【手続補正書】
【提出日】令和1年11月13日(2019.11.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【発明の名称】ドローンの自動運転・自動制御・自動対処システム
【技術分野】
【０００１】本発明は、ドローンの自動運転・自動制御・自動対処システムに関する。
【背景技術】
【０００２】近年、無人飛行体いわゆるドローンをどのように活用していくかが注目されており、準天頂衛星の位置情報の利用、人工知能（ＡＩ）とビッグデータの利用も注目されており、どのように利用するか、実用化するかが大きな話題となっています。
【発明の詳細な説明】
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許公報  特開２００１−１２０１５１
【特許文献２】特許公報  特開２００２−２１１４９４
【特許文献３】特許公報  特開２０１４−１２２０１９
【特許文献４】特許公報  特開２０１８−０２４２８６
【特許文献５】特許公報  特開２０１６−０６６２９４
【特許文献６】特許公報  特開２００２−３０１４３９
【特許文献７】特許６２５９９５９
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊａｘａ．ｊｐ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ｓａｔ／ｑｚｓｓ／ｉｎｄｅｘ＿ｊ．ｈｔｍｌ
【用語の定義】
【０００５】  本発明の運行命令者とは、ドローンに命令する人間であり、ドローンの運行状況を監視する人間であり、ドローンの運行の全てを管理監督する人間を意味する。
【０００６】  本発明の農地とは、畑（野菜、麦、花等々の作物）、田圃、果樹園（林檎、桃、葡萄、栗等々の果樹作物）、ビニールハウス、温室状で上部・左右が覆われている作物栽培の場所、牧場等の作物を栽培・収穫する場所。農業者ではなくとも個人の土地に作物を栽培・収穫する場所、農業の試験場、実験場。学校、寺院等の敷地内の土地に作物を栽培、収穫する場所を意味する。
【０００７】  本発明の建造物とは、地上、地中、海上、海中、水上、水中に建造されたものを意味する。具体的には、ビルディング、橋梁、橋脚、高速道路、トンネル、競技場、発電所、倉庫、工場、プラント、神社仏閣、ドーム球場、学校、大型客船、大型貨物船、駅、空港、港、鉄塔、アンテナ、灯台、家屋、城郭等々であり、人間が建造物したものを意味する。
【０００８】  本発明の検査とは、カメラ撮影による映像の検査と赤外線カメラ、赤外線サーモグラフィカメラによる非破壊検査を意味する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】  本発明は、人間によるドローン操縦には誤操縦があり墜落事故が発生しまったことが社  会問題となってしまった。また、その墜落がドローンの活用を妨げる要因にもなってい  る。安全で人間の生活に役立つドローンの利用、活用を促進すること目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】  本発明は、現在販売され利用されている無人飛行体（ドローン）を基本構造として活用するが、人工知能（ＡＩ）またはネットワーク先の人工知能（ＡＩ）、通信機器、ネットワーク機器、センサー、赤外線センサー、準天頂衛星測位受信機、ＧＰＳ受信機、高度計、カメラ（必要に応じて取替え可能）、ビデオカメラ、ドライブレコーダー、赤外線カメラ、３６０度カメラ、集音器、対処アーム（取替え可能）、噴霧機、散布機、レーザースキャナー、レーザー発振器、情報蓄積機（ビッグデータ）、スピーカー、吸引器、発射機、電子看板、入れ物を搭載した複合的に組み合わされたドローンであり自動運転・自動制御・自動対処システムを提供する。
本発明では、以下のような解決手段を提供する。【００１１】  本発明は、
ドロ−ンを自動運転、自動制御、自動対処させる頭脳である人工知能（ＡＩ）と、
運行命令者と通信するネットワーク手段、通信手段と、
位置を把握する位置座標取得手段と、
衝突を防止する衝突防止手段と、
画像、動画、音声、温度、湿度、風力の情報を取得する情報取得手段と、
取得した情報を人工知能に提供し記憶する情報蓄積手段（ビッグデータ）と、
前記の取得情報と蓄積情報を元に瞬時に認識、推論、予測、判断、対処を決定する人工知能と、
人工知能が決定した対処を実行する対処実行手段と、
対処実行した位置情報、画像、動画、音声、温度を記憶して再度利用できるように記憶する位置座標記憶手段と、
運行命令者が遠隔操作できる機能と緊急時には強制的に直ちに着地、停止させる緊急時停止手段と、
を備え、各手段が人工知能と接続され、電波、信号、情報が送受信され、連係、連動するドローン自動運転、自動制御、自動対処を提供する。
尚、人工知能（ＡＩ）はネットワーク先に存在しドローンに搭載されていない場合でもよい。【００１２】  本発明では、人間（運行命令者）から人工知能（ＡＩ）に命令があり、ドローンが起動され、準天頂衛星の測位情報を利用しつつ飛行し、障害物との衝突を回避しつつ、人工知能の目であるカメラで画像、動画を取得し、耳である集音器で音声を取得し、肌である温度センサーで温度を取得し、取得された情報と情報蓄積（ビッグデータ）を元に人工知能が即座に認識、推論、予測、判断し、その場で即時に対処実行する。そして、再度利用ができるように対処実行したポイントの位置座標、画像、動画、音声、温度を学習、記憶する。【００１３】  本発明は、システムのカテゴリであるが、方法及び人工知能による自動運転、自動制御、自動対処等は他のカテゴリにおいても、そのカテゴリに応じた同様の作用・効果を発揮する。
【発明の効果】
【００１４】  本発明によれば、人工知能（ＡＩ）がその場で即座に対応実行するので、飛行は１回行うだけで目的が達成されることにより、省エネルギー、省時間にすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、ドローン自動制御システムの概要図である。
【図２】図２は、ドローン自動制御処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】  以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
また、後に記述されている事例は最初から運行命令者が遠隔操作で行うことも想定しているアイデアでもある。
【００１７】  図１のドローン自動制御システム２は、人工知能（ＡＩ）２０が制御を送受信する通信手段２１、位置座標取得手段２２、衝突防止手段２３、情報取得手段２４、情報蓄積手段２５、対処実行手段２６、位置座標記録手段２７、緊急時対応手段２８、を備える。
なお、ドローン１００は、無人航空機やマルチコプターであってよい。
【００１８】  人工知能（ＡＩ）２０は、全ての手段・機能・対処を制御するものであり、人間でいえば頭脳である。認識、推論、予測、判断、記憶、機械学習を行う。人工知能２０は、通信手段２１、位置座標取得手段２２、衝突防止手段２３、情報取得手段２４、情報蓄積手段２５、対処実行手段２６、位置座標記憶手段２７、緊急時対応手段２８の全手段と接続、連係しており、信号や情報の送受信を行いドローン自動運転の全てを制御する。
但し、運行命令者が遠隔操作での運行も可能なものであり、運行命令者の判断により遠隔操作も実施できるものである。
【００１９】  通信手段２１は、通信機、ネットワーク機器を使用して運行命令者と人工知能（ＡＩ）が通信を行う通信手段であり、全ての、電波、信号、情報の送受信を行う。ネットワークは、無線でも有線でも良く、インターネット等の公衆回線や専用線により接続されても（クラウドでもよい）、ＬＴＥ、Ｐ２Ｐ（Ｐｅｅｒ  ｔｏ  Ｐｅｅｒ）でもよい。
【００２０】  位置座標取得手段２２は、飛行に必要な位置座標を取得する。例えば、ドローン１００には準天頂衛星測位情報受信機１０５、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）１０５が備えられており、常に位置情報を受信して現在の飛行位置座標が把握できる。三次元地図情報や仮想地図情報を取得、利用して飛行する方法でも良く飛行位置が把握できる。さらに高度はドローン１００に高度計１０６が備えられているおり高度が把握できる。
【００２１】  衝突防止手段２３は、飛行先に障害物がないかどうかをセンサー１０３が感知し障害物があれば警告音を出して回避する。例えば、ドローン１００にはセンサー１０３が全方位を感知できるように備えられており全方位に障害物があるかどうかを発見できる。さらには、ドローンの基本構造として何らかの物に接近するとフォバリングする機能がある。
【００２２】  情報取得手段２４は、カメラ１０４で撮像された画像、動画の情報を取得するものであり、カメラ、ビデオカメラ、ドライブレコーダー、赤外線カメラ、３６０度カメラが必要に応じて取付け取替えが可能である。また、集音器１０７で音声を取得する。温度センサー１０３で温度を取得する。
【００２３】  情報蓄積手段２５は、事前に集められた情報を蓄積情報機１１２に蓄積しているものであり、人工知能が記憶、学習、認識、推論、予測、判断するために利用する蓄積情報である。さらに人工知能が機械学習したことや取得した情報を記憶するものでもある。これは所謂、ビッグデータと呼ばれているものである。例えば、本発明に必要な情報だけを蓄積する方法も考えられる（特化型ビッグデータ）。
【００２４】  対処実行手段２６は、人工知能２０の命令を対処・実行する。
集音器１０７では音声を集音する。対処アーム１０８は必要に応じてハンマー、鋸、手、梵天、入れ物の取付け取替えが可能であり、以下のことを対処実行する。ハンマーを取付けて打音検査、鋸を取付けて切断、手を取付けて持つ・描く・収穫・配布・清掃、梵天を取付けて受粉、入れ物を取付けて水汲み、危険場所での収集等を対処実行する。
噴霧器・散布機１０９では農薬噴霧・農薬散布、水分噴霧・水分散布、肥料噴霧・肥料散布、液体状セメント噴霧・液体状セメント散布、防錆剤噴霧・防錆剤散布、塗料噴霧・塗料散布、気体・空気の噴霧等を、レーザースキャナー１１０ではスキャニングを、レーザー発振器１１１ではレーザークリーニングを、スピーカー１１３では警告音・撃退音・アナウンスの出力を、吸引器１１４では遺失物の回収を、発射機１１５で麻酔剤の発射を、電子看板１１６では宣伝・メッセージ出力等々を対処実行する。
【００２５】  位置座標記憶手段２７は、対処・実行した位置座標、対処前画像、対処後画像、画像、動画、音声、温度を記憶する。例えば、後日、その課題の位置の確認、検討、再度の対処実行する時に使用する。
【００２６】  緊急時対応手段２８は、何らかの緊急事態やトラブルが発生した時に、運行命令者または人工知能２０がドローンを強制的に直ちに着陸し停止させる。運行命令者が遠隔操作での飛行が必要と判断した場合、運行命令者が強制で遠隔操作が出来る手段である。
【００２７】  ［動作の説明］
次に、図２を用いてドローン自動制御処理について説明する。通信手段ステップＳ２１は、運行命令者と人工知能（ＡＩ）が通信を行うものであり、双方に必要な、電波、信号、運行情報等の全ての情報の送受信を行う通信手段である。
【００２８】  位置座標取得ステップＳ２２は、飛行に必要な位置座標を準天頂衛星またはＧＰＳから測位情報を取得する。例えば、上述のように、ドローン１００には測位受信機１０３が備えられており撮像位置の位置座標が分かるので、画像から対処が必要なポイントの位置座標も分かる。さらには、ドローン１００には高度計１０６が備えられているので高度も把握できる。
【００２９】  衝突防止ステップＳ２３は、飛行先に障害物がないかどうかを感知し障害物があれば警告音を発し回避する。例えば、上述のように、ドローン１００にはセンサー１０３備えられており飛行位置の近くに障害物あることが分かる。飛行先に障害物があれば人工知能２０に障害物有りの信号を送り人工知能２０の指示で移動するか、フォバリングを行い人工知能２０の指示を待つことができる。
【００３０】  情報取得ステップＳ２４は、ドローン１００に備えられているカメラ１０４で撮像された画像、動画を取得する。集音器１０７で音や声を取得する。センサー１０３で温度を取得する。レーザースキャナー１１０でスキャン情報を取得する。
【００３１】  蓄積情報取得ステップＳ２５は、蓄積情報機１１２から蓄積情報を取得するステップであり、人工知能２０が認識、推論、予測、判断ができる状況を用意する。
【００３２】  対処実行ステップＳ２６は、人工知能２０に対処実行を命令された場合に、その命令に従い対処実行する。液体状の物の噴霧、散布。気体、空気の噴霧。音声、警告音の出力。撃退音の出力。レーザーの照射、レーザースキャニング。アームで切る、持つ、運ぶ。デジタルサイネージで宣伝、伝達。麻酔剤の発射。例えば、コンクリート建造物の補修では、塗料が剥がれている場所に噴霧機、散布機が塗料を噴霧したり散布したりする。農作業では害虫がいる場所に噴霧機、散布機が農薬を噴霧したり散布したりする等々の対処実行をする。運行命令者が遠隔操作での対処実行が必要と判断した場合、運行命令者が強制で遠隔操作することが出来る手段である。
【００３３】  位置座標記憶ステップＳ２７は、対処実行したその位置の画像、動画、音声の位置座標を学習、記憶する。例えば、後日、その課題の位置に再度の対処実行する時に使用できるように記憶する。また人間が画像、動画を見て、音声を聞いて状況を確認できるように記憶する。
【００３４】  緊急時対応ステップＳ２８は、何らかの緊急事態やトラブルが発生した時に、運転命令者または人工知能２０の命令により、ドローンを強制的に直ちに着陸させ停止させる手段である。運行命令者が遠隔操作での運行が必要と判断した場合、運行命令者が強制で遠隔操作が出来る手段である。
【００３５】  上述した手段、機能は、人工知能２０が起動されることによって実現される。人工知能２０は、例えば、ドローンに搭載される特化型人工知能でもよいし、例えば、コンピュータからネットワーク経由で提供される形態であってもよい。
【００３６】  以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【実施例１】
【００３７】  以下、図１を参照して実施例１として「農地点検と農薬・種子散布の事例」を説明する。
農地の育成状況の点検と農薬・種子散布を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に農薬・種子入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得情報と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、農薬噴霧・散布や種子散布が必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に即時に農薬噴霧、農薬・種子散布を対処実行する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された農地の全面積が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、農薬噴霧、農薬・種子散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当農地の育成状況、害虫被害の状況、対処状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例２】
【００３８】  以下、図１を参照して実施例２として「農地の点検と水分散布の事例」を説明する。
農地の育成状況の点検と水分散布を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に水入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、水分を与える必要があると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に水分噴霧、水分散布を対処実行する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された農地の全面積が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、水分噴霧、水分散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当農地の育成状況、水分散布の状況、対処状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例３】
【００３９】  以下、図１を参照して実施例３として「農地の点検と肥料噴霧、散布の事例」を説明する。
農地の育成状況の点検と肥料散布を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に肥料入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、肥料を与える必要があると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に液体肥料噴霧、液体肥料散布を対処実行する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された農地の全面積が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、液体肥料噴霧、液体肥料散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当農地の育成状況、肥料散布の状況、対処状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例４】
【００４０】  以下、図１を参照して実施例４として「農地の作物に危害を加える鳥等の生物を追払う場合の事例」を説明する。
農地の作物に危害を加える鳥等の生物の追払いを依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得情報と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、農地の作物に危害を加える鳥等の生物がおり対処が必要であると判断した場合には、即時に情報取得手段２４のスピーカー１１３を使用して撃退音を出力する。
位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された場所の全面積が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、撃退音の出力を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が農地の作物に危害を加える鳥等の生物を追い払いの状況の確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例５】
【００４１】  以下、図１を参照して実施例５として「建造物の点検、検査と液体状セメント噴霧補修、散布補修の事例」を説明する。
建造物の点検、検査と液体状セメント噴霧補修を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に液体状セメント入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得情報と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、建造物の撮影部分に補修が必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に液体状のセメント噴霧補修、液体状のセメント散布補修を行対処実行する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された建造物の全方位面が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、液体状のセメント噴霧、液体状のセメント散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当コンクリート建造物の状況確認、液体状セメント噴霧の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例６】
【００４２】  以下、図１を参照して実施例６として「建造物の点検、検査と防錆剤噴霧、散布の事例」を説明する。
建造物の点検、検査と防錆剤噴霧を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に防錆剤入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、建造物の撮影部分に防錆剤噴霧、散布補修が必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に防錆剤噴霧、防錆剤散布を対処実行する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された建造物の全方位面が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、防錆剤噴霧、防錆剤散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当の建造物の状況確認、防錆剤噴霧の状況確認をするため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例７】
【００４３】  以下、図１を参照して実施例７として「建造物の点検、検査と塗料噴霧、散布の事例」を説明する。
建造物の点検、検査と塗料噴霧を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に塗料入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、建造物の撮影部分に塗料噴霧、散布補修が必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に塗料噴霧、塗料散布を対処実行する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された建造物の全方位面が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、塗料噴霧、塗料散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当の建造物の状況確認、塗料噴霧の状況確認をするため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例８】
【００４４】  以下、図１を参照して実施例８として「建造物の点検、検査の事例」を説明する。
建造物の点検、検査を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で温度、画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、即時に前記の取得温度と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、建造物の撮影部分で破損や剥離があり対処が必要であると判断した場所では、即時に情報取得手段２４を使用してその場所の拡大撮影を行う。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された建造物の全方位面が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、検査、検査を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した温度、画像、動画、音声は、後日、人間が建造物の状況確認、温度状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例９】
【００４５】  以下、図１を参照して実施例９として「建造物の点検、検査とレーザークリーニング、防錆剤噴霧の事例」を説明する。
建造物の点検、検査とクリーニングを依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に防錆剤入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、建造物の撮影部分にレーザークリーニングと防錆補修が必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６のレーザー発振器１１１を使用してレーザークリーニングを行い、噴霧機・散布機１０９を使用して同一場所に防錆剤噴霧、防錆剤散布を対処実行する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された建造物の全方位面が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、レーザークリーニング、塗料噴霧、塗料散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当の建造物の状況確認、レーザークリーニングの状況確認をするため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例１０】
【００４６】  以下、図１を参照して実施例１０として「建造物の点検、検査とレーザークリーニング、防錆剤噴霧、空気噴霧乾燥、液体状セメント噴霧の事例」を説明する。
建造物の点検、検査とレーザークリーニング、防錆剤噴霧を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に防錆剤入りタンクと液体状セメント入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、建造物の撮影部分に防錆補修が必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６が次の４段階の補修作業を実施する。
１段階目はレーザー発振器１１１を使用してその場所のレーザークリーニングを行い、２段階目は噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に防錆剤噴霧、防錆剤散布を行い、３段目は噴霧機１０９を使用して空気の噴霧を行い乾燥させ、４段階目は噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に液体状のセメント噴霧補修、液体状のセメント散布補修を行う。位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された建造物の全方位面が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、レーザークリーニング、防錆剤噴霧、乾燥、液体状セメント噴霧を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当の建造物の状況確認、防錆剤噴霧の状況確認をするため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例１１】
【００４７】  以下、図１を参照して実施例１１として「建造物の打音検査の事例」を説明する。
建造物の打音検査を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アーム１０８の両方をハンマーに取替えて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら対処アーム１０８で打音検査を行い、その打音を情報取得手段２４で画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得打音と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、打音部分が破損や剥離しており対処が必要であると判断した場所では、即時に情報取得手段２４を使用してその場所の拡大撮影を行う。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された建造物の全方位面が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、打音検査を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が建造物の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例１２】
【００４８】  以下、図１を参照して実施例１２として「建造物の監視・警備の事例」を説明する。
建造物の監視、警備を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行い監視しつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行監視を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、建造物の撮影部分で不審なことがあるとか異常な音がすると判断した場合には、即時に通信手段２１を使用して運行命令者にその不審と思われることを連絡し、情報取得手段２４でその場所の拡大撮影を行い、通信手段２１を使用して運行命令者に拡大画像や不審者の動画を送る。警告する必要があると判断した場合は対処実行手段２６のスピーカー１１３で警告音を出力する。位置座標記憶手段２７を使用してその画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。命令されたその建造物の上空を飛行し運行命令者からの終了指示があるまで人工知能２０が監視・警備を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が建造物の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例１３】
【００４９】  以下、図１を参照して実施例１３として「建造物の点検、検査と洗浄の事例」を説明する。
発電所の点検、検査と洗浄を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に洗剤入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、建造物の撮影部分に洗浄噴霧、洗浄散布が必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に洗浄噴霧、洗浄散布を対処実行する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令されたその建造物の全方位面が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し洗浄を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が建造物の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例１４】
【００５０】  以下、図１を参照して実施例１４として「建造物の屋根に積もった落葉や雪を吹き飛ばす清掃の事例」を説明する。
建造物の屋根に積もった落葉や雪を吹き飛ばす清掃を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、落葉や雪が積もっており吹き飛ばして清掃する必要があると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機１０９を使用して空気の噴霧で対処実行する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。命令された建造物の屋根の全面積が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、空気の噴霧を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が建造物の屋根に積もった落葉や雪を吹き飛ばす清掃の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例１５】
【００５１】  以下、図１を参照して実施例１５として「建造物の雨漏り、断熱効果の点検、検査と補修の事例」を説明する。
建造物の雨漏り点検、検査、断熱効果点検、検査と補修を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に塗料入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、建造物の撮影部分に塗料噴霧や塗料散布等の補修が必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に塗料の噴霧、塗料の散布を対処実行する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。命令された建造物の全方位面が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、建造物の雨漏り、断熱効果の点検、検査、補修を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が建造物の雨漏り、断熱効果の点検、検査、補修の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例１６】
【００５２】  以下、図１を参照して実施例１６として「公園、緑地、ゴルフ場での点検と農薬噴霧、散布の事例」を説明する。
公園、緑地、ゴルフ場での点検と農薬噴霧、散布を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に農薬入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、農薬噴霧、農薬散布が必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用して農薬噴霧、農薬散布を対処実行する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。命令された公園や緑地の全面積が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、農薬噴霧、農薬散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が公園や緑地の農薬の噴霧、散布の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例１７】
【００５３】  以下、図１を参照して実施例１７として「公園、緑地、ゴルフ場での点検と水散布の事例」を説明する。
公園、緑地、ゴルフ場での点検と水散布を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に水入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、水の散布が必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用して水散布を対処実行する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。命令された公園や緑地の全面積が終了するまで人工知能２０が水散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が公園や緑地への水散布の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例１８】
【００５４】  以下、図１を参照して実施例１８として「公園、緑地、ゴルフ場の点検と肥料噴霧、散布の事例」を説明する。
公園、緑地、ゴルフ場での点検と肥料散布を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に肥料入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、肥料を与える必要があると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に液体肥料噴霧、液体肥料散布を対処実行する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された公園や緑地の全面積が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、液体肥料噴霧、液体肥料散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当公園や緑地の育成状況、肥料散布の状況、対処状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例１９】
【００５５】  以下、図１を参照して実施例１９として「公園、緑地、ゴルフ場での遺失物探索・回収の事例」を説明する。
公園、緑地、ゴルフ場での遺失物探索を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アーム１０８に入れ物１１７を取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、遺失物であると判断した場合、回収が可能な大きさであると判断した場合は、対処実行手段２６の吸引器１１４で吸引して入れ物１１７に回収するか、対処アーム１０８で回収する。即時に通信手段２１を使用して運行命令者に遺失物を発見したことを連絡、撮影画像、動画を送信し、即時に情報取得手段２４を使用しその場所の拡大撮影し画像を送信する。位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。遺失物が発見されるか、命令された公園の全面積が終了まで人工知能２０が各手段を制御し、探索や回収を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が公園や緑地での遺失物探索の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例２０】
【００５６】  以下、図１を参照して実施例２０として「土地の３次元測量と写真測量の事例」を説明する。
土地の測量を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、スキャン情報、音声の情報を取得する。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用して測量地の画像、動画、スキャン情報、音声と位置座標を学習、記憶する。命令されたその測量地の全面積が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し撮影、スキャニングを実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、スキャン情報、音声は、後日、人間が測量地の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例２１】
【００５７】  以下、図１を参照して実施例２１として「気温の現地調査の温度収集点検の事例」を説明する。
気温の現地調査の温度収集点検を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で温度、画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得温度と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、即時に百葉箱の温度ではなく実際の生活地点の温度を計測する。位置座標記憶手段２７を使用してその場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された地点の温度計測が全て終了するまで人工知能２０が温度収集を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が気温の現地調査の温度収集点検の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例２２】
【００５８】  以下、図１を参照して実施例２２として「遭難者・行方不明者捜索の事例」を説明する。
遭難者・行方不明者捜索を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、遭難者・行方不明者であり運行命令者に連絡が必要であると判断した場合には、即時に通信手段２１を使用して運行命令者に遭難者・行方不明者を発見したと思われることを連絡、撮影画像を送信し、即時に情報取得手段２４を使用してその場所の拡大撮影を行い、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
運行命令者からの終了指示があるまで人工知能２０がその場所の監視を実施するものである。赤外線カメラなら夜間でも撮像を実施することが出来るメリットがある。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が遭難者・行方不明者の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例２３】
【００５９】  以下、図１を参照して実施例２３として「野生生物・養殖生物の監視・調査の事例」を説明する。
野生生物・養殖生物の監視・調査を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行い監視しつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行監視を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声、温度を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得の画像、動画、音声、温度と情報蓄積手段２５が蓄積している画像、動画、音声、温度を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、野生生物・養殖生物の撮影部分で不審なことや調査すべきことがあるとか異常な音があると判断した場合には、即時に通信手段２１を使用して運行命令者にその不審や調査が必要と思われることを連絡、撮影画像を送信し、情報取得手段２４でその場所の拡大撮影を行い、通信手段２１を使用して運行命令者に拡大画像や生物の動画を送り、位置座標記憶手段２７を使用してその画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令されたその範囲の面積が全て終了するまで人工知能２０が撮影を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が野生生物・養殖生物の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例２４】
【００６０】  以下、図１を参照して実施例２４として「外来生物探索の事例」を説明する。
外来生物探索を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、外来生物であると判断した場合には、即時に通信手段２１を使用して運行命令者に外来生物を発見したと思われることを連絡、撮影画像を送信し、即時に情報取得手段２４を使用してその場所の拡大撮影を行い送信する。位置座標記憶手段２７を使用してその場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された範囲の川や草むら等の全面積が終了するまで人工知能２０が探索を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が外来生物探索の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例２５】
【００６１】  以下、図１を参照して実施例２５として「魚群の探索の事例」を説明する。
魚群の探索を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、魚群であると判断した場合には、即時に通信手段２１を使用して運行命令者に魚群を発見したと思われることを連絡、撮影画像を送信し、即時に情報取得手段２４を使用してその場所の拡大撮影を行い送信する。位置座標記憶手段２７を使用してその場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された海域を飛行しつつ運行命令者の終了命令があるまで人工知能２０が探索を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が魚群の探索の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例２６】
【００６２】  以下、図１を参照して実施例２６として「駐車場での自動車探索の事例」を説明する。
駐車場での自動車探索を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、該当の自動車であると判断した場合には、即時に通信手段２１を使用して運行命令者に該当の自動車を発見したことを連絡、撮影画像、動画を送信し、即時に情報取得手段２４を使用してその場所の拡大撮影を行い送信する。位置座標記憶手段２７を使用してその場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された自動車の発見が終了するまで人工知能２０が探索を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が駐車場での自動車探索の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例２７】
【００６３】  以下、図１を参照して実施例２７として「プールの休憩時間でのプール内人間探索の事例」を説明する。
プールの休憩時間でのプール内人間探索を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、人間がいると判断した場合には、即時に通信手段２１を使用して運行命令者に人間を発見したと思われることを連絡、撮影画像、動画を送信し、情報取得手段２４を使用してその場所の拡大撮影を行い送信する。位置座標記憶手段２７を使用してその場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令されたプール内を全て終了するまで人工知能２０が探索を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間がプールの休憩時間でのプール内人間探索の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例２８】
【００６４】  以下、図１を参照して実施例２８として「海水浴場での鮫等の危険性の監視の事例」を説明する。
海水浴場での鮫等の危険性の監視を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、鮫や危険性があると判断した場合には、即時に通信手段２１を使用して運行命令者に鮫や危険性を発見したと思われることを連絡、撮影画像、動画を送信し、情報取得手段２４を使用してその場所の拡大撮影を行い送信する。位置座標記憶手段２７を使用してその発見場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された海水浴場を飛行しつつ運行命令者の終了命令があるまで人工知能２０が監視を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が海水浴場での鮫等の危険性の探索の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例２９】
【００６５】  以下、図１を参照して実施例２９として「火災時の高僧ビル内に取り残された人間探索の事例」を説明する。
火災時の高僧ビル内に取り残された人間探索を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、人間がいると判断した場合には、即時にフォバリングし通信手段２１を使用して運行命令者に人間を発見したと思われることを連絡、撮影画像、動画を送信し、情報取得手段２４を使用してその場所の拡大撮影を行い送信する。位置座標記憶手段２７を使用してその場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された高僧ビル付近を飛行しつつ運行命令者の終了命令があるまで人工知能２０が探索を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が火災時の高僧ビル内に取り残された人間探索の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例３０】
【００６６】  以下、図１を参照して実施例３０として「イベント会場、プールの監視・警備の事例」を説明する。
イベント会場、プールの監視・警備を依頼された運行命令者が、電源投入し人工知能２０の通信手段２１に通信を開始。ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行い監視しつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行監視を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、イベント会場、プールの撮影部分で不審なことがあるとか異常な音がすると判断した場合には、即時に通信手段２１を使用して運行命令者にその不審と思われることを連絡し、情報取得手段２４でその場所の拡大撮影を行い、通信手段２１を使用して運行命令者に拡大画像や不審者の動画を送り、位置座標記憶手段２７を使用してその画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令されたイベント会場、プールの上空を飛行し運行命令者からの終了指示があるまで人工知能２０が監視・警備を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間がイベント会場、プールの状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例３１】
【００６７】  以下、図１を参照して実施例３１として「夜間の海上監視の事例」を説明する。
夜間の海上監視を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５で蓄積している情報とを人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、不審船や不審者であり運行命令者に連絡が必要であると判断した場合には、即時に通信手段２１を使用して運行命令者に不審船・不審者を発見したと思われることを連絡、撮影画像を送信し、即時に情報取得手段２４を使用してその場所の拡大撮影を行い送信、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
夜間の海上監視を続行しつつ運行命令者からの終了指示があるまで人工知能２０がその場所の監視を実施するものである。赤外線カメラなので夜間でも実施することが出来るメリットがある。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が夜間の海上の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例３２】
【００６８】  以下、図１を参照して実施例３２として「送電線の点検、検査とゴム状塗料噴霧・散布の事例」を説明する。
送電線の点検、検査とゴム状塗料噴霧を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９にゴム状塗料入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、送電線の撮影部分にゴム状塗料の噴霧やゴム状塗料の噴霧補修が必要な場所であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用してゴム状塗料の噴霧やゴム状塗料を噴霧、散布を行い、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令されたその全範囲が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、ゴム状塗料の噴霧やゴム状塗料の噴霧、塗料の散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が送電線の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例３３】
【００６９】  以下、図１を参照して実施例３３として「イベント会場での記念撮影・広告画像の撮影の事例」を説明する。
イベント会場での記念撮影・広告画像の撮影を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像、動画、音声と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、撮影の位置変更が必要な場合は位置座標取得手段２２で移動し、拡大が必要あると判断した場合には、情報取得手段２４でその場所の拡大撮影を行い、通信手段２１を使用して運行命令者に拡大画像や動画を送り、位置座標記憶手段２７を使用してその画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令されたそのイベント会場の上空を飛行し運行命令者からの終了指示があるまで人工知能２０が撮影を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間がイベント会場での記念撮影・広告画像の撮影の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例３４】
【００７０】  以下、図１を参照して実施例３４として「連絡が取れない場所との連絡の事例」を説明する。
連絡が取れない場所との連絡を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得し続ける。
そして、前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、目的地の付近に到着したと判断した場合には、対処実行手段２６のスピーカー１１３で着陸することの音声を出力し注意を促し着陸する。着陸したらスピーカー１１３で付近の人間に呼びかけて、情報取得手段２４で周辺や人間の画像、動画を撮影しつつ集音器１０７で要望や連絡内容を聞き取る。位置座標記憶手段２７を使用して画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。同時に通信手段２１を使用して運行命令者に画像、動画、音声を送信し、集音状況から終了で問題ないと人工知能２０が推論、判断したら、スピーカー１１３で飛行を開始することを付近の人間に呼びかけ、飛行を開始して出発地に戻るものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が連絡を取れない場所の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例３５】
【００７１】  以下、図１を参照して実施例３５として「山林の枝打ちの事例」を説明する。
山林の枝打ちを依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アームを鋸に取替えて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、枝打ちが必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の対処アーム１０８の鋸を使用して枝切りを行い、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された山林の全面積が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、枝打ちを実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が山林の枝打ちの状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例３６】
【００７２】  以下、図１を参照して実施例３６として「渋滞道路の先頭車両にスピードアップを促す事例」を説明する。
渋滞道路の先頭車両にスピードアップを促すことを依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、渋滞しており先頭車両にスピードアップが必要であると判断した場合には、即時に対処実行手段２６の電子看板１１６を使用してスピードを上げることを促し、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された道路の渋滞が解消するまで人工知能２０が各手段を制御し、スピードアップを促すことを実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が渋滞道路の先頭車両スピードアップの状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例３７】
【００７３】  以下、図１を参照して実施例３７として「逃亡野生動物や逃亡犯への麻酔剤の発射の事例」を説明する。
逃亡野生動物や逃亡犯への麻酔剤の発射を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の発射機１１４に麻酔剤を取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、野生動物や逃亡犯であると判断した場合には、即時に対処実行手段２６の発射機１１５を使用して麻酔剤を発射し、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された逃亡野生動物や逃亡犯に麻酔剤を発射し事件が解消するまで人工知能２０が各手段を制御し、逃亡野生動物や逃亡犯への麻酔剤の発射を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が逃亡野生動物や逃亡犯への麻酔剤の発射の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例３８】
【００７４】  以下、図１を参照して実施例３８として「上空からビラを撒く場合の事例」を説明する。
上空からビラを撒くことを依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アーム１０８にビラを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、ビラを撒く場所に到着したと判断した場所には、即時に対処実行手段２６の対処アーム１０８を使用してビラを撒き、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。命令された場所にビラを撒いたら人工知能２０が終了とするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が上空からビラを撒いた状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例３９】
【００７５】  以下、図１を参照して実施例３９として「火事場に上空から水を撒く場合の事例」を説明する。
火事場に上空から水を撒くことを依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０７に水入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、火事場で水を撒く場所に到着したと判断した場所には、即時に対処実行手段２６の対処アーム１０８を使用して水を撒き、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された場所に水を撒いたら人工知能２０が終了とするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が火事場に上空から水を撒いた状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例４０】
【００７６】  以下、図１を参照して実施例４０として「高所にある看板を塗る場合の事例」を説明する。
高所にある看板を白く塗ることを依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に塗料入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、該当の看板であると判断した場合には、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用して白い塗料の噴霧を行い、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された看板の全面積が終了するまで人工知能２０が塗料噴霧を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が高所にある契約終了の看板を白く塗った状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例４１】
【００７７】  以下、図１を参照して実施例４１として「川の事故の時に対岸にロープを渡す場合の事例」を説明する。
対岸にロープを渡すことを依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アーム１０８にロープを持たせて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、該当の対岸を目指して飛行し、対岸に到着したと判断した場合には、対処実行手段２６の対処アーム１０８がロープを手放す。位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。命令された対岸にロープを落下させたら人工知能２０が終了とするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が対岸にロープを渡す状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例４２】
【００７８】  以下、図１を参照して実施例４２として「送電線に長いロープ結び隣の鉄塔に渡す場合の事例」を説明する。
送電線を隣の鉄塔に渡すことを依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アーム１０８に送電線を結びつけたロープの先を持たせて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、該当の鉄塔を目指して飛行し、隣の鉄塔に到着したと判断した場合には、即時に対処実行手段２６の対処アーム１０８がロープを渡す。位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。命令された鉄塔にロープを渡したら人工知能２０が終了とするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が送電線を隣の鉄塔に渡す状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例４３】
【００７９】  以下、図１を参照して実施例４３として「ニュース、スポーツ、事件、火事、地震、台風、大雨のテレビ中継の事例」を説明する。
ニュース、スポーツ、事件のテレビ中継を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、変化し続ける動きの中で次のシーンを推論、予測し先取りしつつ映像の中で最良の映像を撮影しつつ続け、同時に通信手段２１を使用して撮影画像、動画を運行命令者側に送信する。運行命令者の終了命令があるまで人工知能２０が撮影を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間がスポーツのテレビ中継の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例４４】
【００８０】  以下、図１を参照して実施例４４として「高所にある看板に宣伝内容を描く場合の事例」を説明する。
高所にある看板に宣伝内容を描くことを依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に塗料入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、該当の看板であると判断した場合には、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用して看板内容を描き、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された看板の全面積が終了するまで人工知能２０が看板内容を描くものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が高所にある看板に宣伝内容を描く状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例４５】
【００８１】  以下、図１を参照して実施例４５として「鉄塔の高所にある電球を取り替える場合の事例」を説明する。
鉄塔の高所にある電球を取り替えることを依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アーム１０８に電球を持たせて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、該当の電球であると判断した場合には、即時に対処実行手段２６の対処アーム１０８を使用して電球を外し別の電球と取り替える。位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された電球の取替えが終了したら人工知能２０が終了とするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が鉄塔の高所にある電球を取り替える状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例４６】
【００８２】  以下、図１を参照して実施例４６として「遠い場所の水汲みを行う場合の事例」を説明する。
遠い場所の水汲みを依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アーム１０８にロープで結ばれた入れ物１１７を持たせて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、水がある場所であると判断した場合には、対処実行手段２６の対処アーム１０８が入れ物１１７を手放し水面に落下させ入れ物１１７に水が想定している量が入ったことを確認した時、対処アーム１０８が入れ物１１７を引き上げる。位置座標記憶手段２７を使用してその場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された場所で想定された水が汲めたことを確認したら人工知能２０が出発地を目指して戻るものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が遠い場所の水汲みの状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例４７】
【００８３】  以下、図１を参照して実施例４７として「遠い場所に物を運搬する場合の事例」を説明する。
遠い場所への運搬を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アーム１０８に運搬物を取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、目的地であると判断した場合には着陸して、対処実行手段２６の対処アーム１０８が運搬物を置きます。位置座標記憶手段２７を使用してその場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された場所に運搬物を届けたことを確認したら人工知能２０が出発地を目指して戻るものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が運搬の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例４８】
【００８４】  以下、図１を参照して実施例４８として「地震や台風等の災害時の線路の点検、検査の事例」を説明する。
災害時の線路の点検、検査を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、線路の撮影部分で対処が必要な場所であると判断した場合には、即時に情報取得手段２４を使用してその場所の拡大撮影を行い、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。
命令されたその線路が全て終了するまで人工知能２０が撮影を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が地震や台風等の災害時の線路の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例４９】
【００８５】  以下、図１を参照して実施例４９として「室内の天井を清掃する場合の事例」を説明する。
室内の天井の清掃を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アーム１０８に雑巾を取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得情報と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、清掃している場所であることを確認しつつ、対処実行手段２６の対処アーム１０８を使用してその場所の清掃を行い、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。
命令された天井の全範囲が終了するまで人工知能２０が清掃を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が目視で該当天井の状況、清掃の状況、対処状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例５０】
【００８６】  以下、図１を参照して実施例５０として「果樹園の点検と果樹収穫の事例」を説明する。
果樹園の育成状況の点検と果樹収穫を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アームの左アーム１０８に入れ物１１７を持たせ右アーム１０９に切取り手を取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、収穫時期の果実であると判断した場合には、即時にフォバリングし対処実行手段２６の対処右アーム１０９で果実を収穫し、対処左アームの入れ物１１７に収集し、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。
命令されたその果樹園の範囲が全て終了するまで人工知能２０が果樹の点検、収穫を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当果樹園の育成状況、収穫の状況、対処状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例５１】
【００８７】  以下、図１を参照して実施例５１として「果樹園の点検と受粉作業の事例」を説明する。
果樹園の育成状況の点検と受粉作業を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アーム１０８の左アーム１０８に花粉を持たせ右アーム１０８に梵天を持たせて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、受粉すべき花であると判断した場合には、即時に対処実行手段２６の対処右アーム１０８で左アーム１０８が持っている花粉を梵天に付け花に受粉を行う、又は噴霧機・散布機１０９を使用してその花に花粉を振りかける方法で受粉を行い、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。
命令されたその果樹園の範囲が全て終了するまで人工知能２０が受粉を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当果樹園の育成状況、害虫被害の状況、対処状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例５２】
【００８８】  以下、図１を参照して実施例５２として「屋根に積もった雪を吹き飛ばす清掃の事例」を説明する。
屋根に積もった雪を吹き飛ばす清掃を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、雪が積もっており吹き飛ばして清掃する必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１１０を使用して空気の噴霧を行い、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された屋根の面積が全て終了するまで人工知能２０が空気の噴霧で雪を吹き飛ばすことを実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が屋根に積もった雪を吹き飛ばす清掃の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例５３】
【００８９】  以下、図１を参照して実施例５３として「危険な場所での資料の収集を行う場合の事例」を説明する。
谷底、火山の火口等の危険な場所の資料収集を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アーム１０８に入れ物１１７を取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、収集すべき資料がある場所であると判断した場合には、対処実行手段２６の対処アーム１０８が資料を収集し入れ物１１７に入れられたことを確認する。位置座標記憶手段２７を使用してその場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された場所で想定された資料が収集されたことを確認したら人工知能２０が出発地に飛行することを命令して戻るものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が危険な場所での資料の収集状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例５４】
【００９０】  以下、図１を参照して実施例５４として「大小建造物の屋根の点検と塗料噴霧補修、散布補修の事例」を説明する。
大小建造物の屋根の点検と塗料噴霧補修を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に塗料入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、大きな屋根の建造物の撮影部分に塗料噴霧、散布補修が必要な場所であると判断した場合には、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に塗料噴霧、塗料散布を行い、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。
命令された大きな屋根の建造物の全面積が終了するまで人工知能２０が塗料噴霧、塗料散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当大きな屋根の建造物の状況の確認、塗料噴霧の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例５５】
【００９１】  以下、図１を参照して実施例５５として「河川の状況確認や堤防の点検と液体状セメント噴霧補修、散布補修の事例」を説明する。
河川の状況確認や堤防の点検と液体状セメント噴霧補修を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に液体状セメント入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、コンクリート建造物の撮影部分に補修が必要な場所であると判断した場合には、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に液体状のセメント噴霧、液体状のセメント散布を行い、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令されたその河川の面積が全て終了するまで人工知能２０が液体状のセメント噴霧、液体状のセメント散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当河川の状況確認、液体状セメント噴霧の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例５６】
【００９２】  以下、図１を参照して実施例５６として「海岸線の状況確認や堤防の点検と液体状セメント噴霧補修、散布補修の事例」を説明する。
海岸線の状況確認や堤防の点検と液体状セメント噴霧補修を依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９に液体状セメント入りタンクを取付けて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、堤防の撮影部分で補修が必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の噴霧機・散布機１０９を使用してその場所に液体状のセメント噴霧、液体状のセメント散布を行い、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された海岸の全面積が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、液体状のセメント噴霧、液体状のセメント散布を実施したりするものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が該当河川の状況確認、液体状セメント噴霧の状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例５７】
【００９３】  以下、図１を参照して実施例５７として「山肌、崖、岩山の点検、検査の事例」を説明する。
山肌、崖、岩山の点検、検査を依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で温度、画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、即時に前記の取得温度と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、山肌、崖、岩山の撮影部分で崩れ、割れ、陥落、剥離が発生しそうであり対処が必要であると判断した場所では、即時に情報取得手段２４を使用してその場所の拡大撮影を行う。
その直後に位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された山肌、崖、岩山の全方位面が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、検査、検査を実施するものである。
情報取得手段２４で取得した温度、画像、動画、音声は、後日、人間が山肌、崖、岩山の状況確認、温度状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例５８】
【００９４】  以下、図１を参照して実施例５８として「公園、緑地、ゴルフ場、高速道路の土手、線路等の草刈りの事例」を説明する。
公園、緑地、ゴルフ場、高速道路の土手、線路等の草刈りを依頼された運行命令者が、対処実行手段２６の対処アームを鋸に取替えて、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得画像と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、草刈りが必要であると判断した場所では、即時に対処実行手段２６の対処アーム１０８の鋸を使用して草刈りを行い、位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声の情報と位置座標を学習、記憶する。
命令された場所の全て終了するまで人工知能２０が草刈りを実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が草刈りの状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【実施例５９】
【００９５】  以下、図１を参照して実施例５９として「農地、耕作地等に実った作物（米粒、麦粒、林檎の数、桃の数）等を数える場合の事例」を説明する。
農地、耕作地に実った作物の収穫量を数えることを依頼された運行命令者が、人工知能２０の通信手段２１に通信を開始する。
ドローンが起動、飛行命令に従い設置地点から飛行開始し、位置座標取得手段２２で位置座標を取得しつつ飛行を行いつつ、衝突防止手段２３で飛行先や飛行周辺に障害物がないことを確認、飛行を続けながら情報取得手段２４で画像、動画、音声の情報を取得する。
そして、その場で即時に前記の取得情報と情報蓄積手段２５が蓄積している情報を人工知能２０が認識、推論、予測、判断し、農地、耕作地に実った作物の数を数えて、指定された相手に数えた数を送信する。
位置座標記憶手段２７を使用してその対処場所の画像、動画、音声と位置座標を学習、記憶する。命令された場所の全面積が終了するまで人工知能２０が各手段を制御し、農地、耕作地に実った作物の数を数えることを実施するものである。
情報取得手段２４で取得した画像、動画、音声は、後日、人間が農地、耕作地の作物の実り状況を確認するため、又、データ分析、データ解析、データマイニングに利用できるものである。
【符号の説明】
【００９６】２  ドローン自動制御システム
２０  人工知能（ＡＩ）
２１  通信手段
２２  位置座標取得手段
２３  衝突防止手段
２４  画像取得手段
２５  情報蓄積手段
２６  対処実行手段
２７  位置座標記憶手段
２８  緊急時停止手段
１００  ドローン
１０１  人工知能（ＡＩ）
１０２  通信機・ネットワーク機器
１０３  センサー・温度センサー
１０４  カメラ、赤外線カメラ、３６０度カメラ
１０５  準天頂衛星測位受信機、ＧＰＳ受信機
１０６  高度計
１０７  集音器
１０８  対応アーム（取替え可能）２本
１０９  噴霧機・散布機
１１０  レーザースキャナー
１１１  レーザー発振器
１１２  蓄積情報（ビッグデータ）
１１３  スピーカー
１１４  吸引機
１１５  発射機
１１６  電子看板
１１７  入れ物