JP7228229B2

JP7228229B2 - プログラム、情報処理装置及び情報処理方法

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Publication number: JP7228229B2
Application number: JP2018237900A
Authority: JP
Inventors: 賀宣松野
Original assignee: Japan Aerospace Exploration Agency JAXA
Current assignee: Japan Aerospace Exploration Agency JAXA
Priority date: 2018-12-20
Filing date: 2018-12-20
Publication date: 2023-02-24
Anticipated expiration: 2038-12-20
Also published as: US20220051575A1; US12033527B2; WO2020129315A1; JP2020101879A

Description

本発明は、例えば飛行中の不確定性（気象予測誤差や機体特性誤差等）を考慮し、飛行経路上の任意の目標地点への到着要求時刻を満たす最適な制御入力（速度、高度、経路角、コストインデックス、上昇・降下率等）を決定するプログラム、情報処理装置及び情報処理方法に関する。

航空交通需要の増大に伴い高密度運航を行うためには、時間管理を導入した運航、つまり航空機が目標地点を要求時刻に通過する必要があり、到着予定時刻を予測し到着要求時刻を満たすように飛行速度を制御する到着時刻制御技術が要求される（特許文献１参照）。

また、飛行中に生じる気象予測誤差等の不確実性の影響から到着予定時刻を正確に予測することは困難なため、到着時刻の不確実性を定量化し、不確実性を使用した到着時刻制御技術も提案されている（特許文献２参照）。

米国特許第５１２１３２５号公報米国特許第８１５０５８８号公報

「Ｎｏｗｃａｓｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｓｍｆｏｒｗｉｎｄｆｉｅｌｄｓｕｓｉｎｇｅｎｓｅｍｂｌｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇａｎｄａｉｒｃｒａｆｔｆｌｉｇｈｔｄａｔａ」ＲｙｏｔａＫｉｋｕｃｈｉｅｔａｌ．２０１８ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＡｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ

特許文献１に記載された技術では、飛行中の不確実性の影響から速度調整が高頻度化し加減速を繰り返すため、燃費と快適性が悪化する。また、特許文献２に記載された技術でも、事前に定めた最低使用可能速度と最高使用可能速度との切り替えのみを想定したバンバン制御であり、燃費と快適性が悪化する。そのため、特許文献１及び２に記載された技術では、実用性に乏しかった。

以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、速度調整回数等を低減して燃費と快適性の悪化を抑えつつ到着時刻に対する不確定性の影響を抑えることができるプログラム、情報処理装置及び情報処理方法を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一形態に係るプログラムは、移動体の目標地点への到着時刻に影響する不確定な予測値を、実測値を用いて定量化して前記不確定な予測値の確率分布を算出し、前記目標地点への到着時刻に影響する移動体への制御入力であって、現在の前記制御入力を用いた場合の前記目標地点までの到着予定時刻の確率分布を、前記不確定な予測値の確率分布を用いて算出し、前記目標地点までの到着予定時刻の確率分布において、前記現在の制御入力を用いた場合の前記目標地点までの到着要求時刻に対する到着予定時刻の第１の統計量が第１の閾値外かどうかを判定し、前記第１の統計量が前記第１の閾値外の場合に、前記到着要求時刻に対する到着予定時刻の第２の統計量が第２の閾値内となるように前記制御入力を決定するステップをコンピュータに実行させる。

本発明では、移動体の目標地点への到着時刻に影響する不確定な予測値、つまり到着時刻に対する不確定性に対してロバストに時間管理を行うことで、速度調整回数等を低減して燃費と快適性の悪化を抑えつつ到着時刻に対する不確定性の影響を抑えることができる。

本発明の一形態に係るプログラムでは、前記制御入力を決定するステップは、前記第１の統計量が前記第１の閾値外の場合に、前記第２の統計量が前記第２の閾値内となりかつ所定のコストを最適化するように前記制御入力を決定してもよい。

本発明の一形態に係るプログラムでは、前記第１及び第２の統計量は、前記到着要求時刻に対する前記到着予定時刻の確率分布における確率、モーメント及び代表値のうち少なくとも１つであってもよい。

本発明の一形態に係るプログラムでは、前記移動体は、航空機であり、前記不確定な予測値は、気象予測値及び／又は機体特性であり、前記実測値は、前記気象予測値に対しては気象観測値、前記機体特性に対しては機体計測値であってもよい。

本発明の一形態に係るプログラムでは、前記移動体は、航空機であり、前記航空機への制御入力は、速度、高度、経路角、コストインデックス及び上昇・降下率のうち少なくとも一つであってもよい。

本発明の一形態に係る情報処理装置は、移動体の目標地点への到着時刻に影響する不確定な予測値を、実測値を用いて定量化して前記不確定な予測値の確率分布を算出する不確定性推定部と、前記目標地点への到着時刻に影響する移動体への制御入力であって、現在の前記制御入力を用いた場合の前記目標地点までの到着予定時刻の確率分布を、前記不確定な予測値の確率分布を用いて算出する到着予定時刻推定部と、前記目標地点までの到着予定時刻の確率分布において、前記現在の制御入力を用いた場合の前記目標地点までの到着要求時刻に対する到着予定時刻の第１の統計量が第１の閾値外かどうかを判定し、前記第１の統計量が前記第１の閾値外の場合に、前記到着要求時刻に対する到着予定時刻の第２の統計量が第２の閾値内となるように前記制御入力を決定する到着時刻制御部とを具備する。

本発明の一形態に係る情報処理方法は、移動体の目標地点への到着時刻に影響する不確定な予測値を、実測値を用いて定量化して前記不確定な予測値の確率分布を算出し、前記目標地点への到着時刻に影響する移動体への制御入力であって、現在の前記制御入力を用いた場合の前記目標地点までの到着予定時刻の確率分布を、前記不確定な予測値の確率分布を用いて算出し、前記目標地点までの到着予定時刻の確率分布において、前記現在の制御入力を用いた場合の前記目標地点までの到着要求時刻に対する到着予定時刻の第１の統計量が第１の閾値外かどうかを判定し、前記第１の統計量が前記第１の閾値外の場合に、前記到着要求時刻に対する到着予定時刻の第２の統計量が第２の閾値内となるように前記制御入力を決定する。

本発明によれば、速度調整回数等を低減して燃費と快適性の悪化を抑えつつ到着時刻に対する不確定性の影響を抑えることができる。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置１の構成を示すブロック図である。不確定要素の確率分布（連続型の確率分布）の一例を示すグラフである。不確定要素の確率分布（離散型の確率分布）の一例を示すグラフである。到着予定時刻の確率分布（連続型の確率分布）の一例を示すグラフである。到着予定時刻の確率分布（離散型の確率分布）の一例を示すグラフである。到着時刻制御部１３による処理の内容（連続型）を説明するための図である。到着時刻制御部１３による処理の内容（離散型）を説明するための図である。情報処理装置１の動作を示すフローチャートである。従来技術と本実施形態に係る情報処理装置１の速度変更回数を比較するためのグラフである。従来技術と本実施形態に係る情報処理装置１の時間管理精度を比較するためのグラフ（その１）である。従来技術と本実施形態に係る情報処理装置１の時間管理精度を比較するためのグラフ（その２）である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
図１に示す情報処理装置１は、例えば気象予測補正及び誤差生成技術（非特許文献１参照）等により、既存の機上装置もしくはデータリンクを介して飛行中に得られる自機や周辺機の飛行データ等を用いて、飛行中の不確実性を補正すると共に、残留誤差を定量化する。

情報処理装置１は、このように飛行中に生成される補正情報及び誤差情報を活用し、定量化された不確実性の影響を考え、到着時刻が目標とする時間管理精度内に収まるように、最適な制御入力（速度、高度、経路角、コストインデックス、上昇・降下率等）を決定する。すなわち、情報処理装置１は、飛行中の不確定性（気象予測誤差や機体特性誤差等）を考慮し、飛行経路上の任意の目標地点への到着要求時刻を満たす最適な制御入力（速度、高度、経路角、コストインデックス、上昇・降下率等）を決定する。

最適な制御入力の算出には機上機器を使用し、決定された最適な制御入力は、航空機の制御システムに直接伝達され航空機を自動で誘導制御するか、もしくは、例えば搭載したエレクトロニック・フライト・バッグ（ＥＦＢ）の表示機器を介してパイロットに伝達し、パイロットの運航判断を支援する。

つまり、情報処理装置１は、典型的には、航空機の機上機器のアプリケーションプログラムからなるもの、或いはＥＦＢのアプリケーションプログラムからなるもので、不確定性推定部１１と、到着予定時刻推定部１２と、到着時刻制御部１３とを有する。

不確定性推定部１１は、航空機の目標地点への到着時刻に影響する飛行中の不確定な予測値を、実測値を用いて定量化して不確定な予測値の確率分布を算出する。

ここで、到着時刻に影響する不確定な予測値とは、典型的には、気象予測であり、より詳細には例えば予測される風速や風向、気温であり、実測値とは、例えば気象観測値であり、より詳細には当該航空機で実際に観測された風速や風向、気温である。前記の不確定な予測値は、気象予測値の他、機体特性等もある。機体特性とは、より詳細には、例えば燃料流量やエンジンパラメータ、推力、空気力である。前記の実測値は、前記の機体特性に対する機体計測値である。以下の説明では、予測値として気象予測だけを例にして説明するが、機体特性等との組み合わせ、或いは機体特性等のみを不確定な予測値としてもよい。また、航空機への制御入力とは、典型的には、航空機の飛行速度である。航空機への制御入力は、航空機の飛行速度の他、高度や経路角、コストインデックス、上昇・降下率等がある。また、航空機への制御入力は、これらのうち二つ以上であってもよい。さらに、時変でも時不変であってもよい。

図２に不確定な予測値、つまり不確定要素の確率分布の一例を示す。不確定要素の確率分布は、気象予測値と実測値である気象観測値との差である気象予測誤差を定量化して生成される。例えば、気象観測値(ｘ＿ｏｂｓ)を用いて、事前に入力されたＮパターンの気象予測（ｘ＿１，ｘ＿２，・・・，ｘ＿Ｎ）の確率（ｐ（ｘ＿１），ｐ（ｘ＿２），・・・，ｐ（ｘ＿Ｎ））を算出する。なお、図２には連続型の確率分布を例示しているが、図３に示すように離散型の確率分布を生成するようにしてもよい。

到着予定時刻推定部１２は、図２又は図３に示した不確定要素の確率分布を用いて、現在の飛行速度で計画している飛行経路を通った場合の目標地点までの到着予定時刻の確率分布を算出する。

図４に到着予定時刻の確率分布の一例を示す。例えば、現在の速度（ｖ）で飛行した場合の到着予定時刻（ＥＴＡ）を、上記のＮパターンの気象予測（ｘ＿１，ｘ＿２，・・・，ｘ＿Ｎ）各々の場合で算出し（この算出結果を（ＥＴＡ＿１，ＥＴＡ＿２，・・・，ＥＴＡ＿Ｎ）とする）、それらの確率（ｐ'（ＥＴＡ＿１），ｐ'（ＥＴＡ＿２），・・・，ｐ'（ＥＴＡ＿Ｎ））を算出する。ここで、気象予測ｘ＿１のもと速度ｖで飛行した場合の到着予定時刻はＥＴＡ＿１であり、その確率ｐ'（ＥＴＡ＿１）は気象予測がｘ＿１となる確率ｐ（ｘ＿１）となる。なお、図４には連続型の確率分布を例示しているが、図５に示すように離散型の確率分布を生成するようにしてもよい。

到着時刻制御部１３は、図４又は図５に示した到着予定時刻の確率分布に基づいて、現在の飛行速度ｖでの到着要求時刻に対する到着予定時刻の統計量が所定の閾値外かどうかを判定し、統計量が所定の閾値外の場合に、到着要求時刻に対する到着予定時刻の統計量が所定の閾値内となるように飛行速度を決定する。例えば、図６の上図に示すように、到着要求時刻（ＲＴＡ）に対する到着予定時刻（ＥＴＡ）の統計量として、到着要求時刻（ＲＴＡ）の許容範囲内（－ｔｏｌ１～＋ｔｏｌ２）を満たす確率Ｐｒ（図中の斜線の面積）を用い、その確率Ｐｒを閾値判定に用いる。

到着時刻制御部１３は、その確率Ｐｒが所定の閾値以下の場合には、図６の下図に示すように、確率Ｐｒが最大化するように、すなわち図中の斜線の面積が最大化するように飛行速度を決定する。なお、図６には連続型の確率分布を例示しているが、図７に示すように離散型の確率分布であっても同様に実施が可能である。

到着時刻制御部１３は、例えば、飛行速度をｖ、到着予定時刻をＥＴＡ、到着要求時刻をＲＴＡ、許容範囲を－ｔｏｌ１～＋ｔｏｌ２、確率をＰｒ、目標地点までの到着予定時刻の確率分布をｐ'（ＥＴＡ）としたとき、確率Ｐｒが所定の閾値以下の場合に、確率Ｐｒを最大化する設定速度ｖ_ｏｐｔを、到着要求時刻に到着したい場合には以下の式（１）で最大化、到着要求時刻までに到着したい場合には以下の式（２）で最大化及び到着要求時刻以降に到着したい場合には以下の式（３）で最大化して決定する。

式（１）

式（２）

式（３）

図８はこのように構成された情報処理装置１の動作を示すフローチャートである。
まず、不確定性推定部１１が、飛行中の気象観測値や機体計測値を用いて、飛行中の不確定要素（気象予測や機体特性等）の確率分布（図２又は図３参照）を生成する（ステップ８０１）。
次に、到着予定時刻推定部１２が、不確定要素の確率分布（図２又は図３参照）を用いて、現在の制御入力（速度、高度、経路角、コストインデックス、上昇・降下率等）で飛行した場合の目標地点への到着予定時刻の確率分布（図４又は図５参照）を生成する（ステップ８０２）。
を生成する。
次に、到着時刻制御部１３が、現在の制御入力での到着予定時刻の閾値を判定し（ステップ８０３）、閾値外の場合には、到着要求時刻を許容範囲内で満たす制御入力を最適化する（ステップ８０４）。

図９に示すように、これまで提案された技術（特許文献１、２等参照）では、速度調整回数が高頻度化（図９のａ）するため、現実の航空機の運航では使用され難かったが、本実施形態に係る情報処理装置１は、不確定性に対してロバストに時間管理を行うことができるので、速度調整回数を低減し（図９のｂ）快適性や燃費が改善され、実用性が高くなる。また、本実施形態に係る情報処理装置１は、到着時間誤差においても、図１０に示すように、これまで提案された技術（図１０のａ）と比べて向上する（図１０のｂ）。ちなみに、図１１に示すように、これまで提案された技術（図１１のａ）では、現在速度で飛行を続けると、到着時刻は大きくずれ、時間管理精度内（例えば目標時刻精度±５秒）に収まる確率が低下するが、本実施形態に係る情報処理装置１（図１１のｂ）では、誤差の影響を考慮し、到着時刻が時間管理精度内に収まる確率を最大化するように飛行速度を決定することができる。

本発明は、上記の実施形態には限定されず、本発明の技術思想の範囲内で様々な変形や応用による実施が可能であり、その実施の範囲も本発明の技術的範囲に属するものである。
例えば、本発明に係る到着時刻制御部は、到着要求時刻に対する到着予定時刻の第１の統計量が所定の閾値である第１の閾値外の場合に、第１の統計量とは異なる、或いは第１の統計量である到着要求時刻に対する到着予定時刻の第２の統計量が第１の閾値とは異なる、或いは第１の閾値である第２の閾値内となるように制御入力を決定するものである。

従って、上記の実施形態では、到着時刻制御部１３は、確率Ｐｒを最大化するように設定速度を決定していたが、例えば到着時刻制御部１３は、その確率Ｐｒが所定の閾値以下の場合には、確率Ｐｒを所定の閾値内にするという条件下で所定のコストを最適化するように制御入力を決定してもよい。所定のコストを最適化とは、例えば燃料消費量を最小化することが挙げられるが、燃料消費量だけでなく他のコスト要因であってもよく、或いはこれらの組み合わせであってもよい。

また、上記の実施形態では、統計量として、到着要求時刻（ＲＴＡ）の許容範囲内（－ｔｏｌ１～＋ｔｏｌ２）を満たす確率Ｐｒを用いていたが、統計量としては、確率Ｐｒ以外にモーメント（期待値や分散、歪度等）、代表値（中央値、パーセンタイル値、最頻値等）等を用いてもよく、或いはこれらの組み合わせを用いてもよい。例えば、統計量として期待値を用いた場合に、到着時刻制御部は、到着予定時刻（ETA）の期待値E[ETA]が所定の閾値以下の場合に、下記の式（４）に示すように期待値E[ETA]と到着要求時刻RTAとの差の二乗を最小化するように制御入力を決定する。

(E[ETA]－RTA)^２式（４）

到着時刻制御部は、到着予定時刻（ETA）の期待値E[ETA]が所定の閾値以下の場合に、期待値E[ETA]を所定の閾値内にするという条件下で所定のコストを最適化するように制御入力を決定する。例えば、所定のコストとして、目標地点までの燃料消費量を考える。
到着要求時刻に到着したい場合：燃料消費量を最小化
制約条件：RTA－tol1≦E[ETA]≦RTA＋tol2
到着要求時刻までに到着したい場合：燃料消費量を最小化
制約条件：E[ETA]≦RTA＋tol2
到着要求時刻以降に到着したい場合：燃料消費量を最小化
制約条件：RTA－tol1≦E[ETA]

本発明は、航空機上での実施に限らず、地上の航空管制システムへも適用できる。この場合に、地上から機上に対して到着時刻を指定する際、地上で得られる飛行中の不確実性情報及び各機体の使用可能速度範囲をもとに、各機体が調整可能な到着時刻幅を算出することで、実現可能な到着時刻を決定し各機上へ伝達することができる。このように管制情報処理システムを統合することにより、複数の航空機が整然と飛行すると共に、位置や時間の予見を向上し、航空機の間隔を短縮することが可能となり、混雑空域において効率的な降下方式や高密度運航を実現でき、また運航者の希望する自由度の高い飛行機道を実現でき、更に運航前からの協調的な軌道調整により遅延の最小化を図ることができる。

また、本発明は、到着時刻が管理される運航であれば、航空機に限らず、船舶や電車、自動車等に適用可能である。例えば、船舶であれば潮流等の不確実性が存在し、自動車であれば渋滞等の不確実性がある。このような運航等における不確実性を考えた上で、本発明を適用し、最適速度を決定することができる。

１：情報処理装置
１１：不確定性推定部
１２：到着予定時刻推定部
１３：到着時刻制御部

Claims

移動体の目標地点への到着時刻に影響する不確定な予測値を、実測値を用いて定量化して前記不確定な予測値の確率分布を算出し、
前記目標地点への到着時刻に影響する移動体への制御入力であって、現在の前記制御入力を用いた場合の前記目標地点までの到着予定時刻の確率分布を、前記不確定な予測値の確率分布を用いて算出し、
前記目標地点までの到着予定時刻の確率分布を用いて、前記現在の制御入力を用いた場合の前記目標地点までの到着要求時刻に対する到着予定時刻の統計量として、前記到着要求時刻の許容範囲内を満たす時間の範囲で確率密度を積分して確率を求め、
前記統計量が閾値外かどうかを判定し、
前記統計量が前記閾値外の場合に、前記到着要求時刻の許容範囲内を満たす時間の範囲で確率密度を積分した確率が最大化するように前記制御入力を決定する
ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
前記制御入力を決定するステップは、前記統計量が前記閾値外の場合に、前記到着要求時刻の許容範囲内を満たす時間の範囲で確率密度を積分した確率が前記閾値内となりかつ所定のコストを最適化するように前記制御入力を決定する
請求項１に記載のプログラム。
前記移動体は、航空機であり、
前記不確定な予測値は、気象予測値及び／又は機体特性であり、前記実測値は、前記気象予測値に対しては気象観測値、前記機体特性に対しては機体計測値である
請求項１又は２に記載のプログラム。
前記移動体は、航空機であり、
前記航空機への制御入力は、速度、高度、経路角、コストインデックス及び上昇・降下率のうち少なくとも１つである
請求項１～３のうちいずれか一項に記載のプログラム。
移動体の目標地点への到着時刻に影響する不確定な予測値を、実測値を用いて定量化して前記不確定な予測値の確率分布を算出する不確定性推定部と、
前記目標地点への到着時刻に影響する移動体への制御入力であって、現在の前記制御入力を用いた場合の前記目標地点までの到着予定時刻の確率分布を、前記不確定な予測値の確率分布を用いて算出する到着予定時刻推定部と、
前記目標地点までの到着予定時刻の確率分布を用いて、前記現在の制御入力を用いた場合の前記目標地点までの到着要求時刻に対する到着予定時刻の統計量として、前記到着要求時刻の許容範囲内を満たす時間の範囲で確率密度を積分して確率を求め、前記統計量が閾値外かどうかを判定し、前記統計量が前記閾値外の場合に、前記到着要求時刻の許容範囲内を満たす時間の範囲で確率密度を積分した確率が最大化するように前記制御入力を決定する到着時刻制御部と
を具備する情報処理装置。
コンピュータにより、移動体の目標地点への到着時刻に影響する不確定な予測値を、実測値を用いて定量化して前記不確定な予測値の確率分布を算出し、
コンピュータにより、前記目標地点への到着時刻に影響する移動体への制御入力であって、現在の前記制御入力を用いた場合の前記目標地点までの到着予定時刻の確率分布を、前記不確定な予測値の確率分布を用いて算出し、
コンピュータにより、前記目標地点までの到着予定時刻の確率分布を用いて、前記現在の制御入力を用いた場合の前記目標地点までの到着要求時刻に対する到着予定時刻の統計量として、前記到着要求時刻の許容範囲内を満たす時間の範囲で確率密度を積分して確率を求め、
コンピュータにより、前記統計量が閾値外かどうかを判定し、
コンピュータにより、前記統計量が前記閾値外の場合に、前記到着要求時刻の許容範囲内を満たす時間の範囲で確率密度を積分した確率が最大化するように前記制御入力を決定する
情報処理方法。
請求項１に記載のプログラムで算出された複数の移動体の前記目標地点までの到着予定時刻の確率分布及び各移動体の使用可能速度範囲に基づき、複数の移動体が整然と移動できるように、各移動体の調整可能な到着時刻幅を算出するステップをコンピュータに実行させるプログラム。