JP6929211B2 - 航空機の飛行経路の安全性を判断するための方法、プログラムおよび装置 - Google Patents

Description

この開示は、航空機に関し、より特定的には、航空機の飛行経路の安全性を判断する技術に関する。

近年、無人航空機に代表される航空機技術の発達と普及に伴い、航空機の様々な利用方法が実現および提案されている。例えば、無人航空機を利用した空撮・農薬散布が既に実現されている。また、小型航空機の自動飛行による旅客輸送・物資輸送の実現に向けた研究開発が進められている。

他にも、航空機を利用して地物（天然と人工とに関わらず、地上にあるすべての物）の形状を調べる航空レーザ測量が実用化されている（特許文献１〜３）。航空レーザ測量は、航空機に搭載したレーザスキャナから地上にレーザ光を照射し、地物から反射するレーザ光を受信するまでの時間から算出される地物までの距離と、航空機の位置情報とに基づいて地物の形状（高さ）を調べる技術である。

特開２０１６−２１２０００号公報 特開２０１１−１５８２７８号公報 特開２００４−１４４５２４号公報

上記のようにこれまでよりも広範な分野における航空機の産業利用の機運が高まっている。このように航空機の利用範囲が広がっていく中で、実際に航空機を運航するにあたっては、法律上の要請または安全性の観点から地物との距離を十分に確保した飛行経路を設定する必要がある。
一方で、航空機と地物との距離を離し過ぎると、当該運航の目的に照らして不都合を生じる場合がある。例えば、地物を避けるべく必要以上に大きく迂回すればそのぶん飛行時間が延長されるが、これは輸送等といった短時間飛行を望む目的の運航にとっては不都合となる。また、地物を避けるべく必要以上に高く上昇すればそのぶん対地高度が増大するが、これは空撮等といった低空飛行を望む目的の運航にとっては不都合となる。そのため、安全性を担保しつつ効率的かつ効果的に運航目的を満たすためには、航空機と地物との距離を適切に設定する必要がある。

本開示は、上記のような問題を解決するためになされたものであって、ある局面における目的は、航空機の予定飛行経路の安全性を簡易に判断できる技術を提供することである。

ある実施形態に従うと、航空機の飛行経路の安全性を判断するための方法が提供される。この方法は、所定エリアを分割する複数の領域の各々の地物の高さ情報を含む第１モデルを取得するステップと、予め定められた距離に基づいて、第１モデルに規定される各領域の地物の高さ情報をそれぞれ拡張して第２モデルを生成するステップと、所定エリアにおいて予定されている航空機の飛行経路の入力を受け付けるステップと、第２モデルと飛行経路とを比較して、飛行経路と地物との距離が予め定められた距離未満であるか否かを判断するステップと、判断結果を出力するステップとを備える。

ある実施形態に従う方法は、航空機の飛行経路が安全であるか否かを簡易に判断し得る。

開示された技術的特徴の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。

実施形態に従うシステムの構成の一例を表す図である。 コンピュータの構成の一例を表すブロック図である。 オルソ画像を表す。 数値表層モデルのデータ構造を模式的に表す図である。 数値表層モデルのデータ構造の一例を表す図である。 数値表層モデルを視覚的に表す図である。 飛行経路を模式的に表す図である。 飛行経路のデータ構造の一例を表す図である。 飛行経路の安全性を判断する方法の概要を説明するための図である。 バッファモデルのデータ構造の一例を表す図である。 図１０に示されるバッファモデルを視覚的に表す図である。 バッファモデルのデータ構造の他の例を表す図である。 図１２に示されるバッファモデルを視覚的に表す図である。 拡張モデルを生成する処理の一例を模式的に表す図である。 図１４に示される処理の具体例を説明するための図である。 数値表層モデルと拡張モデルとを視覚的に比較する図である。 拡張モデルを生成する処理の他の例を模式的に表す図である。 図１７に示される処理の具体例を説明するための図である。 ディスプレイに表示されるユーザインターフェイスの一例を表す図である。 飛行経路の安全性を判断する処理の一例を表すフローチャートである。

以下、この技術的思想の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。なお、以下で説明される各実施の形態および各変形例は、適宜選択的に組み合わされてもよい。

［技術思想］
まず、本開示に従う技術思想を説明する。実施形態に従う技術は、航空機のテスト飛行等により観測エリアの数値表層モデル（第１モデル）を取得する。この数値表層モデルは、観測エリアを構成する複数の領域の各々の地物の高さを含む。テスト飛行の高度は、高く設定される（例えば１００ｍ）。これにより、航空機と地物とが衝突する可能性が低くなる。

実施形態に従う技術は、安全基準（例えば航空法）などに則って設定された航空機と地物との距離（以下「安全距離」とも言う）に基づいて、数値表層モデルに規定される各々の高さを高く補正（拡張）して拡張モデルを生成する。

次に、実施形態に従う技術は、観測エリアにおいてこれから飛行する航空機の飛行経路の入力を受け付ける。この飛行経路の高度は、テスト飛行の高度よりも低く設定されている。実施形態に従う技術は、入力された飛行経路の各地点における高度と、当該地点に対応する拡張モデルに規定される高度とを比較し、入力された飛行経路が安全距離を確保しているかを判断し、判断結果を出力する。

このような実施形態に従う技術は、航空機の飛行経路が安全であるか否かを簡易に判断し得る。以下、当該技術を実現するために必要な具体的な構成および処理について説明する。

以下、本開示に従う航空機として、無人航空機を例にとって説明するが、上記技術思想は、有人航空機の予定飛行経路の安全性の判断にも当然に適用可能である。また、航空機は、飛行機やヘリコプターなどのエンジンを有するもの、気球などのエンジンを有さないもの、飛翔体、その他の空中を移動するもの全般を含み得る。飛翔体は、例えば、ロケット、ドローン、ラジコンにより操作される飛行物体などを含み得る。

［システム概要］
図１は、実施形態に従うシステム１００の構成の一例を表す図である。システム１００は、無人航空機１１０と、コンピュータ１２０とを有する。

無人航空機１１０とコンピュータ１２０とは無線または有線で接続可能に構成される。コンピュータ１２０は無人航空機１１０の記憶装置（図示しない）に飛行経路を格納する。無人航空機１１０は、この飛行経路に従い飛行しながら、カメラ（図示しない）、およびレーザスキャナ（図示しない）によって地物を観測する。

このような無人航空機１１０を用いて空撮や測量を行なう場合、法律上の要請または安全性の観点から地物との距離を十分に確保した飛行経路を無人航空機１１０に設定する必要がある。

一方で、無人航空機１１０と地物との距離を離し過ぎると、観測結果の分解能が低くなってしまう。そのため、安全性を担保しつつ分解能の高い観測結果を得るためには、無人航空機１１０と地物との距離を適切に設定する必要がある。以下、このような課題を解決し得る技術について説明する。

［コンピュータ１２０］
図２は、コンピュータ１２０の構成の一例を表すブロック図である。コンピュータ１２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２３０と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２４０と、入力装置２５０と、ディスプレイ２６０と、入力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２７０と、通信Ｉ／Ｆ２８０とを有する。これらのデバイスは、バスで互いに接続されている。

ＲＯＭ２３０は、制御プログラム２３２を格納している。ＨＤＤ２４０は、数値表層モデル２４２と、オルソ画像２４４と、飛行経路２４６とを格納している。これらのデータの詳細は後述する。

ＣＰＵ２１０は、コンピュータ１２０の動作を制御する制御装置として機能する。ＣＰＵ２１０はさらに、ＲＯＭ２３０に格納されている制御プログラムを実行することにより、飛行経路２４６が安全であるか否かを判断する。この処理の詳細は後述する。

ＲＡＭ２２０は、ＣＰＵ２１０がプログラムを実行する際のワーキングメモリとして機能する。

入力装置２５０は、ユーザの入力を受け付ける。入力装置２５０は、例えば、マウス、キーボード、その他の入力デバイスによって実現される。

入力Ｉ／Ｆ２７０は、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、その他の外部記憶装置に記憶された情報を読み出し可能に構成される。

通信Ｉ／Ｆ２８０は、一例として、無線ＬＡＮ（Local Area Network）カードであるとする。コンピュータ１２０は、通信Ｉ／Ｆ２８０を介してＬＡＮまたはＷＡＮ（Wide Area Network）に接続された無人航空機１１０および外部装置と通信可能に構成される。

上述の数値表層モデル２４２、オルソ画像２４４および飛行経路２４６は、入力Ｉ／Ｆ２７０または通信Ｉ／Ｆ２８０を介してＨＤＤ２４０に格納され得る。

［数値表層モデル２４２］
図３は、オルソ画像２４４を表す。オルソ画像２４４は、無人航空機１１０がこれから観測するエリア（以下、「観測エリア」とも言う）の空中写真である。

通常の空中写真では、レンズの中心から対象物までの距離の違いに起因して、写真の中心から周縁部に向かうほど対象物が写真の中心から外側へ傾いているように写る。通常の空中写真を正射変換して得られるオルソ画像では、真上から見たような傾きのない対象物が写る。

図４は、数値表層モデル２４２のデータ構造を模式的に表す図である。数値表層モデル２４２は、観測エリアを水平に分割する複数の領域の各々の地物の高さ情報を含む。つまり、数値表層モデル２４２は、観測エリアにおける建物や樹木を含んだ地球表面の高さのモデルとも言える。数値表層モデルは、ＤＳＭ（Digital Surface Model）とも称される。この高さ情報は、海抜標高、楕円体高、またはその他の何らかの基準面に対する高さを表す。

一例として、数値表層モデル２４２は、観測エリアにおいて行方向（ｘ方向）と列方向（ｙ方向）とにマトリクス状に配列された各領域（ピクセル）の高さの情報を含む。各領域の面積は互いに同じに設定され得る。

また、数値表層モデル２４２は、ｘ方向に互いに隣接する領域の地理座標系における間隔（ΔＥｘ，ΔＮｘ）と、ｙ方向に互いに隣接する領域の地理座標系における間隔（ΔＥｙ，ΔＮｙ）とを含む。地理座標系は、地球上の地点を表すための座標系として機能し、一例として経度と緯度とによって表される。これらの間隔は、実質的に各領域の地理座標系（現実世界）における大きさを表す。一例として、各領域は１ｍ四方に設定される。

ある局面において、数値表層モデル２４２よりも分解能が高いモデルに基づいて数値表層モデル２４２が定義され得る。係る場合、数値表層モデル２４２の各領域に規定される高さ情報は、当該領域に含まれる複数の高さ情報のうち、最も高い高さ情報に設定される。

数値表層モデル２４２はさらに、（ｘ、ｙ）＝（０，０）に配置される領域における地理座標｛Ｅ（０，０）、Ｎ（０，０）｝とを含む。

係る場合、各領域の地理座標は以下の計算式によって算出される。
Ｅ（ｘ，ｙ）＝Ｅ（０，０）＋ΔＥｘ×ｘ＋ΔＥｙ×ｙ
Ｎ（ｘ，ｙ）＝Ｎ（０，０）＋ΔＮｘ×ｘ＋ΔＮｙ×ｙ
図５は、数値表層モデル２４２のデータ構造の一例を表す図である。数値表層モデル２４２は、各領域ごとに、行列における位置（ｘ、ｙ）と高さ情報（ｚ）とを有し、ヘッダとして地理座標系の情報を有する。一例として、このような数値表層モデル２４２は、ＧｅｏＴＩＦＦ（Geo Tagged Image File Format）形式で定義される。

図６は、数値表層モデル２４２を視覚的に表す図である。図４，図５では高さ情報が数値（地物の高度）として定義されているが、図６では、高さ情報（が表す数値）が色（または単なる階調）として定義されている。これにより、ユーザは、観測エリアにおける地物の高度を直感的に理解できる。図６に示される画像は、ラスタ画像とも称される。

以上説明した観測エリアの地物の高さを表す数値表層モデル２４２は、ある局面において、高高度に設定された無人航空機１１０のテスト飛行によって事前に取得される。他の局面において、数値表層モデル２４２は、過去の観測結果、施工図面等に基づく３次元モデルに基づいて取得されてもよい。

［飛行経路］
図７は、飛行経路２４６を模式的に表す図である。図７に示される例において、飛行経路２４６は、観測エリアのオルソ画像上に重畳されている。飛行経路２４６は、複数の経路点Ｐ１，Ｐ２，・・・を結ぶ直線によって定義される。

図８は、飛行経路２４６のデータ構造の一例を表す図である。飛行経路２４６は、複数の経路点の各々について、地理座標（Ｅ，Ｎ）と高度Ｚとを有する。図７，図８に示される例において、飛行経路２４６は、南北に延在する直線を所定間隔（例えば１５ｍ）で結ぶように構成されている。

［拡張モデルの生成方法］
図９は、飛行経路２４６の安全性を判断する方法の概要を説明するための図である。なお、図９では説明を分かり易くするために、地物を水平方向から見た断面図で表している。

図９に示されるライン９１０は、実際の地物の形状を表す。ライン９２０は、数値表層モデル２４２を表す。数値表層モデルは、各領域（地点）における地物表面の高さ情報によって表現されるため、水平方向に凹んでいる地物の凹み部分を表現することはできない。

ＣＰＵ２１０は、安全距離Ｄｓに基づいて、地物との距離が安全距離Ｄｓ以上となるように数値表層モデル２４２に規定される各領域の地物の高さ情報をそれぞれ拡張する。数値表層モデル２４２を拡張されたモデルを拡張モデル９３０と定義する。つまり、拡張モデル９３０は、数値表層モデル２４２と同じ領域（ｘ、ｙ）を有する。また、拡張モデル９３０で規定される地理座標系は、数値表層モデル２４２で規定される地理座標系と同じである。

ＣＰＵ２１０は、飛行経路２４６の各地点（経路点および経路点を結ぶ線上の点）における高度が、当該地点に対応する拡張モデル９３０に規定される高度（高さ情報）を下回る場合に、飛行経路２４６と地物との距離が安全距離Ｄｓを下回ると判断する。ＣＰＵ２１０は、飛行経路２４６と地物との距離が安全距離Ｄｓを下回る場合に、この飛行経路２４６が安全でないと判断する。図９に示される例において、飛行経路２４６のうち２点鎖線で示される部分の高度が拡張モデル９３０に規定される高度を下回っている。

安全距離Ｄｓは、安全基準、観測対象、および観測目的などによって設定される。例えば、日本の航空法には、無人航空機と第三者物件（地物）との間に３０ｍ以上の距離を保って飛行させなければならない旨が規定されている（航空法第百三十二条の二第三号，航空法施行規則第二百三十六条の四）。そのため、安全距離Ｄｓは３０ｍに設定され得る。ある局面において、コンピュータ１２０は、入力装置２５０を介してユーザから安全距離Ｄｓの入力を受け付ける。他の局面において、安全距離Ｄｓは、予め設定されていてもよい。

ある局面において、ＣＰＵ２１０は、安全距離Ｄｓに基づいてバッファモデル９４０を生成する。バッファモデル９４０は、所定形状を分割する複数の領域ごとの高さ補正情報を含む。バッファモデル９４０の詳細は後述する。ＣＰＵ２１０は、数値表層モデル２４２とバッファモデル９４０とに基づいて、拡張モデル９３０を生成する。

バッファモデル９４０が用いられる理由は、数値表層モデル２４２に規定される各々の領域の高さ情報に単純に安全距離Ｄｓを加算したモデルを拡張モデルとした場合、水平方向に従う無人航空機１１０と地物との距離が安全距離Ｄｓ未満になる可能性があるためである。

図９に示される例において、数値表層モデル２４２の建物に近い領域（ｘ，ｙ）＝（ｘ１，ｙ１）の高さ情報ｚ１に安全距離Ｄｓを加算した値を、拡張モデルにおける領域（ｘ１，ｘ１）の高さ情報Ｚ１’に設定した場合、座標（ｘ１，ｙ１，Ｚ１’）と建物との距離が安全距離Ｄｓ未満になってしまう。

そこで、ＣＰＵ２１０は、バッファモデル９４０に基づいて、拡張モデル９３０における領域（ｘ１，ｘ１）の高さ情報をＺ１に設定する。係る場合、座標（ｘ１，ｘ１，Ｚ１）と建物との距離は安全距離Ｄｓ以上になる。拡張モデル９３０を生成する具体的な処理は後述する。

当該構成によれば、ＣＰＵ２１０は、飛行経路２４６の各地点における高度と、当該地点に対応する拡張モデル９３０に規定される高度（高さ情報）とを比較するだけで、飛行経路２４６が安全であるか否かを容易に判断できる。

ある局面（例えば、飛行経路２４６が安全でないと判断された場合）において、飛行経路２４６が変更される。係る場合、ＣＰＵ２１０は、既に生成された拡張モデル９３０を利用して、変更後の飛行経路２４６について上記比較処理を行なうだけで、当該変更後の飛行経路２４６が安全か否かを判断できる。

実施形態に従う方法の対比として、拡張モデル９３０を生成せずに飛行経路２４６と地物との距離が安全距離Ｄｓ未満であるか否かを判断する方法（以下、「比較方法」とも言う）について説明する。係る場合、ＣＰＵ２１０は、飛行経路２４６の地点ごとに、安全距離Ｄｓを半径とする球の範囲を特定し、当該範囲内に地物が存在するか否かを判断しなければならない。図９に示される例では、ＣＰＵ２１０は、飛行経路２４６の地点９６０を基準として、安全距離Ｄｓを半径とする球９７０と数値表層モデル２４２とが接触していないため、地点９６０は安全距離Ｄｓ以上であると判断する。

比較方法における計算量は実施形態に従う方法における計算量よりも遥かに多い（例えば、１００倍以上）。また、比較方法は、飛行経路２４６が変更された場合に、この膨大な計算を再び実行する必要がある。

［拡張モデルの生成方法］
以下、拡張モデルを生成する方法の具体的な処理について説明する。まず、バッファモデルについて説明する。

（バッファモデル）
図１０は、バッファモデルのデータ構造の一例を表す図である。図１１は、上述の図６と同様の手法を用いて図１０に示されるバッファモデルを視覚的に表す図である。図１０に示されるバッファモデルは、円を分割する複数の領域ごとの高さ補正情報を含む。バッファモデルを構成する各領域は、行方向（Δｘ方向）と列方向（Δｙ方向）とに配列されている。この円の中心の領域を（Δｘ，Δｙ）＝（０，０）、つまり原点として定義する。各領域の地理座標系における大きさは、数値表層モデル２４２の各領域と同じ大きさ（例えば１ｍ四方）に設定される。

各領域に規定される高さ補正情報（Δｚ）は、（Δｘ，Δｙ）＝（０，０）を中心、かつ、安全距離Ｄｓを半径とする半球の高さに対応する。この意味で、図１０に示されるバッファモデルは、安全距離Ｄｓを半径とする半球モデルとも言える。

図１０に示される例において、安全距離Ｄｓは４ｍに設定されている。そのため、領域（Δｘ，Δｙ）＝（０，０）の高さ補正情報（Δｚ）は４に規定され、円の中心から軸方向に延在する領域の数は４つに設定されている（各領域の大きさが１ｍ四方に設定されている）。また、各領域に規定される高さ補正情報は、中心から離れるほど半球（半円）の傾きに従い小さくなっている。

このような半球モデルを用いて後述する処理を行なうことにより拡張モデル９３０を生成する場合、拡張モデル９３０に規定される各座標と数値表層モデル２４２に規定される地物表面との距離は安全距離Ｄｓになる。

バッファモデルは、図１０に示される半球モデルに限られない。図１２は、バッファモデルのデータ構造の他の例を表す図である。図１３は、図１２に示されるバッファモデルを視覚的に表す図である。図１２に示されるバッファモデルは、矩形（ここでは正方形）を分割する複数の領域ごとの高さ補正情報を含む。バッファモデルを構成する各領域は、行方向（Δｘ方向）と列方向（Δｙ方向）とにマトリクス状に配列されている。この矩形の中心の領域を（Δｘ，Δｙ）＝（０，０）、つまり原点として定義する。

各領域に規定される高さ補正情報（Δｚ）は、安全距離Ｄｓに設定される。この意味で、図１２に示されるバッファモデルは、安全距離Ｄｓを高さとする直方体モデルとも言える。

図１２に示される例において、安全距離Ｄｓは５ｍに設定されている。また、各領域の大きさは５／３ｍ四方に設定されている。そのため、各領域の高さ補正情報（Δｚ）は５に規定され、矩形の中心から軸方向に延在する領域の数は３つに設定されている。

このような直方体モデルを用いて後述する処理を行なうことにより拡張モデル９３０を生成する場合、拡張モデル９３０に規定される各座標と数値表層モデル２４２に規定される地物表面との距離は安全距離Ｄｓ以上になる。

（拡張モデルを生成する処理）
＜第１方法＞
図１４は、拡張モデルを生成する処理の一例を模式的に表す図である。図１４に示される例において、バッファモデル９４０は半球モデルである。

ＣＰＵ２１０は、数値表層モデル２４２の各領域を基準として以下の計算をそれぞれ実行する。以下、当該計算の基準とされる領域を「注目領域」と定義する。ＣＰＵ２１０は、注目領域（ｘｎ，ｙｎ）の高さ情報ｚｎ（ｘｎ，ｙｎ）を、バッファモデル９４０の各領域に規定される高さ補正情報Δｚ（Δｘ，Δｙ）のそれぞれに加算する。ＣＰＵ２１０は、この加算結果ｚｎ（ｘｎ，ｙｎ）＋Δｚ（Δｘ，Δｙ）を拡張モデル９３０の注目領域（ｘｎ，ｘｎ）を基準とするバッファモデル９４０の形状に対応する複数の領域の各々の高さ情報Ｚ（ｘｎ＋Δｘ，ｙｎ＋Δｙ）として設定する。

ある局面において、拡張モデル９３０の所定領域に既に高さ情報が設定されている場合がある。係る場合、ＣＰＵ２１０は、上記算出した当該所定領域についての加算結果が、既に設定されている高さ情報よりも高い場合にのみ、当該所定領域の高さ情報を当該加算結果に更新する。

ＣＰＵ２１０は、数値表層モデル２４２を構成する各領域を注目領域として、上記の処理を繰り返し実行することにより拡張モデル９３０を生成する。

図１５は、図１４に示される処理の具体例を説明するための図である。ある局面において、図１５に示されるようにバッファモデル９４０と、数値表層モデル２４２とが定義されているものとする。図１５に示されるバッファモデル９４０は、（Δｘ，Δｙ）＝（０，０）、（１，０）、（０，１）、（−１，０）、（０，−１）の５つの領域を有する半球モデルである。

ＣＰＵ２１０は、まず数値表層モデル２４２の（ｘ，ｙ）＝（０，０）の領域を注目領域に設定する。この場合、ＣＰＵ２１０は、注目領域に対応する拡張モデル９３０の領域（ｘ，ｙ）＝（０，０）を基準とする、バッファモデル９４０の形状に対応する複数の領域の高さ情報を設定する。この複数の領域は、（０＋Δｘ，０＋Δｙ）で表現される。また、ｘおよびｙは負の値には設定されない。そのため、複数の領域は、（ｘ，ｙ）＝（０，０）、（１，０）、（０，１）となる。

ＣＰＵ２１０は、拡張モデル９３０における領域（ｘ，ｙ）＝（０，０）の高さ情報を、当該領域に対応するバッファモデル９４０の領域（Δｘ，Δｙ）＝（０，０）の高さ補正情報「２」に、注目領域の高さ情報「３」を加算した「５」に設定する。同様にして、ＣＰＵ２１０は、拡張モデル９３０における領域（ｘ，ｙ）＝（０，１）の高さ情報を、当該領域に対応するバッファモデル９４０の領域（Δｘ，Δｙ）＝（０，１）の高さ補正情報「１」に、注目領域の高さ情報「３」を加算した「４」に設定する。ＣＰＵ２１０は、拡張モデル９３０における領域（ｘ，ｙ）＝（１，０）の高さ情報を、当該領域に対応するバッファモデル９４０の領域（Δｘ，Δｙ）＝（１，０）の高さ補正情報「１」に、注目領域の高さ情報「３」を加算した「４」に設定する。その結果、状態１５３０に示される拡張モデル９３０が得られる。

次に、ＣＰＵ２１０は、数値表層モデル２４２の（ｘ，ｙ）＝（１，０）を注目領域に設定する。この場合、ＣＰＵ２１０は、注目領域に対応する拡張モデル９３０の領域（ｘ，ｙ）＝（１，０）を基準とする、バッファモデル９４０の形状に対応する複数の領域（ｘ，ｙ）＝（１，０）、（２，０）、（１，１）、（０，０）の高さ情報を設定する。

ＣＰＵ２１０は、拡張モデル９３０における領域（ｘ，ｙ）＝（１，０）の高さ情報として、当該領域に対応するバッファモデル９４０の領域（Δｘ，Δｙ）＝（０，０）の高さ補正情報「２」に、注目領域の高さ情報「７」を加算した「９」を算出する。拡張モデル９３０における領域（ｘ，ｙ）＝（１，０）の高さ情報「４」が、上述の処理により既に設定されている。そこで、ＣＰＵ２１０は、算出結果「９」と既に設定された高さ情報「４」とを比較して、算出結果「９」の方が高いと判断する。したがって、ＣＰＵ２１０は、拡張モデル９３０における領域（ｘ，ｙ）＝（１，０）の高さ情報を算出結果「９」に更新する。

同様にして、ＣＰＵ２１０は、拡張モデル９３０における領域（ｘ，ｙ）＝（２，０）、（１，１）、（０，０）の高さ情報を、「８」、「８」、「８」にそれぞれ設定する。その結果、状態１５４０に示される拡張モデル９３０が得られる。ＣＰＵ２１０は、上述の処理を繰り返すことにより、拡張モデル９３０を生成する。

上述の拡張モデルを生成する処理を一般化すると次のように説明され得る。ＣＰＵ２１０は、拡張モデルの所定領域（注目領域に対応）を基準とするバッファモデルの所定形状（例えば円、矩形）に対応する複数の領域の各々の高さ情報を、対応するバッファモデルに規定される高さ補正情報に数値表層モデルの注目領域の高さ情報を加算した高さ情報に設定する。このとき、ＣＰＵ２１０は、拡張モデルの複数の領域のいずれかの領域において既に高さ情報が設定されている場合に、当該領域の加算結果に対応する高さ情報が既に設定されている高さ情報よりも高い場合に、当該加算結果に対応する高さ情報を当該領域における高さ情報として設定する。

図１６は、数値表層モデル２４２と拡張モデル９３０とを視覚的に比較する図である。図１６において、明部の高度が高く、暗部の高度が低い。図１６から、拡張モデル９３０は、数値表層モデル２４２に比べて全体的に明るくなっている、つまり、高度が高くなっていることが読み取れる。

＜第２方法＞
図１７は、拡張モデルを生成する処理の他の例を模式的に表す図である。図１７に示される例において、バッファモデル９４０は半球モデルである。

ＣＰＵ２１０は、数値表層モデル２４２の注目領域（ｘｎ，ｙｎ）を基準として、バッファモデル９４０の形状１７１０に対応する複数の領域（ｘｎ＋Δｘ，ｙｎ＋Δｙ）の各々の高さ情報ｚ（ｘｎ＋Δｘ，ｙｎ＋Δｙ）を特定する。ＣＰＵ２１０は、この各々の高さ情報に、バッファモデルのうち対応する高さ補正情報Δｚ（Δｘ，Δｙ）をそれぞれ加算する。ＣＰＵ２１０は、拡張モデル９３０の注目領域（ｘｎ，ｙｎ）の高さ情報を、加算結果ｚ（ｘｎ＋Δｘ，ｙｎ＋Δｙ）＋Δｚ（Δｘ，Δｙ）の中から最も高い高さ情報に設定する。

ＣＰＵ２１０は、数値表層モデル２４２を構成する各領域を注目領域として、上記の処理を繰り返し実行することにより拡張モデル９３０を生成する。

図１８は、図１７に示される処理の具体例を説明するための図である。図１８に示されるバッファモデル９４０および数値表層モデル２４２は、図１５に示されているものと同じである。

ＣＰＵ２１０は、まず数値表層モデル２４２の（ｘ，ｙ）＝（０，０）の領域を注目領域に設定する。ＣＰＵ２１０は、注目領域を基準としてバッファモデル９４０の形状に対応する複数の領域を特定する。この複数の領域は、（０＋Δｘ，０＋Δｙ）で表現される。また、ｘおよびｙは負の値には設定されない。そのため、複数の領域は、（ｘ，ｙ）＝（０，０）、（１，０）、（０，１）となる。

ＣＰＵ２１０は、特定した複数の領域の各々に規定される高さ情報に、バッファモデル９４０のうち対応する高さ補正情報を加算して中間モデル１８１０を生成する。

より具体的には、ＣＰＵ２１０は、数値表層モデル２４２の（ｘ，ｙ）＝（０，０）の高さ情報「３」に、対応するバッファモデル９４０の領域（０，０）の高さ補正情報「２」を加算して中間モデル１８１０の領域（ｘ，ｙ）＝（０，０）の高さ情報を「５」に設定する。ＣＰＵ２１０は、数値表層モデル２４２の（ｘ，ｙ）＝（１，０）の高さ情報「７」に、対応するバッファモデル９４０の領域（１，０）の高さ補正情報「１」を加算して中間モデル１８１０の領域（ｘ，ｙ）＝（１，０）の高さ情報を「８」に設定する。ＣＰＵ２１０は、数値表層モデル２４２の（ｘ，ｙ）＝（０，１）の高さ情報「２」に、対応するバッファモデル９４０の領域（０，１）の高さ補正情報「１」を加算して中間モデル１８１０の領域（ｘ，ｙ）＝（０，１）の高さ情報を「３」に設定する。

ＣＰＵ２１０は、中間モデル１８１０の各々の領域に設定された高さ情報のうち、最も高い「８」を、拡張モデル９３０の注目領域（０，０）の高さ情報に設定する。その結果、状態１８２０に示される拡張モデル９３０が得られる。

次に、ＣＰＵ２１０は、（ｘ，ｙ）＝（１，０）の領域を注目領域に設定する。ＣＰＵ２１０は、注目領域を基準としてバッファモデル９４０の形状に対応する複数の領域を特定する。この複数の領域は、（ｘ，ｙ）＝（１，０）、（２，０）、（１，１）、（０，０）となる。

ＣＰＵ２１０は、特定した複数の領域の各々に規定される高さ情報に、バッファモデル９４０のうち対応する高さ補正情報を加算して中間モデル１８３０を生成する。具体的には、ＣＰＵ２１０は、中間モデル１８３０の領域（ｘ，ｙ）＝（１，０）、（２，０）、（１，１）、（０，０）の高さ情報を「９」、「８」、「７」、「４」にそれぞれ設定する。

ＣＰＵ２１０は、中間モデル１８３０の各々の領域に設定された高さ情報のうち、最も高い「９」を、拡張モデル９３０の注目領域（１，０）の高さ情報に設定する。その結果、状態１８４０に示される拡張モデル９３０が得られる。ＣＰＵ２１０は、上述の処理を繰り返すことにより、拡張モデル９３０を生成する。

なお、上記では、説明を分かり易くするために中間モデルの領域を定義しているが、ＣＰＵ２１０は、中間モデルに定義される複数の高さ情報のみをＲＡＭ２２０等に展開し、複数の高さ情報の中から最も高い高さ情報を選択するように構成され得る。

上述の拡張モデルを生成する処理を一般化すると次のように説明され得る。ＣＰＵ２１０は、数値表層モデルの注目領域を基準としてバッファモデルの所定形状に対応する複数の領域の各々に規定される高さ情報にバッファモデルのうち対応する高さ補正情報をそれぞれ加算する。ＣＰＵ２１０は、拡張モデルにおける注目領域の高さを、上記加算後の所定形状に対応する複数の領域の各々の高さ情報のうち最も高い高さ情報に設定する。

上述のバッファモデル９４０は、Δｘ軸とΔｙ軸とにそれぞれ線対称に構成されている。係る場合、図１７，図１８で説明した方法（「第２方法」とも言う）によって得られる拡張モデルと、図１４，図１５で説明した方法（「第１方法」とも言う）によって得られる拡張モデルとは同じになる。

図１５および図１８に示されるように、第２方法は第１方法に比べて、拡張モデル９３０を定義するメモリ（例えば、ＲＡＭ２２０，ＲＯＭ２３０）にアクセスする回数が少ない。そのため、拡張モデル９３０の高さ情報の読み書きに時間を要する場合、第２方法は第１方法よりも処理時間を短縮し得る。

［判断結果の提示］
ＣＰＵ２１０は、生成した拡張モデル９３０と飛行経路２４６とを比較して、飛行経路２４６と地物との距離が安全距離Ｄｓ未満であるか、つまり、飛行経路２４６が危険であるか否かを判断する。

より具体的には、ＣＰＵ２１０は、上述の方法により、拡張モデル９３０の領域（ｘ，ｙ）を地理座標系（Ｅ，Ｎ）（つまり、飛行経路２４６と同じ水平座標系）に変換する。ＣＰＵ２１０は、飛行経路２４６の各地点（経路点および経路点を結ぶ線上の点）における高度が、当該地点に対応する拡張モデル９３０に規定される高度（高さ情報）未満であるか否かを判断する。

なお、他の局面において、ＣＰＵ２１０は、飛行経路２４６の地理座標系（Ｅ，Ｎ）を（ｘ，ｙ）の座標系に変換し、変換後の飛行経路２４６と拡張モデル９３０とを比較してもよい。

ＣＰＵ２１０は、判断結果をユーザに出力する。以下、一例としてディスプレイ２６０に判断結果を出力する処理について説明するが、出力方法はこれに限られない。例えば、ＣＰＵ２１０は、スピーカ（図示しない）を用いて音声により判断結果をユーザに出力してもよい。

図１９は、ディスプレイ２６０に表示されるユーザインターフェイスの一例を表す図である。ある局面において、ＣＰＵ２１０は、判断結果をディスプレイ２６０に表示する。

ディスプレイ２６０は、プレビュー画面１９１０と、切り替えボタン１９３０と、修正ボタン１９４０と、保存ボタン１９５０とを含む。

図１９に示される例において、ＣＰＵ２１０は、画像として表現される数値表層モデル２４２と、オルソ画像２４４と、飛行経路２４６とを重ね合わせたプレビュー画面１９１０をディスプレイ２６０に表示している。

ＣＰＵ２１０は、飛行経路２４６のうち経路１９２５と地物との距離が安全距離Ｄｓ未満であると判断する。ＣＰＵ２１０は、飛行経路２４６のうち、地物との距離が安全距離Ｄｓ未満である経路１９２５と、安全距離Ｄｓ以上である他の経路とを異なる態様でディスプレイ２６０（プレビュー画面１９１０）に表示する。例えば、ＣＰＵ２１０は、これらを異なる色で表示する。当該構成によれば、ユーザは、飛行経路２４６のうち地物との距離が安全距離Ｄｓ未満である経路１９２５を一目で理解できる。

ユーザは、入力装置２５０を介して切り替えボタン１９３０、修正ボタン１９４０、および保存ボタン１９５０を選択し得る。

ＣＰＵ２１０は、切り替えボタン１９３０の選択に応じて、プレビュー画面１９１０に表示されるコンテンツを変更する。一例として、ＣＰＵ２１０は、切り替えボタン１９３０の選択に応じて、プレビュー画面１９１０に表示されるコンテンツを、以下の第１コンテンツ〜第４コンテンツの間で順次切り替える。なお、第１コンテンツ〜第４コンテンツにおいて、数値表層モデル２４２は図６に示されるように画像として表現されているものとする。

第１コンテンツ：飛行経路２４６
第２コンテンツ：オルソ画像２４４および飛行経路２４６
第３コンテンツ：数値表層モデル２４２および飛行経路２４６
第４コンテンツ：数値表層モデル２４２、オルソ画像、および飛行経路２４６
ある局面において、ＣＰＵ２１０は、各コンテンツにおいて表示される画像を重ね合わせてプレビュー画面１９１０に表示する。

ＣＰＵ２１０は、修正ボタン１９４０の選択に応じて、飛行経路２４６の修正を受け付ける。具体的には、ＣＰＵ２１０は、飛行経路２４６を構成する経路点の位置を修正する指示、または、経路点を新たに追加する指示を受け付け可能に構成される。

例えば、ユーザは、プレビュー画面１９１０を見ながら経路１９２５の始点と終点とに経路点を追加し、これらの経路点の高度を高く修正することにより、変更後の経路１９２５と地物との距離を安全距離Ｄｓ以上に設定する。

ＣＰＵ２１０は、保存ボタン１９５０の選択に応じて、変更後の飛行経路２４６をＨＤＤ２４０に保存する。他の局面において、ＣＰＵ２１０は、保存ボタン１９５０の選択に応じて、変更後の飛行経路２４６を、通信Ｉ／Ｆ２８０を介して接続される無人航空機１１０に送信してもよい。

［他の構成］
上記の例において、ＣＰＵ２１０は、飛行経路２４６の変更を受け付けるように構成されているが、他の実施形態において、飛行経路２４６を自動的に修正するように構成されてもよい。

例えば、ＣＰＵ２１０は、飛行経路２４６のうち経路１９２５と地物との距離が安全距離Ｄｓ未満であると判断した場合に、拡張モデル９３０に基づいて地物との距離が安全距離Ｄｓ以上になるように経路１９２５を修正する。

ある局面において、ＣＰＵ２１０は、経路１９２５の高度を当該経路に対応する拡張モデル９３０の高度（高さ情報）に変更する。上記によれば、ユーザが飛行経路を変更する処理を行なう手間を省き得る。

他の局面において、ＣＰＵ２１０は、経路１９２５の高度を維持しつつ地理座標（Ｅ，Ｎ）を変更する。無人航空機は、一般的に垂直方向（鉛直方向）に移動する速度が水平方向に移動する速度よりも遅く設定されている。そのため、ＣＰＵ２１０は、経路１９２５の高度を維持しつつ地理座標（Ｅ，Ｎ）を変更することにより、無人航空機１１０の移動速度の低下を抑制し得る。

［制御構造］
図２０は、飛行経路の安全性を判断する処理の一例を表すフローチャートである。図２０に示される各処理は、ＣＰＵ２１０がＲＯＭ２３０に格納される制御プログラム２３２を実行することにより実現され得る。

ステップＳ２０１０にて、ＣＰＵ２１０は、観測エリアの数値表層モデル２４２およびオルソ画像２４４を取得する。これらのデータは、例えば、無人航空機１１０による観測エリアの事前のテスト飛行によって取得される。

ステップＳ２０２０にて、ＣＰＵ２１０は、入力装置２５０を介してユーザから安全距離Ｄｓの入力を受け付ける。

ステップＳ２０３０にて、ＣＰＵ２１０は、安全距離Ｄｓに基づいてバッファモデル９４０を生成する。

ステップＳ２０４０にて、ＣＰＵ２１０は、数値表層モデル２４２とバッファモデル９４０とに基づいて、拡張モデル９３０を生成する。

ステップＳ２０５０にて、ＣＰＵ２１０は、これから無人航空機１１０が飛行を予定している飛行経路２４６の入力を受け付ける。ＣＰＵ２１０は、入力装置２５０、入力Ｉ／Ｆ２７０、または通信Ｉ／Ｆ２８０を介して飛行経路２４６の入力を受け付け得る。

ＣＰＵ２１０は、拡張モデル９３０と飛行経路２４６とを比較して、飛行経路２４６と地物との距離が安全距離Ｄｓ未満であるか否かを判断する。

ＣＰＵ２１０は、飛行経路２４６と判断結果とをディスプレイ２６０に出力する。ＣＰＵ２１０はさらに、ユーザの指示に応じて飛行経路２４６を変更する処理、ディスプレイ２６０に表示されるコンテンツを切り替える処理などを実行し得る。

上記によれば、実施形態に従う方法は、無人／有人に関わらず航空機の飛行経路が安全であるか否かを簡易に（少ない計算量で）判断し得る。そのため、例えば、航空機が測量目的で使用される場合、ユーザは、航空機の飛行に対する安全性を確保しつつ、高分解能な観測結果を取得し得る。また、実施形態に従う方法によれば、ユーザは、安全性が確保された目的地までの最短飛行経路を容易に設定し得る。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１００ システム、１１０ 無人航空機、１２０ コンピュータ、２２０ ＲＡＭ、２３０ ＲＯＭ、２３２ 制御プログラム、２４２ 数値表層モデル、２４４ オルソ画像、２４６ 飛行経路、２５０ 入力装置、２６０ ディスプレイ、９１０，９２０ ライン、９３０ 拡張モデル、９４０ バッファモデル、１９１０ プレビュー画面、１９２５ 経路、１９３０ 切り替えボタン、１９４０ 修正ボタン、１９５０ 保存ボタン、Ｄｓ 安全距離、Ｐ１，Ｐ２ 経路点。

Claims (11)

1. 航空機の飛行経路の安全性を判断するための方法であって、
   水平面上の所定エリアが複数の領域に分割され、各前記領域の前記水平面上の位置情報および地物の高さ情報を含む前記所定エリアの第１モデルを取得するステップと、
   予め定められた距離に基づいて、前記第１モデルに規定される各前記領域の地物の高さ情報をそれぞれ拡張して前記所定エリアの第２モデルを生成するステップと、
   前記所定エリアにおいて予定されている前記航空機の飛行経路の入力を受け付けるステップと、
   前記第２モデルと前記飛行経路とを比較して、前記飛行経路と地物との距離が前記予め定められた距離未満であるか否かを判断するステップと、
   前記判断結果を出力するステップとを備え、
   前記第２モデルを生成するステップは、
   前記予め定められた距離に基づいて、所定形状を分割する複数の領域ごとの高さ補正情報を含むバッファモデルを生成することと、
   前記第１モデルとバッファモデルとに基づいて前記第２モデルを生成することとを含む、方法。
2. 前記判断結果を出力するステップは、前記入力された飛行経路と前記判断結果とをディスプレイに表示することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記ディスプレイに表示することは、前記入力された飛行経路のうち前記地物との距離が前記予め定められた距離未満である部分と前記予め定められた距離以上である部分とを異なる態様で前記ディスプレイに表示することを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記所定エリアのオルソ画像を取得するステップをさらに備え、
   前記ディスプレイに表示することは、前記取得されたオルソ画像と前記入力された飛行経路とを重ね合わせて前記ディスプレイに表示することを含む、請求項２または３に記載の方法。
5. 前記ディスプレイに表示することは、前記第２モデルと前記飛行経路とを重ね合わせて前記ディスプレイに表示することを含む、請求項２〜４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記第１モデルとバッファモデルとに基づいて前記第２モデルを生成することは、第２モデルの所定領域を基準とする前記所定形状に対応する複数の領域の各々の高さ情報を、対応する前記バッファモデルに規定される高さ補正情報に前記第１モデルの前記所定領域に対応する領域の高さ情報を加算した高さ情報に設定することを含み、
   前記第２モデルの所定領域を基準とする前記所定形状に対応する複数の領域の各々の高さ情報を設定することは、当該複数の領域のいずれかの領域において既に高さ情報が設定されている場合に、当該領域の前記加算結果に対応する高さ情報が前記既に設定されている高さ情報よりも高い場合に、当該加算結果に対応する高さ情報を当該領域における高さ情報として設定することを含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記第１モデルとバッファモデルとに基づいて前記第２モデルを生成することは、第１モデルの所定領域を基準として前記所定形状に対応する複数の領域の各々に規定される高さ情報に前記バッファモデルのうち対応する高さ補正情報を加算することと、
   前記第２モデルにおける前記所定領域の高さを、前記加算後の前記所定形状に対応する複数の領域の各々の高さ情報のうち最も高い高さ情報とすることとを含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記バッファモデルは、前記入力された距離を半径とする半球モデル、および前記入力された距離を高さとする直方体モデルを含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記入力された飛行経路と前記地物との距離が前記入力された距離未満であると判断された場合に、前記第２モデルに基づいて当該飛行経路を修正するステップをさらに備える、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
10. 航空機の飛行経路の安全性を判断するためにコンピュータで実行されるプログラムであって、
    前記プログラムは前記コンピュータに、
    水平面上の所定エリアが複数の領域に分割され、各前記領域の前記水平面上の位置情報および地物の高さ情報を含む前記所定エリアの第１モデルを前記コンピュータの記憶装置から読み込むステップと、
    予め定められた距離に基づいて、前記第１モデルに規定される各前記領域の地物の高さ情報をそれぞれ拡張して前記所定エリアの第２モデルを生成するステップと、
    前記所定エリアにおいて予定されている前記航空機の飛行経路の入力を受け付けるステップと、
    前記第２モデルと前記飛行経路とを比較して、前記飛行経路と地物との距離が前記予め定められた距離未満であるか否かを判断するステップと、
    前記判断結果を出力するステップと、を実行させ、
    前記第２モデルを生成するステップは、
    前記予め定められた距離に基づいて、所定形状を分割する複数の領域ごとの高さ補正情報を含むバッファモデルを生成することと、
    前記第１モデルとバッファモデルとに基づいて前記第２モデルを生成することとを含む、プログラム。
11. 航空機の飛行経路の安全性を判断するための装置であって、
    水平面上の所定エリアが複数の領域に分割され、各前記領域の前記水平面上の位置情報および地物の高さ情報を含む前記所定エリアの第１モデルを取得する取得部と、
    予め定められた距離に基づいて、前記取得部で取得した前記第１モデルに規定される各前記領域の地物の高さ情報をそれぞれ拡張して前記所定エリアの第２モデルを生成する生成部と、
    前記所定エリアにおいて予定されている前記航空機の飛行経路の入力を受け付ける受付部と、
    前記生成部で生成した前記第２モデルと前記飛行経路とを比較して、前記飛行経路と地物との距離が前記予め定められた距離未満であるか否かを判断する判断部と、
    前記判断部の判断結果を出力する出力部とを備え、
    前記生成部は、前記予め定められた距離に基づいて、所定形状を分割する複数の領域ごとの高さ補正情報を含むバッファモデルを生成し、前記第１モデルとバッファモデルとに基づいて前記第２モデルを生成する、装置。

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