空中から監視

ドローンは災害時にどのように役立つのでしょうか。水質サンプルの取得、命綱の投下、さらには人間が立ち入りにくい、または立ち入れない場所からの地理的データや画像の提供など、ドローンはさまざまな用途に利用できます。最後の例について、Braunschweig University of Technology の学生と職員で結成されたワーキンググループ、AKAMAV チームは、同大学の Institute of Flight Guidance (IFF) の支援の下、特殊装備のマルチコプターを製作しました。

この超小型無人飛行機 (MAV) は、地震や洪水の被災地域の上空を飛行し、リアルタイムで地図を提供します。これを利用して救援チームは任務計画に基づいて速やかに被災者を救出できます。マルチコプターは無人で動作します。

リアルタイムという要件から、現在市場で利用されている写真測量などのリモートセンシング手法は除外されます。このような手法では、すべての画像が撮影され、アルゴリズムに基づいて組み合わされるまで、結果が出ません。しかもこのアルゴリズムには通常、多大な処理能力が必要となります。この手法を使用して作成された地図は非常に精密ですが、災害時に初期状況を把握するには精密度は重要ではなく、ただ救助作業が無駄に遅れるだけです。それに対して、AKAMAV が設計したソリューションは画像モザイク生成、すなわちスティッチングの原則に基づいています。これは、多数の個々の画像を貼り合わせて大きな全体的な画像を非常に高速に作成する、実証済みの手法です。この原則をマルチコプターで実装するには、カメラから提供される画像をコンピューターですばやく近隣で処理する必要があります。

AKAMAV チームは、2 メガピクセル CMOS センサーおよび S マウントホルダー搭載の UI-3251LE-C-HQ モデルをマルチコプターに取り付けました。AKAMAV チームの学生メンバーである Alexander Kern 氏はその理由を、この場合カメラ解像度の重要性は二の次だからだと述べています。「処理は元の画像データを使用して実行されますが、この画像のサイズを縮小して全体的なアルゴリズムに要求されるパフォーマンスを実現できます。カメラで画像が撮影されてシングルボードコンピューターに転送されると、システムは即座に画像からランドマークを探し出します。このランドマークはフィーチャと呼ばれており、システムによって抽出されます。システムは次の画像からもフィーチャを洗い出し、前の画像のフィーチャと照合します。対応するポイントのペアから、システムは画像が相互にどのような関係にあるか判定し、新しい画像をすばやく追加して、地図を完成させます」1 ヘクタールの面積では、マルチコプターが地図作成対象の領域の端から始めて着陸するまで、約 4 ～ 5 分かかります。約 40 m の飛行高度で目盛付き画像解像度 1200 x 800 ピクセルでは、地上分解能は平均して約 7 cm/ピクセルです。組み込みビジョンシステムは、最大飛行速度 5 m/s のマルチコプターに対応する設計です。したがって、比較的低い画像撮影率 1 ～ 2 fps で十分で、画像データのバッファリングも不要です。飛行機と制御ステーションとが無線接続されている場合、スティッチングプロセスを地上からライブで追跡できます。マッピングプロセスが終了したら、地図全体を、マルチコプターが無線アクセス範囲内にあるときにリモートでアクセスすることも、マルチコプターの着陸後に外部データ格納メディアにコピーして配布することもできます。