| 研究課題/領域番号 |
15H02797
|
|---|
| 研究機関 | 北見工業大学 |
|---|
研究代表者 |
桝井 文人 北見工業大学, 工学部, 准教授 (80324549)
|
|---|
| 研究分担者 |
柳 等 北見工業大学, 工学部, 准教授 (60344553)
宮越 勝美 北見工業大学, 工学部, 准教授 (00142795)
松原 仁 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (50325883)
竹川 佳成 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 准教授 (60467678)
山本 雅人 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (40292057)
伊藤 毅志 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (40262373)
河村 隆 信州大学, 学術研究院繊維学系, 准教授 (70242675)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
|
| キーワード | カーリング / 戦術支援 / ショット率 / デジタルカーリング / デリバリーロボット / スウィーピング / 心理学実験 / 人工知能 |
|---|
| 研究実績の概要 |
今年度は，戦術要素の収集と解析および戦術推論手法の開発，デリバリーロボットおよびスウィーピング動作測定技術の精緻化に取り組んだ．以下，各項目別に報告する．
(1)戦術要素の収集と解析においては，新たに日本選手権，ユニバーシアード選手権での開催試合情報を追加して分析を行い，チームショット率と得点の関係，ポジション別ショット率と得点の関係についての知見を得た．(2)人間判断要素の収集と解析においては，試合中に発生し得るストーン配置画像を提示し，状況に対する選択ショットとその思考過程を調査する認知心理学実験を実施した．また，戦略書に基づきデジタルカーリングAIにおける序盤定石の構築を行った．(3)ストーン挙動要素の収集においては，昨年度に開発した移動型ストーンロボットを用いて赤外線画像処理に基づくストーン動作解析手法の有用性を検証する評価実験を実施した．その結果，複数のカメラを用いることで一定範囲内の誤差で移動するストーンの位置測定が可能であることがわかった．氷上実験については，キャリブレーション用シートを氷上に設置する際に氷上に影響を与え得るという課題が顕在化したため実験は見送った．(4)戦術推論手法の開発では，ストーンの配置状態を離散化した座標で表現し，あるショットによって生成される結果に関する評価値の期待値によりショット選択を行う人工知能アルゴリズムを提案し，デジタルカーリング上で実現した．(5)デリバリーロボットの開発では，ロボットについては，カーリングストーンの滑走時の荷重分布測定を行った．(6)スウィーピング計測装置の開発では，スウィーピング計測については，カーリング場での実証実験結果に基づき測定性能の精緻化を進めた．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
(1)戦術要素の収集と解析においては，新たに80試合（約5,000ショット）分のショット情報をデータベース化した．得られた試合データについてチームショット率と得点の関係を分析した結果，昨年度と同様の相関関係があることを確認した．加えて，ポジション別ではそれぞれ異なる相関が存在し，これらの特徴が戦術役割に関連するという知見を得た．(2)人間判断要素の収集と解析においては，序盤定石を導入した人工知能の強さが，デジタルカーリング条件下において向上していること，定石による待ち時間の節約効果が得られることを確認した．(3)ストーン挙動要素の収集においては，移動型ストーンロボットを用いた実験の結果，複数のカメラを用いることで一定範囲内の誤差で移動するストーンの位置測定が可能であることがわかった．(4)戦術推論手法の開発のおいては，提案した人工知能をデジタルカーリング用プログラムに実装した．同プログラムはデジタルカーリング大会で優勝した．(5)デリバリーロボットの開発においては，カーリングストーンの滑走時の荷重分布の測定結果から，ストーン挙動を説明する物理的パラメータに関する新たな知見を得た．(6)スウィーピング計測装置の開発においては，カーリング場での実証実験結果に基づき測定性能の精緻化を進めた．
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後も当初研究計画に沿って以下のように進める予定である．
まず，(1)戦術要素の収集と解析については，試合データベースのクラウド共有環境の運用に加え検証実験に取り組む．次に，(2)人間判断要素の収集と解析については，デジタルカーリングを用いたミックスダブルスに対応した大会の計画・実施，局面編集機能と候補手生成機能を備えた戦略支援システムの開発，カーリングAIにおける序盤定石拡張に関する研究に取り組む．(3)ストーン挙動要素の収集については，設計した戦術選択アルゴリズムの精緻化に取り組む．(4)戦術推論手法の開発では，任意の局面から戦略を決定する人工知能プログラムの開発について，これまで開発した人工知能プログラムをベースとして機械学習による評価関数の自動生成を試みる．また，(5)デリバリーロボットの開発では，ロボットのデリバリー動作の精度向上を目指した改良，スイーピングロボット開発のための基礎研究，スウィーピングの運動と効果の計測，ロボットにおけるカーリングの戦術研究に取り組む．(6)スウィーピング計測装置の開発では，開発したカーリングストーン実時間位置計測システムの性能評価および実運用に取り組む．
|
