ドローン安全利用の要、運航管理システム構築へ知恵絞る

 飛行ロボット(ドローン)を安全に飛ばすことを目的に、運航管理システム(UTM)の開発が進む。新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)のUTM開発事業には17社・機関が参加し、ドローンの衝突や墜落を防ぐために知恵を絞る。ドローンは電池や重量など、リソース制約が厳しいロボットだ。安全機能の要求スペックが決まれば、その先の機能開発に弾みがつく。ドローンの開発競争がハードからソフトに移ろうとしている。

〝目視外飛行〟解禁―安全対策は3重に


 「この先、数年間はドローンは墜落することがあり得るという前提に立ち、技術開発や制度運用を進める必要がある」とNEDOの宮本和彦プロジェクトマネージャーは説明する。ドローンは飛行機やヘリコプターなどの有人機ほど、技術が成熟していない。普通の市民がドローンを飛ばしているため、有人機に比べて制度的な管理も難しい。

 2018年はドローンを直接監視する必要のない“目視外飛行”が解禁される予定だ。ただ飛行審査要領を作成する国土交通省は「安全性の緩和はありえない」(担当者)と強調する。

 この状況を克服すべくUTMの開発が進んでいる。UTMで飛行計画を共有することで、事前に接近を避け、天気や空中の電波強度などを監視。飛行リスクの高い場所には計画変更を勧めるなど、空の安全をつかさどる基盤システムになる。

 ただドローンの運航情報は、サービスの売り上げ規模や稼働率など、収益構造を推し量れる機密情報を含む。ライバル企業同士が直接共有することは難しい。

 そこで各事業者がそれぞれUTMを持った上で、UTMの統合システムに匿名化した情報を集めて飛行計画を確認、各UTMに計画承認や警報を出す仕組みを構築した。ドローンとUTM、UTM統合システムの3層で情報交換して安全性を担保する。

 安全対策も3重だ。まず飛行前にUTM統合システムで飛行ルートの交差を確認。飛行中も予定ルートから外れたら、UTMとドローンが通信してリアルタイムに対処する。

 万が一、UTMとドローンが通信できない場合は、近接したドローン同士が通信する。準天頂衛星などから自らの位置を割り出して共有する。他のドローンに近寄らないようなルートを選ぶ。

 ドローン間の通信もできない場合は、ドローンのセンサーで他の飛行物体を見つけて避ける。この検知性能と回避性能がドローン同士の最短接近距離を決める。たとえ飛行中のドローンが故障し、コントロール不能になっても、周囲の機体が避けられる距離に相当するためだ。

 各機体の安全性能が上がれば、ドローン同士がより近いところを飛べるため、空間利用率が向上する。宮本プロジェクトマネージャーは「ドローンの機体とUTM、UTM統合システムの三つを重層的に設計する必要があった」と振り返る。

航路オークション―格子状の空間単位で獲得


 この取り組みの中で、NECはUTM統合システムの飛行情報管理を担当する。飛行ルートの交差の判定方式が参加社の間でまとまったため、ドローンのルート割り当てアルゴリズムを開発中だ。まずUTM統合システムが日本の空を数メートルから数十メートル間隔の格子状に分割して管理する。

 各UTM事業者は、ドローン出発地点と目標地点の間をつなぐように、格子空間を「オークション」で獲得する。空間の占有時間や優先権などを踏まえ、飛行ルートを競る仕組みだ。オークションアルゴリズムだと、公平性を担保した上で計算規模を拡大しやすい。

 高速道路のようにドローン専用の飛行ルートを指定できれば、特定ルートのみの交通整理に絞れる。だがドローンの用途は空撮や警備、配送など、通行型と滞留型が混在するため、空間単位での管理を検討している。
 

 NEC未来都市づくり推進本部の西沢俊広マネージャーは、「1時間当たり1平方キロメートルに約100台飛行する状況を想定している。歩道上空の飛行可否など、ルール次第で飛行エリアが狭くも、広くもなる」と指摘する。

 もし重大事故が発生してルールや飛行制限エリアが変わっても、UTM統合システムから全体に反映させられる。機体の安全性能が向上すれば格子サイズを小さくして、往来する機体数を増やせる。

ハードからソフトへ―AI活用、性能アップ期待


 一方、NTTドコモはドローンに載せる空中の電波強度マップや通信モジュールを開発した。ドローンの飛行状況や遠隔制御の通信インターフェースをまとめてモジュール化し、携帯電話の電波で機体とUTMが通信できると実証した。同社の宇野良博主査は「これをベースに安全で最低限必要なスペックが決まる」と期待する。

 ドローンにとって安全性やUTM管理に最低限必要なスペックやセンサー構成が示されるのは大きな一歩だ。ソフト開発の指針となる。ドローンは電池や重量の制限が厳しく、機能を増やせばどうしても飛行時間が短くなる。だが電池やモーターなど、ハードの進化は遅い。そこで人工知能(AI)などのソフトの進化が期待される。

 例えば画像認識などの消費電力が半分になれば、機能の数を倍に増やせる。ハードよりソフトの進化は速い。機能や飛行時間の決め手になる。AI業界が開発した技術を生かし、オープンな技術開発も可能だ。

 ただ現在のドローンの組み込みソフトは、“1品モノ”が中心だ。NTTデータ次世代技術戦略室の滝澤貴之部長は、「ドローンでグラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)をフル回転させると、2分も飛べない。計算量を削減する必要がある」と主張する。

 そこで同社はAIベンチャーのリープマインド(東京都渋谷区)と深層学習を圧縮してドローンに載せることに成功した。街並みの中でも細い電線を認識して、電線に沿って飛行できるようになった。

 今後ドローンの自動化を進めるほど、人間や自動車、特定音源など認識したい対象が増えていく。安全対策のセンサーをベースにAI技術で認識対象を増やしつつ、AIの計算負荷を抑えて機能や飛行時間を増やす競争になる。安全対策の先の機能拡張につなげる技術開発が求められる。
(文・小寺貴之)
  

日刊工業新聞2018年5月16日

小寺 貴之

小寺 貴之
05月17日
この記事のファシリテーター

 UTMやドローンの技術開発は進んでいますが、UTM統合システムを誰が運用するかは、まだ議論されてません。信号機のように考えれば警察、航空機管制のように考えれば国交省系が妥当なのだと思います。いまなら誰も手を挙げていないので都道府県が獲ることもできるかもしれません。
 福島県は福島テストフィールドに今回のUTMが導入されます。UTMはとても公共性の高い事業ですが、自動運転のダイナミックマップのように民間主体もありえると思います。UTM統合システムに集まるデータとその力は膨大なものになると思います。しかも事業が軌道に乗ればシステム更新などを理由に、匿名化などの負担を各UTM事業者に割り振っていけばいいので、十数年後には最小限の運営コストでデータを統べる鉱脈ができると思います。

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