「ドローンや移動するロボット産業におけるIoTとAIの応用」（2018-05-11）.pdf

ドローンワークス株式会社
代表取締役今村博宣
hiro.imamura@drone.co.jp
「ドローンや移動するロボット
産業におけるIoTとAIの応⽤」
2018/05/11 1
© 2018 DroneWorks Inc.
〜 0〜150mにおける空間産業の焼き直し〜
http://bit.ly/2Ggn8oI

アジェンダ
• ⾃⼰紹介・会社案内
• ドローン産業とAI
– 故障予測への応⽤
• ドローン物流のあるべき姿
– マルチコプターではなく、VTOLでもなく
• ⽬指すべき世界
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⾃⼰紹介
会社案内
2018/05/11 © 2018 DroneWorks Inc. 3

⾃⼰紹介と会社概要
⾃⼰紹介
• 83年ソード株式会社
– ハードウェア開発に従事
• 87年半導体ベンチャ-
– GPUの設計に従事
• 89年ハフトテクノロジー株
式会社設⽴
– ワークステーション開発
– デジタル放送設備開発
– デジタル家電開発
– スマートグラス開発
– ⾳楽配信システム開発
会社概要
• 2015/9/1 ドローンワークス株
式会社設⽴
– 国産フライトコントローラの開
発・製造・販売
– ドローンの受託開発・製造・販売
– エアコクーンの製造・販売
– ドローン⽤クラウドサービスの開
発・運営
– ドローン教習サービス
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⾃⼰紹介（２）
• ドローンワークス株式会社代表取締役
• 株式会社ハピロボシニアディレクター
• IoTビジネス共創ラボ
– ドローンWG グループリーダー
• Drone Community JAPAN Association（DCoJA）
– 発起⼈
– オープンソースによるドローン開発
• ⼀般社団法⼈組込みシステム技術協会（JASA）
– IoT活⽤⾼度化委員会ドローンWG委員
• モバイルコンピューティング推進コンソーシアム（MCPC）
– ドローンWG グループリーダー
• ⼀般社団法⼈無⼈航空機操縦⼠・整備⼠協会（UPMA）
– 会⻑
• Facebook
– https://www.facebook.com/hironobu.imamura
• Twitter
– https://twitter.com/himamura
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企業理念
• 【企業理念・事業⽬的】
– 「安全な産業⽤ドローンの普及」
– 「安全な産業⽤ドローンのサービス提供」
• 【企業像を表すキーワード】
– 「安全な産業⽤ドローンの先駆者」
– 「安全な産業⽤ドローンを開拓し続ける」
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ニーズ
⼈が多いところで
安全に
ドローンを⾶ばしたい
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落ちても安全なドローンの開発・販売
• 提供するもの
「バルーンタイプの安全なドローン」
• 提供形態
カスタマイズ・製造・販売・付帯するサービス
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ドローン産業とAI
故障予測への応⽤
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モーターセンシングの必要性と緊急停⽌の例
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産業⽤ドローンのあるべき姿
空間産業の焼き直し
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オリジナル
フライトコントローラ
（オープンソースのYatagarasu ベース）
農薬散布装置
カメラ＆ジンバル
コンテナホルダー
各種計測器他
農業向けドローン
測量・空撮向け
ドローン
物流向けドローン
災害対応ドローン
サービス層
サービス
デバイス層
コア
デバイス層
Motor ESC Battery Sensors
アライアンス
・⽇本メーカー
・新たな規格
・フォーマット
・その他
標準化
・コネクタ
・プロトコル
・サイズ
・その他
・温度
・回転数
・その他
・温度
・電流
・その他
・温度
・電流
・電圧
・コンディション
・温度
・加速度
・ジャイロ
・コンパス
・気圧
・状態
・モード
・その他

産業⽤ドローンのクラウド連携
2018/05/11 12
フライト
コントローラ BigData
Cloud
セキュアーな
ネットワーク
安全運⾏サービス
Safety Flight Platform（SFP）
フライトコントローラに
約50個のセンサデータが集約
ドローンそのものがIoT
機械学習
ディープラーニング
・航空管制サービス
・農業向けサービス
・測量向けサービス
・撮影向けサービス
・災害対応向けサービス

落ちないためのクラウドサービス
13
メッセージング
Drone
デバイス接続
サービス
サービス連携
ストレージ表⽰・通知
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Azure Service（ゴールのイメージ）
異常通知
IoT Hub
Event Hub
Stream
Analytics
Mobile
異常データ
IoT Hub
Client
ROS
Topic
センサデータ
Azure IoT
GateWay
UDP AMQP
Json
Notification Hubs
Json
Json
Machine
Learning
HDInsight
Blob
API Management
Web App
異常通知
異常データ
故障予測

Phase-1
マニュアルオペレーションのイメージ
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Microsoft Azure
3G/4G
Azure IoT
EDGE
センサデータ
操縦コマンド
オペレータへ
・異常通知
・故障予測
Azure IoT Edge

操縦者に対するクラウドサービス
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ドローンのテレメトリ
データの可視化
他のドローンの飛行情報
の表示

Azure IoT EDGEの概要
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クラウドインテリジェンスをエッジデバイスに拡張
• エッジで⼈⼯知能を実⾏する
• エッジ解析を実⾏する
• クラウドからエッジまで、IoTソリューションを導⼊
• クラウドから集中的にデバイスを管理する
エッジで⼈⼯知能と⾼度な分析を可能にする
⾼度な分析、機械学習、および⼈⼯知能をクラウドに構築し、IoT Edgeを使⽤して物理デバイスに展開し
ます。Azureと第三者サービスのエコシステムは、エッジデバイス上で新しいIoTアプリケーションを有効
にするのに役⽴ちます。Azure Stream Analytics、Microsoft認知サービス、Azure Machine Learningを
活⽤して、より⾼度なIoTソリューションを短時間で作成できます。
IoTソリューションコストを削減
データをローカルで処理するようにエッジデバイスをプログラミングすることで、IoTデー
タをキャプチャしてクラウドに送信することを決定します。次に、クラウドに保存して分
析する必要があるデータのみを送信します。デバイスからクラウドに送信するデータの量
を削減することで、他のビジネスアプリケーションでのデータの保存と分析に伴う帯域幅
のコストとコストを削減できますが、それでも洞察⼒が向上します。
オフラインまたは断続的な接続で動作する
IoT Edgeを使⽤すると、エッジデバイスはオフラインであっても確実に安全に動作したり、クラウドへの
断続的な接続しかない場合でも動作します。再接続すると、エッジデバイスは⾃動的に最新の状態を同期
させ、継続的な接続性に関係なくシームレスに機能し続けます
https://azure.microsoft.com/en-us/campaigns/iot-edge/
•オフラインおよび断続的な接続で操作する
•リアルタイムの意思決定を可能にする
•新しいデバイスと従来のデバイスを接続する
•帯域幅コストの削減

ドローン産業の階層
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サービス層
UTM層
（各国の無⼈航空機管制
システムに対応可能）
SFP層
ストレージ層
Gateway層
DCoJA
オープンソース
フライト
コントローラ層
DCoJA
オープンソース
画像データ
SFP（Safety Flight Platform）
UTM UTM UTM
3G/4G/5G 有線網
Gateway・Grandstation・気象データ・エッジ処理
ロボット専⽤バンド
テレメトリデータ・制御コマンド画像データなど
センサー類
ARM 64bit SoC ＋ Linux
農業
撮影
測量
物流災害⽀援
APIサービス
・・・
・JUTM
・その他
・JASA
・MCPC
・IPA
・YRP
・など
ドローンワークス
位置情報・速度・⾼さ・⽅向センサ情報画層データ
テレメトリデータ・気象データ

各団体との連携による開発
• 関連団体との協調
– JASA（⼀般社団法⼈組込みシステム技術協会）
– IPA（独⽴⾏政法⼈情報処理推進機構）
– MCPC（モバイルコンピューティング推進コンソーシアム）
– YRP（YRP研究開発推進協会）
– DCoJA（ドローンコミュニティージャパンアソシエーション）
– UPMA（⼀般社団法⼈無⼈航空機操縦⼠・整備⼠協会）
– JUIDA（⼀般社団法⼈⽇本UAS産業振興協議会）
– JUTM（⽇本無⼈機運⾏管理コンソーシアム）
• ガイドラインの作成
• 通信セキュリティ
• 航空管制
– 衝突回避
– 電波⼲渉抑⽌
• マルチコプター以外の移動体
– 海洋ドローン(⽔上、⽔中)
– ローバー
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物流ドローンのあるべき姿
マルチコプターではなく
VTOLでも無く
2018/05/11 © 2018 DroneWorks Inc. 20

現状の課題は何か︖
• 離陸重量15kgのドローンをホバリングさせるため
に48V 50A必要
• 離陸重量25kgのドローンをホバリングさせるため
に48V 100A必要
• 現在、市販されているのリチウムポリマー電池の
最⼤は20Ah
– これを2個直列に使⽤し48V 16〜20Ahを確保
• 理論的には15kgのドローンなら約30分、25kgな
ら10分程度のホバリングが可能
– 実際の⾶⾏時間はもっと短くなるので、15kgで15〜
20分、25kgで７〜8分程度の⾶⾏時間になる
2018/05/11 © 2018 DroneWorks Inc. 21

求められるのドローンの性能
• カメラのペイロード（カメラ＋ジンバル）
– GoPro程度で500g程度のペイロードになる
– ミラーレス⼀眼で1.5kg〜1.8kg程度のペイロードに
なる
– ⼀眼レフで4kg程度のペイロードになる
• 農薬散布のペイロード
– 1反（10a）で800ccの農薬を散布
– 5反（50a）で4㍑（4kg）のペイロードになる
今はペットボトル2本を積んで
約15分⾶⾏させるのが精⼀杯の現状
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物流ドローンのあるべき姿
マルチコプターではなく
VTOLでも無く
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STOL
Short TakeOff and Landing
（短距離離着陸機）

実機によるSTOL（１）
2018/05/11 © 2018 DroneWorks Inc. 24
出典︓World Record STOL Competition Valdez, Alaska 2017 –
YouTube : https://www.youtube.com/watch?v=Bo7-BuNiP6Y

実機によるSTOL（２）
2018/05/11 © 2018 DroneWorks Inc. 25
出典︓Valdez 2016 LSA Class - Just Aircraft Super STOL Win –
YouTube : https://www.youtube.com/watch?v=5htZw74UHms

ラジコンによるSTOL（１）
2018/05/11 © 2018 DroneWorks Inc. 26
出典︓RC MODEL SCALE 1:2,25 AIRPLANE SAVAGE BOBBER ZLIN-AVIATION IN FLIGHT DEMO!! –
YouTube : https://www.youtube.com/watch?v=ZE61-humvXw

AIを使ったSTOL機（１）
2018/05/11 © 2018 DroneWorks Inc. 27
出典︓⿃のように着陸する⾶⾏機型ドローン、可変翼と機械学習AIで意図的な失速を制御(動画) –
Engadget ⽇本版 : http://japanese.engadget.com/2017/03/21/ai/

AIを使ったSTAL機（2）
2018/05/11 © 2018 DroneWorks Inc. 28
出典︓⿃のように着陸する⾶⾏機型ドローン、可変翼と機械学習AIで意図的な失速を制御(動画) –
Engadget ⽇本版 : http://japanese.engadget.com/2017/03/21/ai/
• 英BMT Defence Servicesとブリストル⼤学の共同研究
• ディープストールによる着陸は速度や⾓度、⾵向きといった様々な
条件に左右される。
• ⾮常に⾼度な姿勢制御が必要とされる。
• 「Q-ラーニング」と呼ばれる機械学習の⼿法を⽤いることにしま
した。
• Q-ラーニングとは、“Q”=満⾜度を⾼めるために幾度となくトライ
アンドエラーを繰り返し、うまくいった例をAIに学習させる⼿法。
• 実際に何度も失敗着陸、ハードラン
ディングをしていては機体がいくつ
あっても⾜りない。
• 実際にはシミュレータの中で5000回
におよぶ着陸を経験させて、AIを鍛え
上げた。

弊社が⽬指すもの
AIによるSTOL機の理想形
2018/05/11 © 2018 DroneWorks Inc. 29
出典︓RC MODEL SCALE 1:2,25 AIRPLANE SAVAGE BOBBER ZLIN-AVIATION IN FLIGHT DEMO!! –
YouTube : https://www.youtube.com/watch?v=ZE61-humvXw

弊社が⽬指すもの
⾶⾏船での物流
2018/05/11 © 2018 DroneWorks Inc. 30
出典︓ Egan Airships PLIMP by Brittnee Rosa - English - YouTube :
https://www.youtube.com/watch?v=ydmZdXnwOB4

柏の葉における
「IoT、ロボット、AI」への期待
• IoTのテストベッドは、柏
の葉の街づくりの協⼒で
LoRaWANを使⽤して既
にで実現︕
• 「みちびき」「RTK」な
どを使った屋外⾼精度位
置情報システムも柏の葉
の街づくりの協⼒で屋外
物流の実験を実現した
い︕
• ⾼精度屋内位置情報シス
テムも柏の葉の街づくり
の協⼒で屋外 ↔ 屋内物流
の実験を実現したい︕
• AIを「移動する」ロボッ
トへの応⽤を実現した
い︕
2018/05/11 © 2018 DroneWorks Inc. 34

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