コウモリに倣う「エコーロケーション」
夜行性で、暗い環境下でも障害物に衝突することなく飛行できるコウモリ。その理由は、彼らが飛行中に音を出し、その反響音（エコー）をキャッチすることで周囲の空間を把握するためだ（ただし大型のコウモリなど、視覚に頼って飛行する種類もいる）。これは「エコーロケーション（反響定位）」と呼ばれるプロセスで、コウモリの他にも、イルカが利用していることが知られている。
Echolocation
コウモリの場合、エコーロケーション用の音波（エコーロケーション・コールと呼ばれる）に10万ヘルツという超音波を使っている。一般に人間に聞き取れる音（可聴音）の範囲は20～2万ヘルツと言われており、それをはるかに上回る高音ということになる。コウモリはこの超音波を口から発することができ、その反響音が彼らの耳に入る。するとそのシグナルが脳内で分析され、周囲の空間に関する情報として解釈されるわけだ。
先ほどの動画でも解説されていたように、このエコーロケーションは瞬時に行われるため、コウモリは木々や洞窟の壁にぶつからないだけでなく、暗闇を飛行する昆虫などの獲物を捕まえることすらできる。私たち人間が光から情報を得ているのと同じくらいの速さで、空間や移動物体の認識ができるわけだ。
ならばそれを、ドローンの飛行に利用しない手はない。そんな発想から、コウモリに倣って、ドローン上で機械的にエコーロケーションを再現する研究が行われている。
Echolocation – How drones can hear walls
こちらの映像は、2020年に米パデュー大学と独ミュンヘン工科大学の研究者が公開したものだ。実際にドローンが飛行する映像は発表されていないものの、彼らが達成した研究成果が解説されている。それによると、彼らはドローンに高周波の音波を発するスピーカー1台と、そのエコーを拾うマイク4台を搭載して、周囲にある壁を正確に検知させることに成功した。
彼らによれば、ドローン上でエコーロケーションを再現する場合、「ゴーストウォール」という問題が発生し得る。これはエコーを空間情報へと変換する際に、計算の偶然により、実際は存在しない壁が存在していると認識されてしまうミスだ。エコーロケーションという手段を通じて、ドローンをコウモリのように自在に飛行させるためには、こうした技術的な壁をいくつか乗り越える必要がある。
可聴音によるエコーロケーションの可能性
そうした壁のもうひとつが、エコーロケーション・コールをどう発生させるかという課題だ。パデュー大学の研究者らの取り組みでは、コウモリのように高周波の音波を発生させる装置をドローンに搭載していた。しかしそうした追加の装置は、たとえ小さなものだったとしても、ドローンの重量を増やすことになる。そもそも「ドローン（drone、雄バチもしくはブーンとうなる音の意味）」という言葉の通り、ドローンは飛行中、常に羽音を発生させている。普段は騒音として敬遠されがちだが、これをエコーロケーション・コールの代わりにできないか……そんな研究が行われている。
スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）が2023年1月に発表したのが、小型ドローン上でエコーロケーションを実現する仕組みだ。上の画像は発表された論文に掲載されているものだが、左が車輪で移動するロボット、右が翼幅13センチメートルのドローンである。いずれも小さな筐体だが、4つのマイクと、1つのブザー（エコーロケーション・コール発生用）が搭載されている。
先行の類似研究がエコーロケーション・コールに超音波を使う中、EPFLは可聴音によるエコーロケーションの実現に取り組んでいる。今回のロボットならびに搭載されたブザーが発するのも、人間の耳で聴きとれるレベルの周波数の音だ。この音のエコーを拾い、新たに開発されたアルゴリズムによって計算してやることで、周囲の状況を正しく把握できたと研究者は発表している。またこの状況把握は、ドローンが固定されている状態でだけでなく、飛行中も成功したそうだ。
彼らが可聴音にこだわるのは、小型ドローンの場合、追加の機材を搭載するのが難しいためである。そして重量等の問題から、周囲の状況や自機の居場所を把握するための他の装置（LiDARやGPSなど）を搭載していないことも多い。しかし可聴音を発生させるスピーカー、ならびにそれを聴きとるマイクであれば、それを最初から搭載している可能性がある。そこで可聴音エコーロケーションを実現できれば、装置の追加も重量の増加も防ぐことができ、さらに羽音をエコーロケーション・コールとして使う可能性もあるというわけだ。
たとえば洞窟など狭く、暗い場所での遭難者の探索に、こうした可聴音エコーロケーションが可能な小型ドローンを使用するといった未来が考えられるだろう。そうなれば文字通り、コウモリのように飛行するドローンが実現されるかもしれない。
