(57)【要約】【課題】航法衛星からの測位用電波を使用しなくても、所定の経路を飛行することができる無人飛行体、学習結果情報、無人飛行方法及び無人飛行プログラムを提供すること。【解決手段】自律飛行可能な無人飛行体１は、異なる複数の環境条件における所定領域の画像データを学習することによって取得した所定領域の特徴を示す特徴データと、所定領域の位置を示す位置データとで構成される学習結果情報と、外部領域を撮影して撮影画像データを取得する撮影手段と、撮影画像データの特徴を抽出し、学習結果情報に含まれる特徴データに基づいて、撮影画像データに投影される前記外部領域の位置を判断する位置判断手段と、位置判断手段によって判断した位置に基づいて自律飛行する画像飛行手段と、を有する。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律飛行可能な無人飛行体であって、
異なる複数の環境条件における所定領域の画像データを学習することによって取得した前記所定領域の特徴を示す特徴データと、前記所定領域の位置を示す位置データとで構成される学習結果情報と、
外部領域を撮影して撮影画像データを取得する撮影手段と、
前記撮影画像データの特徴を抽出し、前記学習結果情報に含まれる前記特徴データに基づいて、前記撮影画像データに投影される前記外部領域の位置を判断する位置判断手段と、
前記位置判断手段によって判断した位置に基づいて自律飛行する画像飛行手段と、
を有する無人飛行体。
【請求項２】
前記特徴データは、前記所定領域を構成する複数の物体の位置関係の特徴を示すデータを含み、
前記撮影画像データの特徴は、前記外部領域を構成する複数の物体の位置関係を示すデータを含む、請求項１に記載の無人飛行体。
【請求項３】
前記学習結果情報は、前記所定領域を構成する各部分である部分領域ごとに生成されており、
前記位置判断手段は、前記撮影画像データの特徴と、前記部分領域の前記特徴データとの相関度に基づいて、前記撮影画像データに投影される前記外部領域の位置を判断するように構成されている、
請求項１または請求項２に記載の無人飛行体。
【請求項４】
前記学習結果情報は、深層学習（ディープラーニング）によって生成されたデータを含む請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の無人飛行体。
【請求項５】
異なる複数の環境条件における所定領域の画像データを学習することによって取得した前記所定領域の特徴を示す特徴データと、前記所定領域の位置を示す位置データとで構成される学習結果情報。
【請求項６】
自律飛行可能な無人飛行体が、
異なる複数の環境条件における所定領域の画像データを学習することによって取得した前記所定領域の特徴を示す特徴データと、前記所定領域の座標を示す座標データとで構成される学習結果情報を記憶する記憶ステップと、
外部領域を撮影して撮影画像データを取得する撮影ステップ、
前記撮影画像データの特徴を抽出し、前記学習結果情報に含まれる前記特徴データに基づいて、前記撮影画像データに投影される前記外部領域の位置を判断する位置判断ステップ、及び、
前記位置判断手段によって判断した位置に基づいて自律飛行する画像飛行ステップを実施する無人飛行方法。
【請求項７】
自律飛行可能な無人飛行体を制御するコンピュータを、
異なる複数の環境条件における所定領域の画像データを学習することによって取得した前記所定領域の特徴を示す特徴データと、前記所定領域の位置を示す位置データとで構成される学習結果情報を記憶する記憶手段、
外部領域を撮影して撮影画像データを取得する撮影手段、
前記撮影画像データの特徴を抽出し、前記学習結果情報に含まれる前記特徴データに基づいて、前記撮影画像データに投影される前記外部領域の位置を判断する位置判断手段、及び、
前記位置判断手段によって判断した位置に基づいて自律飛行する画像飛行手段、
として機能させるための無人飛行プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無人飛行体、学習結果情報、無人飛行方法及び無人飛行プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、小型無人飛行体（「ドローン」とも呼ばれる）の利用が提案されている。このようなドローンを利用して、映像情報を取得する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２７３３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ドローンの操縦者は、「プロポ」と呼ばれる操縦装置からドローンに対して無線信号を送信することによって、ドローンを操縦する。ドローンがプロポから所定距離以上離れると、プロポからの無線信号がドローンに到達しなくなる。この場合、ドローンは、予め設定した飛行経路を自律飛行するようになっている。ドローンがプロポから所定距離以上離れて自律飛行している間において、ドローンは、ドローン自体の位置を、ＧＰＳ衛星（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の航法衛星からの測位用電波を受信して測位しつつ、飛行する。ところが、衛星軌道などの条件によっては、測位に必要な数の航法衛星からの測位用電波を受信することができない場合がある。
【０００５】
本発明はかかる問題の解決を試みたものであり、航法衛星からの測位用電波を使用しなくても、所定の経路を飛行することができる無人飛行体、学習結果情報、無人飛行方法及び無人飛行プログラム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】
第一の発明は、自律飛行可能な無人飛行体であって、異なる複数の環境条件における所定領域の画像データを学習することによって取得した前記所定領域の特徴を示す特徴データと、前記所定領域の位置を示す位置データとで構成される学習結果情報と、外部領域を撮影して撮影画像データを取得する撮影手段と、前記撮影画像データの特徴を抽出し、前記学習結果情報に含まれる前記特徴データに基づいて、前記撮影画像データに投影される前記外部領域の位置を判断する位置判断手段と、前記位置判断手段によって判断した位置に基づいて自律飛行する画像飛行手段と、を有する、無人飛行体である。
【０００７】
第一の発明の構成によれば、無人飛行体は、撮影画像データの特徴と学習結果情報に含まれる特徴データに基づいて外部領域の位置を判断することができる。そして、無人飛行体は、所定領域について、異なる複数の環境条件（季節や日照など）における画像データを学習し、その所定領域の特徴を示す特徴データを取得しているから、外部領域を撮影した環境条件に関わらず、外部領域の位置を判断することができる。これにより、航法衛星からの測位用電波を使用しなくても、現在位置を判断し、所定の経路を飛行することができる。
【０００８】
第二の発明は、第一の発明の構成において、前記特徴データは、前記所定領域を構成する複数の物体の位置関係の特徴を示すデータを含み、前記撮影画像データの特徴は、前記外部領域を構成する複数の物体の位置関係を示すデータを含む、無人飛行体である。
【０００９】
第三の発明は、第一の発明または第二の発明のいずれかの構成において、  前記学習結果情報は、前記所定領域を構成する各部分である部分領域ごとに生成されており、前記位置判断手段は、前記撮影画像データの特徴と、前記部分領域の前記特徴データとの相関度に基づいて、前記撮影画像データに投影される前記外部領域の位置を判断するように構成されている、無人飛行体である。
【００１０】
第四の発明は、第一の発明乃至第三の発明のいずれかの構成において、前記学習結果情報は、深層学習（ディープラーニング）によって生成されたデータを含む、無人飛行体である。
【００１１】
第五の発明は、異なる複数の環境条件における所定領域の画像データを学習することによって取得した前記所定領域の特徴を示す特徴データと、前記所定領域の位置を示す位置データとで構成される学習結果情報である。
【００１２】
第六の発明は、自律飛行可能な無人飛行体が、異なる複数の環境条件における所定領域の画像データを学習することによって取得した前記所定領域の特徴を示す特徴データと、前記所定領域の座標を示す座標データとで構成される学習結果情報を記憶する記憶ステップと、外部領域を撮影して撮影画像データを取得する撮影ステップ、前記撮影画像データの特徴を抽出し、前記学習結果情報に含まれる前記特徴データに基づいて、前記撮影画像データに投影される前記外部領域の位置を判断する位置判断ステップ、及び、前記位置判断手段によって判断した位置に基づいて自律飛行する画像飛行ステップを実施する無人飛行方法である。
【００１３】
第七の発明は、自律飛行可能な無人飛行体を制御するコンピュータを、異なる複数の環境条件における所定領域の画像データを学習することによって取得した前記所定領域の特徴を示す特徴データと、前記所定領域の位置を示す位置データとで構成される学習結果情報を記憶する記憶手段、外部領域を撮影して撮影画像データを取得する撮影手段、前記撮影画像データの特徴を抽出し、前記学習結果情報に含まれる前記特徴データに基づいて、前記撮影画像データに投影される前記外部領域の位置を判断する位置判断手段、及び、前記位置判断手段によって判断した位置に基づいて自律飛行する画像飛行手段、として機能させるための無人飛行プログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、航法衛星からの測位用電波を使用しなくても、所定の経路を飛行することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る無人飛行体の作用を示す概略図である。
【図２】基地局の機能構成を示す概略図である。
【図３】学習用の画像取得のために所定領域を撮影する様子を示す概略図である。
【図４】学習用の画像取得のために所定領域を撮影する様子を示す概略図である。
【図５】学習用の画像取得のために所定領域を撮影する様子を示す概略図である。
【図６】学習用の画像取得のために所定領域を撮影する様子を示す概略図である。。
【図７】本発明の実施形態に係る無人飛行体を示す概略図である。
【図８】無人飛行体の機能構成を示す概略図である。
【図９】飛行時に外部領域に対応する部分領域を判断する様子を示す概略図である。
【図１０】無人飛行体の動作を示す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形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以下の説明においては、同様の構成には同じ符号を付し、その説明を省略又は簡略する。なお、当業者が適宜実施できる構成については説明を省略し、本発明の基本的な構成についてのみ説明する。
【００１７】
図１に示す無人機１は、プロペラの回転によって推力を得て、所定の経路を自律飛行する無人飛行体の一例である。
【００１８】
無人機１は、所定領域３００を経路Ｒ１に従って自律飛行する。ここで、無人機１は、ＧＰＳ衛星（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の航法衛星からの測位用電波を受信しなくても、下方を撮影して取得した画像によって現在位置を判断し、経路Ｒ１に従って自律飛行することができる。無人機１が現在位置を判断するための基礎となるデータが、学習結果データである。基地局５０（図２参照）が学習結果データを生成する。
【００１９】
図２は、基地局５０の機能構成を示す図である。基地局５０は、コンピュータで構成されており、ＣＰＵ１６０、記憶部１６２、通信部１６４、及び、電源部１６６を有する。
【００２０】
基地局５０は、通信部１６４によって、無人機１に発進指示等を送信可能になっている。ただし、無人機１は、飛行中において、基地局５０と通信する必要はなく、現在位置を自律的に判断し、所定の飛行経路を飛行する。
【００２１】
基地局５０の記憶部１６２には、コンピュータとしての基本的な機能を実施するために必要な各種データ及びプログラムのほか、学習結果データを生成するための学習結果データ生成プログラムが格納されている。学習結果データは学習結果情報の一例である。
【００２２】
以下、学習結果データの生成について説明する。所定領域３００には、様々な地形や構造物があり、例えば、山２００Ａ〜２００Ｆ、ゴルフ場２０２、動物園２０４、田畑２０６、池２０８、道路２１０などの物がある。基地局５０は、所定領域３００の各部分（以下、「部分領域」と呼ぶ。）の画像を機械学習し、部分領域の特徴を示す特徴データを取得する。特徴データは、部分領域の位置（緯度、経度）及び撮影高度と対応づけられて、学習結果データを構成する。
【００２３】
ところで、カメラで所定領域３００を撮影する場合、撮影の際の高度などの撮影条件や、季節、日照や天候などの気象条件によって、山２００Ａ〜２００Ｆ、ゴルフ場２０２、動物園２０４、田畑２０６、池２０８、道路２１０などの物の見え方（画像への投影態様）が異なる。本明細書において、撮影条件と気象条件を総称して環境条件と呼ぶ。
【００２４】
基地局５０は、学習用画像として、様々な環境条件において撮影した画像データを使用する。所定の部分領域について、様々な見え方の画像を学習することによって、所定の部分領域の特徴を抽出し、どのような見え方であっても、所定の部分領域を識別するための学習結果データを生成することができる。特徴データに示される特徴は、様々な環境条件においても不変の特徴と、様々な環境条件ごとの特徴の双方を含む。
【００２５】
図３乃至図６を参照して、学習結果データについて詳細に説明する。図３は、所定領域３００（図１参照）を上空から視た図である。所定領域３００の各部分領域が撮影され、複数の学習用画像ＰＨが取得される。図３においては、説明の便宜のため、学習用画像ＰＨは、互いに乖離しているが、実際には、学習用画像ＰＨは重複している。学習用画像ＰＨの中心位置の座標（緯度、経度）及び撮影位置の高度が部分領域の位置であり、学習用画像ＰＨを構成するデータに含まれる。中心位置の座標（緯度、経度）及び撮影位置の高度を示す情報は位置情報の一例である。以下、学習用画像ＰＨに投影される領域の中心位置の座標（緯度、経度）及び撮影位置の高度を「位置」と呼ぶ。
【００２６】
学習用画像ＰＨは、無人機１で撮影して取得する必要はなく、他の無人機で撮影して取得してもよいし、外部のデータベース等に格納されている画像を利用してもよい。ただし、学習用画像ＰＨと位置が対応づけられている必要がある。基地局５０のコンピュータは、多数の学習用画像ＰＨを学習する。機械学習の方式は、例えば、深層学習（ディープラーニング）を採用する。深層学習とは、多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習であり、画像認識の分野が有力な活用分野の一つである。ニューラルネットワークは、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｌｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。畳み込みニューラルネットワークは、入力層（ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）、畳み込み層（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  ｌａｙｅｒ）、プーリング層（ｐｏｏｌｉｎｇ  ｌａｙｅｒ）、全結合層（ｆｕｌｌｙ  ｃｏｎｎｅｔｃｅｄ  ｌａｙｅｒ）、出力層（ｏｕｔｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）から構成され、畳み込み層とプーリング層は複数回繰り返して深い層を形成し、その後の全結合層も複数層続く。ディープラーニングによって、大量のデータに基づいて、自動的にどのような情報に着目すればよいのかを決定し、特徴データを獲得することができる。
【００２７】
基地局５０は、学習用画像ＰＨ中の複数の物体の投影態様の特徴と位置とを学習することによって、特定の部分領域の見え方の特徴（以下、「部分領域の特徴」という。）を示す特徴データを獲得する。見え方の特徴とは、例えば、個々の物体の輪郭や個々の構成の方向である。ただし、部分領域の特徴は、山２００Ａ〜２００Ｆ、ゴルフ場２０２、動物園２０４、田畑２０６、池２０８、道路２１０などの個々の構成物の見え方の特徴ではなく、これら構成物全体としての特徴である。すなわち、山２００Ａとゴルフ場２０２の位置関係など、各構成物の相対的な位置関係を含む全体的な特徴である。
【００２８】
領域３００の学習用画像ＰＨにおける見え方（画像への投影態様）は、環境条件によって様々であるから、基地局５０は、様々な環境条件における学習用画像ＰＨを学習する。例えば、図３は晴天時の正午の領域３００の見え方を示し、図４は晴天時の夕方の領域３００の見え方を示す。夕方の領域３００には影Ｓが生じており、正午の領域３００とは見え方が異なる。図５は、図３の領域３００を撮影したときよりも高い高度における領域３００の見え方である。図５が夏季における領域３００の見え方であるとすれば、図６は冬季における見え方であり、雪で覆われた領域３０２が存在する。このように、領域３００の見え方は、天候、季節、高度などの環境条件によって見え方が異なる。
【００２９】
基地局５０は、様々な環境条件において撮影して得た領域３００の部分領域の特徴を位置と対応づけて学習する。基地局５０は、部分領域の特徴データを学習結果データとして蓄積する。
【００３０】
また、基地局５０は、様々な地形を撮影した画像データを学習用画像として使用して学習する。本明細書において、地形は、川、山、湖、海岸線、送電線、高速道路等、相応の長さまたは大きさを有する形状を有する物体を意味し、「ランドマーク」と呼ぶ。川や山などの各ランドマークは、物体のカテゴリーである。基地局５０は、カテゴリーごとに、上述の学習方法と同様の方法によって、学習用画像中の物体の投影態様の特徴と位置とを学習することによって、各カテゴリーに属する物体の見え方の特徴を示す特徴データを獲得する。基地局５０は、カテゴリーごとに獲得した特徴データを学習結果データとして蓄積する。
【００３１】
無人機１は、基地局５０が生成した学習結果データを記憶して、自律飛行に利用する。以下、無人機１について、詳細に説明する。
【００３２】
図７に示すように、無人機１は、筐体２を有する。筐体２には、無人機１の各部を制御するコンピュータ、自律飛行装置、無線通信装置、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などの航法衛星システムからの測位用電波を利用する測位装置、慣性センサー、気圧センサー、バッテリー等が配置されている。また、筐体２には、固定装置１２を介して、カメラ１４が配置されている。カメラ１４は、撮影手段の一例である。
【００３３】
無人機１は、カメラ１４によって、外部領域（下方の領域）の画像を取得する。カメラ１４は、可視光カメラであるが、これとは異なり、近赤外線カメラ、切り替え可能なハイブリッドカメラであってもよい。固定装置１２は、カメラ１４による撮影画像のぶれを最小化し、かつ、カメラ１４の光軸を任意の方向に制御することができる３軸の固定装置（いわゆる、ジンバル）である。なお、カメラ１４を近赤外線カメラとする場合には、後述の学習用画像も、近赤外線カメラで撮影して取得した画像を使用する。また、カメラ１４をハイブリッドカメラとする場合には、後述の学習用画像は、近赤外線カメラで撮影して取得した画像と可視光カメラで取得した画像の双方を使用する。
【００３４】
筐体２には、丸棒状のアーム４が接続されている。各アーム４にはモーター６が接続されており、各モーター６にはプロペラ８が接続されている。各モーター６は、直流モーター（ブラシレスＤＣモーター）である。各モーター６は、筐体２内の自律飛行装置によってそれぞれ独立して制御され、無人機１を上下水平方向の移動や空中での停止（ホバリング）及び姿勢制御を自在に行うことができるようになっている。
【００３５】
アーム４には保護枠１０が接続され、プロペラ８が外部の物体に直接接触することを防止している。アーム４及び保護枠１０は、例えば、炭素繊維強化プラスチックで形成されており、強度を保ちつつ、軽量に構成されている。
【００３６】
図８は、無人機１の機能構成を示す図である。無人機１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１００、記憶部１０２、無線通信部１０４、衛星測位部１０６、慣性センサー部１０８、駆動制御部１１０、画像処理部１１２、及び、電源部１１４を有する。
【００３７】
無人機１は、無線通信部１０４によって、基地局５０と通信可能になっている。無人機１は、無線通信部１０４によって、基地局５０から、発進等の指示を受信する。基地局５０は、コンピュータで構成されている。
【００３８】
無人機１は、衛星測位部１０６と慣性センサー部１０８によって、無人機１自体の位置を測定することができる。衛星測位部１０６は、基本的に、４つ以上の航法衛星からの測位用電波を受信して無人機１の位置を計測する。慣性センサー部１０８は、例えば、加速度センサー及びジャイロセンサーによって、出発点からの無人機１の移動を積算して、無人機１の位置を計測する。ただし、本実施形態においては、衛星測位部１０６及び慣性センサー部１０８による現在位置の測定は行わないものとする。
【００３９】
駆動制御部１１０によって、無人機１は各モーター６（図７参照）に接続されたプロペラ８（図７参照）の回転を制御し、上下水平移動や空中停止、傾きなどの姿勢を制御するようになっている。
【００４０】
画像処理部１１２によって、無人機１はカメラ１４（図７参照）を作動させて外部の画像を取得することができる。
【００４１】
電源部１１４は、例えば、交換可能な可充電電池であり、無人機１の各部に電力を供給するようになっている。
【００４２】
記憶部１０２には、出発点から目的位置まで自律移動するための移動計画を示すデータ等の自律移動に必要な各種データ及びプログラムのほか、学習結果データ、撮影プログラム、位置判断プログラム及び画像飛行プログラムが格納されている。学習結果データは学習結果情報の一例である。ＣＰＵ１００と撮影プログラムは撮影手段の一例である。ＣＰＵ１００と位置判断プログラムは位置判断手段の一例である。ＣＰＵ１００と画像飛行プログラムは画像飛行手段の一例である。
【００４３】
上述のように、記憶部１０２には、学習結果データが格納されている。基地局５０を構成するコンピュータが学習結果データを生成し、無人機１の記憶部１０２に格納される。
【００４４】
無人機１は、上述の学習結果データを基地局５０から取得し、記憶部１０２に記憶している。
【００４５】
無人機１は、撮影プログラムによって、飛行中にカメラ１４を作動させて下方の領域（外部領域）を撮影し、撮影画像データ（以下、「カメラ画像」と呼ぶ。）を取得する。具体的には、無人機１は、カメラ１４を作動させて、無人機１の鉛直下方を撮影する。このため、カメラ画像の中心が、無人機１の現在位置の座標である。ただし、本実施形態において、無人機１は、衛星測位部１０６及び慣性センサー部１０８による現在位置の測定は行わないから、外部領域を撮影した時点では現在位置を知ることはできない。
【００４６】
無人機１は、位置判断プログラムによって、カメラ画像の特徴を抽出し、学習結果データに含まれる特徴データに基づいて、カメラ画像に投影される外部領域の位置を判断する。
【００４７】
無人機１は、カメラ画像の特徴を抽出し、学習結果データを参照することによって、カメラ画像に投影された領域の位置、すなわち、無人機１の現在位置を判断（推定）する。無人機１は、カメラ画像に投影された領域の特徴と、学習結果データの特徴データとを対比して、相関性（相関度）を判断することによって、無人機１の現在位置を判断する。
【００４８】
部分領域の学習結果データは、例えば、図３の各学習用画像ＰＨでカバーする領域の学習結果データである。無人機１は、部分領域の学習結果データを適宜組み合わせることができる。例えば、図９に示すように、学習結果データＰＨ１の下半分と学習結果データＰＨ２の上半分を組み合わせて、新たな部分領域の学習結果データを生成することができる。
【００４９】
無人機１は、カメラ画像について、例えば、輪郭や個々の構成の方向といった特徴を多数抽出し、カメラ画像に投影された領域の特徴（以下、「カメラ画像の特徴」という。）を認識する。カメラ画像の特徴は、上述の学習結果データに含まれる特徴データと同様に、領域の全体的な特徴である。無人機１は、カメラ画像の特徴と部分領域の特徴データと対比して、相関性（相関度）を判断する。相関度が高いほど、カメラ画像中の領域が、特定の部分領域である可能性が高い。例えば、相関度が０の場合には、カメラ画像中の領域が特定の部分領域である可能性（以下、「カテゴリー共通確率」と呼ぶ。）は０％として、相関度が最大値を示すときに、カテゴリー共通確率が１００％であると定義する。無人機１は、カテゴリー共通確率が所定の基準値である、例えば、９５％以上であるときに、カメラ画像中の領域が、特定の部分領域であると判断する。
【００５０】
無人機１は、カメラ画像の特徴といずれの部分領域の特徴データとの相関度も基準値に満たない場合には、相関度が大きくなるように、部分領域を組み合わせる。例えば、カメラ画像中の領域と学習用画像ＰＨ１（図９参照）でカバーする部分領域の相関度が５０％であり、カメラ画像中の領域と学習用画像ＰＨ２（図９参照）でカバーする部分領域の相関度が５０％であれば、学習用画像ＰＨ１でカバーする部分領域が５０％であり、学習用画像ＰＨ２でカバーする部分領域が５０％となる部分領域ＰＭ１（図９参照）を生成し、カメラ画像の特徴との相関度を判断する。無人機１は、カメラ画像の特徴と部分領域ＰＭ１の特徴データとの相関度が９５％以上であれば、カメラ画像に投影される領域は部分領域ＰＭ１であると判断し、現在位置が、部分領域ＰＭ１の中心位置であると判断する。学習結果データには、位置データとして高度も含むから、無人機１は、現在位置の緯度、経度のほか、高度も判断することができる。
【００５１】
上述のように、無人機１は、カメラ画像中の特定の物体と学習結果データを対比するのではなく、カメラ画像の特徴という全体的な特徴と、学習結果データに含まれる部分領域の全体的な特徴を対比する。部分領域の全体的な特徴が環境条件によって変化する程度は、構成する個々の物体の特徴が環境条件によって変化する程度よりも低い。このため、無人機１は、精度よく、現在位置を判断することができる。しかも、学習結果データは、様々な環境条件において取得された部分領域の学習用画像ＰＨを学習して得たデータであるから、無人機１がカメラ画像を取得した環境条件がどのようなものであっても、特定の部分領域であると判断することができる。
【００５２】
無人機１は、画像飛行プログラムによって、カメラ画像と学習結果データによって判断した現在位置に基づいて、自律飛行する。
【００５３】
無人機１の飛行経路は、例えば、飛行経路を示す座標（緯度及び経度）及び高度によって指定することができる。例えば、無人機１は、図１の飛行経路Ｒ１の座標及び高度が与えられると、カメラ画像と学習結果データによって判断した現在位置に基づいて、飛行経路Ｒ１に従って、自律飛行する。
【００５４】
また、無人機１の飛行経路は、出発位置の座標、到着位置の座標、飛行高度、及び、ランドマークによって指定することができる。すなわち、ランドマークによって、出発位置と到着位置を結ぶ具体的な飛行経路を指定する。具体的な飛行経路の指定態様は、例えば、例えば、「川に沿って飛行」、「高速道路に沿って飛行」、「送電線に沿って飛行」という態様である。例えば、図１の位置Ｐ１を出発点とし、位置Ｐ２と到着点として指定し、具体的な経路は「山裾に沿って飛行」という態様で指定することができる。無人機１は、位置Ｐ１と位置Ｐ２と飛行高度、及び、「山裾に沿って飛行」という指定を受信すると、カメラ画像と学習結果データによって判断した山裾に沿う経路Ｒ２によって、自律飛行する。これにより、出発点と到着点の座標、飛行高度、及び、ランドマークを指定するだけで、無人機１は所定の飛行経路で自律飛行することができる。
【００５５】
以下、無人機１の動作を、図１０のフローチャートを参照して説明する。無人機１は、飛行に先立って、基地局５０が生成した学習結果データを記憶する（図１０のステップＳＴ１）。そして、飛行しつつ、下方の画像を撮影してカメラ画像を取得し（ステップＳＴ２）、カメラ画像から特徴を抽出し（ステップＳＴ３）、学習結果データを参照して（ステップＳＴ４）、現在位置を推定し（ステップＳＴ５）、所定の飛行経路を飛行する。
【００５６】
なお、本発明は上述の各実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５７】
１  無人機
２  筐体
６  モーター
１４  カメラ
５０  基地局
１０２  記憶部
１０６  衛星測位部
【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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