Virtual RealityベースのテクノロジーメディアSeamlessの2019年2月5日の報道によると、米マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、未知の環境をドローンが自律飛行するためのリアルタイム・フレームワークを発表しました。

この論文は、ドローンを用いて、未知の環境を自律的に飛ぶための高速マッピングと飛行計画を正確に実行するための新しいフレームワークを提案するというものです。スタートから目的地まで、障害物を避けながらより高速、最短での飛行を目的とします。

この技術に使われたのは、自律飛行で使用されるアルゴリズムに、飛行経路全体と周辺の飛行経路を計算し組み合わせて最終的な経路を導きだすという手法です。その組み合わせにおいて、発生する不安定さを軽減したフレームワークを提案することで、より高速で精度の高い飛行経路計算を実行します。

実験の機体は、本体にはQualcomm R SnapDragon FlightNvidiaを使用しました。そして、R Jetson TX2とIntel R RealSense Depth Camera D435を搭載しました。シミュレーションで検証した結果は、未知の環境での再計画時間5～40msと、同様の最先端アルゴリズムよりも3～30倍の高速を達成しました。

論文はこちらから閲覧できます。　https://arxiv.org/abs/1810.01035

（動画引用：https://shiropen.com/seamless/real-time-planning-with-multi-fidelity-models-for-agile-flights-in-unknown-environments1）