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Open House Ubicomp 2014 デモシナリオ

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 の管理 鄭： 自己適応に関する設計時の要求分析. ■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　 2009-2010 掃除. ■ マイルストン 5/29-31 : NII オープンハウス

janna
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Open House Ubicomp 2014 デモシナリオ

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Presentation Transcript

  1. Open HouseUbicomp 2014デモシナリオ 2014.3.24

  2. ■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 ■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　2009-2010掃除 ■マイルストン • 5/29-31 :NIIオープンハウス • 6/前半：　Ubicompデモ

  3. 機器

  4. シナリオ • 机の上に、ごみが多少落ちている • 掃除係りが扉を開けると、機材（タートルボット2）が入室 • 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） • 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 • 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 • 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 • 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。 • 床に落ちたごみは、ルンバが掃除。（ルンバはおまけ） • 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）

  5. Crazy Fly TurtleBot

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