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・押し寄せる2つの波3次元大衆化」と「MRの波」
・ハード、ソフトの競争からユースウェアの時代へ
(抜粋紹介:アジア航測 金 宗煥 氏資料から)
・UAVによる農業リモートセンシングの事例と課題
国内外におけるドローンの活用事例の紹介
合同会社 スパーポイントリサーチ
河村 幸二
スマート農業シンポジウム
~ドローンの活用によるスマート農業の展望~
2017/10/20
3次元画像とドローンに関する世界の情報源
 1.スパーポイントグループ
米国本部 2003 設立 (マサチューセッツ州 ボストン)
DBC( )の傘下
2
2.英国 「UAS Vision」 by A Music Company (ロンドン)
Jeremiah KarpowiczSean HigginsLisa Murray
2018の世界大会 6月5-7日 アナハイム(ロスの近く)、AEC展と並行開催
発表内容
1. SPAR-3D EXPO & Conference参加報告
MRの波・・・・
2. 3D計測動向
ハード、ソフトまだ革新が続くが、ユースウェア競争の時代へ
3. UAV(ドローン)動向
技術とマーケット沸騰、リスクとチャンス
4.ドローンの精密農業への活用
金 氏(アジア航測)プレゼンより抜粋
1. SPAR-3D EXPO &
Conference参加報告
4
SPAR-3D EXPO & Conference参加報告
 2017年4月3-5日 ヒューストン Marriott ホテル
5
VisualizationSensing Processing3)変革の激しさ ::
1)当初“3D計測”中心→拡大
呼び名も変えた
< <
2)参加者約1000人、100人を
超える講演者
4)ARオンパレード(展示・発表)
RE
Mixed Reality
Augmented
Virtuality
Augmented
Reality
VR
SPAR-3D EXPO & Conference参加報告(2)
6) リアリティキャプ
チュア
さまざまなデバイス
6
5) MRの波
一般人とコンピュータとの関係
PC、インターネット、モバイルの波
に匹敵?
身近なものばかり。それ
ぞれがIoTとしてのIDをも
ち、ネットワークにつなが
る。時代が変わりそう。
SPAR-3D EXPO & Conference参加報告(3)
大規模データ、モデル化(ヘルシンキ;都市まるごと3次元)
7
BIM属性含む
情報の統合
(integration)
融合(fusion)
達成
SPAR-3D EXPO & Conference参加報告(4)
展示
8
1) この数年の出展社数の推移は、
45(2013) → 48(2014) → 71(2015) → 57(2016) →64(2017)
再度増加
複数ブース常連の12社を除く52社のうち、6割(31社)が新規参加
2)低価格ライダーの登場
3)現場でのリアルタイム処理でオフィス作業の軽減
使い方のコンセプトが違う。簡単操作。
ワークフローが変わる。
2. 3D計測動向
9
2.3D計測動向
大衆は新技術に敏感。産業界・行政は「改革抵抗粘弾性」が高く抵抗
人間との関わり方 技 術
3次元データ採取 ・高性能デジカメ・Kinect・タブレットPC・スマホ
Reality Capture, ドローン、SFM,SLAM
3次元データ操作 ・ウェアラブル、3D マウス (LeapMotion)、音声
3次元データ表示 ・VR(Virtual Reality), MR (mixed reality)
・AR (augmented reality)
・タブレットPC ・スマホ
・ウェアラブル(眼鏡、ヘルメット ・・)
3次元データ出力 ・3D プリンター
3次元プラントCAD普及、苦節30年。 建築も遅い。 ベテランエンジニアが邪魔?
10
採取・操作・表示の一体化 : 眼鏡+手動作+音声認識+理解 AI
3次元大衆化 democratization
3次元計測分類(1)対象物 What?
適用領域 対象例
1 土木・測量(CIM)
i-Construction
造成、掘削、鉱山、河川、港湾
道路、橋梁、トンネル、交通
地域再開発、
環境・エネルギー
対策、災害調査、
防災・減災・救済
2 建築(BIM) 建物外形、内部構造、付帯設備
3 プラント・造船
工場設備(PIM)
化学・電力・石油、自動車工場
造船
4 法廷問題 殺人現場、事故現場など証拠
5 文化財・遺跡 歴史的建造物、文化財、遺跡 遺跡が多い
6 映像・アミューズメント TV、映画、アニメ、ゲーム、アトラクション
7 医療分野 義肢、入歯、手術モデル、介護ロボ
8 農業 精密農業、農薬散布 UAVでクローズアップ
11
3次元計測分類(2)手法 How?
12
No. タイプ 範囲 精度
1 エアボーン (航空機) 数100m - 数 km m
2 モバイル (ヘリコプター, UAV) 数10m - 数100m 数10cm
3 モバイル(車、列車) 数10m - 100m 数 cm
4 地上型レーザスキャナー 数10m - 1km 数 mm
5 スマートフォン 数10cm - 数 m 数 mm
6 ポータブル、ハンドヘルド 数10cm - 数 m sub mm
それぞれにいくつかのセンサー(ライダー、フォト・・)
7 プローブ(リバースエンジ) 数 cm - 数10cm 数10μ~
3次元計測分類(3)目的 Why?
1) ゲーム、アニメ、映画、TV、広告・宣伝
2) 各種シミュレーション、訓練 ・・・AR活用
3) 生産性向上、操作性(精密農業、エルゴノミクス)
4) デジタルアーカイブ(文化価値、復元、バーチャル博物館)
5) 設備維持管理(点検、補修・・)
6) 設備改造(機能、耐震、環境、防災・・)
13
ビューイング・グレード (美観・感性)
エンジニアリング・グレード(製作・解析) 左脳
右脳
創造性
生産性
3次元計測分類 位置づけ
14
ビューイング・
グレード
エンジニアリング・
グレード
手法
How?
対象
What?
目的
Why?
・ドローンは、原点近傍以外ほとんどすべてに
・スキマ、境界のところに新たなビジネスチャンスエアボーン
MMS
レーザスキャナ
ハンディスキャナ
プローブ
スマホ
3. UAV(ドローン)動向
15
UAV利用分類
16
軍事・警察・犯罪(偵察、攻撃、防衛、捜査、殺人・・)
非軍事
業務
ホビー
運搬(輸送、投下)
映像(空撮:映画、TV、記録、娯楽)
計測(点検・補修含む)
UAV利用
UAV(unmanned aerial vehicle) 通称:ドローン
UAS(unmanned aircraft system)
RPAS(remotely-piloted air systems ) ・・軍事用大型機
利用目的分類
SPARJはここに焦点
形式分類
略号
災害調査、救済、復旧には、全機能が活用される
固定翼:飛行機タイプ
回転翼:マルチコプター、ヘリコプター
駆動方式 エンジン・・燃料油
モータ・・電池、太陽電池、
ワイヤー繋留
通信中継
マルチコプタ・固定翼比較
出典:UASnews 数字は刻々と変わっていく
17
項目 マルチコプター 固定翼
形式 クアドコプター、ヘキサコプター、
オクトコプター、
小型、中型
形態 VTOL(Vertical Take-Off and
Landing:垂直離着陸)
滑空発射、ハンド発射、カタプルコ
(パチンコ形式)発射、砲筒発射
構造材料 アルミ、カーボンファイバ、プラス
チック
木製、発泡体、カーボンファイバ、
プラスチック、ガラス繊維
飛行時間 10~20分 数時間
推力 電気 電気、液体燃料
特徴 携帯性(portability) 広範囲
サイズ 40cm~1.3m 1~3m
重量 <10kg <7kg
価格帯 ホビー用 10~120万円
企業向け 170~700万円
ホビー用 18~60万円
企業向け 150~700万円
UAV 計測にて広がった新たな用途
18
精密農業
高所計測 プラントのフレアスタック 送電鉄塔
パイプライン
風車(風力発電)
太陽電池パネル
橋梁および高架道路の側面・下部を直近で
ダム急斜面
危険(放射線、火山噴火口・・、土砂崩れ斜面)
街並み上部・斜め・側面 詳細
エアボーン(航空ライダー)領域の高精度化
★プラント内部込み入った配管上部
★暗渠・地下共同溝 内部
★ GimballタイプUAVなら可能
これまでのレーザスキャナーやハンディスキャンではできなかった
ドローンサービス4段階
19
出典:「ドローンが拓く未来の空」 鈴木真二 著 (化学同人) p32
太陽電池駆動UAS
20
Google :Titan
Aerospace 買収
太陽電池で長時間
飛び続けることので
きるUAS
Vol. 12, No. 32
UASの法整備状況
米国 FAA(Federal Aviation Administration)連邦航空局
Part107 2016年8月末に発効し、一挙に普及加速
ビジネス向け利用者拡大に大きなインパクト
(1)パイロットの資格不要 (免許は必要)
(2)一人で操作可能(それまでは、操作者とは別に監視者が
必要であった)
(3) 安全確保の制限はあるが、頭上も可能
(4)手続きが、Section 333 に比べて、大幅に簡素化
21
まだ第一段階の規則
今後の用途の広がりに応じて、どんどん改訂追加されていく予定
有視界外飛行も近いうちに、条件付きで可能に
BVLOS( beyond-visual- line-of-sight )
無人航空機の飛行規制
22出典:国交省http://www.mlit.go.jp/koku/koku_tk10_000003.html
軍事用UAV(1)
1.RPAS( remotely operated aircraft system ) の需要急増
米国空軍:運転員問題深刻
2.VTOL ( vertical take-off and landing ) 開発が多い
民需用含めて
3.有人戦闘機 最新型F-35で最後?
今後はUAV中心の開発競争に
4.ドローン群どうしの空中戦が近づく?
5.先進国だけでなく、中小の国でも導入活発化、
国防、安全のためとなると、金をかけないわけにいかない。
軍事用ドローンの巨大な世界市場が
23
軍事用UAV(2)
全世界で巻き起こる防衛用UAV開発競争とビジネスおよび対抗
策
24
韓国軍の初の防衛用UAV KUS-FT ポルトガル国防用UAV AIRBEAMプロジェクト
低価格でハンディなBattelle DroneDefender
ドローン対抗
25
オーストラリア:ドローン対抗システム
ロッキード:ドローン対抗装備
SparView Vol.15 No.17
ロシア:ドローン対抗散弾武器開発
SparView Vol.15 No.17
トルコ:ドローン対抗攪乱システム
SparView Vol.15 No.13
HAPS(高高度擬似衛星)
26
High Altitude Pseudo Satellite
(1)ボーイング777 などのジャンボ旅客機を改造し、高度2万mを無
人飛行。ソーラパネル駆動、無限に飛び続ける。通信人工衛星に
比べて格段に安く、限られた領域で高密度の通信機能。
(2)同様の基盤で、100KW以上のレーザ光で、弾道ミサイル破壊。
空飛ぶ車
27
電動ホバーバイクKitty Hawk Flyer
SparView Vol.15 No.18
ジェットマン:大空に舞う
SparView Vol.15 No.10
ドバイ:無人空中タクシー7月に運用開始
SPARView Vol 15, No. 7
空中タクシー
28エアバス構想 UASvision Aug.24,2016
UAV利用と悪用
29
便利な技術の安全対策コストは、そこから得られる利
益に限りなく近づく。(限界効用接近の法則)
UAVは、核兵器などとは違い、技術や資金に乏しい
国や集団(テロリストでさえ)が簡単に取り組める。
悪用できない技術など、たいした技術ではない?
悪意でなくても、さまざまな社会問題。
プライバシー侵害、安全(ヒースロー空港旅客機と衝突・・)
UAVによる農業リモートセンシングの事例と課題
総合研究所
金 宗煥
2017-09-26 (於東大) 動体計測研究会(ARIDA)で発表されたスライド
から発表者の了解を得て一部を紹介する。SPARJ 河村
31農水省 安岡研究調整官
32農水省 安岡研究調整官
33農水省 安岡研究調整官
AUVSI 2017
34
Keynotes
35
May 10, AIRBUS
エアバス・ディフェンス・アンド・スペー
スCEOダーク・ホウク氏は、データ分析の
プラットフォーム「Aerial Acuity」を発表し
た。
これは無人航空機の群れと衛星から
高解像度画像データを結合させる。農業
など特定産業をターゲットにソリューショ
ンを提供する目的だ。
PRODRONEブース
36
VTOL (Vertical Take-Off and Landing)
37
Swift Engineering Inc.
垂直離着陸(回転翌)
水平飛行(固定翼)
会場には、マルチローター型のUAVが比較的少なかった(DJIのMatrice200シリーズ発売により、今後さ
らに減少すると予想)。DJIに対抗できない(インテル以外は)?ハイブリッド型のUAVが流行
VTOL (Aero Vironment Inc.)
38
飛行時間:約45分
飛行速度:40mph
農業用システム
Decision Support System
QUANTIX
39
VTOL ( BirdsEyeView Aerobotics )
$5,999
FireFLY6PRO
飛行時間:43~50分
マッピング、測量、農業等
Multispectral Camera
40
↑
RedEdge
カメラ搭載
SEQUOIA
カメラ搭載
←
Micasence ブース
eBee SQ + Sequoia
Agriculture
41
Phamtom4 + Sequoia
3DR solo + RedEdge
YAMAHA
PRODRONE
農薬散布用
その他(鳥形ロボット)
42
Robird (Robot + Bird)
University of Twente(オランダ)が出資のClear Flight Solutionsによる鳥型ロボット。
 見た目だけでなく羽ばたいて飛行する様子まで本物そっくり。
 空の生態系の頂点に立つ猛禽類を精巧に模した無人航空機。
 農作物を害鳥から守ったり、空港付近の空路を確保することができるとして、
現在2種類の鳥ロボットの開発を進めている。
 最大速度は時速80kmほど、およそ10分の飛行が可能。
 滑走路から100m近くまで飛行許可(FAA)
Educational Program (Panel Sessions)
43
May 9, Remote Sensing Applications in Agriculture
How Drone Data Provides Growers and Researchers
Moderator:
Gabriel Torres, CEO & co-Founder, MicaSense
Mike Hagerman, Walla Walla Community College
Norm Lamorthe, Deveron UAS
Young Kim, CEO Digital Harvest (Yamaha Motor)
Ray Asebedo, Kansas State University
 UAVの農業用途への 利用は、規制が増えるにつれて増加し続けている。
 学術または企業の研究、農業生産、または病虫害の早期検出など潜在的なアプリケーションは膨大である。
 パネリストは、過剰な期待と現実とを分離することに焦点を当てると同時に、これらの技術が将来どのように実施
されるかについてのビジョンを提供した。
44
Educational Program (Technical Sessions)
May 10, UAV Data Analytics with Deep Learning
 土地利用と農業におけるUAVの応用。
 UAVデータ分析のための、迅速かつ正確な
ソリューションを提供できる深層学習につい
て検討結果を報告。
 可視光カメラと赤外線カメラを利用して分類
精度を検証。
Dr. Rahnemoonfar is an assistant professor of computer science. Texas
A&M University
※開発したアルゴリズムは、オクルージョン、シャドー、
照度、スケールの不均一性に強い。
45
定
点
観
測
衛
星
画
像
航空機
UAV
定点観測
人工衛星
U
A
V
・広域同時観測
・現場に行かずにおおよその
状況を把握
・圃場内の生育ムラ把握
・常時定点観測
 いつでもどこでも圃場の状況がわかる
 適切な生産管理が行える
・NDVI画像
・気象情報
・製茶工場
・道路・地形
・土壌・施肥
GIS
茶園管理
植生指標とは、植物による光の反射の特徴を生かし衛星データを使って簡易な計算式で植生の状況を把握する
ことを目的として考案された指標で、植物の量や活力を表しています。 代表的な植生指標には、
NDVI(Normalized Difference Vegetation Index:正規化植生指標)があります。
マルチスペクトルカメラ搭載のUAV
46
平成29年4月25日
○枠摘み箇所
UAVによるチャの生育モニタリング
UAVによる茶の生育モニタリング
47
y = 0.007 x + 0.780
R² = 0.885
0.9000
0.9100
0.9200
0.9300
0.9400
16 17 18 19 20 21NDVI
繊維(%)
5月2日50m
※単一品種
48
ドローンによる受粉(ACSL)自律制御システム研究所 野波健蔵
ハード、ソフトの競争からユースウェアの時代へ
● 3次元大衆化の流れにて、関連ハード、ソフトの技術とマーケットも、まだまだ
革新が続く。
●大昔、「コンピュータ、ソフトがなければただの箱」と言われたときがあった。
ソフトウェアの重要性を表した言葉で、それは今でもかわらない。
●しかし、こうした新しいツールを使って、仕事のやり方をどう革新するのか、と
いう企業命題を解くには、ハードとソフトがあっただけでは機能しない。業務の実
態に合わせて、さらに今後の狙う方向に合わせて、どのように仕事のやり方を変え
、組織を変えるのか、という「ユースウェア」が伴わなければ意味がない。役に立
たないどころか、高価なシステムを導入して、かえって企業の負担になる。
●このユースウェアは、外から買ってこれるものではない。経営トップの強力なリ
ーダシップのもとに大変な工夫と努力を積み重ねて手にすることができるものであ
る。
●ハード、ソフトとも機能向上と低価格化が進む。導入して1年経ったら半額にな
った、損をした。もっと安くなるまで待とう、などと考えるのは大変な間違いであ
る。十分に実証されてから導入したのでは(それからユースウェアの構築に取りか
かるのでは)、他社に勝てるはずがない。
3次元化阻害要因
―なぜ日本の3次元化が、これほど遅かったのか?―
失われた20年
普
及
率
1980
3次元プラントCAD
30年前に予想した普及カーブ
レーザスキャン登場
3次元CADと3次元
計測は連動して動く
1990 2000 2010 2020 2030
50%
100%
pioneer
early
majority
later
majority
50%超えれば、ごく普通の技術
3次元革命
マーケットの縮小、改革意欲の喪失
スマホ&タブレット革命
ベテランエンジニア退出、事故増大
Wondows95
インターネット
EWS
EYECADスタート
Japan something に向けて
日本の現場エンジニアは優秀
すぎる。2D図面で精度の高い
業務が可能。
50
ベテラン現場エンジニア
が改革に抵抗(~2016)
3次元大衆化でハード、ソフトが
低価格・格段に使い易く。「ユー
スウェア」が最重要、ベテランエン
ジニアが改革の主役に(2017~)
ありがとうございました
3次元計測とドローンに関する世界のニュースのメルマガ
SparView 毎週発行。日本語抄訳無料配信中。河村までメールください。
スパーポイントリサーチ 河村幸二
koji@sparj.com
51
本スライドのpdf ;
http://www.sparj.com/report/kawamura20171020.pdf

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