WO2026014342A1 - 電波環境推定装置、電波環境推定方法および記録媒体 - Google Patents

電波環境推定装置、電波環境推定方法および記録媒体

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WO2026014342A1
WO2026014342A1 PCT/JP2025/023941 JP2025023941W WO2026014342A1 WO 2026014342 A1 WO2026014342 A1 WO 2026014342A1 JP 2025023941 W JP2025023941 W JP 2025023941W WO 2026014342 A1 WO2026014342 A1 WO 2026014342A1
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radio wave
information
unmanned aerial
aerial vehicle
wave environment
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PCT/JP2025/023941
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English (en)
French (fr)
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栄一 徳見
徹 宮原
友也 下野
雄帆 前田
正典 八幡
直輝 谷口
英夫 安達
伶実 岡田
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NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R29/00—Arrangements for measuring or indicating electric quantities not covered by groups G01R19/00 - G01R27/00
    • G01R29/08—Measuring electromagnetic field characteristics
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/40—Control within particular dimensions
    • G05D1/46—Control of position or course in three dimensions [3D]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
    • H04B17/318—Received signal strength
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/391—Modelling the propagation channel

Definitions

  • Patent Document 1 describes generating candidate flight routes that include as few locations with poor environments as possible. It also lists locations with poor radio wave environments as an example of an environmental parameter.
  • a first embodiment of the present disclosure will be described.
  • Specific examples of the radio wave environment estimation device 10 in the first embodiment are a radio wave environment estimation device 20 in a second embodiment, a radio wave environment estimation device 30 in a third embodiment, and a radio wave environment estimation device 40 in a fourth embodiment, which will be described later.
  • Figure 3 shows an example configuration of a system including a radio wave environment estimation device 20.
  • the estimation model is generated, for example, by a learning device (not shown).
  • the estimation unit 22 may also generate the estimation model.
  • Input information to the estimation model includes measured radio wave information.
  • the input information may also include information on the date and time when the measured values of the radio wave indexes included in the measured radio wave information were measured.
  • the input information may also include specified date and time information, which is information on when the three-dimensional distribution is desired to be estimated.
  • the learning device may estimate the distribution of the radio wave environment in three-dimensional space by radio wave propagation estimation based on the position of the noise source and the measured radio wave information used for learning.
  • the distribution of the radio wave environment may be the distribution of the radio wave environment for noise.
  • the learning data used by the estimation model may include information about environmental noise.
  • the information about environmental noise may be reflected in the estimation of a three-dimensional distribution that includes a distribution regarding whether or not control radio waves can be received.
  • Environmental information may include, for example, information regarding the degree of vehicle congestion within the three-dimensional space.
  • environmental information may include, for example, information regarding the degree of vehicle congestion in the periphery of the three-dimensional space.
  • Information regarding the degree of vehicle congestion may include image information of roads taken within or around the three-dimensional space.
  • environmental information may include, for example, information regarding the operation of electric vehicles (EVs) within or around the three-dimensional space. Noise emitted by EVs acts as environmental noise and may affect whether or not control radio waves can be received.
  • EVs electric vehicles
  • the estimation unit 22 can estimate the three-dimensional distribution in three-dimensional space based on the actual measured values of the radio wave index at the measurement point. Therefore, the three-dimensional distribution can be estimated before the unmanned aerial vehicle is flown. For example, the estimation unit 22 can estimate the distribution of the radio wave environment in the sky based on the actual measured values of the radio wave index at an observation point on the ground.
  • Figure 5 shows an example of a display image.
  • the display image may show the receivable area at an altitude selected by the user.
  • the display image may show the receivable area on a two-dimensional map.
  • the display showing the receivable area may show whether reception is possible in each of rectangular areas divided into a mesh pattern.
  • the receivable area may also be shown in any shape other than a rectangle.
  • the receivable area may be shown by a curved line.
  • the display image may also include a display showing areas where unmanned aerial vehicles cannot pass, such as the location of buildings.
  • the display image may show the receivable areas at two or more altitudes.
  • the receivable areas at each altitude may be displayed in a different format, for example, in a different color.
  • the display image may include an image showing the receivable area for control radio waves at the backup frequency in addition to the receivable area for control radio waves at the normal frequency.
  • the coverage area may be estimated as a three-dimensional distribution using an estimation model.
  • the coverage area may also be estimated by the estimation unit 22 based on the distribution of radio wave indicators estimated as a three-dimensional distribution using an estimation model.
  • the operator of the unmanned aerial vehicle can control the unmanned aerial vehicle so that it passes through areas where it can receive control radio waves.
  • the operator of the unmanned aerial vehicle can control the unmanned aerial vehicle so that it avoids areas where it cannot receive control radio waves.
  • the radio wave environment estimation device 20 can estimate the three-dimensional distribution before flying the unmanned aerial vehicle, allowing the unmanned aerial vehicle to fly more safely.
  • the receiver 21 receives the measured radio wave information (step S101).
  • the estimation unit 22 estimates the three-dimensional distribution using an estimation model (step S102).
  • the estimation model estimates the three-dimensional distribution based on actually measured radio wave information.
  • the output unit 23 outputs the estimated radio wave information (step S103).
  • the estimated radio wave information is information regarding three-dimensional distribution.
  • the radio wave environment estimation device 20 includes a receiver 21, an estimator 22, and an output unit 23.
  • the receiver 21 receives measured radio wave information.
  • the measured radio wave information is information related to the measured value of a radio wave index.
  • the radio wave index is an index related to the radio wave environment.
  • the measured value of the radio wave index is measured at a measurement point.
  • the measurement point is a point where the measured value of the radio wave index is measured.
  • the radio wave environment is a radio wave environment related to control radio waves for controlling the unmanned aerial vehicle.
  • the estimation unit 22 estimates the three-dimensional distribution using an estimation model.
  • the three-dimensional distribution is the distribution of the radio wave environment in three-dimensional space.
  • the three-dimensional space is a space that includes the area in which the unmanned aerial vehicle is flown and the measurement point.
  • the estimation model estimates the three-dimensional distribution based on the measured radio wave information.
  • the output unit 23 outputs estimated radio wave information.
  • the estimated radio wave information is information related to the three-dimensional distribution.
  • radio wave environment estimation device 30 according to a third embodiment of the present disclosure will be described.
  • the radio wave environment estimation device 30 according to the third embodiment is a specific example of the radio wave environment estimation device 10 according to the first embodiment.
  • Figure 6 shows an example configuration of a system including a radio wave environment estimation device 30.
  • the radio wave environment estimation device 30 is connected to a display means 50.
  • FIG. 7 shows an example configuration of the radio wave environment estimation device 30.
  • the radio wave environment estimation device 30 includes a receiving unit 21, an estimation unit 22, an output unit 23, and a generation unit 34.
  • the functions of the generation unit 34 may be included in a device external to the radio wave environment estimation device, such as a flight path generation device (not shown).
  • the receiving unit 21 and estimation unit 22 are the same as in the second embodiment, so their explanation will be omitted.
  • the output unit 23 outputs the estimated radio wave information to the generation unit 34.
  • the output unit 23 may also output the estimated radio wave information to the display means 50.
  • the information that the output unit 23 outputs to the generation unit 34 as estimated radio wave information and the information that the output unit 23 outputs to the display means 50 as estimated radio wave information may be different information.
  • the generation unit 34 generates flight path information regarding the flight path of the unmanned aerial vehicle based on the estimated radio wave information. The generation unit 34 then outputs information related to the generated flight path information to the display means 50. The generation unit 34 may also output the flight path information to the output unit 23, and the output unit 23 may output information related to the flight path information to the display means 50.
  • the generation unit 34 generates flight path information based on, for example, the three-dimensional distribution estimated by the estimation unit 22, flight-prohibited position information, and passing point information.
  • Flight-prohibited position information is information about locations where the unmanned aerial vehicle cannot fly.
  • Passing point information is information about locations where the unmanned aerial vehicle will fly.
  • the no-fly location information is, for example, information about the location of a building. Furthermore, the no-fly location information may include information about the location where other unmanned aerial vehicles will pass, and information about the date and time when the other unmanned aerial vehicles will pass that location. Furthermore, the no-fly location information may include information about the location where aircraft using the airport will pass, and information about the date and time when the aircraft will pass that location.
  • the no-fly location information may be stored in internal or external storage means (not shown) of the radio wave environment estimation device 30, or may be received by the receiving unit 21.
  • the waypoint information is information about a location that the unmanned aerial vehicle is scheduled to pass through, for example, for airport facility inspections.
  • the waypoint information may include, for example, information about the location where the unmanned aerial vehicle will perform the inspection, and information about the time at which the unmanned aerial vehicle will perform the inspection at that location.
  • the waypoint information is received, for example, by the receiving unit 21.
  • the generation unit 34 When generating flight route information, the generation unit 34 generates flight route information based on waypoint information so that the flight route passes through the positions indicated by the waypoint information. Furthermore, when generating flight route information, the generation unit 34 generates flight route information based on no-fly position information so that the flight route does not pass through the positions indicated by the no-fly position information. Furthermore, when generating flight route information, the generation unit 34 generates flight route information based on a three-dimensional distribution so that the flight route passes through positions where control radio waves can be received. The generation unit 34 then outputs the flight route information.
  • the parameters of the evaluation function include a radio wave environment score.
  • the radio wave environment score is a score related to the radio wave environment. For example, the shorter the length of the flight route that passes through areas where it is estimated that control radio waves cannot be received, the lower the radio wave environment score may be.
  • the parameters of the evaluation function may include a ground risk score.
  • the ground risk score is a score related to ground risk.
  • Ground risk is the risk that the flight of an unmanned aerial vehicle may pose to the ground. For example, areas above important cultural properties, railways, densely inhabited districts (DIDs), and other areas on the ground would have a significant impact if the unmanned aerial vehicle were to fall for some reason, so it is desirable that these areas not be included in the flight path of an unmanned aerial vehicle. Areas on the ground that are desirable not to be included in the flight path may hereinafter be referred to as areas recommended to be avoided.
  • Areas recommended to be avoided may include predetermined areas on the ground, such as locations where important cultural properties are located, locations on roads with heavy traffic, densely populated areas, and areas where railways pass. Areas recommended to be avoided may also be changed depending on the situation on the ground. For example, a location that is normally vacant but attracts many people on event days may be included in the areas recommended to be avoided on event days.
  • Ground conditions include, for example, information regarding traffic volume, and information regarding the event area and date and time. Information regarding ground conditions is input from an information providing device (not shown) or the like.
  • the parameters of the evaluation function may include an air risk score.
  • the air risk score is a score related to air risk. Air risk is the risk that an unmanned aerial vehicle will be unable to fly.
  • Information used to calculate the air risk score may include information on the routes of other unmanned aerial vehicles, information on the locations of buildings, information on windy areas, weather information, etc. Note that the information used to calculate the air risk is input from an information providing device (not shown) or the like.
  • an unmanned aerial vehicle collides with some kind of object, it may become unable to fly. Therefore, for example, if the distance between an unmanned aerial vehicle and another unmanned aerial vehicle is closer than a predetermined distance, the air risk score may be lower than when the distance between the unmanned aerial vehicle and the other unmanned aerial vehicle is equal to or greater than the predetermined distance. Also, if the distance between an unmanned aerial vehicle and a building is closer than a predetermined distance, the air risk score may be lower than when the distance between the unmanned aerial vehicle and the building is equal to or greater than the predetermined distance.
  • an unmanned aerial vehicle flies in a windy location or on a windy day, the wind may cause it to be unable to fly. Therefore, for example, if the flight path includes a location where winds may blow at speeds exceeding the speed at which the unmanned aerial vehicle can fly (such as a canyon between buildings), the air risk score may be lowered. Whether or not information about wind is reflected in the air risk score may be changed depending on whether or not the unmanned aerial vehicle is wind resistant. Furthermore, information about whether or not the unmanned aerial vehicle is wind resistant may be input to the receiving unit 21.
  • the evaluation score may be, for example, a weighted average of the scores included in the parameters.
  • the weighting coefficient for each parameter may be changeable. For example, if the parameters of the evaluation function include a required time score and a ground risk score, an instruction as to whether to prioritize time or safety may be input to the generation unit 34. The instruction as to whether to prioritize time or safety may be input to the generation unit 34 in response to a user operation. Then, when an instruction is given to prioritize time, the generation unit 34 may increase the weighting coefficient for the required time score, and when an instruction is given to prioritize safety, the generation unit 34 may increase the weighting coefficient for the ground risk score.
  • the route image may, for example, display information relating to flight path information on a three-dimensional display showing three-dimensional space.
  • the route image may display information relating to flight path information on a two-dimensional display showing a plane formed by two of the three axes in three-dimensional space.
  • the route image may show the flight path on a two-dimensional map, and may also show the flight altitude along the flight path using numbers, colors, etc.
  • the route image may include an image showing the flight path on a two-dimensional map, and an image showing the flight altitude along the flight path.
  • the route image may also include a display showing the current location of the unmanned aerial vehicle.
  • Figure 8 shows an example of a route image.
  • the flight route is shown on a two-dimensional map.
  • the route image also includes a display showing the flight altitude along the flight route.
  • the areas surrounded by curved lines in Figure 8 indicate areas where control radio waves cannot be received.
  • the route image also includes a display showing the current position of the unmanned aerial vehicle.
  • the generation unit 34 outputs information related to the flight path information (step S304).
  • the radio wave environment estimation device 30 includes a receiver 21, an estimator 22, and an output unit 23.
  • the receiver 21 receives measured radio wave information.
  • the measured radio wave information is information related to the measured value of a radio wave index.
  • the radio wave index is an index related to the radio wave environment.
  • the measured value of the radio wave index is measured at a measurement point.
  • the measurement point is a point where the measured value of the radio wave index is measured.
  • the radio wave environment is a radio wave environment related to control radio waves for controlling the unmanned aerial vehicle.
  • the estimation unit 22 estimates the three-dimensional distribution using an estimation model.
  • the three-dimensional distribution is the distribution of the radio wave environment in three-dimensional space.
  • radio wave environment estimation device 40 Next, a radio wave environment estimation device 40 according to a fourth embodiment of the present disclosure will be described. Note that the radio wave environment estimation device 40 according to the fourth embodiment is a specific example of the radio wave environment estimation device 10 according to the first embodiment.
  • FIG 11 shows an example configuration of a radio wave environment estimation device 40.
  • the radio wave environment estimation device 40 includes a receiving unit 21, an estimation unit 22, an output unit 23, a generation unit 34, and a control unit 45.
  • the functions of the control unit 45 may be included in a device external to the radio wave environment estimation device, such as a control device (not shown).
  • the receiving unit 21 and estimation unit 22 are the same as in the second embodiment, so their explanation will be omitted.
  • the output unit 23 outputs the estimated radio wave information to the generation unit 34.
  • the output unit 23 may also output the estimated radio wave information to the display means 50.
  • the information that the output unit 23 outputs to the generation unit 34 as estimated radio wave information and the information that the output unit 23 outputs to the display means 50 as estimated radio wave information may be different information.
  • the generation unit 34 outputs information relating to the flight path information to the control unit 45.
  • the generation unit 34 may also output information relating to the flight path information to the display means 50.
  • the generation unit 34 may also output information relating to the flight path information to the output unit 23.
  • the information that the generation unit 34 outputs to the control unit 45 as information relating to the flight path information and the information that the generation unit 34 outputs to the display means 50 as information relating to the flight path information may be different information.
  • the control unit 45 controls the flight of the unmanned aerial vehicle.
  • control unit 45 may control mode switching of the unmanned aerial vehicle.
  • the unmanned aerial vehicle operates in two modes, for example, manual flight mode and automatic flight mode.
  • Manual flight mode is a mode in which the vehicle flies in accordance with control radio waves.
  • the control radio waves may be, for example, radio waves for flying the unmanned aerial vehicle in accordance with the operation of the pilot.
  • the control radio waves may also be radio waves for flying the unmanned aerial vehicle in accordance with the flight path generated by the generation unit 34.
  • the control radio waves may be output from an antenna (not shown) that outputs control radio waves in accordance with the control of the control unit 45.
  • Automatic flight mode is a mode in which the unmanned aerial vehicle flies automatically.
  • the unmanned aerial vehicle flies according to predetermined rules.
  • the unmanned aerial vehicle may be set with information about a flight path generated by the generation unit 34 in advance, and the unmanned aerial vehicle may fly according to this flight path.
  • the unmanned aerial vehicle may receive GNSS radio waves to fly automatically, or if it is unable to receive GNSS radio waves, it may use an IMU (Inertial Measurement Unit) sensor or the like to fly automatically.
  • IMU Inertial Measurement Unit
  • the control unit 45 may recommend to the operator of the unmanned aerial vehicle that they switch to automatic flight mode if the communication quality is worse than a predetermined quality.
  • Communication quality is the quality of communication performed by the unmanned aerial vehicle.
  • Communication quality information is information related to communication quality.
  • Communication quality may be the quality of communication via control radio waves transmitted to the unmanned aerial vehicle.
  • Communication quality may also be the quality of communication via radio waves transmitted from the unmanned aerial vehicle.
  • Radio waves transmitted from the unmanned aerial vehicle may hereinafter be referred to as transmitted radio waves.
  • the unmanned aerial vehicle can transmit its own location information and transmission data via transmitted radio waves.
  • the transmitted data may include, for example, data acquired by the unmanned aerial vehicle and information related to the health status of the unmanned aerial vehicle.
  • the quality of communication via control radio waves may be measured in the unmanned aerial vehicle. Then, communication quality information may be transmitted from the unmanned aerial vehicle to the radio wave environment estimation device 40 via transmitted radio waves. The quality of communication via transmitted radio waves may be measured by a base station (not shown) that receives the transmitted radio waves. Then, the communication quality information may be transmitted from the base station to the control unit 45.
  • the control unit 45 may, for example, recommend to the operator of the unmanned aerial vehicle that they switch to automatic flight mode by displaying on the display means 50 an image including a message indicating that they should switch to automatic flight mode.
  • control unit 45 may transmit a signal to the unmanned aerial vehicle to switch to automatic flight mode if the communication quality is worse than a predetermined quality based on the communication quality information.
  • the signal to switch to automatic flight mode may be included in the control radio waves.
  • the control unit 45 may transmit a signal to the external device indicating that it recommends switching to automatic flight mode.
  • the unmanned aerial vehicle may then receive a signal to switch to automatic flight mode from the external device.
  • the unmanned aerial vehicle may autonomously switch to automatic flight mode depending on the communication quality.
  • the unmanned aerial vehicle may transition to automatic flight mode if the quality of communication via control radio waves is worse than a predetermined quality. Furthermore, if the quality of communication via control radio waves is worse than a predetermined quality, the unmanned aerial vehicle may not be able to receive the control radio waves. Therefore, if the unmanned aerial vehicle is no longer able to receive the control radio waves, it may attempt to receive the control radio waves using a backup frequency that is different from the normal frequency. Then, if the unmanned aerial vehicle is unable to receive the control radio waves even on the backup frequency, it may transition to automatic flight mode.
  • the transition from automatic flight mode to manual flight mode may occur, for example, a predetermined time after switching from manual flight mode to automatic flight mode.
  • the unmanned aerial vehicle may check whether control radio waves can be received at predetermined intervals after switching to automatic flight mode, and if reception is possible, transition to manual flight mode.
  • the control unit 45 may check communication quality at predetermined intervals after switching to automatic flight mode, and transition the unmanned aerial vehicle to manual flight mode if communication quality improves beyond a predetermined quality.
  • control unit 45 may switch the mode of the unmanned aerial vehicle based on flight path information. For example, if the flight path includes a point where it is expected that control radio waves will not be received, the generation unit 34 may plan to operate the unmanned aerial vehicle in automatic flight mode at the point where it is expected that control radio waves will not be received. The generation unit 34 may then generate flight path information including information about the point where the unmanned aerial vehicle will operate in automatic flight mode. The control unit 45 may then transmit a signal to the unmanned aerial vehicle to switch to automatic flight mode when the unmanned aerial vehicle reaches a point where it is planned to operate in automatic flight mode based on the flight path information. Further, the control unit 45 may transmit a signal to the unmanned aerial vehicle to switch to manual flight mode when the unmanned aerial vehicle reaches a point where it is planned to switch to manual flight mode based on the flight path information.
  • the unmanned aerial vehicle may switch modes of the unmanned aerial vehicle based on flight path information.
  • the unmanned aerial vehicle may transition to automatic flight mode when it reaches a point where it is planned to operate in automatic flight mode based on flight path information.
  • the unmanned aerial vehicle may transition to manual flight mode when it reaches a point where it is planned to switch to manual flight mode based on flight path information.
  • the control unit 45 may also control the display of the current position of the unmanned aerial vehicle.
  • the control unit 45 may receive information regarding the current position of the unmanned aerial vehicle from an information providing device (not shown) and cause the display means 50 to display an image including a display indicating the current position of the unmanned aerial vehicle.
  • the control unit 45 may also cause the display means 50 to display an image that allows a comparison of the flight path of the unmanned aerial vehicle and the current position of the unmanned aerial vehicle based on the flight path information generated by the generation unit 34. Furthermore, for example, the control unit 45 may calculate the distance between the flight path and the current position of the unmanned aerial vehicle, and, if the calculated distance is equal to or greater than a predetermined value, cause the display means 50 to display an image that includes a display indicating that the position of the unmanned aerial vehicle is deviating from the planned flight path.
  • the control unit 45 may also receive information regarding the current position of the aircraft and cause the display means 50 to display an image including an indication of the aircraft's current position.
  • the image that the control unit 45 causes the display means 50 to display may include information regarding three-dimensional distribution and information regarding flight path information.
  • the current position of the aircraft can be measured, for example, by monitoring using radar (not shown).
  • the control unit 45 can receive information regarding the aircraft's current position from a monitoring device or the like.
  • the control unit 45 may also transmit control radio waves in response to operations by the pilot to the unmanned aerial vehicle via a base station.
  • control unit 45 may receive transmission data from the unmanned aerial vehicle via transmission radio waves and store the data in internal or external storage means (not shown) of the radio wave environment estimation device 40. The control unit 45 may then display an image related to the transmission data on the display means 50.
  • the transmission data may be data related to the results of the inspection.
  • the transmission data may be images taken by a camera mounted on the unmanned aerial vehicle.
  • the unmanned aerial vehicle may retain the transmission data, and transmit the transmission data when communication via transmission radio waves becomes possible.
  • the image that the control unit 45 causes the display means 50 to display may be output from the output unit 23 to the display means 50.
  • the display relating to the three-dimensional distribution and the display relating to the information output from the control unit 45 may be superimposed by the output unit 23.
  • control unit 45 recommends to the operator of the unmanned aerial vehicle that they switch to automatic flight mode (step S402).
  • the control unit 45 for example, causes the display means 50 to display an image including a display indicating that it is recommended to switch to automatic flight mode.
  • control unit 45 may check the communication quality at predetermined time intervals after transitioning the unmanned aerial vehicle to automatic flight mode, and if the communication quality improves beyond a predetermined quality (step S403), transition the unmanned aerial vehicle to manual flight mode (step S404).
  • the control unit 45 may, for example, cause the display means 50 to display an image including a display indicating that switching to manual flight mode is recommended.
  • the radio wave environment estimation device 40 includes a receiver 21, an estimator 22, and an output unit 23.
  • the receiver 21 receives measured radio wave information.
  • the measured radio wave information is information related to the measured value of a radio wave index.
  • the radio wave index is an index related to the radio wave environment.
  • the measured value of the radio wave index is measured at a measurement point.
  • the measurement point is a point where the measured value of the radio wave index is measured.
  • the radio wave environment is a radio wave environment related to control radio waves for controlling the unmanned aerial vehicle.
  • the estimation unit 22 estimates the three-dimensional distribution using an estimation model.
  • the three-dimensional distribution is the distribution of the radio wave environment in three-dimensional space.
  • the three-dimensional space is a space that includes the area in which the unmanned aerial vehicle is flown and the measurement point.
  • the estimation model estimates the three-dimensional distribution based on the measured radio wave information.
  • the output unit 23 outputs estimated radio wave information.
  • the estimated radio wave information is information related to the three-dimensional distribution.
  • control unit 45 may recommend to the pilot of the unmanned aerial vehicle that they switch to automatic flight mode if the communication quality is worse than a predetermined quality based on the communication quality information. This reduces the possibility that the flight of the unmanned aerial vehicle will become unstable due to a deterioration in the radio wave environment for control radio waves, making it possible to fly the unmanned aerial vehicle more safely.
  • Radio wave environment estimation device 10, 20, 30, 40
  • the radio wave environment estimation device may be physically or functionally realized using at least two information processing devices.
  • the radio wave environment estimation device may be realized as a dedicated device.
  • only some of the functions of the radio wave environment estimation device may be realized using an information processing device.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the hardware configuration of an information processing device that can realize the radio wave environment estimation device of each embodiment of the present disclosure.
  • the information processing device 90 includes a communication interface 91, an input/output interface 92, a computing device 93, a storage device 94, a non-volatile storage device 95, and a drive device 96.
  • the receiving unit 11 and output unit 13 in FIG. 1 can be realized by a communication interface 91 and a computing device 93.
  • the estimation unit 12 can be realized by the computing device 93.
  • the communication interface 91 is a communication means that allows the radio wave environment estimation device of each embodiment to communicate with an external device via a wired or/and wireless connection. Note that if the radio wave environment estimation device is implemented using at least two information processing devices, these devices may be connected so that they can communicate with each other via the communication interface 91.
  • the input/output interface 92 is a man-machine interface including a keyboard as an example of an input device and a display as an output device.
  • the arithmetic unit 93 is realized by an arithmetic processing device such as a general-purpose CPU (Central Processing Unit) or microprocessor, and multiple electrical circuits.
  • the arithmetic unit 93 is capable of, for example, reading various programs stored in the non-volatile memory device 95 into the memory device 94 and executing processing in accordance with the read programs.
  • the drive device 96 is, for example, a device that processes the reading and writing of data from and to the recording medium 97 described below.
  • the recording medium 97 is any recording medium capable of recording data, such as an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor flash memory.
  • the radio wave environment estimation device may be configured so that the program is recorded on a recording medium 97 and stored in the non-volatile storage device 95 as appropriate when the radio wave environment estimation device is shipped or when it is in operation.
  • the program may be supplied by installing it into the radio wave environment estimation device using an appropriate jig during the manufacturing stage before shipping or during the operation stage.
  • the program may also be supplied by a general procedure such as downloading it from an external source via a communication line such as the Internet.
  • a receiving means for receiving actual measured radio wave information which is information relating to an actual measured value of a radio wave index, which is an index relating to a radio wave environment, which is an environment of radio waves relating to control radio waves for controlling the unmanned aerial vehicle, measured at a measurement point
  • an estimation means for estimating, using an estimation model, a three-dimensional distribution that is the distribution of the radio wave environment in a three-dimensional space that is a space including an area in which the unmanned aerial vehicle is flown and the measurement point
  • an output means for outputting estimated radio wave information which is information about the three-dimensional distribution
  • Equipped with the estimation model estimates the three-dimensional distribution based on the actually measured radio wave information
  • Radio wave environment estimation device Radio wave environment estimation device.
  • the estimation model is updated by adding information about the actual measured values of the radio wave index measured by the unmanned aerial vehicle as training data. 3.
  • the radio wave environment estimation device according to claim 1 or 2.
  • the estimation model is generated using propagation estimation results, which are information about the results of radio wave propagation estimation performed based on actually measured radio wave information for learning, as training data. 4. The radio wave environment estimation device according to claim 1, wherein the first and second signals are received from the first and second terminals.
  • a generating unit is further provided to generate flight path information regarding a flight path of the unmanned aerial vehicle based on the estimated radio wave information. 5.
  • the radio wave environment estimation device according to claim 1,
  • a parameter of an evaluation function used to calculate the evaluation score includes a radio wave environment score, The shorter the length of the path passing through the area where it is estimated that the control radio wave cannot be received, the lower the radio wave environment score becomes.
  • the modes in which the unmanned aerial vehicle operates include a manual flight mode in which the unmanned aerial vehicle flies in accordance with the control radio waves and an automatic flight mode in which the unmanned aerial vehicle flies automatically, When the quality of the communication by the control radio wave is worse than a predetermined quality, the unmanned aerial vehicle is shifted to an automatic flight mode.
  • the modes in which the unmanned aerial vehicle operates include a manual flight mode in which the unmanned aerial vehicle flies in accordance with the control radio waves and an automatic flight mode in which the unmanned aerial vehicle flies automatically,
  • the generating means generates flight path information including information about a point at which the unmanned aerial vehicle is to operate in automatic flight mode when the flight path includes a point at which it is predicted based on the three-dimensional distribution that the unmanned aerial vehicle will not be able to receive the control radio waves.
  • the radio wave environment estimation device according to claim 5, wherein the first and second signals are received from the first and second terminals.
  • (Appendix 11) Receive actual measured radio wave information, which is information regarding the actual measured value measured at a measurement point of a radio wave index, which is an index related to a radio wave environment, which is a radio wave environment related to control radio waves for controlling the unmanned aerial vehicle; Estimating a three-dimensional distribution, which is the distribution of the radio wave environment in a three-dimensional space that is a space including an area in which the unmanned aerial vehicle is flown and the measurement point, using an estimation model that estimates the three-dimensional distribution based on the actually measured radio wave information; outputting estimated radio wave information that is information about the three-dimensional distribution; Radio wave environment estimation method.
  • a receiving function for receiving actual measured radio wave information which is information regarding the actual measured value of a radio wave index, which is an index related to a radio wave environment, which is an environment of radio waves related to control radio waves for controlling an unmanned aerial vehicle, measured at a measurement point
  • an estimation function that estimates, using an estimation model, a three-dimensional distribution that is the distribution of the radio wave environment in a three-dimensional space that is a space including an area in which the unmanned aerial vehicle is flown and the measurement point
  • an output function for outputting estimated radio wave information which is information about the three-dimensional distribution
  • the estimation model estimates the three-dimensional distribution based on the actually measured radio wave information
  • Control unit 50 Display means 90 Information processing device 91 Communication interface 92 Input/output interface 93 Arithmetic unit 94 Storage device 95 Non-volatile storage device 96 Drive device 97 Recording medium

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Abstract

無人飛行体をより安全に飛行させることを可能にするため、電波環境推定装置が、無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である電波環境に関する指標である電波指標の、測定地点で測定された実測値に関する情報である実測電波情報を受信し、無人飛行体を飛行させるエリアと測定地点とを含む空間である三次元空間における電波環境の分布である三次元分布を、実測電波情報に基づいて三次元分布を推定する推定モデルを使用して推定し、三次元分布に関する情報である推定電波情報を出力する。

Description

電波環境推定装置、電波環境推定方法および記録媒体
　本開示は、電波環境推定装置、電波環境推定方法および記録媒体に関する。
　空港では多くの設備が運用されている。設備は経年劣化等により老朽化する。そのため、設備を維持するために、設備の点検を行うことが重要である。
　しかし、設備の点検を人手で行う場合、点検のための人員の確保が問題となる。そのため、無人飛行体を用いて設備の点検を行うことで、人員確保の問題を解決することが考えられている。
　無人飛行体は、無人飛行体を制御するための制御電波を受信し、制御電波に含まれる制御信号に従って飛行する。
　しかし、無人飛行体が設備点検のために飛行するエリアの中には、無人飛行体が制御電波を正常に受信できない場所がある可能性がある。たとえば、制御電波の強度が弱い場所や、制御電波が届かない場所がある可能性がある。また、空港では、無人飛行体の制御電波の他にも、様々な電波が飛び交っている。そのため、他の電波の影響によって、無人飛行体が制御電波を受信できない場所がある可能性がある。
　また、無人飛行体の飛行に関し、特許文献１には、環境の悪い位置をなるべく含まない飛行経路を候補経路として生成することが記載されている。また、環境パラメータの例として、電波環境の悪い位置が挙げられている。
特開２０２３－０４０７２６号公報
　電波環境の把握に関し、地上の電波環境の把握は、地上の測定地点における電波環境の測定で可能である。しかし、上空の電波環境は、地上とは異なる。上空の電波環境の把握が不十分な状態で無人飛行体を飛行させると、無人飛行体が制御電波を受信できずに、安全に飛行できない可能性がある。
　本開示の目的は、上述した課題を鑑み、無人飛行体をより安全に飛行させることを可能にする、電波環境推定装置、電波環境推定方法および記録媒体を提供することにある。
　本開示の一態様において、電波環境推定装置は、無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である電波環境に関する指標である電波指標の、測定地点で測定された実測値に関する情報である実測電波情報を受信する受信手段と、前記無人飛行体を飛行させるエリアと前記測定地点とを含む空間である三次元空間における前記電波環境の分布である三次元分布を、推定モデルを使用して推定する推定手段と、前記三次元分布に関する情報である推定電波情報を出力する出力手段と、を備え、前記推定モデルは、前記実測電波情報に基づいて前記三次元分布を推定する。
　また、本開示の他の態様において、電波環境推定方法は、無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である電波環境に関する指標である電波指標の、測定地点で測定された実測値に関する情報である実測電波情報を受信し、前記無人飛行体を飛行させるエリアと前記測定地点とを含む空間である三次元空間における前記電波環境の分布である三次元分布を、前記実測電波情報に基づいて前記三次元分布を推定する推定モデルを使用して推定し、前記三次元分布に関する情報である推定電波情報を出力する。
　また、本開示の他の態様において、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された電波環境推定プログラムは、コンピュータに、無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である電波環境に関する指標である電波指標の、測定地点で測定された実測値に関する情報である実測電波情報を受信する受信機能と、前記無人飛行体を飛行させるエリアと前記測定地点とを含む空間である三次元空間における前記電波環境の分布である三次元分布を、推定モデルを使用して推定する推定機能と、前記三次元分布に関する情報である推定電波情報を出力する出力機能と、を実現させ、前記推定モデルは、前記実測電波情報に基づいて前記三次元分布を推定する。
　本開示によれば、無人飛行体をより安全に飛行させることが可能になる。
本開示の電波環境推定装置の構成例を示す図である。 本開示の電波環境推定装置の動作フローの例を示す図である。 本開示の電波環境推定装置を含むシステムの構成例を示す図である。 本開示の電波環境推定装置の構成例を示す図である。 表示画像の例を示す図である。 本開示の電波環境推定装置を含むシステムの構成例を示す図である。 本開示の電波環境推定装置の構成例を示す図である。 経路画像の例を示す図である。 本開示の電波環境推定装置の動作フローの例を示す図である。 本開示の電波環境推定装置を含むシステムの構成例を示す図である。 本開示の電波環境推定装置の構成例を示す図である。 本開示の電波環境推定装置の動作フローの例を示す図である。 本開示の各実施形態のハードウェア構成例を示す図である。
　［第一の実施形態］
　本開示の第一の実施形態について説明する。なお、第一の実施形態における電波環境推定装置１０の具体的な例が、後述する第二の実施形態における電波環境推定装置２０、第三の実施形態における電波環境推定装置３０および第四の実施形態における電波環境推定装置４０である。
　まず、図１を用いて、電波環境推定装置１０の構成例について説明する。図１は、電波環境推定装置１０の構成例を示す図である。電波環境推定装置１０は、受信部１１、推定部１２および出力部１３を含む。
　受信部１１は、実測電波情報を受信する。実測電波情報は、電波指標の実測値に関する情報である。電波指標は、電波環境に関する指標である。また、電波指標の実測値は、測定地点で測定される。測定地点は、電波指標の実測値が測定される地点である。また、電波環境は、無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である。
　推定部１２は、三次元分布を、推定モデルを使用して推定する。三次元分布は、三次元空間における電波環境の分布である。三次元空間は、無人飛行体を飛行させるエリアと測定地点とを含む空間である。推定モデルは、実測電波情報に基づいて、三次元分布を推定する。
　出力部１３は、推定電波情報を出力する。推定電波情報は、三次元分布に関する情報である。
　次に、電波環境推定装置１０の動作フローの例について説明する。図２に、電波環境推定装置１０の動作フローの例を示す。
　受信部１１は、実測電波情報を受信する（ステップＳ１０１）。
　推定部１２は、三次元分布を、推定モデルを使用して推定する（ステップＳ１０２）。推定モデルは、実測電波情報に基づいて、三次元分布を推定する。
　出力部１３は、推定電波情報を出力する（ステップＳ１０３）。推定電波情報は、三次元分布に関する情報である。
　以上で説明したように、本開示の第一の実施形態では、電波環境推定装置１０は、受信部１１、推定部１２および出力部１３を含む。受信部１１は、実測電波情報を受信する。実測電波情報は、電波指標の実測値に関する情報である。電波指標は、電波環境に関する指標である。また、電波指標の実測値は、測定地点で測定される。測定地点は、電波指標の実測値が測定される地点である。また、電波環境は、無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である。推定部１２は、三次元分布を、推定モデルを使用して推定する。三次元分布は、三次元空間における電波環境の分布である。三次元空間は、無人飛行体を飛行させるエリアと測定地点とを含む空間である。推定モデルは、実測電波情報に基づいて、三次元分布を推定する。出力部１３は、推定電波情報を出力する。推定電波情報は、三次元分布に関する情報である。
　これにより、電波環境推定装置１０は、無人飛行体を飛行させるエリアを含む空間における電波環境の分布を、無人飛行体を飛行させる前に推定することが可能になる。そのため、無人飛行体をより安全に飛行させることが可能になる。
　［第二の実施形態］
　次に、本開示の第二の実施形態における電波環境推定装置２０について説明する。なお、第一の実施形態における電波環境推定装置１０の具体的な一例が、第二の実施形態における電波環境推定装置２０である。
　まず、図３に、電波環境推定装置２０を含むシステムの構成例を示す。
　電波環境推定装置２０は、表示手段５０と互いに接続する。電波環境推定装置２０は、表示手段５０に、推定電波情報を出力することができる。推定電波情報については、後述する。なお、推定電波情報の出力先は、表示手段５０でなくてもよい。
　次に、図４に電波環境推定装置２０の構成例を示す。電波環境推定装置２０は、受信部２１、推定部２２および出力部２３を含む。
　受信部２１は、実測電波情報を受信する。実測電波情報は、電波指標の実測値に関する情報である。電波指標は、電波環境に関する指標である。また、電波指標の実測値は、測定地点で測定される。測定地点は、電波指標の実測値が測定される地点である。また、電波環境は、無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である。制御電波には、たとえば、移動体通信サービスによって提供される電波や、空港内などの狭域で使用可能な電波などが使用されることができるが、制御電波に使用される電波は、これらに限られない。制御電波は、たとえば、無人飛行体の移動を制御するための電波であってもよい。また、制御電波は、無人飛行体の制御に使用される位置情報に関する電波、たとえば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）機能に関する電波であってもよい。
　測定地点は、たとえば、無人飛行体が空港内を飛行する場合、空港内の地点であってもよい。測定地点には、たとえば、地上の地点が含まれていてもよい。また、測定地点には、建物の屋上など、地上以外の地点が含まれていてもよい。測定地点は、無人飛行体が飛行するエリアの電波環境に影響を与える電波を受信できる可能性がある位置を含んでいてもよい。
　実測電波情報は、たとえば、測定地点に赴いた人によって測定された電波指標の情報を含んでいてもよい。また、実測電波情報は、測定地点に設置された電波センサや測定器で測定された電波指標の情報を含んでいてもよい。
　実測電波情報は、たとえば、受信信号強度（ＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator））の情報を含んでいてもよい。実測電波情報は、ＳＮ比（signal noise ratio）などの通信品質に関する情報を含んでいてもよい。また、実測電波情報は、電波の到来方向の情報を含んでいてもよい。なお、電波の到来方向は、指向性アンテナの向きを物理的に変える、アレイアンテナを使用する、指向性が互いに異なる複数のアンテナを使用する等の方法によって測定可能である。
　また、実測電波情報は、無人飛行体を制御するための制御電波についての電波指標の実測値を含む。また、実測電波情報は、ノイズ源が発する電波についての電波指標の実測値を含んでいてもよい。ノイズ源が発する電波とは、制御電波の電波環境を悪化させる可能性がある電波（ノイズ）である。たとえば、無線ＬＡＮ（local area network）の電波などが、制御電波に対するノイズとなり得る。
　また、実測電波情報は、環境ノイズに関する情報を含んでいてもよい。環境ノイズは、ノイズフロアとも呼ばれる。環境ノイズは、制御電波として使用される可能性がある二以上の複数の周波数の各々について測定されてもよい。なお、環境ノイズには、環境ノイズを計測する計測器自身が発するノイズも含まれる場合があるので、環境ノイズに関する情報には、環境ノイズの計測値とともに、計測器自身が発するノイズに関する情報が含まれていてもよい。環境ノイズに関する情報は、無人飛行体が制御電波を受信することが可能か否か（受信可否）の判断に使用されてもよい。
　推定部２２は、実測電波情報に基づいて、三次元分布を推定する。三次元分布は、三次元空間における電波環境の分布である。三次元空間は、測定地点と、無人飛行体を飛行させるエリアとを含む空間である。たとえば、三次元空間は、空港の地上と上空とを含む空間である。三次元空間は、空港に関連する空間に限られない。
　三次元分布は、たとえば、制御電波についての電波指標の推定値に関する分布を含んでいてもよい。三次元分布は、たとえば、制御電波についてのＳＮ比の分布を含んでいてもよい。また、三次元分布は、制御電波の受信可否に関する分布を含んでいてもよい。また、たとえば、三次元分布は、無人飛行体の制御電波に対するノイズに関する分布を含んでいてもよい。
　推定部２２は、三次元分布の推定に、推定モデルを使用する。推定モデルは、実測電波情報に基づいて、三次元分布を推定する。
　推定モデルは、たとえば、学習装置（不図示）によって生成される。推定部２２が、推定モデルを生成してもよい。推定モデルへの入力情報には、実測電波情報が含まれる。入力情報には、実測電波情報に含まれる電波指標の実測値が測定された日時の情報が含まれていてもよい。また、入力情報には、いつの三次元分布を推定したいかの情報である指定日時情報が含まれていてもよい。
　また、推定モデルからの出力情報には、三次元分布に関する情報が含まれる。三次元分布に関する情報は、指定日時情報に応じた情報であってもよい。
　推定モデルは、伝搬推定結果を教師データとして学習する。伝搬推定結果は、学習用の実測電波情報に基づいて行われた電波伝搬推定（シミュレーション）の結果に関する情報である。電波伝搬推定では、三次元空間における電波環境の分布が推定される。電波伝搬推定は、学習用の実測電波情報に基づいて行われる。
　また、学習用の実測電波情報も、教師データとして学習される。学習されるデータには、実測電波情報に含まれる電波指標の実測値が測定された日時の情報が含まれていてもよい。
　また、推定モデルは、三次元空間の形状に関する情報、たとえば、地形や建物に関する情報や、無人飛行体が飛行できない場所に関する情報を学習していてもよい。地形や建物に関する情報は、電波環境の分布に影響する可能性がある。
　たとえば、学習装置は、学習用の実測電波情報に基づいて、電波の発信源の位置を推定する。そして、学習装置は、電波の発信源の位置と学習用の実測電波情報とに基づいて、三次元空間における電波環境の分布を、電波伝搬推定によって推定する。そして、学習装置は、伝搬推定結果を教師データとして、推定モデルを生成する。
　学習装置は、電波の発信源の位置として、制御電波の発信源の位置を推定してもよい。また、学習装置は、電波の発信源の位置として、ノイズ源の位置を推定してもよい。また、学習装置は、電波の発信源の位置として、制御電波の発信源の位置と、ノイズ源の位置とを推定してもよい。なお、制御電波の発信源の位置の情報は、あらかじめ学習装置に与えられてもよい。たとえば、移動体通信サービスによって提供される電波が制御電波として使用される場合、制御電波の発信源の位置は、移動体通信サービスの基地局の位置であってもよい。
　学習装置は、制御電波の発信源の位置と学習用の実測電波情報とに基づいて、三次元空間における電波環境の分布を、電波伝搬推定によって推定する。または、学習装置は、制御電波の発信源の位置と、ノイズ源の位置と、学習用の実測電波情報とに基づいて、三次元空間における電波環境の分布を、電波伝搬推定によって推定してもよい。この場合、電波環境の分布は、制御電波についての電波環境の分布であってもよい。
　または、学習装置は、ノイズ源の位置と、学習用の実測電波情報とに基づいて、三次元空間における電波環境の分布を、電波伝搬推定によって推定してもよい。この場合、電波環境の分布は、ノイズについての電波環境の分布であってもよい。
　推定モデルが学習する学習データには、環境ノイズに関する情報が含まれていてもよい。この場合、環境ノイズに関する情報が、制御電波の受信可否に関する分布を含む三次元分布の推定に反映されてもよい。
　たとえば、学習データには、様々な日時に測定された環境ノイズの情報が含まれていてもよい。そして、推定モデルは、指定日時情報によって指定された日時における環境ノイズを推定して、推定された環境ノイズを、制御電波の受信可否の推定に使用してもよい。たとえば、推定モデルは、環境ノイズに関する情報を、制御電波のＳＮ比の推定に反映し、推定されたＳＮ比によって受信可否を推定してもよい。
　また、たとえば、学習データには、環境に関する情報である環境情報と、環境情報に対応する環境ノイズに関する情報とが含まれていてもよい。環境情報は、環境ノイズを発生させる可能性がある物体や事象に関する情報を含む。また、推定モデルへの入力情報には、環境情報が含まれていてもよい。そして、推定モデルは、入力された環境情報に応じた環境ノイズを推定して、推定された環境ノイズを、制御電波の受信可否の推定に使用してもよい。
　環境情報には、たとえば、三次元空間の内部における車両の混雑度に関する情報が含まれていてもよい。また、環境情報には、たとえば、三次元空間の周辺における車両の混雑度に関する情報が含まれていてもよい。車両の混雑度に関する情報には、三次元空間の内部または周辺において撮影された道路の画像情報が含まれていてもよい。また、環境情報には、たとえば、三次元空間の内部または周辺におけるＥＶ（Electric Vehicle）車の走行に関する情報が含まれていてもよい。ＥＶ車が発するノイズは、環境ノイズとして、制御電波の受信可否に影響する可能性がある。
　また、たとえば、環境情報には、三次元空間の内部または周辺を飛行する他の無人飛行体の密集度に関する情報が含まれていてもよい。他の無人飛行体が密集している場合、密集している無人飛行体が発するノイズが環境ノイズとして、制御電波の受信可否に影響する可能性がある。
　このようにして、推定部２２は、測定地点における電波指標の実測値に基づいて、三次元空間における三次元分布を推定することができる。そのため、無人飛行体を飛行させる前に三次元分布を推定することができる。たとえば、推定部２２は、地上の観測地点における電波指標の実測値に基づいて、上空における電波環境の分布を推定することができる。
　なお、学習装置は、無人飛行体を飛行させた際に無人飛行体で測定された電波指標の実測値に関する情報を教師データとして加えて、推定モデルを更新してもよい。無人飛行体を飛行させて測定された電波指標の実測値に関する情報には、当該実測値が測定された位置の情報が含まれる。この場合、たとえば、受信部２１が、無人飛行体を飛行させて測定された電波指標の実測値に関する情報を受信してもよい。そして、推定部２２が、無人飛行体を飛行させて測定された電波指標の実測値に関する情報を学習装置に入力してもよい。これにより、推定モデルによって推定される三次元分布の精度を向上することができる。
　出力部２３は、推定電波情報を出力する。推定電波情報は、三次元分布に関する情報である。出力部２３は、たとえば、表示手段５０に推定電波情報を出力する。出力部２３が推定電波情報を表示手段５０に出力することによって表示手段５０に表示される画像のことを、以降、表示画像と呼ぶことがある。
　表示画像は、たとえば、三次元空間を示す三次元表示に、三次元分布に関する情報を示すものであってもよい。また、表示画像は、三次元空間の３つの軸のうちの２軸から構成される平面を示す二次元表示上に、三次元分布に関する情報を示すものであってもよい。たとえば、表示画像は、指定された高度における電波環境の分布を二次元表示上に示すものであってもよい。
　推定電波情報は、無人飛行体が制御電波を受信できるエリアを示す情報を含んでいてもよい。表示画像は、たとえば、無人飛行体が制御電波を受信できるエリアを示す画像を含んでいてもよい。なお、無人飛行体が制御電波を受信できるエリアのことを、以降、受信可能エリアと呼ぶことがある。
　図５に表示画像の例を示す。たとえば、表示画像は、ユーザによって選択された高度における受信可能エリアを示すものであってもよい。表示画像は、二次元の地図上に受信可能エリアを示すものであってもよい。受信可能エリアを示す表示は、メッシュ状に区切られた矩形領域の各々における受信可否を示すものであってもよい。また、受信可能エリアは、矩形形状でなく、任意の形状で示されてもよい。たとえば、受信可能エリアは、曲線によって示されてもよい。また、表示画像には、建物の位置など、無人飛行体が通行できないエリアを示す表示が含まれていてもよい。
　また、表示画像には、ユーザによる表示高度の選択を可能にするためのチェックボックスが含まれていてもよい。表示高度の選択は、チェックボックス以外の方法で行われてもよい。ユーザによって選択される表示高度は、一つであってもよいし、二以上の複数であってもよい。また、ユーザが選択可能な表示高度は、離散的な値であってもよいし、連続的な値であってもよい。たとえば、高度を示すバー表示に対するユーザ操作によって、表示高度が動的に変更されてもよい。
　表示画像は、二以上の複数の高度における受信可能エリアを示すものであってもよい。この場合、各々の高度における受信可能エリアが、互いに異なる表示形式、たとえば、互いに異なる色で表示されてもよい。また、無人飛行体が、制御電波を受信できなくなった場合に、通常の周波数とは異なる周波数の予備の周波数を使用する場合には、表示画像は、通常の周波数の制御電波の受信可能エリアに加えて、予備の周波数の制御電波の受信可能エリアを示す画像を含んでいてもよい。
　また、推定電波情報は、制御電波を受信できない可能性があるエリアを示す情報を含んでいてもよい。表示画像は、たとえば、制御電波を受信できない可能性があるエリアを示す画像を含んでいてもよい。
　また、表示画像には、無人飛行体の現在位置を示す画像が含まれていてもよい。この場合、受信部２１が、無人飛行体の現在位置の情報を受信して、出力部２３が、無人飛行体の現在位置の情報を含む表示画像を、表示手段５０に表示させてもよい。この場合、無人飛行体の現在位置の情報は、電波環境推定装置２０の外部の制御装置（不図示）から電波環境推定装置２０へ入力されてもよい。なお、無人飛行体の現在位置の測定は、無人飛行体に搭載されたＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）機能によって行われてもよいし、監視装置（不図示）による無人飛行体の監視によって行われてもよい。監視装置は、たとえば、カメラで撮影された画像を用いて、無人飛行体の現在位置を測定してもよい。
　なお、受信可能エリアは、三次元分布として、推定モデルによって推定されてもよい。また、受信可能エリアは、三次元分布として推定モデルによって推定された電波指標の分布に基づいて、推定部２２において推定されてもよい。
　無人飛行体の操縦者は、上述したような表示画像を確認することで、無人飛行体が制御電波を受信できるエリアを通るように、無人飛行体を操縦することができる。または、無人飛行体の操縦者は、上述したような表示画像を見ながら、無人飛行体が制御電波を受信できないエリアを避けるように、無人飛行体を操縦することができる。
　また、電波環境推定装置２０は、無人飛行体を飛行させる前に三次元分布を推定することができるので、無人飛行体をより安全に飛行させることができる。
　次に、図２を用いて、本実施形態の電波環境推定装置２０の動作フローの例について説明する。
　受信部２１は、実測電波情報を受信する（ステップＳ１０１）。
　推定部２２は、三次元分布を、推定モデルを使用して推定する（ステップＳ１０２）。推定モデルは、実測電波情報に基づいて、三次元分布を推定する。
　出力部２３は、推定電波情報を出力する（ステップＳ１０３）。推定電波情報は、三次元分布に関する情報である。
　以上で説明したように、本開示の第二の実施形態では、電波環境推定装置２０は、受信部２１、推定部２２および出力部２３を含む。受信部２１は、実測電波情報を受信する。実測電波情報は、電波指標の実測値に関する情報である。電波指標は、電波環境に関する指標である。また、電波指標の実測値は、測定地点で測定される。測定地点は、電波指標の実測値が測定される地点である。また、電波環境は、無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である。推定部２２は、三次元分布を、推定モデルを使用して推定する。三次元分布は、三次元空間における電波環境の分布である。三次元空間は、無人飛行体を飛行させるエリアと測定地点とを含む空間である。推定モデルは、実測電波情報に基づいて、三次元分布を推定する。出力部２３は、推定電波情報を出力する。推定電波情報は、三次元分布に関する情報である。
　これにより、電波環境推定装置２０は、無人飛行体を飛行させるエリアを含む空間における電波環境の分布を、無人飛行体を飛行させる前に推定することが可能になる。そのため、無人飛行体をより安全に飛行させることが可能になる。
　［第三の実施形態］
　次に、本開示の第三の実施形態における電波環境推定装置３０について説明する。なお、第一の実施形態における電波環境推定装置１０の具体的な一例が、第三の実施形態における電波環境推定装置３０である。
　まず、図６に、電波環境推定装置３０を含むシステムの構成例を示す。電波環境推定装置３０は、表示手段５０と互いに接続する。
　次に、図７に電波環境推定装置３０の構成例を示す。電波環境推定装置３０は、受信部２１、推定部２２、出力部２３および生成部３４を含む。なお、生成部３４の機能は、電波環境推定装置の外部の装置、たとえば、飛行経路生成装置（不図示）に含まれていてもよい。
　受信部２１、推定部２２については、第二の実施形態と同様なので、説明を省略する。
　本実施形態では、出力部２３は、推定電波情報を生成部３４に出力する。出力部２３は、推定電波情報を、表示手段５０にも出力してもよい。また、出力部２３が推定電波情報として生成部３４に出力する情報と、出力部２３が推定電波情報として表示手段５０に出力する情報とは、異なる情報であってもよい。
　生成部３４は、推定電波情報に基づいて、無人飛行体の飛行経路に関する飛行経路情報を生成する。そして、生成部３４は、生成された飛行経路情報に関する情報を、表示手段５０に出力する。なお、生成部３４が、飛行経路情報を出力部２３に出力して、出力部２３が、飛行経路情報に関する情報を表示手段５０に出力してもよい。
　生成部３４は、たとえば、推定部２２で推定された三次元分布と、飛行不可位置情報と、通過地点情報とに基づいて、飛行経路情報を生成する。飛行不可位置情報は、無人飛行体が飛行できない場所に関する情報である。通過地点情報は、無人飛行体を飛行させる地点に関する情報である。
　飛行不可位置情報は、たとえば、建物の位置の情報である。また、飛行不可位置情報は、他の無人飛行体が通過する位置の情報と、その位置を他の無人飛行体が通過する日時の情報とを含んでいてもよい。また、飛行不可位置情報は、空港を利用する航空機が通過する位置の情報と、その位置を航空機が通過する日時の情報とを含んでいてもよい。飛行不可位置情報は、電波環境推定装置３０の内部または外部の記憶手段（不図示）に記憶されていてもよいし、受信部２１によって受信されてもよい。
　通過地点情報は、たとえば、空港の設備点検などのために、無人飛行体を通過させる予定の位置に関する情報である。通過地点情報は、たとえば、無人飛行体が点検を行う位置に関する情報と、その位置で無人飛行体が点検を行う時間に関する情報とを含んでいてもよい。通過地点情報は、たとえば、受信部２１が受信する。
　生成部３４は、飛行経路情報の生成において、通過地点情報に基づいて、通過地点情報によって示される位置を飛行経路が通過するように、飛行経路情報を生成する。また、生成部３４は、飛行経路情報の生成において、飛行不可位置情報に基づいて、飛行不可位置情報によって示される位置を飛行経路が通過しないように、飛行経路情報を生成する。また、生成部３４は、飛行経路情報の生成において、三次元分布に基づいて、制御電波を受信できる位置を飛行経路が通過するように、飛行経路情報を生成する。そして、生成部３４は、飛行経路情報を出力する。
　より具体的には、生成部３４は、評価スコアを最大化するように、飛行経路情報を生成してもよい。評価スコアは、飛行経路情報の適切さの度合いを示す。評価スコアは、評価関数に基づいて算出される。生成部３４は、通過地点情報に基づいて、通過地点情報によって示される位置を通過するように、無人飛行体の飛行経路を生成する。
　評価関数のパラメータには、電波環境スコアが含まれる。電波環境スコアは、電波環境に関するスコアである。電波環境スコアは、たとえば、飛行経路のうち、制御電波を受信できないと推定されるエリアを通過する経路の長さが短いほど、低くなってもよい。
　評価関数のパラメータには、たとえば、経路長スコアが含まれていてもよい。経路長スコアは、飛行経路の長さに関するスコアである。たとえば、経路長スコアは、飛行経路が長いほど低くなってもよい。
　また、評価関数のパラメータには、たとえば、所要時間スコアが含まれていてもよい。所要時間スコアは、所要時間に関するスコアである。所要時間は、飛行経路を無人飛行体が飛行するのにかかる時間である。たとえば、所要時間スコアは、所要時間が長いほど低くなってもよい。
　また、評価関数のパラメータには、地上リスクスコアが含まれていてもよい。地上リスクスコアは、地上リスクに関するスコアである。地上リスクは、無人飛行体が飛行することによって地上に与える可能性があるリスクである。たとえば、地上にある重要文化財、鉄道、人口集中地区（ＤＩＤ（Densely Inhabited District））などの上空は、何らかの要因で無人飛行体が落下した場合の影響が大きいので、無人飛行体の飛行経路に含まれないことが望ましい。飛行経路に含まれないことが望ましい地上のエリアを、以降、回避推奨エリアと呼ぶことがある。
　回避推奨エリアには、あらかじめ定められた地上のエリア、たとえば、重要文化財がある場所、交通量の多い道路の場所、人口密集地区、鉄道が通過している場所などが含まれていてもよい。また、回避推奨エリアは、地上の状況に応じて変更されてもよい。たとえば、普段は空き地であっても、イベント開催日には人が多く集まる場所などが、イベント開催日における回避推奨エリアに含まれてもよい。地上の状況には、たとえば、交通量に関する情報、イベント開催エリアおよびイベント開催日時に関する情報などが含まれる。なお、地上の状況に関する情報は、情報提供装置（不図示）などから入力される。
　地上リスクスコアは、たとえば、飛行経路のうち、回避推奨エリアを通過する経路の長さが短いほど、低くなってもよい。また、たとえば、地上リスクスコアは、飛行経路と回避推奨エリアとの間の距離が遠いほど、低くなってもよい。
　また、評価関数のパラメータには、エアリスクスコアが含まれていてもよい。エアリスクスコアは、エアリスクに関するスコアである。エアリスクは、無人飛行体が飛行不能となるリスクである。エアリスクスコアの算出に使用される情報には、他の無人飛行体の経路の情報、建物の位置の情報、風が強い場所の情報、気象情報などが含まれていてもよい。なお、エアリスクの算出に使用される情報は、情報提供装置（不図示）などから入力される。
　無人飛行体は、何らかの物体に衝突すると、飛行不能となる可能性がある。そのため、たとえば、無人飛行体と他の無人飛行体との距離が所定の距離より近くなる場合に、エアリスクスコアは、他の無人飛行体との距離が所定の距離以上である場合より低くなってもよい。また、無人飛行体と建物との距離が所定の距離より近くなる場合に、エアリスクスコアは、建物との距離が所定の距離以上である場合より低くなってもよい。
　また、無人飛行体は、風が強い場所や、風が強い日時に飛行すると、風の影響によって飛行不能となる可能性がある。そのため、たとえば、無人飛行体が飛行できる風速を超える風が吹く可能性がある場所（たとえば、ビルの谷間など）を飛行経路が含む場合に、エアリスクスコアは低くなってもよい。風に関する情報をエアリスクスコアに反映するか否かは、無人飛行体が耐風か否かに応じて変更されてもよい。また、無人飛行体が耐風か否かの情報は、受信部２１に入力されてもよい。
　また、無人飛行体の中には、雨の中では飛行できないものがある。そのため、気象情報に基づいて、無人飛行体が飛行する予定の日時に雨が降っていることが予想されているエリアを飛行経路が含む場合に、エアリスクスコアが低くなってもよい。また、雨に関する情報をエアリスクスコアに反映するか否かは、無人飛行体が防水か否かに応じて変更されてもよい。また、無人飛行体が防水か否かの情報は、受信部２１に入力されてもよい。
　評価関数のパラメータが上記スコアのうちの二つ以上を含む場合、評価スコアは、たとえば、パラメータに含まれるスコアの加重平均であってもよい。また、パラメータの各々に対する重み係数は、変更可能であってもよい。たとえば、評価関数のパラメータに、所要時間スコアと、地上リスクスコアとが含まれている場合、時間と安全とのどちらを優先するかの指示が、生成部３４に入力されてもよい。時間と安全とのどちらを優先するかの指示は、ユーザの操作に応じて、生成部３４に入力されてもよい。そして、生成部３４は、時間を優先することが指示された場合には、所要時間スコアに対する重み係数を増加させ、安全を優先することが指示された場合には、地上リスクスコアに対する重み係数を増加させてもよい。
　また、生成部３４は、生成された飛行経路情報に関する情報を、たとえば、表示手段５０に出力する。生成部３４が飛行経路情報に関する情報を表示手段５０に出力することによって表示手段５０に表示される画像のことを、以降、経路画像と呼ぶことがある。
　経路画像は、たとえば、三次元空間を示す三次元表示に、飛行経路情報に関する情報を示すものであってもよい。また、経路画像は、三次元空間の３つの軸のうちの２軸から構成される平面を示す二次元表示上に、飛行経路情報に関する情報を示すものであってもよい。たとえば、経路画像は、二次元の地図上に飛行経路を示し、また、飛行経路における飛行高度を数字や色等で示すものであってもよい。また、たとえば、経路画像は、二次元の地図上に飛行経路を示す画像と、飛行経路における飛行高度を示す画像とを含んでいてもよい。
　また、経路画像は、三次元分布に関する情報を含んでいてもよい。たとえば、経路画像は、飛行経路における飛行高度に含まれる高度について、制御電波を受信可能なエリア、または、制御電波を受信できないエリアを示す表示が含まれていてもよい。たとえば、経路画像は、飛行高度が１０ｍ～３０ｍの場合には、高度１０ｍ～３０ｍにおける三次元分布に関する情報を含んでいてもよい。
　また、経路画像は、無人飛行体の現在位置を示す表示を含んでいてもよい。
　図８に経路画像の例を示す。図８に示す例では、二次元の地図上に、飛行経路が示される。また、経路画像は、飛行経路における飛行高度を示す表示を含む。また、図８において曲線で囲まれているエリアは、制御電波を受信できないエリアを示す。また、経路画像は、無人飛行体の現在位置を示す表示を含む。
　なお、経路画像は、出力部２３によって出力されてもよい。この場合、三次元分布に関する表示と飛行経路情報に関する表示との重ね合わせは、出力部２３によって行われてもよい。出力部２３は、表示画像に、飛行経路情報に関する情報を含めて、出力してもよい。
　次に、図９を用いて、本実施形態の電波環境推定装置３０の動作フローの例について説明する。
　受信部２１は、実測電波情報を受信する（ステップＳ３０１）。
　推定部２２は、三次元分布を、推定モデルを使用して推定する（ステップＳ３０２）。推定モデルは、実測電波情報に基づいて、三次元分布を推定する。
　生成部３４は、三次元分布に関する情報である推定電波情報に基づいて、無人飛行体の飛行経路に関する飛行経路情報を生成する（ステップＳ３０３）。
　そして、生成部３４は、飛行経路情報に関する情報を出力する（ステップＳ３０４）。
　以上で説明したように、本開示の第三の実施形態では、電波環境推定装置３０は、受信部２１、推定部２２および出力部２３を含む。受信部２１は、実測電波情報を受信する。実測電波情報は、電波指標の実測値に関する情報である。電波指標は、電波環境に関する指標である。また、電波指標の実測値は、測定地点で測定される。測定地点は、電波指標の実測値が測定される地点である。また、電波環境は、無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である。推定部２２は、三次元分布を、推定モデルを使用して推定する。三次元分布は、三次元空間における電波環境の分布である。三次元空間は、無人飛行体を飛行させるエリアと測定地点とを含む空間である。推定モデルは、実測電波情報に基づいて、三次元分布を推定する。出力部２３は、推定電波情報を出力する。推定電波情報は、三次元分布に関する情報である。
　これにより、電波環境推定装置３０は、無人飛行体を飛行させるエリアを含む空間における電波環境の分布を、無人飛行体を飛行させる前に推定することが可能になる。そのため、無人飛行体をより安全に飛行させることが可能になる。
　また、電波環境推定装置３０は、生成部３４を含む。生成部３４は、推定電波情報に基づいて、無人飛行体の飛行経路に関する飛行経路情報を生成して出力する。これにより、無人飛行体の操縦者は、飛行経路情報に従って無人飛行体を操縦することによって、無人飛行体が制御電波を受信できるエリアを通るように無人飛行体を飛行させることを、より容易に実施することが可能になる。また、無人飛行体を制御する制御装置（不図示）が飛行経路情報に従って無人飛行体を制御することも可能になる。また、飛行経路情報を無人飛行体に持たせることで、飛行経路情報に従って無人飛行体を自動飛行させることも可能になる。
　［第四の実施形態］
　次に、本開示の第四の実施形態における電波環境推定装置４０について説明する。なお、第一の実施形態における電波環境推定装置１０の具体的な一例が、第四の実施形態における電波環境推定装置４０である。
　まず、図１０に、電波環境推定装置４０を含むシステムの構成例を示す。電波環境推定装置４０は、表示手段５０と互いに接続する。
　次に、図１１に電波環境推定装置４０の構成例を示す。電波環境推定装置４０は、受信部２１、推定部２２、出力部２３、生成部３４および制御部４５を含む。なお、制御部４５の機能は、電波環境推定装置の外部の装置、たとえば、制御装置（不図示）に含まれていてもよい。
　受信部２１、推定部２２については、第二の実施形態と同様なので、説明を省略する。
　本実施形態では、出力部２３は、推定電波情報を生成部３４に出力する。出力部２３は、推定電波情報を、表示手段５０にも出力してもよい。また、出力部２３が推定電波情報として生成部３４に出力する情報と、出力部２３が推定電波情報として表示手段５０に出力する情報とは、異なる情報であってもよい。
　また、生成部３４は、飛行経路情報に関する情報を、制御部４５に出力する。生成部３４は、飛行経路情報に関する情報を、表示手段５０にも出力してもよい。生成部３４は、飛行経路情報に関する情報を、出力部２３にも出力してもよい。また、生成部３４が飛行経路情報に関する情報として制御部４５に出力する情報と、生成部３４が飛行経路情報に関する情報として表示手段５０に出力する情報とは、互いに異なる情報であってもよい。
　制御部４５は、無人飛行体の飛行に関する制御を行う。
　たとえば、制御部４５は、無人飛行体のモード切替に関する制御を行ってもよい。
　無人飛行体は、たとえば、手動飛行モードと自動飛行モードの２つのモードで動作する。手動飛行モードは、制御電波に従って飛行するモードである。制御電波は、たとえば、操縦者の操作に応じて無人飛行体を飛行させるための電波であってもよい。また、制御電波は、生成部３４で生成された飛行経路に応じて無人飛行体を飛行させるための電波であってもよい。制御電波は、制御部４５の制御に応じて、制御電波を出力するアンテナ（不図示）から出力されてもよい。
　自動飛行モードは、無人飛行体が自動で飛行するモードである。自動飛行モードでは、無人飛行体は、あらかじめ定められたルールに従って飛行する。たとえば、無人飛行体には、あらかじめ、生成部３４で生成された飛行経路に関する情報が設定され、無人飛行体は、この飛行経路に従って飛行してもよい。自動飛行モードでは、無人飛行体は、ＧＮＳＳの電波を受信して、自動飛行を行ってもよいし、ＧＮＳＳの電波を受信できない場合には、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）センサなどを利用して自動飛行を行ってもよい。
　制御部４５は、たとえば、通信品質情報に基づいて、通信品質が所定の品質より悪い場合に、自動飛行モードへの切り替えを、無人飛行体の操縦者に対して推奨してもよい。通信品質は、無人飛行体が行う通信の品質である。通信品質情報は、通信品質に関する情報である。通信品質は、無人飛行体へ送信される制御電波による通信の品質であってもよい。また、通信品質は、無人飛行体から送信される電波による通信の品質であってもよい。無人飛行体から送信される電波を、以降、送信電波と呼ぶことがある。無人飛行体は、自身の位置情報や、送信データを、送信電波を介して送信することができる。送信データには、たとえば、無人飛行体が取得したデータや、無人飛行体の健康状態に関する情報などが含まれてもよい。
　制御電波による通信の品質は、無人飛行体において測定されてもよい。そして、通信品質情報は、送信電波を介して、無人飛行体から電波環境推定装置４０へ送信されてもよい。送信電波による通信の品質は、送信電波を受信する基地局（不図示）によって行われてもよい。そして、通信品質情報は、基地局から制御部４５に送信されてもよい。
　制御部４５は、たとえば、自動飛行モードへの切り替えを推奨することを示す表示を含む画像を、表示手段５０に表示させることによって、無人飛行体の操縦者に対して、自動飛行モードへの切り替えを推奨してもよい。
　また、たとえば、制御部４５は、通信品質情報に基づいて、通信品質が所定の品質より悪い場合に、自動飛行モードに切り替える信号を、無人飛行体に送信してもよい。自動飛行モードに切り替える信号は、制御電波に含まれていてもよい。また、たとえば、無人飛行体のモード切替の制御を電波環境推定装置４０の外部の装置（不図示）が行う場合には、制御部４５は、当該外部の装置に対して、自動飛行モードへの切り替えを推奨することを示す信号を送信してもよい。そして、無人飛行体は、当該外部の装置から、自動飛行モードに切り替える信号を受信してもよい。
　また、通信品質に応じた自動飛行モードへの切り替えは、無人飛行体によって自律的に行われてもよい。無人飛行体は、制御電波による通信の品質が所定の品質より悪い場合に、自動飛行モードに移行してもよい。また、制御電波による通信の品質が所定の品質より悪い場合、無人飛行体は、制御電波を受信できない可能性がある。そのため、無人飛行体は、制御電波を受信できなくなった場合に、通常の周波数とは異なる周波数の予備の周波数を使用して、制御電波の受信を試みてもよい。そして、無人飛行体は、予備の周波数でも制御電波を受信できない場合に、自動飛行モードに移行してもよい。
　自動飛行モードから手動飛行モードへの移行は、たとえば、手動飛行モードから自動飛行モードへの切り替えから所定時間後に行われてもよい。たとえば、無人飛行体は、自動飛行モードへ移行してから所定時間おきに制御電波の受信可否を確認し、受信可となっていた場合に、手動飛行モードへ移行してもよい。また、たとえば、制御部４５は、自動飛行モードへ移行してから所定時間おきに通信品質を確認し、通信品質が所定の品質より良くなった場合に、無人飛行体を手動飛行モードへ移行させてもよい。
　また、たとえば、制御部４５は、飛行経路情報に基づいて、無人飛行体のモードを切り替えてもよい。たとえば、制御電波を受信できないことが予想される地点が飛行経路に含まれる場合、生成部３４は、制御電波を受信できないことが予想される地点では、無人飛行体を自動飛行モードで動作させることを計画してもよい。そして、生成部３４は、無人飛行体を自動飛行モードで動作させる地点に関する情報を含む飛行経路情報を生成してもよい。そして、制御部４５は、飛行経路情報に基づいて、自動飛行モードで動作させることが計画されている地点に無人飛行体が到達した場合に、自動飛行モードに切り替える信号を無人飛行体に送信してもよい。また、制御部４５は、飛行経路情報に基づいて、手動飛行モードに切り替えることが計画されている地点に無人飛行体が到達した場合に、手動飛行モードに切り替える信号を無人飛行体に送信してもよい。
　また、たとえば、無人飛行体は、飛行経路情報に基づいて、無人飛行体のモードを切り替えてもよい。無人飛行体は、飛行経路情報に基づいて、自動飛行モードで動作させることが計画されている地点に到達した場合に、自動飛行モードに移行してもよい。また、無人飛行体は、飛行経路情報に基づいて、手動飛行モードに切り替えることが計画されている地点に到達した場合に、手動飛行モードに移行してもよい。
　また、制御部４５は、無人飛行体の現在位置の表示に関する制御を行ってもよい。たとえば、制御部４５は、無人飛行体の現在位置に関する情報を情報提供装置（不図示）から受信して、無人飛行体の現在位置を示す表示を含む画像を、表示手段５０に表示させてもよい。
　また、制御部４５は、生成部３４で生成された飛行経路情報に基づいて、無人飛行体の飛行経路と無人飛行体の現在位置とを比較可能な画像を、表示手段５０に表示させてもよい。また、たとえば、制御部４５は、飛行経路と無人飛行体の現在位置との間の距離を算出して、算出された距離が所定の値以上の場合に、無人飛行体の位置が予定の飛行経路から離れていることを示す表示を含む画像を、表示手段５０に表示させてもよい。
　また、制御部４５は、航空機の現在位置に関する情報を受信して、航空機の現在位置に関する表示を含む画像を、表示手段５０に表示させてもよい。このとき、制御部４５が表示手段５０に表示させる画像は、三次元分布に関する情報や、飛行経路情報に関する情報を含んでいてもよい。なお、航空機の現在位置は、たとえば、レーダー（不図示）による監視などで測定されることができる。制御部４５は、航空機の現在位置の情報を、監視装置などから受信することができる。
　また、制御部４５は、操縦者による操作に応じた制御電波を、基地局経由で無人飛行体に送信してもよい。
　また、制御部４５は、無人飛行体からの送信データを、送信電波を介して受信して、電波環境推定装置４０の内部または外部の記憶手段（不図示）に記憶させてもよい。そして、制御部４５は、送信データに関する画像を表示手段５０に表示させてもよい。送信データは、たとえば、無人飛行体が構造物の点検を行う場合、点検の結果に関するデータであってもよい。たとえば、送信データは、たとえば、無人飛行体に搭載されたカメラによって撮影された画像などであってもよい。無人飛行体は、送信電波による通信ができない場合には、送信データを保持しておき、送信電波による通信が可能になった場合に、送信データを送信してもよい。
　なお、制御部４５が表示手段５０に表示させる画像は、出力部２３から表示手段５０へ出力されてもよい。この場合、三次元分布に関する表示と、制御部４５から出力される情報に関する表示との重ね合わせは、出力部２３によって行われてもよい。
　次に、図１２を用いて、電波環境推定装置４０による、モード切替に関する動作フローの例について説明する。なお、電波環境推定装置４０の動作フローのうち、飛行経路情報の生成に関する動作フローの例は、図９と同様のため、説明を省略する。
　たとえば、制御部４５は、通信品質情報に基づいて、通信品質が所定の品質より悪化した場合に（ステップＳ４０１）、自動飛行モードへの切り替えを、無人飛行体の操縦者に対して推奨する（ステップＳ４０２）。制御部４５は、たとえば、自動飛行モードへの切り替えを推奨することを示す表示を含む画像を、表示手段５０に表示させる。
　また、たとえば、制御部４５は、無人飛行体を自動飛行モードへ移行させてから所定時間おきに通信品質を確認し、通信品質が所定の品質より良くなった場合に（ステップＳ４０３）、無人飛行体を手動飛行モードへ移行させてもよい（ステップＳ４０４）。制御部４５は、たとえば、手動飛行モードの切り替えを推奨することを示す表示を含む画像を、表示手段５０に表示させる。
　以上で説明したように、本開示の第四の実施形態では、電波環境推定装置４０は、受信部２１、推定部２２および出力部２３を含む。受信部２１は、実測電波情報を受信する。実測電波情報は、電波指標の実測値に関する情報である。電波指標は、電波環境に関する指標である。また、電波指標の実測値は、測定地点で測定される。測定地点は、電波指標の実測値が測定される地点である。また、電波環境は、無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である。推定部２２は、三次元分布を、推定モデルを使用して推定する。三次元分布は、三次元空間における電波環境の分布である。三次元空間は、無人飛行体を飛行させるエリアと測定地点とを含む空間である。推定モデルは、実測電波情報に基づいて、三次元分布を推定する。出力部２３は、推定電波情報を出力する。推定電波情報は、三次元分布に関する情報である。
　これにより、電波環境推定装置４０は、無人飛行体を飛行させるエリアを含む空間における電波環境の分布を、無人飛行体を飛行させる前に推定することが可能になる。そのため、無人飛行体をより安全に飛行させることが可能になる。
　また、制御部４５は、通信品質情報に基づいて、通信品質が所定の品質より悪い場合に、自動飛行モードへの切り替えを、無人飛行体の操縦者に対して推奨してもよい。これにより、制御電波の電波環境の悪化によって無人飛行体の飛行が不安定になる可能性を低減して、無人飛行体をより安全に飛行させることが可能になる。
　［ハードウェア構成例］
　上述した本開示の各実施形態における電波環境推定装置（１０、２０、３０、４０）を、一つの情報処理装置（コンピュータ）を用いて実現するハードウェア資源の構成例について説明する。なお、電波環境推定装置は、物理的または機能的に少なくとも二つの情報処理装置を用いて実現されてもよい。また、電波環境推定装置は、専用の装置として実現されてもよい。また、電波環境推定装置の一部の機能のみが情報処理装置を用いて実現されてもよい。
　図１３は、本開示の各実施形態の電波環境推定装置を実現可能な情報処理装置のハードウェア構成例を概略的に示す図である。情報処理装置９０は、通信インタフェース９１、入出力インタフェース９２、演算装置９３、記憶装置９４、不揮発性記憶装置９５およびドライブ装置９６を含む。
　たとえば、図１の受信部１１および出力部１３は、通信インタフェース９１および演算装置９３で実現されることが可能である。また、推定部１２は、演算装置９３で実現されることが可能である。
　通信インタフェース９１は、各実施形態の電波環境推定装置が、有線あるいは／および無線で外部装置と通信するための通信手段である。なお、電波環境推定装置を、少なくとも二つの情報処理装置を用いて実現する場合、それらの装置の間を通信インタフェース９１経由で相互に通信可能なように接続してもよい。
　入出力インタフェース９２は、入力デバイスの一例であるキーボードや、出力デバイスとしてのディスプレイ等のマンマシンインタフェースである。
　演算装置９３は、汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）やマイクロプロセッサ等の演算処理装置や複数の電気回路によって実現される。演算装置９３は、たとえば、不揮発性記憶装置９５に記憶された各種プログラムを記憶装置９４に読み出し、読み出したプログラムに従って処理を実行することが可能である。
　記憶装置９４は、演算装置９３から参照可能な、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ装置であり、プログラムや各種データ等を記憶する。記憶装置９４は、揮発性のメモリ装置であってもよい。
　不揮発性記憶装置９５は、たとえば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、等の、不揮発性の記憶装置であり、各種プログラムやデータ等を記憶することが可能である。
　ドライブ装置９６は、たとえば、後述する記録媒体９７に対するデータの読み込みや書き込みを処理する装置である。
　記録媒体９７は、たとえば、光ディスク、光磁気ディスク、半導体フラッシュメモリ等、データを記録可能な任意の記録媒体である。
　本開示の各実施形態は、たとえば、図１３に例示した情報処理装置９０により電波環境推定装置を構成し、この電波環境推定装置に対して、上記各実施形態において説明した機能を実現可能なプログラムを供給することにより実現されてもよい。
　この場合、電波環境推定装置に対して供給したプログラムを、演算装置９３が実行することによって、実施形態を実現することが可能である。また、電波環境推定装置のすべてではなく、一部の機能を情報処理装置９０で構成することも可能である。
　さらに、上記プログラムを記録媒体９７に記録しておき、電波環境推定装置の出荷段階、あるいは運用段階等において、適宜上記プログラムが不揮発性記憶装置９５に格納されるよう電波環境推定装置を構成してもよい。なお、この場合、上記プログラムの供給方法は、出荷前の製造段階、あるいは運用段階等において、適当な治具を利用して電波環境推定装置内にインストールする方法を採用してもよい。また、上記プログラムの供給方法は、インターネット等の通信回線を介して外部からダウンロードする方法等の一般的な手順を採用してもよい。
　上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である電波環境に関する指標である電波指標の、測定地点で測定された実測値に関する情報である実測電波情報を受信する受信手段と、
　前記無人飛行体を飛行させるエリアと前記測定地点とを含む空間である三次元空間における前記電波環境の分布である三次元分布を、推定モデルを使用して推定する推定手段と、
　前記三次元分布に関する情報である推定電波情報を出力する出力手段と、
　を備え、
　前記推定モデルは、前記実測電波情報に基づいて前記三次元分布を推定する、
　電波環境推定装置。
　（付記２）
　前記出力手段は、前記推定電波情報を表示手段に出力することによって、前記三次元分布に関する画像を前記表示手段に表示させる、
　付記１に記載の電波環境推定装置。
　（付記３）
　前記推定モデルは、前記無人飛行体で測定された電波指標の実測値に関する情報を教師データとして加えて、更新される、
　付記１または付記２に記載の電波環境推定装置。
　（付記４）
　前記推定モデルは、学習用の実測電波情報に基づいて行われた電波伝搬推定の結果に関する情報である伝搬推定結果を教師データとして生成される、
　付記１から付記３のいずれか一つに記載の電波環境推定装置。
　（付記５）
　前記推定電波情報に基づいて、前記無人飛行体の飛行経路に関する飛行経路情報を生成する生成手段をさらに備える、
　付記１から付記４のいずれか一つに記載の電波環境推定装置。
　（付記６）
　前記生成手段は、前記制御電波を受信できる位置を飛行経路が通過するように、前記飛行経路情報を生成する、
　付記５に記載の電波環境推定装置。
　（付記７）
　前記生成手段は、飛行経路情報の適切さの度合いを示す評価スコアを最大化するように、前記飛行経路情報を生成する、
　付記５または付記６に記載の電波環境推定装置。
　（付記８）
　前記評価スコアの算出に用いられる評価関数のパラメータは、電波環境スコアを含み、
　前記電波環境スコアは、前記制御電波を受信できないと推定されるエリアを通過する経路の長さが短いほど、低くなる、
　付記７に記載の電波環境推定装置。
　（付記９）
　前記無人飛行体が動作するモードは、前記制御電波に従って飛行する手動飛行モードと、自動で飛行する自動飛行モードとを含み、
　前記制御電波による通信の品質が所定の品質より悪い場合に、前記無人飛行体は、自動飛行モードに移行される、
　付記１から付記８のいずれか一つに記載の電波環境推定装置。
　（付記１０）
　前記無人飛行体が動作するモードは、前記制御電波に従って飛行する手動飛行モードと、自動で飛行する自動飛行モードとを含み、
　前記生成手段は、前記無人飛行体が前記制御電波を受信できないことが前記三次元分布に基づいて予想される地点が前記飛行経路に含まれる場合に、前記無人飛行体を自動飛行モードで動作させる地点に関する情報を含む飛行経路情報を生成する、
　付記５から付記８のいずれか一つに記載の電波環境推定装置。
　（付記１１）
　無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である電波環境に関する指標である電波指標の、測定地点で測定された実測値に関する情報である実測電波情報を受信し、
　前記無人飛行体を飛行させるエリアと前記測定地点とを含む空間である三次元空間における前記電波環境の分布である三次元分布を、前記実測電波情報に基づいて前記三次元分布を推定する推定モデルを使用して推定し、
　前記三次元分布に関する情報である推定電波情報を出力する、
　電波環境推定方法。
　（付記１２）
　コンピュータに、
　無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である電波環境に関する指標である電波指標の、測定地点で測定された実測値に関する情報である実測電波情報を受信する受信機能と、
　前記無人飛行体を飛行させるエリアと前記測定地点とを含む空間である三次元空間における前記電波環境の分布である三次元分布を、推定モデルを使用して推定する推定機能と、
　前記三次元分布に関する情報である推定電波情報を出力する出力機能と、
　を実現させ、
　前記推定モデルは、前記実測電波情報に基づいて前記三次元分布を推定する、
　電波環境推定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　また、上述した付記１に従属する付記２～付記１０に記載した構成の一部または全ては、付記１１、付記１２に対しても付記２～付記１０と同様の従属関係により従属し得る。さらには、付記１、付記１１、付記１２に限らず、上述した各実施の形態から逸脱しない範囲において、様々なハードウェア、ソフトウェア、ソフトウェアを記録するための種々の記録手段、またはシステムに対しても同様に、付記として記載した構成の一部または全てを従属させ得る。
　以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上述の実施の形態に限定されるものではない。本願開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。そして、各実施の形態は、適宜他の実施の形態と組み合わせることができる。
　この出願は、２０２４年７月１２日に出願された日本出願特願２０２４－１１２４３９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　１０、２０、３０、４０　　電波環境推定装置
　１１、２１　　受信部
　１２、２２　　推定部
　１３、２３　　出力部
　３４　　生成部
　４５　　制御部
　５０　　表示手段
　９０　　情報処理装置
　９１　　通信インタフェース
　９２　　入出力インタフェース
　９３　　演算装置
　９４　　記憶装置
　９５　　不揮発性記憶装置
　９６　　ドライブ装置
　９７　　記録媒体

Claims (20)

  1. 　無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である電波環境に関する指標である電波指標の、測定地点で測定された実測値に関する情報である実測電波情報を受信する受信手段と、
    　前記無人飛行体を飛行させるエリアと前記測定地点とを含む空間である三次元空間における前記電波環境の分布である三次元分布を、推定モデルを使用して推定する推定手段と、
    　前記三次元分布に関する情報である推定電波情報を出力する出力手段と、
    　を備え、
    　前記推定モデルは、前記実測電波情報に基づいて前記三次元分布を推定する、
    　電波環境推定装置。
  2. 　前記出力手段は、前記推定電波情報を表示手段に出力することによって、前記三次元分布に関する画像を前記表示手段に表示させる、
    　請求項１に記載の電波環境推定装置。
  3. 　前記推定モデルは、前記無人飛行体で測定された電波指標の実測値に関する情報を教師データとして加えて、更新される、
    　請求項１または請求項２に記載の電波環境推定装置。
  4. 　前記推定モデルは、学習用の実測電波情報に基づいて行われた電波伝搬推定の結果に関する情報である伝搬推定結果を教師データとして生成される、
    　請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の電波環境推定装置。
  5. 　前記推定電波情報に基づいて、前記無人飛行体の飛行経路に関する飛行経路情報を生成する生成手段をさらに備える、
    　請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の電波環境推定装置。
  6. 　前記生成手段は、前記制御電波を受信できる位置を飛行経路が通過するように、前記飛行経路情報を生成する、
    　請求項５に記載の電波環境推定装置。
  7. 　前記生成手段は、飛行経路情報の適切さの度合いを示す評価スコアを最大化するように、前記飛行経路情報を生成する、
    　請求項５または請求項６に記載の電波環境推定装置。
  8. 　前記評価スコアの算出に用いられる評価関数のパラメータは、電波環境スコアを含み、
    　前記電波環境スコアは、前記制御電波を受信できないと推定されるエリアを通過する経路の長さが短いほど、低くなる、
    　請求項７に記載の電波環境推定装置。
  9. 　前記無人飛行体が動作するモードは、前記制御電波に従って飛行する手動飛行モードと、自動で飛行する自動飛行モードとを含み、
    　前記制御電波による通信の品質が所定の品質より悪い場合に、前記無人飛行体は、自動飛行モードに移行される、
    　請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の電波環境推定装置。
  10. 　前記無人飛行体が動作するモードは、前記制御電波に従って飛行する手動飛行モードと、自動で飛行する自動飛行モードとを含み、
    　前記生成手段は、前記無人飛行体が前記制御電波を受信できないことが前記三次元分布に基づいて予想される地点が前記飛行経路に含まれる場合に、前記無人飛行体を自動飛行モードで動作させる地点に関する情報を含む飛行経路情報を生成する、
    　請求項５から請求項８のいずれか一項に記載の電波環境推定装置。
  11. 　無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である電波環境に関する指標である電波指標の、測定地点で測定された実測値に関する情報である実測電波情報を受信し、
    　前記無人飛行体を飛行させるエリアと前記測定地点とを含む空間である三次元空間における前記電波環境の分布である三次元分布を、前記実測電波情報に基づいて前記三次元分布を推定する推定モデルを使用して推定し、
    　前記三次元分布に関する情報である推定電波情報を出力する、
    　電波環境推定方法。
  12. 　前記推定電波情報の出力において、前記推定電波情報を表示手段に出力することによって、前記三次元分布に関する画像を前記表示手段に表示させる、
    　請求項１１に記載の電波環境推定方法。
  13. 　前記推定モデルは、前記無人飛行体で測定された電波指標の実測値に関する情報を教師データとして加えて、更新される、
    　請求項１１または請求項１２に記載の電波環境推定方法。
  14. 　前記推定モデルは、学習用の実測電波情報に基づいて行われた電波伝搬推定の結果に関する情報である伝搬推定結果を教師データとして生成される、
    　請求項１１から請求項１３のいずれか一項に記載の電波環境推定方法。
  15. 　前記推定電波情報に基づいて、前記無人飛行体の飛行経路に関する飛行経路情報を生成する、
    　請求項１１から請求項１４のいずれか一項に記載の電波環境推定方法。
  16. 　前記飛行経路情報の生成において、前記制御電波を受信できる位置を飛行経路が通過するように、前記飛行経路情報を生成する、
    　請求項１５に記載の電波環境推定方法。
  17. 　前記飛行経路情報の生成において、飛行経路情報の適切さの度合いを示す評価スコアを最大化するように、前記飛行経路情報を生成する、
    　請求項１５または請求項１６に記載の電波環境推定方法。
  18. 　前記評価スコアの算出に用いられる評価関数のパラメータは、電波環境スコアを含み、
    　前記電波環境スコアは、前記制御電波を受信できないと推定されるエリアを通過する経路の長さが短いほど、低くなる、
    　請求項１７に記載の電波環境推定方法。
  19. 　前記無人飛行体が動作するモードは、前記制御電波に従って飛行する手動飛行モードと、自動で飛行する自動飛行モードとを含み、
    　前記制御電波による通信の品質が所定の品質より悪い場合に、前記無人飛行体は、自動飛行モードに移行される、
    　請求項１１から請求項１８のいずれか一項に記載の電波環境推定方法。
  20. 　コンピュータに、
    　無人飛行体を制御するための制御電波に関する電波の環境である電波環境に関する指標である電波指標の、測定地点で測定された実測値に関する情報である実測電波情報を受信する受信機能と、
    　前記無人飛行体を飛行させるエリアと前記測定地点とを含む空間である三次元空間における前記電波環境の分布である三次元分布を、推定モデルを使用して推定する推定機能と、
    　前記三次元分布に関する情報である推定電波情報を出力する出力機能と、
    　を実現させ、
    　前記推定モデルは、前記実測電波情報に基づいて前記三次元分布を推定する、
    　電波環境推定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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