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

　JapanDrones株式会社(本社:長野県、代表:Randy Mackay氏)とドローンジャパン株式会社(本社:東京、代表:勝俣喜一朗)が協働で運営しているドローンエンジニア養成塾は2020年7月19日、同塾の塾生から選ばれた代表者による成果発表会＆デモイベントを軽井沢で開催した。会場では養成塾の1~9期生から10組が集まり研究成果を発表し、屋外でデモンストレーションを披露した。日本で実力をつけてきたドローンエンジニアの研究の最前線である発表会とその成果が目の前で見られるデモンストレーションの様子をレポートする。(田中亘)

ドローン業界におけるArduPilotとは

　発表会の冒頭、ドローンジャパンの春原久徳取締役会長が登壇し、「ドローン業界におけるArduPilot」と題した挨拶を行った。

　春原氏は、2014年にビジネスとしてドローンに関わってきた自身の歴史を振り返り、2015年にドローンコードで有名だった3D Roboticsのクリス・アンダーセン氏と知り合い、軽井沢に住むカナダ人のRandy Mackay氏を紹介された経緯を語った。Mackay氏の快諾により、2016年からドローンエンジニア養成塾はスタートした。春原氏は、塾の経緯を語ったあとに、ドローンエンジニア養成の中心となるArduPilot(アルデュパイロット)について説明した。

　まず、春原氏はドローン関連のプログラムの種類について整理した。大きく3つに分けられ、それぞれ、ドローンの飛行そのものを司る「機体制御」、ドローンの航行を管理する「機体管理」、ドローンで集めたデータを処理する「情報処理」だ。

　このうち、「機体制御」に不可欠な、オープンソースのフライトコントローラーがArduPilotだ。

　ArduPilotは、ドローンに搭載されたPixhawkなどのオンボードコンピュータで動作するソフトウェア。Pixhawkのコネクタを介して、モーターの回転を制御したり、GPS機器からの位置情報などを処理したりする。また、各種センサーやコンパニオンコンピュータなどと連動して、より安全な機体制御や衝突回避を行う。

　一方の「機体管理」では、Mission Plannerに代表される航行管理ソフトによって、ドローンの自律飛行を支援する。ドローン養成塾では、オープンソースで誰もが自由に利用できるArduPilotやMission Plannerの技術を教えることで、日本のドローン技術者の育成やスキルの底上げに貢献してきた。春原氏は「ArduPilotの魅力は、ソースコードがオープンなので、技術者がテクノロジを理解しつつ、自由にドローンソフトウェアが開発できる点にあり、技術者のワクワク感を喚起します」と話した。

　その成果を塾生同士で実感してもらうために、1~9期の卒業生の中から10組とRandy氏が発表会に参加した。

発表者と内容は以下の一覧の通りだ。

ArduPilotの技術概要と最新動向

　続いて、ArduPilotの技術概要と最新動向を伝えるために、塾長のRandy Mackay氏が登壇した。

　 Mackay氏は、ArduPilotの利活用を促進する最新デバイスとして、高性能なフライトコントローラーの最新機器を紹介した。その特長について Mackay氏は「最新のフライトコントローラーは、メモリとCPUが、5倍から10倍に進化しています。そのおかげで、開発言語のC++だけではなく、Lua Scriptが使えるようになりました」と説明した。Lua Scriptは、汎用スクリプト言語で、Perl、Python、Rubyと比較して高速に動作する。

　Mackay氏が紹介したフライトコントローラーの多くは、CPUにSTM H7を採用し、衝突回避や非GPS下でのナビゲーションを可能にしている。加えて、ADSBによる有人飛行機の確認や、高信頼のIMUによる自律飛行のサポートなどが特徴だ。

　次にMackay氏は、GSFというソフトウェアを紹介した。GSFは、複数のコンパスから得られた情報を判断して、正しい方向を見出す技術。単一のコンパスで飛行しているドローンは、地面に金属が置かれていたり、強い磁力が発生したりすると、方向を見失う危険がある。それに対して、GSFを利用すると、複数のコンパスから収集される情報を判断して、正しい方向を計算する。その様子を紹介した動画が映し出された。

　さらに、飛行の安定性に貢献する最新デバイスとして、UBlox F9 RTK L1/L2 GPSが紹介された。

　従来のGPS機器では、3m前後の測位ミスが起きてることがある。しかしこのUBloxF9 RTK L1/L2 GPSでは、GPSだけで75cm以下の精度があり、RTKを組み合わせると10cm以下の精度が得られる。特筆すべきは価格で、3万円から購入することが可能だ。それまで40万円以上が相場だった高精度GPSが、各段と安価で手に入れられるようになった。

　最後にＭackay氏は、インテル製の3Dカメラを紹介した。

　そのひとつ、Intel D435 Depth Cameraは、深度計測が可能なカメラで、もうひとつのIntel T265 3D Cameraは物体の距離や位置を3次元に計測できるカメラだ。これらのカメラを活用することで、非GPS下でも飛行ナビゲーションや衝突回避が可能になる。実際に海外のエンジニアがD435カメラを搭載して屋内で衝突を回避する様子が動画で紹介された。

　成果発表会はRandy Mackay氏の講義に続き、参加10組のプレゼンテーションに移った。それぞれがこれまでに力を入れてきた研究成果を披露した。

　その様子は次回にお届けする。（続く）