不審なドローンを自動で検知、捕獲するサービス -Airspace Systems


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アメリカのサン・レアンドロを拠点にドローンの捕獲サービスを展開しているAirspace Systemsが、ドローンの捕捉を自動的に行い安全に確保するUAEを開発しています。

同社は3Dプリンターを駆使した独自のフレーム設計を行い、多種類のセンサーを用いて不審なドローンを探知、自動的に捕獲します。機械学習によって追跡対象の飛行ルートを予測し、同社が使用するドローンでは追いつけないような高機動ドローンも、リアルタイムでルート構築をすることによってホーミング、捕獲することができます。

 

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自動的に捕捉・追跡・捕獲を行い戻ってくるという技術を開発することは非常に難しく、自動車の自動運転化に業界が四苦八苦している様子を見ると想像に難くないはずです。AirSpace Systemsはコンピュータービジョンや物理学を始めとする無数のテクノロジー分野の知識を活用しており、今回のUAE開発に成功しました。

敵機を発見するだけでなく、将来的に敵機たちがどう動くかを予測するというフェーズにおいて、Airspace Systems のCTOであるGuy Bar-Nahum氏と機械学習・コンピュータービジョンの研究チームは、フライトシミュレーションを主軸とした機械学習のフレームワークを採用するという画期的な手法を考案しています。このアイデアの素晴らしい点は、人間のパイロットを育成するのと似た手法を取っているというところにあります。というのも、多くの一般的な学習訓練は非常に時間がかかる上に得られる成果の少ない屋外飛行試験に留まっていたからです。

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敵機の動きをどう予測するかという課題の次に、その敵機に対してどういったアクションを取るべきかが問題として立ちはだかります。同社は自動車のエアバッグに類似したシステムで、捕獲用ドローンの機体下部からケブラーネットを発射する方法を開発しました。敵機に致命的なダメージをあたえることなくいかにして迅速に捕獲できるか、数多くの実証実験を繰り返し、後方への反動がすくない発射方法で捕らえることが最良であると判断しました。捕らえたあとの挙動にも工夫をこらしており、物を吊り下げた状態での移動や着陸を考慮したプログラミングを施してあります。

アメリカの球団であるNew York Metsはスタジアムへの空域からの攻撃を危惧し、Airspace Systemsとの協力のもとで防衛対策を行っています。チケットを購入せずにドローンを使って球場外から観戦しようとする者の危険視の意味も含まれており、屋外スポーツ施設の警戒システムとして、今後の需要は高まると予想されています。

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現在のドローンに対する世論として、テロ行為への利用を懸念する声が多数見受けられます。空からの攻撃は多種にわたることが予想でき、例えば高高度からバイオハザードを起こすことも不可能ではないとの見方もあります。このような予想が技術的にもすぐ起こり得るほどドローンが進化し続けており、世界レベルでの対策が必要となる時期がやってきます。その先駆けとして、高性能で確実なサービスを展開したAirspace Systemsは、現代におけるドローンがもたらす新たなリスクへの対策に一石を投じた立役者となり得るでしょう。

 

Source:

Techcrunch「Airspace Systems’ ‘Interceptor’ can catch high-speed drones all by itself 」

 

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