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国内外におけるドローンの活用事例の紹介
- 1. ・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
- 2. 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 ﾎﾞｽﾄﾝ） 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
- 3. 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
- 4. １． SPAR-3D EXPO& Conference参加報告 4
- 5. 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
- 6. 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。
- 7. 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
- 8. 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。
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- 10. 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・高性能ﾃﾞｼﾞｶﾒ・Kinect・ﾀﾌﾞﾚｯﾄPC・スマホ Reality Capture, ドローン、SFM,SLAM 3次元データ操作 ・ｳｪｱﾗﾌﾞﾙ、3D マウス (LeapMotion)、音声 3次元データ表示 ・VR(Virtual Reality), MR (mixed reality) ・AR (augmented reality) ・ﾀﾌﾞﾚｯﾄPC ・スマホ ・ｳｪｱﾗﾌﾞﾙ（眼鏡、ﾍﾙﾒｯﾄ ・・） 3次元データ出力 ・3D ﾌﾟﾘﾝﾀｰ 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
- 11. 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・ｱﾐｭｰｽﾞﾒﾝﾄ TV、映画、ｱﾆﾒ、ｹﾞｰﾑ、ｱﾄﾗｸｼｮﾝ 7 医療分野 義肢、入歯、手術ﾓﾃﾞﾙ、介護ﾛﾎﾞ 8 農業 精密農業、農薬散布 UAVでｸﾛｰｽﾞｱｯﾌﾟ 11
- 12. 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～
- 13. 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、ｴﾙｺﾞﾉﾐｸｽ） 4) デジタルアーカイブ（文化価値、復元、ﾊﾞｰﾁｬﾙ博物館） 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
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- 16. 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
- 17. 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
- 18. 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
- 19. 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
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- 21. UASの法整備状況 米国 FAA（Federal AviationAdministration）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 ）
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- 23. 軍事用UAV（１） １．RPAS( remotely operatedaircraft 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
- 24. 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UAVAIRBEAMプロジェクト 低価格でハンディなBattelle DroneDefender
- 25. 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 SparViewVol.15 No.17 トルコ：ドローン対抗攪乱システム SparView Vol.15 No.1３
- 26. ＨＡＰＳ（高高度擬似衛星） 26 High Altitude PseudoSatellite （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。
- 27. 空飛ぶ車 27 電動ホバーバイクKitty Hawk Flyer SparViewVol.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
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- 30. 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
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- 35. 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「AerialAcuity」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。
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- 37. VTOL （Vertical Take-Offand 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
- 38. VTOL （Aero VironmentInc.） 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. 39 VTOL （ BirdsEyeViewAerobotics ） $5,999 ＦｉｒｅＦＬＹ６ＰＲＯ 飛行時間：43～50分 マッピング、測量、農業等
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- 41. Agriculture 41 Phamtom4 + Sequoia 3DRsolo + RedEdge YAMAHA PRODRONE 農薬散布用
- 42. 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）
- 43. Educational Program (PanelSessions) 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. 44 Educational Program (TechnicalSessions) 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. 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
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- 47. UAVによる茶の生育モニタリング 47 y = 0.007x + 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
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- 50. 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 20102020 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&ﾀﾌﾞﾚｯﾄ革命 ﾍﾞﾃﾗﾝｴﾝｼﾞﾆｱ退出、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～）
- 51. 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。 ｽﾊﾟｰﾎﾟｲﾝﾄﾘｻｰﾁ 河村幸二 koji@sparj.com 51 本スライドのpdf； http://www.sparj.com/report/kawamura20171020.pdf