オレゴン州立大学、ドローン100台を一人で群制御が可能に

この成果は、野山での消火活動から荷物の配送、都市環境での災害対応まで、さまざまな役割で群れを効率的かつ経済的に利用するための大きな一歩となるとしている。

オレゴン州立大学工学部のJulie A. Adams氏は次のようにコメントする。

今回Field Robotics誌に発表された研究結果は、OFFSET（Offensive Swarm-Enabled Tacticsの略）として知られる国防高等研究計画庁のプログラムから生まれたものだ。Adams氏は2017年にOFFSETの助成金を受けたグループの一員だった。

4年間のプロジェクト期間中、研究者たちは最大250台の自律型ビークル（マルチローター空撮ドローン、地上ローバー）の群れを配備し、見通し線と衛星ベースの通信が建物によって損なわれる「コンクリート峡谷」都市環境で情報を収集できるようにした。軍の都市型訓練場での任務中に群れが収集する情報は、米軍と民間人の安全確保に役立つ可能性があるという。

Adams氏は、システム・インフラを開発し、群れの戦術、群れの自律性、人間と群れのチーム編成、物理的実験、仮想環境に焦点を当てた他のチームの作業を統合した、2つの群れシステム統合チームのうちの1つの共同研究責任者だ。さらにOSUのコラボレーティブ・ロボティクス＆インテリジェント・システム研究所の配備システム・政策担当アソシエイト・ディレクターである。

Adams氏：このプロジェクトでは、既製の技術を利用し、群司令官と呼ばれる人間一人が配備するのに必要な自律性を構築する必要があった。その作業には、必要なシステムやソフトウェアだけでなく、人間が一人で地上と空中のシステムを展開できるようにするための群司令官のユーザー・インターフェースの開発も必要だった。

Smart Information Flow Technologies共同研究者たちは、I3と呼ばれるバーチャル・リアリティ・インターフェースを開発し、司令官がハイレベルな指示で群れをコントロールできるようにした。

テストは、国防総省の複数の武装集団訓練施設で行われた。複数日にわたる実地訓練では、毎回追加のビークルが導入され、群司令官は10分ごとに作業負荷やストレス・疲労度に関する情報を提供した。

100台以上のビークルが参加した最後の実地訓練では、指揮官の作業負荷レベルも生理学的センサーによって評価され、その情報は感覚チャンネルの作業負荷レベルと全体的な作業負荷を推定するアルゴリズムに入力された。

▶︎オレゴン州立大学