WO2025220128A1 - 飛行制御システム - Google Patents

飛行制御システム

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WO2025220128A1
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port
reflectors
millimeter
wave radar
center position
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達哉 飯塚
尚子 小阪
直人 遠藤
浩史 松原
正樹 久田
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NTT Inc USA
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Nippon Telegraph and Telephone Corp
NTT Inc USA
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Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U70/00—Launching, take-off or landing arrangements
    • B64U70/90—Launching from or landing on platforms
    • B64U70/95—Means for guiding the landing UAV towards the platform, e.g. lighting means

Definitions

  • Non-Patent Document 8 discloses technology for estimating the slope of a drone's landing surface using millimeter-wave radar.
  • Non-Patent Document 8 devices that require a power source (such as a GPS sensor) are used to measure the relative position between the drone and the landing surface, which increases the installation costs of the flight control system. Furthermore, in addition to processing millimeter-wave radar signals, the system also needs to integrate various data obtained from various sensors, including the GPS sensor, which increases the development costs of the flight control system.
  • a power source such as a GPS sensor
  • This disclosure has been made in light of the above circumstances, and its purpose is to provide technology that can estimate the center position of a port at low cost.
  • a flight control system comprising an unmanned aerial vehicle equipped with a millimeter-wave radar, a control device that controls the operation of the unmanned aerial vehicle, and a port with three or more reflectors arranged on its surface
  • the control device comprises a measurement unit that measures the three-dimensional positions of the three or more reflectors using the millimeter-wave radar, and an estimation unit that estimates the center position of the port as seen from the unmanned aerial vehicle using the irradiation direction of the millimeter-wave radar, the measured positions of the three or more reflectors, and the arrangement positions of the three or more reflectors relative to the center position of the port.
  • This disclosure provides technology that can estimate the center position of a port at low cost.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of a flight control system.
  • FIG. 2 is a diagram showing an image of signal processing in a millimeter wave radar.
  • FIG. 3 is a flow chart showing a method for estimating the center position of a port.
  • FIG. 4 is a reference diagram for estimating the center position and inclination of the port.
  • FIG. 5 is a flow diagram illustrating a method for estimating port inclination.
  • FIG. 6 is a perspective view of the flight control system 1 used in the experiment.
  • FIG. 7 is a top view of the flight control system 1 used during the experiment.
  • FIG. 8 is a diagram showing a distance intensity distribution calculated by millimeter wave radar measurement.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the estimation result of the inclination of the port.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a control device.
  • three or more reflectors are placed on a port, the three-dimensional positions of the reflectors are measured using a millimeter-wave radar, and the center position of the port is estimated using the measured positions of the reflectors and the positions (position vectors) of the multiple reflectors relative to the center position of the port.
  • this disclosure uses a millimeter-wave radar to measure the distance between the millimeter-wave radar and multiple reflectors. Then, the inclination of the port is estimated using the measured distance between them, the accurate measured distance between them, and the estimated center position of the port.
  • the port's center position and inclination can be estimated using only millimeter-wave radar signal processing (including estimation processing). Furthermore, because the reflector does not require a power source, estimation can be performed at low cost.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of a flight control system 1 according to this embodiment.
  • the flight control system 1 includes a drone 10, a control device 20, and a port 30.
  • Drone 10 is an unmanned aerial vehicle. Drone 10 is also called a UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Drone 10 is equipped with millimeter-wave radar 11.
  • the port 30 is installed, for example, on sloping ground.
  • the port 30 may also be installed on the bed of a moving truck, the deck of a ship rocking with waves, etc.
  • N reflectors 31 (N is a natural number greater than or equal to 3) are arranged on the surface of the port 30.
  • the reflectors 31 are, for example, small corner reflectors.
  • the control device 20 is a controller (e.g., a computer, software, circuit) that is mounted on the drone 10 and controls the operation of the drone 10.
  • the control device 20 may also be not mounted on the drone 10 and control the flight of the drone 10 via wireless communication.
  • the measurement unit 21 has a function of measuring the distances d i between the millimeter wave radar 11 and the N reflectors 31 using the measured positions v i of the N reflectors 31 .
  • the estimation unit 22 has a function of estimating and calculating the center position p of the port 30 as seen from the drone 10 using the irradiation direction of the millimeter wave radar 11, the measurement positions v i of the N reflectors 31 measured by the measurement unit 21, and the placement positions s i of the N reflectors 31 relative to the center position p of the port 30.
  • the arrangement positions si of the N reflectors 31 relative to the center position p of the port 30 are position vectors si of the reflectors 31 starting from the center position p of the port 30. Therefore, if the positions vi of the N reflectors 31 are measured, the center position p of the port 30 can be estimated by converting the positions vi into position vectors si .
  • the estimation unit 22 has a function of estimating and calculating the inclination ⁇ P of the port 30 as seen from the drone 10, using the estimated and calculated center position p of the port 30, the measured distance d i between the millimeter-wave radar 11 and the N reflectors 31 measured by the measurement unit 21, and the accurate measured distance d i-mes ( mes is an abbreviation for measurement; not shown in Figure 2) between the millimeter-wave radar 11 and the N reflectors 31.
  • the rotation angles of the port 30 around the x-axis, y-axis, and z-axis can be determined by minimizing the error in the distance from the millimeter-wave radar 11 to the N reflectors 31, and therefore the tilt ⁇ P of the port 30 can be estimated.
  • the control unit 23 has a function of controlling the position and inclination of the drone 10 using the estimated and calculated center position p and inclination ⁇ P of the port 30.
  • the storage unit 24 has a function of storing, for example, various formulas for calculating the center position p and inclination ⁇ P of the port 30, various data used in the calculation of the various formulas, and estimated values of the center position p and inclination ⁇ P of the port 30.
  • measurement unit 21 and estimation unit 22 may be a single functional unit.
  • FIG. 3 is a flow diagram showing a method for estimating the center position p of the port 30.
  • Fig. 4 is a reference diagram for estimating the center position p of the port 30 and the tilt ⁇ P described below.
  • V( xv , yv , zv ) is the coordinate system of the drone 10 (millimeter-wave radar 11).
  • V '(xv ' , yv ' , zv ' ) is the coordinate system of the non-tilted port 30.
  • P(xp, yp , zp ) is the coordinate system of the tilted port 30.
  • Step S101 The user places N reflectors 31 on the port 30.
  • Each reflector 31 is formed to be strongly reflective in three dimensions so that the drone 10 can measure the position of each reflector 31 using the millimeter-wave radar 11.
  • N in equation (1) is a natural number greater than or equal to 4.
  • the control device 20 stores equation (1) in advance in the memory unit 24.
  • Step S103 The drone 10 irradiates millimeter waves from the millimeter-wave radar 11 toward the port 30.
  • the measurement unit 21 of the control device 20 analyzes reflected signals from N reflectors 31 arranged on the port 30 to measure the three-dimensional position v i of each reflector 31.
  • Step S104 The estimation unit 22 of the control device 20 reads out the formula (1) from the storage unit 24, substitutes the measured positions v i of the N reflectors 31 measured in step S103 into the arrangement positions (position vectors) s i of the formula (1), and calculates the formula (2) after the substitution, thereby calculating the center position p of the port 30.
  • step S104 Additional explanation of step S104.
  • the center position p of the port 30 as seen from the drone 10 is calculated. This means that the center position p of the port 30 is found in the coordinate system V of the drone 10, which is defined by the position and attitude of the drone 10.
  • the measurement positions vi of the N reflectors 31 measured in step S103 are measurement positions as viewed from the coordinate system of the millimeter-wave radar 11 (a coordinate system in which the irradiation direction of the millimeter-wave radar 11 is the X-axis; not shown in FIG. 4). Therefore, the center position p of the port 30 calculated by equation (2) is the center position p of the port 30 as viewed from the coordinate system of the millimeter-wave radar 11.
  • the estimation unit 22 of the control device 20 converts the center position p of the port 30 as seen from the coordinate system of the millimeter-wave radar 11 into a position in the coordinate system V of the drone 10, thereby calculating the center position p of the port 30 as seen from the drone 10.
  • the center position p of the port 30 obtained by signal analysis of the millimeter-wave radar 11 is calculated using distance, azimuth angle, and elevation angle with the millimeter-wave irradiation point as the reference point. Therefore, in order to know the relative position between the drone 10 and the center position p of the port 30 from the center position p of the port 30 obtained by signal analysis of the millimeter-wave radar 11, it is necessary to know in advance the direction of irradiation of the millimeter-wave radar 11 relative to the attitude of the drone 10.
  • FIG. 5 is a flow chart showing a method for estimating the inclination ⁇ P of the port 30.
  • Step S201 The attitude (tilt ⁇ p ) of the port 30 relative to the attitude of the drone 10 can be expressed as ( ⁇ roll p , ⁇ pitch p , ⁇ yaw p ), where the rotation angles around the x-axis, y-axis, and z-axis in the coordinate system V', P of the port 30 are the roll angle ⁇ roll p , the pitch angle ⁇ pitch p , and the yaw angle ⁇ yaw p .
  • the distance d i between the millimeter-wave output end e of the millimeter-wave radar 11 and the N reflectors 31 can be expressed as in equation (3).
  • N in equation (4) is also a natural number greater than or equal to 4.
  • the control device 20 stores equation (4) in advance in the memory unit 24.
  • Step S203 The drone 10 irradiates millimeter waves from the millimeter-wave radar 11 toward the port 30.
  • the measurement unit 21 of the control device 20 analyzes the reflected signals from N reflectors 31 installed on the port 30 to measure the three-dimensional position v i of each reflector 31.
  • the measurement unit 21 of the control device 20 uses the measured positions v i of the N reflectors 31 to measure the distances d i between the millimeter wave output terminal e of the millimeter wave radar 11 and the N reflectors 31 .
  • Step S204 The estimation unit 22 of the control device 20 reads out the equation (3) from the storage unit 24, and substitutes the center position p of the port 30 calculated in step S104 into the equation (3).
  • the estimation unit 22 reads out equation (4) from the storage unit 24, and substitutes into equation (4) the distance d i between the millimeter-wave output terminal e of the millimeter-wave radar 11 and the N reflectors 31 calculated in step S203 and the accurate distance d i-mes between the millimeter-wave radar 11 and the N reflectors 31 measured in advance.
  • the estimation unit 22 calculates ( ⁇ roll p , ⁇ pitch p , ⁇ yaw p ) that minimizes the difference between the distance d i-mes and the distance d i , and calculates the inclination ⁇ P of the port 30 as seen from the drone 10.
  • Steps S101 to S104 and steps S201 to S204 may be combined as appropriate.
  • the irradiation direction of the millimeter-wave radar 11 was fixed so that it faced the center of the port 30.
  • the millimeter-wave radar 11 uses a 79 GHz millimeter-wave FMCW radar, operating in the 77 GHz to 81 GHz band. It is designed to achieve a distance resolution of 37.5 mm. Using a MIMO antenna with three transmitting antennas and four receiving antennas, the azimuth and elevation angles of the reflector 31 were calculated, and the three-dimensional position v i and distance d i of the reflector 31 were measured.
  • the three-dimensional position v i of the reflector 31 was calculated using Root-MUSIC, which is disclosed in “Tatsuya Iizuka and three others, "Root-MUSIC Based Power Estimation Method with Super-Resolution FMCW Radar,” 2020 IEEE/MTT-S International Microwave Symposium (IMS). IEEE, 2020, pp. 1027-1030.”
  • Figure 8 shows the distance intensity distribution calculated using millimeter-wave radar measurements.
  • the horizontal axis represents the distance from the millimeter-wave radar, and the vertical axis represents the intensity.
  • Four intensities were obtained near the port (near 1.4 m), indicating that four reflectors were detected.
  • Figure 9 shows an example of the estimated port inclination.
  • the three-dimensional position of the reflector is measured, allowing us to determine the degree to which the port is inclined.
  • the center position of the port as seen from the drone is estimated using the irradiation direction of the millimeter-wave radar, the measurement positions of the N reflectors, and the placement positions of the N reflectors relative to the center position of the port, so that the center position of the port can be estimated at low cost.
  • the inclination of the port as seen from the drone is estimated using the center position of the port, the measured distances between the millimeter-wave radar and the N reflectors, and the accurate measured distances between the millimeter-wave radar and the N reflectors, thereby enabling the inclination of the port to be estimated at low cost.
  • the port's center position and inclination can be estimated with high accuracy and low cost.
  • the control device 20 of this embodiment described above can be realized, for example, as shown in FIG. 10, using a general-purpose computer system equipped with a CPU 901, memory 902, storage 903, communication device 904, input device 905, and output device 906.
  • the memory 902 and storage 903 are storage devices.
  • the CPU 901 executes a predetermined program loaded onto the memory 902, thereby realizing each function of the control device 20.
  • the control device 20 may be implemented as a single computer.
  • the control device 20 may be implemented as multiple computers.
  • the control device 20 may be a virtual machine implemented on a computer.
  • the program for the control device 20 can be stored on a computer-readable recording medium such as a HDD, SSD, USB (Universal Serial Bus) memory, CD (Compact Disc), or DVD (Digital Versatile Disc).
  • the computer-readable recording medium is, for example, a non-transitory recording medium.
  • the program for the control device 20 can also be distributed via a communications network.

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Abstract

飛行制御システム１は、ミリ波レーダを備えた無人飛行体１０と、前記無人飛行体の動作を制御する制御装置２０と、３つ以上のリフレクタが表面に配置されたポート３０と、を備えた飛行制御システムにおいて、前記制御装置２０は、前記ミリ波レーダで前記３つ以上のリフレクタの３次元位置を計測する計測部２１と、前記ミリ波レーダの照射方向と、前記計測した前記３つ以上のリフレクタの計測位置と、前記ポートの中心位置に対する前記３つ以上のリフレクタの配置位置と、を用いて、前記無人飛行体から見た前記ポートの中心位置を推定する推定部２２と、を備える。

Description

飛行制御システム
　本開示は、飛行制御システムに関する。
　カメラ、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、ミリ波レーダを用いて、ドローンの着地点を計測する技術がある（非特許文献１－８参照）。非特許文献８には、ミリ波レーダを用いてドローンの着地面の傾斜を推定する技術が開示されている。
Phong Ha Nguyen、外5名、"LightDenseYOLO: A fast and Accurate Marker Tracker for Autonomous UAV Landing by Visible Light Camera Sensor on Drone"、Sensors 2018, 18, 1703 Jonghwi Kim、外2名、"Lidar-guided Autonomous Landing of an Aerial Vehicle on a Ground Vehicle"、2017 14th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI)、IEEE, 2017、June 28 - July 1, 2017 Akash Deep Singh、外3名、"RADHAR: Human Activity Recognition from Point Clouds Generated through a Millimeter-wave Radar"、Proceedings of the 3rd ACM Workshop on Millimeter-wave Networks and Sensing Systems、October 25, 2019、p.51-p.56 Girish Tiwari、外2名、"mmFiT: Contactless Fitness Tracker Using mmWave Radar and Edge Computing Enabled Deep Learning"、IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL、2021 Jaime Lien、外7名、"Soli: Ubiquitous Gesture Sensing with Millimeter Wave Radar"、ACM Transactions on Graphics、Vol.35、No.4、Article 142、July 2016 Christopher Doer、外3名、"Radar Based Autonomous Precision Takeoff and Landing System for VTOLs in GNSS Denied Environments"、2020 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS)、IEEE, 2020、September 1-4, 2020 Tatsuya Iizuka、外5名、"MilliSign: mmWave-Based Passive Signs for Guiding UAVs in Poor Visibility Conditions"、Proceedings of the 29th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking. 2023、October 2-6, 2023、p.752-p.766 Tatsuya Iizuka、外5名、"An inclination estimation method for UAV landing surfaces using millimeter wave radar"、in IGARSS 2023-2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2023、p.2049-p.2052.
　しかしながら、非特許文献８では、ドローンとドローンの着地面との相対位置を計測する際に、電源を必要とするデバイス（例えば、ＧＰＳセンサ）を利用するため、飛行制御システムの設置コストが高くなる。また、ミリ波レーダの信号処理以外に、ＧＰＳセンサを含む各種センサで得られた各種データとの統合処理を行うため、飛行制御システムの開発コストが増加する。
　本開示は、上記事情に鑑みてなされたものであり、本開示の目的は、ポートの中心位置を低コストに推定可能な技術を提供することである。
　本開示の一態様の飛行制御システムは、ミリ波レーダを備えた無人飛行体と、前記無人飛行体の動作を制御する制御装置と、３つ以上のリフレクタが表面に配置されたポートと、を備えた飛行制御システムにおいて、前記制御装置は、前記ミリ波レーダで前記３つ以上のリフレクタの３次元位置を計測する計測部と、前記ミリ波レーダの照射方向と、前記計測した前記３つ以上のリフレクタの計測位置と、前記ポートの中心位置に対する前記３つ以上のリフレクタの配置位置と、を用いて、前記無人飛行体から見た前記ポートの中心位置を推定する推定部と、を備える。
　本開示によれば、ポートの中心位置を低コストに推定可能な技術を提供できる。
図１は、飛行制御システムの全体構成を示す図である。 図２は、ミリ波レーダの信号処理イメージを示す図である。 図３は、ポートの中心位置の推定方法を示すフロー図である。 図４は、ポートの中心位置及び傾斜を推定する際の参照図である。 図５は、ポートの傾斜の推定方法を示すフロー図である。 図６は、実験時に使用した飛行制御システム１の斜視図である。 図７は、実験時に使用した飛行制御システム１の上面図である。 図８は、ミリ波レーダ計測により算出した距離強度分布を示す図である。 図９は、ポートの傾斜の推定結果の例を示す図である。 図１０は、制御装置のハードウェア構成の例を示す図である。
　以下、図面を参照して、本開示の実施形態を説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付し説明を省略する。
　［本開示の概要］
　本開示は、ポート上に３つ以上のリフレクタを配置し、ミリ波レーダでリフレクタの３次元位置を計測する。そして、計測したリフレクタの計測位置と、ポートの中心位置に対する複数のリフレクタの配置位置（位置ベクトル）と、を用いて、ポートの中心位置を推定する。
　また、本開示は、ミリ波レーダでミリ波レーダと複数のリフレクタとの間の距離を計測する。そして、計測した当該間の計測距離と、当該間の正確な計測距離と、上記推定したポートの中心位置と、を用いて、ポートの傾斜を推定する。
　これにより、ドローンとポートとの相対位置が未知であっても、ミリ波レーダの信号処理（推定処理を含む）のみでポートの中心位置及び傾斜を推定できる。また、リフレクタは電源を必要としないので、低コストで推定できる。
　［飛行制御システム１の構成］
　図１は、本実施形態に係る飛行制御システム１の全体構成を示す図である。飛行制御システム１は、ドローン１０と、制御装置２０と、ポート３０と、を備える。
　ドローン１０は、無人飛行体である。ドローン１０は、ＵＡＶ（ＵｎｍａｎｎｅｄＡｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ）とも言う。ドローン１０には、ミリ波レーダ１１が搭載されている。
　ポート３０は、例えば傾斜地面に設置されている。ポート３０は、走行するトラックの荷台、波で揺れる船の甲板等に設置されていてもよい。ポート３０の表面には、Ｎ個（Ｎは３以上の自然数）のリフレクタ３１が配置されている。リフレクタ３１は、例えば、小型のコーナリフレクタである。
　制御装置２０は、ドローン１０に搭載され、ドローン１０の動作を制御するコントローラ（例えば、コンピュータ、ソフトウェア、回路）である。制御装置２０は、ドローン１０に非搭載であり、無線通信によりドローン１０の飛行を制御してもよい。
　制御装置２０は、図１及び図２に示すように、ミリ波レーダ１１の照射方向や、ポート３０の中心位置ｐに対するＮ個のリフレクタ３１の配置位置ｓｉを用いて、ドローン１０から見たポート３０の中心位置ｐ及び傾斜θＰを推定する。例えば、制御装置２０は、計測部２１と、推定部２２と、制御部２３と、記憶部２４と、を備える。
　計測部２１は、ミリ波レーダ１１でＮ個のリフレクタ３１の３次元位置ｖｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を計測する機能を備える。
　計測部２１は、計測したＮ個のリフレクタ３１の計測位置ｖｉを用いて、ミリ波レーダ１１とＮ個のリフレクタ３１との間の距離ｄｉを計測する機能を備える。
　推定部２２は、ミリ波レーダ１１の照射方向と、計測部２１で計測されたＮ個のリフレクタ３１の計測位置ｖｉと、ポート３０の中心位置ｐに対するＮ個のリフレクタ３１の配置位置ｓｉと、を用いて、ドローン１０から見たポート３０の中心位置ｐを推定計算する機能を備える。
　ポート３０の中心位置ｐに対するＮ個のリフレクタ３１の配置位置ｓｉとは、ポート３０の中心位置ｐを始点とするリフレクタ３１の位置ベクトルｓｉである。それ故、Ｎ個のリフレクタ３１の位置ｖｉが計測されれば、その位置ｖｉを位置ベクトルｓｉに変換することにより、ポート３０の中心位置ｐを推定できる。
　推定部２２は、推定計算したポート３０の中心位置ｐと、計測部２１で計測されたミリ波レーダ１１とＮ個のリフレクタ３１との間の計測距離ｄｉと、ミリ波レーダ１１とＮ個のリフレクタ３１との間の正確な計測距離ｄｉ－ｍｅｓ（ｍｅｓはｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔの略称。図２において不図示）と、を用いて、ドローン１０から見たポート３０の傾斜θＰを推定計算する機能を備える。
　ポート３０の中心位置ｐが推定されていれば、ミリ波レーダ１１からＮ個のリフレクタ３１までの距離の誤差を最小化することでポート３０のｘ軸回り、ｙ軸回り、ｚ軸周りの各回転角が決まるので、ポート３０の傾斜θＰを推定できる。
　制御部２３は、推定計算したポート３０の中心位置ｐ及び傾斜θＰを用いて、ドローン１０の位置及び傾斜を制御する機能を備える。
　記憶部２４は、例えば、ポート３０の中心位置ｐ及び傾斜θＰを計算するための各種数式、その各種数式の計算に用いる各種データ、ポート３０の中心位置ｐ及び傾斜θＰの推定値を記憶する機能を備える。
　なお、計測部２１と推定部２２は、１つの機能部でもよい。
　［ドローン１０から見たポート３０の中心位置ｐの推定方法］
　図３は、ポート３０の中心位置ｐの推定方法を示すフロー図である。図４は、ポート３０の中心位置ｐ及び後述の傾斜θＰを推定する際の参照図である。Ｖ（ｘｖ，ｙｖ，ｚｖ）は、ドローン１０（ミリ波レーダ１１）の座標系である。Ｖ’（ｘｖ’，ｙｖ’，ｚｖ’）は、傾斜していないポート３０の座標系である。Ｐ（ｘｐ，ｙｐ，ｚｐ）は、傾斜したポート３０の座標系である。
　ステップＳ１０１；
　ユーザは、ポート３０上にＮ個のリフレクタ３１を配置する。各リフレクタ３１は、ドローン１０がミリ波レーダ１１により各リフレクタ３１の位置を計測できる程度に、３次元的に強く反射するもので形成されているものとする。
　ステップＳ１０２；
　ポート３０の中心位置ｐをポート３０の座標系Ｖ’，Ｐの原点としたとき、その原点に対する各リフレクタ３１の配置位置ｓｉは、既知となる。つまり、ポート３０の中心位置ｐは、Ｎ個のリフレクタ３１と同一平面上にあるため、全てのリフレクタ３１の配置位置（＝ポート３０の中心位置ｐを始点とする各リフレクタ３１の位置ベクトル）ｓｉの線形和として表現できる。
　具体的には、ポート３０の中心位置ｐは、Ｎ個のリフレクタ３１の配置位置（位置ベクトル）ｓｉの係数を既知のｋｉとするとき、各リフレクタ３１の配置位置（位置ベクトル）ｓｉを用いて、式（１）のように表現できる。
　なお、式（１）のＮは、４以上の自然数である。
　制御装置２０は、式（１）を予め記憶部２４に記憶しておく。
　ここまでは、ポート３０の中心位置ｐを推定するための事前準備である。これ以降は、ポート３０の中心位置ｐを推定する際の処理である。
　ステップＳ１０３；
　ドローン１０は、ミリ波レーダ１１からミリ波をポート３０に向けて照射する。制御装置２０の計測部２１は、そのポート３０上に配置されているＮ個のリフレクタ３１からの反射信号を解析することで、各リフレクタ３１の３次元位置ｖｉを計測する。
　ステップＳ１０４；
　制御装置２０の推定部２２は、記憶部２４から式（１）を読み出し、ステップＳ１０３で計測されたＮ個のリフレクタ３１の計測位置ｖｉを式（１）の配置位置（位置ベクトル）ｓｉに代入し、代入後の式（２）を計算することで、ポート３０の中心位置ｐを計算する。
　なお、式（２）のＮも４以上の自然数である。
　ステップＳ１０４を補足説明する。
　本実施形態では、ドローン１０から見たポート３０の中心位置ｐを計算する。これは、ドローン１０の位置と姿勢により定義されるドローン１０の座標系Ｖでポート３０の中心位置ｐを求める、ということである。
　ステップＳ１０３で計測されるＮ個のリフレクタ３１の計測位置ｖｉは、ミリ波レーダ１１の座標系（ミリ波レーダ１１の照射方向をＸ軸としたときの座標系。図４において不図示）から見た計測位置である。故に、式（２）で計算されるポート３０の中心位置ｐは、ミリ波レーダ１１の座標系から見たポート３０の中心位置ｐである。
　制御装置２０の推定部２２は、このミリ波レーダ１１の座標系から見たポート３０の中心位置ｐをドローン１０の座標系Ｖでの位置に変換することで、ドローン１０から見たポート３０の中心位置ｐを計算する。
　なお、ドローン１０の姿勢に対するドローン１０からのミリ波レーダ１１の照射方向は、既知とする。ミリ波レーダ１１の信号解析により得られるポート３０の中心位置ｐは、ミリ波の照射点を基準として距離、方位角、仰角で計算されるため、ミリ波レーダ１１の信号解析により得られたポート３０の中心位置ｐからドローン１０とポート３０の中心位置ｐとの相対位置を知るためには、ドローン１０の姿勢に対するミリ波レーダ１１の照射方向を予め知っている必要があるからである。
　［ドローン１０から見たポート３０の傾斜θＰの推定方法］
　図５は、ポート３０の傾斜θＰの推定方法を示すフロー図である。
　ステップＳ２０１；
　ドローン１０の姿勢に対するポート３０の姿勢（傾斜θＰ）は、ポート３０の座標系Ｖ’，Ｐでのｘ軸回り、ｙ軸回り、ｚ軸周りの各回転角をロール角θｒｏｌｌ ｐ、ピッチ角θｐｉｔｃｈ ｐ、ヨー角θｙａｗ ｐとするとき、（θｒｏｌｌ ｐ，θｐｉｔｃｈ ｐ，θｙａｗ ｐ）と表現できる。ポート３０の中心位置ｐがわかっているとき、ミリ波レーダ１１のミリ波出力端ｅとＮ個のリフレクタ３１との間の距離ｄｉは、式（３）のように表現できる。
　なお、Ｒｘ、Ｒｙ、Ｒｚは、それぞれ、ポート３０の座標系Ｖ’，Ｐでのｘ軸、ｙ軸、ｚ軸周りの回転行列である。
　制御装置２０は、式（３）を予め記憶部２４に記憶しておく。
　ステップＳ２０２；
　また、式（３）の距離ｄｉを別途計算された正確な距離ｄｉ－ｍｅｓとの最小二乗誤差で解くための式（４）を生成しておく。
　なお、式（４）のＮも４以上の自然数である。
　制御装置２０は、式（４）を予め記憶部２４に記憶しておく。
　ここまでは、着地ポートＰＴの傾斜θＰを推定するための事前準備である。これ以降は、ポート３０の傾斜θＰを推定する際の処理である。
　ステップＳ２０３；
　ドローン１０は、ミリ波レーダ１１からミリ波をポート３０に向けて照射する。制御装置２０の計測部２１は、そのポート３０上に設置されているＮ個のリフレクタ３１からの反射信号を解析することで、各リフレクタ３１の３次元位置ｖｉを計測する。
　その後、制御装置２０の計測部２１は、計測したＮ個のリフレクタ３１の計測位置ｖｉを用いて、ミリ波レーダ１１のミリ波出力端ｅとＮ個のリフレクタ３１との間の距離ｄｉを計測する。
　ステップＳ２０４；
　制御装置２０の推定部２２は、式（３）を記憶部２４から読み出し、ステップＳ１０４で計算していたポート３０の中心位置ｐを式（３）に代入する。
　また、推定部２２は、式（４）を記憶部２４から読み出し、ステップＳ２０３で計算したミリ波レーダ１１のミリ波出力端ｅとＮ個のリフレクタ３１との間の距離ｄｉと、予め計測していたミリ波レーダ１１とＮ個のリフレクタ３１との間の正確な距離ｄｉ－ｍｅｓとを、式（４）に代入する。
　そして、推定部２２は、距離ｄｉ－ｍｅｓと距離ｄｉの差分を最小化する（θｒｏｌｌ ｐ，θｐｉｔｃｈ ｐ，θｙａｗ ｐ）を計算し、ドローン１０から見たポート３０の傾斜θＰを計算する。
　なお、ステップＳ１０１～Ｓ１０４とステップＳ２０１～Ｓ２０４を適宜組み合わせてもよい。
　［実験結果］
　図６は、実験時に使用した飛行制御システム１の斜視図である。図７は、実験時に使用した飛行制御システム１の上面図である。
　図６に示すポート３０の中心位置を原点とする座標系で（ｘ，ｙ，ｚ）＝（１ｍ，０ｍ，１ｍ）の位置にミリ波レーダ１１を配置した。また、ポート３０の中心を向くようにミリ波レーダ１１の照射方向を固定した。
　リフレクタ３１の数は、４個とした。リフレクタ３１の配置位置は、リフレクタ３１の位置ｓｉを極座標（ｒｉ，φｉ，θｉ）（０≦ｉ＜４）で表すとき、（ｒｉ，θｉ）＝（０．４ｍ，９０°）、（φ０，φ１，φ２，φ３）＝（０°，３００°，１２０°，１８０°）とした。リフレクタ３１は、厚さ３ｃｍ、半径０．５ｍの円盤型の発泡スチロールを用いた。ポート３０上に穴をくり抜き、リフレクタ３１をはめ込んで固定した。
　ミリ波レーダ１１は、７９Ｇｈｚ帯のミリ波ＦＭＣＷレーダを用い、７７Ｇｈｚ～８１Ｇｈｚの帯域を利用した。距離分解能３７．５ｍｍを実現するようにした。送信アンテナ数が３つ、受信アンテナ数が４つＭＩＭＯアンテナにより、リフレクタ３１が位置する方位角及び仰角を計算し、リフレクタ３１の３次元位置ｖｉと距離ｄｉを計測した。
　リフレクタ３１の３次元位置ｖｉは、「Tatsuya Iizuka、外3名“Root-MUSIC Based Power Estimation Method with Super-Resolution FMCW Radar”、2020 IEEE/MTT-S International Microwave Symposium (IMS). IEEE, 2020、p.1027-p.1030」に開示されているＲｏｏｔ－ＭＵＳＩＣを用いて計算した。
　図８は、ミリ波レーダ計測により算出した距離強度分布を示す図である。横軸がミリ波レーダからの距離、縦軸が強度である。ポート付近（１．４ｍ近傍）に４つの強度が得られており、４個のリフレクタを検知できていることが分かる。
　図９は、ポートの傾斜の推定結果の例を示す図である。リフレクタの３次元位置が計測されており、ポートがどの程度傾斜しているかを把握できる。
　［実施形態の効果］
　本実施形態によれば、ミリ波レーダの照射方向と、Ｎ個のリフレクタの計測位置と、ポートの中心位置に対するＮ個のリフレクタの配置位置と、を用いて、ドローンから見たポートの中心位置を推定するので、ポートの中心位置を低コストに推定できる。
　また、本実施形態によれば、ポートの中心位置と、ミリ波レーダとＮ個のリフレクタとの間の計測距離と、ミリ波レーダとＮ個のリフレクタとの間の正確な計測距離と、を用いて、ドローンから見たポートの傾斜を推定するので、ポートの傾斜を低コストに推定できる。
　つまり、リフレクタを埋め込んだ無電源の着陸ポートとドローンの制御装置におけるミリ波レーダ信号処理のみで、ポートの中心位置及び傾斜を高精度かつ低コストで推定できる。
　これにより、霧、雨、夜間等の視界不良状況を含むに全天候下おいて、トラックの荷台や船の甲板、洋上浮遊ポート等の動く着地面への着陸が可能となり、配送業や海洋環境観測分野におけるドローン活用の幅を広げられる。
　［その他］
　本開示は、上記実施形態に限定されない。本開示は、本開示の要旨の範囲内で数々の変形が可能である。
　上記説明した本実施形態の制御装置２０は、例えば、図１０に示すように、ＣＰＵ９０１と、メモリ９０２と、ストレージ９０３と、通信装置９０４と、入力装置９０５と、出力装置９０６と、を備えた汎用的なコンピュータシステムを用いて実現できる。メモリ９０２及びストレージ９０３は、記憶装置である。当該コンピュータシステムにおいて、ＣＰＵ９０１がメモリ９０２上にロードされた所定のプログラムを実行することにより、制御装置２０の各機能が実現される。
　制御装置２０は、１つのコンピュータで実装されてもよい。制御装置２０は、複数のコンピュータで実装されてもよい。制御装置２０は、コンピュータに実装される仮想マシンであってもよい。
　制御装置２０用のプログラムは、ＨＤＤ、ＳＳＤ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶できる。コンピュータ読取り可能な記録媒体は、例えば、非一時的な（non-transitory）記録媒体である。制御装置２０用のプログラムは、通信ネットワークを介して配信することもできる。
　１　飛行制御システム
　１０　ドローン
　１１　ミリ波レーダ
　２０　制御装置
　２１　計測部
　２２　推定部
　２３　制御部
　２４　記憶部
　３０　ポート
　３１　リフレクタ
　９０１　ＣＰＵ
　９０２　メモリ
　９０３　ストレージ
　９０４　通信装置
　９０５　入力装置
　９０６　出力装置

Claims (2)

  1. 　ミリ波レーダを備えた無人飛行体と、前記無人飛行体の動作を制御する制御装置と、３つ以上のリフレクタが表面に配置されたポートと、を備えた飛行制御システムにおいて、
    　前記制御装置は、
    　前記ミリ波レーダで前記３つ以上のリフレクタの３次元位置を計測する計測部と、
    　前記ミリ波レーダの照射方向と、前記計測した前記３つ以上のリフレクタの計測位置と、前記ポートの中心位置に対する前記３つ以上のリフレクタの配置位置と、を用いて、前記無人飛行体から見た前記ポートの中心位置を推定する推定部と、
    　を備える飛行制御システム。
  2. 　前記計測部は、前記計測した前記３つ以上のリフレクタの計測位置を用いて、前記ミリ波レーダと前記３つ以上のリフレクタとの間の距離を計測し、
    　前記推定部は、
    　前記推定した前記ポートの中心位置と、前記計測した前記ミリ波レーダと前記３つ以上のリフレクタとの間の計測距離と、前記ミリ波レーダと前記３つ以上のリフレクタとの間の正確な計測距離と、を用いて、前記無人飛行体から見た前記ポートの傾斜を推定する請求項１に記載の飛行制御システム。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2020094865A (ja) * 2018-12-11 2020-06-18 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー 位置検出システム、位置検出方法、角度検出方法、マーカー
US20230358883A1 (en) * 2020-09-24 2023-11-09 Thales Method for locating an aircraft in flight

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