せっかくつくばチャレンジに参加（サポートレベル）したので
私的なレポートをつくってみようかと。
私的なため、内容はかなりアバウトな部分があるため
単なる間違いや大きな勘違いなどが多々あると思われますが
あくまでも今回は個人的なレポートということで
大きくは気にしないでください。
ブログにのせるような話ですから・・・。
あまりにも大きなミスはコメントいただけるとありがたいです。

今年のつくばチャレンジも終わりました
結果的には今年は70チームほどが参加して
30チームほどがトライアルを通過し、
7チームが完走しました。
やはり毎年完走チームは増えていく様子です。
トライヤル通過者はそんなに増えた気がしませんが
そもそも、つくばチャレンジは毎年コースが難しくなっていくため
しかたがないといえば仕方がないのか？
トライヤルももちろんのこと伸びています。
コースを初回の2007から比べてみると
やはり、大分変ってきています。
初回は基本的にはまっすぐな道ですが、
段々と曲がりくねり、
今回は白線の前で停止が義務づけられています。
より高度な動作が必要ななってくるというよりは
より正確に場所の判断が必要ということかな？
今後もコースが変わっていくことを期待します。
より面白く。
今後の展開として予測してみます。
コースがどのようなところを通りそうか？
案1：完全なる屋内
今回の大会の最後は自動ドアを潜り抜けゴールへ行くコースでした
ということはより屋内の狭まった部分へ？
つくばの駅の近くで入れそうで比較的道幅のあるショッピングセンター内とか
問題は許可は大変そう。
まさに人の中を動かなくてはいけない。
案2：エレベータ
今のところ白線での停止のみが義務のなので
ある一定の個室に停止という意味でエレベータ
ボタンを押すためにアームも必要になってくる。
狭いからかなり大変そう
障害物回避も何も・・・。
問題は満員は絶対に不可
せまくなるとよりきついのでは？
案3：橋前のせまい坂道
アーチ状の駅前の橋に行く前にせまい小道があったはず
坂で落ち葉がたまり砂だらけの・・・。　
交番前くらいからその坂を登るとか
道は大分せまく、坂は砂で滑る。
問題は特には思い当たらない。
逆に狭すぎる？
案4：池前再び
前大会にあったあの池の前を動くギリギリの感じ
また一周くらいしちゃう？　
コースを一周するなら帰還もあり？
案5：歩道橋
まあ、ないとは思いますが
信号をみてわたる。
自動車がみてわたる
まだまだきついかな
どう考えても許可はとれないと思う
あそこは結構車の通りはあるから・・・。
問題は許可と現実性

次に考えることとしてはシステムです
どのようなプログラムを用いて動かすかが問題
単純に互換性を考えたら、
やはりRTミドルウェアでしょ。
と押してみる。
これのいいところが普通のプログラムが完成品があるとしても
そのまま使えることはない。
しかし、このRTCの場合
コンポーネントは一つ一つが一応独立して動作しているため
出力と入力が何が必要か、パラメータ調整がわかれば
そのまま流用可能
センサのコンポーネントや制御の基本的コンポーネントがあると
そのまま使えて余計な手間を避けられる
逆に他の独自システムを使用している方々の方が気になる。
画像ならopenCVは必須だが
気にはなるが、研究学正のように聞いて回るのを忘れてた・・・
コミュニケーション能力不足

次にセンサ
どうやらURGは必須レベルですね
障害物回避用だけではなく、斜め下で地面の線をみたりするらしい
障害物回避においては安定感が高い
安心して使える
これは大きいですよ。
安心は大きい
リアルワールドにおいてどんなトラブルが起こるか分からない。　
だからこそほしいのですよ。
他にカメラも結構ありましたね。
種類はいろいろありましたが
本当にただのWebカメラから
魚眼カメラやステレオカメラなど
使っているのはやはりopenCV？
基本的にいろいろはいっているしね！
使える機能を思う存分使うのは結構大変な気もしなくもないけど
カメラの処理は画像処理の領域になっているから・・・
といういいわけはしませんが、
画像処理はあまり触れたい気がしないのはなぜ？
つぎによくあるセンサとしては
ＧＰＳ
自分の位置を認識するためには必要なセンサ
といってもすばらしく精度が出るわけではない。
結構ずれる
車などにのっているカーナビはうまく補正などをかけているようだが
そのまま使うとずれる様子。
2～3メートルの誤差とか車なら動いている方向を考えるとたいしたことないが
ロボットの場合かなり困る。
また、その日のその場所ごとに見ている人工衛星の数も変わるため
変化する。
さらに木々や上部の障害物によっても変化する。
急に飛んだりは少ない様子だが、常に見続ける必要性があるかは微妙
エンコーダ
というか、モータで動いている時点で使っていないはずはない。
オドメトリのためにも必要
モータの回転から式を出して自己位置を判定する
理想空間上では問題ないが、
つくばはリアルワールドだ
オドメトリはずれまくる
原因はいろいろ、点字ブロックみたいなでこぼこだったり落ち葉によるスリップだったり
だからこその補正
補正方法はいろいろ
その辺は流石に見てわからないから聞かないことには
パーティクルフィルタとか・・・・？
完全にずれなしは不可能ですから
補正方法についてはもっと調べがいはありますね。
センサはこんな感じで
私的にはもっと面白いセンサが使えないかと構想はするが
大体決まってくる？
そんなことはないはず。
有名な磁気センサで磁場を読むようなうまいアイディアはないかな

次に構成かな
自己位置推定
最近はこれが一番重要なのでは？と思う
自分の位置を予測する
これによりオドメトリのずれを補正して走る
で出てくるのがジャイロセンサですよ。
センサのときに出していなかったが
ジャイロにより本体の角度を求めることにより、
今予定よりどのくらいずれているのかが分かりずれがわかる
このジャイロ自体がずれるのですよ
正確すぎて温度による変化が・・・・
まあ、ある程度の話はジャイロの記事にて
ジャイロはよくつかわれますが
他にもカメラにより地面やランドマークを検出して
自己位置を判別する方法もある。
カメラはSURFとかでとるのかな？
あとよくあるのがＧＰＳで全体から自分の位置を補正する
ポイントポイントでとるのが正しいのかな
といってもＧＰＳ単体では自分の向き（角度）は分からないので
いろいろと駆使しなくては
障害物認識
障害物は回避する前にそれがどこにあるって
どのように動いているかをわからないといえない
起動予測まではいかなくても
それが動いているかくらいは欲しいが・・・
どの辺にあるかは
最低限目の前に障害物があるはないかを認識して動作
よけるなり突っ込むなり
URGを使用
全方位センサ？
障害物回避
認識した後の動き
どのようなアルゴリズムで動作を指定するか
コース通りならそのまま
コースから離れているなら
それをどう補正するか
まあ、それ以前にコース内にいるかわからないとどうにもならない場合も

うーん
まあまあ時間が経ってしまいましたが
私のまとめとしてはこんな感じですかね
1月のイベントにはいくつもりですが・・・
いろいろと期待と不安
では次回。