大林組とトップライズが世界初、トンネル坑内の動的障害物を回避する自律飛行ドローンを実証：ドローン

大林組とトップライズは、カーネギーメロン大学 嶋田憲司氏の協力を得て、トンネル坑内の非GNSS環境下で3D地図をリアルタイムに自動生成して、作業者や重機を回避しながら、掘削形状を計測するドローンを開発した。

[BUILT]

　大林組とトップライズは2023年11月13日、トンネル坑内の非GNSS環境下で、作業中の人や重機といった動的障害物を回避しながら自律飛行するドローンを開発し、実証試験に成功したと発表した。同社によると、同年10月時点でトンネル坑内で動的障害物を回避し、自律飛行するドローンとしては世界初の事例だという。

リアルタイムでトンネル坑内の3D地図を生成し、非GNSS環境下で飛行可能に

　自律飛行するドローンは、カーネギーメロン大学 機械工学科 教授 嶋田憲司氏が主宰する計算工学・ロボティクス研究室（CERLAB：Computational Engineering and Robotics Lab）の協力を得て開発した。

実証実験で使用したドローン　出典：大林組プレスリリース

　トンネル掘削工事では、掘削が計画通りに進んでいるかの確認を切羽直下で目視で行うが、切羽付近は崩落のリスクがあり、危険区域に立ち入らずに、スキャナーなどを用いた計測の導入が進んでいる。しかし、地上型スキャナーはトンネル坑内の状況によって、切羽付近まで進入できないため計測精度が落ちる。ドローンにスキャナーを搭載する場合は、飛行ルート上に人や重機が入れないため、目視での確認よりも時間を要していた。

　今回の自律飛行型ドローンは、トンネル坑内で作業中の人や重機を回避しながら掘削形状を計測し、計測結果と設計値を比較して、掘削不足箇所を重機オペレーターに示す。

　既にトンネル坑内で実証試験を行い、人や重機が動いている環境で切羽直前まで近づき、迅速かつ十分な精度で計測を行えることを確認した。

　ドローンには撮影した対象物の距離と色を認識するセンサー付カメラを搭載し、センサーで検知した物体を独自のアルゴリズムで、動的障害物かどうかを判別する。カメラから取得した情報は、ドローン上のコンピュータで処理され、リアルタイムでトンネル坑内の3次元地図を生成して、動的障害物を回避しつつ、目的地への最適飛行ルートを自動作成する。

実証試験でのドローンのルート作成状況　出典：大林組プレスリリース

　掘削不足箇所の確認は、切羽直下で作業員が目視で行い、レーザーポインターを用いて重機オペレーターへ指示。ドローンは、撮影したカメラ画像をSfM（Structure from Motion）解析して、掘削形状を計測する。計測結果をもとに、設計値と掘削形状を比較し、可視化することで重機オペレーターに掘削不足箇所を示す。そのため、切羽付近への作業員の立ち入りが不要となり、重機オペレーターは、画面上で掘削箇所と形状を確認しながら作業するため、安全性や生産性、施工精度の向上が期待される。

掘削不足箇所表示の例　出典：大林組プレスリリース

　大林組とトップライズは、2023年度中にカーネギーメロン大学からプログラミングや操作の技術移転を受ける予定で、今後、さまざまな状況下での実証実験を重ねながら、自律飛行ドローンの実用化を目指す。

　さらに、今回開発した動的障害物を回避しながら自動的に飛行ルートを生成する機能は、トンネルの掘削形状を計測する目的以外でも、広く活用の場が見込めることから、他工種や建設業以外での活用も視野に入れている。