複数 UAV の協調動作を支援する通信
Communications to Support Collaborative Operation of Multiple UAVs

することを目的として開発が進められていた。その後、無線機の小型化や電子機器の機能向上により、写真や映像と取得することが可能になり、地偵察任務に使用されたり、航空機関銃などの武装をし、爆撃や航空戦のための攻撃機として使用されたりした。技術が発展していくに連れて、軍事用の UAV の優位性・利用価値が高まり、全世界でより高性能な UAV の開発が進戸辺 義人 (Yoshito TOBE, Ph. D.)

められ、運用されていくようになった。

青山学院大学 教授

UAV の活用は広まりつつあるが、多くの場合、単独(Professor, Aoyama Gakuin University, in Media and Governance)での操縦になっている。複数の UAV が自律飛行し、IEEE 情報処理学会 電子情報通信学会 計測自動制御学会
受賞：情報処理学会 DPS ワークショップ 優秀論文賞 (2000 年度)
著書：センサネットワーク技術-ユビキタス情報環境の構築に向けて,
東京電機大学出版局 (2005 年度)
研究専門分野：情報通信工学

さらに共通の目的のために協調動作することが必要となってくると考えられる。例えば、広域にわたる被災地の状況観測とか、1 つの物体を多方面に同時に観測するといったことが考えられ、本研究では、こうした場合に効率よく複数 UAV が協調できるメカニズムをあらまし

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) は、手動開発することを目的とする。

による遠隔操作または制御プログラミングによる自動２．研究の背景

操縦ができる無人航空機である。現在、その中の一形態であるマルチコプターは、ドローンとして一般的にUAV を通信媒体として用いる研究が世界各国で取知られるようになった。本研究では、複数の UAV をり組まれている。UAV による災害時の通信経路維持と協調させる場合の通信機構を開発した。複数用いる長いったことが検討されている[1]。他にも、これまで複所は、広域で使えることと、同時に使えることの 2 種数台ロボットの協調として取り組まれていた研究が、類考えられ、本研究では、広域協調センシングを研究

UAV の協調という課題となっている。我が国において課題とし、センシングの網羅性を表現する指標を定義

は、内閣府 SIP（戦略的イノベーション創造プログラした。広域協調センシングにおいては、複数台の UAVム）インフラ維持・更新・マネジメント技術において、があるときに、1 つの UAV において受信したデータを橋梁の保守点検に UAV を用いる研究開発が行われてそのまま次の UAV にデータを送信するのではなく、いる[2]。

一度バッファリングして通信可能となったときに受け通信技術として、2003 年に K. Fall 氏が提唱した

渡す DTN（Delay Tolerant Network）の考え方を採DTN という概念がある。これは、送信側から受信側用することにより、UAV で役割分担をして、効率よくにデータがただちに届く必要はなく、途中のリンク切2 次元平面を網羅する手法を確立した。

断時に数分、数時間、数日待つことを設計の中に組み込むネットワークである。DTN 下におけるルーティングに関する研究も行われている[3]。

１．研究の目的・狙い
UAV は、ドローンとも称されるマルチコプターを含３．複数 UAV を用いた広域センシング

む、手動による遠隔操作または制御プログラミングによる自動操縦ができる無人航空機である。UAV が開発ある特定のエリアのデータを取得するエリアセンシされた経緯は、軍事利用の背景から始まる。第二次世

ングにおいて、エリア全体のデータを広く素早く取得

界大戦の時代から研究は始まっており、当時は、軍でしなければならない状況を想定している。例えば、災使用するミサイル発射訓練のための標的、または戦闘害が発生した時など、全体の状況をいち早く把握した機の操縦技術・射撃技術工場のための標的として使用い場合などが挙げられる。すべてのデータを取得して
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４．UAV ノード動作およびシミュレーションから送信するのでは被害が大きくなってしまうが、全本章では、MSCR を考慮して UAV のノードを定義

体の状況を素早く把握することができれば、対策を講し、各種動作パターンのシミュレーション結果を示す。

じやすくなり被害を抑えられる。
そこで本研究では、センシングを完了した状況を把握するために、MSCR（Multi-Scale Coverage Ratio）

４.１ 想定シナリオ[4]という指標を定義する。

複数台の UAV が各々のセンシングしたデータをデータ収集局に送信するものとする。この際、センシン(1) 図 1 に示すとおり、センシングエリアが長方形のグ動作を行う UAV を SensorNode と GatewayNode2 次元平面からなるとする。本平面を縦方向、横方に分類する。

向各々に 2 分割し、合計 4 つの領域に分割する。
これを第 1 次層とする。

- SensorNode：無線通信距離が短く、GatewayNode(2) 本第 1 次層の各領域を一つの平面とみなして、(1)へセンシングデータを送ることで最終的にデー同様に、4 つの領域に分割して第 2 次層とする。

タ収集局へデータが届くようにする。

(3) これを順次繰り返し、第 n 次層を定義する。

- GatewayNode：データ収集局との通信が可能な大(4) UAV により、ある点の情報が取得済みであるとい

きい無線通信距離を有し、SensorNode からデーうことは、複数の層全体でのカバーを考えて、タを受信する。GatewayNode と SensorNode がMSCR を定義する。

互いに通信可能距離 r 以内にいるときに限り、(5) MSCR m は、GatewayNode は SensorNode からデータを受け取こととする。
=

1

1
4, ()

実際には、SensorNode が GatewayNode と同程度の 機能を 持 ってセ ンシングする場合 や、複 数 台ので与えられる。ただし、ここに qi, j は、第 i 次層におGatewayNode が行動する場合など、より多くのパタいて j 番目のスロットのセンシングが完了していればーンが想定されるが、本研究では、単一の UAV は1、完了していなければ 0 の値を取る変数である。

SensorNode か GetewayNode のいずれかであるとする。GatewayNode と SensorNode の動き方は、特定のポリシーによって決定する。
[センシング動作の手順](1) センシングタスク指示を受けた GatewayNode とSensorNode は、エリアに対して飛び立つ。
(2) 各 SensorNode は、開始位置に到着後、センシングを開始する。
(3) センシング開始後、各ノードは与えられたセンシングポイントへ向かって移動する。センシングポイントに到達したら、センサでデータ取得を開始する。
(4) 移動、センシングが終わった際には、通信可能距離範囲内に GatewayNode がいるか確認する。
(5) 通信可能距離範囲内にいれば、SensorNode と

図１

GatewayNode の通信を開始し、データの送受信をMSCR を定義する際の階層行う。

2

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各 SensorNode からデータを回収していく。このと(6) データを受け取った GatewayNode は、データ収き、SensorNode は自らデータを届けに行く必要は集局にデータを送信する。

なく、周回している GatewayNode が自分の担当エ[接続方式]

リアに来て r 以内に入り、通信可能状態となった時

GatewayNode と SensorNode の通信可能距離とセにデータを送信すればよい（図 3)。

ンシングエリア全体の大きさに応じて、次の 3 種類の接続方式が考えらる。
(1) 完全接続方式(2) 不完全接続方式 GatewayNode 固定型(3) 不完全接続方式 GatewayNode 移動型
完全接続方式では、SensorNode がどの位置にいてもGatewayNode と通信可能であり、GatewayNode は固定位置にいればよい。不完全接続方式は、SensorNodeと GatewayNode が直接通信できない場合である。
・不完全接続方式 GatewayNode 固定型
SensorNode はセンシングしながら移動を続け、GatewayNode はある一定の場所から動かない。したがって、SensorNode はデータが一定数集まれば、データを GatewayNode に渡すために通信可能距離 r

図３に入るように移動する必要がある。r に入って通信可

GatewayNode 移動型

能状態になったら、データの受け渡しを行う（図 2）。
[センシング移動パターン]
SensorNode は、あらかじめ決められた地点をセンシングするが、その移動ルートは異なる。ここでは、BFS（幅優先探索：Breadth first search）*1 型、xy-sweep型、Eddy-sweep 型の 3 種類の移動方式を考える。
・BFS 型
SensorNode は、担当エリアを BFS のアルゴリズムに従って移動していく。はじめは全体をおおまかに網羅するように移動し、次第に細かく移動していく（図 4）。
・xy-sweep 型
SensorNode は、担当エリアを x 軸、y 軸のいず
図２

GatewayNode 固定型

れかに沿ってセンシングしながら移動し、もう一方の軸方向にずらして動作を繰り返す（図 5）。

・不完全接続方式 GatewayNode 移動型

・Eddy-sweep 型

SensorNode はセンシングしながら移動を続け、SensorNode は、担当エリアを外側から内側へ、中GatewayNode は各エリアを周回するように移動し、3心に向かって渦を描くように移動していく（図 6）。

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図４ａ

図４ｂ

BFS 移動パターン

BFS の擬似コードによる表現

図５ａxy-sweep 移動パターン

図５ｂ4xy-sweep の擬似コードによる表現

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４.２ シミュレーション
SensorNode と GatewayNode の接続方式 3 種類と SensorNode の移動パターン 3 種類の組み合わせから、合計 9 種類の動作が考えられるが、ここでは不完全接続 GatewayNode 移動型について、３つの移動パターンが MSCR の変化に与える影響をシミュレーションにより検証する。
[シミュレーションの条件]
図６ａEddy-sweep 移動パターン

表 1、表 2 の条件を想定し、UAV の台数として- GatewayNode1台- SensorNode4台を仮定する。
表１

センシングエリアエリアの設定
要素値

単位エリアの縦幅2,000m

エリアの横幅2,000m

1,000m

1,000m0.1ms

SensorNode 1 台あたりの担当エリアの縦幅
SensorNode 1 台あたりの担当エリアの横幅
単位時間 TIME_TICK

表２

仮定する UAV の仕様要素UAV 同士値

単位

完全接続型

100m

不完全接続型

100m

1000mW

移動

0.06mW/m

センシング

0.05mW/回

50m

50mの通信可能
距離
電力最大量

消費電力量

センシングブロック
1 箇所あたりの縦幅
センシングブロック
1 箇所あたりの横幅

図６ｂEddy-sweep の擬似コードによる表現

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参考文献

本条件において、BFS、xy-sweep、Eddy-Sweep により、MSCR の変化を示したものが図 7 となる。この[1] M. Erdelj, E. Natalizio, K. R. Chowdhury and I.

結果、この 3 種類の移動パターンの中では、BFS が

F. Akyildiz, "Help from the Sky: leveraging UAVs

MSCR 向上に適していることがわかった。このシミュ

for disaster management", IEEE Pervasive

レーション結果は一例であり、さまざまな移動パター

Computing: 16(1), pp. 24-32, 2017.
[2] 内閣府 SIP インフラの維持点検

ン、パラメータにより、カバー効率のよい移動を決定するシミュレータを本研究で完成することができた。

http://www.jst.go.jp/sip/k07.html 戦 略 的 イ ノ ベーション創造プログラム: インフラ維持管理・更新・マネジメント技術[3] K. Fall, "A delay-tolerant network architecture
for challenged Internet", ACM SIGCOMM '03,
pp. 27-34, 2003.
[4] T. Watanabe, N. Thepvilojanapong, Y. Ohnogi, Y.
Ohta, J. Takahashi and Y. Tobe, "Cooperativecontrol of multiple UAVs based on hierarchicalcoverage ratio", Int. Workshop on Smart Sensing
Systems, 2016.
用語解説*1 BFS（Breadth First Search）

図７

グラフ理論における木において、根から探索を始

BFS, xy-sweep, Eddy-sweep vs. MSCR

める場合に、同じ深さにある方向を先に探索する方法。もう一方の方法は、DFS（Depth First Search）である。

５．将来展望3 次元空間を自由に行き来できる UAV を監視・観測に用いる可能性は、今後広がっていく。風の影響、バッテリ持続時間といったハードウェア上の未解決問題もあるが、そうした問題が解決された将来、複数のUAV を連携させるアプリケーションは多く出てくる。
そのときに、飛行性能と無線到達距離の両方のバランスを考慮した協調方式が必要になってくる。さらに、地上の機器との連携も考えていく。

この研究は、平成２６年度ＳＣＡＴ研究助成の対象として採用され、平成２７～２８年度に実施されたものです。

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