箱庭ドローンシミュレータ・ プロトタイプ構想（システム側） about hakoniwa-px4sim

[tmori]

市場ニーズが高いと思われるものを５件に絞る

1. 配送ドローン
2. 写真撮影ドローン
3. 農業ドローン
4. 建設・測量ドローン
5. 監視ドローン

[tmori]

技術課題が多くシミュレータの価値が生きるものに絞る

1. 配送ドローン: 自動配送システムは、複雑な空中交通管理、安全な着陸点の識別、天候や障害物への対応など、数多くの技術的な課題を抱えています。シミュレーションを通じてこれらの要素を事前にテストし、最適な飛行経路を確立することは、現実世界での運用を開始する前に重要です。

2. 農業ドローン: 農薬や肥料の精密散布を行う農業ドローンは、風の影響や散布パターン、作物の種類に応じた正確な量の調整など、様々な要因を考慮する必要があります。シミュレーションは、これらの要素をコントロールして最適化するのに役立ちます。

3. 建設・測量ドローン: 建設現場は変化が激しく、多くの障害物や動的な環境が存在します。シミュレーションは、リアルタイムのデータを基にした飛行計画の作成や安全な飛行経路の確立において、大きなメリットを提供します。

[tmori]

3者で共通する課題でシミュレータを使って検証したいこと

1. 自動帰還と充電の最適化: ドローンのバッテリー寿命は限られており、特に長距離を飛行する配送ドローンや広範囲をカバーする農業・建設・測量ドローンにとって、効率的なエネルギー管理は重要です。シミュレータでは、バッテリーの消耗速度、飛行条件（例えば風速や温度）、必要な作業量を基に、自動で帰還し充電する最適なタイミングやルートを計算することができます。

2. 障害物回避のシナリオテスト: 現実の環境は予測不可能な障害物が多数存在し、これらを安全に回避する能力はドローンの運用において極めて重要です。シミュレータを用いて、様々な障害物回避シナリオをテストし、ドローンのセンサーとアルゴリズムの反応を評価することができます。

3. 天候条件への適応: 強風や雨などの悪天候はドローンの飛行に大きな影響を与えます。シミュレータで様々な天候条件下での飛行テストを行い、最悪の条件下でも安全に作業を完了できるような飛行プランを立てることができます。

4. エネルギー効率の最適化: エネルギー消費を最小限に抑えつつ、任務を効率的に完了させるための飛行パターンや速度の最適化は、すべてのドローン運用において共通する課題です。シミュレータは、異なる飛行条件下でのエネルギー消費を評価し、最も効率的な飛行方法を見つけるのに役立ちます。

5. 作業効率の最大化: 特に農業や建設・測量ドローンにおいては、タスクをいかに効率的に完了させるかが重要です。シミュレータを使用して、特定のエリアをカバーするための最適な飛行パターンや作業手順を検証し、作業時間の短縮と品質の向上を図ることができます。

[tmori]

シミュレーションで検証したい通信環境の混線に関する要素:

• 通信干渉の影響評価: 複数のドローンや他の無線通信機器との干渉がドローンの運用にどのような影響を与えるかをシミュレートします。これには、通信の遅延、データ損失、または制御信号の乱れが含まれます。

• 周波数管理とチャネル割り当て: 異なる周波数帯やチャネルを使用して通信干渉を最小限に抑える戦略をテストします。最適な周波数帯の選択や、動的なチャネル割り当てアルゴリズムの有効性を評価することができます。

• 通信プロトコルの最適化: データ伝送の信頼性を向上させるための通信プロトコルの改善をシミュレートします。例えば、自動再送要求(ARQ)や前方誤り訂正(FEC)などの技術を用いた効果の検証が可能です。

• 通信範囲と信号強度の最適化: ドローンの通信範囲内での信号強度の変動をシミュレートし、最適なアンテナ配置や出力レベルを決定します。これにより、信号のカバレッジを改善し、混線のリスクを減らすことができます。

• 非常時の通信回復戦略: 通信が途絶えた場合のドローンの振る舞いをシミュレートします。例えば、自動帰還、待機モードへの切り替え、または予備通信システムへの切り替えなど、非常時のプロトコルの有効性を検証することができます。

[tmori]

輸送だな。

[tmori]

デモシステム

• 倉庫からの出発: 荷物を搭載したドローンが倉庫を出発し、**制御システムによって調整されます。
• 配送ドローン: 様々なタイプのドローンが特定の役割を果たしながら、配送ミッションを実行します。
• 環境要因: 天候（雨や雷）、温度、風速などの環境要因がドローンの運用に影響を与える様子。
• DDoS攻撃: システムがサイバー攻撃にさらされる状況を示し、ドローンがこのような攻撃にどう対処するかを視覚化します。
• 障害物: ドローンが障害物を検知し、回避する過程を表します。
• 機体制約: ドローンのバッテリー寿命やペイロード容量に関連する制約が、ミッションの遂行にどのように影響するかを示します。
• 配送の成功と失敗: ドローンが目的地に到着し、荷物を正確に配送するシーンと、何らかの問題でミッションに失敗するシーンを示します。

[tmori]

シミュレーションでやりたいこと

[tmori]

サービス側のフィーチャモデルとリファレンスモデルの検討

デモシステム検討の重要ポイントとステップ

• 実際に箱庭を利用するユーザに共通する機能を提供すること
  • ユーザーが自分の興味ある領域を深く掘り下げられるようにする。
• フィーチャーモデルの導入
  • 共通機能検討のための羅針盤として、見通しを良くする。
• フィーチャーモデルからアーキテクチャへの落とし込み
  • マッピングを可能にし、実装に向けた設計を行う。
• 検討したアーキテクチャからサンプルデモシステムの実装を作る
  • 実際に機能するデモシステムを開発する。

箱庭利用者のメリット

• 多様なシミュレーション機能の利用
  • 自分の興味ある分野について、実装の良し悪しを試せる。
• 必要な環境の簡単な構築
  • 興味のない分野については、箱庭が用意しているアセットを組み合わせて、簡単に必要な環境を構築できる。

フィーチャーモデルとは

フィーチャーモデルは、ソフトウェアプロダクトラインエンジニアリングで用いられる、ソフトウェア製品の機能を階層的に整理し表現するモデルです。製品間の共通点と差異を明確にし、多様な製品バリアントを効率的に開発するための基盤を提供します。

• 参考文献：
  • プロダクトライン開発における可変性のモデル化手法
  • FORM: A Feature-Oriented Reuse Method with Domain-Specific Reference Architectures

実装ステップ

1. フィーチャーモデルの作成
   • サービスに必要な機能を洗い出し、フィーチャーモデルを作成する。
2. 共通機能とオプション機能の特定
   • フィーチャーモデルを用いて、共通機能とオプション機能を特定する。
3. アーキテクチャ設計
   • 特定された機能を基にシステムのアーキテクチャ設計を行う。
4. 実装
   • 設計されたアーキテクチャに基づき、デモシステムの実装を行う。

フィーチャーモデルを利用することで、デモシステムの設計と実装を効率的に進めることができます。これにより、利用者にとっても柔軟でカスタマイズ可能なサービスを提供することが可能になります。

[tmori]

フィーチャモデル version 1.0

[tmori]

変更点：

• 荷物の脱着は自動の方が対応しやすいことに気づいたので、対応範囲を変えました。
• 証拠写真を撮れる機能を追加しました。