2019年9月10日、リベルダージは、従来の自動飛行で実現できていない障害物の回避や用途に応じた撮影データのクラウドへのアップロードなど、より高度な航路の設定を可能とするエッジコンピューティング搭載型ドローンプラットフォーム「エッジドローン™」を開発し、実証実験をスタートしたことを発表した。
リベルダージは、2018年3月にドローンビジネスのトータルサービスを提供するドローン専門のIT企業として設立すると同時に、国土交通省航空局が認定する無人航空機(ドローン)の管理団体・無人航空機操縦士養成協会に所属し、講習団体としてドローンの飛行許可申請に必要な技能証明書を発行するライセンススクールを大阪・広島・東京で展開している。(企業や団体向けには出張講習も行っている)
また、日本で唯一ドローンビジネス向けのドローンスクール管理団体である「ドローンビジネスアカデミー」を有するドローンビジネスのリーディングカンパニーとしてオートパイロット(自動操縦)による運行管理や管制コントロール、業務プロセス管理の各システムを提供している。
現状のクラウドコンピューティング型ドローンの自動操縦
現在利用されているドローンの自動飛行の仕組みは、クラウドコンピューティングの技術が使用されている。データの保存容量や処理速度が機体に依存しない、あらゆるデータを複数のデバイスに利用できるというメリットはあるが、インターネットへの接続が必要となり、センサー情報をリアルタイムに収集し、判断するというようなことが難しいという課題がある。
また、クラウドコンピューティングでは、安全面やセキュリティ面の課題から自律制御可能な自動飛行ドローンを実現することは難しい状況である。
エッジコンピューティング型ドローンの必要性
従来の自動飛行で実現できていないドローン自体が自律的に判断した障害物や他ドローンとの衝突回避や用途に応じた撮影データのクラウドへのアップロードなど、より高度な航路の設定を可能とする。
また、センサーやカメラで取得したデータの暗号化やクラウドにアップロードした上で削除するなどドローンに対して高度なセキュリティ対策も行う。
今後ドローンの飛行が増えることにより、自動車の自動運転以上の安全性が求められるが、都度クラウドコンピューティングにアクセスするには判断が遅れ、また飛行経路によってはアクセスそのものが出来ない環境下であることも考えられるため、あらゆる環境下において確実に安全な飛行を実現するためには、現場で自律的に判断する仕組みが必要不可欠となる。
純国産のエッジドローン™のプラットフォームアーキテクチャ
エッジコンピューティング搭載型ドローンプラットフォームであるエッジドローンは、フライトコントローラーに専用のAI機能を持つエッジコンピューティング型のIoT統合ソフトウェアプラットフォームを組み込んだソリューションである。
搭載可能なドローンは3DR社のPixhawk2やParrot社のBebopのようにLinuxを搭載したオープンプラットフォーム(Dronecode 等)のフライトコントローラーであれば全て搭載可能で、DJI社のようなクローズドプラットフォームのフライトコントローラーにはオプションで別途機器を取り付けることで搭載が可能となる。
また、運行管理や管制管理、エッジコンピューティングのプロセス管理、業務プロセス管理を行うUTM(UxV Traffic Management)にはエッジコンピューティング型ドローン専用のUTMが必要となり、こちらもエッジドローンのプラットフォームにて提供している。
エッジコンピューティングによる高度な自動操縦 | ・エッジコンピューティングにより、障害物を自動検知して避ける、用途に応じて写真を撮影し、必要なデータのみクラウドに送ることが可能。 ・実際に飛ばした際の座標情報を保存し、それに沿った形で飛行経路の作成が可能。 |
セキュリティ対策 | ・センサーやカメラで取得したデータを暗号化して保存し、クラウドにアップロードした上で削除を実施。 ・本対応により期待紛失時のリスクを最小限に抑えることが可能。 |
柔軟なプラットフォーム | ・エッジドローンは、Linuxベースで動くフライトコントローラーに対応しているため、特定メーカーの機体に依存するということがない。 ・そのため、各用途に応じた機体を使用することができる。 |
機能 | 内容 | |
---|---|---|
1 | 自動飛行 | 設定した航路上を自動で飛行 |
2 | 障害物回避 | 障害物を自動で検知して避けて飛行し続ける |
3 | 自律撮影 | 撮影した写真を読み取り、用途に応じたもののみクラウド上にデータを送る |
4 | 自動航路化 | 主導で飛行させた際の座標情報を保存し、それに沿った形での飛行経路の作成を行う |
5 | セキュリティ対策 | センターやカメラで取得したデータを暗号化して保存する。データをクラウド上にアップロードしたうえで削除する。 |
空撮 | ・立ち入り困難場所での空撮(用途に応じた写真・動画データのみのクラウド送信) |
農業・漁業 | ・生育監視(生育状況に応じた肥料・農薬等の自動散布) ・いけす管理 |
運送 | ・倉庫内のバーコード情報の自動読み取りおよびクラウド送信 ・物資の輸送 |
建設・土木 | ・橋梁・ソーラーパネルなどの各種設備点検(パターン学習による異常検知) ・測量および地図データ作成 ・高層建築物の細部監視点検 ・歴史的重要建築物の日常点検 |
災害調査 | ・立ち入り困難な災害現場の調査 ・要救助者の捜索(要救助者の自動認識・連絡) |
警備 | ・自動操縦による施設内警備(座標情報をもとにした自動操縦) ・不審者発見時の自動追尾および警備センターへのアラート |
その他 | ・機体盗難時のセキュリティ確保(センサー・カメラで取得したデータの暗号化およびデータ自動削除) |
リベルダージはプラットフォーム提供のみで、エッジドローンを活用したソリューションの提供はバスロケーションシステムのMaaS事業でIoTに関して実績を持つアーティサンが行っている。
エッジドローン™の今後の展開について
エッジドローンはAI(人工知能)を活用したプラットフォームであるため、現在いくつかの用途で実証実験を行っており、日々データ学習とチューニングが行われている。2019年内には実証実験を終え、2020年に一般リリースを行う予定である。
なお、実証実験先については現在も募集中である。
ドローンビジネスアカデミー(UBA)によるエッジドローン専用トレーニングコースの提供
エッジコンピューティング型ドローンについては従来のクラウドコンピューティング型ドローンとは全く異なる機構で動作するため、専用のトレーニングが必要なる。
そのため、ドローンビジネスアカデミーでは応用操縦士コースとして、順次エッジドローン向けの操縦士や安全運行管理者、システム運行管理者の育成トレーニングコースをリリースしていく予定である。
※ UBAの応用操縦士コースを受講するには、UBAの基本操縦士コースを受講していることが前提となる。