ドローン（UAV）による農作物 AI 検査を実現する方法の紹介
現在、ドローン技術は農業や工事検査の分野で広く応用されており、作物のモニタリング、病虫害の検出、灌漑管理、インフラストラクチャの検査などがあります。ディープラーニングと生成型 AI 技術の発展は、ドローンの応用に新たな可能性をもたらし、データ処理の効率と正確性を高めることができます。ドローンに基づく工事検査と農作物の AI 検査システムを開発し、高効率で低コストの自動化検査を実現します。
ディープラーニングと生成型 AI 技術を利用して、作物の健康モニタリングと工事検査の精度と効率を向上させます。
技術ロードマップと開発ステップ
1. 環境構築とハードウェアの選択
環境構築：ROS（Robot Operating System）を開発プラットフォームとして使用し、Autoware自動運転ツールキットを結合して無人車開発の経験を移行します。
ハードウェア選択：農業と工事検査に適したドローンプラットフォームを選択します。例えば、DJI Mavicシリーズやそれに類似するデバイスを選び、マルチスペクトルカメラ、RGBカメラ、赤外線画像カメラなどのセンサーを装備しています。
2. データ収集と処理
データ収集：ドローンにセンサーを搭載して農地や工事現場などを飛行し、高解像度画像、赤外線データおよびその他の環境データを収集する。
データ処理： 深層学習モデル（例えば畳み込みニューラルネットワークCNNなど）を使用して画像を分類および分析し、作物の健康状態、病虫害および工事構造物の異常を識別する。 生成型AI技術（例えばGANsなど）を利用してリアルな作物画像を生成し、モデルの訓練と検証に使用する。
3. スマート分析と意思決定支援
具体的には、農作物や工事検査の分野で、収集したデータをリアルタイムで分析し、作物健康分布図と工事検査報告を生成します。その中で、ディープラーニングモデルはデータの特徴やパターンを自動的に学習し、データを分類、識別などの操作を行い、作物の健康状態の評価と工事検査結果の提示を実現します。生成された作物健康分布図は異なる地域の作物の健康度を直感的に示すことができ、工事検査報告は工事の検査状況と問題の発見を詳細に記録します。
意思決定支援：AI アルゴリズムを組み合わせて、正確な灌漑アドバイス、施肥プラン、病虫害防止対策を提供し、資源配分を最適化する。
4. 自動化デプロイメントと管理
タスクプランニング：Python ベースのドローンタスクプランニングソフトウェアを開発し、ドローンの自律飛行経路計画と障害物回避機能を実現する。
マルチドローン協調：複数のドローンの協調作業をサポートし、より広い農地や工事エリアをカバーし、検査効率を向上させる。
5. ユーザーインターフェースとデータ共有
ユーザーインターフェース：ユーザーフレンドリーなユーザーインターフェースを開発し、ユーザーがタッチスクリーンやモバイルデバイスを通じてドローンを遠隔操作し、リアルタイムデータを確認できるようにする。
データ共有：クラウドプラットフォームを構築し、データの保存、分析、共有を実現し、異なるユーザーがデータにアクセスして使用できるようにする。
リスク評価と対策
技術リスク：深層学習モデルはデータ不足や汎化能力不足の問題に直面する可能性があります。対策としては、データセットの規模を拡大し、モデル構造を最適化することが挙げられます。
操作リスク：ドローンは複雑な環境で障害物に衝突する可能性があります。対策としては、効率的な経路計画と障害物回避アルゴリズムを開発することが挙げられます。そのアルゴリズムを次回紹介したいと思います。
以上の計画により、既存の技術基盤を十分に活用して、効率的でスマートなドローンの工事検査と農作物AI検査システムを開発し、農業と工事の分野に革新と変革をもたらすことができます。
ROS を用いたドローンシステム開発
以下の手順を参考にして、ROS環境でAutowareを統合してドローンシステムを開発することを試みることができます：
ROS環境をインストールする：
システムにROSがインストールされていることを確認します。コマンドラインツールを使用してインストールすることができます。たとえば、Ubuntuシステムでは：
sudo apt-get install ros-melodic-desktop
（ROS Melodicバージョンに適用）を使用します。
Autowareをインストールする
GitHubからAutowareのソースコードをダウンロードしてコンパイルします。プリコンパイルされたDockerコンテナを使用してインストールプロセスを簡素化することができます。 Autowareに必要な依存関係をインストールします。C++とPythonライブラリを含みます。 センサーとアクチュエータを設定します。
センサとアクチュエータの設定
ドローンのセンサ（例えば、カメラ、ライダー、GPS など）とアクチュエータ（例えば、モーター、サーボなど）を ROS 環境に接続します。 センサデータの読み取りと処理を設定し、データが Autoware に正しく受信されて処理されるようにします。
Autoware モジュールの統合
Autoware が提供するモジュール、例えば、認識、自己位置特定、経路計画、制御モジュールなどを使用して、ドローンのデータを処理します。 Autoware のドキュメントとサンプルコードを参考にして、これらのモジュールの使用方法を理解できます。
可視化ツールによるデバッグとテスト
Autoware が提供するデバッグツールと可視化ツール（例えば、3D 可視化ツール）を使用して、ドローンシステムの性能をデバッグしてテストします。 システムが異なる環境と条件下でも安定して動作するように確保します。
最適化と調整
実際のテスト結果に基づいて、センサデータ処理アルゴリズムと制御戦略を最適化して、ドローンの自律飛行性能を高めます。 注意事項として、Autoware は豊富な機能とツールセットを提供しますが、主な設計目標は自動運転車用です。したがって、ドローンシステムに応用する際には、ドローンの特殊なニーズに適応するために、いくつかのカスタマイズと調整が必要になるかもしれません。
参考資料
1. Towards Autonomous Drone Racing without GPU Using an OAK-D Smart Camera. Leticia Oyuki Rojas.
2. Drones Inspections - DJI | Airworks. DJI.[2023-07-18]
3. UAV/Drone - Aerial Survey & Inspection[2024-01-01]
4. C. Lytridis, V. Kaburlasos et al. “An Overview of Cooperative Robotics in Agriculture.” Agronomy(2021).. Chris Lytridis, Vassilis G. Kaburlasos.
5. O. Pal, Md Sakib Hossain Shovon et al. “A Comprehensive Review of AI-enabled Unmanned Aerial Vehicle: Trends, Vision , and Challenges.” ArXiv(2023).. OSIM KUMAR PAL, MD SAKIB HOSSAIN SHOVON, M. F. MRIDHA, JUNGPIL SHIN.
6. PDFJayson G. Boubin, Zichen Zhang et al. “Adaptive Deployment for Autonomous Agricultural UAV Swarms.” Proceedings of the 20th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems(2022).. Jayson Boubin, Binghamton University.
7. FARM BUSINESS UPDATE
8. P. Nguyen, Fan Shi et al. “Within and combined season prediction models for perennial ryegrass biomass yield using ground- and air-based sensor data.” Frontiers in Plant Science(2022).. Ali M. Missaoui, University of Georgia, United States.
9. A Survey on Deep Learning and Its Impact on Agriculture. Marwan.
10. Revolutionizing Agriculture: Exploring the Power of Generative AI. 7wData.[2023-07-03]
11. Análise comparativa de re. Universidade de São Paulo et al.
12. International Journal of Computing and Digital Systems
13. 领航未来空域：基于ROS1的无人机覆盖路径规划神器[2024-09-06]
14. Image Classification for Precision Agriculture. Julio Ribeiro et al.
15. 2020 International Conference on Electronics and Sustainable Communication Systems (ICESC 2020). IEEE.[2019-12-31]
16. Kyla Purdon, Theo van Niekerk et al. “3D mapping and photogrammetry sensor payload for unmanned aerial vehicles.” MATEC Web of Conferences(2023).. Kyla Purdon, Theovan Niek.
17. DEAFORGE TECHNOLOGY LIMITED 企业信息. IDEAFORGE TECHNOLOGY LIMITED.
18. Yingpu Che, Qing Wang et al. “Estimation of maize plant height and leaf area index dynamic using unmanned aerial vehicle with oblique and nadir photography..” Annals of botany(2020).
19. Assessing the Attitudes of College Students towards Online Learning[2023-12-31]
20. Why Your Business Needs Artificial Intelligence Drones. Softarex.[2021-06-08]
21. 无人机电机控制开发 - 机器人技术. Digi-Key.[2019-01-08]
22. 5 Common Commercial Drone Uses. High Exposure.[2018-02-20]
23. Pol. Con. (Edición núm. 92)[2024-05-31]
24. Eyes in the Sky: Drones Applications in the Built Environment