Ｌ５Ｇセミナー

自律型サッカーロボットの競技会
ロボカップの紹介

東京工芸大学 工学部 機械コース
ロボットビジョン研究室
准教授

鈴木 秀和

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））1自 己 紹 介

講師プロフィール

名前 ： 鈴木 秀和 （すずき ひでかず）
所属 ： 東京工芸大学工学部機械コース 准教授
経歴 ：2003年～

福井高専機械工学科 助手※NHK高専ロボコン 指導教員

2005年

博士（工学） 取得

2006年～

東京工芸大学工学部 講師⇒准教授※ロボット製作サークル 顧問

専門 ： ロボティクス，ロボットビジョン，工学教育

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））2ロボットビジョン研究室

過去～現在の研究内容（紹介） ： 魚捕獲ロボット

アームロボットによる魚の捕獲

１９９９～２００２年

リアルタイムな魚の認識と捕獲動作の制御

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））3ロボットビジョン研究室

過去～現在の研究内容（紹介） ： 魚捕獲ロボット

魚を捕獲するロボット

魚

カメラ画像で魚の位置を認識して追従
網の中に魚が入ったらピックアップ！

網水槽

ハンドアイカメラで魚を認識して網の中央に制御※黒色の三角形を認識

ロボットの視界東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））4ロボットビジョン研究室

過去～現在の研究内容（紹介） ： 歩行者認識

アームロボットによる魚の捕獲

１９９９～２００２年

リアルタイムな魚の認識と捕獲動作の制御
車載カメラからの複数人間認識

２００１～２００５年

カメラ画像からのリアルタイムな歩行者認識

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））5ロボットビジョン研究室

過去～現在の研究内容（紹介） ： 歩行者認識

歩行者の飛び出し認識
車載カメラ画像で前方を撮影し，歩行者をリアルタイムに認識

肌色と形状を用いて人間を判断
複数の歩行者がいても認識可能
車速 ３０ ｋｍ／ｈ

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過去～現在の研究内容（紹介） ： ４脚歩容生成

アームロボットによる魚の捕獲

１９９９～２００２年

リアルタイムな魚の認識と捕獲動作の制御
車載カメラからの複数人間認識

２００１～２００５年

カメラ画像からのリアルタイムな歩行者認識
４脚歩行ロボットの歩容生成

２００３～２０１２年

動物型ロボットを用いた自然な歩行の生成

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））8ロボットビジョン研究室

過去～現在の研究内容（紹介） ： ４脚歩容生成

動物らしさを備えた四脚歩容生成
ＡＩＢＯを用いて歩容を学習させる．
動物らしい仕草も付加する．

プリインストールされた
ＡＩＢＯの基本歩行＝ 安定側に寄せすぎて不自然

プリインストールされたＡＩＢＯ歩行東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））9ロボットビジョン研究室

過去～現在の研究内容（紹介） ： ４脚歩容生成・単脚で推進力を出せる動作

・加速度センサによる安定度評価

・動物学による基本的な歩容条件・カオス時系列解析と・浮かした状態で感性評価

フラクタル次元解析による評価

様々な知見を反映させた初期歩容を生成し，実機学習を重ねる．

学習 初期世代

学習 最終世代
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過去～現在の研究内容（紹介） ： ４脚歩容生成・頭，目，耳，口などの動き・尻尾の動きなど

動物の感情表現（カーミングシグナル）を取り入れて，動物らしい歩容を生成動物らしい仕草を加えたもの

特別養護老人ホームでの実験
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過去～現在の研究内容（紹介） ： サッカーロボット

アームロボットによる魚の捕獲

１９９９～２００２年

リアルタイムな魚の認識と捕獲動作の制御
車載カメラからの複数人間認識

２００１～２００５年

カメラ画像からのリアルタイムな歩行者認識
４脚歩行ロボットの歩容生成

２００３～２０１２年

動物型ロボットを用いた自然な歩行の生成

サッカーロボットの開発

２００７年～

自律移動ロボットによるサッカー技術の開発後で詳細説明が出てくるので，ここでは説明は飛ばします．

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））12

ロボットビジョン研究室

過去～現在の研究内容（紹介） ： ロボット教育
１９９９～２００２年

アームロボットによる魚の捕獲

リアルタイムな魚の認識と捕獲動作の制御
車載カメラからの複数人間認識

２００１～２００５年

カメラ画像からのリアルタイムな歩行者認識
２００３～２０１２年

４脚歩行ロボットの歩容生成

動物型ロボットを用いた自然な歩行の生成

２００７年～

サッカーロボットの開発

自律移動ロボットによるサッカー技術の開発

ロボット教育用教材の開発

２０１２年～

工学教育のための教材開発
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））13ロボットビジョン研究室

過去～現在の研究内容（紹介） ： ロボット教育

カリキュラムの概要

開講対象
東京工芸大学工学部電子機械学科 １年生

製作目標
自立ロボット（１人１台製作）
を期間内に完成させること
駆動部 ： 独立二輪駆動
センサ ： タッチセンサ
判断部 ： 論理回路
課題コースを走破するタイムを競う※競技はフリー計測形式（記録上書）※競技コースを会場端に設置
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過去～現在の研究内容（紹介） ： ロボット教育

ロボットによる工学教育 ＝ “ロボット教育”＋「ロボコン」を取り入れた
ロボット教育カリキュラム「マンガ」を取り入れた
ロボット教育教材「ロボコン」による動機付け効果 と 「マンガ」による理解度向上効果
を同時に導入した新しいロボット教育用教材の開発と検証

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））15ロボットビジョン研究室

過去～現在の研究内容（紹介） ： ロボット教育

テキスト教材 ： カルノー図の論理式（Ａ＋Ｂ）から回路図へ変換する解説

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））16ロボットビジョン研究室

過去～現在の研究内容（紹介） ： ロボット教育

マンガ教材 ： カルノー図の論理式（Ａ＋Ｂ）から回路図へ変換する解説
先生

生徒

鳥（補足説明役）

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））17ロボットビジョン研究室

過去～現在の研究内容（紹介） ： ロボット教育

マンガ教材 ： カルノー図の論理式（Ａ＋Ｂ）から回路図へ変換する解説

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））18自 己 紹 介

講師プロフィール

名前 ： 鈴木 秀和 （すずき ひでかず）
所属 ： 東京工芸大学工学部機械コース 准教授
経歴 ：2003年～

福井高専機械工学科 助手※NHK高専ロボコン 指導教員

2005年

博士（工学） 取得

2006年～

東京工芸大学工学部 講師⇒准教授※ロボット製作サークル 顧問

専門 ： ロボティクス，ロボットビジョン，工学教育
その他

公益財団法人ニューテクノロジー振興財団 理事

マイクロマウスのマイクロマウス実行委員会 実行委員長

大会運営，普及

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））19マイクロマウスとはマイクロマウスとは、自立型の知能ロボットが、自律制御によって未知の迷路を走破してゴールへ到達するまでの最短時間を競う，ロボット競技．
IEEEが１９７７年に提唱後，日本では１９８０年から全日本大会がスタートした．
４０年以上の歴史を持つ日本最古のロボコン．
ロボット自身が状況を把握し，考え，行動する．本物志向の知能ロボットコンテスト．

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））20マイクロマウス大会の各競技
クラシックマウス競技
４０年以上続く最もスタンダードな競技．
１区画１８ｃｍ，１６×１６区画の迷路を走破する．
マウスはスタート＆ゴールの位置情報しか知らない．

マイクロマウス競技
進化した超小型マウス競技が１５年前にスタート．
１区画９ｃｍ，３２×３２区画の迷路を走破する．
クラシックと比較して体積比１／８．

ロボトレース競技
Ｆ１の様なスピード感のあるレース競技．
直線と円弧で構成されたコースを走破する．
１周目でコースを記憶し，２周目以降で勝負．

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））21マイクロマウス大会の各競技
単なる走行競技では終わらない 自律型知能の勝負
マイクロマウス競技 決勝迷路

スタート

・３２×３２の最大サイズ

・行き止まり・ジグザグ多数

ゴール・補正が難しい仕掛け多数
上位６名の最短走行軌跡⇒
６名ともに全く違うルートを選択（６色：６名の走行軌跡）

・最短ルート（同歩数が複数存在）
・コース難易度の低いルート
・自分の機体特性で得意なルート
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））23２０２２年度のマイクロマウス大会【マイクロマウス東日本地区大会】
日時： ２０２２年 １０月 ２日（日） ※１０月１日に試走会
場所： 厚木商工会議所 （神奈川県厚木市）【全日本学生マイクロマウス大会】
日時： ２０２２年 １１月 ６日（日） ※１１月５日に試走会
場所： 厚木商工会議所 （神奈川県厚木市）【全日本マイクロマウス大会 ： マイクロマウス２０２２】 ※地区大会完走が必須
日時： ２０２３年 ２月 １９日（日） ※２月１８日に試走会
場所： 東京都立産業貿易センター 台東館 （東京都台東区：浅草寺横）研究室，サークル，企業有志など，是非ご参加ください！！（観戦も大歓迎！）
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））24マイクロマウス学習教材

マイコン学習～マイクロマウス出場までカバー

マイクロマウス学習キット 【工芸大ロボットサークルで実際に導入している新入生用教材】
短期間でマイコン制御の基礎知識を身に着け，ロボコンに出場するために開発された教材

マイクロマウス学習キットの特徴
・初心者でも簡単に作ることができる（ハンダ付け初心者から対応）（説明資料完備：動画もあり）・ユニバーサル基板で構成（プリント基板より回路を意識しやすい）・被覆線を使用していない（接触不良による障害が発生しにくい）・デバッグが容易にできる（配線が単純なのでミスがすぐ見つかる）

搭載インターフェース
・入力ボタン×３
・制御可能なＬＥＤ×１
・１６文字×２行ＬＣＤディスプレイ
・圧電スピーカ

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））25マイクロマウス学習教材

教材を利用して出場した団体

たくさんの団体が本学習キットを利用し，マイクロマウス学習教材で出場した団体【大学】

実際に地区大会や全日本大会に出場，さらに入賞も果たしている．

東京工芸大学 からくり工房（神奈川）
大阪電気通信大学 自由工房（大阪）

実際に利用してみたい場合はサンプルを無償提供可能！！

【高校】
神奈川県立厚木高等学校
向上高等学校 （神奈川）

以下にご連絡ください．
ｈｓｕｚｕｋｉ＠ｅｎｇ．ｔ‐ｋｏｕｇｅｉ．ａｃ．ｊｐ※ｔの後ろは‐「ハイフン」【工業高校】
埼玉県立狭山工業高等学校

注意１） 調整には別途，迷路が必要です

埼玉県立新座総合技術高等学校

注意２） 開発言語 ： Ｐｙｔｈｏｎ，Ｃ※Ｃ言語版は近日中に完成予定

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））27

ロボカップロボカップ サッカー
自律ロボットによるサッカー競技
ロボカップとは？
様々な具体的なフィールドを競技化し，自律ロボット/人工知能を駆使して課題に取り組むことで，ロボット工学に関する技術の開発・発展と普及を目的とする．
ロボカップサッカーの目標
２０５０年，サッカーの世界チャンピオン

中型リーグ

チームに勝つことができる自律ロボット

・広いフィールドサイズ １４ｘ２２ ｍのチームを作る！！

・大きいロボット ５０ｘ５０ｘｈ８０ ｃｍ・スピーディな移動 ３～４ ｍ/ｓ
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））34

ロボカップ中型リーグのロボット
ロボカップサッカー中型リーグに出場するロボットの基本仕様

基本機能① ： 視覚システム

・周囲環境を把握
・素早く組立て・３６０度の視野
基本機能③ ： ドリブラー＆キッカー

ドリブラー
基本機能② ： 駆動システム

・ボールを保持・ボールをドリブル・効率的な移動

キッカー
・ボールをパス／シュート

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））35ロボットの基本機能① ： 視覚システム※６ｘ８ｍサイズのテストフィールド

双曲面ミラーを用いて３６０度撮影できる全方位カメラを使用．
特徴１ ： 円形画像が撮影され，放射方向以外の方向で物体が大きく歪む．
特徴２ ： 放射方向の距離換算が非線形（遠方は極端に小さく映る）．

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））36ロボットの基本機能② ： 駆動システム

オムニホイール（自作）
１２個のフリーローラを配置したホイールを２枚組み合わせたタイヤ

オムニホイールを４輪配置

オムニホイールによる全方向移動機構により姿勢（ロボットの方向）を変えずに全方向に効率的に移動可能
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））38ロボットの基本機能③ ： ドリブラー＆キッカー

ドリブラー

キッカー

ボールハンドリング用ローラをモータ制御し，大きなソレノイドに瞬間的な大電力

ボールに自然な回転方向を加えつつ保持を与えることで鉄芯を射出してキック※ルール上，ボールは自然な方向の回転が必須

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））40

ロボカップ中型リーグのロボット

ロボカップ中型ロボットの基本仕様

基本機能① ： 視覚システム

基本機能③ ： ドリブラー＆キッカー

基本機能② ： 駆動システム

ロボカップ中型ロボットが競技をするために必要な技術（環境認識）
応用技術① ： 自己位置同定（自身の位置を推定する技術）
応用技術② ： 物体認識（自身の周囲の環境情報を認識する技術）
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））42ロボットの応用技術① ： 自己位置同定
自己位置同定 ： フィールド上の自身の位置を推定する
ロボットの行動や環境認識の基点となるため最重要情報！

自己位置同定に必要な指標の条件• フィールド内のいかなる場所においても定常的に認識可能である• フィールドの位置に依存した固有の特徴量を有するフィールドの白線を利用する！
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））43ロボットの応用技術① ： 自己位置同定
ロボット周囲の白線形状から得た特徴点により自己位置を同定する

１．全方位画像

２．モデル作成

３．モデルマッチング

４．自己位置同定
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））44ロボットの応用技術① ： 自己位置同定

画像には，ロボット周囲の白線情報だけでなく，その他の白色ノイズが存在する．
色抽出によりフィールド範囲をマスク処理し，白線情報のみ取り出す．

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））45ロボットの応用技術① ： 自己位置同定
抽出した白線は全方位画像上の距離変化の特性により，大きく歪んでいる．

距離変換（校正）式で白線の歪曲を補正し，直行化する．

距離校正

モデル化

直行化した白線を，処理に必要なデータ量に加工してモデル化
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））46

ロボットの応用技術① ： 自己位置同定

白線モデル

白線モデルの位置／姿勢を変数としてフィールドデータとの適合度（一致度）を計算し，現在の自己位置を推定する．

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））47ロボットの応用技術① ： 自己位置同定
適合度関数

は，探索空間内の白線モデルの位置/姿勢がロボットの位置/姿勢と一致した時に最大値となる．
※２つ出る候補は電子コンパスを利用して判断

適合度関数の計算結果例

適合度関数の最大値を発見すれば，ロボットの自己位置が推定できる！
計算負荷が高いので，リアルタイムに処理するためには工夫が必要．
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））48ロボットの応用技術① ： 自己位置同定
自己位置同定の推定精度を確認する．

誤差の大きさを白０ｃｍ～黒５０ｃｍ以上の濃淡で表す

自己位置同定の誤差ロボットのサイズ（５０ｘ５０ ｃｍ）と比較して，十分小さい誤差（高い推定精度）で自己位置同定を実現．
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））49ロボットの応用技術② ： 物体認識
ロボカップ中型ロボットが競技をするために必要な環境情報① 自身の位置情報：これがないと何もできない！

⇒ フィールド上の自己位置がわかればある程度ゴールの位置もわかる② ボールの位置情報 ：これがないと何もできない！

最低限①と②があればサッカーっぽい競技はできる．

以下の③～⑥があれば，より効率的にサッカー競技ができる．
③ 味方の位置情報：

セットプレイやパスプレイを正確に行うために必要⇒ フィールド上のロボット間通信が許されているので味方情報でわかる④ 敵の位置情報：

効率よく得点するために必要⑤ ゴールの位置情報 ：精度の高いシュートを決めるために必要⑥ 人間の位置情報

安全のために必要：

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））51ロボットの応用技術② ： 物体認識
全方位カメラの情報は取得可能距離が短く，距離情報の誤差が大きい！
⇒ 別のカメラ，センサを搭載することで必要な情報を取得する．

フロントカメラ

リアセンサ

Ｄｅｐｔｈ（深度）カメラ

ＬｉＤＡＲ（測距センサ）

・ボール・敵・ゴール・敵・人間

東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））52ロボットの応用技術② ： 物体認識
フロントカメラ画像を入力画像としてＹＯＬＯにより物体を検出．
※ＹＯＬＯ

有名な深層学習を用いた物体検出アルゴリズム※事前に深層学習により認識対象を学習
フロントカメラ（ＲｅａｌＳｅｎｓｅ）

ＲｅａｌＳｅｎｓｅの深度情報を融合して物体を認識．

Ｊｅｔｓｏｎ ＴＸ２
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））53物体認識技術
全方位カメラで得た周囲の障害物情報と，ＬｉＤＡＲで得た周囲の物体距離情報を融合し，周囲の敵機情報を正確に取得する．
（前方はフロントカメラからの敵機情報を利用）＋
全方位カメラ画像

障害物抽出

LiDAR情報東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））55

ロボカップ中型リーグのロボット

ロボカップ中型ロボットの基本仕様

基本機能① ： 視覚システム

基本機能③ ： ドリブラー＆キッカー

基本機能② ： 駆動システム

ロボカップ中型ロボットが競技をするために必要な技術（環境認識）
応用技術① ： 自己位置同定（自身の位置を推定する技術）
応用技術② ： 物体認識（自身の周囲の環境情報を認識する技術）
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））57東京工芸大学 ロボカップ中型チーム：ＲＶｰＩｎｆｉｎｉｔｙ

東京工芸大学チーム
ＲＶｰＩｎｆｉｎｉｔｙ 戦績
日本大会（RoboCupJapanOpen）
４位
２００９年（大阪）初出場
予選落ち ２０１０年（大阪）準優勝
２０１１年（大阪）３位
２０１２年（大阪）
準優勝
２０１３年（東京）
準優勝
２０１４年（福岡）
準優勝
２０１５年（福井）
準優勝
２０１６年（愛知）優勝
２０１７年（石川）優勝
２０１８年（岐阜）
準優勝
２０１９年（神奈川）ー
２０２０年 ※開催中止
ー２０２１年 ※開催中止

日本大会より上の大会
２０１７ 世界大会（愛知） 第６位
２０１９ ChinaOpen（中国：紹興）
第３位＆受賞
２０１９ AsiaPacific（中国：天津）
第４位
２０２１ AsiaPacific（日本：愛知） ※遠隔Scientific Challenge 準優勝
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））59ＲｏｂｏＣｕｐ２０２２

https://2022.robocup.org/
東京都立大学 Ｌ５Ｇセミナー （２０２２年７月１２日（火））61