Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 5, No. 1（2024）
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12024 年はドローン社会貢献元年

一般社団法人日本 UAS 産業振興協議会
理事長

鈴木

真二

Technical Journal of Advanced Mobility（次世代移動体技術誌）を 2020 年に発刊し 5 年目を迎えました。技術だけでなく，制度や，教育活動の分析など次世代移動体に関する論文や報告の発表の場として活用いただき，アクセス数も月 1,000 件に到達し，アメリカ，中国など海外からのアクセスも 2割程度を占めるまでになりました。今後とも，先端的な取り組みや新たな知見をアカデミアだけでな
く産業界，研究機関，行政機関などすべての分野，地域から発表していただければと思います。小型
無人航空機「ドローン」に関しては，2022 年 12 月 5 日にレベル 4 飛行を可能とする改正航空法が新たに施行され，2023 年度にはレベル 4 による飛行試験も実施され，さらには無人地帯における目視
外飛行の新たな制度レベル 3.5 も急遽公開され，本格的な利用の準備が整いつつあります。わたくしども JUIDA では，年頭にその年の目標を掲げています。本年の目標を掲げるうえで，元旦に発生した能登半島地震災害におけるドローンの活用が大きなテーマとなることは言うまでもありません。
JUIDA では，こうした状況に備え，2019 年 2 月に陸上自衛隊東部方面隊と「災害時応援に関する協定」を締結し，2017 年 7 月の熱海市伊豆山土石流災害の際にも，自衛隊の要請でドローンによる被害状況調査を応援しました。今回，輪島市からの協力要請を 1 月 4 日に受け，会員企業各社への協力要請とともに，各社と連携して，捜索活動，被災状況調査，物資輸送等対応等を実施し，災害時に医薬品をドローンで初めて輸送することにも貢献しました。また 1 月 10 日には陸上自衛隊第 10 師団と協定締結を行い，その活動をさらに広げました。被災された皆様には深くお見舞い申しあげるとともに，ご協力を賜りました，関係各位にお礼申し上げます。こうした活動を確実に実施できるように，
2024 年度の目標は，「ドローン社会貢献元年」と掲げたいと思います。Technical Journal of Advanced
Mobility もその実現に向け貢献する所存です。
2024 年 3 月吉日

理事長
鈴木真二╱Shinji Suzuki

東京大学 名誉教授。東京大学 未来ビジョン研究センター 特任教授。1953 年岐阜県生まれ。79 年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了。（株）豊田中央研究所を経て，東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻教授を 2019 年に定年退職後，現職。工学博士，専門は航空工学。日本航空宇宙学会会長（第 43 期），国際航空科学連盟（ICAS）会長（2019­2020），福島
ロボットテストフィールド所長など。著書に，『飛行機物語』（筑摩書房），『現代航空論』（編著，東京大学出版会），『落ちな
い飛行機への挑戦』（化学同人社），『ドローン活用入門 : レベル 4 時代の社会実装ハンドブック』（編著，東京大学出版会）などがある。

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 5, No. 2（2024）2

複数大学で実施する飛行ロボット教育の合同競技会の改善について
渡口

翼＊1，原

進＊2，川添博光＊3，伊藤和晃＊4，菊地聡＊4，伊藤聡＊4

東海国立大学機構岐阜大学工学部＊1
東海国立大学機構名古屋大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻＊2
国立大学法人鳥取大学＊3
東海国立大学機構岐阜大学工学部機械工学科＊4
機械航空工学系学科の教育では，伝統的な各種理論と実際の現象との関係を理解するのに体験型教育プ
ログラムが重要視されている。さらに，実際の現象は，単一の理論のみと結びつくことは稀であり，複数理論が統合化された結果である。そこで著者らは，機械航空工学を総合的に理解するためのプログラムとして，名古屋大学と岐阜大学それぞれで飛行ロボット（自律滑空機）の設計・製作・評価を行う授業を実施している。前報では，この 2 大学のプログラムの連携について，特に 2021 年 9 月に初めて開催した合同競技会の教育的効果を議論した。本論文では，2022 年 9 月に実施した第 2 回目の合同競技会における第 1 回目からの変更点と，実際の競技や参加学生のアンケートの結果の変化から合同競技会の改善効果について考察する。

Keywords:複数大学連携，合同競技会，体験型教育，飛行ロボット，機械航空工学教育

On Improvement of Joint Competition of Flying Robot
Education in Nagoya and Gifu National Universities
Tsubasa Toguchi＊1，Susumu Hara＊2，Hiromitsu Kawazoe＊3，
Kazuaki Ito＊4，Satoshi Kikuchi＊4，Satoshi Ito＊4
Faculty of Engineering, Gifu University, THERS＊1
Department of Aerospace Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya University, THERS＊2
Tottori University＊3
Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Gifu University, THERS＊4
In the education of the Department of Mechanical and Aeronautical Engineering, experience-based
education programs seem to be emphasized to understand the relationship between various conventional
theories and actual phenomena. They are rarely associated with a single theory alone, but can often be
related to the integration of multiple theories. Therefore, we have classes at both Nagoya and Gifu
Universities, respectively focusing on the design, production, and evaluation of flying robots or autonomous
gliders. In the previous report, the educational impact of the collaborative efforts between these two
universities was discussed, especially the educational effects on the first joint competition held in September
2021. In this paper, we report the changes introduced in the second joint competition held in September 2022
and examine the improvement effects of the joint competition based on the results of the actual competition
and the participating studentsʼ surveys. It was confirmed that the competition records significantly improved
compared to the previous event, and studentsʼ motivations have continued to improve.

Keywords: coordinated action of multiple universities, joint competition, experience-based learning,
flying robot, mechanical and aerospace engineering education

複数大学で実施する飛行ロボット教育の合同競技会の改善について

1．は

じ

め

3

に

機械航空工学系学科における体験型教育プログラムは，座学で学んだ 4 種類の力学（材料力学・熱力学・
流体力学・機械力学）や制御工学に基づき，目の前で現象を再現して理論の妥当性や実際の様子を学生に理解させること，さらに仕様を満たす製品を開発するための素養を学生に身につけさせるのに欠かすことができない。産業界での実務においては，複数の理論が複雑に絡み合うものづくりが主流であり，複数理論が統合化された実現象を実体験できる教育を受けていることが望ましい［1］。
このような観点から，国内外の大学において模型航空機の設計製作活動を授業や課外活動に取り入れる例が多く見られる。その代表例を表 1 に示す。米国のマサチューセッツ工科大学では，2003 年から CDIO（Conceive：構想；Design：設計；Implement：実装；Operate：運用）に関するチームベースでの体験的な学習を提供する統合教育として，実習科目「Flight Vehicle Development」を実施している［2］。マルチコプ
ターを対象に旗取りゲーム等の自律飛行を必要とする 4 つの課題を与えるが，マルチコプター自体の機体設計はないようだ。
「世界の空の首都」と呼ばれる米国カンザス州のウィチタ州立大学では，ボーイング社がスポンサーを務める航空機設計競技会「Bronze Propeller Competition」を毎年開催している［3］。規定重量の荷物（1 kg 程度）を運搬する RC プロペラ飛行機を設計製作し，飛行性能のみならず市場価値（地域社会や公共福祉，環境や経済に対するインパクト）を評価する。学部生にとっては卒業製作の一環（part of a
two-semester long capstone design course）であるが，競技会には同大の卒業生や高校生も参加できる。室
蘭工業大学では，学部 3 年後期と 4 年前期に RC プロペラ飛行機を設計製作する「航空機設計法Ⅰ・Ⅱ」を開講している［4］。その他，全日本学生室内飛行ロボットコンテストは，機械航空工学系学科に所属する学生の課外活動として広く認知されている［5］。
以上の背景の下，東海国立大学機構（以下，東海機構）が設置している名古屋大学（以下，名大）と岐阜大学（以下，岐大）の関係学科においては，東海機構直轄組織による連携教育プログラムの一環として，名大は 2019 年度，岐大は 2020 年度からそれぞれ「飛行ロボット（自律滑空機）」の設計・製作・評価を行う
実習を実施している。名大では，工学部機械・航空宇宙工学科 3 年生の必修科目「設計製図第 3」の 3 種類用意された選択テーマの内の 1 つとして毎年 50 名程の学生に対して実施され，岐大では工学部 4 年生の選
択科目「航空宇宙生産技術（機械工学概論Ⅱ）」として 2020 年度に 16 名，2021 年度に 35 名，2022 年度に17 名の学生に対して実施された。設計製作の対象となるのはグライダー状の飛行ロボット（自律滑空機）であり，動力は持たないもののピッチング，ヨーイング，ローリングの運動のいずれかについて PID 制御の一部またはすべての要素を適用することで飛距離が伸ばせるようにしている点で飛行ロボットないしは自律滑空機と称している。そして，著者らは両大学で行われている授業の連携を図り，両授業に実施されている具体的な相違点も考慮しながら，両大学学生の教育効果を向上させるための第一段階として，2021 年 9月に初めての合同競技会「東海クライマックスシリーズ」（以下，東海 CS）を開催した。本競技会について
上述の他大学での活動との相違点を述べれば，ウィチタ州立大学と同様に競技会形式でありながら毎年対象
表1

日米の大学における航空機設計製作活動

大学／企画

授業

機体形式

機体設計

制御系設計

競技会

複数大連携

マサチューセッツ工科大学○

マルチコプター

△

○

╳

╳

ウィチタ州立大学○

固定翼プロペラ機

○

手動操縦

○

△

室蘭工業大学○固定翼プロペラ機

○

手動操縦

╳

╳

東海国立大学機構○

固定翼グライダー

○

○

○

○

╳

カテゴリーによる

○

○

○

○

全日本学生室内飛行ロボット
コンテスト

渡口

4

翼，原

進，川添

博光，伊藤

和晃，菊地

聡，伊藤

聡

者が入れ替わる正規授業の一環として実施している一方で，飛行ロボットコンテストのように普段の活動が異なる複数の大学が連携している点が挙げられる。競技会形式かつ複数大学連携での体験型教育プログラム
は実施費用のみならず担当者の労務負担も大きいことから，その教育効果を継続的に点検し，より高い教育効果となるよう改善していくことが求められる。
東海 CS の教育的効果について報告した前報［6］の主要な結論は「各大学の自主的な判断で実施した教育プログラムにより，複数大学の相違点があるまま合同競技会を実施した結果，目標に到達するためのアプ
ローチの相違点などから工学的な気づきを促進し，効果的である。」であった。引き続き一年後の 2022 年 9月に開催した第 2 回目となる合同競技会「東海 CS2022」では，第 1 回目と比べて競技会の運営方法や参加者，また運営費用の点で異なる点があり，また 2 回続けることによる設計製作機体の性能向上や参加学生ア
ンケート結果の変化等が見られた。そこで，本論文では合同競技会東海 CS の第 1 回目と第 2 回目の相違点とその効果についてまとめ，適切な改善について考察し，さらに 2023 年以降の東海 CS を有意義にするための道筋を明らかにすることを目的としている。
なお，名大では「飛行ロボット」，岐大では「自律滑空機」の名称をそれぞれの授業で多用するが，両者は同一の製作物を指している。
2．飛行ロボット（自律滑空機）による体験型学習
2‒1

両大学における教育プログラム

両大学の実習では，前述の飛行ロボット（自律滑空機）の設計・製作を行う。本実習は，全長・全幅ともに 1 m 前後，重量 0.3 kg 前後（電装品を含む）の固定翼グライダーを，ゴムないしはコイルばねの弾性エネルギーを機体の運動エネルギーに変換して初期推力を与える専用の離陸台から打ち出し，台からの直線距離を競う。機首部分に搭載した姿勢方位センサー（AHRS）から角速度，加速度（重力含む），地磁気のベクトルを取得し，マイコン側で Madgwick filter によりロール・ピッチ・ヨーのオイラー角に変換した情報から，PID 制御器によりエレベータ，エルロンまたはラダーの舵角を決定し，ピッチングとローリング（またはヨーイング）を制御している。機体の設計・製作には，複数の力学理論と制御工学をすり合わせる。さらに，テストフライト等での破損も考慮し，一定の耐久性（強度）も必要とされることから，機体強度も考慮する必要がある。したがって，設計段階では，機体強度と重量の関係を検討するための「材料力学」，機体形状や翼形状などの空気力学特性を考える「流体力学」，各運動に対するフィードバック制御を考えた「制御工学」が必要とされ，製作段階では，製作難易度や製作精度を考慮した加工方法の検討，3D プリン
ターやレーザーカッターなどの加工機の選択，およびそれらに合わせた部品形状の検討，すなわち「加工学」が必要とされる。他にも電装品へのアクセス性，破損修理の考慮など，ものづくりを通して複数の重要な工学の理論と方法を活用し，かつ互いをすり合わせることで飛行距離の長い機体の製作を行う。なお，授業の成績評価については競技会における飛行距離のみに基づくのではなく，別途レポート等によって行われる。また，名大と岐大の実施方法には相違点がある。前報［6］では参加学生アンケート結果に記載された相違点に関して気づきがあったことのみに触れて，具体的な相違点の説明は行っていないため，本論文では次節以降で相違点を具体的に説明する。
2‒2

名大における教育プログラム

名大では 2019 年度から学部 3 年生を対象とした秋学期授業として，前述の必修科目授業「設計製図第 3」の 1 テーマとして実施している。本授業では 1 チーム 6 名程度のチーム，全 8 チームにより図 1 のような飛行ロボットの設計製作を行う。なお，機体先端のノーズ部分にフィードバック制御系を実現するための機構
が図 2 のように収められている。授業は 1 週あたり 1.5 コマ分の 135 分間とし，1 週目は安全教育，3D プリンターや CAD の使用方法，制御コード等に必要な知識に関する最小限の座学を行う。2 週目からはチーム

複数大学で実施する飛行ロボット教育の合同競技会の改善について

図1

図2

5

飛行ロボットの例（名古屋大学）

フィードバック制御系の実現（モータドライバ，モータ，リンク，駆動ワイヤー）ごとに機体の設計・製作を行う。13 週目にチーム対抗の競技会を行い，機体を調整しながら飛行距離を競う。14 週目には「大反省会」と称した 1 時間超の反省会を行い，チーム毎に期待通りの成果を得られた／
得られなかった要因などについて，各力学や制御工学の観点から説明を求めている。前述の通り，評価は競技会における飛距離に基づくのではなく，この反省会の内容をまとめたレポートを中心に行っている。参加
学生のアンケート結果については文献［7, 8］にまとめているが，過去 3 年度実施した結果では概ね好評な結果が得られている。
2‒3

岐大における教育プログラム

岐大では，学部 4 年生を対象とした前期授業として 2020 年度から前述の授業「航空宇宙生産技術（機械工学概論Ⅱ）」をスタートした。1 チーム 4 ～ 5 名のチームに，図 3 のような自律滑空機の設計・製作を，1
週あたり 2 コマ分の 180 分間とし，12 週分を使って実施する。なお，名大と異なり選択科目のため受講者数によってチーム数は毎年変化する。図 1，2 に対比して図 3，4 に岐大の自律滑空機の概要を示す。
授業は，最小限必要となる理論の講義の後，各チームで機体のコンセプトの発表・意見交換を行う「企画発表会」を行い，チームごとにコンセプトを修正しながら設計製作を行う。なお，岐大には航空工学の課程がないことから，参加学生に航空力学の基礎知識を修得させるため，名大春学期科目「航空機力学第 1」を単位互換科目として全員に受講させている。完成した自律滑空機は風洞試験および各チームによる飛行発表会を行い，飛行発表会と同日に各チームのフライトを振り返る簡単な反省会を行う。風洞試験は飛行制御プ
ログラムの調整を目的とするのみならず，航空機開発に不可欠な試験とされる風洞を利用する体験そのものが学生にとって重要であると考えている。成績評価については，名大同様，設計製作のコンセプトやそれに対する振り返り等の考察レポートから総合的に評価し，4 名の教員による合意判定としている。過去 2 度の

渡口

6

図3

図4

翼，原

進，川添

博光，伊藤

和晃，菊地

聡，伊藤

聡

自律滑空機の例（岐阜大学）

フィードバック制御機構（エルロン動作機構（左図）とセンサー等を格納したノーズ部（右図））

授業に対する学生へのアンケートにおいて本講義は極めて高い評価を得ている。高い評価とした理由の一例
として，「単一の講義からでは味わうことができない設計・製作・風洞試験・飛行評価という一連のものづくりを体験できたから」との意見があった。一方で，「検討が必要な項目が多く時間的余裕がない」などの課題意見も得られている。
2‒4

名大，岐大における教育プログラムの相違点

名大の飛行ロボットと岐大の自律滑空機の機体構成，および授業内容は概ね一致するが，前節までの説明にも見られたようにいくつかの差異がある。主な相違点と特長を表 2 に示す。機体の設計製作部位では，名大が主要パーツのうちノーズ部以外を対象にしているのに対し，岐大は主要パーツすべてを対象としている。主翼の材料は名大がプラスチック（3D プリンター），岐大が木材の採用が多い。機体の姿勢制御方法については，エレベータに加え名大がラダー，岐大がエルロンとするケースが多い。その他の特徴として，名大では競技会後の反省会を 1 時間超の時間をかけた「大反省会」としている。岐大では授業の中で風洞の利用を取り入れている。これらの相違点は，各大学の担当教員がそれぞれのカリキュラムポリシーを実施内容に反映させているからである。すなわち，名大は機械・航空宇宙工学科の学生を対象にし，航空工学の基礎
表2
設計・製作部位

名大・岐大の差異と特長

主翼材料

機体の姿勢制御方式

その他の特徴名大ノーズ部以外プラスチック（3D プリンター）

ラダー＋エレベータ

競技会後の「大反省会」

岐大

主要パーツすべて木材（バルサ・ベニヤ）

エルロン＋エレベータ

風洞の利用

複数大学で実施する飛行ロボット教育の合同競技会の改善について

7

知識を有している受講生が多いのに対し，岐大は機械・知能機械・情報といった多様な学科・コースの学生を対象にし，「ものづくり」を学ぶ「航空宇宙生産技術システムアーキテクト人材育成プログラム」科目群の一つとして開講している。
3．合同競技会「東海 CS」の開催ならびに第 1 回目と第 2 回目での変化について
3‒1

合同競技会「東海 CS」の開催概要

東海 CS は両大学の飛行ロボット（自律滑空機）授業で上位のチームを招へいして開催する対抗戦として2021 年に初めての大会が行われた。第 2 回目となる東海 CS2022 の場合，名大から 2021 年度学内競技会における飛距離の上位 2 チーム（全 8 チーム中），岐大から 2022 年度学内競技会における飛距離の上位 2 チーム（全 4 チーム中）の合計 4 チームが参加した。なお，参加学生数としては各チームの一部メンバーのみの参加となったため，名大 6 名，岐大 8 名の合計 14 名である。さらに，運営の補助として各授業のティーチ
ングアシスタントを経験した学生，これから担当する学生，後述の企業有志チーム，東海国立大学機構などの関係者，および一般観覧者を合わせると 100 名超の参加者となった。また，オンライン配信においてもラ
イブ配信と後日配信を合わせて 100 名超の申込みがあった。さらに，報道機関からの取材が新聞社 2 社により行われた［9, 10］。東海 CS2022 の会場の様子を図 5 に示す。

図5

東海 CS2022 会場参加者の集合写真

2022 年の第 2 回目の大会（東海 CS2022）では，2021 年の第 1 回目の大会（東海 CS2021）と同じく，離陸台から最初の着地点までの直線距離の長さを競うルールとした飛行競技会ではあるものの，大会の改善を目指すべく，以下のような変更点を設けた。
（1）試技の回数の変更

些細な不具合により飛距離が短くなる場合もあるため，各チームの試技の回数を 2

回から 3 回に増やし，最長飛距離の 1 回分を当該チームの成績とした。
（2）会場の変更

第 1 回目は岐阜メモリアルセンター「ふれ愛ドーム」（最長飛行可能距離 約 39.7 m）で開催したのに対し，各大学の授業とも平均的な飛行性能の向上を感じてきたことから，第 2 回目はより大きな会場である「OKB ぎふ清流アリーナ」（最長飛行可能距離 約 43.9 m）とした。

渡口

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翼，原

進，川添

博光，伊藤

和晃，菊地

聡，伊藤

聡

（3）クラウドファンディングによる資金の一部調達 第 1 回目の成果を踏まえつつも，外部業者に委託したオンライン配信を実施するには相当の資金調達が必要になるため，寄付型のクラウドファンディングを行った。目標金額 2,000,000 円に対して 2,505,000 円の寄付が集まり，大会のオンラインライブ配信がテレビ番組同等に高品質で行われるなど，大会経費の一部として使用された。
（4）企業有志チームの参加 企業の有志チームとして川崎重工業株式会社の有志チームが参加し，エキシビ
ション飛行を行った。有志チームメンバーは企業業務の合間を縫ってこの出場のために数か月かけて準備した。この飛行は学生競技とは別の独自の離陸台を導入し，畳んだ主翼を離陸と同時に展開する可変翼を有した機体による，高初速度，高離陸角での飛行が行われた。企業有志チームのフライトの様子を図 6 に示す。学生による競技とは異なる様子の飛行を実演したことで大変好評であり，有志チームメン
バーにも有意義な機会となった。このような企業チームの参加は，参加している学生のモチベーションのさらなる向上に効果的であるとともに，飛行ロボット（自律滑空機）設計製作プログラムが一部業種の企業における導入教育としても応用できる可能性があることを示唆している。
なお，競技会終了後にすべてのフライト動画を見ながら会場入場者全員で行う「大反省会」（約 1 時間）と，航空業界に関わる専門家をお招きして実施する講演会（約 30 分間）については第 1 回目，第 2 回目ともに継続実施した。
競技の結果は，名大 B チームが 42.8 m で優勝（最優秀賞），岐大 A チームが 36.7 m で準優勝（優秀賞）となった。参加チーム平均記録と合わせて第 1 回目大会と比較する形で表 3 に示す。いずれの数値も第 1 回目
から大きく向上しており，機体の性能向上や競技のレベルアップが達成されている。なお，優勝チームの記録はアリーナの壁まで到達したため，離陸台から壁までの直線距離で計測されており，さらに大きな記録と図6

企業有志チームのフライト

表3

東海 CS 競技会の結果
優勝

準優勝

参加チーム平均2021 年（第 1 回目）

24.0 m22.5 m16.8 m
（5 チーム平均）

2022 年（第 2 回目）

42.8 m36.7 m29.3 m
（4 チーム平均）

複数大学で実施する飛行ロボット教育の合同競技会の改善について

9なる可能性があった。これらの様子は東海機構航空宇宙生産技術開発センターの YouTube チャンネル［11］
等で公開されている。
3‒2

競技参加学生ならびに競技関係学生へのアンケート

合同競技会とその元となる授業の教育効果を考察するため，第 2 回目である東海 CS2022 への参加学生にアンケートを実施した。対象は学生のみとしており，競技参加学生 14 名に大会運営の補助を行った学生を加えた 23 名とした。運営補助の学生は，1 名を除いて前年度までに各大学での授業を受講しており，一部
は前回の東海 CS2021 出場者が含まれている。設問は以下の通りの全 12 問で，一部の設問にはそれに付随した追加の設問も用意されているが，本論文ではアンケート結果から教育効果を考察できる設問に絞って議論する。また，議論の便宜上，設問の番号は本アンケートから変更している。回答方法は設問（1）,（2）,（4）～（6）
が選択式と自由記述の併用，設問（3）,（7）が自由記述のみである。
（1）東海クライマックスシリーズの参加は全体としてあなたにとって有意義でしたか？
 択肢（とても有意義／どちらかといえば有意義／どちらともいえない／どちらかといえば意義がな
選
かった／全く意義がなかった）ならびにその選択理由に関する自由記述（2）ご自身の所属大学のみで行う競技と比較して他大学との合同競技会は有意義でしたか？
選 択肢（とても有意義／どちらかといえば有意義／どちらともいえない／どちらかといえば意義がな
かった／全く意義がなかった）ならびにその選択理由に関する自由記述（3）相手校の機体や飛行の様子と自分達の機体や飛行の様子を比較して気づいたことがあれば自由にお書きください。
（4）このテーマでは他の授業や学生実験と異なり，チームワークやリーダーシップについて考える機会の提供になることもねらいにしています。ねらいは達成されていると思いますか？
 択肢（達成されている／どちらかといえば達成されている／どちらともいえない／どちらかといえば選達成されていない／達成されていない）ならびにその選択理由に関する自由記述（5）今後このようなプロジェクト型の授業は大学工学部の授業として重視すべきだと思いますか？

それとも不要ですか？
 択肢（必修科目として重視すべき／選択科目として用意すべき／不要／その他（自由記述））ならび
選にその選択理由に関する自由記述（6）今後複数の大学間で同様のテーマについて合同で活動するテーマは重視すべきだと思いますか？

それとも不要ですか？
選 択肢（重視すべき／希望者のみの参加でよい／不要／その他（自由記述））ならびにその選択理由に関する自由記述（中略）東海クライマックスシリーズの運営方針や今後改善すべき点などのご意見がありますか？
（7）
3‒3

アンケート結果

アンケートは大会終了後 2 週間を期限とし，対象学生の全員から回答を得た。結果を図 7 に示す。前回大会でも同様のアンケートを行っており，その結果も併せて示す。なお，前回大会とは回答数が異なるため，
図 7 は割合で表記している。
設問（1）では，前回大会と比較して今大会を「とても有意義」と回答した学生が増加しており，前回大会と比較して満足度が向上していることがわかる。設問（2）においても同様の傾向で，「とても有意義」と回答した学生が増えている。前回の東海 CS2021 では，授業外での活動となる本競技会のような活動は求めておらず，その他の設問にもネガティブな内容の回答をした学生がいたが，今回のアンケートではそのような回答も見られなかった。また，自由記述欄には「自分たちの行っていない制御や構造を見ることができた」な
ど他校の機体を観察して得た記述があり，前報［6］で示される，複数大学での取り組みで得られる教育効果

10

渡口

翼，原

進，川添

博光，伊藤

和晃，菊地

聡，伊藤

聡

があったものと再確認できた。設問（3）においても設問（2）と同様に，「岐大にはエルロンがあり，名大の授業にないノウハウが見られた」「各大学，各チームで全く異なる設計思想があり，非常に興味深かった」な
ど，他校の機体を観察して得た回答があり，複数大学での競技会の効果が確認できた。
設問（4）では，前回大会と比較して評価が下がっている。前回よりも回答数の増えた「どちらともいえない」と回答した学生の自由記述を分析すると，「当然一人ではできないためチームで協力し，分業できるよ
うな体制にはしていた。自分がリーダーだったが特にリーダーシップは発揮しなかった。」という回答から，自身の反省から評価を下げ，学生の意識はむしろ向上していることがわかった。また，設問（5）では，本実習においてチームワークの必要性を感じた学生から「必須だとやる気のある人とない人の差が大きく全体としての士気が下がる可能性があると思うから」という回答からも，学生の意識が向上していることが確認できた。さらに，工学教育の議論から外れるが，「将来の就職先の活動に役立つと思ったから」と回答した学生もおり，企業活動へのつながりを感じた学生も確認された。
設問（6）では，「その他」の選択肢における自由記述において「同様のテーマだとしても各大学の授業で重視するものが異なる場合に限り有意義だと考える」と回答があり，本設問からも文献［6］の効果を確認でき
た。
設問
（7）
では，「飛行距離のみが評価項目なので，他の評価項目（滞空時間やデザイン性）も取り入れるとおもしろいと思う。」などのルール改正の意見や，参加校の追加などの意見に加えて，「飛行後の反省会とは別に，参加学生同士で自由に意見交換できる時間を設けるとよいと思う」，「本番で飛ばす時間が短く，調整や修理の時間がない。機体を交えて相手チームなどと意見交換をしたい。」といった，自主的な議論の場を望む声があった。これを裏付けるように，大会終了後に両大学の学生が自然と議論を行っている様子が図 8のようにみられた。

複数大学で実施する飛行ロボット教育の合同競技会の改善について

図 7 アンケート結果

11

渡口

12

図8

翼，原

進，川添

博光，伊藤

和晃，菊地

聡，伊藤

聡

競技会終了後に両大学学生が自然に意見交換を始めた様子

4．合同競技会第 1 回目と第 2 回目での変化に関する考察
アンケート結果から，東海 CS の工学教育への効果と今後の課題について，以下のように考察する。
A ）第 1 回目大会東海 CS2021 のアンケート結果から考察した文献［6］では，「具体的な実施方法は各大学等が自主的に判断し，結果として複数大学の実施方針に相違点がある方が，目標に到達するためのアプ
ローチの相違点などから工学的な気づきを促進し，効果的である」と考察している。今回のアンケート
でも設問
（1）
，
（2）
，
（3）
，
（6）の回答から同様の効果が確認でき，本取り組みの工学教育への効果が改めて確認できる。また，「本大会がとても有意義」と回答する学生が増えて満足度が高まったことから，本大会の教育的効果が向上していると推察できる。
B ）本競技会や関連授業に対する学生の意識が向上していることが，設問（4）の自身の反省から評価を下げた回答から考察できる。また，関連授業への意識についても向上されていることが文献［8］においても確認されている。
C ）著者らは，競技会後の議論の場である「大反省会」を，工学教育効果を引き上げるために重要視しており，特に，本大会ではバックグラウンドの異なる他校と対峙するため効果が大きいと考えている。その中で，学生自身から他校との意見交換が意義あるものと捉えて図 8 のような自発的な議論や，設問（7）のような自主的な議論の場を希望する声がある点から，本競技会の効果が感じられる。
D ）一方で，大会の改善を求める意見では，飛距離のみの評価だけでなく，その他の評価項目を加えたルー
ル改正の意見や参加校の増加を求める声があり，ルール改正後も特定のチームに有利に働かないように考慮した項目を検討する必要がある。
以上を総合すると，第 1 回目の東海 CS2021 の実施以来，関係する両大学の学生のモチベーションが上昇してきたところに，3­1 節の特に
（1）
，
（2）
，
（4）の変更点も良い方向に作用し，結果として競技結果，アンケート結果ともに合同競技会である東海 CS がより良いイベントに改善されていることが確認できた。D）のような課題に取り組むことで，今後も工学教育に資するイベントとして東海 CS の継続的改善が期待できる。

複数大学で実施する飛行ロボット教育の合同競技会の改善について

5．お

わ

り

13

に

本論文では名古屋大学と岐阜大学で取り組んでいる「飛行ロボット（自律滑空機）」の設計・製作・評価を行うプログラムについて説明し，特に工学教育の教育効果を高める取り組みとして著者らが開催する「東海 CS」について，第 2 回目の大会である「東海 CS2022」について紹介し，大会の競技や学生へのアンケー
トの結果から，第 1 回目との比較も含めて今大会の効果を考察した。第 1 回大会と比較して，競技記録が大きく伸びたことやアンケート結果などから，学生のモチベーション向上が続いており，工学教育への効果につながっている。一方で，大会のルール改正を望む声があり，公平な競技会ができるよう検討が必要である。さらに，今大会はクラウドファンディング等で資金調達を行ったが，継続的な取り組みにするためには費用面の考慮も必要である。
なお，この東海 CS に関する一連の取り組みに関して，著者らは一般社団法人日本機械学会より 2022 年
度日本機械学会教育賞を受賞している。本論文で考察した内容を十分に吟味し，次回第 3 回目となる東海
CS2023 を 2023 年 9 月 22 日に岐阜市内で開催すべく，現在準備に取り組んでいる。
謝

辞
これまで 2 回の合同競技会「東海クライマックスシリーズ」開催にご尽力いただいた，国立大学法人東海国立大学機構関係役員教職員各位，同航空宇宙研究教育拠点航空宇宙生産技術開発センター関係各位，川崎重工業株式会社関係者各位，協賛いただいた各学会，特別なご協力をいただきました各企業，クラウドファ
ンディング等でご寄付いただいた皆様に謝意を表します。なお，この競技会は内閣府 地方大学・地域産業創生交付金「日本一の航空宇宙産業クラスター形成を目指す生産技術の人材育成・研究開発」ならびに岐阜
県 航空宇宙産業生産技術人材育成・研究開発事業費補助金 の支援を受けて開催されました。
投稿受付：2023 年 8 月 31 日
採録決定：2024 年 1 月 25 日
文

献

［1］ 原

進：“名古屋大学機械・航空宇宙工学科の体験型教育（最近の実施例とポストコロナ時代への対応）”，日本機械学会 機械力学・計測制御部門ニュースレター DYNAMICS，Vol. 66，pp. 1­5，2020．
［2］“16.821 Flight Vehicle Development”, http://web.mit.edu/16.82/www/html/（参照日：2023 年 11 月 4 日）．
［3］“Bronze Propeller Competition”, https://www.wichita.edu/academics/engineering/aerospace/involvement/bronzepropeller-competition.php（参照日：2023 年 11 月 4 日）．
［4］“航空機設計法Ⅱ”，令和 5 年度室蘭工業大学シラバス，https://u.muroran-it.ac.jp/kyomu/syllabustop2023/2503/J3210.
html（参照日：2023 年 11 月 4 日）．
［5］“全日本学生室内飛行ロボットコンテスト”，http://indoor-flight.com/（参照日：2023 年 11 月 4 日）．
［6］ 渡口翼，原進，川添博光，伊藤和晃，菊地

聡，伊藤

聡：
“機械航空工学を総合的に理解するための飛行ロボッ

ト教育～複数大学の連携した取り組み～”，Technical Journal of Advanced Mobility 次世代移動体技術誌，Vol. 3，No. 2，
pp. 13­26，2022．
［7］ Hara S. :“Flying Robot Production Program for Comprehensive Understanding of Mechanical and Aerospace Engineering”,
Proceedings of the 2020 IEEE International Conference on Teaching, Assessment and Learning for Engineering（TALE 2020）,
pp. 160­163, 2020.
［8］ 原進，中村亮介：“名古屋大学工学部機械・航空宇宙工学科の飛行ロボット授業における 3 年間の変化について”，

日本機械学会 D＆D2022 機械力学・計測制御部門講演会講演論文集，No. 22­9，443，2022．
［9］“グライダー 設計から飛行まで

岐阜大と名大の学生が距離競う”，中日新聞，2022 年 9 月 23 日朝刊第 15 面（岐阜県内

総合欄）．
［10］“飛行ロボ，より遠くへ

岐阜大と名大生競う”，岐阜新聞，2022 年 9 月 23 日朝刊第 19 面（県内総合欄）
．

渡口

14

翼，原

進，川添

博光，伊藤

和晃，菊地

聡，伊藤

聡

https://www.youtube.com/channel/UCpFhj76a-rADYFmA8K6IbPQ［11］航空宇宙生産技術開発センター公式 youtube チャンネル，（参照日：2023 年 8 月 21 日）．
渡口

翼

原

進

2015 年 3 月室蘭工業大学大学院工学研

1996 年 9 月慶應義塾大学大学院理工学

究科航空宇宙システム工学専攻博士前期

研究科機械工学専攻後期博士課程修了，課程修了，修士（工学）。2015 年から川博士（工学）。日本学術振興会特別研究

重岐阜エンジニアリング株式会社。2019

員，カリフォルニア大学バークレー校訪

年から現：東海国立大学機構航空宇宙生

問研究員，豊田工業大学工学部助手・助産技術開発センターへ出向。2020 年から岐阜大学工学部招教を経て 2008 年から名古屋大学大学院工学研究科。現在同へい教員。2023 年から岐阜大学工学部非常勤講師。

航空宇宙工学専攻教授。

E-mail：ttoguchi@gifu-u.ac.jp

E-mail：haras@nuae.nagoya-u.ac.jp

川添

博光

伊藤

和晃

1980 年 3 月名古屋大学工学研究科航空2003 年 3 月名古屋工業大学大学院工学工学専攻修了。豊田中央研究所研究員，研究科博士後期課程修了。豊田工業高等名古屋大学工学研究科助教授，鳥取大学専門学校助手，講師，准教授，国立高等

工 学 研 究 科 教 授 を 経 て 2020 年 4 月 ～専門学校機構在外研究員（パドヴァ大2023 年 3 月東海国立大学機構航空宇宙学）を経て，2017 年 4 月岐阜大学工学部

生産技術開発センター特任教授。博士（工学）。鳥取大学名機械工学科准教授，2022 年 4 月教授，現在に至る。航空宇宙

誉教授。

生産技術開発センター人材育成部門長を兼担。博士（工学）。

E-mail：hirokawazoe@yahoo.co.jp

E-mail：ito.kazuaki.x5@f.gifu-u.ac.jp

菊地

聡

伊藤

聡

1999 年 3 月東北大学大学院工学研究科

1991 年名古屋大学工学部情報工学科卒

機械知能工学専攻博士課程修了，博士業。1993 年同大学大学院工学研究科情（工学）。東北大学流体科学研究所助手を

報工学専攻博士課程前期課程修了。1994

経て，2004 年から岐阜大学工学部機械

年理化学研究所バイオ・ミメティックコ工学科講師，現在同准教授。
E-mail：kikuchi.satoshi.a7@f.gifu-u.ac.jp

ントロール研究センター・テクニカル・スタッフ。1997 年同研究所フロンティア研究員。1999 年より岐阜大学工学部助手，2004 年助教授，2007 年准教授，2015
年教授，現在に至る。博士（工学）。
E-mail：ito.satoshi.s0@f.gifu-u.ac.jp

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 5, No. 3（2024）

15Model-Based Risk Analysis for Multi-UAV Operation:
A Case Study of Firefighting Support Using
Formation Flight
Hajime Sasaki＊1，Marika Yamazaki＊2，Shinji Suzuki＊1
Institute for Future Initiatives, The University of Tokyo＊1
DENTSU SOKEN, Inc.＊2
Small unmanned aerial vehicles (UAVs, drones), which are expected to be utilized in various fields aroundthe world, require appropriate risk assessment. Nevertheless, UAVs tend to have unique missions andfunctional requirements, and conventional risk assessment methods cannot easily perform flexible analysis
and verification. In this study, we conducted a model-based risk analysis based on a Concept of Operations(ConOps) formulation from systems engineering perspective. We used the case of firefighting support frommultiple drones in a building fire scene. We confirmed the validity of the reliability analysis for system ofsystems even without physical connections, such as formation flights. We found that it is essential tounderstand risk from the perspectives of the aircraft and the entire system by integrating related components.
We also argued that the systems engineering perspective represented by ConOps is essential for discussing
appropriate risk assessment in a system such as a UAV, which is expected to be equipped with diverse
modes of operation and new technologies.

Keywords: Systems engineering, Model-based risk analysis, UAVs, Drones, Concept of operations

1．Introduction
There is a wide range of possible applications for small uncrewed（or unmanned）aerial vehicles（also known
as “drones”）, such as for inspection, agriculture, construction, and photography. In Japan, the scope of drone
utilization will be expanded through the realization of unassisted beyond-visual-line-of-sight flights in uncrewed
areas（i.e., Level 4 flight）. Given the intensification of disasters in recent years, the use of drones in special
operations during disasters is expected to greatly strengthen the resilience of infrastructure facilities.
The utilization of drones in disaster countermeasures is expected to meet with high social acceptancebecause their benefits and importance are easy to communicate to citizens. The use of drones in disastercountermeasures is a scene that may result in the social implementation of drones in other areas. In a survey of
Nor th American citizens, firefighting and rescue were the most suppor ted areas of drone use forconservation［1］. In a survey of Japanese firefighters, 98％ of the respondents（84 people）responded that theuse of drones during command activities is effective in the early stages of a fire［2］. The Ministry of Land,
Infrastructure, Transport and Tourism in Japan has long indicated the need for uncrewed aerial vehicles andthe need for real-time information transmission as an initial response to large-scale natural disasters［3］. In the
United States, about 20 drones are used for firefighting in Oregon, California, Colorado, and other states.,
where forest fires are common, and the number of drones is increasing due to the recent development of thefederal Wildfire Management Technology Act［4］. In Europe, there are examples of the use of a system（called
Fotokite Sigma）that supports first responders to the scene of a fire with information from the sky through fully

佐々木

16

一・山崎まりか・鈴木

真二

autonomous drone control. In Japan, 27％ of firefighting headquarters own drones, and 69％ of these have a
track record of actual utilization（as of June 2019）
［5］.
1‒1

Challenges in risk assessment of implementing drones for services

Drone usage involves elements of high uncertainty, such as gusts, aircraft conditions, probability of collision
with static and dynamic objects, etc., and risk assessment is essential to undertake a safe flight. Under the Civil
Aeronautics Act in Japan, there is a growing awareness that the airworthiness of drones should be as safe ascommercial transport aircrafts but at the same time, it is unrealistic to apply the standard developed forcommercial transport aircraft as is, given its nature. The safety standards for airworthiness certification ofcommercial transport aircraft include airframes, engines, propellers, and other items, emphasizing the safety ofpassengers. On the other hand, drones are required to have a wider range of safety aspects compared tocommercial transport aircraft, such as not harming people on the ground or other flying objects in the air. From
this perspective, the U.S. Federal Aviation Administration and the European Union Aviation Safety Agency haveestablished their own safety standards for drones. In particular, the latter adopts a flexible operational posture
based on category criteria according to aircraft and operational risk［6］. However, risk assessment technology
for the safety and reliability assurance of drones is still under development. Related laws and regulations arealso in a transitional period. Because of such circumstances, drone manufacturers and operators still havedifficulties observing successful experiences of drone operational risks, benefits, and values to study.
Traditional risk analyses（e.g., FHA, FMEA）as well as safety and reliability assessments were often taken
based on manual work such as using documentations and spreadsheets, for each piece of aircraft andcomponent. If it is a document-based risk assessment, people must redo analyses from scratch for eachdifferent operation.
Due to the complexity of drone operations especially for disaster relief usage, it makes it difficult toaccomplish necessary risk assessments. Safety criteria and metric may vary in accordance with operational
scenario and background conditions. Drones require various risk analyses, depending on the combination ofcomponents for each situation. In addition, drones are eager to adopt new technology for better performance sorisk analyses must be updated whenever the system is upgraded not only for operational risk mitigation, butalso for the certification of aircraft conformity. The problem is conducting risk assessments for drones withvarious operational scenarios increase development term and cost. At the end, the price of a drone becomesvery expensive. It is undesirable for society to implement drone technology. Now, people require more efficient
risk assessments and analyses technology that is suitable for drones due to the diverse operational scenariosand functions of drones.
In this research, an attempt is made to develop a new technology which makes achievable and reasonablerisk assessments necessary for dronesʼ development even though their intended operations are complex. This
paper shows the risk assessment technology for complex operation drones using model-based systems
engineering methodologies.
As a supplemental information, classical document-based risk assessments are still often conducted for
airworthiness certifications these days. Due to its workload, most of the cases, people identify highest criticalcondition of operations and then conduct multiple risk assessments methods, referred by aircraft development
standards, for only such critical condition. The logic is if the highest risk is mitigated, other conditions mustalso satisfy its safety. This logic is acceptable and reasonable only if operation conditions are simple andstandardized like commercial transport aircrafts these days. This is different for drones as described inModel-Based Risk Analysis for Multi-UAV Operation: A Case Study of Firefighting Support Using Formation Flight 17previous section. Agile development and operation is required for drones, which are expected to operate
flexibly on a single aircraft, and risk analysis must be agile as well. The risk analysis needs to be agile as well.
However, no risk assessment method has yet been proposed to achieve this.
Instead of limiting operational conditions to simplify analyses, new technology of model-based risk
assessments enables to define multiple operational conditions in model settings, and to conduct various
analyses and generate results automatically for different settings by changing settings.
1-2

Model-based risk analysis

Model-based risk analysis constructs a system model first with considerations of operational environments,
drone configurations and its safety goals. This is expected to enable advance multifaceted and multi-analyticalassessments of the required reliability that is associated with changes in operations conditions and safety goals.
For example, the operation of formation flights using multiple drones is expected to be used in the event of adisaster and its relief purpose. It is said that redundancy is an essential advantage of a multi-robot systemcomposed of multiple robots. Likewise, ef ficient operation is possible by collecting data using camera
photography with multiple drones. However multi-drone system（formation flights operation condition）risk
assessment is more difficult compared to single drone flight operation. With model-based risk assessments, it
is easier to perform analyses because it can be viewed as a single system as system of systems by applying
replicating single drone model and building multi-drone systems. This is another benefit of using model-based
technology. The purpose of this study is to attempt to develop a feasible and rational method for risk
assessment for drone development, even if the intended operation is complex. In addition, we performed a risk
assessment technique for drones that perform complex operations using model-based systems engineering
methods. Model-based risk assessment can immediately respond to changes in configuration values bybuilding models, and we will apply this method to a drone system based on formation flight to verify its
significance.
2．Methods
The significance of model-based risk assessment as a risk evaluation method using multiple drones isdiscussed from the perspectives of design reliability and operational criticality. For risk assessment in design,
Risk Priority Number（RPN）is used to quantify potential failure causes. RPN is one of the metrics used in therisk evaluation tool FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）. The focus is on quantifying operationalreliability using Mean Time To Failure（MTTF）, which denotes the average time from when a product starts
operating to its first failure. Itʼs a metric used to assess the reliability of products or systems. A comparison wasmade between evaluations based on individual drones and evaluations of the entire system. To calculate thesevalues, the model-based Reliability, Availability, Maintainability, and Safety（RAMS）simulation MADe© wasused. The MADe© complies with the Society of Automotive Engineers ARP4761/4754［7, 8］. The procedure forconstructing a model in MADe© is as follows.
・

Step1: Defining functional concept.

・

Step2: Defining basic required functions.

・

Step3: Hazard definition

・Step4: Setting mission profiles and environmental conditions.

・

Step5: Creating a function block diagram and interrelationships.

・

Step6: Calculation of criticality（MTTF）and reliability（RPN）for each component.

佐々木

18

一・山崎まりか・鈴木

真二

A ConOps was formulated for the societal implementation of fire support drones, and environmental
parameters to be input into the model-based risk assessment through a systems engineering approach wereassumed［9］. To grasp the basic flight conditions of the drone, factors such as context, mission profiles,
temperature, and dust that affect the performance of the drone were considered. Modeling for risk analysis
assuming actual operation was conducted. The purpose of this study is to demonstrate the significance ofmodel-based risk assessment, which allows for flexible risk analysis by constructing a model. Some of the set
values use provisional values discussed in the ConOps as assumptions. Below, an overview of the procedures ispresented for each.
2‒2

Step1: Defining functional concept

In this study, three rotar y-wing drones equipped with a 360°camera and Light Detection and Ranging（LiDAR）were used to construct a real-time 3D model of a fire situation inside a high-rise building. It is
assumed that there is an operational configuration of one master drone and two follower drones, with formationflight operation in mind（Fig. 1）.

Fig. 1

2‒3

Formation flight relationship between drones.

Step2: Defining basic required function

The most fundamental function required in this system adopts the definition of safe flight by QuinonesGrueiro et al.（2021）［10］, which consists of four functions: stable flight, understanding the aircraftʼs position,
grasping the aircraft's condition, and conducting missions. Furthermore, in this use case, these functions were
further defined in detail as follows. In the model within MADe©, settings were made to define situations wherethese basic required functions cannot be realized as failures（Table 1）.
2‒4

Step3: Hazard definition

For the safety flight constraints, we followed Quinones-Grueiro et al.（2021）［10］and set constraints for
ensuring in-flight safety, including the distance to nearby obstacles, remaining batter y charge, and a risk
threshold（an integrated index of collision probability and batter y depletion probability）. If any of these
conditions are not met, an emergency landing is executed. In risk analysis, factors that do not satisfy these
conditions are also considered. Typical examples include gusts of wind, degradation, and collisions［10］.

Model-Based Risk Analysis for Multi-UAV Operation: A Case Study of Firefighting Support Using Formation Flight Table 1

19

Basic functional requirements.

・Flight stably
・Provide power
・Gain lift・Gain thrust・Maintain strength
・Navigate
・Avoid collisions
・Calculate flight path・Receive behavior objectives
・Determine aircraft position
・Obtain oneʼs coordinates（map）data via GPS.
・Determine a location via camera
・Understand aircraftʼs condition:
・Collect monitoring（health value）data.
・Predict degradation using an analysis algorithm.
・Execute the mission.

2‒5

Step4: Setting mission profile and environmental conditions

We created a mission profile that outlines the droneʼs status from the start of its flight, through its mission,
until its return landing. For describing mission phases, we selected parameters like battery usage, distance tothe target fire building, and gas temperature. The mission profile, based on the formulation of ConOps is
illustrated in Fig. 2. Information on the environmental conditions under which a real-time 3D space is assumed
to be constructed at a building fire scene was collected through interviews with experts, and environmental
factors to which the drone is subjected were organized based on the definition in MIL-HDBK-217F（Table 2）.
These were used as inputs for the model-based risk analysis.
2‒6

Step5: Creating a function block diagram and interrelationships

A functional diagram was created to show the causal relationships of the target functions as a block diagram.
This leads to the selection of output parameters that can monitor the causality of failures and integrity. The
input and output between parts are defined, and the connection of the entire systemʼs parameters is organized.

Fig. 2

Defined mission profile

佐々木

20
Table 2

一・山崎まりか・鈴木

真二

Operating environmental factors

MIL-HDBK-217F Environmental factors

Drone fire response applicable risk

Ratings in MADe

Acceleration

Gusts of wind, Hot air, Updrafts, etc.

High

Pressure

Gravity acceleration, Temperature difference, AtmosphericpressureHigh

Vibration

Motors, Rotors, Unstable atmosphere

High

Radiation（Nuclear）

Very Low

Solid contamination

Ash, Smoke, Cinders

High

Liquid contamination

Water vapor, Fire extinguishing agents）

High

Gaseous contamination

At sea, Near coasts, Near industrial areas

Very High

Temperature

Radiant heat

Very High

Humidity

High

Shock

Impact of birds and insects

MediumElectromagnetic radiation

Electric lines, Radio waves, Factories, and other areas withstrong magnetic fields

Low

Each drone controls its lift by exchanging voltage signals and rotation speeds between the airframe and therotor. The airframe receives control inputs from the pilot and signals from sensors. The base station is whereaircraft information and fire information are integrated.
As an example of a function block diagram, a diagram related to operation is shown in Fig. 3.
Additionally, function block diagrams for the aircraft control section, receiving section, sensor section, fire
observation section, camera section, and rotor section were created, defining the relationships between eachfunction. Based on these models, specific connection relationships for various signals were input into MADe©.

Fig. 3Function block diagram of systems related to operation.

Model-Based Risk Analysis for Multi-UAV Operation: A Case Study of Firefighting Support Using Formation Flight Fig. 421

Flow diagram of the interrelationships among the three drones.

A flow diagram of the interrelationships among the three drones is shown in Fig. 4 as an example of theinterrelationships.
In this firefighting support scene, we assumed that three identical drones would be used. Therefore, one
drone model is simply copied to the three drones, and any functional connections among the drones aredefined with additional dependency flows. Since it is difficult for classical risk assessment methods to handle
such multiple system-of-systems, reliability must be assessed separately for each drone. The model-based
approach used in this study allows the construction of an arbitrary number of drone systems by simply copyinga single drone model.
2‒7

Step6: Calculation of criticality（MTTF）and reliability（RPN）for each component

Based on these input models and settings, the MTTF is calculated as the criticality. MTTF is also the meantime to failure of a product［11］; the longer it is, the more reliable the product is. In general, MTTF is defined asfollows.
MTTF ＝Total hours of operation
Total number of assets in use（＝Total numbe of failure）

MTTF is calculated as the minimum required reliability assigned to each component when the target
reliability of the system is 99.9999％ of the required reliability of the drone after 100,000 uses.
The RPN is calculated as a value to evaluate the reliability. This is also described in IEC 60812: “Dependingon the FMEA or FMECA, the degree of difficulty of fault detection should be added to the impact andprobability of occurrence in the risk assessment”［12］. In general, RPN is defined as follows.

佐々木

22

一・山崎まりか・鈴木

真二

RPN ＝ Occurrence of failure mode × Degree of severity × Degree of detectability
3．Results
The ELF（Environment Load Factor）is the relative severities of potential operating environments［13］,which is an integrated coefficient representing the influence of reliability due to difference from nominal
condition. The building fire siteʼs ELF（Environment Load Factor）was calculated to be 0.548 when the ELF of
the nominal environment was set to 1. This means operation at the fire site is more stressful and severe so thendroneʼs reliability becomes less. ELF of 0.548 is a relative coefficient to determine expected reliability under
different environment condition compared to nominal condition. Overall ELF for entire mission profile definedin Fig. 2 is determined by combination of nominal environment and fire site environment based on mission
profile defined for this model. The total mission flight is assumed to contain 60％ of nominal flight and 40％ offire site. Based on this assumption, the final coefficient impacting drone reliability was found to be 0.82. Basedon the above, the MTTF in a clear sky flight was multiplied by 0.548 to output the MTTF in a fire scene
environment（Table 3）.
In Table 3, the allocated MTTF for each component are listed. This allocated MTTF numbers are calculated
Table 3

MTTF comparison by item（F.F.: Formation Flight）.
Follower（F.F.）

Item

Communication

Ground Controller

3.57E＋11

3.57E＋11

3.57E＋11

SystemReceiver（Ground Controller（2.4GHz））

1.71E＋13

5.71E＋13

9.03E＋09

Receiver（5G Communication）

1.71E＋13

5.71E＋13

9.03E＋09

Receiver（920MHz communication）

1.71E＋13

5.71E＋13

9.03E＋09

Receiver（Remote ID）

1.71E＋13

5.71E＋13

9.03E＋09

Transmitter

4.28E＋12

5.71E＋12

9.03E＋08

Gyro Sensor（Sensor Section）

3.00E＋13

1.00E＋14

1.58E＋10

Acceleration sensor

3.00E＋13

1.00E＋14

1.58E＋10

Electronic compass

3.00E＋13

1.00E＋14

1.58E＋10

Airframe thermometer

3.00E＋13

1.00E＋14

1.58E＋10

LiDER

3.00E＋13

1.00E＋14

1.58E＋10

GPS sensor

3.00E＋13

1.00E＋14

1.58E＋10

Barometric altimeter

3.00E＋13

1.00E＋14

1.58E＋10

Gyro sensor（fire observation section）

2.67E＋06

3.62E＋06

3.96E＋05

Gas sensor

2.67E＋06

3.62E＋06

3.96E＋05

360°camera

2.67E＋06

3.62E＋06

3.96E＋05

Visible light camera

1.34E＋06

1.81E＋06

1.98E＋05

Infrared camera

1.34E＋06

1.81E＋06

1.98E＋05

Mission computer

8.57E＋12

2.86E＋13

4.52E＋09

Flight controllers

8.57E＋12

2.86E＋13

4.52E＋09

ESCs

1.43E＋12

2.86E＋12

4.52E＋08

Motor

1.56E＋09

2.21E＋09

2.78E＋07

Rotor

1.56E＋09

2.21E＋09

2.78E＋07

Structure

2.86E＋12

5.71E＋12

9.03E＋08

Brushless motor

2.67E＋06

3.62E＋06

3.96E＋05

Battery

3.91E＋08

7.13E＋08

8.97E＋06

Sensor system

Camera system

Computer system

MechanicalElectrical

Single flight

Master（F.F.）

Category

Model-Based Risk Analysis for Multi-UAV Operation: A Case Study of Firefighting Support Using Formation Flight 23from top level system target reliability and equally distributed based on component functions relationships
defined in the model. The input value of this analysis is four-digit. This comparison shows difference of
required MTTF for each component within the systems. There are three different usage operational cases
compared, single flight, master drone in formation flight and followersʼ drone in formation flight. It can be seenthat the follower drone in formation flight require less MTTF even though drone is same as master drone.
Additionally, Figs. 5 and 6 show the risk priority number（RPN）results for each component of the single
flight and formation flight. RPN is defined by FMEA as the product of Severity, Occur rence andDetectability［12］. Figure 5 shows top RPN ranking for single flight, and Fig. 6 shows top RPN ranking forformation flight. As it is seen, the ranking is varied due to the severity and occurrence difference between these
two operations cases even though the mission goal is same. For example, the battery is most critical to thesystems in both operation cases; however, mission computer and 5G communication system is more importantfor formation flight because these functionalities are used for maintaining three drones system flight in

Fig. 5

Fig. 6

RPN by component（Single flight）.

RPN by component（Formation flight）.

24

佐々木

一・山崎まりか・鈴木

真二

controlled formation.
These figures are some examples output from model-based risk assessment. In classical approach of
document-based, it is difficult to see the risk criticality difference between single flight and formation flight.
The advantage of Model-based risk assessment is visualization. As described in above, if risk analysis result
tells battery and camera risks for mission success, when drones used in formation flight, communication failure
risk may not be solved by effective countermeasure and then the mission can be failed due to the lack ofrobustness for these functionalities.
4．Discussion
During the discussion on the examination of ConOps, current fire site-related issues were extracted, andactual technical and social issues were clarified. It is important to use these issues and their ideal forms as abasis for discussing what kinds of environments and timeframes should be used to operate drones at actual firesites, and what configurations should be used and for what purpose.
It can be seen from Table 3 that the MTTF of the master drone must be higher than that for single-drone
operation as the required reliability for formation flight. It was confirmed that the reliability of the master dronein terms of the formation control method affects the reliability of the entire system. It can also be confirmedthat the communication system has the greatest impact on the required reliability during formation flight,
followed by the sensor section.
The concept of aircraft authentication for normal crewed aircraft involves safety assessments by assessing
the reliability of the aircraft itself. Meanwhile, if there are many variations of operations and functions such as
drones, then it is necessary to consider each pattern. For example, mission request functions for purposes suchas data collection by formation flight give priority to what can be achieved as a mission even if there is a loss offunction of the entire system that consists of multiple drones. In such cases, the reliability of related functions
and components can be adjusted. Meanwhile, the emergency avoidance function for collisions and crashes
requires independent reliability for each drone, even in formation flight. Even with drones of the same model,
when roles are divided into master and follower drones in the formation flights like in the present case, it ispossible to quantitatively confirm that the required reliability differs for each role.
As can be seen from the average RPN of the components by FMEA（Figs. 5 and 6）, the highest priority
being the battery is a common feature to both single drone and formation flight. Meanwhile, in the formationflight, it can be confirmed that the mission computers, base stations, and transmitters are the most importantcomponents after the battery. It can be seen from these results that, in cases where the drone designer decides
that the communication specifications assume the operation of a single drone, the performance may not be
sufficient depending on how the user uses the drone. When there are variations in usage, such as drones withsingle-flight capabilities vs. those with multi-flight capabilities, there is a question of how to set uniform safety
standards.
5．Conclusion
There is potential for the use of drones in disasters as a socially acceptable practice. Meanwhile, a risk
assessment method that can flexibly compare results is essential for implementing complex and changing
systems. In this study, we seek to conduct a risk assessment when the mission is to collect building firesituational data using multiple drones by implementing a realistic model-based risk analysis after conducting

Model-Based Risk Analysis for Multi-UAV Operation: A Case Study of Firefighting Support Using Formation Flight 25basic concept examinations（i.e., ConOps）using systems engineering approach.
Even if there is no physical connection, the integration of components that have a significant impact on
mission success and safety can be considered as a single system（i.e., system of systems）, and it was shownthat a reliability analysis of the entire system was effective. Meanwhile, it was also suggested that it is importantto subdivide and assess the reliability of the entire system by each operation, function, and technology（component）linked to them. For example, if the environmental load at the fire site was prepared for eachcomponent, then the required reliability could be calculated in more detail.
The approach in this research contributes to the improvement of technologies for the reliability assessmentof objects such as drones, which are complex and are expected to be used in many ways. In the future, we can
expect to assess the maximum availability and reliability from the perspective of not only the aircraft but also
the social system.
Acknowledgement
This article is based on results obtained from a project, JPNP21004 commissioned by the New Energy andIndustrial Technology Development Organization（NEDO）.
Received : February 21, 2024
Accepted : March 15, 2024
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unmanned aerial vehicle,” Report of National Research Institute of Fire and Disaster, No. 128, pp. 13-20, 2020.
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common/000041208.pdf（Accessed : December 19, 2022）.
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2020. https://www.nationalgeographic.com/science/article/fireball-dropping-drones-new-technology-helping-fight-fires（Accessed : December 19, 2022）［5］ Fire and Ambulance Service Division, Fire and Disaster Management Agency：無人航空機の災害時における活用状況等調査について，消防の動き，Vo. 2，pp. 11-12，2020.
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［8］ Society of Automotive Engineers : “Certification considerations for highly integrated or complex aircraft systems,” SAE
ARP4754, 1996.
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social implementation issues for use of drone-based remote technology in firefighting,” Technical Journal of Advanced
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［10］Quinones-Grueiro, M., Biswas, G., Ahmed, I., Darrah, T. and Kulkarni, C. : “Online decision making and path planning
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Publishing, Cham, 2017. https://doi.org/10.1007/978-3-319-55840-0_4

佐々木

26

一・山崎まりか・鈴木

真二［12］IEC 60812 : Analysis techniques for system reliability ─ Procedure for failure mode and effects analysis（FMEA andFMECA）, 2006.
［13］Conroy, P., Stecki, J. and Thorn, A. : “Influence of environmental loading factors on system design,” European Conference of
PHM Society, Vol. 3, No. 1, pp. 1-10, 2016.
佐々木

一

鈴木

真二

東京大学未来ビジョン研究センター特任

東京大学名誉教授，同未来ビジョン研究准教授。博士（工学）。三菱重工業（株）

センター特任教授。（株）豊田中央研究名古屋航空宇宙システム製作所などの民所，東京大学大学院工学系研究科航空宇間技術職や，東京大学政策ビジョン研究

宙工学専攻教授を経て現職。工学博士，

センター准教授を経て現職。専門は技術

専門は航空工学。日本航空宇宙学会会長

経営，イノベーションマネジメント，知識工学，複雑システ（第 43 期）。国際航空科学連盟（ICAS）前会長。一般社団法

ムにおける意思決定支援。

人日本 UAS 産業振興協議会（JUIDA）理事長など。

山崎まりか
株式会社電通総研。ジョージア工科大学
航空宇宙工学部宇宙システム設計科卒業。日本ナショナルインスツルメンツ株
式会社，株式会社 IHI を経て現職。故障予知（PHM）技術コンサルタント。

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 5, No. 4（2024）

27

ドローンの型式認証における安全設計活動に貢献する MBSE 活用提案
三好

崇生＊1，2，木村

哲也＊2，五十嵐広希＊3，鈴木 真二＊4，荒木
大坪弘＊5，前村 皓一＊5

克文＊1，

サイバネット MBSE 株式会社＊1
長岡技術科学大学システム安全専攻＊2
東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻＊3
東京大学未来ビジョン研究センター＊4
サイバネットシステム株式会社＊5
無人航空機（ドローン）の型式認証では，安全性，品質，均一性等を示すために要求基準を多数の適合性証明手法（MoC）を組み合わせた認証試験資料等の提出が求められる。要求基準や MoC は文書で提供されるため，その内容をモデル化することで要求基準と MoC また提出資料との関係性を明確にする
ことが複雑な認証活動に有効と考えられる。また，機体の基本的な構成要素および外部環境をモデル化
し，認証用のモデルと関連付けることは，完成後の機体の具体的な認証作業を効率化するとともに，新たな機体を設計する際にも機体性能の確保とともに，型式認証作業の効率化に貢献できる。本論文では，第二種機体認証を想定した安全認証に対するモデルと仮想的なドローンの設計モデルを SysML モデル
にて階層的に構築し，ドローンの型式認証における安全設計活動に貢献する MBSE 活用の提案を行う。

Keywords:無人航空機，ドローン，MBSE，SysML，型式認証，NEDO プロジェクト

MBSE Case Study Contributing to Safety Design
Activities in Drone Type Certification
Takao Miyoshi＊1，2，Tetsuya Kimura＊2，Hiroki Igarashi＊3，Shinji Suzuki＊4，
Katsufumi Araki＊1，Hiroshi Otubo＊5，Koichi Maemura＊5
CYBERNET MBSE Co., Ltd.＊1
Nagaoka University of Technology System Safety＊2
Department of Aeronautics and Astronautics, University of Tokyo＊3
Institute of Future Initiatives, University of Tokyo＊4
Cybernet Systems Co., Ltd.＊5
Type certification of unmanned aerial vehicles (drones) requires the submission of certification test
documents that combine the required criteria with several methods of conformity certification (MoC) todemonstrate safety, quality, uniformity, and so on. Since requirement criteria and MoCs are provided in
documents, it is considered effective for certification activities to clarify the relationship between requirement
criteria, MoCs, and submitted documents by modeling their contents. In addition, modeling the basic
components of the aircraft and the external environment and relating them to the model for certification will
streamline the certification process for the completed aircraft.In this paper, we propose the use of MBSE tocontribute to safety design activities for type certification of drones by constructing a model for safety
certification and a drone design model in a hierarchical manner using a SysML model, assuming Type 2
certification.

三好

28

崇生，木村

哲也，五十嵐広希，鈴木

真二，荒木

克文，大坪

弘，前村

皓一

Keywords: Unmanned aerial vehicle, Drone, MBSE, SysML, Type certification, NEDO Project

1．は

じ

め

に

我が国においては，航空法上の無人航空機（本稿ではドローンともいう）の有人地帯での目視外飛行等，
これまで禁止されていた「レベル 4（第三者上空での目視外）」飛行を制度化するために，2022 年 12 月 5 日に新たな航空法が施行された。その一つが，ドローンの機体の安全や均一性を構築するため，従来の有人航空機に倣うドローンの型式認証（海外では有人航空機と同様に型式証明，TC：Type Certificate）の仕組み
で，国土交通省航空局より示された検査要領サーキュラー（No.8­001「無人航空機の型式認証等における安全基準及び均一性基準に対する検査要領」，以下，サーキュラー）［1］として通知された。なお，サーキュ
ラーとは航空法に基づき発行される通達のうち，特に関係者に周知・明示したい内容が体系化して通知される内容である。
型式認証では，製造メーカと航空局または登録検査機関の共同作業として，設計検査や製造過程の検査が基準に従って執り行われる。この型式認証が社会に受け入れられた制度として機能するためには，認証における作業そのものが正しく関係者に理解され，一定以上の品質で執り行われる必要がある。そのため，型式認証における手続き，安全基準及ぶ均一性基準に対する適合性証明方法の事例などをとりまとめた「無人航空機の型式認証等の取得のためのガイドライン」［2］（以下，航空局ガイドライン）が航空局から発行された（後述の第二種型式認証を対象としている。なお，サーキュラー，航空局ガイドラインは 2024 年 3 月に改定が予定されているが，ここでは改定前のものを対象とする）。
航空局ガイドラインでは，前述したサーキュラーの要件をベースに安全基準とその適合性証明方法（MoC，Means of Compliance）の案（以下，安全基準等）が示されている。一般的には，基準とは「重量が xx 以下であること」等の数値目標とともに示される設計要件とイメージされがちであるが，型式認証における安全基準は概念的で，それを証明する MoC もガイドラインにおいて事例や案として，選択肢の一つが示されているにすぎない。こうした安全認証の方式は「Performance-based Regulation」と呼ばれ，有人航空機においては米国連邦航空局（以下，FAA）が，小型航空機の審査方式（Part23）として 2017 年に採用し，我が国でも 2021 年に小型機（N 類）の耐空性審査要領 第 II 部が同様に改定された［3］。こうした方式は設計の自由度を広げ，あらたな技術の採用を促すものと解釈されるが，基準案，MoC 案ともにいずれも文章により提供されるため，その理解に時間を要し，さらに，それらは随時更新されうるものであるため，その変更の影響を理解するのも容易ではなく，型式認証の申請者にも審査者にも手続きを複雑化させるという指摘もある［4］。
上記の課題を克服するために，Model-Based Systems Engineering（MBSE）を活用し，FAA の Part23 とその MoC との関連性を整理する発表がなされている［4］。本論文では，我が国のドローン機体認証における安全設計活動を想定し，航空局ガイドラインが示す認証プロセスにおける安全基準等を MBSE により構造化した。さらに，標準的なドローンの MBSE によるモデルを想定し，機体モデルと機体設計プロセスのモデルとの階層構造化を試み，認証要求と機体設計の相互作用効果が確認できることを提案する。MBSE
はステークホルダの関係をしめすユースケース図，システムと外部の関係を示すコンテキスト図などを用いて設計情報を図的，俯瞰的に示すのに適したツールであり，開発要求と開発システムの関係性を構造化するために適しているといわれる。これまでに宇宙機（具体的なモデル事例［5，6］）や自動車の自動運転（Google
Scholar で Automatic Drive/MBSE での検索で 2018 年以降でも 1,000 件以上の論文が公開）への MBSE の適用事例が報告されている。我が国のドローン型式認証の安全要求と機体設計を総合的に MBSE によりモデル化した例は報告されていない。

ドローンの型式認証における安全設計活動に貢献する MBSE 活用提案

29

2．ドローンの型式認証と MBSE の寄与
2‒1

ドローンの型式認証制度

ドローンを，レベル 4 で飛行させるには，飛行エリアの地上の第三者を排除させる立入管理措置を講じるなど，航空法第十一章「無人航空機」，第二節「無人航空機の安全性」，第一款「機体認証等」において第一種機体認証と，第三節「無人航空機操縦者技能証明等，第一款「無人航空機操縦者技能証明」において一等
無人航空機操縦士の資格が要求される。これはレベル 4 飛行を実現させるための条件であるが，これまで，立入管理措置を講じて飛行許可を得ることができた特定飛行においても，第二種機体認証と二等無人航空機
操縦資格を設け，特定飛行においてもある種の飛行を行う際には許可承認を不要とすることが可能となった。型式認証は大量生産を前提とした機体型式に対する機体認証を意味し，第一種と第二種が存在することになる。型式認証の安全基準および製造の均一性基準に対する検査要領に関しては，国土交通省令で定めることと航空法で規定された。
省令のうち安全基準は，FAA のドローンに対する規定 14 CFR（Operating and Flight Rules）§21.17（b）
を参考としたと推察され，以下の区分で構成されている。
001

設計概念書（CONOPS）

005

定義

100

無人航空機に係る信号の監視と送信

105

無人航空機の安全な運用に必要な関連システム

110

ソフトウェア115

サイバーセキュリティー

120

緊急時の対応計画

125

雷

130

悪天候

135

重要な部品（フライトエッセンシャルパーツ）

140

その他の必要となる設計及び構成

200

無人航空機飛行規程

205

ICA（無人航空機等に対する点検及び整備を行うための手順書）

300

耐久性および信頼性

305

起こりうる故障

310

能力および機能

315

疲労試験

320

制限の検証

特に第二種に関しては，最大離陸重量が 4 kg 未満，4 kg 以上 25 kg 未満，25 kg 以上によって適用の差異があり，さらに 25 kg 以上では飛行方法による差異も存在する（詳細はサーキュラーを参照のこと）。この安全基準の特徴は，「セクション 001 設計概念書（CONOPS）」において，想定される運用を定義して，試験及び運用限界の値と範囲を要件付け，その要件に従い基本的には飛行試験によって実証することにある。
すなわち，従来の有人航空機の型式証明制度のような設計プロセスから審査を開始するのではなく，完成機
体の飛行試験が検査の基本となる。
この制度は，1 章で述べたように Performance-based であるため，安全要求が記載されるに留まる。安全基準に対する適合性証明方法（MoC）の事例などは，均一性基準の証明方法とともに第二種の機体を想定して航空局ガイドラインとして発行されている。ただし，航空局ガイドライン自身も，航空機の認証に精通した者以外には理解が容易でないことから，NEDO（国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発

三好

30

崇生，木村

哲也，五十嵐広希，鈴木

真二，荒木

克文，大坪

弘，前村

皓一

機構）次世代空モビリティの社会実装に向けた実現プロジェクト（通称：ReAMo プロジェクト）［7］「無人
航空機の認証に対応した証明手法の事例検討」ワーキンググループ等においてドローンの第一種╱第二種 機
体の認証の認証ガイドラインや手順書，解説書等の作成が進行している。ただし，こうした情報は，文書で提供され，その内容も適宜更新されることが想定されるため，その内容を理解し，継続的に最新の情報を維持させていくことは容易でない。そこで本論文では，MBSE を用いて，第二種型式認証における安全性設計活動に焦点をあて，航空局ガイドラインの安全認証にかかる要求と，申請の際に求められる成果物および，それらを裏付ける MoC の関係性をモデル化することを試みる。さらにドローンの基本的な構成要素との関係性もモデル化する。これは，完成機体の安全評価を行う際に，ドローンの機体要素との関係まで理解ができ，安全要求が変化した際の機体の再設計や，逆に機体を設計変更した際の安全要求への影響を確認できる。また，新規機体の設計段階から，型式認証取得のために考慮すべき事項が明確になることを目指すた
めである。
2‒2

MBSE による安全設計

ドローンは空飛ぶコンピュータとも言われるが，多数の先端技術で構成されるハイテク機器である。構成
部品としては，技術的な開発が求められる部品と，市販製品（COTS：Commercial Off The Shelf）やオープ
ンソース型のソフトウェア／ハードウェア等の形態でコモディティ化がされた部品が統合されて構成されている。ドローン創りを技術的側面から考えると，要求を実現する技術要素の組合せに対し，制約として安全基準等が統合され，システムとして成立する条件を探す活動とすることで型式認証取得が可能となると考えられる。
機体システムの安全設計においては，使用される環境において想定されるリスクを評価し，許容されうる
リスクレベルに管理することが求められる。ドローンのリスクアセスメントに関しては各国航空局が参加する JARUS（Joint Authorities for Rulemaking of Unmanned Systems）により開発されている SORA（SpecificOperations Risk Assessment）という手法があり，わが国の法制度や利用環境に適合させた「安全確保措置検討のための無人航空機の運航リスク評価ガイドライン」が福島ロボットテストフィールドより発行されている［8］。
SORA においてはドローンの運用コンセプト（CONOPS：Concept of Operations）を規定したうえで，リスクアセスメントを実施することが記されており，機体の型式認証においても CONOPS を設計概要書として規定したうえで，機体の安全基準等を満足することが求められる。このようにドローンは実際の利用を通して開発されるシステムではあるが，運用に関するユースケースを想定したうえで型式認証プロセスを実行することが求められている。設計としては仮説的に CONOPS を抽出し，かつアジャイルとして開発が進められる中で，CONOPS が変化することもある程度までは許容しながら進められる開発体制を構築する必要が，安全設計の側面からも確認できる。
よって本論文では，筆者らの知見によりリスクアセスメントもモデルとして表現し，航空局ガイドラインの安全基準との関係を MBSE として示すことで，機体設計における安全基準の制約条件を見出すことを試みる。なお，前節のように，現状の型式認証は，基本的には，機体の飛行試験にもとづき，基準への適合性を求めているが，新たな機体設計時に，設計当初から安全基準等の制約を考慮した設計開発ができるように機体のモデル化も本論文では含めることとしている。このような状況においてのドローンの機体開発は，システムの成立条件への制約の調整作業と捉えることができる。システムを創っていく活動では 3 つのシステ
ム（1．開発中のシステム，2．開発物の周辺システム，3．開発のためのシステム）が存在する［9］といわれる。
例えばドローンの場合，1．ドローンそのもの，2．ドローンが使われる環境や周辺システム等，3．ドローン開発のための設計ツールやプロセス等（型式認証も含まれる）となる。この 3 つのシステムの関係性において 3 は，ものづくりの成功のためには 1，2 を理解して機能する必要があり，本稿で取り組む MBSE は 3 で

ドローンの型式認証における安全設計活動に貢献する MBSE 活用提案

31

あり，1，2 を管理する技術といえる。
3．ガイドラインを組み込んだ MBSE 設計情報構造
3‒1

設計情報構造概略

航空局ガイドラインを MBSE 実現のためのモデリング言語の一つである SysML［10］にてモデル化するにあたり，モデル構造を社会，規格，機体設計の 3 層 Layer 構造とした。図 1 にモデル概略図を示す。
最上位階層（Layer0）においては，航空局ガイドラインの存在意義を製造者と認証者の達成すべき目標を示すユースケースから導出し，以降の階層の導入部とした（図 1 では適用事例①）。第二階層（Layer1）は，航空局ガイドライン本体をモデル化した。第三階層（Layer2）では，実設計における機体別のモデル化を実施した。第二階層（Layer1）と第三階層（Layer2）について以降で説明を行う。

図1

3‒2

ドローンの型式認証に必要な設計情報の構造を示すモデルの概略図

Layer1 航空局ガイドラインのモデル化

Layer1 では，航空局ガイドライン［2］要件（及びベースとなったサーキュラー）を要求図にてツリー構造
としてモデル化（図 1 ②）した。また各セクション別（航空局ガイドライン内のセクション 001/005/100…）の成果物構造としてモデル化（図 1 ③）を行った。成果物内の CONOPS については，詳細なモデル化を実施し Layer2 での活用を行うひな形情報として構成した。航空局ガイドライン内ではセクションとの考え方も構成されており，各セクションを一つの要素となるようモデル化（図 1 ④）した。セクション内で取り扱われる MoC についても構造化しモデル化（図 1 ⑥）した。実モデルについては，4 章必要箇所にて随時
説明図として示す。図 1 ⑤については後で説明する。
次にモデル化された要素間のつながりを説明する必要がある。図 1 で吹き出し（「マトリクス」）で示した 3 か所を SysML 要素のつながりがわかるようマトリクス化した。ここでは一例のみとなるが，図 2 にCONOPS と要求の関係マトリクスを抜き出して示す。図においてソースとなる 001（a）～（h）がセクション
001 の要求で，ターゲットとなる列が本論文で想定する CONOPS の項目である。図中の矢印は要求を満足

32

三好

崇生，木村

哲也，五十嵐広希，鈴木

真二，荒木

克文，大坪

弘，前村

皓一

する項目の関係性を示し，マトリクス化することで両者の関係性を俯瞰できる。
なお，CONOPS 記述内容や航空局ガイドライン要求との関係などは本論文で想定したもののため，今後変更される可能性がある。ここでは，関係性の内容については議論せず，設計を実現するための構造としてモデル化が活用できることを議論の対象とする。

図2

CONOPS と要求の関係マトリクス

最後に図 1 ⑤のモデル化だが，③，④，⑥を要素として使いながら，②を元にした振る舞い（各要素間のやり取り）をモデル化した。航空局ガイドラインにはセクション別の作業内容が示されているが，それぞれの成果物の関係性については読者が整理しながら読み進める必要がある。ここでは，この関係性を整理し，セクションをまたいで作る成果物の関係が確認できるようにした。図 3 にセクション間の振る舞いによる関係性を抜粋して示す。セクション間には複雑な関係性が存在することが読み取れる。さらに，各セク
ション内で具体的な作業の解析も実施しており，設計情報のつながりや CONOPS，無人航空機飛行規程，
ICA 等がセクションにまたがって影響を及ぼしていることが確認できた。
また，航空局ガイドラインでの言及はなされていないが，具体的な作業を考えた場合に影響関係があるセクション間の振る舞いが存在する。例えば「セクション 305 起こり得る故障」と「セクション 120 緊急時の対応計画」の間には航空局ガイドラインでは直接的な言及がなされていないが，実設計においては関係が出てくるシステムが多いと考えられる。モデル内では航空局ガイドラインに合わせた関係性としたが，今後の認証の進化とともに航空局ガイドライン自体の充実も必要であることを指摘できる。こうした修正は，いっドローンの型式認証における安全設計活動に貢献する MBSE 活用提案

33

たん MBSE によるモデル化を行っておけば容易に反映させことができる。こうした点も MBSE によるモデル化の利点といえる。

図3

3‒3

セクション間の振る舞いによる関係性（抜粋）

Layer2 標準的なドローン構造のモデル化

Layer2 では，MBSE 設計情報構造の確認のためにドローンの機体設計を Platform Independent Model（PIM）としてモデル化を行った。ここでは，無人航空機分野 サイバーセキュリティガイドライン Ver.1.0［11］（以下，セキュリティガイドライン）に示される「図 2­1 ドローンの汎用的なシステムモデル」を参考として活用した。セキュリティ考慮のため制御に寄ったアーキテクチャであり，例えば機体に必要な灯火等の情報は載せられておらず，モデル化においても注記のみとした。（実機開発と考える場合，これを航空局
ガイドラインモデルとの比較により設計漏れと解釈することもできる）
なお，セキュリティガイドラインの図は MBSE においてはコンテキスト図（ドローンと外部環境との関係性を示す図）と捉えることができる。周辺システム内に存在する設計上対象とするシステム（SOI：
System of Interest）が示されているためである。これは 2­1 節でしめした「2．ドローンが使われる環境や周辺システム等」であり，MBSE において管理すべき情報の一つといえる。ここでは 2．を簡易的に分析した結果，周辺環境へのリスクを分析する必要があることから，追加要素として「その他ステークホルダ」や「他の航空システム」を割り当てた。
図 4 に PIM-drone 構造を示す。図 5 に PIM-drone システムのコンテキスト図を示す。
図 5 において，「：ドローン本体」と「：地上制御局（GCS）」が一般的にはドローン製造者にとってのSOI になると考えられる。また，各要素に矢印が示されたポートが配置されているが，やりとりされる信号等の情報についてもモデル化が行われている。SOI の周辺環境との相関を分析することが図 5 の主目的である。そのため，ドローン本体内部等は，要素を並べるだけにとどめており詳細な設計は当論文では対象としない。
3‒4

Layer2 における個別機種別の CONOPS モデルのインスタンス化

Layer1 と Layer2 は異なる対象がモデル化されてきたが，つなぐ仕組みが必要となる。ここでは，航空局
ガイドラインのモデル（図 1 ③）をインスタンス化（Layer1 をひな形，Layer2 で実体化）し利用する。航空局ガイドラインによると，認証においても CONOPS が重視されることが示されている。Layer1 CONOPS

34

三好

崇生，木村

図4

哲也，五十嵐広希，鈴木

真二，荒木

克文，大坪

弘，前村

皓一

PIM-drone 構造（一部抜粋）（図 1 ③内の 1 つの要素）は各個別の項目まで詳細にモデル化しているため，Layer2 では実体化（インスタンス化）しモデリングを実施する。
図 6 に CONOPS のインスタンス化の表現例を示す。ここでは Layer1 CONOPS の一部分の要素を継承関係（インスタンス化と同義とする，ツール制約のため継承で実施）で接続した。継承元はグレーの網掛けされた Layer1 の CONOPS であり，「PIM-drone_CONOPS-A.1.2」が Layer2 で実体化された要素である。要素内には Part として，A.1.2.1 ～ A.1.2.7 の要素が存在しているが，ここでは，A.1.2.1 と A.1.2.2 に初期値（＝の後の文言）を持たせている。これらは独立した要素として機能するため，Layer2 内の設計要素に紐づけて関係性を示すことも可能である。これらにより，Layer1 の要素を引用しながら，Layer2 の要素として設計できることが示された。
4．事例による考察
型式認証に関係するプロセスは，設計を行う製造者の開発スタイルによって異なるが，いくつかのプロセドローンの型式認証における安全設計活動に貢献する MBSE 活用提案

35

図 5 コンテキスト図スを並行して実施する必要がある点は変わらない。ここでは，認証／設計／安全設計の 3 つのプロセスが並列で実施されるものとして検討を行う。これらのプロセスで横断的に利用されるものとして，各種設計情報があるが，ここでは CONOPS を取り上げ確認する。
まず認証プロセスにおける CONOPS の扱いについては，図 7 に示す航空局ガイドライン内の「事前調整～認証書の交付まで」を参照する。図中では複数回 CONOPS が登場するが，認証プロセス進展に合わせ初期に設定した CONOPS を情報のやり取りにより完成させていることが確認できる。また，申請者と認証に関する複数のステークホルダ間でやり取りがなされることが確認できる。
次に設計プロセスと安全設計プロセスを検討する。認証プロセスは外部ステークホルダ（航空局等の認証者）との直接的なやり取りであるが，設計及び安全設計プロセスは内部要因，内部要求をもとに設計活動が行われる。ただし設計において外部ステークホルダの要求から，ビジネス構造が構築され設計に影響することも十分に考えられるが，ここではこれら外部からの要求については，内部要求として導出され，設計活動へ至るものとして検討を行う。
内部プロセスについては，各社各様の様々な方法が存在する。一般的な方法としてここでは航空機の安全
設計プロセスである SAE ARP 4754B［12］を参照する。SAE ARP 4754B では設計プロセスと安全設計プロセスの関係を説明しており，設計プロセスを V 字プロセスと捉え，安全設計プロセスは設計プロセスの様々

三好

36

崇生，木村

図6

哲也，五十嵐広希，鈴木

真二，荒木

克文，大坪

弘，前村

皓一

CONOPS のインスタンス化

な設計情報に影響を及ぼすものとして扱われる。安全設計プロセスのアクティビティで発生するアウトプットが設計プロセスにも密接に関係するものとして扱われており，逆に設計プロセスの変更が安全設計に影響することも十分に起こりうる。そこで，CONOPS を中心にこれらプロセス間での関係を整理すると，以下の 2 つの方向性から影響範囲の特定の実現性を確認することで，プロセス間における設計情報のやり取りが成立すると考えられる。
・（外部→内部）認証プロセスの変更が，機体設計における影響範囲とつながるか・（内部→外部）内部プロセスの変更が，認証における影響範囲とつながるか
4‒1

外部要因による内部プロセス／設計への影響

外部要因として認証プロセスでの規格の基準変更を取り上げる。認証とは State of the Art が求められるものであり，例えば，技術の進化や社会情勢の変化等により基準が変更されることは一般的である。
設計情報の構造体として MBSE にて構築された情報のどこに変化が発生し，かつどのように設計に影響を与えるかとなる。3 章で示した通り，Layer 構造をとる設計情報であり，上位の Layer1 から Layer2 に影響を与える流れが想定できる。3­4 節で示した通り上位 Layer で作成した CONOPS をインスタンス化するドローンの型式認証における安全設計活動に貢献する MBSE 活用提案

図7

37

認証プロセス（航空局ガイドライン［2］「図 1 事前調整～認証書の交付まで」より引用）ことが可能なため，内部の設計への影響をコントロールすることが可能である。認証と設計を Layer 構造によるモデル化の利点の一つといえる。
4‒2

内部プロセスでの設計変更の認証への影響

内部プロセスである Layer2 から認証に関係する Layer1 への影響を考える。
2­2 節で示した安全設計手法に従いモデルの作成を実施する。図 8 に Layer2 で実施するリスクアセスメ
ント実例を示す。ここでのリスクアセスメント事例は［13］で示される内容を参考とし，方策は航空局ガイド
ライン適用を意識した。また SafeML［14］にてモデル化を行った。
リスクを元に，機体設計で関係する要素（点線枠内）とセクション 110（ソフトウェア）航空局ガイドラ
イン要求（二重線枠内）の関係性が構築された。図 8 の赤枠は危険源，危害とシナリオによるリスクアセ
スメントを示し，青枠はその方策，緑枠は方策の確認の仕組みであり，方策と航空局ガイドライン要求の関係性を示すことで要求を満たすことを示している。ここでは機体設計要素は粒度が粗いが，各機能別の必要要件として安全要求を実現すべき領域を限定的に規定し，かつその妥当性を説明することがリスクアセスメ
ントを元に行える。例えばソフトウェア開発で，機能の独立性が保証されるような環境を用いた場合，厳密なプロセスを適用すべき領域と適用しなくて済む領域を区分することができ，機能開発の自由度を向上させることができる。
ここではセクション 110（ソフトウェア）航空局ガイドライン要求との関係性のみを示したが，各航空局
ガイドライン要求の関係性が構築されているため，MBSE モデル Layer1 を用いて各要求への影響範囲を調べることも行える。また，図 3 に示した認証プロセスへの影響も確認することができる。これら MBSE で構築された設計情報を利用することで，航空局ガイドラインによる設計要求と機体設計作業の相互作用による効果が確認できることになる。

三好

38

崇生，木村

図8

5．ま

と

哲也，五十嵐広希，鈴木

真二，荒木

克文，大坪

弘，前村

皓一

リスクアセスメント実例

め

4 章で示した通り，Layer1 航空局ガイドライン要求と Layer2 ドローン実体設計を連携する MBSE による
SysML モデルを構築した。これにより限定的な事例ではあるがドローンの型式認証という内部と外部の相互作用が求められる設計活動に，MBSE が活用できることが確認できた。その結果，MBSE による SysML
モデルの適用の利点が以下のように確認できた。
（1）安全基準等で要求される項目の関連性が構造化でき，航空局ガイドラインだけでは明確に読み取れな
い項目間の関連性をモデル化することができ，実施すべき証明事項の重複を避けることができる。
（2）現状の航空局ガイドラインは機体の試験による基準の適合性証明を意図しており，機体要素や周辺要
素との関係は明確には読み取れないが，機体構造を含めた構造化が可能になり，安全基準等の制約をもとに機体設計を行う際に活用できると考える。
（3）証明事項のトレーサビリティが確保しやすいので，運用時の事故や故障への対応や，将来の改造時への対応が容易になると考える。
また今後の発展として以下のいくつかの可能性を示唆することができる。
（1）安全設計におけるモデルの抽出を行ったが，これらは限定的かつ一部のモデルのみである。実際には網羅性が保証できる規模で実施することで，ドローンに適した危険源リストのような情報が集約されていく可能性がある。これらは，今後のドローン開発において必要な情報源であろうと考えられる。
（2）CONOPS の 内 容 は，NEDO の ReAMo プ ロ ジ ェ ク ト［7］で も 議 論 が さ れ て い る。 現 状 は ま だ
CONOPS に記載すべき要件が抽象的で，どこまで詳細に記載すべきかかも想定しきれない。MBSE による設計レポジトリを持つことで，CONOPS として抽出すべき情報の取捨選択を構築することが可能となるため，対応が行いやすい。
（3）安全基準と航空局ガイドラインの妥当性に，社会性を持った設計視点を持つことができる。社会性を持った設計視点は，安全の背景に存在する製造者としての説明責任とも密接に関係する。ドローンのような新しい製品は，ユースケースや環境もより多様になり，想定外の事故も起こりうることで，社会許容性も変ドローンの型式認証における安全設計活動に貢献する MBSE 活用提案39

化してくると考えられる。そのためには製造者としての安全設計に対する社会的説明責任のための準備も必要であり，トレーサビリティのある設計情報を SysML［10］という共通言語でモデル化された MBSE として維持保存することは意義があると考えられる。
今後，実機をベースとするプロジェクトでの適用検討を進め，上記可能性の影響効果の確認を行いたい。
謝辞
この成果は，国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委託業務（JPNP17004）

および（JPNP22002）の結果得られたものです。
投稿受付：2024 年 2 月 15 日
採録決定：2024 年 3 月 18 日
文献［1］ 国土交通省航空局：“サーキュラー No. 8­001「無人航空機の型式認証等における安全基準及び均一性基準に 対する検査要領」（制定令和 4 年 9 月 7 日 国空機第 456 号）”，
［Online］．Available: https://www.asims.mlit.go.jp/fsdb/a_circular.nsf/
bc2af3923a3cb575492574fd002dd5df/74b7006b9d795b56492588b60038542d/$FILE/8-001.pdf［2］ 国土交通省航空局：“無人航空機の型式認証等の取得のためのガイドライン”，［Online］．Available: https://www.mlit.
go.jp/common/001574425.pdf［3］ 鈴木真二，佐々木一，“空飛ぶクルマの法規制と実現に向けたロードマップ”，機能材料 Vol. 42，No. 1，pp. 3­10，2022．
［4］ Bleu-Laine, M.-H., Bendarkar, M. V., Xie, J., Briceno, S. I. and Mavris, D. N. : “A model-based system engineering approach
to normal category airplane airworthiness certification,” in AIAA Aviation 2019 Forum, American Institute of Aeronautics
and Astronautics, 2019.
［5］ “Download the SysML Model of the DellSat-77 Satellite System ─ Powered by Keap.” https://ei194.infusionsoft.app/app/
page/free-sysml-model?cookieUUID=daacae8f-7f02-40f7-a695-27f02d32df99（accessed May 09, 2023）.
［6］ NoMagic, : “The MagicDraw Web Publisher 2.0.” http://sysml-models.com/spacecraft/models/html/architecting-spacecraft.
html（accessed Jan. 14, 2023）.
［7］ NEDO：「次世代空モビリティの社会実装に向けた実現プロジェクト」（ReAMo プロジェクト）HP，https://reamo.nedo.
go.jp/（accessed Dec. 22, 2022）．
［8］“「安全確保措置検討のための無人航空機の運航リスク評価ガイドライン」を発行しました。─福島ロボットテストフィー
ルド．”https://www.fipo.or.jp/robot/news/topics/post-9455（accessed May 09, 2023）.
［9］ Long, D. and Scott, Z. : A Primer for Model-Based Systems Engineering. Lulu.com, 2011.
［10］OMG, “OMG Systems Modeling Language Version 1.5”.
［11］“無人航空機を対象としたサイバーセキュリティガイドライン Ver.1.0 非耐空性の領域における情報セキュリティの対応
指針．
”［Online］．Available: https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/mono/robot/pdf/drone_cybersecirity_
guideline_Ver1.0.pdf［12］“ARP4754B: Guidelines for Development of Civil Aircraft and Systems ─ SAE International.” https://www.sae.org/standards/
content/arp4754b/（accessed Dec. 21, 2023）.
［13］Nagaoka University of Technology：“小型 UAV の運用に必要なリスクマネジメント（公開版）．
”https://www.slideshare.
net/hiro5550/ss-91639564（accessed Dec. 23, 2022）．
［14］RRI：“信頼性システム モデリング言語「SafeML」メタモデル仕様書 Version 2.0.”

三好

40
三好

崇生，木村

哲也，五十嵐広希，鈴木

崇生

真二，荒木
木村

克文，大坪

弘，前村

皓一

哲也

サイバネット MBSE 株式会社ソリュー

長岡技術科学大学システム安全系教授。

ション推進部プロジェクトマネージャー。

1995 年東京工業大学博士後期課程単位2018 年長岡技術科学大学システム安全認定退学。長岡技術科学大学准教授等を専門職修士修了。MBSE と安全を組み合経て 2022 年より現職。国際安全規格にわせた研究・業務活動を実施。特に新技基づくロボット・ドローンの実用化研究

術分野（航空機，宇宙機，ドローン，サービスロボット等）に従事。博士（工学）。

での実務活動に従事。

E-mail：kimura@mech.nagaokaut.ac.jp

E-mail：t-miyoshi@cybernetmbse.co.jp
五十嵐広希

鈴木

真二

東京大学大学院工学系研究科特任研究東京大学名誉教授，未来ビジョン研究セ員。電気通信大学大学院電気通信学研究

ンター特任教授。東京大学修士課程修了

科博士課程後期中退，日本電気株式会後。豊田中央研究所を経て，86 年，工学社，長岡技術科学大学，産業技術総合研

博士取得後，東京大学助教授。96 年，東究所等を経て，2022 年より現職。専門

京大学大学院教授（航空宇宙工学）。2019

は，災害対応ロボットやサービスロボット，無人航空機（ド年 4 月現職。日本航空宇宙学会会長（第 43 期）。国際航空科ローン）に関する標準化や安全工学。工学（博士）。

学連盟（ICAS）前会長，日本 UAS 産業振興協議会理事長，

E-mail：hk-igarashi@g.ecc.u-tokyo.ac.jp

日本無人機運行管理コンソーシアム代表，GUTMA 名誉会員など。
E-mail：tshinji@mail.ecc.u-tokyo.ac.jp

荒木

克文

大坪

弘

これまで数社でのシステムズエンジニア

サイバネットシステム株式会社技術本部

リングに関するコンサル手法構築及び航空宇宙技術部部長。民間企業にて航空

MBSE ツール開発を推進。2017 年より機開発～量産化を経験した後，2020 年

サイバネットシステムに入社し MBSEにサイバネットシステムに入社。同社の事業部長，執行役員としてソリューショ
ンビジネスを展開し，2020 年サイバネット MBSE を設立，現在代表取締役社長を務める。
E-mail：k-araki@cybernetmbse.co.jp
前村皓一

サイバネットシステム株式会社デジタルエンジニアリング事業本部教育・官公庁
営業室室長。民間企業にて自動車産業を経験した後，2016 年サイバネットシス
テムに入社。公的研究機関向け窓口を担当し，科学技術政策を総合的に支援。
E-mail：maemura@cybernet.co.jp

航空宇宙関連技術を担当。
E-mail：h-otsubo@cybernet.co.jp

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 5, No. 5（2024）41

斜め視ステレオペア画像による位置特定手法〜UAV による遠方広域撮影の提案と検証実験〜

平山 英毅＊1，＊2，梶原 康司＊1，渡辺豊＊3，二谷卓＊3，鵜飼 尚弘＊4，
澤田 義人＊5，三橋
怜＊5，倉田 興治＊6，横山 誠二＊7，高山 誠一＊8，
遠藤 貴宏＊9，杉山 真彦＊10，金子 隆之＊11，小栗 幹一＊12，＊13，本多 嘉明＊12
千葉大学環境リモートセンシング研究センター＊1，東京農業大学地域環境科学部＊2，
ルーチェサーチ株式会社＊3，株式会社快適空間 FC＊4，国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構＊5，
株式会社東日＊6，株式会社マプコン＊7，地上測量のための UAV 運用研究会＊8，
一般財団法人リモートセンシング技術センター＊9，御殿場市役所企画部未来プロジェクト課＊10，
東京大学地震研究所＊11，一般社団法人先端空間情報技術評価支援センター＊12，日本 DMC 株式会社＊13
UAV（Unmanned aerial vehicle）による直下視撮影で得られる地表面情報は，地上物の位置や状況を示せるため，災害監視をはじめとした多岐にわたる用途で利用が進められている。さらに，UAV から対
象を斜め下方向に俯瞰した撮影方法（斜め視撮影）では，遠方から対象を含む広範囲の撮影が可能である。しかし，斜め視撮影の利用は目視確認としての限定的な利用に留まっている。斜め視撮影により地上物の位置を正確に特定できれば，UAV のさらなる活用や利用促進が期待できるが，実現には具体的な解析手法の確立が必須である。本研究では，斜め視観測による地上物の位置特定手法を確立させることを目的に，解析写真測量に基づく斜め視ステレオペア画像の解析手法を整理した上でシステムを開発し検証した。本システムにより，撮影画像に写る対象の正確な位置を，UAV による撮影位置と姿勢を基に特定できることを明らかにした。加えて，撮影位置や姿勢が不明な場合でも，観測対象を含む周辺における構造物等の既知の位置が数点分かれば，撮影位置と姿勢が推定できる仕組みを整理した。

Keywords: 斜め視ステレオペア画像，共線条件式，PnP 問題，UAV

Position Determination Method using Oblique-view
Stereo-pair Images〜Proposal and Experimental Verification of Observation
Method from Afar using UAV〜
Hidetake Hirayama＊1，＊2，Koji Kajiwara＊1，Yutaka Watanabe＊3，Suguru Futatsuya＊3，
Naohiro Ukai＊4，Yoshito Sawada＊5，Rei Mitsuhashi＊5，Koji Kurata＊6，
Seiji Yokoyama＊7，Seiichi Takayama＊8，Takahiro Endo＊9，Masahiko Sugiyama＊10，
Takayuki Kaneko＊11，Masakazu Oguri＊12，＊13，Yoshiaki Honda＊12
Center for Environmental Remote Sensing, Chiba University＊1,
Faculty of Regional Environment Science, Tokyo University of Agriculture＊2, Luce Search Co., Ltd.＊3,
KAITEKIKUKAN-FC Co., Ltd.＊4, Japan Aerospace Exploration Agency＊5, Tohnichi Co., Ltd.＊6,＊8
Mapcom, Inc.＊7, Multicopter Operation Research Association for Land Survey（MORALS）,＊9
Remote Sensing Technology Center of Japan（RESTEC）,

Gotemba City Planning Department Future Project Division＊10,
Earthquake Research Institute, The University of Tokyo＊11,＊12＊13Advanced Spatial Information Technology Evaluation Support Center（ASITE）, DMC Co., Ltd.（Japan）


42

平山

英毅，梶原 康司，渡辺横山 誠二，高山

豊，二谷
誠一，遠藤

卓，鵜飼 尚弘，澤田 義人，三橋貴宏，杉山 真彦，金子 隆之，小栗怜，倉田 興治，幹一，本多 嘉明

Ground information captured by UAV (Unmanned aerial vehicle) through nadir viewing is widely utilized inapplications such as disaster and environmental monitoring. Additionally, capturing imagery from a distantoblique-viewing allows for immediate data collection and enables observation from a distance. However, theuse of oblique imagery from UAV requires the establishment and validation of analysis methods. In our
research, aimed at enabling remote observation, we developed an analysis method for oblique-view stereo
pair images. This system accurately identifies the targetʼs precise location using capture position andorientation information. Even in cases where the capture position and orientation are unknown, this system
can estimate them from the captured images and basing point, facilitating the identification of the targetʼsposition.

Keywords: oblique-view stereo pair images, collinearity equation, UAV

1．は

じ

め

に

小型無人航空機（Unmanned aerial vehicle：UAV）は，農業，防災，計測，物流，警備・点検をはじめとした多様な分野において利用が進んでいる。UAV による一般的な地上の監視方法としては，対象の上空からの見下ろし撮影（以下，「直下視撮影」という）により数十～数百枚の画像を撮影し，画像解析技術（Structure from Motion：SfM）を用いて，撮影画像から一つの地図を作成して活用してきた。これまでも，直下視撮影による地図は，災害発生時の被害状況の把握に用いられ，防災の現場では有効性が実証されてきた［1］。しかし，実際の UAV の運用では，様々な制約が存在する。例えば，災害発生時には消防，救助，警察業務などの安全確保を目的として緊急用務空域が設定され，現場を含む周辺域の飛行が制限されることがある［2］。このような制約条件を考慮すると，現場から遠く離れた場所から対象を俯瞰的に観測する技術を開発することは，UAV を最大限に活用するために有益である。遠方からの撮影方法は，UAV により上空か
ら観測対象を斜め下方向に俯瞰することで実現できる（以下，「斜め視撮影」という）。これまで，斜め視撮
影によって観測対象を含む周囲の状況確認は行われてきたが，UAV によって得られる斜め視撮影画像の一連の解析手法が確立されていないため，画像の目視確認に留まっている。本研究の目的は，UAV による遠方観測手法として，斜め視撮影画像を用いた対象の位置特定手法を確立させることである。写真測量技術のひとつには，画像内の画素位置と地理座標との関係式（以下，「共線条件式」という）が考案されている。
この式は 2 枚の画像情報と，撮影時の位置や撮影角度情報を組み入れることで解が求められる。つまり，斜め視撮影の際に，UAV により，上空の 2 か所から遠方の対象を撮影することで，左側と右側とで 1 対の画像（以下，「斜め視ステレオペア画像」という）を得ることができ，そして，撮影時の幾何的条件を踏まえて共線条件式を解くことで，左右の画像に写る対象の位置を特定できる。本研究では，一連の解析手法の流れを確立させるため，斜め視ステレオペア画像の解析システムを新たに開発し，本手法による位置特定の精度を検証した。
2．斜め視ステレオペア画像の解析システムの開発
2‒1

共線条件に基づく斜め視ステレオペア画像の解析

斜め視ステレオペア画像を用いた対象の位置特定には，共線条件式（1）［3］による解析を実施した。
x ＝－f

a11
（X－X0）＋a21（Y－Y0）＋a31（Z－Z0）
a13（X－X0）＋a23（Y－Y0）＋a33（Z－Z0）

a12（X－X0）＋a22（Y－Y0）＋a32（Z－Z0）
y ＝－fa13（X－X0）＋a23（Y－Y0）＋a33（Z－Z0）（1）

斜め視ステレオペア画像による位置特定手法

43

共線条件式とは，地上の対象，投影中心，画像内の位置の 3 点が一直線上に存在する条件を利用した単写
真標定で用いられている式であり（図 1），対象の位置（X，Y，Z ），内部標定要素（焦点距離：f ），外部標定
要素（投影中心の地上座標（撮影位置）：X0，Y0，Z0，カメラの姿勢を表す回転行列の要素（撮影姿勢）：aij），
y）の関係を表している。本システムでは，求める解である対象の位置（X，Y，Z ）に
画像内の画素位置（x，対して，左右それぞれの内部標定要素，外部標定要素，画素位置を条件に代入した計 4 つの共線条件式からなる連立方程式を解いた。

図1

共線条件式の計算に必要な斜め視ステレオペア撮影に由来する変数の概念図。左側からの撮影として，青実線の枠は撮影した画像を表し，青破線は撮影した範囲を表す。橙色の実線と破線の枠は右側からの撮影を表す。共線条件式では，左右の撮影で得られる情報を変数として代入することで，未知の値である対象の位置を計算により求めることができる。

2‒2

内部標定要素の推定と無ひずみ画像の生成

ここでの内部標定要素とは，カメラ個体ごとに異なる焦点距離，投影中心，レンズのひずみ補正係数である。Zhang［4］の手法を採用し内部標定要素を推定した。Zhang の手法は，マスの大きさや配置間隔の相対座標が既知であるマーカー群として図 2 のようなチェッカーボードをさまざまな位置と角度から撮影し，撮影した画像間のマスの位置関係をもとに非線形最適化処理で内部標定要素を推定するものである。内部標
定要素が推定された後には，レンズのひずみ補正係数を用いてレンズに由来するひずみを補正した無歪み画像を生成した。

図2

7×10 マスのチェッカーボードの例。ひとつのマスは 25 mm の正方形で構成される。


44

2‒3

平山

英毅，梶原 康司，渡辺横山 誠二，高山

豊，二谷
誠一，遠藤

卓，鵜飼 尚弘，澤田 義人，三橋貴宏，杉山 真彦，金子 隆之，小栗怜，倉田 興治，幹一，本多 嘉明

斜め視ステレオペア画像の撮影開発したシステムの検証実験では，地形の起伏が少ない静岡県御殿場市内を撮影対象とした。UAV 機体には，DJI Mavic 3 を用いた。Mavic 3 に搭載されるカメラは，マイクロフォーサーズセンサーであり，焦点距離は 35 mm 判換算で 24 mm である。また，撮影画像の大きさは 5280×3956 画素であった。撮影方法は，
対地高度 150 m まで上昇し，西方向にカメラを向け，南から北方向にかけておおよそ 130 m 移動しながら，斜め視ステレオペア画像を撮影した。等高線図（図 3 a）と，撮影画像（図 3 b，c）からは，撮影位置から
約 2,000 m 先までは高低差 30 m 程度の平野が広がり，遠方には山が確認された。撮影場所付近のジオイド
高は，41.35 m であることが確認されている［5］。

図 3 対象地の地形的条件と撮影画像。（a）は等高線図および UAV 飛行位置とおおよその視線方向（赤矢印）を示しており，等高線の描画には国土地理院数値地図 5 m メッシュを用いた。下図は Google Earth を重ねて表示している。座標系は WGS
84 UTM zone 54N である。（b）は北側の撮影画像であり左側画像である。
（c）は南側の撮影画像であり右側画像である。

2‒4

正確な外部標定要素を得るための UAV 観測と既知のデータの活用

共線条件式により対象の位置を算出するためには，外部標定要素（撮影位置と姿勢）を正確に把握する必要がある。撮影位置については，UAV に RTK（Real-Time Kinematic）が搭載される機体では，従来のGNSS と比べて高精度な位置が測定できる。しかし，姿勢情報については，機体に記録される場合でも精度や更新間隔は公表されていないことが多い。目的に適う専用の機体を製造することもあり得るが費用や運用面での課題が発生することは想像に難しくない。そこで，本システムでは，汎用的な機体による撮影画像と，予め収集可能な基準点を整備することで外部標定要素を推定した。撮影位置と姿勢の推定に関わる計算
は撮影位置姿勢の計算問題（Perspective-n-Point：PnP）［6］を解くことで実現した。具体的には，EPnP 法を採用し，基準点として LiDAR 点群データにより事前に調べた構造物等の位置（X，Y，Z ）を収集し，撮影画y）との対応を整理する。そして基準点と画素位置間の再投影の誤差を最小化する平行移
像の画素位置（x，
動ベクトルと回転ベクトルを求め，それぞれのベクトルを位置と姿勢情報として用いた。なお，本研究で用いる LiDAR 点群データには，G 空間情報センターから入手できる静岡県 富士山南東部・伊豆東部 点群デー

斜め視ステレオペア画像による位置特定手法

45

タ（LP）
［7］を用いた。計算では，8 か所の基準点として，左右それぞれの画素位置（x，y）と LiDAR 点群
Y，Z ）の組み合わせを整備した（図 4）。
データによる位置（X，

図4

画像座標 x，y と LiDAR 点群データ（X，Y，Z ）の組み合わせの例。
（a）には左側画像内の 8 つの画素位置（赤い四角）を示す。（b）は基準点のひとつである構造物の頂点の座標を LiDAR 点群データで確認した例である。

3．結
3‒1

果
LiDAR 点群データを基準点に用いた撮影位置と姿勢の推定精度

UAV に搭載される GNSS により記録された位置情報（X0，Y0，Z 0）および気圧計による高度情報（Z 0），カ
メラジンバル部の姿勢情報（ヨー，ピッチ，ロール）と，LiDAR 点群データを基準点に用いた推定値の比較結果を表 1 に示す。UAV 撮影時の情報と推定値における水平方向（X0，Y0）の差として，X0 は約 33 m，
Y0 は約 1 ～ 5 m であった。鉛直方向（Z 0）は，推定値と GNSS による計測との差は約 95 m もの開きがあった。それに対して，気圧計による相対標高に既知の標高を足した値と推定値との差は 10 m 程度であった。
姿勢情報の比較では，UAV の記録として保存されていたカメラジンバルの値は，右側撮影から 22 秒後に左側を撮影したにもかかわらず，左右の撮影時のジンバルの値が全く変化していなかった。推定結果は，左側と右側の両方で，それぞれ UAV 撮影時の情報に近い値ではあったが，左側と右側の姿勢情報は異なる値であった。
表1

UAV による計測値と推定値の比較。X0 と Y0 の座標系は UTM zone 54 N である。Z0 では，UAV の高度は GNSS による値であり，相対高度は気圧計による値である。推定結果は LiDAR 点群データを計算に用いた標高値である。
Mavic 3 の撮影時に記録された情報
左側

推定結果

右側

差（│UAV│－│推定値│）

左側

右側

左側

右側

X0 座標（m）

312711.15

312701.99

312743.64

312735.50－32.49－33.51Y0 座標（m）

3911686.42

3911551.78

3911681.88

3911550.59

4.54

1.18

GNSS 高度 499.83

GNSS 高度 499.63－94.42－94.46

標高＋相対高度 604.30

標高＋相対高度 602.70（相対高度 152.40）（相対高度 152.20）

10.05

8.61

ヨー角（度）＋96.10ピッチ角（度）
ロール角（度）

Z0 座標（m）

撮影時刻（時：分：秒）

3‒2

594.25594.09＋96.10＋90.95＋93.01

5.15

3.09－22.70－22.70－24.72－25.87

－2.02

－3.17

＋0.00

＋0.00

＋2.40

－0.73

－2.40

－0.73

11：52：33

11：52：11

－

－

－

－

斜め視ステレオペア画像を用いた共線条件式に基づく位置の特定

LiDAR 点群データにより整備した基準点の位置（図 5）と，基準点を対象とした斜め視ステレオペア画像
による位置の特定精度（表 2）を示す。基準点全体としての標準誤差は，奥行き方向（X ）4.17 m，横方向


46

平山

英毅，梶原 康司，渡辺横山 誠二，高山

豊，二谷
誠一，遠藤

卓，鵜飼 尚弘，澤田 義人，三橋貴宏，杉山 真彦，金子 隆之，小栗怜，倉田 興治，幹一，本多 嘉明

（Y ）0.19 m，高さ方向（Z ）0.57 m であった（表 2 集計値）。また，検証点 2，3，4，5（図 5 の黄色丸）の誤差
Y，
Z の絶対値として最小 0.02（Z ）～最大 1.99（Z ）m だった。それに対して，1，6，7，8（図 5 の青色丸）
は X，の誤差は，最小 0.34（Z ）～最大 26.18（X ）m と黄色丸と比べて誤差の値が明らかに大きかった。なお，検証点を含む解析対象範囲は，80 ha（800,000 m2）だった。

図5

検証点の位置関係。X 軸と Y 軸は UTM Zone 54 原点からの距離である。最も遠方の点（ID：8）は撮影位置（赤矢印）から X 方向に約 2,000 m 離れている。
表2

基準点を対象とした位置の特定誤差。最大値と最小値は検証点ごとの誤差を絶対値として扱い算出した。

標準誤差は，標準偏差をサンプル総数の平方根で除算した値である。
基準点ごとの誤差（基準点位置－特定した位置）
1

2

3

4

5

6

7

8

最大値

最小値

標準誤差

X（m）

－7.40

－1.09

－1.10

0.47

4.66

6.76

26.18

－13.78

26.18

0.47

4.17

Y（m）

0.40

1.83

0.94

0.15

1.14

0.42

1.22

0.96

1.83

0.15

0.19

Z（m）

0.34

－1.99

1.93

－0.02

2.05

－0.31

－2.40

0.65

2.40

0.02

0.57

4．考
4‒1

集計値

察
UAV による空撮画像と LiDAR 点群データを活用した外部標定要素の推定値の妥当性

汎用的な UAV による撮影時の正確な外部標定要素を得るために，オープンデータとして公開されている
LiDAR 点群データを基準点に用いた PnP 問題の計算を実施し，UAV の搭載機器による計測値との差を検証した（表 1）。UAV に搭載される GNSS による値と推定値の位置情報（X0，Y0，Z 0）の間には，数メートルから数十メートルの差があった。特に，鉛直方向（Z 0）は，GNSS の高度と推定値には約 94 m の差が確認された。要因のひとつには，GNSS が楕円体高であり，推定値は海抜からの標高であり，高さの基準が異なることが考えられる。しかし，飛行地点のジオイド高が 41.35 m であることを加味し，GNSS により計測した楕円体高（499.83 m）からジオイド高（41.35 m）を減算しても，推定値である 594.25 m とは大きく異なる
値を取ることには変わりはない。一方で，一般に GNSS の鉛直精度と比べて精度の高い気圧センサーによる相対高度と，既知の標高を足し合わせた値は，推定値と近い値（約 10 m 差）を示した。また，姿勢情報については，Mavic 3 の仕様であるかの確認は取れていないが，Mavic 3 により記録されていた姿勢情報は，
20 秒経過しても値に変化が現れなかった。20 秒経過しても値に全く変化がないことは考え難い。これに対して，本システムによる推定値は，UAV による姿勢情報を考慮しても想定できる範囲内に収まる値だった。
機体の位置情報に関しては真に正しい値は不明だが，鉛直方向は既知の標高と気圧センサーを組み合わせた値に近似していたことや，姿勢情報が妥当な値であったことからは，外部標定要素の推定は適切に実施できたと考えられた。なお，RTK（Real-Time Kinematic）搭載機では，GNSS よりも位置精度が高まることが考えられるが，RTK 搭載機でも姿勢情報は得られないことには変わりはない。しかし，正確な位置精度が得られた際には，未知の情報が，姿勢情報（ヨー，ピッチ，ロール）のみになるため，PnP 問題の計算に用いる基準点の数を減らせることや，姿勢情報の推定精度の向上につながる期待がある。

斜め視ステレオペア画像による位置特定手法

4‒2

47

斜め視ステレオペア画像の解析システムによる位置の特定精度検証実験の対象範囲は 80 ha であり，基準点で最も遠方の検証点（ID 8）は，撮影位置から X 方向に約2,000 m 離れている。そして，遠方方向（X ），横方向（Y ），鉛直方向（Z ）のうち，最も標準誤差の値として大きかったものは，遠方方向（X ）の 4.17 m であった。この誤差の大きさは，災害発生時における橋や建造物の倒壊，避難経路の安否確認など状況確認に要する空間の規模が数 m ～数 10 m であることを踏まえ
ると，緊急時の情報の精度として十分に有効だと考えられた。また，検証点の位置と誤差の大きさとの関係
は，画像の周囲あるいは遠方（図 5 の青色丸）では，内側（図 5 の黄色丸）と比べると誤差が大きくなる傾向が見られた。このことからは，本システムを適用する際には，精度を保ちたい対象を，画像中央に捉える撮影をすることで，対象の位置情報を高精度に得ることが可能だと考えられた。また，検証点全体として
Y，Z ）の標準誤差が 0.19 ～ 4.17 m の範囲に収まっていたことからは，UAV による斜め視スの位置情報（X，
テレオペア画像を用いた位置特定の解析には，共線条件式が有効であることや，内部標定要素や外部標定要
素の推定に関わる一連の流れが確立できた結果だと考えられた。共線条件式による対象位置の解析には，撮影位置と姿勢情報が正確であることが特に求められることからは，正確な撮影位置と姿勢情報を外部標定要
素の推定で得られたことが，対象位置の推定精度を高めた要因だと考えられた。
5．ま

と

め

本研究では，UAV による斜め視撮影画像を用いた位置特定手法の開発を目的として，斜め視ステレオペ
ア画像と正確な内部標定要素と外部標定要素とを共線条件式で解くための一連の解析手法の流れを確立した。解析写真測量に基づく斜め視撮影画像の解析により，対象の位置情報を数 m の誤差で特定できることが明らかとなった。今後は，本システムのさらなる改良のため，例えば，UAV の撮影位置の間隔（基線長）と位置の特定精度との関係や，LiDAR 点群データを不要とする仕組み等の考案と検証実験を進める計画である。
謝辞
本研究成果の一部は，国立研究開発法人情報通信研究機構の委託研究（22008）「バーチャル物見櫓（V-THUNDERBIRDs）─災害発生地域における緊急事態対応に必要な情報収集・共有システム─」により得られたものである。また，本システムは，2023 年 6 月 26 日（月）幕張メッセで開催した Japan Drone2023 において，Japan Drone & AAM Awards 2023 ソフトウェア・アプリケーション部門の最優秀賞を受賞した。システムの開発の一部には OpenCV［8］を利用した。
投稿受付：2023 年 10 月 16 日
採録決定：2024 年 4 月 13 日
文献［1］ 総務省消防庁：“消防本部における災害対応ドローンの更なる活用推進について ,”2022．［Online］．Available: https://www.fdma.go.jp/laws/tutatsu/items/040331_drone.pdf（Accessed: Sep. 26, 2023）．
［2］ 国土交通省：“無人航空機の飛行禁止空域の追加について ,”国土交通省．
［Online］．Available: https://www.mlit.go.jp/
common/001406479.pdf（Accessed: Sep. 25, 2023）．
［3］ 日本写真測量学会：解析写真測量 改訂版，1989．
［4］ Z. Zhang：“A flexible new technique for camera calibration,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, Vol. 22, No. 11, pp. 1330-1334, 2000, doi: 10.1109/34.888718.
［5］ 国土地理院：“ジオイド高計算 ,”［Online］．Available: https://www.gsi.go.jp/buturisokuchi/grageo_index.html（Accessed:
Sep. 28, 2023）．


48

平山

英毅，梶原 康司，渡辺横山 誠二，高山

豊，二谷
誠一，遠藤

卓，鵜飼 尚弘，澤田 義人，三橋貴宏，杉山 真彦，金子 隆之，小栗怜，倉田 興治，幹一，本多 嘉明

［6］ Marchand E, Uchiyama H, Spindler F：“Pose estimation for augmented reality: a hands-on survey,” IEEE Transactions on
Visualization and Computer Graphics, Vol. 22, No. 12, pp. 2633-2651, 2016.
［7］ G 空間情報センター：“VIRTUAL SHIZUOKA 静岡県富士山南東部・伊豆東部点群データ ,”［Online］．Available: https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/shizuoka-2019-pointcloud（Accessed: Sep. 28, 2023）．
［8］ OpenCV team：“OpenCV.”［Online］. Available: https://opencv.org/（Accessed: Sep. 22, 2023）．

平山

英毅

千葉大学環境リモートセンシング研究本多嘉明

千葉大学環境リモートセンシング研究センター特任助教（2024 年 4 月 1 日以降

センター准教授。1991 年東京大学大学

は東京農業大学に所属）。2020 年東京情院工学系研究科土木工学専攻博士課程修報大学大学院総合情報学研究科総合情報

了，工学博士を取得，1991 年東京大学

学専攻博士課程修了，博士（総合情報

生産技術研究所客員助教授，1993 年横学）を取得。専門は衛星・UAV リモートセンシング技術と浜国立大学環境科学研究センター講師を経て 1995 年から現AI（機械学習）による空間情報解析。

職。専門は陸域リモートセンシング（特に植生関係）。

E-mail：ekatedih.mobile@gmail.com

E-mail：yhonda@mtf.biglobe.ne.jp

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 5, No. 6（2024）Letter

49

固定翼 UAV のミッション切り替えのためのフライトマネジメントアルゴリズムの研究
原木

蒼良，上羽

正純

室蘭工業大学大学院
固定翼 UAV の自律飛行において，ミッションの変更や緊急時に備えて飛行モードを変更する機能が重要である。一般的な航空機ではフライトマネジメントシステム（FMS）によりミッションや飛行モードの変更が行われるが，FMS のアルゴリズムなどの詳細は公開されていない。そこで，同アルゴリズ
ムの実現を目指しつつ，飛行状況や UAV の特性を考慮した新たなミッション変更アルゴリズムを提案，その有効性を構築した固定翼 UAV を用いた飛行実証により確認結果を報告する。

Keywords:固定翼 UAV，遠隔監視，飛行モード，フライトマネジメントシステム

Study on Flight Management Algorithm toChange Mission for a Fixed-wing UAV
Sora Haraki，Masazumi Ueba
Graduate School of Muroran Institute of Technology
In autonomous flight of a fixed-wing UAV, it is important for the UAV to equip with a function to change aflight mode in preparation for a mission change or an emergency. Generally, the change is carried out by
Flight Management System (FMS). However, the details of FMS including its algorithm is not well published.
Therefore, to realize the function together with the clarification of FMS, we propose a new mission change
algorithm which takes into account the flight status and the characteristics of the UAV. The validity of thealgorithm was confirmed in flight experiments by using the in-house fixed-wing UAV.

Keywords: fixed-wing UAV, telemetry & command, flight mode, flight management system

1．Introduction
Fixed-wing Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are capable of travelling longer distances and durations
compared to rotary-wing UAVs, commonly known as drones. To leverage this advantage, it is crucial not only to
conduct autonomous flight control along a predetermined flight path but also to flexibly change the flight path.
The changes are usually carried out by Flight Management System (FMS), which first plans flight paths, andthen allocates flight modes adequate to the flight path. In research related to FMS, there are studies focused on
multiple rotary-wing UAVs. These studies monitor each UAVʼs flight status for collision avoidance, involve
rerouting by setting new flight paths from the current ones[1]. Additionally, there are studies on fixed-wing
UAVs, where, in the event of control loss, the current mission is abandoned to stabilize the attitude[2], after

原木

50

蒼良，上羽

正純

which the UAV re-engages in the mission. However, it is not clear how these systems comprehensively manage
and modify missions. A few reports on flight mode changes via command transmissions from ground stations
for fixed-wing UAVs have been published[3].
Therefore, we propose a new flight management algorithm that does not only change the flight mode but
also judges the switching timing and allocates the flight mode adequate to the mission directed by thecommand while considering the flight status. In the algorithm, the switching condition is specified in advanceand the time to change from the present flight mode to the flight mode necessary to realize the new mission
may be delayed depending on the position at which the command from the ground station is received. That is
to say, if that position causes unexpected behavior for the present flight mode, the switching is delayed until the
UAV reaches the position where the flight mode can be carried out safely, after which the mission change is
executed. In order to confirm the validity of the algorithm, the algorithm was mounted on Guidance Navigation
Control subsystem (GNC), and Telemetry and Command subsystem (TT&C), then, in the fixed-wing UAV
flight experiments were carried out.
2．Proposal of algorithm to change missions
2‒1

Positioning of the algorithm in FMS

FMS monitors flight status of the UAV via GNC Subsystem and transmits the date of the flight status throughTT&C Subsystem. On the other hand, the command to change mission from the ground is received on the
TT&C Subsystem and transferred to FMS. In the FMS, the adequate flight mode is selected and its timing tocarry out the flight mode is judged based on the flight status of the UAV. If the switching condition is met, then,the selected flight mode is carried out. The information flow among FMS, GNC subsystem and TT&C
subsystem is shown in Fig. 1.

Fig. 1

2‒2

Information Flow among FMS, GNC and TT&C.

Mission and flight mode

In order to construct a practical FMS, flight modes and missions are defined as shown in Table 1. In this
FMS, a take-off, a landing, a straight and level flight, and a turn with constant height are dealt with as flightmodes. A return flight, a meander flight, a fully autonomous flight, a direction change flight, and a circuit flightare dealt with as missions. Missions are constituted by combining flight modes.
2‒3

Flow and constraints

To change missions, at first, it is necessary to know the present flight status and the characteristics of the
UAV and its present flight mode. Then, all flight modes to constitute the targeted mission should be selected.
Thereafter, the adequate flight mode to be transited from the current flight mode should be selected. Finally,固定翼 UAV のミッション切り替えのためのフライトマネジメントアルゴリズムの研究
Table 1

51

Definition of flight mode and mission.

Targeted flight mode and mission
1 Takeoff
2 Straight and level flight

Flight mode

3 Turn with constant height
4 Landing
1 Circuit flight
2 Meander flight

Mission3 Direction change flight
4 Return flight
5 Fully autonomous flight（from take-off to landing）

Fig. 2

Flow for mission change algorithm in FMS.
Table 2The prohibited transition.

Constrained flight modes and missions

Determination conditions

Takeoff → Alternate mode

Not implemented

Landing → Alternate mode

Not implemented

Other mode → Take-off

Not implemented

Circuit flight → Meander flight

Progress status of circuit flight

Meander flight → Circuit flight

Progress status of meander flight

Circuit flight → Direction change flight

Progress status of circuit flight

Meander flight → Direction change flight

Progress status of meander flightthe feasibility of the transition is judged. Figure 2 shows the example which carries out the change frommission A to mission B, Table 2 shows the prohibited transition among flight modes or among missions.
Upon receiving a command from the ground station to switch from Mission A to B, FMS investigates thefeasibility of the change. To judge the feasibility, it is necessary to specify the prohibited transition among
missions and flight modes. In addition, by setting the altitude of the airplane, the FMS prevents unfeasible flightmode such as take-off.
When the selected flight mode or mission based on the airplane characteristics, the flight status, and the

原木

52

蒼良，上羽

正純

flight mode is judged to be feasible, the FMS starts to execute the flight mode necessar y to transit frommission A to mission B.
3．Implemented missions
As an example, the mission change from a circuit flight to a meander flight and the direction change flight inthe circuit flight are dealt with. Details of each flight are described as follows.
3‒1

Circuit flight

A circuit flight consists of a straight and level flight mode and a turn with a constant height, in which a Way
Point (WP) from WP1 to WP4 are set as shown in Fig. 3.
Departing from WP1, the subsequent flight mode is carried out upon passing the designated WP. For
simplicity, three-digit numbers are allocated to the flight modes as defined in Table 3.
The transition between flight modes is judged based on the XrwyYrwy coordinate system, whose origin is set atthe center of the runway so as to facilitate the calculation of position of WP and the airplane. The transition
from Mode 201 to Mode 202 occurs when the X-coordinate of the airplane position exceeds that of WP1. The
transition from mode 202 to mode 203 occurs when the azimuth angle of the airplane is within plus or minus 3
degrees of the target azimuth, or within a 15 m radius circle centered on WP3. In both Mode 203 and 204, theairplane's X and Y coordinates are calculated based on the Xwp3Ywp3 coordinate system, which uses WP3 as theorigin. Similarly, the transition from Mode 203 to Mode 204 occurs when the X-coordinate of the airplane
position exceeds that of WP4. The transition from mode 204 to mode 201 occurs when the azimuth angle of the
airplane is within plus or minus 3 degrees of the target azimuth, or within a 15 m radius circle centered on
WP1.
Table 3
MissionCircuitflightFig. 33‒2

Flight path and WP for circuit flight（nominal）.

Definition of flight modes for circuit flight.
Flight mode

Details

201

Straight and level flight

202
203
204

Turn with constant height（Right turn）
Straight and level flight
Turn with constant height（Right turn）

Meander flight

A meander flight, in which airplane flies in a serpentine manner, is suitable for a mission to observe broad
agricultural fields. The flight path together with related WPs is shown in Fig. 4, and flight modes are describedin Table 4. While both circuit and meander flights share the same route up to Mode 203/253, after WP 4 Mode204 flight turns right, however, Mode 254 flight turns left.
In order to avoid unexpected behavior of the UAV, the command to switch from the circuit flight to themeander flight is carried out only when the UAV receives the command in the flight modes from Mode 201 to
203. That is to say, when the UAV receives the switching command during the flight mode of Mode 204, it
continues the circuit flight to the flight path by Mode 201 and then switches to flight mode of Mode 251. The
meander flight is terminated when the UAV flies along the nominal path and transitions to Mode 256.

固定翼 UAV のミッション切り替えのためのフライトマネジメントアルゴリズムの研究
Table 4
MissionDefinition of flight modes for meander flight.
Flight mode

Details

251

Straight and level flight252
MeanderflightFig. 43‒3

Flight path and WP for meander flight（nominal）.

53

253
254

Turn with constant height（Right turn）
Straight and level flight
Turn with constant height（Left turn）

255

Straight and level flight

256

Straight and level flight

Direction change flight

Next, we define a direction change flight in the circuit flight. There are two kinds of flight paths to realize achange of direction for the circuit flight, depending on the flight direction of the UAV. Each flight path and WPs
are shown in Fig. 5, with the definition of flight modes in Table 5.
In the direction change 1, the UAV change its current flight direction from clockwise to counterclockwise. In
the direction change 2, the UAV change its current flight of the direction of counterclockwise to that ofclockwise.

Fig. 5Flight path and WP for direction change flight（nominal）.

Table 5

Definition of flight modes for direction change flight.

MissionDirection change 1

Direction change 2

Flight mode

Details

271

Right turn with constant height272

Left turn with constant height

271

Left turn with constant height

272

Right turn with constant height

原木

54

蒼良，上羽

正純

Both changes occur only when the UAV at located on the straight line. When the command is received
during the turning path carried out by the flight mode of Mode 202 and 204, the switch is deferred to thestraight flight path by Mode, after which the execution of the command is started. As a change flight path uponcommand execution, the airplane passes the path called Mode 271. In Direction change 1, it performs a
90-degree right turn from the current runway heading, while in Direction change 2, it performs a 90-degree left
turn from the current runway heading. In Mode 272, for Direction change 1, the airplane turns left until itreverses 180 degrees from the runway heading, and in Direction change 2, it turns right, until it reverses 180
degrees from the runway heading. When the airplane turns to the azimuth of the target runway, the directionchange is complete, the flight direction is redirected, and the airplane starts circuit flight.
4．Verification by flight experiments
To evaluate the validity of the proposed algorithm, flight experiments by the UAV were carried out at the
Shiraoi glider port in Hokkaido. The algorithm is implemented in GNC subsystem and TT&C subsystem with afull-duplex line from the ground station to the UAV is prepared.
4‒1

Configuration of TT&C subsystem

Telemetry data such as speed, altitude, and attitude angle of the UAV in flight, as well as command data tochange the mission, are communicated with the ground station via a full-duplex circuit line composed of two
pairs of radio modules. Here, commands received by TT&C subsystem are passed to GNC subsystem on the
UAV, which uses them to switch mission (Fig. 6).
Commercially available 2.4 GHz wireless modules were used to construct the links. Table 6 shows the
specifications of the radio module. The communication distance of this module is about 500 m. TT&C
subsystem configured by these modules was used to send commands from the ground station PC and receive

Fig. 6
Table 6

Configuration TT&C subsystem.

The performance specifications of the 2.4 GHz wireless module.
Telemetry link

Command link

Frequency band

ISM 2.4 GHz

ISM 2.4 GHz

Transmission output＋8 dBm

＋8 dBmReceiver sensitivity－103 dBm－103 dBm

Working voltage

2.1­－3.6 V

2.1­－3.6 V

baud rate

57,600 pbs

9,600 bps

固定翼 UAV のミッション切り替えのためのフライトマネジメントアルゴリズムの研究

55

them on the UAV. The received commands are sent to the FMS.
4‒2

Target airplane

For the flight experiment, the experimental airplane equipped with GNC circuit is constructed as shown in
Fig. 7.

Fig. 7

4‒3

The airplane used for flight experiment.

Results

Among missions investigated, flight experiments were conducted for the transition from the circuit flight tothe meander flight, as well as the directional change in the circuit flight. The fundamental paths for the circuit
flight and the meander flight are shown in Figs. 3 and 4, respectively.
Figure 8 shows the flight trajector y for switching from the circuit flight to the meander flight. Aftercompleting one round of the circuit flight, during the second circuitʼs Mode 201, a meander flight command istransmitted from the ground station PC. The command switches the flight mode to Mode 251 in the meanderflight. It then follows the flight path over meander flight and terminates at mode 256. This confirms that themission change algorithm is working properly.

Fig. 8Flight trajectory for mission change from circuit flight to meander flight.

原木

56

Fig. 9蒼良，上羽

正純

Flight trajectory for directional change flight in the circuit flight.

Figure 9 shows the flight trajector y in the circuit flight for switching from the clockwise flight to thecounterclockwise flight through the directional change flight. After completing two rounds of the clockwise
circuit flight, during the third round of the circuit flight, especially in the straight level flight to clockwise, adirectional change command was transmitted. The command switched the flight mode to Mode 271, which
generated a direction change 1 flight with a 90-degree of right turn. After the right turn, the airplane flew with a
270-degree left turn. After passing WP3, the airplane flew to counterclockwise. The airplane changed its flight
direction from clockwise to counterclockwise, confirming that the direction change was working properly.
From the above, it is confirmed that the flight management algorithm to change mission is working correctly
though the trajectory of the airplane deviated from the ideal path, more than expected.
5．Conclusion
In this study, with the purpose of equipping a function to change missions of a fixed-wing UAV together witha development of the flight management algorithm, a new mission change algorithm which takes into accountthe flight status and the characteristic of the UAV is proposed. The algorithm not only change the flight mode
but also judge the switching timing and allocate adequate flight mode.
It is confirmed that the algorithm developed works well by flight experiments of mission change of circuit
flight to meander flight and directional change in the circuit flight.
Received : February 28, 2024
Accepted : April 12, 2024
References[1]

Itkin, M., Kim, M. and Park, Y. : “Development of cloud-based UAV monitoring and management system,” Sensors, Vol. 16,
Issue 11, No. 1913 (2016). https://doi.org/10.3390/s16111913[2]

Zhao, Y. and Zhu, J. : “An autonomous flight management system for prevention and recovery of unmanned aerial vehicle
loss-of-control,” Proceedings of 2016 IEEE/AIAA 35th Digital Avionics Systems Conference, pp. 1­10 (2016). https://doi.
org/10.1109/DASC.2016.7778101[3]

Sanematsu, Y., Hirokawa, R., Tatsumi, K., Ohta, R., Suzuki, S. and Kubo, D. : “Design and evaluation of autonomous guidance固定翼 UAV のミッション切り替えのためのフライトマネジメントアルゴリズムの研究

57

system for a small UAV,” Proceedings of the 50th Japan Joint Automatic Control Conference, Session ID : 311 (2007).
https://doi.org/10.11511/jacc.50.0.87.0 (In Japanese)
Sora Haraki
Born in 2000, he has been a member ofthe Department of Production Systems
Engineering, Graduate School ofEngineering, Mur oran Institute ofTechnology since April 2023. Engaged instudy on autonomous flight of Fixed-wing UAV.

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 5, No. 7（2024）Letter58

小型高速固定翼 UAV 向け
横風高耐性短距離着陸制御技術の研究
榊

凌芽，上羽

正純

室蘭工業大学大学院
小型高速固定翼機の横風を受けるときの着陸は，その高速性から長い着陸距離を必要であると同時に，滑走路から逸脱しやすい。その距離を短縮し，横風に対しても耐性が高く，滑走路内に機体を収めることが可能な新しい着陸制御系設計手法を提案する。本方式は高グライドスロープ角とクラブ方式からウ
イングロー方式に切り替えるために必要な機首方位角制御系の整定時間を用いる。ここでは提案の設計手法の有効性かつ性能を本学で推進中の小型超音速実験機オオワシ 2 号機の 3 分の 1 スケール機を対象とした計算機シミュレーションにより明らかにした結果を報告する。

Keywords:固定翼無人航空機，着陸，制御，横風Study on Short Landing Control Technology
Highly Resistant to Crosswind for High-speed
Small Fixed-wing Airplane
Ryoga Sakaki，Masazumi Ueba
Graduate School of Muroran Institute of Technology
High-speed small fixed-wing airplanes during crosswind landings require long landing distances due to its
high-speed and tend to deviate from runway. To shorten the distance and keep an airplane within the runway
against the crosswind, a new landing control method by using a high glideslope angle and a settling time ofa nose heading angle control system necessary to switch from the crab method to the low-wing method is
proposed. Its validity and performance are clarified by using computer simulations for one-third scale
Oowashi 2nd generation.

Keywords: fixed-wing UAV, landing, control, crosswind

Nomenclatureψcmd : nose heading angle command

βcmd : sideslip angle commandψ : nose heading angle

β : sideslip angleδrcmd : rudder angle commandδr : rudder angler・: yow rate

ψ : azimuth velocity

小型高速固定翼 UAV 向け横風高耐性短距離着陸制御技術の研究

591．Introduction
In general, high-speed fixed-wing airplanes during landing requires a long runway in the headway direction
due to its high speed and tends to deviate from the runway in the lateral direction when they are subject tocrosswinds. To shorten the distance and keep airplanes within the runway, two solutions can be adopted. A firstone is to increase a glideslope angle in the longitudinal motion. A second one is to direct airplanes toward thewind direction and to align its nose with a center line of runway just before touchdown in the lateral-directionalmotion. In the second one the first part operation is called a crab method and the second part operation iscalled a low-wing method. One paper adopts the glideslope angle of 12 deg and it doesnʼt take into accountcrosswinds[1]. This paper confirms a performance of a short landing under the above conditions. The otherpaper adopts the glideslope angle of 4 deg and it takes into account crosswinds, so it adopts the method whichswitches from a crab method to a low-wing method[2]. However, no report clearly shows conditions to switchfrom the crab method to the low-wing method during a glideslope phase and a flare phase for a high-speed
fixed-wing airplane with a high glideslope angle. Therefore, in this study we propose a new method thatconsiders the settling time of the nose heading angle control system to switch from the crab method to the lowwing method. It is confirmed by computer simulations that the proposed method worked well, and the extent towhich the target high-speed small fixed-wing one-third scale Oowashi 2nd generation airplane is resistant tocrosswinds is also clarified.
2．Conventional landing control technology
The conventional landing control technology for crosswind uses the crab method and the low-wing method,
and their combination. The details of each method are described below.
2-1

Crab method

The crab method is usually adopted in both the glideslope phase and the flare phase. When controlled using
the crab method, the forces working on the airplane form the top and rear views are shown in Fig. 1. The
method points the nose in the direction of the composite vector of crosswind and speed during descent.
Therefore, the method uses thrust to counter the crosswind and keeps the sideslip angle at zero.

Fig. 1

2-2

Crab method.

Low-wing method

The low-wing method is applied just after the crab method. When controlled using the low-wing method, theforces working on the airplane from the top and rear views are shown in Fig. 2. The method points the nose
toward the runwayʼs center till touchdown. Therefore, the method uses the lateral force worked by gravity andrudder steering to counter crosswinds, keeping the nose parallel to the runway direction.

榊

60

Fig. 2

凌芽，上羽正純

Low-wing method.

3．Proposal of design method to switch from crab method to low-wing method
3‒1

Design policy

In order to land on a runway while flying on a glideslope path during strong crosswind, it is necessary todescend along the glideslope path by using the crab method and touch down the runway by using the low-wing
method, i.e., by aligning its nose toward the center line to avoid the strong force on legs. The remaining issue
to carry out the crab method and the low-wing method successively is to decide how to switch over from thecrab method to the low-wing method. The factor to decide it is a settling time of the nose heading angle control
system (Fig. 3) used in the low-wing method. Details of the design procedure are described below.

Fig. 3

3‒2

The nose heading angle control system.

Application of two landing control methods

In this study, the crab method is applied to the first part of the glideslope phase, and the low-wing method isadopted to the part after the first part, as shown in Fig. 4. Assuming that the low-wing method is used justbefore the touchdown, the flare phase is divided into two phases, one is the flare I phase and the other is theflare II phase. In the flare I phase, the crab method is used. In the flare II phase, the low-wing method is used.
To specify the deviation from the center line of the runway, y direction is defined as that perpendicular to the x
direction.

Fig. 4

Application of landing methods in landing profile.

小型高速固定翼 UAV 向け横風高耐性短距離着陸制御技術の研究

3‒3

61

Design procedure3‒3‒1

Settling time of nose heading angle control system

The time to switch over from the crab method to the low-wing method is dominated by the settling time ts of
the nose heading control system. Therefore, in this study, the time is calculated from the step response of thecontrol system. The time is defined to be that of which deviation reaches to the range of ±2％ of the command
magnitude.
3‒3‒2

Flight time of flare phase

The flight time tt in the flare phase is defined to be the time from the end of the glideslope phase totouchdown. The time tt is derived by transforming the approximate formula for the flare path. The flare path h isexpressed by Eq. (1) and the formula for calculating the flight time tt in the flare phase is expressed by Eq. (2).
The flare I starting altitude h1 is also determined by using Eq. (3).
h＝h1exp(－t/τ)(1)

tt＝－τIn(ht /h1)(2)

h1＝τVsin(θGS)(3)

The flight time tt in the flare phase is calculated by substituting the ground altitude ht, the flare start altitude
h1, and the flare time constant τ into Eq. (2).
3‒3‒3Start altitude of flare II phase

The starting altitude of the flare II phase can be derived by substituting the flare II start time into the above
Eq. (1). The time t is set to be 0 s at the start of the flare I phase. The flare II start time t2 is the flight time tt of
the flare phase minus the settling time ts of the nose heading angle control system, as shown in Eq. (4).
t2＝tt－ts(4)

Equation (5) shows the relationship among the flare II phase start altitude h2 from using Eqs. (1) and (4).
h2＝h1exp(－t2/τ)(5)

4．Lateral/directional control system
Generally, the landing control system consists of longitudinal and lateral/directional control-systems.
A constant speed control system is also incorporated throughout the entire phase. The adequate control
system is selected as for the lateral/directional control system depending on whether it is the crab or the lowwing method as shown in Fig. 5. The crab method uses a sideslip angle control system, that tries to reduce thesideslip angle to zero. In contrast, the low-wing method uses a nose heading angle control system, that tries tokeep a nose heading angle parallel to azimuth direction of the runway. The heading angle and runway azimuth
angle are measured from true north direction. The runway center control system is incorporated throughout
the entire phase with a roll angle control as the inner loop. All control laws in control system use PID controllers.

Fig. 5Lateral/directional control system.

榊

62

凌芽，上羽

正純

5．Design
5‒1Target airplane

The proposed method is applied to a high-speed small fixed-wing airplane. The one-third scale Oowashi 2nd
generation, which is a scale model of supersonic experimental unmanned aerial vehicle (UAV) currently underdevelopment by the Muroran Institute of Aerospace Plane Research Center (Fig. 6), is used as the target
airplane. This airplane weighs 5.0 kg and has a wingspan of 0.8 m. Its cruising speed is 50­80 m/s.

Fig. 6

5‒2

One-third scale Oowashi 2nd generation.

Design results

The starting altitude of the flare II phase is designed using the design method described in Chapter 3. Table
1 shows parameters used in the design. First, the control system for the nose heading angle control system isdesigned, and the settling time is evaluated using the step response to be 8.6 [s]. At the same time, all othercontrol systems other than the nose heading angle control system described in Chapter 4 are designed. Next,
the switching altitude, from which the flare II phase start, was designed by substituting parameters in Table I
and the settling time into Eqs. (2), (3), (4), and (5). Table 2 shows the flare phaseʼs flight time, flare phase IIʼsstart time, the start altitude of flare phase I, and the start altitude of flare phase I.
Table 1

Parameters used in design.

Initial altitude h0

120 m

Initial flight speed V

51.3 m/s

Initial angle of attack α0

6.8 deg

Initial pitch angle θ0

6.8 deg

Touchdown altitude ht

0.2 m

Glideslope angle θGS

10.0 deg

Flare time constant τ

2.5 s

Table 2

Design results.

Flight time of flare phase tt

11.8 sFlare II start time t2

3.2 s

Initial altitude of the flare I phase h1

22.3 mInitial altitude of the flare II phase h2

6.1 m

6．Simulation
To confirm the validity of the proposed method, computer simulations were carried out for the target
airplane described in previous section.

小型高速固定翼 UAV 向け横風高耐性短距離着陸制御技術の研究

6‒1

63

Simulation conditions

Initial conditions and switching altitudes the in Tables 1 and 2 are used. For simulation the crosswind
model, shown as Eq. (6) and Eq. (7), is used.
vg ＝

Vm(1－cos wd t)
2
vg＝Vm

(0

t π/wd)(6)(π/wd＜t)(7)

wd is the natural angular frequency of the Dutch roll mode, which is 10.2 rad/s for the target UAV. The
magnitude of the steady-state wind Vm was determined to be 3.7 m/s by considering the average wind speed
over the past 30 years in Shiraoi Town.
6‒2

Target performance and limits

The descent rate at touchdown, the nose-to-runway azimuth angle deviation at touchdown, and the deviationfrom runway center are defined as the target performance. The descent rate and the nose-to-runway azimuth
angle deviation at touchdown are determined in terms of the load on the nose and main gears of the airplane.
The deviation from the center line of the runway is determined in terms of the accuracy of the sensors. In
addition, the roll angle and the rudder angle of the airplane are limited so as to avoid the wingtips touching the
runway as well as take into account the wingspan of the airplane. A typical large airplane's limiting roll angle attouchdown is 5 deg. and the maximum roll angle is about 10 deg. Therefore, the limiting roll angle attouchdown is set to be 50％ of the maximum roll angle. The rudder angle limit depends on the target airplane.
Table 3 summarizes the target performance and limits.
Table 36‒3

Target performance and limits.

Decent rate at touchdown

1.0 m/s

Nose to runway azimuth angle deviation at touchdown±5.0 deg

Deviation from runway center±3.0 mRoll angle at touchdown±22.7 deg

Rudder angle±30.0 deg

Validity of design method

Figures 7(a) through (g) show results of altitude, rate of descent, roll angle, nose heading angle, sideslip
angle, and deviation from a runway center by computer simulations.
Figure 7(a) shows that in the glide slope phase, the control system is well tracking the altitude command.
Figure 7(b) shows that in both the flare I phase and the flare II phase, the control system is well tracking thedescent rate command. The descent rate at the touchdown is found to be 0.13 m/s, which meets the required
the target performance of 1.0 m/s or less.
・GS phase＋Flare I phase
Figures 7(c), (d), and (e) show that the nose heading angle and the sideslip angle converges to about －4.3
deg and about 0 deg respectively within the first 2 seconds. Figure 7(g) shows that a y-directional position
tracks the command without any problem and meets the target performance of ±3.0 m or less.
・Flare II phase
Figure 7(c) shows that the roll angle exceeds the command just after switching from the crab method (FlareI) to the low-wing method (Flare II), but it tracks the command after that. Figure 7(d) shows that the nose
heading angle tracks the command without any problem, and the azimuth angle deviation at the touchdown is

榊

64

凌芽，上羽

正純

0.14 deg. Figure 7( f ) shows the maximum rudder angle meets the limit of ±30.0 deg. Figure 7(g) shows thatthe maximum deviation from a runway center is 0.67 m, satisfying the target performance of ±3.0 m or less.
From simulation results, the target performances of Table 3 are satisfied for the case of the crosswinds of 3.7
m/s.

Fig. 7

6‒4

Results of computer simulations (crosswinds : 3.7 m/s).

Performance of resistance to crosswinds

Simulations were performed adding crosswinds up to 8.0 m/s in 1.0 m/s increments. The simulation results
show that the UAV can tolerate crosswinds up to 7.0 m/s under the roll angle limitation of 22.7 deg. Figures 8(a) ­ (g) show results of altitude, rate of descent, roll angle, nose heading angle, sideslip angle, rudder angle,
and deviation from a runway center in a crosswind of 7.0 m/s.
Figure 8(a) shows that in the glideslope phase, the UAV is well tracking for altitude commands. Figure 8(b)shows that in the flare I phase and the flare II phase, the UAV is well tracking the descent rate command. The
descent rate at the touchdown is 0.35 m/s, which meets the target performance of 1.0 m/s or less.
・GS phase＋Flare I phase
Figures 8(c), (d), and (e) show that the nose heading angle and the sideslip angle converges to about －8.0
deg and about 0 deg. within the first 2 seconds. Figure 8(g) shows that a y-directional position tracks the小型高速固定翼 UAV 向け横風高耐性短距離着陸制御技術の研究

65

command without any problem and meets the target performance of ±3.0 m or less.
・Flare II phase
Figure 8(c) shows that the roll angle is exceeds the command just after switching from the crab method(Flare I) to the low-wing method (Flare II), but it tracks the command after that. In addition, the roll angle atthe touchdown is 22.4 deg and meets the limit of ±22.7 deg. From Fig. 8( f ), the maximum rudder angle is－23.3 deg and meets the limit of ±30.0 deg. Figure 8(d) shows that the nose heading angle tracks thecommand without any problem, and the nose heading angle deviation at the touchdown is 0.64 deg. Figure 8(g)shows that the maximum deviation from a runway center is 1.3 m, meets the target performance of ±3.0 m orless. From simulation results, the target UAV can tolerate crosswinds up to 7.0 m/s under the roll angle
limitation of 22.7 deg.

Fig. 8Results of computer simulations (crosswinds : 7.0 m/s).

7．Conclusion
This study proposed a landing control design method to switch from the crab to the low-wing by using thesettling time of the nose heading angle control system.
It is confirmed that the validity of the proposed design method and meeting the all target performances bycomputer simulation. It is also confirmed that the subject UAV is resistant to crosswinds of 7.0 m/s or less.

榊

66

凌芽，上羽

正純

Received : February 28, 2024
Accepted : April 12, 2024
References[1]

Hyokawa, S. and Ueba, M. : “Design and verification of short-distance landing control system for a one-third-scale unmanned
supersonic experimental airplane,” Aerospace, Vol. 10, Issue 4, 334 (2023).

[2]

De Bruin, A. and Jones, T. : “Accurate autonomous landing of a fixed-wing unmanned airplane under crosswind conditions,”
IFAC-PapersOnLine, Vol. 49, No. 17, pp.170-175 (2016).
Ryoga Sakaki
Bor n in 1999, graduated from the
Department of Engineering, Faculty of
Science and Engineering, MuroranInstitute of Technology in March 2023,
and joined the Graduate School of

Production Systems Engineering, Muroran Institute ofTechnology in April 2023, where he is engaged in research on
autonomous flight of fixed wing UAVs.

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 5, No. 8（2024）
67

eVTOL 機体開発コストとエアタクシーサービス
運航コストに関する検討
滝澤

遥輝＊1，雷忠＊2

公立諏訪東京理科大学大学院工学マネジメント研究科＊1
公立諏訪東京理科大学工学部＊2
近年，利便性に優れ，環境にも配慮した先進的エアモビリティが世界的に注目されている。本研究では次世代エアモビリティとして垂直離着陸（eVTOL , electric Vertical Takeoff and Landing）航空機をエア
タクシーサービスに利用することを想定したうえで，機体開発コストと商用サービス運航コストに対して推算を行うことを目的とする。機体開発コストに関しては費目毎に統計式を用いた。損益分析において eVTOL の生産機数と収益性を考察した。その結果，製造労務費と材料費は開発費に大きな割合を占め，eVTOL 機の開発コストは製造数と慣熟率に強く依存することが分かった。設計，製造，設備の自動化は，数量効果を改善し，開発コストを削減することが期待される。一方，エアタクシー・サービスとした運航に関して費目構成を分析し，運航コストを試算し，コスト削減のための提案を行った。運航コストに最も大きな影響を与える要因は資本コストと人件費である。分析した結果，無操縦士飛行が操縦士飛行より 27％運航コストを削減し，陸上輸送と競合する価格を提供できることが分かった。また，リース利用より固定費の割合を減少することで，損益分岐点を低下させ，運営リスクを低減できることが示唆された。

Keywords:垂直離着陸航空機，先進エアモビリティ，エアタクシー，開発コスト，運航コスト

Analysis of Development Costs and Airtaxi Service
Operating Costs of eVTOL Airplane
Haruki Takizawa＊1，Zhong Lei＊2
Graduate School of Engineering and Management, Suwa University of Science＊1
Faculty of Engineering, Suwa University of Science＊2
In recent years, Advanced Air Mobility, which is both convenient and environmentally friendly, has been
attracting attention worldwide. The purpose of this study is to estimate the development cost and operating
cost of an eVTOL airtaxi service, and then provide suggestions on cost reduction. Statistical formulas wereused for each cost item and cost structure were analyzed. The break-even analysis was conducted to discuss
the number of eVTOL units and revenue. Results show that the ratio of manufacturing labor and material
costs to development costs is the largest factors in the development cost, and the cost of eVTOL units isstrongly dependent on the number produced and experience effectiveness. It was suggested that automationof design, manufacturing, and equipment is expected to improve the quantity effectiveness and thus reduce
development costs. Capital and labor costs are the largest influencing factors on airtaxi service costs. It was
found that the autonomous flight offered a 27％ reduction in operating costs compared to the piloted flight,
and it will provide the price competing with ground transportations. Also, results show that adjusting theratio of fixed to variable costs would decrease the break-even rate and lower the operational risk.

Keywords: eVTOL, advanced air mobility, airtaxi, development cost, operation cost

滝澤

68

1．は

じ

め

遥輝，雷

忠

に

自動車や鉄道や船舶などが主流な移動手段として普及されてきた。一方，近年，都市交通や中短距離移動や過疎離島地域搬送や渋滞回避などに対して高利便性，低エミッション，低騒音で人々を空路で迅速に輸送する空中輸送手段として次世代エアモビリティ（Advanced Air Mobility）が世界中で注目されている。2023
年 10 月の時点で調査した次世代エアモビリティ機体開発の各社が調達した資金［1］を図 1 に示す。世界中に機体開発に対する大規模な投資を行っていることが分かる。Joby Aviation 社がすでに最大 23 億ドルの資金を調達しており，今後にも継続的に増資すると見込まれる。次世代エアモビリティとして期待されている
垂直離着陸電動（eVTOL, electric Vertical Takeoff and Landing）航空機に関する研究開発が盛んに行われて，100 兆円を超える巨大新興市場（図 2）を形成すると予測されている［2‒4］。
$2,000$1,500$1,000$500$0

図1

世界各社への投資額（Source：SMG Consulting LLC, August 2023 Release［1］，著者整理）

機体システム開発の分野では 2024 年時
点までスタートアップ企業や，航空機及び自動車の大手製造企業を含む 400 社以上が参入している。最も注目されているスター
ト ア ッ プ 企 業 と し て 独 Volocopter， 独
Lilium， 米 Joby Aviation， 米 Archer， 中Ehang などが挙げられる。大手企業では
欧 Airbus， 米 Boeing， 米 Bell Helicopter
Textron も参画している。航空機製造技術や既存のサプライチェーンを活かせる強みに加え，プレーヤーの多様化など変化が著
しいモビリティサービスにおける市場確保
を競合している。
図2

2050 年での eVTOL 運行機数の予測結果

一方，事業主にとってはハイリスク・ハ
イリターンの次世代エアモビリティ事業を立ち上げるまえに，コスト試算が開発計画やビジネスモデルを含めた事業成立性の検討に欠かせないことである。市場要求と収益性を定めるに当たって，機体システム開発と商用サービスにコスト概算が不可欠である。しかし，eVTOL 機のような次世代エアモビリティが過去になかった交通手段であり，機体と運航に関eVTOL 機体開発コストとエアタクシーサービス運航コストに関する検討

69

する実績データが存在していない。通常，新規機体システムを設計するまえに，機体開発は市場規模や機体
規模や競合製品などを調査し，設計要求を策定してから設計へ移行する。次世代エアモビリティに対する機
体開発コストと運航コストに関する推算が必要である。このような推算を行うことより，多数のビジネスモ
デル候補の中から赤字に終わる可能性が高いものを排除して，黒字化する可能性が高いものを進めることができる［5］。最近，eVTOL 航空機におけるコストが研究されている［6‒10］。
本研究の目的は，次世代エアモビリティとして電動垂直離着陸（eVTOL）航空機をエアタクシーサービ
スに利用することを想定したうえで，機体システム開発コストと商用運航コストに対して推算を行うことである。機体システム開発コストに関しては費目毎に統計式を用いる。また，商用運航に関わる各項目を調査し，コストを試算する。本稿では関連データを調査し，統計推算式より費目を計算した。さらに推算結果に基づいて損益分析を加え，コスト削減を議論した。
2．機体システム開発コストの試算
2‒1

推算手法

本研究では開発コストの推算に米国 RAND 社が作成した統計式 DAPCA IV（Development And Procurement
Costs of Aircraft）に基づいて，ゼネラルアビエーション航空機（GA）に適用するために修正した Eastlake法［11］を用いた。この推算モデルは機体構造重量と最大巡航速度を主要パラメータとして工数や設計費や材料費など各項目コストを計算し，また，出力パワーより推進系コストを計上する。この手法には GA 機及びビジネス機向けの 14 CFR Part 23，または，Part 25 のどちらかで認証を受けることを想定したモデルを用いた。現在実施されている eVTOL 航空機の型式証明は，その多くが商用の型式証明基準である 14 CFRPart 23，25，27 が混在して審査されているため，本研究では修正した Eastlake 法を推算モデルとして
eVTOL 航空機に採用し，さらに，著者らが調査した eVTOL 機の統計データを基に電動推進系とバッテリー
コスト計算を加えて Eastlake 法を改修した。
2‒2

対象機体と推算条件

ここで，推力偏向（Vectored Thrust）型 eVTOL 航空機（図 3）を例として，著者の先行研究［12‒14］で推算した機体仕様や飛行性能などを参考して機体システム開発コストを試算した。仮定した対象機体の推算条
件を表 1 に示す。
本稿ではパイロット 1 名と乗客 4 名乗りの Vectored Thrust 型 eVTOL 機を調査対象として 1 カ月あたり
10 機，5 年間で計 600 機を製造する量産を仮定した。機体構造に複合材料を 80％採用し，1 機あたりに搭載したバッテリー容量を 300 kWh，バッテリーパック単価を 500 ＄/kWh と仮定した。推算条件と推算結果を表 1 に示す。推算は 2023 年米国相場に基づいて行い，2028 年に機体交付と商用サービス開始とし，国際通表1

対象機体の推算条件

機種

Vector Thrust 型

パイロット＋乗客

1＋4

全備重量 MTOW

5,400 lb

構造重量 Wairframe

1,350 lb

巡航速度 VH

140 KTAS

ローター基数 Npp

6基

バッテリー容量 Ebat

300 kWh

生産機数 N

600 機

生産期間

5年

図 3 Joby S4 2.0［15］

滝澤

70

遥輝，雷

忠

貨基金（IMF）が推計した米国消費者物価指数で原価を換算した。
航空機に搭載した電気推進システムについて，実績がないため，電気自動車と航空機実情を参考にし，2023 年時点における相場で電気推進系コストを仮定した。モータとインバーターとコントローラーと冷却部などで構成されるモータシステムの単価が電気自動車の約 2 倍の 167 ＄/kW に仮定する。著者らの先行研究でこの対象機体にモータシステム 1 基あたり出力パワー 120 kW と推算された。バッテリーパック価格はリチウム蓄電池セル材料や充放電・熱管理や回線やハウジングなどを含めて，電動航空機の特有費目として単価 500 ＄/kWh で見積もる。また，対象機体には可変ピッチローターと電気推進系，計 6 基を採用する。
電気推進系にモータとインバーターと駆動機構を含めて，可変ピッチローターにブレードと可変駆動機構を含めており，実機の統計式を用いて推進系 1 基あたりコストを推算した。
航空機開発では試作機が完成するまで長い期間を要する。生産初期段階では試行錯誤や品質問題が発生しやいため，慣熟率が高くなってしまう。航空機開発製造の経験を持っていないベンチャーは特に，繰り返し作業を発生しやすい。いったん量産が始まれば，多くの作業が機械化，自動化にしたら，加工法を改善して作業の習熟が進んで工数が逓減し，生産機数の増加につれ間接費用も逓減していく。ここでは累計平均工数逓減法を用いた式（1）で量産化係数を求め，慣熟効果を反映する。
1.4427 ln N
QDF＝（FEXP）（1）

ここで，FEXP は慣熟率，N は生産機数である。総コストが慣熟率と生産機数に大きく依存することが分かる。生産技術の自動化が進んでおり，コストを大幅に削減することが期待できる。航空機組立作業の慣熟率
は一般に 0.85 ～ 0.88 程度，NC 工作機械を使用した機械加工による部品製作の慣熟率は約 0.9 ～ 0.92，総合
慣熟率は 0.9 程度であった［16］。近年の技術進歩を考慮すると，本稿では総合慣熟率を 88％に仮定した。
2‒3

開発コストの内訳

表 2 と図 4 に機体システム開発コスト（原価）内訳の推算結果を

表 2 機体開発コスト内訳の推算結果示す。eVTOL 航空機に関しては 1 カ月あたり 10 機，5 年間で計 600

費目機を製造する場合，開発コストの総額は 674 million ＄ と，平均 1 機

総設計 CENG

68あたりの開発コストは 1.12 million ＄ と推算され，信頼性保険と利開発支援 CDEV

17

益と各種税金を含めると，販売価格が 1 機あたり約 1.5 million ＄ と飛行試験 CFT68

推測される。1 ドル 135 円の為替レートで換算すると，総開発コス

設備 CTOOL

35

トは 909 億円，1 機あたり 1.52 億円と換算される。うち，従来型航製造労務 CMFG

127

空機と同様に，製造労働費と材料費が最も高いことが分かる。その品質管理 CQC

36

うち，認証関連コストが 28％，電動化より導入した推進系と可変材料 CMAT123

ピッチローターとバッテリーが合計 14.3％を占める。設計コストと航法機器 Cavi

13

設備コストと製造労務コストは合計 34.3％，総コストの 1/3 を占め

プロペラ Cpp

42

る。設計工数，設備工数，製造工数が統計式より求められ，さらに電気推進系 Cprop

54

それぞれの時給が分かれば人数を算出できる。従来の内燃機関に比搭載バッテリー Cbat

90

べて，電気モータシステムによる推進系コストの削減が見られた。

総額 Ctotal

674

一方，1 機あたりに採用した 6 基のローターを搭載したため，ロー

単価 Ctotal/N

1.17

額（million ＄）ター・プロペラに掛かるコストが高くなった。また，eVTOL 航空
機の推進系（電動推進システムとプロペラ）は電気自動車のパワートレーンとほぼ同じ 15％である。
バッテリーについては電気自動車の場合，2023 年時点で搭載した蓄電池が総コストに約 3 割を占めており，今後の販売拡大及び蓄電池の量産増加に伴い，蓄電池の割合が減少していく。それに比べ，eVTOL 航空機の場合は蓄電池コストが 13％程度であるため，蓄電池の価格変動が総コストに与える影響が少ない。

eVTOL 機体開発コストとエアタクシーサービス運航コストに関する検討

図471

図 5 ヘリコプタと eVTOL 機の単価比較

機体開発コスト内訳

図 5 に示す両者の単価を比較すると，同重量と座席数クラスのヘリコプタが eVTOL 機単価の 1.5 ～ 2 倍であることが分かった。安価になる主な理由としては生産機数の増加であり，大きな将来市場に向けた
eVTOL 生産機数への期待が挙げられる。
2‒4

開発コスト削減

生産機数と慣熟率は開発コストに最も影響する。図 6 に生産機数による開発コストへの影響を示す。生産
機数が多くなっていくにつれ，単価が下がる。5 年間に生産機数 300 の場合は単価 1.6 million ＄，600 以上になると単価低減が緩やかになる。生産機数がさらに増加すれば，平均単価が減少し，競争に有利になる。ヘ
リコプタのように数少ない生産機数になると，1 機あたりの開発コストが高くなってしまう。一方，総開発
コストは生産機数とほぼ比例に増加する。推算結果に示したように，生産機数が 5 年間 600 機の以上にする
ことが好ましい。
慣熟率は総コストの約 1/3 に直接影響するため，設計，製造，設備の自動化に大きく依存し，機体製造メーカによって大きく変わる。加工行程中にすべて手作業で行う場合は慣熟率が 1 として，自動化を導入す
ると手作業が多い行程にコスト逓減が急になり，機械作業が多い行程に逓減が緩やかになる傾向がある。図7 では慣熟率が 0.8 ～ 1.0 の範囲で開発コストの変化が顕著に現れる。航空機開発製造の経験が少ないベン
チャーは慣熟率 0.92 ～ 0.95 程度になる。生産効率の改善や生産自動化によるコスト削減に期待して，本稿
では慣熟率 0.88 に設定した。今後，eVTOL 機実績データを用いて修正が必要である。

（a）生産機数と機体単価
図6（b）生産機数と総開発コスト
生産機数による開発コストへの影響

滝澤

72

遥輝，雷

忠

（b）生産機数と総開発コスト（a）慣熟率と機体単価
図7

生産慣熟性による開発コストへの影響

また，搭載バッテリー重量削減が考えられる。本稿では，eVTOL 機の仕様に合わせて搭載バッテリー重量及び蓄電容量を求めた。技術進歩よりバッテリーエネルギー密度が増加しつつ，短距離移動を目的とした
エアタクシーに要求される最大航続距離と航続時間が限られるため，搭載バッテリーの削減につれ全備重量削減が考えられ，そして機体システム開発コストも削減になる。
2‒5

開発コストの損益

前述したように，新規参入の eVTOL 航空機開発には初期投資と製造コストが莫大な投資にかかっている。
いったん，エアタクシーが拡大すると，価格競合より収益が低下してしまい，資金回収が長期化になる恐れがある。
損益分岐点とは，収益とその収益を達成するために必要とした総費用（変動費＋固定費）とが合致し，利益も損失も生じない状態を指す。損益分岐点を算定するためには，すべての費用を固定費と変動費に大別する。固定費は生産機数に関係しない総設計費と飛行試験費と開発支援費である。変動費はその以外に生産機数で変動する諸費目である。収益が損益分岐点を上回れば利益となり，逆に損益分岐点を下回れば損失となる。収益が総費用を上回れば利益が発生し，「採算が取れる状態」になる。
図 8 に本研究で推算した 5 年間生産・販売機数と開発コスト・収益の関係を示す。固定費は開発コストの22.8％を占める。変動費が損益分岐点を主導することが分かる。利益率が高くすると，損益分岐点の生産機

図8

eVTOL 機開発コストの損益分岐

eVTOL 機体開発コストとエアタクシーサービス運航コストに関する検討

73

数が大きくなる。ここで取り上げた例は，開発コストに一定の利益を加えて単価 1.0，1.2，1.4 million ＄ に設定して，それぞれ損益分岐点の生産機数が 1,155，461，288 になることが分かる。価格競合と利益のバランスを取るために，採算が 461 機，単価は 1.1 million ＄ 以上に設定する必要になる。
3．運行コストの試算
eVTOL を用いたエアタクシーサービスの運航コストを費目ごとに試算した。本試算では Joby 社の S4 を対象機体として，羽田空港‒成田空港の間における運航コストを試算した。直線距離 59.6 km に対して 1.1 倍とする迂回距離 65.6 km（40.8 mile）を実際の飛行距離と仮定した。両空港にそれぞれの離着場（vertiport）を設置し。合計 16 機を配置する。著者らの先行研究［10］を用いて飛行時間や消費電力や推進パワーなど，
飛行燃費データ（表 3）を求めた。
3‒1

資本コスト

資本コストの推算では表 2 の前提条件で年間有償飛行時間や飛行回数などの結果を得た。表 4 に示した
ように航空機有償飛行時間は年間 300 日，1 日平均飛行 7 時間，稼働率 0.9 を仮定して計算した。また，航空機飛行時間は機体整備時間や減価償却費やリース料などの材料費や乗組員人件費などを算出する基準である。通常，航空機は経済的耐用年数がおよそ 30 年であり，優良資産として投資を回収できる可能性が高い。
事業主が購入した機体を早期に減価償却にすれば，資産価値が下がりにくい，中古機として売却しやすい，
リースでき，倒産しても出資の大部分が戻ってくるなど，多くのメリットを持つ。減価償却が終わった後も経済的に利用する価値を持ち続ける。ここで，eVTOL 機は前節で推算した単価を参考し，ヘリコプタと同じような回転翼機として法定耐用年数 5 年を仮定し，定額法で減価償却費用を算出した。
機体を購入する際に事業主が資金調達に要する費用の返済には借入期間 5 年と融資年間金利 5 ～ 10％を仮定し，金融費用を算出した。表 5 に減価償却費と融資金利と購入費用を含めて 1 機あたりの資本コストを試算した結果を示す。羽田‒成田間に 1 回飛行あたりに要する資本コストが 102 ＄/flight となる。
表3

表 4 資本コスト推定の仮定条件

Joby S4 の飛行データ
電力量［kWh］

各種条件

パラメータ

最小

最大

離陸（垂直上昇）1.3

150 ft まで 100 fpm

機体寿命（飛行時間 h）

12,00025,000

ホバリング

1.3

想定時間：10 s

減価償却率

5％

10％

上昇（巡航高度へ）

13.1

距離：4.7 mile

融資金利

5％

10％

巡航

20.6

高度：1,500 ft

年間有償飛行時間［h］

距離：24.2 mile

ローン期間［year］

5

下降

0.4

飛行距離：11.7 mile

減価償却年数［year］

5

ホバリング

1.3

想定時間：10 s

機体価格［million ＄］

1.5

着陸

1.0

150 ft から 100 fpm

機器消費電力

0.9

総電力量

39.8

─

＄9.55
¥1,299運行電力コスト3‒2

エアコン，航法：1,890

表 5 資本コスト推定結果/year/flight（40.8 mile）

最小［＄］

639,69299

電気単価 0.24 ＄/kWh

最大［＄］682,447105

136 円/＄

平均［＄］661,070102

合計 3 kW

インフラコスト

エアタクシー運航サービスに必要とするインフラコスト推定にあたり，羽田空港と成田空港に 10 機の
eVTOL 機が駐機できるポートを建設する事を検討する。eVTOL 機のアクセス利便性を保つために既存の空

滝澤

74

遥輝，雷

忠

港立体駐車場屋上に離着場を設置し，ハブポートとして利用することが考えられる。一方，長期運営に専用の土地を購入すれば，建設したハブポートを固定資産となり，費用を節約できる。表 6 にインフラ条件及びコストを示す。1 ハブポートあたりに離発着スペースが 2 箇所，充電・駐機スペースが 8 箇所であり，各充電・駐機スペースに 1 つずつ充電設備を設置し，合計 10 箇所（5 個の通常充電器と 5 個の急速充電器）の充電設備設置を仮定した。ここで，資本コストの算出と同様に，融資を利用してハブポートを建設する。建物ローンは返済期間と減価償却期間とも 30 年，年間金利 1.2 ～ 1.62％とした。充電器設置費用は返済期間と減価償却期間とも 3 年，金利 5 ～ 10％とした。
3‒3

電

気

代

図 8 に eVTOL 機の飛行フェーズを示す。羽田‒成田空港間に各飛行フェーズにおける消費電量を推定し，結果を表 4 に示した。1 回飛行あたりに消費電力が 39.8 kWh，必要な電気代は 9.6 ＄ と分かった。
表63‒4

インフラコスト／ 1 ハブスポート
個数

設置単価費［＄］駐機・離陸パッド2

15,000急速充電器設置数

5250,000

普通充電器設置数

5

10,000ハブ建設

16,500,000

合計─

7,830,000

図 9 Vectored Thrust 型 eVTOL 機の飛行フェーズ

バッテリーコスト

放電深度は容量に対する放電量の割合であり，本研究では，放電深度を 80％と仮定し，サイクル数を2500 回と設定しコストの推定を行った。羽田‒成田空港間に eVTOL 機を運行する場合，Joby S4 のバッテリー使用コストを推定し，表 7 に試算結果を示す。1 運航あたり 10 ＄ のバッテリーコストが発生することが分かった。バッテリーは最長 2.3 年で交換する。
表7

表 8 運行サービスの人件費

Joby S4 バッテリーコスト推定条件及び結果

エネルギー密度［Wh/kg］

235

単位（＄）

1 機あたり

年間

1 回運航

人数

平均値

平均値

重量［kg］

923

放電深度［─］

80％

操縦士給料

3.8

80,00076.8

単価［＄/kWh］

500

操縦士訓練費用

3.8

15,00012.0

充電サイクル2,500

地上操縦管制士給料

1

0

18.7

容量［kWh］

217

地上操縦管制士訓練費用

1

0

2.4

使用可能エネルギー［kWh］

174

1 回あたり飛行時間［min］

24

年間飛行時間［h］

1,890

充電回数［─］1,083

年間交換回数［─］0.43

年間コスト［＄］47,022

1 回あたりコスト［＄］

10.0

3‒5

人

件

表9

メンテナンスコスト条件
最小

最大

平均

整備士の時間給［＄/h］

50

80

65

MMH/FH

0.25

1

0.62

費

運行サービス開始の初期段階では操縦士飛行，将来では無操縦士飛行を想定する。操縦士飛行の場合は，

eVTOL 機体開発コストとエアタクシーサービス運航コストに関する検討

75

パイロットは 1 名あたり年間最大 500 飛行時間とし，1 機あたり年間総飛行時間で計算すると，1 機あたりにパイロット 3.8 名を配置することが分かった。操縦士飛行時給は 120 ～ 200 ＄ とし，福祉保健などの加入費を 20％計上する。また，パイロットの年間訓練費用を一定額 15,000 ＄ とする。無操縦士飛行の場合は，代わりに 1 客席の増加と地上操縦管制士の配置になる。管制士の時給 20 ～ 50 ＄ とし，1 日 7 時間に勤務する。管制士の年間訓練費用を 7,500 ～ 15,000 ＄ とする。
その結果，羽田‒成田間の 1 運航あたりに操縦士飛行に掛かる人件費が 89 ＄ であり，無操縦士飛行の場合
は地上操縦管制士に掛かる人件費が 21 ＄ になり，総コストが 27％s 削減できることが分かった。本稿では 1機あたり 1 名地上操縦管制士を仮定した。飛行計画によって複数機を同時に管制することも可能である。無操縦士飛行を実現すれば，人件費を大幅に削減することが期待できる。
3‒6

機体整備コスト

機体整備コスト推定では，以下の各パラメータを用いて次式のように導出できる。
Maintenance Cost＝Mechanic Wrap Rate×

MMH
×tmission
FH（2）

ここで，Mechanic Wrap Rate は整備士の時間給，MMH/FH は有償飛行時間に対する整備工数の比率，tmission
は飛行ミッション距離の範囲における平均ミッション時間である。
表 9 に示すように飛行時間に対する整備工数の比率 MMH/FH は今回の推定では GA データを参考して
0.62 に設定した。また，地上待機時間を含めた平均運航時間を 30 分と仮定すると，1 回の運行毎に 20 ＄ の
メンテナンスコストが発生する。
3‒7

そ

の

他

以上の費目の以外に，事業主が企業運営にあたり決める費目がある。ここで，詳細な推算を行わず，公開情報を参考して全コストに対して間接コスト 15％と保険料 3％，また，収益に対して利益率 20％を設定した。
民間の航空会社では，運航に伴う間接コストとして ICAO（国際民間航空機関）の統計調査によると総コストの約 10 ～ 30％を計上しているという結果を示していた。間接運航費の項目に予約コスト，発券コスト，
クレジットカード決済手数料，マーケティングコストなどを含める。これらのコストを UTM（Unified
Threat Management：統合脅威管理）システムコストでまとめると，総コストの約 15％の間接コストと仮
定した。
3‒8

運行コストのまとめ

推力偏向型 eVTOL の Joby S4 を用いたエアタクシーサービスでは，直線距離 60 km（羽田‒成田空港間）を飛行した場合，総運航コストは，操縦士飛行の場合 305 ＄，無操縦士飛行の場合 223 ＄ となった。表 10 と
表 10

羽田‒成田間 eVTOL 機運航コスト内訳
操縦士飛行

無操縦士飛行

＄╱運航

構成比

＄╱運航

構成比

資本コスト

102

33.4％

102

45.8％

人件費

89

29.1％

21

9.4％

バッテリーコスト

10

3.3％

10

4.5％

電気コスト

9.6

3.1％

9.6

4.3％

インフラコスト

20

6.5％

20

9.0％

メンテナンスコスト

20

6.6％

20

9.0％

間接コスト

46

15.0％

33

15％

合計コスト／ 1 回運航

305

100％

223

100％

滝澤

76

（a）操縦士飛行遥輝，雷忠（b）無操縦士飛行
図 10

推算した運行コストの内訳

図 10 に上記のコストを纏めた運行コストの費目内訳を示す。無操縦士飛行はパイロットの人件費を大幅に削減し，運航コストが低減する効果が大きい。
操縦士飛行の場合は，エアタクシーサービス費用に資本コストと人件費は最大の影響要素として大きな割合を占める。両者が合わせて約 6 割合を占めていることが分かる。
eVTOL 機に掛かる燃費はバッテリーコストと電気代コストであり，合計 20 ＄，全コストの 6.4％となっている。ヘリコプタの 30％燃費に比べて燃費割合が大幅に低減した。また，同じ距離 60 km を飛行する場合，ヘリコプタが約 120 ＄ 燃費が掛かる。燃費を除き，資本コストと人件費は従来の GA と同じ，依然，全コス
トに大きな構成比を占めていることが分かった。営業利益や搭乗保険を計上した運航料は，同重量と座席数
クラスのヘリコプタは eVTOL 機の 1.5 ～ 2 倍程度になることを予測する。
3‒9

陸上交通機関との比較

羽田‒成田空港間の電車移動には複数路線の利用が可能である。羽田空港から成田空港まで電車で移動する場合，移動時間は 1 時間から 1 時間 30 分程度で空港間移動において最も安価な交通手段である。一方で，
羽田‒成田間を運行する高速バスは 1 時間 5 分から 1 時間 25 分程度掛かり，料金は 3,200 円である。陸上タ
クシーを利用する場合は所要時間が約 1 ～ 2 時間，料金が約 30,000 円である。電車とバスは互いに競合関係であるが，電車は定時性があるため，交通状況に殆ど影響されないといった利点がある。一方で陸上バス
やタクシーは交通状況の影響を受けるが，乗換が無いため荷物を預ける必要がなく，快適性を保つ。
エアタクシーは陸上交通よりも利便性と迅速性が高いとされている。羽田から成田空港までの料金は陸上
タクシーの 1.5 ～ 2 倍であるが，わずか 20 分で迅速に移動することができ，時間を大幅に短縮する優位性がある。エアタクシーサービスは快適性と時間短縮を両立することが期待されている。ただし，ヘリコプタと同様に eVTOL エアタクシーの運航は天候に左右されやすいため，定時性の確保が最大の課題となっている。
3‒10

運航コスト削減

運航コストの費目構成比から運航コスト削減を考える。
まず，前節に試算した結果は，無操縦士飛行が実現すれば運航コストに約 27％の削減が期待できる。飛
行スケジュールを計画し離発時間を調整して，地上操縦管制士が複数機を管制できるようになれば，さらに人件費を削減することが可能になる。また，無操縦士飛行になると，乗客数は 1 名増加になるため，収益が増加する。同じ出発地と同じ目的地の 2 地点間で移動に掛かる料金は eVTOL エアタクシーと地上タクシー
が競合になると，eVTOL 航空機が持つ迅速性と利便性という優位性が顕著に見られる。コスト削減や陸上と海上での移動手段との競合などに向けて，無操縦士飛行が将来次世代エアモビリティの運営拡大にとって重要なカギになる。
次は，資本コストは投資回収の期間中に限られているため，優良資産である eVTOL 航空機は資本コスト

eVTOL 機体開発コストとエアタクシーサービス運航コストに関する検討

77を回収した後に，しっかり機体を整備すれば，商用サービス運航に長く利用できる。
資本コスト削減について，市場ニーズに合わせて席数が異なる複数機種を組み合わせて運航し，全体的にロードファクターを改善することが考えられる。本稿に 4 ～ 5 席 eVTOL 機を検討しているが，2 ～ 3 席機の場合は資本コストの割合が小さいため，同じ乗客数の場合は低コスト運航になる。
また，運営から見ると，エアタクシーの稼働率が上げると，単価を安く設定することが可能になる。集客力を強化してロードファクターが増加すれば，同様に収益が多くなる。
3‒11

運 航 損 益図 11 に eVTOL 航空機を使用する操縦士飛行エアタクシーサービスにおける就航率と運航コスト・収益の関係を示す。前述した運航条件の年間稼働時間を 100％として，推算した運航コストから就航率の変化が収益に与える影響が分かる。
eVTOL 運航の特徴として，電動飛行であるため，燃費（電気代）が非常に安いことが挙げられる。図 10（a）に eVTOL 機を自社保有する場合は，変動費であるバッテリーコストと電気コストは総コストに占める割合が非常に小さい。代わりに固定費が圧倒的に大きい。これは eVTOL 機に特有の関係である。損益分岐点より就航率が高くなれば，高い利益が得られる。しかし，その反面，損益分岐点より就航率が小さくなると，高い損失にもなる。その原因は固定費の割合が大きすぎることである。天候影響や災害や戦争などに影響されやすいエアタクシーサービスにとっては，ビジネスリスクも高くなってしまう。例えば，2019 年末に起こったコロナウイルス感染症の流行中に航空輸送がほぼ全面的に停止してしまった。就航率が小さくなると，高い固定費を持つエアタクシービジネスは大きな赤字になってしまう。
高いリスクを回避するために，一部の固定費を変動費に変える対策が考えられる。例えば，自社保有する
eVTOL 機の数を減少して，代わりにリース eVTOL 機を導入する方法がある。図 10（b）にすべての eVTOL
機をリース会社から調達して利用する場合，利益分が少なくなるが，リスク分散で就航率が悪いときに大きな損失が避けられる。また，損益分岐点は就航率を 78.9％から 70.7％に引き下げることで，より低い就航率
で利益が発生する。このような状況下で，eVTOL 機リース会社の役割が期待される。

（a）自社保有 eVTOL 航空機
図 11

4．ま

と

（b）リース利用 eVTOL 航空機
操縦士飛行 eVTOL 機年間運行の損益分岐

め

本研究では近年注目されている次世代エアモビリティに関して eVTOL 航空機の機体システム開発とエア
タクシーサービスの商用運行コストの推算と費目構成分析を行った。コストの推定では Vectored Thrust 型

滝澤

78

遥輝，雷

忠

機体を対象機体とし，以下の結果が得られた。
開発コストについて・eVTOL 機は開発コストに製造労務費と材料費の割合が最も大きい。同重量と座席数クラスのヘリコプ
タは eVTOL 機単価の 1.5 ～ 2 倍になる。
・生産機数の増加につれ，単機あたりの開発コストが低減する。特に少ない生産機数に効果が顕著になる。充分な市場を獲得し生産機数を確保することが非常に重要である。本研究で検討した eVTOL 機の場合は，5 年間 600 機以上の生産体制が望ましい。
・設計，製造，設備の自動化が慣熟率を改善し，開発コスト削減に高い効果が期待できる。
・短距離移動のエアタクシーサービスという利用目的に合わせて搭載バッテリー重量及び電気容量の仕様を設定すれば，バッテリーコスト削減につれ機体重量及び製造コストが削減になる。
・固定費は開発コストの 22.8％を占める。変動費が損益分岐点を主導し，採算を決める。
運航コストについて・エアタクシーサービス費用に資本コストと人件費は最大の影響要素として大きな割合を占める。両者が合わせて約 6 割を占めていることが分かる。
・操縦士飛行 eVTOL 機はヘリコプタより燃費や機体価格をはじめ，運航コストが大幅に削減する。
・無操縦士飛行は操縦士飛行より運航コストが 27％削減になり，実現すれば陸上交通と競合になる利用
料金が可能である。
・資本コスト削減について，市場ニーズに合わせて席数が異なる複数機種を組み合わせて運航し，全体的にロードファクターを改善することが考えられる。
・バッテリーコストと電気コストを含めた変動費は総コストに占める割合が小さく，固定費が主導である。低就航率では大きな赤字になる。リース機を導入して固定費の割合が小さくなれば，損益分岐点の就航率が小さくなり，運営リスクが低くなる。
eVTOL 航空機に特有の高い利便性，環境性，迅速性を活用すれば，新しいビジネスモデルの創出に期待
できる。
謝

辞
本研究を実施するにあたり，多くのご助言をいただきました（株）航想研 奥田章順様には心からお礼申し上げます。
投稿受付：2024 年 5 月 5 日
採録決定：2024 年 5 月 10 日
文

献［1］ Advanced Air Mobility Reality Index, https://aamrealityindex.com/aam-reality-index（accessed: March, 2024）.
［2］ Roland Berger : Focus Urban Air Mobility, 2020.
［3］ Porsche Consulting : The Future of Vertical Mobility, 2018.
［4］ NASA, Mckinsey & Company : Urban Air Mobility（UAM）Markrt Study, 2018.
［5］ 東京大学航空イノベーション研究会，鈴木真二，岡野まさ子 編：現代航空論 技術から産業・政策まで，東京大学出版会，2012．
［6］ Duffy, M. J., Wakayama, S., Hupp, R., Lacy, R. and Stauffer, M. : “A study in reducing the cost of vertical flight with electric
propulsion,” Proceedings of 73rd American Helicopter Society Forum, 2017.
［7］ Mihara, Y., Payuhavorakulchai, P., Nakamoto, A., Nakamura, T. and Nakano, M. : “Cost analysis of eVTOL configuration

eVTOL 機体開発コストとエアタクシーサービス運航コストに関する検討

79

design for an air ambulances system in Japan,” Proceedings of CESUN Conference, No. 3, 2021.
［8］ Joby and Reinvent : Commercializing Aerial Ridesharing, 2021.
［9］ Reiche, C. : “UAM market forecast,” Booz Allen Hamilton Inc., 2019.
［10］滝澤遥輝，雷忠：“eVTOL 航空機を用いたエアタクシーサービス運行実現性の検討，”日本航空宇宙学会第 60 回飛行機シンポジウム論文集，2022．
［11］Eastlake, C.N. and Blackwell, H.W. : “Cost estimating software for general aviation aircraft design,” Proceedings of the 2000
Annual Conference, ASEE PEER, 2000.
［12］福嶺裕斗，雷忠，“eVTOL 航空機の飛行性能に関する考察，”日本航空宇宙学会第 60 回飛行機シンポジウム論文集，

2022．
［13］雷

忠，“回転翼理論を用いた飛行性能評価から見られた eVTOL 航空機の空力課題，”第 54 回流体力学講演会╱第 40

回航空宇宙数値シミュレーション技術シンポジウム論文集，2022．
［14］雷

忠，
“垂直離着 陸電動航空機に求められる推進システムの性能について，”日本航空宇宙学会第 60 回飛行機シンポジウム論文集，2022．
［15］Joby S4, Electric VTOL News by the Vertical Flight Society, https://evtol.news/joby-s4（August, 2022）.
［16］半田邦夫：航空機生産工学，増補改訂第 4 版，オフィス HANS，2018．
雷忠

1998 年 3 月に東京大学航空宇宙工学専攻にて博士（工学）取得。1999 年 4 月～
2009 年 3 月に宇宙航空研究開発機構次世代超音速旅客機プロジェクトに従事。
現在，公立諏訪東京理科大学工学部機械電気工学科教授。日本航空宇宙学会，日本 UAS 産業振興協
議会，などに所属。
E-mail：lei@rs.sus.ac.jp

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 5, No. 9（2024）

80

A Note on Configuration of a Drone
Atsushi Momii，Yuuki Nakashima，Hiroto Fujii，Yusei Sano，Kohei Yamaguchi，Shigeru Sunada
Nagoya University
Multirotor drones with various configurations have been developed and, from now on, drones with new
configurations will be proposed and developed. A drone configuration for minimizing disturbance moments
due to a wind gust at hover has been investigated. Induced velocity by the simple momentum theory wasused in the analysis, and the aerodynamic interference among the rotors and their wake was ignored. This
analysis is just a fundamental one. An analysis about the aerodynamic interference among rotors and theirwake will be an important research subject for solving the present problem more perfectly.

Keywords: multirotor, gust, disturbance moment, configuration

Symbolsa:

Lift slope of an airfoil[/rad]b:

Number of blades

[–]

Cd :

Drag coefficient

[–]

c:

Chord length

[m]

dD :

Lift force acting on a blade element

[N/m]

dL :

Drag force acting on a blade element

[N/m]

dr :

Spanwise position of a blade element[m]dX, dY, dZ :Forces acting on a blade element in the x, y, z directions[N]dL, dM, dN :Moments acting on a blade element around the x, y, z axes

[N・m]Gravitational acceleration[m/s2]

Moments of inertia around the x, y, z axes

[kg・m2]m:

Mass of the aircraft[kg]

Nrotor :Number of rotors

[–]

R:

Rotor radius

[m]

RA :

Length of arm

[m]

r:

Spanwise position of blade element[m]u, v, w :Velocities in the direction of x, y, z directions[m/s]p, q, r :Angular velocity around the x, y, z axes

[rad/s]vi :Induced velocity

[m/s]

vP :

Inflow velocity vertical to the rotational plane

[m/s]

vT :

Inflow velocity tangential to the rotor plane

[m/s]

θ0 :

Collective pitch angle

[rad]

θp :

Rotor pitch-inclined angle

[rad]

g:
Ixx, Iyy, Izz :_A note on configuration of a drone 

81

θr :

Rotor roll-inclined angle

[rad]

∆θe :

Inflow angle variation

[rad]

ρ:

Air density[kg/m3]ϕ:

Azimuth angle of rotational axis of a rotor

[rad]

ψr :

Blade azimuth angle

[rad]

Ω:

Rotation angular velocity[rad/s]cw :Clockwise rotating rotor

ccw :Counterclockwise rotating rotor

subscript

1．Introduction
Recently, multirotor drones with various kinds of configurations have been studied[1­3]. The number ofrotors, the distances of rotor planes from the center of gravity, and their inclinations are parameters. In thepresent analysis, the disturbance moments due to a wind gust are required to be 0 when these parameters arevaried. The distances of rotor planes from the center of gravity and the inclinations of rotors are common
between the rotors with the same rotational direction. The analysis is based on blade element theory andsimple momentum theory. And aerodynamic interference among rotors and wake[4, 5] are ignored in theanalysis. The present analysis is qualitative, and it can be understood from the analytical results that theincrease of number of rotors relates to proposals of drones with various kinds of configurations.
2．Analysis method
Figure 1 shows a model of a multirotor drone and the body fixed frame xB yB zB whose origin corresponds tothe center of gravity of the drone. The drones with Nrotor＝4, 6, 8 are considered. The rotor with the number of i
is assumed to be positioned at the azimuth angle ϕi expressed in Eq.(1). The rotational directions of adjacentrotors are opposite.
ϕi ＝Fig. 1(2i－1)
π
Nrotor(1)

Drone configuration and body fixed frame.

Figure 2 shows the rotor fixed frame xrotor, i yrotor, i zrotor, i whose origin is on the rotational axis and the rotational
plane. In the present analysis, blades have no flapping motion. The relation between the rotor fixed frame xrotor, i

籾井

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悠貴・藤井

寛人・佐野

雄星・山口

皓平・砂田

茂

yrotor, i zrotor, i and the body fixed frame xB yB zB is expressed as
xrotor, ixB－RAcosφi0rByrotor, i ＝ C ・ yB－RAsinφi ＋ 0
zrotor, i
zB
hi

(2)

1
0
cosθp, i 0 －sinθp, i
cosϕi sinϕi 00
C ＝ 0 cosθr, i sinθr, i ・00・ －sinϕi cosϕi 0100
sinθp, i 0 cosθp, i
0 －sinθr, i cosθr, i
1(3)

where C rB is expressed asrB

The followings are parameters for suppressing the disturbance moment due to a wind gust. Rotational plane
position hi, rotor tilt angle (pitch), which is around the xrotor, i axis, θp, i and rotor tilt angle (roll), which is aroundthe yrotor, i axis, θr, i. The aerodynamic moments generated by the body and arms are ignored in this analysis
because they are smaller than those by the rotors.
In reference[4], the pitching moment and the rolling moment acting on a quad rotor drone with θp, i as aparameter are analyzed experimentally. In reference[6], the authors consider θp, i and θr, i as parameters tosuppress the effects of wind disturbances on the quad rotor drone. In reference[7], a hexa-rotor drone forsuppressing a disturbance moment due to a wind gust is considered with θp, i and θr, i as parameters. In
reference[8], the simultaneous optimization of the drone design and controller is considered for a hexa-rotor
drone with parameters hi, θp, i, θr, i.

Fig. 2

Rotor configuration and rotor fixed frame.

The gusts in xB yB zB, ug, vg, wg are considered. The quasi-steady aerodynamic moments generated by this
disturbance are estimated, and the drone design is considered to reduce them to zero.
The aerodynamic moments acting on a multi-rotor drone are estimated by using simple momentum theory
and blade element theory. First, the disturbance [ug, vg, wg] transformed into the rotor-fixed frame is expressedasug(ug )rotor, irB(vg )rotor, i ＝ C ・ vg
wg(wg )rotor, i(4)

The inflow velocities, vT and vP, to a blade element at the distance from the rotational axis r and azimuth angle
ψ are expressed asvTr Ω－(ug )rotor, i sinψr±(vg )rotor, i cosψr＝vP
vi＋(wg )rotor, i(5)The sign of the third term in the first line of the right side of Eq.(5) is positive and negative for clockwise andA note on configuration of a drone 83

counterclockwise rotating rotors, respectively. The vi in the second line of the right side of Eq.(5), which isestimated by the blade element theory and the simple momentum theory, is assumed to be same as that underno wind disturbance. The angle of attack of the blade element is given byθ0－∆θe ＝ θ0－tan－1

vP
vT

θ0－

vP
vT

(6)

The lift dL and drag dD acting on the blade element are expressed as follows.
dL ＝

1 2
1
ρvT a(θ0－θe )cdr, dD ＝ ρvT2 Cdcdr
2
2

(7)

Here, the vP2 included in the dynamic pressure is negligible. The aerodynamic forces acting on the blade
element in the x, y, and z axes in the body-fixed frame can be expressed by Eq.(8). The sign of the second lineon the right-hand side is positive for the clockwise rotation and negative for the counterclockwise rotation
rotors, respectively.
dX(－dL sin∆θe－dD cos∆θe)sinψrdY ＝ ±(dL sin∆θe＋dD cos∆θe)cosψrdZ－dL cos∆θe＋dD sin∆θe(8)

The coordinates [xhub, B, yhub, B, zhub, B]T of the rotor hub of i-th rotor in the body-fixed frame are expressed as
xhub, B
RAcosφi0yhub, B ＝ RAsinφi ＋C Br・ 0zhub, Bhi
0(9)where C Br ＝ (C rB )T．
The coordinates of the blade element in the rotor-fixed frame of i-th rotor, [xBE, r, yBE, r, zBE, r]T are expressed as
xBE, r－r cosψryBE, r ＝ ∓r sinψrzBE, r
0(10)

The sign of the second line on the right side of Eq.(10) is negative and positive for the clockwise andcounterclockwise rotating rotor, respectively. From Eqs.(9) and (10), the coordinates of the blade element in
the body-fixed frame, [xBE, B, yBE, B, zBE, B]T can be expressed byxBE, Bxhub, B
xBE, ryBE, B ＝ yhub, B ＋C Br・ yBE, rzBE, Bzhub, BzBE, r(11)

From Eqs.(8) and (11), the aerodynamic moment acting on the blade element is expressed in Eq.(12).
dLxBE, BdX
dM ＝ yBE, B × dY
zBE, BdNdZ(12)The aerodynamic moments acting on the rotor when a disturbance is applied are obtained by Eq. (13).
Li ＝

b
2π

dL

b

dM

b

dN

∫ ∫ dr drdψ , M ＝ 2π ∫ ∫ dr drdψ , N ＝ 2π ∫ ∫ dr drdψ
2π

0

R

0

r

i

2π

0

R

r

0

i

2π

R

0

0

r

(13)

From Eq.(13), the aerodynamic moments acting on the drone under disturbance can be obtained by Eq.(14).
L＝NrotorNrotorNrotor∑L , M＝ ∑M , N＝ ∑N
i

i＝1

i

i＝1

i

(14)

i＝1

The moment L, M and N can be expressed as a form of AT B, where A and B are column vectors. The detailed

籾井

84

敦・中島

悠貴・藤井

寛人・佐野

雄星・山口

皓平・砂田

茂

expression of A and B are shown in Tables A-1, A-2 and A-3 for Nrotor＝4, 6, 8, respectively, in Appendix.
3．Results
Conditions of rotors for minimizing the L, M and N are investigated for Nrotor＝4, 6, 8 cases. It is assumed that
θp, i and θr, i are equal for rotors with the same rotational direction. The followings are six parameters in thecalculations. The positions of the rotational planes, hcw and hccw , the tilt angles of the rotor around the xrotor, i axis
θp, cw , θp, ccw , the tilt angles of the rotor around the yrotor, i axis θr, cw , θr, ccw . The signs of θp, cw and θp, ccw are same as
those of hcw and hccw, respectively, when they are not 0, so that the blades do not bump against the rotor arms.
In addition, the followings are assumed for the trim of hover:vi, cw ＝ vi, ccw , θ0, cw ＝ θ0, ccw(15)

Nrotor＝4
When Eq.(16) is satisfied, L, M and N, become zero.
θp, cw ＝ θp, ccw ＝ 0, θr, cw ＝ θr, ccw ＝ 0, hcw ＝－hccw(16)

An example of a drone satisfying Eq.(16) is visualized in Fig. 3. The red rotor rotates counterclockwise andthe blue one rotates clockwise.

Fig. 3The drone design to minimize the L, M, and N with Nrotor＝4.

Nrotor＝6 and 8
Equation (17) is required so that L and M become zero.
hcw ＝－hccw , θp, cw ＝－θp, ccw , θp, cw ＝－θp, ccw(17)Equation (18) is required so that N becomes zero.
θp, cw ＝±θp, ccw , θr, cw ＝－θr, ccw

Fig. 4The drone design with (a) Nrotor＝6 and (b) Nrotor＝8.

(18)

A note on configuration of a drone 85

For L＝M＝N＝0,
hcw ＝－hccw , θp, cw ＝－θp, ccw , θr, cw ＝－θr, ccw(19)

Examples of the drones with N rotor＝6 and 8, that satisfy Eq.(19), are visualized in Figs. 4(a) and (b),respectively. Similarly to Fig. 3, the red rotor rotates counterclockwise and the blue one rotates clockwise. As
indicated above, the conditions for Nrotor＝4 are included in those for Nrotor＝6 and 8. As indicated above, theconditions for Nrotor＝4 are included in those for Nrotor＝6 and 8.
4．Conclusions
To be resistant to wind disturbances is a very important characteristic for a small aircraft such as a drone.
The geometric parameters that minimize the moment generated by a wind gust were investigated. The
obtained result at hover shows that the configuration for minimizing the disturbance moments due to a wind
gust for Nrotor＝4 is restricted more strictly than that for Nrotor＝6, 8. In the present study, the simple momentum
theory and the blade element theory were used. The induced velocity for hover was used for the calculation.
Furthermore, the aerodynamic interference among the rotors and their wake was ignored. The results of thepresent analysis are considered to be related with the motivations of studies and developments of drones withvarious configurations. The aerodynamic interference among rotors and their wake will be an importantresearch subject for proposing new drone configurations.
Received : April 10, 2024
Accepted : May 10, 2024
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the size of the domain of attraction,” Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 4, No. 3, 11­19 (2023).

籾井

86

APPENDIX

敦・中島

A

M

N

寛人・佐野

Disturbance moments, L, M, N (＝AT B)
Table A-1

L

悠貴・藤井

Matrices for Nrotor＝4

B

雄星・山口

皓平・砂田

茂

A note on configuration of a drone 

87
Table A-2

A

Matrices for Nrotor＝6

B

L

M

N

Table A-3

A
L

M

Matrices for Nrotor＝8

B

籾井

88

敦・中島

悠貴・藤井

寛人・佐野

雄星・山口

皓平・砂田

茂

N

籾井

敦

中島

悠貴

2021 年 3 月名古屋大学工学部機械航空

2024 年名古屋大学工学部機械・航空宇

宇宙工学科卒業。2023 年 3 月名古屋大宙工学科卒業。回転翼，固定翼の研究に

学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻修

従事。

了。
藤井

寛人

佐野

雄星

2024 年名古屋大学工学部機械・航空宇

2024 年名古屋大学工学部機械・航空宇

宙工学科卒業，回転翼，固定翼の研究に

宙工学科卒業，回転翼，固定翼の研究に

従事。

従事。

山口

砂田

皓平

茂

2017 年京都大学大学院工学研究科電気1992 年東京大学大学院博士課程修了。

工学専攻博士課程修了。博士（工学）。

博士（工学）。科学技術振興機構，産業

日本学術振興会特別研究員（DC2），2017

技術総合研究所，大阪府立大学大学院に

年 4 月より名古屋大学大学院工学研究科勤務。2017 年より名古屋大学大学院工航空宇宙工学専攻特任助教，2018 年 2 月

学研究科航空宇宙工学専攻教授。羽ばたより同助教，現在に至る。宇宙探査機の軌道最適化，航空機の運動に関する研究などに従事。

き翼，回転翼，固定翼による飛行に関する研究に従事。

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 5, No. 10（2024）


89

Analysis of Effect of Geographic Information on
Decision-making under Emergency Conditions
during Beyond the Visual Line of Sight (BVLOS)
Drone Operation
Sungju Maeng＊1，Nianzi Tu＊1，Haruhi Nishida＊1，Makoto Itoh＊2, 3Doctoral Program in Risk and Resilience Engineering, University of Tsukuba＊1
Institute of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba＊2
Center for Artificial Intelligence Research, University of Tsukuba＊3
Beyond the visual line of sight (BVLOS) is considered an important feature of next-generation drones. Basedon past research, we hypothesized that behavioral patterns may vary depending on whether operators havegeographic knowledge and on how geographic information is obtained during an emergency. Therefore, inthis study, different map types and the provision or absence of geographic information instructions wereused as independent variables, and the behaviors of operators in various emergency situations wereobserved. The results showed that trends in information use vary depending on the map type provided by
the ground control system and on whether geographic information is indicated.

Keywords: drone in emergency, BVLOS, decision-making, geographic information, eye tracking

1．Introduction
The implementation of the Federal Aviation Administration (FAA) Regulation Part 107 has resulted in theremoval of various limitations regarding the use of unmanned aerial vehicles (UAVs), enabling experts in manyindustries, such as agriculture[1] and construction, to utilize them for exploration and business growth. The
drone market has changed significantly, and the potential for expanding its use has been an important issue formany years.
The use of drones for professional purposes, particularly those involving operations beyond the visual line ofsight (BVLOS), has become significant because of their potential for scalability in this field. The Drone
Industry Insights BVLOS Operations Report 2021 forecasts a global compound annual growth rate (CAGR) of
71.1％ in the BVLOS drone market[2]. The future of BVLOS operations requires coordinated efforts to address
the present problems surrounding the absence of standardized BVLOS regulations. Continuous investigation isessential to substantiate the development of appropriate legal frameworks. Moreover, adequate considerationmust be given to the distinctive features of the flying geographical area and limitations due to the visual range.
In Japan, the operational classification of drones is composed of four distinct levels, which are determinedbased on the visibility of the drone within the field of vision and the characteristics of the flight spot,
particularly whether it is a populated area[3]. Level 4, the most advanced level of drone operation, signifies thatthe drone will be utilized within densely populated regions, namely, urban areas, employing BVLOS capabilities.
The primary applications of drones in the industrial sector include various activities such as aerial photography
and videography, mapping and surveying, inspection tasks, delivery services, and other related functions.

90

孟

成柱・涂

念之・西田

開飛・伊藤

誠

Industries, academic institutions, and the government are collaborating to accelerate the deployment of thisoperational level because of the probability that drones will be utilized for these purposes in urban areas.
Nevertheless, as the level of drone operation escalates, it is anticipated that the related risks will also escalate,demanding a corresponding increase in the number of elements that need to be considered to enhance safety.
Because of the early phase of Level 4 operations, it is also necessary to conduct research focusing on theoperators in charge of drone control. It should encompass the necessar y training requirements for these
operators and the minimum specifications for the ground control systems utilized. The UAS-BVLOS Aviation
Rule-making Committee (ARC) suggested that there is a need to develop automated flight rules (AFRs) for
BVLOS operations to enable users and other relevant entities to understand the risks to others operating in thesame airspace and to develop training commensurate with the level of risk and autonomy clarifying the safety
implications associated with allowing the continuation of operations following changing environmental
conditions or events requiring a response. Of the four levels of AFR proposed by the ARC, AFR levels 2 and 3
are characterized by the partial automation of systems and require human intervention in the form of humanon-the-loop and over-the-loop monitoring and exception management, respectively, serving as intermediatestages in the evolution of operations from fully manual (AFR level 1) to fully automated (AFR level 4)[4]. In
particular, Level 2 assumes that human intervention is required to abort a mission or trigger an anomalous
response, which means that operators must have a detailed understanding of the circumstances under which a
mission should be aborted and the scope of the anomalous response.
As an example of a situation that may trigger anomalous responses, GPS loss during Level 4 drone operations
and its associated risks were analyzed by Maeng et al.[5], who studied the behavioral patterns exhibited byoperators in response to this loss. Subsequently, the researchers suggested that these patterns varied based on
the specific information required by the operator. Moreover, it could be hypothesized that behavioral patterns
may differ based on their ability to acquire geographic information and the level of geographic knowledge ofthe operator during emergency scenarios.
In this study, ‘information’ and ‘knowledge’ were distinguished according to Anderson’s definition.
Information refers to intentionally structured and formatted data, while knowledge refers to the cognitive statesnecessar y to interpret and process information. Information can be easily replicated at minimal cost, but
knowledge is transmitted in more costly ways, such as through training, practice, and transmission[6]. In otherwords, information refers to the structured and formalized data provided by the Ground control stations (GCS)
through guidance or prior instruction, and knowledge refers to the cognitive states by which the operator
interprets this information and applies it to decision-making, which is the basis for our hypotheses.
When critical events, including GPS loss, occur during a BVLOS flight, the droneʼs ability to navigate andmaintain its intended flight path is significantly impacted, and there is a significant likelihood of subsequent
accidents. In such situations, the drone may rely on alternative navigation methods, such as inertial navigation
systems (INS) or visual odometry (VO), to estimate its position and continue the mission. However, thesemethods are less accurate than GPS and can lead to increased uncertainty in the droneʼs location. This
uncertainty can compromise the effectiveness of Detect and Avoid (DAA) systems, which rely on accurate
position information to identify and avoid potential collisions with other aircraft or obstacles. Therefore,
operators must immediately and efficiently make appropriate decisions when anomalies arise. Friedrich etal.[7] support the importance of considering human factors and ergonomics in the design of GCS for UAS
operations, particularly in the context of BVLOS flights. They emphasize the need for detailed analyses ofAnalysis of Effect of Geographic Information on Decision-making under Emergency Conditions during
Beyond the Visual Line of Sight (BVLOS) Drone Operation 

91

information sources to identify situation-specific information important for decision-making in UAS operations
and to design HMIs that allow for efficient comprehension and recognition of safety-critical situations.
Waraich et al.[8] suggested that operator errors and accidents can be reduced by applying commercial
standards (ANSI/HFES 100-2007) and emphasized the importance of applying HF/E principles when designing
UAS GCS. HF/E engineering is an important factor to consider in the decision-making process when operating
UAS, including BVLOS operations, and allows for the design of human-friendly interfaces.
To support effective decision-making, it is important to design human-friendly interfaces that provide
operators with accurate and relevant information, and to provide comprehensive training to prepare them.
Friedman et al.[9] argued that a Prediction display, a visual projection of future position, including position,
heading, and prediction information, is the minimum visual information needed in GCS interface design for
UAS pilots to effectively perform DAA procedures. When Level 4 operation includes a display that can predict
the future movement of the drone, the flight route should be confirmed on geographical information, including
structures, since low-altitude BVLOS operation is performed in a populated area. Consequently, the operator
must be able to accurately interpret this information.
Geographic Information Systems (GIS) are a key component of GCS interfaces, helping operators effectively
utilize and interpret geographic data and supporting DAA capabilities during BVLOS operations. By integrating
geospatial data, such as terrain elevation, obstacle locations, and airspace boundaries into the GCS, GIS enables
operators to maintain situational awareness and make informed decisions. GCS facilitate the management ofdrone operations by enabling control over many aspects, such as mode transition, routing, and flight planning.
These functionalities are specifically intended to be useful for different objectives and applications, including
but not limited to pesticide spread, photography, and inspection inside GIS environments. In the event of criticalsituations like GPS loss, having access to accurate and up-to-date geographic information becomes even more
cr ucial. GIS-enabled displays can help operators identify nearby landmarks, assess the surrounding
environment, and determine the best course of action to ensure the safe continuation or termination of themission. Therefore, the design of GCS interfaces should incorporate GIS capabilities to enhance the operatorʼsdecision-making process and support effective DAA procedures, especially when dealing with

unexpected

events during BVLOS flights.
This study contributes to the empirical understanding of how the type of geographic information provided by
a GCS and the amount of geographic information known in advance affect the decision-making of Level 4 drone
pilots. We hypothesized that (1) the greater the amount of information that can be gathered on the maps in the
GCS, the greater the likelihood of operators trying to utilize it, and the greater its effect on their decisionmaking; (2) the greater the amount of geographic information the operators have about their assigned flightarea, the greater their likelihood of trying to utilize it, and the greater its effect on their decision-making; and(3) the greater the amount of geographic knowledge the operators have to utilize, the greater the burden they
feel in their decision-making.
While these hypotheses focus on the potential benefits of increased information availability and priorknowledge, it is crucial to recognize the importance of information quality and relevance in addition to quantity.
Providing an excessive amount of information may lead to cognitive overload, particularly in time-criticaldecision-making scenarios. Conversely, insufficient or inadequate information can hinder situational awarenessand decision-making ef fectiveness. Therefore, striking a balance between the quantity and quality of
information is essential to optimize decision-making processes in Level 4 drone operations.

孟

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念之・西田

開飛・伊藤

誠

By conducting an experiment to test these hypotheses, we also provide implications for how pilots can betrained to support safe and effective decision-making in emergency situations.
2．Method2‒1Participants

For the experiment, 40 volunteers (M＝24.6, SD＝5.55) were recruited. Dorval and Pépin[10] stated thespatial visualization skills could be improved by playing video game, and Wheatcroft et al.[11] suggested thatvideo game players could be considered a resource for UAS operations because they had high levels of decisionconfidence, were less overconfident in their decision judgments, and maintained consistent, positive accuracy.
González-González et al.[12] found that men in their 20s and 30s have the highest usage and preference forgame consoles. To minimize variations in spatial visualization and decision-making skills based on gaming
experience and adaptation to drone controller, all individuals were intentionally recruited to be males within theage range of 20 to 30 years.
Prior to the trials, the participants signed an informed consent form. This form included inquiries regarding
their level of competence in operating drones and their familiarity with the Akihabara station area, where theexperiment was conducted.
2‒2Apparatus

The simulator utilized in this study was built using Unreal Engine 4 and PX4 software modules,
QGroundControl, and the AirSim engine. The screen appearance and system communication structure of the
AirSim drone simulator are shown in Fig. 1 and Fig. 2, respectively. The PX4 software provided for software-inthe-loop (SITL) simulation as firmware. PX4 was also used to record and preserve the telemetry logs of thevehicle after each flight. The QGroundControl application operated as a GCS and included a map andoperational data. Additionally, QGroundControl allowed for the configuration of the format of the map,
controller, units, and associated elements and the establishment of the flight plan. To intervene in the flightcontrol if deemed necessary, an Xbox Joystick controller was used.
To simulate a situation in which a drone is operated in a populated area while flying BVLOS in a Level 4drone operation, which would be the appropriate operational level in an urban environment with manybuildings, a 3D map of the designated area was imported into the Unreal Engine 4 project.
A Tobii Pro Nano eye tracker was used to record eye movements during the simulation. The calibration andrecording of eye movements, including their location on the screen, the diameter of their pupils, and whether

Fig. 1

Entire screen displaying drone simulation applications.

Fig. 2

Configuration of the simulation platform.

Analysis of Effect of Geographic Information on Decision-making under Emergency Conditions during
Beyond the Visual Line of Sight (BVLOS) Drone Operation 

Fig. 393

Experimental setup featuring eye tracker, simulator, and cameras.

they were fixations or saccades, were performed using the Tobii Pro Lab software. To capture the behaviors of
the participants during the procedure, a video recorder was placed in front of them (Fig. 3).
2‒3

Procedure

The timetable for the experiments is presented in Table 1. Each participant completed four scenarios withina time frame of approximately two hours. The participants were given information about the experiment,
including the drone image, instructions for using the controller, the location of the screen, and guidelines on
how to comprehend the data in the QGroundControl program, which was utilized as the GCS before theprimary experiment. The possibility of malfunction in emergency situations, such as strong winds blowing
between buildings, extreme weather, bird or bird flock attacks, and disasters, was also explained. Participants
must consider the utility of recovery, risk of a crash, and population density of an emergency landing location
before deciding whether to take action to ensure safe emergency landing at a nearby location.
Table 1

Schedule for the complete experiment.

No.

Time (min)1

Prior explanation and consent form

10

2

Training before main-scenario execution

15

3

1st scenario execution (bird approach)

104Interview and break10

5

2nd scenario execution (flock of birds)

106Interview and break

10

7

3rd scenario execution (strong wind)

158Interview and break10

9

4th scenario execution (fire on building)

15

10

Final interview

10

Total

2‒4

Activity

115

Experimental design

Two groups of participants, one using satellite maps and the other using road maps, were formed. A
comparison between Google Satellite and Bing Road is illustrated in Fig. 4. These two map types were chosen

孟

94

Fig. 4

成柱・涂

念之・西田

開飛・伊藤

誠

Map variations employed in the study: Google Satellite (left) and Bing Road (right).

because satellite maps are predicted to be the most visually informative, whereas road maps are predicted to be
the most visually simplistic and, therefore, have a reduced cognitive burden, albeit at the cost of having lessinformation.
Participants were categorized into four groups based on the type of map and the provision of geographic
information in the instructions (Table 2).
Table 2

Participant group specifications categorized by map

type and the availability of geographic instructions.
Group

2‒4‒1

Map type

Geographic instruction

A

Bing road

Given

B

Bing roadNot givenC

Google satellite

Given

D

Google satellite

Not given

Prior instruction regarding geographic information

Google Earth, which displays the same map as the Google Satellite map type in QGroundControl, was used
to provide instructions to two of the groups, thus differentiating between the groups with and without priorinstruction. Additionally, designated emergency landing points, such as parks and squares, in which there waslittle chance of encountering people, were announced.
Groups A and C, which constituted half of the participants, were instructed on geographic information toacquire knowledge about and become familiar with the area in which the drone would be flying. The actual
screens shown to the participants are depicted in Fig. 5 and Fig. 6. There were twenty-two spots between
Yodobashi Camera and Bic Camera, and when a point was selected, photographs of the street-view featuresappeared.
Following the street view of the designated place on the route, we inquired about the total number ofheliports present and the optimal means of navigating from one particular point on the map to another specificpoint. Subsequently, we received responses aimed at assisting the user in becoming familiar with the map andeffectively transmitting geographic details. Subsequently, control was temporarily transferred to help with theGoogle Map observations.

Analysis of Effect of Geographic Information on Decision-making under Emergency Conditions during
Beyond the Visual Line of Sight (BVLOS) Drone Operation 

Fig. 595

Display of Google Earth providing geographic information guidance.

Fig. 6 Example images depicting UDX Akihabara square (left) and Akihabara Central Reiwa Plaza (right)
designated as emergency landing sites.

2‒4‒2

Task

Participants were given a task that involved observing drones transporting materials from one building site
to another around Akihabara Station. The Yodobashi Camera building, which has been renovated as aconstruction site, served as the starting point, whereas Bic Camera, which is another construction site, served
as a waypoint. Figure 7 displays a 3D map view and satellite map of QGroundControl. Yodobashi Camera was
located at position 1, whereas Bic Camera was situated at position 5.
Four emergency scenarios were included in the experimental design. In the first case, a bird was flying
alongside the planned route. In the second scenario, a flock of birds was flying over a railroad, which was in the
middle of the initially planned circular route. In the third scenario, a strong wind was blowing in the spaces
between the buildings, and a verbal warning was delivered by the experiment manager at a certain location.
Finally, in the fourth scenario, a building in the path of the flight route was on fire, obstructing visibility withsmoke. We focus on observing how the behavior of operators changes with geographical knowledge, however,
it is concerned that even groups without local geographic information may adapt to the geography in the route
through repeated exposure, potentially impacting results. To minimize this, we set the final route in the
opposite direction (Fig. 8).
2‒5

Measurement

According to Fairbairn and Hepburn, eye tracking has proven to be highly ef fective in advancing
cartographical research, particularly in the domains of human–computer interaction (HCI) and user interfaces

孟

96

Fig. 7

Fig. 8

成柱・涂

念之・西田

開飛・伊藤

誠

Autonomous drone flight route, traversing six waypoints and concluding with return to home (RTH).

Flight routes outlined for scenarios 1 to 3 (left) and scenario 4 (right), with symbols denoting event locations.

pertaining to map usage[13]. The authors argue that eye movements ser ve as a valuable indicator of thecognitive processes involved in decision-making. It is essential to supply level-specific geographic informationahead of time because Level 4 drone operations carry much greater hazards compared to those encountered inlower-level drone operations. Therefore, the present study applied an eye-tracking methodology to explain thepotential impact of map types and the level of knowledge of an individual on their cognitive processes.
Additionally, we attempted to determine an optimal way of providing geographic information to individuals to
mitigate the risks associated with Level 4 operations, particularly in risky emergency scenarios that require
timely decision-making.
Eye-movement analysis was conducted to gain insight into the cognitive processes that underlie decisionmaking. In addition, the physical actions of the individual participants were captured via camera. Data gatheredby the sensors, including information regarding trajectory, speed, and position, were stored in telemetry logs,
which were used for the performance metrics.
For the eye-tracking procedure, the monitor resolution was configured to 1280×720 pixels. The simulator
screen, which displayed the camera scene of the drone on the left and the GCS on the right, had a borderAnalysis of Effect of Geographic Information on Decision-making under Emergency Conditions during
Beyond the Visual Line of Sight (BVLOS) Drone Operation 

Fig. 997

The screen image with Airsim drone simulator on the left and QGroundControl application as GCS on the right.

positioned 745.7 pixels from the left (Fig. 9). Thus, the fixations, in which eye movements became fixed, werecomputed individually for each side.
The participants were interviewed to ascertain the underlying motivations for their actions throughout thetrial and to understand the many challenges associated with operating the drone. The operators were asked
about their reasons for deciding to land or attempting to land on a specific area in the cases wherein they
manually intervened in the scenario. The participants were asked to rate the perceived degree of difficulty incontrolling the drone on a numerical scale ranging from 1 to 10. Furthermore, we asked about their potential
plans of action in a real-life emergency scenario. The participants were sur veyed regarding their overall
perspectives and opinions on the use of drones in a densely populated setting.
3．Results
3‒1

Eye-tracking measurement

Fixation indicates the intention of an individual to process and comprehend presented information. Figure 10
shows a scatter plot illustrating the distribution of fixation occurrences observed during the experiment, in
addition to the corresponding heatmap displaying the duration of fixation, specifically for Scenario 1. Based onthese results, it was verified that the line of sight was generally positioned in the middle of the camera scene in
the simulator.
To determine the preferred side for information acquisition under the different settings, the average numberof fixations and ratio of left to right fixations for the different scenarios and participant groups were compared(Fig. 11 and Fig. 12, respectively). The group that relied on a satellite map and received no prior geographic
instructions exhibited the highest average number of fixations, as shown in Fig. 11. Moreover, a higher
proportion of participants used the satellite map than those that used the road map. It was also observed thatthe number of fixations on the right side was larger for those that used Google Satellite than for those that used
Bing Road. The results demonstrate a tendency toward gathering and understanding data, particularly toward
accepting more information derived from the satellite map in the GCS. Additionally, the groups not provided
with instructions exhibited more fixations than those exhibited by the groups provided with instructions. The
data indicate that the allocation of attentional resources, including designated landing sites, through instruction
may ef fectively reduce the demand to gather more information and, therefore, decrease work stress.

孟

98

Fig. 10

成柱・涂

念之・西田

開飛・伊藤

誠

Visual representation combining scatter plot and heatmap illustrating the duration of eye movement during

Scenario 1 for each participant group. Red text within the scatter plot highlights the mean X and Y fixation points.

Fig. 11

Mean number of fixations across participantgroups.

Fig. 12

Proportion of left-to-right fixations categorized

by scenario and groups.

Exceptionally, if only the value of the fixed number on the right was considered, the group that used thesatellite map and received prior instructions had greater numbers than those exhibited by the group that used
the satellite map and received no prior instructions.
In Scenario 2, there was a common tendency to move the visual focus to the left side, as shown in Fig. 12.
This can be attributed to the presence of a flock of birds within the camera view, which served as a visual
stimulus and generated more focused attention from the participants. Meanwhile, in analyzing Scenario 3, it isimportant to note that it was difficult to draw meaningful conclusions from the results because of the absenceof visual changes or threats. Additionally, it can be assumed that the participant group that used the road map
and received prior instructions exhibited a lower probability of directing their attention toward the GCS
compared to toward the camera scene on the left.
Both Scenarios 2 and 4 presented high-risk situations; however, a higher proportion of camera scenes wasobserved for Scenario 2. Flocks of birds flying over a large geographical region on a railway typically exhibit
dynamic movement patterns. By contrast, in the event of a fire, smoke emerges from a fixed point and initiallyoccupies a limited space, expanding gradually to cover a wider area. Hence, we hypothesized that individuals
would rapidly move their visual attention from this risky event.

Analysis of Effect of Geographic Information on Decision-making under Emergency Conditions during
Beyond the Visual Line of Sight (BVLOS) Drone Operation 

99

According to Kang et al.[14], changes in pupil dilation not only serve as an indicator of the overall level ofattentional effort but also offer a measure of attention with high temporal precision. The differences in pupil
diameter between the participant groups are shown in Fig. 13 and Fig. 14. These box plots visualize a datasetʼs
five-number summary, with the box representing the middle 50％ of data, the median line inside, and whiskers
extending to the minimum and maximum values within 1.5 times the interquartile range. Two-way analysis ofvariance (ANOVA) revealed no significant differences in average pupil diameter between the provision andabsence of instruction, albeit the pupil diameter of the group that received instruction was greater than that of
the group that did not receive instruction. On the other hand, there was a significant difference in average pupil
diameter between the map types for every scenario. Specifically, the group that used satellite maps had larger
pupil diameters. Consequently, the map type appears to have a more significant impact on the difference in
pupil diameter.
Meghanathan et al.[15] reported that pupil size is a good indicator only of processing load, and that the
duration of fixation is sensitive to actual memor y and processing loads. The groups not provided with
instructions showed an increase in the number of fixations, whereas the groups provided with instructions
showed a significant increase in pupil diameter. Based on the assumption that an increase in the number offixations corresponds to a longer duration, it can be inferred that the group not provided with instructions will
experience a memor y load due to the collection of new information not previously stored in memor y.
Conversely, the group provided with instructions, exhibiting a larger pupil diameter, encountered a higher
cognitive load associated with the processing of existing knowledge.

Fig. 13

Mean pupil diameter as influenced by theavailability of geographic instruction.

3‒2

Fig. 14

Mean pupil diameter as influenced by the typeof map used (＊p ＜ 0.05, ＊＊p ＜ 0.01).

Decision-making on human intervention during autonomous flight

The results of a chi-square test, as presented in Table 3, show the relationship between the decision of theparticipants to intervene in autonomous flight following an emergency and the map type, for each scenario.
Excluding Scenario 3 with the different map types, no statistically significant relationship was obser ved
between the decision to intervene and the type of map used, or whether geographic information instruction wasprovided, in relation to the GCS. On the other hand, in Scenario 3, the drone was equipped with a stability
function; therefore, the experiment administrators verbally notified the operators about the presence of strong

孟

100

成柱・涂

念之・西田

開飛・伊藤

誠

winds prior to the entry of the drone into the narrow spaces between the buildings. Most satellite map users
decided to proceed with autonomous operation after the announcement.
Table 4 presents the outcomes of a chi-square test conducted to examine the correlation between thedecision of the participants to intervene and the provision of geographic information, for each scenario. Bothcorrelation results show that a greater number of participants decided to manually intervene in Scenarios 2 and4 than in the other scenarios. Both aforementioned scenarios demonstrated a perceived need for immediatehuman intervention, as indicated by the slightly higher conversion rate observed in the cases wherein thesatellite map was used and instructions were given.
The results of eye-tracking measurement revealed that the participant groups that used the satellite map
attempted to accommodate more information and, when provided with geographic instructions, exhibited
greater effort to gather information on the GCS using their existing knowledge, leading to this suggestive
result. It was assumed that if the operators determine that they have more information and are capable ofprocessing it, they will be more inclined to intervene. However, from the low proportion of participants who
used the satellite map and intervened in Scenario 3, the key point inferred was whether the newly gathered
information was accumulated into knowledge by the operator mentally digesting it for a sufficient amount oftime before applying it to the task.
Table 3

The results of the chi-square test examining the correlation between the decision ofparticipants to apply manual intervention and the type of map used (＊p ＜ 0.05).
Satellite map

Road map

Auto

ManualAuto

Manualχ2p-value

Scenario 1

14

6

14

6

0.0

1.0

Scenario 2

5

15

8

12

1.03

0.31

Scenario 3

19

1

14

6

4.33

0.03*

Scenario 4

3

17

7

13

2.13

0.14

Table 4

The results of the chi-square test examining the correlation between the decision ofparticipants to apply manual intervention and the availability of geographic instruction.

3‒3

With instruction

Without instruction

Auto

ManualAuto

Manualχ2p-value

Scenario 1

13

7

15

5

0.48

0.49

Scenario 2

5

15

8

12

1.03

0.31

Scenario 3

16

4

17

3

0.17

0.68

Scenario 4

5

15

5

15

0.0

1.0

Decision-making on landing points

A chi-square test was employed to ascertain, for each scenario, the occurrence of a correlation between the
map type and the decision of the participants to land on the ground or on a rooftop, as shown in Table 5. In
Scenario 4, in which the drone faced challenges in the form of fire and smoke along its assigned route, asignificant difference in the decision-making process for identifying landing sites was observed between the
map types. Furthermore, the participants that used the satellite map had a greater preference for reaching the
top of the building compared to that exhibited by the participants that used the road map. As the eye-tracking

Analysis of Effect of Geographic Information on Decision-making under Emergency Conditions during
Beyond the Visual Line of Sight (BVLOS) Drone Operation 

101

results showed, in cases involving a high level of risk in the route, this decision was likely to have been
influenced by the operator obtaining the information necessary to carefully survey the surrounding landscapeand execute a quick landing.
Table 6 illustrates the results of a chi-square test conducted to determine a correlation between the decisionof the participants to land on either the ground or rooftop and the provision of geographic instruction, for eachscenario. Figure 15 and Fig. 16 depict graphs of the numbers of landings at designated emergency landingsites and on rooftops of buildings, respectively, with respect to the number of manual operations. For bothgraphs, the utilization rate was higher for the group that used the satellite map and received prior instructions.
Despite the provision of designated emergency landing sites and, for specific groups, prior instructions, it wasobserved that the rate of use of these landing points was greater among the participants that used Google
Table 5The correlation between the decision to land on either the ground or rooftop and thetype of map utilized (＊p ＜ 0.05).
Satellite map

Road map

GroundRooftop

GroundRooftopχ2

p-value

Scenario 1

5

1

5

1

0.0

1.0

Scenario 2

7

4

12

3

0.86

0.35

Scenario 3

5

1

0

1

2.92

0.09

Scenario 4

6

7

14

3

4.34

0.04*

Table 6The correlation between the decision to land on either the ground or rooftop and theavailability of geographic instruction.
With instruction

Fig. 15

Without instruction

GroundRooftop

GroundRooftopχ2

p-value

Scenario 1

5

2

5

0

1.71

0.2

Scenario 2

10

4

9

3

0.04

0.84

Scenario 3

3

1

2

1

0.06

0.81

Scenario 4

9

6

11

4

0.60

0.44

Number of landings at designated emergency

landing points by number of manual operations.

Fig. 16

Number of landings on rooftops of buildings

by number of manual operations.

孟

102

成柱・涂

念之・西田

開飛・伊藤

誠

Satellite and received no prior instructions compared to that exhibited by the group that used Bing Road mapon the GCS. The group that used the road map and received prior instructions exhibited the lowest rate of use.
This presents an opportunity to explore the difficulties that can arise in decision-making when there is adifference between the given geographic information and real-time display on a map.
3‒4

Subjective assessment of difficulty and reason for behavior per scenario

The pre-experiment questionnaire indicated that only a small minority of the participants were familiar with
the Akihabara station area (n＝3, 7.5％) or had prior experience in operating small drones (n＝4, 10％). As
these subgroups were too small to allow for meaningful comparisons, familiarity with the geographic area anddrone piloting experience were not included as factors in the subsequent analyses.
Oral interviews were conducted regarding difficulties encountered by the participants, their main causes,
and reasons for choosing actions, including landing points. Figure 17 presents a graph of the average difficultyscores by group and scenario. The participants tended to perceive the first and third situations as comparatively
lower-risk. In both scenarios, the participants were often unable to detect or reliably identify events, implying
an awareness of the low risk in these situations. Furthermore, the group that used the road map on the GCS
and received no prior geographic instructions predominantly assessed the situations in both scenarios as nonhazardous.
In the second scenario, which involved a flock of birds, the participants tended to interpret the situation as
hazardous. This perception was more prevalent among the participants that used Bing Road than among thosethat used Google Satellite. On the other hand, for the fourth scenario, it was observed that the proportion ofparticipants who claimed to have difficulty knowing the level of risk increased among the group that used theroad map and received prior instruction. The participants that used Google Satellite exhibited a preference forprioritizing the distance to landing or objects on the map. By comparison, the participants that used Bing Road
preferred to prioritize speedy landings.
It is appropriate to understand the reasons behind the difficulties, given the tendency of the participants tobecome accustomed to using the drone as they went through the scenarios. Specifically, for the first scenario,
the groups that used the road map reported difficulties that were primarily due to the difference between the
direction and the actual operation. This observation indicates that manual control of the drone did not deliverFig. 17Graph illustrating the average difficulty scores by scenario and participant group.

Analysis of Effect of Geographic Information on Decision-making under Emergency Conditions during
Beyond the Visual Line of Sight (BVLOS) Drone Operation 

103

the expected outcomes, because there were difficulties in precisely monitoring the direction and location of thedrone in connection with the map displayed on the GCS application and the view from the drone camera after
the start of manual mode. In Scenario 2, the participants began to familiarize themselves with the operation,and by Scenario 4, they no longer found manual operation to be difficult. However, in the case of Scenario 3, thedetection of the event itself, the occurrence of strong wind flows, was found to be challenging.
Consequently, the responses on the reasons behind the difficulties were not significantly affected by thedifficulties associated with these events. It can be observed that high degrees of individual differences were
exhibited for both adaptability and difficulty. However, it is important to highlight that the group that used theroad map and received prior instructions exhibited a relatively slower rate of adaptability. Additionally, thegroups that did not receive prior instructions attributed their difficulties to a lack of training, whereas thegroups that did receive instructions encountered challenges in selecting landing sites in Scenario 2. It is
important to note that an excessive amount of information can lead to confusion and delay in decision-making
for safe operations.
The parallel use of a map on the GCS with the camera scene caused difficulties owing to the increased
cognitive load associated with managing multiple tasks simultaneously. Several individuals expressed difficulty
in remembering information and applying their functions.
Among the responses, the tendency or desire to act the same way in real life as in the simulation was foundto be higher for the group that used the road map and received no prior instructions. Nonetheless, because
they may have changed their minds or found a better solution, the percentage of people who would actually
respond in this manner was probably low. We can infer that in the absence of additional information, they areless likely to consider their options. Despite the assessments of low risk for Scenarios 1 and 3, the outcomes on
actual situations yielded contrasting results. For the first scenario, individuals responded with autonomous
flight or detouring, except when the same action was selected. By contrast, in the third scenario, they decided
to either avoid flying between buildings or give up flying. Furthermore, their objective was to promptly initiate
descent using a meticulous altitude check rather than a longer route. The resulting behavior appears to depend
on whether the risk is temporary or persistent and is characterized by uncertainty. In Scenario 4, the decision
was made to land on nearby buildings instead of at other designated locations. This choice demonstrates aconsideration for the population and ground conditions, and anticipates fire trucks and people on the ground as
a result of the fire.
4．Discussions
4‒1

Assessment of risk level by emergency situation

Initially, regardless of the situation, the participants said that they gradually adapted to the operation as theygained more experience. It is anticipated that the risks associated with the operation can be mitigated withadequate training, particularly through repeated training using simulators because it is impossible to reproduce
the situation in reality.
The results indicate that Scenarios 1 and 3 were not considered to exhibit a significant level of risk, whereas
Scenarios 2 and 4 were perceived to have a considerable degree of risk. Scenarios 1 and 2 deal with the same
threat factor: birds; however, they have differences, indicating that variations in the visual scale may result invaried levels of risk. In real-life operations, the presence of severe winds, as shown in Scenario 3, represents a
potential danger that could lead to a pause in operation. However, in the simulation, the visual representation of

孟

104

成柱・涂

念之・西田

開飛・伊藤

誠

these winds was limited, resulting in an incomplete understanding of the associated risks. In the context ofdrone operation, the delivery of wind information is sometimes inadequate or presented in a numerical form,
creating challenges in accurately capturing this situation. The identification of wind patterns relies on
observing the movement of objects in the camera view of the drone, which can be a complex task. Therefore, itis essential to provide broad details regarding the interface to support or offer thorough instructions on thesituation.
The distinction between Scenarios 2 and 4 is in the location of the threat and the scale of its extent. In thesecond scenario, the flock of birds was dispersed over an area, causing considerable threat due to the lack ofpredictability in their movement patterns. Consequently, there is a significant opportunity to direct the attentionof the operator, induce cognitive stress, and interrupt the execution of operations in accordance with theestablished flight plan. In Scenario 4, the experiment showed the possibility of proceeding as is if the risk offailure due to heat was not sufficiently recognized in advance; therefore, this study showed that this is a risk
factor that requires sufficient prior notification and training. In this study, the fire incident occurred in theabsence of wind. However, it is anticipated that in a real-life scenario where wind is present, the risk level will
be significantly elevated owing to the fluid movement of smoke.
Hence, it is inferred that the degree of risk in an emergency can be identified based on the ease of visual
identification of the threatening element, fluidity of its place of occurrence, and predictability of any subsequent
movements of the threatening element.
SORA (Specific Operation Risk Assessment) is a risk assessment methodology used to determine the level ofconfidence needed to ensure the safe execution of a specific operation[16]. Nakamura et al. applied the SORA
methodology to a real-world UAS delivery demonstration in Japan by following the 10 step processes as casestudy[17]. The ease of visual identification, fluidity of occurrence, and predictability of risk considered in the
result could support to coordinate initial GRC (Ground Risk Class) and ARC (Air Risk Class). It means that it
could contribute to final Specific Assurance and Integrity Levels (SAIL) determination and Operational Safety
Objectives (OSO) Assignment as the element to be considered.
4‒2

Information processing underlying decision-making: Use of provided information

When faced with a dangerous situation, the groups that used the satellite map applied the information on the
map to identifying nearby buildings and objects and moved with some consideration of their distance from thedrone. By comparison, the groups that used the road map prioritized a quick landing. With regard to choosing
a landing site, the groups that used the satellite map were more likely than the groups that used the road map
to select the rooftop of a building. This suggests that, regardless of prior instruction, pilots are more likely torely on information on a map when the map in the ground control system provides a clear visual indication ofwhere to land and are more likely to take into account the altitude difference between the satellite map and thelanding site, despite the fact that the map is in a 2D format viewed from above by both parties. This is because
it is easier for satellite maps to cognitively match the scene in the camera view of the drone.
The absence of prior geographic information led to comments from the affected participants about their lackof training, even though they were not informed that geographic instructions were provided to other groups.
On the other hand, the groups provided with instructions may have found it more challenging to process theinformation to the point of feeling overwhelmed, because they had more factors to consider when choosing alanding site after facing an emergency. According to the eye-tracking measurement results, the number offixations was higher for the participants that received no prior instructions, suggesting that they had moreAnalysis of Effect of Geographic Information on Decision-making under Emergency Conditions during
Beyond the Visual Line of Sight (BVLOS) Drone Operation 105

difficulty accepting and understanding new information about the environment on the map or in the simulator.
On the other hand, the average pupil diameter tended to be larger among the groups provided with
instructions, suggesting that the information-processing task of recalling instructions and applying them to a
current situation was more demanding. Thus, whereas instruction on geographic information should be
provided in advance, it should be provided such that it comprises only the right amount of information for a
sufficiently long period of time to allow the process of perceiving, interpreting, and then acting on decisions inreal-world situations to be transformed into an experiential analogy of the thinking and decision-making
processes. The FAA Part 107 Remote Pilot Certification requirements include an Aeronautical Knowledge Test,and candidates must pass an initial aeronautical knowledge test covering various topics[18]. An initialaeronautical knowledge test and recurrent training, Part 107.73, covers the following areas of knowledge
including Emergency procedures and Aeronautical decision-making and judgment. If geographic information
was included in the training curriculum and certified remote pilot performed the same scenario in theexperiment, it is presumed that they would have shown better performance within the information processing.
In addition, the study suggests that the content of the instructions should be designed to be sufficientlyaligned with actual work. In this experiment, even though some people were given geographic information,
they experienced a sudden and excessive accumulation of information that hindered their use of thisinformation in the real world, and thus, they needed to have images that matched their short-term memory toutilize it; if they were given a road map that differed from what they remembered, they were more likely tohave difficulty making decisions.
That the group that used the satellite map and received prior instructions decided to intervene, despite thesmall difference in their parameters, may be due to their subconscious recognition that they had sufficient
information to act on the given situations.
4‒3

Sufficiency of information for monitoring Level 4 drone maneuvering by single operator

It is expected that there will be differences among individuals in accepting degrees of risk. Thus, it is more
appropriate, for Level 4 operations with many risk factors, to perform assessments based on the opinions ofmultiple people rather than rely on individuals who are possibly insensitive to risk. It is thought that this may
increase safety and reduce the psychological burden on the operator.
In the case of traditional air traffic control, the tasks are generally divided into radar seats and control seats.
A similar principle can be applied to drone management. In the future, when the number of drones in thevicinity increases, or when drones are operated in urban areas where the environment itself has many
obstacles, it is expected that there will be a demand for task allocation similar to that performed in air traffic
control. Specifically, one person will focus only on collision detection, while another person is responsible for allother considerations, including environmental changes and the detection of irregularities.
As shown in Scenario 2 of this study, it is expected that if attention is focused on emergencies orirregularities, the original plan will be disrupted, or other factors will not receive as much attention; therefore, itis necessary to deploy additional personnel in case of such situations.
The amount of geographic information could be excessive for a single person to remember and process, andthere may be differences in the sense of geography between individuals. Therefore, it is important to havemultiple people on board to fill in the gaps. However, it is even more important to have well-supported rules,
protocols, and systems for information sharing; if these are not defined, confusion is more likely to occur. In
this case, It is claimed that the following items under OSO of SORA could mutually enhance each other:

106

孟

成柱・涂

念之・西田

開飛・伊藤

誠

OSO#09 Remote crew trained and current and able to control the abnormal situation; OSO#15 Remote crew
trained and current and able to control the abnormal situation; OSO#16 Multi crew coordination; OSO#17
Remote crew is fit to operate; OSO#22 The remote crew is trained to identify critical environmental conditions
and to avoid them. JARUS-STS (Standard Scenario)-02, Appendix B: Training with Multi-crew cooperation(MCC) section[19] is stated that in applications where MCC may be required, UAS operators will need to atleast assign tasks to remote flight crew members and establish step-by-step communication, but detailed
research on this will be required in the future.
5．Conclusion
In this study, we aimed to verify the three hypotheses related to the effects of geographic information on
operator decision-making during Level 4 drone operation in emergency situations. The experimental results
provide support for all three hypotheses, although some limitations should be noted.
Firstly, it was found that operators using satellite maps, which offer more visual geographic information,tended to gather more information from the GCS compared to those using road maps. This was evidenced by
the higher number of fixations and larger pupil diameters in the satellite map group, thus confirming the
hypothesis 1.
Secondly, operators who received prior geographic information instructions showed a higher tendency tointervene and consider surrounding features, such as building rooftops, when selecting landing points. Thisfinding supports the hypothesis 2, indicating that the availability of geographic knowledge influences operators'
decision-making and their likelihood of utilizing such information.
Thirdly, the group that received prior instructions exhibited larger pupil diameters compared to the groupthat did not. This suggests a greater cognitive burden associated with retrieving existing knowledge andapplying it to the current situation, thus validating the hypothesis 3. Furthermore, some participants reported
difficulty in choosing landing sites due to information overload.
However, it should be noted that the differences predicted by hypotheses 1 and 2 were not apparent in
scenarios with minimal visual changes, such as scenario 3. Additionally, the results highlight that theeffectiveness of geographic information may depend on whether it has been assimilated as readily accessible
knowledge for emergency situations.
The results also show that the simplicity of visual recognition of the threatening element, fixed position of its
place of occurrence, and predictability of its future movement can be used to assess emergency risk.
Overall, people equipped with more geographic information are more likely to use this information, but theresults differed depending on whether the geographic information had been accumulated as knowledge or heldin short-term memory, and whether it could be fully utilized.
Although this study did not analyze it in detail, when asked to what extent they visited the Akihabara area
before the experiment, all but one person (who responded with “almost every day”) indicated that they did not
visit the area very often. Nonetheless, the case for that one differing person was not very different either, but it
seemed that there was a big difference between their sense of geography on the ground and their sense ofgeography at an altitude of approximately 50 m.
Additionally, when asked about their awareness of Level 4 operation in the preliminary questionnaire, most
responded positively. This is believed to have been largely due to the demographic of the participants: men in
their 20s and 30s. In future research studies, it will be necessary to consider trust in the system and meta-Analysis of Effect of Geographic Information on Decision-making under Emergency Conditions during
Beyond the Visual Line of Sight (BVLOS) Drone Operation 

107control skills in drone operations by accounting for various age groups and genders.
In conclusion, this study provides empirical evidence supporting the influence of geographic information on
operator decision-making during Level 4 drone operations in emergency situations. The findings underscorethe importance of considering the type and amount of geographic information provided to operators and theneed for training to facilitate its effective utilization in critical scenarios. It could also provide useful insights fortraining programs for Level 4 operations, the design of user interfaces and information display methods that
optimize pilots' situational awareness and decision-making abilities, and the improvement of risk assessment
methods such as SORA.
As Level 4 operations are expected to be safer with multiple operators working as a team, future researchshould focus on analyzing how roles can be divided in terms of the use of geographic information to allow
information to be communicated and shared and Level 4 operations to be realized efficiently and safely.
Furthermore, there was a limitation in that using emergency scenarios prepared in a simulation environment
may not fully reflect the complexity and unpredictability of actual Level 4 operations; therefore, it should
consult experienced Level 4 drone pilots and geographical experts on emergencies in real-world settings tovalidate and expand upon the findings of your simulation-based study.
Acknowledgments
This paper is based on results obtained from a project, JPNP22002, commissioned by the New Energy andIndustrial Technology Development Organization (NEDO). The authors thank ISHITSUKA Yuri and KONDO
Yoshie for their great help.
Received : January 29, 2024
Accepted : May 23, 2024
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孟

108

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念之・西田

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孟

成柱

涂

念之

筑波大学大学院システム情報工学研究群

筑波大学大学院システム情報工学研究群

リスク・レジリエンス工学学位プログラム

リスク・レジリエンス工学学位プログラム

博士後期課程 2 年。Kookmin University,

博士後期課程 3 年。2018 年に中国民航

Korea, Bachelor of Computer Science

大学安全工学科を卒業。2018 年 10 月よ（2016）．LG 日立（株（旧）で SE に従事

り筑波大学認知システムデザイン研究室（2015­2017）。2019 年より筑波大学認知システムデザイン研に所属。

究室に所属。

E-mail：n_tu@css.risk.tsukuba.ac.jp

E-mail：sjmaeng0101@gmail.com
maeng@css.risk.tsukuba.ac.jp
西田

開飛

伊藤

誠

筑波大学大学院システム情報工学研究群

筑波大学システム情報系教授。筑波大学

リスク・レジリエンス工学学位プログラム

助手，電気通信大学助手，筑波大学講博士前期課程 2 年。東洋大学理工学部機師，准教授を経て 2013 年より現職。博

械工学科卒業（2021）。2022 年 4 月より

士（工学）
。

筑波大学認知システムデザイン研究室に

E-mail：itoh.makoto.ge@u.tsukuba.ac.jp

所属。
E-mail：nishida@css.risk.tsukuba.ac.jp

Technical Journal of Advanced Mobility, Vol. 5, No. 11（2024）


109

建物外壁点検における係留式ドローンの安全性と有効性の検証
宮内博之＊1，二村憲太郎＊2，兼松

学＊3

国立研究開発法人建築研究所材料研究グループ＊1
西武建設株式会社＊2
東京理科大学創域理工学部＊3
建築分野においてもドローンの活用が進んでおり，特に建物外壁点検においては実装の段階に入っている。この中で，ドローンを安全に運用するための一つの技術として係留装置の利用がある。本研究では，
建物外壁点検において，係留装置を利用したドローン（係留式ドローン）の安全性と活用の有効性を検証した。ドローンによる外壁点検に係留装置を用いた場合のリスク低減効果について，代表的な安全装
置と係留装置の分類と特徴を整理し，JIS B 9700 によるハイブリッド法を基礎としてリスクアセスメン
トを実施した。その結果，外壁点検を対象とした係留装置の利用は，ドローンを利用する場合に想定される危険源に対するリスク低減効果があり，2 点係留装置は安全性が最も高かった。次に，高層建物を対象として，地上目視点検とドローンによる点検について比較した結果，ドローンによる点検では地上目視点検に比べて点検時間や調査人員を要したが，壁面全面においての係留装置による安全確保をした
うえで写真撮影が可能となり，ドローンの活用の有効性を示すことができた。

Keywords:ドローン，外壁点検，係留装置，安全性，有効性

Assessing the Safety and Effectiveness of Moored
Drones for Building Exterior Wall Inspections
Hiroyuki Miyauchi＊1，Kentarou Nimura＊2，Manabu Kanematsu＊3
Department of Building Materials and Components, Building Research Institute＊1
Seibu Construction Co., Ltd.＊2
Faculty of Science and Technology, Tokyo University of Science＊3
The application of drones in the construction industry, particularly for inspecting the building exterior walls,
is advancing and currently at the implementation stage. One notable technique for safe drone operation
involves the use of mooring devices. This study evaluated the safety and efficacy of drone equipped withmooring devices for exterior wall inspections. We explored the risk reduction benefits of using mooring
devices by categorizing and characterizing standard safety and mooring devices, and conducting a risk
assessment following JIS B 9700. The findings indicate that mooring devices substantially decrease the risks
associated with drone use, with two-point mooring systems proving to be the most effective. Moreover, we
compared drone-based inspections to traditional ground-based visual inspections for high-rise buildings.
Although drone inspections required more time and personnel, the safety was enhanced by the use ofmooring devices and able to capture comprehensive photographs across the entire wall surface.

Keywords: Drone, Building inspection, Mooring device, Safety, Effectiveness

宮内

110

1．は

じ

め

博之，二村憲太郎，兼松

学に

建築分野においてもドローンの活用が進んでおり，特に建物外壁点検におけるドローンの利用が期待されている。これら外壁点検へのドローン活用に関わる国のプロジェクトについては，2017­2018 年度国土交通
省建築基準整備促進事業 T3「非接触方式による外壁調査の診断手法および調査基準に関する検討」［1］で初めて検討された。その後，2020 年度に国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）
により「ドローン等を活用した建築物の外壁の定期調査に係る技術開発」［2］が行われた。そして，2022 年
1 月に赤外線装置を搭載した無人航空機による調査に関わる平成 20 年国土交通省告示第 282 号が一部改正され，同年 3 月に建築基準法施行規則の一部を改正する省令等の施行の技術的助言［3］が発出された。その中で，「定期報告制度における赤外線調査（無人航空機による赤外線調査を含む）による外壁調査ガイドラ
イン」（以下，外壁調査ガイドラインとする）［4］も作成された。
一方，上記文献［2­4］ではドローンを安全に活用するための対策も検討された。その一つが係留装置の利用である。係留装置は 2021 年 9 月に航空法施行規則で一部改正された「十分な強度を有する紐等でドローンを係留する安全装置」［5］で規定され，その運用に関しては（一社）日本建築ドローン協会で発行されている「建築物へのドローン活用のための安全マニュアル」［6］などで紹介されている。なお，この係留に関して，国土交通省で定めている手続・対応の法体系では，十分な強度を有する紐など（長さ 30 m 以内のもの）により係留した飛行で，飛行可能な範囲内への第三者の立入管理等の措置を行えば，一部の許可・承認
手続きは不要となる［7­9］。これより，係留利用により手続き上は簡素化され，ドローンの活用が促進されることになる。
一方，建物外壁点検におけるドローン利用に関わる人口集中地区，人又は物件との距離 30 m 未満の飛行などでは，近接点検・調査であることやドローンに影響を与える電波障害や GPS 捕捉が困難等による衝突・墜落等のリスクを建築側の視点で十分に配慮する必要がある。これより，著者らは外壁点検を対象としたドローンによる係留装置の安全利用に関する研究［10］について，航空法や建築基準法において法整備される前から実証実験等により検証してきた。今回，係留装置を具備したドローンに関する研究をとりまとめるに至った理由として，前述の通り係留の利用により許可・承認手続きが不要になる場合でも，建築分野においても人口集中地区，人又は物件との距離 30 m 未満の飛行における安全対策を十分に施すことが重要であると判断したため，改めて係留装置の位置付けについて考察した。
これより，本研究では，建物外壁点検において，係留装置を利用したドローン（係留式ドローン）の安全性と有効性を検証した。安全面についてドローンに関わるリスク評価と係留装置によるリスク低減効果の検討を行った後，建物点検における係留式ドローンのコストおよび撮影範囲等の有効性について実証実験により明らかにした。
2．ドローンの安全装置と係留装置の特徴
ドローンの飛行に異常が発生した場合の代表的な安全装置とその特徴について表 1 に示す。なお，表 1 ではドローンに対するフェイルセーフとして適正順に〇，△，×とした定性的な比較を行った。ここで 1 次被害とは墜落したドローンが直接人やモノに衝突する被害，2 次被害とは墜落後のドローンによる交通インフ
ラへの被害などの 2 次的な被害のことを意味している。パラシュートは緊急時に火薬等を用いてパラシュー
トを射出・展開し，墜落時の勢いを抑えることが可能であり，配達用ドローンなどに活用されている［11］。
プロペラガード等のガードは飛行時の衝突の衝撃を弱める機能であり局所空間における飛行などに活用されている［12，13］。係留装置［4，5］は丈夫な紐などをドローンに係留することで墜落位置制御を行う特徴を持ち，一部の係留装置では壁面への衝突も防げるため，外壁点検において活用されている。表 1 に示すように
飛行中の衝突による衝撃を防げる技術はガードと一部の係留装置のみであり，パラシュートは墜落時のリス

建物外壁点検における係留式ドローンの安全性と有効性の検証
表1111

ドローンの安全装置の特徴

ガード

パラシュート

係留装置

○

╳

△

1 次被害

△

○※1

○

2 次被害

╳

╳

○

○

○

╳※2

評価項目

飛行中の衝突墜落
簡易性※1

機能するまでに時間があり，低空では利用は困難である。

※2

ドローン以外の装置が必要なため，外壁点検等の限られた場所での利用となる。

クを抑える技術である。墜落による 1 次被害に関してはパラシュートおよび係留装置は軽減することが可能である。一方で，パラシュートはパラシュート展開後に風に流される可能性があり，交通インフラへの侵入をしてしまうなど墜落による 2 次被害を防ぐことが困難である。係留装置は墜落による 1 次被害，2 次被害
ともに，軽減可能または防ぐことが可能と判断される。係留装置以外の 2 つの安全装置はドローン単体で完結しており飛行場所を選ばない。一方で係留装置は専用の装置類を別途設置する必要があるため，飛行できる場所は大きく制限される。これより，係留装置は外壁点検等におけるドローンの活用という観点からのリスク対策として優位性を持っている。
次に，外壁点検に利用されているドローンの係留装置の分類と特徴を表 2 に示す。各種係留装置は，外壁調査ガイドライン［4］で定義されている。1 点係留装置は，ドローンと係留装置間を十分な強度を有する紐等（係留索）で結び，飛行させる装置である。2 点係留装置は，外壁面から一定の離隔距離を設けて，建物
屋上等上方と地上間の 2 点を十分な強度を有する紐等（主索）を一定の緊張力で固定し，その 2 点間（主索表 2 各種係留装置の特徴
係留方式
評価項目

係留なし

概念図
：飛行範囲

1 点係留装置

2 点係留装置

3 点係留装置

4 点係留装置（多点係留装置）（多点係留装置）

ライン

無制限

巻取機

：墜落予想範囲
墜落範囲

×

△

◎

○

○

飛行安定性

◎

○

◎

△

△

飛行範囲

無制限

△

△

○

◎

設置の簡易さ

─

◎

○

○

△

総設置時間

─

◎

△

○

○

ドローンの

ラインの長さに応じで，壁面を調査するにより異なると考え

制御に依存て墜落範囲が広がる

際に繰り返し設置しられ，事前に確認す

直す必要ありる必要あり

飛 行 範 囲 が 限 定 的 飛行範囲は係留位置
備考

飛行安定性は未検証であるが，2 点係留と同等と判断した

宮内

112

博之，二村憲太郎，兼松

学間）においてドローンを係留して上下に飛行させる安全装置である。多点係留装置は，外壁面から一定の離隔距離を設けて，屋上・地上・壁面上にある 3 点以上の固定位置に十分な強度を有する紐等（主索）で結び，その紐等にドローンを係留して上下・左右方向に面的に飛行させる装置である。
また，表 2 においてドローンの係留装置の相違による飛行範囲・墜落予想範囲のイメージと各種係留装置の特徴を相対比較した。相対比較では最も優れるものから順に◎，〇，△，×で表現することとし，該当しないものを─とした［14］。なお，係留点の中間階に設置することも考えられるが，ここでは，上側は屋上に，下側は地上に設置する場合を想定した。
1 点係留装置については他の係留装置より設置の容易さ，設置時間について優位性がある一方で，墜落範囲が広くなるため，建物周りの安全区域も同様に広くなり人口集中地区では利用が難しい。また，航空法では 30 m 以内での係留の利用となるため，高さ 30 m 以下の建物点検に適している。2 点係留装置について
は，他の係留装置に比べて墜落範囲が狭く，係留紐に導入されるテンションがドローンの飛行に与える影響が小さく飛行安定性が高い。このことからビル風などの急な環境の変化には強く，上下 2 点の係留点に対して壁面からの離隔距離を一定に確保できるため，建物の高さに依存せず，都市部の超高層建物などへの適用性が高いことが想定される。しかし，2 点係留装置は水平方向の飛行範囲が制限されるため，係留装置の盛替えの時間を要し，外壁点検時間が長くなる傾向がある。多点係留装置である 3 点，4 点係留装置は 1 点と2 点係留装置の課題に対応した装置であり，2 点係留装置に比べて壁面に対する上下左右方向の自由度が高くなり，係留時の点検範囲が広くなり，同面積を測定するのに必要な設置時間も少なくなる。また，1 点係留装置に比べて墜落範囲が狭い特徴を持っている。しかし，多点係留装置は，係留紐が弛んだ場合にプロペラによる巻き込みの危険性があることや，係留紐に導入されるテンションが自由な飛行制御に干渉することが想定されるため，飛行安定性の向上が課題である。これより，外壁調査において係留装置を用いる場合
は，建物条件，建物周囲の環境におけるドローンの墜落・衝突リスクを考慮したうえで適切な係留装置を選定することが重要となる。
3．ドローンによる外壁点検に係留装置を用いた際のリスク低減効果［15］3‒1

リスク評価手法

都市部においてドローンを使用した際の想定事故例とそのリスクについて，岩田らの研究［16］を参考に，
JIS B 9700（ISO 12100）［17］に記載されたハイブリッド法を元にリスクアセスメントを実施した。リスクは，
リスク点数（R ）を用いて数値化することで係留装置の評価を行った。なお，JIS B 9700 の規定では判断基
準は規定・明示されていないため，その適用にあたっては，表 3 に示す基準と対応する点数を定めて用いた。リスク点数（R ）については，危険源によって危害が発生した場合の，危害のひどさ（S ）と危害の発生確率（P ）の組み合わせとして表す。危害の発生確率（P ）は，危険源への暴露頻度（F ），危険回避の可能性（A），危険事象の発生確率（Ps）の要素から構成される。リスク点数（R ）は，以下に示す式（1）により定義される。
R＝S×P＝S×（F＋A＋Ps）（1）

R：リスク点数，S：危害のひどさ，F：危険源への暴露頻度
A：危険回避の可能性，Ps：危険事象の発生確率
リスク点数 R における評価基準については，表 4 に示すリスク小（R＝10 以下），リスク中（R＝11 ～ 15），
リスク大（R 16 以上）の 3 水準とし，各水準の評価とリスク低減・回避・移転の必要性について示した。

建物外壁点検における係留式ドローンの安全性と有効性の検証
表3（a）危害のひどさ

113

各基準値の設定（b）危険源への暴露頻度

危害のひどさ（S ）暴露頻度（F ）

障害の程度

点数

頻度

点数

致命傷

10

頻繁

4

重大障害（長時間治療）

4

時々

3

医療措置（短時間治療）

3

たまにある

2

応急手当で回復

2

ほとんどない1

無傷／一時的痛み

1（d）危険事象の発生確率（c）危険回避の可能性

危険事象の発生確率（P s）

危険回避の可能性（A）

危険事象の発生点数回避される可能性

点数

確実

6

不可避

4

可能性が高い4

稀に回避される

3

可能性がある3

時々回避される

2

可能性が低い2

ほとんど回避される

1

ほとんどない1

表 4 リスク評価基準
リスク点数 R
リスク大

16 以上

評価
リスクは高く，受入れられない
リスクの低減が必要。ただし条件（他にリスク中11 ～ 15

方策がない。低減が現実的でない）で受
容可能

リスク小

3‒2

10 以下

リスクは十分低い

リスク低減，回避，移転の必要性
必須，技術的方策が不可欠
必要，技術的方策が困難な場合は警告表示
および管理的方策を講じる＊ALARP（合理的に実施可能な限りリスクを下げる）として考慮もありえる
不要

ドローン飛行におけるリスクアセスメントシートの検討

ドローン飛行に関わるリスクアセスメントについて，初めにドローンの係留の有無に依存しない場合に限定して検討し，その結果を表 5 に示す。機体は DJI Mavic 2 Enterprise の使用を想定し，想定危害は墜落，被害対象者は人（作業者，第三者など）とし，飛行中の事象のみを扱うこととした。事例は頻繁に起こりうる代表例を想定，レアケースおよび結果想定が難しいものについては除いた。主となる事例は推力喪失，風の影響，システム不良，物理的接触が挙げられ，人為的ミスはまとめて一つとして評価した。表 5 の 9 条件の危険源に対して検討した結果，風に流される，電波障害，磁場障害，GPS 障害が発生する場合，リスク
点数 R が最も高い。これより，ドローンを用いた外壁点検においては，これら主要リスクに対して安全対策を施すために係留装置を利用することが重要となる。
3‒3係留装置を利用した場合のリスクアセスメントシートの検討

ドローンを用いた外壁点検に係留装置を適用した場合の危険源について抽出・分類し，その結果を表 6 に示す。No. 10 から No. 33 までの危険源として，係留装置に関わる巻取機，ライン（紐），ドローンの固定部（アタッチメント），危機の落下，建物の破損に大分類し，さらに各危険源に対する危険状態と危険事象に対して細分類した。想定危害は衝突もしくは墜落とし，対象者は作業者，周囲の人（第三者）とした。係留装置の特徴として，ドローンを係留するライン（紐）が危険源の多くを占める傾向があること，またドローン
以外の係留装置類が 2 次的に被害を与える要素を持っている。これより，係留装置の利用においては，ド

宮内

114
表5

博之，二村憲太郎，兼松学

危害の発生確率 P

リスク
点数 R

ドローン飛行におけるリスクアセスメントシート
想定
危害

対象者

危害の
酷さ S

風によりドローンが制御を失う

墜落

周囲の人

3

4

3

3

30

電波障害

通信基地局等から発する近い周波数帯や高強度の電波により混線を起こす

墜落

周囲の人

3

4

3

3

30

3

磁場障害

電線の付近等での磁場が挙動に影響

墜落

周囲の人

3

4

3

3

30

4

GPS 障害GPS 電波の受信が弱くなったことによる操作の難化

墜落

周囲の人

3

4

3

3

30

5

機体の故障

ジャイロコンパス，フライトコント
ローラーの異常等による

墜落

周囲の人

3

2

3

3

24

6

操縦者による
操作ミス

操作ミスにより予定外の範囲を飛行
墜落
し，障害物に接触

周囲の人

3

3

3

1

21

7

バードストライク等飛来物

外部からの飛来物等に接触

墜落

周囲の人

3

1

3

3

21

8

整備不良

点検，飛行前の確認等を怠ったことにより状態不良のまま飛行し，墜落

墜落

周囲の人

3

1

3

2

18

9

結露あるいは水による故障

飛行中に結露あるいは水がかかって制御回路が短絡し，推力を喪失

墜落

周囲の人

3

1

3

2

18

想定危害

対象者

衝突

作業者

No.

危険源

1

風に流される2

危険状態／危険事象

表6
No.
10

係留時における新たな危険源想定

危険源
巻取機による

頻度 F 確率 Ps 回避 A

危険状態／危険事象
巻取機の力が強く，ドローンが引っ張られる
巻取機の張力がドローンの挙動に影響

衝突

作業者

12

巻取機，アタッチメントにラインが引っかかり正常な係留が維持できない

墜落

作業者

13

風によるたわみ

墜落

作業者

14

巻取機の張力が弱い

墜落

作業者

巻取機の巻取り速度がドローンの挙動に追いつかない（出力不足）

墜落

作業者

巻取機の巻取り速度がドローンの挙動に追いつかない（ドローンの急激な
移動）

墜落

作業者

17

巻取機の故障

墜落

作業者

18

巻取装置の停止（設定等による）

墜落

作業者

11

15
16

ドローンがラインに絡まり，落下19

調査範囲外を無理に飛行させラインに機体が干渉

墜落

作業者

20

係留点がずれる（固定力不足）

墜落

周囲の人

21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33

ラインが外れて絡
まる

ラインが切れる

墜落

作業者

ラインが係留点から外れる

墜落

作業者

ラインが外れ，フライアウェイ

すべてのラインが切れ，かつドローンの制御不能

墜落

周囲の人

ラインが係留点から外れる，かつドローンの制御不能

墜落

周囲の人

強度不足によりアタッチメントが破損，部品が飛散

墜落

周囲の人

予定外の力によりアタッチメントが破損，部品が飛散

墜落

周囲の人

強度不足によりアタッチメントが破損，かつドローンの制御不能

墜落

周囲の人

予定外の力によりアタッチメントが破損，かつドローンの制御不能

墜落

周囲の人

係留装置の落下（張力）

墜落

作業者

係留装置の落下（風）

墜落

作業者

係留装置の落下（ヒューマンエラー，整備不良含む）

墜落

作業者

建物自体への落下（建物の劣化）

墜落

作業者

建物自体への落下（建物への負荷が大きい）

墜落

作業者

アタッチメントが取れる
アタッチメントが外れ，制御不能となり，墜落，衝突
ドローン以外の機器等の落下係留により建物が一部破損

建物外壁点検における係留式ドローンの安全性と有効性の検証

115

ローンの操縦以外の専門的な知識や経験が必要となる。なお，これら係留装置の取り扱いに関する教育については，（一社）日本建築ドローン協会が発行している「建築物へのドローン活用のための安全マニュアル」［6］，および（一社）日本建築ドローン協会と（一社）日本 UAS 産業振興協議会が共同で設置した「ドローン建築物調査安全飛行技能者コース」［18］などが，リスク低減策の一環として実施されている人材教育の事
例として参考となる。
3‒4係留装置を利用した場合のリスクアセスメント

前述の式（1），および表 5，6 のリスクアセスメントシートを用いてリスク点数 R を算定した結果を表 7に示す。1 ～ 4 点係留装置を利用した場合，係留装置を利用しない No. 1 ～ 9 のリスク点数 R よりも低い点数となる。これより，ドローンを利用する場合に想定される危険源（風，電波，磁場，GPS，機体故障，操縦ミス等）に対して，係留装置はリスク低減効果があり，2 点係留以上の場合は安全性が高まる。No. 10 ～33 の係留装置を利用した場合の危険源については，No. 12 ～ 20 のドローンがラインに絡まり落下するリス
表7
No.

係留
なし
R

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33

30
30
30
30
24
21
21
18
18

各係留時におけるリスク点数比較
係留あり

F

1 点係留
A
Ps

R

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3

4
2
2
3
2
2
1
1
1
4
4
1
4
3
3
2
1
3
1
2

2
2
2
2
2
1
2
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
1

2
2
2
1
2
1
1
1
1
2
2
1
3
2
2
2
1
2
3
1

2
2
3
3
1
1
3
3
3
3
3
4
4

3
2
2
2
3
3
1
1
2
2
1
1
1

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

3
2
1
1
2
2
1
1
1
1
2
1
1

S

F

2 点係留
A
Ps

R

F

3 点係留
A
Ps

R

F

4 点係留
A
Ps

16
12
12
12
12
8
8
6
6
14
14
6
18
12
12
10
6
12
10
12

4
2
2
3
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
3
1
2

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
1

1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
3
1

12
8
8
10
10
8
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
12
10
12

4
2
2
3
2
2
1
1
1
3
3
3
3
3
3
2
1
3
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
1

2
2
2
1
2
1
1
1
1
2
2
2
3
2
2
2
1
2
3
1

14
10
10
10
10
8
6
6
6
12
12
12
16
12
12
10
6
12
12
12

4
2
2
3
2
2
1
1
1
3
3
4
4
4
3
3
1
3
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
1

2
2
2
1
2
1
1
1
1
2
2
2
3
2
2
2
1
2
3
1

14
10
12
12
6
6
9
9
12
12
12
12
12

3
2
2
2
3
3
1
1
2
2
1
1
1

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

3
2
1
1
2
2
1
1
1
1
2
1
1

14
10
12
12
6
6
9
9
12
12
12
12
12

3
2
1
1
3
3
1
1
2
2
1
1
1

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

2
2
1
1
2
2
1
1
1
1
2
1
1

12
10
9
9
6
6
9
9
12
12
12
12
12

3
2
1
1
3
3
1
1
2
2
1
1
1

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

1
2
1
1
2
2
1
1
1
1
2
1
1

R：リスク点数，S：危害のひどさ，F：危険源への暴露頻度，A：危険回避の可能性，Ps：危険事象の発生確率

R
14
10
10
10
10
8
6
6
6
12
12
14
18
14
12
12
6
12
12
12
10
10
9
9
6
6
9
9
12
12
12
12
12

宮内

116
表8

学

リスク点数 R の評価結果

係留

1点

2点

3点

4点

なし

係留

係留

係留

係留

R 最大値

30

18

14

16

18

R 最小値

18

6

6

6

6

R 平均

24.7

10.8

9.0

10.2

10.4

16 以上

9

2

0

1

1

11­15

0

18

11

15

15

10 以下

0

13

22

17

17

評価項目

博之，二村憲太郎，兼松

図 1 リスク点数分布

クに対して，2 点係留装置は他の係留装置以上にリスク点数 R が低く，特に No. 13 の風によるたわみなどが生じないため利点として考えられる。これらリスク点数 R の総合的な評価結果を表 8 および図 1 に示す。
リスク点数 R の最大値・最小値・平均値において，係留装置は係留なしに比べて低い点数となっている。
特に，2 点係留装置はリスク点数 R の最大値・平均値が最も低く，リスク評価基準の大（16 点以上）はゼロであり，ドローンの墜落・衝突に対するリスク低減効果が最も高い。
4．建物外壁点検に係留式ドローンを用いた場合の有効性の検討［19］4‒1概要

本研究では，実建物を用いて既存点検方法とドローンによる点検方法を比較するとともに，前章のリスク評価で最も安全性の高かった 2 点係留装置を用いて見積コストと撮影精度の比較を行った。実験の手順を次に示す。実建物を用いた実証実験に先立ち，既存点検方法とドローンによる点検方法についてコストの検討を行った。その後，既存点検として裸眼（双眼鏡）を用いた地上からの目視点検，およびドローンに 2 点係留装置を用いた点検における撮影精度の比較検討を行った。
使用した建物および概要を図 2 と表 9 に示す。建物は高さ 89.9 m×幅 39.9 m の鉄筋コンクリート造の超高層建築物であり，立地場所は人口集中地区に該当し，近隣には鉄道および高層建物が存在している。
外壁点検の見積コストに関しては，調査点検の実施経験の豊富な業者による見積りをもとに算出した。見
積りの分類については，表 10 に示すように，既存点検方法では地上目視点検，足場仮設，ゴンドラの 3 水
表 9 建物概要

建物情報

飛行環境

建物構造

鉄筋コンクリート造

竣工年月

1994 年 03 月

階数

地上 32 階／地下 2 階

戸数

520 戸

地域

人口集中地区

飛行環境
表 10

建物外壁点検の方法とコスト調査と実験項目

項目

図2

建物立面図

近隣に鉄道・高層建築物あり

既存点検方法ドローンによる点検方法

点検方法

地上目視

足場仮設

ゴンドラ

係留なし

1 点係留

2 点係留

コスト調査

○

○

○

○

○

○

実験対象

○

─

─

─

─

○

建物外壁点検における係留式ドローンの安全性と有効性の検証

117

準，ドローンによる点検方法では係留なし，1 点係留，2 点係留を用いたドローン飛行の 3 水準とした。見
積コストは図 2 の建物 1 面の点検を想定した。見積コストの内訳は，準備，仮設費，点検費，画像解析，診断，管理費（一般，現場）とした。結果を図 3 に示す。足場仮設に関しては通常は補修も含むことから参考
データとして加えた。地上目視点検に関しては，見積額 98 万円であり最も安価であった。ゴンドラに関しては，見積額 1,116 万円と高額になった。ドローンによる点検は，見積額 328 ～ 345 万円であった。係留の有無，種類による金額に大きな差は無かった。ドローンによる点検における解析は，見積額 200 万円であり内訳における比率が高かった。ここで，対象とする劣化事象や変状にアクセスできる程度を示す指標としてアクセシビリティ［20］を用いてコスト比較すると，ドローンの点検の見積額は地上目視点検と比較した場
合，3 倍を超えるが，高層建物における目視点検におけるアクセシビリティが低いことを考慮すると，ドローン利用の有効性は高いと考えられる。

図3

4‒2

外壁点検・調査における見積額の例

ドローンを用いた外壁点検

4‒2‒1

地上目視点検とドローンによる点検の概要

前述の外壁点検のコスト調査を踏まえ，実証実験では外壁 1 面（高さ 89.9 m×幅 39.9 m）に対して，図 4に示す地上からの外壁目視点検，および図 5 に示すドローンによる点検方法の 2 水準に対象を絞り，外壁点検の可能範囲および撮影精度について検証をした。地上からの目視点検においては，調査員が建物周囲から倍率 10 倍の双眼鏡により外壁のひび割れやその他の劣化調査を行った。
ドローンにおる点検方法については，事前調査としてスペクトルアナライザを使用し電波調査を実施し，ドローンによる点検の可否の判断をした。結果は，対象建物の西北西に位置する建物屋上に設置された携帯電話基地局より LTE バンド 1（2.6 GHz±500 MHz）等強い電波の照射が観測された。これはドローンの操縦に使用する 2.4 GHz 帯の電波が抑圧され操作不能となる危険性がある。そのため対象建物の西面および北面の一部は飛行不可能と判断した。これより，本実験では東面を対象に外壁目視点検とドローンによる点検を行うこととした。
ドローンの飛行については，2 点係留装置（図 6（a））を用い，図 6（b）①に示す屋上に設置したブラケッ
トから地上に設置した離着陸台まで糸状のライン（主索）を張り，図 6（b）②の固定方法でドローンを係留した。本実験では図 7 に示す Mavic 2 Enterprise（画素：静止画 1,200 万画素）のドローンを用いた。ドロー
ンの飛行計画については，写真のラップ率縦 20％，横 50％で設定し，壁面の上下方向におけるドローン飛行のライン本数を 14 本とした。なお，外壁面の端部は側面のベランダにより複雑な形状となるラップ率を高めた。ドローンの飛行においては，建築ドローン飛行管理責任者［6］が操縦者に飛行と撮影状況を確認・

宮内

118

図4

（a）2 点係留装置の構成（b）屋上と地上間のドローンの係留方法
図6

2 点係留装置を利用したドローンによる調査概要

項目

条件

ドローン

（静止画）

撮影方法

学

図 5 ドローンによる外壁目視点検

地上からの外壁目視点検

カメラ

博之，二村憲太郎，兼松

Mavic 2 Enterprise画素

1,200 万画素センサ

1/2.3 インチ CMOS

写真サイズ

4,056×3,040

撮影範囲とラップ率

縦 20％，横 50％

壁面からの離隔距離

6m

撮影間隔

インターバル撮影（2 s）

図7

2 点係留装置を利用したドローンによる調査条件と外壁面の係留本数指示し，操縦者は壁面とドローンの離隔距離を 6 m に保ちながらマニュアル操縦を行い，インターバル撮
影を 2 秒で外壁面を撮影した。また，下階から上階までの 1 本のライン撮影が終了した後は，次のラインに移行するために屋上のブラケットレシーバーと地上の離着陸台を設定したライン上に設置して，同様にドローンを飛行させた。
4‒2‒2

ドローンによる外壁点検における係留と実施体制の重要性

建物最上階（高さ約 89 m）の位置で，壁面からの離隔距離 6 m でドローンを飛行させた場合の地上での目視状況と上階での撮影状況を図 8 に示す。図 8 左に示すように，地上から高さ約 89 m の位置で飛行しているドローンを目視で見た場合，目視内飛行であってもドローンの飛行高さと前後位置の感覚はなくなる。
さらに，外壁面は本実験で用いた建物含めて，壁面の形状・色が同一であることが多く，ドローンの離隔距建物外壁点検における係留式ドローンの安全性と有効性の検証

119

離を一定に保ちながら，位置情報を把握することが難しくなり，特に高層建物・大面積になるほど顕著となる。さらに，高層階はビル風が強くなり，特に壁面から近い距離での環境ではトラブルが発生しやすい。これらの状況はドローン操縦者単独での外壁点検は心理的ストレスが大きくなり，衝突リスクも高くなることを意味する。これより，前章で検討した通り，2 点係留装置を用いることで衝突やフライアウェイを防ぎ，ドローン操縦者が設定した飛行ルートで飛行することが可能となるように，建築ドローン飛行管理責任者が確認・指示することが重要となる。
4‒2‒3

地上目視点検と 2 点係留による点検の比較実験

地上目視点検とドローンによる点検について，点検時間，点検体制，アクセシビリティを比較し，その結

図8

建物最上階でドローンを飛行させた場合の地上からの目視状況（左）とドローンによる撮影状況（右）表 11

外壁を対象とした地上目視点検とドローンによる点検の結果

項目

既存調査

点検方法

ドローンによる調査

地上から双眼鏡（倍率：10 倍）で外壁目

2 点係留装置を用いて，離隔距離 6 m から視点検

ドローンより外壁点検

点検時間（分）110

調査体制（人数）

1（調査者）

260（飛行時間 65）
9（調査者，建築ドローン飛行管理責任者，操縦者，補助者，保安員）

撮影状況

アクセシビリティ

約 70％
視認可能

11 ～ 14 階，15 ～ 22 階の中央部から北側，
23 ～ 25 階の中央部分が不可視

調査可能

100％
全範囲

約 20％

100％（※撮影精度に依存）

1 ～ 7 階までは目視調査が可能

全範囲（※撮影精度に依存）

宮内

120

博之，二村憲太郎，兼松

学

果を表 11 に示す。点検時間は，地上からの地上目視点検の場合，110 分要したのに対し，2 点係留による点検は，260 分要した。ただし，飛行している時間は 65 分であった。点検体制は，地上目視点検は 1 名で実施した。2 点係留による点検は，9 名であった。これはマンション居住者の移動に対して安全を確保するために配置した保安員を含む。地上目視点検の場合，表 11 左に示したアクセシビリティとして建物の 1 階
から 10 階付近までは，建物敷地内から視認した。15 ～ 34 階までの上部は，側道の歩道上から視認した。
視認できない箇所は，隣接建物や植樹等による遮断が生じたためである。mm 単位の精度で調査可能と判断された高さは，7 階付近までであった。これより，8 階以上の高さでは地上目視点検することは困難であった。一方，2 点係留によるドローンによる外壁点検では，表 11 右に示したドローンで撮影した写真から画像合成した結果の通り，外壁全面を撮影および点検することが可能であった。
5．ま

と

め

本研究では建物外壁点検・調査において，係留装置を利用したドローン（係留式ドローン）による安全性とコストおよび撮影範囲等の有効性について，リスク評価と実証実験により検証した。本研究で得られた成果は以下のとおりである。
・ドローンによる外壁点検に係留装置を用いた場合のリスク低減効果について，代表的な安全装置および 1
点から 4 点までの係留装置の分類と特徴を整理したうえで，JIS B 9700 によるハイブリッド法を基礎としてリスクアセスメントを実施した。その結果，ドローンを利用する場合に想定される風，電波，磁場，
GPS，機体故障，操縦ミス等の危険源に対して，係留装置はリスク低減効果があることが確認できた。また，2 点係留装置はリスク点数 R の最大値・平均値が最も低く，ドローンの墜落・衝突に対するリスク低減効果が最も高かった。
・建物外壁点検に係留式ドローンを用いた場合の有効性の検討をした結果，ドローンによる点検方法は，地上における目視点検よりは高コストとなるが，ゴンドラ，仮設足場よりはコストメリットがあることを示した。また，ドローンを利用することにより壁面全面の撮影が可能であった。
・実証実験により，ドローンによる外壁点検における係留と実施体制について考察した。高層建物点検においてはドローンの飛行難易度が高まり，ドローン操縦者単独での外壁点検は心理的ストレスが大きくな
り，衝突リスクも高くなる。これより，2 点係留装置を用いることで衝突やフライアウェイを防ぎ，ドローン操縦者が設定した飛行ルートで安全に飛行することが可能となるような実施体制を構築することが重要と考えられる。
・高層建物を対象として，地上目視点検とドローンによる点検について，点検時間，点検体制，アクセシビ
リティを比較した。その結果，ドローンによる点検では地上目視点検に比べて点検時間や調査人員を要したが，壁面全面においての係留装置による安全確保をしたうえで写真撮影が可能となり，壁面の全面点検という観点からはドローンの活用の有効性を示すことができた。
謝

辞本研究の係留式ドローンによるリスク評価においては，元東京理科大大学院兼松学研究室の古山敏樹氏にご協力をいただきました。また，ドローンを用いた外壁点検の実証実験においては，（独）都市再生機構 有木克良氏，田沼毅彦氏にご協力とご助言をいただきました。ここに記して，謝意を表します。
投稿受付：2024 年 5 月 23 日
採録決定：2024 年 7 月 3 日

建物外壁点検における係留式ドローンの安全性と有効性の検証
文

121

献

［1］ 日本建築防災協会：国土交通省建築基準整備促進事業 T3「非接触方式による外壁調査の診断手法および調査基準に関する検討」，https://www.mlit.go.jp/common/001288930.pdf，2017-2018 年度．
［2］ 国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構，日本建築防災協会，日本建築ドローン協会，神戸大学，日本
アビオニクス，コンステック：ドローンによる安全な外壁調査を実現するシステムを開発，規制の精緻化に向けたデジタル技術の開発／ドローン等を活用した建築物の外壁の定期調査に係る技術開発，https://www.nedo.go.jp/news/press/
AA5_101421.html，2021．
［3］ 国土交通省住宅局建築指導課長：建築基準法施行規則の一部を改正する省令等の施行について（技術的助言），国住指第1581 号，国住参建 3982 号，https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/build/content/001474153.pdf，2021 年 3 月．
［4］ 日本建築防災協会：定期報告制度における赤外線調査（無人航空機による赤外線調査を含む）による外壁調査ガイドラ
イ ン，https://www.kenchiku-bosai.or.jp/nwcon017/wp-content/uploads/2022/03/6f389675268df1c234eb60f58dfdacac.pdf，
2021 年 3 月．
［5］ 国土交通省：航空局次世代航空モビリティ企画室，航空法施行規則の一部改正を実施しました！～ドローン等の飛行規制を一部緩和します！～，https://www.mlit.go.jp/report/press/content/001425120.pdf，2021 年 9 月．
［6］ 日本建築ドローン協会：建築ドローン安全教育講習会，https://jada2017.org/recture［7］ 国土交通省航空局：無人航空機（ドローン，ラジコン機等）の安全な飛行のためのガイドライン，https://www.mlit.
go.jp/common/001303818.pdf，2023 年 1 月．
［8］ 国土交通省：ドローン情報基盤システム 2.0，https://www.ossportal.dips.mlit.go.jp/portal/top/［9］ 国土交通省：無人航空機の飛行の安全に関する教則（第 3 版），2023 年 4 月．
［10］井戸田和也，二村憲太郎，川前勝三郎，栗城友花，槌本敬大，宮内博之，長谷川忠大，坂口晴一：“ラインガイド方式による無人航空機を活用した構造物点検の検証実験結果の報告”，土木学会全国大会年次学術講演会，pp. 1-2，2019．
［11］国土交通省：ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドライン Ver.4.0，2023 年 3 月．
［12］総務省消防庁，厚生労働省，経済産業省：プラントにおけるドローンの安全な運用方法 に関するガイドライン，石油コ
ンビナート等災害防止 3 省連絡会議，2019 年 3 月．
［13］厚生労働省：化学設備等の定期自主検査におけるドローン導入マニュアル ～「プラントにおけるドローンの安全な運用方法に関するガイドライン Ver3.0」の実践～，2022 年 4 月．
［14］兼松学，古山敏樹，有木克良，福田眞太郎，田沼毅彦，二村憲太郎，森ンによる建物外壁点検手法の開発，その 3

篤史，宮内博之，金準鎬：“係留式ドロー

多点係留方式の開発と実証実験”，日本建築学会大会梗概集，pp. 357-358，

2022．
［15］古山敏樹，兼松学，有木克良，福田眞太郎，田沼毅彦，二村憲太郎，森ンによる建物外壁点検手法の開発，その 1

篤史，宮内博之，金準鎬：“係留式ドロー

係留式ドローン導入による外壁点検時のリスクアセスメント”，日本建築学会大会梗概集，pp. 353-354，2022．
［16］岩田拡也，加藤晋：“無人航空機（ドローン）の歴史と安全─社会が受容可能なリスクとベネフィットのバランス─”，

安全工学，Vol. 55，No. 4，pp. 237-243，2016［17］JIS B 9700（ISO12100），機械類の安全性設計のための一般原則リスクアセスメント及びリスク低減，2013．
［18］日本建築ドローン協会・日本 UAS 産業振興協議会：JADA-JUIDA ドローン建築物調査安全飛行技能者コース，https://uas-japan.org/license/specialist/gaiheki/［19］二村憲太郎，兼松学，有木克良，福田眞太郎，田沼毅彦，金ンによる建物外壁点検手法の開発，その 2

準鎬，古山敏樹，森篤史，宮内博之：“係留式ドロー

2 点係留式ドローンによる超高層建物の外壁点検の実証実験”，日本建築学会大会梗概集，pp. 355-356，2022［20］亀山将，兼松学，西尾悠平，宮内博之，田沼毅彦，佐藤大輔，石田晃啓：“実構造物調査に基づく各種点検手法のア

クセシビリティに関する研究”，日本建築学会大会梗概集，pp. 641-642，2018．

宮内

122
宮内

博之

博之，二村憲太郎，兼松

学

二村憲太郎

国立研究開発法人建築研究所材料研究グ

西武建設株式会社技術開発部 担当部長。

ループ上席研究員。2003 年東京工業大1995 年芝浦工業大学工学部土木工学科

学大学院博士（工学）取得。東京工業大卒 業， 同 年 西 武 建 設 株 式 会 社 に 入 社。

学助教，カナダ・NRC に派遣され，2008

2016 年よりプロジェクト室長，2019 年

年 に 韓 国・ 忠 南 大 学 校 副 教 授 と な る。

より現職。2015 年よりドローンの研究・2014 年より現職。東京理科大客員教授，お茶の水女子大客開発に取り組み，現在「吹付けドローン」をはじめ産業用ド

員教授，日本建築学会ドローン技術活用小委員会主査，日本ローンの開発に注力。日本建築ドローン協会理事，技術士

建築ドローン協会副会長など。

（建設部門・総合監理部門）

E-mail：miyauchi@kenken.go.jp

E-mail：k-nimura@seibu-const.co.jp

兼松

学

東京理科大学創域理工学部建築学科教授。1996 年東京大学工学部建築学科卒
業，2005 年東京大学博士（工学）取得。
東京理科大学研究推進機構総合研究院火災科学研究拠点教授兼務。日本建築学会
ドローン技術活用小委員会幹事，日本建築学会「改修工事標
準仕様書運営委員会」幹事，「JASS5 改定委員会」幹事，「鉄筋
コンクリート造建築物の耐久設計研究小委員会」主査ほか。
E-mail：manabu@rs.tus.ac.jp