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2015年4月、電気情報工学科がスタートしました

RoboCup SSL 状態予測用パーティクルフィルタ

RoboCup SSL 状態予測用パーティクルフィルタ

別府研究室 青木翔雷

RoboCup 小型ロボットリーグは,直径180 mm, 高さ 150 mmの自立型ロボットによる,サッカーゲームのコンテストです.ゲームには,12台のロボット(1チーム6台)と,ゴルフボールが使われます(図1).

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フィールド上空にはカメラがあり,フィールド全体を撮影します.各チームは,カメラ画像から計算されたロボットとボールの位置をもとに,ロボットへの動作指令をパソコンに計算させます(図2).

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ゲームをする上で,ボールの位置を予測して,ロボットに先回りさせる必要があります.そこで,パーティクルフィルタという状態予測アルゴリズムを使うことにしました.パーティクルフィルタは,多数のパーティクルを使って,ボールの位置を“確率的”に予測します(図3).

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正確な位置を予測するのではなく,“あと◯◯秒後には××パーセントの確率でここにいるだろう”という予測をします.正確な予測をするためには,膨大な量のデータと計算時間が必要になるため,できるだけ少ないデータと計算時間で,良い予測結果を得るために,このアルゴリズムを使っています.ボールの予測がうまくいけば,ロボットのパスシュートの成功確率もアップします.

 

RoboCup SSL オフェンスプログラム

RoboCup SSL オフェンスプログラム

別府研究室 清水雅人

ロボカップ小型ロボットリーグ(Small Size League)では,直径180 [mm],高さ150 [mm]のロボット(1) 6台が1チームとなってサッカーをします。

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各チームのキーパーは自チームのゴールを守るため,ディフェンスエリア(2)から出ることはほとんどありません。よって,実質5台対5台で試合します。55のスポーツといえばバスケットボールがあります。私は本科でバスケットボール部に所属していました。その経験を生かし,バスケットで用いる戦法をロボカップに応用したオフェンスプログラムを作成しています。

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カオス理論を応用した人工神経回路網

カオス理論を応用した人工神経回路網

粂野研究室 小笹大輔

1に示した数式は四則演算のみのシンプルな式ですが,xの値は複雑に変化します。このように初期状態(αと最初のxの値)が決まれば計算で求められるにもかかわらず,複雑な振る舞いを見せる現象をカオスと呼びます.図1の式はロジスティック写像と呼ばれ,生物の世代ごとの個体数の変化を,n:世代,x:個体数,α:繁殖力の高さの3つのパラメータで求めます.

 

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図1 ロジスティック写像 

 

 

2に繁殖力αによって個体数xがどのように変化するかを示します.αが3より小さいときには個体数は一定の値に留まります。3より大きくなるとx2つの値を繰り返しますが、さらにαを大きくするとxの値は、4つ、8つと増え、やがて予測不可能な状態(カオス状態)になります.

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図2 αによるxの変化 

 

 

カオス理論によって生まれる数列を,ニューラルネットワークと呼ばれる人工神経回路網システムに付け加えることにより,複雑な問題を解くことのできる脳神経モデルを研究しています.

 

RoboCup SSL ロボット最速移動プログラム

RoboCup SSL ロボット最速移動プログラム

別府研究室 錦織拓矢

ロボカップ小型ロボットリーグ (RoboCup Small Size robot League) では,6台のロボットが1チームを構成し, サッカーをします. 各チームのロボットは,チームの戦略プログラム (AI) によって制御されます. ロボットの車輪には360度方向への移動をするためにオムニホイールを使っています. オムニホイールは,車輪の円周上に小車輪が配置されているため車輪の回転方向だけでなく, 他の方向へも自由に動くことのできる車輪です.

試合中のロボットは,ボールの動きによって移動目標位置が変わります. その動きをより速く正確にするために,ロボットの最速移動プログラムを開発します. ロボットの走行方法は,図1に示す3通りを考えます.各走行方法の目標位置への到達時間を比べて,一番速い方法を選びます.

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周期的にパラメータが変化する複素ロジスティック写像

周期的にパラメータが変化する複素ロジスティック写像

粂野研究室 大西翔太

自然界には、雲や波の動きなど、未来の振る舞いを確率的に予測できない現象が多くあります。このような“自然な”振る舞いは、「カオス」と呼ばれるシステムが働いていると考えられます。もしもそうであれば、カオスシステムを調べることにより、複雑な自然の振る舞いを解き明かせます。

カオスシステムではパラメータ((a)図のα1、α2(b)図のx1,y1)を変化させることによって、動きが大きく変化します。研究ではカオスが発生する非線形現象を、複素ロジスティック写像分岐図とベイスンを用いて解明を試みています。

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