深度マップを利用したドローンの自律飛行

弊社での取り組みの一つとして、非GPS環境下での小型ドローンの自律飛行システムの開発を行ってきました。ドローン搭載カメラから得られる情報を汎用的な画像解析で処理することで、手軽かつ安価に自律飛行ができる仕組みを実現しています。障害物が少なく、あらかじめ決められたルートであれば、ほぼ問題なく飛行することができます。しかし、ドローン搭載カメラから得られる情報を単に解析しただけでは、障害物の回避を確実に行うことができません。具体的には、狭小空間での「壁の認識と接触の回避」などがあります。

そこで今回着目したのが「深度マップ」です。AI技術の進歩により、手軽に「2次元画像から深度マップを生成する」ことが可能になりました。「従来の画像処理による解析では困難」だった部分を「AI技術による画像解析で補完」することで、どのようなメリットが生まれるのかを検証していきます。

まず「第一部」では、過去に撮影した飛行中の動画を深度マップに変換する方法を紹介、次に「第二部」で、深度マップを実際の自律飛行用プログラムで利用した結果について紹介させていただきます。

深度マップの利用イメージ