(57)【要約】【課題】無人飛行装置の部品の状態通知装置、無人飛行装置の部品の状態通知方法及びプログラムを提供すること。【解決手段】無人飛行装置１の部品の状態通知装置３００は、無人飛行装置１の複数の異なる使用条件と無人飛行装置１の部品の耐久性の関係を機械学習して取得された学習結果データを記憶する学習結果データ記憶手段と、特定の無人飛行装置の予定される使用条件を示す予定条件データを受け付ける予定条件受付手段と、学習結果データ、予定条件データ、及び、時間経過に基づいて、特定の無人飛行装置の部品の状態を判断する状態判断手段と、特定の無人飛行装置のユーザーに対して、特定の無人飛行装置の部品の状態に関する通知を送信する通知送信手段と、を有する。【選択図】図１２
2020057944.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無人飛行装置の複数の異なる使用条件と前記無人飛行装置の部品の耐久性の関係を機械学習して取得された学習結果データを記憶する学習結果データ記憶手段と、
特定の無人飛行装置の予定される使用条件を示す予定条件データを受け付ける予定条件受付手段と、
前記学習結果データ、前記予定条件データ、及び、時間経過に基づいて、前記特定の無人飛行装置の部品の状態を判断する状態判断手段と、
前記特定の無人飛行装置のユーザーに対して、前記特定の無人飛行装置の部品の状態に関する通知を送信する通知送信手段と、
を有する無人飛行装置の部品の状態通知装置。
【請求項２】
無人飛行装置の部品の出力と部品の状態とを機械学習して取得された第二学習結果データを記憶する第二学習結果データ記憶手段と、
特定の無人飛行装置の部品の出力を示す出力データを受信する出力データ受信手段と、
前記第二学習結果データと前記出力データに基づいて、前記特定の無人飛行装置の部品の状態を判断する第二状態判断手段と、
前記特定の無人飛行装置のユーザーに対して、前記特定の無人飛行装置の部品の状態に関する通知を送信する第二通知送信手段と、
を有する無人飛行装置の部品の状態通知装置。
【請求項３】
前記出力を機械学習し、前記第二学習結果データを生成する第二学習手段を有する、請求項２に記載の無人飛行装置の部品の状態通知装置。
【請求項４】
特定の前記出力に基づいて、前記部品の状態を示す状態データを生成し、前記出力データと前記状態データで構成される学習用データを生成する学習用データ生成手段を有し、
前記第二学習手段は、前記学習用データを学習するように構成されている、
請求項３に記載の無人飛行装置の部品の状態通知装置。
【請求項５】
前記第二状態判断手段は、前記部品の将来の状態を判断するように構成されており、
前記第二通知手段は、前記特定の前記無人飛行装置のユーザーに対して、前記部品の将来の状態を通知するように構成されている、請求項３または請求項４のいずれかに記載の無人飛行装置の部品の状態通知装置。
【請求項６】
前記第二学習手段は、時間経過によって変化する前記学習用データを機械学習し、将来の前記部品の状態を判断することができる前記第二学習結果データを生成するように構成されている、請求項３乃至請求項５のいずれかに記載の無人飛行装置の部品の状態通知装置。
【請求項７】
前記学習用データを生成するときに受信する前記出力の組を前記第二結果データに適用し、前記学習用データに含まれる前記状態データと、前記第二結果データの適用によって判断した前記部品の状態との間に差異が存在する場合には、前記第二結果データを調整し、前記差異を解消する強化学習手段を有する、請求項２乃至請求項６のいずれかに記載の無人飛行装置の部品の状態通知装置。
【請求項８】
無人飛行装置の複数の異なる使用条件と前記無人飛行装置の部品の耐久性の関係を機械学習して取得された学習結果データを記憶する学習結果データ記憶手段を有する無人飛行装置の部品の状態通知装置が、
特定の無人飛行装置の予定される使用条件を示す予定条件データを受け付ける予定条件受付ステップと、
前記学習結果データ、前記予定条件データ、及び、時間経過に基づいて、前記特定の無人飛行装置の部品の状態を判断する状態判断ステップと、
前記特定の無人飛行装置のユーザーに対して、前記特定の無人飛行装置の部品の状態に関する通知を送信する通知送信ステップと、
を実施する無人飛行装置の部品の状態通知方法。
【請求項９】
無人飛行装置の部品の出力情報を機械学習して取得された第二学習結果データを記憶する第二学習結果データ記憶手段を有する無人飛行装置の部品の状態通知装置が、
特定の無人飛行装置の出力を示す出力データを受信する出力データ受信ステップと、
前記第二学習結果データと前記出力データに基づいて、前記特定の無人飛行装置の部品の状態を予測する第二状態判断ステップと、
前記特定の無人飛行装置のユーザーに対して、前記特定の無人飛行装置の部品の状態に関する通知を送信する第二通知送信ステップと、
を実施する無人飛行装置の部品の状態通知方法。
【請求項１０】
無人飛行装置の部品の状態通知装置を制御するコンピュータを、
無人飛行装置の複数の異なる使用条件と前記無人飛行装置の部品の耐久性の関係を機械学習して取得された学習結果データを記憶する学習結果データ記憶手段、
特定の無人飛行装置の予定される使用条件を示す予定条件データを受け付ける予定条件受付手段、
前記学習結果データ、前記予定条件データ、及び、時間経過に基づいて、前記特定の無人飛行装置の部品の状態を判断する状態判断手段、
前記特定の無人飛行装置のユーザーに対して、前記特定の無人飛行装置の部品の状態に関する通知を送信する通知送信手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１１】
無人飛行装置の部品の状態通知装置を制御するコンピュータを、
無人飛行装置の部品の出力情報を機械学習して取得された第二学習結果データを記憶する第二学習結果データ記憶手段、
特定の無人飛行装置の出力を示す出力データを受信する環境条件データ受信手段、
前記第二学習結果データと前記出力データに基づいて、前記特定の無人飛行装置の部品の状態を予測する第二状態判断手段、
前記特定の無人飛行装置のユーザーに対して、前記特定の無人飛行装置の部品の状態に関する通知を送信する第二通知送信手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無人飛行装置の部品の状態通知装置、無人飛行装置の部品の状態通知方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、小型無人飛行装置（「ドローン」とも呼ばれる）の利用が提案されている。このようなドローンを利用して、映像情報を取得する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２７３３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ドローンのモーターや、モーターに電力を供給するためのバッテリーなどの部品は消耗品である。例えば、モーターの寿命が近いときに、ドローンを飛行させると、飛行中にモーターが故障し、ドローンが墜落する場合がある。
【０００５】
本発明はかかる問題の解決を試みたものであり、無人飛行装置の部品の状態通知装置、無人飛行装置の部品の状態通知方法及びプログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第一の発明は、無人飛行装置の複数の異なる使用条件と前記無人飛行装置の部品の耐久性の関係を機械学習して取得された学習結果データを記憶する学習結果データ記憶手段と、特定の無人飛行装置の予定される使用条件を示す予定条件データを受け付ける予定条件受付手段と、前記学習結果データ、前記予定条件データ、及び、時間経過に基づいて、前記特定の無人飛行装置の部品の状態を判断する状態判断手段と、前記特定の無人飛行装置のユーザーに対して、前記特定の無人飛行装置の部品の状態に関する通知を送信する通知送信手段と、を有する無人飛行装置の部品の状態通知装置である。
【０００７】
第一の発明の構成によれば、無人飛行装置の部品の状態通知装置は、使用条件と部品の耐久性の関係を機械学習して取得された学習結果データを記憶しているから、状態判断手段によって、予定条件データ及び時間経過に基づいて、部品の状態を判断することができ、通知送信手段によって、特定の無人飛行装置のユーザーに対して、部品の状態に関する通知を送信することができる。
【０００８】
第二の発明は、無人飛行装置の部品の出力と部品の状態とを機械学習して取得された第二学習結果データを記憶する第二学習結果データ記憶手段と、特定の無人飛行装置の部品の出力を示す出力データを受信する出力データ受信手段と、前記第二学習結果データと前記出力データに基づいて、前記特定の無人飛行装置の部品の状態を判断する第二状態判断手段と、前記特定の無人飛行装置のユーザーに対して、前記特定の無人飛行装置の部品の状態に関する通知を送信する第二通知送信手段と、を有する無人飛行装置の部品の状態通知装置である。
【０００９】
第二の発明の構成によれば、学習結果データは、無人飛行装置の出力を機械学習して取得したデータであるから、実際の出力を反映した信頼度の高いデータである。そして、第二状態判断手段は、第二学習結果データと、特定の無人飛行装置の出力データに基づいて、信頼度の高い部品の状態を判断することができ、第二通知送信手段は、信頼度の高い部品の状態に関する通知を送信することができる。
【００１０】
第三の発明は、第二の発明の構成において、前記出力を機械学習し、前記第二学習結果データを生成する第二学習手段を有する、無人飛行装置の部品の状態通知装置である。
【００１１】
第三の発明の構成によれば、無人飛行装置の部品の状態通知装置自体が、第二学習結果データを生成することができる。
【００１２】
第四の発明は、第三の発明の構成において、特定の前記出力に基づいて、前記部品の状態を示す状態データを生成し、前記出力データと前記状態データで構成される学習用データを生成する学習用データ生成手段を有し、前記第二学習手段は、前記学習用データを学習するように構成されている、無人飛行装置の部品の状態通知装置である。
【００１３】
第四の発明の構成によれば、無人飛行装置の部品の状態通知装置が、機械学習の前提となる学習用データを生成することができる。状態データは特定の出力に基づいて生成されるが、学習用データに含まれる出力は特定の出力に限定されない。このため、学習用データは、様々な出力と状態データとで構成されることになる。
【００１４】
第五の発明は、第三の発明または第四の発明のいずれかの構成において、前記第二状態判断手段は、前記部品の将来の状態を判断するように構成されており、前記第二通知手段は、前記特定の前記無人飛行装置のユーザーに対して、前記部品の現在の状態を通知するとともに、前記部品の将来の状態を通知するように構成されている、無人飛行装置の部品の状態通知装置である。
【００１５】
第五の発明の構成によれば、部品の将来の状態を通知することができる。
【００１６】
第六の発明は、第三の発明乃至第五の発明のいずれかの構成において、前記第二学習手段は、時間経過によって変化する前記学習用データを機械学習し、将来の前記部品の状態を判断することができる前記第二学習結果データを生成するように構成されている、無人飛行装置の部品の状態通知装置である。
【００１７】
第七の発明は、第二の発明乃至第六の発明のいずれかの構成において、前記学習用データを生成するときに受信する前記出力の組を前記第二結果データに適用し、前記学習用データに含まれる前記状態データと、前記第二結果データの適用によって判断した前記部品の状態との間に差異が存在する場合には、前記第二結果データを調整し、前記差異を解消する強化学習手段を有する、無人飛行装置の部品の状態通知装置である。
【００１８】
第八の発明は、無人飛行装置の複数の異なる使用条件と前記無人飛行装置の部品の耐久性の関係を機械学習して取得された学習結果データを記憶する学習結果データ記憶手段を有する無人飛行装置の部品の状態通知装置が、特定の無人飛行装置の予定される使用条件を示す予定条件データを受け付ける予定条件受付ステップと、前記学習結果データ、前記予定条件データ、及び、時間経過に基づいて、前記特定の無人飛行装置の部品の状態を判断する状態判断ステップと、前記特定の無人飛行装置のユーザーに対して、前記特定の無人飛行装置の部品の状態に関する通知を送信する通知送信ステップと、を実施する無人飛行装置の部品の状態通知方法である。
【００１９】
第九の発明は、無人飛行装置の部品の出力情報を機械学習して取得された第二学習結果データを記憶する第二学習結果データ記憶手段を有する無人飛行装置の部品の状態通知装置が、特定の無人飛行装置の出力を示す出力データを受信する出力データ受信ステップと、前記第二学習結果データと前記出力データに基づいて、前記特定の無人飛行装置の部品の状態を予測する第二状態判断ステップと、前記特定の無人飛行装置のユーザーに対して、前記特定の無人飛行装置の部品の状態に関する通知を送信する第二通知送信ステップと、を実施する無人飛行装置の部品の状態通知方法である。
【００２０】
第十の発明は、無人飛行装置の部品の状態通知装置を制御するコンピュータを、無人飛行装置の複数の異なる使用条件と前記無人飛行装置の部品の耐久性の関係を機械学習して取得された学習結果データを記憶する学習結果データ記憶手段、特定の無人飛行装置の予定される使用条件を示す予定条件データを受け付ける予定条件受付手段、前記学習結果データ、前記予定条件データ、及び、時間経過に基づいて、前記特定の無人飛行装置の部品の状態を判断する状態判断手段、前記特定の無人飛行装置のユーザーに対して、前記特定の無人飛行装置の部品の状態に関する通知を送信する通知送信手段、として機能させるためのプログラムである。
【００２１】
第十一の発明は、無人飛行装置の部品の状態通知装置を制御するコンピュータを、無人飛行装置の部品の出力情報を機械学習して取得された第二学習結果データを記憶する第二学習結果データ記憶手段、特定の無人飛行装置の出力を示す出力データを受信する環境条件データ受信手段、前記第二学習結果データと前記出力データに基づいて、前記特定の無人飛行装置の部品の状態を予測する第二状態判断手段、前記特定の無人飛行装置のユーザーに対して、前記特定の無人飛行装置の部品の状態に関する通知を送信する第二通知送信手段、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２２】
以上のように、本発明によれば、無人飛行装置の部品の状態を通知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の第一の実施形態の作用を示す概略図である。
【図２】学習用データの一例を示す概略図である。
【図３】学習結果データの一例を示す概略図である。
【図４】無人飛行装置の構成を示す概略図である。
【図５】無人飛行装置の機能ブロックを示す概略図である。
【図６】基地局の機能ブロックを示す概略図である。
【図７】機械学習の工程の一例を示す概略フローチャートである。
【図８】予定条件データの一例を示す概略図である。
【図９】基地局の動作を示す概略フローチャートである。
【図１０】本発明の第二の実施形態の作用を示す概略図である。
【図１１】学習用データの一例を示す概略図である。
【図１２】第二学習結果データの一例を示す概略図である。
【図１３】基地局の動作を示す概略フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
＜第一の実施形態＞
以下、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以下の説明においては、同様の構成には同じ符号を付し、その説明を省略又は簡略する。なお、当業者が適宜実施できる構成については説明を省略し、本発明の基本的な構成についてのみ説明する。
【００２５】
図１に示す無人機１Ａ乃至１Ｈは、プロペラの回転によって推力を得て、所定の経路を自律飛行する無人飛行体であり、無人飛行装置の一例である。無人機１Ａ乃至１Ｈを総称して「無人機１」という。
【００２６】
基地局３００はコンピュータを構成要素とする。そのコンピュータは、無人機１の部品の状態を判断し、部品の状態に関する通知を無人機１のユーザー（図示せず）に送信する。部品の状態とは、例えば、特定の部品、あるいは、特定種類の部品の製品寿命が近い、不具合が生じている、あるいは、不具合が生じる可能性が高い、という状態である。「特定の部品」とは、同一の仕様の部品が複数存在する場合において、個々の部品が区別される場合の部品である。「特定種類の部品」とは、同一の仕様の部品が複数存在する場合において、個々の部品が区別されない場合の部品である。なお、本明細書において、「ユーザーに送信」あるいは、「ユーザーから受信」というときは、ユーザーが管理するコンピュータや携帯端末などの通信装置と通信することを意味する。
【００２７】
後述のように、無人機１は様々な部品で構成されている。それらの部品は消耗品であり、所定の仕様の範囲内において機能するための製品寿命は、部品の耐久性に依存する。耐久性は、無人機１が使用される用途、気温や湿度などの環境や使用頻度などの条件によって異なる。本明細書において、この条件を「使用条件」と呼ぶ。
【００２８】
基地局３００は、無人機（無人機１に限らず、多種類かつ多数の無人機）の複数の異なる使用条件と部品の耐久性の関係を機械学習して取得された学習結果データを記憶している。学習結果データは、基地局３００が生成する必要はなく、基地局３００以外のコンピュータが生成してもよいが、本実施形態においては、基地局３００が学習結果データを生成するものとして説明する。
【００２９】
図２は、基地局３００が機械学習のために使用する学習用データを示す概略図である。使用条件は、撮影や農薬散布などの用途、山岳地帯や海上などの使用場所（自然条件Ｎｘ）、北日本、南日本、関東などの使用地域（自然条件Ｍｘ）、及び、使用頻度等で構成される。耐久性は交換時期として示され、例えば、使用条件ごとに、バッテリー、モーター、プロペラの交換が必要となるまでの無人機の平均の作動時間として示される。例えば、用途が撮影で、使用場所が山岳地帯で、使用頻度が１０時間／週で、使用地域が北日本の場合には、バッテリーの耐久性は平均１００時間、モーターの耐久性は平均１００００時間、プロペラの耐久性は平均２００００時間である。
【００３０】
基地局３００は、学習用データを機械学習して、図３に示す学習結果データを生成する。基地局３００は、学習結果データ、無人機１の予定される使用条件を示す予定条件データ、及び、経過時間に基づいて、例えば、特定の無人機１Ａのユーザーに対して、特定の部品（例えば、バッテリー）の状態（例えば、製品寿命が近いという状態）に関する通知を送信するように構成されている。
【００３１】
以下、図４を参照して、無人機１の構成を説明する。図４に示すように、無人機１は、筐体２を有する。筐体２には、コンピュータで構成される自律飛行装置、無線通信装置、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などの航法衛星システムからの測位用電波を利用する測位装置、温度センサー、湿度センサー、及び、バッテリーが配置されている。自律飛行装置は、慣性センサー、電子コンパス、気圧センサーを含む。また、筐体２には、固定装置１２を介して、カメラ１４が配置されている。
【００３２】
無人機１は、カメラ１４によって、外部の画像を取得する。カメラ１４は、可視光カメラであるが、これに限らず、例えば、マルチスペクトルカメラであってもよい。固定装置１２は、カメラ１４による撮影画像のぶれを最小化し、かつ、カメラ１４の光軸を任意の方向に制御することができる３軸の固定装置（いわゆる、ジンバル）である。
【００３３】
筐体２の上方には、測位用電波を受信するためのアンテナ１６が配置されている。筐体２には、また、操縦装置（「プロポ」と呼ばれる。）からの操縦信号を受信するためのアンテナ（図示せず）、カメラ１４で撮影した画像などを外部へ送信するためのアンテナ（図示せず）が配置されている。
【００３４】
筐体２には、丸棒状のアーム４が接続されている。各アーム４にはモーター６が接続されており、各モーター６にはプロペラ８が接続されている。各モーター６は、直流モーター（ブラシレスＤＣモーター）である。各モーター６は、モータードライバー（図示せず）によって回転速度が制御される。モータードライバーは、自律飛行装置によってそれぞれ独立して制御される。各モーター６がそれぞれ独立して制御され、無人機１を上下水平方向の移動や空中での停止（ホバリング）及び姿勢制御を自在に行うことができるようになっている。
【００３５】
アーム４には保護枠１０が接続され、プロペラ８が外部の物体に直接接触することを防止している。アーム４及び保護枠１０は、例えば、炭素繊維強化プラスチックで形成されており、強度を保ちつつ、軽量に構成されている。なお、図１の無人機１のうち、無人機１Ｅ〜１Ｈには、保護枠１０が配置されていない。
【００３６】
図５は、無人機１の機能構成を示す図である。無人機１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５０、記憶部５２、無線通信部５４、衛星測位部５６、慣性センサー部５８、駆動制御部６０、画像処理部６２、及び、電源部６４を有する。
【００３７】
無人機１は、無線通信部５４によって、外部と通信可能になっている。無人機１は、無線通信部５４によって、ユーザーが操作する操縦装置（プロポ）から、発進等の指示を受信する。
【００３８】
無人機１は、衛星測位部５６と慣性センサー部５８によって、無人機１自体の位置を測定することができる。衛星測位部５６は、基本的に、４つ以上の航法衛星からの測位用電波を受信して無人機１の位置を計測する。衛星測位部５６は、現在位置を測位する測位手段の一例である。慣性センサー部５８は、例えば、加速度センサー及びジャイロセンサーによって、衛星測位部５６による直近の測位位置からの無人機１の移動を積算して、無人機１の位置を計測する。無人機１自体の位置情報は、無人機１の移動経路の決定及び自律移動のために使用するほか、カメラ１４によって撮影した画像データと座標（位置）とを紐づけするために使用する。
【００３９】
駆動制御部６０によって、無人機１は各モーター６（図４参照）に接続されたプロペラ８（図４参照）の回転を制御し、上下水平移動や空中停止、傾きなどの姿勢を制御するようになっている。
【００４０】
画像処理部６２によって、無人機１はカメラ１４（図４参照）を作動させて外部の画像を取得し、取得した撮影データを処理する。
【００４１】
電源部６４は、例えば、交換可能な可充電電池であり、無人機１の各部に電力を供給するようになっている。
【００４２】
記憶部５２には、出発点から目的位置まで自律移動するための移動計画を示すデータ等の自律移動に必要な各種データ及びプログラム等が格納されている。
【００４３】
図６は、基地局３００の構成要素であるコンピュータの機能構成を示す図である。基地局３００は、ＣＰＵ３０２、記憶部３０４、無線通信部３０６、及び、電源部３０８を有する。
【００４４】
基地局３００は、無線通信部３０６によって、外部と通信可能になっている。基地局３００は、無線通信部３０６によって、無人機１のユーザーと通信する。
【００４５】
記憶部３０４には、コンピュータを作動させるための各種データ及びプログラム等が格納されている。記憶部３０４には、また、学習プログラム、予定条件受付プログラム、状態判断プログラム、及び、通知プログラムが格納されている。ＣＰＵ３０２と学習プログラムは、学習手段の一例である。ＣＰＵ３０２と予定条件受付プログラムは、予定条件受付手段の一例である。ＣＰＵ３０２と状態判断プログラムは、状態判断手段の一例である。ＣＰＵ３０２と通知プログラムは、通知手段の一例である。
【００４６】
基地局３００は、学習プログラムによって、例えば、図２に示す学習用データを学習し、図３に示す学習結果データを生成する。基地局３００は、無人機（無人機１に限らない）の様々な使用条件と部品の耐久性を示す多数のデータを学習用データとして使用して機械学習し、無人機の使用条件によって部品の耐久性を判断するためのニューラルネットワークのモデルである学習結果データを生成し、記憶部３０４に記憶する。
【００４７】
図７を参照して、学習結果データの生成方法（機械学習の工程）の概略を説明する。学習用データをコンピュータのニューラルネットワークのモデルに入力すると（図７のステップＳ１）、機械学習のアルゴリズムによって学習が実施される（ステップＳ２）。ニューラルネットワークのモデルは、例えば、図３に概念的に示すニューラルネットワークである。ニューラルネットワークは、入力層、１階層以上の隠れ層、及び、出力層で構成される。図３には、隠れ層は１階層のみ示しているが、実際には、隠れ層は複数階層存在する。すなわち、本実施形態の学習は、多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）による機械学習（ディープラーニング）である。隠れ層及び出力層に入力する入力値には、例えば、ば、重みｗ１ａ及びｗ２ａ等の重みが設定されている。また、隠れ層及び出力層においては、例えば、Ｂ１等のバイアス（各層における閾値）が設定されている。機械学習によって、隠れ層及び出力層に入力する入力値の重みｗ１ａ及びｗ２ａ等と、隠れ層及び出力層におけるバイアス（各層における閾値）Ｂ１等を調整することによって、出力層からの出力が正解に近づくようにしていく。学習は、バッテリー、モーター、プロペラなど、各部品の耐久性について行われる。
【００４８】
学習用データは、図２に示すように、例えば、用途、使用場所、使用頻度、使用地域などの使用条件と実際の耐久性を対応付けたデータである。例えば、使用場所に関して、山岳地帯、海上、地上の相違によって、気温や湿度などの自然条件が異なる。また、使用地域に関して、北日本や南日本などの地理的範囲の相違によって、気温や湿度などの自然条件が異なる。図７のステップＳ２において、多数の学習用データが学習される。学習の結果、ニューラルネットワークのモデルの内部構造が変化する。具体的には、重み及びバイアスの値が調整され、変化する。学習の結果、例えば、図３に示す学習結果データが生成される（図７のステップＳ３）。図３は、バッテリーの耐久性を判断するためのモデルを示しているが、同様のモデルが各部品について生成される。これらのモデルは、人口知能（ＡＩ：  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を構成し、後述のように、特定の無人機１の部品の耐久性を判断するために使用される。
【００４９】
基地局３００は、予定条件受付プログラムによって、特定の無人機１のユーザーから、特定の無人機１の予定される使用条件を示す予定条件データを受け付ける。予定される使用条件の内容は、例えば、図８（ａ）乃至（ｃ）に示すように、用途、使用場所、使用地域及び使用頻度を含む。
【００５０】
基地局３００は、状態判断プログラムによって、特定の無人機１の部品の状態を判断する。部品の状態の判断は、上述の学習結果データ、すなわち、ニューラルネットワークによって実施する。基地局３００は、例えば、予定条件データが図８（ａ）に示すデータであれば、図３の学習結果データに基づいて、例えば、バッテリーの耐久性は１２０時間であると判断する。そして、基地局３００は、経過時間に基づいて、耐久性の残存時間を判断する。
【００５１】
基地局３００は、通知プログラムによって、特定の無人機１のユーザーに対して、特定の無人機１の部品の状態に関する通知を送信する。例えば、特定の無人機１のバッテリーの耐久性として示される交換時期まで所定時間内であると判断した場合には、バッテリーの交換時期が近い旨を通知する。所定時間は、例えば、２４時間（ｈｏｕｒ）である。
【００５２】
以下、図９を参照して、基地局３００による処理を説明する。基地局３００は、特定の無人機１のユーザーから予定条件データの入力を受信すると（図９のステップＳＴ１）、学習結果データへ予定条件データを適用し（ステップＳＴ２）、多層のニューラルネットワークによって、各部品の耐久性を判断する（ステップＳＴ３）。続いて、基地局３００は、時間カウントを開始し（ステップＳＴ４）、所定時間内にいずれかの部品の交換時期になると判断した場合には（ステップＳＴ５）、ユーザーへ通知を送信する（ステップＳＴ６）。所定時間は、例えば、２４時間である。基地局３００は、特定のユーザーから部品の状態通知が不要である旨の連絡を受けるなど、終了条件を満たすと判断するまで（ステップＳＴ７）、ステップＳＴ４乃至ステップＳＴ７を繰り返す。
【００５３】
＜第二の実施形態＞
第二の実施形態について、第一の実施形態と異なる部分を中心に、説明する。
第二の実施形態の基地局３００Ａは、複数の無人機１Ａ等（図１０参照）から所定の時間間隔で部品の出力を示す出力データを受信する。基地局３００Ａは、その出力データを多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）によって構成される人工知能（ＡＩ：  ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）によって処理し、モーター、バッテリー、プロペラ等の部品の作動不良や不具合、あるいは、重心位置のずれ（以下、「不具合」という。）の有無を判断（以下、「状態判断」という。）する。基地局３００Ａは、状態判断に先立って、複数の無人機１Ａ等から受信した出力データと実際の不具合の関係を多層のニューラルネットワークによる機械学習によって学習している。さらに、基地局３００Ａは、出力データに含まれる特定の出力を使用して、機械学習の前提となる学習用データを生成する。
【００５４】
基地局３００Ａの記憶部３０４（図６参照）には、コンピュータを作動させるための各種データ及びプログラム等が格納されている。記憶部３０４には、また、出力データ受信プログラム、学習用データ生成プログラム、第二学習プログラム、第二状態判断プログラム、第二通知プログラム、及び、強化学習プログラムが格納されている。ＣＰＵ３０２と出力データ受信プログラムは、出力データ受信手段の一例である。ＣＰＵ３０２と学習用データ生成プログラムは、学習用データ生成手段の一例である。ＣＰＵ３０２と第二学習プログラムは、第二学習手段の一例である。ＣＰＵ３０２と第二状態判断プログラムは、第二状態判断手段の一例である。ＣＰＵ３０２と第二通知プログラムは、第二通知手段の一例である。ＣＰＵ３０２と強化学習プログラムは、強化学習手段の一例である。
【００５５】
基地局３００Ａは、出力データ受信プログラムによって、無人機１Ａ等から所定の時間間隔で出力データを受信する。出力データを受信する時間間隔は、数秒ごとでもよいし、ある程度乖離した時間間隔（例えば、１０分（ｍｉｎｕｔｅ）ごと）に行ってもよい。
【００５６】
図１０に示すように、基地局３００Ａは、複数の無人機１Ａ等と通信し、各無人機１Ａ等について、図１１に例示する無人機１Ａ等の部品からの出力を示す出力データを受信している。
【００５７】
出力データは、無人機１Ａ等の部品からの出力を示すデータである。これらのデータは、無人機１Ａ等を識別するための機体ＩＤ及びデータを受信した時刻に関連づけられている。これらの出力としては、例えば、図１１に示すように、モーター回転数、消費電力、（モーターの）回転時間、（飛行）高度、温度センサーから出力される温度、バッテリー残量が含まれる。また、図１１には図示していないが、これらの出力としては、例えば、ＧＰＳ衛星等から発信される測位用電波を利用する１以上の測位装置によって受信する電波強度と測位位置、気圧センサーから出力される気圧、湿度センサーから出力される湿度、電子コンパスからの出力、慣性センサー（ＩＭＵ：Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  Ｕｎｉｏｎ）を構成する３軸ジャイロからの出力、モーター音、モータードライバーからの出力等を含む。モータードライバーからの出力は、モーター６のステーターを構成する巻線（コイル）に供給する電力（電流及び電圧）の大きさ及び方向、モーター６の回転数等を示すデータである。
【００５８】
基地局３００Ａは、学習用データ生成プログラムによって、図１１に示す学習用データを生成する。基地局３００Ａは、出力データに基づいて、各部品の状態を判定して状態データを生成し、出力データと状態データで構成される学習用データを生成する。
【００５９】
基地局３００Ａは、特定の出力を使用して、所定の基準によって、各部品の状態を判定する。以下、基地局３００Ａが、部品の状態を判定する方法として、モーター６の状態の判定方法（アルゴリズム）の一例を説明する。基地局３００Ａは、無人機１Ａ等の各モーター６の消費電力を監視する。各モーター６の消費電力は、各モーター６の不具合に直接的に反映すると考えられる。具体的には、基地局３００Ａは、モーター６のステーターに供給される電流値（Ｉ）と電圧値（Ｖ）、すなわち、電力（Ｗ＝Ｖ×Ｉ）を示すデータを受信し、監視する。
【００６０】
基地局３００Ａは、各モーター６について、実際の消費電力が許容範囲内か否かを判断する。基地局３００Ａは、例えば、特定の無人機１である無人機１Ａについて、例えば、空中停止（ホバリング）の状態における各モーター６の消費電力を示す情報を使用し、各モーター６の消費電力を対比する。空中停止の状態において、各モーター６の性能が同一であり、無人機１Ａの重心が４つのモーター６間の中心に位置する場合には、各モーター６の消費電力は同一のはずである。各モーター６の消費電力に相違がある場合には、いずれかのモーター６に異常がある、あるいは、無人機１Ａの重心位置が４つのモーター６の間の中心位置からずれていることになる。基地局３００Ａは、例えば、四つのモーター６のうち、一つのモーター６の消費電力が、他の三つモーター６の消費電力の平均値Ｗａｂと対比して、所定の許容範囲であるか否かを判断する。所定の範囲は、例えば、相違が５％以内である。基地局３００Ａは、この処理を、各モーター６の消費電力について、実施する。例えば、四つのモーター６をモーター６Ａ，６Ｂ，６Ｃ，６Ｄとすれば、まず、モーター６Ａの消費電力ＷＡを、モーター６Ｂ，６Ｃ及び６Ｄの消費電力の平均値Ｗａｂと対比し、（ＷＡ−Ｗａｂ）／Ｗａｂが±（プラスマイナス）５％以内か否かを判断する。同様の処理を、モーター６Ｂの消費電力ＷＢとモーター６Ａ，６Ｃ及び６Ｄの消費電力の平均値Ｗａｂとの関係、モーター６Ｃの消費電力ＷＣとモーター６Ａ，６Ｂ及び６Ｄの消費電力の平均値Ｗａｂとの関係、及び、モーター６Ｄの消費電力ＷＤとモーター６Ａ，６Ｂ及び６Ｃの消費電力の平均値Ｗａｂとの関係について実施する。
【００６１】
基地局３００Ａは、例えば、一つのモーター６の消費電力が許容範囲内ではないと判断した場合には、そのモーター６の作動が正常か否かを判断する。例えば、モーター６に供給する電力とそのときのモーター６の回転数の情報を取得し、仕様（スペック）としてあらかじめ記憶部３０４に記憶しているモーター６に供給する電力と回転数（以下、「予定回転数」という。）の関係を示すデータと対比する。基地局３００Ａは、実際の回転数と予定回転数との差異が、所定の許容範囲である、例えば、５％以内か否かを判断する。基地局３００Ａは、所定の許容範囲内であれば、そのモーター６に異常はないと判定し、所定の許容範囲内でなければ、そのモーター６に異常があると判定する。そのモーター６に異常がない場合には、無人機１Ａの重心位置が４つのモーター６の間の中心位置からずれているなど、モーター６の不具合以外の不具合が発生していると判定する。
【００６２】
バッテリー及びプロペラなど、他の部品についても、所定の方法（説明は省略する）に基づいて、状態を判定し、学習用データを生成する。上述のように、基地局３００Ａ自体が、機械学習のための学習用データを生成する。基地局３００Ａは、無人機１Ａ等から所定の時間間隔で出力データを受信し、学習用データを更新している。
【００６３】
上述のように、学習用データは、特定の出力と状態データで構成される。出力データは、多様な出力を含むが、モーター６については、消費電力に基づいて、状態データを生成したように、状態データは、特定の部品に直接的に関連する出力値に基づいて、所定の判定方法（アルゴリズム）に基づいて生成している。これに対して、各部品の状態は、所定の判定方法（アルゴリズム）以外の方法や、学習用データの生成に使用しなかった出力値に反映している場合もある。また、時間の経過によって、正常な状態から不具合が生じている場合に移行する場合もある。この点、以下に説明するように、基地局３００Ａは、学習用データに含まれる多様な出力と、時間経過による出力と状態データの関係の推移を学習し、特定の部品、あるいは、特定種類の部品の現在及び将来の状態を判断するためのニューラルネットワーク（第二学習結果データ）を生成する。
【００６４】
基地局３００Ａは、第二学習プログラムによって、学習用データを機械学習し、例えば、図１２に示す第二学習結果データを生成する。機械学習の方法は、上述の第一の実施形態と同様に、多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）による機械学習（ディープラーニング）である。
【００６５】
上述のように、学習用データを生成するために使用した出力は特定の出力であるが、出力データは多種類の出力を含み、また、時間の推移によって変化する出力を含む。基地局３００Ａは、特定の部品について機械学習するときに、特定の出力データの瞬時値だけではなく、出力データに含まれる多種類の出力、および、時間の推移によって変化する出力と状態データを学習する。これにより、多種類の出力と状態データの関係、および、出力と状態データの時間の推移の中における関係を判断することができる第二学習結果データを生成することができる。すなわち、基地局３００Ａは、多種類の出力と状態データの関係、および、出力と状態データの時間の推移の中における関係を機械学習し、モデルとなるニューラルネットワークの重みとバイアスを調整して、出力データと部品の状態との関係を判定するためのニューラルネットワークを生成する。
【００６６】
部品の状態は、例えば、所定時間後の状態を評価値１乃至１０で示す。所定時間は、例えば、１時間（ｈｏｕｒ）である。評価値１は最も不具合の程度が大きく、評価値１０は不具合の程度が小さい。すなわち、評価値が大きいほど、不具合の程度は小さい。第二学習結果データは、各部品について生成される。
【００６７】
図１２は、バッテリーの状態を判断するためのニューラルネットワーク（第二学習結果データ）の概念図である。図１２には、複数種類の出力が入力層に入力され、隠れ層（図１２では一階層を示しているが、実際には複数階層の隠れ層が存在する。）及び出力層によって出力されるニューラルネットワークが示されている。バッテリーの状態は、学習用データによって与えられている。基地局３００Ａは、モーターへの供給電力、モーター音などの入力をニューラルネットワークで処理した結果と、学習用データに示される状態との差異を最小化、あるいは、解消するように、重みとバイアスを調整し、第二学習結果を生成する。
【００６８】
基地局３００Ａは、第二状態判断プログラムによって、現時点で新たに受信した出力データを第二学習結果データ、すなわち、バイアスと重みが調整された図１２のニューラルネットワークに適用して、特定の無人機１Ａ等の部品の現時点及び所定時間後の状態を判断する。所定時間は、例えば、１時間（ｈｏｕｒ）である。
【００６９】
基地局３００Ａは、第二通知プログラムによって、現在の部品に不具合が生じていれば（例えば、評価値が５以下の場合）、特定の無人機１Ａ等のユーザーにその旨を通知し、さらに、所定時間後に不具合が生じる場合（例えば、所定時間後の評価値が５以下になる場合）には、特定の無人機１Ａ等のユーザーにその旨を通知する。
【００７０】
基地局３００Ａは、強化学習プログラムによって、第二学習結果データを更新する。上述のように、基地局３００Ａは、無人機１Ａ等から所定の時間間隔で出力データを受信し、学習用データを更新している。基地局３００Ａは、更新前の第二学習結果データに、学習用データを更新したときに受信した出力データを適用し、部品の状態を判断する。基地局３００Ａは、学習用データに含まれる部品の状態と、更新前の第二学習結果データを使用して判断した部品の状態との間に差異が生じている場合には、第二学習結果データのバイアスと重みを調整し、当該差異を最小化する。
【００７１】
以下、図１３を参照して、基地局３００Ａによる処理を説明する。基地局３００Ａは、無人機１Ａ等から出力データを受信しており（図１３のステップＳＴ１０１）、出力データに含まれる特定の出力を使用して学習用データを生成する（ステップＳＴ１０２）。そして、基地局３００Ａは、学習用データを機械学習し、第二学習結果データを生成する（ステップＳＴ１０３）。続いて、基地局３００Ａは、新たに受信した出力データを第二学習結果データに適用し（ステップＳＴ１０４）、所定時間内にいずれかの部品の交換時期がくるか否かを判断する（ステップＳＴ１０５）。基地局３００Ａは、所定時間内にいずれかの部品の交換時期になると判断した場合には、ユーザーへ部品の状態を通知する（ステップＳＴ１０６）。基地局３００Ａは、特定のユーザーから部品の状態通知が不要である旨の連絡を受けるなど、終了条件を満たすと判断するまで（ステップＳＴ１０７）、ステップＳＴ１０１乃至ステップＳＴ１０６を繰り返す。
【００７２】
基地局３００Ａは、所定時間内にいずれかの部品の交換時期がくるか否かを判断する（ステップＳＴ１０５）とき、その時点における部品の状態を判断しており、部品に不具合が生じていると判断した場合には、その部品を搭載している特定の無人機１Ａ等のユーザーに部品の不具合を通知するように構成されている。
【００７３】
なお、本発明の無人飛行装置の部品の状態通知装置、無人飛行装置の部品の状態通知方法及びプログラムは、上記実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えることができる。
【符号の説明】
【００７４】
１Ａ〜１Ｈ  無人飛行装置（無人機）
２  筐体
４  アーム
６  モーター
８  プロペラ
１０  保護枠
１２  固定装置
１４  カメラ
１６  アンテナ
３００  ３００Ａ  基地局
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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