2018 Fiscal Year Annual Research Report
Curling Science - Feasible Studies to Support Tactical Phase in Curling by Information Communication Technology and Intelligent Machinery
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15H02797
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| Research Institution | Kitami Institute of Technology |
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Principal Investigator |
桝井 文人 北見工業大学, 工学部, 教授 (80324549)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柳 等 北見工業大学, 工学部, 准教授 (60344553)
伊藤 毅志 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (40262373)
山本 雅人 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (40292057)
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)
河村 隆 信州大学, 学術研究院繊維学系, 准教授 (70242675)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | カーリング戦術支援 / デジタルスコアブック / デジタルカーリング / 戦術推論人工知能 / デリバリーロボット / ストーン位置計測 / カール現象 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，研究計画に従い，(1)戦術要素の収集と解析，(2)戦術推論手法の開発，(3)カーリングロボット技術の開発，(4)ストーン一計測技術の開発他についての取り組みを進めた．
(1)では，デジタルスコアブックを用いて新たに約100試合の試合データを記録し，このうち50試合の分析を終えた．さらに，任意のn個のストーン配置と類似した配置を過去の試合DBから検索し選択したショット種類別に試合勝率を計算してユーザに提示する局面検索技術を開発した．また，試合実況中継の支援に特化した試合分析システムの構築にも成功した．
(2)では，デジタルカーリングシステムに関してルール変更および実環境に即した改良を行い，さらにデジタルカーリングを用いて局面を編集できるシステムを構築した．加えて，デジタルカーリング上で稼働する複数AIによる候補手を視覚的に表示するシステムを構築した．また，最適戦術を導出するために，深層強化学習によって評価関数を学習する手法を提案しカーリングAIの改良を行った．
(3)では，昨年度に引き続きカーリングデリバリロボットを改良してより正確な投球ができるシステム開発に取り組んだ．また，スイーピングロボットの開発を開始した．評価関数方式の重み学習法についていくつかの試みを行った．
(4)では，赤外線画像処理ベースのカーリングストーントラッキング技術を開発を進めた，その結果，カーリング場を模した実験フィールドにおけるストーンの平均位置計測誤差は0.032m，カーリング場におけるストーンの平均位置計測誤差は0.189mと高精度の計測性能を実現した．LEDモジュールを氷面下に敷設する方法とシート側面に設置する方法で初期設定を実施し，同等の初期設定性能が得られることを確認した．関連して，移動するストーンのカール現象に関して幾つかの実験とシミュレーションを実施し水膜モデルの現実性を確認した．
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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