Open House Ubicomp 2014 デモシナリオ 2014.3.24. ■ デモの目的 - 各個人の研究テーマ実装・評価可能な共通シナリオを構築すること - 相澤: MAV の制御アルゴリズム - 李: GV の位置推定 - 高橋:インタラクションの設計 - 末永:複数 MAV,GAV.

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Open House Ubicomp 2014 デモシナリオ

■ デモの目的 - 各個人の研究テーマ実装・評価可能な共通シナリオを構築すること - 相澤: MAV の制御アルゴリズム - 李: GV の位置推定 - 高橋:インタラクションの設計 - 末永:複数 MAV,GAV の管理 - 鄭:自己適応に関する設計時の要求分析 ■ マイルストン -5/29-31: NII オープンハウス -6/ 前半: Ubicomp デモ ■ デモシナリオ 以下の 2 つを実装、本文書では ② について記載 ① MTSA を利用した階段掃除制御 ② 掃除

機器 品名個数備考 Turtlebot2 1 台につき 2 つの kinect を搭載 Crazy Fly2 モップを搭載 机複数等間隔に並べられた机

シナリオ 1. 机の上に、ごみが多少落ちている 2. 掃除係りが扉を開けると、機材(タートルボット 2 )が入室 3. 掃除係がトリガーを引く(アプリケーションのスタートボタンなど) 4. アプリケーションが地図をダウンロード、机の情報を含む( 3 次元の?)地図情報が ダウンロードされる 5. 地図情報からタスクが作成され(どうやって?)、タートルボット間での仕事が分 割される 6.CrazyFly を乗せたタートルボットのチームは移動を繰り返しながら、机の掃除を行う。 各机の横まで、タートルボットが移動し、移動が完了すると CrazyFly が飛び立ち、机の上を掃除する。机の掃除 が完了すると、タートルボットの上に戻る。このとき、 Crazy Fly の位置情報は TurtleBot から提供される 7. 左右に分かれて、仕事を進める中で、どちらかが速く終わりそうになった場合は、 再度タスク分割を行い、時間内に作業が完了するようにする。 この際に、作業の実行状況を、消費電力と進捗で管理して異常がないか監視している。 8. 床に落ちたごみは、ルンバが掃除。(ルンバはおまけ) 9. 掃除係りは、機材を引き連れて、次の部屋に向かう。 (この間、掃除係は黒板の清掃、机や椅子の整理等)

TurtleBot Crazy Fly