箱庭ドローン・コア機能 v3.4.0 リリース！

2025年10月24日（金）
箱庭ラボは、箱庭ドローン・コア機能（hakoniwa-drone-core）v3.4.0 をリリースしました！

今回のアップデートでは、物理エンジン・AI連携・教育連携の3軸で新たな機能を追加し、
教育・研究・実証実験の幅を大きく拡張しています。

v3.3.0からv3.4.0へのアップデート手順は、こちらを参照ください。

🔧 v3.4.0 の新機能・変更点

箱庭ドローンの物理モデルを MuJoCo 上でシミュレーションできるようになりました。
MuJoCoの高精度な剛体計算と、箱庭ドローンが持つローターダイナミクスを融合し、
よりリアルな物理挙動を再現します。

今回のリリースでは、以下のような機能をサポートしています：

MuJoCoの MJCFファイルを編集するだけで多様なドローン形状を構築可能 です。
高精度な剛体シミュレーションとPID制御の融合により、これまでにないリアリティを持つ箱庭ドローン体験を実現しました。

詳細は、弊社エンジニアの紹介記事(qiita記事)を参照ください。

👉 デモ動画：

箱庭RPCサーバーを通じて Gemini（Google AI） と連携可能になりました。
自然言語でドローン操作や環境設定を行うことができ、教育・展示・研究分野での応用が期待されます。

詳細は、弊社エンジニアの紹介記事(qiita記事)を参照ください。

👉 デモ動画：

教育向けプログラミング環境 Scratch（TurboWarp対応） と連携しました。
Scratchブロックから箱庭RPCサーバーを通じてドローンを制御できます。

👉 デモ動画：

新たに hakoniwa-envsim リポジトリを公開しました。
風・温度・気圧・GPS強度などの環境データをJSONで定義し、箱庭ドローン内のセンサ／アクチュエータと連携可能です。

環境データを 「作る」(Creator)、「見る」(Visualizer)、「探す」(FastSearcher)、
そしてそれを 「使う」(シミュレーション) という４つの要素に分けました。

本リポジトリの構成：

たとえば、神戸港で風とGPS電波強度の環境データを作成してビジュアライズさせた例はこちらです。

この図の赤い部分はGPS信号が弱くなるエリア。港湾の構造物や高層ビルの陰影が、そのまま電波の“地形”として浮かび上がっています。さらに、黄色の矢印は風の流れを表しています。

そして、こちらが、ArduPilotで飛行させ、Unreal上でその様子を可視化したものです。

箱庭ドローンPROユーザ向けに、運用性と拡張性を強化するアップデートを行いました。
研究・教育・社会実証などの現場で、より柔軟に運用できる環境を整備しています。

🧱 ビルド済みPROバイナリを Dockerコンテナ内で利用可能に
従来のホスト依存を解消し、コンテナ上での一括動作が可能になりました。
セットアップ時間を短縮し、チームや研究機関での共有・再現性を向上させます。
🌍 環境シミュレーションデータをセンサ／アクチュエータPDU として利用可能に
hakoniwa-envsim の生成データを直接ドローンシミュレータに連携できるようになりました。
温度・風速・GPS強度などの外部環境が、リアルタイムに機体挙動へ反映されます。

これにより、物理・制御・環境を統合した「実機同等の検証環境」を
箱庭ドローンPROで手軽に再現できるようになりました。

合同会社箱庭ラボ担当：森崇