ReAMoプロジェクト シンポジウム
実施者名：（一財）先端ロボティクス財団
研究開発項目②
運航管理技術の開発
高密度飛行を目指したエッジとクラウドのAI・最適化
による衝突回避と運航管理の研究

2023年３月10日

1

1.事業概要説明

2

研究開発項目②運航管理技術の開発

高密度飛行を目指したエッジとクラウドのAI・最適化による衝突回避と運航管理の研究
事業内容
Stage-1：冗長型オートパイロット開発(1)・AIによる異常診断(2)、不時着地点の判別と誘導(3) 、天候対応(4)・複数機の離隔距離制御(5) 、ワンフェイルオペラティブ飛行(6)Stage-2：知能型オートパイロット開発(7)・AIによる障害物認識と回避経路生成(8)・障害物との衝突回避飛行制御(9)・国際標準化活動（衝突回避の在り方） (10)Stage-3：統合型オートパイロット開発(11)・ダイナミックマップ対応最適ルート探索(12) 、飛行制御(13)Stage-4：拡張型オートパイロット開発(15)・エッジ・クラウド協調AI (16) 、飛行制御(17) 、運航管理(18)・国際標準化活動（空域ゾーニング等） (20)

事業イメージ図

実施体制
一般財団法人先端ロボティクス財団（再委託：国立大学法人千葉大学、大学共同利用機関法人情報・システム研究機構国立情報学研究所）

達成目標
中間目標（2024年度）
・ Stage-1、2の内容（不時着地点探索、異常検知、障害物認識、衝突回避制御、One Fail Operative機能等）の達成
・ AI実装型の知能オートパイロットとして、DAA（Detect and Avoid）機能を有する知能型オートパイロットを実現
最終目標（2026年度）
・Stage-3、4の内容（ダイナミックマップ対応の飛行ルート探索、生成、自律飛行制御等）の達成
・知能オートパイロットの高度化、エッジ・クラウド協調による空域ゾーニングに対応する運航管理システムの実現
3

（参考）開発するオートパイロットの概要
衝突回避の観点からの大脳型オートパイロットの必要性

Auto Pilot（AP）

Guidance SystemNavigation
System（航法）（誘導）

FlightController（制御）

現状技術：Auto Pilot=Navigation System＋Flight Controllerで、Guidance Systemが実装されていない

4

（参考）開発するオートパイロットの概要
視覚センサ等視覚情報処理エンジン

General AI Engine（誘導: Guidance）
Dual Processor

Master Processor

Control Processor（航法: Navigation ）（制御:Control）

高速インターフェース

高速インターフェース

高速インターフェース

基本的考え方１．デュアルプロセッサ構成の採用による冗長化
２．制御、航法、誘導のそれぞれを個別のプロセッサに割り当て
３．分散・並列処理と共有メモリを用いた密結合方式により通信オーバーヘッドを極小化

IO Processor(入出力処理）

入出力デバイス5２.今年度(2022年度)の取組内容と成果

6

2022年度の取り組み内容と成果
事業内容（2022年度）

取り組み内容本年度の成果（2022年度2月17日現在）(1) 冗長型オートパイロット開発

冗長型オートパイロット試作[特徴] デュアルプロセッサ型
アーキテクチャ・密結合
共有メモリによる高速通信・冗長型オートパイロットハードウェア
初期試作完成（基本動作確認済）
本試作基板製作中 →[詳細別紙]・冗長化対応ファーム/ソフトウェア
基本部（デバイスドライバ等）開発中(2) 飛行中の異常診断機能(国立情報学研究所再委託)

異常診断アルゴリズム、ソフトウェア
試作[特徴] AIによる異常特徴の抽出・正常飛行時のデータ特徴分析
・個別センサ情報の異常判定閾値の設定(3) 異常時における不時着地点探索(国立情報学研究所再委託)

地上の属性別セグメンテーション
手法確立[特徴] AI(CNN)による着陸可能性判定

・環境の実写画像データを用いた強化
学習による属性判別→[詳細別紙](4) 天候急変への対応(国立情報学研究所再委託)

天候状況のレベル分けによる対処行動決定手法確立[特徴] AIによる飛行計画の変更

・天候急変時のデータ特徴分析
・平均風速、降水量等の判定閾値の設定(5) 離隔距離制御(千葉大学再委託)

飛行方向・距離変化方向に基づく離隔距離制御手法の策定・検証[特徴] 機体種別に応じた離隔距離制御

・離隔距離制御の基本アルゴリズム策定
・機体種別（マルチコプタ、固定翼等）にに応じた最小離隔距離の設定(6) 冗長化ワンフェイル
オペラティブ飛行制御（千葉大学再委託）

障害発生検出および飛行制御系統切替手法の策定・検証[特徴] 冗長型ハードウェアの有効利用・冗長型ハードウェア切替タイミング
決定法の検討・切替時の状態量保持方法の検討

7

(1) 次世代型オートパイロットの開発■リアルタイム制御用組込型オートパイロットとして、・超高速処理性能（2.5GIPS+2.5GFLOPS/MSP）・冗長型構成によりOne Fail Operative制御 が可能■試作したマスタプロセッサボードと汎用AIエンジンボードの組合せ試験状況

100mm

冗長系

マスタプロセッサ（MSP)

汎用AIエンジン（GAIE)

8

(3) 不時着可能地点の認識・判断■何らかの異常*が発生した場合に、自律的に地上を探索して、不時着場所を認識（*想定される異常の例：向い風等によるバッテリ電圧の低下、センサ類の故障が疑われる場合など）■データ取得実験の概要（使用した機体および映像取得システムの構成）
カメラ

On Board Application
Semantic
Segmentation
Module

不時着地点認識
ModuleGeo-Location
Module国立情報学研究所担当

フライトコントローラ

UART通信Module
着陸位置座標ドローン
Telemetry

千葉大学担当試験条件

・ヘキサコプタ（重量約6kg）
・撮影高度：50m
・画像処理装置：NVIDIA AGX Xavier
9(3) 不時着可能地点の認識・判断■データ取得実験を行った場所（河川敷）の俯瞰写真

さまざまな特徴を持つ土地、構造物などがあり、学習対象として好適

道路

草地
（刈込地）
砂利道

鉄道線路
灌木
茅地
（原生地）
河川

砂洲

10

(3) 不時着可能地点の認識・判断■認識結果の例（その１）・道路、草地、崖などを概ね正確に判断・自動車、鉄道車両などの移動物体も正確に認識・判断
道路・草地

鉄道

自動車・崖

11

(3) 不時着可能地点の認識・判断■認識結果の例（その２）・人や椅子などの小さい対象も、影を除外して正確に認識・判断・波のない川面も正確に認識・判断

人・テント等「影」は「影」として判断し、自動的に認識対象から除外

河川

12

３.次年度以降の取り組み

13次年度以降の取り組み
事業内容（2022年度）

次年度以降の取り組み（2023年度）（2024年度）(1)冗長型
オートパイロット・冗長型オートパイロット（ハードウェア/ソフトウェア）試作、飛行試験実施

・知能型オートパイロット開発（飛行試験による検証実施）(2)飛行中の異常診断機能(国立情報学研)

・異常診断アルゴリズム策定
・ソフトウェア試作、模擬試験実施(3)異常時不時着地点探索(国立情報学研)

・属性セグメンテーションによる着陸可能判定
・判定ソフトウェア試作、飛行試験実施(4)天候急変への対応(国立情報学研)

・天候状況レベル分けによる対処行動決定・ソフトウェア試作、模擬試験実施(5)離隔距離制御(千葉大学)

・飛行および距離変化方向に基づく制御手法
・複数種の実機を用いた飛行試験検証(6)ワンフェイル
オペラティブ
飛行制御(千葉大学)

・障害発生検出手法、制御系統切替手法
・切替ソフトウェア試作、模擬試験実施

標準化活動
実施内容：衝突回避/ゾーニング

・国際標準化活動：ISO
衝突回避のための運航ルールの提案準備

・障害物認識と回避戦略生成・AIを用いた障害物認識、回避経路決定（模擬試験および飛行試験による検証実施）

・障害物との衝突回避行動制御
・ラダー制御による衝突回避飛行（模擬試験および飛行試験による検証実施）
・国際標準化活動：ISO
衝突回避のための運航ルールの提案（注）研究開発期間は2022年度～2026年度だが、ここでは2024年度までの計画について示す

14

次年度以降の取り組み
2022年度(1)冗長型オートパイロット開発(2)飛行中の異常診断機能（再委託先：国立情報学研究所）(3)異常時における不時着地点探索（再委託先：国立情報学研究所）(4)天候急変への対応機能（再委託先：国立情報学研究所）(5)複数機の離隔距離制御（再委託先：千葉大学）(6)冗長化ワンフェイル
オペラティブ飛行制御（再委託先：千葉大学）

2023年度Stage-1

ハード/ファーム ハード/ファーム/ソフト
検討・一次試作製作・試験・飛行検証▲

アルゴリズム検討 ソフトウェア試作
試験・模擬検証
判定方式確立 ソフトウェア試作試験・飛行検証▲

2024年度項目(7)へ

Stage-1(2023年度)のマイルストーン
・冗長型オートパイロットの完成（項目２～６の各機能を搭載）

・同AP搭載機体による飛行試験実施

対処方式確立 ソフトウェア試作
試験・模擬検証
制御手法確立 ソフトウェア試作試験・飛行検証▲

アルゴリズム検討 ソフトウェア試作
試験・模擬検証（注）研究開発期間は2022年度～2026年度だが、ここでは2024年度までの計画について示す▲：飛行試験時期

15

次年度以降の取り組み
2022年度(7)知能型オートパイロット開発(8)障害物認識と回避経路生成

2023年度項目(1)よりハード/ファーム ハード/ファーム/ソフト
検討および試作▲試験・模擬/飛行検証▲

アルゴリズム検討

ソフトウェア試作
試験・模擬/飛行検証（再委託先：千葉大学）(10)国際標準化活動＜衝突回避の在り方＞

製作・試験・飛行検証

アルゴリズム検討 ソフトウェア試作（再委託先：国立情報学研究所）(9)障害物との衝突回避飛行制御

2024年度Stage-2▲

Stage-2(2024年度)のマイルストーン
・知能型オートパイロットの完成（項目8～9の機能を搭載）

・同AP搭載機体による飛行試験実施（注）研究開発期間は2022年度～2026年度だが、ここでは2024年度までの計画について示す

2024年度までの研究成果を踏まえてISOに提言▲：飛行試験時期

社会実装に向けた取り組み
・ニーズの確認：サービス事業者、ユーザ等との意見交換（JDC加盟企業へのヒアリング等）
・機体認証に向けた課題：AIを含むソフトウェアの認証、信頼性の検証方法の明確化など
16