自律型航空機

無人航空機が戦闘に使用された最古の記録は1849年7月に発生し^{[ 1 ]} 、気球運搬機（航空母艦の前身）として機能した^{[ 2 ]。}無線操縦ドローンの本格的な開発は1900年代初頭に始まり、当初は軍人の訓練用標的の提供に重点が置かれていた。動力付き無人航空機の最初の試みは、 1916年のAM Lowの「空中標的」であった^{[ 3 ]。}

自動操縦や自動航法などの自律機能は20世紀を通じて徐々に開発されてきたが、地形等高線マッチング（TERCOM）などの技術は主に巡航ミサイルに適用された。

Bayraktar Kızılelmaの導入以前にも、一部の最新型ドローンは高度な自律性を備えていましたが、完全な能力を備えておらず、規制環境により民間航空での広範な使用は禁止されていました。しかし、いくつかの限定的な試験は実施されていました。2025 年 12 月 17 日、2 機の Bayraktar Kızılelma が人工知能を使用して、2 機の無人戦闘機による世界初の自律的な密集編隊飛行を実施しました。これは、2 機の無人航空機が自律的に密集編隊飛行を行った航空史上初の事例でした。^{[ 4 ] [ 5 ]}

飛行、航法、通信システムが高度化するにつれ、乗客を安全に輸送することが現実的な可能性として浮上してきた。自動操縦システムは人間のパイロットの負担を徐々に軽減しているが、パイロットは依然として必要不可欠な存在である。

複数のエアタクシーが開発中で、より大型の自律型輸送機も計画されている。個人用航空機もまた、1人から4人の乗客が操縦できるとは想定されておらず、広く普及するためには自律性が不可欠とされている。

位置センサーと動作センサーは航空機の状態に関する情報を提供する。外部感覚センサーは距離測定などの外部情報を扱い、自己感覚センサーは内部状態と外部状態を関連付ける。^{[ 6 ]}

自由度 (DOF) は、搭載されているセンサーの数と品質の両方を指します。6 DOF は 3 軸ジャイロスコープと加速度計 (一般的な慣性計測装置– IMU) を意味し、9 DOF は IMU とコンパスを指し、10 DOF は気圧計を追加し、11 DOF は通常 GPS 受信機を追加します。^{[ 7 ]} 

UAVのアクチュエータには、モーター/エンジンやプロペラに接続されたデジタル電子速度コントローラ（モーターの回転数を制御する） 、サーボモーター（主に飛行機やヘリコプター用）、兵器、ペイロードアクチュエータ、LED、スピーカーなどが含まれます。

UAVソフトウェアはフライトスタックまたはオートパイロットと呼ばれます。フライトスタックの目的は、センサーからデータを取得し、モーターを制御してUAVの安定性を確保し、地上管制とミッション計画の通信を容易にすることです。^{[ 8 ]}

UAVは、変化するセンサーデータに迅速に対応する必要があるリアルタイムシステムです。そのため、UAVは計算処理にシングルボードコンピュータを使用します。このようなシングルボードコンピュータの例としては、NavIO、PXFMiniなどでシールドされたRaspberry Pi、Beagleboardなど、あるいはNuttX、プリエンプティブRT Linux、Xenomai、Orocos-Robot Operating System、DDS-ROS 2.0のようにゼロから設計されたものがあります。

民生用途のオープンソーススタックには以下が含まれます。

UAVソフトウェアはオープンソースであるため、特定のアプリケーションに合わせてカスタマイズできます。たとえば、コシツェ工科大学の研究者は、PX4オートパイロットのデフォルトの制御アルゴリズムを置き換えました。^{[ 9 ]}この柔軟性と共同作業により、多数の異なるオープンソーススタックが生まれ、その中には、BaseFlightからフォークされたCleanFlightや、そこからさらに3つのスタックがフォークされたCleanFlightなど、他のスタックからフォークされたものもあります。

UAV（無人航空機）は、開ループ制御、閉ループ制御、またはハイブリッド制御アーキテクチャを採用している。

• オープンループ–このタイプは、センサーデータからのフィードバックを組み込むことなく、正の制御信号（速く、遅く、左、右、上、下）を提供します。 
• 閉ループ–このタイプはセンサーフィードバックを組み込んで動作を調整します（追い風を反映するために速度を落とし、高度を300フィートまで上げます）。PIDコントローラーが一般的です。フィードフォワードが使用される場合もあり、その場合はさらにループを閉じる必要性が高まります。^{[ 10 ]} 

自律制御を実現する一つの方法は、階層型制御システムのように、複数の制御ループ層を用いることです。2016年現在、下位層ループ（飛行制御用）は毎秒32,000回もの高速で動作し、上位層ループは毎秒1回のサイクルで動作します。原理は、航空機の挙動を管理しやすい「チャンク」、つまり状態と既知の遷移に分解することです。階層型制御システムの種類は、単純なスクリプトから有限状態機械、ビヘイビアツリー、階層型タスクプランナーまで多岐にわたります。これらの層で最も一般的に使用される制御メカニズムはPIDコントローラで、 IMUからのデータを用いて電子速度コントローラとモーターへの正確な入力を計算することで、クワッドコプターのホバリングを実現できます。

中間層アルゴリズムの例：

• 経路計画：障害物や燃料要件などのミッション目標と制約を満たしながら、車両がたどる最適な経路を決定すること
• 軌道生成（モーションプランニング）：与えられた経路をたどったり、ある場所から別の場所へ移動したりするために取るべき制御操作を決定する^{[ 21 ] [ 22 ]}
• 軌道制御：車両をある許容範囲内の軌道に制約すること

進化したUAV階層型タスクプランナーは、状態ツリー探索や遺伝的アルゴリズムなどの手法を使用する。^{[ 23 ]}

UAVメーカーは、次のような特定の自律運用機能を組み込むことが多い。

• 自己水平維持：ピッチ軸とロール軸における姿勢安定化。
• 高度維持：航空機は気圧および／またはGPSデータを使用して高度を維持します。
• ホバリング／位置保持： GNSSまたは慣性センサーを使用して位置を維持しながら、水平なピッチとロール、安定したヨー方向と高度を維持します。
• ヘッドレスモード：機体の軸ではなく、操縦者の位置を基準としたピッチ制御。
• 心配無用：水平移動中の自動ロールおよびヨー制御
• 離陸と着陸（様々な航空機または地上センサーおよびシステムを使用。オートランドも参照）
• フェイルセーフ：制御信号喪失時の自動着陸または自動帰還
• 帰還：離陸地点まで飛行して戻る（多くの場合、途中で木や建物などの障害物を避けるために、まず高度を上げる）。
• フォローミー：GNSS、画像認識、またはホーミングビーコンを使用して、移動するパイロットまたはその他の物体に対する相対位置を維持する。
• GPSウェイポイントナビゲーション：GNSSを使用して、移動経路上の途中地点までナビゲートする。
• 物体の周囲を周回する：フォローミーに似ていますが、ターゲットの周りを継続的に周回します。
• 事前にプログラムされた曲技飛行（ロールやループなど）。

^{空中給油[ 24 ]}や地上でのバッテリー切り替えなどの特定のタスクでは完全な自律性が利用可能ですが、より高度なタスクには、より高度なコンピューティング、センシング、およびアクチュエーション機能が必要です。自律機能を定量化するアプローチの1つは、2002年の米国空軍研究所が提案したOODA用語に基づいており、以下の表で使用されています。^{[ 25 ]}

反応的な自律性などの中程度の自律性や、認知的な自律性を用いた高度な自律性は、すでに一定程度達成されており、非常に活発な研究分野となっている。

集団飛行、リアルタイム衝突回避、壁追従、廊下中心化などの反応型自律性は、距離センサー（オプティカルフロー、^{[ 26 ]}ライダー（ライトレーダー）、レーダー、ソナー）によって提供される通信と状況認識に依存しています。

ほとんどの距離センサーは、環境から反射してセンサーに到達する電磁波を分析します。カメラ（映像フロー用）は単純な受信機として機能します。ライダー、レーダー、ソナー（音波を使用）は波を発信・受信し、往復時間を測定します。UAVカメラは電力を発信する必要がないため、総消費電力を削減できます。

レーダーとソナーは主に軍事用途で使用される。

反応型自律システムは、すでにいくつかの形態で消費者市場に浸透しており、10年以内に広く普及する可能性がある。^{[ 6 ]}

SLAMは、オドメトリと外部データを組み合わせて、世界とUAVの位置を3次元で表現します。高高度屋外ナビゲーションは、広い垂直視野を必要とせず、GPS座標に依存できます（そのため、SLAMではなく単純なマッピングになります）。^{[ 27 ]}

関連する研究分野として、写真測量とLIDARがあり、特に低高度および屋内3D環境において重要である。

• クワッドコプターを用いた屋内写真測量およびステレオ写真測量SLAMが実証されている。^{[ 28 ]}
• 重くて高価なジンバル式の従来型レーザープラットフォームを備えたLidarプラットフォームは実証済みです。研究は、製造コスト、2Dから3Dへの拡張、出力対距離比、重量と寸法に対処することを試みています。^{[ 29 ] [ 30 ]} LED距離測定アプリケーションは、低距離センシング機能のために商用化されています。研究では、光放出とコンピューティングパワーのハイブリッド化を調査しています。^{フェーズド}アレイ空間光変調器[ ^{31 ] [ 32 ]}と周波数変調連続波（FMCW）MEMSチューナブル垂直共振器面発光レーザー（VCSEL）^{[ 33 ]です。}

ロボット群とは、要素がネットワークから離脱または参加する際に動的に再構成できるエージェントのネットワークを指します。これは、マルチエージェント協調よりも高い柔軟性を提供します。群集行動は、データ融合への道を開く可能性があります。生物にヒントを得た飛行群の中には、操舵行動や群れ行動を利用するものもあります。

認知無線技術はUAVへの応用が期待される。^{[ 41 ]}

UAVは分散ニューラルネットワークを活用する可能性がある。^{[ 6 ]}