JP2019148860A

JP2019148860A - 無人飛行体、無人飛行体の飛行経路作成方法およびプラント制御システム

Info

Publication number: JP2019148860A
Application number: JP2018031599A
Authority: JP
Inventors: 享諸墨; Akira Morozumi
Original assignee: Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Corp
Current assignee: Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Corp
Priority date: 2018-02-26
Filing date: 2018-02-26
Publication date: 2019-09-05
Anticipated expiration: 2038-02-26
Also published as: JP6833296B2

Abstract

【課題】ＧＰＳや正確な３次元座標データを必要とせず、自立運転が可能であり、短時間でプラントのライン内を巡回飛行することができる無人飛行体、無人飛行体の飛行経路作成方法およびプラント制御システムを提供する。【解決手段】実施形態に係る無人飛行体は、プラント内を巡回飛行してラインの点検データを収集する。無人飛行体は、異なる設置角度で設けられ、自己が飛行する飛行経路の周辺の撮像画像である第１撮像画像を取得する複数台の第１撮像部と、前記第１撮像画像と、前記設置角度に設定され前記複数の第１撮像部と同じ台数の第２撮像部によってあらかじめ取得された巡回経路の周辺の画像である第２撮像画像と、を画像処理する画像処理部を含む制御部と、を備える。前記制御部は、前記第１撮像画像が、前記第２撮像画像に一致するように飛行姿勢を制御して、前記飛行経路を作成する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、無人飛行体、無人飛行体の飛行経路作成方法およびプラント制御システムに関する。

プラントの稼働中のラインには、人間が立ち入ることはできない場合が多い。たとえば鉄鋼プラントの圧延プロセス中は、圧延機等の周辺は、危険であるため人間の立ち入りが厳しく制限されている。そのため、必要な情報は、あらかじめ配備され、配線されたセンサからの情報をオートメーション用コントローラ（ＰＬＣ）によって取り込み、あらかじめプログラムが収納されたＰＬＣがセンサ情報を元に、ラインを監視し、自動制御し、必要な警報を発報し、あるいはラインの運転停止等を行っている。

センサ情報だけでは取得することができない情報を収集するため、鉄鋼プラントの圧延ラインでは、定期的にライン停止時間を設け、安全を確保した上で人間がメンテナンスとして必要な情報を収集している。

また、機器等の運転中であっても、安全が確保されている指定された巡回経路を人間が巡回して目視点検等を定期的に行う場合もある。

従来技術としては、センサの入力はリミットスイッチやリレー接点などのディジタルＩ／Ｏもしくは流量や温度などのアナログ値が大半である。また、工業用監視カメラ（ＩＴＶ）による監視画像や運転停止前後の状況を動画に記録する場合がある。ただし、取得されたカメラ画像は、ＰＬＣによって取得されたデータとはリンクされておらず、独立して用いられることが多い。

技術発展と共に無人化自動運転が進んでいる。公道を走る自動車の自動運転は実用化まで技術的な課題は残っているとされているが、限られた範囲内で作業する重機の自動運転は一般的に使用されている（たとえば、特許文献１等）。

重機の自動運転にはＧＰＳが使用されており、ＧＰＳの情報からルートを作成することによって自動運転が可能である。しかし、ＧＰＳと実際の地形にずれが生じていた場合、自動運転は滞ることになってしまう。

そのような問題を解決するために、特許文献１に開示された技術は、実際の地形のデータをフィードバックし、そのデータとＧＰＳのデータとを比較することによって、実際の地形による相違等を低減するものである。

重機に限らず、無人飛行体(ドローン)も、一般的にＧＰＳからルートを作成し、障害物がなければＧＰＳにしたがって自動運転をすることができる。

石油精製工場や、化学プラント、電力生成プラントのような産業プラントは、分散制御システム（ＤＣＳ）によって自動運転されている。ＤＣＳは、ヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）を備えており、ＨＭＩにより運転中の状況を人間に通知することができる。

ところで、人間は、ＨＭＩからの情報も含めて総合的に判断することができるので、プラントに存在する機器や装置等の物理的なリスクを特定し、それらを軽減する役割を担うことができる。人間による目視点検のような保守ルーチンや定期ルーチンを実行することによって、プラントに生じ得るリスク低減が図られる。

特許文献２は、ドローンを活用して、人間の役割をドローンに担わせることで省力化を図り生産性を改善するものである。ドローンのルート生成にはウェイポイントと呼ばれるルート生成装置が各地に配備されることになる。

国際公開２０１７／１１５８７９号特開２０１６−１９７４０４号公報

新技術としてドローンの活用が各方面で期待されており、一部産業においては実用化されている。ドローンの自立運転に関してはさまざまな課題があるが本発明では、次の２点に特に着目する。

（１）自立運転ルートの確立には、通常、ＧＰＳもしくは移動範囲内の構造物等の３次元座標データが必要となる。しかし、狭い範囲ではＧＰＳの精度が十分でない上、屋内のプラントではＧＰＳ自体を利用することが困難である。また、あらかじめ正確な３次元座標データを持つデータベースを構築するのには多大な時間と工数を必要とする。そのため、上述のような既存の技術では、プラントのライン内の監視のためのドローンの自立運転ルートを確立することは困難である。

（２）空中を浮遊しながら自立運転可能としても、運転時間が短いわりには、充電時間が長い。たとえば、ドローンを数時間充電しても、運転可能時間は２０〜３０分ほどに制限される場合が多い。

この発明の実施形態は上記のような課題を解決するためになされたものであり、ＧＰＳや正確な３次元座標データを必要とせず、自立運転が可能であり、短時間でプラントのライン内を巡回飛行することができる無人飛行体、無人飛行体の飛行経路作成方法およびプラント制御システムを提供することを目的とする。

実施形態に係る無人飛行体は、プラント内を巡回飛行してラインの点検データを収集する。無人飛行体は、異なる設置角度で設けられ、自己が飛行する飛行経路の周辺の撮像画像である第１撮像画像を取得する複数台の第１撮像部と、前記第１撮像画像と、前記設置角度に設定され前記複数の第１撮像部と同じ台数の第２撮像部によってあらかじめ取得された巡回経路の周辺の画像である第２撮像画像と、を画像処理する画像処理部を含む制御部と、を備える。前記制御部は、前記第１撮像画像が、前記第２撮像画像に一致するように飛行姿勢を制御して、前記飛行経路を作成する。

本実施形態では、自己が撮像している画像が、あらかじめ取得された画像と一致するように飛行姿勢を制御して飛行経路を作成するので、ＧＰＳや正確な３次元座標データを必要とせず、自立運転が可能であり、短時間でプラントのライン内を巡回飛行することができる。

図１（ａ）は、プラントの巡回経路を例示する模式図である。図１（ｂ）は、第１の実施形態に係るドローンを例示する模式的な正面図である。人間が取得したカメラの画像およびドローンが撮像しているカメラの画像を表す模式図である。第２の実施形態に係るプラント制御システムを例示する模式図である。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。
なお、図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。また、同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。
なお、本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には、同一の符号を付して詳細な説明を適宜省略する。

（第１の実施形態）
図１（ａ）は、プラントの巡回経路を例示する模式図である。
図１（ａ）に示すように、プラント１００には、複数の機器および装置が設置されている。プラント１００は、この例では、鉄鋼の熱間圧延プラントである。この例のプラント１００では、加熱炉１１０、粗圧延機１１２、エッジヒータ・バーヒータ１１８、仕上圧延機１２０、水冷却装置１２６および巻取機１２８が直線状に配置されている。粗圧延機１１２は、電動機１１４によって駆動され、電動機１１４は、ドライブ装置１１６によって制御される。仕上圧延機１２０は、電動機１２２によって駆動され、ドライブ装置１２４によって制御される。その他、図示しないテーブルローラ等の搬送機器等も電動機によって駆動され、ドライブ装置によって制御されている。また、加熱炉１１０等他の機器を含めて、プラント１００の機器および装置は、プロセスコンピュータおよびプロセス制御コントローラの制御の下、設定された条件で、連動して、あるいは独立して動作する。

これらの機器や装置については、日常的に点検が行われる。点検は、一定の巡回経路５０に沿って行われる。本実施形態では、まず、巡回経路５０は、作業員２が複数台のカメラ６ａ〜６ｄを設けたヘルメット４を装着して、あらかじめ設定された巡回経路５０を巡回し、定められた点検箇所、点検項目を主として目視により点検する。なお、巡回経路は１通りに限らず、点検の頻度や内容等に応じて複数通りであってもよい。

なお、以下では、熱間圧延プラントの場合を例にして説明するが、実施形態のドローンは、鉄鋼の熱間圧延プラントに限らず、日常的な巡回点検を行うプラントであれば、他のプラントであっても適用することが可能である。

作業員２が装着するヘルメット４には、複数のカメラ６ａ〜６ｄ（第２撮像部、第２撮像装置）がそれぞれ異なる角度をつけて設けられている。この例では、カメラは４台設けられているが、作業員２の位置を特定するために少なくとも３台設けることが好ましい。

カメラ６ａ〜６ｄは、作業員２が巡回し、作業員２が向いた方向に応じて巡回経路５０の周辺の画像を取得する。カメラ６ａ〜６ｄが取得した画像データは、画像データの取得時刻に関連付けられて、たとえば動画形式のデータとしてデータサーバ８に記憶される。データサーバ８には、リアルタイムで画像データを転送して記憶してもよいし、カメラ６ａ〜６ｄに画像データを記憶させ、巡回終了後、あるいは巡回中に画像データのデータ量が一定量になるごとに画像データをデータサーバ８に転送する等してもよい。

作業員２は、目視によってチェックした項目を、工程の点検票等に記入したり、タブレット端末等によって入力したりするが、そのプラントのラインの特性等に応じて、検査項目として目視以外の項目をチェックすることがある。目視以外の検査項目は、たとえば異音や異臭等である。巡回中に異音や異臭が生じていることを感じた場合には、作業員２は、その特徴等を点検票等に記入等する。工程の点検票等のチェックデータは、データサーバ８に記入時刻に関連付けて記憶される。

図１（ｂ）は、本実施形態のドローンを例示する模式的な正面図である。
図１（ｂ）に示すように、ドローン１０は、本体１２と、センサモジュール１４と、を備える。本体１２は、ドローン１０が飛行するためのプロペラ、プロペラを駆動するモータ、およびドローン１０の飛行姿勢や進行方向等を制御するコントローラ（制御部、制御装置）等を含んでいる。

センサモジュール１４は、複数のカメラ１６ａ〜１６ｄ（第１撮像部、第１撮像装置）を含む。複数のカメラ１６ａ〜１６ｄは、作業員２が装着するヘルメット４に設けられたカメラ６ａ〜６ｄと同じ位置および同じ角度でセンサモジュール１４に取り付けられている。ドローン１０のカメラ１６ａ〜１６ｄは、飛行経路の周辺の画像を取得する。ドローン１０の飛行経路は、人間が巡回しカメラで取得した画像と、ドローン１０が飛行しながら撮像している画像とが一致するような経路が選択される。

ドローン１０は、データサーバ８から作業員が取得した画像のデータを取得し、自己のカメラ１６ａ〜１６ｄで撮像している画像のデータと比較する。ドローン１０は、自己が撮像している画像が、作業員２が巡回して取得した巡回経路５０の周辺の画像に一致するように、飛行方向を設定する。

本実施形態のドローン１０の動作について説明する。
図２は、人間が取得したカメラの画像およびドローンが撮像しているカメラの画像を表す模式図である。
図２には、４つのカメラ６ａ，６ｂ，１６ａ，１６ｂが取得した画像の例が示されている。画像２０，２１は、作業員２が巡回して取得した巡回経路５０の周辺の画像であり、たとえば図１のＡ地点における周辺画像である。画像２０は、この例では、作業員２のカメラ６ａが撮像した画像である。画像２１は、この例では、作業員２のカメラ６ｂが撮像した画像である。

画像２２，２３は、ドローン１０が飛行しながら撮像している画像である。画像２２は、この例では、ドローン１０のカメラ１６ａが撮像している画像である。画像２３は、この例では、ドローン１０のカメラ１６ｂが撮像している画像である。

ドローン１０のカメラ１６ａ，１６ｂは、作業員２のカメラ６ａ，６ｂにそれぞれ対応する位置および角度に設定されている。ドローン１０は、カメラ１６ａの画像２２が画像２０に一致し、カメラ１６ｂの画像２３が画像２１に一致するように、自己の位置を探して飛行経路５２を設定する。

作業員２が巡回する場合には、巡回経路５０を巡回するとともに、制御盤等のメータや、機器や装置等の確認箇所を目視で確認する。ドローン１０は、巡回経路５０に沿った飛行経路５２で飛行するとともに、作業員２が目視確認を行った箇所の画像データも取得する。目視点検の箇所は、たとえば、制御盤のメータや表示灯の点灯・消灯・点滅等である。

ドローン１０が取得した画像のデータは、データサーバ８に記憶される。ドローン１０が画像データを記憶し、飛行終了後にデータをデータサーバ８に転送するようにしてもよいし、画像データをリアルタイムで転送したり、画像データのデータ容量が一定量に達した時点でデータサーバ８に転送したりしてもよい。

このように、ドローン１０は、自己が撮像している画像が作業員２によって取得された画像と一致するように飛行位置を設定するとともに、自己が取得した点検項目の画像も取得することができる。取得された点検項目の画像データは、取得時刻に関連付けられて、たとえばサーバ上で、プロセスコントローラ等によって収集されたＩ／Ｏデータ等とともに管理される。

なお、作業員２およびドローン１０が取得した画像データのうち、制御盤のメータ等の点検項目の画像部分については、相互に異なる場合があり得る。つまり、ドローン１０の飛行経路５２の自動作成においては、画像データの一致により飛行経路５２を設定することと、飛行経路５２の設定とは直接関係しない画像部分を含む画像データを取得することと、を同時に実行し、処理を要する場合がある。このような場合には、たとえば以下のような処理を追加的に実行すればよい。

まず、ドローン１０は、画像データを取得し、データサーバ８等は、取得された内容で画像データを一旦そのまま記憶する。

その後、作業員２が取得した画像２０，２１と、自己が取得した画像２２，２３のデータをそれぞれ画像処理して、それぞれの輪郭部分を抽出し、輪郭の一致、不一致によって、巡回経路５０を特定し、飛行経路５２を決定する。

プラントに設置された機器や装置等は、短期間のうちにその配置が移動されることは少ないので、撮像した画像の輪郭を抽出することによって、巡回経路５０の周辺の状況を特定することができる。一般に、制御盤のメータ等は、画像の輪郭の内側に配置されているので、輪郭以外の画像部分の変動が飛行経路の特定に影響することを小さくすることができる。このようにして、ドローン１０は、自己の飛行経路の特定および点検項目のデータ取得を同時に行うことができる。

その他、周知の画像処理技術を用いて、画像比較による飛行経路の特定および点検項目データの取得を同時に行うことができる。たとえば、飛行経路の特定に必要となる画像および点検項目に関する画像のそれぞれについて、あらかじめ画像処理後の特徴量を設定して、設定された特徴量からの相違をしきい値にして、それぞれのデータを識別するようにする等してもよい。

ドローン１０の飛行時にドローン１０を無線コントロールするオペレータを介在させて、ドローン１０の飛行経路を適宜修正するようにしてもよい。ドローン１０が飛行経路５２の発見に時間を要しているような場合には、オペレータが介在することによって、飛行時間を短縮することができる。

また、センサモジュール１４に加速度センサ等の慣性センサを設けることによって、ドローン１０は、どの方向にどの程度移動したかを認識することができる。ドローン１０が飛行を開始する位置を初期位置として、ドローン１０は、自己の移動位置のデータを記憶することができる。オペレータが飛行経路の修正に介在することによって、より早く巡回経路５０に一致する飛行経路５２を見出すようにした場合に、ドローン１０は、飛行の履歴を記憶する。オペレータの介在を用いて飛行時間を短縮される場合を機械学習させて、飛行経路を最適化することができる。飛行経路を最適化することによって、充電池の電力で動作するドローン１０の飛行時間を短縮することができる。

このようにして、本実施形態のドローン１０は、作業員２の巡回経路５０に沿って、自己の飛行経路５２を特定することができる。ドローン１０が撮像している画像が、あらかじめ作業員２が巡回して取得した巡回経路５０の周辺の画像に一致するように飛行経路５２を設定する。そのため、ＧＰＳによる誘導や、正確な３次元座標データを有するデータベースを構築することなく、ドローン１０の飛行経路を自動的作成することができる。

ドローン１０は、作業員２が取得する点検項目の目視データと同じデータを画像データとして取得することができる。取得された画像データは取得時刻に関連付けられて、他のＩ／Ｏデータ等とともに利用することができる。したがって、巡回点検の自動化、省力化を実現することができる。

ドローン１０の飛行経路５２は、作業員２による巡回経路５０の巡回を適切に行うことによって、より短時間で作成されることができ、飛行時間を短縮することができる。また、オペレータを介在させることによって、飛行経路の作成をより短時間で行うこともできる。さらに、ドローン１０に慣性センサ等の位置判定機構を設け、オペレータの介在を機械学習させることによって、最適な飛行経路を作成し、飛行時間を短縮することができる。

（第２の実施形態）
上述の実施形態において、ドローンは、ＧＰＳや正確な３次元座標にもとづく機器等の配置データを用いることなく、巡回経路に沿って自律的に飛行経路を確立することができる。制御システムでは、各工程の状況や条件等を検出して把握するために各種センサが設けられているが、ドローンにさらに多種のセンサを搭載して、各種データを取得することによって、制御システムが対象とするプラントのより詳細な状況を把握することができるようになる。

図３は、本実施形態に係るプラント制御システムを例示する模式図である。
図３に示すように、制御システム２００は、ドローンデータ収集装置２１０と、ドローン同期コントローラ２１２と、を備える。制御システム２００は、総合データ収集装置２１４と、総合データ閲覧装置２１６と、をさらに備える。そのほか、制御システム２００は、ＬＡＮで相互に接続された計算機等を含んでいる。すなわち、制御システム２００は、プロセスコントローラ２１８、プロセスコンピュータ２２０およびＨＭＩ端末２２２等を含んでいる。制御システム２００では、ドローンデータ収集装置２１０、ドローン同期コントローラ２１２、総合データ収集装置２１４および総合データ閲覧装置２１６は、プロセスコントローラ２１８等と協働して、制御対象のラインの制御データ等を総合的に収集し、分類し、所望のデータを抽出する等して、ラインの状況の分析や不具合の解析等に利用される。

プロセスコントローラ２１８は、複数用いられている場合には、制御用ＬＡＮ２２４を介して、相互に接続されている。プロセスコントローラ２１８は、設定された条件にしたがって、入出力モジュール等を介して各工程のデータを収集し、各機器や装置等に制御データを供給する。プロセスコントローラ２１８は、たとえば、オートメーション用コントローラ（ＰＬＣ）である。

プロセスコンピュータ２２０は、制御用ＬＡＮ２２４を介して、ＰＬＣ２１８に接続される。プロセスコンピュータ２２０は、さらに上位のコンピュータシステムによって指定されている条件群等をＰＬＣ２１８に対して設定する。また、プロセスコンピュータ２２０は、ＰＬＣ２１８を介して、センサや正業信号等のＩ／Ｏデータを収集する。これらのＩ／Ｏデータは、取得された時刻に関連付けられて、プロセスコンピュータ２２０によって管理される。

ＨＭＩ端末２２２は、情報系ＬＡＮ２２６を介して、ＰＬＣ２１８に接続されている。ＨＭＩ端末２２２は、ＰＬＣ２１８以下に接続されている機器や装置等のヒューマンマシンインタフェースを提供する。オペレータは、ＨＭＩ端末２２２を介して、制御システム２００を監視等することができる。

ドローンデータ収集装置２１０は、ドローン１０が収集した各種データを収集し、収集時の時刻に関連付けて記憶する。時刻に関連付けるデータには、カメラ１６ａ〜１６ｄによってそれぞれ取得した画像データも含まれる。

ドローン同期コントローラ２１２は、ドローンデータ収集装置２１０から各種データを取得し、制御用ＬＡＮ２２４にアップロードする。アップロードされたデータは、ＰＬＣ２１８の制御の下で、伝送されているＩ／Ｏデータ等とともに、総合データ収集装置２１４に記憶される。

総合データ収集装置２１４は、制御用ＬＡＮ２２４に接続されている。総合データ収集装置２１４は、ドローン１０が収集したデータおよびＰＬＣ２１８経由で収集した制御データ等を一括して管理する。それぞれのデータは、データを取得した時刻に関連付けられている。

総合データ閲覧装置２１６は、制御用ＬＡＮ２２４に接続されている。総合データ閲覧装置２１６は、条件を指定することによって、総合データ収集装置２１４で管理されている各データを抽出して、抽出したデータを出力する。総合データ収集装置２１４で管理されている各データは、データを収集した時刻に関連付けられているので、データを抽出する場合には、時刻を指定することにより、その時刻に関連付けられているデータを出力することができる。

本実施形態では、ドローン１０は、上述した第１の実施形態の場合の画像データのほか、音のデータ、においのデータ等、通常の制御システムにおいて設定されていないパラメータのデータを収集する。機器や装置等の異常等によって、異音や異臭が発生した時刻を特定したり、目視点検箇所の画像データに異常があるか否かを確認したりすることができる。

第１の実施形態の場合において説明したように、作業員２は、目視による検査のほか、ライン中の異音や異臭等についても点検する場合がある。本実施形態においては、ドローン１０は、マイクロフォンによって音のデータや、においセンサによって異臭の有無等を各工程中で検出し、収集する。

ドローン１０は、作業員２が入ることができない区域に、機器等の運転中であっても入ることができる。また、オペレータの操作の介在によって、人間が入り込むことができない区域にドローン１０を飛行させて、点検データを取得することもできる。そのため、機器等の運転中の異音等のデータを収集することによって、従来では、取得することができなかった情報をリアルタイムで収集して、ラインの状況判断に役立てることができる。

以上説明した実施形態によれば、ＧＰＳや正確な３次元座標データを必要とすることなく、自立運転が可能であり、短時間でプラントのライン内のデータの収集することができるドローン、ドローンの巡回経路作成方法およびプラント制御システムを実現することができる。

以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他のさまざまな形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明およびその等価物の範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。

２作業員、４ヘルメット、６ａ〜６ｄ，１６ａ〜１６ｄカメラ、８データサーバ、１０ドローン、１２本体、１４センサモジュール、２０〜２３画像、１００プラント、１１０加熱炉、１１２粗圧延機、１１４，１２２電動機、１１６，１２４制御盤、１１８エッジヒータ・バーヒータ、１２０仕上圧延機、１２６水冷却装置、１２８巻取機、２００制御システム、２１０ドローンデータ収集装置、２１２ドローン同期コントローラ、２１４総合データ収集装置、２１６総合データ閲覧装置、２１８プロセスコントローラ、２２０プロセスコンピュータ、２２２ＨＭＩ端末、２２４制御用ＬＡＮ、２２６情報系ＬＡＮ

Claims

プラント内を巡回飛行してラインの点検データを収集する無人飛行体であって、
異なる設置角度で設けられ、自己が飛行する飛行経路の周辺の撮像画像である第１撮像画像を取得する複数台の第１撮像部と、
前記第１撮像画像と、前記設置角度に設定され前記複数の第１撮像部と同じ台数の第２撮像部によってあらかじめ取得された巡回経路の周辺の画像である第２撮像画像と、を画像処理する画像処理部を含む制御部と、
を備え、
前記制御部は、前記第１撮像画像が、前記第２撮像画像に一致するように飛行姿勢を制御して、前記飛行経路を作成する無人飛行体。
プラント内を巡回飛行してラインの点検データを収集する無人飛行体の飛行経路作成方法であって、
異なる設置角度で設けられた複数台の第１撮像装置によって、自己が飛行する飛行経路の周辺の撮像画像である第１撮像画像を取得し、
前記設置角度に設定され前記複数の第１撮像装置と同じ台数の第２撮像装置によって、あらかじめ取得された巡回経路の周辺の画像である第２撮像画像と、前記第１撮像画像と、を画像処理し、
制御装置によって、前記第１撮像画像が前記第２撮像画像に一致するように飛行姿勢を制御して、前記飛行経路を作成する無人飛行体の飛行経路作成方法。
プラント内を巡回飛行してラインの点検データを収集する無人飛行体であって、
異なる設置角度で設けられ、自己が飛行する飛行経路の周辺の撮像画像である第１撮像画像を取得する複数台の第１撮像部と、
前記第１撮像画像と、前記設置角度に設定され前記複数の第１撮像部と同じ台数の第２撮像部によってあらかじめ取得された巡回経路の周辺の画像である第２撮像画像と、を画像処理する画像処理部を含む制御部と、
前記飛行経路の周辺に設置されているプラントの機器および装置に関連するデータを検出し得るセンサと、
を備え、
前記制御部は、前記第１撮像画像が前記第２撮像画像に一致するように飛行姿勢を制御して、前記飛行経路を作成し、前記センサによって検出された前記データを、検出した時刻とともに記憶する無人飛行体。
請求項３に記載された無人飛行体と、
前記時刻および前記時刻に関連付けられた前記データを収集して記憶するドローンデータ収集装置と、
前記プラントのプロセスコントローラによって取得された入出力データおよび制御データを収集する総合データ収集装置と、
前記データ、前記入出力データおよび前記制御データを前記時刻によって関連付けるドローン同期コントローラと、
を備えたプラント制御システム。