WU Weitong – 道木研究室

WU Weitong

名前:
呉 偉桐
学年/肩書:
博士課程前期課程2年
役職:
点群いじり
グループ:
ロボット
趣味:
ゲーム、音楽
一言:
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研究テーマ / Research topic

自律UAVによるインフラ設備計測の実現に向けた経路計画

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自律UAVによる

インフラ設備計測の実現に向けた経路計画

 

研究背景

 

 

日本国内における、橋梁に代表されるインフラ設備の老朽化が近年、懸念されています。設備の老朽化に伴い、設備にひび・錆などの異常が発生します。これらの異常は設備の安全に影響及ぼし、もし劣化の初期段階で対策を施さないと、供用中設備の崩落など重大な事故が発生する可能性は十分に存在します。

橋梁老朽化の一例

よって、インフラ設備の異常を早い段階で検出することが重要となっています。このような、インフラ設備の安全状況を把握・異常検知ための検査は、インフラ設備点検となります。

点検手段の中、近接目視点検は最も基本的な一つです。具体的には、大型機械を用いて設備付近にアクセスし、その表面を目視で確認、異常を検出する点検です。よって欠点は明らかで、膨大な費用・時間・人員がかかることになります。

このような点検の効率化を求め、我々はカメラを搭載した自律UAVによる設備外観自動計測の実現を目指しています

通常近接目視点検と自律UAVによる設備外観自動計測の比較

自律UAVによるインフラ設備外観自動計測を目指して、様々な研究がなされました。先行研究[1]に、「UAV自動点検に向けた計測位置と飛行経路の決定法」が提案されました。提案法導出した 計測位置 をUAVで巡回することにより、設備表面全域の、点検所望精度の画像データの収集が達成可能と考えられます。

 

計測UAV経路計画法イメージ図

 

しかしながら、UAV点検の実現までにまだ様々な課題が残されています。今の段階で、本研究は以下の二つ課題に着目しています:

  • 先行手法で計画した計測経路(計測位置を巡回する飛行経路)の飛行効率が低い

先行研究の着眼点は計測位置の決定であり、計測経路の計画は比較的に単純な手法で行われ、電力消費が著しく高い(遠回し・頻繫な高さ変動を含む)飛行経路が計画される可能性があります。通常たった数分のUAV最大飛行時間に対してそのような経路は実用的ではないため、効率的な経路の計画は大きな課題として残されています。

  • 実点検環境での有効性・実現性はまだ未確認

実環境では強い風や地磁気、位置推定誤差など外乱のありますので、そのような状況で先行研究の有効性、そもそもUAV点検の実現性を確認しなければなりません。実機実験を通して、従来法を実環境にロバストな手法に拡張することも、これからの課題の一つであります。

 

研究内容

 

以上の課題に対して、本研究は自律UAVによる設備計測の実現に向け、以下の取り組みをしています。

  • 実現性を意識した効率的な計測経路計画

先行手法と本研究提案法の経路計画比較

前述のように、通常UAVの飛行時間はたった数分だけですので、UAV点検を可能にする、経路の実現性を高めるため、飛行距離最短や、バッテリー消費最小化を狙い、本研究はGA・2-Optなどの経路改善アルゴリズムを先行研究に導入しています。結果の一つとして、左の先行手法経路を右の様に改善しています。

 

  • 自律UAV計測の実機実験により経路計画法を検証・改良

もう一つの取り組みとしては、我々は実点検環境と同様な条件で、実規模の橋梁モデルを計測対象にして先行手法により計画した計測経路の実機検証を行っています。実験目標は橋梁のあらゆるの表面を所望精度で漏れなく計測することです。使用しているUAVと橋梁を以下の図で示します。このような実験により先行手法の有効性を評価、そして今後の経路計画法設計にフィードバックすることを狙っています。

実機実験で使用した機体・橋梁・外観異常の一例


Path planning for infrastructure facility inspection with autonomous UAVs

 

Research Background

 

 

In recent years, there has been growing concern about the deterioration of infrastructure facilities such as bridges in Japan. As these facilities age, they are subject to cracks, rust and other abnormalities that can affect the safety of the equipment. If measures are not taken in the early stages of deterioration, there is a good chance that the equipment will collapse or otherwise cause a serious accident while in service.

 

(An example of bridge ageing)

Therefore, it is important to detect anomalies in infrastructure facilities at an early stage. Such inspections to understand the safety status of infrastructure facilities and to detect abnormalities are called infrastructure facility inspections.

Close visual inspection is one of the most basic inspection methods. In concrete terms, this is an inspection in which a large machine is used to access the vicinity of the equipment to visually check the surface and detect any abnormalities. The disadvantages are therefore obvious and can be very expensive, time-consuming and manpower intensive.

Seeking to improve the efficiency of these inspections, we are working to achieve automatic inspection of the appearance of infrastructures using an autonomous UAV equipped with a camera.

 

(Comparison of normal close visual inspection and automatic inspection of infrastructures appearance with autonomous UAVs)

Various studies have been carried out with the aim of automatic inspection of the appearance of infrastructure facilities by autonomous UAVs. In a previous study [1], “Determination of inspection positions and flight paths for automatic UAV inspection” was proposed. By patrolling the inspection positions derived from the proposed method with a UAV, it is possible to collect image data with the desired accuracy over the entire surface of the facility.

 

 

(Diagram of the inspection UAV path planning method)

 

However, a number of challenges remain before UAV inspections can be implemented. At this stage, this study focuses on two issues:

  • Low flight efficiency of the planned inspection path (flight path patrolling the inspection location) in the preceding method

The focus of previous research has been the determination of measurement locations and the planning of inspection paths has been done in a relatively simple manner, which can lead to flight paths that are significantly more power intensive (including far-fetched and frequent height variations). Such paths are impractical for maximum UAV flight times of typically only a few minutes, so efficient path planning remains a major challenge.

  • Effectiveness and feasibility in an actual inspection environment has not yet been confirmed

In the real environment, there are disturbances such as strong winds, geomagnetic fields and positional estimation errors, so the effectiveness of previous research and the feasibility of UAV inspections must be confirmed under such conditions. One of the challenges for the future is to extend the conventional method to a method that is robust to real-world conditions through actual experiments.

 

Research Content

 

To address the above issues, this research is working towards the realization of facility inspection with autonomous UAVs, with the following initiatives

  • Efficient inspection path planning with feasibility in mind

(Comparison of path planning between the previous method and the proposed method)

As mentioned above, the flight time of a UAV is usually only a few minutes, so in order to increase the practicability of the routes that allow for UAV inspections, this study has introduced path improvement algorithms such as GA,2-Opt into the prior studies, aiming to minimize the flight distance and battery consumption. One of the results is the improvement of the prior method pathway on the left, as shown on the right.

 

  • Validation and improvement of the route planning method by actual experiments of autonomous UAV inspection experiments

In another effort, we are verifying the inspection path planned by the preceding method on a full-scale bridge model under conditions similar to those of a real inspection environment. The goal is to measure all surfaces of the bridge with the desired accuracy and without leaks. The UAVs and bridges used are shown in the following figures. The aim of these experiments is to evaluate the effectiveness of the previous method and to provide feedback for future route planning method design.

(An example of an aircraft, a full-scale bridge model and visual damage used in experiment)


関連研究

 

[1]  K.Asa, Y.Funabora, S.Doki, K.Doki,“Measuring Position Determination for Accurate and Efficient Visual Inspection using UAV”, 2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, 2017.

[2]  前田 圭吾. 他. ”構造物付近における UAV の位置推定を補助する UAV 群の最適配置”. ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2018, 2018. 1P1-A09.


研究実績

[1]  呉偉桐, 舟洞佑記, 道木慎二, 道木加絵. 外観点検タスクと位置推定を考慮したUAV 群の経路計画法の検討. 令和元年度 電気・電子・情報関係学会 東海支部連合大会, 2019.

[2]  呉偉桐, 舟洞佑記, 道木慎二, 道木加絵. Efficient Multi-UAVs Path Planning for Cooperative Localization Based Inspection with Required Accuracy.機械学会東海支部, 2019.

[3]  呉偉桐, 舟洞佑記, 道木慎二, 道木加絵. 無人飛行体によるインフラ設備外観自動点検システムのための状態データの精度と作業効率を考慮した計測位置決定. 令和二年度 電気・電子・情報関係学会 東海支部連合大会, 2020.