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自律飛行ドローンを用いた船舶貨物艙内検査の実証実験を実施

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エアロボクラウド

~GPS等の電波の入らない暗闇の環境での自律飛行による検査手法を確認~

この度、エアロセンス株式会社(所在地:東京都文京区、代表取締役社長:佐部浩太郎、以下エアロセンス)と一般財団法人日本海事協会(所在地:東京都千代田区、代表:坂下広朗氏、以下日本海事協会)が、自律飛行ドローンを用い、甲板下にある貨物を積む船艙内における船舶貨物の検査(艙内検査)の実証実験を行いました。

 

エアロセンスは、GPS等の電波の入らない環境で自律飛行可能かつ暗所対応可能な非GNSS(※1)環境対応点検ドローン、エアロボインスペクション(Aerobo Inspection)を開発しました。そして、このエアロボインスペクションを用いて、船舶及び、船舶を模擬した暗所屋内にて、予め設定しておいた経路を元に自律飛行にて撮影を行い、船舶の検査に有効活用可能な写真データを取得し、3D点群データ及びオルソ画像を生成しました。この機体には、GNSSの代わりにカメラで撮影された映像から環境の3次元情報と機体の位置姿勢を同時に推定するVisual SLAM(※2))技術を用い、さらに、高輝度照明を搭載しております。(※1:Global Navigation Satellite System/全球測位衛星システム、※2:Simultaneous Localization and Mapping)

 

日本海事協会は、100年以上に及ぶ船舶での検査の経験を活かし、自律飛行ドローンの検査への適用の実現性に関するレビュー並びにドローンを用いた検査ワークフローの分析を行いました。

 

  • 船舶内での検査現場の課題

 船舶内での検査現場は一般に以下の3つの課題があります。

① 高所、狭所、屋内での検査

② 暗所での検査

③ 地磁気の問題

 

高所、狭所、屋内の検査

 船舶内の検査の現場では人手と時間がかかっていました。人が確認する際でも危険な場所も多く細心の注意が必要なため、無人で検査ができるドローンの活用が期待されています。通常の自動飛行ドローンでは屋内のGNSS電波の届かない環境ではドローン自身の位置の認識(自己位置推定)ができないため、一般には高度な操縦技術を持つパイロットが必要です。しかし、今回の共同開発では、GNSS電波の入らない環境でも自己位置推定が可能なドローンを用いて、飛行経路を事前に決め手入力しておくだけで、完全に自動で検査を完了することが確認できました。今後は人が検査を行うのが困難な高所や狭所などを、検査用自律飛行ドローンが代行することで、安全で簡単に状況を確認することできるようなります。

 今回開発した検査用ドローン(エアロボインスペクション)では、非GNSS環境下でも自律飛行が可能な機能、性能を有しています。この機体は、GNSSの代わりに、複数方向から撮影したステレオカメラ映像から、環境の3次元情報と機体の位置姿勢を同時に推定するVisual SLAM技術によって、機体の自己位置、向きを認識しています。

 

暗所の検査

船舶内は照明がつけられない暗所も多く、暗所の中で検査作業が行えることがロボットを用いた検査の重要な要件でした。この度、機体に高輝度照明を設置し、機体のバッテリーから100W供給することで、予備電源なしに、検査用のカメラ並びに、Visual SLAM用のステレオカメラに必要な光量を確保できることが確認できました。実際に機体の照明のみでVisual SLAMにより自律飛行、障害物検出を行いながら、全自動での検査対象の撮影を行うことが確認できました。

図1_照明がない環境での環境(左).png図1_機体の高輝度照明をつけたときの周囲の環境(右).png

図1:照明がない環境での環境(左)と機体の高輝度照明をつけたときの周囲の環境(右)


図2_自己照明とVisual+SLAMで完全自律飛行しながら検査している状態.png

図2:自己照明とVisual SLAMで完全自律飛行しながら検査している状態

 

動画: Aerobo Inspection on Dark site with vSLAM and Light (Aerosense Inc.)

動画URL: https://youtu.be/Ov9YtEqZpbI


図3_暗所の中、その場で取得した壁面データを確認.png
図3:暗所の中、その場で取得した壁面データを確認

図4_使用したエアロセンス製、非GNSS環境対応自律飛行ドローン(エアロボインスペクション).png

図4:使用したエアロセンス製、非GNSS環境対応自律飛行ドローン(エアロボインスペクション)

100W高輝度照明とAPS-Cサイズセンサーを搭載したジンバルカメラを搭載


地磁気問題の解決

 ドローンを用いる際の特有の問題として地磁気問題がありました。一般に、ドローンは地磁気を用いて向きを認識しますが、船舶のような鉄の塊の中は地磁気が安定せず、自動飛行や簡易操縦ができません。

 今回はVisual SLAMを使うことで地磁気問題を解決しており、その確認のため、実際の船舶の高所での自律飛行実験を行いました。通常、ステレオカメラを用いたVisual SLAMの場合、対象物との距離が離れると精度が低下するため、高所での自己位置推定が不安定になることがあります。しかしながら、エアロセンスが開発したドローン(エアロボインスペクション)を用いた場合は、船舶内の高所を想定して設計されているため、GNSS電波の入らない状態でも安定して自律飛行することができることが確認できました。Visual SLAMを用いることで地磁気センサーも必要とせず、船舶の検査においても、極めて安定して作業を行えることが確認できました。


図5_非GNSS環境下で高所を自律飛行している様子.png
図5:非GNSS環境下で高所を自律飛行している様子


図6_高度な操縦スキルを必要とせず、簡単操作で奥まった箇所を検査している様子.png
図6:高度な操縦スキルを必要とせず、簡単操作で奥まった箇所を検査している様子



動画: Autonomous Surveying ship cargo hold with vSLAM drone by Aerosense Inc.

動画URL: https://youtu.be/KbcruMZHyls

 
  • VISUAL SLAMを採用する優位性

 GNSS電波の入らない環境でドローンが自律飛行をするためには、IMUと呼ばれる慣性センサーだけでは誤差が大きくなってしまうため、位置情報の補正のためにGNSSに代わる自己位置を認識するセンサーが必要になります。

一般に自己位置の認識には

• 画像によるビジョンセンサーを用いる方法

• LiDARなどのレーザー測距計を用いる方法

• 外部からのセンシングにより位置情報を機体に送る方法

などが存在しますが、本実験ではビジョンセンサーとしてステレオカメラによるVisual SLAMを採用しています。ビジョンセンサーを使うことにより、安価で且つ小型軽量な機体にシステムを統合する事が可能です。検査用途に求められる要件として小型化は重要な要素になります。また、特徴点があれば、平面の続く場所でも自己位置の特定ができることも利点です。Visual SLAMの短所である暗所での運用は、独自の100Wの照明システムを搭載することで解決しています。


表1_自律飛行のためのセンサーの種類と長所・短所.png
表1:自律飛行のためのセンサーの種類と長所・短所


  • ドローンによる検査ワークフロー

 開発したドローン(エアロボインスペクション)を用いた船舶検査のワークフローは以下の流れになります。

① ドローンを用いて検査対象を撮影

② 撮り逃しや撮影状態の良し悪しを、現場で簡易ツールで確認

③ データ処理用のクラウド(エアロボクラウド https://aerosense.co.jp/aerobocloud )を用いて3次元点群、オルソ画像を作成

④ 検査員の見やすい形で詳細確認

⑤ 検査調査報告書の作成

図7_エアロボインスペクションを用いた検査ワークフロー.png
図7:エアロボインスペクションを用いた検査ワークフロー


今回、エアロボインスペクションにより、この検査フローを手間、コストを掛けずに行えるようにする技術が確立できました。

 今後、自動化を進めることで船員だけで主な検査作業を行えるようにするなど、海事業界のさらなる発展のための開発を進めてまいります。


補足

  • エアロセンスの非GNSS環境対応検査ドローンシステム(エアロボインスペクション)の特徴

① Visual SLAMによりGNSS電波なしで屋内での自律飛行が可能

② 高輝度照明を搭載し暗所でも明るく照らし、飛行、データ取得が可能

③ 地磁気センサに頼らず飛行することで磁化した環境にも対応

④ 簡単操作の操作端末で高度な操縦技術が不要

⑤ APS-Cセンサーを搭載したジンバルカメラ搭載

⑥ Edge Computer搭載でペイロードのカスタマイズが可能

⑦ LTEなどの通信拡張が可能

⑧ 衝突回避機能を搭載

⑨ クラウドでデータ生成を大幅効率化、データの共有、遠隔利用

検査に必要なドローンの機能は、各検査対象や環境に応じて多岐に渡りますが、エアロセンスではハードウエアから制御ソフトウエア、クラウドサービスまでを自社開発しているため、それぞれの検査対象に応じたカスタマイズを可能としています。お客様の必要とする検査に合わせて、データを取得するドローン側のセンサー、カメラなどのペイロードや照明システムなどへの対応、データ処理側のクラウドシステムでのディープラーニング技術や各種処理への対応することで、今後、多くの要望を頂いている検査分野のニーズに対応して世の中の課題に貢献してまいります。

 
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