参加チーム

エントリー順（5チーム7エントリー）

1 ) SUMRT 《Nightveil Magpies》

チームリーダー

　上田 俊

マシン名

　IS2021

特徴、意気込み、システム解説

　今回は、AI・コンピュータ・電装系（マイコンやセンサなどのAI制御用ハードウェアおよびマイコン用電源）のない機体で参加させていただきます。才所です。私の目標は電装系を載せた機体で走行制御を行うことなのですが今回はミニ四駆の基本のチューニングを学ぶためこの機体で良いタイムを目指していきます。

　ミニ四駆のチューニングは、以下のように行いました。

まず、タイムを縮めるためにモーターをノーマルモーターより回転数とトルクに優れるトルクチューン２モーターに変更しました。また、スピードアップを図るため、タイヤの軸受パーツを六角穴ボールベアリングに変更し、摩擦を減らすようにしました。次に、このままではミニ四駆AI-FTコースのスロープ部分でコースアウトしてしまうため、ブレーキをつけました。ブレーキは、スロープ部分でスピードを大きく落としたいためミニ四駆のリアとフロントの両方につけました。また、着地後のショックを吸収するマスダンパーを取り付けました。さらに、ステーを使用してローラーを取り付けてミニ四駆の左右幅を規定いっぱいの105mmにすることでコース内でのミニ四駆のふらつきを抑制しています。

一部のローラーには13mmアルミベアリングローラーを使用し、コーナーでのスピードアップを図っています。ホイールとタイヤにはスムーズなコーナリングが可能なワンウェイホイールと軽量で跳ねにくいローハイトタイヤを使用しています。

　今後はミニ四駆に電装系を載せて、走行しているコースのマップ情報の取得や自己位置推定などを行い、今回学んだチューニングの知識とともに

目標のミニ四駆を作っていきたいと思います。

まだチューニング面での改善点はあるかと思いますが本ミニ四駆の走りを見ていただきたいです。よろしくおねがいします。

チームメンバー

　才所 翔太、福田 修、 和久屋 寛、 山口 暢彦、 坂上 満哉、 濱松 海斗

2）立命いずみ研Ｍ

チームリーダー

　真鍋空（立命館大学）

マシン名

　RitsMini4WD2M

特徴、意気込み、システム解説

　　ジャイロセンサと光センサで走行角度の計算と周回数の確認をし、それらをもとに自己位置推定をすることで特定位置でのブレーキを行うという方法で走行制御を行いました。本大会で使用するコースがシンプルな形状となっており、走行角度の計算から大まかな位置を推定することが可能であることからこの方法を採用しました。

　今回搭載したセンサは9軸センサMPU-９２５０と反射型フォトセンサ（光センサ）RPR-220です。これらを搭載した理由として、安価で小型であることが挙げられます。ジャイロセンサから角速度を用いて走行角度の計算を行い、また光センサでスタート地点のレールの色を判別することで1周の判定を行います。これらを用いて自己位置の推定を行います。

　ジャイロセンサによる走行角度の計算はドリフト誤差やセンサのばらつきによる誤差が発生します。その誤差を補正する方法として光センサでコースの特定地点を検出し1周の判定を行い1周毎に累積誤差をリセットするという方法をとりました。

　本車体はPWMによるモーター出力制御に加えて、電気リレーによる短絡ブレーキを搭載しており、予備実験をもとにブレーキ位置、方法を設定しました。

　今回使用したシステムの課題として、複雑なコースで自己位置推定が行えないことや1回転の判定に特定のコースの色の判定が必要なこと、走行角度の計算結果が実際の走行角度と比較して1回転の累積誤差が±20°程度あることがあげられます。

　例年の参加者達と比べてもあまり良いタイムでの走行は難しかったですが、頑張りを見ていただければ幸いです。

チームメンバー

泉知論（立命館大学）

3）立命いずみ研Ｙ

チームリーダー

　吉田直人（立命館大学）

マシン名

　RitsMini4WD2Y

特徴、意気込み、システム解説

　　私はコース環境の構築を行い、環境支援を得た走行手法でこの大会に参加します。ブレーキのトリガーとして磁石を設置し、磁気センサで検知しブレーキをかける方法です。

　所属研究室のミニ四駆プロジェクトで開発された車両を使用しました。この車両は、マイコンとしてArduino Unoと互換性のあるATmega328、モータ、ショートブレーキ、フォトリフレクタRPR-220と9軸センサMPU-9250、Bluetooth-UART、またその他LED、スイッチ等を搭載しています。この車両は、PCとBluetooth通信で接続でき、データの取得、遠隔操作による手動走行が可能です。

　当プロジェクトは、将来的に車体完結できるAIの開発を目標にしています。しかし、加速度、角速度センサからの位置推定では、積分が必要で直接的な位置を測定できないことや、補正、推定が高度であるといった問題があります。そこで私は環境による支援で直接的に位置を測定できるようにしました。この手法を推定アルゴリズムの補正や、AI学習のための教師データとして役立てようと考えています。

　環境支援を受ける手法として、9軸センサの磁気センサ(＋磁石)からの位置推定を考えました。磁石を用いることで、コースパーツ内の特定の位置に、磁場を発生させることができます。ブレーキ位置は実験により決定します。

　ブレーキ位置の推定と同時に、減速方法の比較も行いました。この車両の減速方法は2種類あります。モータをPWMで制御し回転速度を減らす方法と、ショートブレーキを使用しモータの回転を止める方法です。

　推定実験は以下の手順で行いました。まず手動操作で大まかなブレーキ位置、減速量を決定し、そこから細かな位置調整と減速量の調整を設定した走行で、走行タイムの比較を行いました。結果、特定位置でショートブレーキを20ms間使用した3周走行では、手動操作と比較して0.5％差まで縮めることができました。

　その後も実験を重ね、最も速い結果を今回の大会で走らせます。まだまだAIと呼べるものではありませんが健闘したいと思っています！

チームメンバー

泉知論（立命館大学）

4）opuHam

チームリーダー

　清水大樹（大阪府立大学，現代システム科学域）

マシン名

　Ham

特徴、意気込み、システム解説

　ミニ四駆の研究を始めて半年ですが，こういう機会もなかなかないので参加させていただきました．大樹です．今回はミニ四駆歴や準備期間の関係もあり手動で速度制御をしています．強みとしては自分の制御したいところで速度を制御することができたというところです．今回の走らせたときのセンサ情報はログとして残しているので，今後このログを用いて研究に活かしていきたいと思っております．次の大会では機械学習などによりタイミングのよいところで制御できるようにしてさらにタイムを縮めようと思っております．

チームメンバー

中島智晴，楠木祥文，福島卓弥

5）SUMRT《Nightveil Magpies》

チームリーダー

　上田 俊 (佐賀大学)

マシン名

　SRT Nebula Sonic

特徴、意気込み、システム解説

　ミニ四駆“AI”の大会ですが，通常のミニ四駆での参戦です．意図は“AI”無しでどの程度のタイムで完走できるのかの基準をはっきりさせることです．そのため，セッティングは「基本に忠実に」と，「パーツをアップグレードできるところはしっかりと」を意識しています．今回の使用マシンはフルカウルミニ四駆シリーズ No.54 コスモソニックです．フロントとリヤバンパーにカーボンワイドステーを使用し，19mmアルミベアリングローラーを採用しました．ローラーの配置をフロント2つ，リヤ4つの伝統的な「たからばこセッティング」にし，取付位置を限界まで広げつつ全長165mm以下，最大幅105mm以下に抑えています．駆動系はパワーダッシュモーター，パワーチャンプRX，ゴールドターミナル，ボールベアリング，カーボン強化ギヤ，60mm ブラック強化シャフトを使用し，妥協はしていません．(歪みがないか選別とかまではさすがにやってませんが(-_-;)) ギヤ比は3.5:1です．このままでのセッティングで走らせると最初の鬼畜なスロープで吹っ飛び，よしんば耐えたとしても3レーン × 4週 = 合計 12 回の鬼畜スロープのどこかで飛びます．そこで，今回の最も工夫した点が登場します．タイヤとブレーキです．スポンジブレーキは昨今の立体コースの流行もありほぼ標準搭載ですが，「爆走兄弟レッツ&ゴー!!」世代の私にとってはほんとにいるの?と懐疑的でした．ないと無理ですね．フロントタイヤはローハイト オフセット トレッドタイヤ ハード，リヤタイヤはローフリクション ローハイトタイヤを採用しました．リヤタイヤをローフリクションタイヤにすることでスロープの頂点でグリップが利かず，できるだけジャンプしないようにしています．セッティング詳細は大会終了後に私のWebページ (https://www.fu.is.saga-u.ac.jp/sgrueda/) で公開予定です．

チームメンバー

福田 修 (佐賀大学)、和久屋 寛 (佐賀大学)、山口 暢彦 (佐賀大学)、坂上 満哉 (佐賀大学)、濱松 海斗 (佐賀大学)、才所 翔太 (佐賀大学)

6）SUMRT《Nightveil Magpies》

チームリーダー

　上田 俊 (佐賀大学)

マシン名

　SRT Flameblast Sonic

特徴、意気込み、システム解説

　ミニ四駆“AI”の大会ですが，通常のミニ四駆での参戦です．意図は“AI”無しでどの程度のタイムで完走できるのかの基準をはっきりさせることです．そのため，セッティングは「基本に忠実に」と，「パーツをアップグレードできるところはしっかりと」を意識しています．今回の使用マシンはフルカウルミニ四駆シリーズ No.41 ハリケーンソニック プレミアムです．フロントとリヤバンパーにカーボンワイドステーを使用し，19mmアルミベアリングローラーを採用しました．ローラーの配置をフロント2つ，リヤ4つの伝統的な「たからばこセッティング」にし，取付位置を限界まで広げつつ全長165mm以下，最大幅105mm以下に抑えています．駆動系はパワーダッシュモーター，パワーチャンプRX，ゴールドターミナル，ボールベアリング，カーボン強化ギヤ，60mm ブラック強化シャフトを使用し，妥協はしていません．(歪みがないか選別とかまではさすがにやってませんが(-_-;)) ギヤ比は3.5:1です．このままでのセッティングで走らせると最初の鬼畜なスロープで吹っ飛び，よしんば耐えたとしても3レーン × 4週 = 合計 12 回の鬼畜スロープのどこかで飛びます．そこで，今回の最も工夫した点が登場します．タイヤとブレーキです．スポンジブレーキは昨今の立体コースの流行もありほぼ標準搭載ですが，「爆走兄弟レッツ&ゴー!!」世代の私にとってはほんとにいるの?と懐疑的でした．ないと無理ですね．フロントタイヤはローハイト オフセット トレッドタイヤ ハード，リヤタイヤはローフリクション ローハイトタイヤを採用しました．リヤタイヤをローフリクションタイヤにすることでスロープの頂点でグリップが利かず，できるだけジャンプしないようにしています．セッティング詳細は大会終了後に私のWebページ (https://www.fu.is.saga-u.ac.jp/sgrueda/) で公開予定です．

チームメンバー

福田 修 (佐賀大学)、和久屋 寛 (佐賀大学)、山口 暢彦 (佐賀大学)、坂上 満哉 (佐賀大学)、濱松 海斗 (佐賀大学)、才所 翔太 (佐賀大学)

7）赤坂産業

チームリーダー

　赤坂清隆

マシン名

特徴、意気込み、システム解説

　外部からの入力を必要としない、自力で学習するミニ四駆です。前回に比べると遅くなってしまいましたが、学習すべきマップが間違っていたのが原因でした。

　ただ、間違ったマップでもそれなりにコースアウトせずに走行が完了しているあたりにロバスト性を感じていただければと思います。

　また直接は使用していませんが、マウスモジュールによる精密な変位測定を実装し、データも取ることが出来ました。今後の進化にご期待ください！

チームメンバー