最終結果発表

優勝）　　フロントモーター　　20.848秒

準優勝）　あかさか産業　　　　21.43秒

３位）　　ラフ&レディ　　　　 25.9秒  (参考 24.6)

ミニ四駆AI大会 in FSS 2020 オンライン
　 (ファジィシステムシンポジウム中で開催中)

2020年9月8日火曜　16:50-17:50

参加チーム

1 ) あかさか産業

チームリーダー

　赤坂清隆

マシン名

　AIミニ四駆

特徴、意気込み、システム解説

　コース形状の推定、走行ポリシーの獲得までをほぼ自動で実行可能な自律マシンになっています。（コース形状の推定については、一部ヒューリスティックな補正がはいっています） 練習走行でプロペラシャフトの回転数をカウントする方式のオドメーターとジャイロセンサの組み合わせで回転半径ベースの特徴量マップを生成します。マップ自体は100mm毎のコース形状を左右カーブｘ内周、中央周、外周の組み合わせ(6種)と上り下り(纏めて1種)、ストレートの8種類で表現した配列となります。 学習走行では特徴量ベースのリアルタイム自己位置推定を行いながら走行し、マシンの姿勢安定性から報酬を計算します。1周(もとの位置にもどってくる）毎に報酬と走行実績を元に走行ポリシーのアップデートを行います。走行ポリシーはコース上の各位置における目標速度という形で表現されます。報酬は瞬時的な状態から計算されますが、実際にポリシーをアップデートする際には各状態における実際の速度と目標速度との差を考慮して重みづけを行います（目標速度と乖離している場合には報酬が少なくなる）。 本番走行では獲得した走行ポリシーに則り走行します。ここでもリアルタイム自己位置推定を行っています。自己位置推定が組み込まれている関係で、スタート位置が別の場所になったとしても獲得したポリシーを元に走行が可能です。 今回初の試みとして、走行に必要な情報（マップと走行ポリシー）については一切人間の編集を行わず、機械的に計算された結果だけを使用します。人手でやればもう少し突き詰められると思うのですが、ミニ四駆が自力で獲得した走りを見ていただければと思います。

2）ラフ＆レディ

チームリーダー

　坂上満哉

特徴、意気込み、システム解説

　私は今回ミニ四駆の走行制御システムを作成し，この大会に挑戦します．

直感的に分かりやすく例えると，プログラマブルなリモートコントローラーです．

私が所属する研究室では，先行研究で背景差分法により画像内に存在するミニ四駆の位置を推定する卒業研究が行われました．

私はその卒業研究を引継ぎ，それをもとにしたミニ四駆の走行制御システムを作成しました．

機材には株式会社アールティが作成したミニ四駆AIボード「AI Chip V3」と視野が170度の広角USBカメラ，そしてPCを使います．

まずミニ四駆に前述のAIボードを搭載します．次にコースのおよそ中央，高さ2.5mの位置に広角USBカメラを設置し，PCに接続します．

その後，GUIを用いてカメラ内に移るコースのどのエリアでどのくらいのモータの加速度にするかを設定します．

その後ミニ四駆をコース内に設置し走行制御をスタートします．するとUSBカメラから流れてくる画像に背景差分処理を行い，ミニ四駆の位置を推定します．その後その位置に対応した加速度をミニ四駆に対して無線通信で制御命令することで，ミニ四駆が指定したエリアで指定した加速度で走行してくれます．

このシステムにはまだいくつかの課題が残されています．

代表的なものとしてミニ四駆が二台以上ある場合に自機を追跡できないことや，ミニ四駆が人などの陰に隠れてしまうと制御ができなくなってしまいます．そのためオフラインでの大会形式ではまだ参加はできませんが，今後はこういった課題を解決してオフラインでの参加にも対応していきたいと考えています．

まだまだいい成績は残せませんが，健闘したいと思います．よろしくお願いします．

チームメンバー

"和久屋 寛(佐賀大学)

上田 俊(佐賀大学)

山口 暢彦(佐賀大学)

濱松 海斗(佐賀大学)

坂上 満哉(佐賀大学)"

3）フロントモーター

チームリーダー

　藤村喜久郎　（鳥取大学）

マシン名

　ブロッケンギガント2020

特徴、意気込み、システム解説

　今年も優勝をねらいます．

（※ミニ四駆は株式会社タミヤの登録商標です。）