ドローン配送シミュレーション：画像認識から配送最適化へ

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引き続き、ドローンに配送シミュレーションの実装。

開発フロー、実行時のシステム構成は、動画の末尾、または本投稿の最後を参照。

前回、その時の動画：

以下は、今回の開発フローと実行時のシステム構成。

目的は、高度なドローン制御を作ることではなく、「画像を使って箱をピックアップする」処理と「複数の箱をどのドローンが、どの順番で運ぶかを最適化する」処理を、一つの配送シミュレーションとして動かすことである。

動画では、次の２つを左右で比較している。

　・左：箱番号順の制約を与えた配送

　・右：CP-SATによる最適化配送

CP-SATでは、各ドローンへの箱の割り当て、配送順序、タイミングを決定する。画像認識側では、カメラ画像から箱を検出し、位置と姿勢を推定してドローンを合わせ、ピックアップする。つまり、配送計画と実際のピックアップ処理は別の役割として実装している。

今回は２機を同時に動かすため、ドローン同士の衝突を避けることも考慮した。ただし、ここはかなり保守的で、待機時間を入れるなどして十分な間隔を取っている。そのため、動画の「最適化配送」は、ドローンの飛行軌道そのものを最適化したものではない。

また、ドローンの飛行についても基本的な制御のみを実装している。今回確認したかったのは飛行制御の性能ではなく、画像認識によるピッキングとCP-SATによる配送計画が、統合したシミュレーションの中で機能することである。

現時点では、この２つを組み合わせたドローン配送シミュレーションの土台までは作ることができた。

以下は、今回の開発フローと実行時のシステム構成。