オープンソースのフライトコントローラーで日本のドローン産業を支える人材を育成しているドローンエンジニア養成塾。発表会レポートの最終回は、前回の６組に続き、塾長を務めるJapanDrones株式会社(長野県)のRandy Mackay代表のプレゼンテーションを含めた5組の発表とデモフライトを紹介する。(田中亘)
■捜索・点検用 親子ドローン
前回の②までに６組の発表をお伝えした。
続く7組目の藤川秀行氏による「捜索・点検用 親子ドローン」は、2台のドローンを組み合わせた探索への取り組みだ。
飛行中の5インチArduCopter（親機）からFPVマイクロドローン（子機）が飛び出し、被災家屋やプラント内部などの狭所を飛行する。2台を連携させることで、小型ドローンのバッテリーを節約し飛行エリアを拡大する。
藤川氏は「高所、低所、被災地など、人が近づけない場所からの飛行を可能にする」と説明する。開発における今後の課題としては、親機から飛び立った子機の回収、子機から伝送される映像の高画質化、中継機器の搭載、子機のオートパイロットなどがある。
屋外でのデモンストレーションでは、親機のパラメータ設定のトラブルなどで、残念ながら子機が離陸する様子は確認できなかったが、YouTubeには成功した動画が収められている。
■ArduPlaneによるVTOL機製作
8組目の松本威氏は、市販機での「ArduPlaneによるVTOL機製作」について発表した。
松本氏の製作したVTOL機は、市販機を改造したもの。狭い場所での離着陸と長距離飛行を両立させるVTOL機は、北海道で開催されている遭難者を探索するコンテストでの優勝を狙っている。松本氏は「市販のWingcopterのようなVTOL機は、約1千万円します。しかし、このArduPlaneによるVTOL機では、10万円で製作できます」とメリットを訴える。
直前のテスト飛行のさいにモーターが破損して煙を吹いてしまったことから、デモフライトは中止されたが、コスト面での利点は参加者に強烈な印象を残した。
■OpenCVによる自動追尾オムニローバー
9組目の山田義久氏は「OpenCVによる自動追尾オムニローバー」を発表した。
同ローバーは、前後の駆動輪をギヤボックスで連動し、右側または左側のモータを制御することで、オムニローバーのような動きを実現する。
4つのタイヤで移動するローバーでは、主に2つの制御方法がある。ひとつは、後輪に駆動用のモーターを、前輪にステアリング用のモーターを取り付けて、ラジコンカーのように前後に移動中にステアリングを操作して左右に方向を変える方法。もうひとつは、左右のタイヤに独立したモーターを取り付けて、移動と回転を同時に行うスキッドステアリングという技術。キャタピラで移動する重機などが、スキッドステアリングに近い。
山田氏はモーターコントローラのポート数の関係から、2つのモーターで4輪ローバーを制御するために、前後の車輪を連動させた。
MissionPlannerでプログラムされたコースを自動走行する計画をたてていたが、当日の会場では人工芝の摩擦抵抗が大きすぎて、オムニローバーは思うように前進できなかった。そこで、山田氏は、本体を手に持って、スキッドステアリングの動きに合わせて走り回り、コーナーでタイヤの回転が変化する様子を体現してみせた。
■ドローンキットプログラムによる「同時自動・陸海空ドローン」
10組目の我田友史氏は、「ドローンキットプログラムによる『同時自動・陸海空ドローン』を紹介した。
我田氏は、マルチコプターとローバーをドローンキットプログラムにより、2台同時に制御するデモンストレーションを開発した。開発には、Pythonというスクリプト言語を利用し、2つのタイプが異なるドローンを同じコマンドで制御できるようにした。
2台のドローンを同時に制御できるメリットとして我田氏は「例えば、捜索などを想定したときに、ドローンで上空から海の遭難者を発見し、その位置情報を元に水上ドローンが救助に向かうという複合案が考えられます」と話す。その他にも、マルチコプターと水上ドローンとローバーを組み合わせて、テトラポットや堤防などの入り組んだ地形を複合的に捜索するアイディアも紹介された。
デモンストレーションでは、最初にマルチコプターがオートパイロットで飛行して、着陸した位置のデータが送信されると、その位置を目指してローバーが自動制御で走る予定だった。しかし、用意していたローバーにトラブルが発生し、動かないという物理的な問題に突き当たった。
そこで、4組目に登壇した高山氏の「ArduRover 無人自動散水車両」がピンチヒッターとして登場。同じ制御システムでオートパイロットが可能「な「ArduRover 無人自動散水車両」は、期待に応えて代打の役割を果たし、マルチコプターが着陸した地点に正確に移動してみせた。
■デモンストレーションの大トリは塾長のローバーとマルチコプター
発表会の最後は、Randy Mackay塾長による2つのデモンストレーションが紹介された。ひとつめは、ローバーによる衝突回避システム。ローバーの前方に取り付けたカメラの映像をリアルタイムに解析して、障害物を検知してプログラムされたルートを自動で回避する。
デモンストレーションの会場では、次々と前方に立ちはだかる人物を検知して、停止か回避の行動をとっていた。
もうひとつのデモンストレーションは、T265センサーを使って、非GPS環境下で周辺の障害物などを認識しながら飛行することを想定した。塾長はT265が屋内環境で物質のエッジなどを捉えて認識するため、光量が強く目立った構造物のない屋外では、正確に周囲を認識できない恐れがあると分析。屋外で検証したところ、事前の分析通り、マルチコプターは安定した飛行を示さなかった。
デモンストレーションは仮説通りの動作を示したものや、仮設通りには動作しない要因を発見する機会になったものなど、多くの成果をあげた。塾長と塾生は、今後も日本のドローン産業や技術を盛り上げていくために、新たな研究や開発に取り組んでいく。
日本で実力をつけてきた「ドローンエンジニア養成塾成果発表」レポート①
日本で実力をつける「ドローンエンジニア養成塾成果発表」レポート②
日本で実力をつけていく「ドローンエンジニア養成塾成果発表」レポート③
