競技結果
優勝：MakiLabM1（東京大学大学院）
AIチャレンジ部門概要
AI チャレンジ部門は水中ロボットへの AI の導入を後押しするために設立されました。 ワークショップでの発表（プレゼン点）、水中ロボットの自律化の度合い（実装点）、水槽競技（競技点）の合計で競います。 今年の水槽競技は、2019年と同じく「風船割り」です。
2019年度に開催した時の映像と資料はこちら． プール内での風船動画集 詳細なルールについては、トップページにあるガイドブックをご確認ください。
参加チーム 掲載は登録順です。実際の競技順は当日、くじ引きで決定します。
| SFC電工 （慶應義塾湘南藤沢高等部） |
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| BalloonROV | |
| 機体寸法: 340×190×11 mm 重量: 2.5 kg | |
| 本機体は、カメラから取得した画像を利用して風船を認識し、自律航行して破壊することを目的としたロボットです。搭載された6つのスラスタのうち、2つが垂直方向に配置されているホバリング型水中ロボットを採用しました。中心部にあるコントロールボックスに内蔵されたRaspberryPi4でUSBカメラの画像の取得・風船の認識を行い、Teensy4.0でスラスタ制御を行います。水平方向に回転し、最も近い風船の位置を取得して、自律航行で接近するというプロセスを繰り返して風船の破壊を目指します。 |
| MakiLabM1 （東京大学大学院） |
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| Sebastian | |
| 機体寸法: 450 × 400 × 350 mm 重量: 8 kg | |
| 空中重量8 kg 水中重量は 20~30gの浮きとしてある、2つのハルを持つ小型AUVである。
基本的には昨年度の優勝機体を流用しているが変更点あり。機体の質量の削減のため、浮力材及び錘の最適化を行い、不必要なスラスタを除去している。また、この際重心を下げ、浮心を上げている。 アクチュエータとしてはサージ用スラスタ*2 およびヒーブ用スラスタ*2の4つを利用している。 センサとしてはスラスタのエンコーダー、及び深度センサとカメラセンサ、ジャイロセンサと加速度センサ(IMU)を利用する予定。 基本的にカメラを用いて風船を発見し、機体ごと突入することで風船を破壊する予定。 |
| SFC電工B （慶應湘南藤沢高等部） |
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| SATOSYOU | |
| 機体寸法: 405×275×150 mm 重量: 2.5 kg | |
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本機体は、前後の2つのモーターが、地面に対して垂直な方向に設置されているダイブスラスタとしての役割を担っています。これを回転させ、機体をプールの底に押し付けてキャスターで移動することで、安定して移動できます。そして、上向きに設置されたUSBカメラの画像を取得し、風船が真上に来たことを認識したら機体が上昇して上面に設置された針が当たり、風船が割れる仕組みになっています。機体の制御はシリアル通信によってパソコンが取得したデータを処理することで行います。 |
| 無脳の能 （東京工業大学） |
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| Kurione3 | |
| 機体寸法: 400 × 650 × 300 mm 重量: 20 kg | |
| ３基のアジマススラスタを搭載したKurioneシリーズの三代目となります．初期型のKurione1に比べるとスラスタの取り付けや防水方法，容器内レイアウトの改善により運搬やメンテナンスの効率が大幅に向上しています．中でも防水容器は，市販のアルミパイプをロウ付けすることで製作されており，高い防水性と放熱性を両立しました．機体に取り付けられたLED装飾で機体の位置や姿勢を示すとともにロボットの動作状態をデバッグしやすくする狙いがあります． |
