ETロボコン_AYチームへの要求

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ETロボコン_AYチームへの要求 により Mind Map: ETロボコン_AYチームへの要求

1. (仕様決定システムへの要求)手戻りの少ない開発ができるようになる

1.1. 管理ツールを導入する

1.1.1. 導入時は集まって使い方を確認する

1.1.2. 手順書を作成して誰でもすぐに使えるようにする

1.1.3. スケジュールやタスクを管理する

1.1.4. プログラムのバージョンを管理する

1.1.4.1. SourceTree

1.1.4.2. GitHub

1.2. 開発の上流(実機の無い段階で)で仕様の詳細を定義することができる

1.2.1. システムの機能を定義できる

1.2.1.1. 要求分析ができるようになる

1.2.2. システムのふるまいを定義できる

1.2.2.1. どのシステムがどの機能を実現するか定義できる

1.2.2.2. アクティビティ図を使えるようになる

1.2.3. システムの構造を定義できる

1.2.3.1. アーキテクチャー設計ができるようになる

1.2.3.2. クラス設計ができるようになる

1.3. 仕様を誰にでも分かる形で表現することができる

1.3.1. UML/sysMLが使えるようになる

1.3.1.1. システムの機能を表現できる

1.3.1.1.1. クラス図で表現できる

1.3.1.2. システムの振る舞いを表現できる

1.3.1.2.1. アクティビティ図で表現できる

1.3.1.2.2. ステートフロー図で表現できる

1.3.1.2.3. シーケンス図で表現できる

1.3.1.3. システムの構造を表現できる

1.3.1.3.1. クラス図で表現できる

1.3.1.3.2. アーキテクチャー図で表現できる

1.4. 実機検証の前に仕様の動作検証ができる

1.4.1. シミュレータ上でロジック検証ができる

1.4.1.1. 机上検証環境を構築できる

2. レベル0-5:ゲーム分析を載せることができる

3. 石の位置を識別できる

4. ライントレースでゴールに到達できる

4.1. スピード競技と共通化

5. 自車位置を識別する機能

5.1. デッドレコニング

5.1.1. カルマンフィルタ

5.2. WEBカメラの映像を使う

5.2.1. カメラで自車位置推定

6. レベル2-2:ゲームの得点を獲得できる

7. (ロボットシステムへの要求)マツダの技術力をアピールできる

7.1. 大会に出場・優勝する

7.1.1. アピールレベルS:全国大会で優勝する

7.1.1.1. スピード競技で高得点を獲得

7.1.1.2. ゲーム競技で高得点を獲得

7.1.1.3. モデル審査で高得点を獲得

7.1.2. アピールレベルA:全国大会に出場する

7.1.2.1. スピード競技で高得点を獲得

7.1.2.2. ゲームで高得点を獲得

7.1.3. アピールレベルB:中四国大会で優勝する

7.1.3.1. モデル審査で高得点を獲得

7.1.3.2. スピード競技で高得点を獲得

7.1.3.2.1. ゴールに早く到達することができる

7.1.3.2.2. bluetooth通信でスタートできる

7.1.3.3. ゲーム点数で高得点を獲得

7.1.3.4. モデル審査点数で高得点を獲得

7.1.3.4.1. 最高得点を狙う解法を立案できる

7.2. 演算負荷の高い処理は外部PCで行う

7.3. レベル0:モデルシートを提出することができる

7.3.1. レベル0-3:クラス図を載せることができる

7.3.1.1. レベル0-0:コンセプトシートを描くことができる

7.3.1.1.1. レベル0-2:シーケンス図を載せることができる

7.3.2. レベル0-4:要素技術を載せることができる

7.4. アピールレベルC:中四国大会に出場する

7.4.1. キャリブレーション

7.4.1.1. →アーキテクチャ図に

7.4.2. レベル1:ロボットがスピード競技をクリアできる

7.4.2.1. レベル1-1:スピード競技のゴールに到達できる

7.4.2.1.1. bluetooth通信でスタートできる

7.4.2.1.2. ボタンを押してスタートできる

7.4.2.1.3. ラインから外れた時に復帰できる

7.4.2.2. あらかじめ決められた経路に沿ってゴールに到達できる

7.4.2.2.1. 経路から外れないように走行できる機能

7.4.2.3. スピード競技のゴールを識別できる

7.4.3. レベル2:ロボットがゲームをクリアできる

7.4.3.1. レベル2-1:ゲームのゴールに到達できる

7.4.3.1.1. ラインから外れた時に復帰できる

7.4.3.2. ラインから外れないように走行できる機能

7.4.3.2.1. ゴール位置のラインは青く引かれています

7.4.3.2.2. ラインの色を判別する機能

7.4.3.2.3. mnistのディープラーニングモデルを使えるのでは???

7.4.3.2.4. 目標ラインのしきい値を決める機能

7.4.3.2.5. 目標ラインへの操作量を決める機能

7.4.3.3. WEBカメラから石の置いてある位置を判別する機能

7.4.3.3.1. 石の色を判別する機能

7.4.3.4. WEBカメラからボーナス数字を判別する機能

7.4.3.5. 石の配置戦略を立てる機能

7.4.4. 他のチームはパターンマッチングも使っていた

7.5. レベル0-1:要求図を掲載することができる

7.6. あらかじめ決められた経路に沿ってゴールに到達できる

7.6.1. 操作量に基づいて回転差を決める機能

7.6.1.1. モータ制御

7.6.1.1.1. →アーキテクチャ図に

7.7. インタビューでMBD開発をアピールする

7.7.1. アピールレベルA:全国大会に出場

7.7.1.1. ディープラーニングで画像認識

7.7.1.2. 机上検証環境

7.7.2. アピールレベルC:中四国大会に出場

7.7.2.1. ディープラーニングで画像認識

7.7.2.2. 机上検証環境

8. (品質検証システムへの要求)仕様変更に対して迅速なリプロ、検証ができるようになる

8.1. ロボットへの迅速なプログラム書き込みができる

8.1.1. Bluetooth通信