| 研究概要 |
自立的にUAV(Unmanned Aerial Vehicle)の飛行経路を生成するための方法として,地形や悪天候域,他機などが含まれる領域をグリッド情報として取り扱い,数値地図や数値予報情報などの組込みを容易にすることによって,静的障害物および動的障害物を統一的に取り扱いつつ,進化アルゴリズムを応用してウェイポイントの連鎖として最適な飛行パスを生成することのできる方法を考案し,コンピュータによるシミュレーションによって実現した.本方法は,UAVが複数であっても,UAVが存在する領域を互いに動的障害物の存在する領域として扱うことによって,同時に最適な飛行経路を生成することができる.また,時々刻々と変化する状況の変化を,外部情報として与えることにより,飛行前のみならず,飛行開始後においても状況の変化に応じた飛行経路の再生成を行うことが可能となった.本方法では,障害物情報を統一的なグリッド情報として取り扱っているために,障害物と経路との衝突判定が容易であり,予め衝突が予想される経路を解候補から外すことが容易となり,結果として非常に短い計算時間で飛行経路を最適化できる特徴を有している.
また,より現実的な状況での実証を飛行実験によって行うための準備として,機体や制御ハードウェアおよび風洞実験を含む制御ソフトウェアの準備をすすめている.UAV用超小型アビオニクスの開発や,アビオニクスの検証用としてのハードウェアインザループシミュレータの開発,また制御則の検証用としてリアルタイムオンラインシミュレータの開発,およびグランドステーションソフトウェアの開発などを行い,2機のUAVによる飛行実験による検証を実施すべく準備を進めている.
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