KDDIスマートドローンと飛島建設、全自動型ドローンと衛星ブロードバンドインターネットを活用したインフラ遠隔自動点検システムを開発

本システムは、あらゆる場所でのドローンの自律飛行、遠隔・リアルタイムな飛行制御や映像配信、ならびに空撮データの一元管理と空撮データに基づく物体検出・変状検出が可能で、点検の省力化・高度化が実現できるという。

今回開発したシステムは、2022年9月の全自動型ドローンのレベル3飛行とドローンによる地表面変位計測に続く、両社の共同開発の第二弾だ。

全自動型ドローンの遠隔自動運用

開発の背景

合理的なインフラ遠隔自動点検の実現を目的に、以下4つの課題を設定したうえで、全自動型ドローンのさらなる活用を目指して新たな共同開発に着手した。

  • 全自動型ドローンのフライト可能エリア拡大による適用範囲拡大
  • ドローン機体およびフライトエリア周辺の遠隔管制による安全性向上
  • ドローン取得データの高度利活用によるさらなる業務効率化
  • プラットフォーム統合によるユーザビリティ向上

インフラ遠隔自動点検システムの概要

今回開発したインフラ遠隔自動点検システムは、ドローン部、ネットワークインフラ部、エッジ部、クラウド部により構成される。

インフラ遠隔自動点検システムの構成
  • ドローン部 Skydio社が提供するドローン機体「X2」およびドローン基地局「Skydio Dock for X2」を採用。これにより、非GNSS環境下においても屋内外でドローンの遠隔自動運用が可能だ。
  • ネットワークインフラ部 SpaceX社が開発しKDDIが提供する法人向け衛星ブロードバンドインターネット「STARLINK BUSINESS」および、IP65メッシュWiFiアクセスポイントを採用した。これにより、モバイル通信不感地域であっても高速・低遅延・シームレスなインターネット通信環境を広域で構築可能。
  • エッジ部 ドローンの遠隔管制を目的として、「リモート管制システム」を開発した。本システムにより、①「Skydio Dock for X2」周辺の気象データ・映像データの取得、②警告灯による離着陸時や第三者接近時の警告発報が可能となり、ドローンの安全安心な遠隔自動運用ができる。
  • クラウド部 ドローンセンシングのプロセス一元化を目的として、クラウドシステムを開発。本クラウドシステムにより、①リモート管制システム取得データのダッシュボード表示、②空撮データの専用クラウドサーバへの自動アップロード、③機械学習を用いたリアルタイム物体検出通知、④変状検出、⑤各機能のプラットフォーム統合、が可能となり、ドローン取得データ活用による業務の自動化・高度化およびユーザビリティ向上を実現する。なお、本クラウドシステム開発においては、Skydio APIおよびMicrosoft社が提供するサービスであるTeams、Azure、SharePoint、Power Automate、Power Apps、Power BIを活用した。

小水力発電所での遠隔自動点検の実証実験

本システムの有効性検証を目的として、飛島建設と株式会社オリエンタルコンサルタンツが共同で発電事業を行っている米沢大平小水力発電所にて実証実験を実施した。

実証実験の背景

中山間部に位置する小水力発電所においては、居住エリアから離れているため維持管理業務に大きな労力を要すること、災害発生後の迅速な初動対応に時間を要することから、効率的な維持管理手法が求められているという。

昨今では、ドローンを用いた遠隔・自動点検も採用されつつあるが、地形や樹木によりGNSS衛星電波が遮蔽されることや、モバイル通信電波が届かずインターネットが利用不可であることから、ドローンの採用は限定的だ。

一方で、ドローン空撮データについても、手動でのデータ管理作業や管理者の目視による判断が必要であり、データ取得後のプロセスの自動化や省力化が求められていた。

これらの課題に対して開発システムを試験的に適用し、小水力発電所施設の遠隔・自動点検におけるシステムの有効性を検証した。

実証実験の結果

本実証実験において、本システムにより効率的かつ高度な点検を遠隔自動で実施できた。具体的な効果を以下になる。なお、本発電所周辺はauのサービスエリア圏外だ。

  • モバイル通信不感地域に所在する運転中の小水力発電所において、非GNSS環境下であってもドローンの安定した遠隔自動運用が可能であり、点検業務の迅速化・省力化を実現
  • リモート管制システム取得情報のダッシュボード表示による各種データの一元管理や、離着陸時・第三者接近時の警告灯鳴動および管理者へのプッシュ通知により、ドローンの安全安心な遠隔自動運用が可能
  • ドローンのリアルタイム配信映像(カラーカメラおよび赤外線カメラ)に基づく、人物や車両などのAI物体検出および管理者へのプッシュ通知により、第三者立ち入り管理の省力化と自動記録を実現
  • ドローン飛行後に取得データをSharePointに自動アップロードすることにより、関係者間での迅速なデータ共有が可能
  • 機体搭載のVPSによる異なる時期における構図の一致した写真の空撮、および二つの空撮画像を専用アプリ上で比較することによる差分検出と可視化が可能であり、発電所設備の経時変化箇所の自動抽出および管理者への提示により点検業務を効率化・定量化
  • 今回開発した各機能を、飛島建設が全社導入しているコラボレーションツール「Microsoft Teams」をプラットフォームとして統合することにより、ユーザビリティ向上やデータの一元管理、異なるシステム間のワークフロー連携が可能

成果と今後の展望

今回の実証実験により本システムは、山間部における建設工事や地下構造物の建設工事のように、非GNSS環境下かつモバイル通信不感地域でも適用できることが確認された。また本システムは、建設現場における技能者や資機材のカウントや位置管理、および進捗管理や出来高算出といった業務への適用も可能だ。

今後は、人手不足や生産性向上といった建設工事の課題を解決するための手段として、屋内外を問わずあらゆる領域の工事現場を念頭に置き、本システムを活用していく予定だという。

また、AI検出精度向上や検出対象の拡大、他のドローンやロボットとの連携などを目指し、建設現場のさらなる省力化および安全性向上を進めていくとしている。

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