JP7620992B2 - Self-location estimation system and method for unmanned aerial vehicle, unmanned aerial vehicle, program, and storage medium - Google Patents
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Description
本発明は、無人航空機の自己位置推定システム及び方法、無人航空機、プログラム、並びに記憶媒体に関する。 The present invention relates to a system and method for estimating self-position for an unmanned aerial vehicle, an unmanned aerial vehicle, a program, and a storage medium.
近時ドローンによるトンネルなどの横方向に延びる構造物の外壁などの点検が試みられている。ドローンは、GPSの衛星測位情報を利用して水平方向の自己位置を推定するとともに、高度計などにより高さ方向の自己位置を推定し、飛行計画経路に沿って自律飛行することができる(下記非特許文献1)。そして、無人航空機に搭載されたカメラなどの撮像装置によりトンネル外壁面を撮像し、撮像された画像に基づき点検を行う。Recently, attempts have been made to use drones to inspect the exterior walls of horizontally extending structures such as tunnels. Drones can estimate their own position in the horizontal direction using GPS satellite positioning information, as well as their own position in the vertical direction using an altimeter or the like, and fly autonomously along a flight plan route (Non-Patent
このような無人航空機に搭載された撮像装置による点検では、トンネルなどの構造物の外壁面に対して所定の位置から撮像する必要がある。しかしながら、例えば、トンネル外壁面から一定の距離を飛行するような飛行計画経路を設定し、GPS測定データに基づき設定された飛行計画経路の通り飛行したとしても、設定した位置と、実際の無人航空機の構造物に対する位置との間に誤差があることがある。In such inspections using an imaging device mounted on an unmanned aerial vehicle, it is necessary to capture images of the outer wall surface of a structure such as a tunnel from a predetermined position. However, even if a flight plan route is set to fly a certain distance from the outer wall surface of the tunnel and the unmanned aerial vehicle flies according to the flight plan route set based on GPS measurement data, there may be an error between the set position and the actual position of the unmanned aerial vehicle relative to the structure.
そこで、本発明は、無人航空機がトンネルなどの構造物の外部を飛行する際に、構造物に対して所定の位置を自律飛行できるようなシステム及び方法を提供することを目的の1つとする。 Therefore, one of the objectives of the present invention is to provide a system and method that enables an unmanned aerial vehicle to fly autonomously at a predetermined position relative to a structure such as a tunnel when flying outside the structure.
本発明の一態様は、横方向に所定の経路に沿って延びる構造物の外壁面に沿って飛行する無人航空機の自己位置推定システムであって、無人航空機は、無人航空機の飛行経路を横切る方向の縦断面内の境界形状を測定し、縦断面測定データを生成する縦断面測定装置を含み、無人航空機が、横方向に所定の経路に沿って延びる構造物の外壁面に沿って飛行するときに、縦断面測定装置により測定された縦断面測定データを取得する縦断面測定データ取得部と、取得した縦断面測定データに、構造物の外壁面に対応する第1の所定形状をマッチングし、マッチングした所定形状に対する自己位置に基づき、縦断面内における無人航空機の縦断面内位置を推定する縦断面内位置推定部と、を含む、自己位置推定システムを提供するものである。One aspect of the present invention provides a self-position estimation system for an unmanned aerial vehicle flying along an outer wall surface of a structure extending laterally along a predetermined path, the unmanned aerial vehicle including a longitudinal section measurement device that measures a boundary shape within a longitudinal section in a direction intersecting the flight path of the unmanned aerial vehicle and generates longitudinal section measurement data, the self-position estimation system including a longitudinal section measurement data acquisition unit that acquires the longitudinal section measurement data measured by the longitudinal section measurement device when the unmanned aerial vehicle flies along the outer wall surface of the structure extending laterally along the predetermined path, and a longitudinal section position estimation unit that matches the acquired longitudinal section measurement data with a first predetermined shape corresponding to the outer wall surface of the structure and estimates the position of the unmanned aerial vehicle within the longitudinal section based on the self-position relative to the matched predetermined shape.
本発明の一態様において、第1の所定形状は、少なくとも一部が幾何学的形状と対応しており、縦断面内位置推定部は、縦断面測定データに対して幾何学的形状をマッチングし、マッチングした幾何学的形状に対する自己位置に基づき、縦断面内位置を推定する。In one aspect of the present invention, the first predetermined shape corresponds at least in part to a geometric shape, and the longitudinal section position estimation unit matches the geometric shape to the longitudinal section measurement data and estimates the position within the longitudinal section based on the self-position with respect to the matched geometric shape.
本発明の一態様において、第1の所定形状は円形又は楕円形の全部又は一部であり、縦断面内位置推定部は、縦断面内における無人航空機の縦断面内位置として、第1の所定形状の中心点を基準とした距離と、基準軸に対する角度を推定する。In one aspect of the present invention, the first predetermined shape is all or part of a circle or an ellipse, and the longitudinal section position estimation unit estimates the longitudinal section position of the unmanned aerial vehicle within the longitudinal section as a distance based on the center point of the first predetermined shape and an angle with respect to a reference axis.
本発明の一態様において、縦断面測定データは、離散データであり、縦断面内位置推定部は、離散データにおける外れ値を除去し、マッチングを行う。In one aspect of the present invention, the longitudinal section measurement data is discrete data, and the longitudinal section position estimation unit removes outliers in the discrete data and performs matching.
本発明の一態様において、縦断面内位置推定部により推定された無人航空機の縦断面内位置に基づき、飛行計画経路に沿うように飛行するように無人航空機の飛行を制御する飛行制御部を、さらに含む。In one aspect of the present invention, the system further includes a flight control unit that controls the flight of the unmanned aircraft so that it flies along the flight plan route based on the position of the unmanned aircraft within the longitudinal section estimated by the longitudinal section position estimation unit.
本発明の一態様において、飛行計画経路は複数のウェイポイントとして設定されており、ウェイポイントは、縦断面内における第1の所定形状の中心点に対応する構造物の基準点を通る基準軸に対する角度、及び、角度における構造物の外壁面からの距離を含んで設定されている。In one aspect of the present invention, a flight plan route is set as a plurality of waypoints, and the waypoints are set including an angle relative to a reference axis passing through a reference point of the structure corresponding to the center point of a first predetermined shape in the longitudinal section, and a distance from the outer wall surface of the structure at the angle.
本発明の一態様において、無人航空機は、撮像装置と、撮像装置の姿勢を調整する姿勢調整装置と、無人航空機の飛行経路を横切る方向の縦断面内の境界形状を測定し、縦断面測定データを生成する縦断面測定装置と、を含み、飛行制御システムは、縦断面内位置推定部により推定された自己位置と構造物との位置関係に応じて、撮像装置の撮像方向が構造物の外壁面を向くように姿勢調整装置を制御する姿勢制御部をさらに含む。In one aspect of the present invention, the unmanned aerial vehicle includes an imaging device, an attitude adjustment device that adjusts the attitude of the imaging device, and a longitudinal section measurement device that measures the boundary shape within a longitudinal section in a direction transverse to the flight path of the unmanned aerial vehicle and generates longitudinal section measurement data, and the flight control system further includes an attitude control unit that controls the attitude adjustment device so that the imaging direction of the imaging device is directed toward the outer wall surface of the structure, depending on the positional relationship between the unmanned aerial vehicle's own position estimated by the longitudinal section position estimation unit and the structure.
本発明の一態様において、第1の所定形状は円形又は楕円形の全部又は一部であり、姿勢制御部は、撮像装置の撮像方向がマッチングした円形又は楕円形の中心又は焦点に向くように、姿勢調整装置を制御する。In one aspect of the present invention, the first predetermined shape is all or part of a circle or an ellipse, and the attitude control unit controls the attitude adjustment device so that the imaging direction of the imaging device faces the center or focus of the matching circle or ellipse.
本発明の一態様は、上記の自己位置推定システムを有する、無人航空機を提供するものである。 One aspect of the present invention provides an unmanned aerial vehicle having the above-mentioned self-location estimation system.
本発明の一態様は、コンピュータにより実行される無人航空機の自己位置推定方法であって、無人航空機は、無人航空機の飛行経路を横切る方向の縦断面内の境界形状を測定し、縦断面測定データを生成する縦断面測定装置を含み、無人航空機が、横方向に所定の経路に沿って延びる構造物の外壁面に沿って飛行するときに、縦断面測定装置により測定された縦断面測定データを取得する縦断面取得ステップと、取得した縦断面測定データに、構造物の外壁面に対応する第1の所定形状をマッチングし、マッチングした所定形状に対する自己位置に基づき、縦断面内における無人航空機の縦断面内位置を推定する縦断面内位置推定ステップと、を含む、自己位置推定方法を提供するものである。One aspect of the present invention provides a self-position estimation method for an unmanned aerial vehicle executed by a computer, in which the unmanned aerial vehicle includes a longitudinal section measuring device that measures a boundary shape within a longitudinal section in a direction transverse to the flight path of the unmanned aerial vehicle and generates longitudinal section measurement data, the self-position estimation method including: a longitudinal section acquisition step of acquiring the longitudinal section measurement data measured by the longitudinal section measuring device when the unmanned aerial vehicle flies along an outer wall surface of a structure extending laterally along a predetermined path; and a longitudinal section position estimation step of matching the acquired longitudinal section measurement data with a first predetermined shape corresponding to the outer wall surface of the structure, and estimating the position of the unmanned aerial vehicle within the longitudinal section based on the self-position relative to the matched predetermined shape.
本発明の一態様は、上記の自己位置推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供するものである。 One aspect of the present invention provides a program for causing a computer to execute the above-mentioned self-location estimation method.
本発明の一態様は、上記のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供するものである。 One aspect of the present invention provides a computer-readable recording medium having the above-mentioned program recorded thereon.
本発明によれば、無人航空機がトンネルなどの構造物の外部を飛行する際に、構造物に対して所定の位置に自律飛行できるようにするためのシステム及び方法が提供される。 The present invention provides a system and method for enabling an unmanned aerial vehicle to fly autonomously to a predetermined position relative to a structure, such as a tunnel, when flying outside the structure.
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。ただし、本発明は以下に説明する具体的態様に限定されるわけではなく、本発明の技術思想の範囲内で種々の態様を取り得る。例えば、本発明の無人航空機は、図1に示すマルチコプタに限らず、回転翼機、固定翼機等、任意の無人航空機であってもよい。また、無人航空機1のシステム構成も、図に示されるものに限らず同様の動作が可能であれば任意の構成を取ることができる。例えば通信回路の機能を飛行制御部に統合する等、複数の構成要素が実行する動作を単独の構成要素により実行してもよいし、あるいは主演算部の機能を複数の演算部に分散する等、単独の構成要素が実行する動作を複数の構成要素により実行してもよい。また、無人航空機1のメモリ内に記憶される各種データは、それとは別の場所に記憶されていてもよいし、各種メモリに記録される情報も、1種類の情報を複数の種類に分散して記憶してもよいし、複数の種類の情報を1種類にまとめて記憶してもよい。
The following describes an embodiment of the present invention with reference to the drawings. However, the present invention is not limited to the specific aspects described below, and various aspects can be taken within the scope of the technical concept of the present invention. For example, the unmanned aerial vehicle of the present invention is not limited to the multicopter shown in FIG. 1, but may be any unmanned aerial vehicle such as a rotorcraft or fixed-wing aircraft. The system configuration of the unmanned
以下の説明では、水平方向に延びるトンネルの外部を無人航空機により自律飛行し、トンネルの外壁面について撮像する場合について説明する。トンネルの外壁面の形状については、設計図などにより既知であり、本実施形態では、垂直断面(縦断面)におけるトンネルの外壁面の形状が半円状であり、中心部の半円形の部分は同断面で水平方向(横方向)に延びるような形状である。なお、外壁面には周方向及び奥行き方向に間隔をあけて突起が設けられている。 In the following explanation, an unmanned aerial vehicle autonomously flies outside a horizontally extending tunnel and captures images of the tunnel's outer wall surface. The shape of the tunnel's outer wall surface is known from blueprints, etc., and in this embodiment, the shape of the tunnel's outer wall surface in a vertical cross section (longitudinal cross section) is semicircular, with the central semicircular portion extending horizontally (laterally) in the same cross section. Note that protrusions are provided on the outer wall surface at intervals in the circumferential and depth directions.
図1は、本発明の一実施形態に係る無人航空機(マルチコプタ)1の一例であるマルチコプタの外観図である。無人航空機1は、外観に関しては、制御ユニット101と、制御ユニット101からの制御信号により駆動される6つのモータ102と、各々のモータ102の駆動により回転して揚力を発生させる6つのロータ(回転翼)103と、制御ユニット101と各々のモータ102とを接続する6つのアーム104と、着陸時に無人航空機を支える着陸脚105とを備える。モータ102、ロータ103、及びアーム104の数は、それぞれ、3、4などのような3以上の数とすることもできる。制御ユニット101からの制御信号により6つのモータ102が回転させられ、それにより6つのロータ103の各々の回転数を制御することにより、上昇、下降、前後左右への飛行、旋回等、無人航空機1の飛行が制御される。1 is an external view of a multicopter, which is an example of an unmanned aerial vehicle (multicopter) 1 according to an embodiment of the present invention. With regard to the external appearance, the unmanned
また、制御ユニット101の上方には台座106が取り付けられている。そして、高解像度で対象物を撮影するためのカメラ108が、カメラ108を水平方向に回転可能、かつ、鉛直方向に回転可能に支持する姿勢調整装置107を介して台座106に取り付けられている。
A
また、制御ユニット101の下方には架台110が取り付けられている。そして、架台110の前方には中心軸に垂直な垂直断面について周辺空間の形状を測定するための縦断面測定装置(垂直断面LIDAR)109が設けられている。
また、無人航空機1は、飛行位置センサ111、アンテナ117も有している。
A
The unmanned
図2は、図1に示す無人航空機の飛行制御システムを示す図である。無人航空機1の飛行制御システム150は、制御ユニット101、制御ユニット101に電気的に接続されたモータ102、モータ102に機械的に接続されたロータ103、縦断面測定装置109、飛行位置センサ111、コンパス112、IMU113、及び高度計114を有する。
Figure 2 is a diagram showing the flight control system of the unmanned aerial vehicle shown in Figure 1. The flight control system 150 of the unmanned
制御ユニット101は、無人航空機1の飛行制御を行うための情報処理や、そのための電気信号の制御を行うための構成であり、典型的には基板上に各種の電子部品を配置して配線することによってそのような機能の実現に必要な回路を構成したユニットである。制御ユニット101は、さらに、情報処理ユニット120、通信回路121、制御信号生成部122、スピードコントローラ123、インターフェイス125から構成される。The
カメラ108は、高解像度で対象物(本実施形態では、トンネルの外壁面)を撮像するためのカメラである。カメラ108は、カメラ108を水平方向に回転可能、かつ、垂直方向に回転可能に支持する姿勢調整装置107を介して台座106に取り付けられている。カメラ108は、無人航空機1の飛行中、その撮影範囲の画像のデータを取得し、取得された画像は、後述のメモリなどの記憶装置に記憶される。画像は、典型的には一連の静止画像からなる動画の画像である。The
姿勢調整装置107は、制御ユニット101からの制御信号に応じて、カメラ108の取り付けられた台座106の姿勢を変更し、これによりカメラ108の撮像方向を変えることができるように構成されている。The
縦断面測定装置109は、本実施形態では、垂直断面LIDARであり、無人航空機1が着地又はホバリングしている状態で、無人航空機1の前後方向に鉛直な断面内において、前後方向に延びる水平軸周りに全周にわたって所定の角度間隔でパルスレーザを照射し、周辺空間の物体に当たって反射されたレーザを受光することにより、照射から受信までの時間に基づき周辺空間の物体までの距離を測定する。トンネル内で無人航空機1が飛行した状態で縦断面測定装置109を駆動することにより、縦断面測定装置109は、トンネルの内壁面の鉛直断面形状(縦断面形状)に関する縦断面測定データを生成する。縦断面測定データとしては、例えば、極座標の離散データが得られる。なお、本実施形態では、縦断面測定装置109として、垂直断面LIDARを用いているが本発明はこれに限定されない。例えば、無人航空機を中心として縦断面全周を可視光カメラにより撮像し、撮像した画像を統合し、3Dモデルを作成することにより、縦断面内のトンネルの内壁面の形状を測定するとともに、縦断面内の自己位置を推定することができる。このような3Dモデルを作成するためのアルゴリズムとしては、SfMが知られており、また、SfMを使用して自己位置を推定するアルゴリズムとしてはDense Visual SLAMが知られている。In this embodiment, the longitudinal section measuring
飛行位置センサ111は、GPS(Global Positioning System)センサのような無人航空機1の飛行位置の座標を感知するナビゲーションのためのセンサである。飛行位置センサ111は、好適には、三次元的な座標を感知する。なお、飛行位置センサ111が取得する座標は、緯度、経度及び高度からなる。
コンパス112は、いわゆる方位磁針であり、北を基準とした無人航空機1の前方の角度を検知する。
The
The
IMU113は、慣性計測装置(Inertial Measurement Unit)であり、加速度センサにより並進運動を、角速度センサ(ジャイロ)により回転運動を検出する。さらに、IMU113は、加速度センサにより検出された並進運動(加速度)を積分することにより、速度を算出することができ、さらに、速度を積分することにより移動距離(位置)を算出することができる。また、同様に、角速度センサにより検出された回転運動(角速度)を積分することにより、角度(姿勢)を算出することができる。IMU113 is an inertial measurement unit that detects translational motion using an acceleration sensor and rotational motion using an angular velocity sensor (gyro). Furthermore, IMU113 can calculate velocity by integrating the translational motion (acceleration) detected by the acceleration sensor, and can calculate travel distance (position) by integrating the velocity. Similarly, IMU113 can calculate angle (attitude) by integrating rotational motion (angular velocity) detected by the angular velocity sensor.
高度計114は、例えば、気圧計などからなり、気圧に基づき無人航空機の高度を推定する。
アンテナ117は、無人航空機1を操縦したり制御するための情報や各種データを含む無線信号を受信したり、テレメトリ信号を含む無線信号を無人航空機1から送信するための空中線である。
The altimeter 114 is, for example, a barometer, and estimates the altitude of the unmanned aerial vehicle based on air pressure.
The
通信回路121は、アンテナ117を通じて受信した無線信号から、無人航空機1のための操縦信号、制御信号や各種データなどを復調して情報処理ユニット120に入力したり、無人航空機1から出力されるテレメトリ信号などを搬送する無線信号を生成するための電子回路であり、典型的には無線信号処理ICである。なお、例えば、操縦信号の通信と、制御信号、各種データの通信とを別の周波数帯の異なる通信回路で実行するようにしてもよい。例えば、手動での操縦を行うためのコントローラ(プロポ)の送信器と950MHz帯の周波数で通信し、データ通信を2GHz帯/1.7GHz帯/1.5GHz帯/800MHz帯の周波数で通信するような構成を採ることも可能である。The
制御信号生成部122は、情報処理ユニット120によって演算により得られた制御指令値データを、電圧を表わすパルス信号(PWM信号など)に変換する構成であり、典型的には、発振回路とスイッチング回路を含むICである。スピードコントローラ123は、制御信号生成部122からのパルス信号を、モータ102を駆動する駆動電圧に変換する構成であり、典型的には、平滑回路とアナログ増幅器である。図示していないが、無人航空機1は、リチウムポリマーバッテリやリチウムイオンバッテリ等のバッテリデバイスや各要素への配電系を含む電源系を備えている。The control
インターフェイス125は、情報処理ユニット120とカメラ108、姿勢調整装置107、縦断面測定装置109、飛行位置センサ111、コンパス112、IMU113、高度計114などの機能要素との間で信号の送受信ができるように信号の形態を変換することにより、それらを電気的に接続する構成である。なお、説明の都合上、図面においてインターフェイスは1つの構成として記載しているが、接続対象の機能要素の種類によって別のインターフェイスを使用することが通常である。また、接続対象の機能要素が入出力する信号の種類によってはインターフェイス125が不要な場合もある。また、図2において、インターフェイス125が媒介せずに接続されている情報処理ユニット120であっても、接続対象の機能要素が入出力する信号の種類によってはインターフェイスが必要となる場合もある。The
図3は、図1に示す無人航空機の情報処理ユニットの構成を示すブロック図である。図3に示すように、情報処理ユニット120は、断面形状データ記憶部131と、光学縦断面内位置推定部132と、自己位置データ生成部133と、飛行経路データ記憶部134と、飛行制御部135と、カメラ姿勢計算部136と、姿勢制御部137と、縦断面測定データ取得部138と、センサ測定データ取得部139と、を含む。本実施形態では、断面形状データ記憶部131と、縦断面内位置推定部132と、自己位置データ生成部133と、飛行経路データ記憶部134と、飛行制御部135と、カメラ姿勢計算部136と、姿勢制御部137と、縦断面測定データ取得部138と、センサ測定データ取得部139と、により無人航空機の自己位置に関する自己位置データを生成する自己位置推定システム140が構成される。3 is a block diagram showing the configuration of the information processing unit of the unmanned aerial vehicle shown in FIG. 1. As shown in FIG. 3, the
図4は、図1に示す無人航空機の情報処理ユニットのハードウェア構成を示す図である。情報処理ユニット120は、CPU120aと、RAM120bと、ROM120cと、外部メモリ120dと、入力部120eと、出力部120fと、通信部120gとを含む。RAM120b、ROM120c、外部メモリ120d、入力部120e、出力部120f、及び、通信部120gはバス120hを介してCPU120aに接続されている。
Figure 4 is a diagram showing the hardware configuration of the information processing unit of the unmanned aerial vehicle shown in Figure 1. The
CPU120aは、システムバス120hに接続される各デバイスを統括的に制御する。
ROM120cや外部メモリには、CPU120aの制御プログラムであるBIOSやOS、コンピュータが実行する機能を実現するために必要な各種プログラムやデータ等が記憶されている。
The
The
RAM120bは、CPU120aの主メモリや作業領域等として機能する。CPU120aは、処理の実行に際して必要なプログラム等をROM120cや外部メモリ120dからRAM120bにロードして、ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現する。
外部メモリ120dは、例えば、フラッシュメモリ、ハードディスク、DVD-RAM、USBメモリ等から構成される。
The
The
入力部120eは、ユーザ等から操作指示等を受け付ける。入力部120eは、例えば、入力ボタン、キーボード、ポインティングデバイス、ワイヤレスリモコン、マイクロフォン、カメラ等の入力デバイスから構成される。The
出力部120fは、CPU120aで処理されるデータや、RAM120b、ROM120cや外部メモリ120dに記憶されるデータを出力する。出力部120fは、例えば、CRTディスプレイ、LCD、有機ELパネル、プリンタ、スピーカ当の出力デバイスから構成される。The
通信部120gは、ネットワークを介して、又は、直接外部機器と接続・通信するためのインターフェイスである。通信部120gは、例えば、シリアルインタフェース、LANインターフェイス等のインターフェイスから構成される。The
図2、3に示される自己位置推定システム140の各部121、122、125、131~139は、ROM120cや外部メモリ120dに記憶された各種プログラムが、CPU120a、RAM120b、ROM120c、外部メモリ120d、入力部120e、出力部120f、通信部120g等を資源として使用することで実現される。Each of the
断面形状データ記憶部131は、トンネルの内壁面の断面形状に関する断面形状データを記憶する。また、飛行経路データ記憶部134は、飛行計画経路データを記憶する。断面形状データ記憶部131及び飛行経路データ記憶部134は、ROM120cや外部メモリ120dなどの記録媒体に記録されたデータを読み取り、メモリが記憶することにより実現される。なお、断面形状データ記憶部131及び飛行経路データ記憶部134は、断面形状データ及び飛行計画経路データをプログラムに組み込むことにより省略することも可能である。The cross-sectional shape
本実施形態では、情報処理ユニット120を自己位置推定システムとして機能させているが、情報処理ユニット120とは別個にこれらシステムを搭載する等して無人航空機に備えられる構成としてもよい。また、自己位置推定システム又はその構成要素は、1つの物理的な装置として構成される必要はなく、複数の物理的な装置から構成されてもよい。また、自己位置推定システムを、無人航空機とは別体の地上局のコンピュータ、PC、スマートフォン、タブレット端末等の任意の適切な装置、クラウド・コンピューティングシステム、又はそれらの組み合わせ等として構成してもよい。また、自己位置推定システムの各部の機能は、無人航空機が備える1つ又は複数の装置及び無人航空機とは別体の1つ又は複数の装置のうちのいずれか1つで又は複数で分散して実行される構成としてもよい。In this embodiment, the
図5A及び図5Bは、本発明の一実施形態におけるトンネル及び飛行計画経路を示し、図5Aはトンネルの鉛直断面図であり、図5Bは上面図である。図5A及び図5Bに示すように、本実施形態では、トンネルの外壁面の縦断面は略半円形であり、外壁面には外方に向かって突出する突部が形成されている。また、トンネルは、同断面形状で直線状に延びている。5A and 5B show a tunnel and a flight plan route in one embodiment of the present invention, with 5A being a vertical cross-sectional view of the tunnel and 5B being a top view. As shown in 5A and 5B, in this embodiment, the longitudinal cross-section of the outer wall surface of the tunnel is approximately semicircular, and a protrusion that protrudes outward is formed on the outer wall surface. Furthermore, the tunnel extends linearly with the same cross-sectional shape.
このため、断面形状データは、例えば、トンネルの外壁面202に対応する、X2+Z2=R2で示される半円(中心座標(X=0、Z=0)、かつ、半径R)を含んでいる。なお、トンネルの内壁面の形状は、奥行き方向(Y方向)によらず一定であるため、Yは上記式には存在しない。
Therefore, the cross-sectional shape data includes, for example, a semicircle (center coordinates (X=0, Z=0) and radius R) represented by X2 + Z2 = R2 , which corresponds to the
本実施形態では、断面形状データは、トンネルの外壁面に対応する幾何学的形状として、円(半円)を示すデータを含んでいるが、これに限らず、トンネルの断面形状に応じて、楕円形などの凸な曲線で構成される形状であってもよい。また、半円を表すデータは、半径Rや中心座標を含んでいるが、円形であるという情報のみであってもよい。なお、ここでいう幾何学的形状は、例えば、X座標、Z座標に関する数式により特定することができる形状をいう。In this embodiment, the cross-sectional shape data includes data indicating a circle (semicircle) as the geometric shape corresponding to the outer wall surface of the tunnel, but is not limited to this and may be a shape composed of a convex curve such as an ellipse depending on the cross-sectional shape of the tunnel. In addition, the data representing the semicircle includes the radius R and the center coordinate, but may only include information that it is a circle. Note that the geometric shape referred to here refers to a shape that can be specified by a mathematical formula related to the X coordinate and Z coordinate, for example.
飛行計画経路データは、無人航空機1の飛行計画経路を表すデータであり、典型的には、飛行計画経路上に存在する一連の複数のウェイポイントP1~P4nの集合のデータである。本実施形態では、各ウェイポイントP1~P4nは、トンネルの奥行き方向のY座標と、縦断面におけるトンネル外壁面の中心Oの上方を基準とした反時計回りの角度αと、縦断面におけるトンネル外壁面からの距離dとの組(Y、α、d)で設定されている。飛行計画経路は、典型的には、それらの複数のウェイポイントを順番に結んだ直線の集合であるが、ウェイポイントの所定範囲内においては所定の曲率の曲線とすることもできる。飛行計画経路データは、複数のウェイポイントにおける飛行速度を定めるデータを含んでいてもよい。飛行計画経路データは、典型的には自律飛行において飛行計画経路を定めるために使用されるが、非自律飛行において飛行時のガイド用として使用することもできる。飛行計画経路データは、典型的には、飛行前に無人航空機1に入力されて記憶される。
The flight plan route data is data that represents the flight plan route of the unmanned
なお、本実施形態におけるY座標は、必ずしも直線上の座標に限定されない。すなわち、Y座標としては、トンネルが湾曲している場合には、始点からトンネルの奥行方向に向かうトンネルの経路に沿うような経路に沿った距離としてもよい。In this embodiment, the Y coordinate is not necessarily limited to a linear coordinate. In other words, if the tunnel is curved, the Y coordinate may be the distance along the path of the tunnel from the starting point toward the depth of the tunnel.
本実施形態では、図5A及び図5Bに示すように、飛行計画経路は、以下の通り設定されている。
-縦断面(XZ断面)において所定の位置(αおよびdが一定)でトンネルの延びる方向(Y方向)に奥に向かって所定の距離移動(ウェイポイントP1~Pn)、
-縦断面(XZ断面)においてトンネルの同心円上を図5Aにおける反時計回りに所定の角度移動(Zおよびdが一定、ウェイポイントPn~Pn+1)、
-縦断面(XZ断面)において所定の位置(αおよびdが一定)でトンネルの延びる方向(Y方向)に手間に向かって所定の距離移動(Zおよびdが一定、ウェイポイントPn+1~P2n)、
-縦断面(XZ断面)内をトンネルの同心円上を図5Aにおける反時計回りに所定の角度移動(ウェイポイントP2n~P2n+1)、
-縦断面(XZ断面)において所定の位置(αおよびdが一定)でトンネルの延びる方向(Y方向)に奥に向かって所定の距離移動(ウェイポイントP2n+1~P3n)、
-縦断面(XZ断面)内をトンネルの同心円上を図5Aにおける反時計回りに所定の角度移動(Zおよびdが一定、ウェイポイントP3n~P3n+1)、
-縦断面(XZ断面)において所定の位置(αおよびdが一定)でトンネルの延びる方向(Y方向)に手前に向かって所定の距離移動(ウェイポイントP3n+1~P4n)
各ウェイポイントP1~P4nは、カメラ108によりトンネル外壁面を撮影する位置が設定されている。また、各ウェイポイントP1~P4nには、それぞれのウェイポイントP1~P4nにおけるヘディングも組み合わせて設定されていてもよい。
In this embodiment, as shown in Figures 5A and 5B, the flight plan route is set as follows.
- Move a predetermined distance toward the back in the tunnel extension direction (Y direction) at a predetermined position (α and d are constant) in the longitudinal section (XZ section) (waypoints P 1 to P n ),
- moving a certain angle counterclockwise in FIG. 5A on the concentric circle of the tunnel in the longitudinal section (XZ section) (Z and d are constant, waypoints P n to P n+1 );
- moving a predetermined distance in the direction of the tunnel (Y direction) from a predetermined position (α and d are constant) in the longitudinal section (XZ section) toward the hand (Z and d are constant, waypoints P n+1 to P 2n );
- Move a certain angle counterclockwise on the concentric circle of the tunnel in the longitudinal section (XZ section) in FIG. 5A (waypoints P 2n to P 2n+1 ),
- Move a predetermined distance toward the back in the tunnel extension direction (Y direction) at a predetermined position (α and d are constant) in the longitudinal section (XZ section) (waypoints P 2n+1 to P 3n ),
- Move a certain angle counterclockwise in FIG. 5A on the concentric circle of the tunnel in the longitudinal section (XZ section) (Z and d are constant, waypoints P 3n to P 3n+1 ),
- Move a predetermined distance toward the front in the direction in which the tunnel extends (Y direction) at a predetermined position (α and d are constant) in the longitudinal section (XZ section) (waypoints P 3n+1 to P 4n )
Each of the waypoints P 1 to P 4n is set as a position at which the outer wall surface of the tunnel is photographed by the
縦断面測定データ取得部138は、縦断面測定装置109を制御可能であり、縦断面測定装置109により取得された縦断面測定データを取得する。
センサ測定データ取得部139は、飛行位置センサ111、コンパス112、IMU113、及び、高度計114と通信可能であり、各センサから測定値を取得する。
The longitudinal section measurement
The sensor measurement
縦断面内位置推定部132は、縦断面測定装置109から取得された縦断面測定データと、断面形状データ記憶部131に記録された断面形状データとに基づき、縦断面内における無人航空機の縦断面内位置(α、d)を推定する。図6は、縦断面内における無人航空機の縦断面内位置を推定する方法を説明するための図である。図6に示すように、縦断面測定データは、無人航空機の縦断面測定装置109の位置に対して極座標で表される点Q1~Qn(図6に示す例では、n=12)からなる。本実施形態では、縦断面内位置推定部132は、トンネルの外壁面に対応する第1の所定形状、本実施形態では円をマッチングする。なお、円をマッチングするとは、一部に円をマッチングするのみならず、当然半円や、円弧などの円の一部をマッチングするような場合も含む。The longitudinal section
具体的には、点Q1~Qnに対して円をマッチングする。円マッチングのアルゴリズムとしても、最小二乗法や、RANSACなどを作用することができるが、外れ値を除外してマッチングを行うRANSACが適している。RANSACにより円をマッチングする際には、以下のように行う。
ステップ1.離散点Q1~Q12からランダムに3点を選択する。
ステップ2.ステップ1で決定した3点を通る暫定の円モデルを導出する。
ステップ3.得られた暫定の円モデルと、離散点Q1~Q12との誤差を求める。誤差が所定値よりも小さい場合には、「正しいモデル候補」に加える。
ステップ4.ステップ1~3を繰り返す。
ステップ5.正しいモデル候補の中で最もデータに合致するものを円マッチングの結果として採用する。
Specifically, a circle is matched to points Q1 to Qn. As an algorithm for circle matching, the least squares method, RANSAC, etc. can be used, but RANSAC, which performs matching while excluding outliers, is suitable. When matching circles using RANSAC, the following procedure is performed.
Step 4. Repeat steps 1-3.
Step 5. The candidate correct model that best matches the data is taken as the result of circle matching.
なお、ステップ3において、得られた暫定の円モデルの半径が、断面形状データのトンネル外壁面の半径Rから所定の値よりも離れている場合(すなわち、暫定の円モデルの半径と、断面形状データのトンネル外壁面の半径Rとの差が閾値以上の場合)には、「正しいモデル候補」から除外してもよい。In
例えば、図6に示す例において、Q2及びQ7は、トンネル200の外壁面202の突起部204上の測定点であり、トンネル200の外壁面202に対応する離散点の中で他の離散点の傾向から大きく離れている。そして、図6に示す例において、ステップ1で、Q2とQ7とQ11を選択すると円モデルは破線で示されるC1となる。これに対して、ステップ1で、Q1と、Q5と、Q10を選択すると円モデルは一点破線で示されるC2となる。このような円モデルC1及びC2とQ1~Q12の誤差を求めると、円モデルC1の誤差は、円モデルC2の誤差よりも大きくなる。このため、ステップ5において、円モデルC1を設定する際に用いたQ2、Q7などの他のデータの傾向から外れた値は、円を決定するためのデータとしては用いず、円モデルC2のような外れ値の影響を除去した円がマッチングされる。For example, in the example shown in FIG. 6, Q2 and Q7 are measurement points on the
なお、本実施形態では、外れ値を除外してマッチングを行うアルゴリズムとしてRANSACを使用するが、Markov Localization、Monte-Carlo Localization、Particle Filter、Hough Transformなどを使用することも可能である。In this embodiment, RANSAC is used as an algorithm to remove outliers and perform matching, but it is also possible to use Markov Localization, Monte-Carlo Localization, Particle Filter, Hough Transform, etc.
縦断面内位置推定部132は、このようにしてマッチングしたトンネル外壁面に対応する円を基準とした無人航空機の縦断面内位置(角度α及び距離d)を推定する。なお、角度αは、円C2の中心Oを基準とした垂直方向に対する角度である。また、dは、ドローンの位置Aと、円C2における点Aに最も近い点Bとの距離であり、点Aと点Bを結ぶ直線は円C2の中心を通る。このため、例えば、縦断面内位置推定部132によりマッチングした円の原点Oを基準とした無人航空機の位置AのX座標がXA、Z座標がZAである場合には、
角度α=arctan(XA/-ZA)
距離d=(XA2+ZA2)1/2-R
として変換することができる。
The longitudinal section
Angle α=arctan(XA/-ZA)
Distance d=(XA 2 +ZA 2 ) 1/2 -R
can be converted as:
自己位置データ生成部133は、基準位置に対する3次元位置及び姿勢(ヘディングθ)を含む自己位置データを生成する。具体的には、自己位置データ生成部133は、縦断面内位置推定部132により推定された角度α及び距離dを取得する。また、自己位置データ生成部133は、飛行位置センサ111により測定された無人航空機1の飛行位置の座標に基づき、トンネル200の延びる方向のY座標位置Yを推定する。なお、本実施形態では、自己位置データ生成部133は、飛行位置センサ111に基づきY座標位置Yを推定しているが、このY座標位置はトンネル200が湾曲している場合には、トンネル200の幅方向中心におけるトンネルの延びる方向の距離とすればよい。The self-position
また、自己位置データ生成部133は、コンパス112により測定された角度に基づきヘディングθに関するデータを生成する。そして、これらデータに基づき、トンネルの奥行き方向のY座標と、縦断面におけるトンネル外壁面の中心点Oを通り上方に延びる基準軸に対する反時計回りの角度αと、縦断面におけるトンネル外壁面からの距離dとの組である3次元位置(Y、α、d)情報と、ヘディングθに関する情報とを含む自己位置データを生成する。なお、基準軸は中心点Oを通ればよく、例えば、水平方向に延びるように設定してもよい。The self-
なお、本実施形態では、自己位置データ生成部133は、IMU113の測定データに基づき、参考用X座標位置Xr、参考用Y座標位置Yr、及び参考用ヘディングθrを推定することができる。また、自己位置データ生成部133は、高度計114の測定データに基づき参考用Z座標位置Zrを推定することができる。これらIMU113及び高度計114により測定された参考用座標Xr、Yr、Zrは、自己位置データ生成部133により参考用3次元位置(Yr、αr、dr)に変換され、参考用ヘディングθrとともに後述する自己位置推定の精度の検知に用いられる。
In this embodiment, the self-position
飛行制御部135は、自己位置データ生成部133により生成された自己位置データに基づき、飛行経路データ記憶部134に記憶された飛行計画経路データの飛行計画経路に沿うように無人航空機の飛行を制御する。具体的には、各種センサにより、無人航空機1の姿勢、速度等を判断し、自己位置データ生成部133により生成された自己位置データに基づき無人航空機1の現在の飛行位置及びヘディングなどを判断し、操縦信号、飛行計画経路(目標)、速度制限、高度制限等の目標値と比較することにより各ロータ103に対する制御指令値を演算し、制御指令値を示すデータを制御信号生成部122に出力する。制御信号生成部122は、その制御指令値を電圧を表わすパルス信号に変換して各スピードコントローラ123に送信する。各スピードコントローラ123は、そのパルス信号を駆動電圧へと変換して各モータ102に印加し、これにより各モータ102の駆動を制御して各ロータ103の回転数を制御することにより無人航空機1の飛行が制御される。The
カメラ姿勢計算部136は、自己位置データ生成部133により推定された無人航空機1の自己位置データに基づき、カメラ108によりトンネル200の外壁面202の所定の領域を撮影できるような、カメラ108の撮影方向を推定する。なお、ここでいうカメラ108の撮影方向とは、カメラ108による画角の中心の方向をいう。具体的には、本実施形態では、トンネル200の外壁面が円形であるため、カメラ姿勢計算部136は、カメラ108の撮影方向がトンネル200の外壁面202に対して垂直方向になるように、カメラ108の撮影方向が、縦断面測定装置109の測定面に沿い、かつ、トンネル200の外壁面202の中心点を向くような撮影角度を算出する。なお、本実施形態では、トンネル200の外壁面202の断面形状が略円形であるため、カメラ姿勢計算部136は撮影方向が円形の中心を向くような角度を算出するが、これに限らず、トンネル200の外壁面202が楕円形である場合には、中心(長軸と短軸の交点)または焦点を向くように撮影角度を算出してもよい。Based on the self-position data of the unmanned
姿勢制御部137は、カメラ姿勢計算部136により算出されたカメラ108の撮影角度に基づき、姿勢調整装置107の回転角度を算出し、算出した回転角度に応じた制御信号を姿勢調整装置107に送信する。The
以下、上記の無人航空機によりトンネルの内を自律飛行し、トンネル内壁面を撮影する流れを説明する。
図7は、図1に示す無人航空機によりトンネルの内を自律飛行し、トンネル内壁面を撮影する流れを示すフローチャートである。図7に示すように、まず、情報処理ユニット120は、飛行経路データ記憶部134に記憶された飛行計画経路データを参照して、飛行制御部135が第1のウェイポイントを目標として設定する(S100)。
The flow of how the unmanned aerial vehicle described above autonomously flies inside a tunnel and photographs the inner wall surface of the tunnel will be described below.
Fig. 7 is a flow chart showing a flow of autonomously flying inside a tunnel and photographing the inner wall surface of the tunnel by the unmanned aerial vehicle shown in Fig. 1. As shown in Fig. 7, first, the
次に、情報処理ユニット120は、自己位置データ生成部133により無人航空機1の自己位置及び姿勢を推定しながら、推定した自己位置及び姿勢に基づき飛行制御部135がモータ102の回転数を制御し、目標に向かって自律飛行を行う(S110)。図8は、図1に示す無人航空機により自律飛行を行う流れを詳細に示すフローチャートである。Next, the
図8に示すように、まず、センサ測定データ取得部139が、飛行位置センサ111から無人航空機1の飛行位置の座標を取得し、初期位置からの距離に基づきY座標位置Yを推定する(S111)。As shown in Figure 8, first, the sensor measurement
次に、自己位置データ生成部133が、コンパス112から無人航空機1のヘディングθに関するデータを取得する(S112)。この際、取得したヘディングθがトンネルの延びる方向に沿っていないなど設定された方向とずれている場合には、無人航空機1が設定された方向に向くようにヘディングを調整してもよい。Next, the self-position
次に、縦断面測定データ取得部138が、縦断面測定装置109を駆動し、トンネルの外壁面の縦断面形状に関する縦断面測定データを生成させ、この生成された縦断面測定データを取得する(S113)。Next, the longitudinal section measurement
次に、縦断面内位置推定部132が、断面形状データ記憶部131に記録された断面形状データを参照し、縦断面測定データに円をマッチングし、マッチングした円を基準とした無人航空機の縦断面内位置(角度α及び距離d)を推定する(S114)。Next, the longitudinal section
次に、自己位置データ生成部133が、S111において推定されたY座標の位置Yと、S112において推定された縦断面内位置(角度α及び距離d)と、S114において取得されたヘディングθに基づき、3次元位置(Y、α、d)と、ヘディングθに関する情報とを含む自己位置データを生成する(S115)。Next, the self-position
次に、センサ測定データ取得部139がIMU113の測定データを取得し、自己位置データ生成部133が、取得した測定データに基づき、参考用X座標位置Xr、参考用Y座標位置Yr、及び参考用ヘディングθrを推定する(S116)。
Next, the sensor measurement
次に、センサ測定データ取得部139が高度計114から高度に関する測定データを取得し、自己位置データ生成部133が、測定データに基づき、参考用Z座標位置Zrを推定する(S117)。
Next, the sensor measurement
次に、自己位置データ生成部133が、S116で取得した参考用X座標位置Xr、参考用Y座標位置Yr、及び、S117で取得した参考用Z座標位置Zrを、参考用3次元位置(Yr、αr、dr)に変換する(S118)。
Next, the self-position
そして、自己位置データ生成部133が、自己位置データの安定性を検討する。具体的には、S115において生成された自己位置データに含まれる、3次元位置(Y、α、d)及びヘディングθと、S116において推定された参考用ヘディングθr及びS118において推定された参考用3次元位置(Yr、αr、dr)とを比較する(S119)。本実施形態では、ヘディングθ及び3次元位置(Y、α、d)のそれぞれの値を、参考用ヘディングθr及び参考用3次元位置(Yr、αr、dr)のそれぞれの値と個別に比較する。そして、自己位置データのいずれかの値と参考用の値との差が、所定値以上となった場合には、自己位置データ生成部133は、自己位置データが不安定であると判定する。そして、S119において、自己位置データが不安定であると判断された場合には(S119においてNO)、飛行制御部135は、飛行位置センサ111から取得したGPS位置情報に基づきホバリング又は例えば、トンネル中心から離間する方向に飛行し、再度、S111~S119を繰り返す。
Then, the self-location
また、S119において、自己位置データが安定していると判定された場合(S119においてYES)には、自己位置データ生成部133により飛行制御部135が自己位置データ生成部133により生成した自己位置データに基づき、無人航空機1が目標に到達したか否かを判定する(S120)。
Furthermore, if it is determined in S119 that the self-location data is stable (YES in S119), the
飛行制御部135、無人航空機1が目標に到達していないと判定した場合(S120においてNO)、飛行制御部135が自己位置データ生成部133により生成された自己位置データに基づき、目標に向かって飛行するように、各ロータ103に対する制御指令値を演算し、制御指令値を示すデータを制御信号生成部122に出力する(S121)。制御信号生成部122は、その制御指令値を電圧を表わすパルス信号に変換して各スピードコントローラ123に送信する。各スピードコントローラ123は、そのパルス信号を駆動電圧へと変換して各モータ102に印加し、これにより各モータ102の駆動を制御して各ロータ103の回転数を制御することにより無人航空機1の飛行が制御される。If the
なお、本実施形態ではウェイポイントが、Y座標と、縦断面におけるトンネル外壁面の中心Oの上方を基準とした反時計回りの角度αと、縦断面におけるトンネル外壁面からの距離dとの組(Y、α、d)により設定されているため、トンネルが横方向に湾曲する形状であったり、トンネルがY座標方向に拡径するような形状であったりしても、トンネル壁面に対して所定の位置を(例えば、一定距離で)飛行することができる。In this embodiment, the waypoint is set by a set (Y, α, d) of the Y coordinate, the counterclockwise angle α based on the above the center O of the tunnel outer wall surface in the longitudinal section, and the distance d from the tunnel outer wall surface in the longitudinal section. Therefore, even if the tunnel has a shape that curves laterally or expands in the Y coordinate direction, it is possible to fly at a specified position (e.g., at a fixed distance) relative to the tunnel wall surface.
このようなS111~S121を、所定の微小時間間隔で繰り返すことにより、無人航空機1が目標に向かって自律飛行する。なお、本実施形態では、S111におけるY座標位置の推定、S112、113の縦断面内位置の推定、及びS114のコンパスからのヘディングθに関する情報の取得を順番に行う場合について説明したが、これら推定ステップの順序は変更してもよく、また、同時に行ってもよい。By repeating steps S111 to S121 at a predetermined short time interval, the unmanned
このようにして、無人航空機1が目標に到達し、S120おいて、飛行制御部135が、無人航空機1が目標に到達したと判定した場合(S120においてYES)には、カメラ姿勢計算部136が、カメラ108による撮影する方向が、トンネル200の外壁面202に対して垂直になるように、姿勢調整装置107の回転角度を算出する。具体的には、カメラ姿勢計算部136は、自己位置データ生成部133が生成した自己位置データに基づき、縦断面測定装置109の測定面に沿い、かつ、縦断面内における無人航空機1に対するトンネル200の中心への撮影角度を算出する。そして、姿勢制御部137が算出した撮影角度に基づき、姿勢調整装置107の回転角度を算出し、算出した回転角度に応じた制御信号を姿勢調整装置107に送信し、姿勢調整装置107の姿勢を制御する(S140)In this way, when the unmanned
次に、情報処理ユニット120がカメラ108を駆動してトンネル内壁面を撮影する(S150)。撮影した画像の画像データは、情報処理ユニット120のメモリに記憶するか、アンテナ117を介して適宜な端末に記録される。Next, the
そして、無人航空機1が到達した目標が最終ウェイポイントP4nではない場合(S160においてNO)には、次のウェイポイントPを目標として設定し(S170)、S110~S160を繰り返す。
If the target reached by the unmanned
また、無人航空機1が到達した目標が最終ウェイポイントP4nである場合(S160においてNO)には、無人航空機1は必要な工程が全て終了したと判断し、飛行制御部135により、例えば、初期位置に帰還するように飛行するなどして作業を終了する。
Furthermore, if the target reached by the
本実施形態によれば、以下の効果が奏される。
本実施形態では、縦断面内位置推定部132が、縦断面測定データに円をマッチングし、マッチングした円に対する自己位置に基づき無人航空機の縦断面内位置を推定している。これにより、トンネル200の外壁面202に対する無人航空機の正確な位置を推定し、これに基づき、飛行制御部135によりトンネルに対して、突起の影響を受けずに、所定の位置を飛行するよう無人航空機1を制御することができる。
According to this embodiment, the following effects are achieved.
In this embodiment, the longitudinal section
また、本実施形態では、縦断面内位置推定部132が、幾何学的形状である円によりマッチングを行っている。これにより、マッチングにおける計算量を減らすことができ、限られたメモリで容易にマッチングを行うことができる。In addition, in this embodiment, the longitudinal section
また、本実施形態では、縦断面内位置推定部132が、円によりマッチングを行い、円の中心を基準とした距離と、角度を推定している。トンネル200の外壁面202が略円形である場合には、円の中心を基準とした距離と角度を推定することにより、容易にトンネル200の外壁面202に対して所定の距離に無人航空機1を飛行させることができる。In addition, in this embodiment, the longitudinal section
また、本実施形態では、飛行計画経路を示すウェイポイントは、トンネルの縦断面内における中心点を基準とした角度及び外壁面からの距離を含んで設定されている。これにより、縦断面内位置推定部132が推定した極座標をそのまま飛行制御にも使用することができ、また、無人航空機1を確実に外壁面から所望の距離に飛行させることができる。また、トンネル外壁面の半径に関する情報がなくても、無人航空機をトンネルの外壁面から所定の距離を飛行させることができる。
In addition, in this embodiment, the waypoints indicating the flight plan route are set to include an angle based on the center point in the longitudinal section of the tunnel and a distance from the outer wall surface. This allows the polar coordinates estimated by the longitudinal section
また、本実施形態では、縦断面データが離散データであり、縦断面内位置推定部132はRANSACアルゴリズムにより離散データにおける外れ値を除去し、マッチングを行っている。これにより、トンネル200の外壁面202に突起部204が形成されていても、この突起部204の影響を受けず、正確にトンネル外壁面の位置を特定することができる。In addition, in this embodiment, the longitudinal section data is discrete data, and the longitudinal section
また、本実施形態では、姿勢制御部137が、自己位置データ生成部133により生成された自己位置データに基づき、カメラ108の撮像方向がトンネルの中心を向くように姿勢調整装置107を制御している。これにより、カメラ108により確実にトンネルの中心に向く方向に撮像を行うことができる。
In this embodiment, the
なお、本実施形態では、トンネルの断面形状が半円形である場合について説明したが、本発明はこれに限らず、円形や楕円形や、円形や楕円形の一部(円弧状)であってもよく、さらには、矩形状などの幾何学的形状であってもよい。In this embodiment, the cross-sectional shape of the tunnel is described as semicircular, but the present invention is not limited to this, and the cross-sectional shape may be circular or elliptical, or a part of a circle or ellipse (arc-shaped), or even a geometric shape such as rectangular.
また、本実施形態では、トンネルは水平方向に直線状に延びている場合について説明したが、これに限らず、湾曲状に延びていてもよい。さらに、本実施形態では、トンネルは同断面形状で延びている場合について説明したが、拡径したり、縮径したりしている場合であっても本発明を適用できる。In addition, in this embodiment, the tunnel is described as extending horizontally in a straight line, but it may extend in a curved shape. Furthermore, in this embodiment, the tunnel is described as extending with the same cross-sectional shape, but the present invention can be applied even if the tunnel expands or contracts in diameter.
1 無人航空機
101 制御ユニット
102 モータ
103 ロータ
104 アーム
105 着陸脚
106 台座
107 姿勢調整装置
108 カメラ
109 縦断面測定装置
110 架台
111 飛行位置センサ
112 コンパス
114 高度計
117 アンテナ
120 情報処理ユニット
120a CPU
120b RAM
120c ROM
120d 外部メモリ
120e 入力部
120f 出力部
120g 通信部
120h システムバス
121 通信回路
122 制御信号生成部
123 スピードコントローラ
125 インターフェイス
131 断面形状データ記憶部
132 縦断面内位置推定部
133 自己位置データ生成部
134 飛行経路データ記憶部
135 飛行制御部
136 カメラ姿勢計算部
137 姿勢制御部
140 自己位置推定システム
200 トンネル
202 外壁面
204 突起部
REFERENCE SIGNS
120b RAM
120c ROM
Claims (12)
前記無人航空機は、前記無人航空機の飛行経路を横切る方向の縦断面内の境界形状を測定し、縦断面測定データを生成する縦断面測定装置を含み、
前記無人航空機が、横方向に所定の経路に沿って延びる構造物の外壁面に沿って飛行するときに、前記縦断面測定装置により測定された前記縦断面測定データを取得する縦断面測定データ取得部と、
取得した前記縦断面測定データに、前記構造物の外壁面に対応する第1の所定形状をマッチングし、当該マッチングした所定形状に対する自己位置に基づき、前記縦断面内における前記無人航空機の縦断面内位置を推定する縦断面内位置推定部と、
前記縦断面内位置推定部により推定された縦断面内位置と、飛行位置センサにより取得された飛行位置の座標に基づき、自己位置データを生成する自己位置データ生成部と、
を含み、
前記自己位置データ生成部は生成した自己位置データの3次元位置と、IMU及び高度計から得られた参考用3次元位置とを比較し、自己位置データに含まれる3次元位置と参考用3次元位置との差が所定値以上となった場合に、前記自己位置データが不安定であると判定する、
自己位置推定システム。 A self-position estimation system for an unmanned aerial vehicle that flies along an outer wall surface of a structure extending laterally along a predetermined path, comprising:
The unmanned aerial vehicle includes a longitudinal section measurement device that measures a boundary shape within a longitudinal section in a direction transverse to a flight path of the unmanned aerial vehicle and generates longitudinal section measurement data;
a longitudinal section measurement data acquisition unit that acquires the longitudinal section measurement data measured by the longitudinal section measurement device when the unmanned aerial vehicle flies along an outer wall surface of a structure extending along a predetermined path in a lateral direction;
a longitudinal section position estimation unit that matches a first predetermined shape corresponding to an outer wall surface of the structure with the acquired longitudinal section measurement data, and estimates a position of the unmanned aerial vehicle within the longitudinal section based on its own position with respect to the matched predetermined shape;
A self-position data generation unit that generates self-position data based on the position in the longitudinal section estimated by the longitudinal section position estimation unit and the coordinates of the flight position acquired by the flight position sensor;
Including,
The self-location data generating unit compares the three-dimensional position of the generated self-location data with a reference three-dimensional position obtained from an IMU and an altimeter, and determines that the self-location data is unstable when a difference between the three-dimensional position included in the self-location data and the reference three-dimensional position is equal to or greater than a predetermined value.
Self-location estimation system.
前記縦断面内位置推定部は、前記縦断面測定データに対して前記幾何学的形状をマッチングし、前記マッチングした幾何学的形状に対する自己位置に基づき、前記縦断面内位置を推定する、
請求項1に記載の自己位置推定システム。 the first predetermined shape corresponds at least in part to a geometric shape;
the longitudinal section position estimation unit matches the geometric shape to the longitudinal section measurement data, and estimates the position in the longitudinal section based on a self-position with respect to the matched geometric shape;
The self-location estimation system according to claim 1 .
前記縦断面内位置推定部は、前記縦断面内における前記無人航空機の縦断面内位置として、前記第1の所定形状の中心点を基準とした距離と、基準軸に対する角度を推定する、
請求項2に記載の自己位置推定システム。 the first predetermined shape being all or part of a circle or an ellipse;
The longitudinal section position estimation unit estimates a distance based on a center point of the first predetermined shape and an angle with respect to a reference axis as a longitudinal section position of the unmanned aerial vehicle in the longitudinal section.
The self-location estimation system according to claim 2 .
前記縦断面内位置推定部は、前記離散データにおける外れ値を除去し、マッチングを行う、
請求項1~3の何れか1項に記載の自己位置推定システム。 The longitudinal section measurement data is discrete data;
The longitudinal section position estimation unit removes outliers in the discrete data and performs matching.
The self-location estimation system according to any one of claims 1 to 3.
前記ウェイポイントは、前記縦断面内における前記第1の所定形状の中心点に対応する前記構造物の基準点を通る基準軸に対する角度、及び、当該角度における構造物の外壁面からの距離を含んで設定されている、
請求項5に記載の自己位置推定システム。 The flight plan route is set as a plurality of waypoints,
The waypoint is set by including an angle with respect to a reference axis passing through a reference point of the structure corresponding to a center point of the first predetermined shape in the longitudinal section, and a distance from an outer wall surface of the structure at the angle.
The self-location estimation system according to claim 5 .
撮像装置と、
前記撮像装置の姿勢を調整する姿勢調整装置と、
前記無人航空機の飛行経路を横切る方向の縦断面内の境界形状を測定し、縦断面測定データを生成する縦断面測定装置と、
飛行制御システムと、を含み、
前記飛行制御システムは、
前記縦断面内位置推定部により推定された自己位置と前記構造物との位置関係に応じて、前記撮像装置の撮像方向が前記構造物の外壁面を向くように前記姿勢調整装置を制御する姿勢制御部をさらに含む、請求項1に記載の自己位置推定システム。 The unmanned aerial vehicle includes:
An imaging device;
an attitude adjustment device for adjusting the attitude of the imaging device;
a longitudinal section measuring device that measures a boundary shape within a longitudinal section in a direction transverse to a flight path of the unmanned aerial vehicle and generates longitudinal section measurement data;
a flight control system;
The flight control system includes:
The self-position estimation system according to claim 1, further comprising an attitude control unit that controls the attitude adjustment device so that the imaging direction of the imaging device is directed toward an outer wall surface of the structure, in accordance with a positional relationship between the self-position estimated by the longitudinal section position estimation unit and the structure.
前記姿勢制御部は、前記撮像装置の撮像方向がマッチングした円形又は楕円形の中心又は焦点に向くように、前記姿勢調整装置を制御する、
請求項7に記載の自己位置推定システム。 the first predetermined shape being all or part of a circle or an ellipse;
The attitude control unit controls the attitude adjustment device so that the imaging direction of the imaging device faces the center or focus of the matching circle or ellipse.
The self-location estimation system according to claim 7 .
無人航空機。 A self-location estimation system according to any one of claims 1 to 8,
Unmanned aerial vehicle.
前記無人航空機は、前記無人航空機の飛行経路を横切る方向の縦断面内の境界形状を測定し、縦断面測定データを生成する縦断面測定装置を含み、
前記無人航空機が、横方向に所定の経路に沿って延びる構造物の外壁面に沿って飛行するときに、前記縦断面測定装置により測定された前記縦断面測定データを取得する縦断面取得ステップと、
取得した前記縦断面測定データに、前記構造物の外壁面に対応する第1の所定形状をマッチングし、当該マッチングした所定形状に対する自己位置に基づき、前記縦断面内における前記無人航空機の縦断面内位置を推定する縦断面内位置推定ステップと、
前記縦断面内位置推定ステップにおいて推定された縦断面内位置と、飛行位置センサにより取得された飛行位置の座標に基づき、自己位置データを生成する自己位置データ生成ステップと、
前記自己位置データ生成ステップでは生成した自己位置データの3次元位置と、IMU及び高度計から得られた参考用3次元位置とを比較し、自己位置データに含まれる3次元位置と参考用3次元位置との差が所定値以上となった場合に、前記自己位置データが不安定であると判定する比較ステップと、
を含む、自己位置推定方法。 1. A computer-implemented method for estimating a self-location of an unmanned aerial vehicle, comprising:
The unmanned aerial vehicle includes a longitudinal section measurement device that measures a boundary shape within a longitudinal section in a direction transverse to a flight path of the unmanned aerial vehicle and generates longitudinal section measurement data;
a longitudinal section acquisition step of acquiring the longitudinal section measurement data measured by the longitudinal section measurement device when the unmanned aerial vehicle flies along an outer wall surface of a structure extending laterally along a predetermined path;
a longitudinal section position estimation step of matching a first predetermined shape corresponding to an outer wall surface of the structure to the acquired longitudinal section measurement data, and estimating a position of the unmanned aerial vehicle within the longitudinal section based on its own position relative to the matched predetermined shape;
a self-position data generating step of generating self-position data based on the position in the longitudinal section estimated in the position in the longitudinal section estimating step and the coordinates of the flight position acquired by the flight position sensor;
a comparison step of comparing a three-dimensional position of the self-location data generated in the self-location data generation step with a reference three-dimensional position obtained from an IMU and an altimeter, and determining that the self-location data is unstable when a difference between the three-dimensional position included in the self-location data and the reference three-dimensional position is equal to or greater than a predetermined value;
A self-location estimation method comprising:
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| KR20240030101A (en) * | 2022-08-29 | 2024-03-07 | 한국로봇융합연구원 | Apparatus for creating an optimal inspection path of an unmanned inspection device for automating inspection of the inner surface of large structures and a method therefor |
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