人工知能学会研究会資料

JSAI Technical Report
SIG-Challenge-045 (9/26)

ＡＩチャレンジ研究会(第 45 回)
Proceedings of the 45th Meeting of Special Interest Group on AI Challenges
CONTENTS○

多次元ファジィ集合を用いたサッカー試合局面の意味付け…………………………………………………

1

西野順二，佐土瀬寛，原田貴史
電気通信大学○

マルチエージェントにおける位置に応じたタスク管理方法の検討…………………………………………

7

内海孝亮，植村渉
龍谷大学○

Fawkes を用いたマルチロボットにおける一方通行ルールの提案と評価…………………………………… 10
辻和輝，内海孝亮，植村渉
龍谷大学○

ロボットミドルウェアである Fawkes を用いた後方接近物警告ベルトの作成と評価……………………… 13
北沢尭宏，木綱智，辻和輝，内海孝亮，植村渉
龍谷大学○

3D プリンタで出力する技術科教材模型作成の試み…………………………………………………………… 15
中野里奈*1, 光永法明*2*1 神戸市立科学技術高等学校, *2 大阪教育大学

日時:2016年9月26日
場所:龍谷大学

響都ホール

校友会館

会議室

Ryukoku University Avanti Kyoto Hall,September 26th, 2016

社団法人人工知能学会
Japanese Society for Artificial Intelligence社団法人 人工知能学会
Japanese Society for
Artificial Intelligence

人工知能学会研究会資料
JSAI Technical Report
SIG-Challenge-045-1 (9/26)

多次元ファジィ集合を用いたサッカー試合局面の意味付け
Linguistic evaluation of Soccer situation using KONOHEN Fuzzy

西野順二, 佐土瀬寛, 原田貴史
NISHINO Junji, SADOSE Kan, HARADA Takashi

電気通信大学
The University of Electro-Communications

nishinojunji@uec.ac.jp

本研究では、このへんファジィアプローチにより、多次

Abstract

元ファジィ集合を介して、サッカーの試合状況を言語的に本研究はこのへんファジィ（多次元ファジィ集

表現することを試みる。これにより、状態の認識と理解に合）により、ロボカップサッカーの試合についおいて、人が持つ知識との整合性 [諏訪 05] のよいモデリて、その試合状況の特徴を言語表現することをングを可能とすることを目的とする。

目的とする。従来、行動ログのセグメント平均

こうしたアプローチは大局的に試合状況を認識するもなど統計的な評価値を元にしたサッカー試合状のである。これまで局所的な行動の作り込みと学習調整

況の評価がなされてきた。個別のチーム特性やによるチームの強化とその実現を目的とした研究により

瞬間的な特徴局面などは統計的な処理では検出高い精度で基本的な動作の実現ができている。本研究にが難しかった。

より、大局的によりよい戦術、戦略の選択アルゴリズムのロボカップサッカーシミュレーションの試合を構築を助けることで、さらなるチーム戦術の高度化が期

４６次元空間に置き、その中で試合に特徴的な待できる。

局面を現すファジィ部分空間を同定し言語ラベ

ロボカップでは古くから試合状況を言語的にアナウンス

ルを付与することで言語化を試みた。本手法にする自動実況システムの開発が行なわれている [Frank 00,

より大局的、かつ個別の試合に特徴的な状況をFrank 01]。これらの手法は主に時間セグメントにおける局所的な行動統計値に対してラベル付けするものであっ言語的に説明することができた。

た。本研究で提案する多次元ファジィ集合による意味付け

1

は、プレイヤの全体配置やその関係を大局的に捉える点にはじめに特徴がある。試合の大局的な評価方法として大規模マイク

RoboCup サッカーシミュレーション 2D リーグは、開始当初から 11 対 11 のフルメンバーによる試合が行なわれロシミュレーション [西野 14] を用い、これをクラスタリ

いる。ボールを含め 23 オブジェクトが 2 次元フィール

予備的な研究において評価試合が事前学習したファジィ

ド上で自由な位置を取るため、その状態空間は 46 次元

集合との一致率が平均的に低い [佐土瀬 16] という課題がである。最近はこうした多次元大量のデータ集合に対し、あった。これに対し、本研究では空間に対するサンプル点

様々な機械学習によりパターンとしての知識を抽出するこの分布からファジィ集合を生成するときの閾値を変更し、とが行なわれる。とくに深層学習 [Erhan 10, LeCun 15]

あいまいさを調整することでより平均的な一致率が高まとその一部であるオートエンコーダ [Hinton 06] は、囲碁ることを検証する。

[Silver 16] などゲームのパターン知識の学習で目覚ましい成果をあげている。

2

ングしファジィ集合化することで言語との関係性を導く。

しかしながら、人工ニューラルネットを基礎とする学

サッカー試合局面への意味付け

シ ミュレ ー ション 2D リ ー グ の 試 合 の 状 態 は 、

習アルゴリズムは、まれに猫フィルタのように人間が理ス テップ に 対 応 す る 46 次 元 ベ ク ト ル s(t)解できる中間知識が見つかることもあるが、そのほとん(x1 (t), y1 (t), · · · , x22 (t), y22 (t), xb (t), yb (t))

どについて人間が理解できる形で提示することができず、表現される。本研究で目的とする局的への意味付けは、

モデリングとしてはブラックボックスアプローチである。

この 2 チーム全選手の座標とボールの座標からその試合

1

=

時系列で

図 2: LVQ の概略
図 1: 局的の意味付けアルゴリズム
表 1: パラメータ表状態がどういった状態であるかを言葉で表現することである。
ある 2 チームによる試合はそれぞれの行動特性を反映しており、この組み合わせによって頻出する局面があると予想される。そこで、大規模マイクロシミュレーションによる分析にもとづき、対象試合の言語的表現を行なう。

2.1

N

テスト点の数Pi
dij
K

テスト点の i 番の点

Pi と Pj のユークリッド距離εm を算出するのに用いる定数εm
εf

ε 近傍の近傍グラフ作成に用いる ε近傍グラフ上での近傍を測る εNeighbor(Pi )Neighbormax
grade(Pi )局面意味付けアルゴリズム

意味付けに当たって、頻出する局面を特定しその類似局
面のなす部分空間を状態空間上のファジィ集合として同定

点 Pi の近傍点数
Neighbor(Pi ) の中での最大値
点 Pi のメンバーシップ値する。そのうえで、評価する試合が含まれるファジィ集合の時間遷移をとり試合局面の意味付けを行なう。

用いて図 2 に示す。ここで緑の点は与えられたサンプル点

全体のアルゴリズムを図 1 に示す。まず 100 試合程度る。つぎにベクトル量子化クラスタリングにより、サンプ(テストベクトル)、赤の点は初期代表ベクトル、青の点はLVQ 実行後の代表ベクトルである。更新式により代表ベクトルは集積点の多い空間に引き寄せられ、代表ベクトル点の集積空間を特定する。サンプル点に基づいて点のル同士は他のクラスタと反発するように移動する。図で存在する部分空間をファジィ集合として同定し、そこに含は 3 つの代表ベクトルが 3 つのクラスタの中心に移動しまれる具体的な試合状況を人が観察し、状態を説明するていることが確認できる。

適切な言語表現をファジィ集合に付与する。最後に評価対LVQ における代表ベクトルの更新は式 (1) による引き寄せと式 (2) による反発で行なわれる。

のシミュレーションを行い試合の状態点を多数サンプルす

象試合を言語的に意味付けする。

2.2

ベクトルデータを 1 つずつ順に選択し、全ての代表ベ

LVQ とファジィ集合

クトルとの距離を計算し、一番近い代表ベクトルについ

LVQ(学習ベクトル量子化) は高次元空間で与えられたデー
タ点集合を指定した個数の代表ベクトルで学習的に量子ては式 1 によって近づけるように更新する。それ以外の化する技法である [井口 05]。結果として点数と標準距離から遠ざかるように更新する。

代表ベクトルは式 2 によって、選択したベクトルデータを指定しないユークリッド距離にもとづくクラスタリン
グを行なうことになる。
本研究では得られた試合結果の状態集合を LVQ を用
いてをいくつかのクラスタに分類した後、その集合をファジィ集合に変換する。集合をファジィ集合に変換し、それmc (t + 1) = mc (t) + α1 × (x − mc (t))(1)

mi (t + 1) = mi (t) − α2 × (x − mi (t))(2)

ぞれのファジィ集合に言葉を付与する事で、試合状態の表

2.3

現を言語的に行うことが可能になる。

LVQ のアルゴリズムを以下に述べる。

ファジィ集合の同定

多次元ファジィ集合生成アルゴリズム [糟谷 10] を用いて、M 個の n 次元ベクトルデータ (x1 , x2 , · · · , xn ) を M >>K である K 個の代表ベクトルで量子化する。本研究の場

クラスタリングにより得られた点集合からファジィ集合を

合 n = 46 である。

える。

構築し、各テスト点についてそのメンバーシップ値を与各パラメータを表 1 に示す。

LVQ の実行によるクラスタリングの様子の概略を例を

2

表 2: 実験条件
シミュレーション試合数97

総ステップ数

581,903

初期代表点数22

初期代表点

500 ステップごと

学習率 (α1 , α2 )(0.01,0.00)

試合結果の各ステップについて、複数のファジィ集合に含まれることがある。この場合、基本的含まれる度合の高

図 3: 対象試合結果時系列の多次元ファジィ集合による意

いファジィ集合をその状態の表現とするが、メンバーシッ

味付け

プ値の大小の境界領域では不安定になることもある。これについては後に検討する。

2.3.1

K 近傍の構成

3

試合局面の意味付け実験との距離が最小となる値の平均を求める。求めた最小距

3.1

実験条件

離の平均に定数 K を掛けたものを εm とする。

固定した特性の違う 2 チームについて、以下の条件で局全てのテスト点同士の距離を計算し、点 Pi が持つ点 Pj

εm を求める式は (3) のようになる。

面の意味付け実験を行った。ステップはシミュレーションの更新単位であり 1 ステップは 0.1 秒である。

N∑

εm = i=1
2.3.2

3.2
min(dij )N×K

クラスタリング

表 3 にクラスタリングの結果を示す。クラスタ番号は初(3)

期代表点の順である。後に各々の集合がどのような試合状態の集合であるかを観察し、その特徴を新たな集合名

近傍数カウントとメンバーシップ値の算出とした。

2.3.1 で求めた近傍グラフ G 上での点 Pi について距

クラスタには複数の状態が含まれこれらは部分局面を離 dij が定数 εf 以内となる点 Pj の個数を Pi の近傍なす。これらの状態は一連の試合の局面が複数試合分だ

数 Neighbor(Pi ) とする。また、最大の Neighbor(Pi ) をけ集まっている。そこで各クラスタにいくつの局面が含Neighbormax とする。

まれているかを算出した。局面、すなわち試合の一連の式は各々(4)、(5)、(6) となる。

流れとして、100 ステップ以上が連続している試合状態、として定義しこれに合致するセグメントの数である。クラスタ 2 にも複数の状態が含まれているが、100 ステップ

A = Pj |ε > dij(4)

Neighbor(Pi ) = |A|(5)

なっている。

Neighbormax = max(Neighbor(Pi ))

(6)

3.3

以上連続するセグメントは含まれていなかったため 0 と各クラスタから生成したファジィ集合の状態を目視によっ

各テスト点 Pi のメンバーシップ値 grade(Pi ) を式 (7)て評価し、それぞれ言語的表現を与えた。その一部を 4 に

で求める。

示す。

Neighbor(Pi )grade(Pi ) =Neighbormax
2.4

ファジィ集合への意味付け

3.4
(7)

局面意味付けの結果 K=3

新たに 1 試合シミュレーションを行い、ファジィ集合により意味付けを行なった。ここでは、予備実験として近傍数

試合局面の意味付け

K=3 としてファジィ集合の生成を行い、その一致状況を測った。各時刻の状態についてメンバーシップ値が最も高最後に評価する試合について各局面時系列 s(t) が、あらかじめ生成したファジィ集合に含まれる度合いを算出し、かったファジィ集合を一致集合と呼び、図 4 にその時間遷

その状態を表す適切な表現を選ぶ。

移を示す。

図 3 に作成したファジィ集合を用いた評価方法を示す。

各時刻で一位で一致するファジィ集合が細かく変動していることが分かる。また、このときの最高値を与えたメ

3

25"name-gragh.txt"

表 3: LVQ クラスタリング結果
番号 局面数 番号 局面数

0

15

11

19

1

110

12

2

2

0

13

2

3

12

14

2

4

72

15

3

5

8

16

69

6

13

17

3

7

14

18

3

8

94

19

20

9

10

20

2

10

14

21

16

20

15

10

5

0
0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

図 4: 一致集合の時間遷移 (K=3)
1"ship-gragh.txt"

表 4: ファジィ集合への意味付け
0.8

クラスタ
番号

集合を特徴付ける言葉表現

0

A チームの右サイドからの攻撃

1

B チーム左サイドからの攻撃

2

センターラインでの攻防

3
4

B チームコート左サイドでの攻防
A チーム左サイド
ゴールラインからの攻撃

5

キックオフ直後

6

B チームコート右サイドライン際での攻防

7

センターライン右サイドでの攻防

8

A チーム右サイドゴールラインからの攻撃

9

B コート右サイド中盤での攻防

10

B コート左サイド中盤での攻防

11

B チーム右サイドからの攻撃

0.6

0.4

0.2

0
0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

図 5: ステップ数とメンバーシップ値の対応

4.1

拡大ファジィ集合による意味付け

ファジィ集合の近傍生成を K=30 とし、標準距離の 30 倍
までのサンプル点分布を基準としてメンバーシップ値を同定した。
このファジィ集合を用いたときの一致集合の遷移を図 6

ンバーシップ値の時刻変動を図 5 に示す。多くの時間帯で低い値となっており、これはどの表現とも一致しない状態にメンバーシップ値の分布を図 8 に一致集合のヒストグが続いていることを示す。

ラムを図 7 にそれぞれ示す。
初期の一致集合にくらべて時刻変動が押さえられ、メ

こうした一致度の概要を表 5 にまとめた。10 試合を評

ンバーシップ値もほぼ 0.1 以下ということはなくなった。

価してみたところ、メンバーシップ値が 0.5 を超えた時間

いずれかのファジィ集合に 0.5 以上含まれる時刻の割合

帯は全体の 2 から 5 ％程度であったことが分かった。

4も 50 ％を超えている。一致集合のヒストグラム (図 7) の頻度がファジィ集合ごとの差があまりないことから、事前

ファジィ集合の再構成

大規模マイクロシミュレーションで頻出したクラスタが、前述の予備的な実験結果では、100 試合程度のシミュレー

まんべんなく再現されていることが分かる。

ションから構成した頻出する試合状況を言語化したところ、

4.2

新規の試合状態のメンバーシップ値が予想外に低かった。

慣性アルゴリズムを取り入れた状態表現

初期ファジィ集合の構築で設定した近傍サイズのパラ

各時刻で最もメンバーシップ値の高い値だけによって一つ

メータ K が小さかったためファジィ集合の形状が先鋭的のファジィ集合を選択すると、一致集合の遷移はやや変動であると予想し、K を修正した評価を行なった。

が激しいように見える。二つのファジィ集合が重なってい

4

試合
番号

表 5: 一致度の概要
0.5 以上の 0.1 以下の 被験者の評価
割合
割合
との一致度

1

0.059

0.89

0.70

2

0.017

0.92

0.67

3

0.042

0.88

0.85

4

0.060

0.89

0.64

5

0.018

0.91

0.79

6

0.052

0.90

0.69

7

0.028

0.90

0.53

8

0.048

0.88

0.85

9

0.033

0.91

0.71

10

0.013

0.95

0.77

図 7: 一致集合のヒストグラム
700

25

600

use-fuzzy-sets

500
20

count

400

15

300

200
10
100
5
0
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0
member-ship-value
0
0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

図 8: メンバーシップ値の分布
図 6: ファジィ集合生成値を拡大修正した一致集合の遷移

5
る部分については、最大値を取ると少しの状態変化で属

ロボカップサッカーシミュレーション 2D の試合状況は、するクラスタが違う事となってしまう為である。

46 次元という多次元空間における状態遷移である。人はこの複雑な状態遷移に対して、大局的な観点から言葉をこのように、各時刻では複数のファジィ集合に属することから、従前の状態表現が最大でなくともある程度高け

つかってその状態表現を行なっている。

れば、認識する状態を変更しないほうが安定した言語表

本研究では、大規模マイクロシミュレーションによって現ができる。

得た、試合で頻出する状態を多次元ファジィ集合によりモ

そこで、各時刻の状態 s(t) についてそのメンバーシッ

デリングし、あたらな試合の状況を言葉で表現すること

プ値が上位 3 位までのクラスタ c1(t), c2(t), c3(t) を算出ができた。

し、前の時刻のクラスタ c(t − 1) がこの中にあれば変更し試合の状況は 46 次元空間の線のような状態点のつらなないアルゴリズムで状態表現実験を行なった。

りからなる。これをクラスタリングしたときには、集積空

時刻 t の表現となるクラスタ c(t) は式 () によって求間から多方向に伸びる線が多数集まった状態である。こめる、{c(t) =

おわりにのため、ファジィ集合を構成するときに曖昧さを広げ寛容c(t − 1) (c(t) ∈ {c1, c2, c3})c1(otherwise)

なモデリングすることでより一致度の高い結果を得られ(8)ることが分かった。
このような言語表現は、機械学習のブラックボックス

ここで c1 は最大メンバーシップ値を与えるファジィ集合にから得られる説明不能な中間知識ではない。このため、のクラスタである。

あいまいな論理関係のもとで、人のもつ他の知識との整結果を図 9、図 10 に示す。より安定的に状態表現が遷合性の高い知識として使える可能性がある。これにより、移していることが分かる。

大局的な状態の認識や、より高度な行動戦略の策定に役

5

[Frank 01] Frank, I., Tanaka-Ishii, K., Matsubara, H.,
and Osawa, E.: Walkie-talkie MIKE, in Robot Soccer
World Cup, pp. 343–349Springer (2001)[Hinton 06] Hinton, G. E. and Salakhutdinov, R. R.: Reducing the dimensionality of data with neural networks, Science, Vol. 313, No. 5786, pp. 504–507 (2006)[LeCun 15] LeCun, Y., Bengio, Y., and Hinton, G.:
Deep learning, Nature, Vol. 521, No. 7553, pp. 436–
444 (2015)
図 9: ファジィ集合生成値を拡大修正した一致集合の遷移[Silver 16] Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J.,(上位３位以内)

Guez, A., Sifre, L., Van Den Driessche, G., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Panneershelvam, V., Lanctot, M., et al.: Mastering the game of Go with deepneural networks and tree search, Nature, Vol. 529, No.
7587, pp. 484–489 (2016)[井口 05] 井口 亮, 宮本 定明：カーネル関数を利用した
LVQ クラスタリングと SOM, 知能と情報: 日本知能情報ファジィ学会誌: journal of Japan Society for Fuzzy
Theory and Intelligent Informatics, Vol. 17, No. 1, pp.
88–94 (2005)[佐土瀬 16] 佐土瀬 寛, 西野 順二：サッカー試合状態のこのへんファジィ大局的評価システム, 第 40 回東海ファジィ研究会講演論文集, pp. P2–010 (2016)

図 10: 一致集合のヒストグラム (上位３位以内)立つことが期待される。

[諏訪 05] 諏訪 正樹：身体知獲得のツールとしてのメタ認知的言語化, 人工知能学会誌, Vol. 20, No. 5, pp. 525–532

クラスタリングやファジィ集合の同定にはそれぞれ 1 時間程度までの計算が必要であるため、今後はこれを高速(2005)

化し、より多くの試合状況について実証していくことが今後の課題である。
本研究は科学研究費補助金基盤研究 C(26330273)、科[西野 14] 西野 順二, 長岡 俊男, 秋山 英久：大規模マイクロシミュレーションによるサッカー試合評価のため学研究費補助金挑戦的萌芽研究 (15K12106)、および共同のクラスタとその実装, in JSAI Technical Report SIG-

研究:サッカー試合のデータを学習し戦況予測を行なう人

Challenge-B401, p. 04 人工知能学会 (2014)

工知能に関する研究により支援されたものである。
「この[糟谷 10] 糟谷 朋広, 西野 順二：GPGPU による多次元
ファジィ集合の高速生成, 第 26 回ファジィシステムシンポジウム講演論文集, pp. 1232–1235 (2010)

へんファジィ」は西野順二の登録商標です。

参考文献[Erhan 10] Erhan, D., Bengio, Y., Courville, A., Manzagol, P.-A., Vincent, P., and Bengio, S.: Why does
unsupervised pre-training help deep learning?, Journal of Machine Learning Research, Vol. 11, No. Feb,
pp. 625–660 (2010)[Frank 00] Frank, I., Kumiko, T.-I., Okuno, H. G., Nakagawa, Y., Nakadai, K., Kitano, H., Akita, J., andMaeda, K.: And the fans are going wild! SIG
plus MIKE, in Robot Soccer World Cup, pp. 139–
148Springer (2000)

6

社団法人 人工知能学会
Japanese Society for
Artificial Intelligence

人工知能学会研究会資料
JSAI Technical Report
SIG-Challenge-045-2 (9/26)

マルチエージェントにおける位置に応じたタスク管理方法に関する一考察
Task Managements Depending on Positions of Multi Robots
内海

孝亮，植村

渉

Kosuke Utsumi and Wataru Uemura

龍谷大学大学院理工学研究科電子情報学専攻
Ryukoku University
utsumi@vega.elec.ryukoku.ac.jp, wataru@rins.ryukoku.ac.jp
概要

完成のための加工を行う Cap Station（CS），完成した製品の格納を行う Delivery Station（DS）に分かれる．MPS は 1 チームに BS と DS を 1 台ずつ，RS と
CS を 2 台ずつで全 6 台与えられ，フィールド上には両チームの MPS が全部で 12 台存在する．そして MPSはフィールド上に左右対称に配置される (Figure 1)[Uemura 2015]．Figure 1 の青線は壁を表しており，フィールド全てを囲んでいるわけではなく，一部壁のない部分もある．さらにフィールドは 24 個の 1.5×
2m のゾーンで構成されている．また試合の基本的な情報は審判用のプログラムである RefBox によって管理される．

本研究では移動ロボットを用いた競技大会の一つである RoboCup Logistics League におけるロボットのタスク管理方法について議論する．タスクを管理するロボットが非常停止や調整によって試合から退場
すると，管理が放棄される．それを抑えるために，ロボットが退場しやすい位置などの条件を検討し，管理破棄が生じにくい方法を提案する．

1 はじめに
自律移動ロボットによるサッカーや災害現場での人命救助などを目的とした競技大会として RoboCupがある．RoboCup は毎年世界各地で開催され，2017
年は日本の名古屋で開催される．本研究ではその中の工場のオートメーション化を背景とする RoboCup
Logistics League（以下 RCLL と表記）におけるロボットのタスク管理方法について議論する． RCLL では指定されたオーダーに従い複数のロボットが製品を生産・加工し，完成した製品を目的地へ搬送する[Utsumi 2016]．その中でロボットはタスクを遂行するために競技用のマシンを使用していく．このとき他のロボットとのタスクの重複やリソースの使用権の衝突を避けるためにタスクとリソース管理を行う必要がある．一般に，これらの管理はリーダー選挙
Figure 1 RCLL のフィールド例などを通して選ばれたロボットが行うことが多いが，ロボットの非常停止や調整などで試合から退場する
2.1 競技の目的ことによって管理が放棄される可能性がある．本研
RCLL は，自律移動ロボットによって製品を生産し究では非常停止や調整などが起きにくいロボットがて，完成品を目的地まで搬送することを目的とした管理者となることで，管理破棄が生じにくい方法を競技である．3 台のロボットを用いて製品の加工を提案する．そのためにはロボットが退場しやすい位
MPS で繰り返し行い，完成した製品を格納用の MPS置などの条件を試合のログから解析する．
へ搬送する．

競技はセットアップ，探索，生産の 3 つのフェーズで構成される．まずはセットアップフェーズから始まり，運営側が MPS のセットアップを行う．次に探索フェーズへと移り，MPS の種類を示すマーカや状態を示すシグナルパターンをロボットが探索し，RefBox に報告する．最後に生産フェーズがあり，製品を加工していき，完成した製品を搬送する．

2 RoboCup Logistics League
RCLL では各チームは FESTO 社製の移動ロボットと，運営側の競技用の Module Production System (以下MPS と表記)を用いて試合を行う．MPS は全部で 4
種類あり，製品の基礎部分の供給を行う Base Station（BS），中間工程の加工を行う Ring Station（RS），

7

プランニングなどを扱っている．この最上位層のプランニングを行っていく上で，ロボットはタスク管理をする必要がある．

2.2 使用ロボット
RCLL ではドイツの FESTO 社が扱う移動型ロボットである Robotino 3 を使用して競技を行う (Figure2)．Robotino 3 は組込み型の小型計算機を搭載しており，OS として Ubuntu が動いている．そして Ubuntu
上の API を経由して Robotino 3 を制御する．Robotino
3 は USB や複数の I/O ポートを持ち，カメラや外部センサを取り付けることができる．その結果，周囲の環境が把握できて複雑な動作が可能となる．また付属品の金属製支柱やテーブルを取り付けることで製品を掴むためのグリッパが取り付けられるようになる．

Figure 3 ロボットの行動構造
3.2 Carologistics のタスク管理方法
RCLL の生産フェーズではロボットは RefBox によってアナウンスされたオーダーに従い製品を MPS で加工して生産していく．このとき，RCLL では最大 3台の自チームのロボットが同時に同環境下で動くため，タスクの重複やリソースの使用権の衝突を引き起こす可能性がある．そのような状況を避けるために，ロボットはタスクやリソースの使用権を管理する必要がる．
Carologistics ではタスク管理方法としてマスター/
スレーブ方式を採用している．これはリーダー選挙
を通して選ばれた一台のロボットがマスターとなり，
そのマスターがタスク管理を行う方法である．そして他の二台のロボット，つまりスレーブはタスクやリソースのロックをマスターに要求する．マスター
はそれらの要求を受け取るとロックが可能かどうかを確認する．可能であった場合，要求は承認されてタスクまたはリソースはロックされる．またロックしたタスクが終了すると，スレーブはタスクとリソ
ースのロック解放をマスターに要求し，マスターは解放を実行する．

Figure 2 競技で使用する Robotino 3

2.3 得点方法
RCLL には探索フェーズと生産フェーズがあり，それぞれで得点の扱いが異なる．探索フェーズでは
MPS に貼り付けられたマーカを認識することによって MPS の種類を認識し，シグナルパターンはカメラなどを用いて認識する．認識結果を RefBox に正しく報告できると点が得られる．誤った報告をした場合は減点されるので注意が必要である．生産フェーズ
では，試合中にどのような製品を作るべきかというオーダーが RefBox によってリアルタイムでアナウンスされる．そのオーダーに従い製品を一定の状態まで加工すると得点する．完成した製品を正しく搬送できるとさらに点が得られる．

4 マスターの選択方法
RCLL ではロボットは生産フェーズで製品を生産していく上でタスクやリソースの管理を行う必要があり，それらの管理はリーダー選挙などを通して選ばれた一台のロボットによって行われるマスター/
スレーブ方式を取ることが多い．しかし，マスターが非常停止や調整などが原因で試合から急遽退場した場合，今まで行っていたタスク管理が放棄されることになる．このときロボット間でタスクの重複やリソースの使用権で衝突が起こる可能性がある．
RCLL においてロボットが退場する状況として，１）
敵ロボットや MPS，フィールドの壁などとの衝突によって故障した場合と，２）移動中や MPS などに接近しているときにデッドロックに陥った場合などが考えられる．そのような状況に陥りやすい位置とし

3 ロボットの行動エンジンについて
本章では RoboCup2016 の Logistics League の優勝
チームである Carologistics のタスク管理方法及び生産フェーズでロボットが製品を生産・加工していく上でどのような流れでタスク管理を行っているかを紹介する．
3.1 階層型行動エンジン
Carologistics は随時変化する RCLL 環境に素早く対応できるようにロボットの行動要素を 3 つの階層に分けている (Figure 3) [Tim 2016]．最下層では，認識やアクチュエータの処理，中間層では行動の実行，そして最上位層ではロボットの行動意思決定や8て，まずは MPS 周辺がある．これは MPS への接近
時には複雑な処理が必要なためである．次に敵チー
ムの主要サイドが挙げられる．RCLL ではフィールド
内に主要サイドが存在し，これはフィールド y 軸で分割し，自チームのロボット挿入エリアがあるサイ
ドが主要サイドとなる．つまりもう一方のサイドは
敵チームの主要サイドということである．Figure 1 ではシアンチームならば y 軸から右側が主要サイドになる．RCLL では自チームの MPS は主要サイドに 4台，敵チームの主要サイドに 2 台というように配置される．このような MPS の配置方法から，ロボット
は自チームの主要サイドでの活動が多くなると考えられる．さらにフィールドの壁際でもロボットは動きが制限されるので，退場の可能性は高くなると考えられる．
マスターのロボットを選択する際に，これらの問題が起きにくいロボットを優先して選ぶ方法を提案する．これらの問題がフィールド上で発生する可能性を計算し，それらを合成したフィールド情報を元に，各ロボットの退場の可能性を算出する．MPS へ接近しているときに退場する可能性をポテンシャル関数で扱う [D.H.Kim 2006]．6 個の MPS の内の j 番
目の MPS の中心座標をシャル関数 を示す．

,

3

5

2.8

0.6

-6
-3.8
-1.6

として以下にポテン

0-1

6

謝辞
本研究は JSPS 科研費 15K16313 の助成を受けたものです．
参考文献[Utsumi 2016] 内海孝亮, RoboCup2016 に参加して,理工ジャーナル, （印刷中）[Uemura 2015] Wataru Uemura, et. Al., RoboCup Logistics League Rules and Regulations 2016, http://www.
robocup-logistics.org/rules[Tim 2016] Tim Niemueller, et. Al., The Carologistics
RoboCup
Logistics
LeagueTeam
2016,
http://www.robocup2016.org/media/symposium/TeamDescription-Papers/Logistics/RoboCup_2016_
Logistics_TDP_carologistics.pdf[Fawkes] https://trac.fawkesrobotics.org/wiki/
Carologistics/Agent_Architecture[D.H.Kim 2006] D.H.Kim and S.Shin, Local path planning using a new artificial potential function configuration and its analytical design guidelines, Advanced
Robotics 20, pp. 115 - 135, (2006).
[Shimakura 2009] 島倉諭, 項警宇, 稲垣信吉, 鈴木達也, ポテンシャルを組み込んだパーティクルコン
トロールによる自律移動ロボットの障害物回避制
御, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要
集 2009, 2A1-G05(1-4).

exp
∈

…式(2)
となる．
式(2)による MPS ポテンシャル場を Figure 4 に示
す．
1
0.5

0.5-1
0-0.5
5

2.8

0
0.6

2.8

5 おわりに
本研究では RCLL を背景として，マルチエージェ
ントのタスク管理方法について議論した．今後は提案手法を基に実際にロボットにマスター権を与えて実験していく必要がある．

…式(1)
ここで ， はポテンシャル関数のパラメータでああり，本研究ではそれぞれともに 1 として扱ったた
め，

-1.6

1-2

Figure 5 のポテンシャル場を基に，ポテンシャルが低い位置にいるロボットにマスター権を与えることでタスク管理破棄を回避する．

exp

-3.8

2-3

1
0

Figure 5 敵主要サイド，壁際のポテンシャル，そして MPS のポテンシャルを考慮したポテンシャル場

∈

-6

2

6

Figure 4 RCLL フィールドの MPS のポテンシャル場
さらに敵主要サイドと壁際のポテンシャル値を 1 として MPS のポテンシャル場と足し合わせたものを
Figure 5 に示す．

9

社団法人 人工知能学会
Japanese Society for
Artificial Intelligence

人工知能学会研究会資料
JSAI Technical Report
SIG-Challenge-045-3 (9/26)

Fawkes を用いたマルチロボットにおける一方通行ルールの提案と評価
One Direction Routing on Multi Robots with Fawkes.
辻

和輝，内海

孝亮，植村

渉

Kazuki Tsuji, Kosuke Utsumi and Wataru Uemura

龍谷大学大学院理工学研究科電子情報学専攻
Ryukoku University
tsuji@vega.elec.ryukoku.ac.jp, wataru@rins.ryukoku.ac.jp

概要
現在，生産現場では作業の効率化のために機械による Factory Automation 化（FA 化）が進んでいる．特に多品種少量生産の要求が高まっており，それに伴い，加工機械の入れ替わりが起きている．その環境において，部
品や製品の搬送を行う移動式ロボットの作
業環境は様々なものが想定される．移動式ロボットが移動を行う際に，各ロボット間で必ずしも通信ができるとは限らない．通信を行わない場合，他のロボットの状態が把握できないため，それらのロボットの経路に干渉して，渋滞やデッドロックを引き起こす可能性がある．そこで移動式ロボットの非同期環境下における移動経路計画を検討する．
1 はじめに
現在，生産現場で多品種少量生産の要求が高く，Factory Automation 化（FA 化）が進んでおり，加工機械の入れ替えへの対応が必要となる．その環境において，部品や製品の搬送作業を行う移動式ロボットの移動経路計
画は常に固定した経路ではなく，様々な要因を想定して動的に変更する必要がある．各ロ
ボットが移動する際にロボット間で通信を行わない場合，他のロボット経路に干渉して，渋滞やデッドロックが起こる可能性がある．
そこで簡単な解決方法として一方通行の移動ルールを与え，シミュレータを使うことでどのような問題が生じるかを検討する．

RoboCup の 競 技 種 目 の 一 つ に RoboCup
Logistics League (RCLL) と呼ばれる競技があり，Festo 社製の移動式ロボットである
Robotino を用いて，工場における FA 化の環境を想定した課題を扱っている．RCLL では作
業環境の探索と 4 種類の Module Production
System (MPS)による製品の加工，納品の工程を競技としており，それぞれの工程でロボッ
トの作業結果に応じて点を得る．
RCLL の試合は Setup Phase，Exploration
Phase，Production Phase の 3 つの Phase に
分かれており，実際にロボットが行動するのは Exploration Phase と Production Phase
である．Exploration Phase では作業環境の探索を各ロボットが行う．多品種少量生産の環境に対応し，フィールドのサイズと MPS を配置するエリアは固定されているが，各 MPSの配置する場所や向きは試合ごとにランダムである(Figure 1 参照)．そのため，RCLL に
おいてはじめに行う工程が探索作業と環境の獲得である．Production Phase では先のExploration Phase で獲得した環境情報を元に，審判プログラムである RefBox からのオーダに従って，それぞれのロボットが各 MPS
で製品の加工を行う．MPS には 4 種類あり，製品の土台となるワークを供給する Base

2 RoboCup Logistics League
ロボットの自律制御技術を競う競技会として RoboCup が 1997 年から毎年開催されている[Robocup]．
Figure 1 RCLL のフィールド

10

Station，製品の加工部品の供給を行う Ring
Station，加工が完了した製品に蓋をする部
品を供給する Cap Station，加工が完了した製品を納品する Delivery Station である．
そして各 Phase で行った行動を RefBox へ報
告することでチームの得点となる．
3 ロボットの移動経路計画
2014 年までの RCLL では，MPS を用いず，加工用のマシンは地面に置いてあり，フィー
ルドはマス目状に区切ることができた．そこで，我々のチーム（BabyTigers-R）では，マス目に沿って移動方向を決めることで，ロボット間の衝突回避を目指した[BTR2013]．
2015 年からの MPS を用いた RCLL では，MPSの配置がランダムとなり，マス目を使うのが難しくなった．特に，Exploration Phase では，ロボットは MPS が置いてあるエリアを探し，その MPS の種類とエリアの情報を RefBoxへ報告する課題となっている．エリア内のどこに MPS が置いてるかわからないため，センサで検知しながら移動する必要がある．経路
設定も，MPS を検知する度に設定し直す必要がある．
ロボット用のソフトウェアフレームワー
クとして Fawkes がある．Carologistics [Tim2013]が Robotino 用の Fawkes プラグインを開発し,公開している[Tim 2015]．本研究では，Fawkes を用いて上記のような状況における一方通行ルールの設定方法について議論
し，検証する．
10
9
8

8

7

9

10

6

7

4 一方通行ルール
現在の RCLL のフィールドでは MPS の向きと種類は試合ごとにランダムに設定されるが，配置エリアと台数は決まっている．そのため，MPS が配置されないエリアがあらかじ
めわかっている．その中でも MPS が配置されることがないエリアが連なっている箇所が 2箇所存在しており，それらの間では MPS の配置に影響を受けることがなく，常に固定の一方通行経路を設定することができる．その 2
つの一方通行経路を事前知識として各ロボットに設定しておき，環境の探索に合わせて必要となる一方通行経路を追加する方法を提案する．ここで，探索による追加が必要な経路として，2 つの一方通行経路を行き来す
る経路と各 MPS に近づくための経路が考えられる．一方通行経路は MPS の配置エリアによって隔てられており試合を進めるためには，その経路が必要になる．RCLL のフィールドは左右対称になるように形成されており，MPSの配置もそれに基づいて配置されるため，探索によって，ロボットがもう一つの一方通行
経路に移動できる道幅を発見し往路とした際に，対象の位置に復路として設定できる経路が存在するはずである．一方，各 MPS への経路は探索によって MPS の向きを検知した際に，現在の一方通行経路から延びる経路と帰ってくる経路を追加することで，一方通行を確保することができる．
5 おわりに
本研究では FA 化における多品種少量生産
による環境の変化を考慮した移動式ロボットへの一方通行の移動経路計画を検討した．
今後の課題として提案した一方通行経路を実装することである．

6

3

5

4

5

4

1

3

2

2
1
0
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Figure 3 一方通行経路の例

Figure 2 2014 年までの RCLL フィールドに対する一方通行ルール

11謝辞
本研究は JSPS 科研費 15K16313 の助成を受けたものです．
参考文献[RoboCup] http://www.robocup.org[Tim 2013] Tim Niemueller, et. Al, “The
Carologistics RoboCup Logistics Team2013”, RWTH Aachen University and
Aachen University of Applied Sciences(2013)[Tim 2015] Tim Niemueller, et. Al,“Fawkes for the RoboCup Logistics
League”, RoboCup 2015: Robot World Cup
XIX, pp 365-373, 2015.
[Carologgistics] https://www.
fawkesrobotics.org/projects/rcll2015release[BTR2013] Wataru Uemura, et. Al, “TeamDescription Paper.BabyTigers-R”,
RoboCup 2013: Robot World Cup XVII.

12

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Japanese Society for
Artificial Intelligence

人工知能学会研究会資料
JSAI Technical Report
SIG-Challenge-045-4 (9/26)

ロボットミドルウェアである Fawkes を用いた
後方接近物警告ベルトの作成と評価
Wearable Device to warn the Back Objects on Fawkes
北沢 尭宏，木綱 智，辻 和輝，内海 孝亮，植村 渉
Takahiro Kitazawa, Tomo Kizuna, Kazuki Tsuji, Kosuke Utsumi and Wataru Uemura

龍谷大学
Ryukoku University
kitazawa@vega.elec.ryukoku.ac.jp and wataru@rins.ryukoku.ac.jp
きた．また，公共空間におけるバリアフリー化が進Abstract
み，視聴覚障害者でも気軽に外を出歩けるようにな
自律移動ロボットの世界大会である RoboCup におってきている．一方，それに伴い事故も増えている．
いて，アーヘン工科大学がロボットミドルウエアで聴覚障害者は音からの情報が得られないため，背ある Fawkes を開発し，公開している．Fawkes では，
後から自動車等が迫ってきた際に気づくことができ
各種ロボットに対応したプラットフォームを用意すない．そのため，自転車や自動車に追い抜かれる時るだけで，簡単に既存のアルゴリズムを利用できるに恐怖を感じる．また，近年では健常者であっても，特徴がある．本研究では，この Fawkes を小型で低歩きながらスマートフォンを操作したり，イヤホン
コストのマイコンである Raspberry PI にインストで音楽を聴きながら歩いたりすることで，後方からールし，周辺機器を簡単に扱えるようにする．利用の二輪車や自転車等との接触事故が増えている．東例として，視聴覚障害者向けの後方接近ツールを作
京消防庁管内では、平成22年から平成26年の間で合成したので，それを報告する．
計105人が歩行中のスマートフォン操作が原因で救急搬送されている[Accident 2016]．これらの事故
1 はじめにに対して，利用者の後方向きにセンサをつけ，後方
自律移動ロボットの世界大会である RoboCup が毎からの物体の接近を利用者に知らせる装置があれば，年開催されている[RoboCup]．RoboCup にはいくつか軽減できると考えられる．
のリーグがあるが，その中に工場のオートメーショ
ン化（Factory Automation）を目的とした RoboCup
3 Fawkes を利用した後方接近物警告振動ベルト
Logistics League（RCLL）がある．このリーグではの提案
Festo 社のロボットである Robotino を3台用いて競技を行う．2015年に優勝したアーヘン工科大学の
ここで RoboCup で用いられているロボット用ミド
Carologistics[Tim 2013]は，ロボットミドルウエ
ルウエアである Fawkes に注目し，小型マイコンでアである Fawkes[Tim 2015]に Robotino 用のプラグある Raspberry PI 上に実装することで，レーザレインを開発した．この Fawkes は，以前には標準プ
ンジファインダといったロボット開発で一般に使わ
ラ ッ ト フ ォ ー ム リ ー グ （ Standard Platform
れている機器を簡単に扱うことで，後方接近物を警League: SPL） で利用しており，それらの資源がそ告するベルト型機器を作成する．
のまま RCLL でも使える．そして Carologistics は，ロボットの制御では，パーツ毎にプログラムを並2015 年 の 世 界 大 会 で 用 い た ソ ー ス コ ー ド
列実行する必要がある．例えば，カメラやセンサか[Carologistics 2015]を公開し， RCLL への新規参らの入力を得ると共に，色々と処理をして判断し，入のハードルを下げている．本研究では，このモータやディスプレイといった出力機器を制御する
Fawkes に注目し，手軽に利用できる小型マイコンで必要があり，どれか一つのプログラムが実行に時間ある Raspberry PI[RaspberryPI]上に実装し，視聴がかかってしまい，他のプログラムが実行できなく覚障害者用の歩行支援装置として，後方接近物を持なってしまうのは問題である．そのため，スレッド
ち主に知らせる携帯型装置を開発した．以下，2章
型のプログラムが重要となり，それら各スレッドを，にて，視覚障害者の歩行支援装置について紹介し，メインプログラムが順次呼び出す方式が必要となる．
3章にて，提案する携帯型装置の概要を示す．4章にFawkes では，これらスレッド型プログラムのテンプて，実験結果を示し，本装置の効果を確認し，5章
レートを提供しており，プラグインの形で取り込む
で本論文をまとめる．
ことができる．
プラグイン間では，変数の共有として，BlackBoard[Tim 2010]と呼ばれる共有メモリを実装
2 視聴覚害者の現状についてしており，レーザレンジファインダに対しては
昭和35年に制定された障害者雇用促進法を始めとLaser360Interface を用いる（表.1 参照）.
して，視聴覚障害者が社会で活躍する機会が増えて

13

表．1 Laser360Interface
NAME
TYPE
Frame[32]stringDistances[360]float
clockwise_angle
Boolean
これにより，レーザレンジファインダの種類に依存せず，360度周囲に対して1度刻みで，障害物までの距離を受け取ることができる．
一方，利用者への通知方法として，振動ベルト[Fukkuyama 2015]に着目した．利用者の周辺情報を伝えるインタフェースとして腹回りを利用し，スマートフォンなどで利用されている小型振動モータの振動によって方位を伝える．なお，利用者が強度の違いを検知できれば，障害物までの距離や大きさといった情報も合わせて伝えることができるが，今回作成したプロトタイプではモータの数を少なくしたため，向きの通知のみを扱った．これらシステムの接続図を図1に示す．
測域
センサ

差分検知
(Fawkes)

シリアル入力

図2 後方接近警告ベルトの試作品

5 おわりに
自律移動ロボットの大会である RoboCup で用いられているロボットミドルウエア Fawkes を用いて，ロボット周辺機器を低コスト小型マイコンである
Raspberry PI で制御した．レーザレンジファインダの測定結果から，利用者の後方接近物を検知し，ベルトに設置した振動モータを使うことで，伝えるシ
ステムを提案し，構築した．
Fawkes を使うことで，手軽に今までのロボット
開発資源を使うことができた．警告ベルトの性能評
価ができていないため，今後，検知方法や通知方法を検討して，実験する必要がある．

シリアル
出力

謝辞
本研究は JSPS 科研費15K16313の助成を受けたも
のである．

モータ制御
(Arduino)

図1 システム接続図

参考文献[Accident 2016] 東京消防庁，“発祥地の動作別の救急搬送人員の内訳（平成２２年〜２６年）”，
4 プロトタイプの作製
http://www.tfd.metro.tokyo.jp/lfe/topics/201
提案する後方接近物警告振動ベルトの効果を確認
503/mobile.html
するために，試作を行った．まず，Raspberry PI[Carologistics]
https://www.fawkesrobotics.
に Fedora23[Fedora]をインストールし，Fawkes を
org/projects/rcll2015-release
使える環境を整えた．レーザレンジファインダとし[Fedora] https://getfedora.org/て北陽電機社製の URG-04LX-UG01を用いた．振動モ[Fukkuyama 2015] 福山尚志,中村奉夫 : “視覚障ー タ の 制 御 に は ， Atmel 社 の Atmega328 に よ る
害者のためのベルト型方向指示デバイスの提案とArduino マイコンを用いた．なお，Raspberry PI と評価 (2015)”の接続には USB ポート経由のシリアル通信を用いた[RaspberryPI] https://www.raspberrypi.org/
が，Bluetooth モジュールによる無線通信も考えら[RoboCup] http://www.robocup.org
れる．振動モータは，ここでは簡単のため３個とし，[Tim 2010] Tim Niemueller, et. Al., “Provid左右と後方の状態を利用者に伝えられるようにした．
ing Ground-truth Data for the Nao Robot
試作品の全容を図2に示す．
Platform”, RoboCup 2010:Robot Soccer World
Cup XIV, pp 133-144, (2010).
[Tim 2013] Tim Niemueller, et. Al., “The Carologistics RoboCup Logistics Team 2013”,
RWTH Aachen University and Aachen Universityof Applied Sciences, (2013).
[Tim 2015] Tim Niemueller, et. Al, “Fawkes
for the RoboCup Logistics League”, RoboCup
2015: Robot World Cup XIX, pp 365-373, 2015.

14

社団法人 人工知能学会
Japanese Society for
Artificial Intelligence

人工知能学会研究会資料
JSAI Technical Report
SIG-Challenge-045-5 (9/26)

3D プリンタで出力する技術科教材模型作成の試み
中野 里奈[1], 光永 法明[2]Rina NAKANO [1] and Noriaki Mitsunaga [2][1] 神戸市立科学技術高等学校, [2] 大阪教育大学
mitunaga @ cc.osaka-kyoiku.ac.jp
Abstract
3 3D モデルの作成
以下での 3D モデルの作成には Autodesk Inventor
Professional 2016 を，3D モデルを出力する 3D プリン
タには 3D Systems の Cube 2nd generation もしくはCube-X trio を用いている．

3D プリンタが低価格化し，教育での利用も検討が進められている．本論文では中学校 技術・家庭科 技術分野で利用できる教材模型の 3D モデル 4 種類の作成を試みたので結果を報告する．

1 はじめに
3.1 平歯車
3D プリンタはモデルデータがあれば，機械加工の平歯車は原動節，従動節共に回転運動をするが，技術なしに複雑な形状が出力できる．低価格な製品
回転の向きが逆になる．原動節と従動節の速度比はが市販されるようになり，学校教育での活用も試み
歯数比で決まり，かみ合わせの位置によらず一定でられている[Sato16]．一方で，出力にかかる時間は機械加工等で作成する場合よりも長くなることが多く， ある．また増速するとトルクが減り，減速するとト
ルクが増す．モジュールが同じ歯車はかみ合い，異一台で大量の部品を作成するには向かない．したがなればかみ合わない．一段で減速比を大きくするとって，技術科の授業を考えたとき，市場規模が小さ
歯数比が大きくなり，遠くに運動を伝えようとする
いため大量生産が難しいが教材としては有用なものと直径が大きくなる．遠くに運動を伝えるために数を 3D モデルとして用意し，各中学校の 3D プリンタ段の平歯車を用いると効率が悪い．このようなこと
で模型を出力できれば，有効な活用法の１つになるを理解するには，2 段以上の減速/増速ができ，減速と考える．そこで，本研究では，平歯車，板カム，比の違う歯車の組み合わせを試せればよい．
四節リンク，無段変速機の 3D モデルを作成したので
そこで，一列に並んだ 4 つの軸(直径 8mm，長さ
報告する．
10mm，軸間距離 50mm)を持つ土台(200mm×100mm
×15mm)と，モジュール
2mm で歯厚 5mm の 5 種類
2 機構モデルを 3D プリンタで出力する意義の平歯車(歯数 12/ピッチ円直径 24mm，歯数 17/ピッ中学校技術・家庭科，技術分野の内容 B エネルギ
チ円直径 34mm，歯数 25/ピッチ円直径 50mm，歯数ー変換の(1)アには「力の伝達の仕組み」すなわち，
33/ピッチ円直径 66mm，歯数 38/ピッチ円直径 76mm)
機構（機械）が含まれる．一般に機構には原動節と従動節があり，それぞれの運動の種類，速度，方向のモデルを作成した（Figure 1）．平歯車の設計にはのいずれかあるいはすべてが異なる．機構の理解をInventor Professional のコンポーネントジェネレータ
助けるために模型は，節同士がどのような拘束運動を利用し，各歯車には持ち手となるピンを立てる．
をするかが見やすく，入力と出力の運動や力を見て触って確かめられるとよい．そのためには，実用的
3.2 板カムな機械に必要とされるような強度は不要である一方，
板カムを用いると回転運動や直線運動からカムの適当な大きさ，重さであることが求められる．
形状に応じた運動を作ることができる．ここでは 4歯車の形状を分かりやすくするためモジュールが種類の形状の板カムのモデルを用意した(Figure 2，カ2mm の歯車を模型として用意することを考える．市
ム厚さ5mm，ロッドは 5mm×5mm×70mm，ケース
販のモジュールが 2mm のポリアセタール樹脂製の平の大きさは 70mm×100mm×26mm)．カムには図の見
歯車は歯幅が 20mm あり歯数が 25 のものでも小歯車えない側に軸が一体で出ている．カムについた軸をの扱いでボス付となる[KGK15]．機構の理解のため回転させると上にあるロッドが上下運動する．C2 のに手で触れる用途であれば，歯幅は 5mm で十分であカムは逆転を防止し，C3 は原動節が 1 回転するとき
りボスも不要である．一方，生徒の手で操作しやす
くしたい．このとき操作部が一体となった歯車の 3Dに 2 回の往復運動をする．C4 はインボリュートハー
モデルがあれば，3D プリンタで中空の模型を出力す
トカムで，カムの軸が等速回転するときロッドは等ればよい．この例のような 3D モデルを用意できれば
速往復運動をする．
有用であると考える．

15

Figure 3

3D model of four bar link mechanism

Figure 4
mission3D model of continuously variable trans-

Figure 1 3D model of spur gears (above: four 25
teeth gears, below: 12 teeth and 38 teeth spur gears)

Figure 2

3D model of flat cam mechanism

をかけている．ベルトを軸と直交するように平行移
3.3 四節リンク機構
動し減速比を変える．
四節リンク機構は閉路を持つリンク機構としては最も単純な機構である．同じ機構でも固定するリン
ク，原動節（リンク），従動節を変えることで様々
4 3D モデルの作成を試みた結果出力した各 3D モデルの重さを測ると土台や組みな運動を実現できる．作成した四節リンク機構のモ合わせる部品を合わせて，平歯車は 114g，カムは 57g，
デルを Figure 3 に示す．各リンクにはピン，穴があり，その距離は 90mm, 130mm, 130mm, 150mm である． 四節リンクは 37g，無段変速機は 174g であった．Cubeの材料は約 16 円/g であるので，材料費は四節リンク
で約 660 円，無段変速機で約 3100 円である．安い材
3.4 無段変速機
料では約 3 円/g のものも市販されており，今後はさ最近の自動車には無段変速機(CVT)を採用したもらに材料費は安くなる可能性がある．3D モデルが失のが多い．そこで無段変速機の原理（自動車に採用
敗なしに出力できるのであれば費用面では 3D プリ
されているものとは異なる）のわかる 3D モデルを作ンタ利用に問題はないと思われる．
成した（Figure 4，ケース 150mm×90mm×75mm，軸一方で歯車の土台にある軸と，歯車中央の穴など
間距離 120mm）．二つのプーリー（軸と一体，直径20mm から 50mm）があり，その間にベルト（輪ゴム） はめ合いを考慮すべきところには課題が残った．今16

回は，利用している 3D プリンタに合わせて 3D モデルの大きさを変更して適当なはめ合いを実現している．したがって 3D モデルがあっても，3D プリンタ
によっては再現ができない可能性が残る．教材に限らず，3D モデルディスプレイやプリンタのカラーマ
ネジメント（キャリブレーション）のようなシステ
ム構築が必要かもしれない．
ほかに現在の安価な FDM 型 3D プリンタ利用にあたって課題とされる，出力物のはがれ（出力中に造形物が 3D プリンタの出力用の台から外れてしまい，
造形が中断し，最悪は 3D プリンタのヘッドなどを壊す），材料（フィラメント）の吸湿による造形の劣化，室温に依っては造形物が大きく変形するなどのトラブルが起きた．これらのトラブルが起きないよ
うな改良も待たれる．

5 まとめ
本論文では，3D プリンタの活用方法として，中学校 技術・家庭科 技術分野の教材を出力することを提案し，そのための 3D モデルを試作した．試作した
3D モデルは，平歯車，板カム，四節リンク，無段変速機の 4 種類である．試作の結果，材料費の面では
3D プリンタを利用することに問題はなさそうであるが，はめ合いのある機構については課題が残ることが分かった．

参考文献[Sato16] 佐藤博, 山主公彦: 3D プリンターとものづ
くり教育 －コマ製作による教材開発－,山梨大学教育人間科学部附属教育実践総合センター研究紀要,
no.21, pp.43—52 (2016)[KGK15] 協育歯車工業株式会社: KG Stock Gears,
catalogue no. KG2002, p.214 (2015)17

c 2016⃝

Special Interest Group on AI Challenges
Japanese Society for Artificial Intelligence
社団法人 人工知能学会 AI チャレンジ研究会〒 162 東京都新宿区津久戸町 4-7 OS ビル 402 号室 03-5261-3401 Fax: 03-5261-3402(本研究会についてのお問い合わせは下記にお願いします.)AI チャレンジ研究会
主査
光永 法明
大阪教育大学 教員養成課程 技術教育講座

Executive Committee
Chair
Noriaki Mitsunaga
Department of Technology Education
Osaka Kyoiku University
mitunaga ＠ cc.osaka-kyoiku.ac.jp

主幹事
中臺 一博
(株) ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン / 東京工業大学 大学院
情報理工学研究科

Secretary
Kazuhiro Nakadai
Honda Research Institute Japan Co., Ltd.
/ Graduate School of Information
Science and Engineering,Tokyo Institute of Technology

担当幹事
植村 渉
龍谷大学 理工学部 電子情報学科

幹事
公文 誠
熊本大学 大学院 自然科学研究科

幹事
中村 圭佑
(株) ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン

Wataru Uemura
Department of Electronics and Informatics, Faculty of Science and Technology,
Ryukoku University
Makoto Kumon
Graduate School of Science andTechnology,
Kumamoto University
Keisuke Nakamura
Honda Research Institute Japan Co., Ltd.

SIG-AI-Challenges web page; http://www.osaka-kyoiku.ac.jp/~challeng/