皆さんどうも、今年の高玉研のもう一つのチームSalamanderのリーダーです！毎年2チームいると思いますが、実は今年もちゃんと2チーム目がいました！
いろいろと紆余曲折()あって初投稿が年度明け遥かに経ったこんな日になってしまいました！☺️
いやぁ月日が経つのは早いですね〜！う〜ん！！！☺️☺️☺️
(各方面すいませんでした…)
早速チーム紹介を。チームが発足してから早2ヶ月以上経ちましてネタもかなり溜まってきていますが、一気に放出はもったいないので今回の記事では今年やるミッション案ともう一つぐらい話ができたらと思います。
今年うちのチームがやるミッションはズバリ「道中でモータが壊れちゃってまっすぐ走れないから、モータとサーボの使い方を遺伝的アルゴリズム(GA)で最適化して無事にゴールへ帰ろう」ローバです！
GAは簡単に言うと度々Youtubeとかで流行っている、人型ロボットの二足歩行とかを最適化させようとする(mにむに教授さんとかkーじさんとかの)あれです。知らない人は是非ともYoutubeで検索してみてみて下さい！おもろいよ
Researchにもある通りうちの研究室が得意としている研究がエージェントAI技術で、ある意味で実問題に対する研究のような位置づけになるようなミッションとなっております！
ざっくりとしたミッションの話はこんな感じです、詳細は続報に期待して下さい〜〜〜
続いてもう一つの話ということで、一口にGAを使いますと言っても、手法選別や評価値・パラメータ設定など問題が山積みになってきます。知らない人向けに言うと、「GAは使えば上手く行く」というものではなくローバがモータとサーボの使い方を学ぶためにGAをカスタマイズして上手くいくように調整してあげないといけないです。そしてこれを成すには多くの実験を重ねる必要があり大変だ、という話になってきます。
そこでチームSalamanderのリーダー兼ソフト班である自分は今年ローバのシミュレータを作ることにしました…それが下の動画(gif)です！
UnityとPythonを繋いでローバ×GAの最適化シーケンスをシミュレートします。gifは途中で終わっていますが、最適化後はそれなりにまっすぐ走ることが確認できています！テンション上がるぜ。
もちろん、あくまでシミュレーション環境ということでそこで良かった手法や調整結果がそのまま丸々使える、ということは無いですが、手法選別の一助になればと思っている次第です！
そして…実際の機体というのも大分形が出来上がってきています…！が、これはまた今度に投稿できればと思います！
最後に、まだまだコロナで万全とはいかない2021年度今日この頃ですが、Salamanderの再生力に倣って「脚を失ったらまた別に脚を生やしてとりあえず前には進むんだよ(無茶はしない)」みたいな精神でやっていきますのでよろしくお願いいたします！