| 研究課題/領域番号 |
20H02354
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分24010:航空宇宙工学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
外本 伸治 九州大学, 工学研究院, 教授 (80199463)
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| 研究分担者 |
坂東 麻衣 九州大学, 工学研究院, 教授 (40512041)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2022年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2021年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2020年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
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| キーワード | 自律航法 / オプティックフロー / 運動推定 / 距離推定 / ドローン群ネットワーク / 強化学習 / 自律飛行システム / ドローン / 障害物検知 / 障害物回避 / 観測ネットワーク / 障害物検知・回避 / 自律システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、昆虫の複眼システムを模倣した工学システムについての研究を発展させ、障害物が存在する空間においてもドローンが自在に飛行できる完全自律型の航法誘導システムを開発する。これは、ドローンに搭載された画像センサから、ドローンの飛行状態、周囲にある障害物までの距離、障害物の形状を高速に推定するシステムである。さらに、自律飛行するドローンを空中プラットフォームとして捉え、複数の自律ドローンを用いて、これまでにない能動的３次元観測ネットワークを構築する。
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| 研究成果の概要 |
自律ドローンの実現に向けて、運動変数と共に障害物までの距離を推定するシステムについて、PX4FLOWセンサを用いて実験的に研究した。センサが出力するoptic flowの精度と距離推定精度との関係を調べ、複数のPX4FLOWセンサを用いて、運動変数と距離の同時推定ができることを示した。また別のカメラを用いて、一枚の画像データから運動変数・距離を同時に推定する際の精度について実験的に調べた。さらに、自律ドローンを3次元移動可能な観測システムと捉え、複数ドローンが分散制御で構築する観測ネットワークについて検討した。方策ベースの強化学習を用いて、ドローン数の変化に対応できる設計法を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
昆虫の複眼システムを模擬したWFI of optic flowという手法で、飛行体の運動変数と障害物までの距離を同時に推定できるシステムの構成法を示し，その特性を実験的に調べた。これは、小型・軽量・低消費量のセンサと低計算能力のPCで構成されるため、搭載システムだけで障害物がある空間を自在に飛行できる自律ドローンの実現に極めて有用なシステムである。また、ドローン群による観測ネットワークについては、実ミッションで大きな問題となるドローン数の変化に対応できるシステムの設計法を示しており、将来の広域探査システムや被災地での通信網確立に向けて有用である。
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