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JP7797680B2 - Information processing device - Google Patents
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JP7797680B2 - Information processing device - Google Patents

Information processing device

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JP7797680B2 JP2024551241A JP2024551241A JP7797680B2 JP 7797680 B2 JP7797680 B2 JP 7797680B2 JP 2024551241 A JP2024551241 A JP 2024551241A JP 2024551241 A JP2024551241 A JP 2024551241A JP 7797680 B2 JP7797680 B2 JP 7797680B2
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Description

本発明は、飛行体の着陸地点を評価するための技術に関する。 The present invention relates to technology for evaluating the landing site of an aerial vehicle.

ドローンと呼ばれる無人飛行体の普及に伴い、荷物の配達等の様々な用途にドローンを利用する仕組みが種々提案されている。例えば特許文献1には、ドローンを目的地に安全に着陸させるためのシステムが開示されている。 With the widespread use of unmanned aerial vehicles known as drones, various systems have been proposed for using drones for a variety of purposes, such as delivering packages. For example, Patent Document 1 discloses a system for safely landing a drone at its destination.

特開2019-196150号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2019-196150

飛行体の目的地においては、例えば芝生のような適度な柔らかさのある素材で地表面が覆われているとか、障害物と考えられる物体がないといったように、飛行体の着陸に好適な環境が整っている場合もある一方、例えば地面が平坦ではない、水たまりがある、動物がいる等のように、飛行体の着陸に適していない場合もある。つまり、飛行体の目的地においては予め予想できない様々な状況があり得る。 At the destination of the aircraft, there may be an environment that is suitable for landing the aircraft, for example, the ground surface is covered with a moderately soft material such as grass, and there are no objects that could be considered obstacles. However, there may also be an environment that is not suitable for landing the aircraft, for example, the ground is uneven, there are puddles, there are animals, etc. In other words, there may be various conditions at the destination of the aircraft that cannot be predicted in advance.

そこで、本発明は、飛行体の着陸地点を適切に評価することを目的とする。 Therefore, the present invention aims to appropriately evaluate the landing point of an aircraft.

本発明は、飛行体の着陸領域及び着陸不可領域を検出する検出部と、検出された前記着陸可能領域について、着陸時における複数の安全度のうちいずれかを特定する安全度特定部と、検出された前記着陸不可領域に隣接する前記着陸可能領域について、検出された前記着陸不可領域に応じて着陸時における複数の危険度のうちいずれかを特定する危険度特定部と、検出された前記着陸可能領域内で、特定された前記安全度及び前記危険度に基づいて前記飛行体の着陸地点の評価を行う評価部とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。 The present invention provides an information processing device comprising: a detection unit that detects landing areas and non-landing areas for an aircraft; a safety level identification unit that identifies one of multiple safety levels at the time of landing for the detected landing area; a risk level identification unit that identifies one of multiple risk levels at the time of landing for the landing area adjacent to the detected non-landing area in accordance with the detected non-landing area; and an evaluation unit that evaluates the landing point of the aircraft within the detected landing area based on the identified safety level and risk level.

本発明によれば、飛行体の着陸地点を適切に評価することが可能となる。 The present invention makes it possible to properly evaluate the landing point of an aircraft.

本発明の一実施形態に係るドローン管理システム1の構成の一例を示すブロック図である。A block diagram showing an example of the configuration of a drone management system 1 according to one embodiment of the present invention. 同実施形態に係るドローン10のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the drone 10 according to the embodiment. 同実施形態に係るサーバ装置50のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of a server device 50 according to the embodiment. ドローン10の機能構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the drone 10. ドローン10の目的地における着陸可能領域及び着陸不可領域を例示する平面図である。A plan view illustrating possible landing areas and non-landing areas at the destination of the drone 10. 同実施形態に係る安全度係数テーブルを例示する図である。FIG. 10 is a diagram illustrating a safety coefficient table according to the embodiment. 同実施形態に係る安全度係数テーブルを例示する図である。FIG. 10 is a diagram illustrating a safety coefficient table according to the embodiment. 同実施形態に係る危険度係数テーブルを例示する図である。FIG. 10 is a diagram illustrating a risk coefficient table according to the embodiment. 同実施形態に係る危険度係数テーブルを例示する図である。FIG. 10 is a diagram illustrating a risk coefficient table according to the embodiment. ドローン10による処理の手順を例示するフローチャートである。10 is a flowchart illustrating a processing procedure performed by the drone 10.

[構成]
図1は、本発明の一実施形態に係るドローン管理システム1の構成の一例を示すブロック図である。ドローン管理システム1は、空中を飛行して荷物を目的地に配送するドローン10と、目的地となる建物に居住又は勤務するユーザによって利用されるユーザ端末30と、無線通信網40と、無線通信網40に接続されたサーバ装置50とを備える。無線通信網40は、無線通信を実現するシステムであり、例えば第4世代移動通信システムに準拠する設備であってもよいし、第5世代移動通信システムに準拠する設備であってもよい。なお、図1においては、ドローン10、ユーザ端末30、無線通信網40、及びサーバ装置50を1つずつ図示しているが、これらはそれぞれ複数あってもよい。
[composition]
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a drone management system 1 according to an embodiment of the present invention. The drone management system 1 includes a drone 10 that flies through the air to deliver packages to a destination, a user terminal 30 used by a user who lives or works in the destination building, a wireless communication network 40, and a server device 50 connected to the wireless communication network 40. The wireless communication network 40 is a system that enables wireless communication and may be, for example, equipment that complies with a fourth-generation mobile communication system or a fifth-generation mobile communication system. Note that while FIG. 1 illustrates one each of the drone 10, user terminal 30, wireless communication network 40, and server device 50, there may be multiple of each of these.

ドローン10は、空中を飛行する無人の飛行体である。ドローン10は、基地や拠点などと呼ばれる発着地から荷物を搭載した状態で目的地まで飛行し、その目的地に着陸して荷物を配送する。ドローン10の目的地は、例えば住所や緯度経度等で指定される、或る広がりをもった領域である。ドローン10はその目的地内のいずれかの地点を、自身の着陸地点として着陸する。 Drone 10 is an unmanned aerial vehicle that flies through the air. Drone 10 flies with cargo loaded from a takeoff and landing point known as a base or base to a destination, where it lands and delivers the cargo. The destination of drone 10 is an area of some extent, specified by, for example, an address or latitude and longitude. Drone 10 lands at a point within that destination, which it designates as its landing point.

ユーザ端末30は、例えばスマートフォンやタブレット、又はパーソナルコンピュータ等の通信可能なコンピュータである。本実施形態において、ユーザ端末30はスマートフォンであり、荷物を受け取るユーザが無線通信網40経由でサーバ装置50にアクセスするための通信端末として機能する。 The user terminal 30 is a communication-enabled computer, such as a smartphone, tablet, or personal computer. In this embodiment, the user terminal 30 is a smartphone, which functions as a communication terminal that allows the user receiving the package to access the server device 50 via the wireless communication network 40.

サーバ装置50は、ドローン10の飛行日時、飛行経路及び飛行高度に関する飛行計画情報や、ドローン10が配送する荷物に関する荷物関連情報(後述する荷物属性データを含む)等を記憶しており、飛行計画情報に従ってドローン10を遠隔操縦する。サーバ装置50による遠隔操縦は、主に、前述した発着地とドローン10の目的地上空との間、又は、ドローン10の複数の目的地どうしの間の区間である。目的地上空とドローン10の着陸地点との間の区間は、ドローン自身による自律的な制御下で飛行が行われる。具体的には、ドローン10は、目的地内において着陸し得る各着陸地点を評価し、最も高い評価結果に対応する着陸地点に着陸して荷物を切り離す動作を行ったのち、再び目的地上空まで上昇する。 The server device 50 stores flight plan information related to the flight date and time, flight route, and flight altitude of the drone 10, as well as cargo-related information related to the cargo delivered by the drone 10 (including cargo attribute data, described below), and remotely controls the drone 10 in accordance with the flight plan information. Remote control by the server device 50 is mainly performed between the aforementioned takeoff and landing points and the airspace above the drone 10's destination, or between multiple destinations of the drone 10. In the section between the airspace above the destination and the landing point of the drone 10, flight is performed under autonomous control by the drone itself. Specifically, the drone 10 evaluates each possible landing point within the destination, lands at the landing point corresponding to the highest evaluation result, performs an operation to detach the cargo, and then ascends again to the airspace above the destination.

なお、本実施形態では、上述したように、ドローン10の発着地及び目的地上空の区間はサーバ装置50による遠隔操縦に依存し、目的地上空とドローン10の着陸地点との間の区間はドローン自身による自律的な飛行で実現するが、この例に限らない。例えば、ドローン10は、サーバ装置50による遠隔操縦に頼らずに、発着地及び目的地の着陸地点の間の全ての区間を自律的に飛行してもよいし、発着地及び目的地の着陸地点の間の全ての区間においてサーバ装置50の遠隔操縦に従って飛行してもよい。 In this embodiment, as described above, the section above the takeoff and landing point and destination of the drone 10 is dependent on remote control by the server device 50, and the section above the destination and the landing point of the drone 10 is realized by autonomous flight by the drone itself, but this example is not limited to this. For example, the drone 10 may fly autonomously for all sections between the takeoff and landing point and the landing point of the destination without relying on remote control by the server device 50, or it may fly in accordance with remote control by the server device 50 for all sections between the takeoff and landing point and the landing point of the destination.

図2は、ドローン10のハードウェア構成の一例を示す図である。ドローン10は、物理的には、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006、測位装置1007、センサ1008、飛行駆動機構1009、荷物搭載機構1010及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。ドローン10のハードウェア構成は、図に示した各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。 Figure 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the drone 10. The drone 10 is physically configured as a computer device including a processor 1001, memory 1002, storage 1003, communication device 1004, input device 1005, output device 1006, positioning device 1007, sensor 1008, flight drive mechanism 1009, cargo loading mechanism 1010, and buses connecting these. In the following description, the term "device" can be interpreted as a circuit, device, unit, etc. The hardware configuration of the drone 10 may be configured to include one or more of the devices shown in the figure, or may be configured to exclude some of the devices.

ドローン10における各機能は、プロセッサ1001、メモリ1002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることによって、プロセッサ1001が演算を行い、通信装置1004による通信を制御したり、メモリ1002及びストレージ1003におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したり、測位装置1007、センサ1008、飛行駆動機構1009及び荷物搭載機構1010を制御することによって実現される。 Each function of the drone 10 is realized by loading specific software (programs) onto hardware such as the processor 1001 and memory 1002, causing the processor 1001 to perform calculations, control communication via the communication device 1004, control at least one of reading and writing data in the memory 1002 and storage 1003, and control the positioning device 1007, sensor 1008, flight drive mechanism 1009, and cargo loading mechanism 1010.

プロセッサ1001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ1001は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置(CPU)によって構成されてもよい。また、例えばベースバンド信号処理部や呼処理部などがプロセッサ1001によって実現されてもよい。 The processor 1001, for example, runs an operating system to control the entire computer. The processor 1001 may be configured as a central processing unit (CPU) including an interface with peripheral devices, a control unit, an arithmetic unit, registers, etc. Furthermore, for example, a baseband signal processing unit, a call processing unit, etc. may be realized by the processor 1001.

プロセッサ1001は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ1003及び通信装置1004の少なくとも一方からメモリ1002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、後述する動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。ドローン10の機能ブロックは、メモリ1002に格納され、プロセッサ1001において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。各種の処理は、1つのプロセッサ1001によって実行されてもよいが、2以上のプロセッサ1001により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ1001は、1以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、無線通信網40経由でドローン10に送信されてもよい。 The processor 1001 reads programs (program code), software modules, data, etc. from at least one of the storage 1003 and the communication device 1004 into the memory 1002 and executes various processes in accordance with these. The program used is a program that causes a computer to execute at least some of the operations described below. The functional blocks of the drone 10 may be implemented by a control program stored in the memory 1002 and running on the processor 1001. Various processes may be executed by a single processor 1001, or may be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 1001. The processor 1001 may be implemented by one or more chips. The program may be transmitted to the drone 10 via the wireless communication network 40.

メモリ1002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ROM、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、RAMなどの少なくとも1つによって構成されてもよい。メモリ1002は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ(主記憶装置)などと呼ばれてもよい。メモリ1002は、本実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。 Memory 1002 is a computer-readable recording medium and may be composed of, for example, at least one of ROM, EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), RAM, etc. Memory 1002 may also be called a register, cache, main memory (primary storage device), etc. Memory 1002 can store executable programs (program code), software modules, etc. for implementing the method of this embodiment.

ストレージ1003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、CD-ROM(Compact Disc ROM)などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Blu-ray(登録商標)ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも1つによって構成されてもよい。ストレージ1003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。ストレージ1003は、各種のプログラムやデータ群を記憶する。 Storage 1003 is a computer-readable recording medium and may be composed of at least one of, for example, an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disk, a magneto-optical disk (e.g., a compact disk, a digital versatile disk, a Blu-ray (registered trademark) disk), a smart card, flash memory (e.g., a card, a stick, a key drive), a floppy (registered trademark) disk, a magnetic strip, etc. Storage 1003 may also be called an auxiliary storage device. Storage 1003 stores various programs and data groups.

以上のプロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003は、本発明に係る情報処理装置の一例として機能する。 The above processor 1001, memory 1002, and storage 1003 function as an example of an information processing device related to the present invention.

通信装置1004は、無線通信網40を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置1004は、周波数分割複信及び時間分割複信を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されている。送受信アンテナ、アンプ部、送受信部、伝送路インターフェースなどは、通信装置1004によって実現されてもよい。送受信部は、送信部と受信部とで、物理的に、または論理的に分離された実装がなされてもよい。 The communication device 1004 is hardware (transmitting/receiving device) for communicating between computers via the wireless communication network 40, and is also referred to as, for example, a network device, network controller, network card, or communication module. The communication device 1004 is configured to include a high-frequency switch, duplexer, filter, frequency synthesizer, etc. to realize frequency division duplexing and time division duplexing. The transmitting/receiving antenna, amplifier unit, transmitting/receiving unit, transmission path interface, etc. may be realized by the communication device 1004. The transmitting/receiving unit may be implemented as a transmitting unit or a receiving unit that are physically or logically separated.

入力装置1005は、外部からの入力を受け付ける入力デバイスであり、例えばキーやスイッチ、マイクなどを含む。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイスであり、例えば液晶ディスプレイのような表示装置や、スピーカなどを含む。なお、入力装置1005及び出力装置1006は、一体となった構成であってもよい。 The input device 1005 is an input device that accepts input from the outside, and includes, for example, keys, switches, and microphones. The output device 1006 is an output device that outputs to the outside, and includes, for example, a display device such as an LCD display, and a speaker. Note that the input device 1005 and the output device 1006 may be configured as an integrated unit.

測位装置1007は、ドローン10の位置を測定するハードウェアであり、例えばGPS(1Global Positioning System)デバイスである。ドローン10は測位装置1007による測位に基づいて、発着地から目的地の上空まで飛行する。 The positioning device 1007 is hardware that measures the position of the drone 10, such as a GPS (Global Positioning System) device. The drone 10 flies from the departure and arrival point to above the destination based on the positioning measured by the positioning device 1007.

センサ1008は、ドローン10の高度測定手段及び目的地の状況確認手段として機能する測距センサ、Lidar(Light Detection And Ranging)センサ、赤外線センサ、イメージセンサのほか、ドローン10の姿勢測定手段として機能するジャイロセンサ及び方位センサ等を備える。 Sensor 1008 includes a ranging sensor, a Lidar (Light Detection And Ranging) sensor, an infrared sensor, and an image sensor that function as means for measuring the altitude of the drone 10 and means for checking the status of the destination, as well as a gyro sensor and a direction sensor that function as means for measuring the attitude of the drone 10.

飛行駆動機構1009は、ドローン10が飛行を行うための機構であり、例えばモータ、シャフト、ギア及びプロペラ等のハードウェアを備える。 The flight drive mechanism 1009 is a mechanism that enables the drone 10 to fly, and includes hardware such as motors, shafts, gears, and propellers.

荷物搭載機構1010は、ドローン10が荷物を搭載及び切り離すための機構であり、例えばモータ、ウィンチ、ワイヤ、ギア、ロック機構又はハンギング機構等のハードウェアを備える。 The cargo mounting mechanism 1010 is a mechanism for the drone 10 to mount and detach cargo, and includes hardware such as a motor, winch, wire, gear, locking mechanism, or hanging mechanism.

プロセッサ1001、メモリ1002などの各装置は、情報を通信するためのバスによって接続される。バスは、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。また、ドローン10は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP:Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ1001は、これらのハードウェアの少なくとも1つを用いて実装されてもよい。 Each device, such as the processor 1001 and memory 1002, is connected by a bus for communicating information. The bus may be configured using a single bus, or different buses may be used between each device. Furthermore, the drone 10 may be configured to include hardware such as a microprocessor, a digital signal processor (DSP), an application-specific integrated circuit (ASIC), a programmable logic device (PLD), or a field-programmable gate array (FPGA), and some or all of the functional blocks may be realized by this hardware. For example, the processor 1001 may be implemented using at least one of these pieces of hardware.

図3は、サーバ装置50のハードウェア構成を示す図である。サーバ装置50のハードウェア構成は、図3に示した各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。また、それぞれ筐体が異なる複数の装置が通信接続されて、サーバ装置50を構成してもよい。 Figure 3 is a diagram showing the hardware configuration of server device 50. The hardware configuration of server device 50 may be configured to include one or more of the devices shown in Figure 3, or may be configured to exclude some of the devices. Furthermore, server device 50 may be configured by communicating with multiple devices each having a different housing.

サーバ装置50は、物理的には、プロセッサ5001、メモリ5002、ストレージ5003、通信装置5004、及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。サーバ装置50における各機能は、プロセッサ5001、メモリ5002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることによって、プロセッサ5001が演算を行い、通信装置5004による通信を制御したり、メモリ5002及びストレージ5003におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。これらの各装置は図示せぬ電源から供給される電力によって動作する。 The server device 50 is physically configured as a computer device including a processor 5001, memory 5002, storage 5003, communication device 5004, and a bus connecting these. Each function of the server device 50 is realized by loading specific software (programs) onto hardware such as the processor 5001 and memory 5002, causing the processor 5001 to perform calculations, control communications via the communication device 5004, and control at least one of reading and writing data from the memory 5002 and storage 5003. Each of these devices operates using power supplied from a power source (not shown).

プロセッサ5001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ5001は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置(CPU)によって構成されてもよい。また、例えばベースバンド信号処理部や呼処理部などがプロセッサ5001によって実現されてもよい。 The processor 5001, for example, runs an operating system to control the entire computer. The processor 5001 may be configured as a central processing unit (CPU) including an interface with peripheral devices, a control unit, an arithmetic unit, registers, etc. Furthermore, for example, a baseband signal processing unit, a call processing unit, etc. may be realized by the processor 5001.

プロセッサ5001は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ5003及び通信装置5004の少なくとも一方からメモリ5002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、後述する動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。サーバ装置50の機能ブロックは、メモリ5002に格納され、プロセッサ5001において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。各種の処理は、1つのプロセッサ5001によって実行されてもよいが、2以上のプロセッサ5001により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ5001は、1以上のチップによって実装されてもよい。 The processor 5001 reads programs (program code), software modules, data, etc. from at least one of the storage 5003 and the communication device 5004 into the memory 5002 and executes various processes in accordance with these. The program used is a program that causes a computer to execute at least some of the operations described below. The functional blocks of the server device 50 may be realized by a control program stored in the memory 5002 and running on the processor 5001. The various processes may be executed by one processor 5001, or may be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 5001. The processor 5001 may be implemented by one or more chips.

メモリ5002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ROM、EPROM、EEPROM、RAMなどの少なくとも1つによって構成されてもよい。メモリ5002は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ(主記憶装置)などと呼ばれてもよい。メモリ5002は、本実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。 Memory 5002 is a computer-readable recording medium and may be composed of, for example, at least one of ROM, EPROM, EEPROM, RAM, etc. Memory 5002 may also be called a register, cache, main memory (primary storage device), etc. Memory 5002 can store executable programs (program code), software modules, etc. for implementing the method of this embodiment.

ストレージ5003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、CD-ROMなどの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Blu-ray(登録商標)ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも1つによって構成されてもよい。ストレージ5003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。ストレージ5003は、少なくとも、後述するような各種処理を実行するためのプログラム及びデータ群を記憶している。 Storage 5003 is a computer-readable recording medium and may be composed of at least one of, for example, an optical disk such as a CD-ROM, a hard disk drive, a flexible disk, a magneto-optical disk (e.g., a compact disk, a digital versatile disk, a Blu-ray (registered trademark) disk), a smart card, a flash memory (e.g., a card, a stick, a key drive), a floppy (registered trademark) disk, a magnetic strip, etc. Storage 5003 may also be referred to as an auxiliary storage device. Storage 5003 stores at least programs and data groups for executing various processes as described below.

通信装置5004は、無線通信網40を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。 The communication device 5004 is hardware (transmitting/receiving device) for communicating between computers via the wireless communication network 40, and is also referred to as, for example, a network device, network controller, network card, or communication module.

プロセッサ5001、メモリ5002などの各装置は、情報を通信するためのバスによって接続される。バスは、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。 Each device, such as the processor 5001 and memory 5002, is connected by a bus for communicating information. The bus may be configured using a single bus, or may be configured using different buses between each device.

サーバ装置50は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、ASIC、PLD、FPGAなどのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ5001は、これらのハードウェアの少なくとも1つを用いて実装されてもよい。 The server device 50 may be configured to include hardware such as a microprocessor, digital signal processor, ASIC, PLD, or FPGA, and some or all of the functional blocks may be realized by such hardware. For example, the processor 5001 may be implemented using at least one of these pieces of hardware.

なお、ユーザ端末30のハードウェア構成は、サーバ装置50とほぼ同様であるため、その説明を省略する。 Note that the hardware configuration of the user terminal 30 is almost the same as that of the server device 50, so its explanation will be omitted.

図4は、ドローン10の機能構成の一例を示す図である。ドローン10においては、取得部11、検出部12、安全度特定部13、危険度特定部14、評価部15及び制御部16という機能が実現される。 Figure 4 is a diagram showing an example of the functional configuration of the drone 10. The drone 10 realizes the following functions: an acquisition unit 11, a detection unit 12, a safety level identification unit 13, a risk level identification unit 14, an evaluation unit 15, and a control unit 16.

取得部11は、測位装置1007、センサ1008又はサーバ装置50等から各種のデータを取得する。例えば、取得部11は、センサ1008によって目的地がセンシングされたセンシングデータを取得する。このセンシングデータは、その目的地の大きさ、材質、形状、属性若しくは状態を示すデータである。また、取得部11は、ドローン10が配送する荷物の属性に関する荷物属性データをサーバ装置50から無線通信網40経由で取得する。荷物属性データは、荷物の大きさ、重さ、種類、内容、材料又は構造のうち少なくともいずれか1つに関するデータを含む。 The acquisition unit 11 acquires various data from the positioning device 1007, the sensor 1008, the server device 50, etc. For example, the acquisition unit 11 acquires sensing data obtained by sensing the destination by the sensor 1008. This sensing data is data indicating the size, material, shape, attributes, or status of the destination. The acquisition unit 11 also acquires baggage attribute data regarding the attributes of the baggage delivered by the drone 10 from the server device 50 via the wireless communication network 40. The baggage attribute data includes data regarding at least one of the size, weight, type, contents, material, or structure of the baggage.

検出部12は、取得部11によって取得されたセンシングデータに対してパターンマッチング等の画像認識処理を用いて、目的地におけるドローン10の着陸可能領域及び着陸不可領域を検出する。着陸可能領域とは、例えば庭、ベランダ、駐車場、玄関前のスペース等に相当する領域である。着陸不可領域とは、例えば屋根、池、所定高さ以上の草木又は岩等に相当する領域である。これにより、図5に例示するように、1つの目的地の全領域Aにおいて、例えば着陸可能領域Apと、着陸不可領域Ai1、Ai2、Ai3とがそれぞれ検出される。 The detection unit 12 detects possible and impossible landing areas for the drone 10 at the destination using image recognition processing such as pattern matching on the sensing data acquired by the acquisition unit 11. A possible landing area is an area corresponding to, for example, a garden, balcony, parking lot, or space in front of a front door. An impossible landing area is an area corresponding to, for example, a roof, pond, or vegetation or rocks above a certain height. As a result, for example, possible landing area Ap and impossible landing areas Ai1, Ai2, and Ai3 are detected within the entire area A of a single destination, as illustrated in Figure 5.

安全度特定部13は、検出部12により検出された着陸可能領域について、取得部11によって取得されたセンシングデータに対してパターンマッチング等の画像認識処理を用い、ドローン10の着陸時における複数の安全度のうちいずれかを特定する。このとき、安全度特定部13は、着陸可能領域における着陸可能面の大きさ、材質、形状、属性若しくは状態、又は、着陸可能領域に存在する物体の属性、状態若しくは動きのうち、少なくともいずれか1以上に基づいて、安全度を特定する。 The safety level identification unit 13 uses image recognition processing such as pattern matching on the sensing data acquired by the acquisition unit 11 for the possible landing area detected by the detection unit 12 to identify one of multiple safety levels at the time of landing of the drone 10. At this time, the safety level identification unit 13 identifies the safety level based on at least one of the size, material, shape, attributes, or condition of the possible landing surface in the possible landing area, or the attributes, condition, or movement of objects present in the possible landing area.

より具体的には、まず、安全度特定部13は、着陸可能領域に含まれる各点pについて、着陸不可領域との最短距離rpを求める。このrpは、各点pを中心として着陸可能領域の境界に内接する内接円の半径に相当する。そして、安全度特定部13は、各点pについての着陸評価面積apを、ap=πrp2という数式によって算出する。この着陸評価面積apが大きいほど、ドローン10が着陸し得る着陸可能面の面積が広いことになるから、ドローン10の着陸時における安全度が高いと言える。 More specifically, the safety level identification unit 13 first determines the shortest distance rp from each point p included in the possible landing area to the non-landing area. This rp corresponds to the radius of an inscribed circle centered at each point p and inscribed on the boundary of the possible landing area. The safety level identification unit 13 then calculates the landing evaluation area ap for each point p using the formula ap = πrp2. The larger this landing evaluation area ap is, the larger the area of the possible landing surface on which the drone 10 can land, and therefore the higher the safety level of the drone 10 when landing.

さらに、安全度特定部13は、着陸評価面積apに対し、センシングデータから解析可能な各点pの材質、形状、属性若しくは状態に応じた安全度係数xを乗じて安全度sを算出する。つまり、安全度s=着陸評価面積ap×安全度係数xである。この安全度係数xは、各点pの材質、形状、属性若しくは状態に応じて予め決められている。 Furthermore, the safety level identification unit 13 calculates the safety level s by multiplying the landing evaluation area ap by a safety level coefficient x that corresponds to the material, shape, attributes, or condition of each point p that can be analyzed from the sensing data. In other words, safety level s = landing evaluation area ap × safety level coefficient x. This safety level coefficient x is predetermined according to the material, shape, attributes, or condition of each point p.

図6は、各点pの材質と安全度係数との対応関係が記述された安全度係数テーブルを例示する図である。図6ではさらに、ドローン10が配送する荷物の重要レベルに応じて安全度係数が異なっている。荷物の重要レベルは、前述した荷物属性データに基づいて、例えば荷物の種類が精密機械であれば重要レベルが高いとか高価であれば重要レベルが高いといったように、荷物の大きさ、重さ、種類、内容、材料又は構造に基づいて予め決められている。 Figure 6 is a diagram illustrating a safety coefficient table that describes the correspondence between the material of each point p and the safety coefficient. Furthermore, in Figure 6, the safety coefficient differs depending on the importance level of the cargo delivered by drone 10. The importance level of the cargo is determined in advance based on the aforementioned cargo attribute data, such as the size, weight, type, contents, material, or structure of the cargo, e.g., if the cargo is a precision machine, the importance level is high, or if the cargo is expensive, the importance level is high.

図6の例では、点pの材質が「材質α」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「x11」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「x21」であり、点pの材質が「材質β」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「x12」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「x22」であり、点pの材質が「材質γ」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「x13」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「x23」である。具体的な一例を挙げると、点pの材質が「芝生」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「0.9」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「1」であり、点pの材質が「土」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「0.5」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「0.7」であり、点pの材質が「砂利」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「0.3」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「0.6」といった例が考えられる。このように、安全度特定部13は、動的に変動する変動条件(ここではドローン10が着陸地点に搬送する荷物の属性に応じて変動する条件)を用いて安全度を特定する。 In the example of Figure 6, if the material of point p is "material α", if the importance level of the luggage is "high", the safety coefficient is "x11", and if the importance level of the luggage is "low", the safety coefficient is "x21". If the material of point p is "material β", if the importance level of the luggage is "high", the safety coefficient is "x12", and if the importance level of the luggage is "low", the safety coefficient is "x22". If the material of point p is "material γ", if the importance level of the luggage is "high", the safety coefficient is "x13", and if the importance level of the luggage is "low", the safety coefficient is "x23". As a specific example, when the material of point p is "grass," if the importance level of the cargo is "high," the safety coefficient is "0.9," and when the importance level of the cargo is "low," the safety coefficient is "1." When the material of point p is "soil," if the importance level of the cargo is "high," the safety coefficient is "0.5," and when the importance level of the cargo is "low," the safety coefficient is "0.7." When the material of point p is "gravel," if the importance level of the cargo is "high," the safety coefficient is "0.3," and when the importance level of the cargo is "low," the safety coefficient is "0.6." In this way, the safety level identification unit 13 identifies the safety level using dynamically changing variable conditions (here, conditions that change according to the attributes of the cargo that the drone 10 transports to the landing point).

なお、図6は、着陸可能面の材質に応じて安全度係数が決められている例であったが、これと同様に、着陸可能面の形状(平坦か凸凹しているか等)、属性(硬いか柔らかいか等)若しくは状態(乾いているか濡れているか等)に応じて安全度係数が決められている。 Note that Figure 6 shows an example in which a safety factor is determined according to the material of the landing surface. Similarly, a safety factor is determined according to the shape (flat or uneven, etc.), attributes (hard or soft, etc.) or condition (dry or wet, etc.) of the landing surface.

さらに、安全度特定部13は、点pの着陸評価面積apに対し、その点pを含む着陸可能領域に存在する物体の属性、状態若しくは動きに応じた安全度係数を乗じて安全度sを算出する。この安全度係数は、各点pを含む着陸可能領域に存在する物体の属性、状態若しくは動きに応じて予め決められている。図7は、各点pを含む着陸可能領域に存在する物体の属性と安全度係数との対応関係が記述された安全度係数テーブルを例示する図である。図7では図6と同様に、ドローン10が配送する荷物の重要レベルに応じて安全度係数が異なっている。 Furthermore, the safety level identification unit 13 calculates the safety level s by multiplying the landing evaluation area ap of point p by a safety level coefficient corresponding to the attributes, state, or movement of objects present in the possible landing area including point p. This safety level coefficient is determined in advance according to the attributes, state, or movement of objects present in the possible landing area including each point p. Figure 7 is a diagram illustrating an example of a safety level coefficient table that describes the correspondence between the attributes of objects present in the possible landing area including each point p and the safety level coefficient. In Figure 7, as in Figure 6, the safety level coefficient differs depending on the importance level of the package delivered by the drone 10.

図7の例では、点pを含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「属性p」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「X11」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「X21」であり、点pを含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「属性q」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「X12」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「X22」であり、点pを含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「属性r」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「X13」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「X23」である。具体的な一例を挙げると、点pを含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「犬」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「0.4」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「0.6」であり、点pを含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「子供」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「0.5」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「0.6」であり、点pを含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「大人」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば安全度係数が「0.9」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば安全度係数が「1」といった例が考えられる。 In the example of Figure 7, if the attribute of an object present in the possible landing area including point p is "attribute p," the safety coefficient is "X11" if the importance level of the luggage is "high," and "X21" if the importance level of the luggage is "low." If the attribute of an object present in the possible landing area including point p is "attribute q," the safety coefficient is "X12" if the importance level of the luggage is "high," and "X22" if the importance level of the luggage is "low." If the attribute of an object present in the possible landing area including point p is "attribute r," the safety coefficient is "X13" if the importance level of the luggage is "high," and "X23" if the importance level of the luggage is "low." To give a specific example, if the attribute of an object present in the possible landing area including point p is "dog," the safety coefficient is "0.4" if the importance level of the luggage is "high," and the safety coefficient is "0.6" if the importance level of the luggage is "low." If the attribute of an object present in the possible landing area including point p is "child," the safety coefficient is "0.5" if the importance level of the luggage is "high," and the safety coefficient is "0.6" if the importance level of the luggage is "low." If the attribute of an object present in the possible landing area including point p is "adult," the safety coefficient is "0.9" if the importance level of the luggage is "high," and the safety coefficient is "1" if the importance level of the luggage is "low."

なお、図7は点pを含む着陸可能領域に存在する物体の属性に応じて安全度係数が決められている例であったが、これと同様に、各点pを含む着陸可能領域に存在する物体の状態(大きいか否か等)若しくは動き(動いているか否か等)に応じて安全度係数が決められている。 Note that Figure 7 was an example in which the safety coefficient was determined based on the attributes of the object present in the possible landing area including point p. Similarly, the safety coefficient is determined based on the state (whether it is large, etc.) or movement (whether it is moving, etc.) of the object present in the possible landing area including each point p.

図4の説明に戻り、危険度特定部14は、検出部12により検出された着陸不可領域について取得部11によって取得されたセンシングデータに対してパターンマッチング等の画像認識処理を行い、その着陸不可領域に接する着陸可能領域に対する着陸時における複数の危険度のうちいずれかを特定する。このとき、危険度特定部14は、着陸可能領域に接する着陸不可領域(例えば点pに最も近い着陸不可領域)の着陸不可面の材質、形状、属性若しくは状態、又は、その着陸不可領域に存在する物体の属性、状態若しくは動きのうち、少なくともいずれか1以上に基づいて、危険度を特定する。 Returning to the explanation of Figure 4, the risk identification unit 14 performs image recognition processing such as pattern matching on the sensing data acquired by the acquisition unit 11 for the no-landing area detected by the detection unit 12, and identifies one of multiple risk levels at the time of landing for a possible landing area adjacent to the no-landing area. At this time, the risk identification unit 14 identifies the risk level based on at least one of the material, shape, attributes, or condition of the no-landing surface of the no-landing area adjacent to the possible landing area (for example, the no-landing area closest to point p), or the attributes, condition, or movement of an object present in the no-landing area.

より具体的には、危険度特定部14は、前述した各点pについて算出した着陸評価面積apを、その点pを含む着陸可能領域に接する着陸不可領域の材質、形状、属性若しくは状態に応じた危険度係数yで除算して危険度tを算出する。つまり、危険度t=危険度係数y/着陸評価面積apである。この危険度係数yは、着陸不可領域の着陸不可面の材質、形状、属性若しくは状態に応じて予め決められている。 More specifically, the risk identification unit 14 calculates the risk t by dividing the landing evaluation area ap calculated for each point p described above by a risk coefficient y that corresponds to the material, shape, attribute, or condition of the no-landing area that borders the possible landing area including point p. In other words, risk t = risk coefficient y / landing evaluation area ap. This risk coefficient y is determined in advance depending on the material, shape, attribute, or condition of the no-landing surface of the no-landing area.

図8は、着陸不可面の状態と危険度係数との対応関係が記述された危険度係数テーブルを例示する図である。図8ではさらに、ドローン10が配送する荷物の重要レベルに応じて危険度係数が異なっている。 Figure 8 is a diagram illustrating an example of a risk coefficient table that describes the correspondence between the state of an impassable landing surface and a risk coefficient. Furthermore, in Figure 8, the risk coefficient differs depending on the importance level of the package delivered by the drone 10.

図8の例では、着陸不可面の状態が「状態a」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「y11」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「y21」であり、着陸不可面の状態が「状態b」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「y12」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「y22」であり、着陸不可面の状態が「状態c」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「y13」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「y23」である。具体的な一例を挙げると、着陸不可面の状態が「岩」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「1」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「0.8」であり、着陸不可面の状態が「木」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「1」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「0.7」であり、着陸不可面の状態が「池」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「1」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「0.8」といった例が考えられる。このように、危険度特定部14は、動的に変動する変動条件(ここではドローン10が搬送する荷物の属性に応じて変動する条件)を用いて危険度を特定する。 In the example of Figure 8, if the condition of the impermissible landing surface is "condition a," the risk coefficient is "y11" if the importance level of the luggage is "high," and the risk coefficient is "y21" if the importance level of the luggage is "low." If the condition of the impermissible landing surface is "condition b," the risk coefficient is "y12" if the importance level of the luggage is "high," and the risk coefficient is "y22" if the importance level of the luggage is "low." If the condition of the impermissible landing surface is "condition c," the risk coefficient is "y13" if the importance level of the luggage is "high," and the risk coefficient is "y23" if the importance level of the luggage is "low." To cite a specific example, when the impermissible landing surface is "rock," if the importance level of the cargo is "high," the risk coefficient is "1," and if the importance level of the cargo is "low," the risk coefficient is "0.8." When the impermissible landing surface is "tree," if the importance level of the cargo is "high," the risk coefficient is "1," and if the importance level of the cargo is "low," the risk coefficient is "0.7." When the impermissible landing surface is "pond," if the importance level of the cargo is "high," the risk coefficient is "1," and if the importance level of the cargo is "low," the risk coefficient is "0.8." In this way, the risk level identification unit 14 identifies the risk level using dynamically changing variable conditions (here, conditions that change according to the attributes of the cargo being transported by the drone 10).

なお、図8は着陸不可面の状態に応じて危険度係数が決められている例であったが、これと同様に、着陸不可面の材質、形状、属性に応じて危険度係数が決められている。 Note that Figure 8 was an example in which the risk coefficient was determined based on the condition of the impassable surface, but similarly, the risk coefficient is determined based on the material, shape, and attributes of the impassable surface.

さらに、危険度特定部14は、各点pについて算出した着陸評価面積apを、その点pを含む着陸可能領域に接する着陸不可領域(例えば点pに最も近い着陸不可領域)に存在する物体の属性、状態若しくは動きに応じた危険度係数で除算して危険度tを算出する。図9は、点pを含む着陸可能領域に接する着陸不可領域に存在する物体の属性と危険度係数との対応関係が記述された危険度係数テーブルを例示する図である。図9では、図8と同様に、ドローン10が配送する荷物の重要レベルに応じて危険度係数が異なっている。 Furthermore, the risk identification unit 14 calculates the risk t by dividing the landing evaluation area ap calculated for each point p by a risk coefficient corresponding to the attributes, state, or movement of an object present in an improper landing area adjacent to the possible landing area including point p (for example, the improper landing area closest to point p). Figure 9 is a diagram illustrating an example of a risk coefficient table that describes the correspondence between the attributes of objects present in an improper landing area adjacent to the possible landing area including point p and the risk coefficient. In Figure 9, as in Figure 8, the risk coefficient differs depending on the level of importance of the package delivered by the drone 10.

図9の例では、着陸不可面を含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「属性p」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「Y11」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「Y21」であり、着陸不可面を含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「属性q」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「Y12」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「Y22」であり、着陸不可面を含む着陸可能領域に存在する物体の属性が「属性r」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「Y13」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「Y23」である。具体的な一例を挙げると、物体の属性が「犬」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「0.8」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「0.6」であり、物体の属性が「子供」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「0.5」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「0.4」であり、物体の属性が「大人」である場合、荷物の重要レベルが「高」であれば危険度係数が「0.2」であり、荷物の重要レベルが「低」であれば危険度係数が「0.1」といった例が考えられる。 In the example of Figure 9, if the attribute of an object present in a possible landing area that includes an impractical surface is "attribute p," the risk coefficient is "Y11" if the importance level of the luggage is "high," and the risk coefficient is "Y21" if the importance level of the luggage is "low." If the attribute of an object present in a possible landing area that includes an impractical surface is "attribute q," the risk coefficient is "Y12" if the importance level of the luggage is "high," and the risk coefficient is "Y22" if the importance level of the luggage is "low." If the attribute of an object present in a possible landing area that includes an impractical surface is "attribute r," the risk coefficient is "Y13" if the importance level of the luggage is "high," and the risk coefficient is "Y23" if the importance level of the luggage is "low." To give a specific example, if the attribute of the object is "dog," the risk coefficient is "0.8" if the importance level of the luggage is "high," and the risk coefficient is "0.6" if the importance level of the luggage is "low." If the attribute of the object is "child," the risk coefficient is "0.5" if the importance level of the luggage is "high," and the risk coefficient is "0.4" if the importance level of the luggage is "low." If the attribute of the object is "adult," the risk coefficient is "0.2" if the importance level of the luggage is "high," and the risk coefficient is "0.1" if the importance level of the luggage is "low."

なお、図9は、点pを含む着陸可能領域に接する着陸不可領域に存在する物体の属性に応じて危険度係数が決められている例であったが、これと同様に、その物体の状態若しくは動きに応じて危険度係数が決められている。 Note that Figure 9 was an example in which the risk coefficient was determined based on the attributes of an object present in the no-landing area adjacent to the possible landing area including point p. Similarly, the risk coefficient is determined based on the state or movement of the object.

図4の説明に戻り、評価部15は、検出部12により検出された着陸可能領域内において、各点pについて特定された安全度及び危険度に基づき、ドローン10の着陸地点の評価を行う。具体的には、評価部15は、上記のようにして算出された安全度sを危険度tで除算する等の方法で各点pの評価点数を算出する。評価点数は、安全度sが高いほど高い評価となるし、また、危険度tが低いほど高い評価となる。よって、評価部15は、評価点数が最高となる点pを現実の着陸地点として決定する。なお、安全度及び危険度を用いた評価の手法はこの例に限らない。要するに、安全度sが高いほど高い評価となるか、または、危険度tが低いほど高い評価となるような評価手法であればよい。 Returning to the explanation of Figure 4, the evaluation unit 15 evaluates the landing point of the drone 10 based on the safety and risk levels identified for each point p within the possible landing area detected by the detection unit 12. Specifically, the evaluation unit 15 calculates an evaluation score for each point p by, for example, dividing the safety level s calculated as described above by the risk level t. The higher the safety level s, the higher the evaluation score, and the lower the risk level t, the higher the evaluation score. Therefore, the evaluation unit 15 determines the point p with the highest evaluation score as the actual landing point. Note that the evaluation method using the safety level and risk level is not limited to this example. In short, any evaluation method may be used that results in a higher evaluation the higher the safety level s, or a higher evaluation the lower the risk level t.

制御部16は、評価部15によって最も高い評価とされた点pを着陸地点とし、その着陸地点に対して飛行駆動機構1009を制御してドローン10を着陸させ、その着陸後に、荷物搭載機構1010を制御してドローン10から荷物を切り離す。 The control unit 16 determines the point p that is most highly evaluated by the evaluation unit 15 as the landing point, controls the flight drive mechanism 1009 to land the drone 10 at that landing point, and after landing, controls the cargo loading mechanism 1010 to detach the cargo from the drone 10.

[動作]
次に、図10に示すフローチャートを参照して、ドローン10の飛行時の処理について説明する。図10において、ドローン10は発着地から目的に向けて飛行を開始する(ステップS01)。
[Operation]
Next, the processing performed by the drone 10 during flight will be described with reference to the flowchart shown in Fig. 10. In Fig. 10, the drone 10 starts flying from a takeoff and landing point toward a destination (step S01).

この飛行開始時までに、ドローン10の取得部11は、ドローン10が配送する荷物の属性に関する荷物属性データをサーバ装置50から無線通信網40経由で取得しておく。以降、ドローン10は、サーバ装置50による制御の下で、荷物の配送依頼時に指定された目的地の住所の上空まで飛行する。Before the drone 10 starts flying, the acquisition unit 11 acquires package attribute data relating to the attributes of the package to be delivered by the drone 10 from the server device 50 via the wireless communication network 40. The drone 10 then flies under the control of the server device 50 until it reaches the sky above the destination address specified when the package delivery request was made.

ドローン10が目的地の上空に到達すると(ステップS02;YES)、取得部11は、センシングデータをセンサ1008から取得する(ステップS03)。 When the drone 10 reaches the sky above the destination (step S02; YES), the acquisition unit 11 acquires sensing data from the sensor 1008 (step S03).

次に、検出部12は、ドローン10の着陸可能領域及び着陸不可領域を検出する(ステップS04)。 Next, the detection unit 12 detects the areas where the drone 10 can land and the areas where it cannot land (step S04).

次に、安全度特定部13は、検出された着陸可能領域について安全度を特定するとともに、危険度特定部14は、検出された着陸可能領域について危険度を特定する(ステップS05)。 Next, the safety level identification unit 13 identifies the safety level for the detected possible landing area, and the risk level identification unit 14 identifies the risk level for the detected possible landing area (step S05).

評価部15は、検出された着陸可能領域内で、特定された安全度及び危険度に基づいてドローン10の着陸地点の評価を行う(ステップS06)。 The evaluation unit 15 evaluates the landing point of the drone 10 within the detected possible landing area based on the identified safety and risk levels (step S06).

制御部16は、評価部15によって最も高い評価とされた着陸地点に対し、飛行駆動機構1009を制御してドローン10を着陸させ、その着陸後に、荷物搭載機構1010を制御してドローン10から荷物を切り離す(ステップS07)。荷物の配送が完了すると、ドローン10は例えば発着地に帰還するとか次の配送先に移動するなどの、次処理に移行する。なお、目的地内に着陸可能領域がなければ、ドローン10は着陸せずに帰還する等の動作を行う。 The control unit 16 controls the flight drive mechanism 1009 to land the drone 10 at the landing site that has been given the highest rating by the evaluation unit 15, and after landing, controls the cargo loading mechanism 1010 to detach the cargo from the drone 10 (step S07). Once the delivery of the cargo is complete, the drone 10 proceeds to the next process, such as returning to the departure and arrival point or moving to the next delivery destination. Note that if there is no possible landing area within the destination, the drone 10 will perform an operation such as returning without landing.

以上説明した実施形態によれば、ドローン10の着陸地点を適切に評価することが可能となる。 According to the embodiment described above, it is possible to appropriately evaluate the landing point of the drone 10.

[変形例]
本発明は、上述した実施形態に限定されない。上述した実施形態を以下のように変形してもよい。また、以下の2つ以上の変形例を組み合わせて実施してもよい。
[変形例1]
上記実施形態では、安全度係数又は危険度係数は、ドローン10が搬送する荷物の属性に応じて変動するなどのように、動的に変動するものであった。この例に限らず、安全度係数又は危険度係数が目的地における天候又は気温に応じて変動するようにしてもよい。具体的な一例を挙げると、目的地における天候が「晴」や気温が「中程度」又は「低い」場合には、安全度係数がより高く、危険度係数がより低い値となり、目的地における天候が「雨」や気温が「高い」場合には、安全度係数がより低く、また、危険度係数がより高い値となる例が考えられる。このように、変動条件は、天候又は気温に応じて変動する条件であってもよい。これにより、目的地における天候又は気温に応じた評価を行うことができる。
[Modification]
The present invention is not limited to the above-described embodiment. The above-described embodiment may be modified as follows. Furthermore, two or more of the following modifications may be combined and implemented.
[Modification 1]
In the above embodiment, the safety coefficient or risk coefficient dynamically varies, for example, depending on the attributes of the cargo transported by the drone 10. This example is not limiting, and the safety coefficient or risk coefficient may vary depending on the weather or temperature at the destination. To cite a specific example, when the weather at the destination is "clear" and the temperature is "moderate" or "low," the safety coefficient will be higher and the risk coefficient will be lower. When the weather at the destination is "rainy" and the temperature is "high," the safety coefficient will be lower and the risk coefficient will be higher. In this way, the variable condition may be a condition that varies depending on the weather or temperature. This allows evaluation to be performed depending on the weather or temperature at the destination.

[変形例2]
また、安全度係数又は危険度係数が目的地(着陸可能領域又は着陸不可領域)に存在する物体の数又は密度に応じて変動するようにしてもよい。具体的な一例を挙げると、目的地における物体(例えば人間、動物、車等)が多い場合には、安全度係数がより低く、危険度係数がより高い値となる例が考えられる。これにより、目的地における物体の数又は密度に応じた評価を行うことができる。
[Modification 2]
Furthermore, the safety coefficient or risk coefficient may be varied depending on the number or density of objects present at the destination (landing zone or no-landing zone). As a specific example, when there are many objects (e.g., people, animals, cars, etc.) at the destination, the safety coefficient may be lower and the risk coefficient may be higher. This allows evaluation to be performed depending on the number or density of objects at the destination.

[変形例3]
目的地において移動する物体が存在する場合には、ドローン10が目的地上空から着陸するまでの期間に、複数回にわたって、安全度又は危険度を特定するようにしてもよい。例えば、人間、動物、車、バイクなど移動する可能性がある物体を検出した場合は、着陸までに複数回安全度又は危険度を特定して評価を繰り返すようにすれば、その物体によって着陸が邪魔される可能性を小さくすることができる。具体的には、地上20mの上空で安全度又は危険度の特定及び評価を1回行う→地上10mの上空で安全度又は危険度の特定及び評価を1回行う→地上5mの上空で安全度又は危険度の特定及び評価を1回行う→地上3mの上空で安全度又は危険度の特定及び評価を1回行うといった具合である。このように、安全度特定部13又は危険度特定部14は、着陸可能領域又は着陸不可領域に存在する物体が移動する物体である場合には、ドローン10が着陸するまでに、高度の低下に応じて複数回にわたって、安全度又は危険度の特定を行い、評価部15は、安全度又は危険度が特定されるたびに評価を行うようにしてもよい。
[Modification 3]
If a moving object is present at the destination, the safety level or risk level may be determined multiple times during the period from when the drone 10 leaves the destination area until it lands. For example, if a potentially moving object such as a human, animal, car, or motorcycle is detected, the safety level or risk level may be determined and evaluated multiple times before landing, thereby reducing the possibility that the object will interfere with the landing. Specifically, the safety level or risk level may be determined and evaluated once at an altitude of 20 meters above ground, then once at an altitude of 10 meters above ground, then once at an altitude of 5 meters above ground, and then once at an altitude of 3 meters above ground. In this way, if the object present in the landing permitted area or the landing prohibited area is a moving object, the safety level determination unit 13 or the risk level determination unit 14 may determine the safety level or risk level multiple times as the altitude decreases before the drone 10 lands, and the evaluation unit 15 may perform an evaluation each time the safety level or risk level is determined.

[変形例4]
目的地において例えば、人間、動物、車、バイクなど移動する可能性がある物体を検出した場合は、その物体の移動方向を算出し、その移動方向に相当する点pの評価を下げるなどとしてもよい。このように、安全度特定部13又は危険度特定部14は、着陸可能領域又は着陸不可領域に存在する物体が移動する物体である場合には、その物体の移動方向をも特定し、評価部15は、検出された着陸可能領域内で、特定された物体の移動方向にも基づいて、ドローン10の着陸地点の評価を行うようにしてもよい。これにより、目的地における物体の移動方向に応じた評価を行うことができる。
[Modification 4]
If a potentially moving object such as a human, animal, car, or motorcycle is detected at the destination, the direction of movement of the object may be calculated, and the evaluation of point p corresponding to that direction of movement may be lowered. In this way, if an object present in the possible landing area or the impossible landing area is a moving object, the safety level identification unit 13 or the risk level identification unit 14 may also identify the direction of movement of the object, and the evaluation unit 15 may evaluate the landing point of the drone 10 within the detected possible landing area based on the direction of movement of the identified object. This allows evaluation to be made according to the direction of movement of the object at the destination.

[変形例5]
ドローン10の着陸までに時間をかけたくない場合がある。これは例えば、ドローン10の電力残量が少なくホバリング時間を短くしたい場合や、荷物の配送指定時刻が迫っている場合等である。このような場合は、ドローン10の現在位置から真下に相当する地点pについては安全度sの値をそのまま用いる一方、ドローン10の現在位置から5m水平移動してから降下しなければならない点pについては安全度sの値に1未満の係数を乗じて評価をしてもよい。このように、評価部15は、検出された着陸可能領域内に対してドローン10が着陸するために要する時間にも基づいて、ドローン10の着陸地点の評価を行うようにしてもよい。これにより、ドローン10の着陸までに要する時間を短縮することが可能となる。
[Modification 5]
There are cases where it is not desirable to waste time before the drone 10 lands. This occurs, for example, when the drone 10 has little remaining power and it is desired to shorten the hovering time, or when the designated delivery time for the package is approaching. In such cases, the value of the safety level s may be used as is for a point p directly below the current position of the drone 10, while the value of the safety level s may be multiplied by a coefficient less than 1 for a point p that requires the drone 10 to move horizontally 5 m from its current position before descending. In this way, the evaluation unit 15 may evaluate the landing point of the drone 10 based on the time required for the drone 10 to land within the detected possible landing area. This makes it possible to shorten the time required for the drone 10 to land.

[変形例6]
ドローン10に関する制御は、実施形態で説明したいわゆるエッジコンピューティング(ドローンによる制御)、クラウドコンピューティング(サーバ装置による制御)、又は、その双方の連携(ドローン及びサーバ装置による制御)で実現してもよい。従って、本発明に係る情報処理装置は、実施形態に開示したサーバ装置50に備えられていてもよい。
[Modification 6]
Control of the drone 10 may be realized by so-called edge computing (control by the drone), cloud computing (control by a server device), or a combination of both (control by the drone and the server device) as described in the embodiment. Therefore, the information processing device according to the present invention may be provided in the server device 50 disclosed in the embodiment.

[変形例7]
無人飛行体は、ドローンと呼ばれるものに限らず、荷物を配送可能な無人の飛行体であればどのような構造や形態のものであってもよい。
[Modification 7]
The unmanned aerial vehicle is not limited to those called drones, and may be of any structure or shape as long as it is an unmanned aerial vehicle capable of delivering packages.

[そのほかの変形例]
上記実施の形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック(構成部)は、ハードウェア及び/又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び/又は論理的に結合した1つの装置により実現されてもよいし、物理的及び/又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的及び/又は間接的に(例えば、有線及び/又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。例えば、実施形態で例示したユーザ端末30の機能を1つのコンピュータが備えていてもよい。要するに、図4に例示した各機能は、情報処理システムとしてのドローン管理システム1を構成する装置のいずれかが備えていればよい。例えば本発明に係る情報処理装置はサーバ装置50に実装されていてもよい。
[Other Modifications]
The block diagrams used to describe the above embodiments illustrate functional blocks. These functional blocks (components) can be realized by any combination of hardware and/or software. Furthermore, the means for realizing each functional block is not particularly limited. That is, each functional block may be realized by a single device that is physically and/or logically coupled, or by two or more physically and/or logically separated devices that are directly and/or indirectly (e.g., wired and/or wirelessly) connected to each other and realized by these multiple devices. For example, the functions of the user terminal 30 illustrated in the embodiments may be provided by a single computer. In other words, each function illustrated in FIG. 4 may be provided by any of the devices that constitute the drone management system 1 as an information processing system. For example, the information processing device according to the present invention may be implemented in a server device 50.

本明細書で説明した各態様/実施形態は、LTE(Long Term Evolution)、LTE-A(LTE-Advanced)、SUPER 3G、IMT-Advanced、4G、5G、FRA(Future Radio Access)、W-CDMA(登録商標)、GSM(登録商標)、CDMA2000、UMB(Ultra Mobile Broadband)、IEEE 802.11(Wi-Fi)、IEEE 802.16(WiMAX)、IEEE 802.20、UWB(Ultra-WideBand)、Bluetooth(登録商標)、その他の適切なシステムを利用するシステム及び/又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。 Each aspect/embodiment described in this specification may be applied to systems utilizing LTE (Long Term Evolution), LTE-Advanced (LTE-A), SUPER 3G, IMT-Advanced, 4G, 5G, FRA (Future Radio Access), W-CDMA (registered trademark), GSM (registered trademark), CDMA2000, UMB (Ultra Mobile Broadband), IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802.20, UWB (Ultra-WideBand), Bluetooth (registered trademark), or other suitable systems and/or next generation systems based on and enhanced by these.

本明細書で説明した各態様/実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。本明細書で説明した各態様/実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知(例えば、「Xであること」の通知)は、明示的に行うものに限られず、暗黙的(例えば、当該所定の情報の通知を行わない)ことによって行われてもよい。 The order of the processing procedures, sequences, flowcharts, etc. of each aspect/embodiment described herein may be rearranged as long as it is consistent. For example, the methods described herein present various step elements in an exemplary order and are not limited to the particular order presented. Each aspect/embodiment described herein may be used alone, in combination, or switched as the implementation progresses. Furthermore, notification of specified information (e.g., notification that "X is true") does not have to be explicit, but may be implicit (e.g., not notifying the specified information).

本明細書で説明した情報又はパラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。 The information or parameters described in this specification may be expressed as absolute values, relative values from a specified value, or other corresponding information.

本明細書で使用する「判定(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判定」、「決定」は、例えば、判断(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)(例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索)、確認(ascertaining)した事を「判定」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判定」、「決定」は、受信(receiving)(例えば、情報を受信すること)、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)(例えば、メモリ中のデータにアクセスすること)した事を「判定」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判定」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判定」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判定」「決定」は、何らかの動作を「判定」「決定」したとみなす事を含み得る。As used herein, the terms "determining" and "determining" may encompass a wide variety of actions. "Determining" and "determining" may include, for example, judging, calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up (e.g., searching a table, database, or other data structure), and ascertaining, all of which are considered to be "judging" or "determining." Also, "determining" and "determining" may include receiving (e.g., receiving information), transmitting (e.g., sending information), input, output, and accessing (e.g., accessing data in memory), all of which are considered to be "judging" or "determining." Also, "determining" and "determining" may include resolving, selecting, choosing, establishing, comparing, and other actions, all of which are considered to be "judging" or "determining." In other words, "judgment" and "decision" can include regarding some action as having been "judged" or "decided."

本発明は、情報処理方法として提供されてもよいし、プログラムとして提供されてもよい。かかるプログラムは、光ディスク等の記録媒体に記録した形態で提供されたり、インターネット等のネットワークを介して、コンピュータにダウンロードさせ、これをインストールして利用可能にするなどの形態で提供されたりすることが可能である。 The present invention may be provided as an information processing method or as a program. Such a program may be provided in a form recorded on a recording medium such as an optical disc, or may be provided in a form that allows it to be downloaded to a computer via a network such as the Internet, installed, and made available for use.

ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線(DSL)などの有線技術及び/又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び/又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。 Software, instructions, etc. may be transmitted or received over a transmission medium. For example, if software is transmitted from a website, server, or other remote source using wired technologies such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, and digital subscriber line (DSL), and/or wireless technologies such as infrared, radio, and microwave, these wired and/or wireless technologies are included within the definition of transmission media.

本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。The information, signals, etc. described herein may be represented using any of a variety of different technologies. For example, data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, chips, etc. that may be referred to throughout the above description may be represented by voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or magnetic particles, optical fields or photons, or any combination thereof.

本明細書で使用する「第1の」、「第2の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、2つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第1及び第2の要素への参照は、2つの要素のみがそこで採用され得ること、又は何らかの形で第1の要素が第2の要素に先行しなければならないことを意味しない。As used herein, any reference to an element using a designation such as "first," "second," etc. does not generally limit the quantity or order of those elements. These designations may be used herein as a convenient method of distinguishing between two or more elements. Thus, a reference to a first and a second element does not imply that only two elements may be employed therein or that the first element must precede the second element in some way.

上記の各装置の構成における「手段」を、「部」、「回路」、「デバイス」等に置き換えてもよい。 The "means" in the configuration of each of the above devices may be replaced with "part," "circuit," "device," etc.

「含む(including)」、「含んでいる(comprising)」、及びそれらの変形が、本明細書或いは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書或いは特許請求の範囲において使用されている用語「又は(or)」は、排他的論理和ではないことが意図される。 To the extent that the terms "including," "comprising," and variations thereof are used herein or in the claims, these terms are intended to be inclusive, similar to the term "comprises." Furthermore, the term "or," as used herein or in the claims, is not intended to be an exclusive or.

本開示の全体において、例えば、英語でのa、an、及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、これらの冠詞は、文脈から明らかにそうではないことが示されていなければ、複数のものを含むものとする。 Throughout this disclosure, where articles are added by translation, such as a, an, and the in English, these articles shall include the plural unless the context clearly indicates otherwise.

以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。 Although the present invention has been described in detail above, it will be clear to those skilled in the art that the present invention is not limited to the embodiments described herein. The present invention can be implemented in modified and altered forms without departing from the spirit and scope of the present invention as defined by the claims. Therefore, the description in this specification is intended to be illustrative and does not have any limiting meaning on the present invention.

1:ドローン管理システム、10:ドローン、11:取得部、12:検出部、13:安全度特定部、14:危険度特定部、15:評価部、16:制御部、30:ユーザ端末、40:無線通信網、50:サーバ装置、1001:プロセッサ、1002:メモリ、1003:ストレージ、1004:通信装置、1005:入力装置、1006:出力装置、1007:測位装置、1008:センサ、1009:飛行駆動機構、1010:荷物搭載機構、50:サーバ装置、5001:プロセッサ、5002:メモリ、5003:ストレージ、5004:通信装置、A:目的地、Ap:着陸可能領域、Ai1,Ai2,Ai3:着陸不可領域。 1: Drone management system, 10: Drone, 11: Acquisition unit, 12: Detection unit, 13: Safety level identification unit, 14: Risk level identification unit, 15: Evaluation unit, 16: Control unit, 30: User terminal, 40: Wireless communication network, 50: Server device, 1001: Processor, 1002: Memory, 1003: Storage, 1004: Communication device, 1005: Input device, 1006: Output device, 1007: Positioning device, 1008: Sensor, 1009: Flight drive mechanism, 1010: Cargo loading mechanism, 50: Server device, 5001: Processor, 5002: Memory, 5003: Storage, 5004: Communication device, A: Destination, Ap: Allowable landing area, Ai1, Ai2, Ai3: Prohibited landing areas.

Claims (12)

飛行体の着陸可能領域及び着陸不可領域を検出する検出部と、
検出された前記着陸可能領域について、着陸時における複数の安全度のうちいずれかを特定する安全度特定部と、
検出された前記着陸可能領域について、当該着陸可能領域に隣接する前記着陸不可領域に含まれる危険要素が当該着陸可能領域への着陸の間に前記飛行体に及ぼす危険の程度として複数の危険度のうちいずれかを特定する危険度特定部と、
検出された前記着陸可能領域内で、特定された前記安全度及び前記危険度に基づいて前記飛行体の着陸地点の評価を行う評価部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
a detection unit that detects a possible landing area and a non-landing area of the aircraft;
a safety level determination unit that determines one of a plurality of safety levels at the time of landing for the detected possible landing area;
a risk identification unit that identifies one of a plurality of risk levels as the degree of risk that a risk element included in the non-landing area adjacent to the detected possible landing area poses to the aircraft during landing in the possible landing area ;
and an evaluation unit that evaluates a landing point of the aircraft based on the identified safety level and risk level within the detected possible landing area.
前記安全度特定部は、前記着陸可能領域における着陸可能面の大きさ、材質、形状、属性若しくは状態、又は、前記着陸可能領域に存在する物体の属性、状態若しくは動きのうち、少なくともいずれか1以上に基づいて、前記安全度を特定する
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。
2. The information processing device according to claim 1, wherein the safety level identification unit identifies the safety level based on at least one of the size, material, shape, attribute, or state of the landing surface in the landing area, or the attribute, state, or movement of an object present in the landing area.
前記危険度特定部は、前記着陸不可領域における着陸不可面の形状、属性若しくは状態、又は、前記着陸不可領域に存在する物体の属性、状態若しくは動きのうち、少なくともいずれか1以上に基づいて、前記危険度を特定する
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。
2. The information processing device according to claim 1, wherein the risk identification unit identifies the risk based on at least one of the shape, attribute, or state of the no-landing surface in the no-landing area, or the attribute, state, or movement of an object present in the no-landing area.
前記安全度特定部は、動的に変動する変動条件を用いて前記安全度を特定する
又は、
前記危険度特定部は、動的に変動する変動条件を用いて前記危険度を特定する
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。
the security level identification unit identifies the security level using a dynamically changing variable condition; or
The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the risk identification unit identifies the risk using a dynamically changing variable condition.
前記変動条件は、前記飛行体が前記着陸地点に搬送する荷物の属性に応じて変動する
ことを特徴とする請求項4記載の情報処理装置。
The information processing device according to claim 4 , wherein the variable condition varies depending on an attribute of a cargo that the flying object delivers to the landing point.
前記変動条件は、天候又は気温に応じて変動する
ことを特徴とする請求項4記載の情報処理装置。
5. The information processing apparatus according to claim 4, wherein the variable condition varies depending on weather or temperature.
前記変動条件は、前記着陸可能領域又は前記着陸不可領域に存在する物体の数又は密度に応じて変動する
ことを特徴とする請求項4記載の情報処理装置。
The information processing device according to claim 4 , wherein the variable condition varies depending on the number or density of objects present in the possible landing area or the improper landing area.
前記安全度特定部又は前記危険度特定部は、前記着陸可能領域又は前記着陸不可領域に存在する物体が移動する物体である場合には、前記飛行体が着陸するまでに複数回、前記安全度又は前記危険度の特定を行い、
前記評価部は、前記安全度又は前記危険度が特定されるたびに前記評価を行う
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。
When an object present in the possible landing area or the impossible landing area is a moving object, the safety level identification unit or the risk level identification unit identifies the safety level or the risk level multiple times before the flying object lands,
The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the evaluation unit performs the evaluation each time the safety level or the risk level is identified.
前記安全度特定部又は前記危険度特定部は、前記着陸可能領域又は前記着陸不可領域に存在する物体が移動する物体である場合には、当該物体の移動方向をも特定し、
前記評価部は、検出された前記着陸可能領域内で、特定された前記物体の移動方向にも基づいて、前記飛行体の着陸地点の評価を行う
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。
When an object present in the possible landing area or the impossible landing area is a moving object, the safety level identification unit or the risk level identification unit also identifies the moving direction of the object,
The information processing device according to claim 1 , wherein the evaluation unit evaluates the landing point of the flying object based on the identified direction of movement of the object within the detected possible landing area.
前記評価部は、検出された前記着陸可能領域内に対して前記飛行体が着陸するために要する時間にも基づいて、前記飛行体の着陸地点の評価を行う
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。
The information processing device according to claim 1 , wherein the evaluation unit evaluates the landing point of the aircraft based also on the time required for the aircraft to land within the detected possible landing area.
前記危険度特定部は、前記着陸可能領域内の各地点について算出された着陸評価面積で、当該着陸可能領域に隣接する前記着陸不可領域の材質、形状、属性又は状態に応じた危険度係数を除算することにより、前記危険度を特定するThe risk identification unit identifies the risk by dividing a risk coefficient according to the material, shape, attribute, or state of the non-landing area adjacent to the possible landing area by the landing evaluation area calculated for each point within the possible landing area.
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。2. The information processing apparatus according to claim 1, wherein:
前記評価部は、前記着陸可能領域について特定された前記安全度が高いほど高く、前記危険度が低いほど高い評価となる評価点数を算出し、前記評価点数が最も高い地点を前記着陸地点として決定するThe evaluation unit calculates an evaluation score that is higher the higher the safety level identified for the possible landing area and higher the lower the risk level identified for the possible landing area, and determines the point with the highest evaluation score as the landing point.
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。2. The information processing apparatus according to claim 1, wherein:
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