無人航空機

一般に無人機として知られている無人航空機(UAV)は、人間のパイロットが搭乗していない航空機です。 UAVは無人航空機システム(UAS)のコンポーネントです。 UAV、地上ベースのコントローラ、およびこれらの2つの間の通信システムが含まれています。 UAVの飛行は、人間の操作者による遠隔操作の下でも、または搭載されたコンピュータによる自律的なものでも、様々な程度の自律性で動作することができる。

有人航空機と比較して、UAVはもともとミッションに使用されていましたが、人間にとってはあまりにも「鈍い、汚い、危険な」ものでした。 彼らの軍事用途は主に軍事用途から始まったものの、ポリシング、平和維持、サーベイランス、航空写真、農業、密輸、無人機レースなど、商用、科学、レクリエーション、農業、その他の用途に急速に拡大しています。 民間人のUAVは現在、2015年までに100万台を超える見積もりで軍事UAVを大幅に上回っているため、自律型車と家庭用ロボットの後に、自律型のものを早期商業用途として見ることができます。

分類
UAVは、通常、6つの機能カテゴリーの1つに分類されます(多機能の機体プラットフォームが普及しています)。

ターゲットとデコイ – 陸上および空中砲兵に敵機またはミサイルをシミュレートするターゲットを提供する
偵察 – 戦場情報を提供する
戦闘 – 危険度の高い任務のための攻撃能力を提供する(無人戦闘航空機(UCAV)参照)
物流 – 貨物の配送
研究開発 – UAV技術の向上
民生用および商用UAV – 農業、航空写真、データ収集

米国軍用UAVティアシステムは、軍事計画者によって、全体的な使用計画の中のさまざまな個々の航空機要素を指定するために使用されます。

軽量型多目的ミサイル搭載Schiebel S-100
車両は、範囲/高度に関して分類することができる。 ParcAberporth Unmanned Systems forumなどの業界イベントでは、以下の内容が[誰によって?]進んでいます:

手持ちの2,000フィート(600 m)の高度、約2 kmの範囲
5,000フィート(1,500 m)の高さ、最大10 kmの範囲
NATOタイプ10,000フィート(3,000 m)、最高50 km範囲
戦術18,000フィート(5,500 m)の高度、約160 kmの範囲
MALE(中高度、長時間耐久)、最大30,000フィート(9,000 m)、200 kmを超える範囲
高さ30,000フィート(9,100 m)以上の不確定な範囲の高さ(高さ、長時間の耐久性)
極超音速超音速(マッハ1-5)またはハイパーソニック(マッハ5+)50,000フィート(15,200m)または眼窩下高度は、200kmを超える範囲
軌道低軌道(マッハ25+)
CIS月地球 – 月移動
UAVのためのコンピュータ支援キャリアガイダンスシステム(CACGS)

その他のカテゴリは次のとおりです。

Hobbyist UAVs – さらに分けることができる
レディ・トゥ・フライ(RTF)/コマーシャル・オフ・ザ・シェルフ(COTS)
Bind-and-Fly(BNF) – プラットホームを飛ぶには最低限の知識が必要
ほぼ準備完了(ARF)/ドゥーイット・ユア(DIY) – 大気に乗るためにはかなりの知識が必要です
ベアフレーム – 重要な知識と自分の部品が必要です
中規模軍用および商用UAV
大規模な軍用UAV
ステルス戦闘UAV

無人多目的航空機(もともと2人乗りのピストレルシヌス)
無人航空機に変換された有人航空機(およびオプションでパイロット式UAVまたはOpV)

航空機の重量による分類はかなり簡単です:

マイクロエアビークル(MAV) – 1g未満の最小UAV
ミニチュアUAV(SUASとも呼ばれる) – 約25kg未満
より重いUAV

UAVコンポーネント
同じタイプの有人航空機と無人航空機は、一般に認識可能に類似した物理的構成要素を有する。 主な例外は、操縦席と環境制御システムまたは生命維持システムです。 いくつかのUAVは成人よりもはるかに少ない体重計(カメラなど)を搭載しているため、結果としてかなり小さくなります。 彼らは重いペイロードを搭載していますが、兵器化された軍事用のUAVは、同等の武器を持つ有人のカウンターパートよりも軽いです。

小さな民間人のUAVは、生命に重要なシステムを持たないため、軽量であるが頑丈な材料や形状から構築することができ、あまり強くテストされていない電子制御システムを使用することができます。 小さなUAVの場合、このレイアウトは有人航空機ではほとんど使用されませんが、クワッドコプレーナのデザインが一般的になりました。 小型化とは小型電動機やバッテリーなどの有人航空機では実現不可能な、あまり強力でない推進技術を使用することができることを意味します。

UAVの制御システムは、有人機とは異なる場合があります。 遠隔の人間の制御のために、カメラとビデオリンクはほとんどの場合コックピットのウィンドウを置き換えます。 無線で送信されたデジタルコマンドは、物理的なコックピットコントロールを置き換えます。 オートパイロットソフトウェアは、有人航空機と無人航空機の両方で、さまざまな機能セットとともに使用されています。


飛行機の主な違いは、コックピットエリアとその窓がないことです。 Tailless quadcoptersは、回転翼型UAVの一般的なフォームファクタであり、テール型モノ/双対コッタは有人型プラットフォームでは一般的です。

電源およびプラットフォーム
小型UAVは主にリチウムポリマー電池(Li-Po)を使用し、大型車両は従来の航空機エンジンに依存します。 航空機の規模またはサイズは、UAVのエネルギー供給の定義的または制限的な特性ではありません。 現在のところ、Li-Poのエネルギー密度はガソリンよりはるかに小さい。 北大西洋を横切るUAV(バルサの木とマイラーの肌から作られた)の旅の記録は、ガソリンモデルの飛行機またはUAVによって保持されています。 彼の作品の1つが大西洋を横断して1ガロンの燃料で1,882マイル飛んできた2003年のマナード・ヒルは、この記録を保持しています。 参照:電力は、飛行に必要な作業が少なく、電気モーターが静かなので使用されます。 また、適切に設計されたプロペラを駆動する電気モーターまたはガソリンモーターの推力対重量比は、垂直にホバリングまたは上昇することがあります。 Botmite飛行機は、垂直に登ることができる電気式UAVの一例です。

バッテリ排除回路(BEC)は、電力分配を集中化するために使用され、しばしばマイクロコントローラユニット(MCU)を搭載しています。 より高価なスイッチングBECは、プラットフォーム上の加熱を減少させます。

コンピューティング
UAVコンピューティング能力は、アナログ制御からマイクロコントローラ、SOC(System-On-a-Chip)、およびシングルボードコンピュータ(SBC)に至るまで、コンピューティング技術の進歩に追随しました。

小型UAVのシステムハードウェアは、フライトコントローラ(FC)、フライトコントローラボード(FCB)、またはオートパイロットと呼ばれることがあります。

センサ
位置センサーと移動センサーは、航空機の状態に関する情報を提供します。 Exceptoceptiveセンサーは距離測定のような外部情報を扱います。

非協力型センサは、ターゲットを自律的に検出できるため、分離保証や衝突回避に使用されます。

6自由度は3軸ジャイロスコープと加速度計(一般的な慣性測定ユニット – IMU)を意味し、9自由度はIMU +コンパス、10自由度を意味します気圧計を追加し、通常11 DOFはGPS受信機を追加します。

アクチュエータ
UAVアクチュエータには、モータ/エンジンおよびプロペラ、サーボモータ(主に航空機およびヘリコプター用)、武器、ペイロードアクチュエータ、LEDおよびスピーカにリンクされたデジタル電子スピードコントローラ(モータのRPMを制御する)が含まれます。

ソフトウェア
フライトスタックまたはオートパイロットと呼ばれるUAVソフトウェア。 UAVは、変化するセンサデータに迅速に応答する必要のあるリアルタイムシステムです。 Nuttx、Preemptive-RT Linux、Xenomai、Orocos-Robot Operating System、DDS-ROS 2.0など、Navio、PXFMiniなどで保護されたラズベリーピス、Beagleboardsなど、ゼロから設計されています。

フライトスタックの概要

要件 オペレーション
ファームウェア タイムクリティカル マシンコードからプロセッサ実行、メモリアクセス ArduCopter-v1.px4
ミドルウェア タイムクリティカル フライトコントロール、ナビゲーション、ラジオ管理 Cleanflight、ArduPilot
オペレーティング・システム コンピュータ集中型 オプティカルフロー、障害回避、SLAM、意思決定 ROS、Nuttx、Linuxディストリビューション、Microsoft IOT

民生用オープンソーススタックには次のものがあります。

ArduCopter
DroneCode(ArduCopterから分岐)
CrazyFlie
KKMultiCopter
MultiWii
BaseFlight(MultiWiiから分岐)
CleanFlight(BaseFlightから分岐)
BetaFlight(CleanFlightから分岐)
iNav(CleanFlightから分岐)
RaceFlight(CleanFlightから分岐)
OpenPilot
dRonin(OpenPilotからフォーク)
LibrePilot(OpenPilotからフォーク)
TauLabs(OpenPilotからフォーク)
パパラッチ

ループ原則
UAVは開ループ、閉ループ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。

開ループ – このタイプは、センサ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(高速、低速、左、右、上、下)を提供します。
クローズドループ – このタイプは、行動を調整するためのセンサフィードバックを組み込んでいます(風下を反映するように速度を下げ、高度300フィートに移動します)。 PIDコントローラは一般的です。 場合によっては、フィードフォワードが採用され、ループをさらに閉じる必要があります。

フライトコントロール
UAVは傾斜面での積極的な操縦または着陸/傾斜を実行し、より良い通信スポットに向かって登るようにプログラムすることができます。 いくつかのUAVは、VTOL設計などの様々な飛行モデルを用いて飛行を制御することができます。

UAVはまた、平らな垂直面上にペーチングを実施することもできる。

コミュニケーション
ほとんどのUAVは、ビデオやその他のデータのリモートコントロールや交換のためにラジオを使用しています。 初期のUAVには、狭帯域アップリンクしかありませんでした。 ダウンリンクは後で来た。 これらの双方向狭帯域無線リンクは、遠隔操作者に航空機システムの状態に関するコマンドおよび制御(C& C)および遠隔測定データを伝送した。 超長距離飛行の場合、軍用UAVは衛星航法システムの一部として衛星受信機も使用します。 ビデオ伝送が必要な場合、UAVは別個のアナログビデオラジオリンクを実装する。

最新のUAVアプリケーションでは、ビデオ伝送が必要です。 したがって、C& C、テレメトリーおよびビデオトラフィックのための2つの別個のリンクを有する代わりに、単一の無線リンク上のすべてのタイプのデータを搬送するためにブロードバンドリンクが使用される。 これらのブロードバンドリンクは、サービス品質技術を活用して、C& Cトラフィックを低遅延で最適化することができる。 通常、これらのブロードバンドリンクは、インターネット経由でルーティングできるTCP / IPトラフィックを伝送します。

オペレータ側からの無線信号は、

地上制御 – 人間が無線送信機/受信機、スマートフォン、タブレット、コンピュータ、または軍用地上制御局(GCS)の本来の意味を操作するもの。 ウェアラブル装置、人間の動き認識、人間の脳波からの最近の制御も実証された。
いくつかの軍事力のための衛星二重データリンクのような遠隔ネットワークシステム。 モバイルネットワーク上のダウンストリームデジタルビデオも消費者市場に参入しており、Celullar MeshとLTEを介したダイレクトUAV制御アップリンクが実証されており、試用中です。
軍用有人無人チーミング(MUM-T) – リレーまたは移動制御ステーションとして機能する別の航空機。
プロトコルMAVLinkは、地上制御装置と車両との間でコマンドおよび制御データを搬送するためにますます普及しつつある

自律
ICAOは、無人航空機を遠隔操縦航空機または完全自律航空機と分類している。 実際のUAVは、中等度の自治を提供するかもしれない。 例えば、ほとんどの状況で遠隔操縦される車両は、自律的な復帰動作を行うことができる。

基本的な自律性は固有感知センサーに由来します。 高度な自律性は、状況認識、外来センサーから航空機を取り囲む環境に関する知識を必要とする:センサー融合は、複数のセンサーからの情報を統合する。

基本理念
自律制御を実現する1つの方法は、階層制御システムの場合と同様に、複数の制御ループレイヤを使用します。 2016年以降、低層ループ(すなわち、飛行制御用)は1秒間に32,000回高速であり、高レベルループは1秒に1回循環することがあります。 原則は、航空機の挙動を、既知の遷移を有する管理可能な「チャンク」または状態に分解することである。 階層制御システムのタイプには、単純なスクリプトから有限状態マシン、動作ツリー、および階層型タスクプランナまでが含まれます。これらの層で使用される最も一般的な制御メカニズムは、IMUからのデータを使用して電子スピードコントローラおよびモータの正確な入力を計算することによってクワドコプタのホバーを達成するために使用できるPIDコントローラです。

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任務目標や制約を満たしながら、車両の最適な進路を決定する
軌道生成(運動計画):所与の経路をたどるか或る場所から別の場所へ行くための制御操縦の決定
軌道制御:軌道に対するある程度の許容範囲内での車両の拘束

進化したUAV階層タスクプランナは、状態ツリー検索や遺伝的アルゴリズムなどの方法を使用します。

自律機能
UAV製造業者は、多くの場合、次のような特定の自律的運用を構築します。

自己レベル:ピッチ軸とロール軸の姿勢安定化。
高度保留:航空機は気圧センサーまたは地上センサーを使用して高度を維持します。
ホバー/ポジションホールド:GNSSまたは不感センサーを使用して位置を維持しながら、レベルピッチとロールを維持し、安定したヨー方位と高度を維持します。
ヘッドレスモード:車両の軸に対してではなく、パイロットの位置に対するピッチ制御。
ケアフリー:水平に動いているときの自動ロールアンドヨー制御
離陸および着陸(さまざまな航空機または地上の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:制御信号の喪失時に自動着陸または帰宅
家に帰る:離陸のポイントに戻ります(しばしば、木や建物などの妨害を避けるために高度を得ることが多い)。
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他の物体との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、移動経路上の中間地点にナビゲートします。
オブジェクト周りの軌道:フォローミーに似ていますが、ターゲットを連続的にサークルします。
事前にプログラムされた曲技(ロールやループなど)

関数
空中給油や地上ベースのバッテリ切替えなど、特定の作業に完全自律性があります。 より高いレベルのタスクは、より大きなコンピューティング、センシング、および作動機能を必要とします。 自律能力を定量化するための1つのアプローチは、2002年米国空軍研究所が提案したOODAの用語に基づいており、以下の表で使用されています。

反応性自律性や認知自律性を用いた高レベルなど、中程度の自律性はすでに達成されており、非常に活発な研究分野です。

反応的自律
集団飛行、リアルタイム衝突回避、ウォールフォロー、廊下センタリングなどの反応的な自律性は、距離センサー(光の流れ、ライダー(軽レーダー)、レーダー、ソナー)によって提供される電気通信と状況認識に依存します。

ほとんどの距離センサは、電磁放射を分析し、環境から反射してセンサに到達します。 ビジュアルフロー用のカメラは、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(音の機械的な波)は、往復の通過時間を測定し、波を受信して​​受信します。 UAVカメラは発光電力を必要とせず、総消費量を削減します。

レーダーとソナーは、主に軍事用途に使用されています。

積極的自律は、すでにいくつかの形で消費者市場に達しており、10年未満で広く利用されている可能性がある。

同時ローカライゼーションとマッピング
SLAMはオドメトリと外部データを組み合わせて世界とその中のUAVの位置を3次元で表します。 高所の屋外ナビゲーションは、大きな垂直視野を必要とせず、GPS座標に依存することができます(SLAMではなく単純なマッピングになります)。

関連する2つの研究分野は、写真測量とLIDAR、特に低高度および屋内3D環境である。

屋内の写真測量および立体写真測量SLAMはクワッドコプターで実証されています。
重く、高価でジンバルの伝統的なレーザープラットフォームを備えたライダープラットフォームが実証されています。 生産コスト、2Dから3Dへの拡張、パワー対レンジ比、重量および寸法に対処するための研究の試み。 LED距離検出アプリケーションは、低距離検出機能のために商品化されています。 フェーズドアレイ空間光変調器、周波数変調連続波(FMCW)MEMSチューニング可能な垂直共振器型面発光レーザ(VCSEL)の研究と研究が行われています。

スワミング
ロボットスウォーミングは、要素がネットワークを離れるかまたは侵入するとき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す。 それらは、マルチエージェントの協力よりも大きな柔軟性を提供します。 スウォミングは、データ融合への道を開くかもしれません。 いくつかの生物学的に影響を受けた飛行スノーは、操縦行動と植え付けを使用する[浄化が必要]

将来の軍事ポテンシャル
軍事セクターでは、米国の捕食者と報復兵は、テロ対策のため、また敵が十分な火力を失って戦闘地域を撃墜するために作られています。 彼らは、対空防御や空対空戦闘に耐えるように設計されていません。 2013年9月、米国空軍司令部のチーフは、有人航空機がそれらを守るためにそこにいなければ、現在のUAVは「競合している環境では役に立たない」と述べた。 2012年の議会調査サービス(CRS)の報告によると、UAVは将来、知能、監視、偵察、ストライキを超える任務を果たすことができると推測されている。 CRS報告書は将来の可能な取り組みとして空対空戦闘(「より困難な将来の任務」)を列挙した。 国防総省の無人システム統合ロードマップは、2013年から2038年にかけて、UAVが戦闘でより重要な場所となることを予見しています。 問題には、拡張機能、人間とUAVとのやりとり、情報量の増加の管理、自律性の強化、UAV特有の弾薬の開発などがあります。 システムのシステムのDARPAのプロジェクト、または一般的な原子力発電の仕事は、高エネルギー液体レーザーエリア防衛システム(HELLADS)を装備したアベンジャーズ群を開示する、将来の戦争シナリオを呼び起こすかもしれません。

コグニティブ無線
コグニティブ無線(明確化が必要)技術にはUAVアプリケーションがあるかもしれません。

学習能力
UAVは、分散ニューラルネットワークを利用することができる。

市場
軍隊
世界の軍事用UAV市場は、米国とイスラエルに拠点を置く企業によって支配されています。 販売数量では、米国は2017年に60%以上の軍事市場シェアを保有していた。上位5つの軍事用UAVメーカーの4社は、General Atomics、Lockheed Martin、Northrop Grumman、Boeingなどアメリカ系、続いて中国系CASCがある。 イスラエルの企業は主に小規模な監視UAVシステムに集中しており、ドローンの量によって、イスラエルはUAVの60.7%(2014年)を市場に輸出し、米国は23.9%(2014年)輸出している。 軍事UAVのトップ輸入国は英国(33.9%)とインド(13.2%)です。 米国だけで2014年に9,000以上の軍事用UAVを運航しました。一般アトミックスは、グローバル・ホーク・プレデター/マリナー・システム製品ラインの主要メーカーです。

民間人
民間企業の無人機市場は中国企業が支配している。 中国の無人機メーカーのDJIだけが2017年に民間市場シェアの75%を占め、2020年には110億ドルの世界的な売上高が予測されます。2014年にはフランスの会社Parrotが1億1,000万ドルで、3Dロボティックスは米国の21億ドルに続きます。米国FAAに登録されたUAVの数は87万8,000人(商業は122,000人)でした。 2018 NPDは消費者がますます高度な機能を備えたドローンを購入することを指しており、500ドル以上の市場セグメントと1000ドル以上の市場セグメントで33%の成長を遂げています。

民間UAV市場は、軍隊に比べて比較的新しい市場です。 企業は先進国と発展途上国の両方で同時に出現しています。 多くの初期段階の新興企業は、米国のような投資家やインドの場合のような政府機関からの資金援助を受けています。 大学によっては、研修プログラムや学位を提供するものがあります。 民間企業は、レクリエーション用と商業用の両方のUAV使用のためのオンラインおよび個人のトレーニングプログラムも提供しています。

消費者向け無人機は、消費者製品の費用対効果の高い性質のために、世界中の軍事機関によって広く使用されている。 2018年、イスラエル軍は民間用の無人機が使いやすく信頼性が高いため、DJI MavicとMatriceシリーズのUAVを軽偵察任務に使用し始めました。 DJI dronesはまた、米軍が採用している商用無人航空機で最も広く使用されています。

ライトドローンは、芸術的および広告目的の夜間ディスプレイに使用され始めています。

輸送
AIAは、大規模な貨物と乗客の無人機は、今後20年間に認定され導入されるべきだと報告している。 センサー搭載の大型無人機は2018年に予定されている。 2025年から都市外の短距離、低高度貨物輸送機; 2018年の研究開発費は2018年には数億ドル、2028年には40億ドル、2036年には300億ドルに増加する。

開発の検討事項

動物模倣 – エモロジー
鳥や昆虫を模倣している羽ばたき羽鳥は、マイクロUAVの研究分野です。 彼らの本質的な隠密は、スパイミッションのためにそれらを推奨します。

Nano Hummingbirdは市販されていますが、パワーテザーを使用しているにもかかわらず、ハエからインスパイアされたsub-1g microUAVは垂直面に「着陸」することができます。

他のプロジェクトには、無人「カブトムシ」やその他の昆虫が含まれます。

研究は、光の流れのばらつきだけでなく、光の流れを扱うことができるニューロモルフィックチップにデータを送信することができる、複数のファセットから形成された化合物の昆虫の目を模倣する、オセリスと呼ばれる小型のオプティカルフローセンサを探索している。

耐久
UAV耐久性は、人間のパイロットの生理学的能力に制約されない。

小型、軽量、低振動、高出力のため、Wankelロータリーエンジンは多くの大型UAVで使用されています。 彼らのエンジンローターはつかむことができません。 エンジンは降下中の衝撃冷却の影響を受けず、高出力での冷却のために富化された燃料混合物を必要としない。 これらの属性は、燃料の使用量を減らし、範囲またはペイロードを増加させます。

適切な無人機冷却は、長期間の無人機の耐久性にとって不可欠です。 過熱とその後のエンジンの故障は、無人機の故障の最も一般的な原因です。

水素燃料を使用する水素燃料電池は、小型UAVの耐久性を数時間まで延長することができる。

マイクロエアービークルの耐久性は、今までのところ、羽ばたき翼型UAVで最高に達成され、次にレイノルズ数が低いため、最後には飛行機とマルチロータが続いた。

1974年にAstroFlight Sunriseに誕生したSolar-UAVは、数週間の飛行時間を達成しました。

5年に20km(12マイル、または60,000フィート)を超える高度での運用を目的としたソーラー発電による大気衛星(「atmosats」)は、低軌道衛星よりも経済的で多才な任務を潜在的に果たす可能性があります。 可能性のあるアプリケーションには、気象監視、災害復旧、地球イメージング、通信などがあります。

マイクロ波電力伝送またはレーザ電力ビーム化によって給電される電気UAVは、他の潜在的耐久性解決策である。

高耐久性UAVのもう一つの応用例は、長い時間間隔(ARGUS-IS、Gorgon Stare、Integrated Sensor Is Structure)で戦場を「凝視」することで、戦場活動を追跡するために後方に回すことができるイベントを記録することです。

長距離飛行便

UAV 飛行時間
時間:分
日付 ノート
ボーイングコンドル 58:11 1989年 航空機は現在、ヒラー航空博物館にあります。
一般原子核GNAT 40:00 1992年
TAM-5 38:52 2003年8月11日 大西洋を横切る最も小さなUAV
QinetiQ Zephyr Solar Electric 54:00 2007年9月
RQ-4グローバルホーク 33:06 2008年3月22日 フルスケールの運用可能な無人航空機の耐久記録を設定します。
QinetiQ Zephyr Solar Electric 82:37 2008年7月28-31日
QinetiQ Zephyr Solar Electric 336:22 2010年7月9-23日

信頼性
信頼性の向上は、復元力エンジニアリングとフォールトトレランス技術を使用して、UAVシステムのすべての側面を対象としています。

個々の信頼性は、コストと重量を最小限に抑えるために過度の冗長性を持たない安全性を確保するために、飛行コントローラの堅牢性をカバー さらに、飛行エンベロープの動的評価は、アドホックな設計ループまたはニューラルネットワークを用いた非線形解析を用いて、損傷耐性のUAVを可能にする。 UAVのソフトウェア責任は、有人アビオニクスソフトウェアの設計と認証に向けて挫折しています。

スウォームの復元力には、運用の機能を維持し、ユニット障害が発生した場合にタスクを再構成することが含まれます。

アプリケーション
UAVには民間用、商用、軍用、航空宇宙用のアプリケーションが数多くあります。 これらには、

市民
災害救済、考古学、保全(公害監視と虐殺)、法執行、犯罪、テロリズム
商業の
航空サーベイランス、映画制作、ジャーナリズム、科学研究、測量、貨物輸送、農業
軍隊
偵察、攻撃、掘削、目標練習

既存のUAV
UAVは世界中の多くの国で開発され展開されています。 広範な普及のため、UAVシステムの包括的なリストは存在しません。

多くの国で、ミサイル技術統制制度によって、少なくとも300kmの500kgの積載量を運ぶことができるUAVまたは技術の輸出が制限されている。

安全性と保安

航空交通
UAVは意図しない衝突や他の航空機との干渉、故意の攻撃、パイロットや飛行制御装置の注意散漫を含むさまざまな方法で空域のセキュリティを脅かす可能性があります。 無人機飛行機衝突の最初の事件は、カナダのケベックで2017年10月中旬に発生しました。 熱気球との無人機の衝突の最初に記録されたインスタンスは、米国アイダホ州ドリッグスで2018年8月10日に発生しました。 風船に大きなダメージはなく、3名の怪我人はいませんでしたが、気球パイロットはNTSBにこの事件を報告しました。「この事件が自然、空域、規則および規制”

悪意のある使用
UAVには危険なペイロードがロードされ、脆弱なターゲットにクラッシュする可能性があります。ペイロードには、爆発物、化学物質、放射線または生物学的災害が含まれる可能性があります。 一般的に非致命的なペイロードを持つUAVは、おそらくハッキングされ、悪意のある目的に置かれる可能性があります。 反UAVシステムは、この脅威に対抗するために州によって開発されている。 しかし、これは困難であることが判明しています。 J. Rogers博士はA& Tへのインタビューで述べたように、現時点では、これらの小さなUAVに対抗する最良の方法は、愛好家が迷惑をかけるか、テロリストによるより邪悪なやり方 ”

2017年までに、ドローンは密輸品を刑務所に落とすために使用されていました。

セキュリティの脆弱性
UAVのサイバーセキュリティへの関心は、2009年にプレデターUAVビデオストリームハイジャック事件の後に大幅に引き上げられました。イスラム過激派は、安価で既製の機器を使ってUAVからビデオフィードをストリーミングしました。 もう1つのリスクは、飛行中のUAVをハイジャックまたは妨害する可能性です。 いくつかのセキュリティ研究者が商用UAVのいくつかの脆弱性を公表しており、場合によっては攻撃を再現するための完全なソースコードやツールを提供しています。 連邦取引委員会の研究者は、2016年10月のUAVとプライバシーに関するワークショップで、3つの異なる消費者用クワドコプターをハックすることができ、UAVメーカーがWi-Fiを暗号化する基本的なセキュリティ対策パスワード保護を追加することができます。

野火
米国では、野火に近いところで飛行すると、最大2万5000ドルの罰金が課せられます。 それにもかかわらず、2014年と2015年には、カリフォルニアの消防隊の支援が、Lake FireとNorth Fireを含むいくつかの機会に妨げられました。 これに対応して、カリフォルニア州の議員は、消防士が制限された空域に侵入したUAVを無効にする法案を提出しました。 FAAはその後、ほとんどのUAVの登録を要求した。

UAVの使用は、火災発生の監視や発火装置の起動を問わず、野火を検出して戦うのを助けるために調査されています。