「ドローン × AI」(5)   MITが研究するAIとVRを組み合わせた仮想空間の自律飛行

「ドローン × AI」(5)  MITが研究するAIとVRを組み合わせた仮想空間の自律飛行

マサチューセッツ工科大学( Massachusetts Institute of Technology:MIT)のSertac Karaman(セルタック カラマン)准教授は、AI(人工知能)とVR(仮想現実)を活用してドローンが障害物を回避するリアルタイム ビジュアルSLAMを研究している。


VRゴーグルを着けたドローンが仮想空間で自律飛行の強化学習を行う

 カラマン准教授が開発したシステムは、図のようになっている。

VRによるリアルタイム ビジュアルSLAMの構造図

 NVIDIAのJetson TX2を搭載したSparrow(スズメ)というミニドローンに、NVIDIA TITAN Xベースのワークステーションから仮想現実の屋内映像をWiFiで送信する。Sparrowドローンは、実際には障害物がない空の屋内を飛行するが、VRゴーグルを着けているかのように、送られてくる屋内の映像が現実の飛行空間だと認識して、飛行と回避を行う。

シミュレーション飛行のイメージ

 飛行しているドローンの位置情報は、モーションキャプチャ システムを用いてリアルタイムでワークステーションに送信される。そしてワークステーションでは、送られてきたドローンの位置情報からVR空間の位置をリアルタイムに計算して、Sparrowにフィードバックする。

実際のドローンが飛行している空間

 この繰り返しによって、ドローンが実際の屋内を飛行することなく、安全に障害物を回避するための強化学習が可能になる。実験動画によれば、370mの連続飛行で、エラー率は0.37%(3.7mm)だった。

実験の結果

 カラマン准教授は「今後は、DGX-1(NVIDIAのディープラーニングシステム)を使用して、すべてのデータを取得し、強化学習を実施したいと考えています」と話す。VRを活用した仮想飛行による学習システムは、ドローンが実際に衝突したり物理的な損傷を受けることなく、自律飛行と衝突回避を短期間に学習する可能性を広げる。

MITのSertac Karaman(セルタック カラマン)准教授

 実験に利用されたSparrowドローンには、GPSは搭載されていない。オンボードのカメラに装備されているIMU( Inertial Measurement Unit:慣性計測装置)を利用しているだけで、衝突回避などはカメラからの映像をJetson TX2でリアルタイムに解析して処理している。VRとAIの効果的な活用により、画像認識だけで自律飛行と衝突回避が可能になれば、ドローンの活躍できる領域はさらに広がる。

実験に利用されたドローン

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