AIを用いた巡回路自律決定式UAVによる地域インフラ監視及び災害情報収集の研究

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日本では地震、水害、台風など自然災害により大規模なものばかりではなく小規模なものまで多くの土砂崩れが発生している。地方自治体では人員削減によりきめ細かい監視の目が届かず、道路の寸断やインフラの流失などの発見が遅れてしまう事になっている。本研究では無人航空機を使い自動的に土砂崩れなどの地形変化を検知し災害情報収集の迅速化を目的としている。本年度の研究では土砂崩れの地形変化シミュレーションデータを得るため2件の実測実験を行なった。1件は埼玉県の協力を得て造成中の工業団地の切土盛土による地形変化を工事開始から終了までの間に、ドローンを用いて数回の航空測量を行い得られた3Dデータから変化量の抽出によって地形変化を自動抽出することに成功した。もう1件は国立研究開発法人土木研究所の協力によりつくば中央研究所内実験施設を利用し、人工的に作成した盛土をショベルカーにより微細な地形変化を作りながら航空測量によって地形変化を計測した。この2件の実験により、造成地では大規模な地形変化、土木研究所では微細な地形変化にそれぞれ対応した土砂崩れの自動検知システムの実験に成功した。また、本研究では市町村レベルの広さに向けたシステムを想定している。そのため一般的な回転翼機であるマルチコプターではなく、固定翼の利用を想定していおり、北海道大樹町において固定翼機による自律飛行実験、飛行時の空撮映像からの３D地形図作成、飛行中の機器故障時の安全対応などのUAVの実用化実験を行なった。その結果により効率的飛行ルートの作成、撮影時の飛行高度、飛行速度などの基礎データを得ることができた。