ディープラーニングに基づくドローン飛行エリアの推定III

抄録

非GPS環境にいて3次元地形図を深層学習することでドローンの位置・方向推定の解像度を向上させる手法を提案する．屋外を飛行するドローンの位置推定には，通常GPSが使用される．しかし，GPS衛星からの信号が高い山や建物に遮られたり，妨害信号があったりすると，位置の推定が困難になる．このGPSのロストを防ぐために，我々はこれまで，3D地形図を深層学習することで飛行エリアを推定する手法を構築してきた．その方法では，40メートル四方の25のエリアで実験を行ったところ，98.4％の精度で飛行エリアを正しく推定することが可能であった．しかし，40メートル四方の分解能は低すぎてドローンを制御することは困難である．そこで本研究では，エリア検出および方向検出を多重化することで，分解能を向上させることが可能かどうかを検証する．実験の結果，25メートル四方の分解能でのエリア推定で96.8%の精度，12方向の推定で方向推定で92.6%の精度となった．