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公開番号2025010571
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-22
出願番号2024177081,2023014019
出願日2024-10-09,2020-06-10
発明の名称時間変動音量予測システム
出願人ジョビーエアロ,インコーポレイテッド,JOBY AERO,INC.
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G08G 5/00 20250101AFI20250115BHJP(信号)
要約【課題】地理的領域における時間変動音量を予測する時間変動音量予測システム、方法及び記憶媒体を提供すること。
【解決手段】時間変動音量予測システムにおいて、複数の地理的領域に配置された複数のセンサ302a、302b、308から、騒音情報、気象情報及び交通情報を含む履歴動的特徴データ306を収集する。そして、収集した履歴動的特徴データ322から領域をトレーニングするための動的特徴データを抽出し、地理的領域の静的特徴データとによるモデルのトレーニングを行い、トレーニング済モデル320を生成する。このモデルは、トレーニングデータの収集以降の時間における異なる領域内の時間変動音量の予測に用いられる。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
航空機ルーティングのためのコンピュータ実装方法であって、前記コンピュータ実装方法は、
地理的領域に関する静的特徴データおよび動的特徴データにアクセスすることであって、前記動的特徴データは、前記地理的領域に関連付けられた１つ以上のセンサを介して取り込まれる、ことと、
モデルを用いて、前記静的特徴データおよび前記動的特徴データに基づいて、前記地理的領域における予測背景騒音音量を算出することと、
前記地理的領域における前記予測背景騒音音量に基づいて、航空機のルートを算出することと、
前記ルートに基づいて空路を算出することであって、前記空路は、航空機が前記地理的領域内にいる間、許容範囲の騒音レベルを維持するように、航空機が留まることになる前記ルートの周りの体積を規定する、ことと、
前記ルートおよび前記空路に関して、複数の航空機の中から特定の航空機を選択することであって、前記特定の航空機を選択することは、前記予測背景騒音音量および前記特定の航空機の１つ以上の性能に基づく、ことと、
前記航空機のルートおよび前記空路に基づいて、前記地理的領域を通して前記航空機をルーティングすることと
を含む、コンピュータ実装方法。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記コンピュータ実装方法は、前記予測背景騒音音量に基づいて、前記ルートに関連付けられた１つ以上の運航制約を算出することをさらに含み、前記１つ以上の運航制約は、前記ルートに関連付けられた（ｉ）離陸操縦または（ｉｉ）着陸操縦のうちの少なくとも一方を示す、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記コンピュータ実装方法は、前記予測背景騒音に基づいて、（ｉ）前記ルートまたは（ｉｉ）前記空路のうちの一方に割り当てられることとなる飛行の数の頻度を算出することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記空路を算出することは、前記予測背景騒音に基づいて、前記空路に関連付けられた高度を算出することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記静的特徴データは、（ｉ）１つ以上の道路からの距離または（ｉｉ）１つ以上の空港からの距離のうちの少なくとも一方を示す、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記動的特徴データは、前記地理的領域に関連付けられた（ｉ）天気または（ｉｉ）音レベルまたは（ｉｉｉ）交通のうちの少なくとも１つを示す、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記コンピュータ実装方法は、
マップデータにアクセスすることであって、前記マップデータは、前記地理的領域内の（ｉ）他の航空機の位置または（ｉｉ）１つ以上の着陸地帯の位置のうちの少なくとも一方を備える、ことと、
前記マップデータにも基づいて、前記地理的領域を通して前記航空機をルーティングすることと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
コンピューティングシステムであって、前記コンピューティングシステムは、
１つ以上のプロセッサと、
命令を記憶した１つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体と
を備え、
前記命令は、動作を実行することを前記コンピューティングシステムに行わせるように前記１つ以上のプロセッサによって実行可能であり、
前記動作は、
地理的領域に関する静的特徴データおよび動的特徴データにアクセスすることであって、前記動的特徴データは、前記地理的領域に関連付けられた１つ以上のセンサを介して取り込まれる、ことと、
モデルを用いて、前記静的特徴データおよび前記動的特徴データに基づいて、前記地理的領域における予測背景騒音音量を算出することと、
前記地理的領域における前記予測背景騒音音量に基づいて、航空機のルートを算出することと、
前記ルートに基づいて空路を算出することであって、前記空路は、航空機が前記地理的領域内にいる間、許容範囲の騒音レベルを維持するように、航空機が留まることになる前記ルートの周りの体積を規定する、ことと、
前記ルートおよび前記空路に関して、複数の航空機の中から特定の航空機を選択することであって、前記特定の航空機を選択することは、前記予測背景騒音音量および前記特定の航空機の１つ以上の性能に基づく、ことと、
前記航空機のルートおよび前記空路に基づいて、前記地理的領域を通して前記航空機をルーティングすることと
を含む、コンピューティングシステム。
【請求項９】
前記動作は、前記予測背景騒音音量に基づいて、前記ルートに関連付けられた１つ以上の運航制約を算出することをさらに含み、前記１つ以上の運航制約は、前記ルートに関連付けられた（ｉ）離陸操縦または（ｉｉ）着陸操縦のうちの少なくとも一方を示す、請求項８に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１０】
前記動作は、前記予測背景騒音に基づいて、（ｉ）前記ルートまたは（ｉｉ）前記空路のうちの一方に割り当てられることとなる飛行の数の頻度を算出することをさらに含む、請求項８に記載のコンピューティングシステム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本明細書は、概して特定の環境の騒音の予測および騒音マップデータの生成を行う方法およびシステムに関するが、これらに限定されるものではない。
続きを表示（約 2,800 文字）【背景技術】
【０００２】
毎日、世界中の道路上で数百万時間が浪費されている。平均的なサンフランシスコ居住者は、年間２３０時間を職場と自宅の往復に費やしており、この都市だけで毎日５０万時間以上の生産性が失われていることになる。ロサンゼルスおよびシドニーでは、居住者が毎年７週間分の労働時間を通勤に費やしており、そのうち２週間は渋滞に巻き込まれて生産性なく浪費されている。世界の多くの巨大都市で問題が深刻化しており、ムンバイでは、平均通勤時間が９０分を超えてしまっている。労働者にとっては、家族と過ごす時間が減り、経済を成長させるための労働時間が減り、燃料費が増え、労働者のストレスレベルが著しく高まっている。たとえば、全米予防医療学会誌に掲載された研究において、１０マイルを超えて通勤する人は、血圧が上昇する確率が高いという結果が出ている。
【発明の概要】
【０００３】
上記の交通・移動問題の解決手段の１つとして、オンデマンド航空の可能性が提案されている。オンデマンド航空は、都市の移動性を根本的に改善し、人々が毎日の通勤で失った時間を取り戻せる可能性を秘めている。都市における航空輸送は、３次元の空域を利用して、地上での交通渋滞を緩和できる可能性がある。垂直離着陸する小型電気航空機（ＶＴＯＬ（Vertical Take-off and Landing）航空機と呼ばれ、ヴィートールと発音する）のネットワークは、郊外と都市間ひいては都市内の迅速で確実な輸送を可能にする。
【０００４】
オンデマンド航空は、上記問題に対する解決手段を提供するが、その普及を阻む要因の１つとして、運航により発生する騒音への懸念がある。騒音に曝されると、その騒音の範囲内の人間には、心理的および生理的な影響が及ぶ。たとえば、現在ヘリポートが大規模な需要中心地またはその近くに設置されていない理由の１つとして、これらの回転翼機の騒音が地域社会にとってあまりにも破壊的で受け入れ難いものである点が挙げられる。
【０００５】
そのため、周辺地域への騒音の影響を最小限に抑えるようにオンデマンド航空機を運航するための改良された方法が求められている。
システムは、ハードウェア処理回路と、実行された場合に、地理的領域の動的特徴データの測定結果を受信すること、前記地理的領域の静的特徴を決定すること、および、複数のトレーニング期間にわたる複数の領域の前記動的特徴データおよび前記複数の領域の静的特徴の履歴測定結果を含むトレーニングデータに対してトレーニングされたモデルを用いて、規定の期間中の前記地理的領域における予測背景騒音音量を生成することであって、前記地理的領域が前記複数の領域に含まれず、前記規定の期間が前記複数のトレーニング期間の後に生じる、前記予測背景騒音音量を生成すること、を含む動作を実行するように前記ハードウェア処理回路を構成する命令を記憶した１つまたは複数のハードウェアメモリと、を備える。
【０００６】
この出願は、２０１９年６月１０日に出願された「トレーニングモデルを介した時間変動音量予測（Time Varying Loudness Prediction via a Trained Model）」を名称とする米国仮出願第６２／８５９，６８５号の優先権の利益を主張するものであり、その出願の内容は本出願の一部をなすものであって参照により本明細書に組み込まれる。
【０００７】
図面は、必ずしも原寸に比例して描いてはいないが、同じ数字が異なる図中の類似の構成要素を表し得る。同じ数字でも接尾辞が異なれば、類似の構成要素の異なる例を表し得る。添付の図面の各図においては、いくつかの実施形態を一例として示しており、何ら限定的なものではない。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
一実施形態に係る、交通環境１００を示した図である。
いくつかの例示的な実施形態に係る、自律型航空機システムの図表示である。
開示の実施形態のうちの１つ以上におけるデータフローの概要図である。
大都市圏における騒音測定場所を示した図である。
大都市圏における騒音測定場所を示した図である。
開示の実施形態のうちの少なくともいくつかにおいて騒音測定結果の収集に用いられる騒音センサの２つの例を示した図である。
上述の測定機器により収集された観測結果を示した図である。
特定の時刻における地理的領域の騒音レベルを示した図である。
開示の実施形態のうちの少なくともいくつかに係る、音量に基づくノード最適化を示した図である。
開示の実施形態のうちの少なくともいくつかに係る、音量データに基づく空路の選択を示した図である。
本開示のいくつかの例に係る、例示的な機械学習モジュール８００を示した図である。
開示の実施形態のうちの少なくともいくつかに係る、トレーニングデータを正規化するプロセスのフローチャートである。
上述のトレーニング集合の解析の一観測結果を示した図である。
一実施形態のモデルの特徴の相関行列を示した図である。
複数の周波数にわたって時間変動音量を予測するプロセスのフローチャートである。
図１２Ａのフローチャートの続きである。
コンピュータ機器のソフトウェアアーキテクチャの一例を示したブロック図である。
コンピュータ機器のハードウェアアーキテクチャを示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下の説明および図面には、当業者が実施できるように特定の実施形態を十分に示している。他の実施形態では、構造的、論理的、電気的、プロセス的、およびその他の変更を取り入れることができる。いくつかの実施形態の部分および特徴は、他の実施形態の部分および特徴に含まれていてもよいし、これらに置き換えられていてもよい。特許請求の範囲に記載の実施形態は、特許請求の範囲の利用可能なすべての同等物を包含する。
【００１０】
ある地域の騒音プロファイルを理解する理由は多様である。たとえば、騒音プロファイルまたは騒音レベルによって、環境に導入される付加的な騒音の許容範囲を決定可能である。政府の規制の中には、提案された活動による既存の騒音レベルへの付加を規定割合以下にすることを要求するものがある。このため、比較的静かな領域では、これらの政府要件に違反することなく運航することがより困難となる可能性がある。
（【００１１】以降は省略されています）

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