JP7435356B2 - 航跡予測装置、航跡予測方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は航跡予測装置、航跡予測方法、及びプログラムに関する。

移動体の移動を予想する技術についての研究が行われている。例えば、特許文献１は、所定の運動モデルに基づいて、目標の移動の予測を行うことについて開示している。

ところで、レーダーによる通常の目標予測とは、目標である航空機の位置（緯度、経度、高度）・速度などの測定量をデジタル処理により推定し、次の測定量を予測することである。このデジタル処理を行う追尾フィルタは、カルマンフィルタなどを用いて次の測定量を求める。基本的には一連の測定量（航空機一機の航跡位置）が処理の対象であり、現在の測定量と１つ前の状態予測値のみから、現在の推定値と１つ先の状態予測値を推定する。

特開２０１４－４４１３２号公報

しかしながら、上述した目標予測方式では過去の測定量、すなわち過去の別の航跡についての測定量は使われない。このことは複数の航跡位置による膨大な測定量が得られていても、それらの相関関係は処理されないことを示す。言い換えれば、過去の複数の航跡の位置を取り込み、その統計処理から一本の航跡を予測する予測方法が提供されていないことになる。

本開示はこのような背景を鑑みてなされたものであり、過去の複数の航跡の情報に基づいて、移動体の航跡を予測することができる航跡予測装置、航跡予測方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

本開示の第１の態様にかかる航跡予測装置は、
注目する過去航跡を構成する測定点と、当該測定点から所定の範囲以内に存在する他の過去航跡を構成する測定点との重心座標点を、前記注目する過去航跡を構成する測定点のそれぞれに対して算出し、算出した複数の前記重心座標点により表される航跡である重心航跡を算出する重心航跡算出部と、
複数の過去航跡のそれぞれを前記注目する過去航跡とすることにより算出された前記重心航跡のそれぞれについて、信頼度を算出する信頼度算出部と、
前記重心航跡のうち前記信頼度に基づいて一つの前記重心航跡を選択する重心航跡選択部と、
移動体の予測される航跡として、前記移動体の観測された座標から、選択された前記重心航跡に徐々に収束する航跡を算出する航跡予測部と
を有する。

本開示の第２の態様にかかる航跡予測方法では、
注目する過去航跡を構成する測定点と、当該測定点から所定の範囲以内に存在する他の過去航跡を構成する測定点との重心座標点を、前記注目する過去航跡を構成する測定点のそれぞれに対して算出し、算出した複数の前記重心座標点により表される航跡である重心航跡を算出し、
複数の過去航跡のそれぞれを前記注目する過去航跡とすることにより算出された複数の前記重心航跡のそれぞれについて、信頼度を算出し、
前記複数の重心航跡のうち前記信頼度に基づいて一つの前記重心航跡を選択し、
移動体の予測される航跡として、前記移動体の観測された座標から、選択された前記重心航跡に徐々に収束する航跡を算出する。

本開示の第３の態様にかかるプログラムは、
注目する過去航跡を構成する測定点と、当該測定点から所定の範囲以内に存在する他の過去航跡を構成する測定点との重心座標点を、前記注目する過去航跡を構成する測定点のそれぞれに対して算出し、算出した複数の前記重心座標点により表される航跡である重心航跡を算出する重心航跡算出ステップと、
複数の過去航跡のそれぞれを前記注目する過去航跡とすることにより算出された複数の前記重心航跡のそれぞれについて、信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
前記複数の重心航跡のうち前記信頼度に基づいて一つの前記重心航跡を選択する重心航跡選択ステップと、
移動体の予測される航跡として、前記移動体の観測された座標から、選択された前記重心航跡に徐々に収束する航跡を算出する航跡予測ステップと
をコンピュータに実行させる。

本開示によれば、過去の複数の航跡の情報に基づいて、移動体の航跡を予測することができる航跡予測装置、航跡予測方法、及びプログラムを提供できる。

実施の形態１にかかる航跡予測装置の構成の一例を示すブロック図である。 重心航跡算出部が参照する過去航跡の例を示す模式図である。 重心座標点及び重心航跡について示す模式図である。 予測航跡の算出について示す模式図である。 表示制御部による表示内容の一例を示す模式図である。 実施の形態１にかかる航跡予測装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態１にかかる航跡予測装置の動作の一例を示すフローチャートである。 実施の形態２にかかる航跡予測装置の構成の一例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
＜実施の形態１＞
図１は実施の形態１にかかる航跡予測装置１００の構成の一例を示すブロック図である。航跡予測装置１００は、移動体の移動を予測する装置である。本実施の形態では、一例として、移動体は航空機である。

図１に示すように、航跡予測装置１００は、データ取得部１０１と、データ記憶部１０２と、重心航跡算出部１０３と、信頼度算出部１０４と、重心航跡選択部１０５と、航跡予測部１０６と、表示制御部１０７とを有する。

データ取得部１０１は、移動体の位置についてのデータを取得する。ここで、データ取得部１０１は、過去の移動体の航跡についてのデータを取得してもよいし、移動の予測対象の移動体の最新の位置データを取得してもよい。

以下の説明では、過去の航跡を過去航跡と称す。すなわち、過去航跡は、後述する航跡予測部１０６による予測対象の航跡とは別の航跡であって、過去に観測された当該移動体の航跡もしくは過去に観測された当該移動体とは別の移動体の航跡をいう。

データ取得部１０１は、例えば、パッシブセンサが受信した信号に基づいて、移動体の位置の観測値を生成することにより、当該移動体の位置データ（座標データ）を取得してもよい。また、データ取得部１０１は、位置の観測値を生成する他の装置から位置データを受信することにより、これを取得してもよい。データ取得部１０１は、取得したデータをデータ記憶部１０２に記憶する。

航跡は、離散的に観測された移動体の位置データ（座標データ）を観測時刻の順に並べたデータである。すなわち、航跡は、同一の移動体について観測された当該移動体の位置を示す座標点を観測順に連結して得られる軌跡である。位置の観測は、例えば不定期に行われるが、定期的に行われてもよい。本実施の形態では、位置データ、すなわち座標データは、移動体の経度、緯度、及び高度からなる。ここで、例えば、移動体の経度はｘ座標に対応し、移動体の緯度はｙ座標に対応し、移動体の高度はｚ座標に対応する。

データ記憶部１０２は、航跡予測装置１００に用いられる、移動体の位置についてのデータを記憶する記憶媒体である。なお、本実施の形態では、データ記憶部１０２には、後述する重心航跡算出部１０３の処理に先立ち、予め、複数の過去航跡が記憶されているものとする。

重心航跡算出部１０３は、データ記憶部１０２に記憶されている複数の過去航跡を参照し、これらの平均的な航跡（以下で述べる重心航跡）を算出する。

図２は、重心航跡算出部１０３が参照する過去航跡の例を示す模式図である。図２に示した例では、重心航跡算出部１０３が参照する過去航跡群の一例として５本の過去航跡９０が示されている。これらの過去航跡９０は、例えば、データ記憶部１０２に記憶されている過去航跡のうち、所定の空間領域に存在する航跡群であってもよいし、ユーザにより選択された航跡群であってもよい。また、複数の過去航跡９０は、同一の移動体についての複数回の飛行により得られる航跡であってもよいし、異なる移動体による飛行により得られる航跡であってもよい。図２に示されるように、各過去航跡９０は、観測された移動体の位置の座標である測定点を、同一の移動体について時系列に接続した軌跡のデータである。なお、図２に示した例では、例えば、各航空機が、３次元座標系を左から右に、すなわちｘ座標の値が大きくなる方向に移動した場合の軌跡が示されている。

重心航跡算出部１０３は、複数の過去航跡９０のうち注目する過去航跡９０を構成する測定点と、当該測定点から所定の範囲以内に存在する他の過去航跡９０を構成する測定点との重心座標点（平均座標点）を算出する。重心航跡算出部１０３は、当該注目する過去航跡９０を構成する測定点のそれぞれに対して重心座標点を算出する。そして、重心航跡算出部１０３は、算出した複数の重心座標点（平均座標点）により表される航跡である重心航跡を算出する。

重心座標点と重心航跡について、図を用いてより詳細に説明する。図３は、重心座標点及び重心航跡について示す模式図である。なお、図３では、理解を容易にするために、重心航跡算出部１０３が３本の過去航跡９０ａ、９０ｂ、９０ｃを参照する場合を示す。過去航跡９０ａは、測定点Ｐ_ａ１、Ｐ_ａ２、Ｐ_ａ３により構成される過去航跡である。また、過去航跡９０ｂは、測定点Ｐ_ｂ１、Ｐ_ｂ２、Ｐ_ｂ３により構成される過去航跡である。また、過去航跡９０ｃは、測定点Ｐ_ｃ１、Ｐ_ｃ２、Ｐ_ｃ３により構成される過去航跡である。また、過去航跡９０ａ、９０ｂ、９０ｃは、図に示されるように、各航空機が、３次元座標系を左から右に、すなわちｘ座標の値が大きくなる方向に移動した場合の軌跡である。換言すると、過去航跡９０ａ、９０ｂ、９０ｃは、ある軸（ここではｘ軸）における移動方向が同じである航跡群である。

なお、以下の説明では、過去航跡９０ａ、９０ｂ、９０ｃについて、特に区別することなく言及する場合、単に過去航跡９０と称すこととする。また、同様に、測定点Ｐ_ａ１、Ｐ_ａ２、Ｐ_ａ３、Ｐ_ｂ１、Ｐ_ｂ２、Ｐ_ｂ３、Ｐ_ｃ１、Ｐ_ｃ２、Ｐ_ｃ３について、特に区別することなく言及する場合、単に測定点Ｐと称すこととする。

図３に示した例では、各測定点Ｐを中心とし、半径がｒである球９１が描かれている。この半径ｒは、上述の所定の範囲を規定するパラメータである。ここで、過去航跡９０ａを注目する過去航跡とした場合の重心航跡の算出について説明する。この場合、重心航跡算出部１０３は、まず、過去航跡９０ａを構成する測定点のうち最初の測定点である測定点Ｐ_ａ１を中心とする半径がｒの球９１を座標系に設定する。そして、この球９１内に存在する他の過去航跡９０（すなわち、過去航跡９０ｂ及び過去航跡９０ｃ）の測定点を抽出する。ただし、重心航跡算出部１０３は、一つの他の過去航跡９０について、球９１内に複数の測定点がある場合には、注目する過去航跡９０ａを構成する測定点Ｐ_ａ１との距離が最短である一つの測定点を抽出する。

図３に示した例では、重心航跡算出部１０３は、測定点Ｐ_ａ１を中心とする球９１内の他の過去航跡９０の測定点Ｐとして、測定点Ｐ_ｂ１と測定点Ｐ_ｃ１を抽出する。なお、他の過去航跡９０の測定点Ｐが球９１内に含まれるか否かは、半径ｒと、以下の式（１）により算出される、球９１の中心である測定点Ｐと他の測定点Ｐの距離とを比較することにより判定できる。すなわち、球９１の中心である測定点Ｐの座標Ｐ_Ｏと他の過去航跡９０の測定点Ｐの座標Ｐ_Ｐとがなすベクトルの距離を半径ｒと比較することにより判定できる。

＜式（１）＞

なお、式（１）において、Ｐ_Ｏ，ｘはＰ_Ｏのｘ座標であり、Ｐ_Ｏ，ｙはＰ_Ｏのｙ座標であり、Ｐ_Ｏ，ｚはＰ_Ｏのｚ座標である。同様に、Ｐ_Ｐ，ｘはＰ_Ｐのｘ座標であり、Ｐ_Ｐ，ｙはＰ_ｐのｙ座標であり、Ｐ_Ｐ，ｚはＰ_Ｐのｚ座標である。

次に、重心航跡算出部１０３は、球９１の中心である測定点Ｐ_ａ１と抽出された測定点Ｐ_ｂ１及びＰ_ｃ１からなる点群について、それらの重心座標点（平均座標点）を算出する。すなわち、図３に示した例では、測定点Ｐ_ａ１、Ｐ_ｂ１、及びＰ_ｃ１の重心座標点Ｇ_１が算出される。なお、重心座標点は公知の任意の計算手法により算出可能である。

重心航跡算出部１０３は、注目する過去航跡９０である過去航跡９０ａの次の測定点である測定点Ｐ_ａ２についても、同様に、重心座標点を算出する。すなわち、重心航跡算出部１０３は、測定点Ｐ_ａ２を中心とする半径がｒの球９１を座標系に設定し、この球９１内に存在する他の過去航跡９０（すなわち、過去航跡９０ｂ及び過去航跡９０ｃ）の測定点を抽出する。

図３に示した例では、重心航跡算出部１０３は、測定点Ｐ_ａ２を中心とする球９１内の他の過去航跡９０の測定点Ｐとして、測定点Ｐ_ｂ２と測定点Ｐ_ｃ２を抽出する。そして、重心航跡算出部１０３は、球９１の中心である測定点Ｐ_ａ２と抽出された測定点Ｐ_ｂ２及びＰ_ｃ２からなる点群について、それらの重心座標点を算出する。すなわち、図３に示した例では、測定点Ｐ_ａ２、Ｐ_ｂ２、及びＰ_ｃ２の重心座標点Ｇ_２が算出される。

そして、重心航跡算出部１０３は、注目する過去航跡９０である過去航跡９０ａの次の測定点である測定点Ｐ_ａ３についても、同様に、重心座標点を算出する。すなわち、重心航跡算出部１０３は、測定点Ｐ_ａ３を中心とする半径がｒの球９１を座標系に設定し、この球９１内に存在する他の過去航跡９０（すなわち、過去航跡９０ｂ及び過去航跡９０ｃ）の測定点を抽出する。

図３に示した例では、重心航跡算出部１０３は、測定点Ｐ_ａ３を中心とする球９１内の他の過去航跡９０の測定点Ｐとして、測定点Ｐ_ｂ３を抽出する。そして、重心航跡算出部１０３は、球９１の中心である測定点Ｐ_ａ３と抽出された測定点Ｐ_ｂ３からなる点群について、それらの重心座標点を算出する。すなわち、図３に示した例では、測定点Ｐ_ａ３及びＰ_ｂ３の重心座標点（すなわち、これらの中点）Ｇ_３が算出される。

このような重心座標点の算出により、重心航跡算出部１０３は、算出した複数の重心座標点により表される航跡である重心航跡を算出する。すなわち、上述した例では、重心航跡算出部１０３は、重心座標点Ｇ_１、Ｇ_２、及びＧ_３を繋げることにより表される重心航跡８１を得る。つまり、第１の時刻の測定点（この例ではＰ_ａ１）に対応する重心座標点（この例ではＧ_１）から第Ｎ（Ｎは２以上の整数であり、この例ではＮ＝３）の時刻の測定点（この例ではＰ_ａ３）に対応する重心座標点（この例ではＧ_３）までを順番に連結した航跡を得る。

重心航跡算出部１０３は、注目する過去航跡９０を別の過去航跡９０に変更して、同様に、重心航跡を算出する。具体的には、重心航跡算出部１０３は、過去航跡９０ｂを注目する過去航跡９０として、重心航跡を算出する。すなわち、重心航跡算出部１０３は、過去航跡９０ｂを構成する測定点Ｐを中心とする球９１を設定し、球９１に含まれる他の過去航跡９０ａ及び９０ｃの測定点Ｐを抽出する。そして、重心航跡算出部１０３は、球９１の中心の測定点Ｐと抽出された測定点Ｐからなる点群の重心座標点を算出することで、重心航跡を算出する。図３に示した例では、過去航跡９０ａを注目する過去航跡とした場合と同じ重心座標点Ｇ_１、Ｇ_２、及びＧ_３が算出される。すなわち、過去航跡９０ａを注目する過去航跡とした場合と同じ重心航跡８１が得られる。

そして、重心航跡算出部１０３は、過去航跡９０ｃを注目する過去航跡９０として、同様に、重心航跡を算出する。すなわち、重心航跡算出部１０３は、過去航跡９０ｃを構成する測定点Ｐを中心とする球９１を設定し、球９１に含まれる他の過去航跡９０ａ及び９０ｂの測定点Ｐを抽出する。そして、重心航跡算出部１０３は、球９１の中心の測定点Ｐと抽出された測定点Ｐからなる点群の重心座標点を算出することで、重心航跡を算出する。

図３に示した例では、球９１の中心を測定点Ｐ_ｃ１及びＰ_ｃ２とすることにより、過去航跡９０ａもしくは９０ｂを注目する過去航跡とした場合と同じ重心座標点Ｇ_１及びＧ_２が算出される。しかしながら、球９１の中心を測定点Ｐ_ｃ３とした場合には、他の過去航跡９０の測定点Ｐが球９１内には存在しない。このため、球９１の中心の測定点Ｐと抽出された測定点Ｐからなる点群は、測定点Ｐ_ｃ３のみを含み、この点群の重心座標点（平均座標点）は、測定点Ｐ_ｃ３に一致する。このため、過去航跡９０ｃを注目する過去航跡９０とした場合、重心座標点Ｇ_１、Ｇ_２、及びＰ_ｃ３を繋げることにより表される重心航跡８２が得られる。

このように、図３に示した例では、重心座標点Ｇ_２で分岐する２種類の重心航跡８１及び８２が算出される。

信頼度算出部１０４は、複数の過去航跡のそれぞれを注目する過去航跡とすることにより算出された重心航跡のそれぞれについて、信頼度を算出する。具体的には、信頼度算出部１０４は、注目する過去航跡を構成する測定点と、当該測定点から所定の範囲（上述した半径ｒ）以内に存在する他の過去航跡を構成する測定点とから構成される測定点群のばらつき度合いに基づいて信頼度を算出する。すなわち、信頼度算出部１０４は、重心座標点の算出のために用いられた測定点群のばらつき度合いに基づいて信頼度を算出する。

以下、信頼度算出部１０４による信頼度の算出について詳細を説明する。信頼度算出部１０４は、一つの重心航跡に対して、当該重心航跡を構成する重心座標点毎に、上述したばらつき度合いを算出する。例えば、重心座標点Ｇ_１に関するばらつき度合いの算出は、この重心座標点Ｇ_１の算出のために用いられた測定点群（すなわち、測定点Ｐ_ａ１、Ｐ_ｂ１、及びＰ_ｃ１）のばらつき度合いの算出により求められる。本実施の形態では、信頼度算出部１０４は、ばらつき度合いとして、具体的には、以下の式（２）に示される不偏標準偏差ｓ_ｃを算出する。

＜式（２）＞

式（２）において、ｎは、重心座標点の算出のために用いられた測定点の数である。例えば、重心座標点Ｇ_１の算出のためには、測定点Ｐ_ａ１、Ｐ_ｂ１、及びＰ_ｃ１が用いられるため、この場合、ｎ＝３である。また、ｍ_ｉは、重心座標点の算出のために用いられた測定点の座標であり、ｍ_Ｇは、重心座標点の座標である。例えば、重心座標点Ｇ_１に関するばらつき度合いの算出は、ｍ_Ｇとして、重心座標点Ｇ_１の座標を設定し、ｍ_ｉとして、測定点Ｐ_ａ１、Ｐ_ｂ１、及びＰ_ｃ１の座標を順に設定することにより算出される。

このようにして、信頼度算出部１０４は、一つの重心航跡に対して、当該重心航跡を構成する重心座標点毎に、不偏標準偏差ｓ_ｃを算出する。そして、信頼度算出部１０４は、一つの重心航跡に対して、当該重心航跡を構成する重心座標点毎に、不偏標準偏差ｓ_ｃに基づいて以下の式（３）に示される信頼度ｃ_ｄを算出する。

＜式（３）＞

式（３）に示されるように、信頼度ｃ_ｄの算出にあたって、ばらつき度合いを示す不偏標準偏差ｓ_ｃを球９１の直径（すなわち、２ｒ）で除している。したがって、球９１の大きさを考慮した、ばらつき度合いが算出されている。式（３）からわかるように、ばらつき度合いを表すｓ_ｃの値が大きいほど信頼度ｃ_ｄの値が小さく、ｓ_ｃの値が小さいほど信頼度ｃ_ｄの値が大きくなる。なお、信頼度算出部１０４は、式（３）に示した数式に示される信頼度に限らず、ばらつき度合いが大きいほど信頼度が低下し、ばらつき度合いが小さいほど信頼度が高まるように定義された任意の信頼度を算出してもよい。例えば、式（３）では、不偏標準偏差ｓ_ｃを球９１の直径で除しているが、必ずしも、そのような演算が行われなくてもよい。すなわち、例えば、式（３）において、ｓ_ｃ／２ｒを、ｓ_ｃと置き換えてもよい。

このように、信頼度算出部１０４は、各重心座標点について、ばらつき度合いに基づいて信頼度ｃ_ｄを算出する。そして、信頼度算出部１０４は、一つの重心航跡の重心座標点の全ての信頼度ｃ_ｄの平均値を当該重心航跡の信頼度とする。なお、本実施の形態では、このように平均値を算出しているが、重心航跡を構成するいずれかの重心座標点についての信頼度を当該重心航跡の信頼度としてもよい。しかしながら、本実施の形態のように平均をとることにより、より適切に、重心航跡の信頼度を評価することができる。

重心航跡選択部１０５は、信頼度算出部１０４が算出した重心航跡毎の信頼度に基づいて、重心航跡算出部１０３が算出した重心航跡のうち一つの重心航跡を選択する。具体的には、重心航跡選択部１０５は、重心航跡算出部１０３が算出した重心航跡のうち、信頼度が最大である重心航跡を選択する。例えば、図３に示した例では、重心航跡選択部１０５は、重心航跡８１と重心航跡８２のうち、重心航跡８１を選択する。

航跡予測部１０６は、予測対象の移動体の観測された測定点（具体的には、当該移動体の最新の位置を示す座標）と、重心航跡選択部１０５により選択された重心航跡とに基づいて、当該移動体の予測される航跡（予測される将来の進路）を算出する。なお、予測対象の移動体の観測された測定点は、選択された重心航跡の存在する領域の近傍に存在しているものとする。すなわち、重心航跡との距離が所定の範囲内の領域において、予測対象の移動体の観測された測定点が存在するものとする。

航跡予測部１０６は、移動体の予測される航跡として、移動体の観測された測定点（座標）から、選択された重心航跡に徐々に収束する航跡を算出する。以下、航跡予測部１０６が算出する航跡を予測航跡と称す。また、選択された重心航跡について、選択航跡と称することとする。

航跡予測部１０６は、収束の度合いを定めるパラメータｓを用いて予測航跡を算出する。図４は、予測航跡の算出について示す模式図である。図４において、Ｐ_ｍ（ｋ）は、移動体の観測された最新の測定点、又は、航跡予測部１０６が予測した移動体のｋ番目の予測位置の座標点を表す。具体的には、ｋ＝０の場合、Ｐ_ｍ（ｋ）は移動体の観測された最新の測定点を表し、ｋ＞０の場合、Ｐ_ｍ（ｋ）は航跡予測部１０６が予測した移動体のｋ番目の予測位置の座標点を表す。また、Ｐ_ｐ（ｋ）及びＰ_ｐ（ｋ＋１）は、選択航跡を構成する隣り合う重心座標点を表す。つまり、選択航跡は、Ｐ_ｐ（ｋ）からＰ_ｐ（ｋ＋１）へと移動する航跡を含んでいる。特に、ｋ＝０の場合、Ｐ_ｐ（ｋ）は、選択航跡を構成する重心座標点のうち、最も測定点Ｐ_ｍ（ｋ）に近い重心座標点である。ｋ＝０の場合、重心座標点Ｐ_ｐ（ｋ）は、測定点Ｐ_ｍ（ｋ）との距離が所定閾値以下である重心座標点ともいえる。また、Ｐ’_ｍ（ｋ）は、Ｐ_ｐ（ｋ）を始点としてＰ_ｐ（ｋ＋１）を終点とするベクトルが示す方向に、当該ベクトルの長さだけ、Ｐ_ｍ（ｋ）から移動した先の座標点である。

航跡予測部１０６は、これらの座標点とパラメータｓを用いて、移動体のｋ＋１番目の予測位置Ｐ_ｍ（ｋ＋１）を以下の式（４）により算出する。

＜式（４）＞

ここで、式（４）において、ｓは、０＜ｓ＜１を満たす所定値に設定されている。航跡予測部１０６は、Ｐ_ｐ（ｋ＋１）が、選択航跡を構成する最後の重心座標点となるまで、ｋの値を１ずつ増加させて、移動体の予測位置Ｐ_ｍ（ｋ＋１）を算出する。そして、航跡予測部１０６は、この一連の予測位置を結ぶことにより得られる航跡を予測航跡として算出する。

表示制御部１０７は、航跡予測部１０６により予測された予測航跡をディスプレイ１５３（図６参照）などに表示するよう制御する。例えば、表示制御部１０７は、図５に示すような表示を行うよう制御する。なお、図５に示すように、表示制御部１０７は、予測航跡の他に、予測航跡の算出に用いられた過去航跡及び重心航跡を表示するよう制御してもよい。また、表示制御部１０７は、重心航跡について、算出された信頼度を表示するよう制御してもよい。なお、図５において、上述したパラメータｓの値は、０．４に設定されている。

次に、航跡予測装置１００のハードウェア構成について説明する。
図６は、航跡予測装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図６に示すように、航跡予測装置１００は、ネットワークインタフェース１５０、メモリ１５１、プロセッサ１５２、ディスプレイ１５３、及び入力装置１５４を含む。

ネットワークインタフェース１５０は、他の任意の装置と通信するために使用される。ネットワークインタフェース１５０は、例えば、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）を含んでもよい。

メモリ１５１は、例えば、揮発性メモリ及び不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。メモリ１５１は、プロセッサ１５２により実行される、１以上の命令を含むソフトウェア（コンピュータプログラム）、及び航跡予測装置１００の各種処理に用いるデータなどを格納するために使用される。上述したデータ記憶部１０２は、例えば、メモリ１５１により実現されるが、他の記憶装置により実現されてもよい。

プロセッサ１５２は、メモリ１５１からソフトウェア（コンピュータプログラム）を読み出して実行することで、上述した図１に示す各構成要素の処理を行う。具体的には、プロセッサ１５２は、データ取得部１０１、重心航跡算出部１０３、信頼度算出部１０４、重心航跡選択部１０５、航跡予測部１０６、及び表示制御部１０７の処理を行う。

プロセッサ１５２は、例えば、マイクロプロセッサ、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｕｎｉｔ）、又はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などであってもよい。プロセッサ１５２は、複数のプロセッサを含んでもよい。
このように、航跡予測装置１００は、コンピュータとして機能する装置である。

なお、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

ディスプレイ１５３は、航跡などを表示するために用いられる。ディスプレイ１５３は、例えば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどのプラットパネルディスプレイである。

入力装置１５４は、ユーザからの入力を受付ける装置である。例えば、入力装置１５４は、キーボード又はマウスであってもよいし、ディスプレイ１５３と一体的にタッチパネルとして構成されていてもよい。

次に、航跡予測装置１００の処理の流れについて説明する。図７は、航跡予測装置１００による動作の一例を示すフローチャートである。以下、図７を参照しつつ、動作の一例について説明する。

ステップＳ１０１において、重心航跡算出部１０３が、データ記憶部１０２に記憶されている過去航跡を参照して、重心航跡を算出する。
次に、ステップＳ１０２において、信頼度算出部１０４が、算出された各重心航跡の信頼度を算出する。
次に、ステップＳ１０３において、重心航跡選択部１０５が、算出された信頼度に基づいて、重心航跡を選択する。具体的には、重心航跡選択部１０５は、算出された信頼度の値が最も大きい重心航跡を選択する。
次に、ステップＳ１０４において、航跡予測部１０６が、予測対象の移動体の観測された測定点と、ステップＳ１０３で選択された重心航跡とに基づいて、当該移動体の予測航跡を算出する。
次に、ステップＳ１０５において、表示制御部１０７が、算出された予測航跡をディスプレイ１５３に表示する。

以上、実施の形態１について説明した。航跡予測装置１００によれば、過去航跡に基づいて重心航跡が生成され、それら重心航跡のうち信頼性の高いものを用いて、予測航跡が生成される。このため、航跡予測装置１００によれば、過去の複数の航跡の情報に基づいて、移動体の航跡を予測することができる。

＜実施の形態２＞
次に、実施の形態２について説明する。実施の形態２は、実施の形態１の特徴的な要素から構成される実施の形態である。図８は、実施の形態２にかかる航跡予測装置１の構成の一例を示すブロック図である。

航跡予測装置１は、重心航跡算出部２と、信頼度算出部３と、重心航跡選択部４と、航跡予測部５とを有する。

重心航跡算出部２は、注目する過去航跡を構成する測定点と、当該測定点から所定の範囲以内に存在する他の過去航跡を構成する測定点との重心座標点を、当該注目する過去航跡を構成する測定点のそれぞれに対して算出する。そして、重心航跡算出部２は、算出した複数の重心座標点により表される航跡である重心航跡を算出する。

信頼度算出部３は、複数の過去航跡のそれぞれを注目する過去航跡とすることにより算出された重心航跡のそれぞれについて、信頼度を算出する。

重心航跡選択部４は、算出された重心航跡のうち信頼度に基づいて一つの重心航跡を選択する。
航跡予測部５は、移動体の予測される航跡として、移動体の観測された座標から、選択された重心航跡に徐々に収束する航跡を算出する。

このような航跡予測装置１によれば、過去航跡に基づいて重心航跡が生成され、それら重心航跡のうち信頼性の高いものを用いて、予測航跡が生成される。このため、航跡予測装置１によれば、過去の複数の航跡の情報に基づいて、移動体の航跡を予測することができる。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、航跡予測装置が用いるパラメータの値として、機械学習により学習されたパラメータ値が用いられてもよい。これにより、より精度の高い予測が可能になることが期待される。例えば、収束の度合いを定めるパラメータ値（ｓの値）として、航跡予測部により算出される予測航跡と、正解データである所定の航跡との差分が所定の閾値以下となるよう学習された値が用いられてもよい。同様に、所定の範囲の大きさを定めるパラメータ値（半径ｒの値）として、航跡予測部により算出される予測航跡と、正解データである所定の航跡との差分が所定の閾値以下となるよう学習された値が用いられてもよい。すなわち、航跡予測装置は、このようにして学習されたパラメータ値を用いて、移動体の予測航跡を算出してもよい。

また、上述した実施の形態では、移動体が航空機であったが、予測対象の移動体は航空機に限らず任意の対象物とすることができる。例えば、移動体は台風などであってもよい。また、上述した予測手法と、他の予測手法、例えば、カルマンフィルタ処理を用いた航跡予測とを組み合わせて、予測が行われてもよい。

１ 航跡予測装置
２ 重心航跡算出部
３ 信頼度算出部
４ 重心航跡選択部
５ 航跡予測部
８１ 重心航跡
８２ 重心航跡
９０ 過去航跡
９１ 球
１００ 航跡予測装置
１０１ データ取得部
１０２ データ記憶部
１０３ 重心航跡算出部
１０４ 信頼度算出部
１０５ 重心航跡選択部
１０６ 航跡予測部
１０７ 表示制御部
１５０ ネットワークインタフェース
１５１ メモリ
１５２ プロセッサ
１５３ ディスプレイ
１５４ 入力装置

Claims (9)

1. 注目する過去航跡を構成する測定点と、当該測定点から所定の範囲以内に存在する他の過去航跡を構成する測定点との重心座標点を、前記注目する過去航跡を構成する測定点のそれぞれに対して算出し、算出した複数の前記重心座標点により表される航跡である重心航跡を算出する重心航跡算出部と、
   複数の過去航跡のそれぞれを前記注目する過去航跡とすることにより算出された前記重心航跡のそれぞれについて、信頼度を算出する信頼度算出部と、
   前記重心航跡のうち前記信頼度に基づいて一つの前記重心航跡を選択する重心航跡選択部と、
   移動体の予測される航跡として、前記移動体の観測された座標から、選択された前記重心航跡に徐々に収束する航跡を算出する航跡予測部と
   を有する航跡予測装置。
2. 前記信頼度算出部は、前記注目する過去航跡を構成する測定点と、当該測定点から前記所定の範囲以内に存在する他の過去航跡を構成する測定点とから構成される測定点群のばらつき度合いに基づいて前記信頼度を算出する
   請求項１に記載の航跡予測装置。
3. 前記信頼度算出部は、一つの前記重心航跡に対して前記重心座標点毎の前記ばらつき度合いを算出し、算出した前記ばらつき度合いに基づいて前記重心座標点毎の信頼度を算出し、算出した信頼度の平均値を当該重心航跡の前記信頼度とする
   請求項２に記載の航跡予測装置。
4. 前記航跡予測部は、収束の度合いを定めるパラメータ値として、前記航跡予測部により前記移動体の予測される航跡として算出される航跡と、正解データである所定の航跡との差分が所定の閾値以下となるよう学習された値を用いて、前記移動体の予測される航跡を算出する
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の航跡予測装置。
5. 前記重心航跡算出部は、前記所定の範囲の大きさを定めるパラメータ値として、前記航跡予測部により前記移動体の予測される航跡として算出される航跡と、正解データである所定の航跡との差分が所定の閾値以下となるよう学習された値を用いて、前記重心航跡を算出する
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の航跡予測装置。
6. 前記航跡予測部により予測された航跡を表示するよう制御する表示制御部をさらに有する
   請求項１乃至５のいずれか１項に記載の航跡予測装置。
7. 前記移動体は、航空機である
   請求項１乃至６のいずれか１項に記載の航跡予測装置。
8. 注目する過去航跡を構成する測定点と、当該測定点から所定の範囲以内に存在する他の過去航跡を構成する測定点との重心座標点を、前記注目する過去航跡を構成する測定点のそれぞれに対して算出し、算出した複数の前記重心座標点により表される航跡である重心航跡を算出し、
   複数の過去航跡のそれぞれを前記注目する過去航跡とすることにより算出された複数の前記重心航跡のそれぞれについて、信頼度を算出し、
   前記複数の重心航跡のうち前記信頼度に基づいて一つの前記重心航跡を選択し、
   移動体の予測される航跡として、前記移動体の観測された座標から、選択された前記重心航跡に徐々に収束する航跡を算出する
   航跡予測方法。
9. 注目する過去航跡を構成する測定点と、当該測定点から所定の範囲以内に存在する他の過去航跡を構成する測定点との重心座標点を、前記注目する過去航跡を構成する測定点のそれぞれに対して算出し、算出した複数の前記重心座標点により表される航跡である重心航跡を算出する重心航跡算出ステップと、
   複数の過去航跡のそれぞれを前記注目する過去航跡とすることにより算出された複数の前記重心航跡のそれぞれについて、信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
   前記複数の重心航跡のうち前記信頼度に基づいて一つの前記重心航跡を選択する重心航跡選択ステップと、
   移動体の予測される航跡として、前記移動体の観測された座標から、選択された前記重心航跡に徐々に収束する航跡を算出する航跡予測ステップと
   をコンピュータに実行させるプログラム。

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