ドローンは倉庫・物流業界の発展をどのように加速させているのでしょうか?

屋内ドローンは、新しい未知の市場でどのようにその有用性を証明できるでしょうか?

ドローンは無人自律航空機（UAV）の一種で、基本的には飛行するロボットです。ドローンは屋外での多目的利用ですでによく知られていますが、現在では屋内でもその利用範囲が広がり始めています。たとえば、セントルイスを拠点とするスタートアップ企業 Corvus Robotics は、物流施設や製造施設の倉庫在庫や施設検査用のドローン ソリューションを提供しています。スイスの別のスタートアップ企業であるFlyabilityも、限られた空間を検査するための屋内空中検査ドローンを提供している。屋内用ドローンは一般的に屋外用ドローンよりも小型です。

さらに、アクセス性が向上し、さまざまな高さに調整できますが、これはクローラーや地上ロボット (地上で移動するロボット) では必ずしも可能ではありません。自律飛行特性により、環境内の未知のものに対してより高い汎用性と耐性を備えています。さらに、検査や監視の目的に加えて、屋内ドローンは、Vlogging、大型ドローンの練習ツール、娯楽目的にも非常に役立ちます。

市場の範囲と利用

2019年のレポートによると、2027年までにドローン市場は290億ドルに成長し、年間複合成長率は約20％になると予想されています。また、この報告書では、屋内ドローンには、登攀（クローラー）を伴う危険性の低い作業や、管理可能なハードウェア取得コストによる迅速な投資回収など、いくつかの大きな利点があると述べられています。屋内ドローンは屋外ドローンよりも受け入れられる可能性が高いです。これらのガジェットの主な産業は倉庫と物流であり、在庫管理、屋内内部物流、検査と監督に役立ちます。今年初め、DigitalAerolus は C バンド紫外線 (UVC) 光を使用する世界初の屋内ドローン (Aertos120-UVC) を開発しました。このドローンはCOVID-19（SARS-CoV-2）ウイルスの拡散防止のために特別に製造されており、99%の消毒率を誇ります。 Aertos120-UVC は建物内を安定して飛行し、エリアを消毒できるため、最前線で働く人々の感染の可能性を減らすことができます。研究によると、波長が 265nm の場合、UVC 光はウイルスの RNA に損傷を与える可能性があることがわかっています。

その背後にある技術

ほとんどの建物内では GPS が機能しないため、ほとんどの屋内ドローンは画像認識技術を使用して自律飛行します。例えば先月、日本の研究者らは、軽量のホバリングロボットがタイル張りの床上の基準点を識別して解釈することで自らを誘導することを可能にする、単一カメラのマシンビジョンアルゴリズムを開発した。 GPS信号はほとんどの構造物を貫通するには弱すぎるため、屋内ドローンは通常、視覚的な環境の手がかりに頼っていると、このプロジェクトを率いた東京芝浦工業大学電子工学部の准教授チンタカ・プレマチャンドラ氏は述べた。彼の研究チームの目標は、小型で安価なマイクロプロセッサを使用できるように、できるだけ単純なナビゲーション アルゴリズムを設計することでした。研究チームは、重さ約45グラムのオープンソースコンピューティングプラットフォームであるRaspberry Pi 3を使用しました。彼らのプロトタイプには、わずか 80 x 80 ピクセルの低解像度の下向きカメラしか搭載されていませんでした。 「私たちのロボットに必要なのは、移動方向を伝えて角を識別することだけです。そこから、私たちのアルゴリズムはロボットが部屋の中での位置を推測し、壁との接触を避けるのを助けます。」

屋内ドローンで使用されるもう 1 つのアプローチは、Structure from Motion (SfM) アルゴリズムです。 SfMは、異なる位置から収集された画像に基づいてカメラ間の相対関係を計算し、視差を取得し、3次元空間の復元を実現します。 Flyibility の Elios2 ドローンでも衝突許容度とオンボード照明が採用されており、ドローン操縦者は外部光源なしでドローンを安全かつ効率的に操作できます。 Elios 2 には、GPS フリーの安定化を実現する 7 つの視覚安定化センサーも搭載されています。 Flyability の顧客であるフランスの Bureau Veritas は、Elios2 を使用して 10 分間の飛行を 3 回行い、貨物船のバラスト タンクの検査を実施しました。これは驚くべき偉業である。ドローンがなければ、同じ検査にはテザー、酸素監視装置、広範囲な安全装置を使用する3～4人の検査官が必要になるからだ。

仕上げる

屋内ドローンには大きな可能性がありますが、まず解決しなければならない課題がいくつかあります。屋内ドローンは自己認識能力を備え、動く物体を自ら回避する必要があります。ファンや室内の空気の流れがある空間での安定性を向上させるには、より優れた安定化システムにアップグレードする必要があります。このような改良により、屋内ドローンは完全に自律的で機能的な状態に一歩近づくことになります。