デンソーの産業用 ドローンがQoncept の画像認識技術を速度推定に活用

デンソーの産業用 ドローンがQoncept の画像認識技術を速度推定に活用

株式会社コンセプト(本社:東京都千代田区、Qoncept)は、 株式会社デンソー(本社:愛知県刈谷市)が開発中の、 道路の橋などの社会インフラの点検に使用する産業用 UAV (ドローン)向けに画像認識技術を用いた飛行速度制制御の実装を進めている。


橋の下など、GPS による測位精度が低い環境でのインフラ点検に利用

画像から特徴点の検出

 Qonceptはこれまで、 大阪大学発の研究開発型技術ベンチャー企業として 「Qoncept 4D Tracker」「Qoncept Visual SLAM」「Qoncept AR Engine」などの独自の画像認識技術を開発し、 放送やスポーツの現場での実用可能な技術として継続的発展をしている。 特にスポーツ分野では、 リアルタイムで使用可能な計測技術として、 国際大会等の大舞台で活用されている。
 この技術はドローンの分野でも、 画像処理によるドローンの自動制御技術の研究開発を実施し、 東京都の助成金事業「次世代イノベーション創出プロジェクト2020助成事業」にも採択された。

 産業用ドローンを活用したインフラ点検において、 損傷点検用に撮影する画像の質と量を必要十分にするためには、 機体の進行速度を一定に保つという方法がある。 一般的に、 屋外ではGPSを活用するが、 橋の下などGPSによる測位精度が低い環境では、 機体の速度推定の精度は相対的に悪化する。
 今回デンソーのドローンは、 機体の速度推定の精度を上げるため、 Qonceptの画像認識技術を用いた開発を進めている。 具体的には、 機体に搭載されたステレオカメラで橋の裏側などを撮影する場合、 Qonceptの画像認識技術では、 検出された特徴点の単位時間あたりの三次元的な移動量を計算することで機体の速度をリアルタイムに推定する技術が搭載され、 推定された速度をフィードバックすることで安定飛行による撮影が実現できる。

 ドローンは、 小型・軽量であるという性質上、 計算資源が限られていて、 機体に搭載されるソフトウェアにも、 限られた計算資源でも適切に動作することが求められる。独自開発であることのメリットを活かしたプラットフォームニュートラルな最適化対応、 リアルタイム画像処理についての豊富な経験といったQonceptの技術開発力や実績も評価されている。

特徴点群の移動量から速度を推定

 今後もQonceptでは、 速度推定技術にとどまらず、 画像認識技術による産業用ドローンの安定飛行、 操縦者の負荷軽減、 撮影の最適化等に寄与する技術開発を進めるとしている。
 なお、 デンソーの産業用ドローンは、 2017年7月19日(水)から同月21日(金)までの間、 東京ビッグサイト東ホールで開催される「第9回インフラ検査・維持管理展」のデンソーブース(ブース番号:1C-16)で見ることができる。

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