01
着眼点
トンネルや水道管のような通信条件の悪い場所では、撮影して持ち帰るだけでは作業の負荷が大きく残ります。さらに問題となるのは、品質基準を満たさないフレームをその場で棄却する人がいないことです。品質ゲートも棄却も既知の手法ですが、それらが監督制御の判断へどう伝播するかは、測定しなければ明らかになりません。固定した証拠の上でこれを確かめることを研究の中心に置いています。
Skyborne Inspection
DroneInspector
インフラ点検向けエッジAIドローン
空間の制約が大きい点検現場では、品質基準を満たさないフレームをその場で棄却する人がいません。ぼけた画像や白飛びした画像にも分類器はスコアを返すため、棄却も委譲もないまま陰性と判定された損傷は silent miss になります。この研究は、画質ゲートと棄却が監督制御の判断へどう伝播するかを、固定した証拠の上で 1 層ずつ入れ替えて測定し、その結果に基づいてファームウェアを実装したものです。
Read the scene before the signal is lost.
2026Skyborne Inspection
SPRESENSEDroneTensorFlow Lite MicroMobileNetV2Quality GateRuntime Supervision
02
構成
撮像 → ハッシュ → 画質指標 q → 分類 → 証跡コミット → 5 状態の監督制御、という一本道でファームウェアを構成しています。監督制御は受理 / 再撮像 / 安全停止に分岐し、再撮像は N_max = 2 で飽和、安全停止はラッチして解除コマンドが来るまで点検を再開しません。証跡ストアは 1 レコード 1 不変ファイルで、索引は保存せず起動時の走査で再構築します。
03
測定結果
凍結チェックポイントで採点し直した 1,000 枚のコンクリートパッチを固定証拠として、6 つの候補改善 (E1–E6) を 1 層ずつ入れ替えて比較しました。結果として 6 つのうち 5 つが、改善を動機づけた想定とは異なる挙動を示しました。証跡バッファは保管では優位だが到達では優位でない、配備フォーマットの整数化は同一画素で 13,638 件の監督判断を変える、判定が出た時点で機体は既に通過しており 1,000 レコード中 387 が別の面を指す、といった結果です。
04
現在地
機体プロセッサ上での MobileNetV2 int8 推論、索引の走査再構築 (40/40 試行で 4,000 件を完全回復)、実ケーブル抜きに対する証跡の耐久 (18/18)、監督判断経路の WCET まで実機で測り切っています。一方でオンターゲット推論は 94.3 秒でリアルタイムではなく、消費電力と現場精度は未測定です。検証は台上条件に限られ、飛行や現場試験はまだ主張していません。
ハイライト
ポイント
画質ゲート → 分類 → 証跡 → 5 状態監督制御を 1 本の不変条件として固定
索引を保存しない証跡ストア — 走査による再構築が 40/40 試行で完全回復
6 層の入れ替え比較 (E1–E6) で、5 つが想定と異なる挙動を示すことを実測
STPA + FMEA、Simulink/Stateflow モデル、飛行 SIL まで含む一次資料を公開
受賞作品として外部からの評価も得ている点検テーマ
ほかのプロジェクト