JP7451112B2 - Drone movement system and delivery system using it - Google Patents
Drone movement system and delivery system using it Download PDFInfo
- Publication number
- JP7451112B2 JP7451112B2 JP2019161980A JP2019161980A JP7451112B2 JP 7451112 B2 JP7451112 B2 JP 7451112B2 JP 2019161980 A JP2019161980 A JP 2019161980A JP 2019161980 A JP2019161980 A JP 2019161980A JP 7451112 B2 JP7451112 B2 JP 7451112B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- drone
- information
- mobile
- movement
- planned
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 title claims description 25
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 10
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 235000008694 Humulus lupulus Nutrition 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000002716 delivery method Methods 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 1
- 230000003137 locomotive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
Description
本発明は、自動車や列車などの複数の移動体を利用し、ドローンを遠隔地まで移動させるドローン移動システム、およびそれを用いた荷物のドローン配送システムに関する。 The present invention relates to a drone movement system that uses a plurality of moving bodies such as cars and trains to move a drone to a remote location, and a cargo drone delivery system using the same.
近年、ドローンを用いた配送システムが試験的に運用されるなど、その実現が現実味を帯びてきている。 In recent years, delivery systems using drones have been tested on a trial basis, making this a reality.
配送センターなどの基地局からドローンを飛行させて配送する方法は、ドローンが持つ飛行性能に依存し、飛行可能時間や飛行速度によって配送できるエリアが限定されたものとなる。 The delivery method by flying a drone from a base station such as a distribution center depends on the flight performance of the drone, and the delivery area is limited by the flight time and flight speed.
この問題を解決するため、特許文献1には、配送車にドローンを複数台搭載して宅配する地域まで移動し、当該地域でドローンによる宅配を行うことが記載されている。 In order to solve this problem, Patent Document 1 describes that a delivery vehicle is equipped with a plurality of drones and travels to the delivery area, and the delivery is performed using the drones in the area.
配送車の天井をドローンが離着陸するためのプラットホームとして使い、配達すべき荷物を供給する荷物供給口をこの天井に設けている。 The roof of the delivery vehicle is used as a platform for the drone to take off and land, and the ceiling is equipped with a cargo supply port to supply the cargo to be delivered.
特許文献1の方法では、複数のドローンを搭載して遠隔地まで移動するための専用の配送車を配送の度に手配する必要がある。 In the method of Patent Document 1, it is necessary to arrange a dedicated delivery vehicle for carrying multiple drones and moving to a remote location for each delivery.
本発明は、効率的にドローンを遠隔地まで移動させるドローン移動システム、およびそれを用いた荷物の配送システムを提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a drone movement system that efficiently moves a drone to a remote location, and a cargo delivery system using the same.
上記目的を達成するために、本発明の一側面としてのドローン移動システムは、
自動車または列車を含む複数の移動体を利用してドローンを遠隔地に移動させるドローン移動システムであって、
前記複数の移動体のそれぞれに前記ドローンの離着陸、および前記ドローンへの給電を行う給電ポートが設置されており、
前記移動体の移動経路に応じて前記ドローンが前記複数の移動体の給電ポート間をホッピングするように構成されており、
複数の前記移動体の予定移動経路の情報を取得し、前記ドローンが有するバッテリーの蓄電容量と、前記予定移動経路の情報と、に基づいて、ホッピングすべき移動体、および各移動体への離着陸時刻、を決定する決定手段を有しており、
前記移動体の予定移動経路に対して予定通りの移動が行われる確度情報が付与されており、
前記自動車における個人所有の自動車は、前記自動車における公共バス、企業トラック、および前記列車における電車よりも低い確度に設定されており、
前記ドローンが有するバッテリーの蓄電容量と、複数の確度情報付き予定移動経路と、に基づいて、前記決定手段が、ホッピングすべき移動体、およびそれぞれの移動体への離着陸時刻、を決定することを特徴とする。
In order to achieve the above object, a drone movement system as one aspect of the present invention includes:
A drone movement system that uses multiple moving bodies including cars or trains to move a drone to a remote location,
A power supply port is installed in each of the plurality of moving objects for taking off and landing the drone and for supplying power to the drone,
The drone is configured to hop between power feeding ports of the plurality of mobile bodies according to the movement route of the mobile body,
Information on the scheduled movement routes of the plurality of mobile bodies is acquired, and based on the storage capacity of the battery of the drone and the information on the planned movement routes, the mobile bodies to be hopping and takeoff and landing at each mobile body. has a determining means for determining the time,
Information on the probability that the moving object will move as planned is attached to the planned movement route of the mobile object,
Personally owned cars in the cars are set to a lower accuracy than public buses, corporate trucks in the cars, and trains in the trains;
The determining means determines a mobile object to be hopping and takeoff and landing times for each mobile object based on a storage capacity of a battery of the drone and a plurality of planned travel routes with accuracy information. Features.
本発明によれば、自動車や列車などの移動体にそれぞれ設置された複数の給電ポートを利用し、ドローンが給電ポート間をホッピングするように移動体間を移動する(飛び移ることで乗り換える)ことで、ドローンへの給電を行いつつ、目的の遠隔地への接近を移動体が支援することができる。 According to the present invention, a drone can move between moving objects by hopping between the power feeding ports (switching by jumping) by using a plurality of power feeding ports installed on each moving object such as a car or train. This allows the mobile object to assist the drone in approaching a remote location while supplying power to the drone.
以下、本発明の実施形態について適宜図面を参照しながら詳細に説明する。ただし、本発明は以下に説明する実施形態に限定されるものではない。また、本発明においては、その趣旨を逸脱しない範囲で、当業者の通常の知識に基づいて、以下に説明する実施形態に対して適宜変更、改良等が加えられたものについても本発明の範囲に含まれる。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings as appropriate. However, the present invention is not limited to the embodiments described below. Furthermore, within the scope of the present invention, the scope of the present invention also includes modifications and improvements made to the embodiments described below based on the common knowledge of those skilled in the art without departing from the spirit thereof. include.
本発明に係るドローン移動システムの第一の実施形態は、自動車あるいは列車を含む複数の移動体を利用し、ドローンを用いて配送を行う配送システムであって、前記複数の移動体のそれぞれに前記ドローンの離着陸、および前記ドローンへの給電を行う給電ポートが設置されており、前記移動体の移動経路に応じて前記ドローンが前記複数の移動体のポート間をホッピングするように構成されていることを特徴とする。 A first embodiment of the drone movement system according to the present invention is a delivery system that uses a plurality of moving bodies including automobiles or trains and performs delivery using a drone, and wherein each of the plurality of moving bodies has the A power supply port for taking off and landing the drone and supplying power to the drone is installed, and the drone is configured to hop between the ports of the plurality of mobile bodies according to the movement route of the mobile body. It is characterized by
図1は、本実施形態における移動体に設置された給電ポートを示す模式図である。 FIG. 1 is a schematic diagram showing a power feeding port installed in a moving body in this embodiment.
図1において、ドローン100、移動体101、給電ポート102、通信手段(アンテナ)103、給電手段104、制御手段105、およびドローンの固定ロック機構106が模式的に示されている。
In FIG. 1, a
移動体101は、ドローンの離着陸、およびドローンへの給電を行う給電ポート102を設置できる移動手段であればどのような形態でも構わないが、自家用車、バス、トラック、自動三輪などの自動車や、鉄道、電車、機関車、貨物車両、場合によっては船、二輪車、リアカー、自転車でもよい。
The
給電ポート102は、移動体101の天面または側面などの移動体の移動に直接的に影響しない位置に配置することが好ましい。
It is preferable that the
複数の移動体101の給電ポート102間をドローン100がホッピングするように飛翔しながら移動することができる。その際は、両者の移動体101の制止中に離着陸が行われるようにタイミングを制御することが好ましい。
The
例えば、複数の電車が同じプラットホームで停車している際、あるいは同じパーキングエリアに複数の車が同時に停車している時に移動体間をホッピングすることが好ましい。 For example, it is preferable to hop between moving objects when a plurality of trains are stopping at the same platform or when a plurality of cars are stopping at the same parking area at the same time.
あるいは、移動体の移動または制動をドローンの給電ポートからの離陸動作に利用してもよい。 Alternatively, the movement or braking of the mobile body may be used for the takeoff operation of the drone from the power supply port.
給電ポート102は、移動体101の移動中にドローンを固定する固定ロック機構106を有するとよい。
The
給電ポート102に着陸したドローン100は、給電手段104から電力が供給される。給電ポート102に着陸する度にドローン100への給電が可能となるばかりか、ドローン100の電力を消費することなく、移動体101の移動を利用して長距離を移動することができる。
The
目的地(例えば、配達地点または集配地点)に近づくように多数の移動体101の中から利用できる移動体を選択し、ドローン100が複数の移動体101の給電ポート102間をホッピングすることで、効率的な配送を実現することができるようになる。
By selecting an available mobile body from among a large number of
また、給電ポート102は、移動体101の予定移動経路に関する情報や、ドローン100への給電制御、通信手段103を介した配送センターおよびドローンの少なくとも一方との通信を制御するための制御手段(コンピュータ)105を備えることが好ましい。
The
通信手段103は、給電ポート102に設けられているとよい。
The communication means 103 is preferably provided at the
また、通信手段103は、ドローンとの通信だけでなく、移動体のナビゲーションシステムとの通信、ドローン配送センターとの通信を行う手段であるとよい。 Further, the communication means 103 is preferably a means for communicating not only with a drone but also with a navigation system of a mobile body and a drone delivery center.
次に、ドローンが移動体の給電ポート間をホッピングして目的の遠隔地まで移動する様子を模式的に示す図2を用いて、本実施形態を説明する。 Next, the present embodiment will be described with reference to FIG. 2, which schematically shows how a drone hops between power supply ports of a mobile body and moves to a target remote location.
遠隔地までの移動は、いわゆるヒッチハイクの要領と似ており、なるべく遠隔地に近づく移動体を選択してホッピングが行われるとよい。 Traveling to a remote location is similar to so-called hitchhiking, and hopping is preferably performed by selecting a moving object that is as close to the remote location as possible.
例えば、図2に示すように、駅201から目的地Aに5km近づく位置Bである第一パーキングエリア202まで移動する予定の第一のトラック203が候補として選定され、当該第一のトラック203の供給ポートの利用可否の情報(他のドローンが着陸中で使用できない、など)が取得される。
For example, as shown in FIG. 2, a
第一のトラック203は、位置Bからは目的地Aから遠ざかる方面へ移動する予定であるため、位置B(第一パーキングエリア202)に到着後、ドローン100はさらに目的地Aに近づく位置Cの第二パーキングエリア204に移動する予定の第二のトラック205に向かって飛翔し、これに乗り換える。これ(すなわちホッピング)を繰り返すことで多数の移動体を利用して目的地Aまで移動するものである。
Since the
配送を集中して管理するために、各移動体のGPS情報を一元的に管理する管理センター(制御部)206を設置することが好ましい。 In order to centrally manage deliveries, it is preferable to install a management center (control unit) 206 that centrally manages the GPS information of each mobile object.
制御部206は、多数の移動体の予定移動経路の情報を取得し、予定移動経路の情報に基づいて、ホッピングすべき移動体、および各移動体への離着陸時刻、を決定する決定手段を有している。
The
ドローン100の移動可能距離は、ドローンが有するバッテリーの蓄電容量により制限がある。移動可能距離内に位置する移動体の中から次の移動体へのホッピング対象となる移動体の候補が抽出されるとよい。
The distance that the
また、各移動体の移動経路の情報は、少なくとも現在の位置情報および後の移動スケジュールの情報を有すると好ましい。移動スケジュールには、所定時刻における移動後の位置情報を含むとよい。移動体の移動には、渋滞遅延などによる不確定な要素が当然に含まれており、移動スケジュールの通りに進む確率、すなわち移動経路の確度に関する情報(確度情報)が移動経路の情報として含まれることが好ましい。 Further, it is preferable that the information on the movement route of each mobile object includes at least current position information and information on a future movement schedule. The movement schedule may include position information after movement at a predetermined time. The movement of a mobile object naturally includes elements of uncertainty due to delays in traffic jams, etc., and information about the probability of proceeding according to the movement schedule, that is, the accuracy of the movement route (accuracy information), is included as information about the movement route. It is preferable.
すなわち、移動体の予定移動経路に対して予定通りの移動が行われる確度情報が移動経路の情報として付与されており、複数の移動体それぞれの確度情報付き予定移動経路に基づいて、決定手段が、ホッピングすべき移動体、およびそれぞれの移動体への離着陸時刻、を決定する。 In other words, information on the probability that the moving object will move as planned is given to the planned movement route of the moving object as movement route information, and the determining means determines the accuracy based on the planned movement route with accuracy information of each of the plurality of moving objects. , the mobile units to be hopping, and the takeoff and landing times for each mobile unit.
例えば、電車、公共バス、企業トラックの定期便、などは比較的高い確度で移動スケジュール通りに移動する可能性が高いが、自家用車はこれらよりも低くなる可能性が高い。 For example, trains, public buses, regular company trucks, etc. are likely to have a relatively high probability of following the travel schedule, whereas private cars are likely to have a lower probability.
また、気象条件も確度の因子として用いることができる。これらの掛け合わせによって確度の重み付けが為された多数の確度情報付き経路情報を得ることができる。これらの情報を利用して適切なホッピング対象とする移動体の候補を抽出し、それらを利用して複数の移動体間をホッピングで目的地まで繋がるコースをできる限り抽出する。抽出された複数のコースの中から確度の高い順に優先順位の高いコースを選択し、ホッピングする移動体として決定されるとよい。 Weather conditions can also be used as a factor in accuracy. By multiplying these, it is possible to obtain a large number of pieces of route information with accuracy information weighted by accuracy. This information is used to extract suitable candidate mobile objects for hopping, and the system uses them to extract as many courses as possible that connect multiple mobile objects to the destination by hopping. It is preferable that a course with a high priority is selected from among the plurality of extracted courses in descending order of accuracy and determined as a mobile object for hopping.
また、移動体およびドローンの移動中も随時リアルタイムに優先順位を検索しながら、最も到達可能性が高い(総合的に確度が高い)コースを随時変更してホッピングをすることで、目的地までの到達成功確率を高いものにすることができる。 In addition, while mobile objects and drones are moving, the priority order can be searched in real time, and the course with the highest probability of arrival (overall accuracy) can be changed at any time and hopping can be carried out to reach the destination. It is possible to increase the probability of successful arrival.
さらに、天気情報、渋滞情報、過去のドローン事故情報、移動体の位置情報、に基づいて、確度の重みづけの値を機械学習により算出するとよい。 Further, the accuracy weighting value may be calculated by machine learning based on weather information, traffic jam information, past drone accident information, and position information of moving objects.
その場合、天気情報、渋滞情報、過去のドローン事故情報、移動体の位置情報、に基づいて、ドローンの移動経路を選択し、ホッピング先とする移動体を随時変更する制御部をドローンが有するとよい。制御部は、変更された重みづけ値に基づいて各コースの確度を再計算し、ドローンの移動経路を再選択し、ホッピング先とする移動体を随時変更するとよい。 In that case, the drone may have a control unit that selects the travel route of the drone based on weather information, traffic congestion information, past drone accident information, and location information of the moving object, and changes the moving object as the hopping destination at any time. good. The control unit may recalculate the accuracy of each course based on the changed weighting values, reselect the movement route of the drone, and change the moving object as the hopping destination at any time.
例えば、天気の悪化の度合い(雨量など)により、個人所有の自動車は別の道を選択して運転する可能性があるが、電車などは自然災害級に悪化しない限りは移動経路を変更することはないはずである。各経路の到達時刻の確度も移動体の種類によって大きく変わるため、過去の類する移動体の経路変更割合を教師データとして学習し、ホッピングルート(ホッピングする移動体の選択)の候補を導きだすとよい。また、選択したホッピングルートも状況に応じて変更してもよく、どの経路をたどって目的地に辿り着くかをリアルタイムで時々刻々と判断、変更を繰り返してもよい。 For example, depending on the degree of weather deterioration (rainfall, etc.), privately owned cars may choose to drive on a different route, but trains and other vehicles may change their travel route unless the weather deteriorates to the level of a natural disaster. There should be no. Since the accuracy of the arrival time of each route varies greatly depending on the type of mobile object, it is recommended to learn the route change rate of similar mobile objects in the past as training data and derive candidates for hopping routes (selection of mobile objects for hopping). . The selected hopping route may also be changed depending on the situation, and the user may repeatedly judge in real time which route to take to reach the destination and make changes repeatedly.
給電ポートの位置情報は、プライバシー情報となり得るのでその扱いには注意を要する場合がある。給電ポートの位置情報と個人情報の紐づけを困難にするセキュリティーロックを位置情報端末にかけることで、自家用車へのポート設置の敷居を低くすることができる。 The position information of the power feeding port can be privacy information, so it may need to be handled with care. By placing a security lock on a location information terminal that makes it difficult to link the location information of the power supply port to personal information, it is possible to lower the threshold for installing a port in a private car.
移動経路は、ドローンに搭載されたコンピュータ、給電ポートに接続したコンピュータ、配送管理センターのコンピュータ、のいずれで判断してもよく、さらには判断結果を共有し、いずれかのコンピュータが最終判断を下すように構成してもよい。 The travel route can be determined by a computer mounted on the drone, a computer connected to the power supply port, or a computer at the delivery management center.Furthermore, the determination results are shared and one of the computers makes the final decision. It may be configured as follows.
本発明のドローン移動システムは、荷物等の配送を行う配送システムとして有用であるが、配送に限らず、災害等の緊急時の遠隔地への災害用ドローン派遣等にも利用できる。加えて、遠隔地における移動体の事故、例えば電源、燃料等の使い切りに対する救援などにも利用することができるので、ロードサービスとして提供することで、供給ポートの設置の敷居を下げることができる。 The drone movement system of the present invention is useful as a delivery system for delivering packages, etc., but it can also be used not only for delivery, but also for dispatching disaster drones to remote areas during emergencies such as disasters. In addition, it can also be used for rescue in case of an accident involving a mobile vehicle in a remote location, such as when the power source, fuel, etc. are used up, so by providing it as a roadside service, the threshold for installing a supply port can be lowered.
給電ポート102を乗せる移動体101の所有者には、ドローンが離着陸した回数、すなわち被利用回数に応じて報酬が支払われるようにすれば、個人の所有車や運送業者の車などに給電ポートを設置するメリットとなり、給電ポートの設置した移動体の数を増やすこと、および移動体を給電ポート必要位置への移動を促すこと、に貢献する。
If the owner of the
図3に本実施形態のドローンの移動経路(または配送経路)を決定する方法について詳細に説明する。 FIG. 3 describes in detail the method of determining the movement route (or delivery route) of the drone according to this embodiment.
図3は、開始点Xと終着点Y(配達点Y)、との間で移動する可能性のある多数の移動体のそれぞれの移動経路を示す模式的な図である。 FIG. 3 is a schematic diagram showing the respective movement routes of a large number of moving objects that may move between the starting point X and the ending point Y (delivery point Y).
ここで、各線は各移動体が移動する移動経路を模式的に示すものであり、縦軸は開始点Xから終着点Yまでの距離を示したものであり、単純化のために縦軸方向に直線的な移動経路を有する多数の移動体の移動経路として描いたものである。 Here, each line schematically shows the movement route of each moving object, and the vertical axis shows the distance from the starting point X to the ending point Y. For simplicity, the vertical axis direction is The movement paths of a large number of moving objects are depicted as having linear movement paths.
また、各線の太さは、上述した確度の情報を示しており、太い線ほどその移動経路を移動する確度が高いことを示している。 Further, the thickness of each line indicates the above-mentioned accuracy information, and the thicker the line, the higher the accuracy of moving along the movement route.
図の3スケジュール群Gのように、多数のホッピング可能な移動体が通過しうるタイミングでドローンを移動させると、仮に予定通りに経路を移動しない移動体が発生したとしても、切り替えて別の移動体にホッピングすることができるので、終着点Yに到達できる可能性はより高くなる。 If you move the drone at a time when a large number of hopping-capable moving objects can pass, as in Schedule 3 G in the figure, even if some moving object does not move as planned, you can switch to another moving object. Since it is possible to hop to the body, there is a higher possibility of reaching the destination Y.
上述した確度の重みづけの工夫により、終着点への到達の精度をより向上させることができ、これは機械学習などによってさらに精度を向上させることができる。 By devising the weighting of the accuracy described above, the accuracy of reaching the destination point can be further improved, and this accuracy can be further improved by machine learning or the like.
例えば、過去の天気情報、過去の曜日別の渋滞情報、または過去のドローン事故情報に対するバス、トラック、電車、自家用車別の確度因子を機械学習により取得し、現在の情報に加味して各移動体の確度をより精度よく決定することができる。 For example, machine learning can be used to acquire accuracy factors for buses, trucks, trains, and private cars for past weather information, past traffic congestion information by day of the week, or past drone accident information, and these factors are taken into account for each trip based on current information. The accuracy of the body can be determined more precisely.
Claims (6)
前記移動体のそれぞれに前記ドローンの離着陸、および前記ドローンへの給電を行う給電ポートが設置されており、
前記移動体の移動経路に応じて前記ドローンが前記複数の移動体の給電ポート間をホッピングするように構成されており、
複数の前記移動体の予定移動経路の情報を取得し、前記ドローンが有するバッテリーの蓄電容量と、前記予定移動経路の情報と、に基づいて、ホッピングすべき移動体、および各移動体への離着陸時刻、を決定する決定手段を有しており、
前記移動体の予定移動経路に対して予定通りの移動が行われる確度情報が付与されており、
前記自動車における個人所有の自動車は、前記自動車における公共バス、企業トラック、および前記列車における電車よりも低い確度に設定されており、
前記ドローンが有するバッテリーの蓄電容量と、複数の確度情報付き予定移動経路と、に基づいて、前記決定手段が、ホッピングすべき移動体、およびそれぞれの移動体への離着陸時刻、を決定する
ことを特徴とするドローン移動システム。 A drone movement system that uses multiple moving bodies including cars and trains to move a drone to a remote location,
A power supply port for taking off and landing of the drone and supplying power to the drone is installed in each of the mobile objects,
The drone is configured to hop between power feeding ports of the plurality of mobile bodies according to the movement route of the mobile body,
Information on the scheduled movement routes of the plurality of mobile bodies is acquired, and based on the storage capacity of the battery of the drone and the information on the planned movement routes, the mobile bodies to be hopping and takeoff and landing at each mobile body. has a determining means for determining the time,
Information on the probability that the moving object will move as planned is attached to the planned movement route of the mobile object,
Personally owned cars in the cars are set to a lower accuracy than public buses, corporate trucks in the cars, and trains in the trains;
The determining means determines a mobile object to be hopping and takeoff and landing times for each mobile object based on a storage capacity of a battery of the drone and a plurality of planned travel routes with accuracy information. Features a drone movement system.
前記移動体のそれぞれに前記ドローンの離着陸、および前記ドローンへの給電を行う給電ポートが設置されており、
前記移動体の移動経路に応じて前記ドローンが前記複数の移動体のポート間をホッピングするように構成されており、
複数の前記移動体の予定移動経路の情報を取得し、前記ドローンが有するバッテリーの蓄電容量と、前記予定移動経路の情報と、に基づいて、ホッピングすべき移動体、および各移動体への離着陸時刻、を決定する決定手段を有しており、
前記移動体の予定移動経路に対して予定通りの移動が行われる確度情報が付与されており、
前記自動車における個人所有の自動車は、前記自動車における公共バス、企業トラック、および前記列車における電車よりも低い確度に設定されており、
前記ドローンが有するバッテリーの蓄電容量と、複数の確度情報付き予定移動経路と、に基づいて、前記決定手段が、ホッピングすべき移動体、およびそれぞれの移動体への離着陸時刻、を決定する
ことを特徴とする配送システム。 A delivery system that uses multiple moving bodies, including cars and trains, and uses drones to deliver,
A power supply port for taking off and landing of the drone and supplying power to the drone is installed in each of the mobile objects,
The drone is configured to hop between ports of the plurality of mobile bodies according to the movement route of the mobile body,
Information on the scheduled movement routes of the plurality of mobile bodies is acquired, and based on the storage capacity of the battery of the drone and the information on the planned movement routes, the mobile bodies to be hopping and takeoff and landing at each mobile body. has a determining means for determining the time,
Information on the probability that the moving object will move as planned is attached to the planned movement route of the mobile object,
Personally owned cars in the cars are set to a lower accuracy than public buses, corporate trucks in the cars, and trains in the trains;
The determining means determines a mobile object to be hopping and takeoff and landing times for each mobile object based on a storage capacity of a battery of the drone and a plurality of planned travel routes with accuracy information. Featured delivery system.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019161980A JP7451112B2 (en) | 2019-09-05 | 2019-09-05 | Drone movement system and delivery system using it |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019161980A JP7451112B2 (en) | 2019-09-05 | 2019-09-05 | Drone movement system and delivery system using it |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021038083A JP2021038083A (en) | 2021-03-11 |
JP7451112B2 true JP7451112B2 (en) | 2024-03-18 |
Family
ID=74848124
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019161980A Active JP7451112B2 (en) | 2019-09-05 | 2019-09-05 | Drone movement system and delivery system using it |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7451112B2 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160196756A1 (en) | 2014-08-05 | 2016-07-07 | Qualcomm Incorporated | Piggybacking Unmanned Aerial Vehicle |
JP2016161501A (en) | 2015-03-04 | 2016-09-05 | 株式会社Nttドコモ | Route search device, route search system, route search method and program |
JP2018513456A (en) | 2015-03-02 | 2018-05-24 | アマゾン テクノロジーズ インコーポレイテッド | Landing of unmanned aerial vehicles in moving transportation vehicles for transportation |
WO2018230680A1 (en) | 2017-06-16 | 2018-12-20 | 本田技研工業株式会社 | Drone coordination device, vehicle management device, drone coordination method, and program |
JP2019043397A (en) | 2017-09-04 | 2019-03-22 | 株式会社日立システムズ | Autonomous flight movable body, autonomous flight moving method |
-
2019
- 2019-09-05 JP JP2019161980A patent/JP7451112B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160196756A1 (en) | 2014-08-05 | 2016-07-07 | Qualcomm Incorporated | Piggybacking Unmanned Aerial Vehicle |
JP2018513456A (en) | 2015-03-02 | 2018-05-24 | アマゾン テクノロジーズ インコーポレイテッド | Landing of unmanned aerial vehicles in moving transportation vehicles for transportation |
JP2016161501A (en) | 2015-03-04 | 2016-09-05 | 株式会社Nttドコモ | Route search device, route search system, route search method and program |
WO2018230680A1 (en) | 2017-06-16 | 2018-12-20 | 本田技研工業株式会社 | Drone coordination device, vehicle management device, drone coordination method, and program |
JP2019043397A (en) | 2017-09-04 | 2019-03-22 | 株式会社日立システムズ | Autonomous flight movable body, autonomous flight moving method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021038083A (en) | 2021-03-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11592836B2 (en) | Transportation system | |
US10345805B2 (en) | System for and method of maximizing utilization of a closed transport system in an on-demand network | |
US11587015B2 (en) | System and method for delivering articles from a start point to a destination point by means of drones | |
US20090299563A1 (en) | Method of mass transfortation of people or cargo, especially within city areas and a transport infrastructure for the implementation of this method | |
WO2019199815A1 (en) | Connected and automated vehicle systems and methods for the entire roadway network | |
CN111436217A (en) | Transportation service method, vehicle train operation method, vehicle group operation system, travel-coordinated self-propelled vehicle, group vehicle guide machine | |
JP6805296B2 (en) | Transportation service method and vehicle platoon operation method, vehicle group operation system, self-propelled vehicle that can run in cooperation, group vehicle guidance machine | |
JP2023544819A (en) | Systems and methods for traffic management in two-way vehicular transportation networks | |
JP7056988B2 (en) | Vehicle operation system, vehicle group operation system | |
CN108611936A (en) | Highway, the operation method of highway and system | |
JP7451112B2 (en) | Drone movement system and delivery system using it | |
US20240304086A1 (en) | Method for mixing scheduled and unscheduled vehicles | |
US11958602B2 (en) | Integrated engineering system that combines multiple drones and an electro-mechanical drone transportation system to achieve a new method of aviation transportation | |
TW202141412A (en) | Autonomous transportation network and method for operating the same | |
CN112673388A (en) | Transportation method and system and vehicle suitable for transportation | |
JP7332237B2 (en) | Transportation service method and vehicle group operation system | |
US20230274645A1 (en) | Transportation Network for Multi-featured Autonomous Vehicles | |
US20240319749A1 (en) | Transportation system | |
US20190381997A1 (en) | Apparatus and method for energy and space efficient transportation system | |
Janić et al. | Advanced transport systems: Operations and technologies |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220823 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230414 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230418 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230614 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230926 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231120 |
|
RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20231213 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240206 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240306 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7451112 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |