中部地区大会2025

 (関西地区大会とreRo杯のこと書くの忘れてた… 関西は昨年と同様大盛況だった。reRo杯は別競技が同時開催されているなど、楽しい大会です。)

2022年以来、3年ぶりに中部地区大会に参加。いつものマイクロマウス・ロボトレーサに加えて、カメラとJetsonを搭載したロボトレーサもエントリー。ロボトレースで2位に入り、マウスとカメラトレーサも特別賞をいただいた。

それぞれ課題点が判明したので、(すぐはちょっと難しいが)対応したい。

カメラ搭載ロボトレーサ JetRT

前回のreRo杯では1.4kgの文鎮になってしまっていたが、今回は何とかライントレース、マーカー検出等ロボトレース完走に必要な最低限を実装したうえで臨んだ。R10直後にコーナーマーカー、ゴールマーカーが10cm間隔で連続するところが難しく(誤ってクロスとして検出してしまう)、ひやひやしたが、何とか完走できた。Jetsonを活用しようとするチャレンジ精神を評価いただき、特別賞をいただいた。

ロボトレーサ L1S

吸引力を4.2V相当でセーブしていたのを6Vまで引き上げた。ただ結局完走できる速度設定の限界は変わっていない。色々あって本当にただ上げただけになってしまったので余裕ができたらいろいろ調べたい。2位。

マイクロマウス β2

ターン連続の後の斜めで引っ掛かり、かなり速度を落としたパラメータのみで完走。かなり速度を落としたパラメータでも結構怪しかった。要検証。非中部支部員の中で(3番目に)良い成績だったということで特別賞をいただいた。

大会を運営してくださった皆様、ありがとうございました。

Jetson Orin Nano (Super) 開発者キット セットアップメモ

JetPack のインストール

 https://www.jetson-ai-lab.com/initial_setup_jon.html に従う。micro SDカードは128GBのものを使用 

ArduCam用のライブラリのインストール

https://docs.arducam.com/Nvidia-Jetson-Camera/Jetvariety-Camera/Quick-Start-Guide/ に従う。 

16-bit images captured by UVC cameras + V4L are returned as a flattened array · Issue #27166 · opencv/opencv

OpenCV 4.11 等を使う場合、サンプルコードそのままだとuint8型の配列として結果が返ってくるので、後処理でuint16配列に変換。

if frame.dtype == np.uint8 and frame.size == int(w) * int(h) * 2:

    frame = np.frombuffer(frame, dtype=np.uint8)

    frame = frame.view(np.uint16).reshape((int(h), int(w)))

大会会場でラップトップPC→JetsonのSSH接続

自宅で使用しているルーターを持ち運び、自宅と同様の無線LAN環境を構築することで対応。インターネット接続が必要な作業はスマホのテザリングで対応。 

Docker

2025年6月時点の最新のjetpack だと iptable 関係のエラーが出るので、docker をダウングレードして対処。 https://forums.developer.nvidia.com/t/error-with-nvidia-container-runtime-with-docker-integration-on-agx-orin-with-jp6-2/324558/16 

sudo apt-get install -y docker-ce=5:27.5.1-1~ubuntu.22.04~jammy --allow-downgrades sudo apt-get install -y docker-ce-cli=5:27.5.1-1~ubuntu.22.04~jammy --allow-downgrades sudo apt-mark hold docker-ce=5:27.5.1-1~ubuntu.22.04~jammy sudo apt-mark hold docker-ce-cli=5:27.5.1-1~ubuntu.22.04~jammy

dusty-nv/jetson-containers: Machine Learning Containers for NVIDIA Jetson and JetPack-L4T を使用し以下のオプションでイメージをビルドすることで、ROS2-jazzy や OpenCV (CUDAあり) が使用可能なイメージを作成 (numbaやpytorch、gsplat はただの個人の趣味で、今のところロボットとしての動作には使っていない)。

LSB_RELEASE=24.04 jetson-containers build --name=my_ros2 pytorch numba opencv gsplat ros:jazzy-desktop

GPIOの権限については、ホスト側でgpio グループのGID を201000 (自動設定されるGIDと被らない)に設定したうえで、コンテナ側のユーザーubuntu (1000:1000)を2010000のグループに設定することにより、 Docker 内の一般ユーザーubuntuからGPIOを叩くことが可能になる。

ハードウェア仕様

Jetson Orin Nano Developer Kit Carrier Board Specification

PWMの有効化

sudo /opt/nvidia/jetson-io/jetson-io.py で設定できる。
カメラドライバとの共存が難しかったため、以下のGPIO Output と同様にレジスタを直接操作することで設定。REVD0 を GP に、 PUPD を PD に、 GPIO_SF_SEL を SFIO に設定すればいい。

変調周波数がかなり離散的にしか設定できず、ステッピングモータの駆動（パルス信号生成）に使うのは厳しかったため、最終的にモータ駆動用にESP32を外付けした。今回の用途には合わなかったが、DCモータの駆動や回転速度を気にしないステッピングモータ駆動であれば十分使えると思う。

GPIO Output の有効化

Jetson Orin NX and Nano Series — NVIDIA Jetson Linux Developer Guide 1 documentation

GPIO not working on Jetson Orin Nano Super Developer Kit · Issue #120 · NVIDIA/jetson-gpio

Jetson Orin NX and Nano Series — NVIDIA Jetson Linux Developer Guide 1 documentation

リファレンスマニュアルを見てGPIO Output を有効にしたいレジスタのアドレスを特定し、busybox devmem でレジスタの値を直接書き換える。

1. Carrier Board Specification と Pinmux Config Template のConsumer Usage を押すと出てくる一覧を確認し、設定したいピンのTechnical Reference Manual (TRM) での名称 (Pin 31 の場合、SOC_GPIO33)を特定

2. TRM 内で検索し、GPIO設定用レジスタのオフセット (Pin 31の場合 0x70) を特定

全日本大会2024

今年度の全日本大会が終了。マイクロマウスは3位、ロボトレースは4位でした。楽しい大会を開催していただき、ありがとうございました。また、試走会・reRo杯という形で調整・交流の機会を設けてくださった大阪電通大 自由工房、千葉工大 reRoの皆様にもお礼申し上げます。これらなしには今回の結果を残すことはできませんでした。

マイクロマウス

3・5走目の走行パラメータは以下の通り。上位2名以外にも走行性能が高いマウスは複数いたため、順位については運がよかった側面が強いですが、大会本番で完走できたことはうれしく思います。

Parameter Name	Value
Acceleration [m/s^2] (Straight)	35.00
Acceleration [m/s^2] (Diagonal)	30.00
Max speed [m/s] (Straight)	6.00
Max speed [m/s] (Diagonal)	5.50
45 deg turn [m/s] (to diag.)	1.55
45 deg turn [m/s] (from diag.)	1.48
90 deg turn [m/s]	1.74
90 deg turn [m/s] (diag. to diag.)	1.38
135 deg turn [m/s] (to diag.)	1.51
135 deg turn [m/s] (from diag.)	1.53
180 deg turn [m/s]	1.60

良かった点

• 位置ずれに関するフィードバックのかけ方を素直な方法に変更したことにより、目標経路への追従性能が向上した。具体的には Fantom3rd の公開パラメータより少し遅いターン速度(V90を除く)であれば迷路の難易度によらず安定して完走できるようになった。

要改善点

• 未清掃状態の自宅迷路で調整を行うなどホコリ対策をした上で大会に臨んだが、本番のホコリに耐えられず、探索完了までに3回エラー停止してしまった。
• 実際にこけているシーンを確認すると、制御が破綻しているのではなくターン後の前壁判定でエラーを起こしている。前壁の判定方法を改良することで対策できるのではないか。
• エラー停止には至らなかったものの、制御が発散しかけている箇所があった。非吸引時は過度なトルクによる滑りを防止するためにモータの出力を制限しているが、これに加えてアンチワインドアップを導入すると制御を安定化できるのではないか。
• 横滑り検知か時間経過に応じて走行速度を下げるべきではないか
• 駆動モータの出力を100パーセント使い切れていない。
• ターン速をさらに上げようとすると軌道がふくらむ=吸引力が不足しているのではないか。吸引用モータを駆動用と同じ高出力なものにすれば改善するのではないか。
• そもそも今走っているターン速での挙動も今使っているコーナリングフォースのモデル（スリップ角に比例）とかなりずれている。高速域での挙動のモデル化が真に重要な問題なのではないか。
• 他の上位のマウスと異なりレーンチェンジではなく外周の長い直線を選んでいたが、あれは本当に速いのか
• 探索時の、最速経路になりえない部分の枝刈りの強化

ロボトレース

前年度と変わり映えのしない機体・走りではあったが、東日本前に修正した経路生成プログラムにより無理のないショートカット経路が生成できるようになった。ただ、DCX10L 4.5V版と後付けの吸引機構では根本的にパワーが足りない。以下の表において横Gが6Gとなっているが、実際にはトルク不足がボトルネックになっておりほとんどのターンで6Gに全く届いていない。

Parameter Name	Value
Shortcut margin [cm]	6.5
Acceleration [m/s^2]	16.0
Max speed [m/s]	7.0
Lateral g Force [G]	6.0

東日本地区大会2024

東日本地区大会に参加。かなりタイトな日程ではあったが全日本大会出場に必要なポイントを稼ぐためにトライしてみた(大会前：RT0pt、MM1pt)。

ロボトレースは当日1回目の試走で吸引ファンが故障。また、その修理のためにはんだごてをあてていた際に足回りのギヤを溶かしてしまった。今回は何より完走することが大事だったため、それ以上ハードに手を加えることは諦め、急遽そよ風吸引(実質無吸引)・2輪で出ることにした。1.0m/sで一走目を無事走り切り、1pt確保。試走時の故障のリスクを極力避けるためにショートカット走行については(前日に行った変更点の確認も含め)一切試走・調整は行わず、テキトーに速度を落とした設定を入れるだけ入れて臨んだが、実質無吸引ショートカット走行でも完走。最終的に5位だったらしい。2pt。速いわけではなかったが、ショートカット機が2台しかいなかった(もう一台は某チャンピオン)ということで他の競技者がショートカット走行に取り組むよう促すという意図で特別賞を頂いた。

マイクロマウスは獲得ポイント数も非常に重要(ファイナル・セミファイナルの判定に使われる)なため、さらに保守的な戦略を取った。小手先で何かやるよりも今あるソフトで出せる100%を出すことに集中する方がポイント獲得数の期待値が高いと判断し、何かを変えることはせず、ジャイロ・壁センサ等の基本的な確認・調整だけを行い出走（何かを更新して収束するまで調整しきる時間がないだけとも言う）。青空には僅差で、魔王様と勇者様には大差で負けたが人ベースで4位。多分4pt獲得。rero杯での調整が実り、公式大会でもまともに走ることができたので、そこは素直にうれしい。

結果的にどちらも目標としていたポイントを取ることができた。他の競技者の調子が関わってくるポイント≒順位は究極的には運でしかないが、目的を達成する確率をできる限り上げる方策は取れていたと思う。

移動平均経路生成の修正

スマホのトラブルの後もパソコンの異常に遅い挙動に苦しんだりしたが(今必要ないスタートアップアプリを全て無効化することでとりあえず解決？したように見える。)、とりあえず移動平均でショートカットしすぎる経路が生成されないようになった...と思う。多分。明日再確認と試走コースを使ったテストを行う。

マウスは、、、ジャイロの感度等の基本的な部分の調整だけは忘れず行おうと思います。

電話・SMSがつながらない

 飛行機は問題なく日本に着いたが、故障のためイタリアで買い替えたスマホがデータ通信はできるが通話・SMSが出来ない状態。ヨーロッパでは少なくともSMSは問題なく使えていたが、日本だとだめなのか。特にSMS認証が出来ないのはしんどい。

ロボット関係のデータは全てローカルにある（もちろんバックアップは別にある）ため現金を多めに持っていっておけば多分詰みはしないと思うが、思わぬところで手間取ることになりそう。というか既に家族との連絡に手間取っている。

明後日は東日本地区大会

 明後日の東日本地区大会にエントリーしている。だが、現在地はここ。

試走会は参加できない。旅程通りなら大会当日には間に合うはずだが、果たしてどうなるだろうか。

平滑化しすぎ

reRo杯でショートカット経路生成が変だった原因がわかった。移動平均によるラインの平滑化をしてはいけないレベルでしていた。

4走目のショートカット経路はこんな感じ。自分の経路生成は移動平均による平滑化とコースに接する円弧・直線の検知を組み合わせているが、後者の閾値を緩めたことによって攻めすぎた平滑化経路ではなく接線ショートカットによる経路が選択されるようになったらしい。 動画で見た感じ2,3走目はかなり黒よりのグレーっぽい．．．4走目が走っててよかった

第2回reRo杯

reRo杯に参加。参加者が多かったこともあり、かなり広い会場で行われていた。また、マイコンカーラリーの競技も行われており、初めて実物を見ることができた。坂道・クランクなどロボトレースとはまた違った難しさがあり、面白い。

自分はロボトレースに1台とマイクロマウスに2台の計3台出走。

ロボトレースは基本的に昨年度の全日本のまま。ただし、試走会でフェイルセーフがかかって停止することがあったためフェイルセーフをかかりにくくした。本番は走れた4回全部完走し、優勝。ただし、ショートカット経路生成に再現性がなく(マップを取り直すと同じパラメータ設定でも経路が結構変わる)、また、攻めた設定にしたつもりでも実際には日和った目標経路になったりしたため、要改善。こういうことに気付けるのは何度も試走できる長いコースがあってこそ。

マイクロマウス1台目のFusion(β)は試走の段階で足回りが取れやすくなっていることが分かっていたが、他の2台を優先し、放置。本番は1回斜め走行が成功したが、そのときは計測がうまくいかず、同じパラメータでの再計測を何回か試したが完走できなかったため、そこで終了。

マイクロマウス2台目のβ2は試走会の最初の時点では探索も不安定で、斜め走行は全く安定していないという状態だったため、試走会でかなり色々修正。

- (試走会前の修正)IMUに吸引ファンからの振動が乗りにくくするためにファンマウントの構造を修正。ファンマウントの先端が折れていた部分を両面テープで固定。

- 姿勢が崩れている際に壁センサを使ったオドメトリ補正を行わないよう、姿勢角ずれの許容量を約半分に低減

- 壁センサを使ったオドメトリの補正の補正量が大きすぎる場合、補正量をクリッピングするようにした

- ジャイロセンサの感度が1.5%程度ずれていたため、キャリブレーションしなおし

- なぜかジャイロセンサの感度の補正係数が正側と負側で別になっており、実際の挙動を反映しているわけでもなかったため、修正

すべての問題を潰せたのかは正直今でもわからないが、大会本番は計測トラブルによる走り直しも含め約6回の斜め走行に全て成功。なぜか全く調整していない速度域でも完走し、2位。ちゃんとした試走環境でそれなりに時間をかけて調整すると色々気づくことができる。とはいえ、こういうことができる機会は(学生ではなくなった今は)かなり稀なので、大会前の調整をある程度ルーティーン化する必要がある。

金・銀のNさん像と賞品を頂いた。

reRoの皆様、素晴らしい大会を開催してくださりありがとうございました。

関西2024

 はマイクロマウスに出場して探索のみ完走。全日本と同じ結果になってしまった。前日試走回では壁センサの挙動に不安はあるものの一応探索・二次走行できていたが、当日なにかが狂っていた。なぜかフォトトラの向きがおもいっきり変わっていた壁センサまわりを主に疑っていたが、本番後に走らせて取ったログを見るとジャイロに凄まじいノイズが乗っている。ジャイロか電源まわりがクラックしている？　(追記) 吸引ファンマウントのうち、ジャイロ付近の基板と接触している部分を切ったところ、ノイズが乗らないようになった。 これが原因だったらしい。

スタッフとして関わっているトレースの設営については、今年は左カーブ→直線→右カーブ→直線→左カーブ→... のようなパターンを採用。ライン貼りの難易度が高い連続カーブを排除しつつ、コース取り・速度計画の賢さが問われるような課題にできたのではないかと思う。

関西は年を重ねるごとに大規模な大会になっていっているが、OECU自由工房の学生スタッフさんのおかげでスムーズに進行していた。本当にありがとうございました。

全日本大会2023

 全日本大会に参加してきました．ロボトレースは第5位・特別賞(ショートカット走行へのチャレンジを評価)，マイクロマウスは往路の探索，デバッグ用の0.5m/sでの斜め走行のみ成功するという結果でした。

ロボトレースについては金沢の際に発熱が酷かった吸引用モータに直列にインダクタを追加し，タイヤを挙動が素直なゴムタイヤに戻しただけでしたが，そこそこの速度でショートカット走行を成功させることができました．ただし，速度設定を上げるとコースアウトしてなさそうでも途中で走行をやめてしまう挙動が見られたので要調査．本番の4走目のログがなぜか保存できていなかったので，もしかしたらマイコンリセットがかかっているのかも？また，今回は致命傷になりませんでしたが，曲率のきついウェーブで制御が発振する問題をまだ直せていないので，要修正．他の参加者の方々との交流でモチベーションが上がり，色々ヒントもいただけたので，それらも参考にしつつ手を打っていこうと思います．

マイクロマウスは2セル化した新作で臨みましたが，壁センサの挙動が不安定でまともに走れず．会場の試走用迷路で治具を使って再キャリブレーションしても，その試走迷路の中ですら不安定な挙動が見られたので，ハード・ソフトの両面から見直していく必要がありそうです．あと，斜め走行後のログ出力関係のソフトをいじった結果，ゴールからの重ね探索ができないようになってしまっていたので，要反省&要修正(デバッグ用の速度設定で走らせたのは，記録を残すとともに重ね探索をすることを意図していたのだが，これができなかった)．

最後になりますが，運営の皆様，楽しい大会を開催してくださりありがとうございました．

トレースもMPU6500に変更

 そういえば，トレースの方も金沢草の根大会前にジャイロセンサをICM-20649からMPU6500に変更した．マウスと違ってトレースは振動で露骨に出力値が飛ぶようなことはなかったのだが，どうにも再現性がなかった(マッピング走行すると記録したコースが毎回異なる歪み方をする)．経年劣化によるものなのか元々あった問題なのかはこれまでまともな試走コースがなかったため不明だが，症状は昨年の中部大会で出たものに近い(逆になぜ関西の試走会では発生しなかったんだ？曲率が低いと発生しないとか？)．

R10のある金沢のコースでかなり速い設定速度にしてもマッピングは問題なくできていたので，大丈夫そう．トレースで2000deg/sのレンジが問題になるのはまだ先のことだと思うので，戦略的にも問題はないはず．

金沢草の根大会2023

金沢草の根大会に初参加．サンダーバード・ローカル線・路線バスで移動．金沢駅からの移動時間が結構長かった．そして，バスの時刻表を読み間違えて駅で2時間待機することになった...読まないといけない論文を持ってきてなかったら即死だった．(ちなみに帰りは小松駅までアナログトレーサの方の車に乗せていただきました．本当にありがとうございました．)

会場は寮付きの高専の校舎で，運営の方が頑張ってくださったおかげで夜通し調整できるようになっていた．マウスは試走で走らせてみて特に問題なさそうだったので何もいじらずに終了．トレースの方は速く走るポテンシャルはありそうだが安定せず，結構な確率でコース外に吹っ飛んでいく．R10のウェーブで制御が発振している(ショートカット走行していてもラインセンサを見て自己位置推定を補正しているので調整不足だとラインのパターンの影響を受ける)ことはログを見て分かったが，どうにかできないか試しているうちに吸引の挙動も不安定になり，遅めの速度での完走も怪しくなってきた．色々試した結果吸引ファンと吸引用モータの固定が緩んでいることがわかり，接着剤で固定してとりあえず修正したが，発振問題は修正しきれず．

本番は低めの速度設定で完走できたが，4走目でコースアウトしたときにコースの側面と衝突して吸引ファンを破損しそこで競技終了．自分より後に出走した全員に抜かれて5位だった．以下は3競技出場しているhidejr1053さんの参加記録動画．自分のトレーサの走行部分から再生が始まるようになっているはず．

マウスは関西より速い速度で(本番よりも高難度だった試走迷路も含め)安定して走ることができたが，最後3台(2人)には勝てず4位．どうも90度ターンはバッテリー出力の限界が走行性能の限界になっている感じがあるので，流行りの2セル化に手を出す必要があるのかもしれない．ただ，一部のターンは1セル機であることを考慮してもかなり遅いので，他にも何か見落としがあるのかも．

結果は残念だったが，課題が見つかったという意味ではよい経験になった．トレースは毎回のように結果を出せていないのでもう少し頑張りたいが... 楽しい大会を開催してくださりありがとうございました．

マイクロマウス用迷路ベースとロボトレース用コース板の自作(2) 塗装

 前回用意した板につや消し黒の水性塗料を塗装．ロボトレース用の板はホームセンターの在庫の都合でMDFで，吸水性が高く塗料の乗りが悪いらしいので事前にシーラーを塗ってから本命の塗料を塗った(ちなみにマウスの板はシナベニヤ合板)．また，塗装の途中で表面のざらつきが気になったので，マウス用の板は塗装後に，トレースの板は下塗りが終わった段階でサンドペーパーで軽く削った(たぶん本来は塗装の前に削った方がいい)．よく見ると塗りムラや塗料の膨らみがあるが，まあ許容範囲という仕上がりにはなった．

トレースの板は段差対策として床に両面テープで固定して，ロボフェスのカッティングシートを貼り付けて完成(マーカーはまだ貼ってないけど)．

マウスの方はスペースの都合で床に固定できない(ロボトレースのコースの上に置いて使いたい)，かつロボトレースよりも段差にシビアなため，段差を抑制するためのさらなる作業が必要．

マイクロマウス用迷路ベースとロボトレース用コース板の自作(1) 穴あけ

自宅ではこれまで4×4迷路とプラダン製の凸凹になったロボトレース用コースで調整を行ってきたが，やれることに限界があるのでもっとちゃんとしたコース板を自作することにした．

ホームセンターで45×90の板を6枚買って，マウス用にする予定の2枚はφ4.5mmのドリルで穴をあけた．電動ドリルのバッテリーが完全にへたっていたので，先人に倣って手動でコツコツ穴をあける．壁がはまるか一箇所ずつ確認しながらということもあり先人よりかなり時間がかかってしまったが，それでも40分で25箇所くらいのペースでなんとか終わった．30分で70箇所って作業効率めっちゃいいですね

これから塗装と段差対策(とロボトレースはシート貼りも)を行う必要があるが，手元の機材的に次は塗装をすることになりそう．

関西地区大会2023

今年も関西地区大会に参加してきました．

2018年に制作した機体と今年製作したマイナーチェンジ機の2台でマイクロマウス競技に出場し，マイナーチェンジ機の方で3位を取ることができました(ロボトレースの方は課題内容の決定に深く関わっているので出場自粛)．

前作は吸引マウスの中では直進性能がかなり低い方だったため，マイナーチェンジ機ではその部分を重点的に調整していました．今回の課題迷路は直線がかなり多かったため，結構タイムに効いたと思います．

また，例年と同様にロボトレースの設営もお手伝いしたのですが，今年は自由工房の方が組み立てやすいコース板を新調してくださっていて，板の組み立てがかなりスムーズでした．ただ，路面との相性や経年劣化(?少なくともビニールテープは新しいはず)などの影響でカッティングシート・ビニールテープの粘着がかなり弱かったので，この部分は来年までに何か対策しないといけないですね... あと，カッティングシートをどこで切り出すかも考えないといけません...

次はいつも行っている東日本・中部に参加できればと考えているのですが，今年は本業(研究)との兼ね合いで時期的に難しいかもしれません．ロボトレースの1ポイントは取っておきたいので，もしかしたら金沢にエントリーするかもしれません．(一応学生なので学生大会という最終手段もある)

IMUの振動耐性評価

 前回画像を出したICM-20649の評価用基板は実はマイクロマウスの機体になっていて，実戦的な評価に使おうと考えていました．

しかし，どうもICM-20649はマイクロマウスの振動には耐えられないようで，駆動用モータを空転させてみると2.5m/s 相当の回転数でもヨーレートの計測値に致命的なノイズが乗ることがわかりました．ICM-20649のFIFOを利用して全計測値を取得し，マイコン側で独自のDLPFをかけるという対策も試してみたのですが，おそらく生値の段階で飽和しているため，特に改善はしませんでした．

振動源であるモータとIMUを同じ基板上に載せるというマイクロマウスの構造が間違っているのでセンサに文句は言えませんが，これだと厳しい...ということで，今は妥協して前作と同じMPU6500に張り替えて運用しています．ICM-20649と同様のテストを行った結果は以下の通りで，ノイズが一切出ないというわけではないですが，少なくとも5m/s付近までは ICM-20649よりノイズの量が定性的にかなり少ないです．ちなみにMPU6500は特別なノイズ対策などせず，IMU搭載のDLPFを標準の設定(?)で使っています．

というわけで，この機体でのICM-20649の評価は終了し，今は他の要素の検証に使っています．

同じICM-20649を使っているロボトレースの方では振動ノイズは(プロペラや吸引ファンを回しても)(上で書いたFIFOを使ったノイズ対策を行えば)問題になっていないので，振動耐性以外の特性の評価はロボトレースの機体を使って行うかもしれないです．ただし，そのためにはちゃんと平面が出た試走用コースを用意する必要がある...

残念

都合がつかないので全日本は不参加。残念だがやむ無し。

ただ、マイクロマウス/ロボトレースをやる気がなくなったわけではないので、来年もどこかの大会には出場するつもりです。

ICM20649(とその他諸々)の評価用基板が手元にあるので、当面は亀の歩みのようなペースで色々実験する予定です。

中部地区大会

 はマウスは3位、ロボトレースは1走目のみ完走。

ロボトレースはほぼショートカットしない設定で走らせたが走行位置がラインから結構ずれていた。ジャイロの感度(？)設定が合っておらず、オドメトリで計測したコース形状が凄まじく歪んでいた。あと検証出来ていないがスリップ角推定が実態と結構違っていた可能性がある。

ジャイロの問題は再現性がなく未だに謎な部分も多いが、一方で本番では作戦面で明確に失敗している部分もあった。本番では走行時にジャイロセンサの温度が一定になることを狙って競技開始1分前くらいから電源を入れてウォームアップしていたが、良く考えたら走行中はプロペラを回すのでスタンバイ中の定常状態と走行中の定常状態は異なる。ジャイロには温度センサも付いているのでこの辺はちゃんと調べてみたい。まあそもそもの発熱の原因はリニアレギュレータで12Vから5Vに降圧しているダメな回路設計なんですが。

マウスは辛うじて3位だったが、同じ課題だった3年前とほぼ同じタイムで3年間停滞していることが露呈してしまっている。次までになんとか少しでも性能を上げられるといいが… 

東日本ロボトレース 区間別の走行タイム

YouTube の配信をコマ送りで再生してカウント．単位はフレーム数．目測で判定しているので各区間のカウント誤差はかなり大きいですが，何区画かまとめて傾向を見る分にはいい感じです．

googleスプレッドシートへのリンク

自分のロボットと上位三人の差が大きいのは10区画目から24区画目にかけての鋭角のカーブが続く区間．鋭角のカーブはショートカットしても曲率半径を大きくできないので，素のターン速を何とかする必要があるということですね．さてどうしたものか．