2023 Fiscal Year Annual Research Report
プロペラに替わるチルトスラスト推進機構を搭載した安全ドローンの研究
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21K18695
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
延原 肇 筑波大学, システム情報系, 教授 (80359687)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
河合 新 筑波大学, システム情報系, 助教 (40803549)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Keywords | ドローン / サロゲートモデル / 自己組織化マップ / データ同化 / 流体シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、ドローン利活用をポジティブに推進するための対策として、機体構造および制御設計を抜本から改善した安全ドローンを提案することである。より具体的には、ドローン事故のリスク要因の大半を占める回転推進機構（プロペラ）を使わずに、コアンダ効果を用いた推進機構に基づく新たなドローンを提案する。
本研究では、提案推進機構を、これを流体シミュレーションによる予測と、3Dプリンタで作成した実機の推力計測結果を同化させ、自己組織化マップによる最適な設計機構の絞り込みを行っている。提案推進機構は、リング形状を基本とし、直径、高さ、吹き出し口の形状などを調整することで、得られる推力および推進機構自体の重量が変化する。推進機構の最適化とは、推力の最大化、推進機構自重を最小化を意味するが、調整可能なパラメータ群による組合せ爆発が原因で、最適候補の探索が困難となる。具体的には、3Dプリンタによる推進機構の実装には1個体あたり数日、流体シミュレーションも1個体あたり1時間程度必要となる。2021年度は、この問題を解決するため、実際に試行できる組み合わせだけを使って、設計候補の探索空間全体をマクロに視覚化し、最適な候補を絞り込むことのできる、自己組織化マップに基づく設計手法による解消にアプローチしている。2022年度は、最適化に大きな影響を与えないパラメータを取り除き、逆に、物理特性を考慮し新たなパラメータ追加を行い最適化を試みた。また自己組織化マップの探索空間の粒度についても検討を行い、具体的には、50から100個体のシミュレーション結果だけではなく、サロゲートモデルによる学習・予測結果を使うことで探索空間の粒度を細かくできることが明らかになった。2023年度は、流体シミュレーションで最適化を行う評価関数自体を見直し、より実機の推力計測と対応するように変更し、更なる性能向上を実現している。
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Research Products
(1 results)
