(57)【要約】【課題】モニタリングエリアを定常的にホバリングもしくは巡回飛行し、救助等を求めるユーザの方向を迅速に検知してユーザのニーズを適切に受け付けてそのニーズに適合する処理を実行でき、ユーザの利便性の低下を抑制する。【解決手段】収音機能付き無人航空機は、筐体の底面側に配置され、モニタリングエリアの音を収音するマイクアレイと、マイクアレイにより収音された音データに基づいて、モニタリングエリアに発生した音源の方向を推定する音声処理部と、モニタリングエリアのホバリングあるいは巡回飛行を制御するとともに、推定された音源の方向への飛行移動を制御する飛行制御部と、筐体の底面側に配置され、既定の音声をスピーカから出力する音声出力部と、既定の音声の出力後、ユーザのニーズを満たす処理の入力を受け付けて実行する制御部と、を備える。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
筐体の底面側に配置され、モニタリングエリアの音を収音するマイクアレイと、
前記マイクアレイにより収音された音データに基づいて、前記モニタリングエリアに発生した音源の方向を推定する音声処理部と、
前記モニタリングエリアのホバリングあるいは巡回飛行を制御するとともに、前記推定された音源の方向への飛行移動を制御する飛行制御部と、
前記筐体の底面側に配置され、既定の音声をスピーカから出力する音声出力部と、
前記既定の音声の出力後、ユーザのニーズを満たす処理の入力を受け付けて実行する制御部と、を備える、
収音機能付き無人航空機。
【請求項２】
前記制御部は、前記出力された既定の音声に対して前記ユーザが発した所定の音声を前記音声処理部により認識した場合、前記処理の入力を受け付ける、
請求項１に記載の収音機能付き無人航空機。
【請求項３】
前記筐体の底面側に配置され、前記モニタリングエリアを撮像するカメラと、
前記撮像された前記モニタリングエリアの画像を解析する画像解析部と、をさらに備え、
前記制御部は、前記出力された既定の音声に対して前記ユーザが実行した所定の行動を前記画像解析部により認識した場合、前記ユーザが位置する前記音源の方向へさらに接近するための飛行移動を前記飛行制御部に指示する、
請求項１に記載の収音機能付き無人航空機。
【請求項４】
前記制御部は、前記音源に位置するユーザに接近した場合、既定の第２音声の前記スピーカからの出力を前記音声出力部に指示し、前記指示に従って出力された前記既定の第２音声に対して前記ユーザが発した所定の音声を前記音声処理部により認識した場合、前記処理の入力を受け付ける、
請求項３に記載の収音機能付き無人航空機。
【請求項５】
前記音声処理部は、前記推定された音源の方向の音データを強調する、
請求項１〜４のうちいずれか一項に記載の収音機能付き無人航空機。
【請求項６】
前記飛行移動を行うための回転翼機構、をさらに備え、
前記音声処理部は、前記回転翼機構から回転翼の回転時に生じる回転音を抑圧して前記音源の方向を推定する、
請求項１〜５のうちいずれか一項に記載の収音機能付き無人航空機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、監視対象のエリアをホバリングもしくは巡回飛行する収音機能付き無人航空機に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、災害等の緊急時に救護作業を実行するために、使用者から救護作業の入力を受け付けると、その受け付けた入力内容に基づいて救護作業の実行を制御する無人航空機が開示されている。無人航空機は、救護作業を実施する前は、使用者が平時滞在する病院内の待機場所で待機し、使用者が選択した作業内容を受け付けると、待機場所を出て移動経路に沿って移動し、災害現場へ向かう。この移動経路は、無人航空機の送受信部により受信した災害場所の位置と待機場所の位置とを基にした演算処理によって得られたものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−２１３９５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の無人航空機は、緊急事態が発生していない平常時には病院内の待機場所で待機し、緊急事態が発生した後、救護作業を実施する災害現場の位置を指定された時点でその災害現場の位置に向かって移動する。言い換えると、特許文献１の無人航空機は、災害現場等の監視対象のエリアに定常的にホバリングもしくは巡回して飛行していない。このため、移動先の指定が予め入力されていなければ何処に向かって移動すればよいか判別できず、さらに災害現場で救助を求める被災者の声を迅速に検知できないので、救助が必要になってから迅速に救助等の作業を実行できず、利便性が低下するという課題があった。
【０００５】
本開示は、上述した従来の状況に鑑みて案出され、モニタリングエリアを定常的にホバリングもしくは巡回飛行し、救助等を求めるユーザの方向を迅速に検知してユーザのニーズを適切に受け付けてそのニーズに適合する処理を実行でき、ユーザの利便性の低下を抑制する収音機能付き無人航空機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】
【０００６】
本開示は、筐体の底面側に配置され、モニタリングエリアの音を収音するマイクアレイと、前記マイクアレイにより収音された音データに基づいて、前記モニタリングエリアに発生した音源の方向を推定する音声処理部と、前記モニタリングエリアのホバリングあるいは巡回飛行を制御するとともに、前記推定された音源の方向への飛行移動を制御する飛行制御部と、前記筐体の底面側に配置され、既定の音声をスピーカから出力する音声出力部と、前記既定の音声の出力後、前記ユーザのニーズを満たす処理の入力を受け付けて実行する制御部と、を備える、収音機能付き無人航空機を提供する。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、モニタリングエリアを定常的にホバリングもしくは巡回飛行し、救助等を求めるユーザの方向を迅速に検知でき、ユーザのニーズを適切に受け付けてそのニーズに適合する処理を実行できるので、ユーザの利便性の低下を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る無人航空機の筐体を底面側から見た外観の一例を示す図
【図２】実施の形態１に係る無人航空機の筐体を側面側から見た外観の一例を示す図
【図３】実施の形態１に係る無人航空機のハードウェア構成例を示すブロック図
【図４】実施の形態１に係る無人航空機の動作概要例を示す説明図
【図５】実施の形態１に係る無人航空機の第１動作手順の一例を時系列に示すフローチャート
【図６】実施の形態１に係る無人航空機の第２動作手順の一例を時系列に示すフローチャート
【図７】実施の形態１に係る無人航空機およびクラウドサーバのハードウェア構成例を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、適宜図面を参照しながら、本開示に係る収音機能付き無人航空機を具体的に開示した実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるものであり、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
【００１０】
以下、本開示に係る収音機能付き無人航空機として、監視対象のモニタリングエリア（災害、事件もしくは事故が発生し易い場所または発生した場所）を定常的にホバリング（飛行）して滞在、あるいは巡回して飛行する無人航空機を例示して説明する。無人航空機は、モニタリングエリアの音を収音する機能を有するとともに、ドローン等のＵＡＶ（Unmanned Aerial Vehicle）を用いて構成される。本開示は、収音機能付き無人航空機において実行される処理方法、あるいは、収音機能付き無人航空機を含むシステムとしてそれぞれ規定することも可能である。
【００１１】
実施の形態１では、無人航空機の監視対象であるモニタリングエリアにおいて、例えばバイク事故を起こして困っているライダーが、モニタリングエリアをホバリングあるいは巡回飛行している無人航空機に救助等を求めるユースケースを、一例として説明する。また、便宜的に、上述したライダー（つまり、無人航空機に救助を求める人物）を「ユーザ」という。
【００１２】
実施の形態１に係る無人航空機１０は、筐体１１の底面側に配置され、モニタリングエリア８の音を収音するマイクアレイＭＡを有する。無人航空機１０は、マイクアレイＭＡにより収音された音データに基づいて、モニタリングエリア８に発生した音源の方向を推定する音声信号処理部２６を有する。無人航空機１０は、モニタリングエリア８のホバリングあるいは巡回飛行を制御するとともに、推定された音源の方向への飛行移動を制御するドローン飛行制御部２２を有する。無人航空機１０は、筐体１１の底面側に配置され、既定の音声（後述参照）をスピーカＳＰ１〜ＳＰ４からそれぞれ出力する音声出力部２９１〜２９４を有する。無人航空機１０は、既定の音声の出力後、ユーザのニーズを満たす処理の入力を受け付けて実行するドローン制御管理部２１を有する。
【００１３】
図１は、実施の形態１に係る無人航空機１０の筐体１１を底面側から見た外観の一例を示す図である。図２は、実施の形態１に係る無人航空機１０の筐体１１を側面側から見た外観の一例を示す図である。
【００１４】
無人航空機１０は、マルチコプタ型のＵＡＶ（Unmanned Aerial Vehicle）であり、ドローンとも呼ばれる。具体的には、無人航空機１０は、複数（例えば４つ）の回転翼ＰＲ１，ＰＲ２，ＰＲ３，ＰＲ４を有する回転翼機構２４（後述参照）を含む筐体１１と、カメラＣＡと、マイクアレイＭＡと、複数（例えば４つ）のスピーカＳＰ１〜ＳＰ４とを含む構成である。
【００１５】
従って、無人航空機１０は、４つの回転翼ＰＲ１〜ＰＲ４の回転により、自律的に上昇、下降、左旋回、左方向への移動、右旋回、右方向への移動またはこれらの組み合わせを用いた複数の自由度を有した行動を行って飛行移動が可能である。また、無人航空機１０は、筐体１１に内蔵されたＧＰＳ（Global Positioning System）受信機（図示略）を用いて、自らの３次元的な空間位置の情報を取得可能である。
【００１６】
無人航空機１０は、上述したように、モニタリングエリア８を監視するために、モニタリングエリア８の上空をホバリング（つまり、空中に浮揚して滞在）する、あるいは巡回して飛行する。なお、無人航空機１０は、例えば目的地またはターゲット物体を空撮したり、積載された薬品を散布したり、あるいは物資を運搬したりしてもよい。
【００１７】
図１に示すように、収音機能付き無人航空機の一例としての無人航空機１０の筐体１１の底面側（つまり、上空飛行時の鉛直下向き側）には、モニタリングエリア８を撮像（つまり、空撮）するためのカメラＣＡの筐体とモニタリングエリア８の音を収音するためのマイクアレイＭＡの筐体ＢＤとが同軸に一体的に構成されて配置される。なお、カメラＣＡの筐体とマイクアレイＭＡの筐体ＢＤとはジンバル（図示略）を介して支持されてよい。これにより、無人航空機１０は、モニタリングエリア８を飛行中に、モニタリングエリア８において発生する音を収音可能であるととともに、モニタリングエリア８を被写体とした画像（例えば、静止画あるいは動画）を撮像可能である。詳細は後述するが、カメラＣＡの光軸方向Ｊ１とマイクアレイＭＡの筐体ＢＤの中心軸とは一致している。
【００１８】
なお、図１，図２には図示が省略されているが、無人航空機１０は、カメラＣＡとは別に、筐体１１から露出する複数の撮像装置を備えてもよい。複数（例えば４つ）の撮像装置は、例えば、無人航空機１０の飛行を制御するために無人航空機１０の周囲を撮像するセンシング用のカメラである。一部（例えば２つ）の撮像装置は、無人航空機１０の機首である正面に設けられてよい。また、残り（例えば２つ）の撮像装置は、無人航空機１０の底面に設けられてよい。正面側の２つの撮像装置はペアとなり、いわゆるステレオカメラとして機能してよい。底面側の２つの撮像装置もペアとなり、ステレオカメラとして機能してよい。複数の撮像装置により撮像された画像に基づいて、無人航空機１０の周囲の３次元空間データが生成されてよい。なお、無人航空機１０が別途備える撮像装置の数は４つに限定されない。
【００１９】
また、無人航空機１０は、回転翼ＰＲ１，ＰＲ２，ＰＲ３，ＰＲ４と対応するアームＡＭ１，ＡＭ２，ＡＭ３，ＡＭ４を挟んだ反対側（つまり、それぞれのアームＡＭ１，ＡＭ２，ＡＭ３，ＡＭ４の底面側）にスピーカＳＰ１〜ＳＰ４を備える。なお、スピーカＳＰ１〜ＳＰ４は、それぞれ対応するアームＡＭ１〜ＡＭ４の略中央部（つまり、上述した回転翼ＰＲ１〜ＰＲ４の反対側の位置と筐体１１の中央部との間の略中間位置）に配置されてもよい。後述するように、スピーカＳＰ１〜ＳＰ４からは、無人航空機１０が救助を求めるユーザＨＭ１に十分に接近した時に、筐体１１に内蔵されるドローン制御管理部２１からの指示に基づき、ユーザＨＭ１に対して救助等の用件の有無を問い合わせるための既定の音声が出力される。
【００２０】
図３は、実施の形態１に係る無人航空機１０のハードウェア構成例を示すブロック図である。無人航空機１０は、ドローン制御管理部２１と、ドローン飛行制御部２２と、メモリ２３と、モータ群２４１を含む回転翼機構２４と、無線通信部２５と、音声信号処理部２６と、音声認識部２６ａと、カメラ制御部２７と、画像処理部２８と、画像解析部２８ａと、複数（例えば４つ）の音声出力部２９１〜２９４とを含む構成である。また、無人航空機１０は、マイクアレイＭＡと、カメラＣＡと、複数（例えば４つ）のスピーカＳＰ１〜ＳＰ４とを含む構成である。音声出力部２９１〜２９４のそれぞれは、スピーカＳＰ１〜ＳＰ４のそれぞれに対応して設けられる。
【００２１】
ドローン制御管理部２１と、ドローン飛行制御部２２と、無線通信部２５と、音声信号処理部２６と、音声認識部２６ａと、カメラ制御部２７と、画像処理部２８と、画像解析部２８ａとは、プロセッサＰＲＣ１を用いて構成される。プロセッサＰＲＣ１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を用いて構成される。プロセッサＰＲＣ１は、メモリ２３に予め記憶されたプログラムおよびデータを読み出して実行することで、ドローン制御管理部２１と、ドローン飛行制御部２２と、無線通信部２５と、音声信号処理部２６と、音声認識部２６ａと、カメラ制御部２７と、画像処理部２８と、画像解析部２８ａとを機能的に実現可能である。
【００２２】
ドローン制御管理部２１は、無人航空機１０の各部の動作を統括して制御するための制御処理、他の各部との間のデータの入出力処理、データの演算（計算）処理およびデータの記憶処理を行う。
【００２３】
ドローン制御管理部２１は、筐体１１に内蔵されたタイマ（図示略）から現在の日時を示す日時情報を取得してよい。ドローン制御管理部２１は、現在の日時を示す日時情報を取得する。ドローン飛行制御部２２は、筐体１１に内蔵されるＧＰＳ受信機（図示略）から現在の日時を示す日時情報、無人航空機１０が存在する緯度、経度および高度を示す位置情報を取得してよい。ドローン制御管理部２１は、筐体１１に内蔵された磁気コンパス（図示略）から無人航空機１０の向きを示す向き情報を取得する。向き情報には、例えば無人航空機１０の機首の向きに対応する方位が示される。
【００２４】
ドローン飛行制御部２２は、メモリ２３に格納されたプログラムに従って無人航空機１０の飛行を制御する。ドローン飛行制御部２２は、無線通信部２５を介して遠隔の操作端末機（図示略）から受信した命令に従って、無人航空機１０の飛行を制御してよい。
【００２５】
ドローン飛行制御部２２は、回転翼機構２４に搭載されるモータ群２４１を制御することで、無人航空機１０の飛行を制御する。つまり、ドローン飛行制御部２２は、回転翼機構２４を制御することにより、無人航空機１０の緯度、経度および高度を含む位置を制御する。ドローン飛行制御部２２は、無人航空機１０の飛行を制御することにより、カメラＣＡの撮像範囲を制御してもよい。ドローン飛行制御部２２は、例えばカメラＣＡが備えるパンチルト機構およびズームレンズ（図示略）を制御することで、カメラＣＡの画角およびズーム倍率をそれぞれ制御してよい。
【００２６】
ドローン飛行制御部２２は、画像解析部２８ａの画像解析結果（例えば、無人航空機１０の周囲の環境）を受けて、障害物を回避して飛行を制御する。ドローン飛行制御部２２は、カメラＣＡにより撮像された複数の画像に基づいて無人航空機１０の周囲の３次元空間データを生成し、３次元空間データに基づいて飛行を制御してよい。
【００２７】
メモリ２３は、プロセッサＰＲＣ１により実現される各部の動作（処理）の実行を制御するのに必要なプログラムおよびデータを格納する。メモリ２３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体でよく、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、およびＵＳＢメモリ等のフラッシュメモリの少なくとも１つを含んでよい。メモリ２３は、筐体１１の内部に設けられてよいし、筐体１１から取り外し可能に設けられてよい。
【００２８】
メモリ２３は、音声信号処理部２６により算出される全方位撮像画像データを構成するブロックごとの音圧レベルと比較される第１閾値、第２閾値および第３閾値を保持する。ここで、音圧レベルは、マイクアレイＭＡにより収音されるモニタリングエリア８で発生する音の大きさを示す音パラメータの一例として使用され、スピーカＳＰ１〜ＳＰ４から出力される音の大きさを示す音量とは異なる概念である。第１閾値、第２閾値および第３閾値は、モニタリングエリア８内で発生した音の音圧レベルと比較される閾値である。また、閾値は、上述した第１閾値、第２閾値および第３閾値以外にも複数設定可能であり、第１閾値だけを用いてもよい。ここでは簡単に説明するために、例えば、第１閾値と、これより小さな値である第２閾値と、さらに小さな値である第３閾値の３つが設定される（第１閾値＞第２閾値＞第３閾値）。
【００２９】
メモリ２３は、無人航空機１０の回転翼ＰＲ１〜ＰＲ４のそれぞれに固有な音パターンが登録されたパターンメモリを有する。音声信号処理部２６は、マイクアレイＭＡにより収音された音データから、メモリ２３に予め登録された回転翼ＰＲ１〜ＰＲ４のそれぞれに固有の音パターンの音信号を除外する（つまり、取り除いた）上で、音源の位置を推定する。
【００３０】
回転翼機構２４は、複数（例えば４つ）の回転翼ＰＲ１，ＰＲ２，ＰＲ３，ＰＲ４と、複数の回転翼ＰＲ１〜ＰＲ４のそれぞれを回転させるための複数の駆動モータからなるモータ群２４１と、を含む。
【００３１】
ここで、無人航空機１０のようなマルチコプタ型のドローンでは、一般に回転翼ＰＲ１〜ＰＲ４のそれぞれにおける羽の枚数が２枚の場合、特定周波数に対し２倍の周波数の高調波、さらにはその逓倍の周波数の高調波が発生する。同様に、回転翼ＰＲ１〜ＰＲ４のそれぞれにおける羽の枚数が３枚の場合、特定周波数に対し３倍の周波数の高調波、さらにはその逓倍の周波数の高調波が発生する。回転翼ＰＲ１〜ＰＲ４のそれぞれにおける羽の枚数が４枚以上の場合も同様である。
【００３２】
無線通信部２５は、例えばＷｉ−ｆｉ（登録商標）等の無線ＬＡＮ（Local Area Network）の無線通信規格に従って、外部機器（例えば、無人航空機１０を遠隔で操作するための操作端末機）との間で無線通信を行う。無線通信部２５は、上述した外部機器から送られた無人航空機１０の飛行に関わる各種の命令（コマンド）を受信してドローン制御管理部２１に送る。
【００３３】
音声処理部の一例としての音声信号処理部２６は、マイクアレイＭＡにより収音されたモニタリングエリア８の音データに基づいて、モニタリングエリア８に発生した音源の方向を推定する。音声信号処理部２６は、例えば公知の白色化相互相関法（ＣＳＰ（Cross-power Spectrum Phase analysis）法）に従って、マイクアレイＭＡにより収音された音データを用いて、モニタリングエリア８での音源位置を推定する。ＣＳＰ法では、音声信号処理部２６は、モニタリングエリア８を複数のブロック（図示略）に分割し、マイクアレイＭＡで音が収音されると、ブロックごとに音の大きさを示す音パラメータ（例えば、マイクアレイＭＡを構成する複数のマイクロホンのうち、複数組からなる２つのマイクロホンによりそれぞれ収音された音データ間の相互相関値の正規化出力値）が閾値（既定値）を超えるか否かを判定することで、モニタリングエリア８内での音源位置を概略的に推定できる。
【００３４】
音声信号処理部２６は、カメラＣＡ（例えば全方位カメラ）により撮像された全方位撮像画像データとマイクアレイＭＡで収音された音データとを基に、モニタリングエリア８の全方位撮像画像データを構成するブロック（例えば、「２＊２」個、「４＊４」個等の所定数の画素からなる画素集合を示す。以下同様。）ごとに、そのブロックに対応する位置における音の大きさを示す音パラメータ（例えば、上述した相互相関値の正規化出力値、または音圧レベル）を算出する。音声信号処理部２６は、全方位撮像画像データを構成するブロックごとの音パラメータの算出結果を用いて、それぞれのブロックごとに、該当するブロックの位置に音圧レベルの算出値を割り当てた音圧マップを生成する。さらに、音声信号処理部２６は、例えば音圧マップが数値の並べられた行列により構成されるのでユーザにとって視覚的で判別し易くなるように、生成された音圧マップの対応するブロックごとに、そのブロックの音圧レベルに応じた色付き画像（視覚画像の一例）に色変換処理を行って割り当てることで音圧ヒートマップを生成する。上述した音パラメータの算出処理は公知技術であり、詳細な処理の説明は割愛する。
【００３５】
音声信号処理部２６は、マイクアレイＭＡにより収音された音データと推定された音源の方向を示す情報とを用いて、マイクアレイＭＡにより収音された音データの指向性形成処理を行うことで、音源方向の音データを強調処理する。音データの指向性形成処理は、例えば特開２０１５−０２９２４１号公報に記載されている公知の技術である。
【００３６】
なお、音声信号処理部２６は、上述したブロック単位ごとに算出した音圧レベルを該当するブロックの位置に割り当てた音圧ヒートマップを生成すると説明したが、他には、一つ一つの画素ごとに音圧レベルを算出し、画素ごとの音圧レベルを該当する画素の位置に割り当てた音圧ヒートマップを生成してもよい。
【００３７】
音声信号処理部２６により生成される音圧ヒートマップでは、第１閾値より大きな音圧レベルが得られた画素の領域には、例えば赤色の画像が割り当てられる。第２閾値より大きく第１閾値以下の音圧レベルが得られた画素の領域には、例えばピンク色の画像が割り当てられる。第３閾値より大きく第２閾値以下の音圧レベルが得られた画素の領域には、例えば青色の画像が割り当てられる。第３閾値以下の画素の音圧レベルの領域には、例えば無色の画像が割り当てられるので、全方位撮像画像データの表示色と何ら変わらない。
【００３８】
なお、図１および図２に示すように、カメラＣＡの光軸方向Ｊ１とマイクアレイＭＡの筐体の中心軸とは同軸上となるようにカメラＣＡおよびマイクアレイＭＡはそれぞれ配置される。このため、音声信号処理部２６により推定される音源の方向は、全方位カメラが撮像する全方位撮像画像データのうち音源の方向の画像を切り出す際の方向を示すパラメータとして利用可能である。従って、画像解析部２８ａは、音声信号処理部２６により音源の方向が推定されると、その音源の方向を示す情報を用いて、カメラＣＡ（例えば全方位カメラ）により撮像された全方位撮像画像データのうち、推定された音源の方向の画像を切り出すことが可能である。
【００３９】
ただし、カメラＣＡとマイクアレイＭＡとが同軸上に配置されていない場合には、カメラ制御部２７は、例えば特開２０１５−０２９２４１号に記載されている方法に従って、音声信号処理部２６により推定された音源の方向を幾何学的に補正し、補正後の方向の画像を切り出してよい。
【００４０】
音声認識部２６ａは、例えばメモリ２３に予め登録されている音声認識用辞書（図示略）を用いて、音声信号処理部２６により強調処理が施された後の音データを音声認識する。音声認識部２６ａは、音声認識結果をドローン制御管理部２１に送る、またはメモリ２３に一時的に保持する。
【００４１】
カメラ制御部２７は、カメラＣＡ（例えば全方位カメラ）の動作（処理）を制御する。カメラ制御部２７は、カメラＣＡにより撮像された画像を取得して音声信号処理部２６に送る。カメラ制御部２７は、カメラＣＡが例えばＰＴＺ（Pan Tilt Zoom）カメラである場合に、パンチルト制御指示をカメラＣＡに送って、カメラＣＡの光軸方向およびズーム倍率を変更するように制御してもよい。
【００４２】
画像処理部２８は、カメラＣＡにより撮像された画像を入力し、その画像に対して、画像解析部２８ａにおける解析処理に適した既定の画像処理を施す。画像処理部２８は、画像処理後の画像のデータを画像解析部２８ａに送る、またはメモリ２３に一時的に保持する。
【００４３】
画像解析部２８ａは、画像処理部２８により生成された画像（言い換えると、カメラＣＡにより撮像された画像）を解析することで、無人航空機１０の周囲の環境を特定する。画像解析部２８ａは、音声信号処理部２６により推定された音源の方向を示す情報を受け取ると、カメラＣＡ（例えば全方位カメラ）により撮像された全方位撮像画像データから、音源の方向を示す画像（例えば、バイク事故を起こしたユーザＨＭ１が存在する方向の画像）を切り出してよい。
【００４４】
複数（例えば４つ）の音声出力部２９１〜２９４は、スピーカＳＰ１〜ＳＰ４のそれぞれに対応して設けられ、音声信号処理部２６から既定の音声の出力指示を受け取ると、その出力指示に従って、既定の音声を対応するスピーカＳＰ１〜ＳＰ４のそれぞれから出力させる。
【００４５】
マイクアレイＭＡは、無人航空機１０の筐体１１の底面側に配置され、モニタリングエリア８での全方位（つまり、３６０度）の方向の音を無指向状態で収音する。マイクアレイＭＡは、中央に所定幅の円形開口部が形成された筐体ＢＤ（図１，図２参照）を有する。マイクアレイＭＡにより収音される音は、例えば、無人航空機１０のような機械的な動作音、人間等が発する音、その他の音を含み、可聴周波数（つまり、２０Ｈｚ〜２０ｋＨｚ）域の音に限らず、可聴周波数より低い低周波音や可聴周波数を超える超音波音が含まれてもよい。
【００４６】
マイクアレイＭＡは、複数の無指向性のマイクロホンを含む。それぞれのマイクロホンは、筐体ＢＤに設けられた円形開口部の周囲に円周方向に沿って、同心円状に予め決められた間隔（例えば均一な間隔）で配置されている。それぞれのマイクロホンは、例えばエレクトレットコンデンサーマイクロホン（ＥＣＭ：Electret Condenser Microphone）が用いられる。マイクアレイＭＡは、それぞれのマイクロホンの収音により得られた音データ信号を音声信号処理部２６に送る。なお、各マイクロホンの配列は、一例であり、他の配列（例えば正方形状な配置、長方形状の配置）でもよいが、各マイクロホンは等間隔に並べて配置されることが好ましい。
【００４７】
マイクアレイＭＡは、複数のマイクロホン、複数のマイクロホンのそれぞれの出力信号をそれぞれ増幅する複数の増幅器と、複数のＡ／Ｄ変換器と、を少なくとも有する。各増幅器から出力されるアナログ信号は、対応するＡ／Ｄ変換器でそれぞれデジタル信号に変換される。なお、マイクアレイＭＡにおけるマイクロホンの数は、例えば１６個、３２個、６４個、１２８個でよい。
【００４８】
カメラＣＡは、例えば全方位カメラであり、マイクアレイＭＡの筐体ＢＤ（図１参照）の中央に形成された円形開口部の内側には、円形開口部の容積と略一致して収容される。つまり、マイクアレイＭＡとカメラＣＡとは一体的かつ、それぞれの筐体中心が同軸方向となるように配置される（図１参照）。カメラＣＡは、カメラＣＡの撮像エリアとしてのモニタリングエリア８の全方位（つまり、３６０度）の画像を撮像可能な魚眼レンズを搭載したカメラである。カメラＣＡは、例えばモニタリングエリア８を撮像可能な監視カメラとして機能する。
【００４９】
カメラＣＡが筐体ＢＤの円形開口部の内側に嵌め込まれることで、カメラＣＡとマイクアレイＭＡとが同軸上に配置される。このように、カメラＣＡの光軸方向Ｊ１とマイクアレイＭＡの筐体の中心軸とが一致することで、軸周方向（つまり、水平方向）における撮像エリアと収音エリアとが略同一となり、カメラＣＡが撮像した全方位画像中の被写体の位置（言い換えれば、カメラＣＡから見た被写体の位置を示す方向）とマイクアレイＭＡの収音対象となる音源の位置（言い換えれば、マイクアレイＭＡから見た音源の位置を示す方向）とが同じ座標系（例えば（水平角，垂直角）で示される座標）で表現可能となる。
【００５０】
スピーカＳＰ１〜ＳＰ４は、対応する音声出力部２９１〜２９４のそれぞれから出力された既定の音声（後述参照）を音響的に出力する。
【００５１】
次に、実施の形態１に係る無人航空機１０の動作概要の一例について、図４を参照して説明する。
【００５２】
図４は、実施の形態１に係る無人航空機１０の動作概要例を示す説明図である。図４に示すように、無人航空機１０の監視対象であるモニタリングエリア８において、例えば、バイクＢＫ１を運転していたドライバーであるユーザＨＭ１が、事故を起こして困っており、モニタリングエリア８をホバリングあるいは巡回飛行している無人航空機１０に救助等を求める。後述する図５および図６にて説明するが、ユーザＨＭ１は、モニタリングエリア８をホバリングあるいは巡回飛行している無人航空機１０を見つけると、「おーい！」等の掛け声を出して救助等を求める。
【００５３】
無人航空機１０は、マイクアレイＭＡで収音された音データを用いて音声信号処理部２６により音源の方向（つまり、図４の例ではユーザＨＭ１の位置する方向）を推定し、その方向ＤＲ１に沿ってユーザＨＭ１に接近するように飛行移動する。無人航空機１０は、ユーザＨＭ１に対して十分に接近した場合（例えば、カメラＣＡの撮像した画像におけるユーザＨＭ１の占める面積が所定割合を超えた場合）、ユーザＨＭ１が要求した入力コマンド（後述参照）を受け付け、その受け付けられた入力コマンドに対する処理を実行する。
【００５４】
次に、実施の形態１に係る無人航空機１０の第１動作手順および第２動作手順の一例について、図５および図６を参照して説明する。
【００５５】
図５は、実施の形態１に係る無人航空機の第１動作手順の一例を時系列に示すフローチャートである。図６は、実施の形態１に係る無人航空機の第２動作手順の一例を時系列に示すフローチャートである。図６の説明において、図５の処理の説明と同一の処理については同一のステップ番号を付与して説明を簡略化または省略し、異なる内容について説明する。
【００５６】
図５において、無人航空機１０は、モニタリングエリア８の上空をホバリングあるいは巡回飛行している（Ｓｔ１）。ステップＳｔ１では、無人航空機１０は、モニタリングエリア８の上空を常に飛行しており、モニタリングエリア８において音源の存在が無いか見張り（つまり、監視）している。従って、無人航空機１０は、モニタリングエリア８を監視する監視用ドローンとして位置付けることが可能である。
【００５７】
無人航空機１０は、無人航空機１０を呼ぶ音声（例えば、図４に示すユーザＨＭ１が出す掛け声「おーい！」または「助けて！」）をマイクアレイＭＡにおいて収音する（Ｓｔ２）。このような無人航空機１０を呼ぶ音声は、例えば無人航空機１０のメモリ２３に予め登録されていることが好ましく、音声信号処理部２６あるいは音声認識部２６ａにおいてそのような音声が認識されると、無人航空機１０は次の処理（つまり、ステップＳｔ３の処理）に進んでよい。
【００５８】
なお、音声信号処理部２６あるいは音声認識部２６ａにおいて無人航空機１０を呼ぶ音声が含まれているか否かを分析する際には、人工知能を用いて過去のサンプルデータを機械学習して得た学習モデルに従って決定してもよい。また、その分析は、無線通信などのネットワークを介して無人航空機１０と接続される分析用のクラウドサーバ４０で行われてもよい（図７参照）。人工知能の学習は、１つ以上の統計的な分類技術を用いて実行されてもよい。統計的分類技術としては、線形分類器（linear classifiers）、サポートベクターマシン（support vector machines）、二次分類器（quadratic classifiers）、カーネル密度推定（kernel estimation）、決定木（decision trees）、人工ニューラルネットワーク（artificial neural networks）、ベイジアン技術および／またはネットワーク（Bayesian techniques and/or networks）、隠れマルコフモデル（hidden Markov models）、バイナリ分類子（binary classifiers)、マルチクラス分類器（multi-class classifiers）、クラスタリング（a clustering technique）、ランダムフォレスト（a random forest technique）、ロジスティック回帰（a logistic regression technique）、線形回帰（a linear regression technique）、勾配ブースティング（a gradient boosting technique）等が例示される。但し、使用される統計的分類技術はこれらに限定されない。
【００５９】
無人航空機１０は、ステップＳｔ２において収音された音声の音データを用いて、その音声の音源方向（つまり、ユーザＨＭ１の位置する方向）を音声信号処理部２６において検知（推定）し、さらに、その検知された音源方向に音データの指向性を形成する（Ｓｔ３）。
【００６０】
なお、ステップＳｔ３において、複数の音源の方向が検知（推定）された場合には、無人航空機１０は、それぞれの音源の方向に音データの指向性を形成してもよい。また、ステップＳｔ３において、複数の音源の方向が検知（推定）された場合には、無人航空機１０は、複数の音源の中間位置（例えば、中間的あるいは重心的な位置）に飛行移動してもよいし、モニタリングエリア８をホバリングあるいは巡回飛行している他の１機以上の無人航空機１０を、既定の緊急信号の無線通信によって呼び寄せてもよい。
【００６１】
無人航空機１０は、ステップＳｔ３の処理後、ステップＳｔ３において検知された音源方向に飛行移動を開始して音源（つまり、ユーザＨＭ１）の位置に接近するまで飛行移動を継続する（Ｓｔ４）。
【００６２】
無人航空機１０は、ユーザＨＭ１に対して十分に接近した場合（例えば、カメラＣＡの撮像した画像におけるユーザＨＭ１の占める面積が所定割合を超えた場合）、既定（例えば、応答要求アナウンス）の音声をスピーカＳＰ１〜ＳＰ４のそれぞれから出力する（Ｓｔ５）。なお、無人航空機１０は、ステップＳｔ５において、既定の音声をスピーカＳＰ１〜ＳＰ４の全てではなく少なくとも１つを含む一部のスピーカから出力してもよい。応答要求アナウンスの音声は、例えば「用件がある場合には、「こっちに来て」と言ってください」という音声である。
【００６３】
ここで、ユーザＨＭ１は、ステップＳｔ５において無人航空機１０から出力された応答要求アナウンスの音声に対して、その応答要求アナウンスにおいて指定されていた「こっちに来て」の音声を発する。無人航空機１０は、このユーザの「こっちに来て」という音声をマイクアレイＭＡにおいて収音する（Ｓｔ６）。
【００６４】
無人航空機１０は、ステップＳｔ６の後、マイクアレイＭＡにおいて収音された音データに「こっちに来て」が含まれているか否かを音声認識部２６ａにおいて分析する（Ｓｔ７）。マイクアレイＭＡにおいて収音された音データに「こっちに来て」が含まれていないと音声認識部２６ａにより判断された場合には（Ｓｔ７、ＮＯ）、無人航空機１０は、その場から離れる（Ｓｔ９）。その後、無人航空機１０の処理はステップＳｔ１に戻る。なお、音声認識部２６ａにおいて「こっちに来て」が含まれているか否かを分析する際には、人工知能を用いて過去のサンプルデータを機械学習して得た学習モデルに従って決定してもよい。また、その分析は、無線通信などのネットワークを介して無人航空機１０と接続される分析用のクラウドサーバ４０で行われてもよい（図７参照）。人工知能の学習は、１つ以上の統計的な分類技術を用いて実行されてもよい。統計的分類技術としては、線形分類器（linear classifiers）、サポートベクターマシン（support vector machines）、二次分類器（quadratic classifiers）、カーネル密度推定（kernel estimation）、決定木（decision trees）、人工ニューラルネットワーク（artificial neural networks）、ベイジアン技術および／またはネットワーク（Bayesian techniques and/or networks）、隠れマルコフモデル（hidden Markov models）、バイナリ分類子（binary classifiers)、マルチクラス分類器（multi-class classifiers）、クラスタリング（a clustering technique）、ランダムフォレスト（a random forest technique）、ロジスティック回帰（a logistic regression technique）、線形回帰（a linear regression technique）、勾配ブースティング（a gradient boosting technique）等が例示される。但し、使用される統計的分類技術はこれらに限定されない。
【００６５】
一方、無人航空機１０は、マイクアレイＭＡにおいて収音された音データに「こっちに来て」が含まれていると判断した場合には（Ｓｔ７、ＹＥＳ）、ユーザＨＭ１の求める入力コマンドを受け付け（Ｓｔ８）、必要に応じて、その入力コマンドに対応した処理（例えば、他の無人航空機１０を呼ぶ、既定の警報音を音響的に出力する、ＬＥＤ（Light Emission Diode）等のライトを点灯する）を実行する。これにより、ユーザＨＭ１は、無人航空機１０を介して、自身が緊急事態に陥った状態であることを、警察等の第三者に伝達することができ、利便性を向上できる。
【００６６】
ここで、入力コマンドは、例えば、ジェスチャー（行動）によるコマンド、顔の表情によるコマンド、音声によるコマンド等が考えられる。なお、入力コマンドか否かを分析する際には、人工知能を用いて過去のサンプルデータを機械学習して得た学習モデルに従って決定してもよい。また、その分析は、ジェスチャーによるコマンドや顔の表情によるコマンドなど、画像を用いて行う場合には、画像解析部２８ａで行われ、音声によるコマンドの場合には、音声信号処理部２６あるいは音声認識部２６ａで行われてよい。さらに、その分析は、無線通信などのネットワークを介して無人航空機１０と接続される分析用のクラウドサーバ４０で行われてもよい（図７参照）。人工知能の学習は、１つ以上の統計的な分類技術を用いて実行されてもよい。統計的分類技術としては、線形分類器（linear classifiers）、サポートベクターマシン（support vector machines）、二次分類器（quadratic classifiers）、カーネル密度推定（kernel estimation）、決定木（decision trees）、人工ニューラルネットワーク（artificial neural networks）、ベイジアン技術および／またはネットワーク（Bayesian techniques and/or networks）、隠れマルコフモデル（hidden Markov models）、バイナリ分類子（binary classifiers)、マルチクラス分類器（multi-class classifiers）、クラスタリング（a clustering technique）、ランダムフォレスト（a random forest technique）、ロジスティック回帰（a logistic regression technique）、線形回帰（a linear regression technique）、勾配ブースティング（a gradient boosting technique）等が例示される。但し、使用される統計的分類技術はこれらに限定されない。
【００６７】
ジェスチャー（行動）によるコマンドは、例えばユーザＨＭ１が手を振る等の行動によって、無人航空機１０に対して救助等を求めるコマンドである。ユーザＨＭ１が口元を怪我して声を出せないもしくは出しにくい状況となっている場合でも、無人航空機１０に救助等を依頼できる点で有効である。
【００６８】
顔の表情によるコマンドは、例えば無人航空機１０から見てユーザＨＭ１の顔しか見えない時（例えばユーザＨＭ１が倒れてカメラＣＡがユーザの顔以外を撮像できない時）に、無人航空機１０に対して救助等を求めるコマンドである。顔の表情は、例えば片目を閉じる、笑う、怒る、悲しむ、瞼を閉じる等が該当するが、これらに限定されない。
【００６９】
音声によるコマンドは、例えばユーザＨＭ１が発する音声に従って、無人航空機１０に対して救助等を求めるコマンドである。音声によるコマンドに用いられる音声は、例えば、ユーザＨＭ１が発する言葉、もしくは物音による意思疎通、あるいはこれらの組み合わせが該当するが、これらに限定されない。なお、物音による意思疎通は、肯定的な内容を示す場合には１回ものを叩き、否定的な内容を示す場合には２回ものを叩く等が考えられる。
【００７０】
図６において、無人航空機１０は、ユーザＨＭ１に対して十分に接近した場合（例えば、カメラＣＡの撮像した画像におけるユーザＨＭ１の占める面積が所定割合を超えた場合）、既定（例えば、応答要求アナウンス）の音声をスピーカＳＰ１〜ＳＰ４のそれぞれから出力する（Ｓｔ５Ａ）。なお、無人航空機１０は、ステップＳｔ５Ａにおいて、既定の音声をスピーカＳＰ１〜ＳＰ４の全てではなく少なくとも１つを含む一部のスピーカから出力してもよい。応答要求アナウンスの音声は、例えば「用件がある場合には、手を振ってください」という音声である。
【００７１】
ここで、ユーザＨＭ１は、ステップＳｔ５Ａにおいて無人航空機１０から出力された応答要求アナウンスの音声に対して、その応答要求アナウンスにおいて指定されていた「手を振ってください」の動き（行動）を行う。無人航空機１０は、カメラＣＡにより撮像された画像を画像解析部２８ａにおいて解析し、「手を振ってください」に対してユーザＨＭ１が手を振ったか否かを分析する（Ｓｔ７Ａ）。カメラＣＡにより撮像された画像の解析によりユーザＨＭ１が手を振っていないと判断された場合には（Ｓｔ７Ａ、ＮＯ）、無人航空機１０は、その場から離れる（Ｓｔ９）。その後、無人航空機１０の処理はステップＳｔ１に戻る。
【００７２】
一方、無人航空機１０は、カメラＣＡにより撮像された画像の解析によりユーザＨＭ１が手を振ったと判断した場合には（Ｓｔ７Ａ、ＹＥＳ）、ユーザＨＭ１の位置する音源の方向へさらに接近する（Ｓｔ１０）。ステップＳｔ１０の後、無人航空機１０の処理は図５に示されるステップＳｔ５の処理に進む。
【００７３】
以上により、実施の形態１に係る無人航空機１０は、筐体１１の底面側に配置され、モニタリングエリア８の音を収音するマイクアレイＭＡを有する。無人航空機１０は、マイクアレイＭＡにより収音された音データに基づいて、モニタリングエリア８に発生した音源の方向を推定する音声信号処理部２６（音声処理部の一例）を有する。無人航空機１０は、モニタリングエリア８のホバリングあるいは巡回飛行を制御するとともに、推定された音源の方向への飛行移動を制御するドローン飛行制御部２２（飛行制御部の一例）を有する。無人航空機１０は、筐体１１の底面側に配置され、既定の音声（後述参照）をスピーカＳＰ１〜ＳＰ４からそれぞれ出力する音声出力部２９１〜２９４を有する。無人航空機１０は、既定の音声の出力後、ユーザのニーズを満たす処理の入力を受け付けて実行するドローン制御管理部２１（制御部の一例）を有する。
【００７４】
これにより、無人航空機１０は、モニタリングエリア８を定常的にホバリングもしくは巡回飛行し、救助等を求めるユーザＨＭ１の方向を迅速に検知できる。従って、無人航空機１０は、ユーザＨＭ１の方向に向かって接近するように飛行移動し、ユーザＨＭ１に対して十分に接近した後、ユーザＨＭ１のニーズを適切に受け付けてそのニーズに適合する処理を実行できるので、ユーザの利便性の低下を抑制できる。
【００７５】
また、無人航空機１０は、出力された既定の音声（例えば、「用件がある場合には、「こっちに来て」と言ってください」という音声）に対してユーザＨＭ１が発した所定の音声（例えば、「こっちに来て」という音声）を音声信号処理部２６により認識した場合、ユーザＨＭ１からの処理の入力コマンドを受け付ける。これにより、無人航空機１０は、既定の音声に対してユーザＨＭ１の発した音声を用いて、救助等を要求するユーザＨＭ１であることを正当に認証できるので、そのユーザＨＭ１の必要な処理を受け付けることができて、ユーザの利便性を向上できる。
【００７６】
また、無人航空機１０は、筐体１１の底面側に配置され、モニタリングエリア８を撮像するカメラＣＡ（例えば全方位カメラ）と、撮像されたモニタリングエリア８の画像を解析する画像解析部２８ａと、をさらに有する。無人航空機１０は、出力された既定の音声（例えば、「用件がある場合には、手を振ってください」という音声）に対してユーザＨＭ１が実行した所定の行動（例えば、手を振る動作）を画像解析部２８ａにより認識した場合、ユーザＨＭ１が位置する音源の方向へさらに接近するための飛行移動をドローン飛行制御部２２に指示する。これにより、無人航空機１０は、例えばユーザＨＭ１が口元を怪我して声を出せないもしくは出しにくい状況となっている場合またはユーザＨＭ１に十分に接近していない場合でも、ユーザＨＭ１の行った振舞い（行動）によって、救助等を要求するユーザＨＭ１であることを正当に認証できる。従って、無人航空機１０は、そのユーザＨＭ１の必要な処理を受け付けるために、さらにユーザＨＭ１に接近でき、例えばユーザが大きな声を出さなくても、無人航空機１０がユーザＨＭ１に対して接近するので救助等の必要な処理を簡易に受け付けることができる。
【００７７】
また、無人航空機１０は、音源に位置するユーザＨＭ１に接近した場合、既定の第２音声（例えば、「用件がある場合には、「こっちに来て」と言ってください」という音声）のスピーカＳＰ１〜ＳＰ４からの出力を対応する音声出力部２９１〜２９４に指示し、その指示に従って出力された既定の第２音声に対してユーザが発した所定の音声（例えば、「こっちに来て」という音声）を音声信号処理部２６により認識した場合、処理の入力を受け付ける。これにより、無人航空機１０は、既定の第２音声に対するユーザの行動だけでなく、既定の音声に対するユーザＨＭ１の音声の双方を用いて、救助等を必要とするユーザＨＭ１であることを厳重に認証でき、そのユーザＨＭ１の必要な処理を受け付けることができて、ユーザの利便性を向上できる。
【００７８】
また、無人航空機１０は、例えば音データの指向性を形成することで、推定された音源の方向の音データを音声信号処理部２６において強調する。これにより、無人航空機１０は、音源の方向に存在するユーザＨＭ１の発する音声を強調できるので、救助等を必要としているユーザＨＭ１の発する音声の聞き漏らしを抑制し、もしくはその音声の聞き取り精度を向上することで、適正に音声認識処理を実行できる。
【００７９】
また、無人航空機１０は、飛行移動を行うための回転翼機構２４、をさらに備える。無人航空機１０は、回転翼機構２４から回転翼の回転時に生じる回転音を抑圧して音源の方向を音声信号処理部２６において推定する。これにより、無人航空機１０は、ロータ等の回転翼ＰＲ１〜ＰＲ４から生じる音圧レベルの大きな回転音の影響を排除して、モニタリングエリア８の音源の方向を適正に検知（推定）できる。
【００８０】
以上、図面を参照しながら各種の実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した各種の実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。
【００８１】
なお、図３では、無人航空機１０の無線通信の相手（つまり、接続先）として、無人航空機１０を操作するための操作端末機を例示して説明したが、無人航空機１０を遠隔で監視している監視室に配置されたサーバ装置（図示略）との間で接続されてもよい。無人航空機１０は、音声信号処理部２６において生成した音圧ヒートマップのデータをサーバ装置に送り、サーバ装置に接続されたディスプレイ（図示略）に表示させてもよい。これにより、監視室の監視員は、無人航空機１０が飛行しているモニタリングエリア８の音源の様子を的確かつ視覚的に把握でき、必要な対策等を支援することができる。さらに本開示に係る収音機能付き無人航空機は、宅配注文の有無を探す対象のモニタリングエリアを巡回飛行し、救助を求める声を検出する代わりに宅配注文を求める声を収音し検出する無人航空機として用いられてもよい。
【００８２】
図７は、実施の形態１に係る無人航空機およびクラウドサーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。上述したように、無人航空機１０は、分析用のクラウドサーバ４０との間で無線通信などのネットワークを介して接続されてよい。クラウドサーバ４０は、無人航空機１０から送信された音データあるいは画像データを受信して各種の分析を実行する。
【００８３】
クラウドサーバ４０は、プロセッサＰＲＣ２と、メモリ４３と、通信部４５とを含む構成である。プロセッサＰＲＣ２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を用いて、無人航空機１０のプロセッサＰＲＣ１より高性能に構成される。プロセッサＰＲＣ２は、メモリ４３に予め記憶されたプログラムおよびデータを読み出して実行することで、音声認識部４６と、画像解析部４８とを機能的に実現可能である。
【００８４】
音声認識部４６は、例えばメモリ４３に予め登録されている音声認識用辞書（図示略）を用いて、無人航空機１０により強調処理が施されて送信されたモニタリングエリア８の音データを音声認識する。クラウドサーバ４０における音声認識部４６の音声認識精度は、無人航空機１０における音声認識部２６ａの音声認識精度より優れている。音声認識部４６は、音声認識結果を、通信部４５を介して無人航空機１０に送る、またはメモリ４３に一時的に保持する。
【００８５】
画像解析部４８は、無人航空機１０に搭載されたカメラＣＡにより撮像された画像を解析することで、ライダー等のユーザのジェスチャーによるコマンドや、顔の表情によるコマンドの内容を分析して特定する。また、画像解析部４８は、分析結果を、通信部４５を介して無人航空機１０に送る、またはメモリ４３に一時的に保持する。
【００８６】
メモリ４３は、プロセッサＰＲＣ２により実現される各部の動作（処理）の実行を制御するのに必要なプログラムおよびデータを格納する。メモリ４３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体でよく、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、およびＵＳＢメモリ等のフラッシュメモリの少なくとも１つを含んでよい。
【００８７】
通信部４５は、例えばＷｉ−ｆｉ（登録商標）等の無線ＬＡＮ（Local Area Network）の無線通信規格に従って、ネットワークＮＷに無線接続された無人航空機１０との間で、ネットワークＮＷを介して通信を行う。通信部４５とネットワークＮＷとの間の接続は、有線であっても無線であってもよい。または、通信部４５は、無人航空機１０と直接、無線接続して通信を行ってもよい。通信部４５は、プロセッサＰＲＣ２の処理に使用される各種のデータ（音データ、画像データ）を無人航空機１０から受信したり、プロセッサＰＲＣ２の処理結果のデータを無人航空機１０に送信したりする。
【００８８】
このように、例えば音データの音声認識処理や、画像データの分析によるコマンドの特定処理など、無人航空機１０において処理負荷がかかると予想される処理については、無人航空機１０に全て実行させずに、部分的にクラウドサーバ４０において分散処理させることで、無人航空機１０の処理負荷を軽減できる。また、クラウドサーバ４０においてより高精度に音声認識なり画像解析に基づくコマンド特定が可能となるので、無人航空機１０に救助を依頼するライダー等のユーザにおける利便性を向上できることが期待される。
【産業上の利用可能性】
【００８９】
本開示は、モニタリングエリアを定常的にホバリングもしくは巡回飛行し、救助等を求めるユーザの方向を迅速に検知してユーザのニーズを適切に受け付けてそのニーズに適合する処理を実行でき、ユーザの利便性の低下を抑制する収音機能付き無人航空機として有用である。
【符号の説明】
【００９０】
１０  無人航空機
１１  筐体
２１  ドローン制御管理部
２２  ドローン飛行制御部
２４  回転翼機構
２５  無線通信部
２６  音声信号処理部
２６ａ、４６  音声認識部
２７  カメラ制御部
２８  画像処理部
２８ａ、４８  画像解析部
２４１  モータ群
２９１、２９４  音声出力部
ＣＡ  カメラ
ＭＡ  マイクアレイ
ＳＰ１、ＳＰ４  スピーカ
【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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