items", and the higher the value, the higher the risk. The flight details, which are flight information, may also be weighted and added. However, part or all of the flight details are based on the aircraft information, flight method, flight environment, etc. input by the user, and map information may not be used. In addition, the "ground risk reduction measures before an accident occurs," "ground risk reduction measures during an accident," "ground risk reduction measures after an accident occurs," and "airborne risk reduction" shown in Figure 5. indicates countermeasures, and by taking these countermeasures, for example, the risk value is subtracted, and the output total risk value becomes lower. Further, in the "value format" of FIG. 5, where "value format" is specified as "depending on each unit", an appropriate "value format" may be input from the terminal 200 such as a management terminal.

入力部220から運航予定日時を入力することで、当該運航予定日時における予想としての飛行経路領域における車両、歩行者及び船舶のいずれか1つ以上に関する情報を地上リスク原因情報として取得し、飛行経路領域における航空機、ヘリコプター、その他のドローンに関する情報を空中リスク原因情報として取得するようにしてもよい。このように運航予定日時も考慮する態様を採用する場合には、実際の飛行におけるリスクをより適切に把握することができる。 By inputting the scheduled flight date and time from the input unit 220, information regarding one or more of vehicles, pedestrians, and ships in the flight route area as expected at the scheduled flight date and time is acquired as ground risk cause information, and the flight route is updated. Information regarding aircraft, helicopters, and other drones in the area may be obtained as aerial risk cause information. In this way, when adopting a mode in which the scheduled flight date and time are also taken into consideration, it is possible to more appropriately grasp the risks in the actual flight.

車両、歩行者及び船舶に関する情報や、航空機、ヘリコプター及びその他のドローンに関する情報は、過去に調査した、対象となる運航予定日時における時間又は当該時間に近接した時間における車両の数、歩行者の数、船舶の数や、航空機の数、ヘリコプターの数及びその他のドローンの数等であってもよい。なお、車両の数、歩行者の数等は交通調査の結果(全国道路・街路交通情勢調査の結果)等を用いてもよい。また、カーナビゲーションシステムから取得されるビックデータから得られる車両の数を用いるようにしてもよいし、携帯のGPS情報から取得される歩行者の数を用いるようにしてもよい。入力した運航予定日時における時間に対して近接した時間(例えば入力した時間の前後2時間)の情報が複数存在する場合には、最も近接した時間のデータを用いてもよいし、近接した時間におけるデータの平均値を用いるようにしてもよい。また時間だけではなく、平日と土日祝日との区別を行って取得部40が情報を取得するようにしてもよい。平日の飛行を予定している場合には、入力した時間に対して平日の近接した時間での情報を取得部40が取得し、算出部30が対象となっている飛行経路におけるリスクを算出するようにしてもよい。同様に、土日祝日の飛行を予定している場合には、入力した時間に対して過去の土日祝日の近接した時間での情報を取得部40が取得し、算出部30が対象となっている飛行経路におけるリスクを算出するようにしてもよい。車両の数や人の数等が平日と土日祝日とで異なることが想定されるが、このような態様を採用することで、そのような点も加味した上で、リスク評価を行うことができる。なお「近接した時間」に関しては、管理端末で入力された予めの値が用いられてもよいし、ユーザが選択した値が用いられてもよい。このような入力済みの値は記憶部80で記憶されており、記憶部80から適宜のタイミングで読み出されるようにしてもよい。 Information on vehicles, pedestrians, and ships, as well as information on aircraft, helicopters, and other drones, is based on past surveys of the number of vehicles and pedestrians at or near the scheduled flight date and time. , the number of ships, the number of aircraft, the number of helicopters, the number of other drones, etc. Note that the results of a traffic survey (results of a national road/street traffic situation survey), etc. may be used for the number of vehicles, the number of pedestrians, etc. Further, the number of vehicles obtained from big data obtained from a car navigation system may be used, or the number of pedestrians obtained from GPS information of a mobile phone may be used. If there is multiple information about times close to the input scheduled flight date and time (for example, 2 hours before and after the input time), the data at the closest time may be used, or the data at the closest time may be used. An average value of the data may be used. Further, the acquisition unit 40 may acquire information not only by time but also by distinguishing between weekdays and weekends and holidays. If a flight is scheduled on a weekday, the acquisition unit 40 acquires information at a time close to the input time on weekdays, and the calculation unit 30 calculates the risk on the target flight route. You can do it like this. Similarly, when a flight is scheduled on a Saturday, Sunday, or holiday, the acquisition unit 40 acquires information on past Saturdays, Sundays, and holidays close to the input time, and the calculation unit 30 targets the information. The risk on the flight path may also be calculated. It is assumed that the number of vehicles and people will differ between weekdays and Saturdays, Sundays, and holidays, but by adopting this type of approach, risk assessment can be performed taking these points into consideration. . Regarding the "proximate time", a predetermined value input on the management terminal may be used, or a value selected by the user may be used. Such inputted values may be stored in the storage section 80 and read out from the storage section 80 at appropriate timing.

算出部30は、端末200の入力部220から入力される運航回数を用いて地上リスク及び空中リスクを算出するようにしてもよい。入力された運航回数をリスクモデルに入力することで、どの程度リスクが上がっていくかを確認することができる(一例としては、2回運航するのであれば、各回のリスクを加算した値が運航リスクとなる。)。運航回数が増えれば増えるほどリスクは上がっていくことから、どの程度の運航回数であれば許容範囲のリスクとして、運航が可能かをユーザは確認することができるようになる。特にビジネスとしてドローン等の飛行体を用いるサービスを提供する事業者をユーザとして想定する場合には、リスクから見て運航可能な日ごとの回数を予測することができ、事業の計画を立てることができることから、このような態様を採用することは有益である。 The calculation unit 30 may calculate the ground risk and the air risk using the number of flight operations input from the input unit 220 of the terminal 200. By inputting the number of flights entered into the risk model, it is possible to check how much the risk increases (for example, if there are two flights, the value of the sum of the risks for each flight is ). Since the risk increases as the number of flights increases, the user will be able to confirm how many times the flight can be operated as an acceptable level of risk. In particular, when the user is assumed to be a business operator that provides services using flying vehicles such as drones, it is possible to predict the number of daily operations that can be made from a risk perspective and to make a business plan. It is advantageous to adopt such an aspect because it can be done.

また、運航予定日時と、出発地及び目的地を入力することで、取得部40が記憶部80で記憶された地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を自動で読み出し、リスクモデルに適用することで、推奨ルートを自動で導き出すルート導出部50が設けられもよい(図3参照)。このようなルート導出部50を採用する場合には、ルート導出部50が出発地から目的地までのルートを所定のルールに基づいて又はランダムに選定し、選定されたルートに対して算出部30がリスクを算出することになる。ルート導出部50が所定のルールにしたがってルートを導出する場合には、ルートモデルを用いてもよく、出発地及び目的地をルートモデルに適用することで提示されるルートを順次提示するようにしてもよい。 In addition, by inputting the flight schedule date and time, departure point, and destination, the acquisition unit 40 automatically reads out ground risk cause information and aerial risk cause information stored in the storage unit 80, and applies it to the risk model. , a route derivation unit 50 that automatically derives a recommended route may be provided (see FIG. 3). When employing such a route derivation unit 50, the route derivation unit 50 selects a route from a departure point to a destination based on a predetermined rule or at random, and the calculation unit 30 will calculate the risk. When the route derivation unit 50 derives a route according to a predetermined rule, a route model may be used, and the routes presented by applying the departure point and destination to the route model are sequentially presented. Good too.

またリスク評価結果及び距離の情報が入力され、当該入力された情報がルート評価モデルに適用されることで、優良なルートであるかがルート推奨部55で判断されてもよい。例えば、ルート評価モデルでは距離(距離範囲)とリスク評価結果とがマトリックス形式となっており、距離とリスク評価結果との結果から推奨されるべきルートであるかがルート推奨部55で判断されてもよいし、また別の例として、ルート推奨部55において距離とリスク評価結果の各々に重みを掛けた上で加算し、その値(例えば低い値の方が良い)によって推奨されるべきルートであるかがで判断されてもよい。 Alternatively, the risk evaluation result and distance information may be input, and the input information may be applied to the route evaluation model to determine whether the route is a good route or not by the route recommendation unit 55. For example, in the route evaluation model, distance (distance range) and risk evaluation results are in a matrix format, and the route recommendation unit 55 determines whether the route should be recommended based on the results of the distance and risk evaluation results. Alternatively, as another example, the route recommendation unit 55 adds weights to each of the distance and risk evaluation results, and determines which route should be recommended based on the value (for example, a lower value is better). It may be judged based on whether it is present or not.

許容リスクの範囲内にあるルートのうち最短のルートが自動で出力されるようにしてもよいし、許容リスクの範囲内にある複数のルートが自動で出力されるようにしてもよい。このように出力された情報は端末200の表示部210で表示されることになる。複数のルートを出力する場合には、距離優先、安全性優先等の指標とともにルートが出力されてもよいし、ユーザがどの項目を優先するかを選択することで、当該項目を優先したルートが出力されるようにしてもよい。また、ルートとともに総合評価の結果が表示されるようにしてもよい(図3参照)。このようなルート導出部50を採用する場合には、ユーザは出発地及び目的地等の必要最小限の情報を入力することで、許容リスクの範囲内にあるルートを自動で把握することができるようになる。 The shortest route among the routes within the range of acceptable risk may be automatically output, or a plurality of routes within the range of acceptable risk may be automatically output. The information output in this way will be displayed on the display unit 210 of the terminal 200. When outputting multiple routes, the routes may be output together with indicators such as distance priority or safety priority, or the user can select which item to prioritize, and the route with priority given to that item can be output. It may also be output. Furthermore, the results of the comprehensive evaluation may be displayed together with the route (see FIG. 3). When employing such a route derivation unit 50, the user can automatically determine a route within the acceptable risk range by inputting the minimum necessary information such as the starting point and destination. It becomes like this.

許容リスクは管理者又はユーザが端末200から入力するようにしてもよいし、予め記憶部80で記憶されていてもよい。許容リスクが高い場合には候補となるルートの数が多くなる。逆に、許容リスクが低い場合には候補となるルートの数が少なくなる。 The allowable risk may be input by the administrator or the user from the terminal 200, or may be stored in advance in the storage unit 80. When the tolerable risk is high, the number of candidate routes increases. Conversely, if the acceptable risk is low, the number of candidate routes will be small.

自動で導出されたルートはドローン等の飛行体を制御するアプリケーションに出力部90から送信され、飛行体の自動制御に用いられるようにしてもよい。 The automatically derived route may be transmitted from the output unit 90 to an application that controls a flying object such as a drone, and used for automatic control of the flying object.

人工知能機能を有し、リスクモデルを生成する生成部70が設けられてもよい。人工知能機能の一例として、機械学習の手法を用いた分類器を用いてもよい。この分類器は、例えば、過去の実績データから、機械学習技術によって、利用する採用変数(要素)と、その係数(重み)を定めてもよい。上記人工知能機能は、回帰分析、決定木分析等を行ってもよい。機械学習技術に関しては、様々なモデルを採用することができ、例えば、ロジスティクス回帰モデル、ランダムフォレストモデル、ツリーモデル等を採用することができる。 A generation unit 70 having an artificial intelligence function and generating a risk model may be provided. As an example of the artificial intelligence function, a classifier using a machine learning method may be used. This classifier may determine adopted variables (elements) to be used and their coefficients (weights) using machine learning techniques, for example, from past performance data. The artificial intelligence function may perform regression analysis, decision tree analysis, etc. Regarding machine learning techniques, various models can be employed, such as a logistics regression model, a random forest model, a tree model, etc.

生成部70では、専門家が実際に選択した過去の飛行ルートと、当該飛行ルートにおける地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報又は地上リスク原因情報、空中リスク原因情報及び運航情報とを、学習データとテストデータに分けて、機械学習を行ってもよい。例えば、複数の過去の飛行ルートと、各飛行ルートにおける地上リスク原因情報、空中リスク原因情報及び運航情報とを学習データとして機械学習を行う。このようにして生成されたリスクモデルに対して、別の複数の過去の飛行ルートと、各飛行ルートにおける地上リスク原因情報、空中リスク原因情報及び運航情報とをテストデータとして用いることで、その精度を確かめる。この工程を繰り返し行って、リスクモデルが信頼できるようになるまで機械学習を行ってもよいし、機械学習は予め定められた回数で、当該工程を繰り返して行うようにしてもよい。また、本実施の形態の情報処理装置の利用を実際に行いつつ、ユーザによって選択された実際のルートと、その際の地上リスク原因情報、空中リスク原因情報及び運航情報とを学習データとして、生成部70において継続して機械学習をするようにしてもよい。 The generation unit 70 combines past flight routes actually selected by experts, ground risk cause information and aerial risk cause information, or ground risk cause information, aerial risk cause information, and flight information on the flight route into learning data. Machine learning may be performed on test data separately. For example, machine learning is performed using a plurality of past flight routes, ground risk cause information, aerial risk cause information, and flight information for each flight route as learning data. The accuracy of the risk model generated in this way can be improved by using multiple past flight routes, ground risk cause information, aerial risk cause information, and flight information for each flight route as test data. Check. Machine learning may be performed by repeating this process until the risk model becomes reliable, or machine learning may be performed by repeating this process a predetermined number of times. Furthermore, while actually using the information processing device of this embodiment, the actual route selected by the user, ground risk cause information, aerial risk cause information, and flight information are generated as learning data. The machine learning may be continued in the section 70.

また、このように機械学習することで得られたリスクモデルが記憶部80で予め記憶されていてもよい。記憶部80で記憶されているリスクモデルの更新は定期的(例えば1週間に1回、1か月に1回、半年に1回等)に行われるようにしてもよい。 Further, the risk model obtained through machine learning in this manner may be stored in advance in the storage unit 80. The risk model stored in the storage unit 80 may be updated periodically (for example, once a week, once a month, once every six months, etc.).

ルート導出部50を採用する際に用いるルートモデルもリスクモデルと同様に生成されてもよい。生成部70がルートモデルを機械学習によって生成してもよいし、機械学習することで得られたルートモデルが記憶部80で予め記憶されていてもよい。例えば、複数の過去の飛行ルートと、当該過去の飛行ルートの出発地、目的地及び地図情報とを学習データとして機械学習を行うようにしてもよい。この場合には、リスク評価は行われず、飛行ルートの出発地、目的地及び地図情報を入力情報とし、実際に選択された過去のルートを出力情報として、機械学習を行うようにしてもよい。なお、ルートモデルはあくまでも候補となるルートを提示するためのものであることから、高い精度が求められるものではない。ルート導出部50がルートモデルを用いて候補となるルートを順次提示し、提示されたルートの各々を算出部30がリスクモデルに適用することで、各ルートに対するリスク評価を行うようにしてもよい。そして、算出されたリスクの評価結果と飛行距離とを総合的に判断して、1又は複数の推奨ルートをルート推奨部55が決定してもよい。 The route model used when employing the route derivation unit 50 may also be generated in the same way as the risk model. The generation unit 70 may generate the route model by machine learning, or the route model obtained by machine learning may be stored in advance in the storage unit 80. For example, machine learning may be performed using a plurality of past flight routes and the departure point, destination, and map information of the past flight routes as learning data. In this case, risk assessment may not be performed, and machine learning may be performed using the departure point, destination, and map information of the flight route as input information, and the actually selected past route as output information. Note that since the route model is only used to present candidate routes, high accuracy is not required. The route derivation unit 50 may sequentially present candidate routes using the route model, and the calculation unit 30 may apply each of the presented routes to the risk model, thereby performing risk evaluation for each route. . Then, the route recommendation unit 55 may determine one or more recommended routes by comprehensively determining the calculated risk evaluation result and flight distance.

[方法1]
本実施の形態の情報処理装置を用いた、飛行経路の導出方法の一例について説明する(図2参照)。
[Method 1]
An example of a method for deriving a flight path using the information processing device of this embodiment will be described (see FIG. 2).

ユーザが、出発地、目的地、運航予定日時及び用いるドローン等の飛行体の情報を入力部220から入力する。この際には、パソコン、タブレット、スマートフォン等の端末200の表示部210に表示された地図に直線又は曲線で飛行経路を入力するようにしてもよい(図2参照)。このように飛行経路を入力することで、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報の一部又は全部が記憶部80で記憶されている地図情報から取得されることになる。 The user inputs information on the departure point, destination, scheduled flight date and time, and the flying object such as a drone to be used from the input unit 220. At this time, the flight route may be input as a straight line or a curve on a map displayed on the display unit 210 of the terminal 200 such as a personal computer, tablet, or smartphone (see FIG. 2). By inputting the flight route in this manner, part or all of the ground risk cause information and the aerial risk cause information will be acquired from the map information stored in the storage unit 80.

このようにして所定の情報を入力すると、当該情報が受付部10で受け付けられる。そして、出発地、目的地及び運航予定日時に基づく地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報と飛行体の情報に基づく運航情報を、記憶部80に記憶されているリスクモデルに適用することで、地上リスク及び空中リスクを算出部30が算出する(図5参照)。そして、この算出結果が出力部90で出力された、ユーザ端末200で表示されることになる。この態様では、運航情報が地上リスク及び空中リスクの算出のために割り振られて(共有情報として地上リスク及び空中リスクの算出の両方で用いられてもよい。)、算出部30での算出が行われることになる。 When predetermined information is input in this manner, the information is accepted by the reception unit 10. Then, by applying the ground risk cause information based on the departure point, destination, scheduled flight date and time, the flight risk cause information based on the air risk cause information, and the flight information based on the aircraft information to the risk model stored in the storage unit 80, The calculation unit 30 calculates the risk and the aerial risk (see FIG. 5). Then, this calculation result is outputted by the output unit 90 and displayed on the user terminal 200. In this aspect, flight information is allocated for calculating ground risk and air risk (it may be used as shared information for both ground risk and air risk calculation), and the calculation unit 30 performs the calculation. You will be killed.

この際には、許容リスクの範囲内にあるかどうかが示され、許容リスクの範囲にない場合には、対応策を取るようにユーザ端末200の表示部210で表示されるようにしてもよい。 In this case, it may be indicated whether or not the risk is within the acceptable risk range, and if the risk is not within the acceptable risk range, a message may be displayed on the display unit 210 of the user terminal 200 to prompt the user to take countermeasures. .

許容リスクの範囲内にない場合には、運航予定日時を変更するか、飛行体に保護部材を設置したり、地上での通行規制を行ったりといった何らしかの対応策を取ることになる。対応策を取る場合には、その対応策を入力部220から入力した上で、再度、算出部30による算出を行う(図6、図7及び図4参照)。取られた対応策によって、どの程度のリスクになるかもリスクモデルを用いて算出部30によって算出してもよい。 If the risk is not within the acceptable range, countermeasures will be taken, such as changing the scheduled flight date and time, installing protective materials on the aircraft, or restricting traffic on the ground. If a countermeasure is to be taken, the countermeasure is inputted from the input section 220, and then calculation is performed again by the calculation section 30 (see FIGS. 6, 7, and 4). The calculation unit 30 may calculate the degree of risk depending on the countermeasures taken using a risk model.

そして、許容リスクの範囲内に収まるようであれば、対応策を行った上で実際の飛行を行うことになる。他方、対応策を施しても許容リスクの範囲内に収めることが難しいようであれば、出発地と目的地は変更せずに、別の飛行ルートをユーザが選択し、入力部220から入力することになる。この場合には、新たな飛行ルートに対して、上述した処理が行われることになる。 If the risk falls within the acceptable range, countermeasures will be taken and the actual flight will be carried out. On the other hand, if it is difficult to keep the risk within the acceptable range even after taking countermeasures, the user may select another flight route and input it from the input section 220 without changing the departure point and destination. It turns out. In this case, the above-described processing will be performed on the new flight route.

[方法2]
前述したように、推奨される飛行ルートが自動で出力されるようにしてもよい(図3参照)。
[Method 2]
As described above, the recommended flight route may be automatically output (see FIG. 3).

この場合には、一例として、ユーザが、出発地、目的地、運航予定日時及び用いるドローン等の飛行体の情報を入力部220から入力する。 In this case, for example, the user inputs information on the departure point, destination, scheduled flight date and time, and the flying object such as a drone to be used from the input unit 220.

このようにして所定の情報を入力すると、ルート導出部50が複数のルートを導出し、各ルートに対するリスクが算出部30で算出されることになる。より具体的には、ルート導出部50が出発地から目的地までのルートを所定のルールに基づいて又はランダムに選定する。そして算出部30が、選定されたルートに基づく地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報と飛行体の情報に基づく運航情報を、リスクモデルに適用することで、各ルートにおける地上リスク及び空中リスクを算出する。選定されたルートの各々に関し、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報の一部又は全部が記憶部80で記憶されている地図情報から取得されるようにしてもよい。 When the predetermined information is input in this way, the route derivation unit 50 derives a plurality of routes, and the calculation unit 30 calculates the risk for each route. More specifically, the route derivation unit 50 selects a route from a departure point to a destination based on a predetermined rule or at random. Then, the calculation unit 30 calculates the ground risk and air risk for each route by applying the ground risk cause information based on the selected route, the air risk cause information, and the flight information based on the aircraft information to the risk model. do. For each of the selected routes, part or all of the ground risk cause information and the aerial risk cause information may be acquired from map information stored in the storage unit 80.

許容リスクの範囲内にあるルートが算出された場合には、当該ルートがユーザ端末200で表示されることになる。この際には、距離優先、安全性優先等の指標とともにルートが出力されてもよいし、ユーザがどの項目を優先するかを選択することで、当該項目を優先したルートが出力されるようにしてもよい。 If a route within the acceptable risk range is calculated, the route will be displayed on the user terminal 200. In this case, the route may be output with indicators such as distance priority and safety priority, or the user can select which item to prioritize, and a route that gives priority to that item will be output. It's okay.

取り得る対応策についても入力段階で入力するようにしてもよい。この場合には、対応策を施した上で、リスクの算出がなされることから、候補として挙がるルートの範囲を広げることができる。この結果、ユーザが選択できるルートの幅が広がることになる。また、ルート推奨部55が採用され、リスク評価結果及び距離の情報をルート評価モデルに適することで、優良と考えられるルートがルート推奨部55によって提示され、出力部90から出力されるようにしてもよい。 Possible countermeasures may also be input at the input stage. In this case, since the risk is calculated after taking countermeasures, the range of possible routes can be expanded. As a result, the range of routes that the user can select becomes wider. In addition, a route recommendation section 55 is employed, and by applying the risk evaluation results and distance information to the route evaluation model, routes considered to be excellent are presented by the route recommendation section 55 and outputted from the output section 90. Good too.

受付部10、算出部30、取得部40、ルート導出部50、生成部70、出力部90等は一つのユニット(制御ユニット)によって実現されてもよいし、異なるユニットによって実現されてもよい。複数の「部」による機能が統合されてもよく、例えば算出部30及び取得部40の機能が一つのユニットによって実現されてもよい。また、受付部10、算出部30、取得部40、ルート導出部50、生成部70、出力部90等は回路構成によって実現されてもよい。 The reception section 10, calculation section 30, acquisition section 40, route derivation section 50, generation section 70, output section 90, etc. may be realized by one unit (control unit), or may be realized by different units. The functions of a plurality of "units" may be integrated, for example, the functions of the calculation section 30 and the acquisition section 40 may be realized by one unit. Further, the reception unit 10, calculation unit 30, acquisition unit 40, route derivation unit 50, generation unit 70, output unit 90, etc. may be realized by a circuit configuration.

上述した実施の形態の記載及び図面の開示は、特許請求の範囲に記載された発明を説明するための一例に過ぎず、上述した実施の形態の記載又は図面の開示によって特許請求の範囲に記載された発明が限定されることはない。 The description of the embodiments described above and the disclosure of the drawings are merely examples for explaining the invention described in the claims, and the description of the embodiments and the disclosure of the drawings described above are only examples for explaining the invention described in the claims. The invented invention is not limited.

10 受付部
30 算出部
40 取得部
50 ルート導出部
80 記憶部
90 出力部
10 Reception unit 30 Calculation unit 40 Acquisition unit 50 Route derivation unit 80 Storage unit 90 Output unit

Claims (10)

出発地及び目的地の入力を受け付ける受付部と、
出発地から目的地までの飛行経路に基づいて、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を取得する取得部であって、前記飛行経路と地図上で重複する道路に関する情報を地上リスク原因情報として取得する取得部と、
地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報をリスクモデルに適用することで、対象となっている飛行経路におけるリスクに関する情報を算出する算出部と、
算出部によって算出されたリスクに関する情報を出力する出力部と、
を備える情報処理装置。
a reception section that accepts input of departure point and destination;
An acquisition unit that acquires ground risk cause information and aerial risk cause information based on a flight route from a departure point to a destination , the acquisition unit acquiring information regarding roads that overlap with the flight route on a map as ground risk cause information. an acquisition unit to
a calculation unit that calculates information regarding risks on a target flight route by applying ground risk cause information and aerial risk cause information to a risk model;
an output unit that outputs information regarding the risk calculated by the calculation unit;
An information processing device comprising:
出発地及び目的地の入力を受け付ける受付部と、
出発地から目的地まで飛行経路を自動で導出するルート導出部と、
ルート導出部によって導出された出発地から目的地までの飛行経路に基づいて、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を取得する取得部であって、前記飛行経路と地図上で重複する道路に関する情報を地上リスク原因情報として取得する取得部と、
地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報をリスクモデルに適用することで、対象となっている飛行経路におけるリスクに関する情報を算出する算出部と、
前記リスクに関する情報を用いて推奨ルートを出力する出力部と、
を備える情報処理装置。
a reception section that accepts input of departure point and destination;
a route derivation unit that automatically derives a flight route from a departure point to a destination;
An acquisition unit that acquires ground risk cause information and aerial risk cause information based on a flight route from a departure point to a destination derived by a route derivation unit, the acquisition unit comprising information regarding roads that overlap with the flight route on a map. an acquisition unit that acquires as ground risk cause information ;
a calculation unit that calculates information regarding risks on a target flight route by applying ground risk cause information and aerial risk cause information to a risk model;
an output unit that outputs a recommended route using the information regarding the risk;
An information processing device comprising:
最終的な飛行経路を決定することで、飛行体を飛ばす許可を得るための通知を、所定の機関に行う、請求項1又は2に記載の情報処理装置。 3. The information processing device according to claim 1, wherein the information processing device notifies a predetermined organization to obtain permission to fly the aircraft by determining the final flight route. 端末で飛行経路を直線又は曲線を用いて入力することで、取得部は、当該飛行経路に沿った地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報の少なくとも一部を取得する、請求項1又は2に記載の情報処理装置。 3. The acquisition unit acquires at least part of the ground risk cause information and the air risk cause information along the flight route by inputting the flight route using a straight line or a curved line at the terminal , according to claim 1 or 2. information processing equipment. 取得部が、飛行経路における車両に加え、歩行者又は船舶関する情報を地上リスク原因情報として取得する、請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 or 2, wherein the acquisition unit acquires information regarding pedestrians or ships in addition to vehicles on the flight route as ground risk cause information. 取得部が、飛行経路における空域密度に関する情報を空中リスク原因情報として取得する、請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 or 2, wherein the acquisition unit acquires information regarding airspace density on a flight route as aerial risk cause information. 算出部は、運航回数も用いてリスクを算出する、請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 or 2, wherein the calculation unit calculates the risk also using the number of flight operations . 算出部は、地上リスクモデルを用いて地上リスク原因情報に基づいて地上リスクを算出し、空中リスクモデルを用いて空中リスク原因情報に基づいて空中リスクを算出し、地上リスク及び空中リスクを統合して統合リスクを算出する、請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The calculation unit calculates the ground risk based on the ground risk cause information using the ground risk model, calculates the air risk based on the air risk cause information using the air risk model, and integrates the ground risk and the air risk. The information processing device according to claim 1 or 2, wherein the information processing device calculates the integrated risk. 受付部で、出発地及び目的地の入力を受け付ける工程と、
取得部で、出発地から目的地までの飛行経路に基づいて、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を取得する工程であって、前記飛行経路と地図上で重複する道路に関する情報を地上リスク原因情報として取得する工程と、
算出部で、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報をリスクモデルに適用することで、対象となっている飛行経路におけるリスクを算出する工程と、
出力部で、算出部によって算出されたリスクを出力する工程と、
を備える情報処理方法。
a step of receiving input of the departure point and destination at the reception department;
A step in which the acquisition unit acquires ground risk cause information and aerial risk cause information based on the flight route from the departure point to the destination, the acquisition unit acquiring ground risk cause information and aerial risk cause information based on the flight route from the departure point to the destination, the acquisition unit acquiring information about roads that overlap with the flight route on the map as ground risk cause information. The process of acquiring information ,
a step of calculating the risk on the target flight route by applying the ground risk cause information and the air risk cause information to the risk model in the calculation unit;
a step of outputting the risk calculated by the calculation unit in the output unit;
An information processing method comprising:
情報処理装置にインストールするためのプログラムであって、
プログラムをインストールされた情報処理装置は、
出発地及び目的地の入力を受け付ける受付機能と、
出発地から目的地までの飛行経路に基づいて、地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報を取得する取得機能であって、前記飛行経路と地図上で重複する道路に関する情報を地上リスク原因情報として取得する取得機能と、
地上リスク原因情報及び空中リスク原因情報をリスクモデルに適用することで、対象となっている飛行経路におけるリスクを算出する算出機能と、
算出部によって算出されたリスクを出力する出力機能と、
を実行する、プログラム。
A program to be installed on an information processing device,
The information processing device with the program installed is
A reception function that accepts input of departure point and destination,
An acquisition function that acquires ground risk cause information and aerial risk cause information based on the flight route from the departure point to the destination, and acquires information about roads that overlap with the flight route on the map as ground risk cause information. and the acquisition function to
A calculation function that calculates the risk on the target flight route by applying ground risk cause information and aerial risk cause information to the risk model,
an output function that outputs the risk calculated by the calculation section;
Run the program.
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