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公開番号2024109303
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-08-14
出願番号2023014023
出願日2023-02-01
発明の名称飛行制御システム
出願人日本電信電話株式会社,国立大学法人東京大学
代理人個人,個人
主分類B64U 70/97 20230101AFI20240806BHJP(航空機;飛行;宇宙工学)
要約【課題】UAVの着地精度を改善可能な技術を提供する。
【解決手段】レーダを備えた飛行体10と、前記飛行体が着地するポート20と、前記飛行体の飛行を制御する制御装置30と、を備えた飛行制御システム1において、前記制御装置30は、前記レーダから照射され前記ポートで反射された反射波の解析結果を基に、前記ポートの変動の予測値を計算する推定部32と、前記ポートの変動の予測値を用いて、前記飛行体の前記ポートへの着地を制御する制御部33と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
レーダを備えた飛行体と、前記飛行体が着地するポートと、前記飛行体の飛行を制御する制御装置と、を備えた飛行制御システムにおいて、
前記制御装置は、
前記レーダから照射され前記ポートで反射された反射波の解析結果を基に、前記ポートの変動の予測値を計算する推定部と、
前記ポートの変動の予測値を用いて、前記飛行体の前記ポートへの着地を制御する制御部と、
を備える飛行制御システム。
続きを表示（約 360 文字）【請求項２】
前記推定部は、
ドップラーレーダ解析により解析された前記反射波の解析結果を基に、前記ポートの位置又は傾きの時間変化の予測値を計算する請求項１に記載の飛行制御システム。
【請求項３】
前記推定部は、
機械学習技術を用いて、前記ポートの位置又は傾きの時間変化の予測値を計算する請求項２に記載の飛行制御システム。
【請求項４】
前記ポートは、
前記飛行体の着地面に散乱体を備える請求項１に記載の飛行制御システム。
【請求項５】
前記散乱体は、
コーナリフレクタ構造を備える請求項４に記載の飛行制御システム。
【請求項６】
前記レーダは、
ミリ波帯のレーダである請求項１に記載の飛行制御システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、飛行制御システムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
非特許文献１には、飛行体（ＵＡＶ：Unmanned Aerial Vehicle）に搭載されたカメラでランディングマットの模様及び位置を認識し、その認識結果を基にＵＡＶの自動着地を制御する方法が記載されている。
【０００３】
非特許文献２には、上記方法に加え、対象物に光を照射して反射した光をセンサで捉えて距離を計測するリモートセンシング技術（ＬｉＤＡＲ：Light Detection And Ranging）を用いることにより、ＵＡＶの自動着地精度を高める方法が記載されている。
【０００４】
非特許文献３には、ミリ波レーダを用いて車々間の距離を計測する方法が記載されている。非特許文献４には、ミリ波レーダ及びコーナリフレクタを用いてＵＡＶの着地位置を検出する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
Lingjie Yang、外5名、“Autonomous Landing of a Rotor Unmanned Aerial Vehicle on a Boat Using Image-Based Visual Servoing”、Proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics、December 27-31, 2021、p.1848-p.1854
Jonghwi Kim、外2名、“Lidar-guided Autonomous Landing of an Aerial Vehicle on a Ground Vehicle”、2017 14th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI)、June 28-July 1, 2017、p.228-p.231
Akash Deep Singh、外3名、“RadHAR: Human Activity Recognition from Point Clouds Generated through a Millimeter-wave Radar”、Session 3: mmWave Sensing and Applications、mmNets ’19、October 25, 2019、p.51-p.56
Christopher Doer、外3名、“Radar Based Autonomous Precision Takeoff and Landing System for VTOLs in GNSS Denied Environments”、2020 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS)、September 1-4, 2020、p.922-p.931
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、霧、雨、雪、夜間等の視界不良状況下では、カメラの計測精度は著しく低下するため、ＵＡＶを上手く着地させることは難しい。また、ＬｉＤＡＲは距離計測に近赤外線を使用するため、カメラの場合と同様に視界不良状況下ではＵＡＶを上手く着地させることは難しい。また、非特許文献４は、着地面が変動しないことを前提とし、高度計のようにＵＡＶと着地面との相対位置を計測するにすぎないため、着地面の位置や傾きが揺れ等で変動する場合にはＵＡＶを上手く着地させることは難しい。
【０００７】
本開示は、上記事情に鑑みてなされたものであり、ＵＡＶの着地精度を改善可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の一態様の飛行制御システムは、レーダを備えた飛行体と、前記飛行体が着地するポートと、前記飛行体の飛行を制御する制御装置と、を備えた飛行制御システムにおいて、前記制御装置は、前記レーダから照射され前記ポートで反射された反射波の解析結果を基に、前記ポートの変動の予測値を計算する推定部と、前記ポートの変動の予測値を用いて、前記飛行体の前記ポートへの着地を制御する制御部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、ＵＡＶの着地精度を向上可能な技術を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、飛行制御システムの構成例を示す図である。
図２は、ＵＡＶ及び制御装置の構成例を示す図である。
図３は、機械学習モデルの生成方法を示すフロー図である。
図４は、ＵＡＶの飛行制御方法を示すフロー図である。
図５は、洋上浮遊ポートの傾斜の時間変化等の例を示す図である。
図６は、機械学習モデルの変形例を示す図である。
図７は、制御装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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