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特許7564233ライドシェアネットワークによって使用される飛行計画を生成するためのシステムおよび方法
(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】
(24)【登録日】2024-09-30
(45)【発行日】2024-10-08
(54)【発明の名称】ライドシェアネットワークによって使用される飛行計画を生成するためのシステムおよび方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/40 20240101AFI20241001BHJP
G06Q 10/02 20120101ALI20241001BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/40
G06Q10/02
【請求項の数】
20
(21)【出願番号】P 2022558272
(86)(22)【出願日】2021-03-25
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2023-05-15
(86)【国際出願番号】 US2021024158
(87)【国際公開番号】W WO2021195382
(87)【国際公開日】2021-09-30
【審査請求日】2024-03-21
(31)【優先権主張番号】62/994,320
(32)【優先日】2020-03-25
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】520437526
【氏名又は名称】ジョビー エアロ，インコーポレイテッド
【氏名又は名称原語表記】ＪＯＢＹ ＡＥＲＯ，ＩＮＣ．
(74)【代理人】
【識別番号】100078282
【弁理士】
【氏名又は名称】山本 秀策
(74)【代理人】
【識別番号】100113413
【弁理士】
【氏名又は名称】森下 夏樹
(74)【代理人】
【識別番号】100181674
【弁理士】
【氏名又は名称】飯田 貴敏
(74)【代理人】
【識別番号】100181641
【弁理士】
【氏名又は名称】石川 大輔
(74)【代理人】
【識別番号】230113332
【弁護士】
【氏名又は名称】山本 健策
(72)【発明者】
【氏名】モラハン， ケレン クリストファー
(72)【発明者】
【氏名】シュルツ， カール ウェストン
(72)【発明者】
【氏名】ミューラー， エリック リチャード
(72)【発明者】
【氏名】ウェイ， ボグ
(72)【発明者】
【氏名】ドルゴフ， イゴール
(72)【発明者】
【氏名】ルーリー， ラファエル マックス
(72)【発明者】
【氏名】ワーモス， アダム
【審査官】山崎 雄司
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１７－１３９７４６（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１９／０３２５７５７（ＵＳ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２０１６／００９３２１７（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
コンピューティングシステムであって、前記コンピューティングシステムは、１つまたはそれを上回るプロセッサと、
１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体は、集合的に、命令を記憶しており、前記命令は、前記１つまたはそれを上回るプロセッサによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、動作を実施させ、前記動作は、
航空機のフリート、１つまたはそれを上回る制約、および飛行計画期間を説明する入力データを受信することと、
前記入力データに少なくとも部分的に基づいて、前記航空機のフリートおよび前記飛行計画期間に関する潜在的飛行計画のセットを生成することと、
通信ネットワークを経由して、前記潜在的飛行計画のセットをライドシェアネットワークにエクスポーズすることと、
前記ライドシェアネットワークから、前記潜在的飛行計画のセットのうちの１つまたはそれを上回るものへの１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る追加を受信し、１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画を生成することと、
特定の手配済み飛行計画を示すデータを、前記特定の手配済み飛行計画と関連付けられる飛行便に割り当てられた航空機と関連付けられるコンピューティングデバイスに伝送することと、
前記特定の手配済み飛行計画と関連付けられる前記飛行便のための前記航空機に割り当てられた特定の乗客と関連付けられる場所データを追跡することと、
前記特定の乗客に関する推定される到着時間を算出することと、
前記推定される到着時間に基づいて、前記特定の乗客が前記航空機に遅刻して到着することに起因する前記特定の手配済み飛行計画からの逸脱を予測することと、
前記逸脱に少なくとも部分的に基づいて、前記特定の手配済み飛行計画に対する調節を決定することであって、前記調節は、前記航空機の離陸時間を遅延させること、または、前記特定の手配済み飛行計画と関連付けられる前記飛行便から前記特定の乗客を除去することを含む、ことと、
前記航空機の前記離陸時間を遅延させる、または、前記特定の手配済み飛行計画と関連付けられる前記飛行便から前記特定の乗客を除去するように、前記特定の手配済み飛行計画を調節することと
を含む、１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体と
を備える、コンピューティングシステム。
【請求項2】
前記入力データは、異なる個別の時間および場所における個別の飛行に関する予想される需要を説明する予想される需要データを含み、前記予想される需要データは、前記ライドシェアネットワークに少なくとも部分的に基づく、請求項１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項3】
前記入力データは、異なる個別の時間および輸送場所における陸上ベースの輸送プロバイダの予想される供給を説明する予想される供給データを含み、前記予想される供給データは、前記ライドシェアネットワークに少なくとも部分的に基づく、請求項１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項4】
前記動作は、前記１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画への前記航空機のフリートの順守を監視することと、
前記１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画からの前記航空機のフリートの１つまたはそれを上回る逸脱を検出することと、
前記１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画または前記潜在的飛行計画のセットの一方または両方を調節し、前記１つまたはそれを上回る逸脱を考慮することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項5】
前記１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画への前記航空機のフリートの順守を監視することは、前記航空機のフリートの１つまたはそれを上回る航空機と関連付けられる場所データを追跡することを含む、請求項４に記載のコンピューティングシステム。
【請求項6】
前記特定の乗客と関連付けられる前記場所データを追跡することは、前記特定の手配済み飛行計画に関する飛行の前に、陸上輸送を前記特定の乗客に提供するための前記特定の乗客と関連付けられる陸上車両デバイスを介して捕捉される、前記特定の乗客と関連付けられる乗客場所データを受信すること
を含む、請求項１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項7】
各手配済み飛行計画は、前記１人またはそれを上回る乗客の１人またはそれを上回る割り当てられた乗客、個別の離陸時間、個別の着陸時間、および個別のバッファ期間と関連付けられ、前記個別のバッファ期間は、前記離陸時間からの遅延を示す、請求項１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項8】
前記動作は、前記特定の手配済み飛行計画の１人またはそれを上回る割り当てられた乗客に少なくとも部分的に基づいて、前記特定の手配済み飛行計画に関するバッファ期間を決定すること
をさらに含む、請求項１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項9】
前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客はそれぞれ、多区間移動行程と関連付けられ、前記多区間移動行程のうちの１つの区間は、前記特定の手配済み飛行計画と関連付けられる前記飛行便であり、前記バッファ期間は、前記多区間移動行程に少なくとも部分的に基づいて、前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客毎に決定される、請求項８に記載のコンピューティングシステム。
【請求項10】
前記多区間移動行程は、割り当てられた乗客に関する総推定移動時間と関連付けられ、前記バッファ期間は、１つまたはそれを上回る異なる期間によって前記特定の手配済み飛行計画を遅延させる結果として、前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客のそれぞれの前記多区間移動行程に対する集約された期間に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項９に記載のコンピューティングシステム。
【請求項11】
前記バッファ期間は、１つまたはそれを上回る異なる期間によって前記特定の手配済み飛行計画を遅延させる結果として、その多区間移動行程に対する変更を有するであろう前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客の人数に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項９に記載のコンピューティングシステム。
【請求項12】
前記手配済み飛行計画に関する前記調節を決定することは、前記特定の乗客に関する前記推定される到着時間が、バッファ期間を上回る期間だけ、前記離陸時間後であることの決定に応答して、前記特定の乗客を別の潜在的飛行計画に追加することと、
前記特定の乗客に関する前記推定される到着時間が、前記離陸時間後であり、かつ前記バッファ期間内であることの決定に応答して、前記離陸時間を遅延させ、前記特定の乗客に適応させることと
を含み、
前記手配済み飛行計画を調節することは、通知を前記特定の乗客、運行人員、または航空機オペレータのうちの１人またはそれを上回る者に自動的に伝送することをさらに含む、請求項１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項13】
コンピュータ実装方法であって、前記コンピュータ実装方法は、１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスを備えるコンピューティングシステムが、航空機のフリート、１つまたはそれを上回る制約、および飛行計画期間を説明する入力データを受信することと、
前記コンピューティングシステムが、前記入力データに少なくとも部分的に基づいて、前記航空機のフリートおよび前記飛行計画期間に関する潜在的飛行計画のセットを生成することと、
前記コンピューティングシステムが、通信ネットワークを経由して、前記潜在的飛行計画のセットをライドシェアネットワークにエクスポーズすることと、
前記コンピューティングシステムが、前記ライドシェアネットワークから、前記潜在的飛行計画のセットのうちの１つまたはそれを上回るものへの１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る追加を受信し、１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画を生成することと、
前記コンピューティングシステムが、特定の手配済み飛行計画を示すデータを、前記特定の手配済み飛行計画と関連付けられる飛行便に割り当てられた航空機と関連付けられるコンピューティングデバイスに伝送することと、
前記コンピューティングシステムが、前記特定の手配済み飛行計画と関連付けられる前記飛行便に割り当てられた特定の乗客と関連付けられる場所データを追跡することと、
前記コンピューティングシステムが、前記特定の乗客に関する推定される到着時間を算出することと、
前記コンピューティングシステムが、前記推定される到着時間に基づいて、前記特定の乗客が前記航空機に遅刻して到着することに起因する前記特定の手配済み飛行計画からの逸脱を予測することと、
前記コンピューティングシステムが、前記逸脱に少なくとも部分的に基づいて、前記特定の手配済み飛行計画に対する調節を決定することであって、前記調節は、前記航空機の離陸時間を遅延させること、または、前記特定の手配済み飛行計画と関連付けられる前記飛行便から前記特定の乗客を除去することを含む、ことと、
前記コンピューティングシステムが、前記航空機の前記離陸時間を遅延させる、または、前記特定の手配済み飛行計画と関連付けられる前記飛行便から前記特定の乗客を除去するように、前記特定の手配済み飛行計画を調節することと
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項14】
前記航空機のフリートに関する前記潜在的飛行計画のセットを生成することは、目的関数を最適化する前記航空機のフリートに関する前記潜在的飛行計画のセットを生成することを含む、請求項１３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項15】
前記目的関数は、前記潜在的飛行計画のセットの数量、
乗客によって手配されることが予期される前記潜在的飛行計画のセットの比率、
最大乗客容量で動作することが予期される前記潜在的飛行計画のセットの数、
前記潜在的飛行計画のセットによってサービス提供されることが予期される乗客の数、
所望の到着時間に先立って、個別の目的地に到着することが予期される前記潜在的飛行計画のセットの乗客の数またはパーセンテージ、または
前記潜在的飛行計画のセットの乗客が前記所望の到着時間を過ぎて遅刻することが予期される推定される期間
を含む１つまたはそれを上回るメトリックに従って、前記潜在的飛行計画のセットを評価する、請求項１４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項16】
前記方法は、観察される成果データに少なくとも部分的に基づいて、前記目的関数の加重のセットに関する更新された値を学習することをさらに含む、請求項１４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項17】
前記航空機のフリートに関する前記潜在的飛行計画のセットを生成することは、前記飛行計画期間内に含まれる複数の期間を２つまたはそれを上回る優先順位階層にソートすることと、
最高優先順位階層から開始して、各優先順位階層内の前記期間に関する潜在的飛行計画のセットを反復的に生成することと
を含み、
より高い優先順位階層に関して生成された潜在的飛行計画は、より低い優先順位階層に関して生成された潜在的飛行計画によって満たされるべき制約を生成するために使用される、請求項１３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項18】
前記コンピューティングシステムが、前記特定の手配済み飛行計画または前記潜在的飛行計画のセットに関する事前承認基準に対する調節を比較することをさらに含む、請求項１３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項19】
１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体は、命令を備え、前記命令は、１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスによって実行されると、前記１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスに、航空機のフリート、１つまたはそれを上回る制約、および飛行計画期間を説明する入力データを受信することと、
前記入力データに少なくとも部分的に基づいて、前記航空機のフリートおよび前記飛行計画期間に関する潜在的飛行計画のセットを生成することと、
通信ネットワークを経由して、前記潜在的飛行計画のセットをライドシェアネットワークにエクスポーズすることと、
前記ライドシェアネットワークから、前記潜在的飛行計画のセットのうちの１つまたはそれを上回るものへの１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る追加を受信し、１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画を生成することと、
特定の手配済み飛行計画を示すデータを、前記特定の手配済み飛行計画と関連付けられる飛行便に割り当てられた航空機と関連付けられるコンピューティングデバイスに伝送することと、
前記特定の手配済み飛行計画と関連付けられる前記飛行便のための前記航空機に割り当てられた特定の乗客と関連付けられる場所データを追跡することと、
前記特定の乗客に関する推定される到着時間を算出することと、
前記推定される到着時間に基づいて、前記特定の乗客が前記航空機に遅刻して到着することに起因する前記特定の手配済み飛行計画からの逸脱を予測することと、
前記逸脱に少なくとも部分的に基づいて、前記特定の手配済み飛行計画に対する調節を決定することであって、前記調節は、前記航空機の離陸時間を遅延させること、または、前記特定の手配済み飛行計画と関連付けられる前記飛行便から前記特定の乗客を除去することを含む、ことと、
前記航空機の前記離陸時間を遅延させる、または、前記特定の手配済み飛行計画と関連付けられる前記飛行便から前記特定の乗客を除去するように、前記特定の手配済み飛行計画を調節することと
を含む動作を実施させる、１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体。
【請求項20】
前記特定の手配済み飛行計画は、バッファ期間を含み、前記逸脱は、前記バッファ期間に基づいて予測される、請求項１９に記載の１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
（関連出願の相互参照）
本願は、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる、２０２０年３月２５日に出願された、米国仮特許出願第６２／９９４，３２０号の優先権および利益を主張する。
本願は、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる、２０２０年３月２５日に出願された、米国仮特許出願第６２／９９４，３２０号の優先権および利益を主張する。
【0002】
本開示は、概して、航空機飛行のライドシェアを促進することに関する。より具体的には、本開示は、リアルタイム情報に基づく、飛行計画への動的変更を含む、ライドシェアネットワークによって使用されるための飛行を計画するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【0003】
個々のユーザが、輸送をオンデマンドで要求することを可能にする、輸送サービスが、存在する。例えば、現在、陸上ベースの車両（例えば、「車」）の運転者が、潜在的乗客のための輸送サービスを提供し、かつ荷物、商品、および／または調理食品を送達することを可能にするための輸送サービスが、存在する。
【0004】
しかしながら、都市圏が、ますます高密度化するにつれて、道路等の陸上インフラストラクチャは、ますます制約および輻輳され、結果として、陸上ベースの輸送は、有意な数のユーザの輸送ニーズを好適に果たさない場合がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0005】
本開示の実施形態の側面および利点は、以下の説明に部分的に記載される、または説明から習得されることができる、もしくは実施形態の実践を通して習得されることができる。
【0006】
本開示の一例示的側面は、ライドシェアネットワークのための飛行計画を生成するように構成される、コンピューティングシステムを対象とする。コンピューティングシステムは、１つまたはそれを上回るプロセッサと、集合的に、１つまたはそれを上回るプロセッサによって実行されると、コンピューティングシステムに動作を実施させる、命令を記憶する、１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体とを含む。動作は、航空機のフリート、１つまたはそれを上回る制約、および飛行計画期間を説明する、入力データを受信するステップを含む。動作は、少なくとも部分的に、入力データに基づいて、航空機のフリートおよび飛行計画期間に関する潜在的飛行計画のセットを生成するステップを含む。動作は、潜在的飛行計画のセットをライドシェアネットワークにエクスポーズするステップを含む。動作は、ライドシェアネットワークから、潜在的飛行計画のうちの１つまたはそれを上回るものへの１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る追加を受信し、１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画を生成するステップを含む。
【0007】
本開示の他の側面は、種々のシステム、装置、非一過性コンピュータ可読媒体、ユーザインターフェース、および電子デバイスを対象とする。
【0008】
本開示の種々の実施形態のこれらおよび他の特徴、側面、ならびに利点は、以下の説明および添付の請求項を参照して、より深く理解されるであろう。本明細書に組み込まれ、その一部を構成する、付随の図面は、本開示の例示的実施形態を図示し、説明とともに、関連原理を解説する役割を果たす。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
ライドシェアネットワークのための飛行計画を生成するように構成されるコンピューティングシステムであって、前記コンピューティングシステムは、
１つまたはそれを上回るプロセッサと、
１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体は、集合的に、命令を記憶しており、前記命令は、前記１つまたはそれを上回るプロセッサによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、動作を実施させ、前記動作は、
航空機のフリート、１つまたはそれを上回る制約、および飛行計画期間を説明する入力データを受信することと、
少なくとも部分的に、前記入力データに基づいて、前記航空機のフリートおよび前記飛行計画期間に関する潜在的飛行計画のセットを生成することと、
前記潜在的飛行計画のセットを前記ライドシェアネットワークにエクスポーズすることと、
前記ライドシェアネットワークから、前記潜在的飛行計画のセットのうちの１つまたはそれを上回るものへの１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る追加を受信し、１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画を生成することと
を含む、１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体と
を備える、コンピューティングシステム。
（項目２）
前記入力データは、異なる個別の時間および場所における個別の飛行に関する予想される需要を説明する予想される需要データを含み、前記予想される需要データは、少なくとも部分的に、前記ライドシェアネットワークに基づく、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目３）
前記入力データは、異なる個別の時間および輸送場所における陸上ベースの輸送プロバイダの予想される供給を説明する予想される供給データを含み、前記予想される供給データは、少なくとも部分的に、前記ライドシェアネットワークに基づく、前記先行項目のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
（項目４）
前記動作はさらに、
前記航空機のフリートの前記手配済み飛行計画への順守を監視することと、
前記航空機のフリートまたは前記１人またはそれを上回る乗客の前記手配済み飛行計画からの１つまたはそれを上回る逸脱を検出することと、
前記手配済み飛行計画または前記潜在的飛行計画のセットの一方または両方を調節し、前記１つまたはそれを上回る逸脱を考慮することと
を含む、前記先行項目のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
（項目５）
前記航空機のフリートの前記手配済み飛行計画への順守を監視することは、
前記航空機のフリートの１つまたはそれを上回る航空機と関連付けられる場所データ、または
前記１人またはそれを上回る乗客のうちの１人またはそれを上回る者と関連付けられる場所データ
の一方または両方を追跡することを含む、項目４に記載のコンピューティングシステム。
（項目６）
前記１人またはそれを上回る乗客のうちの１人またはそれを上回る者と関連付けられる前記場所データを追跡することは、
前記乗客に関する個別の手配済み飛行計画の前に、個別の乗客と関連付けられる乗客場所データを、陸上輸送を前記個別の乗客に提供するための前記個別の乗客に割り当てられる陸上車両デバイスから受信すること
を含む、項目５に記載のコンピューティングシステム。
（項目７）
各手配済み飛行計画は、前記１人またはそれを上回る乗客の１人またはそれを上回る割り当てられた乗客、スケジュールされた離陸時間、スケジュールされた着陸時間、およびバッファ期間と関連付けられ、前記バッファ期間は、前記スケジュールされた離陸時間からの遅延を示す、項目４－６に記載のコンピューティングシステム。
（項目８）
前記１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画の手配済み飛行計画を生成することは、
少なくとも部分的に、前記手配済み飛行計画の前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客に基づいて、前記手配済み飛行計画に関する前記バッファ期間を決定すること
を含む、項目７に記載のコンピューティングシステム。
（項目９）
前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客はそれぞれ、多区間移動行程と関連付けられ、前記多区間移動行程のうちの１つの区間は、前記手配済み飛行計画であり、前記バッファ期間は、少なくとも部分的に、前記多区間移動行程に基づいて、前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客毎に決定される、項目８に記載のコンピューティングシステム。
（項目１０）
前記多区間移動行程は、割り当てられた乗客に関する総推定移動時間と関連付けられ、前記バッファ期間は、少なくとも部分的に、１つまたはそれを上回る異なる期間によって前記手配済み飛行計画を遅延させる結果として、前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客のそれぞれの前記多区間移動行程に対する集約された期間に基づいて決定される、項目９に記載のコンピューティングシステム。
（項目１１）
前記バッファ期間は、少なくとも部分的に、１つまたはそれを上回る異なる期間によって前記手配済み飛行計画を遅延させる結果として、その多区間移動行程に対する変更を有するであろう前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客の人数に基づいて決定される、項目９－１０に記載のコンピューティングシステム。
（項目１２）
前記１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画または前記潜在的飛行計画のセットの一方または両方を調節し、前記１つまたはそれを上回る逸脱を考慮することは、
逸脱が手配済み飛行計画に関する遅刻している割り当てられた乗客に起因することを決定することと、
前記遅刻している割り当てられた乗客に関する推定される到着時間を決定することと、
少なくとも部分的に、前記遅刻している割り当てられた乗客に関する前記推定される到着時間に基づいて、前記手配済み飛行計画に関する調節を決定することと、
前記調節を前記手配済み飛行計画に適用することと
を含む、項目７－１１に記載のコンピューティングシステム。
（項目１３）
前記手配済み飛行計画に関する前記調節を決定することは、
前記遅刻している割り当てられた乗客に関する前記推定される到着時間が、前記バッファ期間を上回る期間だけ、前記スケジュールされた離陸時間後であることの決定に応答して、前記遅刻している割り当てられた乗客を前記潜在的飛行計画のセットのうちの１つまたはそれを上回るものに追加することと、
前記遅刻している乗客に関する前記推定される到着時間は、前記スケジュールされた離陸時間後であり、かつ前記バッファ期間内であることの決定に応答して、前記手配済み飛行計画に関する前記スケジュールされた離陸時間を遅延させ、前記遅刻している割り当てられた乗客に適応させることと、
通知を前記遅刻している割り当てられた乗客、運行人員、または航空機オペレータのうちの１人またはそれを上回る者に自動的に伝送することと
を含む、項目１２に記載のコンピューティングシステム。
（項目１４）
ライドシェアネットワークのための飛行計画を生成するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスを備えるコンピューティングシステムによって、航空機のフリート、１つまたはそれを上回る制約、および飛行計画期間を説明する入力データを受信することと、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記入力データに基づいて、前記航空機のフリートおよび前記飛行計画期間に関する潜在的飛行計画のセットを生成することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記潜在的飛行計画のセットを前記ライドシェアネットワークにエクスポーズすることと、
前記コンピューティングシステムによって、前記ライドシェアネットワークから、前記潜在的飛行計画のセットのうちの１つまたはそれを上回るものへの１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る追加を受信し、１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画を生成することと
を含む、方法。
（項目１５）
前記航空機のフリートに関する前記潜在的飛行計画のセットを生成することは、目的関数を最適化する前記航空機のフリートに関する前記潜在的飛行計画のセットを生成することを含む、項目１４に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１６）
前記目的関数は、
前記潜在的飛行計画のセットの数量、
乗客によって手配されることが予期される前記潜在的飛行計画のセットの比率、
最大乗客容量で動作することが予期される前記潜在的飛行計画のセットの数、
前記潜在的飛行計画のセットによってサービス提供されることが予期される乗客の数、
所望の到着時間に先立って、個別の目的地に到着することが予期される前記潜在的飛行計画のセットの乗客の数またはパーセンテージ、または
前記潜在的飛行計画のセットの乗客が前記所望の到着時間を過ぎて遅刻することが予期される推定される期間
を含む１つまたはそれを上回るメトリックに従って、前記潜在的飛行計画のセットを評価する、項目１５に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１７）
前記方法はさらに、
少なくとも部分的に、観察される成果データに基づいて、前記目的関数の加重のセットに関する更新された値を学習することを含む、
項目１５－１６に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１８）
前記航空機のフリートに関する前記潜在的飛行計画のセットを生成することは、
前記飛行計画期間内に含まれる複数の期間を２つまたはそれを上回る優先順位階層にソートすることと、
最高優先順位階層から開始して、各優先順位階層内の前記期間に関する前記潜在的飛行計画のセットを反復的に生成することと
を含み、
より高い優先順位階層に関して生成された潜在的飛行計画は、より低い優先順位階層に関して生成された潜在的飛行計画によって満たされるべき制約を生成するために使用される、
項目１４－１７に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１９）
前記コンピューティングシステムによって、前記手配済み飛行計画からの前記航空機のフリートまたは前記１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る逸脱を検出することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記手配済み飛行計画または前記潜在的飛行計画のセットのうちの少なくとも１つに関する調節を決定し、前記１つまたはそれを上回る逸脱に適応させることと、
前記コンピューティングシステムによって、前記調節と前記手配済み飛行計画または前記潜在的飛行計画のセットのうちの少なくとも１つのオペレータに関する事前承認基準を比較することと、
前記調節が前記事前承認基準を達成することの決定に応答して、前記コンピューティングシステムによって、前記手配済み飛行計画または前記潜在的飛行計画のセットのうちの少なくとも１つを調節することと、
前記調節が前記事前承認基準を達成しないことの決定に応答して、前記コンピューティングシステムによって、前記調節を示すデータを人間の緩和対策人員に伝送することと
をさらに含む、項目１４－１８に記載のコンピュータ実装方法。
（項目２０）
１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体は、命令を備え、前記命令は、１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスによって実行されると、前記１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスに、
航空機のフリート、１つまたはそれを上回る制約、および飛行計画期間を説明する、入力データを受信することと、
少なくとも部分的に、前記入力データに基づいて、前記航空機のフリートおよび前記飛行計画期間に関する潜在的飛行計画のセットを生成することと、
前記潜在的飛行計画のセットをライドシェアネットワークにエクスポーズすることと、
前記ライドシェアネットワークから、前記潜在的飛行計画のセットのうちの１つまたはそれを上回るものへの１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る追加を受信し、１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画を生成することと
を含む動作を実施させる、１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
ライドシェアネットワークのための飛行計画を生成するように構成されるコンピューティングシステムであって、前記コンピューティングシステムは、
１つまたはそれを上回るプロセッサと、
１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体は、集合的に、命令を記憶しており、前記命令は、前記１つまたはそれを上回るプロセッサによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、動作を実施させ、前記動作は、
航空機のフリート、１つまたはそれを上回る制約、および飛行計画期間を説明する入力データを受信することと、
少なくとも部分的に、前記入力データに基づいて、前記航空機のフリートおよび前記飛行計画期間に関する潜在的飛行計画のセットを生成することと、
前記潜在的飛行計画のセットを前記ライドシェアネットワークにエクスポーズすることと、
前記ライドシェアネットワークから、前記潜在的飛行計画のセットのうちの１つまたはそれを上回るものへの１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る追加を受信し、１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画を生成することと
を含む、１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体と
を備える、コンピューティングシステム。
（項目２）
前記入力データは、異なる個別の時間および場所における個別の飛行に関する予想される需要を説明する予想される需要データを含み、前記予想される需要データは、少なくとも部分的に、前記ライドシェアネットワークに基づく、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目３）
前記入力データは、異なる個別の時間および輸送場所における陸上ベースの輸送プロバイダの予想される供給を説明する予想される供給データを含み、前記予想される供給データは、少なくとも部分的に、前記ライドシェアネットワークに基づく、前記先行項目のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
（項目４）
前記動作はさらに、
前記航空機のフリートの前記手配済み飛行計画への順守を監視することと、
前記航空機のフリートまたは前記１人またはそれを上回る乗客の前記手配済み飛行計画からの１つまたはそれを上回る逸脱を検出することと、
前記手配済み飛行計画または前記潜在的飛行計画のセットの一方または両方を調節し、前記１つまたはそれを上回る逸脱を考慮することと
を含む、前記先行項目のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
（項目５）
前記航空機のフリートの前記手配済み飛行計画への順守を監視することは、
前記航空機のフリートの１つまたはそれを上回る航空機と関連付けられる場所データ、または
前記１人またはそれを上回る乗客のうちの１人またはそれを上回る者と関連付けられる場所データ
の一方または両方を追跡することを含む、項目４に記載のコンピューティングシステム。
（項目６）
前記１人またはそれを上回る乗客のうちの１人またはそれを上回る者と関連付けられる前記場所データを追跡することは、
前記乗客に関する個別の手配済み飛行計画の前に、個別の乗客と関連付けられる乗客場所データを、陸上輸送を前記個別の乗客に提供するための前記個別の乗客に割り当てられる陸上車両デバイスから受信すること
を含む、項目５に記載のコンピューティングシステム。
（項目７）
各手配済み飛行計画は、前記１人またはそれを上回る乗客の１人またはそれを上回る割り当てられた乗客、スケジュールされた離陸時間、スケジュールされた着陸時間、およびバッファ期間と関連付けられ、前記バッファ期間は、前記スケジュールされた離陸時間からの遅延を示す、項目４－６に記載のコンピューティングシステム。
（項目８）
前記１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画の手配済み飛行計画を生成することは、
少なくとも部分的に、前記手配済み飛行計画の前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客に基づいて、前記手配済み飛行計画に関する前記バッファ期間を決定すること
を含む、項目７に記載のコンピューティングシステム。
（項目９）
前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客はそれぞれ、多区間移動行程と関連付けられ、前記多区間移動行程のうちの１つの区間は、前記手配済み飛行計画であり、前記バッファ期間は、少なくとも部分的に、前記多区間移動行程に基づいて、前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客毎に決定される、項目８に記載のコンピューティングシステム。
（項目１０）
前記多区間移動行程は、割り当てられた乗客に関する総推定移動時間と関連付けられ、前記バッファ期間は、少なくとも部分的に、１つまたはそれを上回る異なる期間によって前記手配済み飛行計画を遅延させる結果として、前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客のそれぞれの前記多区間移動行程に対する集約された期間に基づいて決定される、項目９に記載のコンピューティングシステム。
（項目１１）
前記バッファ期間は、少なくとも部分的に、１つまたはそれを上回る異なる期間によって前記手配済み飛行計画を遅延させる結果として、その多区間移動行程に対する変更を有するであろう前記１人またはそれを上回る割り当てられた乗客の人数に基づいて決定される、項目９－１０に記載のコンピューティングシステム。
（項目１２）
前記１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画または前記潜在的飛行計画のセットの一方または両方を調節し、前記１つまたはそれを上回る逸脱を考慮することは、
逸脱が手配済み飛行計画に関する遅刻している割り当てられた乗客に起因することを決定することと、
前記遅刻している割り当てられた乗客に関する推定される到着時間を決定することと、
少なくとも部分的に、前記遅刻している割り当てられた乗客に関する前記推定される到着時間に基づいて、前記手配済み飛行計画に関する調節を決定することと、
前記調節を前記手配済み飛行計画に適用することと
を含む、項目７－１１に記載のコンピューティングシステム。
（項目１３）
前記手配済み飛行計画に関する前記調節を決定することは、
前記遅刻している割り当てられた乗客に関する前記推定される到着時間が、前記バッファ期間を上回る期間だけ、前記スケジュールされた離陸時間後であることの決定に応答して、前記遅刻している割り当てられた乗客を前記潜在的飛行計画のセットのうちの１つまたはそれを上回るものに追加することと、
前記遅刻している乗客に関する前記推定される到着時間は、前記スケジュールされた離陸時間後であり、かつ前記バッファ期間内であることの決定に応答して、前記手配済み飛行計画に関する前記スケジュールされた離陸時間を遅延させ、前記遅刻している割り当てられた乗客に適応させることと、
通知を前記遅刻している割り当てられた乗客、運行人員、または航空機オペレータのうちの１人またはそれを上回る者に自動的に伝送することと
を含む、項目１２に記載のコンピューティングシステム。
（項目１４）
ライドシェアネットワークのための飛行計画を生成するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスを備えるコンピューティングシステムによって、航空機のフリート、１つまたはそれを上回る制約、および飛行計画期間を説明する入力データを受信することと、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記入力データに基づいて、前記航空機のフリートおよび前記飛行計画期間に関する潜在的飛行計画のセットを生成することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記潜在的飛行計画のセットを前記ライドシェアネットワークにエクスポーズすることと、
前記コンピューティングシステムによって、前記ライドシェアネットワークから、前記潜在的飛行計画のセットのうちの１つまたはそれを上回るものへの１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る追加を受信し、１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画を生成することと
を含む、方法。
（項目１５）
前記航空機のフリートに関する前記潜在的飛行計画のセットを生成することは、目的関数を最適化する前記航空機のフリートに関する前記潜在的飛行計画のセットを生成することを含む、項目１４に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１６）
前記目的関数は、
前記潜在的飛行計画のセットの数量、
乗客によって手配されることが予期される前記潜在的飛行計画のセットの比率、
最大乗客容量で動作することが予期される前記潜在的飛行計画のセットの数、
前記潜在的飛行計画のセットによってサービス提供されることが予期される乗客の数、
所望の到着時間に先立って、個別の目的地に到着することが予期される前記潜在的飛行計画のセットの乗客の数またはパーセンテージ、または
前記潜在的飛行計画のセットの乗客が前記所望の到着時間を過ぎて遅刻することが予期される推定される期間
を含む１つまたはそれを上回るメトリックに従って、前記潜在的飛行計画のセットを評価する、項目１５に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１７）
前記方法はさらに、
少なくとも部分的に、観察される成果データに基づいて、前記目的関数の加重のセットに関する更新された値を学習することを含む、
項目１５－１６に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１８）
前記航空機のフリートに関する前記潜在的飛行計画のセットを生成することは、
前記飛行計画期間内に含まれる複数の期間を２つまたはそれを上回る優先順位階層にソートすることと、
最高優先順位階層から開始して、各優先順位階層内の前記期間に関する前記潜在的飛行計画のセットを反復的に生成することと
を含み、
より高い優先順位階層に関して生成された潜在的飛行計画は、より低い優先順位階層に関して生成された潜在的飛行計画によって満たされるべき制約を生成するために使用される、
項目１４－１７に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１９）
前記コンピューティングシステムによって、前記手配済み飛行計画からの前記航空機のフリートまたは前記１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る逸脱を検出することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記手配済み飛行計画または前記潜在的飛行計画のセットのうちの少なくとも１つに関する調節を決定し、前記１つまたはそれを上回る逸脱に適応させることと、
前記コンピューティングシステムによって、前記調節と前記手配済み飛行計画または前記潜在的飛行計画のセットのうちの少なくとも１つのオペレータに関する事前承認基準を比較することと、
前記調節が前記事前承認基準を達成することの決定に応答して、前記コンピューティングシステムによって、前記手配済み飛行計画または前記潜在的飛行計画のセットのうちの少なくとも１つを調節することと、
前記調節が前記事前承認基準を達成しないことの決定に応答して、前記コンピューティングシステムによって、前記調節を示すデータを人間の緩和対策人員に伝送することと
をさらに含む、項目１４－１８に記載のコンピュータ実装方法。
（項目２０）
１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体は、命令を備え、前記命令は、１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスによって実行されると、前記１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスに、
航空機のフリート、１つまたはそれを上回る制約、および飛行計画期間を説明する、入力データを受信することと、
少なくとも部分的に、前記入力データに基づいて、前記航空機のフリートおよび前記飛行計画期間に関する潜在的飛行計画のセットを生成することと、
前記潜在的飛行計画のセットをライドシェアネットワークにエクスポーズすることと、
前記ライドシェアネットワークから、前記潜在的飛行計画のセットのうちの１つまたはそれを上回るものへの１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る追加を受信し、１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画を生成することと
を含む動作を実施させる、１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読媒体。
【図面の簡単な説明】
【0009】
当業者を対象とする実施形態の詳細な議論は、添付の図を参照する、明細書に記載される。
【0010】
【0011】
【0012】
【0013】
【0014】
【0015】
【発明を実施するための形態】
【0016】
詳細な説明
本開示の例示的側面は、いくつかの実装では、リアルタイム情報に基づく、飛行計画への動的および／または自動化された変更を含む、ライドシェアネットワークによって使用されるための潜在的飛行計画を生成するためのシステムおよび方法を対象とする。特に、本開示のシステムおよび方法は、航空機のフリートに関する１つまたはそれを上回る制約に準拠する、潜在的飛行計画のフリートレベルセットを生成するように動作することができる。潜在的飛行計画は、ライドシェアネットワークの中に導入され、それによって使用され、輸送サービスをユーザに提供することができる。例えば、ライドシェアネットワークは、乗客を潜在的飛行計画に追加し、飛行計画を手配することができる（例えば、飛行計画を運行させる）。手配済み飛行計画と関連付けられる、飛行便は、独立型輸送サービスとして提供されてもよい、または車を介した輸送と航空機を介した輸送の混合等、複数の輸送手段を利用する、より大きい多区間輸送サービス行程の一部であってもよい。加えて、本開示のシステムおよび方法は、飛行計画調節のための手動および／または自動ツールを提供し、例えば、飛行計画のセットからの航空機のフリートの逸脱を引き起こす、遅延または他のリアルタイム影響をハンドリングおよび緩和させる。
本開示の例示的側面は、いくつかの実装では、リアルタイム情報に基づく、飛行計画への動的および／または自動化された変更を含む、ライドシェアネットワークによって使用されるための潜在的飛行計画を生成するためのシステムおよび方法を対象とする。特に、本開示のシステムおよび方法は、航空機のフリートに関する１つまたはそれを上回る制約に準拠する、潜在的飛行計画のフリートレベルセットを生成するように動作することができる。潜在的飛行計画は、ライドシェアネットワークの中に導入され、それによって使用され、輸送サービスをユーザに提供することができる。例えば、ライドシェアネットワークは、乗客を潜在的飛行計画に追加し、飛行計画を手配することができる（例えば、飛行計画を運行させる）。手配済み飛行計画と関連付けられる、飛行便は、独立型輸送サービスとして提供されてもよい、または車を介した輸送と航空機を介した輸送の混合等、複数の輸送手段を利用する、より大きい多区間輸送サービス行程の一部であってもよい。加えて、本開示のシステムおよび方法は、飛行計画調節のための手動および／または自動ツールを提供し、例えば、飛行計画のセットからの航空機のフリートの逸脱を引き起こす、遅延または他のリアルタイム影響をハンドリングおよび緩和させる。
【0017】
より具体的には、１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスによって実装される飛行計画システムは、航空機のフリート、１つまたはそれを上回る飛行計画制約、および飛行計画期間を説明する、入力データのセットを受信することができる。入力データは、ユーザによって提供されることができ、および／または自動的に取り込まれることもできる（例えば、毎日等、定期的に）。例えば、いくつかの実装では、異種航空機所有者／オペレータが、コンピューティングシステム（例えば、それによって実装されるアプリケーション）と相互作用し、ライドシェアネットワークへの参加のためのその航空機の可用性に関する情報を提供することができる。提供される情報は、次いで、飛行計画システムによってアクセスされることができる。他の実装では、利用可能な航空機のフリートについての情報は、全ての航空機運行を監督する、単一の一元型ソースから生じる。
【0018】
航空機のフリートは、１つまたはそれを上回る異なる航空オペレータによって所有および／または運行される同一または異なるモデルの任意の数の航空機を含むことができる。フリートに含まれ得る、例示的航空機は、電気垂直離陸および着陸航空機（ｅＶＴＯＬ）等のヘリコプタまたは他の垂直離陸および着陸航空機（ＶＴＯＬ）を含む。いくつかの実装では、航空機のフリートは、非自律航空機、半自律航空機、および完全自律航空機を含む、可変レベルの自律飛行／運動のレベルに対応する、航空機を含むことができる。各航空機は、１つまたはそれを上回る異なる航空車両オペレータによって、所有、維持、および／または運行されることができる。一例として、航空車両オペレータは、１つまたはそれを上回る航空車両の運行制御（例えば、所有権、免許等）を伴う、任意のエンティティを含むことができる。各航空車両オペレータは、１つまたはそれを上回る航空車両を飛行計画期間の間に利用可能にすることができる。
【0019】
飛行計画期間は、それに関して飛行計画システムが航空機のフリートに関する潜在的飛行計画を生成すべきである、全体的始発および終着日付ならびに時間を定義し得る。例示的飛行計画期間は、３時間、２４時間、１週間等の期間を含む。飛行計画期間は、持続的である、または分離された期間を含むことができる。
【0020】
入力データのセットによって説明される制約は、実施例として、航空機毎の個別の始発場所、航空機毎の個別の終着場所、各航空機が利用可能または利用不可能な個別の時間、航空機毎の個別の開始燃料または充電レベル、航空機の運行と関連付けられる、利用可能な客席の数、最大連続動作時間、最大または最小飛行範囲、最大または最小飛行高度、雑音レベル等の各航空機の個別の能力または属性等、各航空機と関連付けられる、任意の数の異なる制約を含むことができる。
【0021】
入力データのセットによって説明される制約はまた、航空機のフリートが利用しなければならない、固定されたインフラストラクチャを説明することができる。より具体的には、いくつかの実装では、航空機は、乗客が、航空機に乗車し、そこから降車する、能力が、輸送結節点の定義されたセットに制約される、固定されたインフラストラクチャに従って、またはその中で運行することができる。一実施例として、航空機は、いくつかの事例では、空港と称され得る、物理的離陸および／または着陸エリアの定義されたセットにおいてのみ、乗客を搭乗および降機させるように制約され得る。実施例を提供するために、大都市圏は、都市圏内の種々の場所に位置する、数十個の輸送結節点を有し得る。各輸送結節点は、１つまたはそれを上回る離陸および／または到着点ならびに／もしくは他のインフラストラクチャを含み、乗客が安全に航空機に乗車する、またはそこから降車することを可能にすることができる。輸送結節点はまた、航空機運行を可能にするための充電機器、燃料補給機器、および／または他のインフラストラクチャを含むことができる。輸送結節点の離陸および／または到着点は、陸上レベルに位置する、および／または陸上レベルから高架される（例えば、建物上にある）ことができる。したがって、飛行計画システムへの入力データはまた、実施例として、場所、輸送結節点に離陸／着陸することが可能である、航空機のタイプ、輸送結節点における離陸および／または到着点の数、輸送結節点における給油または充電構造の数、航空機が着陸し、次いで、輸送結節点から離陸するための最短折り返し準備時間、航空機が、輸送結節点に到着し、そこから出発し得る、頻度（例えば、スループット）、空域接近要件、および／または異なる輸送結節点の他の説明子等の各個別の輸送結節点と関連付けられる、種々の制約を提供することができる。
【0022】
いくつかの実装では、入力データのセットによって説明される制約はまた、特定の航空機オペレータ（「パイロット」）、運行人員、輸送結節点において利用可能な物理的リソース（例えば、安全な乗客の乗り込みのための機械、燃料、保守能力）等の他のリソースの可用性を説明することができる。いくつかの実装では、特定のパイロットは、特定の航空機とリンクされ、単一リソースとして取り扱われることができる一方、他の実装では、それらは、別個のリソースとして取り扱われることができる。
【0023】
いくつかの実装では、飛行計画システムへの入力データは、予想される需要、供給、または天候データ等の他の付加的データを含むことができる。例えば、予想される需要データが、飛行計画システムへの入力として提供されることができる。予想される需要データは、飛行計画期間にわたる種々の時間および場所における飛行輸送に関する予想される需要を説明することができる。データは、需要に関する予想される起点および目的地を説明することができる、または、単に、需要の起点を予想し得る。
【0024】
予想される需要データは、少なくとも部分的に、ライドシェアネットワークに基づくことができる。ライドシェアネットワークは、例えば、（例えば、航空機、陸上車両等によって実施されるための）ネットワークの複数の異なるユーザのための輸送サービスを提供するように構成される、マルチモード式ライドシェアネットワークを含むことができる。例えば、ライドシェアネットワークは、２つの場所（例えば、起点場所および所望の場所）間の輸送のための要求を受信し、輸送を促進するための１つまたはそれを上回る最適手段（例えば、航空機、陸上車両等）を決定し、１つまたはそれを上回る最適手段と関連付けられるサービスプロバイダを割り当て、輸送を提供することができる。ライドシェアネットワークは、ネットワークの複数の異なるユーザから受信された要求の数を示す、リアルタイム要求の数および／または履歴データを活用することによって、予想される需要データを決定することができる。このように、予想される需要データは、少なくとも部分的に、ライドシェアネットワークに基づいて決定されることができる。一例として、予想される需要データは、ライドシェアネットワークの乗客からの履歴および／またはリアルタイム要求、および／または少なくとも部分的に、ライドシェアネットワークの乗客からの履歴および／またはリアルタイム要求に基づいて決定され、飛行計画システムに提供される、データを含むことができる。このように、飛行計画システムによって生成された潜在的飛行便のセットは、少なくとも部分的に、ライドシェアネットワークからの情報に基づいて、運行期間全体を通して偏移し得る。
【0025】
別の実施例として、予想される供給データは、飛行計画システムへの入力として提供されることができる。予想される供給データは、飛行計画期間にわたる異なる個別の時間および輸送場所における陸上ベースの輸送プロバイダの予想される供給を説明することができる。予想される供給データは、少なくとも部分的に、ライドシェアネットワークに基づくことができる。例えば、ライドシェアネットワークは、複数のサービスプロバイダ（例えば、運転者、航空機オペレータ等）を含み、および／または複数のライドシェアアセット（例えば、車両等）と関連付けられることができる。予想される供給データは、飛行計画期間にわたる複数の異なる時間および／または場所における輸送サービスを提供するために利用可能である（例えば、オプトインされる等）、サービスプロバイダおよび／またはアセットの数を識別することができる。このように、予想される供給データは、少なくとも部分的に、ライドシェアネットワークに基づいて決定されることができる。一例として、予想される供給データは、ライドシェアネットワークのサービスプロバイダおよび／またはアセットの数の可用性を識別する履歴および／またはリアルタイム情報、ならびに／もしくは少なくとも部分的に、ライドシェアネットワークのサービスプロバイダおよび／またはアセットの数の履歴および／またはリアルタイム可用性に基づいて決定され、飛行計画システムに提供される、データを含むことができる。いくつかの実装では、飛行計画システムによって生成された潜在的飛行便のセットは、ライドシェアネットワークのための予想される供給データとして提供されることができる。そのような場合、ライドシェアネットワークは、少なくとも部分的に、潜在的飛行便のセットに基づいて、ライドシェアネットワークのサービスプロバイダおよび／またはアセットの数の可用性を助長することができる（例えば、運転者、オペレータ、および／またはアセット所有者からの約束を促すことによって）。
【0026】
さらに他の実施例として、付加的データは、飛行計画システムへの入力データとして提供され得る、予想される天候データ、インフラストラクチャ結節点間の利用可能な飛行経路、計画期間全体を通した空域可用性、および／または他の航空情報を含むことができる。
【0027】
本開示のある側面によると、入力データに応答して、飛行計画システムは、飛行計画期間にわたる航空機のフリートに関する潜在的飛行計画のセットを生成することができる。各潜在的飛行計画は、実施例として、航空機の識別、パイロットの識別（必要とされる場合）、起点場所、目的地場所、飛行経路の大まかなインジケーション、推定される出発時間、推定される到着時間、および／または航空機の潜在的運行に関する種々の他の情報等の種々のタイプの情報を含むことができる。
【0028】
より具体的には、飛行計画システムは、１つまたはそれを上回る目的の組み合わせの充足を最大限にする一方、また、制約の全てを順守する（例えば、制約のいずれにも違反しない）、潜在的飛行計画のセットを生成することができる。実施例として、飛行計画システムによって考慮される目的は、生成される潜在的飛行便の数を最大限にする、手配済みとなっている潜在的飛行計画の比率を最大限にする、最大乗客容量で運行する、手配済み飛行便の数を最大限にする、飛行便が約束通りに行われる、乗客の数を最大限にする、その目的地に時間通り到着する、乗客の数を最大限にする、乗客がその所望の到着時間を過ぎて遅延される、累積期間を最小限にする、および／または種々の他の目的を含むことができる。いくつかの実装では、飛行計画システムは、上記に説明される異なる目的のいくつかまたは全てを平衡する（例えば、加重のセットを使用して）、フリートレベル目的関数を使用することができる。加重のセットは、手動で調整および／または自動的に調整（例えば、学習）されることができる。
【0029】
飛行計画システムは、種々の異なるアルゴリズムのうちの１つまたはそれを上回るものを実施し、潜在的飛行計画のセットを生成することができる。例えば、いくつかの実装では、飛行計画システムは、航空機毎ベースで航空機のフリートを反復的に分析し、ひいては、航空機毎の潜在的飛行計画の最適セットを生成することができる。例えば、ある航空機に関する潜在的飛行計画の最適セットは、そのような航空機に関して、上記に説明される目的のいずれかの組み合わせを平衡する（例えば、加重のセットを使用して）、航空機レベル目的関数を最適化することによって生成されることができる。航空機レベル目的関数内の加重のセットは、手動で調整および／または自動的に調整（例えば、学習）されることができる。いくつかの実装では、航空機レベル目的関数およびフリートレベル目的関数は、同一関数であって、同一加重を有することができる。いくつかの実装では、フリートレベル目的関数は、それぞれフリート内の全ての航空機に適用されるような航空機レベル目的関数の和に等しくあることができる。
【0030】
特に、一実施例では、飛行計画システムは、飛行計画期間の始まりから開始し、飛行計画期間の終了に到達するまで、順次、航空機に関する飛行計画を生成／追加することによって、特定の航空機に関する飛行計画のセットを生成することができる。一実施例として、飛行計画システムがある航空機に関する新しい飛行計画を生成するように試みる、各事例において、飛行計画システムは、複数の候補飛行計画を生成し、航空機レベル目的関数に従って、各候補飛行計画をスコア化し、次いで、その航空機に関する最高スコア飛行計画を選択および追加することができる。
【0031】
上記に説明されるように、航空機レベル目的関数は、実施例として、生成された飛行計画に関する需要の関数である、種々の目的を含む、任意の数の異なる目的（例えば、サービス提供される乗客の総数、手配済み飛行便の総数、全ての利用可能な座席が埋まっている飛行便の総数等）を平衡することができる。需要の関数である、目的を含む、そのような目的関数を評価するために、飛行計画システムは、需要モデルにクエリし、そのような目的を評価するために使用され得る、予想される需要および／または供給情報を取得することができる。別の実施例では、航空機レベル目的関数は、生成された飛行計画の総数を最大限にすることに焦点を当ててもよい（例えば、単独目的としてを含む）。
【0032】
いくつかの実装では、目的関数は、少なくとも部分的に、複数の潜在的乗客に関する最終行路に基づいて、飛行計画のセットを評価することができる。例えば、目的は、複数の乗客に関する総移動時間を短縮させるための関数を含むことができる。一例として、需要データ（例えば、受信される、および／またはライドシェアサービスに基づく）は、輸送サービスに関する予期される需要を含むことができる。随時、輸送サービスは、マルチモード式輸送サービスを含むことができる。そのような場合、潜在的飛行計画のセットのうちの１つ等の航空飛行区間は、乗客が最終目的地に到達する前のある乗客に関する複数の目的地のうちの１つを含むことができる。目的関数は、少なくとも部分的に、複数の乗客に関する総推定移動時間に基づいて、飛行計画のセットを評価することができる。例えば、飛行計画システムは、後続陸上輸送区間に影響を及ぼし得る、インフラストラクチャ、交通量、天候、および／または他の要因を識別し、潜在的飛行計画のセットを最適化し、ライドシェアネットワークのユーザに関する総推定移動時間を短縮させることができる。
【0033】
一例として、飛行計画システムは、飛行計画のセットを生成するとき、陸上ベースの輸送情報を考慮することができる。例えば、予想される最後の区間の供給の可用性は、航空機レベル目的関数への入力として使用され、陸上ベースの輸送サービスのロバストな供給を有する、乗客を目的地に送達する、飛行便に報酬を与え（例えば、それに関する目的スコアを増加させ）、陸上ベースの輸送サービスのロバストな供給を有していない、乗客を目的地に送達する、飛行便にペナルティを科す（例えば、それに関する目的スコアを減少させる）ことができる。同様に、予想される最初の区間の供給可用性も、航空機レベル目的関数への入力として使用され、陸上ベースの輸送サービスのロバストな供給を有する、乗客を出発結節点から収集する、飛行便に報酬を与え（例えば、それに関する目的スコアを増加させ）、陸上ベースの輸送サービスのロバストな供給を有していない、乗客を出発結節点から収集する、飛行便にペナルティを科す（例えば、それに関する目的スコアを減少させる）ことができる。他の実装では、他の手段に従う輸送サービスの供給に関するそのような情報も、予想される需要データ内に含まれるように仮定されることができる。
【0034】
飛行計画システム（例えば、目的関数等）は、少なくとも部分的に、潜在的飛行計画のセットが潜在的乗客（例えば、予想される需要データ等に基づいて予期される）を予期される最終目的地に輸送し得る、近接度に基づいて、飛行計画のセットを評価することができる。例えば、予想される需要データは、複数の予期される乗客毎に、予期される最終目的地を含むことができる。飛行計画システムは、複数の予期される乗客の予期される最終目的地に最も近い場所（例えば、輸送結節点）への輸送を促進するために、潜在的飛行計画のセットを生成することができる。
【0035】
いくつかの実装では、予期される最終目的地に最も近い場所（例えば、輸送結節点）は、複数の予期される乗客を輸送するために最も効率的および／またはタイムリーなルートではない場合がある。例えば、最も近い場所からの後続陸上輸送は、交通量および／または他の車道遅延によって影響され得る。さらに、いくつかの実装では、最も近い場所への飛行計画は、天候または他の空域遅延によって影響され得る。そのような場合、飛行計画システム（例えば、目的関数等）は、最終目的地への後続輸送に影響を及ぼす要因が考慮されるように、予期される最終目的地に時間的に最も近い場所（例えば、輸送結節点）への複数の予期される乗客の輸送を促進するために、飛行計画のセットを生成／評価することができる。
【0036】
いくつかの実装では、飛行計画システムは、階層化アプローチを実施し、飛行計画を生成することができる。特に、飛行計画期間は、いくつかの異なる期間に分割されることができ、各期間は、複数の優先順位階層のうちの１つに割り当てられることができる。例えば、２つの階層を含む、任意の数の優先順位階層が存在することができる。より具体的には、階層化アプローチは、１日または１週間を通したある期間が、乗客による増加されたレベルの需要に起因して、より高い優先順位であり得ることを認識する。一実施例として、「混雑時間」または一般的通勤時間に対応する、期間は、他の期間より高い優先順位と見なされ得る。別の実施例として、人気のあるイベント（例えば、スポーツイベント、音楽祭、および／または同等物）の発生を含む、期間は、より高い優先順位期間として認識されることができる。さらに別の実施例では、期間は、予想される需要データに基づいて、異なる優先順位階層にソートされることができる。
【0037】
多階層化アプローチでは、飛行計画システムは、最初に、最高優先順位階層から開始して、各優先順位階層内の期間に関する飛行計画を反復的に生成することができる。したがって、最高優先順位階層の期間に関する飛行計画を決定後、飛行計画システムは、次いで、次の最高優先順位階層の期間に関する飛行計画を決定することができる。特に、期間の各階層は、前の階層に関する生成された飛行計画をスケジューリングプロセスに関する制約として使用することができる。例えば、午後４時～午後７時の期間に関する生成された飛行計画が、所与の航空機が、特定の輸送結節点から、特定の燃料／充電レベルを伴って出発することを要求する場合、午後１時～午後４時の期間に関する飛行計画を生成するとき、飛行計画システムは、制約として、航空機が、午後１時～午後４時の期間において、特定の輸送結節点に、特定の燃料／充電レベルを伴って、到着する必要があるという事実を取り扱うことができる。そのような方式では、飛行計画は、例えば、最大数の乗客がサービス提供される必要がある、最高優先順位期間に関して具体的に最適化されることができる。
【0038】
加えて、いくつかの実装では、飛行計画アルゴリズムは、貪欲燃料補給コンポーネントを含むことができる。貪欲燃料補給コンポーネントは、航空機が飛行中ではなく（例えば、最小時間量を上回って）、燃料補給／再充電インフラストラクチャが航空機の現在の場所において利用可能であるときは常に、燃料補給および／または再充電に関与するように航空機を貪欲に割り当てることができる。貪欲燃料補給コンポーネントは、飛行計画の生成後に適用されることができる、または生成プロセス自体の一部として使用されることができる。そのような方式では、燃料補給／再充電インフラストラクチャの使用は、最適化されることができる。
【0039】
いくつかの実装では、飛行計画システムは、計画目的関数の加重のための反復学習プロセスを実施する、またはそれに関与することができる。例えば、目的関数に関する加重の初期セットは、手動で調整されることができる。飛行計画システムは、加重の初期セットを用いて動作し、任意の数の飛行計画期間にわたって、任意の数の飛行計画を生成することができる。生成された飛行計画と関連付けられる成果は、種々のメトリックに従って、観察および測定されることができる。加重のセットは、観察される成果に基づいて、再調整されることができる（例えば、自動的に、および／または手動で）。例えば、勾配降下法等の種々の学習技法が、加重のセットを学習するために適用されることができる。例えば、勾配降下法は、フリートレベル目的関数または航空機レベル目的関数の加重に適用されることができる。より一般的には、飛行計画システムは、ある手動で制御された設定、措置、加重、決定、および／または同等物の成果を説明する、任意のデータを収集することができ、機械学習技法をそのようなデータに適用し、そのような設定、措置、加重、決定、および／または同等物の更新または最適化されたバージョンを学習することができる。
【0040】
このように、飛行計画システムは、１つまたはそれを上回る異なる航空オペレータによって所有および／または運行される、航空機のフリートに関する潜在的飛行計画のセットを自動的に生成することができる。いくつかの実装では、各飛行計画は、個別の航空車両オペレータによって承認されることができる。例えば、各航空車両オペレータは、事前承認ルールセットと関連付けられることができる。事前承認ルールセットは、例えば、（例えば、１つまたはそれを上回る承認された場所から／へ／間、承認された期間内等）個別の航空車両オペレータの運行制御下での航空車両に関する１つまたはそれを上回る容認可能飛行計画を概説することができる。いくつかの実装では、潜在的飛行計画のセットは、承認された飛行計画のみを含むことができる。加えて、または代替として、潜在的飛行計画のセットは、未承認飛行計画を含むことができる。そのような場合、未承認飛行計画は、手動承認のために、個別の航空車両オペレータに提供（例えば、上位段階承認）されることができる。飛行計画システムは、個別の航空車両オペレータによって手動でおよび／または事前承認されない、任意の飛行計画を修正および／または再生成することができる。
【0041】
飛行計画システムが、フリートおよび飛行計画期間に関する潜在的飛行計画のセットを生成後、潜在的飛行計画のセットは、ライドシェアネットワークにエクスポーズされることができる。特に、ライドシェアネットワークのマッチングシステムは、マッチングプロセスに従って、ネットワークの１人またはそれを上回る乗客と特定の飛行計画をマッチングさせ、それによって、飛行計画を運行のために手配させることができる。いくつかの実装では、マッチングシステムは、その中でサービスに関する複数の要求がある期間にわたってユーザから収集される、乗客プールを実施することができ、マッチングサービスは、集合的に、要求を分析し、乗客をともにプールする機会を識別する。本開示の側面は、航空輸送サービスを人間乗客に提供することに焦点を当てるが、本開示のシステムおよび方法は、荷物、調理食品、ペット輸送、および／または同等物等の非人間ペイロードに対する航空輸送サービスに関する飛行計画を決定することにも等しく適用可能である。
【0042】
いくつかの実装では、潜在的飛行計画のセットは、最小限の詳細を伴って、ライドシェアネットワークにエクスポーズされることができる。例えば、潜在的飛行計画は、複数の場所における区間時間の間、その中間、および／またはそこまでのサービス提供され得る乗客および／または航路の数を示す、データによって説明されることができる。ライドシェアネットワークの乗客は、ある区間時間にわたって航空輸送を予約することによって、航路を予約することができる。予約された区間時間は、ライドシェアネットワークによって、乗客を飛行便の潜在的セットからの飛行便にマッチングさせるために利用されることができる。
【0043】
一例として、ライドシェアネットワークの乗客は、ある区間時間にわたって、航路（例えば、概して、飛行詳細等）を予約することができる。区間時間は、タイムスロットコンテナを説明することができ、手配済み飛行計画を生成するための入力として使用されることができる。ライドシェアネットワークは、複数の要求を受信し、複数の要求を１つまたはそれを上回るタイムスロットコンテナ内にグループ化し、飛行便をタイムスロットコンテナの周囲にまとめることができる。乗客は、価格推定値を与えられるが、飛行の実施後まで請求され得ない。飛行の実施前に、乗客は、飛行を実施するために割り当てられる航空機タイプ、飛行と関連付けられるタイムスロット、および／または手配済み飛行と関連付けられる任意の他の情報等の情報を提供されることができる。
【0044】
このように、手配済み飛行計画は、乗客を潜在的飛行計画のセットの潜在的飛行計画に追加することによって生成されることができる。したがって、手配済み飛行計画は、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客を伴う、潜在的飛行計画を含むことができる。例えば、各手配済み飛行計画は、ライドシェアネットワークと関連付けられる乗客の１人またはそれを上回る割り当てられた乗客と関連付けられることができる。加えて、手配済み飛行計画は、スケジュールされた離陸時間、スケジュールされた着陸時間、およびバッファ期間を含むことができる。バッファ期間は、スケジュールされた離陸時間からの遅延を示すことができる。これは、例えば、乗客にとって容認可能であると理解される、期間であることができる。容認可能性は、ユーザデバイス上で起動するソフトウェアアプリケーションを通して、乗客を介して提供される、フィードバックデータに基づくことができる。例えば、ソフトウェアアプリケーションは、プロンプトを提供し、例えば、遅延に関する乗客の満足または不満足レベルを含む、乗客の体験に関するフィードバックを乗客から集めることができる。具体的乗客からのフィードバックデータは、特定の乗客に関する容認可能性の決定のために記憶され（例えば、彼らが後の飛行便上に含まれる場合であり得る）、および／または１人またはそれを上回る他の乗客からのフィードバックデータと集約され、その期間が他の乗客にとって容認可能遅延を表すであろうかどうかを決定することができる。いくつかの実装では、集約されたデータは、フィードバックデータを以前に提供した乗客にとって容認可能な遅延であるかどうかを決定するために利用されることができる。バッファ期間は、少なくとも部分的に、入力データ、１つまたはそれを上回る制約（例えば、天候、交通量、逸脱等）、および／または期間に基づいて決定されることができる。例えば、手配済み飛行計画は、少なくとも部分的に、手配済み飛行計画と関連付けられる割り当てられた乗客に基づいて、調節可能離陸時間を伴って、ユーザ中心飛行スケジュールを形成することができる。本調節可能ユーザ中心離陸時間は、バッファ期間によって表され得る。
【0045】
より具体的には、手配済み飛行計画は、乗客利便性を軸とした総合的入力に基づいて決定される、バッファ期間を含むことができる。一例として、飛行計画システムは、少なくとも部分的に、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客（例えば、ライドシェアネットワークによって追加される）に基づいて、手配済み飛行計画を生成することができる。飛行計画システムは、少なくとも部分的に、手配済み飛行計画の１人またはそれを上回る割り当てられた乗客に基づいて、手配済み飛行計画に関するバッファ期間を決定することができる。
【0046】
例えば、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客はそれぞれ、多区間移動行程と関連付けられることができる。多区間移動行程は、例えば、１つまたはそれを上回る異なる手段を介して、複数の移動区間を含むことができる。例えば、多区間移動行程のうちの１つの区間は、手配済み飛行計画を含むことができる。付加的移動区間は、手配済み飛行計画の起点場所までの陸上輸送、手配済み飛行計画の目的地場所からの別の陸上輸送、および／または手配済み飛行計画に先行する、ならびに／もしくはそれに続く、１つまたはそれを上回る付加的飛行区間を含むことができる。
【0047】
いくつかの実装では、飛行計画システムは、少なくとも部分的に、多区間移動行程に基づいて、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客毎に、バッファ期間を決定することができる。例えば、多区間移動行程は、割り当てられた乗客に関する総推定移動時間と関連付けられることができる。そのような場合、バッファ期間は、少なくとも部分的に、１つまたはそれを上回る異なる期間によって手配済み飛行計画を遅延させる結果として、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客のそれぞれの多区間移動行程に対する集約された遅延期間に基づいて決定されることができる。バッファ期間は、例えば、集約された遅延期間が閾値時間（１時間またはそれを上回る時間、３０分、１０分等）未満であることを確実にするように決定されることができる。ある場合には、閾値時間は、手配済み飛行の持続時間未満の期間を含むことができる。一実施例として、飛行計画システムは、手配済み飛行後の第１の期間において、陸上輸送に関してより多い交通量を予測し得る。そのような場合、飛行計画システムは、影響される乗客が予測可能交通量によってさらに遅延されないように防止するために、第１の期間未満である、バッファ期間を決定することができる。
【0048】
加えて、または代替として、バッファ期間は、少なくとも部分的に、１つまたはそれを上回る異なる期間によって手配済み飛行計画を遅延させる結果として、その多区間移動行程に対する変更を有するであろう、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客の人数に基づいて決定されることができる。例えば、バッファ期間は、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客が後続飛行に乗り遅れさせることを回避するように決定されることができる。
【0049】
飛行計画システムを含む、コンピューティングシステムは、各手配済み飛行計画の成功／実行可能性を持続的に監視することができる。例えば、コンピューティングシステムは、航空機場所データ（例えば、航空機のＧＰＳシステムから受信される）、航空機センサデータ（例えば、燃料／充電レベル等）、乗客場所データ（例えば、許可を伴って、乗客のコンピューティングデバイスから受信される）、天候データ、陸上ベースの輸送データ、および／または他の形態のデータ等のリアルタイムデータを監視し、航空機のフリートおよび／または乗客の手配済み飛行計画からの現在のまたは可能性が高い逸脱を検出することができる。特に、コンピューティングシステムは、一部または全ての乗客に関する推定される到着時間対計画された到着時間、いくつかまたは全ての航空機に関する推定される到着時間対計画された到着時間、および／または飛行計画の成功の他の測定値を監視および評価することができる。
【0050】
したがって、コンピューティングシステムは、割り当てられた乗客が、輸送結節点を通して物理的に進行し、航空機に搭乗するために十分な時間内に出発輸送結節点に正常に到着することが可能であろうかどうかの追跡を含め、飛行便がそのスケジュールされた時間に正常に出発および／または到着するであろうかどうかを持続的に査定することができる。特に、いくつかの実装では、推定される到着時間は、乗客に関するものであることができ、多区間行程の第１の区間に基づくことができる。例えば、ユーザは、陸上ベースの輸送（例えば、ライドシェア車）を使用して、輸送結節点に到着し、したがって、コンピューティングシステムは、陸上ベースの輸送区間に沿ったユーザの進行度を追跡し、ユーザがその関連付けられる飛行（例えば、多区間行程の第２の区間であり得る）を遅延させることを回避するために、十分な時間以内に到着するであろうかどうかを査定することができる。
【0051】
コンピューティングシステムは、例えば、１人またはそれを上回る乗客のうちの１人またはそれを上回る者と関連付けられる場所データを受信することによって、ユーザ場所を追跡することができる。例えば、コンピューティングシステムは、ライドシェアネットワークと相互作用し、乗客の場所に対する更新を受信することができる。実施例として、コンピューティングシステムは、個別の乗客と関連付けられる乗客場所データを、乗客に関する個別の手配済み飛行計画の前に陸上輸送を個別の乗客に提供するための個別の乗客に割り当てられる陸上車両デバイスから受信することができる。場所データは、リアルタイムで、定期的に、乗客の起点場所から第１の輸送結節点までの移動の過程の間、受信されることができる。加えて、または代替として、場所データは、オリジナルの推定される到着時間からの検出された逸脱に応答して、受信されることができる。例えば、ある乗客に関する場所データは、ある乗客に関するより遅いまたは早い推定される到着時間を示し得る。いくつかの実装では、場所データは、交通量情報、運転者情報、飛行便情報、および／または手配済み飛行の第１の輸送結節点までの乗客の輸送と関連付けられる任意の他の情報を含むことができる。
【0052】
コンピューティングシステムは、特定の飛行計画が有意に遅延またはキャンセルされる／履行されないとき、リアルタイム緩和対策および再計画を実施することができる。典型的には、コンピューティングシステムは、有意な確率を伴って、手配済み飛行計画が正常に完了されることが不可能であろうと考えられるまで、再計画アクティビティを遅延させるように試みることができる。
【0053】
加えて、または代替として、コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る逸脱に基づいて、リアルタイム緩和対策および再計画を実施することができる。例えば、コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、乗客にとっての不便を最小限にすることに基づいて、潜在的飛行計画のセットおよび／または１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画を再最適化することができる。一例として、コンピューティングシステムは、航空機のフリートおよび／または乗客の１つまたはそれを上回る逸脱に応答して、緩和対策措置（例えば、飛行便を遅延させる、１人またはそれを上回る乗客を異なる手配済み飛行便に再割当する等）を決定することができる。利用可能な緩和対策措置毎に、コンピューティングシステムは、緩和対策措置の結果として影響されるであろう、一部の乗客を決定することができる。一例として、コンピューティングシステムは、緩和対策措置の結果として、時間までに到着できないであろう、一部の乗客、緩和対策措置の結果として、全ての乗客の輸送サービスに追加されるであろう、総期間（例えば、１時間またはそれを上回る時間、数分等）、および／または他のメトリックを決定することができる。このように、コンピューティングシステムは、オンデマンド輸送サービスにおいて手配された乗客の利便性に悪影響を及ぼさずに、手配済み飛行計画および／または潜在的飛行計画のセットの一方または両方を調節し、１つまたはそれを上回る逸脱を考慮することができる。
【0054】
いくつかの実装では、緩和対策プロセスは、手配済み飛行計画のバッファ期間に基づいて、飛行便を遅延させることを含むことができる。例えば、バッファ期間は、航空機に関して許容可能である、スケジュールされた離陸前および／または後の期間を示すことができる。例えば、少なくとも部分的に、ユーザ（例えば、その場所）および手配済み飛行便と関連付けられる他のプールされたユーザの理解に基づいて、遅いおよび／または早い乗客に適応するように考慮されることができる。例えば、バッファ期間は、遅延離陸時間の集団不便要因および／またはトリクルダウン影響に基づいて決定されることができる。コンピューティングシステムは、逸脱が手配済み飛行計画に関する遅刻している割り当てられた乗客に起因することを決定することができる。コンピューティングシステムは、遅刻している割り当てられた乗客に関する推定される到着時間を決定し、少なくとも部分的に、遅刻している割り当てられた乗客に関する推定される到着時間およびバッファ期間に基づいて、手配済み飛行計画に関する調節を決定することができる。コンピューティングシステムは、調節を手配済み飛行計画に適用することができる。
【0055】
一例として、遅刻している割り当てられた乗客に関する推定される到着時間が、バッファ期間を上回る期間だけ、スケジュールされた離陸時間後であることの決定に応答して、コンピューティングシステムは、遅刻している割り当てられた乗客を潜在的飛行計画のセット（および／または遅刻している割り当てられた乗客のための空間を伴う、手配済み飛行計画）のうちの１つまたはそれを上回るものに追加することができる。加えて、または代替として、遅刻している乗客に関する推定される到着時間が、バッファ期間内である、スケジュールされた離陸時間後であることの決定に応答して、コンピューティングシステムは、手配済み飛行計画に関するスケジュールされた離陸時間を遅延させ、遅刻している割り当てられた乗客に適応させることができる。いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、通知を遅刻している割り当てられた乗客（例えば、ユーザデバイスを介して）、運行人員（例えば、運行デバイスを介して）、および／または航空機オペレータ（例えば、航空機デバイスを介して）のうちの１人またはそれを上回る者に自動的に伝送することができる。
【0056】
いくつかの実装では、緩和対策プロセスは、人間の緩和対策人員による手動入力を含むことができる。例えば、緩和対策を実施する必要性が、自動的に検出されることができ、結果として、コンピューティングシステムは、アラートおよび緩和対策ユーザインターフェースを人間の緩和対策人員に提供することができる。例えば、緩和対策ユーザインターフェースは、現在、遅延／キャンセルを被っている、飛行計画のための潜在的代替飛行計画および／またはそれに対する変更を示す、グラフィカルユーザインターフェースを含むことができる。一実施例として、人間人員は、インターフェースと相互作用し、１つまたはそれを上回る飛行計画の種々のパラメータを調節することができる。例えば、人間人員は、飛行出発時間を改変し、輸送結節点を通した乗客の物理的通過および／または車両乗車／降車と関連付けられるバッファ時間を改変し、乗客を飛行便に追加する、またはそこから除去する、乗客を飛行便間で移動させる、パイロットを変更する、および／または飛行計画のセットを手動で改変するための他の措置を講じることができる。いくつかの実装では、手動変更からの飛行計画に及ぼされる任意の下流影響は、自動的に算出され、飛行計画のセットを通して伝搬されることができる。
【0057】
いくつかの実装では、ユーザインターフェースは、ある緩和対策アクティビティまたは潜在的措置がシステムの他のユーザに影響を及ぼし、および／または初期入力制約のあるものに違反し得る程度の警告または他のインジケーションを提供することができる。例えば、緩和対策人員が、まだ出発していない飛行計画を遅延させ、遅延されたユーザを待機するように試みる場合、ユーザインターフェースは、緩和対策人員に、そのような措置が１人またはそれを上回る他の旅行者（例えば、３人の他の旅行者）に影響を及ぼすであろうことを知らせることができる。ユーザインターフェース内に提供される警告／インジケーションは、利用可能な選択肢／措置毎に、選択肢／措置の結果として影響されるであろうユーザの数、選択肢／措置の結果としてその到着時間を逸失するであろうユーザの数、選択肢／措置の結果として全てのユーザの輸送サービスに追加されるであろう総期間、および／または他のメトリックを含む、種々のメトリックに従って、影響情報を提供することができる。概して、選好が、最小限の影響を他の乗客に及ぼす、緩和対策方略に与えられることができる。加えて、ある制約（例えば、飛行計画期間の終了時の最終航空機目的地）は、手動で違反されることができる一方、他の制約（例えば、航空機内の最大重量等の安全上の制約）は、手動で違反されることができない。
【0058】
別の実施例では、人間人員は、１つまたはそれを上回る制約を変更し、次いで、飛行計画プロセスを復帰させることができる。例えば、異常気象が、輸送結節点のあるサブセットをある期間にわたって使用不可能にする場合、人間人員は、制約を調節し、輸送結節点のサブセットをその期間にわたって利用不可能なものとしてマークし、次いで、飛行計画プロセスを復帰させることができる。したがって、ある調節は、直接、個々の飛行計画に行われることができる一方、他の調節は、システム全体にわたる再調節または再計画を要求し得る。
【0059】
いくつかの実装では、緩和対策プロセスは、自動化されることができる（例えば、手動オーバライドのための能力を伴って）。実施例として、コンピューティングシステムは、非常事態対応用飛行計画を持続的に生成することができる。例えば、非常事態対応用飛行計画は、上記に説明されるようなプロセスを使用して、但し、ある飛行計画における潜在的または実際の遅延を考慮して、生成されることができる。緩和対策介入が実施されるべきであることが検出されると、コンピューティングシステムは、最良の利用可能な非常事態対応用飛行計画を自動的に選択し、選択された飛行計画を各航空機および他のシステムコンポーネントに示すことができる。例えば、自動更新およびアラートが、乗客、航空機プロバイダ、運行人員、および／または他の統合されたシステムに送信されることができる。非常事態対応用飛行計画は、更新された飛行計画の潜在的セット毎に、選択肢／措置の結果として影響されるであろう乗客の数、選択肢／措置の結果としてその到着時間を逸失するであろう乗客の数、選択肢／措置の結果として全ての乗客の輸送サービスに追加されるであろう総期間、および／または他のメトリックを含む、種々のメトリックに基づいて、ランク付けされることができる。代替として、または加えて、目的関数は、航空機のフリートのいくつかまたは全てに関する非常事態対応用飛行計画および／または再計画をスコア化するために使用されることができる。したがって、いくつかの事例では、動的非常事態対応生成は、リアルタイム条件に基づいて、飛行計画の持続的フリート全体にわたる再最適化と見なされ得る。
【0060】
いくつかの実装では、緩和対策プロセスは、１つまたはそれを上回る航空機オペレータによって確立される事前承認基準の境界内で自動化および実装されることができる。例えば、コンピューティングシステムは、手配済み飛行計画からの航空機のフリートおよび／または１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る逸脱を検出することができる。コンピューティングシステムは、手配済み飛行計画および／または潜在的飛行計画のセットのうちの少なくとも１つに関する調節を決定し、１つまたはそれを上回る逸脱に適応させることができる。コンピューティングシステムは、調節と手配済み飛行計画または潜在的飛行計画のセットのうちの少なくとも１つのオペレータに関する事前承認基準を比較することができる。調節が事前承認基準を達成することの決定に応答して、コンピューティングシステムは、手配済み飛行計画および／または潜在的飛行計画のセットのうちの少なくとも１つを自動的に調節することができる。調節が事前承認基準を達成しないことの決定に応答して、コンピューティングシステムは、調節を示すデータを人間の緩和対策人員に伝送することができる。
【0061】
したがって、本開示のシステムおよび方法は、いくつかの実装では、リアルタイム情報に基づく、飛行計画に対する動的および／または自動化された変更を含む、ライドシェアネットワークによって使用されるための潜在的飛行計画を生成することができる。特に、本開示のシステムおよび方法は、航空機のフリートに関する１つまたはそれを上回る制約に準拠する、潜在的飛行計画のフリートレベルセットを生成するように動作することができ、例えば、飛行計画のセットからの航空機のフリートの逸脱を引き起こす、遅延または他のリアルタイム影響をハンドリングおよび緩和させるために、飛行計画調節のための手動および／または自動ツールを提供することができる。
【0062】
ここで図を参照すると、本開示の例示的実施形態が、さらに詳細に議論されるであろう。
例示的デバイスおよびシステム
例示的デバイスおよびシステム
【0063】
図１は、本開示の例示的実施形態による、例示的コンピューティングシステム１００のブロック図を描写する。コンピューティングシステム１００は、輸送サービスを計画および履行するように動作し得る、クラウドサービスシステム１０２を含む。
【0064】
クラウドサービスシステム１０２は、ネットワーク１８０を経由して、１つまたはそれを上回る乗客コンピューティングデバイス１４０、第１の輸送手段のための１つまたはそれを上回るサービスプロバイダコンピューティングデバイス１５０、第２の輸送手段のための１つまたはそれを上回るサービスプロバイダコンピューティングデバイス１６０、N番目の輸送手段のための１つまたはそれを上回るサービスプロバイダコンピューティングデバイス１７０、および１つまたはそれを上回るインフラストラクチャならびに運行コンピューティングデバイス１９０に通信可能に接続されることができる。
【0065】
コンピューティングデバイス１４０、１５０、１６０、１７０、１９０はそれぞれ、スマートフォン、タブレット、ハンドヘルドコンピューティングデバイス、ウェアラブルコンピューティングデバイス、内蔵コンピューティングデバイス、ナビゲーションコンピューティングデバイス、車両コンピューティングデバイス等の任意のタイプのコンピューティングデバイスを含むことができる。コンピューティングデバイスは、１つまたはそれを上回るプロセッサと、メモリと（例えば、プロセッサ１１２およびメモリ１１４を参照して議論されるであろうようなものに類似する）を含むことができる。サービスプロバイダデバイスは、N個の異なる輸送手段のために示されるが、例えば、３つ未満の図示される手段（例えば、２つの手段が、使用されることができる）を含む、任意の数の異なる輸送手段が、使用されることができる。サービスプロバイダは、車両の人間オペレータまたは車両自体を含むことができる。
【0066】
クラウドサービスシステム１０２は、１つまたはそれを上回るプロセッサ１１２と、メモリ１１４とを含む。１つまたはそれを上回るプロセッサ１１２は、任意の好適な処理デバイス（例えば、プロセッサコア、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、コントローラ、マイクロコントローラ等）であることができ、１つのプロセッサまたは動作可能に接続される複数のプロセッサであることができる。メモリ１１４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、１つまたはそれを上回るメモリデバイス、フラッシュメモリデバイス等、およびそれらの組み合わせ等の１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。
【0067】
メモリ１１４は、１つまたはそれを上回るプロセッサ１１２によってアクセスされ得る、情報を記憶することができる。例えば、メモリ１１４（例えば、１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読記憶媒体、メモリデバイス）は、取得される、受信される、アクセスされる、書き込まれる、操作される、作成される、および／または記憶され得る、データ１１６を記憶することができる。いくつかの実装では、クラウドサービスシステム１０２は、システム１０２から遠隔にある、１つまたはそれを上回るメモリデバイスからデータを取得することができる。
【0068】
メモリ１１４はまた、１つまたはそれを上回るプロセッサ１１２によって実行され得る、コンピュータ可読命令１１８を記憶することができる。命令１１８は、任意の好適なプログラミング言語で書き込まれるソフトウェアであることができる、またはハードウェア内に実装されることができる。加えて、または代替として、命令１１８は、論理的および／または仮想的に、プロセッサ１１２上の別個のスレッド内で実行されることができる。例えば、メモリ１１４は、１つまたはそれを上回るプロセッサ１１２によって実行されると、１つまたはそれを上回るプロセッサ１１２に、本明細書に説明される動作および／または機能のいずれかを実施させる、命令１１８を記憶することができる。一例として、メモリ１１４は、１つまたはそれを上回るプロセッサ１１２によって実行されると、１つまたはそれを上回るプロセッサ１１２に、本明細書に説明される飛行計画システムの動作を実施させる、命令１１８を含むことができる。
【0069】
クラウドサービスシステム１０２は、世界状態システム１２６、予想システム１２８、最適化／計画システム１３０、およびマッチングおよび履行システム１３２等のいくつかの異なるシステムを含むことができる。マッチングおよび履行システム１３２は、輸送手段毎の異なるマッチングシステム１３４と、監視および緩和対策システム１３６とを含むことができる。システム１２６－１３６はそれぞれ、例えば、プロセッサ１１２によって実行されると、クラウドサービスシステム１０２に、所望の動作を実施させる、ソフトウェアとしてを含め、ソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア内に実装されることができる。システム１２６－１３６は、協働して相互運用することができる（例えば、情報を相互に供給することを含む）。
【0070】
世界状態システム１２６は、世界の現在の状態を説明する、データを維持するように動作することができる。例えば、世界状態システム１２６は、予測される乗客需要、予測されるサービスプロバイダ供給、予測される天候条件、計画された行程、所定の輸送計画（例えば、飛行計画）および割当、現在の要求、現在の陸上輸送サービスプロバイダ、現在の輸送結節点運行ステータス（例えば、再充電または燃料補充能力を含む）、現在の航空機ステータス（例えば、現在の燃料またはバッテリレベルを含む）、現在の航空機のパイロットステータス、現在の飛行状態および軌道、現在の空域情報、現在の天候条件、現在の通信システム挙動／プロトコル、および／または同等物を説明する、データを生成、収集、ならびに／もしくは維持することができる。世界状態システム１２６は、デバイス１４０、１５０、１６０、１７０、１９０のいくつかまたは全てとの通信を通して、そのような世界状態情報を取得することができる。例えば、デバイス１４０は、乗客についての現在の情報を提供することができる一方、デバイス１５０、１６０、および１７０は、サービスプロバイダについての現在の情報を提供することができる。デバイス１９０は、インフラストラクチャおよび関連付けられる運行／管理のステータスについての現在の情報を提供することができる。
【0071】
予想システム１２８は、種々の場所またはその間における輸送サービスの需要および供給の予測を経時的に生成することができる。予想システム１２８はまた、天気予報を生成または供給することができる。システム１２８によって行われる予想は、履歴データに基づいて、および／または供給および需要のモデル化を通して、生成されることができる。いくつかの事例では、予想システム１２８は、ＲＭＲシステムと称され得、ＲＭＲは、「ルート指定、マッチング、および再充電」を指す。ＲＭＲシステムは、複数のライドシェアネットワークを横断したアクティビティの１日の挙動をシミュレートすることが可能であり得る。
【0072】
最適化／計画システム１３０は、種々の輸送アセットのための輸送計画を生成することができ、および／または乗客のための行程を生成することができる。例えば、最適化／計画システム１３０は、航空機のフリートに関する飛行計画を実施することができる（例えば、図４、５、および６の方法４００、５００、および６００を含む、本明細書に説明される方法のいずれかの実施を通して）。別の実施例として、最適化／計画システム１３０は、行程を計画または管理／最適化することができ、これは、複数の輸送モードを横断した乗客とサービスプロバイダとの間の相互作用を含む。
【0073】
マッチングおよび履行システム１３２は、異なる輸送手段毎に、乗客とサービスプロバイダをマッチングさせることができる。例えば、各個別のマッチングシステム１３４は、１つまたはそれを上回るＡＰＩまたは接続を介して、対応するサービスプロバイダコンピューティングデバイス１５０、１６０、１７０と通信することができる。各マッチングシステム１３４は、軌道および／または割当を対応するサービスプロバイダに通信することができる。したがって、マッチングおよび履行システム１３２は、陸上輸送、飛行軌道、離陸／着陸等の割当を実施する、またはそれに対処することができる。
【0074】
監視および緩和対策システム１３６は、ユーザの行程の監視を実施することができ、行程が有意な遅延を受けている（例えば、区間のうちの１つが成功に失敗する）とき、緩和対策を実施することができる。したがって、監視および緩和対策システム１３６は、状況認知、助言、調節、および同等物を実施することができる。監視および緩和対策システム１３６は、デバイス１４０、１５０、１６０、１７０、ならびに１９０に送信されるアラートおよび措置をトリガすることができる。例えば、乗客、サービスプロバイダ、および／または運行人員が、ある輸送計画が修正されたとき、アラートされることができ、更新された計画／一連の措置を提供されることができる。したがって、監視および緩和対策システム１３６は、航空機、陸上車両、パイロット、ならびに乗客の動きの付加的制御を有することができる。
【0075】
いくつかの実装では、クラウドサービスシステム１０２はまた、１つまたはそれを上回る機械学習されたモデルを記憶する、もしくは含むことができる。例えば、モデルは、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワーク（例えば、深層ニューラルネットワーク）、決定木ベースのモデル（例えば、ランダムフォレスト）等の種々の機械学習されたモデル、または他の多層非線形モデルである、もしくは別様にそれを含むことができる。例示的ニューラルネットワークは、フィードフォワードニューラルネットワーク、再帰ニューラルネットワーク（例えば、長短期メモリ再帰ニューラルネットワーク）、畳み込みニューラルネットワーク、または他の形態のニューラルネットワークを含む。
【0076】
いくつかの事例では、サービスプロバイダコンピューティングデバイス１５０、１６０、１７０は、自律車両と関連付けられることができる。したがって、サービスプロバイダコンピューティングデバイス１５０、１６０、１７０は、クラウドサービスシステム１０２と自律車両の自律型スタックとの間の通信を提供することができ、これは、自律車両の運動を自律的に制御する。
【0077】
インフラストラクチャおよび運行コンピューティングデバイス１９０は、例えば、乗客のセキュリティチェック、手荷物のチェックイン／アウト、再充電／燃料補充、安全上の説明、車両のチェックイン／アウト、および／または同等物を実施するように構成される、デバイスを含む、インフラストラクチャまたは運行人員によって、もしくはそこで使用される、任意の形態のコンピューティングデバイスであることができる。
【0078】
ネットワーク１８０は、デバイス間の通信を可能にする、任意のタイプのネットワークまたはネットワークの組み合わせであることができる。いくつかの実施形態では、ネットワークは、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、インターネット、セキュアネットワーク、セルラーネットワーク、メッシュネットワーク、ピアツーピア通信リンクおよび／またはそれらのある組み合わせのうちの１つまたはそれを上回るものを含むことができ、任意の数の有線または無線リンクを含むことができる。ネットワーク１８０を経由した通信は、例えば、ネットワークインターフェースを介して、任意のタイプのプロトコル、保護スキーム、エンコーディング、フォーマット、パッケージング等を使用して遂行されることができる。
例示的固定インフラストラクチャ
例示的固定インフラストラクチャ
【0079】
図２は、本開示の例示的実施形態による、輸送結節点の例示的セット間の飛行計画の例示的セットの絵図表を描写する。特に、図２は、例示的都市圏における飛行ベースの輸送と関連付けられる、例示的固定インフラストラクチャの簡略化された例証を提供する。図２に図示されるように、４つの輸送結節点が存在し、これは、「スカイポート」（例えば、バーティポート、バーティハブ）と称され得る。例えば、第１の輸送結節点２０２は、都市圏の第１の近傍域内に位置し、第２の輸送結節点２０４は、第２の近傍域内に位置し、第３の輸送結節点２０６は、第３の近傍域内に位置し、第４の輸送結節点２０８は、第４の近傍域内に位置する。輸送結節点の場所および数は、実施例としてのみ提供される。任意の異なる場所における任意の数の輸送結節点が、使用されることができる。
【0080】
飛行便が、ある対の輸送結節点間で利用可能である（例えば、事前に計画され得る）。例えば、飛行経路２１０が、第１の輸送結節点２０２と第４の輸送結節点２０８との間に存在する。同様に、飛行経路２１２が、第４の輸送結節点２０８と第３の輸送結節点２０６との間に存在する。
【0081】
図３は、本開示の例示的実施形態による、例示的輸送結節点３００の絵図表を描写する。例示的輸送結節点３００は、地点３０２および３０４等のいくつかの離陸／到着点を含む。例示的輸送結節点３００はまた、駐車場所３０６および３０８等のいくつかの車両駐車場所を含む。例えば、燃料補充または再充電インフラストラクチャが、各駐車場所においてアクセス可能であってもよい。
【0082】
輸送結節点３００の内外への飛行軌道が、定義される、構成される、割り当てられる、通信される等であってもよい。図３は、例えば、軌道３１０および３１２を含む、いくつかの飛行軌道を図示する。軌道は、固定されることができる、または動的に算出されることができる。軌道は、航空機によって算出されることができる、または中央で算出され、次いで、航空機に割り当てられ、通信されることができる。一実施例として、図３は、軌道３１２に従って地点３０４から離陸する、ヘリコプター３１４を図示する。
例示的方法
例示的方法
【0083】
図４は、本開示の例示的実施形態による、ライドシェアネットワーク内で飛行計画のセットを生成および使用するための例示的方法４００のフローチャート図を描写する。方法４００の１つまたはそれを上回る部分は、例えば、他の図を参照して説明されるコンピューティングシステム（例えば、飛行計画システム、コンピューティングシステム１００、クラウドサービスシステム１０２、世界状態システム１２６、予想システム１２８、最適化／計画システム１３０、マッチングおよび履行システム１３２等）等の１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスを含む、コンピューティングシステムによって実装されることができる。方法４００の各個別の部分は、１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスのいずれか（または任意の組み合わせ）によって実施されることができる。さらに、方法４００の１つまたはそれを上回る部分は、（例えば、図１－３等におけるような）本明細書に説明されるデバイスのハードウェアコンポーネント上のアルゴリズムとして実装され、例えば、飛行計画のセットを生成することができる。図４は、例証および議論目的のために、特定の順序で実施される、要素を描写する。本明細書に提供される本開示を使用する、当業者は、本本明細書で議論される方法のいずれかの要素が、本開示の範囲から逸脱することなく、種々の方法において、適合される、再配列される、拡張される、省略される、組み合わせられる、および／または修正されることができることを理解するであろう。図４は、例示的例証目的のために、他のシステムおよび図に関して説明される要素／用語を参照して説明され、限定を意味するものではない。方法４００の１つまたはそれを上回る部分は、加えて、または代替として、他のシステムによって実施されることができる。
【0084】
（４０２）では、方法４００は、ある飛行計画期間に関する航空機のフリートおよび１つまたはそれを上回る飛行計画制約を説明するデータを受信するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、コンピューティングシステム１００、クラウドサービスシステム１０２、世界状態システム１２６、予想システム１２８、最適化／計画システム１３０、マッチングおよび履行システム１３２）は、ある飛行計画期間に関する航空機のフリートおよび１つまたはそれを上回る飛行計画制約を説明するデータを受信することができる。コンピューティングシステム（例えば、最適化および計画システム１３０等）は、航空機のフリート、１つまたはそれを上回る飛行計画制約、および／または飛行計画期間を説明する、入力データのセットを受信することができる。入力データは、ライドシェア環境の１つまたはそれを上回るシステムおよび／またはデバイスによって提供されることができる。例えば、入力データは、図１の１つまたはそれを上回る乗客コンピューティングデバイス１４０を介して受信された乗客データ、図１の１つまたはそれを上回るサービスプロバイダデバイス１５０、１６０、１７０から受信されたサービスプロバイダデータ、１つまたはそれを上回るインフラストラクチャおよび運行コンピューティングデバイス１９０から受信されたインフラストラクチャデータ、１つまたはそれを上回る世界状態システム１２６から受信された世界状態データ、１つまたはそれを上回る予想システム１２８から受信された予想データ、および／またはライドシェアネットワークと関連付けられる、任意の他の情報を含むことができる。
【0085】
ユーザ入力データは、ユーザ（例えば、乗客、パイロット、運転者、運行人員等）によって手動で入力されることができ、および／または自動的に取り込まれることができる（例えば、毎日等、定期的に）。例えば、いくつかの実装では、異種航空機所有者／オペレータは、コンピューティングシステム（例えば、それによって実装されるアプリケーション）と相互作用し（例えば、サービスプロバイダデバイス１５０、１６０、１７０等を介して）、ライドシェアネットワークへの参加のためのその航空機の可用性に関する情報を提供することができる。提供される情報は、次いで、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０）によってアクセスされることができる。他の実装では、利用可能な航空機のフリートについての情報は、全ての航空機運行を監督する、単一の一元型ソースから生じる。
【0086】
航空機のフリートは、１つまたはそれを上回る異なる航空オペレータによって所有および／または運行される同一または異なるモデルの任意の数の航空機を含むことができる。フリートに含まれ得る、例示的航空機は、電気垂直離陸および着陸航空機（ｅＶＴＯＬ）等のヘリコプタまたは他の垂直離陸および着陸航空機（ＶＴＯＬ）を含む。いくつかの実装では、航空機のフリートは、非自律航空機、半自律航空機、および完全自律航空機を含む、可変レベルの自律飛行／運動のレベルに対応する、航空機を含むことができる。各航空機は、１つまたはそれを上回る異なる航空車両オペレータによって、所有、維持、および／または運行されることができる。一例として、航空車両オペレータは、１つまたはそれを上回る航空車両の運行制御（例えば、所有権、免許等）を伴う、任意のエンティティを含むことができる。各航空車両オペレータは、１つまたはそれを上回る航空車両を飛行計画期間の間に利用可能にすることができる。
【0087】
飛行計画期間は、それに関して飛行計画システムが航空機のフリートに関する潜在的飛行計画を生成すべきである、全体的始発および終着日付ならびに時間を定義し得る。例示的飛行計画期間は、３時間、２４時間、１週間等の期間を含む。飛行計画期間は、持続的である、または分離された期間を含むことができる。
【0088】
入力データのセットによって説明される制約は、実施例として、航空機毎の個別の始発場所、航空機毎の個別の終着場所、各航空機が利用可能または利用不可能な個別の時間、航空機毎の個別の開始燃料または充電レベル、航空機の運行と関連付けられる、利用可能な客席の数、最大連続動作時間、最大または最小飛行範囲、最大または最小飛行高度、雑音レベル等の各航空機の個別の能力または属性等、各航空機と関連付けられる、任意の数の異なる制約を含むことができる。
【0089】
入力データのセットによって説明される制約はまた、航空機のフリートが利用しなければならない、固定されたインフラストラクチャ（例えば、図２－３の固定されたインフラストラクチャ３００等）を説明することができる。いくつかの実装では、入力データのセットによって説明される制約はまた、特定の航空機オペレータ（「パイロット」）、運行人員、輸送結節点において利用可能な物理的リソース（例えば、安全な乗客の乗り込みのための機械、燃料、保守能力）等の他のリソースの可用性を説明することができる。いくつかの実装では、特定のパイロットは、特定の航空機とリンクされ、単一リソースとして取り扱われることができる一方、他の実装では、それらは、別個のリソースとして取り扱われることができる。
【0090】
いくつかの実装では、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０）への入力データは、（例えば、世界状態システム１２６および／または予想システム１２８によって決定／予測されるような）世界状態および／または予想されるデータを含むことができる。例えば、入力データは、飛行計画期間にわたる種々の時間および場所における飛行輸送に関する予想される需要を説明し得る、予想される需要データを含むことができる。データは、需要に関する予想される起点および目的地を説明することができる、または、単に、需要の起点を予想し得る。
【0091】
予想される需要データは、少なくとも部分的に、ライドシェアネットワークに基づくことができる。ライドシェアネットワーク（例えば、その１つまたはそれを上回るデバイス１０２、１４０、１５０、１６０、１７０、１９０）は、ネットワークの複数の異なるユーザ（例えば、運転者、サービスプロバイダ、パイロット、運行人員等）から受信された要求の数を示す、リアルタイム要求の数および／または履歴データを活用することによって、予想される需要データを決定することができる。このように、予想される需要データは、少なくとも部分的に、ライドシェアネットワークに基づいて決定されることができる。一例として、予想される需要データは、ライドシェアネットワークの乗客からの履歴および／またはリアルタイム要求、および／または少なくとも部分的に、ライドシェアネットワークの乗客からの履歴および／またはリアルタイム要求に基づいて決定され、コンピューティングシステム（例えば、予想システム１２８）に提供される、データを含むことができる。
【0092】
別の実施例として、入力データは、飛行計画期間にわたる異なる個別の時間および輸送場所における陸上ベースの輸送プロバイダの予想される供給を説明し得る、予想される供給データを含むことができる。予想される供給データは、少なくとも部分的に、ライドシェアネットワークに基づくことができる。例えば、ライドシェアネットワーク（例えば、その１つまたはそれを上回るデバイス１０２、１４０、１５０、１６０、１７０、１９０）は、飛行計画期間にわたる複数の異なる時間および／または場所における輸送サービスを提供するために利用可能である（例えば、オプトインされる等）、サービスプロバイダおよび／またはアセットの数を識別することによって、予想される供給データを決定することができる。このように、予想される供給データは、決定されることができる（例えば、予想システム１２８によって）。一例として、予想される供給データは、ライドシェアネットワークのサービスプロバイダおよび／またはアセットの数の可用性を識別する履歴および／またはリアルタイム情報、ならびに／もしくは少なくとも部分的に、ライドシェアネットワークのサービスプロバイダおよび／またはアセットの数の履歴および／またはリアルタイム可用性に基づいて決定され、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０）に提供される、データを含むことができる。
【0093】
（４０４）では、方法４００は、航空機のフリートに関する潜在的飛行計画のセットを生成するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、コンピューティングシステム１００、クラウドサービスシステム１０２、世界状態システム１２６、予想システム１２８、最適化／計画システム１３０、マッチングおよび履行システム１３２）は、航空機のフリートに関する潜在的飛行計画のセットを生成することができる。例えば、入力データに応答して、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、飛行計画期間にわたる航空機のフリートに関する潜在的飛行計画のセットを生成することができる。各潜在的飛行計画は、実施例として、航空機の識別、パイロットの識別（必要とされる場合）、起点場所、目的地場所、飛行経路の大まかなインジケーション、推定される出発時間、推定される到着時間、および／または航空機の潜在的運行に関する種々の他の情報等の種々のタイプの情報を含むことができる。
【0094】
コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、１つまたはそれを上回る目的の組み合わせの充足を最大限にする一方、また、制約の全てを順守する（例えば、制約のいずれにも違反しない）、潜在的飛行計画のセットを生成することができる。実施例として、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）によって考慮される目的は、生成される潜在的飛行便の数を最大限にする、手配済みとなっている潜在的飛行計画の比率を最大限にする、最大乗客容量で運行する、手配済み飛行便の数を最大限にする、飛行便が約束通りに行われる、乗客の数を最大限にする、その目的地に時間通り到着する、乗客の数を最大限にする、乗客がその所望の到着時間を過ぎて遅延される、累積期間を最小限にする、および／または種々の他の目的を含むことができる。いくつかの実装では、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、上記に説明される異なる目的のいくつかまたは全てを平衡する（例えば、加重のセットを使用して）、フリートレベル目的関数を使用することができる。加重のセットは、手動で調整および／または自動的に調整（例えば、学習）されることができる。
【0095】
コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、種々の異なるアルゴリズムのうちの１つまたはそれを上回るものを実施し、潜在的飛行計画のセットを生成することができる。例えば、いくつかの実装では、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、航空機毎ベースで航空機のフリートを反復的に分析し、ひいては、航空機毎の潜在的飛行計画の最適セットを生成することができる。例えば、ある航空機に関する潜在的飛行計画の最適セットは、そのような航空機に関して、上記に説明される目的のいずれかの組み合わせを平衡する（例えば、加重のセットを使用して）、航空機レベル目的関数を最適化することによって生成されることができる。航空機レベル目的関数内の加重のセットは、手動で調整および／または自動的に調整（例えば、学習）されることができる。いくつかの実装では、航空機レベル目的関数およびフリートレベル目的関数は、同一関数であって、同一加重を有することができる。いくつかの実装では、フリートレベル目的関数は、それぞれフリート内の全ての航空機に適用されるような航空機レベル目的関数の和に等しくあることができる。
【0096】
例えば、図５は、本開示の例示的実施形態による、航空機毎ベースで潜在的飛行計画のセットを生成するための例示的方法５００のフローチャート図を描写する。方法５００の１つまたはそれを上回る部分は、例えば、他の図を参照して説明されるコンピューティングシステム（例えば、飛行計画システム、コンピューティングシステム１００、クラウドサービスシステム１０２、世界状態システム１２６、予想システム１２８、最適化／計画システム１３０、マッチングおよび履行システム１３２等）等の１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスを含む、コンピューティングシステムによって実装されることができる。方法５００の各個別の部分は、１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスのいずれか（または任意の組み合わせ）によって実施されることができる。さらに、方法５００の１つまたはそれを上回る部分は、（例えば、図１－３等におけるような）本明細書に説明されるデバイスのハードウェアコンポーネント上のアルゴリズムとして実装され、例えば、航空機毎ベースで飛行計画のセットを生成することができる。図５は、例証および議論目的のために、特定の順序で実施される、要素を描写する。本明細書に提供される本開示を使用する、当業者は、本本明細書で議論される方法のいずれかの要素が、本開示の範囲から逸脱することなく、種々の方法において、適合される、再配列される、拡張される、省略される、組み合わせられる、および／または修正されることができることを理解するであろう。図５は、例示的例証目的のために、他のシステムおよび図に関して説明される要素／用語を参照して説明され、限定を意味するものではない。方法５００の１つまたはそれを上回る部分は、加えて、または代替として、他のシステムによって実施されることができる。
【0097】
（５０２）では、方法５００は、飛行期間に関する航空機のフリートおよび１つまたはそれを上回る飛行計画制約を説明するデータを受信するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、飛行計画システム、コンピューティングシステム１００、クラウドサービスシステム１０２、世界状態システム１２６、予想システム１２８、最適化／計画システム１３０、マッチングおよび履行システム１３２等）は、（例えば、図４を参照して）本明細書に説明される様式において、飛行期間関する航空機のフリートおよび１つまたはそれを上回る飛行計画制約を説明するデータを受信することができる。
【0098】
（５０４）では、方法５００は、フリート内の次の航空機を検討するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、フリート内の次の航空機を検討することができる。（５０６）では、方法５００は、計画期間全体にわたる現在検討されている航空機に関する潜在的飛行計画のセットを生成するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、計画期間全体にわたる現在検討されている航空機に関する潜在的飛行計画のセットを生成することができる。特に、潜在的飛行計画のセットは、航空機レベル目的関数を最適化する、飛行計画であることができる。
【0099】
例えば、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、飛行計画期間の始まりから開始し、飛行計画期間の終了に到達するまで、順次、航空機に関する飛行計画を生成／追加することによって、特定の航空機に関する飛行計画のセットを生成することができる。一実施例として、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）がある航空機に関する新しい飛行計画を生成するように試みる、各事例において、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、複数の候補飛行計画を生成し、航空機レベル目的関数に従って、各候補飛行計画をスコア化し、次いで、その航空機に関する最高スコア飛行計画を選択および追加することができる。
【0100】
本明細書に説明されるように、航空機レベル目的関数は、実施例として、生成された飛行計画に関する需要の関数である、種々の目的を含む、任意の数の異なる目的（例えば、サービス提供される乗客の総数、手配済み飛行便の総数、全ての利用可能な座席が埋まっている飛行便の総数等）を平衡することができる。需要の関数である、目的を含む、そのような目的関数を評価するために、本システム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、（例えば、世界状態／予想システム１２６、１２８等）需要モデルにクエリし、そのような目的を評価するために使用され得る、予想される需要および／または供給情報を取得することができる。別の実施例では、航空機レベル目的関数は、生成された飛行計画の総数を最大限にすることに焦点を当ててもよい（例えば、単独目的としてを含む）。
【0101】
いくつかの実装では、目的関数は、少なくとも部分的に、複数の潜在的乗客に関する最終行路に基づいて、飛行計画のセットを評価することができる。例えば、目的は、複数の乗客に関する総移動時間を低減させるための関数を含むことができる。一例として、（例えば、世界状態／予想システム１２６、１２８等からの）需要データは、輸送サービスに関する予期される需要（例えば、予想システム１２８等によって決定された予想される需要データ）を含むことができる。随時、輸送サービスは、マルチモード式輸送サービスを含むことができる。そのような場合、潜在的飛行計画のセットのうちの１つ等の航空飛行区間は、乗客が最終目的地に到達する前のある乗客に関する複数の目的地のうちの１つを含むことができる。目的関数は、少なくとも部分的に、複数の乗客に関する総推定移動時間に基づいて、飛行計画のセットを評価することができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、後続陸上輸送区間に影響を及ぼし得る、インフラストラクチャ、交通量、天候、および／または他の要因を識別し、潜在的飛行計画のセットを最適化し、ライドシェアネットワークのユーザに関する総推定移動時間を短縮させることができる。
【0102】
一例として、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、飛行計画のセットを生成するとき、陸上ベースの輸送情報（例えば世界状態、予想システム１２６、１２８、サービスプロバイダコンピューティングデバイス１５０、１６０、１７０、インフラストラクチャおよび運行コンピューティングデバイス１９０等によって提供される）を考慮することができる。例えば、予想される最後の区間の供給の可用性は、航空機レベル目的関数への入力として使用され、陸上ベースの輸送サービスのロバストな供給を有する、乗客を目的地に送達する、飛行便に報酬を与え（例えば、それに関する目的スコアを増加させ）、陸上ベースの輸送サービスのロバストな供給を有していない、乗客を目的地に送達する、飛行便にペナルティを科す（例えば、それに関する目的スコアを減少させる）ことができる。同様に、予想される最初の区間の供給可用性も、航空機レベル目的関数への入力として使用され、陸上ベースの輸送サービスのロバストな供給を有する、乗客を出発結節点から収集する、飛行便に報酬を与え（例えば、それに関する目的スコアを増加させ）、陸上ベースの輸送サービスのロバストな供給を有していない、乗客を出発結節点から収集する、飛行便にペナルティを科す（例えば、それに関する目的スコアを減少させる）ことができる。他の実装では、他の手段に従う輸送サービスの供給に関するそのような情報も、予想される需要データ内に含まれるように仮定されることができる。
【0103】
コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、少なくとも部分的に、潜在的飛行計画のセットが潜在的乗客（例えば、予想される需要データ等に基づいて予期される）を予期される最終目的地に輸送し得る、近接度に基づいて、飛行計画のセットを評価することができる。例えば、予想される需要データは、複数の予期される乗客毎に、予期される最終目的地を含むことができる。コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、複数の予期される乗客の予期される最終目的地に最も近い場所（例えば、輸送結節点）への輸送を促進するために、潜在的飛行計画のセットを生成することができる。
【0104】
いくつかの実装では、予期される最終目的地に最も近い場所（例えば、輸送結節点）は、複数の予期される乗客を輸送するために最も効率的および／またはタイムリーなルートではない場合がある。例えば、最も近い場所からの後続陸上輸送は、交通量および／または他の車道遅延によって影響され得る。さらに、いくつかの実装では、最も近い場所への飛行計画は、天候または他の空域遅延によって影響され得る。そのような場合、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、最終目的地への後続輸送に影響を及ぼす要因が考慮されるように、予期される最終目的地に時間的に最も近い場所（例えば、輸送結節点）への複数の予期される乗客の輸送を促進するために、飛行計画のセットを生成／評価することができる。
【0105】
いくつかの実装では、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、貪欲燃料補給コンポーネントを含むことができる。貪貪欲燃料補給コンポーネントは、航空機が飛行中ではなく（例えば、最小時間量を上回って）、燃料補給／再充電インフラストラクチャが航空機の現在の場所において利用可能であるときは常に（例えば、インフラストラクチャおよび運行コンピューティングデバイス１９０等によって示されるように）、燃料補給および／または再充電に関与するように航空機を貪欲に割り当てることができる。貪欲燃料補給コンポーネントは、飛行計画の生成後に適用されることができる、または生成プロセス自体の一部として使用されることができる。そのような方式では、燃料補給／再充電インフラストラクチャの使用は、最適化されることができる。
【0106】
いくつかの実装では、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、計画目的関数の加重のための反復学習プロセスを実施する、またはそれに関与することができる。例えば、目的関数に関する加重の初期セットは、手動で調整されることができる。コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、加重の初期セットを用いて動作し、任意の数の飛行計画期間にわたって、任意の数の飛行計画を生成することができる。生成された飛行計画と関連付けられる成果は、種々のメトリックに従って、観察および測定されることができる。加重のセットは、観察される成果に基づいて、再調整されることができる（例えば、自動的に、および／または手動で）。例えば、勾配降下法等の種々の学習技法が、加重のセットを学習するために適用されることができる。例えば、勾配降下法は、フリートレベル目的関数または航空機レベル目的関数の加重に適用されることができる。より一般的には、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、ある手動で制御された設定、措置、加重、決定、および／または同等物の成果を説明する、任意のデータを収集することができ、機械学習技法をそのようなデータに適用し、そのような設定、措置、加重、決定、および／または同等物の更新または最適化されたバージョンを学習することができる。
【0107】
このように、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、１つまたはそれを上回る異なる航空オペレータによって所有および／または運行される、航空機のフリートに関する潜在的飛行計画のセットを自動的に生成することができる。いくつかの実装では、各飛行計画は、個別の航空車両オペレータによって承認されることができる（例えば、サービスプロバイダコンピューティングデバイス１５０、１６０、１７０等を介して）。例えば、各航空車両オペレータは、事前承認ルールセットと関連付けられることができる。事前承認ルールセットは、例えば、（例えば、１つまたはそれを上回る承認された場所から／へ／間、承認された期間内等）個別の航空車両オペレータの運行制御下での航空車両に関する１つまたはそれを上回る容認可能飛行計画を概説することができる。いくつかの実装では、潜在的飛行計画のセットは、承認された飛行計画のみを含むことができる。加えて、または代替として、潜在的飛行計画のセットは、未承認飛行計画を含むことができる。そのような場合、未承認飛行計画は、手動承認のために、個別の航空車両オペレータに提供（例えば、段階承認）されることができる。コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、個別の航空車両オペレータによって手動でおよび／または事前承認されない、任意の飛行計画を修正および／または再生成することができる。
【0108】
（５０８）では、方法５００は、付加的航空機がフリート内に残っているかどうかを決定するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、付加的航空機がフリート内に残っているかどうかを決定することができる。
【0109】
付加的航空機が、残っている場合、方法５００は、（５０４）に戻り、フリート内の次の航空機を検討することができる。しかしながら、（５０８）において、フリート内の全ての航空機が検討されていることが決定される場合、方法５００は、（５１０）に進むことができる。
【0110】
（５１０）では、方法５００は、付加的最適化反復が実施されるべきかどうかを決定するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、付加的最適化反復が実施されるべきであるかどうかを決定することができる。任意の数の反復が、飛行計画が異なる航空機に関して生成され、相互に平衡させ、並べ替えることを可能にするように実施されることができる。例えば、航空機は、各反復において、異なるシーケンスで検討されることができる。反復は、１つまたはそれを上回る停止基準が満たされるまで、実施されることができる。停止基準は、ループカウンタが閾値を満たすこと、目的関数スコアの反復を重ねた変化が閾値を下回ること、未加工目的関数スコアが閾値を超えること、および／または他の基準を含むことができる。しかしながら、いくつかの事例では、単一反復のみが、実施される。
【0111】
（５１０）において、付加的反復が実施されるべきであることが決定される場合、方法５００は、ブロック（５０４）に戻り、フリートのいくつかまたは全てに関する計画生成の別の反復を実施することができる。しかしながら、（５１０）において、付加的反復が実施されるべきではないことが決定される場合、方法５００は、（５１２）に進むことができる。
【0112】
（５１２）では、方法５００は、出力として、潜在的飛行便のセットを提供するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、出力として、潜在的飛行便のセットを提供することができる。実施例として、潜在的飛行便のセットは、乗客を潜在的飛行便のセットのうちの１つまたはそれを上回るものに追加し、１つまたはそれを上回る手配済み飛行便を生成するように構成される、マッチングおよび履行システム（例えば、図１のマッチングおよび履行システム１３２）に出力されることができる。
【0113】
別の実施例として、図６は、本開示の例示的実施形態による、優先順位階層に基づいて、潜在的飛行計画のセットを生成するための例示的方法６００のフローチャート図を描写する。方法６００の１つまたはそれを上回る部分は、例えば、他の図を参照して説明されるコンピューティングシステム（例えば、飛行計画システム、コンピューティングシステム１００、クラウドサービスシステム１０２、世界状態システム１２６、予想システム１２８、最適化／計画システム１３０、マッチングおよび履行システム１３２等）等の１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスを含む、コンピューティングシステムによって実装されることができる。方法６００の各個別の部分は、１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスのいずれか（または任意の組み合わせ）によって実施されることができる。さらに、方法６００の１つまたはそれを上回る部分は、（例えば、図１－３等におけるような）本明細書に説明されるデバイスのハードウェアコンポーネント上のアルゴリズムとして実装され、例えば、優先順位階層に基づいて、飛行計画のセットを生成することができる。図６は、例証および議論目的のために、特定の順序で実施される、要素を描写する。本明細書に提供される本開示を使用する、当業者は、本本明細書で議論される方法のいずれかの要素が、本開示の範囲から逸脱することなく、種々の方法において、適合される、再配列される、拡張される、省略される、組み合わせられる、および／または修正されることができることを理解するであろう。図６は、例示的例証目的のために、他のシステムおよび図に関して説明される要素／用語を参照して説明され、限定を意味するものではない。方法６００の１つまたはそれを上回る部分は、加えて、または代替として、他のシステムによって実施されることができる。
【0114】
（６０２）では、方法６００は、飛行期間に関する航空機のフリートおよび１つまたはそれを上回る飛行計画制約を説明するデータを受信するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、飛行計画システム、コンピューティングシステム１００、クラウドサービスシステム１０２、世界状態システム１２６、予想システム１２８、最適化／計画システム１３０、マッチングおよび履行システム１３２等）は、（例えば、図４を参照して）本明細書に説明される様式において、飛行期間に関する航空機のフリートおよび１つまたはそれを上回る飛行計画制約を説明するデータを受信することができる。
【0115】
（６０２）では、方法６００は、飛行計画期間内の期間を２つまたはそれを上回る優先順位階層にソートするステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画コンピューティングシステム１３０等）は、飛行計画期間内の複数の期間を２つまたはそれを上回る優先順位階層にソートすることができる。
【0116】
（６０６）では、方法６００は、期間の次の優先順位階層を検討するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画コンピューティングシステム１３０等）は、期間の次の優先順位階層を検討することができる。例えば、（６０６）の第１の事例では、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画コンピューティングシステム１３０等）は、期間の最高優先順位階層を検討することができる。一例として、多階層化アプローチでは、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画コンピューティングシステム１３０等）は、最初に、最高優先順位階層から開始して、各優先順位階層内の期間を反復的に検討することができる（例えば、飛行計画等を生成することによって）。したがって、最高優先順位階層の期間を検討後、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画コンピューティングシステム１３０等）は、次いで、次の最高優先順位階層の期間を検討することができる。
【0117】
（６０８）では、方法６００は、現在検討されている優先順位階層内の期間毎に、航空機のフリートに関する潜在的飛行計画のセットを生成するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画コンピューティングシステム１３０等）は、現在検討されている優先順位階層内の期間毎に、航空機のフリートに関する潜在的飛行計画のセットを生成することができる。例えば、図５の方法５００は、現在検討されている優先順位階層内の期間毎に、実施されることができる。期間の各階層は、前の階層に関する生成された飛行計画をスケジューリングプロセスに関する制約として使用することができる。例えば、午後４時～午後７時の期間に関する生成された飛行計画が、所与の航空機が、特定の輸送結節点から、特定の燃料／充電レベルを伴って出発することを要求する場合、午後１時～午後４時の期間に関する飛行計画を生成するとき、飛行計画システムは、制約として、航空機が、午後１時～午後４時の期間において、特定の輸送結節点に、特定の燃料／充電レベルを伴って、到着する必要があるという事実を取り扱うことができる。そのような方式では、飛行計画は、例えば、最大数の乗客がサービス提供される必要がある、最高優先順位期間に関して具体的に最適化されることができる。
【0118】
（６１０）では、方法６００は、付加的優先順位階層が残っているかどうかを決定するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、付加的優先順位階層が残っているかどうかを決定することができる。付加的優先順位階層が残っている場合、方法６００は、６０６に戻り、期間の次の優先順位階層を検討することができる。しかしながら、（６１０）において、付加的優先順位階層が残っていないことが決定される場合、方法６００は、６１２に進むことができる。（６１２）では、方法６００は、出力として、飛行計画期間全体に関する潜在的飛行計画のセットを提供するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画システム１３０等）は、出力として、飛行計画期間全体に関する潜在的飛行計画のセットを提供することができる。実施例として、潜在的飛行計画のセットは、乗客を潜在的飛行便のセットのうちの１つまたはそれを上回るものに追加し、１つまたはそれを上回る手配済み飛行便を生成するように構成される、マッチングおよび履行システム（例えば、図１のマッチングおよび履行システム１３２）に出力されることができる。
【0119】
図４に戻ると、方法４００は、ライドシェアネットワーク内で飛行計画のセットを生成および使用するために、潜在的飛行計画のセットおよび乗客需要に基づいて、１つまたはそれを上回る手配済み飛行便を生成するステップを含むことができる。
【0120】
では（４０６）、方法４００は、潜在的飛行計画のセット（例えば、方法５００、６００等に従って決定する）をライドシェアネットワークにエクスポーズし、１つまたはそれを上回る飛行計画への乗客追加を受信し、それによって、潜在的飛行計画を手配済み飛行計画に遷移させるステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画コンピューティングシステム１３０、マッチングおよび履行システム１３２等）は、潜在的飛行計画のセットをライドシェアネットワークにエクスポーズし、１つまたはそれを上回る飛行計画への乗客追加を受信し、それによって、潜在的飛行計画を手配済み飛行計画に遷移させることができる。
【0121】
一例として、コンピューティングシステム（例えば、最適化／計画コンピューティングシステム１３０、マッチングおよび履行システム１３２等）が、フリートおよび飛行計画期間に関する潜在的飛行計画のセットを生成後、潜在的飛行計画のセットは、ライドシェアネットワークにエクスポーズされることができる。特に、ライドシェアネットワークのマッチングシステム（例えば、図１のマッチングシステム１３４等）は、マッチングプロセスに従って、ネットワークの１人またはそれを上回る乗客と特定の飛行計画をマッチングさせ、それによって、飛行計画を運行のために手配させることができる。いくつかの実装では、図１のマッチングシステム（例えば、マッチングシステム１３４等）は、その中でサービスに関する複数の要求がある期間にわたってユーザから収集される、乗客プールを実施することができ、マッチングサービスは、集合的に、要求を分析し、乗客をともにプールする機会を識別する。本開示の側面は、航空輸送サービスを人間乗客に提供することに焦点を当てるが、本開示のシステムおよび方法は、荷物、調理食品、ペット輸送、および／または同等物等の非人間ペイロードに対する航空輸送サービスに関する飛行計画を決定することにも等しく適用可能である。
【0122】
いくつかの実装では、潜在的飛行計画のセットは、最小限の詳細を伴って、ライドシェアネットワークにエクスポーズされることができる。例えば、潜在的飛行計画は、複数の場所における区間時間の間、その中間、および／またはそこまでのサービス提供され得る乗客および／または航路の数を示す、データによって説明されることができる。ライドシェアネットワークの乗客は、ある区間時間にわたって航空輸送を予約することによって、航路を予約することができる。予約された区間時間は、ライドシェアネットワークによって、乗客を飛行便の潜在的セットからの飛行便にマッチングさせるために利用されることができる。
【0123】
一例として、ライドシェアネットワークの乗客は、ある区間時間にわたって、航路（例えば、概して、飛行詳細等）を予約することができる。区間時間は、タイムスロットコンテナを説明することができ、手配済み飛行計画を生成するための入力として使用されることができる。コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２等）は、複数の要求を受信し、複数の要求を１つまたはそれを上回るタイムスロットコンテナ内にグループ化し、飛行便をタイムスロットコンテナの周囲にまとめることができる。乗客は、価格推定値を与えられるが、飛行の実施後まで請求され得ない。飛行の実施前に、乗客は、飛行を実施するために割り当てられる航空機タイプ、飛行と関連付けられるタイムスロット、および／または手配済み飛行と関連付けられる任意の他の情報等の情報を提供されることができる。
【0124】
このように、手配済み飛行計画は、乗客を潜在的飛行計画のセットの潜在的飛行計画に追加することによって生成されることができる。したがって、手配済み飛行計画は、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客を伴う、潜在的飛行計画を含むことができる。例えば、各手配済み飛行計画は、ライドシェアネットワークと関連付けられる乗客の１人またはそれを上回る割り当てられた乗客と関連付けられることができる。加えて、手配済み飛行計画は、スケジュールされた離陸時間、スケジュールされた着陸時間、およびバッファ期間を含むことができる。バッファ期間は、スケジュールされた離陸時間からの遅延（例えば、容認可能遅延）を示すことができる。バッファ期間は、少なくとも部分的に、入力データ、１つまたはそれを上回る制約（例えば、天候、交通量、逸脱等）、および／または期間に基づいて決定されることができる。例えば、手配済み飛行計画は、少なくとも部分的に、手配済み飛行計画と関連付けられる割り当てられた乗客に基づいて、調節可能離陸時間を伴って、ユーザ中心飛行スケジュールを形成することができる。本調節可能ユーザ中心離陸時間は、バッファ期間によって表され得る。
【0125】
より具体的には、手配済み飛行計画は、乗客利便性を軸とした総合的入力に基づいて決定される、バッファ期間を含むことができる。一例として、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２等）は、少なくとも部分的に、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客（例えば、ライドシェアネットワークによって追加される）に基づいて、手配済み飛行計画を生成することができる。コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２等）は、少なくとも部分的に、手配済み飛行計画の１人またはそれを上回る割り当てられた乗客に基づいて、手配済み飛行計画に関するバッファ期間を決定することができる。
【0126】
例えば、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客はそれぞれ、多区間移動行程と関連付けられることができる。多区間移動行程は、例えば、１つまたはそれを上回る異なる手段を介して、複数の移動区間を含むことができる。例えば、多区間移動行程のうちの１つの区間は、手配済み飛行計画を含むことができる。付加的移動区間は、手配済み飛行計画の起点場所までの陸上輸送、手配済み飛行計画の目的地場所からの別の陸上輸送、および／または手配済み飛行計画に先行する、ならびに／もしくはそれに続く、１つまたはそれを上回る付加的飛行区間を含むことができる。
【0127】
いくつかの実装では、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２等）は、少なくとも部分的に、多区間移動行程に基づいて、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客毎に、バッファ期間を決定することができる。例えば、多区間移動行程は、割り当てられた乗客に関する総推定移動時間と関連付けられることができる。そのような場合、バッファ期間は、少なくとも部分的に、１つまたはそれを上回る異なる期間によって手配済み飛行計画を遅延させる結果として、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客のそれぞれの多区間移動行程に対する集約された遅延期間に基づいて決定されることができる。バッファ期間は、例えば、集約された遅延期間が閾値時間（１時間、３０分、１０分等）未満であることを確実にするように決定されることができる。ある場合には、閾値時間は、手配済み飛行の持続時間未満の期間を含むことができる。一実施例として例証目的のために、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２等）は、手配済み飛行後の第１の期間において、陸上輸送に関してより多い交通量を予測し得る。そのような場合、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２等）は、影響される乗客が予測可能交通量によってさらに遅延されないように防止するために、第１の期間未満である、バッファ期間を決定することができる。
【0128】
加えて、または代替として、バッファ期間は、少なくとも部分的に、１つまたはそれを上回る異なる期間によって手配済み飛行計画を遅延させる結果として、その多区間移動行程に対する変更を有するであろう、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客の人数に基づいて決定されることができる。例えば、バッファ期間は、１人またはそれを上回る割り当てられた乗客が後続飛行に乗り遅れさせることを回避するように決定されることができる。
【0129】
（４０８）では、方法４００は、航空機のフリートおよび／または乗客の手配済み飛行計画への順守を監視するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、航空機のフリートおよび／または乗客の手配済み飛行計画への順守を監視することができる。
【0130】
より具体的には、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、各手配済み飛行計画の成功／実行可能性を持続的に監視することができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、航空機場所データ（例えば、サービスプロバイダコンピューティングデバイス１５０、１６０、１７０等から受信される）、航空機センサデータ（例えば、サービスプロバイダコンピューティングデバイス１５０、１６０、１７０、インフラストラクチャおよび運行コンピューティングデバイス１９０等から）、乗客場所データ（例えば、許可を伴って、乗客コンピューティングデバイス１４０、サービスプロバイダコンピューティングデバイス１５０、１６０、１７０等から受信される）、天候データ（例えば、予想システム１２８等から）、陸上ベースの輸送データ（例えば、サービスプロバイダコンピューティングデバイス１５０、１６０、１７０等から受信される）、および／または他の形態のデータ等のリアルタイムデータを監視し、航空機のフリートおよび／または乗客の手配済み飛行計画からの現在のまたは可能性が高い逸脱を検出することができる。特に、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、一部または全ての乗客に関する推定される到着時間対計画された到着時間、いくつかまたは全ての航空機に関する推定される到着時間対計画された到着時間、および／または飛行計画の成功の他の測定値を監視および評価することができる。
【0131】
このように、（４０８）では、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、割り当てられた乗客が、輸送結節点を通して物理的に進行し、航空機に搭乗するために十分な時間内に出発輸送結節点に正常に到着することが可能であろうかどうかの追跡を含め、飛行便がそのスケジュールされた時間に正常に出発および／または到着するであろうかどうかを持続的に査定することができる。特に、いくつかの実装では、推定される到着時間は、乗客に関するものであることができ、多区間行程の第１の区間に基づくことができる。例えば、ユーザは、陸上ベースの輸送（例えば、ライドシェア車）を使用して、輸送結節点に到着し、したがって、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、陸上ベースの輸送区間に沿ったユーザの進行度を追跡し、ユーザがその関連付けられる飛行（例えば、多区間行程の第２の区間であり得る）を遅延させることを回避するために、十分な時間以内に到着するであろうかどうかを査定することができる。
【0132】
コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、例えば、１人またはそれを上回る乗客のうちの１人またはそれを上回る者と関連付けられる場所データを受信することによって、ユーザ場所を追跡することができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、ライドシェアネットワークと相互作用し（例えば、１つまたはそれを上回るサービスプロバイダデバイス１５０、１６０、１７０等を介して）、乗客の場所に対する更新を受信することができる。実施例として、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、個別の乗客と関連付けられる乗客場所データを、乗客に関する個別の手配済み飛行計画の前に陸上輸送を個別の乗客に提供するための個別の乗客に割り当てられる陸上車両デバイスから受信することができる。場所データは、リアルタイムで、定期的に、乗客の起点場所から第１の輸送結節点までの移動の過程の間、受信されることができる。加えて、または代替として、場所データは、オリジナルの推定される到着時間からの検出された逸脱に応答して、受信されることができる。例えば、ある乗客に関する場所データは、ある乗客に関するより遅いまたは早い推定される到着時間を示し得る。いくつかの実装では、場所データは、交通量情報、運転者情報、飛行便情報、および／または手配済み飛行の第１の輸送結節点までの乗客の輸送と関連付けられる任意の他の情報を含むことができる。
【0133】
（４１０）では、方法４００は、航空機のフリートおよび／または乗客の手配済み飛行計画からの１つまたはそれを上回る逸脱を検出するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、航空機のフリートおよび／または乗客の手配済み飛行計画からの１つまたはそれを上回る逸脱を検出することができる。コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、特定の飛行計画が有意に遅延またはキャンセルされる／履行されないとき、リアルタイム緩和対策および再計画を実施することができる。典型的には、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、有意な確率を伴って、手配済み飛行計画が正常に完了されることが不可能であろうと考えられるまで、再計画アクティビティを遅延させるように試みることができる。
【0134】
（４１２）では、方法４００は、飛行計画を調節し、逸脱を考慮するステップを含むことができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、飛行計画を調節し、逸脱を考慮することができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、少なくとも部分的に、１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る逸脱に基づいて、リアルタイム緩和対策および再計画を実施することができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、少なくとも部分的に、乗客にとっての不便を最小限にすることに基づいて、潜在的飛行計画のセットおよび／または１つまたはそれを上回る手配済み飛行計画を再最適化することができる。一例として、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、航空機のフリートおよび／または乗客の１つまたはそれを上回る逸脱に応答して、緩和対策措置（例えば、飛行便を遅延させる、１人またはそれを上回る乗客を異なる手配済み飛行便に再割当する等）を決定することができる。利用可能な緩和対策措置毎に、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、緩和対策措置の結果として影響されるであろう、一部の乗客を決定することができる。一例として、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、緩和対策措置の結果として、時間までに到着できないであろう、一部の乗客、緩和対策措置の結果として、全ての乗客の輸送サービスに追加されるであろう、総期間、および／または他のメトリックを決定することができる。このように、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、オンデマンド輸送サービスにおいて手配された乗客の利便性に悪影響を及ぼさずに、手配済み飛行計画および／または潜在的飛行計画のセットの一方または両方を調節し、１つまたはそれを上回る逸脱を考慮することができる。
【0135】
いくつかの実装では、緩和対策プロセスは、手配済み飛行計画のバッファ期間に基づいて、飛行便を遅延させることを含むことができる。例えば、バッファ期間は、航空機に関して許容可能である、スケジュールされた離陸前および／または後の期間を示すことができる。例えば、少なくとも部分的に、ユーザ（例えば、その場所）および手配済み飛行便と関連付けられる他のプールされたユーザの理解に基づいて、遅いおよび／または早い乗客に適応するように考慮されることができる。例えば、バッファ期間は、遅延離陸時間の集団不便要因および／またはトリクルダウン影響に基づいて決定されることができる。コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、逸脱が手配済み飛行計画に関する遅刻している割り当てられた乗客に起因することを決定することができる。コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、遅刻している割り当てられた乗客に関する推定される到着時間を決定し、少なくとも部分的に、遅刻している割り当てられた乗客に関する推定される到着時間およびバッファ期間に基づいて、手配済み飛行計画に関する調節を決定することができる。コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、調節を手配済み飛行計画に適用することができる。
【0136】
一例として、遅刻している割り当てられた乗客に関する推定される到着時間が、バッファ期間を上回る期間だけ、スケジュールされた離陸時間後であることの決定に応答して、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、遅刻している割り当てられた乗客を潜在的飛行計画のセット（および／または遅刻している割り当てられた乗客のための空間を伴う、手配済み飛行計画）のうちの１つまたはそれを上回るものに追加することができる。加えて、または代替として、遅刻している乗客に関する推定される到着時間が、バッファ期間内である、スケジュールされた離陸時間後であることの決定に応答して、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、手配済み飛行計画に関するスケジュールされた離陸時間を遅延させ、遅刻している割り当てられた乗客に適応させることができる。いくつかの実装では、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、通知を遅刻している割り当てられた乗客（例えば、個別の乗客コンピューティングデバイス１４０を介して）、運行人員（例えば、インフラストラクチャおよび運行コンピューティングデバイス１９０を介して）、および／または航空機／陸上車両オペレータ（例えば、サービスプロバイダコンピューティングデバイス１５０、１６０、１７０を介して）のうちの１人またはそれを上回る者に自動的に伝送することができる。
【0137】
いくつかの実装では、緩和対策プロセスは、人間の緩和対策人員による手動入力を含むことができる。例えば、緩和対策を実施する必要性が、自動的に検出されることができ、結果として、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、アラートおよび緩和対策ユーザインターフェースを人間の緩和対策人員に提供することができる。例えば、緩和対策ユーザインターフェースは、現在、遅延／キャンセルを被っている、飛行計画のための潜在的代替飛行計画および／またはそれに対する変更を示す、グラフィカルユーザインターフェースを含むことができる。一実施例として、人間人員は、インターフェースと相互作用し、１つまたはそれを上回る飛行計画の種々のパラメータを調節することができる。例えば、人間人員は、飛行出発時間を改変し、輸送結節点を通した乗客の物理的通過および／または車両乗車／降車と関連付けられるバッファ時間を改変し、乗客を飛行便に追加する、またはそこから除去する、乗客を飛行便間で移動させる、パイロットを変更する、および／または飛行計画のセットを手動で改変するための他の措置を講じることができる。いくつかの実装では、手動変更からの飛行計画に及ぼされる任意の下流影響は、自動的に算出され、飛行計画のセットを通して伝搬されることができる。
【0138】
いくつかの実装では、ユーザインターフェースは、ある緩和対策アクティビティまたは潜在的措置がシステムの他のユーザに影響を及ぼし、および／または初期入力制約のあるものに違反し得る程度の警告または他のインジケーションを提供することができる。例えば、緩和対策人員が、まだ出発していない飛行計画を遅延させ、遅延されたユーザを待機するように試みる場合、ユーザインターフェースは、緩和対策人員に、そのような措置が３人の他の旅行者）に影響を及ぼすであろうことを知らせることができる。ユーザインターフェース内に提供される警告／インジケーションは、利用可能な選択肢／措置毎に、選択肢／措置の結果として影響されるであろうユーザの数、選択肢／措置の結果としてその到着時間を逸失するであろうユーザの数、選択肢／措置の結果として全てのユーザの輸送サービスに追加されるであろう総期間、および／または他のメトリックを含む、種々のメトリックに従って、影響情報を提供することができる。概して、選好が、最小限の影響を他の乗客に及ぼす、緩和対策方略に与えられることができる。加えて、ある制約（例えば、飛行計画期間の終了時の最終航空機目的地）は、手動で違反されることができる一方、他の制約（例えば、航空機内の最大重量等の安全上の制約）は、手動で違反されることができない。
【0139】
別の実施例では、人間人員は、１つまたはそれを上回る制約を変更し、次いで、飛行計画プロセスを復帰させることができる。例えば、異常気象が、輸送結節点のあるサブセットをある期間にわたって使用不可能にする場合、人間人員は、制約を調節し、輸送結節点のサブセットをその期間にわたって利用不可能なものとしてマークし、次いで、飛行計画プロセスを復帰させることができる。したがって、ある調節は、直接、個々の飛行計画に行われることができる一方、他の調節は、システム全体にわたる再調節または再計画を要求し得る。
【0140】
いくつかの実装では、緩和対策プロセスは、自動化されることができる（例えば、手動オーバライドのための能力を伴って）。実施例として、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、非常事態対応用飛行計画を持続的に生成することができる。例えば、非常事態対応用飛行計画は、上記に説明されるようなプロセスを使用して、但し、ある飛行計画における潜在的または実際の遅延を考慮して、生成されることができる。緩和対策介入が実施されるべきであることが検出されると、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、最良の利用可能な非常事態対応用飛行計画を自動的に選択し、選択された飛行計画を各航空機および他のシステムコンポーネントに示すことができる。例えば、自動更新およびアラートが、乗客、航空機プロバイダ、運行人員、および／または他の統合されたシステムに送信されることができる。非常事態対応用飛行計画は、更新された飛行計画の潜在的セット毎に、選択肢／措置の結果として影響されるであろう乗客の数、選択肢／措置の結果としてその到着時間を逸失するであろう乗客の数、選択肢／措置の結果として全ての乗客の輸送サービスに追加されるであろう総期間、および／または他のメトリックを含む、種々のメトリックに基づいて、ランク付けされることができる。代替として、または加えて、目的関数は、航空機のフリートのいくつかまたは全てに関する非常事態対応用飛行計画および／または再計画をスコア化するために使用されることができる。したがって、いくつかの事例では、動的非常事態対応生成は、リアルタイム条件に基づいて、飛行計画の持続的フリート全体にわたる再最適化と見なされ得る。
【0141】
いくつかの実装では、緩和対策プロセスは、１つまたはそれを上回る航空機オペレータによって確立される事前承認基準の境界内で自動化および実装されることができる。例えば、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、手配済み飛行計画からの航空機のフリートおよび／または１人またはそれを上回る乗客の１つまたはそれを上回る逸脱を検出することができる。コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、手配済み飛行計画および／または潜在的飛行計画のセットのうちの少なくとも１つに関する調節を決定し、１つまたはそれを上回る逸脱に適応させることができる。コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、調節と手配済み飛行計画または潜在的飛行計画のセットのうちの少なくとも１つのオペレータに関する事前承認基準を比較することができる。調節が事前承認基準を達成することの決定に応答して、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、手配済み飛行計画および／または潜在的飛行計画のセットのうちの少なくとも１つを自動的に調節することができる。調節が事前承認基準を達成しないことの決定に応答して、コンピューティングシステム（例えば、マッチングおよび履行システム１３２、監視および緩和対策システム１３６等）は、調節を示すデータを人間の緩和対策人員に伝送することができる。
付加的開示
付加的開示
【0142】
コンピュータベースのシステムの使用は、コンポーネント間および中のタスクおよび機能性の多様な種々の可能性として考えられる構成、組み合わせ、および分割を可能にする。コンピュータ実装動作は、単一コンポーネント上で、または複数のコンポーネントを横断して実施されることができる。コンピュータ実装タスクおよび／または動作は、順次、もしくは並行して、実施されることができる。データおよび命令は、単一メモリデバイス内に、または複数のメモリデバイスを横断して、記憶されることができる。
【0143】
本主題は、その種々の具体的例示的実施形態に関して詳細に説明されたが、各実施例は、本開示の限定ではなく、解説として提供される。当業者は、前述の理解の達成に応じて、そのような実施形態の改変、変形例、および均等物を容易に生産することができる。故に、本開示は、当業者に容易に明白となるであろう、本主題へのそのような修正、変形例、および／または追加の含有を除外しない。例えば、一実施形態の一部として図示または説明される特徴は、別の実施形態と併用され、なおもさらなる実施形態をことができる。したがって、本開示は、そのような改変、変形例、および均等物を網羅することが意図される。
【0144】
特に、図４、５、６はそれぞれ、例証および議論の目的のために、特定の順序で実施される、ステップを描写するが、本開示の方法は、特に、図示される順序または配列に限定されない。方法４００、５００、および６００の種々のステップは、本開示の範囲から逸脱することなく、種々の方法において、省略される、再配列される、組み合わせられる、および／または適合されることができる。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
