無人航空機位置推定方法及びシステム

開放特許情報番号:L2018002484 開放特許情報登録日:2018/12/12 最新更新日:2023/1/23

基本情報
出願番号
公開番号
登録番号
出願日
2016/3/8
公開日
2017/9/14
出願人
国立大学法人京都大学
特許権者
国立大学法人京都大学
権利化状況
権利化済
発明の名称
無人航空機位置推定方法及びシステム
開放特許情報
技術分野
輸送 情報・通信
機能
機械・部品の製造 制御・ソフトウェア
適用製品
蓄電器を電源とする無人航空機の位置を推定する無人航空機位置推定方法及びシステム
目的
無人航空機の重量を大幅に増加させることなく、GPS信号が受信できない場合でも無人航空機が飛行している位置を推定することを可能とする無人航空機位置推定方法及びシステムを提供すること。
効果
本発明によれば、無人航空機には3Dレーザデータと比べて軽量で、且つ消費電力が少ない2次元レーザレーダを搭載し、無人航空機が飛行している地表から2次元測定データを取得して、2次元測定データを予め準備してある学習済みニューラルネットワークに入力することにより、2次元測定データと3次元地形図とのパターンマッチングを行ったことと同様の結果を迅速に行って、位置の推定を行うことができる。
技術概要
蓄電器を電源とする無人航空機の位置を推定する無人航空機位置推定方法であって、
飛行エリアの3次元地形図を複数の仮想直方体セルによって構成される3次元格子によって所定の間隔で分割して複数の3次元格子エリアを仮定し、1つの前記3次元格子エリア内の所定位置に前記無人航空機が存在していると仮定して前記所定位置が含まれる分割された1つの仮想直方体セルを評価データとし、前記所定位置から地表を2次元レーザレーダからのレーザで走査したと仮定したときに得られる2次元測定データを前記3次元地形図のデータから得て学習データとする学習データ取得ステップを、前記複数の3次元格子エリアの全てについて実施する学習データ収集ステップと、
学習済みニューラルネットワークを構築する学習ステップと、
2次元レーザレーダで地表にレーザ走査を実際に行って、2次元測定データを取得する測定データ取得ステップと、
2次元測定データを入力層に入力して出力層から無人航空機の推定位置情報を得る位置推定ステップとからなる。
アピール内容
京都大学「産学連携情報プラットフォーム(フィロ)」をご紹介します。
産学連携の新たな取り組みなど、有益な情報を発信しています。

https://philo.saci.kyoto-u.ac.jp/
イメージ図
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特許権譲渡  :
特許権実施許諾:
登録者情報
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