エアコボット
フランスの研究開発プロジェクト（2013年～）

エアコボット
国フランス
タイプコボット
Webサイトaircobot.akka.eu

Air-Cobot（A ircraft I nspection enhanced by sma R t & Collaborative r OBOT）は、整備作業中の航空機検査を可能にする車輪付き協働型移動ロボットのフランスの研究開発プロジェクトです。このプロジェクトには、研究機関と産業界が参加しています。このプロトタイプに関する研究は、自律航行、ヒューマンロボット協働、非破壊検査の3つの領域で進められました。

Air-Cobotは、航空機の目視検査を行うことができる初の車輪付きロボットとして発表されました。欧州プロジェクトRobairのように、他の種類のセンサーを搭載した検査ロボットは以前にも検討されてきました。このプロジェクトの開始以来、ドローンを搭載したEasyJet、トゥールーズの企業Donecleによるドローン群、そして航空宇宙メーカーAirbusのAircamプロジェクトなど、画像処理に基づく他のソリューションの開発が始まりました。

2013年のプロジェクト開始以来、Air-Cobotロボットは航空機の下部検査に特化しています。今後、ドローンと連携して航空機の上部検査を行う計画があります。2016年10月、エアバス・グループはシンガポールで未来の格納庫に関する研究プロジェクトを開始しました。このプロジェクトには、Air-CobotプロジェクトとAircamプロジェクトのロボットが含まれています。

プロジェクトの説明

目的

2013年1月に開始された[1]このプロジェクトは、フランス南西部のビジネスクラスターであるエアロスペースバレーの省庁間基金プログラムの一部です。 [2] 100万ユーロを超える予算で[3]、エアコボットは革新的な協働型移動ロボットの開発を目指しています。このロボットは自律的に動作し、飛行前または格納庫でのメンテナンス作業中に非破壊検査センサーを使用して航空機の検査を実行できます。[2] [4]テストはエアバスとエールフランスインダストリーズの施設で実施されました。[5]

パートナー

エアコボットはエアバスとエールフランスインダストリーズの敷地内にあるエアバスA320でテストされています。[5]

プロジェクトリーダーはAkka Technologiesです。学術パートナーは2社、商業パートナーはAkka Technologiesと他の4社で構成されています。[6]

学術パートナー
産業パートナー
  • Akka Technologies、特にAkka Research Toulouse研究開発センターがこのプロジェクトを主導し、画像分析、ナビゲーション、航空機整備のスキルを提供しています。[3] [6] [7] [9]
  • エアバス・イノベーションズがこのプロジェクトの発起者であり、エアバスA320のCADモデルを提供し、運用シナリオを開発している。[3] [6] [7]
  • フランス・バスク地方に拠点を置く2MoRO Solutions社が保守情報システムを担当している。[6] [7]
  • トゥールーズに拠点を置くM3 System社は、全地球測位システム（GPS）に基づく屋外位置特定ソリューションを提供しています。[6] [7] [10]
  • トゥールーズ南部に拠点を置くSterelaは、4MOBモバイルプラットフォームを提供しています。[6] [7] [11]

プロジェクトファイナンス

プロジェクトファイナンスは、投資銀行、アキテーヌ地域評議会、ピレネー・アトランティック県地域評議会、ミディ・ピレネー地域評議会、および欧州連合によって提供されます。[12]

期待されるメリット

航空機は、整備作業中に、飛行の合間に空港の屋外で、または長時間の点検の場合は格納庫で検査されます。これらの検査は主に人間のオペレーターによって行われ、目視で、時には欠陥を評価するためにツールを使用します。[A 1]このプロジェクトは、航空機の検査とトレーサビリティの向上を目指しています。航空機の種類ごとに画像と3次元スキャンを含むデータベースが、整備ごとに更新されます。これにより、例えば亀裂の伝播を評価することが可能になります。[4] [13]

人間のオペレーターの目は時間の経過とともに疲労しますが、自動化ソリューションは検査の信頼性と再現性を保証します。検査時間の短縮は、航空機メーカーと航空会社にとって重要な目標です。整備作業が迅速化されれば、航空機の稼働率が最適化され、整備コストが削減されます。[4] [13]

ロボット機器

エールフランス・インダストリーズの格納庫にあるエアコボット。[A 1]

すべての電子機器は、Sterela社製の4MOB移動プラットフォームに搭載されています。四輪駆動を備えたこのオフロードプラットフォームは、秒速2メートル（時速7.2キロメートル（4.47マイル））の速度で移動できます。[11]リチウムイオンバッテリーにより、8時間の稼働が可能です。前後に2つのバンパーが配置されています。これらは障害物検知バンパーで、圧縮されるとプラットフォームを停止させます。[11]

協働ロボットの重量は230キログラム（507ポンド）です。2台のコンピュータを搭載しており、1台は自律航行モジュール用にLinux、もう1台は非破壊検査モジュール用にWindowsを搭載しています。ロボットには複数のセンサーが搭載されています。検査には、 Axis Communications製のパンチルトズームカメラとArtec 3D製のEva 3Dスキャナが使用されています。ナビゲーション用のセンサーは、慣性計測ユニット、PointGrey製のカメラ2台を搭載したベンチ2台、Hokuyo製のレーザー距離計2台、そして屋外環境でのジオフェンシング作業を可能にするM3 Systems製のGPSユニットです。 [3] [7]

自律航法

Air-Cobotロボットの自律航行は2つのフェーズに分かれています。第1フェーズは空港または工場内での航行で、ロボットは航空機に接近することができます。第2フェーズは航空機周辺の航行で、ロボットは航空機の仮想モデルに参照されている制御点に自己配置することができます。さらに、ロボットは人間や車両が移動する動的な環境に自ら進入する必要があります。この問題に対処するため、障害物回避モジュールが搭載されています。ロボット上では、リアルタイム制約のもと、多くの航行アルゴリズムが常時実行されています。計算時間の最適化に向けた探索が行われます。[要出典] [要説明]

屋外環境では、ロボットは全地球測位システム（GPS）データを利用して位置を特定し、検査現場まで移動することができます。M3 Systems社が開発したGPSデバイスは、ジオフェンシングを可能にします。空港では、ロボットは速度制限を守りながら専用のナビゲーション経路を走行します。ロボットが禁止区域に進入したり、規定の速度を超えたりした場合は、オペレーターに警告が送信されます。[10] [A 2]

コンピュータビジョンに基づく別のアルゴリズムは、リアルタイムで車線マーキングを検出します。地面にペイントされた車線が視認可能な場合、測位システムに補完的なデータを提供し、より安全な軌道を推定することができます。[A 3 ] GPS情報が利用できない屋内または屋外環境の場合、協働ロボットは追従モードに切り替えて人間のオペレーターの背後に移動し、航空機まで追従して点検を行うことができます。[14] [A 2]

検査を行うには、ロボットは航空機の周囲を移動し、航空機の仮想モデルに呼び出されたチェックポイントに到達する必要があります。空港や工場における航空機の位置は正確には分かっていません。そのため、協働ロボットは航空機を検出し、航空機に対する自身の位置と向きを把握する必要があります。そのために、ロボットはレーザー距離計[A 4]からのレーザーデータ、またはカメラからの画像データを使用して自身の位置を特定します。[A 1] [A 5]

航空機近傍では、パンチルトユニットに固定されたレーザースキャンセンサーの向きを変えることで、3次元点群データを取得する。床面や大きさが不十分な点群をフィルタリングした後、航空機モデルとのレジストレーション技術を用いてロボットの静的姿勢を推定する。ロボットは、車輪のオドメトリ、慣性ユニット、および視覚オドメトリを考慮して移動し、この姿勢を維持する。[A 4]

「マッチングクラウド」
  • 屋外環境での 3D レーザー取得。
    屋外環境での3Dレーザー取得。[A 4]
  • 外部データと航空機モデルのマッチング。
    外部データと航空機モデルのマッチング。[A 4]
  • 屋内環境での 3D レーザー取得。
    屋内環境における3Dレーザー取得。[A 4]
  • 機体モデルと内部データのマッチング。
    機体内部のデータと航空機モデルのマッチング。[A 4]
Air-Cobotは機体上の視覚的なランドマークを利用して、航空機に対する相対的な位置を推定することができる。[A 5]

レーザーデータは水平方向にも2次元的に利用されます。着陸装置とエンジンの十分な要素が視認できる場合、アルゴリズムによってロボットの位置をリアルタイムで推定します。レーザーによって収集されたアイテムの数に基づいて信頼度指数が算出されます。良好なデータ信頼性が達成された場合、位置が更新されます。このモードは、ロボットが航空機の下を移動する際に特に使用されます。[A 4]

視覚的な位置推定のために、ロボットは航空機の視覚的要素（ドア、窓、タイヤ、静的ポートなど）を用いて、航空機に対する相対的な位置を推定します。ロボットの進化過程において、これらの視覚的要素は航空機の3次元仮想モデルから抽出され、カメラの画像面に投影されます。投影された形状はパターン認識に用いられ、これらの視覚的要素を検出します。[A 5]もう1つの検出方法は、 Speeded Up Robust Features (SURF) アプローチを用いた特徴抽出に基づいています。検出対象となる各要素の画像と実際のシーンとのペアリングが行われます。[A 1]

ロボットは、視覚的なランドマークを検出・追跡し、航空機に対する相対的な位置を推定することで、視覚サーボ制御を行うことができます。[A 6]視覚に関する研究では、同時自己位置推定・地図作成（SLAM）も行われています。[A 7] [A 8] 2つの取得方法とレーザービジョン間の情報の統合が検討されています。また、様々な場所を調停する人工知能も検討されています。[A 4] [A 1]

障害物回避

Air-Cobotは、どちらのナビゲーションモードにおいても、進路上の障害物を検知、追跡、識別し、回避することができます。レーザー距離センサからのレーザーデータとカメラからの視覚データは、障害物の検知、監視、識別に利用できます。2次元レーザーデータでは検知と監視がより正確で、カメラ画像では識別が容易です。この2つの方法は相互に補完し合っています。レーザーデータの情報は、画像内の作業領域を区切るために使用できます。[A 6] [A 9] [A 10]

ロボットは障害物に対して複数の対応策を講じることができます。これらの対応策は、障害物に遭遇した時の環境（ナビゲーション通路、障害物の少ない滑走路、雑然とした屋内環境など）によって異なります。ロボットは停止して交通の流れの隙間を待つ、螺旋状の移動技術を用いて障害物を回避、あるいは経路計画を実行できます。[A 6] [A 10]

計算時間の最適化

リアルタイムですべての情報を提供するために同時に計算を行うナビゲーションアルゴリズムの数を考慮し、フィールドプログラマブルゲートアレイを用いていくつかの数値計算法の計算時間を改善する研究が行われてきました。[A 11] [A 12] [A 13]この研究は視覚知覚に焦点を当てています。最初の部分は、ノイズや不完全な測定値の系列から動的システムの状態を推定する拡張カルマンフィルタを用いた同時位置推定とマッピングに焦点を当てていました。 [A 11] [A 13] 2番目の部分は、障害物の位置と検出に焦点を当てていました。[A 12]

非破壊検査

Air-Cobotはターボファンエンジンのブレードを検査できます。[A 14]

画像解析

ロボットは目視検査を行うための位置に移動した後、パンチルトズームカメラで画像を取得します。カメラの向きの設定、検査対象物の検知、必要に応じてカメラの向きの変更とズーム、画像取得と検査という複数のステップが実行されます。画像解析は、ドアの開閉状態、特定の機器の保護の有無、ターボファンブレードの状態、着陸装置のタイヤの摩耗状態などを判定するために用いられます。[A 14] [A 15] [A 16] [A 17]

検出には、規則的な形状（長方形、円、楕円）のパターン認識が用いられます。検査対象物の3Dモデルは、より複雑な形状の場合、画像平面に投影することができます。評価は、セグメント化された領域の均一性、形状の凸状性、画像ピクセルの強度の周期性といった指標に基づいています。[A 14]

高速化ロバスト特徴量（SURF）を用いた特徴抽出は、ピトー管や静的ポートが覆われているかどうかなど、2つの状態が考えられる特定の要素の検査にも適用できます。検査対象要素の異なる状態の画像と現場に存在する画像との間でペアリングが行われます。これらの単純な検査対象物については、ナビゲーション中に分析を行うことが可能であり、時間節約の観点から好ましい方法です。[A 1] [A 18]

点群解析

スキャン検査を行うための位置が決まると、パンタグラフが3Dスキャナーを機体に向けて上昇させます。パンチルトユニットがスキャン装置を移動させ、機体の情報を取得します。取得したデータを航空機の3次元モデルと比較することで、アルゴリズムが機体構造の欠陥を診断し、その形状、大きさ、深さに関する情報を提供します。[15] [A 19] [A 20]

レーザー距離計のパンチルトユニットを動かすことで、3次元の点群データを取得することも可能です。航空機モデルと現場の点群データとの間の技術的な調整は、ロボットの静的配置を推定するためのナビゲーションにおいて既に利用されています。今後は、移動の面でより簡便な、着陸装置の車輪前に車輪止めが取り付けられていないか、エンジンカウリングのラッチが適切に閉じているかを確認するための、標的を絞ったデータ取得を行う予定です。[A 4]

人間とロボットのコラボレーション

プロジェクト名が示すように、この移動ロボットはコボット、つまり協働ロボットです。ナビゲーションと点検の段階では、人間のオペレーターがロボットに同行し、必要に応じて操縦を交代したり、点検タスクを追加したり、ロボットの点検リストにない欠陥を指摘したり、点検結果を検証したりすることができます。飛行前点検の場合、ウォークアラウンドの診断結果はパイロットに送信され、パイロットは離陸の可否を決定します。[7] [14] [A 21]

その他のロボット検査ソリューション

ドローンは機体尾部などの上部を検査し、メンテナンス点検を簡素化できる。

ヨーロッパプロジェクトRobair

2001年から2003年にかけて資金提供を受けた欧州プロジェクト「Robair」の検査ロボットは、航空機の翼と胴体に搭載され、リベット列を検査するように設計されています。ロボットの移動には、表面に合わせて調整可能な柔軟な空気圧式吸盤ネットワークが用いられます。超音波、渦電流、サーモグラフィー技術を用いてリベット列を検査し、緩んだリベットや亀裂を検出します。[16] [17] [18]

イージージェットのドローン

航空会社イージージェットは、ドローンによる航空機の点検に関心を示しており、2015年に最初の点検を実施しました。レーザーセンサーと高解像度カメラを搭載したドローンは、航空機の周囲を自律飛行します。ドローンは航空機の3次元画像を生成し、技術者に送信します。オペレーターはこの画像内を移動し、ズームインして航空機の一部の高解像度画像を表示することができます。オペレーターは、欠陥の有無を目視で診断する必要があります。このアプローチにより、航空機の上部を観察するためのプラットフォームの使用が不要になります。[19]

ドネクルドローン

航空機を検査するDonecleの自律型ドローン。

2015年に設立されたトゥールーズのスタートアップ企業であるDonecle社も、当初は航空機への落雷検知に特化したドローンを用いたアプローチを導入しました。 [20] [21]この検査は、ハーネスとプラットフォームを装備した5人の作業員によって行われ、通常約8時間かかります。航空機と作業員の動けない状態は航空会社にとって大きな負担となり、1時間あたり1万ドルと推定されています。このスタートアップ企業が提案する解決策は、20分で完了します。[21]

ドネクル社は、レーザーセンサーと小型カメラを搭載した多数のドローンを活用しています。既存の画像データベースと機械学習ソフトウェアを用いて訓練された、欠陥自動検出アルゴリズムは、テクスチャの不規則性、ピトー管、リベット、開口部、文字、欠陥、腐食、油染みなど、様々な要素を識別できます。損傷レポートは、各関心領域と、確率パーセンテージによる分類案とともに、オペレーターのタッチパッドに送信されます。画像を確認した後、資格を持った検査員が判定を下します。[21]

プロジェクトの継続

2015年、フランスの週刊誌Air & Cosmosのインタビューで、 Akka Researchの最高経営責任者（CEO）であるジャン＝シャルル・マルコス氏は、Air-Cobotの開発と販売が完了すれば、その価格は10万～20万ユーロになるだろうと述べた。同氏は、非破壊検査における民間のニーズだけでなく、軍事ニーズにも対応できる可能性がある。[3]このプロジェクトは、エアバスA320よりも大型の航空機でロボットを使用することも検討している。CEOはまた、Akka Technologiesが検査用に2台のロボット、つまり下部部品用の同じモバイルプラットフォームと上部部品用のドローンを開発する計画があることを明らかにした。資金が割り当てられれば、この第2フェーズは2017年から2020年の間に実施される予定である。[3]

2016年2月のシンガポール航空ショーで、エアバスグループはAir-Cobotと、その未来の格納庫構想における活用法を紹介した。[22]同月、シンガポール政府は、より安価なインドネシア、タイ、フィリピンなどの近隣諸国との競争力を維持できるよう、地元の整備、修理、運用業者を支援するため、エアバスグループと提携した。生産性向上のため、エアバスグループは2016年10月、新技術をテストできるテストベッド格納庫を開設した。 格納庫に入ると、カメラが航空機を調査し、損傷を検知する。Air-Cobotプロジェクトのような移動ロボットや、Aircamプロジェクトのようなドローンが、より詳細な検査を実施する。[23]

2017年3月に開催された第14回国際遠隔工学および仮想計測会議で、 Akka Technologiesの研究開発センターの1つであるAkka Research Toulouseは、将来の空港のビジョンを発表しました。 [A 2] Air-Cobotに加えて、この研究軸における以前のステップは、空港の業務を監視および改善するためのインテリジェントビデオ監視システムのCo-Friendです。 [A 2] [24]将来の研究では、この業務の管理、自律走行車、非破壊検査、および人間と機械の相互作用に焦点を当て、空港の効率とセキュリティを強化します。[A 2] 2017年8月から、ロボットは月に1回、ブラニャックの航空博物館であるAeroscopiaに導入されます。プロジェクトの研究者は、コレクションを利用してロボットをテストし、Airbus A400M、Airbus A300、Sud-Aviation SE 210 Caravelleなどの他の航空機モデルに関するデータを取得します。[25]

コミュニケーション

格納庫内のエアバスA320の胴体下に置かれたAir-Cobot 。 [A 4]

2014年10月23日、エアバス社が特許を申請した。[26] 2014年から2016年にかけて、このロボットはパリ航空ショー2015、[1] [27] [28]およびシンガポール航空ショー2016 [22] [29]を含む5つの展示会で発表された。 プロジェクトで開発された研究は、18の会議で発表された。 21の科学論文が出版され、17の会議論文集と4つのジャーナル論文が出版された。[30]出版物の一部は、エアコボットによるナビゲーションや検査に集中しているが、残りはプロジェクトの問題に関連する特定の数値手法やハードウェアソリューションに焦点を当てている。 2016年の国際会議Machine Control and Guidance (MCG) において、出版物「作業環境で航空機の検査を行う人間とロボットのコラボレーション」の著者に最優秀最終アプリケーション賞が授与された。[31]

2015年4月17日、エアバス・グループはコミュニケーション会社 Clipatize が制作したプロジェクト紹介動画を自社の YouTube チャンネルで配信した。[14] [32] 2015年9月25日、トゥールーズ・メトロポールは自社の YouTube チャンネルでプロモーション動画を放送した。トゥールーズ・メトロポリスは、未来を築く魅力的なエコシステムとして紹介され、国際的にその知名度が強調された。このメトロポリスのロボット研究を説明するために、Air-Cobot のデモンストレーターが選ばれた。[33]開発中はLaboratoire d'analyse et d'architecture des systèmesに設置され、プロジェクトに携わる研究者やエンジニアが、訪問者（外部の研究者、産業界のパートナー、学生）に定期的にデモンストレーションを行っている。また、2015 年の Feast of Science で一般向けにも公開された。[34]エアバス・グループは2016年2月17日、エアコボットを導入する予定の未来の格納庫のビジョンをYouTubeビデオで公開した。[22]

参照

ウィキメディア コモンズには、 Air-Cobotに関連するメディアがあります。

注釈と参考文献

プロジェクトの研究出版物

  1. ^ abcdef Villemot、Larnier、Vetault 2016、RFIA
  2. ^ abcde ドナディオら。 2017年、改訂版
  3. ^ バウダ、バゾット、ラーニエ 2017、ECMSM
  4. ^ abcdefghij Frejaville、Larnier＆Vetault 2016、RFIA
  5. ^ abc Jovancevic et al. 2016, ICPRAM
  6. ^ abc Futterlieb、Cadenat & Sentenac 2014、ICINCO
  7. ^ エスパルザ＝ヒメネス、デヴィ＆ゴルディージョ 2014、FUSION
  8. ^ Esparza-Jiménez、Devy & Gordillo 2016、センサー
  9. ^ Lakrouf et al. 2017, ICMRE
  10. ^ ab Leca et al. 2019、ECC
  11. ^ ab Terrei、Piat & Devy 2014、ReConFig
  12. ^ ab Alhamwi、Vandeportaele & Piat 2015、ICVS
  13. ^ ab Terrei、Piat & Devy 2016、CEE
  14. ^ abc ヨヴァンセビッチら。 2015年、JEI
  15. ^ ジョヴァンスビッチ他 2015a, QCAV
  16. ^ ジョヴァンスビッチ他 2015b、CMOI
  17. ^ ヨバンセビッチら。 2016年、メコ
  18. ^ Leiva et al. 2017, ECMSM
  19. ^ ジョヴァンスビッチ他 2017, I2M
  20. ^ バウダ、グレンウェルゲ、ラーニエ 2018、ETRSS
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議事録

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ジャーナル記事

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  • エスパルサ＝ヒメネス、ホルヘ・オソン。デヴィ、ミシェル。ゴルディージョ、ホセ・ルイス (2016)。 「異種ランドマークを融合する EKF ベースの SLAM」。センサー。16 (4): 489.土井: 10.3390/s16040489。PMC  4851003。PMID  27070602。
  • Tertei, Daniel Törtei; Piat, Jonathan; Devy, Michel (2016). 「3DビジュアルSLAM向けEKFブロックアクセラレータのFPGA設計」『Computers and Electrical Engineering』
  • ヨヴァンセヴィッチ、イゴール。ファム、フイ＝ヒウ。オルトゥー、ジャン＝ジョゼ。ギルブラス、レミ。ハーベント、ジャック。モーリス、ザビエル。ブレテス、ルドヴィク (2017)。 「スキャナーによる表面の検出と点の分析と分析」。計装、計量、計量、ラヴォアジエ(フランス語)。16 : 261–282 .

博士論文レポート

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  • ファッターリーブ、マーカス (2017)。動的な環境における視覚ベースのナビゲーション。ポール・サバティエ大学。

その他の参考文献

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