(57)【要約】【課題】ドローンの自動運転・自動制御・自動対処できるシステムを提供することを目的とする。【解決手段】人工知能（ＡＩ）がドローンの自動運転・自動制御・自動対処が行えるように、送受信するネットワーク手段・通信手段と、位置座標取得手段と、衝突防止手段と、画像取得手段と、情報蓄積手段と、前記取得された画像と蓄積されている情報で人工知能が推論、判断できる手段と、対処実行手段と、位置座標記録手段、をドローン備える、ドローン自動運転・自動制御・自動対処システムを提供する。【選択図】図１
2019200758.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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、
運転命令指示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、
撮像された画像を取得する画像取得手段と、
人工知能に情報を提供する情報蓄積手段（ビッグデータ）と、
前記の取得画像と蓄積情報を瞬時に推論、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が再度利用できるように記憶する位置座標記憶手段と、
を備えるドローン自動運転、自動制御、自動対処を提供する。
【発明の詳細な説明】
【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６２５９９５９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  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】
【０００５】  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）、ネットワーク機器、通信機器、カメラ、準天頂衛星の測位情報受信機またはＧＰＳ受信機、情報蓄積機（ビッグデータ）、高度計、センサー、集音機、対処アーム（取替え可能）、散布機、レーザー照射機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。【０００６】  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、
運転命令指示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、
撮像された画像を取得する画像取得手段と、
人工知能に情報を提供する情報蓄積手段（ビッグデータ）と、
前記の取得画像と蓄積情報を瞬時に推論、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が再度利用できるように記憶する位置座標記憶手段と、
を備え、各手段が人工知能と接続され、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。【０００７】  本発明では、人工知能からの運転命令に従いドローンが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撮像された画像を取得し、取得された画像と情報蓄積（ビッグデータ）の双方を人工知能が即座に推論・判断し、その場で対処実行する。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を記憶する。【０００８】  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】
【０００９】  本発明によれば、人工知能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】
【００１０】
【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】
【００１１】  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。
【００１２】  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、画像取得手段２４、情報蓄積手段２５、対処実行手段２６、位置座標記録手段２７、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。
【００１３】  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。記憶、学習、推論、判断を行う。人工知能は、通信手段２１、位置座標取得手段２２、衝突防止手段２３、画像取得手段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。
【００１４】  通信手段２１は、運転命令指示者と通信するネットワークであり通信手段であり、データの送受信を行う。ネットワークは、有線でも無線でも良く、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。
【００１５】  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１０３、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）１０３が備えられており常に位置情報を受信しており現在の飛行位置座標が分かる。さらには、ドローン１００に高度計１０４が備えられているので高度も分かる。
【００１６】  衝突防止手段２３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回避する。例えば、ドローン１００にはセンサーが備えられており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物に１．５メートルまで接近するとフォバリングする機能がある。
【００１７】  画像取得手段２４は、カメラ１０１で撮像された画像を取得する、また、集音機１０５で音を取得する。
【００１８】  情報蓄積手段２５は、事前に集められた情報を蓄積するものであり、人工知能が記憶、学習、推論、判断するために利用する蓄積情報である。さらには、人工知能に記憶する場合もある。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）。
【００１９】  対処実行手段２６は、人工知能の命令を対処・実行する。農薬散布、水分散布、栄養散布、液体セメント散布、防錆レーザー照射、赤外線カメラ撮影、打音検査、集音等々の対処を実行する。
【００２０】  位置座標記憶手段２７は、対処・実行した位置座標を記憶する。例えば、後日、その課題の位置に再度の対処・実行する時に使用する。
【００２１】  ［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、運転命令指示者と情報の送受信を行う。
【００２２】  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１０４が備えられているので高度も分かる。
【００２３】  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回避する。例えば、上述のように、ドローン１００にはセンサー１０９が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。
【００２４】  画像取得ステップＳ２４は、ドローン１００に備えられているカメラ１０２で撮像された画像を取得する。情報取得ステップＳ２５は、蓄積情報１１０から情報を取得するステップであり、人工知能２０が推論、判断できる状況を用意する。
【００２５】  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。例えば、農作業では害虫がいる場所に薬剤を散布する等々の対処・実行をする。
【００２６】  位置座標記憶ステップＳ２７は、対処・実行した位置座標を記憶する。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しておく。
【００２７】  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、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し、例えば、ドローンに搭載される特化型人工知能でもよい。
【００２８】  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】
【００２９】  以下、図１を参照して実施例１として「農薬散布の事例」を説明する。
運転命令指示者と通信手段２１で人工知能２０が通信を開始ドローンが起動、飛行指示に従い指示された畑や田圃等の農地の上空飛行を開始し、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、飛行を続けながら画像取得手段２４で画像を取得して、人工知能２０が情報蓄積手段２５で蓄積している情報と取得画像を推論、判断し、害虫の被害がある場所であると判断した場合は、即時に対処実行手段２６を使用してその場所に農薬散布を行い、次回の為に位置座標記憶手段２７を使用してその対処の場所の位置座標を記憶する。指示されたその畑や田圃等の農地の面積が全て終了するまで人工知能２０が農薬散布を実施するものである。
【実施例２】
【００３０】  以下、図１を参照して実施例２として「水分散布の事例」を説明する。
運転命令指示者と通信手段２１で人工知能２０が通信を開始ドローンが起動、飛行指示に従い指示された畑や田圃等の農地の上空飛行を開始し、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、飛行を続けながら画像取得手段２４で画像を取得して、人工知能２０が情報蓄積手段２５で蓄積している情報と取得画像を推論、判断し、作物の水分が足りない場所であると判断した場合は、即時に対処実行手段２６を使用してその場所に水分散布を行い、次回の為に位置座標記憶手段２７を使用してその対処の場所の位置座標を記憶する。指示されたその畑や田圃等の農地の面積が全て終了するまで人工知能２０が水分散布を実施するものである。
【実施例３】
【００３１】  以下、図１を参照して実施例３として「栄養分散布の事例」を説明する。
運転命令指示者と通信手段２１で人工知能２０が通信を開始ドローンが起動、飛行指示に従い指示された畑や田圃等の農地の上空飛行を開始し、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、飛行を続けながら画像取得手段２４で画像を取得して、人工知能２０が情報蓄積手段２５で蓄積している情報と取得画像を推論、判断し、作物に栄養分が足りない場所であると判断した場合は、即時に対処実行手段２６を使用してその場所に栄養分散布を行い、次回の為に位置座標記憶手段２７を使用してその対処の場所の位置座標を記憶する。指示されたその畑や田圃等の農地の面積が全て終了するまで人工知能２０が栄養分散布を実施するものである。
【実施例４】
【００３２】  以下、図１を参照して実施例４として「液体セメント散布の事例」を説明する。
運転命令指示者と通信手段２１で人工知能２０が通信を開始ドローンが起動、飛行指示に従い指示された橋梁の下の空間を飛行開始し、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、飛行を続けながら画像取得手段２４で画像を取得して、人工知能２０が情報蓄積手段２５で蓄積している情報と取得画像を推論、判断し、橋梁の撮影部分に補修が必要な場所であると判断した場合は、即時に対処実行手段２６を使用してその場所に液体セメント散布を行い、次回の為に位置座標記憶手段２７を使用してその対処の場所の位置座標を記憶する。指示されたその橋梁の面積が全て終了するまで人工知能２０が液体セメント散布を実施するものである。
【実施例５】
【００３３】  以下、図１を参照して実施例５として「防錆剤散布の事例」を説明する。
運転命令指示者と通信手段２１で人工知能２０が通信を開始ドローンが起動、飛行指示に従い指示された橋梁の下の空間を飛行開始し、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、飛行を続けながら画像取得手段２４で画像を取得して、人工知能２０が情報蓄積手段２５で蓄積している情報と取得画像を推論、判断し、橋梁の撮影部分に防錆補修が必要な場所であると判断した場合は、即時に対処実行手段２６を使用してその場所に防錆剤散布を行い、次回の為に位置座標記憶手段２７を使用してその対処の場所の位置座標を記憶する。指示されたその橋梁の面積が全て終了するまで人工知能２０が防錆剤散布を実施するものである。
【実施例６】
【００３４】  以下、図１を参照して実施例６として「防錆レーザー照射の事例」を説明する。
運転命令指示者と通信手段２１で人工知能２０が通信を開始ドローンが起動、飛行指示に従い指示された橋梁の下の空間を飛行開始し、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、飛行を続けながら画像取得手段２４で画像を取得して、人工知能２０が情報蓄積手段２５で蓄積している情報と取得画像を推論、判断し、橋梁の撮影部分に防錆補修が必要な場所であると判断した場合は、即時に対処実行手段２６を使用してその場所に防錆レーザー照射を行い、次回の為に位置座標記憶手段２７を使用してその対処の場所の位置座標を記憶する。指示されたその橋梁の面積が全て終了するまで人工知能２０が防錆レーザー照射を実施するものである。
【実施例７】
【００３５】  以下、図１を参照して実施例７として「橋梁の状況撮影の事例」を説明する。
運転命令指示者と通信手段２１で人工知能２０が通信を開始ドローンが起動、飛行指示に従い指示された橋梁の下の空間を飛行開始し、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、飛行を続けながら画像取得手段２４で画像を取得して、人工知能２０が情報蓄積手段２５で蓄積している情報と取得画像を推論、判断し、橋梁の撮影部分で拡大撮影が必要な場所であると判断した場合は、即時に対処実行手段２６を使用してその場所の拡大撮影を行い、次回の為に位置座標記憶手段２７を使用してその対処の場所の位置座標を記憶する。指示されたその橋梁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。
【実施例８】
【００３６】  以下、図１を参照して実施例８として「橋梁剥離状況撮影の事例」を説明する。
運転命令指示者と通信手段２１で人工知能２０が通信を開始ドローンが起動、飛行指示に従い指示された橋梁の上下左右の周辺を飛行開始し、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、飛行を続けながら搭載されている赤外線カメラや３６０度カメラを使用して画像取得手段２４で画像を取得して、人工知能２０が情報蓄積手段２５で蓄積している情報と取得画像を推論、判断し、橋梁の撮影部分で剥離しているので対処が必要な場所であると判断した場合は、即時に対処実行手段２６を使用してその場所の拡大撮影を行い、次回の為に位置座標記憶手段２７を使用してその対処の場所の位置座標を記憶する。指示されたその橋梁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。
【実施例９】
【００３７】  以下、図１を参照して実施例９として「物体温度収集の事例」を説明する。
運転命令指示者と通信手段２１で人工知能２０が通信を開始ドローンが起動、飛行指示に従い指示された建物や橋梁の上下左右の周辺を飛行開始し、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、飛行を続けながら搭載されている温度センサーが画像取得手段２４で温度を取得して、人工知能２０が情報蓄積手段２５で蓄積している情報と取得画像を推論、判断し、橋梁の撮影部分で剥離しているので対処が必要な場所であると判断した場合は、即時に対処実行手段２６を使用してその場所の拡大撮影を行い、次回の為に位置座標記憶手段２７を使用してその対処の場所の位置座標を記憶する。指示されたその建物や橋梁の面積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。
【実施例１０】
【００３８】  以下、図１を参照して実施例１０として「打音検査の事例」を説明する。
運転命令指示者と通信手段２１で人工知能２０が通信を開始ドローンが起動、飛行指示に従い指示された建物や橋梁の側面、壁、柱を飛行開始し、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１０６で打音検査を行い、画像取得手段２４でその打音を集音機１０５で取得して、人工知能２０が情報蓄積手段２５で蓄積している情報と取得打音を推論、判断し、打音部分が剥離しているので対処が必要な場所であると判断した場合は、即時に対処実行手段２６を使用してその場所の撮影を行い、次回の為に位置座標記憶手段２７を使用してその対処の場所の位置座標を記憶する。指示されたその建物や橋梁の面積が全て終了するまで人工知能２０が打音検査を実施するものである。
【符号の説明】
【００３９】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
１００  ドローン
１０１  人工知能（ＡＩ）
１０２  カメラ
１０３  準天頂衛星測位受信機（ＧＰＳ）
１０４  高度計
１０５  集音機
１０６  対応アーム
１０７  散布機
１０８  レーザー照射機
１０９  センサー
１１０  蓄積情報
【図１】
2019200758.tif 000003
【図２】
2019200758.tif 000004