特許 6379117 経路探索装置、経路探索方法及び経路探索プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6379117

(24)【登録日】2018年8月3日

(45)【発行日】2018年8月22日

(54)【発明の名称】経路探索装置、経路探索方法及び経路探索プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/20 20060101AFI20180813BHJP

   G08G 5/00 20060101ALI20180813BHJP

   G08G 1/0969 20060101ALI20180813BHJP

【ＦＩ】

   G01C21/20

   G08G5/00 A

   G08G1/0969

【請求項の数】6

【全頁数】12

(21)【出願番号】特願2016-2261(P2016-2261)

(22)【出願日】2016年1月8日

(65)【公開番号】特開2017-122670(P2017-122670A)

(43)【公開日】2017年7月13日

【審査請求日】2016年9月30日

(73)【特許権者】

【識別番号】000005348

【氏名又は名称】株式会社ＳＵＢＡＲＵ

(74)【代理人】

【識別番号】100090033

【弁理士】

【氏名又は名称】荒船 博司

(74)【代理人】

【識別番号】100093045

【弁理士】

【氏名又は名称】荒船 良男

(72)【発明者】

【氏名】板橋 直亮

(72)【発明者】

【氏名】岡田 悟史

(72)【発明者】

【氏名】山根 章弘

【審査官】 上野 博史

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１５−００１３７７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２００８／０２０８４７４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２０１５−２３０１８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０００−１３６９３９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｃ ２１／００−２１／３６

２３／００−２５／００

Ｇ０８Ｇ １／００−９９／００

Ｂ６４Ｂ １／００−１／７０

Ｂ６４Ｃ １／００−９９／００

Ｂ６４Ｄ １／００−４７／０８

Ｂ６４Ｆ １／００−５／６０

Ｂ６４Ｇ １／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

スタートノードからゴールノードまで移動する移動体の最適経路を探索する経路探索装置であって、
スタートノードから探索中のノードｎまでの最小コスト推定値ｇ*（ｎ）と、ノードｎからゴールノードまでの最小コスト推定値ｈ*（ｎ）との和で表されるｆ*（ｎ）が最小となるノードを、スタートノードから順次探索して前記移動体の移動経路を求める経路探索手段と、
移動開始時点からみて複数の将来時刻における前記移動体の外囲状況を予測する予測手段と、
を備え、
前記経路探索手段は、
前記予測手段により予測された外囲状況によりゴールノードを再設定し、
前記予測手段により予測された将来時刻における外囲状況に基づいて、前記移動体が探索中のノードに到達した時刻における一の外囲状況が、当該ノードよりも経路手前側のノードに到達した時刻における他の外囲状況から変化しているか否かを判定し、
前記一の外囲状況が前記他の外囲状況から変化していると判定した場合に、前記一の外囲状況に対応させるように、探索済みのノードのｈ*を更新することを特徴とする経路探索装置。

【請求項2】

スタートノードからゴールノードまで移動する移動体の最適経路を探索する経路探索装置であって、
スタートノードから探索中のノードｎまでの最小コスト推定値ｇ*（ｎ）と、ノードｎからゴールノードまでの最小コスト推定値ｈ*（ｎ）との和で表されるｆ*（ｎ）が最小となるノードを、スタートノードから順次探索して前記移動体の移動経路を求める経路探索手段と、
移動開始時点からみて複数の将来時刻における前記移動体の外囲状況を予測する予測手段と、
を備え、
前記経路探索手段は、
ノードｎに隣接するノードのうち、ｆ*（ｎ）が最小となる次のノードｎ＋１を探索する第１の手段と、
前記ノードｎ＋１がゴールノードでない場合に、前記予測手段により予測された将来時刻における外囲状況に基づいて、前記移動体が前記ノードｎ＋１に到達した時刻における一の外囲状況が、当該ノードよりも経路手前側の前記ノードｎに到達した時刻における他の外囲状況から変化しているか否かを判定する第２の手段と、
前記一の外囲状況が前記他の外囲状況から変化していると判定した場合に、前記一の外囲状況に対応させるように、探索済みの全てのノードのｈ*を更新する第３の手段と、
前記ノードｎ＋１を新たなノードｎとして置き換える第４の手段と、
を有し、
ノードｎ＋１がゴールノードとなるまで前記第１の手段〜前記第４の手段による処理を順次繰り返すことを特徴とする経路探索装置。

【請求項3】

前記移動体の外囲状況に関する外囲情報を取得する情報取得手段と、
前記移動体の外囲状況に関する確率モデルを記憶した記憶手段と、
を備え、
前記予測手段は、前記外囲情報及び前記確率モデルに基づいて、複数の将来時刻における前記移動体の外囲状況を予測することを特徴とする請求項１または２に記載の経路探索装置。

【請求項4】

前記移動体が航空機であり、
前記他の外囲状況からの前記一の外囲状況の変化が、飛行安全性に対する危険度の変化、及び／または、ゴールノードの移動であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の経路探索装置。

【請求項5】

スタートノードからゴールノードまで移動する移動体の最適経路を探索する経路探索方法であって、
経路探索装置が、
スタートノードから探索中のノードｎまでの最小コスト推定値ｇ*（ｎ）と、ノードｎからゴールノードまでの最小コスト推定値ｈ*（ｎ）との和で表されるｆ*（ｎ）が最小となるノードを、スタートノードから順次探索して前記移動体の移動経路を求める経路探索工程と、
移動開始時点からみて複数の将来時刻における前記移動体の外囲状況を予測する予測工程と、
を実行し、
前記経路探索工程では、
前記予測工程で予測された外囲状況によりゴールノードを再設定し、
前記予測工程で予測された将来時刻における外囲状況に基づいて、前記移動体が探索中のノードに到達した時刻における一の外囲状況が、当該ノードよりも経路手前側のノードに到達した時刻における他の外囲状況から変化しているか否かを判定し、
前記一の外囲状況が前記他の外囲状況から変化していると判定した場合に、前記一の外囲状況に対応させるように、探索済みのノードのｈ*を更新することを特徴とする経路探索方法。

【請求項6】

スタートノードからゴールノードまで移動する移動体の最適経路を探索する経路探索プログラムであって、
経路探索装置を、
スタートノードから探索中のノードｎまでの最小コスト推定値ｇ*（ｎ）と、ノードｎからゴールノードまでの最小コスト推定値ｈ*（ｎ）との和で表されるｆ*（ｎ）が最小となるノードを、スタートノードから順次探索して前記移動体の移動経路を求める経路探索手段、
移動開始時点からみて複数の将来時刻における前記移動体の外囲状況を予測する予測手段、
として機能させ、
前記経路探索手段は、
前記予測手段により予測された外囲状況によりゴールノードを再設定し、
前記予測手段により予測された将来時刻における外囲状況に基づいて、前記移動体が探索中のノードに到達した時刻における一の外囲状況が、当該ノードよりも経路手前側のノードに到達した時刻における他の外囲状況から変化しているか否かを判定し、
前記一の外囲状況が前記他の外囲状況から変化していると判定した場合に、前記一の外囲状況に対応させるように、探索済みのノードのｈ*を更新することを特徴とする経路探索プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、Ａ*アルゴリズム（A-Star algorithm）を用いて経路探索を行う技術に関し、特に、移動体の外囲状況が変化する場合であっても最適な経路を探索するのに有用な技術である。

【背景技術】

【0002】

従来、航空機の飛行経路などの種々の経路を探索する手法として、Ａ*アルゴリズム（A-Star algorithm）が広く用いられている。
Ａ*アルゴリズムは、下式で表されるコストｆ*（ｎ）が最小となるノードをスタートノードから順次探索して最適経路を求める探索アルゴリズムである。
ｆ*（ｎ）＝ｇ*（ｎ）＋ｈ*（ｎ）
ここで、ｇ*（ｎ）はスタートノードから現在探索中のノードｎまでの最小コスト推定値であり、ｈ*（ｎ）はノードｎからゴールノードまでの最小コスト推定値である。

【0003】

このアルゴリズムでは、ｇ*（ｎ）に関しては探索の過程で更新を加えることにより実際の最小コスト値ｇ（ｎ）に近づけることができる（「推定」は、探索中のノードにおける「暫定値」の意味）。

【0004】

一方で、ｈ*（ｎ）は純粋な推定値であり、Ａ*アルゴリズムでは、このｈ*（ｎ）がノードｎからゴールノードまでの実際の最小コスト値ｈ（ｎ）よりも小さくなる場合に最適解が保障されている。
そのため、例えば探索途中でのゴールの移動などにより移動体の外囲状況が変化して、ｈ*（ｎ）＜ｈ（ｎ）が満たされなくなった場合には、最適解が保障されなくなってしまう。

【0005】

そこで、非特許文献１に記載の技術では、探索途中で新たな障害物が現れた場合に、探索済みノードからゴールノードまでの最小コスト値ｈ（ｎ）を新たな値に更新することにより、現在探索中のノードからゴールノードまでの最適経路を効率的に求めている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0006】

【非特許文献1】Howie Choset. “Robotic Motion Planning: A* and D* Search”. [online]. Robotics Institute. [retrieved on 2016-01-07]. Retrieved from the Internet : <URL: http://www.cs.cmu.edu/~motionplanning/lecture/AppH-astar-dstar_howie.pdf>

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、上記非特許文献１に記載の技術では、経路変更が必要となった経路途中からの代替経路としては最適なものが得られるが、スタートからゴールまでの経路全体としては最適なものを得ることができない。すなわち、移動体の外囲状況が変化した場合に、最適な経路を探索することができなかった。

【0008】

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、移動体の外囲状況が変化した場合であっても最適な経路を探索可能にすることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、スタートノードからゴールノードまで移動する移動体の最適経路を探索する経路探索装置であって、
スタートノードから探索中のノードｎまでの最小コスト推定値ｇ*（ｎ）と、ノードｎからゴールノードまでの最小コスト推定値ｈ*（ｎ）との和で表されるｆ*（ｎ）が最小となるノードを、スタートノードから順次探索して前記移動体の移動経路を求める経路探索手段と、
移動開始時点からみて複数の将来時刻における前記移動体の外囲状況を予測する予測手段と、
を備え、
前記経路探索手段は、
前記予測手段により予測された外囲状況によりゴールノードを再設定し、
前記予測手段により予測された将来時刻における外囲状況に基づいて、前記移動体が探索中のノードに到達した時刻における一の外囲状況が、当該ノードよりも経路手前側のノードに到達した時刻における他の外囲状況から変化しているか否かを判定し、
前記一の外囲状況が前記他の外囲状況から変化していると判定した場合に、前記一の外囲状況に対応させるように、探索済みのノードのｈ*を更新することを特徴とする。

【0010】

請求項２に記載の発明は、スタートノードからゴールノードまで移動する移動体の最適経路を探索する経路探索装置であって、
スタートノードから探索中のノードｎまでの最小コスト推定値ｇ*（ｎ）と、ノードｎからゴールノードまでの最小コスト推定値ｈ*（ｎ）との和で表されるｆ*（ｎ）が最小となるノードを、スタートノードから順次探索して前記移動体の移動経路を求める経路探索手段と、
移動開始時点からみて複数の将来時刻における前記移動体の外囲状況を予測する予測手段と、
を備え、
前記経路探索手段は、
ノードｎに隣接するノードのうち、ｆ*（ｎ）が最小となる次のノードｎ＋１を探索する第１の手段と、
前記ノードｎ＋１がゴールノードでない場合に、前記予測手段により予測された将来時刻における外囲状況に基づいて、前記移動体が前記ノードｎ＋１に到達した時刻における一の外囲状況が、当該ノードよりも経路手前側の前記ノードｎに到達した時刻における他の外囲状況から変化しているか否かを判定する第２の手段と、
前記一の外囲状況が前記他の外囲状況から変化していると判定した場合に、前記一の外囲状況に対応させるように、探索済みの全てのノードのｈ*を更新する第３の手段と、
前記ノードｎ＋１を新たなノードｎとして置き換える第４の手段と、
を有し、
ノードｎ＋１がゴールノードとなるまで前記第１の手段〜前記第４の手段による処理を順次繰り返すことを特徴とする。
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の経路探索装置において、
前記移動体の外囲状況に関する外囲情報を取得する情報取得手段と、
前記移動体の外囲状況に関する確率モデルを記憶した記憶手段と、
を備え、
前記予測手段は、前記外囲情報及び前記確率モデルに基づいて、複数の将来時刻における前記移動体の外囲状況を予測することを特徴とする。

【0011】

請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか一項に記載の経路探索装置において、
前記移動体が航空機であり、
前記他の外囲状況からの前記一の外囲状況の変化が、飛行安全性に対する危険度の変化、及び／または、ゴールノードの移動であることを特徴とする。

【0012】

請求項５及び請求項６に記載の発明は、請求項１に記載の経路探索装置と同様の特徴を具備する経路探索方法及び経路探索プログラムである。

【発明の効果】

【0013】

本発明によれば、Ａ*アルゴリズムをベースとした経路探索において、移動体が探索中のノードに到達した時刻における移動体の一の外囲状況が、当該ノードよりも経路手前側のノードに到達した時刻における他の外囲状況から変化していると判定された場合に、一の外囲状況に対応させるように、探索済みのノードのｈ*が更新される。
これにより、ゴールノードの移動等により外囲状況が変化する場合であっても、このｈ*が実際の最小コスト値ｈよりも大きくなることを防ぐことができ、最適解が保障される。したがって、移動体の外囲状況が変化した場合であっても、最適な経路を探索することができる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】実施形態における航空機の概略構成を示すブロック図である。

【図2】経路探索処理の流れを示すフローチャートである。

【図3】経路探索処理の流れを示すフローチャートである。

【図4】解析例を説明するための図である。

【図5】解析例を説明するための図である。

【図6】解析例を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。

【0016】

［経路探索装置の構成］
まず、本実施形態における経路探索装置１０の構成について、図１を参照して説明する。
図１は、経路探索装置１０が搭載された航空機１の概略構成を示すブロック図である。

【0017】

経路探索装置１０は、本実施形態では航空機１に搭載されており、Ａ*アルゴリズム（A-Star algorithm）をベースとした経路探索手法を用いて自機の最適な飛行経路を探索・設定するものである。
航空機１は、本実施形態においては、敵からの攻撃を受ける可能性がある敵勢力圏内を、移動開始地点から移動目標地点に向かって飛行するものである。
具体的に、経路探索装置１０は、図１に示すように、機体センサー１１と、通信部１２と、記憶部１３と、制御部１４とを備えて構成されている。

【0018】

機体センサー１１は、航空機１の飛行状態を検出したり、機体の外囲状況に関する情報（以下、「外囲情報」という）を取得したりするための各種のセンサーであり、レーダー，映像センサー（カメラ），ジャイロセンサー，速度センサー，ＧＰＳ（Global Positioning System）等を含んで構成されている。これらの機体センサー１１は、制御部１４からの制御指令に基づいて各種情報を取得し、その信号を制御部１４へ出力する。

【0019】

通信部１２は、地上（海上及び空中を含む）の管制設備や他の航空機との間で通信を行い、互いに各種信号を送受信可能であるほか、通信ネットワークに接続して各種情報を入手可能なものである。

【0020】

記憶部１３は、航空機１の各種機能を実現するためのプログラムやデータを記憶するとともに、作業領域としても機能するメモリである。本実施形態においては、記憶部１３は、経路探索プログラム１３０を記憶している。
経路探索プログラム１３０は、後述の経路探索処理（図２，３参照）を制御部１４に実行させるためのプログラムである。

【0021】

また、記憶部１３には、後述の経路探索処理に必要な情報として、地図データ１３１と、各種の確率モデル１３２とが記憶されている。
地図データ１３１は、山や河川などの地形情報に加え、道路や鉄道，建造物などの土地の利用状態に関する情報も含めた総合的な地理情報を有するものであり、記憶部１３には、少なくとも航空機１の飛行空域を含む所定範囲のものが記憶されている。

【0022】

確率モデル１３２は、航空機１の外囲状況に関するものであって不確定性を有するものについての確率的法則性を表すモデルである。この確率モデル１３２は、本実施形態においては、敵の情報（例えば敵機の移動速度・方位、射程範囲など）や天候等に関するものであり、敵機の性能、地形、天候、パターン、戦術、経験則等に基づいて設定されている。

【0023】

制御部１４は、航空機１の各部を中央制御する。具体的に、制御部１４は、エンジンや舵面駆動用のアクチュエータ等からなる飛行機構１５を駆動制御して航空機１の飛行を制御したり、記憶部１３に記憶されているプログラムを展開し、展開されたプログラムと協働して各種処理を実行したりする。

【0024】

［経路探索装置の動作］
続いて、経路探索処理を実行する際の経路探索装置１０の動作について、図２を参照して説明する。
図２及び図３は、経路探索処理の流れを示すフローチャートである。

【0025】

経路探索処理は、Ａ*アルゴリズムをベースとした経路探索手法により航空機１の飛行経路を探索・設定する処理である。この経路探索処理は、地上設備からの制御指令等により当該経路探索処理の実行指示が入力されたときに、制御部１４が記憶部１３から経路探索プログラム１３０を読み出して展開することで実行される。

【0026】

図２に示すように、経路探索処理が実行されると、まず制御部１４は、自機（航空機１）の外囲情報を取得する（ステップＳ１）。
具体的に、制御部１４は、自機の位置情報や他機の位置情報等を機体センサー１１により取得するとともに、天候・気象情報等を通信部１２により取得し、記憶部１３に記憶させる。
なお、取得される情報は原則として現在（情報取得時）の情報であるが、例えば管制局から得られる他機の移動情報や天候・気象情報など、将来の予測情報も含まれるものについては、この予測情報も取得される。

【0027】

次に、制御部１４は、将来における自機の外囲状況を予測する（ステップＳ２）。
具体的に、制御部１４は、まず、ステップＳ１で取得した外囲状況に関する外囲情報と、当該外囲状況に関する確率モデル１３２等とを記憶部１３から読み出す。それから、制御部１４は、これら外囲情報及び確率モデル１３２等を用いて、例えばモンテカルロ法によるシミュレーションを行い、複数の将来時刻（例えば、移動開始時点から１０分後、２０分後、…）における自機の外囲状況を予測した予測シナリオを、少なくとも移動目標地点までの到達が見込まれる所定の将来時刻にまで亘って作成する。そして、制御部１４は、航空機１の飛行安全性に対する危険度を予測シナリオから数値化し、これを地図データ１３１上に表した危険度マップＭ（図４等参照）を作成する。より詳しくは、制御部１４は、記憶部１３から読み出した地図データ１３１を水平面内で格子状（例えば、各辺が南北及び東西に沿った正方格子状）の複数のセルに分割し、各セルにおける危険度を予測シナリオから数値化して当該セルに割り当てることで、危険度マップＭを作成する。作成された危険度マップＭは記憶部１３に記憶される。
こうして、将来における航空機１の外囲状況を表すものとして、飛行安全性に対する危険度が数値化されて地図データ１３１上に表された危険度マップＭが、複数の将来時刻それぞれについて作成される。
またこのとき、制御部１４は、ステップＳ１で取得した現在の外囲情報に基づいて、現在の危険度マップＭも同時に作成する。

【0028】

次に、制御部１４は、Ａ*アルゴリズムを用いた経路探索を行う（ステップＳ３）。
Ａ*アルゴリズムは、以下の式１で表されるコストｆ*（ｎ）が最小となる点をスタートノードから順次探索して最適経路を求める探索アルゴリズムである。
ｆ*（ｎ）＝ｇ*（ｎ）＋ｈ*（ｎ） ・・・式１
ここで、ｇ*（ｎ）はスタートノードから探索中のノードｎまでの最小コスト推定値であり、ｈ*（ｎ）はノードｎからゴールノードまでの最小コスト推定値である。
また、Ａ*アルゴリズムでは、ｈ*（ｎ）がノードｎからゴールノードまでの実際の最小コスト値ｈ（ｎ）よりも小さくなる場合に最適解が保障されている。

【0029】

この経路探索では、図３に示すように、制御部１４は、該当する危険度マップＭを用い、飛行安全性に対する危険度を移動コストとして、探索中のノード（セル）ｎに隣接するノードのうち、探索済みのノード（つまり、既に経路として辿ってきたノード）を除いて、ｆ*（ｎ）が最小となる次のノードｎ＋１を探索する（ステップＳ３１）。
但し、探索の最初の時点では、移動開始地点（スタートノード）がノードｎである。
また、ここで用いられる危険度マップＭは、ノードｎへの自機の到達時刻での外囲状況を示すものであり（後述のステップＳ３３参照）、探索の最初の時点では、現在（情報取得時）のものが記憶部１３から読み出されて用いられる。

【0030】

次に、制御部１４は、ノードｎ＋１が移動目標地点（ゴールノード）であるか否かを判定し（ステップＳ３２）、移動目標地点であると判定した場合には（ステップＳ３２；Ｙｅｓ）、探索処理を終了する。

【0031】

また、ステップＳ３２において、ノードｎ＋１は移動目標地点ではないと判定した場合には（ステップＳ３２；Ｎｏ）、制御部１４は、このノードｎ＋１における自機の外囲状況を読み出す（ステップＳ３３）。
具体的に、制御部１４は、自機の速度を設定（仮定）することによりノードｎ＋１への到達時刻を算出し、この時刻における危険度マップＭを記憶部１３から読み出す。

【0032】

次に、制御部１４は、ノードｎ＋１到達時刻における外囲状況が、ノードｎ到達時刻における外囲状況から変化しているか否かを判定する（ステップＳ３４）。つまり、ノードｎからノードｎ＋１への自機の移動に要する時間経過に伴って、外囲状況が変化するか否かが判定される。
ここで抽出される「外囲状況の変化」とは、飛行の目的や安全性に照らして飛行経路の変更を考えるべき状況変化であり、本実施形態においては、危険度マップＭの変化（つまり、飛行安全性に対する危険度の変化）、及び／または、移動目標地点の移動である。
制御部１４は、ノードｎ＋１到達時刻における危険度マップＭを、ノードｎ到達時刻におけるものと比較することにより、外囲状況の変化の有無を判定する。

【0033】

このステップＳ３４において、ノードｎ＋１到達時刻における外囲状況がノードｎ到達時刻におけるものから変化していないと判定した場合（ステップＳ３４；Ｎｏ）、制御部１４は、ノードｎ＋１を新たなノードｎとして置き換えたうえで、上述のステップＳ３１へ処理を移行する。つまり、この新たなノードｎに隣接する新たな次のノードｎ＋１が探索される。

【0034】

また、ステップＳ３４において、ノードｎ＋１到達時刻における外囲状況がノードｎ到達時刻におけるものから変化していると判定した場合には（ステップＳ３４；Ｙｅｓ）、制御部１４は、探索済みの全ノードにおける目標到達地点までの最小コスト推定値ｈ*を、ノードｎ＋１到達時刻における外囲状況に対応させるように更新する（ステップＳ３５）。
その後、制御部１４は、ノードｎ＋１を新たなノードｎとして置き換えたうえで、上述のステップＳ３１へ処理を移行し、この新たなノードｎに隣接する新たな次のノードｎ＋１を探索する。このときには、ｈ*の更新に伴って同時に更新されるｆ*に関して探索が行われる。なお、ｇ*については、移動目標地点の移動等により外囲状況が変化したとしても影響を受けないため、更新する必要はない。
このようにｈ*を更新することにより、移動目標地点の移動等により外囲状況が変化する場合であっても、このｈ*が実際の最小コスト値ｈよりも大きくなることを防ぐことができる。

【0035】

こうして、制御部１４は、探索中のノードが移動目標地点に到達するまで上述のステップＳ３１〜Ｓ３５の処理を繰り返すことにより、移動開始地点から移動目標地点までの最適な飛行経路を探索する。
そして、制御部１４は、航空機１の飛行経路を探索されたものに更新する。

【0036】

［解析例］
続いて、上述した経路探索装置１０の動作について、解析例を示して説明する。
図４〜図６は、本解析例を説明するための図であって、各危険度マップＭ上に解析結果の飛行経路ＦＰを示したものである。
なお、図４〜６では、飛行安全性に対する危険度をハッチングの濃淡（無地を含む）で示しており、ハッチングが濃いほど危険度が高いことを意味する。

【0037】

本解析例では、北方へ移動する敵機（戦車Ｔ）群に対し、当該敵機群の射程内に入ることなくその先頭車両を安全に監視できる位置まで移動するときの航空機１の飛行経路を探索した。
また、本実施形態の経路探索装置１０による経路探索と、ｈ*の更新を行わない従来のＡ*アルゴリズムを用いた経路探索との２種類の解析を行い、両者の結果を比較した。

【0038】

図４に、移動開始時点（時刻ｔ０）での危険度マップＭｔ０と、このときの従来のＡ*アルゴリズムを用いて探索した飛行経路ＦＰとを示す。
この図に示すように、移動開始時点の外囲状況が変化しないとした場合には、移動開始地点Ｐ_Sから敵機群の北方を回ってその北東の移動目標地点Ｐ_Gに至る飛行経路ＦＰが、航空機１の最適経路となっている。
なお、本解析例では、敵機群の先頭から見て略北東に位置する所定範囲のエリアが、時間経過に依らず監視に適した場所となっている。

【0039】

図５に、従来のＡ*アルゴリズムを用いた経路探索の解析結果を示す。このうち（ａ）が、経路途中（時刻ｔ１）での危険度マップＭｔ１であり、（ｂ）が、移動目標地点Ｐ_Gへの到達時（時刻ｔ２）での危険度マップＭｔ２である。
この図に示すように、従来のＡ*アルゴリズムを用いた経路探索では、時間経過に伴う敵機群の移動が考慮されていないため、移動開始時点から外囲状況が変化しないとした場合と全く同じ飛行経路ＦＰとなる。そのため、航空機１は、敵機群からの距離が近く危険度の高いエリアを通過するうえに、敵機群の移動に伴って監視対象（敵機群の先頭車両）から遠くなった移動目標地点Ｐ_Gに到達している。

【0040】

図６に、本実施形態の経路探索装置１０による経路探索の解析結果を示す。このうち（ａ）が、経路途中（時刻ｔ１）での危険度マップＭｔ１であり、（ｂ）が、移動目標地点Ｐ_Gへの到達時（時刻ｔ２）での危険度マップＭｔ２である。
この図に示すように、経路探索装置１０による経路探索では、敵機群の移動に伴って最適な監視位置が再設定されることにより、時間経過に伴って移動目標地点Ｐ_Gが移動する。しかし、この移動目標地点Ｐ_Gの移動や危険度の変化を考慮した経路探索が行われているため、航空機１は、危険度の高いエリアを避けた飛行経路ＦＰを経て、監視に適した移動目標地点Ｐ_Gに到達することができている。

【0041】

［効果］
以上のように、本実施形態によれば、Ａ*アルゴリズムをベースとした経路探索において、航空機１が探索中のノードｎ＋１に到達した時刻における航空機１の外囲状況が、当該ノードｎ＋１よりも経路手前側のノードｎに到達した時刻における外囲状況から変化していると判定された場合に、ノードｎ＋１到達時刻における外囲状況に対応させるように、探索済みのノードのｈ*が更新される。
これにより、移動目標地点の移動等により外囲状況が変化する場合であっても、このｈ*が実際の最小コスト値ｈよりも大きくなることを防ぐことができ、最適解が保障される。したがって、航空機１の外囲状況が変化した場合であっても、最適な経路を探索することができる。

【0042】

［変形例］
なお、本発明を適用可能な実施形態は、上述した実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

【0043】

例えば、上記実施形態では、経路探索装置１０を航空機１の飛行経路の探索に適用した例について説明したが、本発明は、車両や船舶など、航空機以外の様々な移動体の移動経路の探索に適用可能である。

【0044】

また、経路探索装置１０が航空機１に搭載されている例について説明したが、本発明に係る経路探索装置は、地上設備に設けられていてもよいし、機上のものと地上設備のものとで連携して制御を行うように構成されていてもよい。

【符号の説明】

【0045】

１ 航空機
１０ 経路探索装置
１１ 機体センサー
１２ 通信部
１３ 記憶部
１３０ 経路探索プログラム
１３１ 地図データ
１３２ 確率モデル
１４ 制御部
ＦＰ 飛行経路
Ｍ 危険度マップ
Ｐ_G 移動目標地点（ゴールノード）
Ｐ_S 移動開始地点（スタートノード）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】