Mastering Drone Simulation with Hakoniwa: Step-by-Step Guide

by Takashi Mori

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オープンソースで作る箱庭ドローンシミュレーションの技術を徹底解説合同会社箱庭ラボ森崇

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アジェンダ 1. お話しする範囲 2. 箱庭ドローンシミュレータとは 3. ドローンの⾶⾏原理 4. ドローンの数学・物理・制御⼊⾨ 5. ドローンの数値シミュレーション実現⽅法 6. オープンソース技術の紹介（QGC、 PX4） 7. ゲームエンジンの使い所 8. 箱庭ドローンシミュレータの構築 9. なぜ箱庭じゃなきゃダメなのか︖ 2

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お話しする範囲 • オープンソースベースでのドローン技術のエコシステム 3 Open Source Closed Product HardWare Software User Application Firmware Drone Control Ground Station QGC PX4 ArduPilot Mission Planner Simulation HILS SILS Gazebo AirSim Hakoniwa DJI Pixhawk Personal Use Free Software Game Engine Unreal Unity Position/Speed Attitude

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箱庭ドローンシミュレータとは • こちらで⼀般公開しています︕ 4

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箱庭ドローンシミュレータのアーキテクチャ 5 PX4 on SITL QGroundControl 18570/UDP Hakoniwa hakoniwa-px4sim Drone Physics/Sensor (C/C++) Game Engine Drone Control (C/C++) Unity Unreal Engine Scenario Test Python 4560/TCP PS4 Controller MATLAB/Simulink Generate Plant/ Sensor Model scenario parameters Simulation 箱庭は様々なソフトウェアを繋げるハブです︕

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箱庭ドローンシミュレータの歩き⽅ 6 ①-2 シミュレーションでの実現⽅法 ①-1 ドローンの⾶⾏原理 ②-1 PX4とは ②-2 SITLとは ③-1 QGCとは ③-2 ドローンの動かし⽅ ④-1 ゲームエンジンの使い所 ⑤-1 箱庭の仕組み ⑤-2 構築⽅法箱庭ドローンシミュレータの仕組みを理解するために必要な内容を説明します

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ドローンの⾶⾏原理 • ドローンの機体と⾶⾏原理 • ドローンの構造(クアッドコプタ) • ドローンの並進運動 • ドローンの回転運動 7

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ドローンの構造(クアッドコプタ) 8 • クアッドコプタとは • ロータ４個で機体の推⼒とトルクを発⽣させて⾶⾏する • ロータとは • プロペラを回転させるためのモーター • ドローンの推⼒・トルクを発⽣させる • ロータの特性として、回転⽅向と最⼤回転数などがある • 今回の解説で使う機体 • 左右・前後を対象としています • ロータ１と２が逆回転（CCW） • ロータ３と４が正回転（CW)

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ドローンの並進運動 • 垂直⽅向移動 • ４つのローターを同じ回転速度で回転させることで上昇⽅向の推⼒を発⽣させます • 推⼒＞質量✖重⼒︓上昇 • 推⼒＝質量✖重⼒︓ホバリング • 推⼒＜質量✖重⼒︓下降 • 推⼒はローターの回転速度の２乗に⽐例します • ⽔平⽅向移動 • 左右⽅向 • 機体を左側に傾けると左⽅向へ移動します • 機体を右側に傾けると右⽅向へ移動します • 前後⽅向 • 機体を前側に傾けると前⽅向へ移動します • 機体を後側に傾けると後⽅向へ移動します 9

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移動の様⼦（デモ） 10 上昇左⽅向移動前⽅向移動

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ドローンの回転運動 • Roll/Pitch/Yawの⽤語 11 • Roll/Pitch⽅向の回転 • 左右・前後の推⼒の差がトルクになる

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ドローンの回転運動 12 • Yaw⽅向の回転 • ロータ回転⽅向と逆トルクが発⽣する • 反トルクの差がYaw⽅向の回転トルクを⽣む反トルク発⽣の様⼦︓ ⾚⽮印の反トルクが⼤きいので、その⽅向に機体が回転する

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回転の様⼦（デモ） 13

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アジェンダ 1. お話しする範囲 2. 箱庭ドローンシミュレータとは 3. ドローンの⾶⾏原理 4. ドローンの数学・物理・制御⼊⾨ 5. ドローンの数値シミュレーション実現⽅法 6. オープンソース技術の紹介（QGC、 PX4） 7. ゲームエンジンの使い所 8. 箱庭ドローンシミュレータの構築 9. なぜ箱庭じゃなきゃダメなのか︖ 14

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ドローンの数学・物理・制御⼊⾨詳細はこちらを参照ください。 • https://speakerdeck.com/hiranabe/math-physics-and-dynamics-of-drone-in-hakoniwa 15

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ドローンの数値シミュレーション実現⽅法 • 微分⽅程式を数値シミュレーションする⽅法 • オイラー法 • ルンゲクッタ法 • 機体パラメータの決め⽅(試⾏錯誤中・・) • 本体 • 質量、機体サイズ、空気抵抗係数 • ローター • 最⼤回転数、ホバリング時の回転数、応答時間 • ローターの配置と回転⽅向、慣性モーメント、ホバリング時の回転数 • 反トルクのパラメータBとJr 16

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微分⽅程式を数値シミュレーションする⽅法 • 微分⽅程式（例） • !" !# = − $ % (cos 𝜑 sin 𝜃 cos 𝜓 + sin 𝜓 sin 𝜑) − ! % 𝑥 = 𝐹 𝑡, 𝑥(𝑡) • オイラー法 • 時間微分を以下のように展開 • ! "#△" %! " △" = 𝐹(𝑡, 𝑥(𝑡)) • 時間 𝑡 +△ 𝑡 の 𝑥 𝑡 +△ 𝑡 • 𝑥 𝑡 +△ 𝑡 =𝐹 𝑡, 𝑥 △ 𝑡 + 𝑥(𝑡) • シミュレーションでは、 • 初期値𝑥(0) およびパラメータ決めて、 • 𝐹 𝑥 △ 𝑡 • を連続して⾜し上げていきます。 • （他の変数の値φやθ等も同様にして計算します） 17 メリット実装が簡単デメリット Δtを⼗分に⼩さくしないと、誤差が⼤きくなる可能性があります。（今回は、0.003secとしています） △ 𝑡 𝑥(𝑡) 𝑡 𝑡 +△ 𝑡 𝑥(𝑡 +△ 𝑡)

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微分⽅程式を数値シミュレーションする⽅法 • ４次ルンゲ＝クッタ法 • 𝑘! = 𝐹(𝑡, 𝑥(𝑡)) • 𝑘" = 𝐹(𝑡 + ∆$ " , 𝑥 𝑡 + ∆$ " 𝑘! ) • 𝑘% = 𝐹(𝑡 + ∆$ " , 𝑥 𝑡 + ∆$ " 𝑘" ) • 𝑘& = 𝐹(𝑡 + ∆𝑡, 𝑥 𝑡 + ∆𝑡𝑘% ) • ' $(△$ *' $ △$ = ! + 𝑘! + 2𝑘" + 2𝑘% + 𝑘& • 考え⽅ • ４つの傾きの平均値から次の時間を予測する • 𝑘& ︓時刻 𝑡 の傾き。 • 𝑘' ︓時刻 𝑡 + ∆# ' の傾き。 𝑥は 𝑘& から予測したものを利⽤ • 𝑘) ︓時刻 𝑡 + ∆# ' の傾き。 𝑥は 𝑘' から予測したものを利⽤ • 𝑘* ︓時刻 𝑡 + ∆𝑡 の傾き。 𝑥は 𝑘) から予測したものを利⽤ 18 𝑥(𝑡) 𝑡 𝑡 +△ 𝑡 𝑥(𝑡 +△ 𝑡) 𝑡 +△ 𝑡/2 𝑥 𝑡 + ∆𝑡𝑘! /2 𝑥 𝑡 + ∆𝑡𝑘" /2 𝑥 𝑡 + ∆𝑡𝑘# 𝑥(𝑡 + ∆𝑡) 𝑘& 𝑘' 𝑘( 𝑘) 1 6 𝑘! + 2𝑘" + 2𝑘# + 𝑘$ メリット実装はそれほど難しくないオイラー法より精度が良いデメリット計算量が若⼲多くなる

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機体のパラメータ • https://www.biccamera.com/bc/item/6621239/ • 本体重量︓約80 g（プロペラとバッテリー含む）本体サイズ(幅×⾼さ×奥⾏mm)︓98×92.5×41 19 パラメータ役割単位パラメータ値 d 空気抵抗係数 𝑁 0.0001(えいやで決めた) Ixx, Iyy, Izz 慣性モーメント K𝑔 / 𝑚" 0.0000625, 0.00003125, 0.00009375 m 機体の質量 K𝑔 0.1 Tr ロータの応答時間 𝑠 (パラメータ探索) Kr ロータのゲイン K𝑔 (パラメータ探索) A ロータ推⼒の⽐例係数 𝑁 / 𝑠" ホバリングRPM（Ω% ）から逆算 𝐴 = 𝑚𝑔 4Ω% " B 反トルクの⽐例係数 𝑁 / 𝑚 / 𝑠" (パラメータ探索) Jr ロータの慣性モーメント 𝑁 / 𝑚 / 𝑠" (パラメータ探索) Rotor position ロータの配置 𝑚 左右・前後対称幅︓0.05m Hovering RPM ホバリング時のロータ回転速度 𝑟𝑝𝑚 最⼤RPMの半分に設定 Max RPM ロータの最⼤回転速度 𝑟𝑝𝑚 教科書の参考数値で最⼤RPMが6000〜 8000rpmとあったので、8000に設定

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機体パラメータの決め⽅（試⾏錯誤中） • 慣性モーメントの計算︓https://www.sky-engin.jp/blog/inertia-matrix/ • 機体のパラメータから仮定した値 • 中⼼の⽅がローターより重い • ロータ質量=(全体質量ー中⼼質量)/4 • 半径は機体の幅と同じ • 慣性モーメントの計算式 • 𝐼! = "!#" $ • 𝐼% = 4𝑚𝑎$ • 𝐼& = '# $ （ピッチ側はロール側は同じではなさそうなので半分に） • 計算結果 20 パラメータ値単位全体質量 0.1 kg 中⼼質量(c_m) 0.075 kg ロータ質量(m) 0.00625 kg 半径(a) 0.05 m パラメータ値 Iz 0.00009375 Ix 0.0000625 Iy 0.00003125 Izの計算 Ix, Iyの計算

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機体のパラメータ⼀覧パラメータ役割単位パラメータ値の決め⽅パラメータ値 d 空気抵抗係数 𝑁 えいやで決めました 0.0001 Ixx, Iyy, Izz 慣性モーメント K𝑔 + 𝑚! 本物の機体を参考にして、導出しました 0.0000625, 0.00003125, 0.00009375 m 機体の質量 K𝑔 本物の機体を参考にしました 0.1 Tr ロータの応答時間 𝑠 パラメータ探索 0.05 Kr ロータのゲイン K𝑔 パラメータ探索 8000 A ロータ推⼒の⽐例係数 𝑁 + 𝑠! ホバリング時のRPM値から逆算しました 1.53281e-08 B 反トルクの⽐例係数 𝑁 + 𝑚 + 𝑠! パラメータ探索 1.3e-10 Jr ロータの慣性モーメント 𝑁 + 𝑚 + 𝑠! パラメータ探索 1.0e-10 Rotor position ロータの配置 𝑚 本物の機体を参考にしました Hovering RPM ホバリング時のロータ回転速度 𝑟𝑝𝑚 本物の機体を参考にしました 4000 Max RPM ロータの最⼤回転速度 𝑟𝑝𝑚 本物の機体を参考にしました 8000 21

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オープンソース技術の紹介（QGC、PX4） • ドローン⽤オープンソース技術のエコシステム • QGC • QGCとは • QGCがすごいと思ったところ（感想） • QGCのシミュレーションでの利⽤⽅法 • PX4 • PX4とは • PX4がすごいと思ったところ（感想） • PX4のシミュレーション⽤のアーキテクチャ 23

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ドローン⽤オープンソース技術のエコシステム 24 Ground Station Pixhawk Hardware Firmware

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QGCとは • 何ものか • ドローンの地上局システム⽤のアプリケーション • 主な⽤途 • 地上から機体を遠隔操作し、 • 様々なミッションを実⾏できる • サポートしているファームウェア • PX4 • ArduPilot • 動作環境 • Windows • Linux • MacOS 25

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QGCがすごいと思ったところ（感想） 1. 地図の⾃動取り込み 2. 様々な機体設定 3. 直感的な操作 4. リアルタイム監視 5. ミッションプランニング 26

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地図の⾃動取り込み • 東京都︓35.689、139.692 27

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地図の⾃動取り込み • ⼤阪府︓34.686、135.520 28

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地図の⾃動取り込み • 福井県︓36.065、136.222 29

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様々な機器設定 30 • 機体の様々な設定が可能です︕ • Actuators • ⾶⾏挙動 • PIDチューニング • Actuators • ローターの位置 • 回転⽅向

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⾶⾏挙動 31 • 速度制限かけれます • 箱庭は3.5km/s

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PIDチューニングもできちゃう︕ 32

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直感的な操作とリアルタイム監視 33 機体の位置や速度を表⽰機体の操作地図上に⽬標地点を設定機体の姿勢⾓を表⽰

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ミッションプランニング 34

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QGCのシミュレーションでの利⽤⽅法 35 これまでのデモ動画は全てシミュレータでっており、実機と同じ操作が可能です︕ ↓PX4との通信設定さえやっておけば。

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PX4とは • 何ものか • ドローンのファームウェア • オートパイロット⽤のフライトスタック • 主な⽤途 • 様々な機体を選択できる • マルチコプター、固定翼、VTOL • 地上⾛⾏ロボット、⽔中ドローン • 豊富なソフトウェアが揃っている • 機体制御プログラム • 周辺ドライバ • 動作環境 • POSIX準拠のOS • NuttX OS（組み込み向け） • Linux、MacOS（シミュレータ向け） 36

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PX4がすごいと思ったところ（感想） 1. 外部連携が考慮されたアーキテクチャ 2. PX4通信フレームワーク 3. ロギング機構とビジュアライザー 4. ROSとの親和性 5. ドキュメントが充実している 37

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外部連携が考慮されたアーキテクチャ 38 1. TCP／UDP通信で、以下の連携が可能 1. Offboard 2. QGC 3. Simulator

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PX4通信フレームワーク • uORBメッセージ • PX4内のアプリ間の通信はuORBメッセージ • Pub/Sub型の通信 • ROS っぽい︕ 39

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SDカードロギング機構とビジュアライザー • uORBのメッセージは⾃動ロギングされる • シミュレータの場合ここにあります。 • PX4-Autopilot/build/px4_sitl_default/rootfs/log 40 logger uORB msgs ULog Visualizer （pyulog等） Text

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ROSとの親和性 41 https://docs.px4.io/main/en/middleware/uxrce_dds.html • uORBメッセージは、μXRCE-DDSを通して、ROS2に変換できます︕

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ドキュメントが充実している︕ 42 https://docs.px4.io/main/en/

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PX4のシミュレーション⽤のアーキテクチャ通信メッセージは MAVLINK 対応が必要なメッセージはそんなに多くない︕ 43

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アジェンダ 1. お話しする範囲 2. 箱庭ドローンシミュレータとは 3. ドローンの⾶⾏原理 4. ドローンの数学・物理・制御⼊⾨ 5. ドローンの数値シミュレーション実現⽅法 6. オープンソース技術の紹介（QGC、 PX4） 7. ゲームエンジンの使い所 8. 箱庭ドローンシミュレータの構築 9. なぜ箱庭じゃなきゃダメなのか︖ 44

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ゲームエンジンの使い所 • ゲームエンジンって何︖ • ドローンシミュレータの代表格 • 箱庭で使いたいゲームエンジンの機能 45

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ゲームエンジンって何︖ • あえて２つ挙げると（シミュレーションの視点で重要な機能） • 物理エンジン • レンダリングエンジン • 物理エンジンとは※ • 質量・速度・摩擦・⾵といった，古典⼒学的な法則をシミュレーションするコンピュータのソフトウェアである • レンダリングエンジンとは※ • レンダリングを⾏うソフトウェア部品。情報（データ）を読み込んで、特定のルールにしたがい適切な表現に変換する役割を担う • レンダリングとは • データ記述⾔語やデータ構造で記述された抽象的で⾼次の情報から、コンピュータのプログラムを⽤いて画像・映像（動画）・⾳声などを⽣成すること 46 ※参照元︓ウィキペディア

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ゲームエンジンの種類観点 Unity Unreal Engine 備考初⼼者の学びやすさ ○ △ Unreal Engine は、⾼度な機能を利⽤できるが、初⼼者にはどれをどう使えば良いのか迷う。Unityは書籍も多く、導⼊障壁は低い。グラフィックの美しさ △ ○ Unreal Engineのグラフィックは美しいスクリプトの作りやすさ ◎ △ UnityはC#なので、作りやすい。標準で⾃動ビルドもしてくれる。 Unrealは、C++なので、初⼼者にはハードル⾼め。 UIの作りやすさ ○ △ Unityの⽅が直感的に作れる。ライセンス △ ○ どちらもプライベートで利⽤する範囲では問題ないが、商⽤利⽤する場合は、Unityの⽅がコストが⾼い 47 • ゲームエンジンには様々な種類がありますが、 • 代表的なものはUnityとUnreal Engineと思います。補⾜︓ どちらのゲームエンジンを選ぶかは、プロジェクトのニーズや開発者の好み、または特定のスキルセットに⼤きく依存します。

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ボールを置いて，物理シミュレーションを実⾏するまで 48 48 Unityでのデモ（１）

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ロボットも動かすことができる 49 49 Unityでのデモ（２）

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箱庭で使いたいゲームエンジンの機能 50 Game Engine 物理エンジン⼒学/運動⼲渉/衝突レンダリングエンジン 3D ビジュアライズカメラ/ LiDAR ユーザI/F ユーザ操作スクリプトシステム外乱テストシナリオ • ドローンのシミュレーションにおいて、ゲームエンジンの機能として使いたいもの

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アジェンダ 1. お話しする範囲 2. 箱庭ドローンシミュレータとは 3. ドローンの⾶⾏原理 4. ドローンの数学・物理・制御⼊⾨ 5. ドローンの数値シミュレーション実現⽅法 6. オープンソース技術の紹介（QGC、 PX4） 7. ゲームエンジンの使い所 8. 箱庭ドローンシミュレータの構築 9. なぜ箱庭じゃなきゃダメなのか︖ 51

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箱庭ドローンシミュレータの構築 • 全体アーキテクチャ • ゲームエンジン連携 • 箱庭と接続する上で対応が必要なこと • ドローン3Dモデルの構築 • 箱庭通信PDUデータの作成 • PX4連携 • 箱庭と接続する上で対応が必要なこと • MAVLINK通信プロトコルの理解と実装 • 物理モデルとセンサモデルのアーキテクチャ • hakoniwa-px4sim • 物理モデルの実⾏ • 箱庭コア機能との連携 52

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箱庭ドローンシミュレーション構成 53

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詳細アーキテクチャ 54

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全体アーキテクチャ 55 PX4 on SITL QGroundControl 18570/UDP Hakoniwa hakoniwa-px4sim Drone Physics/Sensor (C/C++) Game Engine Drone Control (C/C++) Unity Unreal Engine Scenario Test Python 4560/TCP PS4 Controller MATLAB/Simulink Generate Plant/ Sensor Model scenario parameters Simulation 箱庭は様々なソフトウェアを繋げるハブです︕

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ゲームエンジン連携 • ３Dモデル︓箱庭ドローン(H1号) • 中村歩⾼さんからご提供いただきました • どういうものか︖ • DroneAvator スクリプト • 箱庭と通信を⾏います • 位置と姿勢情報をUnity上で再現します • PWMデューティ値をプロペラ回転アニメに変換 • 障害物との衝突情報を箱庭にFBします • 衝突検出 • 機体のプロペラに衝突検出オブジェクトを設置 56 56 箱庭位置・姿勢 PWM Duty 衝突情報箱庭PDUデータ 3Dモデルスクリプト

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作成したドローンを配置してシミュレーションシーン・ビューゲーム・ビュー 57

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PX4 PX4連携 58 Hakoniwa-px4sim HIL_SENSOR HIL_GPS HIL_ACTUATOR _CONTRLS Drone Physics (C/C++) Drone Sensors (C/C++) Drone Actuator (C/C++) 1. アクチュエータ情報に応じて物理ダイナミクスを駆動する 2. 物理ダイナミクスの内部情報をセンサデータに変換する 3. センサデータを定期的に送信する MAVLINK通信プロトコル

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PX4連携詳細 59

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hakoniwa-px4sim • GitHubで⼀般公開中︕ • https://github.com/toppers/hakoniwa-px4sim 60 Star & Watch お願いします︕

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箱庭コア機能箱庭マスタ PX4 hakoniwa-px4simの内部構造 61 Aircraft Factory 箱庭アセット HIL_ACTUATOR _CONTRLS HIL_SENSOR HIL_GPS 箱庭アセット (Unity) 位置・姿勢 PWM Duty 衝突情報箱庭PDUデータ MAVLINK 箱庭時間同期 Aircraft Physics Sensors Actuator 機体パラメータ create

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デモ 62

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アジェンダ 1. お話しする範囲 2. 箱庭ドローンシミュレータとは 3. ドローンの⾶⾏原理 4. ドローンの数学・物理・制御⼊⾨ 5. ドローンの数値シミュレーション実現⽅法 6. オープンソース技術の紹介（QGC、 PX4） 7. ゲームエンジンの使い所 8. 箱庭ドローンシミュレータの構築 9. なぜ箱庭じゃなきゃダメなのか︖ 63

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なぜ箱庭じゃなきゃダメなのか︖ 64 • 統合的なシミュレーションハブとしての機能性 • 様々なソフトウェアやシミュレータを柔軟に接続・統合を可能にします • 今回の場合は、C⾔語ベースの物理式のプログラム、UnityやUnreal Engine、PX4等です • 拡張性 • オープンソースであるため、⾃分のニーズに合わせてカスタマイズできます • 物理式は⽬的に応じて変更可能。MATLABで作成することもできます • コスト効率 • 箱庭は無料であり、コストを抑えながら⾼度なシミュレーションを実現可能 • 教育や研究開発、趣味のプロジェクトで⼗⼆分に活⽤できます︕ 箱庭ドローンシミュレータは、将来的に、様々なソフトウェアやシミュレータと連携できる可能性を秘めています︕

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最新のアップデート 65 ⽣成AIコンテスト︕ 低温領域でのセンサー異常（温度ドリフト） https://www.youtube.com/watch?v=R67QkYnJngc https://www.youtube.com/watch?v=Z3Slx0CPf8I

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ご清聴ありがとうございました︕ 66