WO2024084781A1 - 情報処理装置 - Google Patents

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WO2024084781A1
WO2024084781A1 PCT/JP2023/028715 JP2023028715W WO2024084781A1 WO 2024084781 A1 WO2024084781 A1 WO 2024084781A1 JP 2023028715 W JP2023028715 W JP 2023028715W WO 2024084781 A1 WO2024084781 A1 WO 2024084781A1
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WO
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landing
risk
landing area
level
safety
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/028715
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English (en)
French (fr)
Inventor
昌志 安沢
広樹 石塚
真幸 森下
圭祐 中島
Original Assignee
株式会社Ｎｔｔドコモ
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.)
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Publication date
Application filed by 株式会社Ｎｔｔドコモ filed Critical 株式会社Ｎｔｔドコモ
Publication of WO2024084781A1 publication Critical patent/WO2024084781A1/ja

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Definitions

  • the present invention relates to a technique for evaluating the landing site of an aircraft.
  • Patent Document 1 discloses a system for safely landing a drone at its destination.
  • the destination of the aircraft may have an environment suitable for landing, for example, the ground surface may be covered with a moderately soft material such as grass, and there may be no objects that could be considered obstacles.
  • the destination may be unsuitable for landing, for example, the ground may be uneven, there may be puddles, there may be animals, etc. In other words, there may be various situations at the destination of the aircraft that cannot be predicted in advance.
  • the present invention aims to appropriately evaluate the landing site of an aircraft.
  • the present invention provides an information processing device that includes a detection unit that detects landing areas and non-landing areas of an aircraft, a safety level identification unit that identifies one of multiple safety levels at the time of landing for the detected possible landing area, a risk level identification unit that identifies one of multiple risk levels at the time of landing for the possible landing area adjacent to the detected non-landing area according to the detected non-landing area, and an evaluation unit that evaluates the landing point of the aircraft based on the identified safety level and risk level within the detected possible landing area.
  • the present invention makes it possible to properly evaluate the landing site of an aircraft.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of a drone management system 1 according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of the drone 10 according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of a server device 50 according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the drone 10.
  • a plan view illustrating possible landing areas and non-landing areas at the destination of the drone 10. 13 is a diagram illustrating a safety coefficient table according to the embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a safety coefficient table according to the embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a risk coefficient table according to the embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a risk coefficient table according to the embodiment.
  • FIG. 1 is a flowchart illustrating a processing procedure by the drone 10.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a drone management system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the drone management system 1 includes a drone 10 that flies through the air to deliver luggage to a destination, a user terminal 30 used by a user who lives or works in a building that is the destination, a wireless communication network 40, and a server device 50 connected to the wireless communication network 40.
  • the wireless communication network 40 is a system that realizes wireless communication, and may be, for example, a facility that complies with a fourth-generation mobile communication system or a fifth-generation mobile communication system. Note that, although one each of the drone 10, the user terminal 30, the wireless communication network 40, and the server device 50 is illustrated in FIG. 1, there may be a plurality of each of these.
  • Drone 10 is an unmanned flying object that flies in the air. Drone 10 flies with cargo loaded from a departure point called a base or a base to a destination, where it lands to deliver the cargo.
  • the destination of drone 10 is an area of a certain extent, specified by, for example, an address or latitude and longitude. Drone 10 lands at a point within the destination, which it uses as its landing point.
  • the user terminal 30 is a computer capable of communication, such as a smartphone, tablet, or personal computer.
  • the user terminal 30 is a smartphone, and functions as a communication terminal that enables the user receiving the package to access the server device 50 via the wireless communication network 40.
  • the server device 50 stores flight plan information related to the flight date and time, flight route, and flight altitude of the drone 10, as well as luggage-related information (including luggage attribute data, described below) related to luggage delivered by the drone 10, and remotely controls the drone 10 in accordance with the flight plan information.
  • Remote control by the server device 50 is mainly the section between the departure and arrival point described above and the airspace above the destination of the drone 10, or between multiple destinations of the drone 10.
  • the drone 10 flies under autonomous control by itself. Specifically, the drone 10 evaluates each possible landing point within the destination, lands at the landing point corresponding to the highest evaluation result, detaches the luggage, and then rises back up to the airspace above the destination.
  • the sections above the takeoff and landing points and the destination of the drone 10 depend on remote control by the server device 50, and the sections between the destination and the landing point of the drone 10 are realized by the drone itself flying autonomously, but this example is not limited to this.
  • the drone 10 may fly autonomously over all sections between the takeoff and landing points and the landing point of the destination without relying on remote control by the server device 50, or may fly according to remote control by the server device 50 over all sections between the takeoff and landing points and the landing point of the destination.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the drone 10.
  • the drone 10 is physically configured as a computer device including a processor 1001, memory 1002, storage 1003, communication device 1004, input device 1005, output device 1006, positioning device 1007, sensor 1008, flight drive mechanism 1009, cargo loading mechanism 1010, and buses connecting these.
  • the word "device” can be interpreted as a circuit, device, unit, etc.
  • the hardware configuration of the drone 10 may be configured to include one or more of the devices shown in the figure, or may be configured to exclude some of the devices.
  • Each function of the drone 10 is realized by loading specific software (programs) onto hardware such as the processor 1001 and memory 1002, causing the processor 1001 to perform calculations, control communications via the communication device 1004, control at least one of the reading and writing of data in the memory 1002 and storage 1003, and control the positioning device 1007, the sensor 1008, the flight drive mechanism 1009, and the cargo loading mechanism 1010.
  • the processor 1001 for example, runs an operating system to control the entire computer.
  • the processor 1001 may be configured as a central processing unit (CPU) including an interface with peripheral devices, a control unit, an arithmetic unit, registers, etc. Also, for example, a baseband signal processing unit, a call processing unit, etc. may be realized by the processor 1001.
  • CPU central processing unit
  • a baseband signal processing unit, a call processing unit, etc. may be realized by the processor 1001.
  • the processor 1001 reads out programs (program codes), software modules, data, etc. from at least one of the storage 1003 and the communication device 1004 into the memory 1002, and executes various processes according to these.
  • the programs used are those that cause a computer to execute at least some of the operations described below.
  • the functional blocks of the drone 10 may be realized by a control program stored in the memory 1002 and running on the processor 1001.
  • the various processes may be executed by one processor 1001, or may be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 1001.
  • the processor 1001 may be implemented by one or more chips.
  • the programs may be transmitted to the drone 10 via the wireless communication network 40.
  • Memory 1002 is a computer-readable recording medium and may be composed of, for example, at least one of a ROM, an Erasable Programmable ROM (EPROM), an Electrically Erasable Programmable ROM (EEPROM), a RAM, etc. Memory 1002 may also be called a register, a cache, a main memory (primary storage device), etc. Memory 1002 can store executable programs (program codes), software modules, etc. for implementing the method of this embodiment.
  • Storage 1003 is a computer-readable recording medium, and may be composed of at least one of, for example, an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disk, a magneto-optical disk (e.g., a compact disk, a digital versatile disk, a Blu-ray (registered trademark) disk), a smart card, a flash memory (e.g., a card, a stick, a key drive), a floppy (registered trademark) disk, a magnetic strip, etc.
  • Storage 1003 may also be called an auxiliary storage device.
  • Storage 1003 stores various programs and data groups.
  • processor 1001, memory 1002, and storage 1003 function as an example of an information processing device according to the present invention.
  • the communication device 1004 is hardware (transmitting and receiving device) for communicating between computers via the wireless communication network 40, and is also called, for example, a network device, a network controller, a network card, or a communication module.
  • the communication device 1004 is configured to include a high-frequency switch, a duplexer, a filter, a frequency synthesizer, etc., in order to realize frequency division duplexing and time division duplexing.
  • the transmitting and receiving antennas, amplifier units, transmitting and receiving units, transmission path interfaces, etc. may be realized by the communication device 1004.
  • the transmitting and receiving units may be implemented as being physically or logically separated into a transmitting unit and a receiving unit.
  • the input device 1005 is an input device that accepts input from the outside, and includes, for example, keys, switches, and a microphone.
  • the output device 1006 is an output device that outputs to the outside, and includes, for example, a display device such as a liquid crystal display, and a speaker. Note that the input device 1005 and the output device 1006 may be integrated into one structure.
  • the positioning device 1007 is hardware that measures the position of the drone 10, such as a GPS (Global Positioning System) device.
  • the drone 10 flies from the departure and arrival point to above the destination based on the positioning measured by the positioning device 1007.
  • the sensor 1008 includes a distance sensor, a Lidar (Light Detection and Ranging) sensor, an infrared sensor, and an image sensor that function as an altitude measurement means for the drone 10 and a means for checking the situation at the destination, as well as a gyro sensor and a direction sensor that function as an attitude measurement means for the drone 10.
  • a distance sensor a Lidar (Light Detection and Ranging) sensor, an infrared sensor, and an image sensor that function as an altitude measurement means for the drone 10 and a means for checking the situation at the destination, as well as a gyro sensor and a direction sensor that function as an attitude measurement means for the drone 10.
  • the flight drive mechanism 1009 is a mechanism that enables the drone 10 to fly, and includes hardware such as a motor, shafts, gears, and propellers.
  • the cargo mounting mechanism 1010 is a mechanism for the drone 10 to mount and detach cargo, and includes hardware such as a motor, winch, wires, gears, locking mechanism, or hanging mechanism.
  • Each device such as the processor 1001 and memory 1002, is connected by a bus for communicating information.
  • the bus may be configured using a single bus, or different buses may be used between each device.
  • the drone 10 may also be configured to include hardware such as a microprocessor, a digital signal processor (DSP: Digital Signal Processor), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a PLD (Programmable Logic Device), and an FPGA (Field Programmable Gate Array), and some or all of the functional blocks may be realized by the hardware.
  • the processor 1001 may be implemented using at least one of these pieces of hardware.
  • FIG. 3 is a diagram showing the hardware configuration of server device 50.
  • the hardware configuration of server device 50 may be configured to include one or more of the devices shown in FIG. 3, or may be configured to exclude some of the devices.
  • server device 50 may be configured by communicating with multiple devices each having a different housing.
  • the server device 50 is physically configured as a computer device including a processor 5001, memory 5002, storage 5003, communication device 5004, and a bus connecting these. Each function of the server device 50 is realized by loading specific software (programs) onto hardware such as the processor 5001 and memory 5002, causing the processor 5001 to perform calculations, control communications by the communication device 5004, and control at least one of reading and writing data from the memory 5002 and storage 5003. Each of these devices operates using power supplied from a power source (not shown).
  • the processor 5001 for example, runs an operating system to control the entire computer.
  • the processor 5001 may be configured as a central processing unit (CPU) including an interface with peripheral devices, a control unit, an arithmetic unit, registers, etc. Also, for example, a baseband signal processing unit, a call processing unit, etc. may be realized by the processor 5001.
  • CPU central processing unit
  • a baseband signal processing unit, a call processing unit, etc. may be realized by the processor 5001.
  • the processor 5001 reads programs (program codes), software modules, data, etc. from at least one of the storage 5003 and the communication device 5004 into the memory 5002, and executes various processes according to these.
  • the programs used are those that cause a computer to execute at least some of the operations described below.
  • the functional blocks of the server device 50 may be realized by a control program stored in the memory 5002 and running on the processor 5001.
  • the various processes may be executed by one processor 5001, or may be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 5001.
  • the processor 5001 may be implemented by one or more chips.
  • Memory 5002 is a computer-readable recording medium, and may be composed of, for example, at least one of ROM, EPROM, EEPROM, RAM, etc. Memory 5002 may also be called a register, cache, main memory (primary storage device), etc. Memory 5002 can store executable programs (program codes), software modules, etc., for implementing the method according to this embodiment.
  • Storage 5003 is a computer-readable recording medium, and may be composed of at least one of, for example, an optical disk such as a CD-ROM, a hard disk drive, a flexible disk, a magneto-optical disk (e.g., a compact disk, a digital versatile disk, a Blu-ray (registered trademark) disk), a smart card, a flash memory (e.g., a card, a stick, a key drive), a floppy (registered trademark) disk, a magnetic strip, etc.
  • Storage 5003 may also be called an auxiliary storage device.
  • Storage 5003 stores at least programs and data groups for executing various processes as described below.
  • the communication device 5004 is hardware (transmission/reception device) for communicating between computers via the wireless communication network 40, and is also called, for example, a network device, network controller, network card, or communication module.
  • Each device such as the processor 5001 and memory 5002, is connected by a bus for communicating information.
  • the bus may be configured using a single bus, or may be configured using different buses between each device.
  • the server device 50 may be configured to include hardware such as a microprocessor, a digital signal processor, an ASIC, a PLD, an FPGA, etc., and some or all of the functional blocks may be realized by the hardware.
  • the processor 5001 may be implemented using at least one of these pieces of hardware.
  • the hardware configuration of the user terminal 30 is almost the same as that of the server device 50, so its description will be omitted.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the functional configuration of the drone 10.
  • the functions realized are an acquisition unit 11, a detection unit 12, a safety level identification unit 13, a risk level identification unit 14, an evaluation unit 15, and a control unit 16.
  • the acquisition unit 11 acquires various data from the positioning device 1007, the sensor 1008, the server device 50, or the like. For example, the acquisition unit 11 acquires sensing data obtained by sensing a destination by the sensor 1008. This sensing data is data indicating the size, material, shape, attributes, or state of the destination. The acquisition unit 11 also acquires baggage attribute data regarding the attributes of the baggage delivered by the drone 10 from the server device 50 via the wireless communication network 40.
  • the baggage attribute data includes data regarding at least one of the size, weight, type, contents, material, or structure of the baggage.
  • the detection unit 12 detects possible and impossible landing areas for the drone 10 at the destination using image recognition processing such as pattern matching on the sensing data acquired by the acquisition unit 11.
  • a possible landing area is an area that corresponds to, for example, a garden, a balcony, a parking lot, or the space in front of a front door.
  • An impossible landing area is an area that corresponds to, for example, a roof, a pond, or vegetation or rocks above a certain height.
  • a possible landing area Ap and impossible landing areas Ai1, Ai2, and Ai3 are detected within the entire area A of one destination, as illustrated in FIG. 5.
  • the safety level determination unit 13 uses image recognition processing such as pattern matching on the sensing data acquired by the acquisition unit 11 for the possible landing area detected by the detection unit 12 to determine one of multiple safety levels at the time of landing of the drone 10. At this time, the safety level determination unit 13 determines the safety level based on at least one of the size, material, shape, attributes, or state of the landing surface in the possible landing area, or the attributes, state, or movement of an object present in the possible landing area.
  • the safety identification unit 13 calculates the safety level s by multiplying the landing evaluation area ap by a safety level coefficient x according to the material, shape, attribute, or condition of each point p that can be analyzed from the sensing data.
  • safety level s landing evaluation area ap ⁇ safety level coefficient x.
  • This safety level coefficient x is determined in advance according to the material, shape, attribute, or condition of each point p.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a safety coefficient table that describes the correspondence between the material of each point p and the safety coefficient.
  • the safety coefficient also differs depending on the importance level of the cargo delivered by the drone 10.
  • the importance level of the cargo is determined in advance based on the cargo attribute data described above, such as the size, weight, type, contents, material, or structure of the cargo, e.g., if the cargo is a precision machine, the importance level is high, or if the cargo is expensive, the importance level is high.
  • the safety coefficient is "x11” if the luggage importance level is “high”, and the safety coefficient is “x21” if the luggage importance level is “low”. If the material of point p is “material ⁇ ”, the safety coefficient is “x12” if the luggage importance level is “high”, and the safety coefficient is “x22” if the luggage importance level is “low”. If the material of point p is “material ⁇ ”, the safety coefficient is “x13” if the luggage importance level is "high”, and the safety coefficient is "x23” if the luggage importance level is “low”.
  • the safety level determination unit 13 determines the safety level using dynamically changing variable conditions (here, conditions that change according to the attributes of the luggage transported by the drone 10 to the landing point).
  • the safety factor can also be determined according to the shape (flat or uneven, etc.), properties (hard or soft, etc.) or condition (dry or wet, etc.) of the landing surface.
  • the safety level identification unit 13 calculates the safety level s by multiplying the landing evaluation area ap of point p by a safety level coefficient according to the attributes, state, or movement of an object present in the possible landing area including point p.
  • This safety level coefficient is determined in advance according to the attributes, state, or movement of an object present in the possible landing area including each point p.
  • Figure 7 is a diagram illustrating an example of a safety level coefficient table that describes the correspondence between the attributes of objects present in the possible landing area including each point p and the safety level coefficient. In Figure 7, as in Figure 6, the safety level coefficient differs depending on the importance level of the package delivered by the drone 10.
  • the safety coefficient is "X13", and if the importance level of the luggage is "low”, the safety coefficient is "X23".
  • the safety factor is "0.6".
  • the attribute of the object in the possible landing area including point p is "child”, if the importance level of the luggage is "high”, the safety factor is "0.5”, and if the importance level of the luggage is “low”, the safety factor is "0.6".
  • the attribute of the object in the possible landing area including point p is "adult”, if the importance level of the luggage is "high”, the safety factor is "0.9”, and if the importance level of the luggage is "low”, the safety factor is "1".
  • Figure 7 shows an example in which the safety factor is determined according to the attributes of an object present in the possible landing area including point p
  • the safety factor is determined similarly according to the state (e.g., whether it is large or not) or movement (e.g., whether it is moving or not) of an object present in the possible landing area including each point p.
  • the risk identification unit 14 performs image recognition processing such as pattern matching on the sensing data acquired by the acquisition unit 11 for the no-landing area detected by the detection unit 12, and identifies one of multiple risk levels at the time of landing for the possible landing area adjacent to the no-landing area. At this time, the risk identification unit 14 identifies the risk level based on at least one of the material, shape, attribute, or state of the no-landing surface of the no-landing area adjacent to the possible landing area (for example, the no-landing area closest to point p), or the attribute, state, or movement of an object present in the no-landing area.
  • the risk identification unit 14 calculates the risk t by dividing the landing evaluation area ap calculated for each point p described above by a risk coefficient y according to the material, shape, attribute, or condition of the no-landing area adjacent to the possible landing area including that point p.
  • risk t risk coefficient y / landing evaluation area ap.
  • This risk coefficient y is determined in advance according to the material, shape, attribute, or condition of the no-landing surface of the no-landing area.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a risk coefficient table that describes the correspondence between the state of an impassable landing surface and the risk coefficient.
  • the risk coefficient also differs depending on the importance level of the package delivered by the drone 10.
  • the risk identification unit 14 identifies the risk using dynamically changing variable conditions (here, conditions that change according to the attributes of the luggage transported by the drone 10).
  • Figure 8 was an example in which the risk coefficient was determined according to the condition of the impassable surface, the risk coefficient is determined according to the material, shape, and attributes of the impassable surface in a similar manner.
  • the risk identification unit 14 calculates the risk t by dividing the landing evaluation area ap calculated for each point p by a risk coefficient according to the attributes, state, or movement of an object present in an impossible landing area adjacent to the possible landing area including point p (for example, the impossible landing area closest to point p).
  • Figure 9 is a diagram illustrating an example of a risk coefficient table that describes the correspondence between the attributes of objects present in an impossible landing area adjacent to the possible landing area including point p and risk coefficients. In Figure 9, as in Figure 8, the risk coefficient differs depending on the importance level of the package delivered by the drone 10.
  • the attribute of an object present in a possible landing area including an improbable surface is "attribute r"
  • the importance level of the luggage is "high”
  • the risk coefficient is "Y13"
  • the risk coefficient is "low”
  • the risk coefficient is "Y23"
  • the attribute of the object is "dog”
  • the importance level of the luggage is "high”
  • the risk coefficient is "0.8”
  • the importance level of the luggage is "low”
  • the risk coefficient is "0.6”.
  • the attribute of the object is "child”
  • the importance level of the luggage is "high”
  • the risk coefficient is "0.5”
  • the importance level of the luggage is "low”
  • the risk coefficient is "0.4”.
  • the attribute of the object is "adult”, then if the importance level of the luggage is "high”, the risk coefficient is "0.2”, and if the importance level of the luggage is "low”, the risk coefficient is "0.1".
  • Figure 9 shows an example in which the risk coefficient is determined according to the attributes of an object that exists in the no-landing zone adjacent to the possible landing zone that includes point p. Similarly, the risk coefficient is determined according to the state or movement of the object.
  • the evaluation unit 15 evaluates the landing point of the drone 10 based on the safety and risk levels identified for each point p within the possible landing area detected by the detection unit 12. Specifically, the evaluation unit 15 calculates an evaluation score for each point p by a method such as dividing the safety level s calculated as described above by the risk level t. The evaluation score is higher the higher the safety level s is, and higher the evaluation score is the lower the risk level t is. Thus, the evaluation unit 15 determines the point p with the highest evaluation score as the actual landing point. Note that the evaluation method using the safety and risk levels is not limited to this example. In short, any evaluation method may be used that results in a higher evaluation the higher the safety level s is, or a higher evaluation the lower the risk level t is.
  • the control unit 16 determines the point p that is most highly evaluated by the evaluation unit 15 as the landing point, controls the flight drive mechanism 1009 to land the drone 10 at the landing point, and after the landing, controls the cargo loading mechanism 1010 to detach the cargo from the drone 10.
  • Fig. 10 the drone 10 starts flying from a takeoff and landing point toward a destination (step S01).
  • the acquisition unit 11 of the drone 10 has acquired package attribute data related to the attributes of the package to be delivered by the drone 10 from the server device 50 via the wireless communication network 40. Thereafter, the drone 10, under the control of the server device 50, flies up to the sky above the destination address specified when the package delivery request was made.
  • the acquisition unit 11 acquires sensing data from the sensor 1008 (step S03).
  • the detection unit 12 detects areas where the drone 10 can land and areas where it cannot land (step S04).
  • the safety level identification unit 13 identifies the safety level for the detected possible landing area
  • the risk level identification unit 14 identifies the risk level for the detected possible landing area (step S05).
  • the evaluation unit 15 evaluates the landing point of the drone 10 based on the identified safety and risk levels within the detected possible landing area (step S06).
  • the control unit 16 controls the flight drive mechanism 1009 to land the drone 10 at the landing point that is most highly rated by the evaluation unit 15, and after landing, controls the cargo loading mechanism 1010 to detach the cargo from the drone 10 (step S07).
  • the drone 10 moves on to the next process, for example, returning to the departure/arrival point or moving to the next delivery destination. Note that if there is no possible landing area within the destination, the drone 10 will perform an operation such as returning without landing.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment.
  • the above-described embodiment may be modified as follows.
  • two or more of the following modifications may be combined and implemented.
  • the safety coefficient or the risk coefficient dynamically varies, for example, depending on the attributes of the luggage carried by the drone 10.
  • the present invention is not limited to this example, and the safety coefficient or the risk coefficient may vary depending on the weather or temperature at the destination.
  • the variable condition may be a condition that varies depending on the weather or temperature. This allows evaluation to be performed depending on the weather or temperature at the destination.
  • the safety coefficient or risk coefficient may be varied according to the number or density of objects present at the destination (landing possible area or landing impossible area). As a specific example, when there are many objects (e.g., humans, animals, cars, etc.) at the destination, the safety coefficient may be lower and the risk coefficient may be higher. This allows an evaluation according to the number or density of objects at the destination.
  • objects e.g., humans, animals, cars, etc.
  • the safety level or risk level may be determined multiple times during the period from the destination to the time the drone 10 lands. For example, if a human, animal, car, motorcycle, or other object that may be moving is detected, the safety level or risk level may be determined and evaluated multiple times before the drone 10 lands, thereby reducing the possibility that the object will interfere with the landing.
  • the safety level or risk level is determined and evaluated once at an altitude of 20 m above the ground, the safety level or risk level is determined and evaluated once at an altitude of 10 m above the ground, the safety level or risk level is determined and evaluated once at an altitude of 5 m above the ground, and the safety level or risk level is determined and evaluated once at an altitude of 3 m above the ground.
  • the safety level determination unit 13 or the risk level determination unit 14 may determine the safety level or risk level multiple times according to the decrease in altitude before the drone 10 lands, and the evaluation unit 15 may perform evaluation each time the safety level or risk level is determined.
  • Modification 4 For example, when an object that may move, such as a human, an animal, a car, or a motorcycle, is detected at the destination, the moving direction of the object may be calculated, and the evaluation of the point p corresponding to the moving direction may be lowered. In this way, when an object existing in the possible landing area or the impossible landing area is a moving object, the safety level identification unit 13 or the risk level identification unit 14 may also identify the moving direction of the object, and the evaluation unit 15 may evaluate the landing point of the drone 10 based on the moving direction of the identified object within the detected possible landing area. This allows evaluation according to the moving direction of the object at the destination.
  • the safety level identification unit 13 or the risk level identification unit 14 may also identify the moving direction of the object, and the evaluation unit 15 may evaluate the landing point of the drone 10 based on the moving direction of the identified object within the detected possible landing area. This allows evaluation according to the moving direction of the object at the destination.
  • [Modification 5] There are cases where it is not desirable to take time for the drone 10 to land. For example, this is the case when the drone 10 has little remaining power and it is desired to shorten the hovering time, or when the designated delivery time of the package is approaching.
  • the value of the safety degree s may be used as is for a point p directly below the current position of the drone 10, while the value of the safety degree s may be multiplied by a coefficient less than 1 for a point p where the drone 10 must move horizontally 5 m from the current position before descending.
  • the evaluation unit 15 may evaluate the landing point of the drone 10 based on the time required for the drone 10 to land within the detected possible landing area. This makes it possible to shorten the time required for the drone 10 to land.
  • the control of the drone 10 may be realized by so-called edge computing (control by the drone), cloud computing (control by a server device), or a combination of both (control by the drone and the server device) as described in the embodiment. Therefore, the information processing device according to the present invention may be provided in the server device 50 disclosed in the embodiment.
  • the unmanned aerial vehicle is not limited to those called drones, and may be of any structure or shape as long as it is an unmanned aerial vehicle capable of delivering luggage.
  • each functional block may be realized by one device that is physically and/or logically combined, or may be realized by two or more devices that are physically and/or logically separated and directly and/or indirectly (e.g., wired and/or wirelessly) connected to these multiple devices.
  • one computer may have the functions of the user terminal 30 exemplified in the embodiment.
  • each function exemplified in FIG. 4 may be provided by any of the devices that configure the drone management system 1 as an information processing system.
  • the information processing device according to the present invention may be implemented in a server device 50.
  • LTE Long Term Evolution
  • LTE-A Long Term Evolution
  • SUPER 3G IMT-Advanced
  • 4G 5G
  • FRA Full Radio Access
  • W-CDMA registered trademark
  • GSM registered trademark
  • CDMA2000 Code Division Multiple Access 2000
  • UMB Universal Mobile Broadband
  • IEEE 802.11 Wi-Fi
  • IEEE 802.16 WiMAX
  • IEEE 802.20 UWB (Ultra-WideBand)
  • Bluetooth registered trademark
  • the information or parameters described in this specification may be expressed as absolute values, as relative values from a given value, or as corresponding information.
  • determining may encompass a wide variety of actions.
  • Determining and “determining” may include, for example, judging, calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up (e.g., searching in a table, database, or other data structure), ascertaining, and the like.
  • Determining and “determining” may also include receiving (e.g., receiving information), transmitting (e.g., sending information), input, output, accessing (e.g., accessing data in memory), and the like.
  • Determining” and “determining” may also include resolving, selecting, choosing, establishing, comparing, and the like. In other words, "judging” and “deciding” can include regarding some action as having been “judged” or “decided.”
  • the present invention may be provided as an information processing method, or as a program.
  • a program may be provided in a form recorded on a recording medium such as an optical disk, or may be provided in a form in which the program can be downloaded to a computer via a network such as the Internet and installed for use.
  • Software, instructions, etc. may be transmitted and received over a transmission medium.
  • a transmission medium For example, if the software is transmitted from a website, server, or other remote source using wired technologies, such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, and Digital Subscriber Line (DSL), and/or wireless technologies, such as infrared, radio, and microwave, these wired and/or wireless technologies are included within the definition of a transmission medium.
  • wired technologies such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, and Digital Subscriber Line (DSL)
  • DSL Digital Subscriber Line
  • wireless technologies such as infrared, radio, and microwave
  • the information, signals, etc. described herein may be represented using any of a variety of different technologies.
  • the data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, chips, etc. that may be referred to throughout the above description may be represented by voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or magnetic particles, optical fields or photons, or any combination thereof.
  • any reference to an element using a designation such as “first,” “second,” etc. is not intended to generally limit the quantity or order of those elements. These designations may be used herein as a convenient method of distinguishing between two or more elements. Thus, a reference to a first and second element does not imply that only two elements may be employed therein or that the first element must precede the second element in some way.
  • Drone management system 10: Drone, 11: Acquisition unit, 12: Detection unit, 13: Safety level identification unit, 14: Risk level identification unit, 15: Evaluation unit, 16: Control unit, 30: User terminal, 40: Wireless communication network, 50: Server device, 1001: Processor, 1002: Memory, 1003: Storage, 1004: Communication device, 1005: Input device, 1006: Output device, 1007: Positioning device, 1008: Sensor, 1009: Flight drive mechanism, 1010: Cargo loading mechanism, 50: Server device, 5001: Processor, 5002: Memory, 5003: Storage, 5004: Communication device, A: Destination, Ap: Possible landing area, Ai1, Ai2, Ai3: Prohibited landing area.

Abstract

ドローン（１０）の目的地において、検出部（１２）は、ドローン（１０）の着陸可能領域及び着陸不可領域を検出する。安全度特定部（１３）は、検出された着陸可能領域について、着陸時における複数の安全度のうちいずれかを特定する。危険度特定部（１４）は、検出された着陸不可領域について、着陸時における複数の危険度のうちいずれかを特定する。評価部（１５）は、検出された着陸可能領域内で、特定された安全度及び危険度に基づいてドローン（１０）の着陸地点の評価を行う。

Description

情報処理装置
　本発明は、飛行体の着陸地点を評価するための技術に関する。
　ドローンと呼ばれる無人飛行体の普及に伴い、荷物の配達等の様々な用途にドローンを利用する仕組みが種々提案されている。例えば特許文献１には、ドローンを目的地に安全に着陸させるためのシステムが開示されている。
特開２０１９－１９６１５０号公報
　飛行体の目的地においては、例えば芝生のような適度な柔らかさのある素材で地表面が覆われているとか、障害物と考えられる物体がないといったように、飛行体の着陸に好適な環境が整っている場合もある一方、例えば地面が平坦ではない、水たまりがある、動物がいる等のように、飛行体の着陸に適していない場合もある。つまり、飛行体の目的地においては予め予想できない様々な状況があり得る。
　そこで、本発明は、飛行体の着陸地点を適切に評価することを目的とする。
　本発明は、飛行体の着陸領域及び着陸不可領域を検出する検出部と、検出された前記着陸可能領域について、着陸時における複数の安全度のうちいずれかを特定する安全度特定部と、検出された前記着陸不可領域に隣接する前記着陸可能領域について、検出された前記着陸不可領域に応じて着陸時における複数の危険度のうちいずれかを特定する危険度特定部と、検出された前記着陸可能領域内で、特定された前記安全度及び前記危険度に基づいて前記飛行体の着陸地点の評価を行う評価部とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。
　本発明によれば、飛行体の着陸地点を適切に評価することが可能となる。
本発明の一実施形態に係るドローン管理システム１の構成の一例を示すブロック図である。 同実施形態に係るドローン１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 同実施形態に係るサーバ装置５０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 ドローン１０の機能構成の一例を示すブロック図である。 ドローン１０の目的地における着陸可能領域及び着陸不可領域を例示する平面図である。 同実施形態に係る安全度係数テーブルを例示する図である。 同実施形態に係る安全度係数テーブルを例示する図である。 同実施形態に係る危険度係数テーブルを例示する図である。 同実施形態に係る危険度係数テーブルを例示する図である。 ドローン１０による処理の手順を例示するフローチャートである。
［構成］
　図１は、本発明の一実施形態に係るドローン管理システム１の構成の一例を示すブロック図である。ドローン管理システム１は、空中を飛行して荷物を目的地に配送するドローン１０と、目的地となる建物に居住又は勤務するユーザによって利用されるユーザ端末３０と、無線通信網４０と、無線通信網４０に接続されたサーバ装置５０とを備える。無線通信網４０は、無線通信を実現するシステムであり、例えば第４世代移動通信システムに準拠する設備であってもよいし、第５世代移動通信システムに準拠する設備であってもよい。なお、図１においては、ドローン１０、ユーザ端末３０、無線通信網４０、及びサーバ装置５０を１つずつ図示しているが、これらはそれぞれ複数あってもよい。
　ドローン１０は、空中を飛行する無人の飛行体である。ドローン１０は、基地や拠点などと呼ばれる発着地から荷物を搭載した状態で目的地まで飛行し、その目的地に着陸して荷物を配送する。ドローン１０の目的地は、例えば住所や緯度経度等で指定される、或る広がりをもった領域である。ドローン１０はその目的地内のいずれかの地点を、自身の着陸地点として着陸する。
　ユーザ端末３０は、例えばスマートフォンやタブレット、又はパーソナルコンピュータ等の通信可能なコンピュータである。本実施形態において、ユーザ端末３０はスマートフォンであり、荷物を受け取るユーザが無線通信網４０経由でサーバ装置５０にアクセスするための通信端末として機能する。
　サーバ装置５０は、ドローン１０の飛行日時、飛行経路及び飛行高度に関する飛行計画情報や、ドローン１０が配送する荷物に関する荷物関連情報（後述する荷物属性データを含む）等を記憶しており、飛行計画情報に従ってドローン１０を遠隔操縦する。サーバ装置５０による遠隔操縦は、主に、前述した発着地とドローン１０の目的地上空との間、又は、ドローン１０の複数の目的地どうしの間の区間である。目的地上空とドローン１０の着陸地点との間の区間は、ドローン自身による自律的な制御下で飛行が行われる。具体的には、ドローン１０は、目的地内において着陸し得る各着陸地点を評価し、最も高い評価結果に対応する着陸地点に着陸して荷物を切り離す動作を行ったのち、再び目的地上空まで上昇する。
　なお、本実施形態では、上述したように、ドローン１０の発着地及び目的地上空の区間はサーバ装置５０による遠隔操縦に依存し、目的地上空とドローン１０の着陸地点との間の区間はドローン自身による自律的な飛行で実現するが、この例に限らない。例えば、ドローン１０は、サーバ装置５０による遠隔操縦に頼らずに、発着地及び目的地の着陸地点の間の全ての区間を自律的に飛行してもよいし、発着地及び目的地の着陸地点の間の全ての区間においてサーバ装置５０の遠隔操縦に従って飛行してもよい。
　図２は、ドローン１０のハードウェア構成の一例を示す図である。ドローン１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、測位装置１００７、センサ１００８、飛行駆動機構１００９、荷物搭載機構１０１０及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。ドローン１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
　ドローン１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したり、測位装置１００７、センサ１００８、飛行駆動機構１００９及び荷物搭載機構１０１０を制御することによって実現される。
　プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ）によって構成されてもよい。また、例えばベースバンド信号処理部や呼処理部などがプロセッサ１００１によって実現されてもよい。
　プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、後述する動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。ドローン１０の機能ブロックは、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。各種の処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行されてもよいが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、無線通信網４０経由でドローン１０に送信されてもよい。
　メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
　ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。ストレージ１００３は、各種のプログラムやデータ群を記憶する。
　以上のプロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３は、本発明に係る情報処理装置の一例として機能する。
　通信装置１００４は、無線通信網４０を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１００４は、周波数分割複信及び時間分割複信を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されている。送受信アンテナ、アンプ部、送受信部、伝送路インターフェースなどは、通信装置１００４によって実現されてもよい。送受信部は、送信部と受信部とで、物理的に、または論理的に分離された実装がなされてもよい。
　入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイスであり、例えばキーやスイッチ、マイクなどを含む。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイスであり、例えば液晶ディスプレイのような表示装置や、スピーカなどを含む。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成であってもよい。
　測位装置１００７は、ドローン１０の位置を測定するハードウェアであり、例えばＧＰＳ（1Global Positioning System）デバイスである。ドローン１０は測位装置１００７による測位に基づいて、発着地から目的地の上空まで飛行する。
　センサ１００８は、ドローン１０の高度測定手段及び目的地の状況確認手段として機能する測距センサ、Ｌｉｄａｒ（Light Detection And Ranging）センサ、赤外線センサ、イメージセンサのほか、ドローン１０の姿勢測定手段として機能するジャイロセンサ及び方位センサ等を備える。
　飛行駆動機構１００９は、ドローン１０が飛行を行うための機構であり、例えばモータ、シャフト、ギア及びプロペラ等のハードウェアを備える。
　荷物搭載機構１０１０は、ドローン１０が荷物を搭載及び切り離すための機構であり、例えばモータ、ウィンチ、ワイヤ、ギア、ロック機構又はハンギング機構等のハードウェアを備える。
　プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバスによって接続される。バスは、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。また、ドローン１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。
　図３は、サーバ装置５０のハードウェア構成を示す図である。サーバ装置５０のハードウェア構成は、図３に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。また、それぞれ筐体が異なる複数の装置が通信接続されて、サーバ装置５０を構成してもよい。
　サーバ装置５０は、物理的には、プロセッサ５００１、メモリ５００２、ストレージ５００３、通信装置５００４、及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。サーバ装置５０における各機能は、プロセッサ５００１、メモリ５００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ５００１が演算を行い、通信装置５００４による通信を制御したり、メモリ５００２及びストレージ５００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。これらの各装置は図示せぬ電源から供給される電力によって動作する。
　プロセッサ５００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ５００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ）によって構成されてもよい。また、例えばベースバンド信号処理部や呼処理部などがプロセッサ５００１によって実現されてもよい。
　プロセッサ５００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ５００３及び通信装置５００４の少なくとも一方からメモリ５００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、後述する動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。サーバ装置５０の機能ブロックは、メモリ５００２に格納され、プロセッサ５００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。各種の処理は、１つのプロセッサ５００１によって実行されてもよいが、２以上のプロセッサ５００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ５００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。
　メモリ５００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ５００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ５００２は、本実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
　ストレージ５００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭなどの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ５００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。ストレージ５００３は、少なくとも、後述するような各種処理を実行するためのプログラム及びデータ群を記憶している。
　通信装置５００４は、無線通信網４０を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。
　プロセッサ５００１、メモリ５００２などの各装置は、情報を通信するためのバスによって接続される。バスは、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
　サーバ装置５０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ、ＦＰＧＡなどのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ５００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。
　なお、ユーザ端末３０のハードウェア構成は、サーバ装置５０とほぼ同様であるため、その説明を省略する。
　図４は、ドローン１０の機能構成の一例を示す図である。ドローン１０においては、取得部１１、検出部１２、安全度特定部１３、危険度特定部１４、評価部１５及び制御部１６という機能が実現される。
　取得部１１は、測位装置１００７、センサ１００８又はサーバ装置５０等から各種のデータを取得する。例えば、取得部１１は、センサ１００８によって目的地がセンシングされたセンシングデータを取得する。このセンシングデータは、その目的地の大きさ、材質、形状、属性若しくは状態を示すデータである。また、取得部１１は、ドローン１０が配送する荷物の属性に関する荷物属性データをサーバ装置５０から無線通信網４０経由で取得する。荷物属性データは、荷物の大きさ、重さ、種類、内容、材料又は構造のうち少なくともいずれか１つに関するデータを含む。
　検出部１２は、取得部１１によって取得されたセンシングデータに対してパターンマッチング等の画像認識処理を用いて、目的地におけるドローン１０の着陸可能領域及び着陸不可領域を検出する。着陸可能領域とは、例えば庭、ベランダ、駐車場、玄関前のスペース等に相当する領域である。着陸不可領域とは、例えば屋根、池、所定高さ以上の草木又は岩等に相当する領域である。これにより、図５に例示するように、１つの目的地の全領域Ａにおいて、例えば着陸可能領域Ａｐと、着陸不可領域Ａｉ１、Ａｉ２、Ａｉ３とがそれぞれ検出される。
　安全度特定部１３は、検出部１２により検出された着陸可能領域について、取得部１１によって取得されたセンシングデータに対してパターンマッチング等の画像認識処理を用い、ドローン１０の着陸時における複数の安全度のうちいずれかを特定する。このとき、安全度特定部１３は、着陸可能領域における着陸可能面の大きさ、材質、形状、属性若しくは状態、又は、着陸可能領域に存在する物体の属性、状態若しくは動きのうち、少なくともいずれか１以上に基づいて、安全度を特定する。
　より具体的には、まず、安全度特定部１３は、着陸可能領域に含まれる各点ｐについて、着陸不可領域との最短距離ｒpを求める。このｒpは、各点ｐを中心として着陸可能領域の境界に内接する内接円の半径に相当する。そして、安全度特定部１３は、各点ｐについての着陸評価面積ａpを、ap=πrp2という数式によって算出する。この着陸評価面積ａpが大きいほど、ドローン１０が着陸し得る着陸可能面の面積が広いことになるから、ドローン１０の着陸時における安全度が高いと言える。
　さらに、安全度特定部１３は、着陸評価面積apに対し、センシングデータから解析可能な各点pの材質、形状、属性若しくは状態に応じた安全度係数ｘを乗じて安全度ｓを算出する。つまり、安全度s=着陸評価面積ap×安全度係数ｘである。この安全度係数ｘは、各点pの材質、形状、属性若しくは状態に応じて予め決められている。
　図６は、各点pの材質と安全度係数との対応関係が記述された安全度係数テーブルを例示する図である。図６ではさらに、ドローン１０が配送する荷物の重要レベルに応じて安全度係数が異なっている。荷物の重要レベルは、前述した荷物属性データに基づいて、例えば荷物の種類が精密機械であれば重要レベルが高いとか高価であれば重要レベルが高いといったように、荷物の大きさ、重さ、種類、内容、材料又は構造に基づいて予め決められている。
　図６の例では、点pの材質が「材質α」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「ｘ１１」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「ｘ２１」であり、点pの材質が「材質β」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「ｘ１２」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「ｘ２２」であり、点pの材質が「材質γ」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「ｘ１３」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「ｘ２３」である。具体的な一例を挙げると、点pの材質が「芝生」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「０．９」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「１」であり、点pの材質が「土」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「０．５」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「０．７」であり、点pの材質が「砂利」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「０．３」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「０．６」といった例が考えられる。このように、安全度特定部１３は、動的に変動する変動条件（ここではドローン１０が着陸地点に搬送する荷物の属性に応じて変動する条件）を用いて安全度を特定する。
　なお、図６は、着陸可能面の材質に応じて安全度係数が決められている例であったが、これと同様に、着陸可能面の形状（平坦か凸凹しているか等）、属性（硬いか柔らかいか等）若しくは状態（乾いているか濡れているか等）に応じて安全度係数が決められている。
　さらに、安全度特定部１３は、点pの着陸評価面積apに対し、その点ｐを含む着陸可能領域に存在する物体の属性、状態若しくは動きに応じた安全度係数を乗じて安全度ｓを算出する。この安全度係数は、各点ｐを含む着陸可能領域に存在する物体の属性、状態若しくは動きに応じて予め決められている。図７は、各点ｐを含む着陸可能領域に存在する物体の属性と安全度係数との対応関係が記述された安全度係数テーブルを例示する図である。図７では図６と同様に、ドローン１０が配送する荷物の重要レベルに応じて安全度係数が異なっている。
　図７の例では、点ｐを含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「属性ｐ」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「Ｘ１１」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「Ｘ２１」であり、点ｐを含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「属性ｑ」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「Ｘ１２」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「Ｘ２２」であり、点ｐを含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「属性ｒ」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「Ｘ１３」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「Ｘ２３」である。具体的な一例を挙げると、点ｐを含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「犬」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「０．４」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「０．６」であり、点ｐを含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「子供」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「０．５」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「０．６」であり、点ｐを含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「大人」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「０．９」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「１」といった例が考えられる。
　なお、図７は点ｐを含む着陸可能領域に存在する物体の属性に応じて安全度係数が決められている例であったが、これと同様に、各点ｐを含む着陸可能領域に存在する物体の状態（大きいか否か等）若しくは動き（動いているか否か等）に応じて安全度係数が決められている。
　図４の説明に戻り、危険度特定部１４は、検出部１２により検出された着陸不可領域について取得部１１によって取得されたセンシングデータに対してパターンマッチング等の画像認識処理を行い、その着陸不可領域に接する着陸可能領域に対する着陸時における複数の危険度のうちいずれかを特定する。このとき、危険度特定部１４は、着陸可能領域に接する着陸不可領域（例えば点ｐに最も近い着陸不可領域）の着陸不可面の材質、形状、属性若しくは状態、又は、その着陸不可領域に存在する物体の属性、状態若しくは動きのうち、少なくともいずれか１以上に基づいて、危険度を特定する。
　より具体的には、危険度特定部１４は、前述した各点ｐについて算出した着陸評価面積apを、その点ｐを含む着陸可能領域に接する着陸不可領域の材質、形状、属性若しくは状態に応じた危険度係数ｙで除算して危険度ｔを算出する。つまり、危険度ｔ=危険度係数ｙ／着陸評価面積apである。この危険度係数ｙは、着陸不可領域の着陸不可面の材質、形状、属性若しくは状態に応じて予め決められている。
　図８は、着陸不可面の状態と危険度係数との対応関係が記述された危険度係数テーブルを例示する図である。図８ではさらに、ドローン１０が配送する荷物の重要レベルに応じて危険度係数が異なっている。
　図８の例では、着陸不可面の状態が「状態ａ」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「ｙ１１」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「ｙ２１」であり、着陸不可面の状態が「状態ｂ」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「ｙ１２」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「ｙ２２」であり、着陸不可面の状態が「状態ｃ」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「ｙ１３」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「ｙ２３」である。具体的な一例を挙げると、着陸不可面の状態が「岩」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「１」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「０．８」であり、着陸不可面の状態が「木」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「１」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「０．７」であり、着陸不可面の状態が「池」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「１」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「０．８」といった例が考えられる。このように、危険度特定部１４は、動的に変動する変動条件（ここではドローン１０が搬送する荷物の属性に応じて変動する条件）を用いて危険度を特定する。
　なお、図８は着陸不可面の状態に応じて危険度係数が決められている例であったが、これと同様に、着陸不可面の材質、形状、属性に応じて危険度係数が決められている。
　さらに、危険度特定部１４は、各点ｐについて算出した着陸評価面積apを、その点ｐを含む着陸可能領域に接する着陸不可領域（例えば点ｐに最も近い着陸不可領域）に存在する物体の属性、状態若しくは動きに応じた危険度係数で除算して危険度ｔを算出する。図９は、点ｐを含む着陸可能領域に接する着陸不可領域に存在する物体の属性と危険度係数との対応関係が記述された危険度係数テーブルを例示する図である。図９では、図８と同様に、ドローン１０が配送する荷物の重要レベルに応じて危険度係数が異なっている。
　図９の例では、着陸不可面を含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「属性ｐ」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「Ｙ１１」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「Ｙ２１」であり、着陸不可面を含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「属性ｑ」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「Ｙ１２」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「Ｙ２２」であり、着陸不可面を含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「属性ｒ」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「Ｙ１３」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「Ｙ２３」である。具体的な一例を挙げると、物体の属性が「犬」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「０．８」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「０．６」であり、物体の属性が「子供」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「０．５」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「０．４」であり、物体の属性が「大人」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「０．２」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「０．１」といった例が考えられる。
　なお、図９は、点ｐを含む着陸可能領域に接する着陸不可領域に存在する物体の属性に応じて危険度係数が決められている例であったが、これと同様に、その物体の状態若しくは動きに応じて危険度係数が決められている。
　図４の説明に戻り、評価部１５は、検出部１２により検出された着陸可能領域内において、各点ｐについて特定された安全度及び危険度に基づき、ドローン１０の着陸地点の評価を行う。具体的には、評価部１５は、上記のようにして算出された安全度ｓを危険度ｔで除算する等の方法で各点ｐの評価点数を算出する。評価点数は、安全度ｓが高いほど高い評価となるし、また、危険度ｔが低いほど高い評価となる。よって、評価部１５は、評価点数が最高となる点ｐを現実の着陸地点として決定する。なお、安全度及び危険度を用いた評価の手法はこの例に限らない。要するに、安全度ｓが高いほど高い評価となるか、または、危険度ｔが低いほど高い評価となるような評価手法であればよい。
　制御部１６は、評価部１５によって最も高い評価とされた点ｐを着陸地点とし、その着陸地点に対して飛行駆動機構１００９を制御してドローン１０を着陸させ、その着陸後に、荷物搭載機構１０１０を制御してドローン１０から荷物を切り離す。
［動作］
　次に、図１０に示すフローチャートを参照して、ドローン１０の飛行時の処理について説明する。図１０において、ドローン１０は発着地から目的に向けて飛行を開始する（ステップＳ０１）。
　この飛行開始時までに、ドローン１０の取得部１１は、ドローン１０が配送する荷物の属性に関する荷物属性データをサーバ装置５０から無線通信網４０経由で取得しておく。以降、ドローン１０は、サーバ装置５０による制御の下で、荷物の配送依頼時に指定された目的地の住所の上空まで飛行する。
　ドローン１０が目的地の上空に到達すると（ステップＳ０２；ＹＥＳ）、取得部１１は、センシングデータをセンサ１００８から取得する（ステップＳ０３）。
　次に、検出部１２は、ドローン１０の着陸可能領域及び着陸不可領域を検出する（ステップＳ０４）。
　次に、安全度特定部１３は、検出された着陸可能領域について安全度を特定するとともに、危険度特定部１４は、検出された着陸可能領域について危険度を特定する（ステップＳ０５）。
　評価部１５は、検出された着陸可能領域内で、特定された安全度及び危険度に基づいてドローン１０の着陸地点の評価を行う（ステップＳ０６）。
　制御部１６は、評価部１５によって最も高い評価とされた着陸地点に対し、飛行駆動機構１００９を制御してドローン１０を着陸させ、その着陸後に、荷物搭載機構１０１０を制御してドローン１０から荷物を切り離す（ステップＳ０７）。荷物の配送が完了すると、ドローン１０は例えば発着地に帰還するとか次の配送先に移動するなどの、次処理に移行する。なお、目的地内に着陸可能領域がなければ、ドローン１０は着陸せずに帰還する等の動作を行う。
　以上説明した実施形態によれば、ドローン１０の着陸地点を適切に評価することが可能となる。
［変形例］
　本発明は、上述した実施形態に限定されない。上述した実施形態を以下のように変形してもよい。また、以下の２つ以上の変形例を組み合わせて実施してもよい。
［変形例１］
　上記実施形態では、安全度係数又は危険度係数は、ドローン１０が搬送する荷物の属性に応じて変動するなどのように、動的に変動するものであった。この例に限らず、安全度係数又は危険度係数が目的地における天候又は気温に応じて変動するようにしてもよい。具体的な一例を挙げると、目的地における天候が「晴」や気温が「中程度」又は「低い」場合には、安全度係数がより高く、危険度係数がより低い値となり、目的地における天候が「雨」や気温が「高い」場合には、安全度係数がより低く、また、危険度係数がより高い値となる例が考えられる。このように、変動条件は、天候又は気温に応じて変動する条件であってもよい。これにより、目的地における天候又は気温に応じた評価を行うことができる。
［変形例２］
　また、安全度係数又は危険度係数が目的地（着陸可能領域又は着陸不可領域）に存在する物体の数又は密度に応じて変動するようにしてもよい。具体的な一例を挙げると、目的地における物体（例えば人間、動物、車等）が多い場合には、安全度係数がより低く、危険度係数がより高い値となる例が考えられる。これにより、目的地における物体の数又は密度に応じた評価を行うことができる。
［変形例３］
　目的地において移動する物体が存在する場合には、ドローン１０が目的地上空から着陸するまでの期間に、複数回にわたって、安全度又は危険度を特定するようにしてもよい。例えば、人間、動物、車、バイクなど移動する可能性がある物体を検出した場合は、着陸までに複数回安全度又は危険度を特定して評価を繰り返すようにすれば、その物体によって着陸が邪魔される可能性を小さくすることができる。具体的には、地上２０ｍの上空で安全度又は危険度の特定及び評価を１回行う→地上１０ｍの上空で安全度又は危険度の特定及び評価を１回行う→地上５ｍの上空で安全度又は危険度の特定及び評価を１回行う→地上３ｍの上空で安全度又は危険度の特定及び評価を１回行うといった具合である。このように、安全度特定部１３又は危険度特定部１４は、着陸可能領域又は着陸不可領域に存在する物体が移動する物体である場合には、ドローン１０が着陸するまでに、高度の低下に応じて複数回にわたって、安全度又は危険度の特定を行い、評価部１５は、安全度又は危険度が特定されるたびに評価を行うようにしてもよい。
［変形例４］
　目的地において例えば、人間、動物、車、バイクなど移動する可能性がある物体を検出した場合は、その物体の移動方向を算出し、その移動方向に相当する点ｐの評価を下げるなどとしてもよい。このように、安全度特定部１３又は危険度特定部１４は、着陸可能領域又は着陸不可領域に存在する物体が移動する物体である場合には、その物体の移動方向をも特定し、評価部１５は、検出された着陸可能領域内で、特定された物体の移動方向にも基づいて、ドローン１０の着陸地点の評価を行うようにしてもよい。これにより、目的地における物体の移動方向に応じた評価を行うことができる。
［変形例５］
　ドローン１０の着陸までに時間をかけたくない場合がある。これは例えば、ドローン１０の電力残量が少なくホバリング時間を短くしたい場合や、荷物の配送指定時刻が迫っている場合等である。このような場合は、ドローン１０の現在位置から真下に相当する地点ｐについては安全度sの値をそのまま用いる一方、ドローン１０の現在位置から５ｍ水平移動してから降下しなければならない点ｐについては安全度sの値に１未満の係数を乗じて評価をしてもよい。このように、評価部１５は、検出された着陸可能領域内に対してドローン１０が着陸するために要する時間にも基づいて、ドローン１０の着陸地点の評価を行うようにしてもよい。これにより、ドローン１０の着陸までに要する時間を短縮することが可能となる。
［変形例６］
　ドローン１０に関する制御は、実施形態で説明したいわゆるエッジコンピューティング（ドローンによる制御）、クラウドコンピューティング（サーバ装置による制御）、又は、その双方の連携（ドローン及びサーバ装置による制御）で実現してもよい。従って、本発明に係る情報処理装置は、実施形態に開示したサーバ装置５０に備えられていてもよい。
［変形例７］
　無人飛行体は、ドローンと呼ばれるものに限らず、荷物を配送可能な無人の飛行体であればどのような構造や形態のものであってもよい。
［そのほかの変形例］
　上記実施の形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に（例えば、有線及び／又は無線）で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。例えば、実施形態で例示したユーザ端末３０の機能を１つのコンピュータが備えていてもよい。要するに、図４に例示した各機能は、情報処理システムとしてのドローン管理システム１を構成する装置のいずれかが備えていればよい。例えば本発明に係る情報処理装置はサーバ装置５０に実装されていてもよい。
　本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ－Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ　３Ｇ、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future Radio Access）、Ｗ－ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra Mobile Broadband）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ－Ｆｉ）、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。
　本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
　本明細書で説明した情報又はパラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。
　本明細書で使用する「判定（determining）」、「決定（determining）」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判定」、「決定」は、例えば、判断（judging）、計算（calculating）、算出（computing）、処理（processing）、導出（deriving）、調査（investigating）、探索（looking up）（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認（ascertaining）した事を「判定」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判定」、「決定」は、受信（receiving）（例えば、情報を受信すること）、送信（transmitting）（例えば、情報を送信すること）、入力（input）、出力（output）、アクセス（accessing）（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判定」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判定」、「決定」は、解決（resolving）、選択（selecting）、選定（choosing）、確立（establishing）、比較（comparing）などした事を「判定」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判定」「決定」は、何らかの動作を「判定」「決定」したとみなす事を含み得る。
　本発明は、情報処理方法として提供されてもよいし、プログラムとして提供されてもよい。かかるプログラムは、光ディスク等の記録媒体に記録した形態で提供されたり、インターネット等のネットワークを介して、コンピュータにダウンロードさせ、これをインストールして利用可能にするなどの形態で提供されたりすることが可能である。
　ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
　本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
　本明細書で使用する「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第１及び第２の要素への参照は、２つの要素のみがそこで採用され得ること、又は何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
　上記の各装置の構成における「手段」を、「部」、「回路」、「デバイス」等に置き換えてもよい。
　「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、及びそれらの変形が、本明細書或いは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書或いは特許請求の範囲において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
　本開示の全体において、例えば、英語でのa、an、及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、これらの冠詞は、文脈から明らかにそうではないことが示されていなければ、複数のものを含むものとする。
　以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
１：ドローン管理システム、１０：ドローン、１１：取得部、１２：検出部、１３：安全度特定部、１４：危険度特定部、１５：評価部、１６：制御部、３０：ユーザ端末、４０：無線通信網、５０：サーバ装置、１００１：プロセッサ、１００２：メモリ、１００３：ストレージ、１００４：通信装置、１００５：入力装置、１００６：出力装置、１００７：測位装置、１００８：センサ、１００９：飛行駆動機構、１０１０：荷物搭載機構、５０：サーバ装置、５００１：プロセッサ、５００２：メモリ、５００３：ストレージ、５００４：通信装置、Ａ：目的地、Ａｐ：着陸可能領域、Ａｉ１，Ａｉ２，Ａｉ３：着陸不可領域。

Claims (10)

  1. 　飛行体の着陸可能領域及び着陸不可領域を検出する検出部と、
    　検出された前記着陸可能領域について、着陸時における複数の安全度のうちいずれかを特定する安全度特定部と、
    　検出された前記着陸不可領域に隣接する前記着陸可能領域について、検出された前記着陸不可領域に応じて着陸時における複数の危険度のうちいずれかを特定する危険度特定部と、
    　検出された前記着陸可能領域内で、特定された前記安全度及び前記危険度に基づいて前記飛行体の着陸地点の評価を行う評価部と
    　を備えることを特徴とする情報処理装置。
  2. 　前記安全度特定部は、前記着陸可能領域における着陸可能面の大きさ、材質、形状、属性若しくは状態、又は、前記着陸可能領域に存在する物体の属性、状態若しくは動きのうち、少なくともいずれか１以上に基づいて、前記安全度を特定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
  3. 　前記危険度特定部は、前記着陸不可領域における着陸不可面の形状、属性若しくは状態、又は、前記着陸不可領域に存在する物体の属性、状態若しくは動きのうち、少なくともいずれか１以上に基づいて、前記危険度を特定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
  4. 　前記安全度特定部は、動的に変動する変動条件を用いて前記安全度を特定する
    　又は、
    　前記危険度特定部は、動的に変動する変動条件を用いて前記危険度を特定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
  5. 　前記変動条件は、前記飛行体が前記着陸地点に搬送する荷物の属性に応じて変動する
    　ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
  6. 　前記変動条件は、天候又は気温に応じて変動する
    　ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
  7. 　前記変動条件は、前記着陸可能領域又は前記着陸不可領域に存在する物体の数又は密度に応じて変動する
    　ことを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
  8. 　前記安全度特定部又は前記危険度特定部は、前記着陸可能領域又は前記着陸不可領域に存在する物体が移動する物体である場合には、前記飛行体が着陸するまでに複数回、前記安全度又は前記危険度の特定を行い、
    　前記評価部は、前記安全度又は前記危険度が特定されるたびに前記評価を行う
    　ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
  9. 　前記安全度特定部又は前記危険度特定部は、前記着陸可能領域又は前記着陸不可領域に存在する物体が移動する物体である場合には、当該物体の移動方向をも特定し、
    　前記評価部は、検出された前記着陸可能領域内で、特定された前記物体の移動方向にも基づいて、前記飛行体の着陸地点の評価を行う
    　ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
  10. 　前記評価部は、検出された前記着陸可能領域内に対して前記飛行体が着陸するために要する時間にも基づいて、前記飛行体の着陸地点の評価を行う
    　ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
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