WO2023181147A1 - 飛行支援システム、飛行支援装置、及び飛行支援方法 - Google Patents

飛行支援システム、飛行支援装置、及び飛行支援方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2023181147A1
WO2023181147A1 PCT/JP2022/013366 JP2022013366W WO2023181147A1 WO 2023181147 A1 WO2023181147 A1 WO 2023181147A1 JP 2022013366 W JP2022013366 W JP 2022013366W WO 2023181147 A1 WO2023181147 A1 WO 2023181147A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
flight
information
wind
wind condition
route
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/013366
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
英之 小沢
一輝 信江
勝治 今城
Original Assignee
三菱電機株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
Priority to PCT/JP2022/013366 priority Critical patent/WO2023181147A1/ja
Publication of WO2023181147A1 publication Critical patent/WO2023181147A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]

Definitions

  • the present disclosure relates to a flight support system, a flight support device, and a flight support method.
  • the above-mentioned conventional technology generates an optimal flight path in consideration of current environmental information. Therefore, with the above-mentioned conventional technology, it is difficult to generate an optimal flight plan that corresponds to changes in wind conditions including the passage of time, for example, in the flight operation of an aircraft.
  • the present disclosure has been made to solve the above problems, and the purpose is to provide a flight support system, a flight support device, and a flight support method that can provide an optimal flight plan in the flight operation of an aircraft. It's about doing.
  • one aspect of the present disclosure collects wind conditions including wind direction and wind speed detected by a wind condition detection device, and calculates future wind conditions based on at least one of the collected wind conditions and weather information.
  • a wind condition collection unit that analyzes the wind conditions and generates wind condition information including time information, position information, and the future wind conditions corresponding to the position information; and departure point information indicating the location of the departure point.
  • arrival point information indicating the location of the arrival point
  • route information that associates a preset flight route when the aircraft flies from the departure point toward the arrival point.
  • the flight information including the arrival point information, the wind condition information generated by the wind condition collection unit, and the route information stored in the flight route storage unit, an optimization processing section that optimizes a flight plan, the optimization processing section optimizing a flight plan that patrols the location of the arrival point corresponding to the flight information based on the wind condition information and the route information.
  • a flight order pattern indicating the order is determined, a flight start time of the flight order pattern is changed, and the start time is determined based on an optimization index based on the flight order pattern, the wind condition information, and the route information. and a flight support system that optimizes the flight plan including the flight sequence pattern.
  • one aspect of the present disclosure provides departure point information indicating a location of a departure point, arrival point information indicating a location of an arrival point, and information on whether a flying object has flown from the location of the departure point toward the location of the arrival point.
  • a flight route storage unit that stores route information associated with a flight route set in advance in the event of a flight; flight information including the arrival point information; and wind conditions and weather including the wind direction and wind speed detected by the wind condition detection device.
  • an optimization processing section that optimizes a flight plan, the optimization processing section optimizing a flight plan that patrols the location of the arrival point corresponding to the flight information based on the wind condition information and the route information.
  • a flight order pattern indicating the order is determined, a flight start time of the flight order pattern is changed, and the start time is determined based on an optimization index based on the flight order pattern, the wind condition information, and the route information. and a flight support device that optimizes the flight plan including the flight sequence pattern.
  • a flight support method for a flight support system comprising a flight route storage unit storing route information associated with a preset flight route when Collect wind conditions including wind speed, analyze the future wind conditions based on at least one of the collected wind conditions and meteorological information, and analyze the future wind conditions based on the collected wind conditions and/or meteorological information.
  • the optimization processing section generates wind condition information including the wind condition information
  • the optimization processing section stores flight information including the arrival point information, the wind condition information generated by the wind condition collection section, and the flight route storage section.
  • the optimization processing unit executes an optimization process for optimizing the flight plan of the aircraft based on the route information, and in the optimization process, the optimization processing unit executes an optimization process based on the wind condition information and the route information. determine a flight order pattern indicating a flight order to visit the arrival point corresponding to the flight information, change the flight start time of the flight order pattern, and adjust the flight order pattern and the wind conditions.
  • the flight support method optimizes the flight plan including the start time and the flight order pattern using information and an optimization index based on the route information.
  • an optimal flight plan can be provided in the flight operation of an aircraft.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the main hardware configuration of a flight support system according to the present embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of a functional configuration of a flight support system according to the present embodiment. It is a figure showing an example of wind condition information in this embodiment. It is a figure showing the example of data of the flight information storage part in this embodiment. It is a figure which shows the data example of the flight route storage part in this embodiment. It is a figure which shows the data example of the flight order memory
  • FIG. 2 is a first diagram showing an example of a flight order pattern in this embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of a functional configuration of a flight support system according to the present embodiment. It is a figure showing an example of wind condition information in this embodiment. It is a figure showing the example of data of the flight information storage part in this embodiment. It is a figure which shows the data
  • FIG. 3 is a second diagram showing an example of a flight order pattern in this embodiment.
  • FIG. 3 is a first diagram showing an example of optimization in which time information is changed in this embodiment.
  • FIG. 7 is a second diagram showing an example of optimization in which time information is changed in this embodiment.
  • FIG. 2 is a first diagram showing an example of a flight image of a drone with changed time information according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a first diagram showing an example of a flight image of a drone with changed time information according to the present embodiment.
  • It is a figure which shows an example of the analysis process which changed the time information in this embodiment.
  • It is a flowchart which shows an example of the optimization process of the flight support system in this embodiment.
  • It is a flowchart which shows an example of the analysis process of the flight support system in this embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the main hardware configuration of a flight support system 1 according to this embodiment.
  • the flight support system 1 includes a flight support device 10, a Doppler lidar 20, a wind condition collection server 30, and a user terminal (including API) 40.
  • the Doppler lidar 20 irradiates space with a laser and uses the Doppler effect to detect wind conditions including wind direction and wind speed.
  • Doppler lidar 20 is an example of a wind condition detection device.
  • the Doppler lidar 20 can be connected to, for example, the network NW1, and transmits the detected wind conditions to the wind condition collection server 30 via the network NW1.
  • the flight support system 1 shown in FIG. 1 shows one Doppler lidar 20 for convenience of explanation, the flight support system 1 may include a plurality of Doppler lidars 20.
  • the wind condition collection server 30 is, for example, a server device, and is connectable to the network NW1.
  • the wind condition collection server 30 collects the wind conditions detected by the Doppler lidar 20, and analyzes the wind conditions based on the collected wind conditions.
  • the wind condition collection server 30 includes an NW (network) adapter H31, a memory H32, and a processor H33.
  • the NW adapter H31 is, for example, a communication device connectable to the network NW1, such as a LAN (Local Area Network) card.
  • the memory H32 is, for example, a storage device such as a RAM (Random Access Memory), a flash memory, or an HDD (Hard Disk Drive), and stores various information and programs used by the wind condition collection server 30.
  • the processor H33 is, for example, a processing circuit including a CPU (Central Processing Unit).
  • the processor H33 executes various processes of the wind condition collection server 30 by executing programs stored in the memory H32.
  • the flight support device 10 is, for example, a server device, and is connectable to the network NW1.
  • the flight support device 10 optimizes the flight plan of the drone and supports the flight operation of the drone.
  • an example of a drone will be described as an example of the flying object.
  • the drone is, for example, an unmanned flying vehicle.
  • the flight support device 10 also includes a NW adapter H11, a memory H12, and a processor H13.
  • the NW adapter H11 is, for example, a communication device such as a LAN card that can be connected to the network NW1.
  • the memory H12 is, for example, a storage device such as a RAM, flash memory, or HDD, and stores various information and programs used by the flight support device 10.
  • the processor H13 is, for example, a processing circuit including a CPU.
  • the processor H13 executes various processes of the flight support device 10 by executing programs stored in the memory H12.
  • the user terminal (including API) 40 is, for example, a personal computer, a smartphone, a tablet terminal, etc., and is a terminal device used by a user who uses the flight support system 1. For example, in a baggage delivery service using a drone, the user terminal 40 transmits flight information, which is information about a received delivery request, to the flight support device 10 and receives a drone flight plan generated by the flight support device 10. Receive. Note that various processes of the user terminal 40 in the flight support system 1 are realized by using, for example, API.
  • the user terminal 40 includes a NW adapter H41, a memory H42, a processor H43, an input device H44, and a display H45.
  • the NW adapter H41 is a communication device connectable to the network NW1, such as a LAN card, a wireless LAN card, a mobile communication device, or the like.
  • the memory H42 is, for example, a storage device such as a RAM, flash memory, or HDD, and stores various information and programs used by the user terminal 40.
  • the processor H43 is, for example, a processing circuit including a CPU.
  • the processor H43 executes various processes of the user terminal 40 by executing programs stored in the memory H42.
  • the input device H44 is, for example, a keyboard, a pointing device, a touch sensor, or the like.
  • the input device H44 accepts input of various information by the user when using the flight support system 1.
  • the display H45 is, for example, a display device such as a liquid crystal display.
  • the display H45 displays various information when using the flight support system 1.
  • the display H45 displays, for example, a drone flight plan generated by the flight support device 10, which will be described later.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the flight support system 1 according to this embodiment.
  • the flight support system 1 includes a flight support device 10, a Doppler lidar 20, a wind condition collection server 30, and a user terminal 40.
  • the Doppler lidar 20 irradiates space with a laser and uses the Doppler effect to detect wind conditions including wind direction and wind speed.
  • the Doppler lidar 20 detects wind conditions (wind direction and wind speed) corresponding to three-dimensional position information (for example, latitude, longitude, and altitude) in a space irradiated with a laser.
  • the Doppler lidar 20 transmits wind condition information that associates detected wind conditions, position information (for example, three-dimensional position information), and time information to the wind condition collection server 30 via the network NW1.
  • wind condition information output by the Doppler lidar 20 will be explained.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of wind condition information in this embodiment.
  • the wind condition information output by the Doppler lidar 20 is information obtained by detecting the wind direction and wind speed at each three-dimensional position.
  • the wind condition information is information that associates time information, position information, and wind conditions (wind direction and wind speed) detected by the Doppler lidar 20.
  • the wind direction and wind speed at each position are represented by the direction and length of a wedge.
  • the wind condition collection server 30 collects wind conditions including the wind direction and wind speed detected by the Doppler lidar 20.
  • the wind condition collection server 30 also analyzes future wind conditions based on the collected wind conditions and generates wind condition information including time information, location information, and future wind conditions corresponding to the location information. do.
  • the wind condition collection server 30 is an example of a wind condition collection section in the flight support system 1.
  • the wind condition collection server 30 includes a NW communication section 31, a server storage section 32, and a server control section 33.
  • the NW communication unit 31 is a functional unit realized by the NW adapter H31, and connects to the network NW1 to perform data communication with external devices (for example, the Doppler lidar 20 and the flight support device 10).
  • the server storage unit 32 is composed of a memory H32, and stores various information used by the wind condition collection server 30.
  • the server storage unit 32 stores wind condition information as shown in FIG. 3, for example.
  • the server storage unit 32 stores wind condition information including past wind condition information outputted by the Doppler lidar 20 and wind condition information at a future time analyzed by a wind condition analysis processing unit 332 (described later) (analytical wind condition information).
  • wind condition information including past wind condition information outputted by the Doppler lidar 20 and wind condition information at a future time analyzed by a wind condition analysis processing unit 332 (described later) (analytical wind condition information).
  • the server control unit 33 is a functional unit that is realized by causing the processor H33 to execute a program stored in the memory H32.
  • the server control section 33 includes a wind condition information collection section 331 and a wind condition analysis processing section 332.
  • the wind condition information collection unit 331 collects wind condition information output from the Doppler lidar 20 via the network NW1. That is, the wind condition information collection unit 331 collects wind conditions including the wind direction and wind speed detected by the Doppler lidar 20. For example, the wind condition information collection unit 331 collects wind condition information of all areas where the drone flies, and stores the collected wind condition information in the server storage unit 32.
  • the wind condition analysis processing unit 332 analyzes future wind conditions based on the wind conditions collected by the wind condition information collection unit 331.
  • the wind condition analysis processing unit 332 analyzes future wind condition information based on the collected past wind condition information.
  • the wind condition analysis processing unit 332 generates wind condition information including time information, position information, and future wind conditions corresponding to the position information as analytical wind condition information. Note that the wind condition analysis processing unit 332 analyzes changes in wind conditions in units of 10 minutes, for example, up to 24 hours (one day later) as analytical wind condition information.
  • the wind condition analysis processing section 332 causes the server storage section 32 to store the analyzed wind condition information. Further, the wind condition analysis processing section 332 reads out the analysis wind condition information corresponding to the specified position information from the server storage section 32 in response to a request from the flight support device 10, for example, and sends it to the NW communication section 31. The information is transmitted to the flight support device 10 via the host computer.
  • the wind condition analysis processing unit 332 uses weather information provided by meteorological organizations or private weather companies in each country instead of or in addition to the wind conditions detected by the Doppler lidar 20 to predict future wind conditions. The situation information may also be analyzed.
  • the user terminal 40 includes a NW communication section 41, an input section 42, a display section 43, a terminal storage section 44, and a terminal control section 45.
  • the NW communication unit 41 is a functional unit realized by the NW adapter H41, and is connected to the network NW1 to perform data communication with, for example, the flight support device 10.
  • the input unit 42 is a functional unit realized by the input device H44, and receives input information such as flight information and analysis conditions for analysis processing, for example.
  • the display unit 43 is a functional unit realized by the display H45, and includes, for example, a menu screen when the user inputs flight information and analysis conditions for analysis processing, and a display screen for displaying the drone flight information received from the flight support device 10. Display plans, analysis results, etc.
  • the terminal storage unit 44 is composed of a memory H42, and stores various information used by the user terminal 40.
  • the terminal control unit 45 is a functional unit that is realized by causing the processor H43 to execute a program stored in the memory H42.
  • the terminal control unit 45 executes various processes by the user terminal 40. For example, the terminal control unit 45 causes the display unit 43 to display a menu screen for inputting flight information, and transmits the flight information received by the input unit 42 to the flight support device 10 via the NW communication unit 41.
  • the terminal control unit 45 receives the drone flight plan from the flight support device 10 via the NW communication unit 41, for example, and displays the drone flight plan on the display unit 43.
  • the terminal control unit 45 transmits, for example, the flight plan analysis conditions received by the input unit 42 to the flight support device 10 via the NW communication unit 41.
  • the terminal control unit 45 receives the analysis result from the flight support device 10 via the NW communication unit 41, for example, and causes the display unit 43 to display the analysis result.
  • the flight support device 10 generates an optimized flight plan for delivery of luggage by drone according to flight information received from the user terminal 40 via the network NW1. Flight support device 10 transmits the generated flight plan to user terminal 40 via network NW1. In addition, the flight support device 10 executes analysis processing related to flight plan optimization in response to a request from the user terminal 40, and transmits the execution result of the analysis processing to the user terminal 40 via the network NW1. .
  • the flight support device 10 includes a NW communication section 11, a storage section 12, and a control section 13.
  • the NW communication unit 11 is a functional unit realized by the NW adapter H11, and is connected to the network NW1 to perform data communication with, for example, the wind condition collection server 30 and the user terminal 40.
  • the storage unit 12 is composed of a memory H12, and stores various information used by the flight support device 10.
  • the storage unit 12 includes a flight information storage unit 121 , a flight route storage unit 122 , a flight order storage unit 123 , a wind condition information storage unit 124 , and a flight plan storage unit 125 .
  • the flight information storage unit 121 stores flight information indicating a delivery request (delivery mission) by a drone.
  • the flight information includes at least arrival point information indicating the location of the arrival point, and the flight information is information received from the user terminal 40 via the NW communication unit 11, for example.
  • NW communication unit 11 for example.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of data in the flight information storage section 121 in this embodiment.
  • the flight information storage unit 121 stores the delivery ID, the arrival point, and the number of items delivered in association with each other.
  • the delivery ID is identification information of the delivery request.
  • the arrival point indicates the name of the place of arrival.
  • the arrival point is an example of arrival point information.
  • the number of packages to be delivered indicates the number of packages that have been requested to be delivered by drone.
  • the delivery (mission) with the delivery ID "D0001" indicates that the arrival point is " ⁇ Station” and the number of items to be delivered is “1". Further, the delivery (mission) with the delivery ID “D0002” indicates that the arrival point is "XX Building” and the number of items to be delivered is “2.” Further, the delivery (mission) with the delivery ID “D0003" indicates that the arrival point is "x station” and the number of items to be delivered is “1.”
  • the flight route storage unit 122 stores the flight route of the drone.
  • the flight path here is a flight path that is preset when the drone flies from the departure point toward the arrival point.
  • the flight route storage unit 122 stores route information in which departure point information indicating the location of the departure point, arrival point information indicating the location of the arrival point, and a flight route are associated with each other.
  • departure point information indicating the location of the departure point
  • arrival point information indicating the location of the arrival point
  • a flight route are associated with each other.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of data in the flight route storage unit 122 in this embodiment.
  • the flight route storage unit 122 stores route information in which route IDs, departure points, arrival points, latitudes, longitudes, and altitudes are associated with each other.
  • the route ID is identification information that identifies the flight route.
  • the departure point is a place name of the departure point, and is an example of departure point information indicating the location of the departure point.
  • the arrival point is the name of the place of the arrival point, and is an example of arrival point information indicating the location of the arrival point.
  • latitude, longitude, and altitude are examples of positional information indicating a flight route.
  • the positional information indicating the flight route is stored in order of the positions that the drone passes from the departure point to the arrival point.
  • the position information is three-dimensional position information of latitude, longitude, and altitude, but may be two-dimensional position information of latitude and longitude that does not include altitude.
  • the route information with the route ID "RT001" indicates that the departure point is "XX Station” and the arrival point is "XX Station.” Also, the flight route of this route information is the position of (latitude “XXX”, longitude “YYY”, altitude “10"), position (latitude "XX1", longitude "YY2", altitude "15”), etc. This indicates that the route travels in the order of . Note that the unit of altitude is m (meter).
  • the flight order storage unit 123 stores a flight order pattern indicating the order of flights to visit the arrival point.
  • a flight order pattern indicating the order of flights to visit the arrival point.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of data in the flight order storage unit 123 in this embodiment. As shown in FIG. 6, the flight order storage unit 123 stores flight IDs and flight order patterns in association with each other.
  • the flight ID is identification information that identifies a flight order pattern.
  • the flight order pattern shows the names of the arrival points in flight order. For example, in the example shown in FIG. 6, the flight order pattern with the flight ID "FT001" indicates that the flight order is "XX station” ⁇ "XX station” ⁇ "XX station”. There is.
  • flight order pattern with the flight ID "FT002" indicates that the flight order is " ⁇ station” ⁇ " ⁇ station” ⁇ "XX station”.
  • the wind condition information storage unit 124 stores the wind condition information received from the wind condition collection server 30.
  • the wind condition information storage unit 124 stores, for example, wind condition information as shown in FIG. 3 in association with future time information (or date and time information). That is, the wind condition information storage unit 124 stores time information (or date and time information), position information (for example, latitude, longitude, and altitude three-dimensional position information), and wind conditions (wind direction and wind speed) in association with each other. do.
  • the wind condition information storage unit 124 stores wind condition information up to 18 hours later, for example.
  • the flight plan storage unit 125 stores an optimized flight plan that is a drone flight plan generated by the flight support device 10.
  • the flight plan is information obtained by adding time information (time stamp) to a flight route to each arrival point in the flight order according to the flight order pattern described above.
  • time stamp time information
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of data in the flight plan storage unit 125 in this embodiment. As shown in FIG. 7, the flight plan storage unit 125 stores a flight ID, departure time, route ID, time, latitude, longitude, and altitude in association with each other.
  • the departure time indicates the departure time of delivery (flight) by drone.
  • the latitude, longitude, and altitude are position information on the flight route, and the time indicates the time when the flight is scheduled to pass the position of the position information.
  • control unit 13 is a functional unit that is realized by causing the processor H13 to execute a program stored in the memory H12.
  • the control unit 13 executes various processes by the flight support device 10.
  • the control unit 13 receives, for example, flight information via the NW communication unit 11, and stores the flight information in the flight information storage unit 121.
  • the control unit 13 also includes an optimization processing unit 131, a flight plan instruction unit 132, and an analysis processing unit 133.
  • the optimization processing unit 131 creates a flight plan for the drone based on the flight information received from the user terminal 40, the wind condition information generated by the wind condition collection server 30, and the route information stored in the flight route storage unit 122. Optimize.
  • the optimization processing unit 131 first determines a flight order pattern based on wind condition information and route information.
  • the optimization processing unit 131 generates a plurality of flight order patterns corresponding to the combinations of flight orders from the arrival point information included in the flight information.
  • the optimization processing unit 131 stores the generated flight order pattern in the flight order storage unit 123, as shown in FIG. 6, for example.
  • the optimization processing unit 131 acquires wind condition information (including analysis wind condition information) corresponding to the travel route included in the flight order pattern from the wind condition collection server 30 via the NW communication unit 11. The optimization processing unit 131 selects the optimal flight order pattern from among the plurality of generated flight order patterns based on the wind condition information.
  • the optimization processing unit 131 determines an optimal flight order pattern based on optimization indicators such as power consumption, flight time, and risk level. That is, the optimization processing unit 131 uses the wind condition information to generate optimization index values such as power consumption, flight time, and risk level for each flight order pattern, and compares the optimization index values. to determine the optimal flight order pattern.
  • FIGS. 8 and 9 are diagrams showing an example of a flight order pattern in this embodiment.
  • FIGS. 8 and 9 are heat map diagrams in which wind speed is visualized by color shading.
  • the vertical axis of the heat map diagram indicates altitude above sea level, and the horizontal axis indicates plane position and time. Further, the arrows in the heat map diagram indicate the wind direction.
  • each drone indicates the drone's position along its flight path.
  • the two-dimensional position information of latitude and longitude is simplified by converting it into one-dimensional information so as to be conceptually easy to understand.
  • FIG. 8 shows an example of a flight order pattern in which the aircraft flies in the order of " ⁇ Station” ⁇ "XX Station” ⁇ "XX Building”.
  • FIG. 9 shows an example of a flight order pattern in which the aircraft flies in the order of " ⁇ Station” ⁇ "XX Building” ⁇ "XX Station”.
  • the optimization processing unit 131 calculates the power consumption of the drone in the flight order pattern shown in FIG. 8 and the power consumption of the drone in the flight order pattern shown in FIG. 9, and selects the flight order pattern with the smaller power consumption. Determine.
  • the optimization processing unit 131 changes the start time (departure time) to optimize the flight plan over a longer period (for example, until 18 hours later). analysis of wind conditions information.
  • the optimization processing unit 131 may use the flight time required for the movement of the drone, or may use the risk level calculated from the wind condition information and the position information.
  • the risk level is assumed to be such that the higher the wind speed value is, the higher the risk level is, and for example, the risk level is higher as the flight flies over a location with more people. That is, the optimization processing unit 131 may determine the flight order pattern so that the optimization index is minimized or equal to or less than a threshold value.
  • the optimization processing unit 131 may change the altitude information and determine the flight order pattern.
  • the optimization processing unit 131 changes the flight start time (departure time) of the flight order pattern and adjusts the flight order pattern, wind condition information, and route information.
  • the based optimization index optimizes the flight plan including the start time and flight sequence pattern.
  • the optimization indicators here include the above-mentioned power consumption, flight time, and risk level.
  • the optimization processing unit 131 shifts the flight start time (departure time) so that the power consumption is minimized or the power consumption is equal to or less than the threshold power. Optimize your flight plan so that
  • the optimization processing unit 131 shifts the flight start time (departure time) so that the flight time is minimized or the flight time is equal to or less than a threshold period. Optimize your flight plan so that
  • the optimization processing unit 131 shifts the flight start time (departure time) so that the risk level is minimized, or , optimize the flight plan so that the risk level is below a threshold level.
  • optimization processing unit 131 may optimize the flight plan by combining a plurality of optimization indicators. Furthermore, the priority order of optimization of power consumption, flight time, and risk level may be changed in accordance with a user request received from the user terminal 40.
  • the optimization processing unit 131 changes the altitude information as well as the flight start time (departure time) to plan the flight. may be optimized.
  • the optimization processing unit 131 changes the start time (departure time) for a shorter period (for example, a period until 3 hours later) than when determining the flight order pattern. analysis of wind conditions.
  • FIGS. 10 and 11 are diagrams showing an example of optimization processing in which time information is changed in this embodiment.
  • FIGS. 10 and 11 are heat map diagrams in which wind speed is visualized by color shading.
  • the vertical axis of the heat map diagram indicates altitude above sea level, and the horizontal axis indicates plane position and time. Further, the arrows in the heat map diagram indicate the wind direction.
  • FIG. 10 and FIG. 11 have the same flight order pattern, but the start time of the flight is shifted as a change in time information.
  • the optimization processing unit 131 calculates the power consumption of each of the flight order patterns in FIGS. 10 and 11 by shifting the flight start time (departure time), and calculates the power consumption of each flight order pattern in FIGS. ).
  • the optimization processing unit 131 executes such processing multiple times while shifting the flight start time (departure time), and optimizes the flight plan of the drone so that power consumption is minimized.
  • the optimization processing unit 131 stores the optimized drone flight plan in the flight plan storage unit 125, as shown in FIG. 7, for example.
  • FIGS. 12 and 13 are diagrams showing an example of a flight image of a drone with changed time information in this embodiment.
  • FIGS. 12 and 13 show images of drone flight when the flight start time (departure time) is shifted.
  • the drone DR is flying from the left side to the right side.
  • the start times (departure times) of the flight order patterns are different, so the flight position of the drone DR is different between FIGS. 12 and 13.
  • the drone DR shown in Figure 12 is flying in an airspace with a fair wind relative to the direction of movement and a relatively weak wind
  • the drone DR shown in Figure 13 is flying in an airspace with a strong wind and a headwind relative to the direction of movement. flying in the airspace. In this case, power consumption is greater in the case shown in FIG. 13 than in the case shown in FIG. 12.
  • the flight plan instruction unit 132 transmits the drone flight plan generated by the optimization processing unit 131 to an external device via the NW communication unit 11.
  • the flight plan instruction unit 132 transmits the drone flight plan stored in the flight plan storage unit 125 to the user terminal 40 via the NW communication unit 11, and displays it on the display unit 43 of the user terminal 40.
  • the flight plan instruction unit 132 may transmit the flight plan to an unillustrated control device (for example, a remote control device) of the drone. Furthermore, if the drone is capable of autopiloting (self-piloting is possible), the flight plan instruction section 132 may transmit the flight plan to the control section of the drone.
  • an unillustrated control device for example, a remote control device
  • the flight plan instruction section 132 may transmit the flight plan to the control section of the drone.
  • the analysis processing unit 133 executes analysis processing on the flight plan according to the analysis conditions received from the user terminal 40 via the NW communication unit 11, and transmits the analysis results to the user terminal 40.
  • the analysis processing unit 133 specifies the flight start time of the flight order pattern as the analysis condition, calculates the optimization index, and generates image data comparing the calculation results as shown in FIG. , may be displayed on the display section 43 of the user terminal 40.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example of analysis processing in which time information is changed in this embodiment.
  • the analysis processing unit 133 specifies the flight start time of the flight sequence pattern as analysis conditions, and calculates predicted power consumption, CO2 (carbon dioxide) emissions, danger level (safety), etc. , calculates the delivery period (flight time), generates an image G1 for comparing the calculation results, and transmits it to the user terminal 40.
  • the terminal control unit 45 of the user terminal 40 displays the image G1 on the display unit 43.
  • image G11 and image G12 are heat map diagrams with changed time information, and by displaying image G11 and image G12, it is possible to visually compare the analysis results.
  • Image G1 also displays the analysis results of predicted power consumption, CO2 (carbon dioxide) emissions, risk level (safety), and delivery period (flight time), as well as displaying, for example, “Actual power consumption: 220wh (Saving 80 kWh)", the actual results of power consumption and the actual results of savings may be displayed.
  • the analysis processing unit 133 slides the start time of the flight order pattern on the image, for example, in a heat map diagram as shown in image G11, and calculates predicted power consumption, CO2 (carbon dioxide) according to the start time. ) emission amount, risk level (safety), delivery period (flight time), etc. may be calculated and displayed on the display unit 43.
  • FIG. 15 is a flowchart showing an example of the optimization process of the flight support system 1 in this embodiment.
  • the flight support device 10 of the flight support system 1 acquires flight information (step S101).
  • the control unit 13 of the flight support device 10 acquires flight information from the user terminal 40 via the NW communication unit 11.
  • the control unit 13 causes the flight information storage unit 121 to store the acquired flight information, for example, as shown in FIG. 4.
  • control unit 13 acquires wind condition information including analysis data (analytical wind condition information) (step S102).
  • the control unit 13 acquires wind condition information from the wind condition collection server 30 via the NW communication unit 11, and stores the acquired wind condition information in the wind condition information storage unit 124.
  • the optimization processing unit 131 of the control unit 13 determines a flight order pattern based on the flight information, wind condition information, and flight route (step S103).
  • the optimization processing unit 131 generates a plurality of flight order patterns corresponding to combinations of flight orders from the arrival point information included in the flight information. Furthermore, the optimization processing unit 131 determines the optimal flight order pattern that minimizes the optimization index (for example, power consumption).
  • the optimization processing unit 131 generates an optimized flight plan by shifting the departure time of the flight order pattern (step S104).
  • the optimization processing unit 131 calculates the value of the optimization index (e.g., power consumption) when the departure time of the flight order pattern is shifted, and selects the drone with the minimum value of the optimization index (e.g., power consumption). Decide on a flight plan.
  • the optimization processing unit 131 stores the optimized flight plan in the flight plan storage unit 125.
  • the flight plan instruction unit 132 of the control unit 13 outputs a flight plan (step S105).
  • the flight plan instruction unit 132 transmits the drone flight plan stored in the flight plan storage unit 125 to, for example, the user terminal 40 via the NW communication unit 11, and displays it on the display unit 43 of the user terminal 40.
  • the control unit 13 ends the optimization process.
  • the analysis processing unit 133 of the flight support device 10 determines whether an analysis mode request has been received (step S201).
  • the analysis processing unit 133 determines whether an analysis mode request requesting an analysis mode is received from the user terminal 40 via the NW communication unit 11.
  • the analysis processing unit 133 advances the process to step S202.
  • the analysis processing unit 133 has not received the analysis mode request (step S201: NO)
  • the process returns to step S201.
  • step S202 the analysis processing unit 133 acquires analysis conditions.
  • the analysis processing unit 133 receives analysis conditions (for example, designation of flight start time, designation of comparison target, etc.) from the user terminal 40 via the NW communication unit 11.
  • the analysis processing unit 133 calculates the optimization index value, which is the value of the optimization index, based on the analysis conditions (step S203).
  • the analysis processing unit 133 calculates, for example, predicted power consumption, risk level (safety), delivery period (flight time), and the like.
  • the analysis processing unit 133 outputs the analysis result (step S204).
  • the analysis processing unit 133 transmits, for example, an output result such as image G1 in FIG. 14 to the user terminal 40 via the NW communication unit 11, and displays it on the display unit 43 of the user terminal 40, for example.
  • the analysis processing unit 133 determines whether to end the analysis mode (step S205).
  • the analysis processing unit 133 determines whether to end the analysis mode based on whether or not it has received a request to end the analysis mode from the user terminal 40 via the NW communication unit 11 .
  • the analysis processing unit 133 ends the analysis mode (step S205: YES)
  • the analysis processing unit 133 ends the analysis process.
  • the analysis processing unit 133 returns the process to step S202.
  • the flight support system 1 includes the wind condition collection server 30 (wind condition collection section), the flight route storage section 122, and the optimization processing section 131.
  • the wind condition collection server 30 collects wind conditions including wind direction and wind speed detected by the Doppler lidar 20 (wind condition detection device), and analyzes future wind conditions based on at least one of the collected wind conditions and meteorological information. Then, wind condition information including time information, position information, and future wind conditions corresponding to the position information is generated.
  • the flight route storage unit 122 stores departure point information indicating the location of the departure point, arrival point information indicating the location of the arrival point, and information when the drone (flying object) flies from the departure point toward the arrival point.
  • the route information associated with the flight route set in advance is stored.
  • the optimization processing unit 131 optimizes the flight plan of the drone based on flight information including arrival point information, wind condition information generated by the wind condition collection server 30, and route information stored in the flight route storage unit 122. become The optimization processing unit 131 determines a flight order pattern indicating a flight order for visiting the arrival point corresponding to the flight information, based on the wind condition information and the route information. The optimization processing unit 131 changes the flight start time of the flight order pattern, and optimizes the optimization index (for example, power consumption, flight time, danger level) based on the flight order pattern, wind condition information, and route information. etc.) to optimize flight plans, including start times and flight sequence patterns.
  • the optimization index for example, power consumption, flight time, danger level
  • the flight support system 1 according to the present embodiment can generate an optimal flight plan in response to changes in wind conditions, including the passage of time, by using the optimization index, for example, in the flight operation of a drone. It is possible to provide optimal flight plans for flight operations. Therefore, the flight support system 1 according to this embodiment can improve the efficiency of drone flight operation.
  • the flight route is set in advance and the flight start time of the flight order pattern is changed and optimized, so the optimization process can be simplified.
  • the processing amount (calculation amount) of optimization processing can be reduced.
  • the optimization index includes power consumption.
  • the optimization processing unit 131 optimizes the flight plan so that power consumption is minimized. Further, the optimization processing unit 131 may optimize the flight plan so that the power consumption is equal to or less than a threshold power.
  • the flight support system 1 can reduce power consumption during drone operation, and thus can perform efficient drone operation with reduced power consumption.
  • the optimization index includes flight time.
  • the optimization processing unit 131 optimizes the flight plan so that the flight time is minimized. Further, the optimization processing unit 131 may optimize the flight plan so that the flight time is equal to or less than a threshold period.
  • the flight support system 1 can reduce the flight time, so it is possible to operate the drone efficiently with a reduced flight time.
  • the optimization index includes a risk level indicating the level of risk.
  • the optimization processing unit 131 optimizes the flight plan so that the risk level is equal to or lower than the threshold level.
  • the flight support system 1 can reduce the level of danger, so it is possible to operate the drone safely, stably, and efficiently.
  • the optimization index may include power consumption, flight time, and risk level indicating the level of risk.
  • the optimization processing unit 131 may change the optimization priority order of power consumption, flight time, and risk level according to a user's request.
  • the flight support system 1 can change the optimization index to be prioritized according to the user's request. For example, normally, power consumption is prioritized, and flight time is It is possible to operate drones flexibly and efficiently by prioritizing.
  • the optimization processing unit 131 determines a flight order pattern based on the optimization index.
  • the flight support system 1 can determine an optimal flight order pattern, and can operate the drone more efficiently.
  • the location information is three-dimensional location information of latitude, longitude, and altitude.
  • the wind condition collection server 30 generates wind condition information that associates time information, three-dimensional position information, and wind conditions.
  • the flight support system 1 can use highly accurate wind condition information based on three-dimensional position information, and can improve the accuracy of flight plan optimization.
  • the flight route may include two-dimensional position information of latitude and longitude.
  • the optimization processing unit 131 may change the flight altitude in addition to changing the start time to determine the flight order pattern and optimize the flight plan.
  • the flight support system 1 according to the present embodiment can more flexibly optimize the flight plan, including the flight altitude.
  • the flight support device 10 includes a flight route storage section 122 and an optimization processing section 131.
  • the flight route storage unit 122 stores departure point information indicating the location of the departure point, arrival point information indicating the location of the arrival point, and information when the drone (flying object) flies from the departure point toward the arrival point.
  • the route information associated with the flight route set in advance is stored.
  • the optimization processing unit 131 includes flight information including arrival point information, future wind conditions analyzed based on wind conditions including wind direction and wind speed detected by the Doppler lidar 20, and wind information including time information and position information.
  • the flight plan of the drone is optimized based on the situation information and the route information stored in the flight route storage unit 122.
  • the optimization processing unit 131 determines a flight order pattern indicating a flight order for visiting the arrival point corresponding to the flight information, based on the wind condition information and the route information.
  • the optimization processing unit 131 changes the flight start time of the flight order pattern, and optimizes the optimization index (for example, power consumption, flight time, danger level) based on the flight order pattern, wind condition information, and route information. etc.) to optimize flight plans, including start times and flight sequence patterns.
  • the flight support device 10 has the same effect as the flight support system 1 described above, can provide an optimal flight plan in the flight operation of the drone, and improves the efficiency of the flight operation of the drone. can be improved.
  • the flight support method according to the present embodiment is a flight support method for the flight support system 1 including the flight route storage section 122 described above.
  • the wind condition collection server 30 collects the wind conditions including the wind direction and wind speed detected by the Doppler lidar 20, analyzes the future wind conditions based on the collected wind conditions, and analyzes the wind conditions based on the collected wind conditions.
  • the optimization processing unit 131 generates flight information including arrival point information and the wind condition information generated by the wind condition collection server 30. Optimization processing is performed to optimize the flight plan of the drone (flying object) based on the wind condition information and the route information stored in the flight route storage unit 122.
  • the optimization processing unit 131 determines a flight order pattern indicating a flight order to visit the arrival point corresponding to the flight information based on the wind condition information and route information, and The flight start time of the sequence pattern is changed, and a flight plan including the flight sequence pattern and the start time is optimized using an optimization index based on the flight sequence pattern, wind condition information, and route information.
  • the flight support method according to the present embodiment has the same effect as the flight support system 1 described above, can provide an optimal flight plan in the flight operation of the drone, and improves the efficiency of the flight operation of the drone. can be done.
  • the wind condition detection device may be, for example, a Doppler radar or another device such as a Doppler sodar.
  • the flying object is a drone
  • the flying object is not limited to this, and may be a manned flying object such as eVTOL (electric vertical take-off and landing), for example.
  • the drone may also be an unmanned flying vehicle capable of autopiloting.
  • the flight support system 1 optimizes the flight plan using wind condition information, but the flight support system 1 is not limited to this.
  • the flight support system 1 may use a combination of weather information such as rain, snow, lightning, and fog in addition to wind condition information.
  • the present invention is not limited to this. It may be provided with 30 functions.
  • part or all of the storage unit 12 included in the flight support device 10 may be provided outside the flight support device 10. Further, the flight support device 10 may be configured by a plurality of devices (server devices).
  • the optimization processing unit 131 optimizes the flight plan by changing the start time after determining one flight order pattern; however, the present invention is not limited to this. isn't it.
  • the optimization processing unit 131 determines the flight order patterns of all combinations of retransmission destinations included in the flight information, changes the start time for all the combinations of flight order patterns, and determines the optimal flight order.
  • a pattern may be determined and a flight plan based on an optimal flight order pattern may be generated.
  • the optimization processing unit 131 determines that there is a difference between the predicted values (for example, power consumption and flight time) of the generated flight plan and the actual values (for example, power consumption and flight time). In some cases, correction may be performed based on the difference between the predicted value and the actual value. Thereby, the accuracy of generating a drone flight plan can be further improved.
  • the predicted values for example, power consumption and flight time
  • the actual values for example, power consumption and flight time
  • optimization processing unit 131 may periodically acquire the latest wind condition information and periodically review the flight plan.
  • the algorithms used for optimization may be, for example, the following algorithms (1) to (5).
  • the wind condition collection server 30 collects and analyzes the wind conditions detected by the Doppler lidar 20, but the invention is not limited to this.
  • information provided by a private weather company may be used.
  • each component included in the flight support system 1 described above has a computer system inside. Then, a program for realizing the functions of each component of the flight support system 1 described above is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is read into the computer system and executed. Processing in each component included in the above-described flight support system 1 may be performed using the above-described process.
  • “reading a program recorded on a recording medium into a computer system and executing it” includes installing the program on the computer system.
  • the "computer system” herein includes an OS and hardware such as peripheral devices.
  • a "computer system” may include a plurality of computer devices connected via a network including communication lines such as the Internet, WAN, LAN, and dedicated lines.
  • the term "computer-readable recording medium” refers to portable media such as flexible disks, magneto-optical disks, ROMs, and CD-ROMs, and storage devices such as hard disks built into computer systems. In this way, the recording medium storing the program may be a non-transitory recording medium such as a CD-ROM.
  • the recording medium also includes a recording medium provided internally or externally that can be accessed from the distribution server to distribute the program.
  • the program may be divided into a plurality of programs, downloaded at different timings, and then combined into each component of the flight support system 1, or the distribution servers that distribute each of the divided programs may be different.
  • a "computer-readable recording medium” refers to a storage medium that retains a program for a certain period of time, such as volatile memory (RAM) inside a computer system that is a server or client when a program is transmitted via a network. This shall also include things.
  • the above-mentioned program may be for realizing a part of the above-mentioned functions.
  • it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

飛行支援システムは、風況検出装置が収集した風況に基づいて、将来の前記風況を解析し、時刻情報と、位置情報と、前記位置情報に対応する将来の前記風況とを含む風況情報を生成する風況収集部と、出発地点情報と、到着地点情報と、予め設定された飛行経路とを対応付けた経路情報を記憶する飛行経路記憶部と、前記到着地点情報を含む飛行情報と、前記風況情報と、前記飛行経路記憶部が記憶する前記経路情報とに基づいて、前記飛行体の飛行計画を最適化する最適化処理部とを備え、前記最適化処理部は、前記風況情報と、前記経路情報とに基づいて、前記飛行情報に対応する前記到着地点の場所を巡回する飛行順序を示す飛行順序パターンを決定し、前記飛行順序パターンの飛行の開始時刻を変更して、前記飛行順序パターンと、前記風況情報と、前記経路情報とに基づく最適化指標により、前記開始時刻及び前記飛行順序パターンを含む前記飛行計画を最適化する。

Description

飛行支援システム、飛行支援装置、及び飛行支援方法
　本開示は、飛行支援システム、飛行支援装置、及び飛行支援方法に関する。
　近年、ドローンなどの飛行体を、様々なサービスに活用する試みが行われている。飛行体をサービスに活用するためには、安全で飛行効率の良い運航を行う必要があり、最適な飛行経路を生成する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
国際公開第２０１８／１２３０６２号
　しかしながら、上述した従来技術では、現在の環境情報を考慮した最適な飛行経路を生成するものであった。そのため、上述した従来技術では、飛行体の飛行運航において、例えば、時間経過を含む風況の変化に対応した最適な飛行計画を生成することは困難であった。
　本開示は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、飛行体の飛行運航において、最適な飛行計画を提供することができる飛行支援システム、飛行支援装置、及び飛行支援方法を提供することにある。
　上記問題を解決するために、本開示の一態様は、風況検出装置が検出した風向及び風速を含む風況を収集し、収集した前記風況及び気象情報の少なくとも一方に基づいて、将来の前記風況を解析し、時刻情報と、位置情報と、前記位置情報に対応する将来の前記風況とを含む風況情報を生成する風況収集部と、出発地点の場所を示す出発地点情報と、到着地点の場所を示す到着地点情報と、飛行体が前記出発地点の場所から前記到着地点の場所に向かって飛行した場合に予め設定された飛行経路とを対応付けた経路情報を記憶する飛行経路記憶部と、前記到着地点情報を含む飛行情報と、前記風況収集部が生成した前記風況情報と、前記飛行経路記憶部が記憶する前記経路情報とに基づいて、前記飛行体の飛行計画を最適化する最適化処理部とを備え、前記最適化処理部は、前記風況情報と、前記経路情報とに基づいて、前記飛行情報に対応する前記到着地点の場所を巡回する飛行順序を示す飛行順序パターンを決定し、前記飛行順序パターンの飛行の開始時刻を変更して、前記飛行順序パターンと、前記風況情報と、前記経路情報とに基づく最適化指標により、前記開始時刻及び前記飛行順序パターンを含む前記飛行計画を最適化する飛行支援システムである。
　また、本開示の一態様は、出発地点の場所を示す出発地点情報と、到着地点の場所を示す到着地点情報と、飛行体が前記出発地点の場所から前記到着地点の場所に向かって飛行した場合に予め設定された飛行経路とを対応付けた経路情報を記憶する飛行経路記憶部と、前記到着地点情報を含む飛行情報と、風況検出装置が検出した風向及び風速を含む風況及び気象情報の少なくとも一方に基づいて解析した将来の前記風況と、時刻情報と、位置情報とを含む風況情報と、前記飛行経路記憶部が記憶する前記経路情報とに基づいて、前記飛行体の飛行計画を最適化する最適化処理部とを備え、前記最適化処理部は、前記風況情報と、前記経路情報とに基づいて、前記飛行情報に対応する前記到着地点の場所を巡回する飛行順序を示す飛行順序パターンを決定し、前記飛行順序パターンの飛行の開始時刻を変更して、前記飛行順序パターンと、前記風況情報と、前記経路情報とに基づく最適化指標により、前記開始時刻及び前記飛行順序パターンを含む前記飛行計画を最適化する飛行支援装置である。
　また、本開示の一態様は、出発地点の場所を示す出発地点情報と、到着地点の場所を示す到着地点情報と、飛行体が前記出発地点の場所から前記到着地点の場所に向かって飛行した場合に予め設定された飛行経路とを対応付けた経路情報を記憶する飛行経路記憶部を備える飛行支援システムの飛行支援方法であって、風況収集部が、風況検出装置が検出した風向及び風速を含む風況を収集し、収集した前記風況に及び気象情報の少なくとも一方基づいて、将来の前記風況を解析し、時刻情報と、位置情報と、前記位置情報に対応する将来の前記風況とを含む風況情報を生成し、最適化処理部が、前記到着地点情報を含む飛行情報と、前記風況収集部が生成した前記風況情報と、前記飛行経路記憶部が記憶する前記経路情報とに基づいて、前記飛行体の飛行計画を最適化する最適化処理を実行し、前記最適化処理部は、前記最適化処理において、前記風況情報と、前記経路情報とに基づいて、前記飛行情報に対応する前記到着地点の場所を巡回する飛行順序を示す飛行順序パターンを決定し、前記飛行順序パターンの飛行の開始時刻を変更して、前記飛行順序パターンと、前記風況情報と、前記経路情報とに基づく最適化指標により、前記開始時刻及び前記飛行順序パターンを含む前記飛行計画を最適化する飛行支援方法である。
　本開示によれば、飛行体の飛行運航において、最適な飛行計画を提供することができる。
本実施形態による飛行支援システムの主要なハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態による飛行支援システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 本実施形態における風況情報の一例を示す図である。 本実施形態における飛行情報記憶部のデータ例を示す図である。 本実施形態における飛行経路記憶部のデータ例を示す図である。 本実施形態における飛行順序記憶部のデータ例を示す図である。 本実施形態における飛行計画記憶部のデータ例を示す図である。 本実施形態における飛行順序パターンの一例を示す第１の図である。 本実施形態における飛行順序パターンの一例を示す第２の図である。 本実施形態における時刻情報を変更した最適化の一例を示す第１の図である。 本実施形態における時刻情報を変更した最適化の一例を示す第２の図である。 本実施形態における時刻情報を変更したドローンの飛行イメージの一例を示す第１の図である。 本実施形態における時刻情報を変更したドローンの飛行イメージの一例を示す第１の図である。 本実施形態における時刻情報を変更した分析処理の一例を示す図である。 本実施形態における飛行支援システムの最適化処理の一例を示すフローチャートである。 本実施形態における飛行支援システムの分析処理の一例を示すフローチャートである。
　以下、本開示の一実施形態による飛行支援システム、飛行支援装置、及び飛行支援方法について、図面を参照して説明する。
　図１は、本実施形態による飛行支援システム１の主要なハードウェア構成例を示す図である。
　図１に示すように、飛行支援システム１は、飛行支援装置１０と、ドップラーライダー２０と、風況収集サーバ３０と、利用者端末（ＡＰＩ含む）４０とを備える。
　ドップラーライダー２０は、レーザを空間に照射して、ドップラー効果を利用して、風向及び風速を含む風況を検出する。ドップラーライダー２０は、風況検出装置の一例である。ドップラーライダー２０は、例えば、ネットワークＮＷ１に接続可能であり、検出した風況を、ネットワークＮＷ１を介して、風況収集サーバ３０に送信する。
　なお、図１に示す飛行支援システム１では、説明の都合上、１つのドップラーライダー２０を図示しているが、飛行支援システム１は、複数のドップラーライダー２０を備えるようにしてもよい。
　風況収集サーバ３０は、例えば、サーバ装置であり、ネットワークＮＷ１に接続可能である。風況収集サーバ３０は、ドップラーライダー２０が検出した風況を収集し、収集した風況に基づいて、風況を解析する。風況収集サーバ３０は、ＮＷ（ネットワーク）アダプタＨ３１と、メモリＨ３２と、プロセッサＨ３３とを備える。
　ＮＷアダプタＨ３１は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）カード、等のネットワークＮＷ１に接続可能な通信装置である。
　メモリＨ３２は、例えば、ＲＡＭ（Random access memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、等の記憶装置であり、風況収集サーバ３０が利用する各種情報、及びプログラムを記憶する。
　プロセッサＨ３３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む処理回路である。プロセッサＨ３３は、メモリＨ３２に記憶されているプログラムを実行させることで、風況収集サーバ３０の各種処理を実行する。
　飛行支援装置１０は、例えば、サーバ装置であり、ネットワークＮＷ１に接続可能である。飛行支援装置１０は、ドローンの飛行計画を最適化し、ドローンの飛行運航を支援する。なお、本実施形態において、飛行体の一例として、ドローンである場合の一例について説明する。ここで、ドローンは、例えば、無人飛行体であるものとする。
　また、飛行支援装置１０は、ＮＷアダプタＨ１１と、メモリＨ１２と、プロセッサＨ１３とを備える。
　ＮＷアダプタＨ１１は、例えば、ＬＡＮカード、等のネットワークＮＷ１に接続可能な通信装置である。
　メモリＨ１２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、等の記憶装置であり、飛行支援装置１０が利用する各種情報、及びプログラムを記憶する。
　プロセッサＨ１３は、例えば、ＣＰＵを含む処理回路である。プロセッサＨ１３は、メモリＨ１２に記憶されているプログラムを実行させることで、飛行支援装置１０の各種処理を実行する。
　利用者端末（ＡＰＩ含む）４０は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末、等であり、飛行支援システム１を利用する利用者が使用する端末装置である。利用者端末４０は、例えば、ドローンを利用した荷物の配送サービスにおいて、受注した配送の依頼の情報である飛行情報を飛行支援装置１０に送信し、飛行支援装置１０が生成したドローンの飛行計画を受信する。なお、飛行支援システム１における利用者端末４０の各種処理は、例えば、ＡＰＩを用いることで実現される。
　利用者端末４０は、ＮＷアダプタＨ４１と、メモリＨ４２と、プロセッサＨ４３と、入力デバイスＨ４４と、ディスプレイＨ４５とをそなえる。
　ＮＷアダプタＨ４１は、例えば、ＬＡＮカード、無線ＬＡＮカード、移動体通信デバイス、等のネットワークＮＷ１に接続可能な通信装置である。
　メモリＨ４２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、等の記憶装置であり、利用者端末４０が利用する各種情報、及びプログラムを記憶する。
　プロセッサＨ４３は、例えば、ＣＰＵを含む処理回路である。プロセッサＨ４３は、メモリＨ４２に記憶されているプログラムを実行させることで、利用者端末４０の各種処理を実行する。
　入力デバイスＨ４４は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチセンサ、等である。入力デバイスＨ４４は、飛行支援システム１を利用する際に、利用者による各種情報の入力を受け付ける。
　ディスプレイＨ４５は、例えば、液晶ディスプレイ、等の表示装置である。ディスプレイＨ４５は、飛行支援システム１を利用する際に、各種情報を表示する。ディスプレイＨ４５は、例えば、後述する飛行支援装置１０が生成したドローンの飛行計画、等を表示する。
　次に、図２を参照して、本実施形態による飛行支援システム１の機能構成について説明する。
　図２は、本実施形態による飛行支援システム１の機能構成の一例を示すブロック図である。
　図２に示すように、飛行支援システム１は、飛行支援装置１０と、ドップラーライダー２０と、風況収集サーバ３０と、利用者端末４０とを備える。
　ドップラーライダー２０は、レーザを空間に照射して、ドップラー効果を利用して、風向及び風速を含む風況を検出する。ドップラーライダー２０は、レーザを照射した空間の３次元位置情報（例えば、緯度、経度、及び高度）に対応する風況（風向及び風速）を検出する。ドップラーライダー２０は、検出した風況と、位置情報（例えば、３次元位置情報）と、時刻情報とを対応付けた風況情報を、ネットワークＮＷ１を介して、風況収集サーバ３０に送信する。ここで、図３を参照して、ドップラーライダー２０が出力する風況情報について説明する。
　図３は、本実施形態における風況情報の一例を示す図である。
　図３に示すように、ドップラーライダー２０が出力する風況情報は、各３次元位置における風向及び風速を検出した情報である。風況情報は、時刻情報と、位置情報と、ドップラーライダー２０が検出した風況（風向及び風速）とを対応付けた情報である。図３では、各位置の風向及び風速を楔形の向き及び長さにより表している。
　図２の説明に戻り、風況収集サーバ３０は、ドップラーライダー２０が検出した風向及び風速を含む風況を収集する。また、風況収集サーバ３０は、収集した風況に基づいて、将来の風況を解析し、時刻情報と、位置情報と、位置情報に対応する将来の風況とを含む風況情報を生成する。なお、風況収集サーバ３０は、飛行支援システム１において、風況収集部の一例である。
　風況収集サーバ３０は、ＮＷ通信部３１と、サーバ記憶部３２と、サーバ制御部３３とを備える。
　ＮＷ通信部３１は、ＮＷアダプタＨ３１により実現される機能部であり、ネットワークＮＷ１と接続して、外部装置（例えば、ドップラーライダー２０及び飛行支援装置１０）との間でデータ通信を行う。
　サーバ記憶部３２は、メモリＨ３２により構成され、風況収集サーバ３０が利用する各種情報を記憶する。サーバ記憶部３２は、例えば、図３に示すような、風況情報を記憶する。なお、サーバ記憶部３２は、ドップラーライダー２０が出力した過去の風況情報と、後述する風況解析処理部３３２が解析した将来の時刻の風況情報（解析風況情報）とを含む風況情報を記憶する。
　サーバ制御部３３は、メモリＨ３２が記憶するプログラムを、プロセッサＨ３３に実行させることで実現される機能部である。サーバ制御部３３は、風況情報収集部３３１と、風況解析処理部３３２とを備える。
　風況情報収集部３３１は、ドップラーライダー２０から出力される風況情報を、ネットワークＮＷ１を介して収集する。すなわち、風況情報収集部３３１は、ドップラーライダー２０が検出した風向及び風速を含む風況を収集する。風況情報収集部３３１は、例えば、ドローンが飛行する全エリアの風況情報を収集し、収集した風況情報をサーバ記憶部３２に記憶させる。
　風況解析処理部３３２は、風況情報収集部３３１が収集した風況に基づいて、将来の風況を解析する。風況解析処理部３３２は、収集した過去の風況情報に基づいて、将来の風況情報を解析する。風況解析処理部３３２は、時刻情報と、位置情報と、位置情報に対応する将来の風況とを含む風況情報を、解析風況情報として生成する。なお、風況解析処理部３３２は、解析風況情報として、例えば、１０分単位の風況の変化を、２４時間後（１日後）まで解析する。
　風況解析処理部３３２は、解析風況情報を、サーバ記憶部３２に記憶させる。また、風況解析処理部３３２は、例えば、飛行支援装置１０からの要求に応じて、指定された位置情報に対応する解析風況情報を、サーバ記憶部３２から読み出して、ＮＷ通信部３１を介して、飛行支援装置１０に送信する。
　なお、風況解析処理部３３２は、ドップラーライダー２０が検出した風況の代わりに、又は風況と併せて、各国の気象機関又は民間気象会社から提供される気象情報を用いて、将来の風況情報を解析してもよい。
　利用者端末４０は、ＮＷ通信部４１と、入力部４２と、表示部４３と、端末記憶部４４と、端末制御部４５とを備える。
　ＮＷ通信部４１は、ＮＷアダプタＨ４１により実現される機能部であり、ネットワークＮＷ１と接続して、例えば、飛行支援装置１０との間でデータ通信を行う。
　入力部４２は、入力デバイスＨ４４により実現される機能部であり、例えば、飛行情報、及び分析処理の分析条件などの入力情報を受け付ける。
　表示部４３は、ディスプレイＨ４５により実現される機能部であり、例えば、利用者が、飛行情報、及び分析処理の分析条件などを入力する際のメニュー画面、飛行支援装置１０から受信したドローンの飛行計画及び分析結果、等を表示する。
　端末記憶部４４は、メモリＨ４２により構成され、利用者端末４０が利用する各種情報を記憶する。
　端末制御部４５は、メモリＨ４２が記憶するプログラムを、プロセッサＨ４３に実行させることで実現される機能部である。端末制御部４５は、利用者端末４０による各種処理を実行する。端末制御部４５は、例えば、飛行情報を入力するメニュー画面を表示部４３に表示させ、入力部４２が受け付けた飛行情報を、ＮＷ通信部４１を介して、飛行支援装置１０に送信する。
　また、端末制御部４５は、例えば、ＮＷ通信部４１を介して飛行支援装置１０からドローンの飛行計画を受信し、ドローンの飛行計画を表示部４３に表示させる。
　また、端末制御部４５は、例えば、入力部４２が受け付けた飛行計画の分析条件をＮＷ通信部４１を介して、飛行支援装置１０に送信する。端末制御部４５は、例えば、ＮＷ通信部４１を介して飛行支援装置１０から分析結果を受信し、分析結果を表示部４３に表示させる。
　飛行支援装置１０は、利用者端末４０から、ネットワークＮＷ１を介して受信した飛行情報に応じて、ドローンによる荷物の配送の最適化した飛行計画を生成する。飛行支援装置１０は、生成した飛行計画を、ネットワークＮＷ１を介して利用者端末４０に送信する。また、飛行支援装置１０は、利用者端末４０からの要求に応じて、飛行計画の最適化に関する分析処理を実行し、分析処理の実行結果を、ネットワークＮＷ１を介して利用者端末４０に送信する。
　飛行支援装置１０は、ＮＷ通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。
　ＮＷ通信部１１は、ＮＷアダプタＨ１１により実現される機能部であり、ネットワークＮＷ１と接続して、例えば、風況収集サーバ３０、及び利用者端末４０との間でデータ通信を行う。
　記憶部１２は、メモリＨ１２により構成され、飛行支援装置１０が利用する各種情報を記憶する。記憶部１２は、飛行情報記憶部１２１と、飛行経路記憶部１２２と、飛行順序記憶部１２３と、風況情報記憶部１２４と、飛行計画記憶部１２５とを備える。
　飛行情報記憶部１２１は、ドローンによる配送依頼（配送ミッション）を示す飛行情報を記憶する。飛行情報には、少なくとも到着地点の場所を示す到着地点情報が含まれ、飛行情報は、ＮＷ通信部１１を介して、例えば、利用者端末４０から受信した情報である。ここで、図４を参照して、飛行情報記憶部１２１のデータ例について説明する。
　図４は、本実施形態における飛行情報記憶部１２１のデータ例を示す図である。
　図４に示すように、飛行情報記憶部１２１は、配送ＩＤと、到着地点と、配送個数とを対応付けて記憶する。
　図４において、配送ＩＤは、配送依頼の識別情報である。また、到着地点は、到着地点の場所名を示している。到着地点は、到着地点情報の一例である。また、配送個数は、ドローンで配送の依頼を受けた荷物の個数を示している。
　図４に示す例では、配送ＩＤが“Ｄ０００１”の配送（ミッション）は、到着地点が“○○駅”であり、配送個数が“１個”であることを示している。また、配送ＩＤが“Ｄ０００２”の配送（ミッション）は、到着地点が“××ビル”であり、配送個数が“２個”であることを示している。また、配送ＩＤが“Ｄ０００３”の配送（ミッション）は、到着地点が“〇×駅”であり、配送個数が“１個”であることを示している。
　再び、図２の説明に戻り、飛行経路記憶部１２２は、ドローンの飛行経路を記憶する。ここでの飛行経路は、ドローンが出発地点の場所から到着地点の場所に向かって飛行した場合に、予め設定された飛行経路である。飛行経路記憶部１２２は、出発地点の場所を示す出発地点情報と、到着地点の場所を示す到着地点情報と、飛行経路とを対応付けた経路情報を記憶する。ここで、図５を参照して、飛行経路記憶部１２２のデータ例について説明する。
　図５は、本実施形態における飛行経路記憶部１２２のデータ例を示す図である。
　図５に示すように、飛行経路記憶部１２２は、経路ＩＤと、出発地点と、到着地点と、緯度と、経度と、高度とを対応付けた経路情報を記憶する。
　図５において、経路ＩＤは、飛行経路を識別する識別情報である。また、出発地点は、出発地点の場所名であり、出発地点の場所を示す出発地点情報の一例である。また、到着地点は、到着地点の場所名であり、到着地点の場所を示す到着地点情報の一例である。また、緯度、経度、及び高度は、飛行経路を示す位置情報の一例である。
　飛行経路を示す位置情報は、出発地点から到着地点に向かってドローンが通る位置を順番に記憶されている。なお、図５に示す例では、位置情報は、緯度、経度、及び高度の３次元位置情報であるが、高度を含まない緯度及び経度の２次元位置情報であってもよい。
　例えば、図５に示す例では、経路ＩＤが“ＲＴ００１”の経路情報は、出発地点が“○○駅”であり、到着地点が“〇×駅”であることを示している。また、この経路情報の飛行経路は、（緯度“ＸＸＸ”，経度“ＹＹＹ”，高度“１０”）の位置、（緯度“ＸＸ１”，経度“ＹＹ２”，高度“１５”）の位置、・・・の順に移動する経路であることを示している。なお、高度の単位は、ｍ（メートル）とする。
　再び、図２の説明に戻り、飛行順序記憶部１２３は、到着地点の場所を巡回する飛行順序を示す飛行順序パターンを記憶する。ここで、図６を参照して、飛行順序記憶部１２３のデータ例について説明する。
　図６は、本実施形態における飛行順序記憶部１２３のデータ例を示す図である。
　図６に示すように、飛行順序記憶部１２３は、フライトＩＤと、飛行順序パターンとを対応付けて記憶する。
　図６において、フライトＩＤは、飛行順序パターンを識別する識別情報である。また、飛行順序パターンは、到着地点の場所名を飛行順に示している。
　例えば、図６に示す例では、フライトＩＤが“ＦＴ００１”の飛行順序パターンは、“○○駅”→“〇×駅”→“××駅”の順序で飛行するパターンであることを示している。
　また、フライトＩＤが“ＦＴ００２”の飛行順序パターンは、“○○駅”→“〇×駅”→“××駅”の順序で飛行するパターンであることを示している。
　再び、図２の説明に戻り、風況情報記憶部１２４は、風況収集サーバ３０から受信した風況情報を記憶する。風況情報記憶部１２４は、例えば、図３に示すような風況情報を将来の時刻情報（又は日時情報）と対応付けて、記憶する。すなわち、風況情報記憶部１２４は、時刻情報（又は日時情報）と、位置情報（例えば、緯度、経度、及び高度３次元位置情報）と、風況（風向及び風速）とを対応付けて記憶する。
　風況情報記憶部１２４は、例えば、１８時間後までの風況情報を記憶する。
　飛行計画記憶部１２５は、飛行支援装置１０が生成したドローンの飛行計画であって、最適化された飛行計画を記憶する。飛行計画は、上述した飛行順序パターンによる飛行順に各到着地点への飛行経路に、時刻情報（タイムスタンプ）を付加した情報である。ここで、図７を参照して、飛行支援装置１０のデータ例について説明する。
　図７は、本実施形態における飛行計画記憶部１２５のデータ例を示す図である。
　図７に示すように、飛行計画記憶部１２５は、フライトＩＤと、出発時刻と、経路ＩＤと、時刻と、緯度、経度、及び高度とを対応付けて記憶する。
　図７において、出発時刻は、ドローンによる配送（飛行）の出発時刻を示している。また、緯度、経度、及び高度は、飛行経路上の位置情報であり、時刻は、当該位置情報の位置を通過予定の時刻を示している。
　例えば、図７に示す例では、フライトＩＤ“ＦＴ００１”の飛行計画では、まず、経路ＩＤ“ＲＴ００１”の飛行経路（“○○駅”→“〇×駅”）の飛行を“８：５０”（８時５０分）に出発する計画であることを示している。また、飛行経路（“○○駅”→“〇×駅”）では、時刻“８：５１”に（緯度“ＸＸＸ”，経度“ＹＹＹ”，高度“１０”）、・・・の順に飛行する計画であることを示している。
　また、フライトＩＤが“ＦＴ００１”の飛行計画では、経路ＩＤ“ＲＴ００１”の飛行経路（“○○駅”→“〇×駅”）の飛行の次に、経路ＩＤ“ＲＴ００１”の飛行経路（“〇×駅”→“△△駅”）の飛行を“９：００”に出発する計画であることを示している。また、飛行経路（“〇×駅”→“△△駅”）では、時刻“９：０５”に（緯度“ＸＸ１”，経度“ＹＹ２”，高度“１５”）、・・・の順に飛行する計画であることを示している。
　再び、図２の説明に戻り、制御部１３は、メモリＨ１２が記憶するプログラムを、プロセッサＨ１３に実行させることで実現される機能部である。制御部１３は、飛行支援装置１０による各種処理を実行する。制御部１３は、ＮＷ通信部１１を介して、例えば、飛行情報を受信し、飛行情報を、飛行情報記憶部１２１に記憶させる。
　また、制御部１３は、最適化処理部１３１と、飛行計画指示部１３２と、分析処理部１３３とを備える。
　最適化処理部１３１は、利用者端末４０から受信した飛行情報と、風況収集サーバ３０が生成した風況情報と、飛行経路記憶部１２２が記憶する経路情報とに基づいて、ドローンの飛行計画を最適化する。最適化処理部１３１は、まず、風況情報と、経路情報とに基づいて、飛行順序パターンを決定する。
　最適化処理部１３１は、飛行情報に含まれる到着地点情報から、飛行順序の組合せの分の複数の飛行順序パターンを生成する。最適化処理部１３１は、生成した飛行順序パターンを、例えば、図６に示すように、飛行順序記憶部１２３に記憶させる。
　また、最適化処理部１３１は、飛行順序パターンに含まれる移動経路に対応する風況情報（解析風況情報を含む）を、ＮＷ通信部１１を介して、風況収集サーバ３０から取得する。最適化処理部１３１は、生成した複数の飛行順序パターンのうちから、風況情報に基づいて、最適な飛行順序パターンを選択する。
　最適化処理部１３１は、例えば、消費電力、飛行時間、及び危険度レベルなどの最適化指標に基づいて、最適な飛行順序パターンを決定する。すなわち、最適化処理部１３１は、風況情報を用いて、各飛行順序パターンの消費電力、飛行時間、及び危険度レベルなどの最適化指標の値を生成し、最適化指標の値を比較して、最適な飛行順序パターンを決定する。
　ここで、図８及び図９を参照して、飛行順序パターンを決定する処理の具体例について説明する。
　図８及び図９は、本実施形態における飛行順序パターンの一例を示す図である。
　図８及び図９に示す図は、風速を色の濃淡により可視化したヒートマップ図である。ヒートマップ図の縦軸は、海抜高度を示し、横軸は、平面の位置及び時刻を示している。また、ヒートマップ図内の矢印は、風向を示している。
　また、各ドローンのマークは、飛行経路に従ったドローンの位置を示している。
　なお、図８及び図９では、概念的に理解し易いように、緯度及び経度の２次元位置情報を１次元化して簡略化している。
　図８は、“○○駅”→“〇×駅”→“××ビル”の順に飛行する飛行順序パターンに一例を示している。また、図９は、“○○駅”→“××ビル”→“〇×駅”の順に飛行する飛行順序パターンに一例を示している。
　最適化処理部１３１は、例えば、図８に示す飛行順序パターンにおけるドローンの消費電力と、図９に示す飛行順序パターンにおけるドローンの消費電力とを、算出し、消費電力の小さい方の飛行順序パターンを決定する。
　なお、最適化処理部１３１は、飛行順序パターンを決定する際に、開始時刻（出発時刻）を変更して、飛行計画を最適化する場合よりも長い期間（例えば、１８時間後までの期間）の解析風況情報を使用する。
　また、最適化処理部１３１は、消費電力の代わりに、ドローンの移動に要する飛行時間を用いてもよいし、風況情報及び位置情報から算出される危険度レベルを用いてもよい。ここで、危険度レベルは、例えば、風速値が大きい程、危険度レベルが高く、例えば、人流が多い位置を飛行する程、危険度レベルが高くなるものとする。すなわち、最適化処理部１３１は、最適化指標が最小になるように、又は、閾値以下になるように、飛行順序パターンを決定してもよい。
　また、最適化処理部１３１は、飛行経路が緯度及び経度の２次元位置情報を含み、高度情報を含まない場合に、高度情報を変更して、飛行順序パターンを決定してもよい。
　再び、図２の説明に戻り、次に、最適化処理部１３１は、飛行順序パターンの飛行の開始時刻（出発時刻）を変更して、飛行順序パターンと、風況情報と、経路情報とに基づく最適化指標により、開始時刻及び飛行順序パターンを含む飛行計画を最適化する。ここでの最適化指標は、上述した消費電力、飛行時間、及び危険度レベルなどである。
　最適化処理部１３１は、例えば、最適化指標が、消費電力である場合に、飛行の開始時刻（出発時刻）をずらして、消費電力が最小になるように、又は、消費電力が閾値電力以下になるように、飛行計画を最適化する。
　最適化処理部１３１は、例えば、最適化指標が、飛行時間である場合に、飛行の開始時刻（出発時刻）をずらして、飛行時間が最小になるように、又は、飛行時間が閾値期間以下になるように、飛行計画を最適化する。
　最適化処理部１３１は、例えば、最適化指標が、危険のレベルを示す危険度レベルである場合に、飛行の開始時刻（出発時刻）をずらして、危険度レベルが最小になるように、又は、危険度レベルが閾値レベル以下になるように、飛行計画を最適化する。
　なお、最適化処理部１３１は、複数の最適化指標を組み合わせて飛行計画を最適化してもよい。また、利用者端末４０から受信した利用者の要求に応じて、消費電力と、飛行時間と、危険度レベルとの最適化の優先順位を変更するようにしてもよい。
　また、最適化処理部１３１は、飛行経路が緯度及び経度の２次元位置情報を含み、高度情報を含まない場合に、飛行の開始時刻（出発時刻）とともに、高度情報を変更して、飛行計画を最適化するようにしてもよい。
　また、最適化処理部１３１は、開始時刻（出発時刻）を変更して、飛行計画を最適化する場合に、飛行順序パターンを決定する場合よりも短い期間（例えば、３時間後までの期間）の解析風況情報を使用する。
　ここで、図１０、図１１、図１２、及び図１３を参照して、本実施形態における時刻情報を変更した最適化処理について説明する。
　図１０及び図１１は、本実施形態における時刻情報を変更した最適化処理の一例を示す図である。
　図１０及び図１１に示す図は、風速を色の濃淡により可視化したヒートマップ図である。ヒートマップ図の縦軸は、海抜高度を示し、横軸は、平面の位置及び時刻を示している。また、ヒートマップ図内の矢印は、風向を示している。
　また、図１０と図１１とでは、同一の飛行順序パターンであり、時刻情報の変更として、飛行の開始時刻をずらしている。
　最適化処理部１３１は、飛行の開始時刻（出発時刻）をずらして、図１０及び図１１のそれぞれの飛行順序パターンの消費電力を算出し、消費電力が小さい方の飛行の開始時刻（出発時刻）を採用する。
　最適化処理部１３１は、このような処理を、複数回、飛行の開始時刻（出発時刻）をずらして実行し、消費電力が最小になるように、ドローンの飛行計画を最適化する。
　最適化処理部１３１は、最適化したドローンの飛行計画を、例えば、図７に示すように、飛行計画記憶部１２５に記憶させる。
　また、図１２及び図１３は、本実施形態における時刻情報を変更したドローンの飛行イメージの一例を示す図である。図１２及び図１３は、飛行の開始時刻（出発時刻）をずらした場合のドローンの飛行イメージを示している。ここでは、ドローンＤＲは、左側から右側に向かって飛行しているものとする。
　図１２及び図１３において、飛行順序パターンの開始時刻（出発時刻）がずれているため、図１２と図１３とでは、ドローンＤＲの飛行位置が異なる。図１２に示すドローンＤＲが、移動方向に対して順風で、比較的弱風の空域を飛行しているのに対して、図１３に示すドローンＤＲは、移動方向に対して逆風で、強風の空域を飛行している。この場合、図１３に示す場合の方が、図１２に示す場合より、消費電力が大きくなる。
　再び、図２の説明に戻り、飛行計画指示部１３２は、最適化処理部１３１が生成したドローンの飛行計画を、ＮＷ通信部１１を介して、外部装置に送信する。飛行計画指示部１３２は、飛行計画記憶部１２５が記憶するドローンの飛行計画を、ＮＷ通信部１１を介して、利用者端末４０に送信して、利用者端末４０の表示部４３に表示させる。
　また、飛行計画指示部１３２は、飛行計画を、ドローンの不図示の操縦装置（例えば、リモコン装置）に送信してもよい。また、ドローンが、オートパイロット可能（自動操縦可能）である場合には、飛行計画指示部１３２は、ドローンの制御部に、飛行計画を送信してもよい。
　分析処理部１３３は、ＮＷ通信部１１を介して、利用者端末４０から受信した分析条件に応じて、飛行計画に分析処理を実行し、分析結果を、利用者端末４０に送信する。分析処理部１３３は、例えば、分析条件として、飛行順序パターンの飛行の開始時刻を指定して、最適化指標を算出して、図１４に示すように、算出結果を比較した画像データを生成し、利用者端末４０の表示部４３に表示させるようにしてもよい。
　図１４は、本実施形態における時刻情報を変更した分析処理の一例を示す図である。
　図１４に示すように、分析処理部１３３は、分析条件として、飛行順序パターンの飛行の開始時刻を指定して、予測消費電力、ＣＯ２（二酸化炭素）の排出量、危険度レベル（安全性）、配送期間（飛行時間）を算出して、算出結果を比較する画像Ｇ１を生成し、利用者端末４０に送信する。利用者端末４０の端末制御部４５は、画像Ｇ１を、表示部４３に表示する。
　なお、画像Ｇ１において、画像Ｇ１１及び画像Ｇ１２は、時刻情報を変更したヒートマップ図であり、画像Ｇ１１及び画像Ｇ１２を表示することで、視覚的に、分析結果を比較可能である。
　また、画像Ｇ１には、予測消費電力、ＣＯ２（二酸化炭素）の排出量、危険度レベル（安全性）、及び配送期間（飛行時間）の分析結果の表示とともに、例えば、“実績消費電力：２２０ｗｈ（８０ｋｗｈ節約）”のように、消費電力の実績結果、及び、実際の節約結果を表示するようにしてもよい。
　また、分析処理部１３３は、例えば、画像Ｇ１１に示すようなヒートマップ図において、画像上で、飛行順序パターンの開始時刻をスライドさせて、開始時刻に応じた、予測消費電力、ＣＯ２（二酸化炭素）の排出量、危険度レベル（安全性）、配送期間（飛行時間）、等を算出して、表示部４３に表示させるようにしてもよい。
　次に、図面を参照して、本実施形態による飛行支援システム１の動作について説明する。
　図１５は、本実施形態における飛行支援システム１の最適化処理の一例を示すフローチャートである。
　図１５に示すように、飛行支援システム１の飛行支援装置１０は、飛行情報を取得する（ステップＳ１０１）。飛行支援装置１０の制御部１３は、ＮＷ通信部１１を介して、利用者端末４０から、飛行情報を取得する。制御部１３は、取得した飛行情報を、例えば、図４に示すように、飛行情報記憶部１２１に記憶させる。
　次に、制御部１３は、解析データ（解析風況情報）を含む風況情報を取得する（ステップＳ１０２）。制御部１３は、ＮＷ通信部１１を介して、風況収集サーバ３０から、風況情報を取得し、取得した風況情報を、風況情報記憶部１２４に記憶させる。
　次に、制御部１３の最適化処理部１３１は、飛行情報、風況情報、及び飛行経路に基づいて、飛行順序パターンを決定する（ステップＳ１０３）。最適化処理部１３１は、飛行情報に含まれる到着地点情報から、飛行順序の組合せの分の複数の飛行順序パターンを生成する。また、最適化処理部１３１は、最適化指標（例えば、消費電力）が最小になる最適な飛行順序パターンを決定する。
　次に、最適化処理部１３１は、飛行順序パターンの出発時刻をずらして最適化した飛行計画を生成する（ステップＳ１０４）。最適化処理部１３１は、飛行順序パターンの出発時刻をずらした場合の最適化指標（例えば、消費電力）の値を算出し、最適化指標（例えば、消費電力）の値が最小になるドローンの飛行計画を決定する。最適化処理部１３１は、最適化した飛行計画を、飛行計画記憶部１２５に記憶させる。
　次に、制御部１３の飛行計画指示部１３２は、飛行計画を出力する（ステップＳ１０５）。飛行計画指示部１３２は、飛行計画記憶部１２５が記憶するドローンの飛行計画を、ＮＷ通信部１１を介して、例えば、利用者端末４０に送信して、利用者端末４０の表示部４３に表示させる。ステップＳ１０５の処理後に、制御部１３は、最適化処理を終了する。
　なお、上述した図１５に示す例では、最適化指標に消費電力を用いる例を説明したが、飛行時間、及び危険度レベルを用いた場合も同様である。
　次に、図１６を参照して、本実施形態による飛行支援システム１の分析処理について説明する。
　図１６に示すように、飛行支援装置１０の分析処理部１３３は、分析モード要求を受信したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。分析処理部１３３は、ＮＷ通信部１１を介して、利用者端末４０から分析モードを要求する分析モード要求を受信したか否かを判定する。分析処理部１３３は、分析モード要求を受信した場合（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）に、処理をステップＳ２０２に進める。また、分析処理部１３３は、分析モード要求を受信していない場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）に、処理をステップＳ２０１に戻す。
　ステップＳ２０２において、分析処理部１３３は、分析条件を取得する。分析処理部１３３は、ＮＷ通信部１１を介して、利用者端末４０から分析条件（例えば、飛行の開始時刻の指定、比較対象の指定など）を受信する。
　次に、分析処理部１３３は、分析条件に基づいて、最適化指標の値である最適化指標値を算出する（ステップＳ２０３）。分析処理部１３３は、例えば、予測消費電力、危険度レベル（安全性）、配送期間（飛行時間）などを算出する。
　次に、分析処理部１３３は、分析結果を出力する（ステップＳ２０４）。分析処理部１３３は、例えば、図１４の画像Ｇ１のような出力結果を、ＮＷ通信部１１を介して、利用者端末４０に送信し、例えば、利用者端末４０の表示部４３に表示させる。
　次に、分析処理部１３３は、分析モードを終了するか否かを判定する（ステップＳ２０５）。分析処理部１３３は、ＮＷ通信部１１を介して、利用者端末４０から分析モードの終了要求を受信したか否かで、分析モードを終了するか否かを判定する。分析処理部１３３は、分析モードを終了する場合（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）に、分析処理を終了する。また、分析処理部１３３は、分析モードを終了しない場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）に、処理をステップＳ２０２に戻す。
　以上説明したように、本実施形態による飛行支援システム１は、風況収集サーバ３０（風況収集部）と、飛行経路記憶部１２２と、最適化処理部１３１とを備える。風況収集サーバ３０は、ドップラーライダー２０（風況検出装置）が検出した風向及び風速を含む風況を収集し、収集した風況及び気象情報の少なくとも一方に基づいて、将来の風況を解析し、時刻情報と、位置情報と、位置情報に対応する将来の風況とを含む風況情報を生成する。飛行経路記憶部１２２は、出発地点の場所を示す出発地点情報と、到着地点の場所を示す到着地点情報と、ドローン（飛行体）が出発地点の場所から到着地点の場所に向かって飛行した場合に予め設定された飛行経路とを対応付けた経路情報を記憶する。最適化処理部１３１は、到着地点情報を含む飛行情報と、風況収集サーバ３０が生成した風況情報と、飛行経路記憶部１２２が記憶する経路情報とに基づいて、ドローンの飛行計画を最適化する。最適化処理部１３１は、風況情報と、経路情報とに基づいて、飛行情報に対応する到着地点の場所を巡回する飛行順序を示す飛行順序パターンを決定する。最適化処理部１３１は、飛行順序パターンの飛行の開始時刻を変更して、飛行順序パターンと、風況情報と、経路情報とに基づく最適化指標（例えば、消費電力、飛行時間、危険度レベルなど）により、開始時刻及び飛行順序パターンを含む飛行計画を最適化する。
　これにより、本実施形態による飛行支援システム１は、ドローンの飛行運航において、例えば、最適化指標を用いて、時間経過を含む風況の変化に対応した最適な飛行計画を生成するができ、ドローンの飛行運航において、最適な飛行計画を提供することができる。よって、本実施形態による飛行支援システム１は、ドローンの飛行運航の効率を向上させることができる。
　また、本実施形態による飛行支援システム１は、飛行経路が予め設定されており、飛行順序パターンの飛行の開始時刻を変更して、最適化するため、最適化処理を簡略化することができ、最適化処理の処理量（計算量）を低減することができる。
　また、本実施形態では、最適化指標には、消費電力が含まれる。最適化処理部１３１は、消費電力が最小になるように、飛行計画を最適化する。また、最適化処理部１３１は、消費電力が閾値電力以下になるように、飛行計画を最適化してもよい。
　これにより、本実施形態による飛行支援システム１は、ドローンの運航において、消費電力を低減することができるため、消費電力を低減した効率の良いドローンの運航を行うことができる。
　また、本実施形態では、最適化指標には、飛行時間が含まれる。最適化処理部１３１は、飛行時間が最小になるように、飛行計画を最適化する。また、最適化処理部１３１は、飛行時間が閾値期間以下になるように、飛行計画を最適化してもよい。
　これにより、本実施形態による飛行支援システム１は、飛行時間を低減することができるため、飛行時間を低減した効率の良いドローンの運航を行うことができる。
　また、本実施形態では、最適化指標には、危険のレベルを示す危険度レベルが含まれる。最適化処理部１３１は、危険度レベルが閾値レベル以下になるように、飛行計画を最適化する。
　これにより、本実施形態による飛行支援システム１は、危険度レベルを低減することができるため、安全で安定した効率の良いドローンの運航を行うことができる。
　また、本実施形態では、最適化指標には、消費電力と、飛行時間と、危険のレベルを示す危険度レベルとが含まれてもよい。最適化処理部１３１は、利用者の要求に応じて、消費電力と、飛行時間と、危険度レベルとの最適化の優先順位を変更してもよい。
　これにより、本実施形態による飛行支援システム１は、利用者の要求に応じて、優先すべき最適化指標を変更することができ、例えば、通常は、消費電力を優先し、繁忙期に飛行時間を優先するなど、柔軟、且つ、効率よくドローンの運航を行うことができる。
　また、本実施形態では、最適化処理部１３１は、最適化指標に基づいて、飛行順序パターンを決定する。
　これにより、本実施形態による飛行支援システム１は、最適な飛行順序パターンの決定することができ、さらに効率の良いドローンの運航を行うことができる。
　また、本実施形態では、位置情報は、緯度、経度、及び高度の３次元位置情報である。風況収集サーバ３０は、時刻情報と、３次元位置情報と、風況とを対応付けた風況情報を生成する。
　これにより、本実施形態による飛行支援システム１は、３次元位置情報による高精度の風況情報を用いることができ、飛行計画の最適化の精度を向上させることができる。
　また、本実施形態では、飛行経路は、緯度及び経度の２次元位置情報を含むものであってもよい。この場合、最適化処理部１３１は、開始時刻の変更の他に、飛行高度を変更して、飛行順序パターンの決定、及び飛行計画を最適化するようにしてもよい。
　これにより、本実施形態による飛行支援システム１は、飛行高度を含めてより柔軟に、飛行計画を最適化することができる。
　また、本実施形態による飛行支援装置１０は、飛行経路記憶部１２２と、最適化処理部１３１とを備える。飛行経路記憶部１２２は、出発地点の場所を示す出発地点情報と、到着地点の場所を示す到着地点情報と、ドローン（飛行体）が出発地点の場所から到着地点の場所に向かって飛行した場合に予め設定された飛行経路とを対応付けた経路情報を記憶する。最適化処理部１３１は、到着地点情報を含む飛行情報と、ドップラーライダー２０が検出した風向及び風速を含む風況に基づいて解析した将来の風況と、時刻情報と、位置情報とを含む風況情報と、飛行経路記憶部１２２が記憶する経路情報とに基づいて、ドローンの飛行計画を最適化する。最適化処理部１３１は、風況情報と、経路情報とに基づいて、飛行情報に対応する到着地点の場所を巡回する飛行順序を示す飛行順序パターンを決定する。最適化処理部１３１は、飛行順序パターンの飛行の開始時刻を変更して、飛行順序パターンと、風況情報と、経路情報とに基づく最適化指標（例えば、消費電力、飛行時間、危険度レベルなど）により、開始時刻及び飛行順序パターンを含む飛行計画を最適化する。
　これにより、本実施形態による飛行支援装置１０は、上述した飛行支援システム１と同様の効果を奏し、ドローンの飛行運航において、最適な飛行計画を提供することができ、ドローンの飛行運航の効率を向上させることができる。
　また、本実施形態による飛行支援方法は、上述した飛行経路記憶部１２２を備える飛行支援システム１の飛行支援方法である。本実施形態による飛行支援方法では、風況収集サーバ３０が、ドップラーライダー２０が検出した風向及び風速を含む風況を収集し、収集した風況に基づいて、将来の風況を解析し、時刻情報と、位置情報と、位置情報に対応する将来の風況とを含む風況情報を生成し、最適化処理部１３１が、到着地点情報を含む飛行情報と、風況収集サーバ３０が生成した風況情報と、飛行経路記憶部１２２が記憶する経路情報とに基づいて、ドローン（飛行体）の飛行計画を最適化する最適化処理を実行する。また、最適化処理部１３１は、最適化処理において、風況情報と、経路情報とに基づいて、飛行情報に対応する到着地点の場所を巡回する飛行順序を示す飛行順序パターンを決定し、飛行順序パターンの飛行の開始時刻を変更して、飛行順序パターンと、風況情報と、経路情報とに基づく最適化指標により、開始時刻及び飛行順序パターンを含む飛行計画を最適化する。
　これにより、本実施形態による飛行支援方法は、上述した飛行支援システム１と同様の効果を奏し、ドローンの飛行運航において、最適な飛行計画を提供することができ、ドローンの飛行運航の効率を向上させることができる。
　なお、本開示は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
　例えば、上記の実施形態において、風況検出装置の一例として、ドップラーライダー２０を用いる例を説明したが、これに限定されるものではない。風況検出装置は、例えば、ドップラーレーダー、又はドップラーソーダーなどの他の装置を用いてもよい。
　また、上記の実施形態において、飛行体がドローンである例を説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、ｅＶＴＯＬ（electric Vertical Take-Off and Landing）など有人飛行体でもよい。また、ドローンは、オートパイロット可能な無人飛行体であってもよい。
　また、上記の実施形態において、飛行支援システム１は、風況情報を用いて飛行計画を最適化する例を説明したが、これに限定されるものではない。飛行支援システム１は、例えば、風況情報の他に、雨、雪、雷、霧などの気象情報を組み合わせて用いてもよい。
　また、上記の実施形態において、危険度レベルの算出要素として、人流、及び風速度を用いる例を説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、列車、飛行機の運航時間帯、繁忙期、閑散期、気象情報、等を用いてもよい。
　また、上記の実施形態において、風況収集サーバ３０が、飛行支援装置１０と異なる装置として備える構成例を説明したが、これに限定されるものではなく、飛行支援装置１０が、風況収集サーバ３０の機能を備えるようにしてもよい。
　また、上記の実施形態において、飛行支援装置１０が備える記憶部１２の一部、又は全部の構成を、飛行支援装置１０の外部に備えるようにしてもよい。また、飛行支援装置１０は、複数の装置（サーバ装置）により構成されてもよい。
　また、上記の実施形態において、最適化処理部１３１は、１つの飛行順序パターンを決定した後に、開始時刻を変更して、飛行計画を最適化する例を説明したが、これに限定されるものではない。最適化処理部１３１は、例えば、飛行情報に含まれる再送先の全ての組合せの飛行順序パターンを決定し、全ての組合せの飛行順序パターンに対して、開始時刻を変更して、最適な飛行順序パターンを決定し、最適な飛行順序パターンによる飛行計画を生成するようにしてもよい。
　また、上記の実施形態において、最適化処理部１３１は、生成した飛行計画の予測値（例えば、消費電力、及び飛行時間）と、実績値（例えば、消費電力、及び飛行時間）とに差分がある場合に、予測値と実績値との差分に基づいて、補正を行うようにしてもよい。これにより、ドローンの飛行計画の生成精度をさらに向上させることができる。
　また、最適化処理部１３１は、定期的に、最新の風況情報を取得して、定期的に、飛行計画の見直しを行うようにしてもよい。
　また、最適化に使用されるアルゴリズムは、例えば、下記の（１）～（５）などのアルゴリズムを使用してもよい。
　（１）線形計画法用に設計されたシンプレックスアルゴリズム
　（２）二次計画法および一次分数プログラミング用に設計された拡張シンプレックスアルゴリズム
　（３）ネットワークの最適化に特に適したシンプレックスアルゴリズムのバリエーション
　（４）組み合わせアルゴリズム
　（５）量子最適化アルゴリズム
　また、上記の実施形態において、風況収集サーバ３０は、ドップラーライダー２０が検出した風況を収集して解析する例を説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、各国の気象機関又は民間気象会社から提供される情報を用いてもよい。
　なお、上述した飛行支援システム１が備える各構成は、内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した飛行支援システム１が備える各構成の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより上述した飛行支援システム１が備える各構成における処理を行ってもよい。ここで、「記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する」とは、コンピュータシステムにプログラムをインストールすることを含む。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ及び周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
　また、「コンピュータシステム」は、インターネット、ＷＡＮ、ＬＡＮ、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、ＣＤ－ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であってもよい。
　また、記録媒体には、当該プログラムを配信するために配信サーバからアクセス可能な内部又は外部に設けられた記録媒体も含まれる。なお、プログラムを複数に分割し、それぞれ異なるタイミングでダウンロードした後に飛行支援システム１が備える各構成で合体される構成、又は分割されたプログラムのそれぞれを配信する配信サーバが異なっていてもよい。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ネットワークを介してプログラムが送信された場合のサーバ又はクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
　１…飛行支援システム、１０…飛行支援装置、１１，３１，４１…ＮＷ通信部、１２…記憶部、１３…制御部、２０…ドップラーライダー、３０…風況収集サーバ、３２…サーバ記憶部、３３…サーバ制御部、４０…利用者端末（ＡＰＩ含む）、４２…入力部、４３…表示部、４４…端末記憶部、４５…端末制御部、１２１…飛行情報記憶部、１２２…飛行経路記憶部、１２３…飛行順序記憶部、１２４…風況情報記憶部、１２５…飛行計画記憶部、１３１…最適化処理部、１３２…飛行計画指示部、１３３…分析処理部、３３１…風況情報収集部、３３２…風況解析処理部、ＤＲ…ドローン、Ｈ１１，Ｈ３１，Ｈ４１…ＮＷアダプタ、Ｈ１２，Ｈ３２，Ｈ４２…メモリ、Ｈ１３，Ｈ３３，Ｈ４３…プロセッサ、Ｈ４４…入力デバイス、Ｈ４５…ディスプレイ

Claims (10)

  1. 　風況検出装置が検出した風向及び風速を含む風況を収集し、収集した前記風況及び気象情報の少なくとも一方に基づいて、将来の前記風況を解析し、時刻情報と、位置情報と、前記位置情報に対応する将来の前記風況とを含む風況情報を生成する風況収集部と、
    　出発地点の場所を示す出発地点情報と、到着地点の場所を示す到着地点情報と、飛行体が前記出発地点の場所から前記到着地点の場所に向かって飛行した場合に予め設定された飛行経路とを対応付けた経路情報を記憶する飛行経路記憶部と、
    　前記到着地点情報を含む飛行情報と、前記風況収集部が生成した前記風況情報と、前記飛行経路記憶部が記憶する前記経路情報とに基づいて、前記飛行体の飛行計画を最適化する最適化処理部と
    　を備え、
    　前記最適化処理部は、
    　前記風況情報と、前記経路情報とに基づいて、前記飛行情報に対応する前記到着地点の場所を巡回する飛行順序を示す飛行順序パターンを決定し、
    　前記飛行順序パターンの飛行の開始時刻を変更して、前記飛行順序パターンと、前記風況情報と、前記経路情報とに基づく最適化指標により、前記開始時刻及び前記飛行順序パターンを含む前記飛行計画を最適化する
    　飛行支援システム。
  2. 　前記最適化指標には、消費電力が含まれ、
    　前記最適化処理部は、前記消費電力が最小になるように、前記飛行計画を最適化する
    　請求項１に記載の飛行支援システム。
  3. 　前記最適化指標には、飛行時間が含まれ、
    　前記最適化処理部は、前記飛行時間が最小になるように、前記飛行計画を最適化する
    　請求項１に記載の飛行支援システム。
  4. 　前記最適化指標には、危険のレベルを示す危険度レベルが含まれ、
    　前記最適化処理部は、前記危険度レベルが閾値レベル以下になるように、前記飛行計画を最適化する
    　請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の飛行支援システム。
  5. 　前記最適化指標には、消費電力と、飛行時間と、危険のレベルを示す危険度レベルとが含まれ、
    　前記最適化処理部は、利用者の要求に応じて、前記消費電力と、前記飛行時間と、前記危険度レベルとの最適化の優先順位を変更する
    　請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の飛行支援システム。
  6. 　前記最適化処理部は、前記最適化指標に基づいて、前記飛行順序パターンを決定する
    　請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の飛行支援システム。
  7. 　前記位置情報は、緯度、経度、及び高度の３次元位置情報であり、
    　前記風況収集部は、前記時刻情報と、前記３次元位置情報と、前記風況とを対応付けた前記風況情報を生成する
    　請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の飛行支援システム。
  8. 　前記飛行経路は、緯度及び経度の２次元位置情報を含み、
    　前記最適化処理部は、飛行高度を変更して、前記飛行計画を最適化する
    　請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の飛行支援システム。
  9. 　出発地点の場所を示す出発地点情報と、到着地点の場所を示す到着地点情報と、飛行体が前記出発地点の場所から前記到着地点の場所に向かって飛行した場合に予め設定された飛行経路とを対応付けた経路情報を記憶する飛行経路記憶部と、
    　前記到着地点情報を含む飛行情報と、風況検出装置が検出した風向及び風速を含む風況及び気象情報の少なくとも一方に基づいて解析した将来の前記風況と、時刻情報と、位置情報とを含む風況情報と、前記飛行経路記憶部が記憶する前記経路情報とに基づいて、前記飛行体の飛行計画を最適化する最適化処理部と
    　を備え、
    　前記最適化処理部は、
    　前記風況情報と、前記経路情報とに基づいて、前記飛行情報に対応する前記到着地点の場所を巡回する飛行順序を示す飛行順序パターンを決定し、
    　前記飛行順序パターンの飛行の開始時刻を変更して、前記飛行順序パターンと、前記風況情報と、前記経路情報とに基づく最適化指標により、前記開始時刻及び前記飛行順序パターンを含む前記飛行計画を最適化する
    　飛行支援装置。
  10. 　出発地点の場所を示す出発地点情報と、到着地点の場所を示す到着地点情報と、飛行体が前記出発地点の場所から前記到着地点の場所に向かって飛行した場合に予め設定された飛行経路とを対応付けた経路情報を記憶する飛行経路記憶部を備える飛行支援システムの飛行支援方法であって、
    　風況収集部が、風況検出装置が検出した風向及び風速を含む風況を収集し、収集した前記風況及び気象情報の少なくとも一方に基づいて、将来の前記風況を解析し、時刻情報と、位置情報と、前記位置情報に対応する将来の前記風況とを含む風況情報を生成し、
    　最適化処理部が、前記到着地点情報を含む飛行情報と、前記風況収集部が生成した前記風況情報と、前記飛行経路記憶部が記憶する前記経路情報とに基づいて、前記飛行体の飛行計画を最適化する最適化処理を実行し、
    　前記最適化処理部は、前記最適化処理において、
    　前記風況情報と、前記経路情報とに基づいて、前記飛行情報に対応する前記到着地点の場所を巡回する飛行順序を示す飛行順序パターンを決定し、
    　前記飛行順序パターンの飛行の開始時刻を変更して、前記飛行順序パターンと、前記風況情報と、前記経路情報とに基づく最適化指標により、前記開始時刻及び前記飛行順序パターンを含む前記飛行計画を最適化する
    　飛行支援方法。
PCT/JP2022/013366 2022-03-23 2022-03-23 飛行支援システム、飛行支援装置、及び飛行支援方法 WO2023181147A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2022/013366 WO2023181147A1 (ja) 2022-03-23 2022-03-23 飛行支援システム、飛行支援装置、及び飛行支援方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2022/013366 WO2023181147A1 (ja) 2022-03-23 2022-03-23 飛行支援システム、飛行支援装置、及び飛行支援方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023181147A1 true WO2023181147A1 (ja) 2023-09-28

Family

ID=88100240

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/013366 WO2023181147A1 (ja) 2022-03-23 2022-03-23 飛行支援システム、飛行支援装置、及び飛行支援方法

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2023181147A1 (ja)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019113467A (ja) * 2017-12-26 2019-07-11 東京電力ホールディングス株式会社 無人飛翔体情報収集装置、無人飛翔体情報収集方法、およびプログラム
CN113204247A (zh) * 2021-04-16 2021-08-03 深圳市艾赛克科技有限公司 一种无人机巡检系统
JP6950117B1 (ja) * 2020-04-30 2021-10-13 楽天グループ株式会社 学習装置、情報処理装置、及び学習済の制御モデル
JP2022001840A (ja) * 2020-06-19 2022-01-06 ソフトバンク株式会社 制御装置、プログラム、システム、及び制御方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019113467A (ja) * 2017-12-26 2019-07-11 東京電力ホールディングス株式会社 無人飛翔体情報収集装置、無人飛翔体情報収集方法、およびプログラム
JP6950117B1 (ja) * 2020-04-30 2021-10-13 楽天グループ株式会社 学習装置、情報処理装置、及び学習済の制御モデル
JP2022001840A (ja) * 2020-06-19 2022-01-06 ソフトバンク株式会社 制御装置、プログラム、システム、及び制御方法
CN113204247A (zh) * 2021-04-16 2021-08-03 深圳市艾赛克科技有限公司 一种无人机巡检系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10068489B2 (en) Managing energy during flight of unmanned aerial vehicles for safe return to ground
US11955017B2 (en) Dynamic aircraft routing
US10466700B1 (en) Detecting of navigation data spoofing based on signal strength variance
KR101874091B1 (ko) 기상 정보를 이용한 무인 비행체의 경로 안내 시스템, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체
US11367359B2 (en) Airspace management system, airspace management method, and program therefor
US9098997B2 (en) Flight trajectory prediction with application of environmental conditions
US20180313975A1 (en) Self-Learning Nowcast System for Modeling, Recording, and Predicting Convective Weather
JP6034130B2 (ja) 航空機パラメータを推定するための方法およびシステム
EP2290841B1 (en) Dynamic environmental information transmission
US20080035784A1 (en) Aircraft wake vortex predictor and visualizer
US8509968B1 (en) System and method for real-time aircraft efficiency analysis and compilation
US8744747B1 (en) Environmental waypoint insertion
EP3983753B1 (en) Dynamic aircraft routing
KR20150131348A (ko) 자동 주행 경로 계획 애플리케이션
EP3980723B1 (en) Time varying loudness prediction system for determining a route for an aerial vehicle
CN105683716A (zh) 场境交通或通行警示
US11676498B2 (en) Enhanced vehicle efficiency through smart automation for on-board weather update
US10311740B2 (en) Aggregation and distribution of real-time data
JP2018097578A (ja) 飛行装置、飛行制御装置及び飛行制御方法
JP2009192262A (ja) 乱気流予測システムおよび乱気流予測方法
CN114080537A (zh) 收集与可导航网络有关的用户贡献数据
US11042150B2 (en) Aircraft fuel efficiency tunnel display for pilots and dispatchers
WO2023181147A1 (ja) 飛行支援システム、飛行支援装置、及び飛行支援方法
JP2021121943A (ja) 飛行可否判定装置及び飛行可否判定方法
KR101793840B1 (ko) 실시간 관광 영상 제공 장치 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22933293

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2024508869

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A