15:20 〜 15:40
[2M3-01] ディープラーニングに基づくドローン飛行エリアの推定 II
キーワード:ドローン、深層学習、ライダー
自動運転中のドローンは,衝突を回避するために物体を発見すると,速度を低下あるいは停止して回避する.しかし,ホバリング中や低速移動中でもドローンはプロペラを回転し続けているため,回避を行うほどエネルギーを消費することになる.そこで我々は,各ドローンの位置を把握し管制するシステムを構築してドローンのエネルギー効率を向上させること目指している.
従来のドローンではGPS(グローバル・ポジショニング・システム)による位置検出が行われていたが,ビルの谷間や山の沢や谷では,衛星からのGPS信号の遮蔽や反射が生じ,正確な位置が求まらない場合があった.また,GPS信号は微弱であるため,妨害により受信困難となる場合もあった.
そこで我々は,衛星3次元地形図を用いてディープラーニングに基づきGPS信号が受信できない場合でもドローンが飛行しているエリアを推定することを可能とする手法を提案し,シミュレーション実験により手法の基本性能の確認を行ってきた.
本稿では,屋外で実際にドローンを飛行させた場合のエリア推定精度の評価を行う.実験の結果,98.4%の精度でエリア推定が可能であることを確認した.
従来のドローンではGPS(グローバル・ポジショニング・システム)による位置検出が行われていたが,ビルの谷間や山の沢や谷では,衛星からのGPS信号の遮蔽や反射が生じ,正確な位置が求まらない場合があった.また,GPS信号は微弱であるため,妨害により受信困難となる場合もあった.
そこで我々は,衛星3次元地形図を用いてディープラーニングに基づきGPS信号が受信できない場合でもドローンが飛行しているエリアを推定することを可能とする手法を提案し,シミュレーション実験により手法の基本性能の確認を行ってきた.
本稿では,屋外で実際にドローンを飛行させた場合のエリア推定精度の評価を行う.実験の結果,98.4%の精度でエリア推定が可能であることを確認した.