(57)【要約】      （修正有）【課題】微細風況（micro wind conditions）を考慮した航空機の運航を提供する。【解決手段】地域（１０４）内の微細風況を考慮するシステム（１０２）が提供される。システム（１０２）は、複数の航空機（１０９）を地域（１０４）内に含むとともに、風速算出部（１０８）を含む。複数の航空機（１０９）の各々は、高度センサ（１２２）及びＧＰＳ受信機（１２０）を有する。風速算出部（１０８）は、複数の航空機（１０９）からの測定値（１１２）を用いて、地域（１０４）内の風ベクトル（１１１）を特定するよう構成されている。【選択図】図１
2019089538.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地域内の微細風況を考慮するシステムであって、
前記地域内に位置し、各々が高度センサ及びＧＰＳ受信機を有する複数の航空機を含み、
前記複数の航空機からの測定値を用いて、前記地域内の風ベクトルを特定するよう構成された風速算出部を含み、
前記複数の航空機は、複数の無人航空機であり、
前記地域内の補間風ベクトルを用いて３次元風況マップを作成するよう構成された３次元風況マップ作成部を含み、前記補間風ベクトルは、３次元格子の設定格子点に対応づけられており、
前記飛行計画作成部は、前記将来の時点における前記地域の前記３次元風況予測マップを用いて前記飛行計画を作成するよう構成されており、
さらに、
前記複数の航空機に飛行計画を伝達するよう構成された通信システムを含む、システム。
【請求項２】
前記風速算出部は、ベクトル合成、前記複数の航空機の設定飛行速度、前記複数の航空機の設定飛行方位、前記複数の航空機の観測飛行速度、及び、前記複数の航空機の観測飛行方位を用いて、前記風ベクトルを特定するよう構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記３次元風況マップ作成部は、さらに、前記地域の３次元モデルと、将来の時点の粗間隔予報と、を用いて、前記将来の時点における前記地域の３次元風況予測マップを作成するよう構成されている、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
前記特定された風ベクトルに基づいて、前記地域における航空機の飛行計画を作成するよう構成された飛行計画作成部をさらに含む、
請求項１〜３のいずれかに記載のシステム。
【請求項５】
前記飛行計画作成部は、前記航空機の貨物について最大許容乱気流を特定し、前記航空機が遭遇する乱気流が前記最大許容乱気流を下回るように前記飛行計画を作成するよう構成されている、請求項１〜４のいずれかに記載のシステム。
【請求項６】
前記飛行計画作成部は、前記航空機の貨物の配達期限を特定し、前記航空機が前記貨物を前記配達期限までに配達されるように前記飛行計画を作成するよう構成されている、請求項１〜５のいずれかに記載のシステム。
【請求項７】
前記地域について追加で特定された風ベクトル及び受信した粗間隔予報を用いて、前記地域の３次元モデルの修正及び更新を行うよう構成されたモデル修正システムをさらに含む、
請求項１〜６のいずれかに記載のシステム。
【請求項８】
前記地域は、０．５度の水平方向分解能の一つの格子内に収まる、請求項１〜７のいずれかに記載のシステム。
【請求項９】
複数の航空機が地域内を飛行する間、前記複数の航空機の高度測定値を収集し、
前記複数の航空機を用いて、前記地域内の風ベクトルを特定し、
前記特定した風ベクトルに基づいて、前記地域における航空機の飛行計画を作成する方法であって、
前記航空機は無人航空機である、
方法。
【請求項１０】
さらに、前記飛行計画にしたがって、前記地域において前記航空機を飛行させる、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記地域における前記航空機の前記飛行計画を作成するに際し、
前記無人航空機の貨物について最大許容乱気流を特定し、
前記航空機が遭遇する乱気流が前記最大許容乱気流を下回るように前記飛行計画を作成する、
請求項９又は１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記地域における前記航空機の前記飛行計画を作成するに際し、
前記無人航空機の貨物の配達期限を特定し、
前記無人航空機が前記貨物を前記配達期限までに配達されるように前記飛行計画を作成する、
請求項９〜１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記特定した風ベクトルに基づいて前記地域における前記航空機の前記飛行計画を作成するに際し、前記航空機が現に飛行している間に前記航空機の修正飛行計画を作成する、請求項９〜１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
さらに、前記複数の航空機の設定飛行速度及び設定飛行方位を収集し、
前記複数の航空機の観測飛行速度及び観測飛行方位を収集し、前記風ベクトルを特定するに際し、ベクトル合成、前記設定飛行速度、前記設定飛行方位、前記観測飛行速度、及び、前記観測飛行方位を用いて、前記地域内の前記風ベクトルを特定する、
請求項９〜１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
前記地域は、０．５度の水平方向分解能の一つの格子内に収まるものであり、
前記地域は、郊外地域又は市街地域の少なくとも一つである、
請求項９〜１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
好ましくは、さらに、前記特定した風ベクトルに基づいて特定された補間風ベクトルを用いて前記地域の３次元風況マップを作成し、好ましくは、
将来の時点における前記地域の粗間隔予報を受信し、
前記地域の３次元モデルと前記粗間隔予報とを用いて、前記将来の時点における前記地域の３次元風況予測マップを作成し、前記地域における前記飛行経路を計画するに際し、前記将来の時点における前記地域の前記３次元風況予測マップを用いて前記飛行経路を計画する、
請求項９〜１５のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、航空機の運航に関し、より具体的には、微細風況（micro wind conditions）を考慮した航空機の運航に関する。
【背景技術】
【０００２】
民間航空機の飛行計画を作成する際は、例えば、国立気象局（National Weather Service）などの気象団体により粗間隔で作成された風況予報（coarsely-grained wind forecasts）が利用される。粗間隔風況予報は、一般的に、０．５度の水平方向分解能（lateral resolution）、及び、５０ミリバールの垂直方向分解能（vertical resolution）で作成される。この分解能は、何千マイルの距離を飛行する民間航空機には十分であるものの、この分解能では、複数の分解能点／座標点の間の「微視的（microscopic）」風を把握することはできない。
【０００３】
通常、無人航空機の飛行距離は、民間航空機に比べ極端に短い。貨物の配達や乗客の輸送を行う無人航空機の中には、０．５度の水平分解能を境界とする領域内のみで移動するものもある。粗間隔風況予報では、その分解能のため、無人航空機の飛行経路に亘る気象の詳細は提示されない。例えば、飛行経路に亘る風ベクトルを知ることはできない。
【０００４】
無人航空機によっては、気象計器（weather gauge）よりもかなり高い高度を飛行するものもある。無人航空機は、民間航空機の巡航高度よりも低い高度を飛行し、風速及び風向は、高度によって変化する。気象計器で収集される風ベクトル及び風向は、無人航空機の飛行計画の作成に必ずしも好ましいものではない。民間航空機で収集される風ベクトル及び風向も、無人航空機の飛行計画の作成に適しているとは限らない。
【０００５】
したがって、上述の事項の少なくともいくつかと、その他の潜在的な事項を考慮した方法及び装置の提供が望まれる。例えば、地域内で無人航空機を飛行させる助けとなる方法及び装置の提供が望まれる。他の例では、地域内の状況を考慮して無人航空機の飛行計画を作成する方法及び装置の提供が望まれる。
【発明の概要】
【０００６】
本開示の例示的な実施形態は、地域内の微細風況を考慮するシステムを提供する。前記システムは、複数の航空機を前記地域内に含むとともに、風速算出部を含む。前記複数の航空機の各々は、高度センサ及びＧＰＳ受信機を有する。前記風速算出部は、前記複数の航空機からの測定値を用いて、前記地域内の風ベクトルを特定するよう構成されている。
【０００７】
本開示の他の例示的な実施形態は、方法を提供する。複数の航空機が地域内を飛行する間、前記複数の航空機の高度測定値が収集される。前記複数の航空機を利用して、前記地域内の風ベクトルが特定される。
【０００８】
本開示のさらに他の例示的な実施形態は、方法を提供する。地域内を飛行中の複数の航空機を利用して、第１時点における前記地域内の風ベクトルが特定される。前記地域について、前記風ベクトルに基づく補間風ベクトルを含む３次元風況マップが作成される。前記３次元マップは、前記第１時点における前記地域の粗間隔予報に関連づけられる。前記第１時点における前記地域の前記粗間隔予報に関連づけられた前記３次元マップを用いて、前記地域の３次元モデルが修正される。第２時点における前記地域の粗間隔予報が受信される。前記第２時点における前記地域の３次元風況予測マップが作成される。
【０００９】
これら特徴及び機能は、本開示の様々な実施形態において個別に達成可能であり、また、他の実施形態との組み合わせも可能である。この詳細については、以下の記載と図面から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
例示的な実施形態に特有のものであると考えられる新規な特徴は、添付の請求の範囲に記載されている。ただし、例示的な実施形態、並びに、好ましい使用形態、さらに、その目的及び利点は、以下に示す本開示の例示的な実施形態の詳細な説明を、添付の図面と併せて参照することによって最もよく理解されるであろう。
【００１１】
【図１】例示的な実施形態による、微細風況を考慮した飛行計画を用いて無人航空機が飛行する環境のブロック図を示す図である。
【図２】例示的な実施形態による、地域内で確認された複数の航空機の位置を２次元で示す図である。
【図３】例示的な実施形態による、地域内で確認された複数の航空機の位置を３次元で示す図である。
【図４】例示的な実施形態による、地域内で特定された風ベクトルを３次元で示す図である。
【図５】例示的な実施形態による、無人航空機を例示的なベクトルとともに示す図である。
【図６】例示的な実施形態による、地域内の設定格子点を２次元で示す図である。
【図７】例示的な実施形態による、地域内の設定格子点を３次元で示す図である。
【図８】例示的な実施形態による、地域内の設定格子点で補間された風ベクトルを２次元で示す図である。
【図９】例示的な実施形態による、無人航空機を、初期の飛行計画及び微細風況を考慮した新たな飛行計画と併せて２次元で示す図である。
【図１０】無人航空機の実際の軌道と予定の軌道との差分を示す図である。
【図１１Ａ−１１Ｂ】例示的な実施形態による、地域内で特定された風ベクトルに基づいて、当該地域で航空機を飛行させる方法のフローチャートである。
【図１２】例示的な実施形態による、地域内で航空機を飛行させる方法のフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
例示的な実施形態では、１以上の事項が認識及び考慮されている。例えば、例示的な実施形態では、幾つかの異なる状況において無人航空機が有利なことが認識及び考慮されている。例示的な実施形態では、無人航空機は、店舗や販売業者による商品の配達に利用可能なことが認識及び考慮されている。例示的な実施形態では、無人航空機は、注文されたファーストフードの配達に利用可能なことが認識及び考慮されている。例示的な実施形態では、無人航空機は、人又は動物の輸送に利用可能なことが認識及び考慮されている。
【００１３】
例示的な実施形態では、無人航空機（ＵＡＶ）の飛行計画の提出が必要であることが認識及び考慮されている。例示的な実施形態では、無人航空機の飛行距離は短いので、粗間隔風況予報は、無人航空機の飛行計画の策定において有用でないことが認識及び考慮されている。例えば、粗間隔風況予報では、最もコスト効率の高い経路を特定するために十分な情報量が提供されない。
【００１４】
例示的な実施形態では、地域内の風況の３次元ビューを「ライブ」つまりリアルタイムで提供することが望ましいことが認識及び考慮されている。さらに、例示的な実施形態では、地域内の複数の無人航空機を利用して測定値を収集し、当該地域内の風ベクトルを特定可能なことが認識及び考慮されている。また、例示的な実施形態では、当該地域内の風況のリアルタイム・ビューを利用して、将来の時点の風況予測が可能なことが認識及び考慮されている。さらに、例示的な実施形態では、風況のリアルタイム・ビューを利用して、風ベクトルを所定の格子間隔で特定可能なことが認識及び考慮されている。
【００１５】
また、例示的な実施形態では、乱気流が無人航空機に望ましくないことが認識及び考慮されている。また、例示的な実施形態では、無人航空機が乱気流に遭遇する可能性を低減するために、無人航空機が実行すべき修正を予め特定できることが望ましいことが認識及び考慮されている。
【００１６】
以下では、図面を参照し、特に、例示的な実施形態による微細風況を考慮した飛行計画によって無人航空機を飛行させる環境のブロック図である図１を参照する。環境１００は、地域１０４内の微細風況を考慮するためのシステム１０２を含む。いくつかの例示的な実施例において、地域１０４は、０．５度の水平方向分解能における一つの格子（single 0.5° lateral resolution grid）内に収まる地域である。
【００１７】
いくつかの例示的な実施例において、地域１０４は、郊外地域１０５又は市街地域１０７の少なくとも一つである。いくつかの例示的な実施例において、地域１０４は市１０３に相当する。市１０３は、少なくとも一つの郊外地域１０５又は市街地域１０７を含む。
【００１８】
システム１０２は、地域１０４内に複数の航空機１０９を含むとともに、風速算出部（wind speed calculator）１０８を含む。いくつかの例示的な実施例において、システム１０２は、飛行計画作成部（flight plan generator）１１０も含む。いくつかの例示的な実施例において、複数の航空機１０９は、複数の無人航空機１０６を含む。
【００１９】
風速算出部１０８は、複数の航空機１０９からの測定値１１２を用いて、地域１０４内の風ベクトル１１１を特定するよう構成されている。複数の航空機１０９が複数の無人航空機１０６である場合、風速算出部１０８は、複数の無人航空機１０６からの測定値１１２を用いて、地域１０４内の風ベクトル１１１を特定するよう構成されている。
【００２０】
飛行計画作成部１１０は、風速算出部１０８によって特定された風ベクトル１１１に基づいて、地域１０４における航空機１１５の飛行計画１１４を作成するよう構成されている。本明細書において、「飛行計画」及び「飛行経路」との用語は、同義に用いられる場合がある。航空機１１５が無人航空機１１６である場合、飛行計画作成部１１０は、風速算出部１０８によって特定された風ベクトル１１１に基づいて、地域１０４における無人航空機１１６の飛行計画１１４を作成するよう構成されている。
【００２１】
複数の航空機１０９の各々は、高度センサ及びＧＰＳ受信機を有する。図示のように、複数の航空機１０９は、ＧＰＳ受信機１２０及び高度センサ１２２を含むセンサ１１８を有する。いくつかの例示的な実施例において、複数の航空機１０９に搭載されているセンサ１１８は、所望のその他のセンサも含む。いくつかの例示的な実施例において、複数の航空機１０９は、風速センサ１２４も含む。
【００２２】
複数の航空機１０９が複数の無人航空機１０６である場合、各無人航空機１０６はセンサ１１８を有する。例えば、複数の無人航空機１０６が含まれる場合、その各々は、高度センサ及びＧＰＳ受信機を有する。
【００２３】
測定値１１２は、第１時点１２６に関連づけられている。測定値１１２は、センサ１１８を用いて取得される。
【００２４】
第１時点１２６における地域１０４内の風ベクトル１１１は、複数の航空機１０９からの測定値１１２を用いて特定される。いくつかの例示的な実施例において、地域１０４内の微視的風は、複数の航空機１０９によって直接測定される。これらの例示的な実施例では、測定値１１２は、風速センサ１２４により測定された風測定値（wind measurements）１２８を含む。これらの例示的な実施例では、風速算出部１０８は、風測定値１２８を複数の航空機１０９の位置１３０及び高度１３２と関連づけて、風ベクトル１１１を形成する。
【００２５】
いくつかの他の例示的な実施例において、地域１０４内の微視的風は、複数の航空機１０９を用いて間接的に測定される。いくつかの例示的な実施例において、風ベクトル１１１は、演算と測定値１１２を用いて特定される。これらの例示的な実施例では、測定値１１２は、設定飛行速度（set speed）１３４及び設定飛行方位（set heading）１３６を含む。いくつかの例示的な実施例では、第１時点１２６における設定飛行速度１３４及び設定飛行方位１３６は、複数の航空機１０９の飛行計画から取得することができる。いくつかの例示的な実施例では、第１時点１２６における設定飛行速度１３４及び設定飛行方位１３６は、複数の航空機１０９のコントローラから取得することができる。
【００２６】
いくつかの例示的な実施例において、測定値１１２は、観測飛行速度（observed speed）１３８及び観測飛行方位（observed heading）１４０を含む。観測飛行速度１３８及び観測飛行方位１４０は、地域１０４の地面（ground）１４２に対して相対的に特定される。いくつかの例示的な実施例では、観測飛行速度１３８及び観測飛行方位１４０は、複数の航空機１０９のＧＰＳ受信機１２０を用いて特定される。
【００２７】
いくつかの例示的な実施例において、風速算出部１０８は、ベクトル合成、複数の航空機１０９の設定飛行速度１３４、複数の航空機１０９の設定飛行方位１３６、複数の航空機１０９の観測飛行速度１３８、及び、複数の航空機１０９の観測飛行方位１４０を用いて、風ベクトル１１１を特定するよう構成されている。
【００２８】
風ベクトル１１１は、第１時点１２６における地域１０４内の微視的風について特定される。風ベクトル１１１は、第１時点１２６における複数の航空機１０９の位置１３０でのベクトルである。風ベクトル１１１は、システム１０２のデータベース１４４に格納される。
【００２９】
データベース１４４は、粗間隔予報１４６も格納している。粗間隔予報１４６は、地域１０４についての予報である。図示の通り、粗間隔予報１４６には、第１時点１２６の粗間隔予報１４８、及び、第２時点１５２の粗間隔予報１５０が含まれる。
【００３０】
データベース１４４の情報は、リアルタイム風況分析装置１５４に提供される。データベース１４４の情報は、リアルタイム風況分析装置１５４によって、地域１０４の３次元モデル１５６の修正に利用される。例えば、第１時点１２６の風ベクトル１１１及び第１時点１２６の粗間隔予報１４８は、モデル修正システム（model training system）１５８に提供されて、３次元モデル１５６の修正に利用される。
【００３１】
３次元モデル１５６は、地域１０４を表すモデルである。３次元モデル１５６は、地域１０４の任意の特徴を含む。いくつかの例示的な実施例において、３次元モデル１５６は、建物を含む。いくつかの例示的な実施例において、３次元モデル１５６は、植生を含む。３次元モデル１５６のいくつかの特徴は、経時的に変化する。例えば、時間の経過にともなって、地域１０４に建物が建設されたり、取り壊されたりする可能性がある。他の例を挙げると、地域１０４における木や植物の葉は、秋冬の期間には存在しない可能性がある。さらに他の例を挙げると、地域１０４に仮設の構造物が一時的に設置され、撤去される可能性がある。
【００３２】
モデル修正システム１５８は、データベース１４４からの入力に基づいて３次元モデル１５６を修正する。例えば、モデル修正システム１５８による３次元モデル１５６の修正は、粗間隔予報１４６と、風速算出部１０８によって特定されるとともに粗間隔予報に関連づけられた風ベクトルと、に基づいて行われる。一実施例では、モデル修正システム１５８による３次元モデル１５６の修正は、粗間隔予報１４６のうちの粗間隔予報１４８と、風速算出部１０８によって特定されるとともに粗間隔予報１４８に関連づけられた風ベクトル１１１と、に基づいて行われる。３次元モデル１５６は、地域１０４内の建物や植生の変化など、地域１０４における変化を加味して修正される。
【００３３】
データベース１４４の情報は、３次元風況マップ作成部１６０により、地域１０４内の微視的風を示す３次元風況マップの作成に利用される。３次元風況マップ作成部１６０は、データベース１４４からの入力と３次元モデル１５６とを利用して、３次元風況マップを作成する。
【００３４】
例示的な実施例では、３次元風況マップ作成部１６０は、第１時点１２６における３次元風況マップ１６２を作成する。３次元風況マップ１６２は、「リアルタイム」あるいは現状風況マップともいう。３次元風況マップ１６２は、補間風ベクトル１６４を含む。補間風ベクトル１６４は、地域１０４内の格子点に関連付けられている。補間風ベクトル１６４は、３次元格子１６６に配列されたベクトルである。補間風ベクトル１６４は、３次元格子１６６における地域１０４内の格子点に関連付けられている。地域１０４の３次元風況マップ１６２は、風ベクトル１１１に基づく補間風ベクトル１６４を含んで作成される。
【００３５】
３次元格子１６６は、水平と垂直の両方向に延びる格子である。３次元格子１６６によれば、位置が経度／緯度／高度によって明確に定義される。風ベクトル１１１の位置１３０は、複数の航空機１０９に割り当てられた運航及び飛行経路に基づいて、地域１０４全体に分散されている。風ベクトル１１１を３次元格子１６６などの格子に合わせて適合化（tailoring）することで、風ベクトル１１１がモデル修正システム１５８による修正に利用可能なものになる。適合化プロセスとは、風ベクトル１１１の間隔を補間して、３次元格子１６６の各格子点での補間風ベクトル１６４を算出する処理である。いくつかの例示的な実施例において、補間風ベクトル１６４などの風ベクトルは、水平方向のスケールで各格子点について算出される。いくつかの例示的な実施例において、補間風ベクトル１６４などの風ベクトルは、水平方向のスケールに加えて、異なる高度で各格子点について算出される。
【００３６】
３次元格子１６６における各位置における補間風ベクトル１６４は、補間によって特定することができる。この結果、補間風ベクトル１６４には、３次元格子１６６の各座標点における風速が含まれる。これが、３次元格子１６６のすべての点について実行される。
【００３７】
他の実施例では、３次元風況マップ作成部１６０は、３次元風況予測マップ１６８を作成する。３次元風況予測マップ１６８は、第２時点１５２についての予測風ベクトル１７０のマップである。第２時点１５２は、将来の時点である。第２時点１５２は、第１時点１２６より後の時点である。
【００３８】
予測風ベクトル１７０は、第２時点１５２における３次元格子１６６の各点の風ベクトルである。図示の通り、第１時点１２６の３次元風況マップ１６２と第２時点１５２の３次元風況予測マップ１６８は、同じ３次元格子、つまり３次元格子１６６を有する。予測風ベクトル１７０は、第２時点１５２の３次元モデル１５６及び粗間隔予報１５０を用いて特定される。
【００３９】
飛行計画作成部１１０は、３次元風況マップ作成部１６０によって作成された３次元風況マップを用いて飛行計画を作成する。いくつかの例示的な実施例では、飛行計画作成部１１０は、第１時点１２６の３次元風況マップ１６２を用いて飛行計画を作成する。いくつかの例示的な実施例では、飛行計画作成部１１０は、第２時点１５２の３次元風況予測マップ１６８などの、将来の時点の３次元風況予測マップを用いて、飛行計画を作成する。
【００４０】
いくつかの例示的な実施例において、飛行計画作成部１１０は、離陸前に新たな飛行計画を作成する。例えば、飛行計画作成部１１０は、無人航空機１１６の飛行計画１１４を、無人航空機１１６の離陸前に作成する。いくつかの例示的な実施例において、飛行計画作成部１１０は、無人航空機の飛行中に、修正飛行計画を作成する。例えば、飛行計画作成部１１０は、無人航空機１１６が地域１０４を現に飛行する間に、無人航空機１１６の修正飛行計画１７２を作成する。
【００４１】
飛行計画１１４は、地域１０４内の微視的風を考慮したものである。飛行計画１１４は、無人航空機１１６又は貨物１７４の少なくとも一つについて所望のパラメータを考慮したものである。例えば、飛行計画１１４は、無人航空機１１６の燃料効率、乱気流、最大高度、最高速度、無人航空機１１６の寸法形状、その他のパラメータ、貨物の種類、又は、その他の所望のパラメータのうちの少なくとも一つを考慮したものである。
【００４２】
いくつかの例示的な実施例において、飛行計画作成部１１０は、無人航空機１１６の貨物１７４の最大許容乱気流１７８を特定し、無人航空機１１６が遭遇する乱気流が最大許容乱気流１７８を下回るように飛行計画１１４を作成するよう構成されている。いくつかの例示的な実施例において、飛行計画作成部１１０は、無人航空機１１６の貨物１７４の配達期限１８０を特定し、無人航空機１１６が配達期限１８０までに貨物１７４を配達されるように飛行計画１１４を作成するよう構成されている。
【００４３】
いくつかの例示的な実施例では、飛行計画作成部１１０は、将来の時点における地域１０４の３次元風況予測マップ１６８を用いて、飛行計画１１４を作成するよう構成されている。いくつかの例示的な実施例では、３次元風況マップ作成部１６０は、３次元モデル１５６と将来の時点の地域１０４の粗間隔予報とを用いて、将来の時点における地域１０４の３次元風況予測マップを作成するよう構成されている。例えば、３次元風況マップ作成部１６０は、３次元モデル１５６と第２時点１５２の地域１０４の粗間隔予報１５０を用いて、第２時点１５２における地域１０４の３次元風況予測マップ１６８を作成するよう構成されている。
【００４４】
いくつかの例示的な実施例において、モデル修正システム１５８は、３次元モデル１５６を継続的にチェックするよう構成されている。例えば、モデル修正システム１５８は、適切な出力を新たな入力として受け取っているか確認する。モデル修正システム１５８は、追加で特定された風ベクトル１７６及び受信された地域１０４の粗間隔予報１４６を用いて、地域１０４の３次元モデル１５６を調整及び更新するよう構成されている。
【００４５】
システム１０２は、飛行計画を複数の航空機１０９に伝達するよう構成された通信システム１８２を含む。通信システム１８２は、飛行計画１１４を無人航空機１１６に伝達する。
【００４６】
システム１０２の稼働中、例えば、風ベクトル１１１などの、リアルタイムの風測定値／レポートは、先ず、（例えば、国立気象局からの）対応する粗間隔風況予報とマッチングされる。例えば、午後３時の風況は、午後３時の風況予報とマッチングされる。いくつかの例示的な実施例において、予報は、その予報が有効となる時刻（valid time）の前に発表される。例えば、午後１時に発表される予報は、午後３時に有効になる。
【００４７】
マッチング後、風ベクトル１１１を粗間隔予報１４８とマッチングして形成されたデータの組（instance pair）は、データベース１４４に保存される。データの組は、後に、例えば、リアルタイム風況分析装置１５４において、モデル修正システム１５８などにより行われるリアルタイム予測モデル／機械学習アルゴリズムトレーニング（predictive real-time model/machine learning algorithm training）に利用される。いくつかの例示的な実施例では、新たな粗間隔予報が到着すると、これらアルゴリズムを使用して、将来の風況の３次元ビューが予測される。リアルタイム風況分析装置１５４は、他にも、現時点／ライブ／リアルタイムの風速の３Ｄビューを出力してもよい。これら２つの出力は、下の説明において、飛行計画を「即座に」、つまり、現在の生の微視的風の状態に基づいて作成するために、あるいは、予測された微視的風の状態に基づいて将来の飛行計画を作成するために利用される。
【００４８】
任意の時点ｔにおいて、風ベクトル１１１は、地域１０４内に位置する複数の航空機１０９を用いて特定され、この情報がリアルタイム風況分析装置１５４に中継される。情報が到達すると、設定された格子である３次元格子１６６上の位置に沿った補間により、補間風ベクトル１６４が特定される。補間を行うことにより、３次元格子１６６の各座標点において有効な補間風ベクトル１６４を知ることができる。これは、３次元格子１６６のすべての点に対して実行される。この時点で新たな粗間隔予報が利用可能になれば、これを３次元風況マップ１６２とマッチングして、データベース１４４に保存する。
【００４９】
３次元風況マップと粗間隔予報とのマッチング後、マッチング結果がデータベースからリアルタイム風況分析装置１５４に転送される。マッチング結果、即ち、「データの組」は、モデル修正システム１５８における機械学習アルゴリズムのトレーニングに繰り返し利用される。データストリームを用いてアルゴリズムのトレーニングをリアルタイムで実現するラムダアーキテクチャ（Lambda architecture）を採用してもよい。
【００５０】
いくつかの例示的な実施例では、新たな粗間隔予報を受け取ると、リアルタイム風況分析装置１５４を用いて、３次元風況予測マップ１６８などの３次元風況予測マップが作成される。将来の時点ｔ２における風況の値を予測した新たな粗間隔予報が届くと、この予報が機械学習アルゴリズムに適用されて、時点ｔ２に有効な地域１０４内の３次元風況予測マップ１６８の予測が生成される。これも、当該装置の出力と同様であり、地域１０４内を飛行する無人航空機の飛行計画を作成する飛行計画作成部１１０への入力となる。
【００５１】
リアルタイム風況分析装置１５４は、ハードウェア又はソフトウェアの少なくともいずれかで実現される。図示の通り、リアルタイム風況分析装置１５４は、コンピュータシステム１８４において実現されている。図示の通り、コンピュータシステム１８４は、地域１０４内には配置されていない。ただし、他の例示的な実施例では、コンピュータシステム１８４が地域１０４内に配置されていてもよい。
【００５２】
本明細書において、「の少なくとも一つの」という表現がアイテムの列挙とともに用いられている場合、列挙されたアイテムのうちの一つ以上を様々な組み合わせで利用可能であることを意味しており、列挙された各アイテムのうちの一つのみが必要な場合もありうる。換言すると、「の少なくとも一つ」は、列挙されたアイテムを任意の組み合わせで、任意の数だけ利用可能であることを意味している。ただし、列挙したアイテムのすべてを必要とするとは限らない。ここでいうアイテムは、例えば、特定のオブジェクト、物、又は、カテゴリーである。
【００５３】
例えば、「アイテムＡ、アイテムＢ、又は、アイテムＣの少なくとも一つ」は、限定するものではないが、アイテムＡか、アイテムＡとアイテムＢか、又は、アイテムＢを含みうる。この例は、アイテムＡとアイテムＢとアイテムＣ、又は、アイテムＢとアイテムＣをさらに含みうる。当然のことながら、これらのアイテムのあらゆる組み合わせが存在しうる。他の例では、「の少なくとも一つ」は、限定するものではないが、例えば、２つのアイテムＡと、一つのアイテムＢと、１０のアイテムＣであってもよいし、４つのアイテムＢと７つのアイテムＣであってもよいし、あるいは、他の適当な組み合わせであってもよい。
【００５４】
図１に示す例示的な環境１００は、例示的な実施形態を実現可能な態様に対する物理的な限定やアーキテクチャの限定を意図するものではない。記載したコンポーネントに別のコンポーネントを追加したり、別のコンポーネントで置き換えたりすることができる。いくつかのコンポーネントは、不要であってもよい。また、ブロックは、いくつかの機能コンポーネントを表す。例示的な実施形態において実施する際には、１以上のブロックを結合したり、分割したり、結合及び分割して異なるブロックを構成したりすることもできる。
【００５５】
例えば、風速算出部１０８は、複数の航空機１０９以外の機器又は構造物からも追加の測定値を受信することもできる。いくつかの例示的な実施例では、風速算出部１０８は、測候所１８８から測定値１８６を受信する。このような例示的な実施例の場合、風速算出部１０８は、複数の航空機１０９からの測定値１１２、及び、測候所１８８からの測定値１８６を使って、地域１０４内の風ベクトル１１１を特定するよう構成されている。
【００５６】
測候所１８８は、地域１０４内の定位置に配置されている。各測候所１８８の緯度、経度、及び、高度は不変である。いくつかの例示的な実施例では、各測定値１８６は、当該測定値についての緯度、経度、及び、高度を含む。他の例示的な実施例では、各測定値１８６は、測候所１８８のうちの該当する測候所の識別番号を含む。風速算出部１０８は、この識別番号を、該当する測候所の緯度、経度、及び、高度と関連づける。
【００５７】
次に、図２は、例示的な実施形態による、地域内で確認された複数の航空機の位置を２次元で示す図である。地域２００は、図１に示した地域１０４の物理的な実施態様である。図示の通り、地域２００は、郊外地域又は市街地域の少なくとも一つを含む。図示の通り、地域２００は市を含む。
【００５８】
地域２００は、マーカ２０２、マーカ２０４、マーカ２０６、及び、マーカ２０８の間に位置する。例示的な実施例によっては、地域２００は、０．５度の水平方向分解能の一つの格子内に収まる。このような例示的な実施例では、マーカ２０２、マーカ２０４、マーカ２０６、及び、マーカ２０８は、０．５°の水平方向分解能の一つの格子を区画するものである。各座標点であるマーカ２０２、マーカ２０４、マーカ２０６、及び、マーカ２０８における予報は存在するが、これらの間の位置における風の状態は未知である。
【００５９】
無人航空機のオペレータが地域２００の市内の家庭に荷物を配達しようとする場合、オペレータにとっては、市内の風ベクトル及び風向を把握することが望ましい。市内の風ベクトル及び風向を用いれば、オペレータは、より適切な航路を計画することが可能になる。例えば、オペレータは、市内の風ベクトル及び風向を用いて、乱気流との遭遇が低減されるように飛行計画を立てることができる。他の例では、オペレータは、市内の風ベクトル及び風向を用いて、燃料消費が低減されるように飛行計画を立てることができる。さらに他の例では、オペレータは、市内の風ベクトル及び風向を用いて、飛行時間が短縮されるように飛行計画を立てることができる。
【００６０】
図示のように、地域２００には、複数の点２１０が含まれている。これらの点２１０は、地域２００内を飛行中の航空機の位置を表す。航空機は、図１に示す複数の航空機１０９の物理的な実施態様の例である。より具体的には、航空機は、図１に示す複数の無人航空機１０６の物理的な実施態様の例である。なお、複数の点２１０は複数の無人航空機であるとして説明しているが、例示的な実施例によっては、複数の点２１０は、無人航空機の代わりに、あるいは、これに加えて、任意の数の従来の航空機を表してもよい。また、複数の点２１０を２次元の設定で説明しているが、３次元の設定の場合、複数の点２１０は、複数の無人航空機のそれぞれの高度も含む。
【００６１】
ビュー２１２は、例えば、図１に示す第１時点１２６などの、第１時点における地域２００のスナップショット・ビュー（snapshot view）である。複数の点２１０は、第２時点においては、地域２００内の異なる位置に移動している（図示せず）。
【００６２】
いくつかの例示的な実施例において、ビュー２１２は、多数の無人航空機を使用するオペレータの無人航空機が存在する例を示している。これらの例示的な実施例では、無人航空機は、市内で貨物を配達する業者によって運航されている。いくつかの例示的な実施例では、ビュー２１２は、いくつかの業者により運航されている無人航空機が存在する例を示している。
【００６３】
地域２００内で運航されている無人航空機が複数あるので、地域２００を好適に網羅することが可能である。複数の点２１０で表される無人航空機に接続されたセンサが、地域２００内の風ベクトルを特定するための測定値を生成する。
【００６４】
次に、図３は、例示的な実施形態による、地域内で確認された複数の航空機の位置を３次元で示す図である。ビュー３００は、図２に示す地域２００の３次元ビューである。
【００６５】
ビュー３００に示されるように、マーカ２０２は、地表３０４から上向きの方向３０６に積み重ねられた一連のマーカ３０２のうちの一つである。ビュー３００に示されるように、マーカ２０４は、地表３０４から上向きの方向３０６に積み重ねられた一連のマーカ３０８のうちの一つである。ビュー３００に示されるように、マーカ２０６は、地表３０４から上向きの方向３０６に積み重ねられた一連のマーカ３１０のうちの一つである。ビュー３００に示されるように、マーカ２０８は、地表３０４から上向きの方向３０６に積み重ねられた一連のマーカ３１２のうちの一つである。
【００６６】
ビュー３００では、複数の点２１０は、３次元空間に配置されている。複数の点２１０は、地域２００内を飛行中の無人航空機の位置を示し、図１に示す高度１３２などの高度３１４も示している。なお、複数の点２１０を複数の無人航空機として説明しているが、例示的な実施例によっては、複数の点２１０は、無人航空機の代わりに、あるいは、これに加えて、任意の数の従来の航空機を表すものでもよい。
【００６７】
次に、図４は、例示的な実施形態による、地域内において特定された風ベクトルを３次元で示す図である。ビュー４００では、複数の点２１０の代わりに、風ベクトル４０２が示されている。各風ベクトル４０２は、図１に示す風速算出部１０８などの風速算出部によって特定された風ベクトルを示す。各風ベクトル４０２は、風速及び風向を含む。各風ベクトル４０２は、複数の点２１０のうちの一つの点に関連づけられている。
【００６８】
次に、図５は、例示的な実施形態による無人航空機を、例示的なベクトルとともに示す図である。無人航空機５００は、図１に示す複数の無人航空機１０６の物理的な実施態様の例である。
【００６９】
ビュー５０２では、無人航空機５００は、無人航空機５００により選択された飛行速度及び飛行方位を表すベクトル５０４を有する。無人航空機５００により選択された速度及び飛行方位は、無人航空機５００が従う飛行計画の一部であってもよい。
【００７０】
ビュー５０２では、無人航空機５００は、対地飛行速度及び飛行方位を表すベクトル５０６を有する。ベクトル５０６が表す飛行速度及び飛行方位は、ＧＰＳシステムを用いて特定することができる。
【００７１】
ベクトル５０８は、ベクトル合成を用いて特定される。ベクトル５０８は、風速及び風向を表す。
【００７２】
ベクトル５０８が表す風速及び風向は、図１に示す風速算出部１０８によって、ベクトル合成を用いて特定することができる。ベクトル５０８が表す風速及び風向は、図１に示すデータベース１４４に格納することができる。ベクトル５０８が表す風速及び風向は、図１に示す３次元モデル１５６の構築に利用することができる。
【００７３】
次に、図６は、例示的な実施形態によって、ある地域内の設定格子点を２次元で示す図である。図示のとおり、ビュー６００では、地域２００は、マーカ２０２、マーカ２０４、マーカ２０６、及び、マーカ２０８によって区切られている。ビュー６００では、設定格子点６０２は、地域２００内に配置されている。図示の通り、設定格子点６０２は、地域２００内に等間隔で配置されている。
【００７４】
次に、図７は、例示的な実施形態による、地域内の設定格子点を３次元で示す図である。
【００７５】
ビュー７００は、図２に示す地域２００を設定格子点６０２と併せて示す３次元ビューである。ビュー７００に示されるように、設定格子点６０２は、３次元格子７０２を構成する。３次元格子７０２は、方向７０４、方向７０６、及び、方向７０８に沿って等間隔の格子である。
【００７６】
設定格子点６０２は、３次元格子７０２を構成する。３次元格子７０２は、水平と垂直の両方向に延びる格子である。３次元格子７０２によれば、位置が経度／緯度／高度によって明確に定義される。
【００７７】
次に、図８は、例示的な実施形態による、地域内の設定格子点に補間された風ベクトルを２次元で示す図である。ビュー８００では、設定格子点６０２の代わりに、補間風ベクトル８０２が示されている。
【００７８】
各補間風ベクトル８０２は、図１に示す３次元モデル１５６などの３次元モデルによって特定された風ベクトルを表す。各補間風ベクトル８０２は、風速及び風向を含む。各補間風ベクトル８０２は、設定格子点６０２に関連付けられている。なお、補間風ベクトル８０２は、単に水平方向のスケールの２次元ビューで示されているが、補間風ベクトル８０２は高度ごとに算出されてもよい。
【００７９】
次に、図９は、例示的な実施形態による、無人航空機とともに、初期の飛行計画及び微細風況を考慮した新たな飛行計画を２次元で示す図である。無人航空機９００は、地域９０２内で運航される。この例示的な実施例では、地域９０２には建物９０４が含まれている。この例示的な実施例では、無人航空機９００には目的地９０６が定められている。経路９０８は、初期の計画の経路である。経路９０８は、所望の方法を用いて決定することができる。いくつかの例示的な実施例では、経路９０８は、風のない最速経路である。いくつかの例示的な実施例では、経路９０８は、最短の経路である。
【００８０】
経路９１０は、図１に示す修正飛行計画１７２など、修正された飛行計画である。この例示的な実施例では、経路９１０は、地域９０２内の風ベクトル９１２に基づいて作成される。いくつかの例示的な実施例において、風ベクトル９１２はリアルタイムで特定される。いくつかの例示的な実施例において、風ベクトル９１２がリアルタイムで特定される場合、風ベクトル９１２は、無人航空機によって直接測定される。例えば、風ベクトル９１２は、図１に示す風測定値１２８の例である。いくつかの例示的な実施例では、風ベクトル９１２がリアルタイムで特定される場合、風ベクトル９１２は、図１に示す観測飛行速度１３８、及び、観測飛行方位１４０などの観測飛行速度、及び、観測飛行方位から間接的に特定される。いくつかの例示的な実施例では、無人航空機９００は、風ベクトル９１２の測定に関与する。いくつかの他の例示的な実施例では、無人航空機９００は、風ベクトル９１２の測定に関与しない。
【００８１】
他の例示的な実施例では、風ベクトル９１２は、特定された風ベクトルを補間したものである。これらの例示的な実施例では、風ベクトル９１２は、図１に示す補間風ベクトル１６４の例である。特定された風ベクトルを補間して風ベクトル９１２を得る場合、風ベクトル９１２は、地域９０２内で取得された測定値を用いて特定された風ベクトルを用いて補間される。いくつかの例示的な実施例では、測定値は、無人航空機９００以外の無人航空機によって取得することもできる。いくつかの例示的な実施例では、風ベクトル９１２の形成に用いられる地域９０２内の測定値の少なくとも一つの測定値は、無人航空機９００により取得される。
【００８２】
さらに他の例示的な実施例において、風ベクトル９１２は、図１に示す３次元風況予測マップ１６８などの３次元風況予測マップによって生成される。これらの例示的な実施例では、風ベクトル９１２は、図１に示す粗間隔予報１５０などの粗間隔予報が、図１に示す３次元風況マップ作成部１６０などの３次元風況予測マップ作成部に供給されると、特定される。
【００８３】
経路９１０は、目的地９０６への飛行時間が短縮されるように生成することができる。経路９１０は、無人航空機９００が乱気流に遭遇することが少なくなるように生成することができる。経路９１０は、無人航空機９００の燃料効率が高くなるように生成することができる。
【００８４】
次に、図１０は、例示的な実施形態による、無人航空機の所望の経路と実際の経路との差分を示す図である。経路１０００は、無人航空機１００２の所望の経路である。無人航空機１００２は、図１に示す複数の無人航空機１０６のうちの一つの無人航空機の物理的な実施態様の例である。風ベクトル１００４は、他の複数の無人航空機には未だ認識されていない風の変化を表す。無人航空機１００２は、経路１０００に沿った飛行を試みるが、風ベクトル１００４のため、実際には経路１００６に沿って飛行する。なお、経路１０００及び経路１００６は無人航空機１００２のものとして記載されているが、経路は、従来の航空機について生成することもできる。
【００８５】
風ベクトル１００４は、無人航空機１００２からの測定値としてシステム１０２に報告される。いくつかの例示的な実施例では、風ベクトル１００４の測定値は、無人航空機１００２のセンサ（図示せず）を用いて直接測定した値である。いくつかの例示的な実施例では、測定値は、経路１０００及び経路１００６を直接測定することで、風ベクトル１００４を間接的に測定した値である。
【００８６】
この例示的な実施例では、無人航空機１００２は、飛行中である。飛行中に遭遇した風ベクトル１００４を打消すように、無人航空機１００２は経路１０００へ復帰しようとする。この飛行の間、無人航空機１００２は、風ベクトル１００４に関連する測定値を送出するので、他の無人航空機（図示せず）は、風ベクトル１００４に遭遇する前に、風ベクトル１００４を予測し、相殺することができる。いくつかの例示的な実施例において、無人航空機１００２が取得した測定値は、他の無人航空機（図示せず）が風ベクトル１００４を回避する経路を特定するために利用することができる。
【００８７】
図２〜図１０に示す様々なコンポーネントは、図１に示すコンポーネントと組み合わせたり、図１に示すコンポーネントとともに用いたり、あるいは、その両方が可能である。加えて、図２〜図１０に示すコンポーネントのうちのいくつかは、図１にブロックで示したコンポーネントを物理的な構造として実現した例である。
【００８８】
次に、図１１Ａ及び図１１Ｂは、例示的な実施形態による、地域内で特定された風ベクトルに基づいて、当該地域で航空機を飛行させる方法のフローチャートである。方法１１００は、図１のシステム１０２を用いて実現することができる。方法１１００は、図１に示す風ベクトル１１１、補間風ベクトル１６４、又は、予測風ベクトル１７０などの風ベクトルを特定するために用いられる。方法１１００は、図１に示す地域１０４内で無人航空機１１６を飛行させるために用いられる。方法１１００は、図２〜図４及び図６〜図８に示す地域２００において用いられる。方法１１００は、図５に示す無人航空機５００を飛行させるために用いられる。方法１１００は、図９に示す経路９１０を計画するために用いられる。
【００８９】
方法１１００は、複数の航空機が地域を飛行する間、当該複数の航空機の高度測定値を収集する（処理１１０２）。いくつかの例示的な実施例では、地域は、０．５度の水平方向分解能の一つの格子内に収まる。いくつかの例示的な実施例では、地域は、郊外地域又は市街地域の少なくとも一つである。
【００９０】
方法１１００は、複数の航空機を用いて、地域内の風ベクトルを特定する（処理１１０４）。いくつかの例示的な実施例では、風ベクトルは、複数の航空機に搭載されたセンサを用いて、地域内で直接に特定される。これらの例示的な実施例では、風ベクトルは、複数の航空機に搭載されたセンサで取得した風測定値を用いて特定される。
【００９１】
いくつかの例示的な実施例において、風ベクトルは、複数の航空機に搭載されたセンサを用いて、地域内で間接的に特定される。これらの例示的な実施例では、方法１１００は、複数の航空機の設定飛行速度及び設定飛行方位を収集する（処理１１０６）。これらの例示的な実施例では、方法１１００は、複数の航空機の観測飛行速度及び観測飛行方位も収集し、また、風ベクトルを特定することは、ベクトル合成、設定飛行速度、設定飛行方位、観測飛行速度、及び、観測飛行方位を用いて、地域内の風ベクトルを特定することを含む（処理１１０８）。
【００９２】
方法１１００は、特定した風ベクトルに基づいて、地域における航空機の飛行計画を作成する（処理１１１０）。いくつかの例示的な実施例では、航空機は、無人航空機である。いくつかの例示的な実施例では、航空機は、無人航空機であり、地域における航空機の飛行計画を作成することは、当該無人航空機の貨物について最大許容乱気流を特定することと、当該無人航空機が遭遇する乱気流が最大許容乱気流を下回るように飛行計画を作成することと、を含む（処理１１１２）。いくつかの例示的な実施例では、航空機は、無人航空機であり、地域における航空機の飛行計画を作成することは、当該無人航空機の貨物の配達期限を特定することと、当該無人航空機が貨物を配達期限までに配達されるように飛行計画を作成することと、を含む（処理１１１４）。
【００９３】
いくつかの例示的な実施例では、地域における無人航空機の飛行計画を作成することは、当該無人航空機の飛行中に、当該無人航空機について修正飛行計画を作成することを含む（処理１１１６）。このような例示的な実施例では、修正飛行計画は、航空機、又は、当該航空機が運搬する貨物の少なくとも一方についての所望のパラメータを考慮して作成される。
【００９４】
方法１１００は、飛行計画に従って、無人航空機を地域内で飛行させる（処理１１１８）。地域内で無人航空機を飛行させるため、飛行計画は、図１に示すリアルタイム風況分析装置１５４などのリアルタイム風況分析装置に機能的に接続された通信システムによって、無人航空機に伝達される。
【００９５】
いくつかの例示的な実施例では、方法１１００は、前記特定した風ベクトルに基づいて特定された補間風ベクトルを用いて、地域の３次元風況マップを作成する（処理１１２０）。いくつかの例示的な実施例では、方法１１００は、将来の時点における地域の粗間隔予報を受信する（処理１１２２）。これらの例示的な実施例において、方法１１００は、地域の３次元モデルと粗間隔予報とを用いて、将来の時点における地域の３次元風況予測マップを作成し、また、地域における飛行計画を作成することは、将来の時点における地域の３次元風況予測マップを用いて飛行計画を作成することを含む（処理１１２４）。
【００９６】
次に、図１２は、例示的な実施形態による、地域内で無人航空機を飛行させる方法のフローチャートを示す図である。方法１２００は、図１のシステム１０２を用いて実現することができる。方法１２００は、図１に示す風ベクトル１１１、補間風ベクトル１６４、又は、予測風ベクトル１７０などの風ベクトルを特定するために用いられる。方法１２００は、図１に示す地域１０４内で無人航空機１１６を飛行させるために用いられる。方法１２００は、図２〜図４及び図６〜図８に示す地域２００において用いられる。方法１２００は、図５に示す無人航空機５００を飛行させるために用いられる。方法１２００は、図９に示す経路９１０を計画するために用いられる。
【００９７】
方法１２００は、複数の航空機を用いて、第１時点における地域内の風ベクトルを特定する（処理１２０２）。いくつかの例示的な実施例では、風ベクトルは、複数の航空機に搭載されたセンサを用いて、地域内で直接に特定される。これらの例示的な実施例では、風ベクトルは、複数の航空機に搭載されたセンサから取得した風測定値を用いて特定される。
【００９８】
いくつかの例示的な実施例では、風ベクトルは、複数の航空機に搭載されたセンサの測定値を用いて、地域内で間接的に特定される。いくつかの例示的な実施例では、第１時点における地域内の風ベクトルを特定することは、ベクトル合成、地域内の複数の航空機の設定飛行速度、複数の航空機の設定飛行方位、複数の航空機の観測飛行速度、及び、複数の航空機の観測飛行方位を用いて、風ベクトルを特定することを含む（処理１２０３）。
【００９９】
方法１２００は、風ベクトルに基づく補間風ベクトルを含む、地域の３次元風況マップを作成する（処理１２０４）。方法１２００は、３次元風況マップを、第１時点における地域の粗間隔予報と関連付ける（処理１２０６）。方法１２００は、第１時点における地域の粗間隔予報に関連づけられた３次元マップで、地域の３次元モデルを修正する（処理１２０８）。方法１２００は、第２時点における地域の粗間隔予報を受信する（処理１２１０）。方法１２００は、第２時点における地域の３次元風況予測マップを作成する（処理１２１２）。方法１２００は、第２時点における地域の３次元風況予測マップに基づいて、航空機を飛行させる（処理１２１４）。
【０１００】
いくつかの例示的な実施例では、第２時点における地域の３次元風況予測マップに基づいて航空機を飛行させることは、当該航空機の飛行中に、飛行計画を修正することを含む（処理１２１６）。いくつかの例示的な実施例では、第２時点における地域の３次元風況予測マップに基づいて航空機を飛行させることは、当該航空機の飛行中に、新たな飛行計画を作成することを含む（処理１２１８）。
【０１０１】
記載した異なる実施形態におけるフローチャートやブロック図は、例示的な実施形態の装置及び方法を実施可能ないくつかの態様のアーキテクチャ、機能、及び、処理を示している。この意味で、フローチャート又はブロック図における各ブロックは、モジュール、セグメント、機能、及び／又は、処理やステップの一部を表す場合がある。
【０１０２】
なお、いくつかの代替的な実施態様において、ブロックで示した機能は、図示の順とは異なる順で実行されてもよい。例えば、関連する機能によっては、連続ブロックとして示した２つのブロックが実質的に同時に実行されてもよいし、あるいは、これらブロックが逆の順序で実行されてもよい。また、フローチャート又はブロック図に記載のブロックに加えて、他のブロックが追加されてもよい。
【０１０３】
いくつかの例示的な実施例では、方法１１００のブロックのすべてが実行されない場合がある。例えば、処理１１０６、処理１１０８、処理１１２０、又は、処理１１２２の少なくとも一つは任意である。いくつかの例示的な実施例では、方法１２００のブロックのすべてが実行されない場合がある。例えば、処理１２１６又は処理１２１８の少なくとも一つは任意である。
【０１０４】
例示的な実施例は、４次元の気象モデルを構築する手段を提供する。例示的な実施例の４次元気象モデルによれば、水平方向及び垂直方向の風を予測することが可能になる。いくつかの例示的な実施例では、４次元気象モデルによれば、水平方向及び垂直方向の障害（disturbance）又は乱気流の予測が可能になる。
【０１０５】
例示的な実施例では、粗間隔の「マクロ」予報に依存するのではなく、限られた３次元空間における微視的レベルの風について、より詳細なイメージが生成される。このような風の予測は、任意の時間だけ先行して行うことが可能である。例示的な実施例による風況予報は、より細かな格子間隔で得られるので、この風況を利用すれば、より現実的な風況及び降水状況を考慮した飛行計画を作成することができる。
【０１０６】
より現実的な風況及び降水状況を考慮することにより、多数のドローンを有するオペレータは、突発的に運航が混乱するような事態を少なくすることができる。突発的な運航の混乱を低減することで、オペレータは信頼性を高め、よって、顧客満足を高めることができる。この方法は、「IoT（Internet of Things）」システムに依り、具体的には、オペレータが自身で所有するドローン、及び、入手可能な気象状況の測定値に依る方法である。
【０１０７】
ドローンの飛行距離は民間航空機に比べてかなり短いので、従来の気象予報では大まかすぎて、気象の詳細が分からない。例示的な実施例によれば、予め画定された限られた空間（例えば、ドローンオペレータが活動及び商品の配達を行う市）における風況がモデル化されるので、このギャップを埋めることができる。
【０１０８】
例示的な実施例には、主に次のような２つの利点がある。一つ目は、ドローンオペレータは、３次元の区画で現在の風況を判断することができる。現在の風況を判定することは、現在の風の状態を把握する助けとなる。さらに、例示的な実施例によれば、予測した風況を３次元で示すビューの生成が可能である。エリア内のドローンの飛行では、ＮＷＳによる区画の粗い予報だけに頼る場合に比べ、分解能が高い方が有用である。これにより、ドローンの飛行計画を、実際の軌道、及び／又は、所定の飛行時間により近づけることができ、よって予測性を高めることができる。ドローンオペレータは、顧客への商品配送をより正確に予測することで、より正確なサービスを顧客に提供することが可能になる。
【０１０９】
また、微視的レベルの風についての情報が得られることにより、ドローンオペレータは、よりエネルギー効率の高い経路で飛行させることが可能になる。この結果、エネルギー消費の低減が、ひいては、コストの低減が可能になる。
【０１１０】
加えて、例示的な実施例は、乱気流の測定に有用である。乱気流を４次元の位置に関連付けることは、ドローンの飛行計画に有用である。飛行中に遭遇する障害が多すぎると、コスト効率が悪くなる。加えて、飛行中に遭遇する障害が多すぎると、ドローンで配送中の貨物によっては、貨物が損傷する可能性がある。
【０１１１】
一般的に、許容可能な障害レベルは、搬送する負荷に連動する。負荷によっては一定レベルの乱気流しか許容できず、それ以外の場合は、貨物が損傷することがある。この概念を「エアタクシー」に適用する場合は、経路の決定には、移動時間の数値に、乗客の快適さを組み合わせて考慮することができる。一般に、リアルタイムで行うリプランニング（live re-planning）がサポートされており、この手法を、運搬対象に関する許容パラメータが既知である無人航空機に関連付けることが可能である。
【０１１２】
格子の粗い風況に依存する場合に比べ、より微細なスケール／分解能の風況を把握することは効果的であり、実際の風速状況をより精度よく反映させることができる。大型の航空機の長距離の航行においては、その大きさ及び速度に鑑みると、分解能が高いことによって得られる利益は限定的である。しかしながら、無人航空機（ＵＡＶ）などの小型の航空機、又は、民間航空機よりもかなり小型な「エアタクシー」においては、運航範囲もかなり小さく、飛行速度も遅いので、高分解能の気象情報は非常に有益である。
【０１１３】
様々な例示的な実施形態の説明は、例示及び説明のために提示したものであり、すべてを網羅することや、開示した形態での実施に限定することを意図するものではない。多くの改変や変更が可能であることは、当業者には明らかであろう。なお、異なる例示的な実施形態は、他の望ましい例示的な実施形態とは異なる特徴をもたらしうる。上述した１以上の実施形態は、実施形態の原理、及び、実際の用途を最も的確に説明するとともに、想定した特定の用途に適した種々の改変を加えた様々な実施形態のための開示を当業者が理解できるようにするために、選択し、記載したものである。
【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１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２】
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【外国語明細書】
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