東京工業大学 ロボット技術研究会

東京工業大学の公認サークル「ロボット技術研究会」のブログです。 当サークルの日々の活動の様子を皆さんにお伝えしていきます。たくさんの人に気軽に読んでもらえると嬉しいです。
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2014年08月

「ロボット技術研究会」通称「ロ技研」は、その名前の通りロボットの制作や研究はもとより、電子工作や機械工作、プログラミングなどの幅広い分野にわたるものつくり活動を行っています。

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rogyサバゲ:2014夏の陣

どうもこんにちは。お久しぶりのLineaです。
 
先日、毎年恒例のrogyサバゲが行われました。
サバイバルゲームとはエアガンで打ち合う「大人の戦争ごっこ」です。
 DSC_0728

今回の戦場は「九龍戦闘市街区」さんを貸しきりました。
名前の通り香港の九龍の街を模したインドアフィールドです。
 通路が入り組んでおり、3階まであるので何処から撃たれるか分からないスリルがあります。

今回はインドアで狭いということや、サバイバルゲーム初心者が多かったので復活ありのデスマッチを中心に行いました。
また、「学部生vs院生以上(老害?)」という夢のマッチも行われました。
結果は3戦とも院生以上チームの全勝でしたが、やはり積んできた経験が違うということですかね?

今回は1年生からOBさんまで総勢20名が参加しました。
 DSC_0719
ロ技研名物の白衣のあの人も参戦!?
 DSC_0738
今回はMy装備の参加者も多めでした。
装備を持っていない人もフィールドのレンタル装備があるので問題ありません
最近はどこのフィールドもレンタルできるのでいい時代ですね
DSC_0736
"尊敬"する先輩と寸劇してみたり

フィールドは締め切られているのでとても蒸し暑いです。
終了後は汗が凄いことになっていましたw

今回は参加人数も多く、迫力のある戦いを楽しめました。また、そのうち開催したいですね。
それでは。 

シミュレータ作って迷路探索してみた


迷路探索のアルゴリズム

・はじめに

はじめまして、14のみやびです。
大学に入学してからいまのところ現在までは主にソフト面をやってきています。
(ソフトって気軽に触れるからついつい偏っちゃいますよね)
rogyではマイクロマウスの大会に向けて活動しています。
迷路シミュレータを作っています。
前期研究報告会では迷路の生成法について発表したので、ここでは迷路の探索方法についてお話ししたいと思います。

探索改良
こんな感じです。

大まかな流れ
探索アルゴリズムの流れを簡単に記述すると、
①探索結果を保存する入れ物を作っておく
(マス目の間の壁全てに対して用意し、初期状態は壁がないとしておく)
②ゴール座標からの歩数マップ(そのマスに行くための最短歩数が入ったマス)を作る
③歩数マップともろもろのデータからスコアを算出したうえで、最も低いスコアの方向に進む
(自分の向いている方向でない部分に進む選択になったら、進みたい方向に向きを変える)
④現在の座標と方向から視野内の壁を認識する
⑤②-④を繰り返してゴール座標に到達する
⑥(0,0)座標を目指して同じように探索する
以上の流れで一往復探索します。

・詳細
上記だけでは大まかすぎるので、以下に詳細を書きます。

①探索結果を保存する入れ物
私の場合は、横の壁の集合rと縦の壁の集合cを用意しています。
マス目の座標に対して、上下左右のマスがどの壁になるのかよく確認する必要があります。
初期状態は壁がない状態にしてあり、進みながら壁を追加します。

②歩数マップ作成
研究発表会でも話しましたが、歩数マップの作成方法についてお話しします。
・任意の座標に0を入れて確定マスとする。
・確定マスに隣接する、未確定かつ踏破可能なマスをピックアップする。
・ピックアップしたマスに、隣接する確定マスの最小値+1を代入する。
・数値の入ったマスを確定マスにする。
これを繰り返すことで、ある座標からの歩数が入ったマスが出来ます。
ゴール座標からこの歩数マップを作ることによって、数値が大きいほどゴールから遠いマスということになります。

③スコア算出
自分の周りの四方のマスに対して、
Score=(歩数マップの値)+(踏破済みマスかどうか)+(最近に踏破したマスかどうか)
というようなスコアを算出しています。
・歩数マップの値…②で言った通りのゴールからの歩数を加えます。
・踏破済みマスかどうか…踏破済みならk1,未踏破なら0を加えます。
・最近踏破したマスかどうか…現在から10個前までのマスをログとして保存し、
i個前のログに存在するマスだった場合、(10-i)*k2を加えます。
ただし、四方で踏破不可能なマス(壁に阻まれたマス)がある場合は、
その方向はスコアを10000などの高すぎるものにし選ばれないようにします。

このようにスコアを算出した後、このスコアが最も低い方向へ進みます。
移動した先のマスを踏破済みマスにし、ログに座標を収納しておきます。

④迷路の壁認識
このプレイヤはマウスの特性上、自分の両隣の壁と、一つ前のマスの両隣の壁を見れる設定にしてあります。
ただし、目の前が壁だった場合は一つ前のマスの両隣の壁は見えないようになっています。

⑤ゴール座標に到達してから、踏破済みマスでの最短経路を考える
ゴール座標についたタイミングで、とりあえず認識した範囲での最短経路を知りたいですね。
しかし、踏破済マスだけだとうねうね曲がっているので経路を考えるのが難しいです。
そこで、踏破済マスと未踏破マスの間にわざと壁があるとして歩数マップを作ることによって、踏破済マスの中でのゴールまでの経路を作っています。
壁で囲まれた範囲なら歩数マップを使って歩数を割り出すことが出来、かつ歩数が壁の外に出ないので未踏破マスを通ることがありません。
ゴール座標から、隣接する差が1のマスをたどることによって経路を出すことが出来ます。

⑥スタート地点に戻る
今度はスタート地点からの歩数マップを作り、同じようにスコアを算出して動きます。
踏破済みマスのスコアが高くなるように設定されてるので、帰るときは行ったことのないマスに向かうようになっています。


これらのような方法で探索しています。
現在ではスコアの部分をいじって、探索の効率を上げている段階です。
スコア方式を用いているので、新しい項を追加するのも簡単かなぁと思っている次第です。


・終わりに
なにか不明な点や知りたい点、迷路の生成方法やシミュレータの仕様など気になることがあれば、
ついったーでリプください。
miyabi3180
それでは、失礼しました。

モンテカルロ法で2048AI

 AI研所属14のいしづです。このたびは記事を書かせていただくことになりました。なぜかAI研カテゴリ初の投稿となっており、おっかなびっくりしてます。

さて私が取り組んでいるお題は「2048を自動で解くAI」です。
みなさんは2048というゲームをご存知でしょうか。

言葉で説明するよりも公式サイト(http://gabrielecirulli.github.io/2048/)にいって
実際にやってみるのがいいと思います。簡単に説明すると、
タイルを移動して同じ数字を足し合わせて数を大きくしていくゲームです。


まず初めに本家のソースコードに手を加えて、自動で動かせるようにしました。

ここからはAIを作るという一番のキモなわけですが、今回は強化学習のモンテカルロ法を用いました。

マサカリを恐れずに言うと、
テキトーに行動して結果によって行動を評価する
 のがモンテカルロ法です。

今回の2048AIにおいては
・ゲームオーバーまで上下左右動かしていって
・「最終スコアをもとに
・出す手を決める
とい う流れになっています。

そんな感じで実装していくと、こんな風にそこそこ強いAIが出来上がります。
モンテカルロ法の利点はスコアを計算するだけなので、
 自分で評価関数を考えなくても良い点にあります。

これはつまり2048の解き方やコツを知らずとも2048solverが作れるということです。
なかなか面白い話ですね。プログラムさんは試行錯誤の結果を出して
いるだけで本当に2048の解くコツというものはわかっていないわけです。
少し哲学じみていますね。

話が脱線してしまいました(汗)今回はモンテカルロ法をつかって2048のAIを作ってみました。
しかし、スコアは人間に及ぶものではないので、
人間と同程度のスコアをだすAIが作れたらいいなと思います。2048AI

新企画:デルタ機構をマスタスレーブにする話

どうも武帝です.

荷物移動やら面倒な書類に追われ完全に更新するのを放棄していました。申し訳ありません。

さて,現状ですがこの前示した”三次元マスタスレーブ”とは別に新たに

デルタ機構をマスタスレーブにする研究を進めています.

そもそもデルタ機構って何かと言いますと向上とかでモノの仕分け作業などに使われるロボットです.(下図参照,機構イメージ)

140802pic_01


元々はスイスの企業が特許を持っていたのですが,

特許が期限切れになり世界中のあちらこちらで使われている機構です.

これをマスタスレーブにします.

それも完全機械式(モータ,電子回路を一切使用せず)で作る予定です.

面倒くさいので,全てリンク機構だけで組みます 

で,中身知りたい?

ちょっとゴメンナサイ。

このネタは今論文で書こうか悩んでいるので一般公開できるところはここまで。

種明かしはモノが実際できてからということで!

幸福の物理、夏の予定

└(՞ةڼ◔)」<やっほォ~!したろうだよォ~!

まさに今、期末試験が全て終了しました。
遂に到来した夏休み!
溜まりに溜まったたすくを一掃すべく、予定を書き出しました。

作る物リスト

これが「夏につくるモノりすと」です。
上に書かれているほど優先度高いかも。

「霧箱」はロボット技術研究会ブログ:ウラン、入荷しました。 で宣言した通りです。
「相対性理論シミュレーター」は現在相方のJ氏が取り組んでいるものです。
シミュレーターに興味がある後輩たちと共に制作したいと考えています。
「電磁気学STG」は幸福の物理ブログ:物理を感じるシューティングゲーム制作、始めてました から4月頃まで作っていたシューティングゲームです。
他にもやりたいことがあるので優先度は低かったり・・・。

他にも前期の講義中に思いついた実験、というか確かめたい物理的振る舞いが幾つかあります。
だから後輩らを巻き込みながら取り組んでみたいなあ。

執筆者:したろう 
Twitter:shitaro2012 
研究室名:幸福の物理 
ブログ:幸福の物理
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