統計物理学を⽤いた クアッドコプターの性能劣化の低減

取り組んでいる課題

バッテリー駆動の自律型車両(空中・地上を問わず)における主な性能 制限は、バッテリーの最大放電率です。これにより、予期せぬ環境変動 (UEF)への対応時に性能が低下してしまいます。設計者はUEFについ てガウス分布を前提とすることが多いのですが、実際の変動はこれとは異な ります。リスク軽減のため、より裾の重いガウス分布を採用した結果、過度 に積極的な制御と大幅なエネルギー浪費を引き起こしています。例えばクア ッドコプターの飛行経路などの最適な軌道も、この積極的な設計により妥 協を強いられ、性能低下とエネルギー消費の増加を招いています。さらに、 最大放電率に対応するためには、より太い配線や強度の高いバッテリーケー ジなどの重い部品が必要となり、システムの積載重量が増加します。また、 最悪のケースを想定した設計では、ヒートシンクなどの追加の冷却構造が必 要となり、無駄な重量が加わり過剰設計で非効率なシステムとなってしま います。

私たちの解決策

私たちは、不安定な風の中でのドローン飛行に焦点を当て、電力、機械的 動力、そして不安定な流れ場との相互作用による動力(~u^3;uはク アッドコプターと風の相対速度)をUEFとして研究しています。POCでは以 下を検証します:1)これら3種類の動力はいずれもガウス分布に従わな いこと。2)共同研究者から得たデータを用いて、動力の分布とそのスペクト ルが、既に導出済みの関数形とどのように比較されるかを確認すること。 3)動力変動のスペクトル情報を活用し、より優れた制御戦略(ロバスト 制御、適応制御など)を設計し、クアッドコプターの性能向上を目指すこ と。

POC project (74 - Bandi): Figure 1
図 1.Vyorious Ground Sta1on ビューア上でのクアッドコプターの飛 行経路の例。Vyorious 社はこのプロジェクトに協力しています。

関連資料