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箱庭ドローン・デモシリーズ 環境シミュレーションの作り方 環境シミュレーションを自作する ― 風・温度・電波を定義する方法 合同会社箱庭ラボ CTO 森崇

なぜ環境シミュレーションが必要か？ その環境でもちゃんと動くの？ 物理環境 自然環境 電波・通信環境 うまくいかない時ってどうなるの？ 箱庭の環境シミュレーションの目的： 現実を再現するためではなく、現実におき得るリスクを考察・体感し、 もしのリスクを自由に設定して、頑健な設計と円滑な合意形成を目指すこと 2

アジェンダ • 環境シミュレーションの基本構成 • 環境とドローンの相互シミュレーションの構成要素 • 環境データの設定例 • 環境データの拡張方法 3

環境シミュレーションの基本構成 • 箱庭で定義できる環境データと設定イメージ (2025/9/16時点) 1. 風、温度、気圧 2. バウンダリ（境界） 3D空間を下図のようにブロックで区切り、それぞれ 空間IDを定義します。 風、温度、気圧は、各空間のプロパティとして定義します。 シミュレーション空間内の物理的な境界 （地面、天井など）を定義できます。 天井 空間 ID=1 空間 ID=9 空間プロパティ (風、温度、気圧） 壁 床 4

環境情報のデータ構造 • 環境情報は、json形式で定義します。座標系はROS座標系です。 空間情報 (area.json) space_areas 1..* ・area_id: string 空間の識別ID 空間プロパティ情報 (area_property.json) area_properties 境界情報（矩形） (boundary.json) 0..* ・area_id: string 空間の識別ID(参照) 0..* ・name: string 境界の名前 ・position: (x, y, z) ・bounds: AABB AABB(最小点、最大点) による空間の範囲 properties 1 ・wind_velocity: (x, y, z) 風の速度(m/s)をfloatで定義 ・temperature：float 温度を°Cで定義 ・sea_level_atm：float 境界の中心位置を(m)を floatで定義 ・size: (x, y) 2Dとしての境界の 広さ(m)をfloatで定義 ・rotation: (roll, pitch, yaw) 境界の片無をdegで定義 海面気圧をatmで定義 5

• https://github.com/toppers/hakoniwa-drone-core/blob/main/drone_api/assets/config/area.json
• https://github.com/toppers/hakoniwa-drone-core/blob/main/drone_api/assets/config/area_property.json
• https://github.com/toppers/hakoniwa-drone-core/blob/main/drone_api/assets/config/boundary.json

補足：AABBとは？ AABB(axis-aligned bounding box) AABBはゲームエンジンやシミュレーションで最も使われる衝突判定の基本方式 ・軸に平行な最小点と最大点でボックスを定義する ・3次元でも「(min_x, min_y, min_z)」と「(max_x, max_y, max_z)」の2点で表現可能 ・点（ドローン位置など）がAABBに含まれるかどうかは、座標が min ≤ x ≤ max の範囲にあるか判定すれば良い ・ボックス間の重なり判定も、AABBの最小点・最大点を比較するだけでできる 最大 x ボックスAとボックスBの重なり判定： •A.max_x >= B.min_x かつ A.min_x <= B.max_x •A.max_y >= B.min_y かつ A.min_y <= B.max_y •A.max_z >= B.min_z かつ A.min_z <= B.max_z この3つがすべて成立 → 重なりあり 入ってる 入っていない 最小 y 6

アジェンダ • 環境シミュレーションの基本構成 • 環境とドローンの相互シミュレーションの構成要素 • 環境データの設定例 • 環境データの拡張方法 7

環境データのデータ伝搬の仕組み（箱庭PDU） • 環境データだけあっても、シミュレーションとして成立しません。 • なぜか、データは入力であって、出力（ドローンの位置・姿勢）変換が必要 • だから、その入力データを箱庭ドローンに伝搬する仕組みが必要になる • それが、箱庭PDUなのだ！ Drone’s Disturbance （環境データ） ドローンシミュレーション 環境シミュレーション Drone’s Pose/Orientation （ドローンの位置・姿勢） 箱庭PDU 8

Disturbance PDUとは • 箱庭PDUデータであり、環境データを伝播する役割をになっています。 • Disturbance は複数のサブメッセージで構成されます。 • Disturbanceのメッセージ構造： • hako_msgs/DisturbanceTemperature d_temp • value: (float64) 気温 (℃) • hako_msgs/DisturbanceWind d_wind • value: (Vector3) 風速ベクトル [x, y, z] (m/s) • hako_msgs/DisturbanceAtm d_atm • sea_level_atm: (float64) 海面気圧 (atm) • hako_msgs/DisturbanceBoundary d_boundary • boundary_point: (Point) ドローンに最も近い境界上の点 • boundary_normal: (Vector3) その点の法線ベクトル 9

• https://github.com/toppers/hakoniwa-ros2pdu/blob/main/workspace/src/hako_msgs/msg/Disturbance.msg
• https://github.com/toppers/hakoniwa-ros2pdu/blob/main/workspace/src/hako_msgs/msg/DisturbanceTemperature.msg
• https://github.com/toppers/hakoniwa-ros2pdu/blob/main/workspace/src/hako_msgs/msg/DisturbanceWind.msg
• https://github.com/toppers/hakoniwa-ros2pdu/blob/main/workspace/src/hako_msgs/msg/DisturbanceAtm.msg
• https://github.com/toppers/hakoniwa-ros2pdu/blob/main/workspace/src/hako_msgs/msg/DisturbanceBoundary.msg

環境シミュレーション処理フロー ドローンの位置を リアルタイム監視 空間情報と付き合わ せする 空間プロパティ を取得する 当該ドローンへ 環境情報を通知 Drone’s Pose/Orientation 空間 ID=1 空間 ID=9 Drone Simulation 空間プロパティ (風、温度、気圧） Drone’s Disturbance Environment Simulation 環境シミュレーションを箱庭アセットとして定義 （Python実装） 10

ドローンシミュレーション処理フロー Drone’s Pose/Orientation センサー Environment Simulation ドローン制御 処理 温度 ドローン物理 処理 気圧 アクチュエータ Drone’s Disturbance 風 Drone Simulation 11

ドローン物理処理における風の影響 入力： - ドローンの速度 u, v, w （機体座標系のx, y, z方向） - 風の速度 wind.x, wind.y, wind.z - 機体の角速度 p, q, r - 質量 m、抗力係数（d1, d2） 中間変数： - air_u = u - wind.x - air_v = v - wind.y - air_w = w - wind.z →機体速度 − 風速度 = 空気に対する相対速度 入力： - 機体座標系での加速度 dot_u, dot_v, dot_w この式は「ドローンが空気の中でどんな加速度を受けるか」を計算しています。 ポイントは『空気に対してどう動いているか』を基準にしていることです。 相対速度（機体速度−風速度）をもとに、以下の3つを足し合わせています。 1️⃣ 重力の影響：機体の傾きに応じて重力が分解される 2️⃣ 回転の影響（コリオリ力）：機体が回転していると見かけの力が加わる 3️⃣ 空気抵抗：相対速度に比例＆速度²に比例した抵抗が働く

環境とドローンの相互シミュレーションのシステム構成 • 環境シミュレータを箱庭アセットとして配置し、ドローンの位置情報を監視する。 • ドローンが環境情報の空間に入った場合、Disturbanceとして箱庭ドローンに干渉情報を通知する(箱庭PDUの仕組みを利用) • 箱庭ドローンは、干渉データセンサや物理系に入力し、ドローンの挙動に影響を与える • 結果として、ゲームエンジン側で、その動きをビジュアライズされる Hakoniwa Drone Simulation (Sensor/Physics) Drone’s Disturbance Game Engine (Unity/Unreal) Drone’s Pose/Orientation Hakoniwa PDU Hakoniwa Environment Simulation (Hakoniwa Asset/Python) 環境情報 (json) 13

アジェンダ • 環境シミュレーションの基本構成 • 環境とドローンの相互シミュレーションの構成要素 • 環境データの設定例 • 環境データの拡張方法 14

環境データの設定例 • 環境定義ファイル • 空間情報 • 空間プロパティ情報 • シミュレーション・デモ 15

Y:4m, Z:10mの６個のエリアを作ります。 空間情報定義例： X：4m, 左：jsonファイルでの定義、下図は、定義イメージです。 X 6 2 area_6 5 4 1 6 2 +4 3 area_1 5 +6 area_4 area_2 area_5 Y +6 +2 4 area_3 -2 -4 +2 0 3 1 0 +4 -6 -2

空間プロパティ情報定義例： 各エリアに風、温度、気圧を設定します。 左：jsonファイルでの定義、下図は、定義イメージです。 X +6 area_6 area_2 area_4 風： (1m/s) 温度：55度 気圧：1.2 風： (1m/s) 温度：-15度 気圧：1.1 風： (1m/s) 温度：55度 気圧：0.97 +4 +2 area_5 area_1 area_3 風： (1m/s) 温度：55度 気圧：1.0 風：無風(0m/s) 温度：10.5度 気圧：0.98 風： (1m/s) 温度：55度 気圧：0.8 0 -2 Y +6 +4 +2 0 -2 -4 -6

シミュレーション・デモ（風に流されるドローン） デモ内容： 1. area_5へ移動 ドローンを操作して左の領域に入れ ます。 2. area_5->6->2 すると、その領域では風で吹いてい るので、ドローンが風に流されていき ます。そのまま放っておくと、風に流 されるままに漂流していきます。 area_6 area_2 風： (1m/s) 温度：55度 気圧：1.2 風： (1m/s) 温度：-15度 気圧：1.1 area_1 風：無風(0m/s) 温度：10.5度 気圧：0.98 area_5 風： (1m/s) 温度：55度 気圧：1.0 https://www.youtube.com/watch?v=vP5UL88570E 18

• https://www.youtube.com/watch?v=vP5UL88570E

アジェンダ • 環境シミュレーションの基本構成 • 環境とドローンの相互シミュレーションの構成要素 • 環境データの設定例 • 環境データの拡張方法 19

環境データの拡張方法 • 電波強度を例にして、環境データの拡張方法を紹介します。 • 電波強度の種類 • Wi-Fi / LTE / 5G / 専用無線リンクの通信品質に直結 • 単位は dBm（デシベルミリワット） • 通信機器が受信できる電波の強さを示す指標 • 値が大きいほど強い（例: -40dBmは強い、-90dBmは弱い） • GPS • 衛星数・信号強度 (SNR)・位置精度 (DOP値) GPS • 電波強度によって影響を受けるセンサ • 通信モジュール（Wi-Fi, LTE, 5G, 無線LAN） • FPVカメラの映像伝送装置（電波が弱いと映像が途切れる） • テレメトリリンク（飛行制御用の送信/受信データが欠落） • GPS受信機（干渉や遮蔽で位置精度が低下） • ドローンが受ける影響 テレメトリ FPVカメラ • 通信途絶や遅延による 操縦不能リスク • リアルタイム映像が途切れ、操縦者の視認性低下 • 安全性低下に伴う フェールセーフ動作（リターンホーム、ホバリング） • GPS信号ロストによる 航法精度の低下 20

シミュレーション改造内容 • 改造の全体像 電波強度によるセンサ/物理挙動の再現 電波強度のビジュアライズ 電波強度として ・gps_strength を追加 電波強度を通知 電波強度として ・dBm ・DOP値 を追加 21

Disturbance PDUの改造例 • Disturbanceに、DisturbanceSignalStrengthを追加 • hako_msgs/DisturbanceTemperature d_temp • hako_msgs/DisturbanceWind d_wind • hako_msgs/DisturbanceAtm d_atm • hako_msgs/DisturbanceBoundary d_boundary • hako_msgs/DisturbanceSignalStrength d_signal • gps_strength: GPS 系の信号品質。 float で表現。0-1として、値が大きい方が電波強度が高い 箱庭PDUデータの拡張方法詳細は、こちらを参照ください。 →hakoniwa-pdu 22

• https://github.com/toppers/hakoniwa-ros2pdu/blob/main/workspace/src/hako_msgs/msg/Disturbance.msg
• https://github.com/toppers/hakoniwa-ros2pdu/blob/main/workspace/src/hako_msgs/msg/DisturbanceTemperature.msg
• https://github.com/toppers/hakoniwa-ros2pdu/blob/main/workspace/src/hako_msgs/msg/DisturbanceWind.msg
• https://github.com/toppers/hakoniwa-ros2pdu/blob/main/workspace/src/hako_msgs/msg/DisturbanceAtm.msg
• https://github.com/toppers/hakoniwa-ros2pdu/blob/main/workspace/src/hako_msgs/msg/DisturbanceBoundary.msg
• https://www.docswell.com/s/kanetugu2015/ZQ8VN7-hakoniwa-pdu

環境シミュレーション処理フロー ドローンの位置を リアルタイム監視 Drone’s Pose/Orientation 空間 ID=1 空間情報と付き合わ せする 空間 ID=9 空間プロパティ を取得する Drone Simulation 空間プロパティ (風、温度、気圧） 電波強度を通知 当該ドローンへ 環境情報を通知 Environment Simulation 環境シミュレーションを箱庭アセットとして定義 （Python実装） Drone’s Disturbance 電波強度を通知 23

ドローンシミュレーション処理の改造例 電波強度に応じて、 GPSノイズを付与 Drone’s Pose/Orientation センサー Environment Simulation ドローン制御 処理 電波 強度 温度 ドローン物理 処理 気圧 アクチュエータ Drone’s Disturbance 風 Drone Simulation 24

実際の環境への適用・実験を考えみてる • 舞台：神戸港 • 検証内容：物流ドローンの航路最適化を検証 • 環境データ： • 箱庭の環境情報として再現。 • 0.2km四方で、704エリア • 環境プロパティ：風と電波強度 • 航路最適化： • 粘菌アルゴリズムを利用 • OSSで公開中 6.4km 4.4km 25

• https://github.com/NagiYoshitsugu/physarumsolver-drone/

この実験の目的とゴール • 目的：『現実の再現』ではなく、『現実を思考する実験場』の構築 • 我々の目的は、神戸港の風や電波を100%正確に再現することではありません。 • むしろ、「もしも」の状況（What-if）を自由に設定し、ドローン航路に潜む目に見えな いリスクを可視化することが目的です。 • ゴール：データだけでは不可能な『3つの価値』の創出 • リスクの体感: • 設計者が机上の空論では気づけないリスクを「自分事」として体感する。 • 頑健な設計: • 最適ルートが突風や電波障害に耐えられるかを検証し、より現実的で安全な航路を設計する。 • 円滑な合意形成: • なぜそのルートが危険かをビジュアルで示し、関係者の納得を得る。 26

環境データと地図をマッピングした例 • 環境データのスキーマ • 神戸港の設定例 • 10エリアに分割 • 都市部 • 電波強度低い • 風はランダム方向 • 海近辺 • 電波強度高い • 風は一定方向 27

• https://github.com/hakoniwalab/hakoniwa-envsim/blob/main/src/hakoniwa_envsim/schemas/environment_model.schema.json
• https://github.com/hakoniwalab/hakoniwa-envsim/blob/main/examples/datasets/kobe/environment_model.json

今後の予定 • 年内に環境シミュレーション環境を一般公開 • デモ内容 • 神戸港を舞台にしたQGC/PX4環境での物流シミュレーション • 環境シミュレーションデータに基づく最適経路作成 • 最適航路での物流シミュレーション評価 28