WO2016059930A1 - 装置、方法及びプログラム - Google Patents

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WO2016059930A1
WO2016059930A1 PCT/JP2015/076315 JP2015076315W WO2016059930A1 WO 2016059930 A1 WO2016059930 A1 WO 2016059930A1 JP 2015076315 W JP2015076315 W JP 2015076315W WO 2016059930 A1 WO2016059930 A1 WO 2016059930A1
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WO
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position estimation
flying object
information
estimation method
unit
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PCT/JP2015/076315
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English (en)
French (fr)
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佐部　浩太郎
晴登 武田
ペーター ドゥール
清水　悟
務 澤田
鈴木　康輔
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ソニー株式会社
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Priority to US16/531,737 priority patent/US11067396B2/en
Priority to US17/325,861 priority patent/US11668569B2/en
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Definitions

  • the present disclosure relates to an apparatus, a method, and a program.
  • Patent Document 1 discloses a technique for determining the stationary state of a moving body using a combination of a GPS receiver and an inertial sensor.
  • a small aircraft can fly in places where it is difficult to estimate the position using a GPS receiver.
  • an inertial sensor of a small flying object has low accuracy, and therefore, if position estimation using a GPS receiver becomes difficult, the position of the flying object cannot be estimated appropriately. As a result, the aircraft may not be able to fly as desired.
  • the flight according to the acquisition unit that acquires information indicating a position estimation method selected from a plurality of position estimation methods for estimating the position of the flying object, and the parameters for the position estimation method
  • an apparatus comprising: a position estimation unit that estimates a position of the flying object from first information generated using a body inertial sensor and second information generated through the position estimation method.
  • the processor acquires information indicating a position estimation method selected from a plurality of position estimation methods for estimating the position of the flying object, and the parameters for the position estimation method are acquired. And estimating the position of the flying object from first information generated using the inertial sensor of the flying object and second information generated through the position estimating method. Provided.
  • the information indicating the position estimation method selected from the plurality of position estimation methods for estimating the position of the flying object is acquired, and according to the parameters for the position estimation method, A method for causing a processor to estimate the position of the flying object from first information generated using an inertial sensor of the flying object and second information generated through the position estimation method.
  • a program is provided.
  • the position of the flying object can be estimated better.
  • the above effects are not necessarily limited, and any of the effects shown in the present specification or other effects that can be grasped from the present specification are exhibited together with or in place of the above effects. May be.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating an example of a schematic configuration of a system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. It is a block diagram which shows an example of a structure of the flying body which concerns on the embodiment.
  • elements having substantially the same functional configuration may be distinguished by adding different alphabets after the same reference numerals.
  • a plurality of elements having substantially the same functional configuration are differentiated as necessary, such as motors 120A, 120B, and 120C.
  • motors 120A, 120B, and 120C are simply referred to as the motor 120.
  • an inertial sensor of a flying object includes a gyro sensor (or an angular velocity sensor) that detects an angular velocity of the flying object and an acceleration sensor that measures acceleration of the flying object.
  • the inertial sensor may further include a digital compass (or a geomagnetic sensor).
  • Attitude estimation (a) Estimation from angular velocity For example, a change in attitude of a flying object is calculated by integrating an angular velocity detected by a gyro sensor. Therefore, the attitude of the flying object is calculated from the initial value of the attitude of the flying object and the change in the attitude of the flying object.
  • the angular velocity detected by the gyro sensor has high reliability in the short term, but has a drift characteristic that gradually changes with time. For this reason, when the posture is calculated only from the angular velocity (and the initial value) detected by the gyro sensor, an error is accumulated in the posture with time.
  • Acceleration detected by the acceleration sensor includes high frequency noise due to the influence of vibration and the like. However, since the direction of gravity is always the same regardless of time, the acceleration sensor has high reliability in the long term.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram for explaining a first example of posture estimation using a combination of a gyro sensor and an acceleration sensor.
  • the posture y 1 (t) is calculated from the acceleration detected by the acceleration sensor
  • the posture y 2 (t) is calculated from the angular velocity detected by the gyro sensor.
  • y 1 (t) is represented by x (t) + n 1 (t)
  • y 2 (t) is represented by x (t) + n 2 (t).
  • x (t) is the actual attitude of the flying object
  • n 1 (t) is high-frequency noise caused by the acceleration sensor
  • n 2 (t) is low-frequency noise caused by the gyro sensor. is there.
  • the posture y 1 (t) contains a high frequency noise n 1 (t)
  • the posture y 1 (t) from the high-frequency noise n 1 is (t) Cut.
  • the position y 2 (t) including low frequency noise n 2 (t) the posture y 2 by passing (t) to the high-pass filter 13, the posture y 2 (t) from the low-frequency noise n 2 (T) is cut.
  • the low pass filter 11 and the high pass filter 13 are complementary filters. Therefore, by adding the output value of the low-pass filter 11 and the output value of the high-pass filter 13 as follows, the original signal without noise can be obtained.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram for explaining a second example of posture estimation using a combination of a gyro sensor and an acceleration sensor.
  • the posture y 1 (t) is calculated from the acceleration detected by the acceleration sensor
  • the posture y 2 (t) is calculated from the angular velocity detected by the gyro sensor, as in the example of FIG. Is done.
  • the posture y 2 (t) is subtracted from the posture y 1 (t), and the resulting difference (ie, n 1 (t) ⁇ n 2 (t )) Is passed through the low-pass filter 11.
  • a negative value of the low frequency noise n 2 (t) is output.
  • the low-frequency noise n 2 (t) is subtracted from the posture y 2 (t) as follows, and as a result, the original signal without noise is obtained.
  • Position estimation (a) Position estimation using inertial sensor Based on the attitude calculated as described above, the acceleration detected by the acceleration sensor (that is, the acceleration in the coordinate system of the acceleration sensor) is expressed in the ground coordinate system. Acceleration (for example, acceleration from the ground).
  • the change in speed of the flying object is calculated by integrating the converted acceleration. Therefore, the speed of the flying object is calculated from the initial value of the speed of the flying object and the change in the speed of the flying object.
  • the change in the position of the flying object is calculated by integrating the velocity. Therefore, the position of the flying object is calculated from the initial value of the position of the flying object and the change in the position of the flying object.
  • Acceleration detected by the acceleration sensor includes noise. Therefore, an error is accumulated with time at the position of the flying object calculated from the acceleration.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram for explaining an example of position estimation using a combination of an inertial sensor and another sensor.
  • the acceleration a of the ground coordinate system is obtained by converting the acceleration detected by the acceleration sensor.
  • the acceleration a is corrected in the part 21 and integrated in the part 23, so that the change in speed is calculated.
  • the already calculated velocity v is corrected in part 21 and the change is applied in part 23.
  • the speed v U updated is obtained.
  • the speed v U updated is integrated in the portion 23, as a result, the change in position is calculated.
  • the already calculated position p is corrected in the part 21 and the above change is applied in the part 23.
  • the position p U updated is obtained.
  • the inertial sensor is complemented by another sensor (for example, a GPS receiver).
  • the process in the filter 25 is expressed as follows.
  • ⁇ a t , ⁇ v t and ⁇ p t are correction values after update
  • ⁇ a t ⁇ 1 , ⁇ v t ⁇ 1 and ⁇ p t ⁇ 1 are correction values before update.
  • k 1 , k 2, and k 3 are expressed as follows using the time constant T c of the filter 25.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an example of a schematic configuration of the system 1 according to the embodiment of the present disclosure.
  • the system 1 includes an air vehicle 100, a control device 200, and a control device 300.
  • the flying object 100 is a device capable of flying.
  • the flying object 100 can fly by a plurality of rotors (for example, four rotors).
  • the flying object 100 performs stationary hovering, movement (ascending, descending, horizontal movement, movement in an oblique direction, etc.), rotation, and the like by controlling the rotation of each rotor.
  • the flying object 100 may be a device that can fly by another mechanism instead of the rotor.
  • the flying object 100 can estimate the attitude and position of the flying object 100 by itself and control the flight based on the attitude and the position. For example, the flying object 100 automatically flies based on a designated flight path.
  • the flying object 100 communicates with another device (for example, the control device 200).
  • the flying object 100 may perform wireless communication directly with another device, or may communicate with another device via the relay node by performing wireless communication with the relay node.
  • the flying object 100 includes an imaging device, and performs imaging during flight using the imaging device.
  • the flying object 100 may store a captured image generated by the imaging, and may transmit the captured image to another device such as the control device 200.
  • the captured image may be a still image or a moving image.
  • Control device 200 is a device that executes control related to the flight of the flying object 100.
  • the control may generate and provide flight information (for example, information indicating a flight path) for the aircraft 100 and / or instructions to the aircraft 100 (for example, takeoff instructions and / or return instructions, etc.) ) Etc.
  • flight information for example, information indicating a flight path
  • instructions for example, takeoff instructions and / or return instructions, etc.
  • control device 200 communicates with the flying object 100.
  • the control device 200 may perform wireless communication directly with the flying object 100 or may communicate with the flying object 100 via a relay node.
  • control device 200 acquires a captured image generated by imaging by the flying object 100 and displays it as necessary.
  • the captured image may be a moving image, and the control device 200 may acquire and display the moving image by streaming.
  • control device 200 is a portable device such as a notebook computer or a tablet terminal.
  • control device 200 is not limited to this example, and may be another type of device.
  • Control device 300 is a device that allows a user to control the flying object 100.
  • the control device 300 is a proportional system (or propo).
  • control device 300 is connected to the control device 200.
  • the control device 300 generates control information related to the operation of the flying object in response to an operation by the user, and transmits the control information to the control device 200.
  • the control device 200 may transmit the control information to the flying object 100, generate another control information from the control information, and transmit the other control information to the flying object 100.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating an example of a configuration of the flying object 100 according to the embodiment of the present disclosure.
  • the flying object 100 includes a rotor 110, a motor 120, a sensor unit 130, an imaging unit 140, a storage unit 150, a wireless communication unit 160, a processing unit 170, and a battery 190.
  • Rotor 110 and motor 120 The rotors 110A to 110D cause the flying object 100 to fly by generating lift by rotation.
  • Motor 120 The motors 120A to 120D rotate the rotors 110A to 110D in accordance with control by the processing unit 170 (control unit 181). For example, the motor 120 changes the number of rotations of the rotor 110 according to control by the processing unit 170 (control unit 181).
  • the sensor unit 130 includes one or more sensors.
  • the sensor unit 130 includes an inertial sensor 131, a GPS receiver 133, a barometer 135, and an ultrasonic sensor 137.
  • the inertial sensor 131 includes an acceleration sensor and a gyro sensor. Inertial sensor 131 may further include a geomagnetic sensor.
  • the sensors included in the sensor unit 130 are not limited to these examples.
  • the sensor unit 130 may not include one or more of the sensors described above (excluding the inertial sensor 131).
  • the sensor unit 130 may include other sensors.
  • Imaging unit 140 performs imaging and generates a captured image.
  • the captured image may be a still image or a moving image.
  • the captured image may be stored in the storage unit 150 or transmitted to another device via the wireless communication unit 160.
  • the imaging unit 140 includes one or more imaging devices. Each of the one or more imaging devices includes a lens and an image sensor. The one or more imaging devices may include an infrared imaging device and / or an omnidirectional imaging device.
  • Storage unit 150 stores various information.
  • the storage unit 150 stores a program and / or various data for the operation of the flying object 100.
  • the storage unit 150 includes a nonvolatile memory (for example, a memory card).
  • the storage unit 150 may include a magnetic storage device (for example, a hard disk drive) instead of or together with the nonvolatile memory.
  • Wireless communication unit 160 performs wireless communication.
  • the wireless communication unit 160 may directly perform wireless communication with another device (for example, the control device 200), or may perform wireless communication with a relay node for communication with another device.
  • the wireless communication unit 160 includes an antenna, an RF (Radio Frequency) circuit, and / or a baseband processor.
  • RF Radio Frequency
  • the processing unit 170 performs various processes on the flying object 100.
  • the processing unit 170 includes a selection unit 171, an information acquisition unit 173, an information generation unit 175, a posture estimation unit 177, a position estimation unit 179 and a control unit 181.
  • the processing unit 170 may further include other components other than these components. That is, the processing unit 170 can perform operations other than the operations of these components.
  • the processing unit 170 includes a circuit. More specifically, for example, the processing unit 170 includes one or more integrated circuits.
  • the one or more integrated circuits hold a program for the operation of the processing unit 170.
  • the selection unit 171, the information acquisition unit 173, the information generation unit 175, the posture estimation unit 177, the position estimation unit 179, and the control unit 181 can be implemented as the program.
  • the one or more integrated circuits may include a system-on-a-chip (SoC), a microcontroller, and / or other processors.
  • SoC system-on-a-chip
  • the posture estimation unit 177 estimates the posture of the flying object 100.
  • the attitude estimation unit 177 acquires information generated using the inertial sensor 131 and estimates the attitude of the flying object 100 from the information.
  • the information indicates information indicating angular velocity detected by the gyro sensor included in the inertial sensor 131 and information indicating acceleration detected by the acceleration sensor included in the inertial sensor 131.
  • the attitude estimation of the flying object 100 is, for example, as described above as the basic attitude estimation. Therefore, detailed description is omitted here.
  • Position estimation unit 179 The position estimation unit 179 estimates the position of the flying object 100. This point will be described in detail later.
  • Control unit 181 The control unit 181 performs control related to the flight of the flying object 100.
  • control unit 181 controls the rotation of the rotor 110. Specifically, for example, the control unit 181 controls the rotation of the rotor 110 by controlling the operation of the motor 120.
  • control unit 181 adjusts the number of rotations of each of the rotors 110A, 110B, 110C, and 110D, so that the flying object 100 can be hovered, moved (ascended, descended, horizontally moved, moved in an oblique direction, etc.). ) And rotation.
  • the attitude of the flying object 100 (roll axis, pitch axis, and yaw axis inclination) can be changed by adjusting the rotational speed of each rotor. Therefore, for example, the flying object 100 can be tilted about the roll axis and the pitch axis. As a result, a propulsive force in the horizontal direction is generated, and the flying object 100 moves in the horizontal direction. Further, for example, the moving speed in the vertical direction changes due to an increase or decrease in the rotational speed of the rotor.
  • (C-2) Control of the attitude of the flying object 100
  • the control unit 181 controls the attitude of the flying object 100.
  • control unit 181 corrects an error between the attitude of the flying object 100 estimated by the attitude estimation unit 177 and the target attitude. More specifically, for example, the control unit 181 calculates the error and calculates the rotation of the rotor 110 (or the operation of the motor 120) for correcting the error. Then, the control unit 181 controls the rotation of the rotor 110 as described above.
  • (C-3) Control of the position of the flying object 100
  • the control unit 181 controls the position of the flying object 100.
  • control unit 181 moves the flying object 100 from the position of the flying object 100 estimated by the position estimating unit 179 to the target position. More specifically, for example, the control unit 181 calculates a movement of the flying object 100 from the position to the target position, and calculates a target posture that generates the movement. As described above, the control unit 181 corrects an error between the attitude of the flying object 100 and the target attitude.
  • the control unit 181 acquires one or more target positions from the stored flight path information.
  • the flight path information may indicate one or more target positions, and the control unit 181 may calculate one or more target positions from the flight path information.
  • control device 200 may transmit information indicating the target position to the flying object 100, and the control unit 181 may acquire the information indicating the target position.
  • Battery 190 stores electric power for operating the flying object 100.
  • the battery 190 may be a primary battery that can only be discharged, or a secondary battery that can be charged.
  • a plurality of position estimation methods for estimating the position of the flying object 100 are prepared.
  • the plurality of position estimation methods include a method using a GPS receiver, a method using an imaging device installed on the flying object 100, a method using an imaging device that images the flying object 100, a method using a barometer, It includes at least one of the methods using the acoustic wave sensor.
  • (A) Method using GPS receiver For example, as a position estimation method, there is a method using a GPS receiver.
  • the GPS receiver estimates a position according to reception of signals from a plurality of GPS satellites. That is, the GPS receiver calculates latitude, longitude, and altitude in response to reception of signals from a plurality of GPS satellites. Therefore, the GPS receiver 133 of the flying object 100 estimates the position of the flying object 100. That is, the GPS receiver 133 of the flying object 100 calculates the latitude, longitude, and altitude of the flying object 100.
  • (B) Method using an imaging device installed on the flying object 100 For example, as a position estimation method, there is a method using an imaging device installed on the flying object 100.
  • SLAM Simultaneous Localization and Mapping
  • SLAM monocular imaging device
  • monocular SLAM the parallax of feature points in a captured image generated by movement is used to simultaneously estimate the three-dimensional position of the feature points and the position and orientation of the camera.
  • the monocular imaging device is installed in the flying object 100 such that the optical axis of the monocular imaging device is the vertical axis of the flying object 100. Further, the monocular imaging device is installed on the flying object 100 using a gimbal. That is, an SLAM using a monocular imaging device installed on the flying object 100 using a gimbal so that the optical axis is the vertical axis of the flying object 100 (hereinafter referred to as “monocular SLAM with gimbal”) is positioned. Prepared as an estimation method. For example, the optical axis is a vertical axis.
  • a specific example of this point will be described with reference to FIGS. 6 and 7.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining a first example of imaging by a monocular imaging device installed on the flying object 100 using a gimbal.
  • a monocular imaging device is installed on the upper side of the flying object 100 using a gimbal so that the optical axis 41 is a vertical axis (axis in the vertical direction 43).
  • the optical axis 41 is maintained as the vertical axis even if the flying object 100 is tilted. Therefore, the monocular imaging device always images the range 45 in the direction opposite to the vertical direction 43.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram for explaining a second example of imaging by a monocular imaging device installed on the flying object 100 using a gimbal.
  • a monocular imaging device is installed below the flying object 100 using a gimbal so that the optical axis 41 is a vertical axis (axis in the vertical direction 43).
  • the optical axis 41 is maintained as the vertical axis even if the flying object 100 is tilted. Therefore, the monocular imaging device always images the range 47 in the vertical direction 43.
  • the roll axis of the flying object 100 can be rotated in the spot where parallax is unlikely to occur.
  • the pitch axis The flying object 100 causes an inclination to the roll axis and the pitch axis for movement, but the inclination is within a range of about ⁇ 15 degrees. Therefore, since the possibility that the feature point is replaced with a new one by rotation is low, it is difficult to estimate the position. Furthermore, installation using a gimbal makes it possible to always image, for example, a range in the vertical direction or a range in the direction opposite to the vertical direction. Therefore, the robustness of position estimation can be improved.
  • the takeoff / landing place for example, helipad
  • the takeoff / landing place can be used as a feature point of a known size when the flying object 100 takes off. This can make position estimation more accurate.
  • stereo SLAM stereo imaging device
  • the three-dimensional position of a feature point is estimated using the parallax of two cameras. Therefore, the position can be estimated without moving the flying object 100. Further, the position can be estimated even without a feature point having a known size.
  • SLAM -Characteristics of SLAM
  • an error is accumulated at an estimated position in accordance with the amount of movement. Therefore, when the flying object 100 moves over a long distance, drift can occur as in the inertial sensor.
  • SLAM can complement position estimation using an inertial sensor because the amount of error can be less than that of an inertial sensor and because the error does not increase when the same feature points are used.
  • (B-2) Marker For example, in the method using the imaging device installed on the flying object 100, the known position where the marker is arranged and the imaging of the marker generated by the imaging device installed on the flying object 100 And a method for estimating the position of the flying object based on the image.
  • a plurality of markers are installed in a certain area, and the position of each of the plurality of markers is held in the flying object 100 in advance.
  • the imaging device installed in the flying object 100 performs imaging, and the position of each marker in the captured image generated by the imaging and the known position of each marker. From the above, the position of the flying object 100 is estimated.
  • the imaging apparatus is an omnidirectional camera that enables omnidirectional imaging.
  • each of the plurality of markers is a light emitting marker (for example, a light-emitting diode (LED)), and is reflected in the captured image as a glowing lump.
  • LED light-emitting diode
  • FIG. 8 is an explanatory diagram for explaining an example of marker arrangement.
  • an area 51 and a flying object 100 flying in the area 51 are shown.
  • four markers 53 are arranged.
  • An imaging device for example, an omnidirectional camera
  • An imaging device installed on the flying object 100 performs imaging, and as a result, images four markers 53.
  • the position of the flying object 100 is estimated from the positions of the four markers 53 in the captured image and the known positions of the four markers 53.
  • the position (M i x , M i y ) of the marker i and the observation direction Theta (Greek letter), and the estimated position (x, y) and the estimated direction alpha (Greek letter) of the flying object 100 are as follows: It is expressed in
  • the method of calculating the estimated position (x, y) and the estimated direction alpha is not limited to the above-described example.
  • a plurality of candidates for the estimated position (x, y) and the estimated direction alpha (Greek letter) are prepared in advance, and the observation direction theta (Greek letter) is calculated from the candidates included in the plurality of candidates according to the above-described formula. May be.
  • the difference between the calculated observation direction and the actual observation direction obtained from the captured image may be calculated as an error, and the likelihood of the candidate may be calculated from the calculated error.
  • one candidate among the plurality of candidates may be selected, and the one candidate may be estimated as the position and direction of the flying object 100.
  • a particle filter may be used.
  • the luminescent marker may be buried in the captured image due to reflection of sunlight or the like. Separation can also be difficult by cutting visible light with a filter. Therefore, for example, the light emission marker may have a specific light emission pattern. And the light emission marker which has the said specific light emission pattern may be detected from a captured image.
  • the position estimation method can complement position estimation using an inertial sensor.
  • (C) Method using an imaging device that images the flying object For example, as a position estimation method, there is a method that uses an imaging device that images the flying object 100.
  • the flying object 100 is imaged by the imaging device, and the position and movement of the flying object 100 are calculated based on the captured image.
  • motion capture the flying object 100 is imaged by the imaging device, and the position and movement of the flying object 100 are calculated based on the captured image.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram for explaining an example of a case where motion capture is used.
  • the information processing device 400 calculates the position and movement of the flying object 100 based on the captured images generated by the imaging devices 410 and 420. Then, the information processing apparatus 400 transmits information indicating the position (and the movement) to the flying object 100. As an example, the information processing device 400 transmits the information to the flying object 100 via the control device 200. Note that the information processing apparatus 400 may transmit the information to the flying object 100 directly or via a relay node. Further, the information processing device 400 and the control device 200 may be the same device.
  • the position estimation method as described above (that is, a method using an imaging device that images the flying object 100), there is no accumulation of errors proportional to time. Therefore, the position estimation method can complement position estimation using an inertial sensor.
  • the altitude of the flying object 100 is estimated from the atmospheric pressure measured by the barometer 135 of the flying object 100. Specifically, the altitude corresponding to the atmospheric pressure measured by the barometer 135 of the flying object 100 is estimated as the altitude of the flying object 100.
  • the position estimation method can complement position estimation using an inertial sensor.
  • the ultrasonic sensor 137 of the flying object 100 emits an ultrasonic wave in the vertical direction and receives a reflected wave of the ultrasonic wave. Then, the altitude of the flying object 100 is estimated from the time from the transmission of the ultrasonic wave to the reception of the reflected wave.
  • the position estimation method can complement position estimation using an inertial sensor.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram for explaining the characteristics of each position estimation method.
  • the accuracy is a time delay associated with position estimation.
  • the filter time constant is a time constant of the filter used for calculating the correction value, and is a value corresponding to the noise characteristics of the position estimation. For example, in a system using a GPS receiver, the accuracy is 5 to 10 meters, the sampling period is 2 to 5 Hz, and the time delay associated with position estimation is 400 to 600 milliseconds.
  • the accuracy is several centimeters, the sampling cycle is about 30 Hz, and the time delay associated with position estimation is 30 to 100 milliseconds.
  • accuracy, period, time delay, filter time constant, use environment, compatibility with inertial sensor, and the like differ depending on the position estimation method.
  • the information acquisition unit 173 acquires information indicating a position estimation method selected from a plurality of position estimation methods for estimating the position of the flying object 100.
  • the position estimation unit 179 performs flight based on the first information generated using the inertial sensor 131 of the aircraft 100 and the second information generated through the position estimation method according to the parameters for the position estimation method.
  • the position of the body 100 is estimated.
  • the plurality of position estimation methods include a method using a GPS receiver, a method using an imaging device installed in the flying object 100, a method using an imaging device that images the flying object 100, At least one of a method using a barometer and a method using an ultrasonic sensor is included. The description of these position estimation methods is as described above.
  • (B) Acquisition of information indicating position estimation method As a first example, as will be described later, the selection unit 171 dynamically selects a position estimation method from the plurality of position estimation methods. Then, the information acquisition unit 173 acquires information indicating the position estimation method.
  • the user may statically select a position estimation method from the plurality of position estimation methods, and information indicating the position estimation method may be held in the flying object 100. Then, the information acquisition unit 173 may acquire the information.
  • the information indicating the position estimation method is identification information of the position estimation method.
  • the inertial sensor 131 includes an acceleration sensor, and the first information generated using the inertial sensor 131 indicates the acceleration of the flying object 100. Contains information to indicate.
  • the first information generated using the inertial sensor 131 further includes information indicating the attitude of the flying object 100.
  • the posture is estimated by the posture estimation unit 177 as described above.
  • Second information generated through position estimation method is information indicating the position of the flying object 100.
  • the position estimation method is a method using a GPS receiver.
  • the information generation unit 175 acquires the output information of the GPS receiver 133 (information indicating the latitude, longitude, and altitude of the flying object 100), and indicates the position of the flying object 100 from the output information.
  • Second information (for example, information indicating the position of the flying object 100 with a predetermined position as an origin) is generated. Then, the position estimation unit 179 acquires the second information.
  • the position estimation method uses a method using an imaging device installed on the aircraft 100 (for example, , SLAM, or position estimation method based on the captured image of the marker).
  • the information generation unit 175 acquires a captured image generated by the imaging device included in the imaging unit 140, and uses the second information indicating the position of the flying object 100 based on the captured image. Generate. Then, the position estimation unit 179 acquires the second information.
  • the position estimation method is a system that uses an imaging device that images the aircraft 100.
  • the information processing apparatus 400 generates the second information indicating the position of the flying object 100, and the second information is transmitted to the flying object 100. Then, the position estimation unit 179 acquires the second information.
  • the position estimation method is a method using a barometer.
  • the information generation unit 175 acquires the output information (information indicating the atmospheric pressure) of the barometer 135, and the second information indicating the position of the flying object 100 (for example, the flying object) from the output information. Information indicating 100 altitudes) is generated. Then, the position estimation unit 179 acquires the second information.
  • the position estimation method is a method using an ultrasonic sensor.
  • the position estimating unit 179 uses the output information (information indicating the distance) of the ultrasonic sensor 137 as the second information indicating the position of the flying object 100 (for example, information indicating the altitude of the flying object 100). ) Get as.
  • (E) Position estimation according to parameters (e-1) Parameter holding For example, parameters for each of the plurality of position estimation methods are held in the flying object 100. As an example, a table including parameters for each of the plurality of position estimation methods is held. And the position estimation part 179 acquires the parameter currently hold
  • parameter related to time delay For example, the parameter for the position estimation method is a parameter related to time delay associated with position estimation in the position estimation method (hereinafter referred to as “time delay parameter”). including.
  • the time delay parameter is the time delay associated with position estimation in the position estimation method.
  • the time delay parameter may be a difference between the time delay associated with position estimation in the position estimation method and the time delay associated with position estimation using an inertial sensor. An example of a time delay for each position estimation method is as described with reference to FIG.
  • the position estimation unit 179 calculates a correction value from the second information generated through the position estimation method according to the time delay parameter. Then, the position estimation unit 179 estimates the position of the flying object 100 from the first information generated using the inertial sensor 131 and the correction value.
  • the position estimation unit 179 acquires the third information indicating the already estimated position of the aircraft 100 according to the time delay parameter. Then, the position estimation unit 179 calculates the correction value from the second information generated through the position estimation method and the third information. A specific example will be described below with reference to FIGS.
  • the position estimating unit 179 acquires information indicating the acceleration a as the first information (information generated using the inertial sensor 131). The position estimation unit 179 then performs flight based on the information indicating the acceleration a and the correction values (acceleration correction value ⁇ a, speed correction value ⁇ v, and position correction value ⁇ ) output by the filter 25. estimating a position p U body. The position estimating unit 179, as the second information generated through a position estimation method, obtains the information indicating the position p x, as already third information indicating an estimated position of the air vehicle 100, the position p Information indicating U is acquired.
  • the position estimating unit 179 information indicating the position p x, the information indicating the position p U, calculates a difference between the position p U a position p x as the error e, passing the error e to the filter 25
  • the correction values (acceleration correction value ⁇ a, speed correction value ⁇ v, and position correction value ⁇ ) are calculated.
  • the position estimating unit 179 parameters relating to the time lag associated with the position estimate for the above position estimation method (i.e., time delay parameter) according acquires information (third information) indicating the position p U.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram for explaining an example of position estimation according to the time delay parameter.
  • a third information 61 indicating the position p U of the air vehicle 100, the second information 63 and (information indicating the position p x) are shown to be generated through the position estimation scheme.
  • the time delay 65 associated with the position estimation using the inertial sensor 131 that is, the time delay associated with the generation of the third information 61
  • a position estimation method for example, a method using a GPS receiver. It is much shorter than the accompanying time delay 67 (ie, the time delay associated with the generation of the second information).
  • the position estimation unit 179 determines the position per time T1 that is the time delay 67 before the time T3 according to the parameter indicating the time delay 67 (or the parameter indicating the difference between the time delay 67 and the time delay 65).
  • the 3rd information 61A and the 2nd information 63A which are shown are acquired.
  • the position estimating unit 179, a position p x indicated by the second information 63A, the difference between the positions p U indicated by the third information 61A, is calculated as an error e.
  • the position estimation unit 179 acquires the third information 61F and the second information 63B indicating the position per time T2. Then, the position estimating unit 179, a position p x indicated by the second information 63B, the difference between the positions p U indicated by the third information 61F, calculated as an error e.
  • the position p U (that is, the third information 61) is held for at least a period corresponding to the time delay 67 in order to calculate the error e.
  • the position of the flying object 100 is estimated according to the time delay parameter for the position estimation method. Thereby, for example, an appropriate correction value suitable for the position estimation method is calculated. As a result, the position of the flying object 100 can be estimated better.
  • FIGS. 1-10 a specific example of this point will be described with reference to FIGS.
  • FIG. 12 is an explanatory diagram for explaining an example of a position estimation result without a time delay parameter.
  • a method using a GPS receiver is used as the position estimation method.
  • the position 1010 estimated using the inertial sensor changes.
  • the position 1020 estimated using the GPS receiver does not change immediately after the flying object 100 moves.
  • the position 1010 changes, but the position 1020 does not change.
  • the estimated position 1030 is pulled back to the original position.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram for explaining an example of the result of position estimation according to the time delay parameter.
  • a method using a GPS receiver is used as the position estimation method.
  • the position 1010 estimated using the inertial sensor changes.
  • the position 1020 estimated using the GPS receiver does not change immediately after the flying object 100 moves.
  • the position estimation is performed according to the time delay parameter for the position estimation method (that is, the method using the GPS receiver)
  • the pull back of the estimated position 1030 caused by the position 1020 that does not change is reduced, and the good An estimated position 1030 is obtained.
  • the parameters for the position estimation method include parameters related to noise characteristics associated with position estimation in the position estimation method (hereinafter referred to as “noise characteristic parameters”). Call).
  • the noise characteristic parameter is a filter time constant used for calculating a correction value.
  • the noise characteristic parameter is, for example, a time constant of the filter 25.
  • the example of the filter time constant for each position estimation method is as described with reference to FIG.
  • the noise characteristic parameter may be the noise band.
  • a time constant of the filter may be calculated from the noise characteristic parameter (the noise band).
  • the position estimation unit 179 calculates a correction value from the second information generated through the position estimation method according to the noise characteristic parameter. Then, the position estimation unit 179 estimates the position of the flying object 100 from the first information generated using the inertial sensor 131 and the correction value.
  • a time constant for the position estimation method selected from among a plurality of position estimation methods is set as the time constant T c of the filter 25.
  • the time constant is a time constant corresponding to the characteristic of noise associated with position estimation in the position estimation method.
  • Position estimating unit 179 as the second information generated through a position estimation method, obtains the information indicating the position p x, the position p x, already a difference between the position p U of the estimated air vehicle 100, Calculated as error e.
  • first information for example, information indicating the acceleration a
  • the position of the flying object 100 is estimated according to the noise characteristic parameter for the position estimation method. Thereby, for example, an appropriate correction value suitable for the position estimation method is calculated. As a result, the position of the flying object can be estimated better.
  • the position estimation unit 179 estimates the position of the flying object 100 in accordance with the parameters for the position estimation method selected from the plurality of position estimation methods.
  • the position estimation method is switched among the plurality of position estimation methods, the characteristics of the position estimation method (for example, time delay and / or noise characteristics) are reflected in the position estimation. The position can be better estimated.
  • the selection unit 171 dynamically selects a position estimation method from the plurality of position estimation methods during the flight of the flying object 100. That is, during the flight of the flying object 100, the position estimation method is switched among the plurality of position estimation methods.
  • the selection unit 171 selects the first position estimation method from the plurality of position estimation methods. Then, the information acquisition unit 173 acquires information indicating the first position estimation method. Then, the position estimation unit 179 performs first information generated using the inertial sensor 131 and second information generated through the first position estimation method in accordance with the parameters for the first position estimation method. From the above, the position of the flying object 100 is estimated.
  • the selection unit 171 selects the second position estimation method from the plurality of position estimation methods after the selection of the first position estimation method.
  • the selection unit 171 provides the estimated position as an initial value for position estimation in the second position estimation method.
  • the information generation unit 175 performs position estimation using the second position estimation method, and the selection unit 171 provides the estimated position to the information generation unit 175 as the initial value.
  • the information acquisition part 173 acquires the information which shows the said 2nd position estimation system. Thereafter, the position estimation unit 179 performs first information generated using the inertial sensor 131 and second information generated through the second position estimation method in accordance with the parameters for the second position estimation method. From the above, the position of the flying object 100 is estimated.
  • the second position estimation method is a method for estimating the relative position of the flying object 100. More specifically, for example, the second position estimation method is a method using an imaging device installed on the flying object 100 (for example, a position estimation method based on a captured image of a SLAM or a marker).
  • the first position estimation method is a method for estimating the absolute position of the flying object 100. More specifically, for example, the first position estimation method is a method using a GPS receiver, a method using an imaging device that images the flying object 100, a method using a barometer, or a method using an ultrasonic sensor. is there. Note that the first position estimation method may also be a method for estimating the relative position of the flying object 100.
  • the selection unit 171 selects a first position estimation method (for example, a method using a GPS receiver). Then, the position estimation unit 179 includes first information (for example, information indicating the acceleration a) generated using the inertial sensor 131 and second information (position) generated through the first position estimation method. The position p U of the flying object 100 is estimated from the information (p x ). Thereafter, for example, the selection unit 171 selects the second position estimation method (for example, SLAM), and sets the position p U as the initial value of the position estimation in the second position estimation method to the information generation unit 175. provide.
  • a first position estimation method for example, a method using a GPS receiver.
  • first information for example, information indicating the acceleration a
  • second information position generated through the first position estimation method.
  • the position p U of the flying object 100 is estimated from the information (p x ).
  • the selection unit 171 selects the second position estimation method (for example, SLAM), and sets the position p U as the initial value of
  • the position estimation unit 179 generates the first information generated using the inertial sensor 131 (for example, information indicating the acceleration a) and the information generated by the information generation unit 175 through the second position estimation method. since the second information (information indicating the position p x), to estimate the position p U of the air vehicle 100.
  • the second position estimation method is a method for estimating the absolute position of the flying object 100 (for example, a method using a GPS receiver)
  • the selection unit 171 The estimated position is not provided as an initial value for position estimation in the second position estimation method.
  • the selecting unit 171 determines the attitude of the flying object 100 estimated by the attitude estimating unit 177 as the initial position for position estimation in the second position estimation method. It may be provided as a value.
  • a new position estimation method when a new position estimation method is selected, an initial value of position estimation is provided for position estimation using the new position estimation method. Thereby, for example, seamless position estimation can be performed. Further, the position estimation value in the method for estimating the absolute position can be taken over by the method for estimating the relative position. In addition, since the position estimation value in the method for estimating the relative position is reset every time selection is made, accumulation of errors can be reduced.
  • Selection trigger (b-1) Position condition For example, when the position of the flying object 100 satisfies a predetermined position condition, the selection unit 171 newly selects a position estimation method from the plurality of position estimation methods. select.
  • the selection unit 171 newly selects a position estimation method from the plurality of position estimation methods.
  • a position estimation method from the plurality of position estimation methods.
  • FIG. 14 is an explanatory diagram for describing a first example of selection (switching) of the position estimation method.
  • a bridge 71 is shown.
  • the flying object 100 flies along a path from Start to Goal in order to image the entire back side of the bridge 71. That is, the flying object 100 goes back and forth between an area 75 where radio waves from the GPS satellite 73 are sufficiently reached and an area 77 where radio waves from the GPS satellite 73 are difficult to reach.
  • the selection unit 171 newly selects SLAM (for example, stereo SLAM) as the position estimation method when the flying object 100 enters the area 77 from the area 75.
  • SLAM for example, stereo SLAM
  • the selection unit 171 newly selects SLAM (for example, stereo SLAM) as the position estimation method.
  • SLAM for example, stereo SLAM
  • the already estimated position is taken over as an initial value for position estimation in SLAM.
  • the posture that has already been estimated can be taken over as the initial posture value for position estimation in SLAM.
  • the selection unit 171 newly selects a method using GPS as the position estimation method.
  • the selection unit 171 newly selects a method using GPS as the position estimation method. In this manner, the position estimation method is switched (that is, switching between a method using GPS and SLAM).
  • the position estimation method can be selected in the same manner when the flying object 100 moves indoors and outdoors.
  • FIG. 15 is an explanatory diagram for describing a second example of selection (switching) of the position estimation method.
  • a high-rise building 81 is shown.
  • the flying object 100 flies along a route including a path between the high-rise buildings 81. That is, the flying object 100 flies in an area 83 where radio waves from GPS satellites can reach sufficiently and an area 85 where radio waves from GPS satellites are difficult to reach (that is, areas between high-rise buildings 81).
  • the selection unit 171 newly selects SLAM (for example, stereo SLAM) as the position estimation method.
  • SLAM for example, stereo SLAM
  • the selection unit 171 newly selects SLAM (for example, stereo SLAM) as the position estimation method.
  • SLAM for example, stereo SLAM
  • the already estimated position is taken over as an initial value for position estimation in SLAM.
  • the posture that has already been estimated can be taken over as the initial posture value for position estimation in SLAM.
  • the selection unit 171 newly selects a method using GPS as the position estimation method when the flying object 100 enters the area 83 from the area 85.
  • the selection unit 171 newly selects a method using GPS as the position estimation method. In this manner, the position estimation method is switched (that is, switching between a method using GPS and SLAM).
  • the position estimation method can be similarly selected.
  • FIG. 16 is an explanatory diagram for describing a third example of selection (switching) of the position estimation method.
  • a stadium 91 is shown.
  • a marker 93 is disposed in the stadium 91.
  • the flying object 100 flies inside and outside the stadium 91. That is, the flying object 100 flies over an area 95 where the marker 93 cannot be imaged and an area 97 where the marker 93 can be imaged.
  • the selection unit 171 newly selects a position estimation method based on the captured image of the marker as the position estimation method.
  • the selection unit 171 uses a position estimation method based on the marker image captured as the position estimation method. Make a new selection.
  • the already estimated position is inherited as the initial value of position estimation based on the captured image of the marker.
  • the already estimated posture can be taken over as the initial value of the posture for position estimation based on the captured image of the marker.
  • the selection unit 171 newly selects a method using GPS as the position estimation method.
  • the selection unit 171 newly selects a method using GPS as the position estimation method. In this way, switching of the position estimation method (that is, switching between the method using GPS and the method of position estimation based on the captured image of the marker) is performed.
  • the position estimation method can be selected in the same manner when the flying object 100 moves back and forth between an indoor place where the marker is placed and an outdoor place where the marker is not placed.
  • a position estimation method is newly selected.
  • the position estimation method can be automatically switched at a desired position. Therefore, an appropriate position estimation method can be applied according to the area where the flying object 100 is located.
  • the selection unit 171 selects a position estimation method from the plurality of position estimation methods based on the reliability calculated dynamically for each of the plurality of position estimation methods. You may choose.
  • the reliability for each of the plurality of position estimation methods may be normalized (for example, a numerical value of 0 to 100). Then, when the reliability calculated for the current position estimation method is lower than the reliability calculated for another position estimation method, the selection unit 171 newly selects the other position estimation method. Also good.
  • the reliability of the method using a GPS receiver is based on the acquisition status of GPS satellites (for example, the number of GPS satellites from which signals are received and / or the reception sensitivity of signals transmitted by GPS satellites). It may be calculated.
  • the reliability for SLAM may be calculated based on the number of feature points.
  • the reliability of the position estimation method based on the captured image of the marker may be calculated based on the marker detection status.
  • the position estimation method is dynamically selected from the plurality of position estimation methods during the flight of the flying object 100. Thereby, for example, when the flying object 100 flies in various areas, the position of the flying object 100 can be estimated better.
  • the information acquisition unit 173 may acquire information indicating two or more position estimation methods selected from the plurality of position estimation methods.
  • the position estimation unit 179 generates the first information generated using the inertial sensor 131 and each of the two or more position estimation methods according to the parameters for each of the two or more position estimation methods.
  • the position of the flying object 100 may be estimated from the second information. That is, two or more position estimation methods may be used in combination.
  • the second information generated through each of the two or more position estimation methods is information indicating the position of the flying object 100.
  • the position estimation unit 179 may calculate an average of positions estimated through the two or more position estimation methods (that is, an average position). And the position estimation part 179 may estimate the position of the flying body 100 from the said 1st information and the information which shows the said average (namely, average position).
  • the position estimation unit 179 may multiply the position estimated through the position estimation method by a weight corresponding to the position estimation method. Then, the position estimation unit 179 may calculate the sum of weighted positions for the two or more position estimation methods. Then, the position estimation unit 179 may estimate the position of the flying object 100 from the first information and the information indicating the sum. Note that the weight corresponding to the position estimation method may be the reliability of the position estimation method.
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of a schematic flow of a position estimation process according to an embodiment of the present disclosure.
  • the information acquisition unit 173 acquires information indicating a position estimation method selected from a plurality of position estimation methods for estimating the position of the flying object 100 (S501).
  • the position estimation unit 179 acquires and applies the parameters for the position estimation method (S503).
  • the position estimation unit 179 estimates the position of the flying object 100 from the first information generated using the inertial sensor 131 of the flying object 100 and the second information generated through the position estimation method (S505). ). Then, the process repeats step S505.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of a schematic flow of a first selection process according to an embodiment of the present disclosure.
  • the selection unit 171 acquires information indicating the position of the flying object 100 (S521).
  • the position is a position estimated by the position estimation unit 179.
  • the selection unit 171 When the position of the flying object 100 satisfies a predetermined position condition (S523: YES), the selection unit 171 newly selects a position estimation method from a plurality of position estimation methods (S525). Then, the selection unit 171 provides the position of the flying object 100 (for example, the position estimated by the position estimation unit 179) as an initial value for position estimation by the position estimation method (S527). Then, the process returns to step S521.
  • FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of a schematic flow of a second selection process according to an embodiment of the present disclosure.
  • the selection unit 171 acquires information indicating the reliability of each of the plurality of position estimation methods (S541).
  • the selection unit 171 When the reliability of the other position estimation method is higher than the reliability of the current position estimation method (S543: YES), the selection unit 171 newly selects the other position estimation method ( S545). Then, the selection unit 171 provides the position of the flying object 100 (for example, the position estimated by the position estimation unit 179) as an initial value for position estimation in the other position estimation method (S547). Then, the process returns to step S541.
  • the flying object 100 includes an information acquisition unit 173 that acquires information indicating a position estimation method selected from a plurality of position estimation methods for estimating the position of the flying object 100;
  • the position of the aircraft 100 is determined from the first information generated using the inertial sensor 131 of the aircraft 100 and the second information generated through the location estimation method according to the parameters for the location estimation method.
  • a position estimation unit 179 for estimation Thereby, for example, the position of the flying object 100 can be estimated better.
  • the module for the flying object 100 may include an information acquisition unit 173 and a position estimation unit 179 (and one or more other components included in the processing unit 170).
  • processing steps in the processing of the present specification may not necessarily be executed in time series in the order described in the flowchart or the sequence diagram.
  • processing steps in the processing may be executed in an order different from the order described as a flowchart or a sequence diagram, or may be executed in parallel.
  • a processor for example, a CPU, a DSP, or the like
  • a component for example, a selection unit 171 or an information acquisition unit 173 of the device.
  • a computer program for causing the processor to function as the information generator 175, the posture estimator 177, the position estimator 179 and / or the controller 181 (in other words, the computer program for causing the processor to execute the operation of the components of the device) ) Can also be created.
  • a recording medium on which the computer program is recorded may be provided.
  • An apparatus for example, an aircraft or a module for an aircraft including a memory that stores the computer program and one or more processors that can execute the computer program may be provided. Further, a method including the operation of the components of the device (for example, the selection unit 171, the information acquisition unit 173, the information generation unit 175, the posture estimation unit 177, the position estimation unit 179, and / or the control unit 181) is also disclosed in the present disclosure. Included in such technology.
  • the position estimation unit acquires third information indicating the position of the aircraft that has already been estimated in accordance with the parameter relating to the time delay, and the correction value is obtained from the second information and the third information.
  • the apparatus according to (3) wherein: (5) The apparatus according to any one of (1) to (4), wherein the parameter includes a parameter related to a characteristic of noise associated with position estimation in the position estimation method. (6) The position estimation unit calculates a correction value from the second information according to the parameter related to the characteristic of the noise, and estimates the position of the flying object from the first information and the correction value.
  • the apparatus as described in (5).
  • (7) The apparatus according to (6), wherein the parameter relating to the noise is a time constant of a filter used for calculating the correction value.
  • the plurality of position estimation methods include a method using a GPS (Global Positioning System) receiver, a method using an imaging device installed on the flying object, a method using an imaging device that images the flying object, and a method using a barometer 8.
  • the apparatus according to any one of (1) to (7), including at least one of a method using an ultrasonic sensor.
  • the method using the imaging device installed on the flying object is based on the known position where the marker is arranged and the captured image of the marker generated by the imaging device installed on the flying object.
  • the apparatus according to (8) including a method for estimating a position of a flying object.
  • the method using an imaging device installed on the flying object is a SLAM (Simultaneous) using a monocular imaging device installed on the flying object using a gimbal so that the optical axis is the vertical axis of the flying object.
  • the first information includes information indicating acceleration of the flying object,
  • the second information is information indicating a position of the flying object.
  • the selection unit selects a first position estimation method from the plurality of position estimation methods,
  • the acquisition unit acquires information indicating the first position estimation method,
  • the position estimation unit includes first information generated using the inertial sensor and second information generated through the first position estimation method according to the parameters for the first position estimation method.
  • Estimate the position of the aircraft The selection unit selects a second position estimation method from the plurality of position estimation methods after the selection of the first position estimation method, and determines the estimated position as the second position estimation method.
  • the acquisition unit acquires information indicating the second position estimation method,
  • the position estimation unit includes first information generated using the inertial sensor and second information generated through the second position estimation method according to the second position estimation method parameter.
  • the apparatus Estimating the position of the vehicle, The apparatus according to (12) above.
  • the selection unit newly selects a position estimation method from the plurality of position estimation methods when the position of the flying object satisfies a predetermined position condition. Any one of (12) to (14) The device according to item.
  • the selection unit selects a position estimation method from the plurality of position estimation methods based on the reliability calculated dynamically for each of the plurality of position estimation methods, (12) to (15) The apparatus of any one of these.
  • the acquisition unit acquires information indicating two or more position estimation methods selected from the plurality of position estimation methods;
  • the position estimation unit is generated through first information generated using the inertial sensor and each of the two or more position estimation methods according to parameters for each of the two or more position estimation methods. Estimating the position of the flying object from the second information;
  • the apparatus according to any one of (1) to (16).

Abstract

【課題】飛行体の位置をより良好に推定することを可能にする。 【解決手段】飛行体の位置を推定するための複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式を示す情報を取得する取得部と、上記位置推定方式用のパラメータに従って、上記飛行体の慣性センサを用いて生成される第１の情報と、上記位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、上記飛行体の位置を推定する位置推定部と、を備える装置が提供される。

Description

装置、方法及びプログラム
　本開示は、装置、方法及びプログラムに関する。
　航空旅客機では、高精度な慣性センサとＧＰＳ（Global　Positioning　System）受信機との組合せを用いた姿勢推定及び位置推定などにより、自動飛行などの機能が実現されている。近年、慣性センサの小型化及び低価格化が進み、その結果、小型の飛行体にも慣性センサ及びＧＰＳ受信機が搭載され、位置推定及び姿勢推定などが行われている。
　例えば、特許文献１には、ＧＰＳ受信機及び慣性センサとの組合せを用いて移動体の静止を判定する技術が、開示されている。
特開２００８－２３２８６９号公報
　しかし、航空旅客機とは異なり、小型の飛行体は、ＧＰＳ受信機を用いた位置推定が困難な場所で飛行し得る。一般的に小型の飛行体の慣性センサは精度が低いので、ＧＰＳ受信機を用いた位置推定が困難になると、飛行体の位置が適切に推定されなくなる。その結果、飛行体を望み通りに飛行させることができなくなり得る。
　そこで、飛行体の位置をより良好に推定することを可能にする仕組みが提供されることが望ましい。
　本開示によれば、飛行体の位置を推定するための複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式を示す情報を取得する取得部と、上記位置推定方式用のパラメータに従って、上記飛行体の慣性センサを用いて生成される第１の情報と、上記位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、上記飛行体の位置を推定する位置推定部と、を備える装置が提供される。
　また、本開示によれば、プロセッサにより、飛行体の位置を推定するための複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式を示す情報を取得することと、上記位置推定方式用のパラメータに従って、上記飛行体の慣性センサを用いて生成される第１の情報と、上記位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、上記飛行体の位置を推定することと、を含む方法が提供される。
　また、本開示によれば、飛行体の位置を推定するための複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式を示す情報を取得することと、上記位置推定方式用のパラメータに従って、上記飛行体の慣性センサを用いて生成される第１の情報と、上記位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、上記飛行体の位置を推定することと、をプロセッサに実行させるためのプログラムが提供される。
　以上説明したように本開示によれば、飛行体の位置をより良好に推定することが可能になる。なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記効果とともに、又は上記効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、又は本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
ジャイロセンサと加速度センサとの組合せを用いた姿勢推定の第１の例を説明するための説明図である。 ジャイロセンサと加速度センサとの組合せを用いた姿勢推定の第２の例を説明するための説明図である。 慣性センサと他のセンサとの組合せを用いた位置推定の一例を説明するための説明図である。 本開示の実施形態に係るシステムの概略的な構成の一例を示す説明図である。 同実施形態に係る飛行体の構成の一例を示すブロック図である。 ジンバルを用いて飛行体に設置された単眼の撮像装置による撮像の第１の例を説明するための説明図である。 ジンバルを用いて飛行体に設置された単眼の撮像装置による撮像の第２の例を説明するための説明図である。 マーカの配置の例を説明するための説明図である。 モーションキャプチャが用いられるケースの一例を説明するための説明図である。 各位置推定方式の特徴を説明するための説明図である。 時間遅れパラメータに従った位置推定の例を説明するための説明図である。 時間遅れパラメータなしでの位置推定の結果の一例を説明するための説明図である。 時間遅れパラメータに従った位置推定の結果の一例を説明するための説明図である。 位置推定方式の選択（切替え）の第１の例を説明するための説明図である。 位置推定方式の選択（切替え）の第２の例を説明するための説明図である。 位置推定方式の選択（切替え）の第２の例を説明するための説明図である。 同実施形態に係る位置推定処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る第１の選択処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る第２の選択処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
　以下に添付の図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
　また、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。例えば、実質的に同一の機能構成を有する複数の要素を、必要に応じてモータ１２０Ａ、１２０Ｂ及び１２０Ｃのように区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。例えば、モータ１２０Ａ、１２０Ｂ及び１２０Ｃを特に区別する必要が無い場合には、単にモータ１２０と称する。
　なお、説明は以下の順序で行うものとする。
　１．基本的な姿勢推定及び位置推定
　２．システムの概略的な構成
　３．飛行体の構成
　４．本実施形態に係る位置推定
　５．処理の流れ
　６．まとめ
　＜１．基本的な姿勢推定及び位置推定＞
　まず、図１～図３を参照して、基本的な姿勢推定及び位置推定の例を説明する。
　（１）慣性センサ
　例えば、飛行体の慣性センサは、当該飛行体の角速度を検出するジャイロセンサ（又は角速度センサ）と、当該飛行体の加速度を測定する加速度センサを含む。上記慣性センサは、デジタルコンパス（又は地磁気センサ）をさらに含み得る。
　（２）姿勢推定
　（ａ）角速度からの推定
　例えば、飛行体の姿勢の変化は、ジャイロセンサにより検出される角速度を積分することにより算出される。そのため、飛行体の姿勢の初期値と、当該飛行体の姿勢の変化とから、当該飛行体の姿勢が算出される。
　ジャイロセンサにより検出される角速度は、短期的には高い信頼性を有するが、時間とともに緩やかに変化するドリフト特性を有する。そのため、ジャイロセンサにより検出される角速度（及び初期値）のみから姿勢を算出する場合には、当該姿勢には、時間とともに誤差が蓄積される。
　（ｂ）加速度からの推定
　例えば、飛行体がホバリングしており移動していないと仮定すると、加速度センサにより検出される重力方向から、上記飛行体の姿勢を算出することができる。
　加速度センサにより検出される加速度は、振動などの影響により高周波のノイズを含む。しかし、重力方向は時間によらず常に同じであるので、加速度センサは、長期的には高い信頼性を有する。
　（ｃ）センサフュージョン
　上述したジャイロセンサの特性と加速度センサの特性とを利用して相補フィルタを構成することにより、信頼性の高い姿勢を算出することが可能である。このように複数のセンサを組み合わせることは、センサフュージョンと呼ばれ得る。以下、図１及び図２を参照して具合例を説明する。
　図１は、ジャイロセンサと加速度センサとの組合せを用いた姿勢推定の第１の例を説明するための説明図である。図１を参照すると、加速度センサにより検出される加速度から、姿勢ｙ１（ｔ）が算出され、ジャイロセンサにより検出される角速度から、姿勢ｙ２（ｔ）が算出される。ｙ１（ｔ）は、ｘ（ｔ）＋ｎ１（ｔ）で表され、ｙ２（ｔ）は、ｘ（ｔ）＋ｎ２（ｔ）で表される。ｘ（ｔ）は、飛行体の実際の姿勢であり、ｎ１（ｔ）は、加速度センサに起因する高周波のノイズであり、ｎ２（ｔ）は、ジャイロセンサに起因する低周波のノイズである。姿勢ｙ１（ｔ）は高周波のノイズｎ１（ｔ）を含むので、姿勢ｙ１（ｔ）をローパスフィルタ１１に通すことにより、姿勢ｙ１（ｔ）から高周波のノイズｎ１（ｔ）がカットされる。一方、姿勢ｙ２（ｔ）は低周波のノイズｎ２（ｔ）を含むので、姿勢ｙ２（ｔ）をハイパスフィルタ１３に通すことにより、姿勢ｙ２（ｔ）から低周波のノイズｎ２（ｔ）がカットされる。例えば、ローパスフィルタ１１及びハイパスフィルタ１３は、相補的なフィルタである。そのため、以下のように、ローパスフィルタ１１の出力値とハイパスフィルタ１３の出力値を足し合わせることにより、ノイズのない元の信号が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　図２は、ジャイロセンサと加速度センサとの組合せを用いた姿勢推定の第２の例を説明するための説明図である。図２を参照すると、図１の例と同様に、加速度センサにより検出される加速度から、姿勢ｙ１（ｔ）が算出され、ジャイロセンサにより検出される角速度から、姿勢ｙ２（ｔ）が算出される。とりわけこの例では、ハイパスフィルタ１３を使用する代わりに、姿勢ｙ１（ｔ）から姿勢ｙ２（ｔ）が差し引かれ、その結果として得られる差分（即ち、ｎ１（ｔ）－ｎ２（ｔ））が、ローパスフィルタ１１に通される。その結果、低周波のノイズｎ２（ｔ）のマイナス値が出力される。そして、以下のように、姿勢ｙ２（ｔ）から低周波のノイズｎ２（ｔ）が差し引かれ、その結果、ノイズのない元の信号が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　なお、このようにハイパスフィルタ１３を用いないことにより、ハイパスフィルタ１３での遅延をなくすことが可能になる。
　（３）位置推定
　（ａ）慣性センサを用いた位置推定
　上述したように算出される姿勢に基づいて、加速度センサにより検出される加速度（即ち、加速度センサの座標系の加速度）が、地上座標系の加速度（例えば、地面からの加速度）に変換される。
　さらに、変換後の加速度を積分することにより、上記飛行体の速度の変化が算出される。そのため、上記飛行体の速度の初期値と、上記飛行体の速度の変化とから、上記飛行体の速度が算出される。
　さらに、上記速度を積分することにより、上記飛行体の位置の変化が算出される。そのため、上記飛行体の位置の初期値と、上記飛行体の位置の変化とから、上記飛行体の位置が算出される。
　加速度センサにより検出される加速度はノイズを含む。そのため、当該加速度から算出される上記飛行体の位置には、時間とともに誤差が蓄積される。
　（ｂ）センサフュージョン
　上述したような誤差の蓄積を回避するために、慣性センサと他のセンサとの組合せを用いたより信頼性の高い位置推定が実現される。例えば、慣性センサとＧＰＳ受信機との組合せを用いた位置推定が実現される。以下、図３を参照して具合例を説明する。
　図３は、慣性センサと他のセンサとの組合せを用いた位置推定の一例を説明するための説明図である。図３を参照すると、加速度センサにより検出される加速度の変換により、地上座標系の加速度ａが得られる。加速度ａは、部分２１において補正され、部分２３において積分され、その結果、速度の変化が算出される。既に算出された速度ｖは、部分２１において補正され、部分２３において上記変化が加えられる。その結果、更新後の速度ｖＵが得られる。また、更新後の速度ｖＵは、部分２３において積分され、その結果、位置の変化が算出される。既に算出された位置ｐは、部分２１において補正され、部分２３において上記変化が加えられる。その結果、更新後の位置ｐＵが得られる。さらに、他のセンサ（例えば、ＧＰＳ受信機）を用いて生成された位置ｐｘと、更新後の位置ｐＵとの差分（例えば、ｐｘ－ｐＵ）が誤差ｅとして算出され、当該誤差ｅが、フィルタ２５に通される。その結果、加速度の補正値△ａ、速度の補正値△ｖ、及び位置の補正値△ｐが出力される。そして、これらの補正値が、部分２１における補正に使用される。このように、他のセンサ（例えば、ＧＰＳ受信機）により慣性センサが補完される。
　なお、フィルタ２５における処理は、以下のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　△ａｔ、△ｖｔ及び△ｐｔは、更新後の補正値であり、△ａｔ－１、△ｖｔ－１及び△ｐｔ－１は、更新前の補正値である。ｋ１、ｋ２及びｋ３は、フィルタ２５の時定数Ｔｃを用いて以下のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　＜２．システムの概略的な構成＞
　次に、図４を参照して、本開示の実施形態に係るシステム１の概略的な構成を説明する。図４は、本開示の実施形態に係るシステム１の概略的な構成の一例を示す説明図である。図４を参照すると、システム１は、飛行体１００、制御装置２００及び操縦装置３００を含む。
　（１）飛行体１００
　飛行体１００は、飛行することが可能な装置である。例えば、飛行体１００は、複数のロータ（例えば、４つのロータ）により飛行することが可能である。例えば、飛行体１００は、各ロータの回転を制御することで、静止ホバリング、移動（上昇、下降、水平移動、及び斜め方向への移動など）及び回転などを行う。なお、飛行体１００は、ロータではなく他の機構により飛行することが可能な装置であってもよい。
　例えば、飛行体１００は、飛行体１００の姿勢及び位置を自ら推定し、当該姿勢及び当該位置に基づいて飛行を制御することが可能である。例えば、飛行体１００は、指定された飛行経路に基づいて自動で飛行する。
　例えば、飛行体１００は、他の装置（例えば、制御装置２００）と通信する。飛行体１００は、他の装置と直接的に無線通信を行ってもよく、中継ノードとの無線通信を行うことにより、当該中継ノードを介して他の装置と通信してもよい。
　例えば、飛行体１００は、撮像装置を備え、当該撮像装置を用いて飛行中に撮像を行う。飛行体１００は、当該撮像により生成される撮像画像を保存してもよく、制御装置２００などの他の装置へ送信してもよい。当該撮像画像は、静止画像であってもよく、動画像であってもよい。
　（２）制御装置２００
　制御装置２００は、飛行体１００の飛行に関する制御を実行する装置である。例えば、当該制御は、飛行体１００のための飛行情報（例えば、飛行経路を示す情報など）の生成及び提供、並びに／又は、飛行体１００への指示（例えば、離陸指示及び／若しくは帰還指示など）などを含む。
　例えば、制御装置２００は、飛行体１００と通信する。制御装置２００は、飛行体１００と直接的に無線通信を行ってもよく、中継ノードを介して飛行体１００と通信してもよい。
　例えば、制御装置２００は、飛行体１００による撮像により生成される撮像画像を取得し、必要に応じて表示する。当該撮像画像は、動画像であってもよく、制御装置２００は、当該動画像をストリーミングで取得し、表示してもよい。
　一例として、制御装置２００は、ノート型コンピュータ又はタブレット端末などの持ち運び可能な装置である。なお、当然ながら、制御装置２００は、この例に限定されず、他の種類の装置であってもよい。
　（３）操縦装置３００
　操縦装置３００は、ユーザが飛行体１００を操縦することを可能にする装置である。一例として、操縦装置３００は、プロポーショナルシステム（又はプロポ）である。
　例えば、操縦装置３００は、制御装置２００に接続される。操縦装置３００は、ユーザによる操作に応じて、飛行体の動作に関する制御情報を生成し、当該制御情報を制御装置２００へ送信する。制御装置２００は、当該制御情報を飛行体１００へ送信してもよく、当該制御情報から別の制御情報を生成して当該別の制御情報を飛行体１００へ送信してもよい。
　＜３．飛行体の構成＞
　次に、図５を参照して、本開示の実施形態に係る飛行体１００の構成の一例を説明する。図５は、本開示の実施形態に係る飛行体１００の構成の一例を示すブロック図である。図５参照すると、飛行体１００は、ロータ１１０、モータ１２０、センサ部１３０、撮像部１４０、記憶部１５０、無線通信部１６０、処理部１７０及びバッテリ１９０を備える。
　（１）ロータ１１０及びモータ１２０
　ロータ１１０Ａ～１１０Ｄは、回転により揚力を生じさせることにより、飛行体１００を飛行させる。
　（２）モータ１２０
　モータ１２０Ａ～１２０Ｄは、処理部１７０（制御部１８１）による制御に応じて、ロータ１１０Ａ～１１０Ｄを回転させる。例えば、モータ１２０は、処理部１７０（制御部１８１）による制御に応じて、ロータ１１０の回転数を変化させる。
　（２）センサ部１３０
　センサ部１３０は、１つ以上のセンサを含む。例えば、センサ部１３０は、慣性センサ１３１、ＧＰＳ受信機１３３、気圧計１３５及び超音波センサ１３７を含む。
　例えば、慣性センサ１３１は、加速度センサ及びジャイロセンサを含む。慣性センサ１３１は、地磁気センサをさらに含んでもよい。
　なお、センサ部１３０に含まれるセンサは、これらの例に限られない。センサ部１３０は、上述したセンサのうちの１つ以上のセンサ（慣性センサ１３１を除く）を含まなくてもよい。また、センサ部１３０は、他のセンサを含んでもよい。
　（３）撮像部１４０
　撮像部１４０は、撮像を行い、撮像画像を生成する。当該撮像画像は、静止画像であってもよく、動画像であってもよい。上記撮像画像は、記憶部１５０に保存されてもよく、無線通信部１６０を介して他の装置へ送信されてもよい。
　撮像部１４０は、１つ以上の撮像装置を含む。当該１つ以上の撮像装置の各々は、レンズ及びイメージセンサなどを含む。上記１つ以上の撮像装置は、赤外線撮像装置及び／又は全方位撮像装置を含んでもよい。
　（４）記憶部１５０
　記憶部１５０は、様々な情報を記憶する。記憶部１５０は、飛行体１００の動作のためのプログラム、及び／又は各種データを記憶する。
　例えば、記憶部１５０は、不揮発性メモリ（例えば、メモリカードなど）を含む。記憶部１５０は、不揮発性メモリの代わりに、又は不揮発性メモリとともに、磁気記憶装置（例えば、ハードディスクドライブ）を含んでもよい。
　（５）無線通信部１６０
　無線通信部１６０は、無線通信を行う。無線通信部１６０は、他の装置（例えば、制御装置２００）と直接的に無線通信を行ってもよく、他の装置との通信のために、中継ノードとの無線通信を行ってもよい。
　例えば、無線通信部１６０は、アンテナ、ＲＦ（Radio　Frequency）回路及び／又はベースバンドプロセッサなどを含む。
　（６）処理部１７０
　処理部１７０は、飛行体１００の様々な処理を行う。処理部１７０は、選択部１７１、情報取得部１７３、情報生成部１７５、姿勢推定部１７７、位置推定部１７９及び制御部１８１を含む。なお、処理部１７０は、これらの構成要素以外の他の構成要素をさらに含み得る。即ち、処理部１７０は、これらの構成要素の動作以外の動作も行い得る。
　例えば、処理部１７０は、回路（circuitry）を含む。より具体的には、例えば、処理部１７０は、１つ以上の集積回路（integrated　circuit）を含む。例えば、当該１つ以上の集積回路は、処理部１７０の動作のためのプログラムを保持する。例えば、選択部１７１、情報取得部１７３、情報生成部１７５、姿勢推定部１７７、位置推定部１７９及び制御部１８１は、上記プログラムとして実装され得る。上記１つ以上の集積回路は、ＳｏＣ（System-on-a-Chip）、マイクロコントローラ及び／又は他のプロセッサなどを含んでもよい。
　（ａ）姿勢推定部１７７
　姿勢推定部１７７は、飛行体１００の姿勢を推定する。
　例えば、姿勢推定部１７７は、慣性センサ１３１を用いて生成される情報を取得し、当該情報から飛行体１００の姿勢を推定する。例えば、当該情報は、慣性センサ１３１に含まれるジャイロセンサにより検出される角速度を示す情報と、慣性センサ１３１に含まれる加速度センサにより検出される加速度を示す情報とを示す。飛行体１００の姿勢推定については、例えば、基本的な姿勢推定として上述したとおりである。よって、ここでは詳細な説明を省略する。
　（ｂ）位置推定部１７９
　位置推定部１７９は、飛行体１００の位置を推定する。この点については後に詳細に説明する。
　（ｃ）制御部１８１
　制御部１８１は、飛行体１００の飛行に関する制御を行う。
　（ｃ－１）ロータ１１０の制御
　例えば、制御部１８１は、ロータ１１０の回転を制御する。具体的には、例えば、制御部１８１は、モータ１２０の動作を制御することにより、ロータ１１０の回転を制御する。
　例えば、制御部１８１は、ロータ１１０Ａ、１１０Ｂ、１１０Ｃ、１１０Ｄの各々の回転数を調整することにより、飛行体１００に、静止ホバリング、移動（上昇、下降、水平移動、及び斜め方向への移動など）及び回転などを行わせる。
　より具体的には、例えば、各ロータの回転数の調整により、飛行体１００の姿勢（ロール軸、ピッチ軸及びヨー軸の傾き）を変化させることができる。そのため、例えば、ロール軸及びピッチ軸に飛行体１００を傾けることができ、その結果、水平方向への推進力が発生し、飛行体１００は水平方向に移動する。また、例えば、ロータの回転数の増加又は減少により、上下方向の移動速度が変化する。
　（ｃ－２）飛行体１００の姿勢の制御
　例えば、制御部１８１は、飛行体１００の姿勢を制御する。
　例えば、制御部１８１は、姿勢推定部１７７により推定される飛行体１００の姿勢と目標姿勢との誤差を修正する。より具体的には、例えば、制御部１８１は、当該誤差を算出し、当該誤差を修正するための、ロータ１１０の回転（又はモータ１２０の動作）を算出する。そして、制御部１８１は、上述したようにロータ１１０の回転を制御する。
　（ｃ－３）飛行体１００の位置の制御
　例えば、制御部１８１は、飛行体１００の位置を制御する。
　－制御の例
　例えば、制御部１８１は、位置推定部１７９により推定される飛行体１００の位置から目標位置へ飛行体１００を移動させる。より具体的には、例えば、制御部１８１は、飛行体１００の上記位置から上記目標位置への移動を算出し、当該移動を生み出す目標姿勢を算出する。そして、上述したように、制御部１８１は、飛行体１００の姿勢と上記目標姿勢との誤差を修正する。
　－目標位置の取得の例
　一例として、制御部１８１は、保持している飛行経路情報から１つ以上の目標位置を取得する。上記飛行経路情報が、１つ以上の目標位置を示してもよく、制御部１８１が、上記飛行経路情報から１つ以上の目標位置を算出してもよい。
　別の例として、制御装置２００が、目標位置を示す情報を飛行体１００へ送信し、制御装部１８１は、当該目標位置を示す当該情報を取得してもよい。
　（ｃ－４）その他
　選択部１７１、情報取得部１７３及び情報生成部１７５の動作は、位置推定部１７９の動作と同様に、後に詳細に説明する。
　（７）バッテリ１９０
　バッテリ１９０は、飛行体１００を動作させるための電力を蓄える。バッテリ１９０は、放電のみが可能な一次電池であってもよく、充電も可能な二次電池であってもよい。
　＜４．本開示の実施形態に係る位置推定＞
　次に、図６～１６を参照して、本開示の実施形態に係る位置推定の例を説明する。
　（１）複数の位置推定方式
　本開示の実施形態では、飛行体１００の位置を推定するための複数の位置推定方式が用意される。例えば、上記複数の位置推定方式は、ＧＰＳ受信機を用いる方式、飛行体１００に設置された撮像装置を用いる方式、飛行体１００を撮像する撮像装置を用いる方式、気圧計を用いる方式、及び超音波センサを用いる方式のうちの、少なくとも１つを含む。
　（ａ）ＧＰＳ受信機を用いる方式
　例えば、位置推定方式として、ＧＰＳ受信機を用いる方式がある。
　ＧＰＳ受信機は、複数のＧＰＳ衛星からの信号の受信に応じて位置を推定する。即ち、ＧＰＳ受信機は、複数のＧＰＳ衛星からの信号の受信に応じて、緯度、経度及び高度を算出する。そのため、飛行体１００のＧＰＳ受信機１３３は、飛行体１００の位置を推定する。即ち、飛行体１００のＧＰＳ受信機１３３は、飛行体１００の緯度、経度及び高度を算出する。
　（ｂ）飛行体１００に設置された撮像装置を用いる方式
　例えば、位置推定方式として、飛行体１００に設置された撮像装置を用いる方式がある。
　（ｂ－１）ＳＬＡＭ
　例えば、飛行体１００に設置された撮像装置を用いる方式は、ＳＬＡＭ（Simultaneous　Localization　and　Mapping）を含む。
　－単眼ＳＬＡＭ
　例えば、単眼の撮像装置を用いるＳＬＡＭ（以下、「単眼ＳＬＡＭ」と呼ぶ）がある。単眼ＳＬＡＭでは、移動により発生する撮像画像内の特徴点の視差を利用して、当該特徴点の３次元位置とカメラの位置及び姿勢とが同時に推定される。
　この方式では、特徴点が、遠くに存在する大きいものなのか、又は近くに存在する小さいものなのかが不定となるので、既知の大きさの特徴点を初期化の際に提示することが必要となる。また、飛行体１００がその場で回転するようなケースでは、特徴点の視差が生じないので、特徴点の距離が不定となり、また、新たな特徴点を利用して位置及び姿勢を推定することが困難になり得る。
　これらの弱点を補うために、例えば、単眼の撮像装置の光軸が飛行体１００の上下方向の軸となるように、当該単眼の撮像装置が飛行体１００に設置される。さらに、上記単眼の撮像装置がジンバルを用いて飛行体１００に設置される。即ち、光軸が飛行体１００の上下方向の軸となるようにジンバルを用いて飛行体１００に設置された単眼の撮像装置を用いるＳＬＡＭ（以下、「ジンバル付き単眼ＳＬＡＭ」と呼ぶ）が、位置推定方式として用意される。例えば、上記光軸は、鉛直軸である。以下、この点について、図６及び図７を参照して具体例を説明する。
　図６は、ジンバルを用いて飛行体１００に設置された単眼の撮像装置による撮像の第１の例を説明するための説明図である。図６を参照すると、飛行体１００が示されている。この例では、光軸４１が鉛直軸（鉛直方向４３の軸）となるように、ジンバルを用いて単眼の撮像装置が飛行体１００の上側に設置される。ジンバルの使用により、光軸４１は、飛行体１００が傾いたとしても、鉛直軸のまま維持される。そのため、上記単眼の撮像装置は、常に、鉛直方向４３とは反対の方向の範囲４５を撮像する。
　図７は、ジンバルを用いて飛行体１００に設置された単眼の撮像装置による撮像の第２の例を説明するための説明図である。図７を参照すると、飛行体１００が示されている。この例では、光軸４１が鉛直軸（鉛直方向４３の軸）となるように、ジンバルを用いて単眼の撮像装置が飛行体１００の下側に設置される。ジンバルの使用により、光軸４１は、飛行体１００が傾いたとしても、鉛直軸のまま維持される。そのため、上記単眼の撮像装置は、常に、鉛直方向４３の範囲４７を撮像する。
　このように、光軸が飛行体１００の上下方向となるように単眼の撮像装置を飛行体１００に設置することにより、例えば、視差を生じさせにくいその場での回転を飛行体１００のロール軸及びピッチ軸と対応させることが可能になる。飛行体１００は、移動のために、ロール軸及びピッチ軸への傾きを生じさせるが、当該傾きは、±１５度程度の範囲内である。よって、回転によって特徴点が新たなものに置き換えられる可能性は低いので、位置の推定が困難になりにくい。さらに、ジンバルを用いた設置により、例えば、鉛直方向の範囲、又は鉛直方向の反対の方向の範囲を常に撮像することが可能になる。そのため、位置推定のロバスト性が向上し得る。
　なお、例えば、飛行体１００の離着陸場所（例えば、ヘリポート）のテクスチャパターンが予め記憶されれば、飛行体１００の離陸時に、上記離着陸場所が既知の大きさの特徴点として使用され得る。これにより、位置推定がより正確になり得る。
　－ステレオＳＬＡＭ
　例えば、ステレオ撮像装置を用いるＳＬＡＭ（以下、「ステレオＳＬＡＭ」と呼ぶ）がある。ステレオＳＬＡＭでは、２つのカメラの視差を利用して特徴点の３次元位置が推定される。そのため、飛行体１００の移動なしでも、位置の推定が可能である。また、既知の大きさの特徴点がなくても、位置の推定が可能である。
　－ＳＬＡＭの特徴
　ＳＬＡＭでは、移動量に応じて、推定される位置に誤差が蓄積される。そのため、飛行体１００が長距離にわたり移動する場合には、慣性センサと同様にドリフトが発生し得る。しかし、慣性センサよりも誤差の量が少なくなり得ること、及び、同一の特徴点が用いられる場合には誤差が大きくならないことから、ＳＬＡＭは、慣性センサを用いた位置推定を補完し得る。
　（ｂ－２）マーカ
　例えば、飛行体１００に設置された撮像装置を用いる方式は、マーカが配置されている既知の位置と、飛行体１００に設置された撮像装置により生成される上記マーカの撮像画像とに基づいて、上記飛行体の位置を推定する方式を含む。
　例えば、あるエリア内に複数のマーカが設置され、当該複数のマーカの各々の位置が、飛行体１００において予め保持される。飛行体１００が上記あるエリア内で飛行する場合に、飛行体１００に設置された撮像装置が撮像を行い、当該撮像により生成される撮像画像内の各マーカの位置と、各マーカの既知の位置とから、飛行体１００の位置が推定される。一例として、上記撮像装置は、全方位の撮像を可能にする全方位カメラである。一例として、上記複数のマーカの各々は、発光マーカ（例えば、発行ＬＥＤ（Light-Emitting　Diode））であり、撮像画像には光る塊として映る。以下、図８を参照してマーカの配置の例を説明する。
　図８は、マーカの配置の例を説明するための説明図である。図８を参照すると、エリア５１と、エリア５１を飛行する飛行体１００とが示されている。エリア５１には、４つのマーカ５３が配置されている。飛行体１００に設置された撮像装置（例えば、全方位カメラ）は撮像を行い、その結果、４つのマーカ５３を撮像する。そして、撮像画像内の上記４つのマーカ５３の各々の位置と、上記４つのマーカ５３の既知の位置とから、飛行体１００の位置が推定される。
　例えば、全方位カメラの撮像画像内における中心からマーカへの方向が、実際の全方位カメラから当該マーカへの方向と一致する。そのため、マーカｉの位置（Ｍｉ ｘ,Ｍｉ ｙ）及び観測方向Theta（ギリシャ文字）、並びに、飛行体１００の推定位置（ｘ,ｙ）及び推定方向alpha（ギリシャ文字）は、以下のように表される。
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　３つの未知数（即ち、ｘ、ｙ、alpha（ギリシャ文字））があり、４つの観測点（４つのマーカ）があるので、非線形最適化問題で上記３つの未知数が算出される。
　当然ながら、推定位置（ｘ,ｙ）及び推定方向alpha（ギリシャ文字）の算出の手法は、上述した例に限定されない。一例として、推定位置（ｘ,ｙ）及び推定方向alpha（ギリシャ文字）の複数の候補が予め用意され、当該複数の候補に含まれる候補から、上述した式に従って観測方向theta（ギリシャ文字）が算出されてもよい。そして、算出された当該観測方向と、撮像画像から得られる実際の観測方向との差分が、誤差として算出され、さらに、算出される当該誤差から、上記候補の尤度が算出されてもよい。そして、上記複数の候補の各々の尤度に基づいて、上記複数の候補のうちの１つの候補が選択され、当該１つの候補が飛行体１００の位置及び方向として推定されてもよい。この際に、パーティクルフィルタが用いられてもよい。
　なお、屋外では、発光マーカは、太陽光の反射などに起因して撮像画像内で埋もれてしまう可能性がある。フィルタによる可視光のカットによっても分離が困難となり得る。そのため、例えば、発光マーカは、特定の発光パターンを有してもよい。そして、撮像画像の中から、上記特定の発光パターンを有する発光マーカが検出されてもよい。
　以上のような位置推定方式（即ち、マーカの撮像画像に基づく位置推定の方式）では、時間に比例した誤差の蓄積がない。そのため、当該位置推定方式は、慣性センサを用いた位置推定を補完し得る。
　（ｃ）飛行体を撮像する撮像装置を用いる方式
　例えば、位置推定方式として、飛行体１００を撮像する撮像装置を用いる方式がある。
　例えば、モーションキャプチャでは、撮像装置により飛行体１００が撮像され、撮像画像に基づいて飛行体１００の位置及び動きが算出される。以下、図９を参照して、モーションキャプチャが用いられるケースの一例を説明する。
　図９は、モーションキャプチャが用いられるケースの一例を説明するための説明図である。例えば、情報処理装置４００は、撮像装置４１０、４２０により生成される撮像画像に基づいて、飛行体１００の位置及び動きを算出する。そして、情報処理装置４００は、当該位置（及び当該動き）を示す情報を、飛行体１００へ送信する。一例として、情報処理装置４００は、制御装置２００を介して、上記情報を飛行体１００へ送信する。なお、情報処理装置４００は、直接的に、又は中継ノードを介して、上記情報を飛行体１００へ送信してもよい。また、情報処理装置４００と制御装置２００とは、同一の装置であってもよい。
　以上のような位置推定方式（即ち、飛行体１００を撮像する撮像装置を用いる方式）では、時間に比例した誤差の蓄積がない。そのため、当該位置推定方式は、慣性センサを用いた位置推定を補完し得る。
　（ｄ）気圧計を用いる方式
　例えば、位置推定方式として、気圧計を用いる方式がある。
　例えば、飛行体１００の気圧計１３５により測定される気圧から、飛行体１００の高度が推定される。具体的には、飛行体１００の気圧計１３５により測定される気圧に対応する高度が、飛行体１００の高度として推定される。
　気圧計を用いる方式では、時間に比例した誤差の蓄積がない。そのため、当該位置推定方式は、慣性センサを用いた位置推定を補完し得る。
　（ｅ）超音波センサを用いる方式
　例えば、位置推定方式として、超音波センサを用いる方式がある。
　例えば、飛行体１００の超音波センサ１３７は、鉛直方向に超音波を発し、当該超音波の反射波を受信する。そして、上記超音波の発信から上記反射波の受信までの時間から、飛行体１００の高度が推定される。
　超音波センサを用いる方式では、時間に比例した誤差の蓄積がない。そのため、当該位置推定方式は、慣性センサを用いた位置推定を補完し得る。
　（ｆ）各方式の特徴
　上述した位置推定方式は、それぞれ異なる特徴を有する。以下、この点について図１０を参照して具体例を説明する。
　図１０は、各位置推定方式の特徴を説明するための説明図である。図１０を参照すると、各位置推定方式の精度（分解能及び／又は位置の誤差）、サンプリングの周期、時間遅れ、フィルタ時定数、使用環境、及び慣性センサとの相性が示されている。上記時間遅れは、位置推定に伴う時間遅れである。上記フィルタ時定数は、補正値の算出に用いるフィルタの時定数であり、位置推定のノイズの特性に応じた値となる。例えば、ＧＰＳ受信機を用いる方式では、精度は５～１０メートルであり、サンプリングの周期は２～５Ｈｚであり、位置推定に伴う時間遅れは４００～６００ミリ秒である。単眼ＳＬＡＭでは、精度は数センチメートル、サンプリングの周期は３０Ｈｚ程度であり、位置推定に伴う時間遅れは３０～１００ミリ秒である。このように、精度、周期、時間遅れ、フィルタ時定数、使用環境、及び慣性センサとの相性などは、位置推定方式によって異なる。
　（２）位置推定方式の選択及び位置推定
　情報取得部１７３は、飛行体１００の位置を推定するための複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式を示す情報を取得する。位置推定部１７９は、上記位置推定方式用のパラメータに従って、飛行体１００の慣性センサ１３１を用いて生成される第１の情報と、上記位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、飛行体１００の位置を推定する。
　（ａ）複数の位置推定方式
　例えば、上記複数の位置推定方式は、ＧＰＳ受信機を用いる方式、飛行体１００に設置された撮像装置を用いる方式、飛行体１００を撮像する撮像装置を用いる方式、気圧計を用いる方式、及び超音波センサを用いる方式のうちの、少なくとも１つを含む。これらの位置推定方式についての説明は、上述したとおりである。
　（ｂ）位置推定方式を示す情報の取得
　第１の例として、後述するように、選択部１７１が、上記複数の位置推定方式の中から位置推定方式を動的に選択する。そして、情報取得部１７３は、上記位置推定方式を示す情報を取得する。
　第２の例として、ユーザが、上記複数の位置推定方式の中から位置推定方式を静的に選択してもよく、当該位置推定方式を示す情報が、飛行体１００において保持されてもよい。そして、情報取得部１７３は、当該情報を取得してもよい。
　例えば、上記位置推定方式を示す上記情報は、上記位置推定方式の識別情報である。
　（ｃ）慣性センサ１３１を用いて生成される第１の情報
　例えば、慣性センサ１３１は、加速度センサを含み、慣性センサ１３１を用いて生成される上記第１の情報は、飛行体１００の加速度を示す情報を含む。
　例えば、慣性センサ１３１を用いて生成される上記第１の情報は、飛行体１００の姿勢を示す情報をさらに含む。当該姿勢は、上述したように姿勢推定部１７７により推定される。
　（ｄ）位置推定方式を通じて生成される第２の情報
　例えば、上記位置推定方式を通じて生成される上記第２の情報は、飛行体１００の位置を示す情報である。
　（ｄ－１）第１の例：ＧＰＳ受信機を用いる方式のケース
　第１の例として、上記位置推定方式は、ＧＰＳ受信機を用いる方式である。この場合に、例えば、情報生成部１７５は、ＧＰＳ受信機１３３の出力情報（飛行体１００の緯度、経度及び高度を示す情報）を取得し、当該出力情報から、飛行体１００の位置を示す上記第２の情報（例えば、所定の位置を原点とする飛行体１００の位置を示す情報）を生成する。そして、位置推定部１７９は、上記第２の情報を取得する。
　（ｄ－２）第２の例：飛行体１００に設置された撮像装置を用いる方式のケース
　第２の例として、上記位置推定方式は、飛行体１００に設置された撮像装置を用いる方式（例えば、ＳＬＡＭ、又はマーカの撮像画像に基づく位置推定の方式）である。この場合に、例えば、情報生成部１７５は、撮像部１４０に含まれる撮像装置により生成される撮像画像を取得し、当該撮像画像に基づいて、飛行体１００の位置を示す上記第２の情報を生成する。そして、位置推定部１７９は、上記第２の情報を取得する。
　（ｄ－３）第３の例：飛行体１００を撮像する撮像装置を用いる方式のケース
　第３の例として、上記位置推定方式は、飛行体１００を撮像する撮像装置を用いる方式である。図９を再び参照すると、例えば、情報処理装置４００が、飛行体１００の位置を示す上記第２の情報を生成し、当該第２の情報が、飛行体１００へ送信される。そして、位置推定部１７９は、上記第２の情報を取得する。
　（ｄ－４）第４の例：気圧計を用いる方式のケース
　第４の例として、上記位置推定方式は、気圧計を用いる方式である。この場合に、例えば、情報生成部１７５は、気圧計１３５の出力情報（気圧を示す情報）を取得し、当該出力情報から、飛行体１００の位置を示す上記第２の情報（例えば、飛行体１００の高度を示す情報）を生成する。そして、位置推定部１７９は、上記第２の情報を取得する。
　（ｄ－５）第５の例：超音波センサを用いる方式
　第５の例として、上記位置推定方式は、超音波センサを用いる方式である。この場合に、例えば、位置推定部１７９は、超音波センサ１３７の出力情報（距離を示す情報）を、飛行体１００の位置を示す上記第２の情報（例えば、飛行体１００の高度を示す情報）として取得する。
　（ｅ）パラメータに従った位置の推定
　（ｅ－１）パラメータの保持
　例えば、上記複数の位置推定方式の各々用のパラメータが、飛行体１００において保持される。一例として、上記複数の位置推定方式の各々用のパラメータを含むテーブルが保持される。そして、位置推定部１７９は、保持されているパラメータを取得する。
　（ｅ－２）パラメータの例：時間遅れに関するパラメータ
　例えば、上記位置推定方式用の上記パラメータは、上記位置推定方式での位置推定に伴う時間遅れに関するパラメータ（以下、「時間遅れパラメータ」と呼ぶ）を含む。
　－時間遅れパラメータの例
　一例として、上記時間遅れパラメータは、上記位置推定方式での位置推定に伴う上記時間遅れである。別の例として、上記時間遅れパラメータは、上記位置推定方式での位置推定に伴う上記時間遅れと、慣性センサを用いた位置推定に伴う時間遅れとの差分であってもよい。各位置推定方式についての時間遅れの例は、図１０を参照して説明したとおりである。
　－位置推定の例
　例えば、位置推定部１７９は、上記時間遅れパラメータに従って、上記位置推定方式を通じて生成される上記第２の情報から補正値を算出する。そして、位置推定部１７９は、慣性センサ１３１を用いて生成される上記第１の情報と上記補正値とから、飛行体１００の位置を推定する。
　より具体的には、例えば、位置推定部１７９は、上記時間遅れパラメータに従って、既に推定された飛行体１００の位置を示す第３の情報を取得する。そして、位置推定部１７９は、上記位置推定方式を通じて生成される上記第２の情報と、上記第３の情報とから、上記補正値を算出する。以下、図３及び図１１を参照して具体例を説明する。
　図３を再び参照すると、例えば、位置推定部１７９は、上記第１の情報（慣性センサ１３１を用いて生成される情報）として、加速度ａを示す情報を取得する。そして、位置推定部１７９は、加速度ａを示す当該情報と、フィルタ２５により出力される補正値（加速度の補正値△ａ、速度の補正値△ｖ、及び位置の補正値△）とから、飛行体の位置ｐＵを推定する。また、位置推定部１７９は、位置推定方式を通じて生成される第２の情報として、位置ｐｘを示す情報を取得し、既に推定された飛行体１００の位置を示す第３の情報として、位置ｐＵを示す情報を取得する。そして、位置推定部１７９は、位置ｐｘを示す情報と、位置ｐＵを示す情報とから、位置ｐｘと位置ｐＵとの差分を誤差ｅとして算出し、誤差ｅをフィルタ２５に通すことにより、上記補正値（加速度の補正値△ａ、速度の補正値△ｖ、及び位置の補正値△）を算出する。とりわけ、位置推定部１７９は、上記位置推定方式での位置推定に伴う時間遅れに関するパラメータ（即ち、時間遅れパラメータ）に従って、位置ｐＵを示す情報（第３の情報）を取得する。
　図１１は、時間遅れパラメータに従った位置推定の例を説明するための説明図である。図１１を参照すると、飛行体１００の位置ｐＵを示す第３の情報６１と、位置推定方式を通じて生成される第２の情報６３（位置ｐｘを示す情報）とが示されている。例えば、慣性センサ１３１を用いた位置推定に伴う時間遅れ６５（即ち、第３の情報６１の生成に伴う時間遅れ）は、位置推定方式（例えば、ＧＰＳ受信機を用いる方式）での位置推定に伴う時間遅れ６７（即ち、第２の情報の生成に伴う時間遅れ）よりも非常に短い。そのため、例えば、単純に、時間Ｔ３で得られる第２の情報６３Ａと、その時点で最新である第３の情報６１Ｆとが取得され、第２の情報６３Ａにより示される位置ｐｘと、第３の情報６１Ｆにより示される位置ｐＵとの差分が誤差ｅとして算出されると、誤差ｅは、不適切な値になり得る。即ち、異なる時間の位置の差分が誤差ｅとして算出されてしまう。そこで、例えば、位置推定部１７９は、時間遅れ６７を示すパラメータ（又は時間遅れ６７と時間遅れ６５との差分を示すパラメータ）に従って、時間Ｔ３よりも時間遅れ６７だけ前の時間Ｔ１あたりの位置を示す第３の情報６１Ａ及び第２の情報６３Ａを取得する。そして、位置推定部１７９は、第２の情報６３Ａにより示される位置ｐｘと、第３の情報６１Ａにより示される位置ｐＵとの差分を、誤差ｅとして算出する。同様に、位置推定部１７９は、時間Ｔ２あたりの位置を示す第３の情報６１Ｆ及び第２の情報６３Ｂを取得する。そして、位置推定部１７９は、第２の情報６３Ｂにより示される位置ｐｘと、第３の情報６１Ｆにより示される位置ｐＵとの差分を、誤差ｅとして算出する。なお、位置ｐＵ（即ち、第３の情報６１）は、誤差ｅの算出のために、少なくとも時間遅れ６７に相当する期間にわたり保持される。
　例えばこのように、位置推定方式用の時間遅れパラメータに従って飛行体１００の位置が推定される。これにより、例えば、当該位置推定方式に合った適切な補正値が算出される。その結果、飛行体１００の位置がより良好に推定され得る。以下、この点について図１２及び図１３を参照して具体例を説明する。
　図１２は、時間遅れパラメータなしでの位置推定の結果の一例を説明するための説明図である。この例では、位置推定方式として、ＧＰＳ受信機を用いた方式が使用される。飛行体１００の移動に応じて、慣性センサを用いて推定される位置１０１０が変化する。一方、ＧＰＳ受信機を用いて推定される位置１０２０は、飛行体１００の移動の直後には変化しない。この例では、上記位置推定方式（即ち、ＧＰＳ受信機を用いた方式）用の時間遅れパラメータなしで位置推定が行われるので、位置１０１０が変化するにもかかわらず、変化しない位置１０２０に起因して、推定位置１０３０は元の位置に引き戻されてしまう。
　図１３は、時間遅れパラメータに従った位置推定の結果の一例を説明するための説明図である。この例でも、位置推定方式として、ＧＰＳ受信機を用いた方式が使用される。飛行体１００の移動に応じて、慣性センサを用いて推定される位置１０１０が変化する。一方、ＧＰＳ受信機を用いて推定される位置１０２０は、飛行体１００の移動の直後には変化しない。この例では、上記位置推定方式（即ち、ＧＰＳ受信機を用いた方式）用の時間遅れパラメータに従って位置推定が行われるので、変化しない位置１０２０に起因する推定位置１０３０の引き戻しが小さくなり、良好な推定位置１０３０が得られる。
　（ｅ－３）パラメータの例：ノイズの特性に関するパラメータ
　例えば、上記位置推定方式用の上記パラメータは、上記位置推定方式での位置推定に伴うノイズの特性に関するパラメータ（以下、「ノイズ特性パラメータ」と呼ぶ）を含む。
　－ノイズ特性パラメータの例
　一例として、上記ノイズ特性パラメータは、補正値の算出に用いるフィルタの時定数である。図３を再び参照すると、上記ノイズ特性パラメータは、例えば、フィルタ２５の時定数である。各位置推定方式についてのフィルタ時定数の例は、図１０を参照して説明したとおりである。
　別の例として、上記ノイズ特性パラメータは、上記ノイズの帯域であってもよい。そして、上記ノイズ特性パラメータ（上記ノイズの帯域）から、フィルタの時定数が算出されてもよい。
　－位置推定の例
　例えば、位置推定部１７９は、上記ノイズ特性パラメータに従って、上記位置推定方式を通じて生成される上記第２の情報から補正値を算出する。そして、位置推定部１７９は、慣性センサ１３１を用いて生成される上記第１の情報と上記補正値とから、飛行体１００の位置を推定する。
　図３を再び参照すると、例えば、フィルタ２５の時定数Ｔｃとして、複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式用の時定数（即ち、ノイズ特性パラメータ）が設定される。当該時定数は、上記位置推定方式での位置推定に伴うノイズの特性に対応する時定数である。位置推定部１７９は、位置推定方式を通じて生成される第２の情報として、位置ｐｘを示す情報を取得し、位置ｐｘと、既に推定された飛行体１００の位置ｐＵとの差分を、誤差ｅとして算出する。そして、位置推定部１７９は、フィルタ２５（時定数Ｔｃ＝ノイズ特性パラメータ）に、誤差ｅを通すことにより、補正値（加速度の補正値△ａ、速度の補正値△ｖ、及び位置の補正値△）を算出する。そして、位置推定部１７９は、慣性センサ１３１を用いて生成される第１の情報（例えば、加速度ａを示す情報）と上記補正値とから、飛行体１００の位置ｐＵを推定する。
　例えばこのように、位置推定方式用のノイズ特性パラメータに従って飛行体１００の位置が推定される。これにより、例えば、当該位置推定方式に合った適切な補正値が算出される。その結果、飛行体の位置がより良好に推定され得る。
　以上のように、位置推定部１７９は、複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式用のパラメータに従って、飛行体１００の位置を推定する。これにより、例えば、ＧＰＳ受信機を用いる位置推定方式のみではなく、他の位置推定方式を適用することが可能になる。そのため、ＧＰＳ受信機による位置推定が困難であっても、飛行体１００の位置をより良好に推定することが可能になる。また、複数の位置推定方式の中で位置推定方式が切り替えられる場合でも、位置推定方式の特徴（例えば、時間遅れ、及び／又はノイズ特性など）が位置推定において反映されるので、飛行体１００の位置がより良好に推定され得る。また、複数の位置推定方式の中で位置推定方式の切替えをより容易に行うことが可能になる。
　（３）位置推定方式の動的な選択
　例えば、選択部１７１は、飛行体１００の飛行中に上記複数の位置推定方式の中から位置推定方式を動的に選択する。即ち、飛行体１００の飛行中に、上記複数の位置推定方式の中で、位置推定方式が切り替えられる。
　（ａ）初期値の引渡し
　例えば、新たな位置推定方式が選択される場合に、当該新たな位置推定方式での位置推定のために、位置推定の初期値が提供される。
　（ａ－１）各構成要素の動作
　例えば、選択部１７１は、上記複数の位置推定方式の中から第１の位置推定方式を選択する。すると、情報取得部１７３は、上記第１の位置推定方式を示す情報を取得する。そして、位置推定部１７９は、上記第１の位置推定方式用のパラメータに従って、慣性センサ１３１を用いて生成される第１の情報と、上記第１の位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、飛行体１００の位置を推定する。
　さらに、選択部１７１は、上記第１の位置推定方式の選択の後に、上記複数の位置推定方式の中から第２の位置推定方式を選択する。とりわけ、選択部１７１は、推定される上記位置を上記第２の位置推定方式での位置推定の初期値として提供する。例えば、情報生成部１７５が、上記第２の位置推定方式での位置推定を行い、選択部１７１は、情報生成部１７５に、推定される上記位置を上記初期値として提供する。
　そして、情報取得部１７３は、上記第２の位置推定方式を示す情報を取得する。その後、位置推定部１７９は、上記第２の位置推定方式用のパラメータに従って、慣性センサ１３１を用いて生成される第１の情報と、上記第２の位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、飛行体１００の位置を推定する。
　（ａ－２）位置推定方式の例
　例えば、上記第２の位置推定方式は、飛行体１００の相対位置を推定するための方式である。より具体的には、例えば、上記第２の位置推定方式は、飛行体１００に設置された撮像装置を用いる方式（例えば、ＳＬＡＭ、又はマーカの撮像画像に基づく位置推定の方式）である。
　例えば、上記第１の位置推定方式は、飛行体１００の絶対位置を推定するための方式である。より具体的には、例えば、上記第１の位置推定方式は、ＧＰＳ受信機を用いる方式、飛行体１００を撮像する撮像装置を用いる方式、気圧計を用いる方式、又は超音波センサを用いる方式である。なお、上記第１の位置推定方式も、飛行体１００の相対位置を推定するための方式であってもよい。
　（ａ－３）具体的な例
　図３を再び参照すると、例えば、選択部１７１は、第１の位置推定方式（例えば、ＧＰＳ受信機を用いる方式）を選択する。すると、位置推定部１７９は、慣性センサ１３１を用いて生成される第１の情報（例えば、加速度ａを示す情報など）と、上記第１の位置推定方式を通じて生成される第２の情報（位置ｐｘを示す情報）とから、飛行体１００の位置ｐＵを推定する。その後、例えば、選択部１７１は、第２の位置推定方式（例えば、ＳＬＡＭ）を選択し、位置ｐＵを、上記第２の位置推定方式での位置推定の初期値として、情報生成部１７５に提供する。すると、情報生成部１７５は、上記第２の位置推定方式での位置推定の初期値として、位置ｐＵを設定し、上記第２の位置推定方式を通じて第２の情報（位置ｐｘを示す情報）を生成する。そして、位置推定部１７９は、慣性センサ１３１を用いて生成される第１の情報（例えば、加速度ａを示す情報など）と、上記第２の位置推定方式を通じて情報生成部１７５により生成される上記第２の情報（位置ｐｘを示す情報）とから、飛行体１００の位置ｐＵを推定する。
　（ａ－４）その他
　例えば、上記第２の位置推定方式が、飛行体１００の絶対位置を推定するための方式（例えば、ＧＰＳ受信機を用いる方式など）である場合には、選択部１７１は、推定される上記位置を、上記第２の位置推定方式での位置推定の初期値として提供しない。
　選択部１７１は、飛行体１００の推定された上記位置に加えて、姿勢推定部１７７により推定される飛行体１００の姿勢も、上記第２の位置推定方式での位置推定のための姿勢の初期値として提供してもよい。
　例えば以上のように、新たな位置推定方式が選択される場合に、当該新たな位置推定方式での位置推定のために、位置推定の初期値が提供される。これにより、例えば、シームレスな位置推定を行うことが可能になる。また、絶対位置を推定するための方式での位置推定の値を、相対位置を推定するための方式に引き継ぐことが可能になる。また、相対位置を推定するための方式での位置推定の値が、選択のたびにリセットされるので、誤差の蓄積が減少し得る。
　（ｂ）選択のトリガ
　（ｂ－１）位置条件
　例えば、選択部１７１は、飛行体１００の位置が所定の位置条件を満たす場合に、上記複数の位置推定方式の中から位置推定方式を新たに選択する。
　より具体的には、例えば、選択部１７１は、飛行体１００の位置が所定の切替え位置になる場合に、上記複数の位置推定方式の中から位置推定方式を新たに選択する。以下、図１４～図１６を参照して具体例を説明する。
　－第１の例
　図１４は、位置推定方式の選択（切替え）の第１の例を説明するための説明図である。図１４を参照すると、橋７１が示されている。この例では、飛行体１００は、橋７１の裏側全体を撮像するために、ＳｔａｒｔからＧｏａｌまでの経路に沿って飛行する。即ち、飛行体１００は、ＧＰＳ衛星７３からの電波が十分に届くエリア７５と、ＧＰＳ衛星７３からの電波が届きにくいエリア７７との間を、行き来する。この場合に、選択部１７１は、飛行体１００がエリア７５からエリア７７に入る際に、位置推定方式としてＳＬＡＭ（例えば、ステレオＳＬＡＭ）を新たに選択する。即ち、選択部１７１は、飛行体１００の位置がエリア７５とエリア７７との境界の位置（又は当該境界付近の位置）になると、位置推定方式としてＳＬＡＭ（例えば、ステレオＳＬＡＭ）を新たに選択する。ここで、既に推定された位置が、ＳＬＡＭでの位置推定の初期値として引き継がれる。また、既に推定された姿勢も、ＳＬＡＭでの位置推定のための姿勢の初期値として引き継がれ得る。一方、選択部１７１は、飛行体１００がエリア７７からエリア７５に入る際に、位置推定方式として、ＧＰＳを用いる方式を新たに選択する。即ち、選択部１７１は、飛行体１００の位置がエリア７７とエリア７５との境界の位置（又は当該境界付近の位置）になると、位置推定方式として、ＧＰＳを用いる方式を新たに選択する。このように、位置推定方式の切替え（即ち、ＧＰＳを用いる方式とＳＬＡＭとの切替え）が行われる。
　なお、飛行体１００が屋内と屋外を行き来する場合にも、位置推定方式が同様に選択され得る。
　－第２の例
　図１５は、位置推定方式の選択（切替え）の第２の例を説明するための説明図である。図１５を参照すると、高層ビル８１が示されている。この例では、飛行体１００は、高層ビル８１の間のパスを含む経路に沿って飛行する。即ち、飛行体１００は、ＧＰＳ衛星からの電波が十分に届くエリア８３、及びＧＰＳ衛星からの電波が届きにくいエリア８５（即ち、高層ビル８１の間のエリア）を飛行する。この場合に、選択部１７１は、飛行体１００がエリア８３からエリア８５に入る際に、位置推定方式としてＳＬＡＭ（例えば、ステレオＳＬＡＭ）を新たに選択する。即ち、選択部１７１は、飛行体１００の位置がエリア８３とエリア８５との境界の位置（又は当該境界付近の位置）になると、位置推定方式としてＳＬＡＭ（例えば、ステレオＳＬＡＭ）を新たに選択する。ここで、既に推定された位置が、ＳＬＡＭでの位置推定の初期値として引き継がれる。また、既に推定された姿勢も、ＳＬＡＭでの位置推定のための姿勢の初期値として引き継がれ得る。一方、選択部１７１は、飛行体１００がエリア８５からエリア８３に入る際に、位置推定方式として、ＧＰＳを用いる方式を新たに選択する。即ち、選択部１７１は、飛行体１００の位置がエリア８５とエリア８３との境界の位置（又は当該境界付近の位置）になると、位置推定方式として、ＧＰＳを用いる方式を新たに選択する。このように、位置推定方式の切替え（即ち、ＧＰＳを用いる方式とＳＬＡＭとの切替え）が行われる。
　なお、飛行体１００が山の谷を飛行する場合にも、位置推定方式が同様に選択され得る。
　－第３の例
　図１６は、位置推定方式の選択（切替え）の第３の例を説明するための説明図である。図１６を参照すると、競技場９１が示されている。競技場９１には、マーカ９３が配置されている。この例では、飛行体１００は、競技場９１の内外を飛行する。即ち、飛行体１００は、マーカ９３を撮像不能なエリア９５と、マーカ９３を撮像可能なエリア９７とを飛行する。この場合に、選択部１７１は、飛行体１００がエリア９５からエリア９７に入る際に、位置推定方式として、マーカの撮像画像に基づく位置推定の方式を新たに選択する。即ち、選択部１７１は、飛行体１００の位置がエリア９５とエリア９７との境界の位置（又は当該境界付近の位置）になると、位置推定方式として、マーカの撮像画像に基づく位置推定の方式を新たに選択する。ここで、既に推定された位置が、マーカの撮像画像に基づく位置推定の初期値として引き継がれる。また、既に推定された姿勢が、マーカの撮像画像に基づく位置推定のための姿勢の初期値として引き継がれ得る。一方、選択部１７１は、飛行体１００がエリア９７からエリア９５に入る際に、位置推定方式として、ＧＰＳを用いる方式を新たに選択する。即ち、選択部１７１は、飛行体１００の位置がエリア９７とエリア９５との境界の位置（又は当該境界付近の位置）になると、位置推定方式として、ＧＰＳを用いる方式を新たに選択する。このように、位置推定方式の切替え（即ち、ＧＰＳを用いる方式と、マーカの撮像画像に基づく位置推定の方式との切替え）が行われる。
　なお、飛行体１００が、マーカが配置されている屋内と、マーカが配置されていない屋外とを行き来する場合にも、位置推定方式が同様に選択され得る。
　以上のように、飛行体１００の位置が上記所定の位置条件を満たす場合に、位置推定方式が新たに選択される。これにより、例えば、所望の位置で位置推定方式を自動で切替えることが可能になる。そのため、飛行体１００が位置するエリアに応じて適切な位置推定方式が適用され得る。
　（ｂ－２）位置推定方式の信頼性
　選択部１７１は、上記複数の位置推定方式の各々について動的に算出される信頼度に基づいて、上記複数の位置推定方式の中から位置推定方式を選択してもよい。
　上記複数の位置推定方式の各々についての信頼度が、（例えば、０～１００の数値に）正規化されてもよい。そして、現在の位置推定方式について算出される信頼度が、他の位置推定方式について算出される信頼度よりも低くなる場合に、選択部１７１は、上記他の位置推定方式を新たに選択してもよい。
　ＧＰＳ受信機を用いた方式についての信頼度は、ＧＰＳ衛星の捕捉状況（例えば、信号が受信されるＧＰＳ衛星の数、及び／又は、ＧＰＳ衛星により送信される信号の受信感度など）に基づいて算出されてもよい。ＳＬＡＭについての信頼度は、特徴点の数に基づいて算出されてもよい。マーカの撮像画像に基づく位置推定の方式についての信頼度は、マーカの検出状況に基づいて算出されてもよい。
　これにより、例えば、より信頼度の高い位置推定方式が適用され、位置推定の精度が向上し得る。
　例えば以上のように、飛行体１００の飛行中に、上記複数の位置推定方式の中から位置推定方式が動的に選択される。これにより、例えば、飛行体１００が様々なエリアを飛行する場合に、飛行体１００の位置をより良好に推定することが可能になる。
　（４）位置推定方式の併用
　情報取得部１７３は、上記複数の位置推定方式の中から選択された２つ以上の位置推定方式を示す情報を取得してもよい。そして、位置推定部１７９は、上記２つ以上の位置推定方式の各々用のパラメータに従って、慣性センサ１３１を用いて生成される第１の情報と、上記２つ以上の位置推定方式の各々を通じて生成される第２の情報とから、飛行体１００の位置を推定してもよい。即ち、２つ以上の位置推定方式が併用されてもよい。
　例えば、上記２つ以上の位置推定方式の各々を通じて生成される上記第２の情報は、飛行体１００の位置を示す情報である。
　一例として、位置推定部１７９は、上記２つ以上の位置推定方式を通じて推定される位置の平均（即ち、平均位置）を算出してもよい。そして、位置推定部１７９は、上記第１の情報と、上記平均（即ち、平均位置）を示す情報とから、飛行体１００の位置を推定してもよい。
　別の例として、位置推定部１７９は、上記２つ以上の位置推定方式の各々について、位置推定方式を通じて推定される位置に、当該位置推定方式に対応する重みを乗算してもよい。そして、位置推定部１７９は、上記２つ以上の位置推定方式についての重み付きの位置の和を算出してもよい。そして、位置推定部１７９は、上記第１の情報と、上記和を示す情報とから、飛行体１００の位置を推定してもよい。なお、上記位置推定方式に対応する上記重みは、上記位置推定方式についての信頼度であってもよい。
　これにより、例えば、位置推定の精度が向上し得る。
　＜５．処理の流れ＞
　次に、図１７～図１９を参照して、本開示の実施形態に係る処理の例を説明する。
　（１）位置推定処理
　図１７は、本開示の実施形態に係る位置推定処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
　情報取得部１７３は、飛行体１００の位置を推定するための複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式を示す情報を取得する（Ｓ５０１）。
　位置推定部１７９は、上記位置推定方式用のパラメータを取得し、適用する（Ｓ５０３）。
　位置推定部１７９は、飛行体１００の慣性センサ１３１を用いて生成される第１の情報と、上記位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、飛行体１００の位置を推定する（Ｓ５０５）。そして、処理はステップＳ５０５を繰り返す。
　（２）選択処理
　（ａ）第１の例
　図１８は、本開示の実施形態に係る第１の選択処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
　選択部１７１は、飛行体１００の位置を示す情報を取得する（Ｓ５２１）。例えば、当該位置は、位置推定部１７９により推定される位置である。
　飛行体１００の上記位置が所定の位置条件を満たす場合には（Ｓ５２３：ＹＥＳ）、選択部１７１は、複数の位置推定方式の中から位置推定方式を新たに選択する（Ｓ５２５）。そして、選択部１７１は、飛行体１００の位置（例えば、位置推定部１７９により推定される位置）を、上記位置推定方式での位置推定の初期値として提供する（Ｓ５２７）。そして、処理はステップＳ５２１へ戻る。
　飛行体１００の上記位置が上記所定の位置条件を満たさない場合には（Ｓ５２３：ＮＯ）、処理はステップＳ５２１へ戻る。
　（ｂ）第２の例
　図１９は、本開示の実施形態に係る第２の選択処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
　選択部１７１は、複数の位置推定方式の各々についての信頼度を示す情報を取得する（Ｓ５４１）。
　現在の位置推定方式についての信頼度よりも他の位置推定方式についての信頼度の方が高い場合には（Ｓ５４３：ＹＥＳ）、選択部１７１は、上記他の位置推定方式を新たに選択する（Ｓ５４５）。そして、選択部１７１は、飛行体１００の位置（例えば、位置推定部１７９により推定される位置）を、上記他の位置推定方式での位置推定の初期値として提供する（Ｓ５４７）。そして、処理はステップＳ５４１へ戻る。
　現在の位置推定方式についての信頼度の方が他の位置推定方式についての信頼度よりも高い場合には（Ｓ５４３：ＮＯ）、処理はステップＳ５４１へ戻る。
　＜６．まとめ＞
　ここまで、図１～図１９を参照して、本開示の実施形態に係る飛行体１００及び各処理を説明した。本開示に係る実施形態によれば、飛行体１００は、飛行体１００の位置を推定するための複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式を示す情報を取得する情報取得部１７３と、上記位置推定方式用のパラメータに従って、飛行体１００の慣性センサ１３１を用いて生成される第１の情報と、上記位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、飛行体１００の位置を推定する位置推定部１７９と、を備える。これにより、例えば、飛行体１００の位置をより良好に推定することが可能になる。
　なお、飛行体１００のためのモジュールが、情報取得部１７３及び位置推定部１７９（並びに、処理部１７０に含まれる１つ以上の他の構成要素）を備えてもよい。
　以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態を説明したが、本開示は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
　例えば、本明細書の処理における処理ステップは、必ずしもフローチャート又はシーケンス図に記載された順序に沿って時系列に実行されなくてよい。例えば、処理における処理ステップは、フローチャート又はシーケンス図として記載した順序と異なる順序で実行されても、並列的に実行されてもよい。
　また、本明細書の装置（例えば、飛行体、又は飛行体のためのモジュール）に備えられるプロセッサ（例えば、ＣＰＵ、ＤＳＰなど）を上記装置の構成要素（例えば、選択部１７１、情報取得部１７３、情報生成部１７５、姿勢推定部１７７、位置推定部１７９及び／又は制御部１８１）として機能させるためのコンピュータプログラム（換言すると、上記プロセッサに上記装置の構成要素の動作を実行させるためのコンピュータプログラム）も作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記録した記録媒体も提供されてもよい。また、上記コンピュータプログラムを記憶するメモリと、上記コンピュータプログラムを実行可能な１つ以上のプロセッサとを備える装置（例えば、飛行体、又は飛行体のためのモジュール）も提供されてもよい。また、上記装置の構成要素（例えば、選択部１７１、情報取得部１７３、情報生成部１７５、姿勢推定部１７７、位置推定部１７９及び／又は制御部１８１）の動作を含む方法も、本開示に係る技術に含まれる。
　また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的又は例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記効果とともに、又は上記効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
　なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
　飛行体の位置を推定するための複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式を示す情報を取得する取得部と、
　前記位置推定方式用のパラメータに従って、前記飛行体の慣性センサを用いて生成される第１の情報と、前記位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、前記飛行体の位置を推定する位置推定部と、
を備える装置。
（２）
　前記パラメータは、前記位置推定方式での位置推定に伴う時間遅れに関するパラメータを含む、前記（１）に記載の装置。
（３）
　前記位置推定部は、前記時間遅れに関する前記パラメータに従って、前記第２の情報から補正値を算出し、前記第１の情報と前記補正値とから、前記飛行体の位置を推定する、前記（２）に記載の装置。
（４）
　前記位置推定部は、前記時間遅れに関する前記パラメータに従って、既に推定された前記飛行体の位置を示す第３の情報を取得し、前記第２の情報と当該第３の情報とから、前記補正値を算出する、前記（３）に記載の装置。
（５）
　前記パラメータは、前記位置推定方式での位置推定に伴うノイズの特性に関するパラメータを含む、前記（１）～（４）のいずれか１項に記載の装置。
（６）
　前記位置推定部は、前記ノイズの前記特性に関する前記パラメータに従って、前記第２の情報から補正値を算出し、前記第１の情報と前記補正値とから、前記飛行体の位置を推定する、前記（５）に記載の装置。
（７）
　前記ノイズに関する前記パラメータは、前記補正値の算出に用いるフィルタの時定数である、前記（６）に記載の装置。
（８）
　前記複数の位置推定方式は、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）受信機を用いる方式、前記飛行体に設置された撮像装置を用いる方式、前記飛行体を撮像する撮像装置を用いる方式、気圧計を用いる方式、及び超音波センサを用いる方式のうちの、少なくとも１つを含む、前記（１）～（７）のいずれか１項に記載の装置。
（９）
　前記飛行体に設置された撮像装置を用いる前記方式は、マーカが配置されている既知の位置と、前記飛行体に設置された撮像装置により生成される前記マーカの撮像画像とに基づいて、前記飛行体の位置を推定する方式を含む、前記（８）に記載の装置。
（１０）
　前記飛行体に設置された撮像装置を用いる前記方式は、光軸が前記飛行体の上下方向の軸となるようにジンバルを用いて前記飛行体に設置された単眼の撮像装置を用いるＳＬＡＭ（Simultaneous　Localization　and　Mapping）を含む、前記（８）又は（９）に記載の装置。
（１１）
　前記第１の情報は、前記飛行体の加速度を示す情報を含み、
　前記第２の情報は、前記飛行体の位置を示す情報である、
前記（１）～（１０）のいずれか１項に記載の装置。
（１２）
　前記飛行体の飛行中に前記複数の位置推定方式の中から位置推定方式を動的に選択する選択部をさらに備える、前記（１）～（１１）のいずれか１項に記載の装置。
（１３）
　前記選択部は、前記複数の位置推定方式の中から第１の位置推定方式を選択し、
　前記取得部は、前記第１の位置推定方式を示す情報を取得し、
　前記位置推定部は、前記第１の位置推定方式用のパラメータに従って、前記慣性センサを用いて生成される第１の情報と、前記第１の位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、前記飛行体の位置を推定し、
　前記選択部は、前記第１の位置推定方式の選択の後に、前記複数の位置推定方式の中から第２の位置推定方式を選択し、推定される前記位置を、前記第２の位置推定方式での位置推定の初期値として提供し、
　前記取得部は、前記第２の位置推定方式を示す情報を取得し、
　前記位置推定部は、前記第２の位置推定方式用のパラメータに従って、前記慣性センサを用いて生成される第１の情報と、前記第２の位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、前記飛行体の位置を推定する、
前記（１２）に記載の装置。
（１４）
　前記第２の位置推定方式は、前記飛行体の相対位置を推定するための方式である、前記（１３）に記載の装置。
（１５）
　前記選択部は、前記飛行体の位置が所定の位置条件を満たす場合に、前記複数の位置推定方式の中から位置推定方式を新たに選択する、前記（１２）～（１４）のいずれか１項に記載の装置。
（１６）
　前記選択部は、前記複数の位置推定方式の各々について動的に算出される信頼度に基づいて、前記複数の位置推定方式の中から位置推定方式を選択する、前記（１２）～（１５）のいずれか１項に記載の装置。
（１７）
　前記取得部は、前記複数の位置推定方式の中から選択された２つ以上の位置推定方式を示す情報を取得し、
　前記位置推定部は、前記２つ以上の位置推定方式の各々用のパラメータに従って、前記慣性センサを用いて生成される第１の情報と、前記２つ以上の位置推定方式の各々を通じて生成される第２の情報とから、前記飛行体の位置を推定する、
前記（１）～（１６）のいずれか１項に記載の装置。
（１８）
　前記装置は、前記飛行体、又は前記飛行体のためのモジュールである、前記（１）～（１７）のいずれか１項に記載の装置。
（１９）
　プロセッサにより、
　飛行体の位置を推定するための複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式を示す情報を取得することと、
　前記位置推定方式用のパラメータに従って、前記飛行体の慣性センサを用いて生成される第１の情報と、前記位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、前記飛行体の位置を推定することと、
を含む方法。
（２０）
　飛行体の位置を推定するための複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式を示す情報を取得することと、
　前記位置推定方式用のパラメータに従って、前記飛行体の慣性センサを用いて生成される第１の情報と、前記位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、前記飛行体の位置を推定することと、
をプロセッサに実行させるためのプログラム。
　１　　　　　　　システム
　５１、９３　　　マーカ
　１００　　　　　飛行体
　１７１　　　　　選択部
　１７３　　　　　情報取得部
　１７９　　　　　位置推定部
　２００　　　　　制御装置
　３００　　　　　操縦装置
　４００　　　　　情報処理装置
　４１０、４２０　撮像装置

Claims (20)

  1. 　飛行体の位置を推定するための複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式を示す情報を取得する取得部と、
    　前記位置推定方式用のパラメータに従って、前記飛行体の慣性センサを用いて生成される第１の情報と、前記位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、前記飛行体の位置を推定する位置推定部と、
    を備える装置。
  2. 　前記パラメータは、前記位置推定方式での位置推定に伴う時間遅れに関するパラメータを含む、請求項１に記載の装置。
  3. 　前記位置推定部は、前記時間遅れに関する前記パラメータに従って、前記第２の情報から補正値を算出し、前記第１の情報と前記補正値とから、前記飛行体の位置を推定する、請求項２に記載の装置。
  4. 　前記位置推定部は、前記時間遅れに関する前記パラメータに従って、既に推定された前記飛行体の位置を示す第３の情報を取得し、前記第２の情報と当該第３の情報とから、前記補正値を算出する、請求項３に記載の装置。
  5. 　前記パラメータは、前記位置推定方式での位置推定に伴うノイズの特性に関するパラメータを含む、請求項１に記載の装置。
  6. 　前記位置推定部は、前記ノイズの前記特性に関する前記パラメータに従って、前記第２の情報から補正値を算出し、前記第１の情報と前記補正値とから、前記飛行体の位置を推定する、請求項５に記載の装置。
  7. 　前記ノイズに関する前記パラメータは、前記補正値の算出に用いるフィルタの時定数である、請求項６に記載の装置。
  8. 　前記複数の位置推定方式は、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）受信機を用いる方式、前記飛行体に設置された撮像装置を用いる方式、前記飛行体を撮像する撮像装置を用いる方式、気圧計を用いる方式、及び超音波センサを用いる方式のうちの、少なくとも１つを含む、請求項１に記載の装置。
  9. 　前記飛行体に設置された撮像装置を用いる前記方式は、マーカが配置されている既知の位置と、前記飛行体に設置された撮像装置により生成される前記マーカの撮像画像とに基づいて、前記飛行体の位置を推定する方式を含む、請求項８に記載の装置。
  10. 　前記飛行体に設置された撮像装置を用いる前記方式は、光軸が前記飛行体の上下方向の軸となるようにジンバルを用いて前記飛行体に設置された単眼の撮像装置を用いるＳＬＡＭ（Simultaneous　Localization　and　Mapping）を含む、請求項８に記載の装置。
  11. 　前記第１の情報は、前記飛行体の加速度を示す情報を含み、
    　前記第２の情報は、前記飛行体の位置を示す情報である、
    請求項１に記載の装置。
  12. 　前記飛行体の飛行中に前記複数の位置推定方式の中から位置推定方式を動的に選択する選択部をさらに備える、請求項１に記載の装置。
  13. 　前記選択部は、前記複数の位置推定方式の中から第１の位置推定方式を選択し、
    　前記取得部は、前記第１の位置推定方式を示す情報を取得し、
    　前記位置推定部は、前記第１の位置推定方式用のパラメータに従って、前記慣性センサを用いて生成される第１の情報と、前記第１の位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、前記飛行体の位置を推定し、
    　前記選択部は、前記第１の位置推定方式の選択の後に、前記複数の位置推定方式の中から第２の位置推定方式を選択し、推定される前記位置を、前記第２の位置推定方式での位置推定の初期値として提供し、
    　前記取得部は、前記第２の位置推定方式を示す情報を取得し、
    　前記位置推定部は、前記第２の位置推定方式用のパラメータに従って、前記慣性センサを用いて生成される第１の情報と、前記第２の位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、前記飛行体の位置を推定する、
    請求項１２に記載の装置。
  14. 　前記第２の位置推定方式は、前記飛行体の相対位置を推定するための方式である、請求項１３に記載の装置。
  15. 　前記選択部は、前記飛行体の位置が所定の位置条件を満たす場合に、前記複数の位置推定方式の中から位置推定方式を新たに選択する、請求項１２に記載の装置。
  16. 　前記選択部は、前記複数の位置推定方式の各々について動的に算出される信頼度に基づいて、前記複数の位置推定方式の中から位置推定方式を選択する、請求項１２に記載の装置。
  17. 　前記取得部は、前記複数の位置推定方式の中から選択された２つ以上の位置推定方式を示す情報を取得し、
    　前記位置推定部は、前記２つ以上の位置推定方式の各々用のパラメータに従って、前記慣性センサを用いて生成される第１の情報と、前記２つ以上の位置推定方式の各々を通じて生成される第２の情報とから、前記飛行体の位置を推定する、
    請求項１に記載の装置。
  18. 　前記装置は、前記飛行体、又は前記飛行体のためのモジュールである、請求項１に記載の装置。
  19. 　プロセッサにより、
    　飛行体の位置を推定するための複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式を示す情報を取得することと、
    　前記位置推定方式用のパラメータに従って、前記飛行体の慣性センサを用いて生成される第１の情報と、前記位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、前記飛行体の位置を推定することと、
    を含む方法。
  20. 　飛行体の位置を推定するための複数の位置推定方式の中から選択された位置推定方式を示す情報を取得することと、
    　前記位置推定方式用のパラメータに従って、前記飛行体の慣性センサを用いて生成される第１の情報と、前記位置推定方式を通じて生成される第２の情報とから、前記飛行体の位置を推定することと、
    をプロセッサに実行させるためのプログラム。
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Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105974937A (zh) * 2016-05-31 2016-09-28 南充驭云创新科技有限公司 一种用于打窝的旋翼无人机及其工作方法和飞行遥控系统
JP2017049694A (ja) * 2015-08-31 2017-03-09 シャープ株式会社 自律走行装置
KR101910741B1 (ko) * 2017-05-30 2018-10-22 경북대학교 산학협력단 드론의 고도 측정 장치 및 방법
JP2019035736A (ja) * 2017-07-10 2019-03-07 オーロラ フライト サイエンシズ コーポレーション 航空機用レーザスペックルのシステム及び方法
JP2019086478A (ja) * 2017-11-10 2019-06-06 株式会社Ｓｕｂａｒｕ 移動体の位置計測システム
WO2019172335A1 (ja) * 2018-03-08 2019-09-12 日本電信電話株式会社 飛行制御装置、方法、プログラム、及び記憶媒体
WO2019188874A1 (ja) * 2018-03-27 2019-10-03 パイオニア株式会社 データ構造、情報処理装置、及び地図データ生成装置
WO2019193642A1 (ja) * 2018-04-03 2019-10-10 株式会社自律制御システム研究所 無人航空機用の自己位置推定装置及び自己位置推定方法
WO2020004448A1 (ja) * 2018-06-26 2020-01-02 株式会社Ｎｔｔドコモ 飛行体制御装置
JP2020071154A (ja) * 2018-10-31 2020-05-07 エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドＳｚ Ｄｊｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ 位置推定装置、位置推定方法、プログラム、及び記録媒体
JP2020095339A (ja) * 2018-12-10 2020-06-18 ソニー株式会社 移動体、移動体の制御方法及びプログラム
JP2020102127A (ja) * 2018-12-25 2020-07-02 清水建設株式会社 埋設物可視化システム
JP2020134486A (ja) * 2019-02-26 2020-08-31 日本電気通信システム株式会社 位置測位装置、位置測位方法及びコンピュータプログラム
JP2021009167A (ja) * 2020-10-29 2021-01-28 日本電気株式会社 点検装置、点検装置の制御方法及び制御プログラム
JP2021008269A (ja) * 2016-08-16 2021-01-28 本郷飛行機株式会社 情報処理システム
JP2021018638A (ja) * 2019-07-22 2021-02-15 株式会社ダイヘン 自己位置推定装置
JP2022520140A (ja) * 2018-10-30 2022-03-29 エーエルティー リミティッド ライアビリティ カンパニー 移動オブジェクトのリバース光学的追跡のためのシステム及び方法
JP7046281B1 (ja) * 2021-03-29 2022-04-01 三菱電機株式会社 位置推定装置、位置推定プログラムおよび位置推定方法
WO2022186277A1 (ja) * 2021-03-02 2022-09-09 株式会社豊田自動織機 自律走行車及び自律走行車における自己位置推定方法
WO2022202801A1 (ja) * 2021-03-22 2022-09-29 国立大学法人京都大学 自動走行システム、作業車、自動走行プログラムを記録した記録媒体
US11486860B2 (en) 2017-03-31 2022-11-01 Nec Corporation Inspection apparatus, method and program of controlling inspection apparatus

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11340696B2 (en) * 2020-01-13 2022-05-24 Sony Interactive Entertainment Inc. Event driven sensor (EDS) tracking of light emitting diode (LED) array
JP2022078701A (ja) * 2020-11-13 2022-05-25 三菱重工業株式会社 航空機の位置制御システム、航空機、及び航空機の位置制御方法
JP2024028683A (ja) * 2021-01-21 2024-03-05 ソニーグループ株式会社 移動体、情報処理方法及びコンピュータプログラム
WO2023032277A1 (ja) * 2021-09-01 2023-03-09 ソニーグループ株式会社 測位装置および測位方法、並びにプログラム
JP7333565B1 (ja) * 2022-08-08 2023-08-25 学校法人 芝浦工業大学 飛行体および飛行体の制御方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010019703A (ja) * 2008-07-10 2010-01-28 Toyota Motor Corp 移動体用測位装置
JP2011095797A (ja) * 2009-10-27 2011-05-12 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
JP2012177564A (ja) * 2011-02-25 2012-09-13 Seiko Epson Corp 移動体測位方法、移動体測位装置
WO2013147822A1 (en) * 2012-03-29 2013-10-03 Intel Corporation Device, system and method of location estimation of a mobile device
JP2013205278A (ja) * 2012-03-29 2013-10-07 Denso It Laboratory Inc 測位用マーカおよび撮像装置の位置・姿勢推定システム
JP2014174070A (ja) * 2013-03-12 2014-09-22 Mitsubishi Electric Corp 誘導装置

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4168524A (en) * 1977-09-29 1979-09-18 The Charles Stark Draper Laboratory, Inc. Airborne surveying apparatus and method
JP3850541B2 (ja) 1998-02-18 2006-11-29 富士重工業株式会社 高度計測装置
JP3595834B2 (ja) * 2002-07-04 2004-12-02 独立行政法人 宇宙航空研究開発機構 滞留型飛翔体を用いた測位システム
US7920943B2 (en) * 2005-01-24 2011-04-05 Ohio University Precision approach guidance system and associated method
FR2897712B1 (fr) * 2006-02-20 2008-04-04 Airbus France Sas Dispositif d'aide au pilotage d'un aeronef lors d'une phase d'approche en vue d'un atterrissage.
JP5398120B2 (ja) 2007-03-22 2014-01-29 古野電気株式会社 Ｇｐｓ複合航法装置
FR2916530B1 (fr) * 2007-05-23 2009-07-10 Airbus France Sa Procede et dispositif pour surveiller une indication de position d'un aeronef.
JP2008304260A (ja) 2007-06-06 2008-12-18 Mitsubishi Electric Corp 画像処理装置
JP2009236545A (ja) 2008-03-26 2009-10-15 Mitsubishi Space Software Kk 画像処理装置及び画像処理システム及び画像処理方法及び画像処理プログラム
JP5151833B2 (ja) * 2008-09-09 2013-02-27 日本電気株式会社 移動体位置推定システム、移動体位置推定方法、及び移動体位置推定プログラム
US10170221B2 (en) 2012-03-30 2019-01-01 Gallagher Group Limited Fence standard
JP6159926B2 (ja) * 2013-03-11 2017-07-12 飛島建設株式会社 不均質物性の測定対象物につき行われる弾性波トモグラフィにおける発信点・物性状況（劣化状況）同時特定方法
JP6329642B2 (ja) * 2013-12-10 2018-05-23 エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドＳｚ Ｄｊｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ センサ融合
JP6849298B2 (ja) 2019-12-09 2021-03-24 株式会社大一商会 遊技機

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010019703A (ja) * 2008-07-10 2010-01-28 Toyota Motor Corp 移動体用測位装置
JP2011095797A (ja) * 2009-10-27 2011-05-12 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
JP2012177564A (ja) * 2011-02-25 2012-09-13 Seiko Epson Corp 移動体測位方法、移動体測位装置
WO2013147822A1 (en) * 2012-03-29 2013-10-03 Intel Corporation Device, system and method of location estimation of a mobile device
JP2013205278A (ja) * 2012-03-29 2013-10-07 Denso It Laboratory Inc 測位用マーカおよび撮像装置の位置・姿勢推定システム
JP2014174070A (ja) * 2013-03-12 2014-09-22 Mitsubishi Electric Corp 誘導装置

Cited By (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017049694A (ja) * 2015-08-31 2017-03-09 シャープ株式会社 自律走行装置
CN105974937A (zh) * 2016-05-31 2016-09-28 南充驭云创新科技有限公司 一种用于打窝的旋翼无人机及其工作方法和飞行遥控系统
JP2021008269A (ja) * 2016-08-16 2021-01-28 本郷飛行機株式会社 情報処理システム
US11671888B2 (en) 2016-08-16 2023-06-06 Hongo Aerospace Inc. Information processing system
US11486860B2 (en) 2017-03-31 2022-11-01 Nec Corporation Inspection apparatus, method and program of controlling inspection apparatus
KR101910741B1 (ko) * 2017-05-30 2018-10-22 경북대학교 산학협력단 드론의 고도 측정 장치 및 방법
US11327149B2 (en) 2017-07-10 2022-05-10 Aurora Flight Sciences Corporation Laser speckle system and method for an aircraft
JP7175652B2 (ja) 2017-07-10 2022-11-21 オーロラ フライト サイエンシズ コーポレーション 航空機用レーザスペックルのシステム及び方法
JP2019035736A (ja) * 2017-07-10 2019-03-07 オーロラ フライト サイエンシズ コーポレーション 航空機用レーザスペックルのシステム及び方法
US11086020B2 (en) 2017-11-10 2021-08-10 Subaru Corporation Position measurement system for movable body
JP2019086478A (ja) * 2017-11-10 2019-06-06 株式会社Ｓｕｂａｒｕ 移動体の位置計測システム
WO2019172335A1 (ja) * 2018-03-08 2019-09-12 日本電信電話株式会社 飛行制御装置、方法、プログラム、及び記憶媒体
WO2019188874A1 (ja) * 2018-03-27 2019-10-03 パイオニア株式会社 データ構造、情報処理装置、及び地図データ生成装置
WO2019193642A1 (ja) * 2018-04-03 2019-10-10 株式会社自律制御システム研究所 無人航空機用の自己位置推定装置及び自己位置推定方法
JPWO2019193642A1 (ja) * 2018-04-03 2021-04-30 株式会社自律制御システム研究所 無人航空機用の自己位置推定装置及び自己位置推定方法
JPWO2020004448A1 (ja) * 2018-06-26 2021-08-05 株式会社Ｎｔｔドコモ 飛行体制御装置
JP7246388B2 (ja) 2018-06-26 2023-03-27 株式会社Ｎｔｔドコモ 飛行体制御装置
WO2020004448A1 (ja) * 2018-06-26 2020-01-02 株式会社Ｎｔｔドコモ 飛行体制御装置
JP2022520140A (ja) * 2018-10-30 2022-03-29 エーエルティー リミティッド ライアビリティ カンパニー 移動オブジェクトのリバース光学的追跡のためのシステム及び方法
CN111615616A (zh) * 2018-10-31 2020-09-01 深圳市大疆创新科技有限公司 位置推定装置、位置推定方法、程序以及记录介质
JP2020071154A (ja) * 2018-10-31 2020-05-07 エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドＳｚ Ｄｊｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ 位置推定装置、位置推定方法、プログラム、及び記録媒体
JP2020095339A (ja) * 2018-12-10 2020-06-18 ソニー株式会社 移動体、移動体の制御方法及びプログラム
JP7275553B2 (ja) 2018-12-10 2023-05-18 ソニーグループ株式会社 移動体、移動体の制御方法及びプログラム
JP2020102127A (ja) * 2018-12-25 2020-07-02 清水建設株式会社 埋設物可視化システム
JP2020134486A (ja) * 2019-02-26 2020-08-31 日本電気通信システム株式会社 位置測位装置、位置測位方法及びコンピュータプログラム
JP2021018638A (ja) * 2019-07-22 2021-02-15 株式会社ダイヘン 自己位置推定装置
JP7385388B2 (ja) 2019-07-22 2023-11-22 株式会社ダイヘン 自己位置推定装置
JP7207830B2 (ja) 2020-10-29 2023-01-18 日本電気株式会社 点検装置、点検装置の制御方法及び制御プログラム
JP2021009167A (ja) * 2020-10-29 2021-01-28 日本電気株式会社 点検装置、点検装置の制御方法及び制御プログラム
WO2022186277A1 (ja) * 2021-03-02 2022-09-09 株式会社豊田自動織機 自律走行車及び自律走行車における自己位置推定方法
WO2022202801A1 (ja) * 2021-03-22 2022-09-29 国立大学法人京都大学 自動走行システム、作業車、自動走行プログラムを記録した記録媒体
WO2022208588A1 (ja) * 2021-03-29 2022-10-06 三菱電機株式会社 位置推定装置、位置推定プログラムおよび位置推定方法
JP7046281B1 (ja) * 2021-03-29 2022-04-01 三菱電機株式会社 位置推定装置、位置推定プログラムおよび位置推定方法

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