〈特別研究課題〉 都市環境メンテナンスに資する垂直離着陸
無人航空機のセキュアフライトコントロール
助 成 研 究 者

名古屋大学

原

進

都市環境メンテナンスに資する垂直離着陸
無人航空機のセキュアフライトコントロール
原 進（名古屋大学）

Secure Flight Control of VTOL (Vertical Takeoff andLanding) -type UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) for
Maintenance of Urban Environment
Susumu Hara
(Nagoya University)

Abstract：
For urban environment maintenance in both normal and emergency (e.g., at the time of disaster)
periods, the use of UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) is very important from the viewpoint ofefficiency and safety of the maintenance. Especially, VTOL (Vertical Takeoff and Landing)-type
UAVs outdoes general fixed-wing aircraft because they do not need a long runway and are easy toland on narrow spaces. However, the flight efficiency of conventional VTOL-type UAVs has notbeen fully addressed. In order to realize their secure flight control, this paper discusses thefollowing two topics. The first one is the application of the battery management system (BMS)
recently developed in the electric vehicles (EVs) to Multicopter UAVs. The effectiveness of theuse of highly accurate battery information based on BMS is described by simulations andexperiments. The other one is the proposal of a novel stability evaluation method for nonlinear
systems such as Quad Tilt-Wing (QTW) VTOL aircraft. For this purpose, this section introduces
the scheme of the region of attraction (ROA) and introduces some ROA based optimization methods
for aircraft design parameters, feedback controller design parameters, and simultaneous design ofaircraft and feedback controller designs.

－ 7 －1．はじめにドローンの急速な普及とともに、平常時のインフラ施設管理から災害発生時など緊急時の状況調査に至るまで、大都市環境の常時/非常時メンテナンスへの無人航空機(UAVs: Unmanned Aerial
Vehicles)の応用が模索されている。特に、長い滑走路を必要とせずに飛び立つことが可能で、狭いエリアへの着陸が可能な垂直離着陸機(VTOL: Vertical Takeoff and Landing-type UAVs)は大都
市環境のメンテナンスには好都合である。これに該当するVTOL機としては、良く知られたマルチコプター型のドローンから、翼やプロペラの機構を回転することで垂直離着陸と水平飛行を両立させるQTW (Quad Tilt-Wing) 機などが知られている[1]。
ところが、例えば現在のマルチコプター型のドローンはその安全を保守的な運用で確保しており、搭載しているバッテリの能力などから考慮しても十分にその性能を発揮できていない。さらに、高速性や運搬性能等の観点からはQTW機の方が有利であるが、これは特性が複雑な非線形システムであり、垂直離着陸と水平飛行間の両モードを両立するのに必要な（モード遷移時を始めとした）安定性確保はこれまで試行錯誤的に考えられてきている。ゆえに、VTOL型UAVsを安全に
効率良く運用するセキュアフライトコントロールを実現するためには、新しい制御システム技術の導入が必要である。
そこで、本研究では上記のような技術導入を目指し、具体的に次の２種類の課題の解決を図った。第１の課題は、安全を確保しつつ性能を発揮するために最近研究され始めたバッテリの数理モ
デル化技術を発展させて、マルチコプター型ドローンのバッテリマネジメントを考慮した飛行制御法を検討し、シミュレーションと実験によりその有効性を明らかにする。本課題については、これまで慶應義塾大学の足立らが電気自動車の分野でバッテリの数理モデル化と状態推定に関する研究を進めているが[2]、フライトの安全性を前提としたモデル化と運動制御の連携までは考えられていなかった。第２の課題は、複雑な非線形システムの安定性を保証するために吸引領域の概念を導入し、かつそれを実用的な計算量で安定性の保証を図る手法を導入する。本手法により、機体の設計パラメータないしはフィードバック制御系のパラメータ最適化、もしくは機体構造とフィードバック制御系の両者それぞれに関わるパラメータの同時最適化などが可能になると考えられる。本
課題については、例えば、従来のQTW機における垂直/水平飛行のモード遷移に試行錯誤的に古典的ゲインスケジューリングを適用しながらフィードバック制御系を設計することと比較して、系統的な設計が可能となり、セキュアフライトの実現に資するものと期待できる。
2. マルチコプター型ドローンのバッテリマネジメントを考慮した飛行制御法
2.1 バッテリの数理モデル化
マルチコプター型ドローンの活用が近年著しく注目されている。しかしながら、ネックはその連
続飛行時間・距離である。通常のバッテリを搭載するドローンでは、航続能力の向上を図るためのバッテリの増設が即機体重量の増加、搭載可能ペイロードの減少につながる。これまで、ハードウェアの改良、例えばエネルギー密度が高まる内燃機関を動力源としたドローンの開発も行われてきた[3]。ただし、都市部を飛行するドローンについては今後もバッテリとモータを駆動系としたドローンが主流であろう。その場合、従来よりもバッテリの状態をきちんとマネジメントし、
SOC（State of Charge、充電状態）をできる限り正確に推定し、安全飛行に支障のない範囲で限度－ 8 －まで消費することが航続能力向上のためには避けられない。言わば、ソフトウェアによる改良が重要である。
SOCとは、バッテリの電気容量に対して、充電している電気量を比率で表したものであり、使SOC とは、バッテリの電気容量に対して、充電している電気量を比率で表したものであり、使用後の電気容量をパーセンテージで表現できる大事なパラメータである。SOCを推定するためのSOC とは、バッテリの電気容量に対して、充電している電気量を比率で表したものであり、使用後の電気容量をパーセンテージで表現できる大事なパラメータである。SOCを推定するための従来の手法としては、(1)端子電圧計測による推定法や(2)クーロンカウント（電流積算）
法が知られ用後の電気容量をパーセンテージで表現できる大事なパラメータである。SOC を推定するための従来の手法としては、(1)端子電圧計測による推定法や(2)クーロンカウント（電流積算）法が知らている。(1)は最も簡易な方法で、事前に調べておいた放電曲線に基づいて、現在の端子電圧から従来の手法としては、(1)端子電圧計測による推定法や(2)クーロンカウント（電流積算）法が知られている。(1)は最も簡易な方法で、事前に調べておいた放電曲線に基づいて、現在の端子電圧か放電曲線上のどの状態にあるのかを判定してSOCを推定する方法である。多くのUAVで適用されれている。(1)は最も簡易な方法で、事前に調べておいた放電曲線に基づいて、現在の端子電圧から放電曲線上のどの状態にあるのかを判定して SOC を推定する方法である。多くの UAV で適用てきたが、ある理想的な条件でないと十分正確な推定ができない。(2)は式(1)に基づいて電流を積ら放電曲線上のどの状態にあるのかを判定して SOC を推定する方法である。多くの UAV で適用されてきたが、ある理想的な条件でないと十分正確な推定ができない。(2)は式(1)に基づいて電流算してSOCを推定する方法であるが、一度何らかの誤差が乗ってしまうと修正ができないのがこされてきたが、ある理想的な条件でないと十分正確な推定ができない。(2)は式(1)に基づいて電流を積算して SOC を推定する方法であるが、一度何らかの誤差が乗ってしまうと修正ができないのの方法の弱点である。ここで、式(1)中のtは時間、t0 は初期時刻、iは電流を意味する。
を積算して SOC を推定する方法であるが、一度何らかの誤差が乗ってしまうと修正ができないのがこの方法の弱点である。ここで、式(1)中の t は時間、t0 は初期時刻、i は電流を意味する。
がこの方法の弱点である。ここで、式(1)中の t は時間、t0 は初期時刻、i は電流を意味する。
tSOC tt  SOC
 t   t i  dSOC  SOC  t00   t0 i  d

(1)
(1)

t0

簡易に充電容量を推定する従来法の場合、推定精度が不十分であり、結果として保守的な運用に簡易に充電容量を推定する従来法の場合、推定精度が不十分であり、結果として保守的な運用に簡易に充電容量を推定する従来法の場合、推定精度が不十分であり、結果として保守的な運用に頼らざるを得ず、まだ飛行できるのにも関わらず無駄に充電を繰り返すことになっていた。ここで頼らざるを得ず、まだ飛行できるのにも関わらず無駄に充電を繰り返すことになっていた。ここで頼らざるを得ず、まだ飛行できるのにも関わらず無駄に充電を繰り返すことになっていた。ここでは、電気自動車の分野における最近の研究に基づいた数理モデルに基づく推定法をドローンのためは、電気自動車の分野における最近の研究に基づいた数理モデルに基づく推定法をドローンのためは、電気自動車の分野における最近の研究に基づいた数理モデルに基づく推定法をドローンのために導入する。具体的には、バッテリを３次フォスター回路で近似できるとし、次の線形システムとに導入する。具体的には、バッテリを３次フォスター回路で近似できるとし、次の線形システムとに導入する。具体的には、バッテリを３次フォスター回路で近似できるとし、次の線形システムとしてモデル化する[2]：してモデル化する[2]：してモデル化する[2]：dx  t  Ax  t   bu  t dx  t  Ax  t   bu  t 
dt
dt

(2)
(2)
T

x t  
SOC  t  v1  t  v2  t  v3  t   Tx t  
SOC  t  v1  t  v2  t  v3  t  

(3)
(3)

y t  f OCV  SOC  t     0 1 1 1 x  t   R0u  t y t  f OCV  SOC  t     0 1 1 1 x  t   R0u  t 

(4)
(4)


1
A diag  0  1
A diag  0  C1 R1
C1 R1


1
 1
 C2 R2
C2 R2

 1b   1b   FCC
 FCC

1
1
C2
C2

Cd

Cl C
, Rl

Cl 
2d , Rl2   R0
   R0

1
1
C1
C1

1 
 1 
 C3 R3 
C3 R3 
T

1 T
1 
C3 
C3 

8 Rd
, l 1, 2, 3
8 Rd 2
22 , l 1, 2, 3
 22ll  112

 
Rd
Rd

Cd
Cd

(5)
(5)

FCC T
FCC 
T

(6)
(6)

(7)
(7)

(8)
(8)

ただし、Ri、Ci (i = 0, 1, 2, 3)は３次フォスター回路を構成する抵抗要素[]とコンデンサ要素[F]を意
ただし、Ri、Ci (i = 0, 1, 2, 3)は３次フォスター回路を構成する抵抗要素[]とコンデンサ要素[F]を意(i =1, 2, 3)は３次フォスター回路を構成する抵抗要素[Ω]とコンデンサ要素[F]を
ただし、R
i、C
味し、v i (i= i 1,
2, 0,3)は各コンデンサでの電圧降下[V]、FCC
は満充電容量[Ah]を意味する。Rd、Cd
味し、v i (i = 1, 2, 3)は各コンデンサでの電圧降下[V]、FCC は満充電容量[Ah]を意味する。Rd、Cd
意味し、vi (i = 1, 2, 3)は各コンデンサでの電圧降下[V]、FCCは満充電容量[Ah]を意味する。Rd、Cdはそれぞれ拡散抵抗[]と拡散容量[F]である。上記モデルと、オブザーバ（カルマンフィルタ）なはそれぞれ拡散抵抗[]と拡散容量[F]である。上記モデルと、オブザーバ（カルマンフィルタ）なはそれぞれ拡散抵抗[Ω]と拡散容量[F]である。上記モデルと、オブザーバ（カルマンフィルタ）など
どの何らかのフィードバック修正機構を組み合わせることにより、(2)の方法などと比較して格段
どの何らかのフィードバック修正機構を組み合わせることにより、(2)の方法などと比較して格段に誤差の小さい推定が可能となる。
に誤差の小さい推定が可能となる。
－ 9 －の何らかのフィードバック修正機構を組み合わせることにより、(2)の方法などと比較して格段に誤差の小さい推定が可能となる。
2.2
2.2バッテリの数理モデルに基づいた推定
バッテリの数理モデルに基づいた推定

2.2バッテリの数理モデルに基づいた状態推定にはSOC-OCV曲線を用いる。OCVとは開回路電圧のバッテリの数理モデルに基づいた推定
バッテリの数理モデルに基づいた状態推定には
SOC-OCV 曲線を用いる。OCV とは開回路電圧のことであり、この曲線は出力電流比やバッテリ温度などに依存しない。図1がSOC-OCV曲線の一
バッテリの数理モデルに基づいた状態推定には SOC-OCV 曲線を用いる。OCVとは開回路電圧のことであり、この曲線は出力電流比やバッテリ温度などに依存しない。図1 が SOC-OCV曲線の一例に相当する。推定のための手順は次のようになる。最初に微小電流での放電試験が必要であり、ことであり、この曲線は出力電流比やバッテリ温度などに依存しない。図1 が SOC-OCV 曲線の一例に相当する。推定のための手順は次のようになる。最初に微小電流での放電試験が必要であり、例に相当する。推定のための手順は次のようになる。最初に微小電流での放電試験が必要であり、
SOC-OCV曲線を実験的に電流と電圧の応答から取得する。SOCはクーロンカウント法によって求SOC-OCV 曲線を実験的に電流と電圧の応答から取得する。SOC はクーロンカウント法によって求SOC-OCV曲線を実験的に電流と電圧の応答から取得する。SOC
はクーロンカウント法によって求める。そして、OCVは出力電圧で近似して求める。SOC-OCV曲線は以下の式で表現することがでめる。そして、OCVは出力電圧で近似して求める。SOC-OCV 曲線は以下の式で表現することがでめる。そして、OCVは出力電圧で近似して求める。SOC-OCV 曲線は以下の式で表現することがで
きる。
きる。
きる。
k3
f OCV SOC  t  
E 0  k1 ln SOC  t   k2 ln 1- SOC  t   k4SOC  t  (9)k3 t 
f OCV SOC  t  
E 0  k1 ln SOC  t   k2 ln 1- SOC  t   SOC
 k4SOC  t  (9)0SOC  t 
ここで、E
(i == 1,
1,…..., ,4)4)は未知パラメータであり、は未知パラメータであり、実験データに基づいて最小二乗法などを用
ここで、E0, , kkii (i
実験データに基づいて最小二乗法などを用い
0
ここで、E, ki (i = 1, … , 4) は未知パラメータであり、実験データに基づいて最小二乗法などを用いいて推定される。その結果を用いて、図1に示すSOC-OCV曲線が決定される。次に、バッテリとて推定される。その結果を用いて、図1 に示す SOC-OCV曲線が決定される。次に、バッテリと推

























て推定される。その結果を用いて、図1 に示す SOC-OCV 曲線が決定される。次に、バッテリと推定パラメータの調整を行う。この段階は推定ロジックにより異なるが、本節ではこの推定ロジック
推定パラメータの調整を行う。この段階は推定ロジックにより異なるが、本節ではこの推定ロジッ
定パラメータの調整を行う。この段階は推定ロジックにより異なるが、本節ではこの推定ロジック
として UKF (Unscented
Filter)を選んだ。UKF
は式(8)のについて、実験的に得られたデー
クとしてUKF(UnscentedKalman
KalmanFilter)を選んだ。UKFは式(8)のθについて、実験的に得られたとしてUKF (Unscented
Kalman Filter)を選んだ。UKF は式(8)のについて、実験的に得られたデータを用い、SOCと内部バッテリパラメータ両者の同時推定を可能にする。
データを用い、SOCと内部バッテリパラメータ両者の同時推定を可能にする。
タを用い、SOC と内部バッテリパラメータ両者の同時推定を可能にする。

2.3実験による考察
実験による考察
2.3
2.3実験による結果を図2～4に示す。現在のほとんどのUAVは電流センサを持っていないため、シ
実験による考察
実験による結果を図 2～4 に示す。現在のほとんどの UAV は電流センサを持っていないため、シ
実験による結果を図 2～4 に示す。現在のほとんどの UAV は電流センサを持っていないため、シ
ステム入力を生成するためにモータの回転速度とエネルギー消費の関係により計算される推定電ステム入力を生成するためにモータの回転速度とエネルギー消費の関係により計算される推定電流
ステム入力を生成するためにモータの回転速度とエネルギー消費の関係により計算される推定電流を用いる。その関係式を式(10)で示す：を用いる。その関係式を式(10)で示す：
流を用いる。その関係式を式(10)で示す：
I  f current   

a1 3  a2 3  a3  a4
I  f current    a1 3  a2 3  a3  a4

(10)
(10)
提案手法での SOC 推定値の精度を確認するために、実際の SOC 値との比較を実施した。実際の提案手法でのSOC 推定値の精度を確認するために、実際の SOC 値との比較を実施した。実際の提案手法でのSOC推定値の精度を確認するために、実際のSOC値との比較を実施した。実際の
SOC
値は低ノイズ電流センサのデータを用いたクーロンカウント法により求めた。実験結果を見
SOC
値は低ノイズ電流センサのデータを用いたクーロンカウント法により求めた。実験結果を見ると、数理モデルに基づいた
SOC 推定法は実際の SOC 値履歴と比較して遜色ない結果を示してい
SOC値は低ノイズ電流センサのデータを用いたクーロンカウント法により求めた。実験結果を見ると、数理モデルに基づいた推定法は実際の SOC 値履歴と比較して遜色ない結果を示している。図 3 の飛行開始から 10 SOC
分経過した状態の推定値に注目し比較してみると、従来手法である終ると、数理モデルに基づいたSOC推定法は実際のSOC値履歴と比較して遜色ない結果を示している。図
3 の飛行開始から分経過した状態の推定値に注目し比較してみると、従来手法である終端電圧から推定した
SOC10値が15%未満となる際にも、提案手法である数理モデルに基づき推定しる。図3の飛行開始から10分経過した状態の推定値に注目し比較してみると、従来手法である終端
端電圧から推定した
SOC 値が 15%未満となる際にも、提案手法である数理モデルに基づき推定した SOC 値は 50%以上を示している。このように、本提案手法を用いることによって高精度なバッ電圧から推定したSOC値が15%未満となる際にも、提案手法である数理モデルに基づき推定した
た
SOC 値は 50%以上を示している。このように、本提案手法を用いることによって高精度なバッ
テリ推定が可能となり、この情報を用いてバッテリを有効に活用することによって、UAVの飛行
SOC値は50%以上を示している。このように、本提案手法を用いることによって高精度なバッテ
テリ推定が可能となり、この情報を用いてバッテリを有効に活用することによって、UAVの飛行
距離を拡張することが期待できる。
リ推定が可能となり、この情報を用いてバッテリを有効に活用することによって、UAVの飛行距
距離を拡張することが期待できる。
離を拡張することが期待できる。

－ 10 －
図 1. SOC-OCV 曲線（計測値と推定曲線）
図 1. SOC-OCV 曲線（計測値と推定曲線）

た SOC 値は 50%以上を示している。このように、本提案手法を用いることによって高精度なバッ
テリ推定が可能となり、この情報を用いてバッテリを有効に活用することによって、UAV の飛行
距離を拡張することが期待できる。

図1. SOC-OCV曲線（計測値と推定曲線）

図 1. SOC-OCV 曲線（計測値と推定曲線）

4

MBE estimated value
True value

Estimated current
Measured current
Big accuracy
differenceTime [min]図2.
（モータ速度から計算される推定電
図 2.電流と電圧の応答
電流と電圧の応答（モータ速度から計算
流と実際の電流）される推定電流と実際の電流）

Terminal voltage based
estimation results

図3.
Log-UKFを用いたSOC同時推定法による状態推定結図 3.
Log-UKF を用いた SOC 同時推定法に
果（終端電圧に基づいた推定法とSOC真値を含む。
よる状態推定結果（終端電圧に基づいハッチングは推定分散±2σ値）た推定法と SOC 真値を含む。ハッチ
ングは推定分散±2σ値）

図4. Log-UKFを用いたSOC同時推定法によるパラメータ推定結果（ハッチングは推定分散±2σ値）

図 4. Log-UKF を用いた SOC 同時推定法によるパラメータ推定結果（ハッチングは推定分散±2σ値）

3. 非線形システムにおける吸引領域の概念に基づく最適化と QTW 機への応用－ 11 －
一般に非線形システムの漸近安定な平衡点の近傍には安定な領域（吸引領域:
Region of attraction,

RoA、図 5）が存在し、非線形システムの安定性を評価する指標として吸引領域が有用であること

3. 非線形システムにおける吸引領域の概念に基づく最適化とQTW機への応用
一 般 に 非 線 形 シ ス テ ム の 漸 近 安 定 な 平 衡 点 の 近 傍 に は 安 定 な 領 域（吸 引 領 域: Region of
Attraction, RoA、図5）が存在し、非線形システムの安定性を評価する指標として吸引領域が有用であることは知られている[4]。吸引領域を厳密に推定する方法は、モンテカルロ法に基づいた数
値計算によるもの[4]と、リアプノフ関数に基づいた解析的なもの[5, 6]の二つに大別される。しかし、モンテカルロ法は計算量と計算精度がトレードオフの関係を持ち、リアプノフ関数に基づいた方法は対象モデルの次数の増加に応じて半正定値計画問題の行列の次元が非常に大きくなるため、どちらも計算負荷が非常に大きくなりやすい。イタレーションを必要とするシステムの設計においは非常に大きな問題であり、吸引領域を評価し、設計することはその計算負荷の高さからこれまでて、計算負荷は非常に大きな問題であり、吸引領域を評価し、設計することはその計算負荷の高さ
あまり行われてこなかった。特に、対象が不安定な非線形システムであった場合は、安定性を評価
からこれまであまり行われてこなかった。特に、対象が不安定な非線形システムであった場合は、する代表的な指標が他に無く、複数の制御則を設計したなどの場合、制御則の選択は設計者の熟練安定性を評価する代表的な指標が他に無く、複数の制御則を設計したなどの場合、制御則の選択はによるところが大きかった。
設計者の熟練によるところが大きかった。
この問題に対し、堀部はモンテカルロ法に二分法を組み合わせることで計算量を低減する方法を
この問題に対し、堀部はモンテカルロ法に二分法を組み合わせることで計算量を低減する方法を提案した[7]。この手法は従来のモンテカルロ法ほど形状を正確に推定することはできないが、それ提案した[7]。この手法は従来のモンテカルロ法ほど形状を正確に推定することはできないが、そほど計算量を要せず、従来のモンテカルロ法と同様にその内部が安定領域である信頼度を測ることれほど計算量を要せず、従来のモンテカルロ法と同様にその内部が安定領域である信頼度を測るこができ、数値シミュレーションが行えればどのような系でも適用できるという特徴がある。この提とができ、数値シミュレーションが行えればどのような系でも適用できるという特徴がある。この案により、これまでは計算負荷の都合上吸引領域に基づいた評価を利用した設計を行うことが難し
提案により、これまでは計算負荷の都合上吸引領域に基づいた評価を利用した設計を行うことが難かったシステムに対しても、実用的な計算時間での安定性評価が可能になり、システム設計へ利用しかったシステムに対しても、実用的な計算時間での安定性評価が可能になり、システム設計へ利する敷居は下がった。この手法を構造設計へ適用する試みについて著者らは文献[8]で発表した。ま用する敷居は下がった。この手法を構造設計へ適用する試みについて著者らは文献[8]で発表した。
た、制御則の設計に関するものについては文献[9]で発表している。平衡点に最も近い不安定点を探
また、制御則の設計に関するものについては文献[9]で発表している。平衡点に最も近い不安定点
索し、一つの数値の形で安定性を評価するこの手法は、例えば航空機のような、不安定となることを探索し、一つの数値の形で安定性を評価するこの手法は、例えば航空機のような、不安定となるが致命的な制御対象においては非常に有効で、その制御則の有効性の程度の差を比較的短時間で知ことが致命的な制御対象においては非常に有効で、その制御則の有効性の程度の差を比較的短時間
ることができる。
で知ることができる。
文献[9]では、このモンテカルロ法と二分法を組み合わせた手法について、その制御系選択へ適用
文献[9]では、このモンテカルロ法と二分法を組み合わせた手法について、その制御系選択へ適する試みと有効性の確認のため、
図 6 に示すような不安定な非線形系の一つである QTW 機[1]を取用する試みと有効性の確認のため、図6に示すような不安定な非線形系の一つであるQTW機[1]をり上げ、その制御系設計について述べている。さらに、著者らは現在、二乗和多項式を用いて RoA
取り上げ、その制御系設計について述べている。さらに、著者らは現在、二乗和多項式を用いてを求め、安定性評価に活かす手法を研究している。この成果については現在、論文投稿を準備してRoAを求め、安定性評価に活かす手法を研究している。この成果については現在、論文投稿を準備いる段階であり、具体的な結果については別の機会に公表予定である。
している段階であり、具体的な結果については別の機会に公表予定である。

図5. 吸引領域: Region of Attraction, RoA

図 5. 吸引領域: Region of attraction, RoA－ 12 －

図6. QTW (Quad Tilt-Wing) 機

図 6. QTW (Quad Tilt-Wing) 機
4. おわりに

4. おわりに本研究では、大都市環境の常時/非常時メンテナンスへの無人航空機(UAVs: Unmanned Aerial
本研究では、大都市環境の常時/非常時メンテナンスへの無人航空機(UAVs: Unmanned Aerial
Vehicles)の応用を念頭に、そのセキュアフライトコントロールを実現するための課題について検
Vehicles)の応用を念頭に、そのセキュアフライトコントロールを実現するための課題について検討討した。具体的には、マルチコプター型ドローンのバッテリマネジメントを考慮した飛行制御法とした。具体的には、マルチコプター型ドローンのバッテリマネジメントを考慮した飛行制御法と非非線形システムにおける吸引領域の概念に基づく最適化とQTW機への応用の２種類の課題であり、線形システムにおける吸引領域の概念に基づく最適化と
QTW 機への応用の２種類の課題であり、それぞれ数理モデルに基づくバッテリマネジメントを導入すること、ならびに吸引領域の概念に基それぞれ数理モデルに基づくバッテリマネジメントを導入すること、ならびに吸引領域の概念に基づく最適化問題を実用的な計算量で解くための方法論を導入することを試みた。一部の有効性につづく最適化問題を実用的な計算量で解くための方法論を導入することを試みた。
一部の有効性について、シミュレーションや実験により明らかにした。
いて、シミュレーションや実験により明らかにした。
最後に、本研究は公益財団法人日比科学技術振興財団平成２９年度研究開発助成（特別研究課題）
最後に、本研究は公益財団法人日比科学技術振興財団平成２９年度研究開発助成（特別研究課題）「都市環境のメンテナンスに資する垂直離着陸無人航空機のセキュアフライトコントロール」の支「都市環境のメンテナンスに資する垂直離着陸無人航空機のセキュアフライトコントロール」の支援を受けた実施されたことを記し、関係各位に謝意を表する。
援を受けた実施されたことを記し、関係各位に謝意を表する。
参考文献
参考文献
[1] 村岡浩治,“先進的形態を有する垂直離着陸無人航空機の研究”, 日本リモートセンシング学会誌,[1] 村岡浩治, “先進的形態を有する垂直離着陸無人航空機の研究”, 日本リモートセンシング学
29, 4 (2009), pp. 579-585.
会誌, 29, 4 (2009), pp. 579-585.
[2] 足立修一, 廣田幸嗣, 押上勝憲, 馬場厚志, 丸田一郎, 三原輝儀, バッテリマネジメント工学 電池[2] 足立修一, 廣田幸嗣, 押上勝憲, 馬場厚志, 丸田一郎, 三原輝儀, バッテリマネジメント工学 電の仕組みから状態推定まで, (2015), 東京電機大学出版局.
池の仕組みから状態推定まで, (2015), 東京電機大学出版局.
[3] B. Ozturk, M. Burton, O. Zarse, W. Hoburg, M. Drela and J. Hansman,“Design of an Unmanned[3] B. Ozturk, M. Burton, O. Zarse, W. Hoburg, M. Drela and J. Hansman, “Design of an Unmanned Aerial
Aerial Vehicle for Long-Endurance Communication Support”, Proceedings of the 18th AIAA/ISSMO
Vehicle for Long-Endurance Communication Support”, Proceedings of the 18th AIAA/ISSMO
Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference, (2017), AIAA-2017-4148.
Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference, (2017), AIAA-2017-4148.
[4] A. R. Armiyoon and C. Q. Wu,“A Novel Method to Identify Boundaries of Basins of Attraction[4] A. R. Armiyoon and C. Q. Wu, “A Novel Method to Identify Boundaries of Basins of Attraction in a
in a Dynamical System Using Lyapunov Exponents and Monte Carlo Techniques”, Nonlinear
Dynamical System Using Lyapunov Exponents and Monte Carlo Techniques”, Nonlinear Dynamics, 79,
Dynamics, 79, 1 (2015), pp. 275-293.
1 (2015), pp. 275-293.
[5] A.
A. I.
Zecevic andand D.
D. D.
D. Siljak,
Siljak,“Estimating
RegionAttraction
Large-Scale
Systems[5]
I. Zecevic“Estimating thethe
Regionof of
Attraction
for for
Large-Scale
Systems
with
withUncertainties”, Automatica,
46, 2 (2010),
pp. 445-451.
Uncertainties”,
Automatica,
46, 2 (2010),
pp. 445-451.

[6] F.
F.Amato,
Amato,C.C.Cosentino
Cosentino
A. Merola,
the Regionof Attractionof Nonlinear[6]
andandA. Merola,“On“Onthe Regionof Attractionof Nonlinear
Quadratic Quadratic
Systems”,
Systems”, Automatica, 43, 12 (2007), pp. 2119-2123.

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[7] 堀部貴雅,“吸引領域に基づいた非線形不安定系に対するシステムパラメータ最適化”, 平成28年
度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会講演論文集, (2016), A2-5.
[8] 中村潤平, 堀部貴雅, 原進, 椿野大輔,“吸引領域の定量的評価に基づくQuad Tilt-Wing機の設計パラメータ最適化”, 第53回日本航空宇宙学会中部・関西支部合同秋期大会講演論文集, (2016),
D10.
[9] 原進,永松恒,中村潤平,堀部貴雅,椿野大輔,“非線形システムに対する制御則選択のための吸引領域に基づく定量的安定性評価とそのUAVへの適用”, 日本航空宇宙学会論文集, 65, 6 (2017), pp.
251-257.
本研究に関する業績[A] Koya KUWAMURA and Susumu HARA,“Development of an Integrated Control System ofBattery and Flight Maneuver for UAVs”, Proceedings of the 24th International Conference on
Electrical Engineering 2018 (ICEE 2018), (2018), Paper ID G5-1228.
[B] Koya KUWAMURA and Susumu HARA,“Effective Battery Management System for Unmanned
Aerial Vehicles”, Proceedings of the 4th IEEJ International Workshop on Sensing, Actuation, Motion
Control, and Optimization (SAMCON 2018), (2018), Paper ID V3-4.
[C] Jumpei NAKAMURA, Takamasa HORIBE, Susumu HARA, Daisuke TSUBAKINO, Kohei
YAMAGUCHI and Hisashi NAGAMATSU,“Quantitative Evaluation of Quad Tilt-Wing
Aircraft's Attitude Stability Using Region of Attraction Estimation via Sum of Square”,
Proceedings of the 2017 Asia-Pacific International Symposium on Aerospace Technology (APISAT 2017),(2017), pp. 1106-1113.

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