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ETロボコン2019 開催発表会資料／ETロボコン実行委員会 1

ETロボコン2019開催発表会資料

ETロボコン2019 モデル審査内容

2019年2月14日

本部審査委員長

土樋祐希

ETロボコン2019 開催発表会資料／ETロボコン実行委員会

デベロッパー部門

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ETロボコンにおけるモデル審査の位置づけ

• ETロボコン競技を題材に、提出モデルの達成度を評価する事で、参加チームにモデリングスキル定着・向上の機会を提供

• 大会後も審査委員のフィードバックや他チームのモデル/評価を参考に、さらなるレベルアップができるようにする

• アドバンストクラスはモデリングに加え、Edge Computingにも適用可能なAI/画像処理といった技術を重点技術と位置づけ、その活用を促す

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2019年度審査概要

プライマリー

アドバンスト

デベロッパー部門

技術の基礎を学びチャレンジする機会

を提供

技術を応用できるスキルを磨く機会

を提供

ソフトウェアの内容をモデルで正しく表現できているか？

ライントレース＋難所攻略

競技内容

制御＋ゲーム＋AI/画像処理（重点技術）

競技の最適解をモデルを使ってどう解くか？

目的審査の主な観点

重点技術をどう活用しているか？

ルックアップゲートシーソー

(プライマリークラス未使⽤)

ガレージガレージ

ブロック並べNeoブロック並べNeo

ガレージ


審査項目

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•開発の目標と、それをどう実現するか

についての段階的な記述要求モデル

• ゲームのルールに関する定義と、それ

を使ったゲームの解き方分析モデル

• システムを構成するアーキテクチャと

その妥当性設計モデル

•競技での性能/信頼性を高める上で

の工夫や技術制御モデル

• ソフトウェアの内容を機能・構造・振

舞いのモデルを使って正しく表現するモデリング

アドバンスト “モデルを使ってどう解くか？”

プライマリー “モデルで正しく表現する”

要求工学

ソフトウェア工学

情報工学

ソフトウェア工学

制御工学

クラス毎に異なる観点に合わせ、それぞれ以下の項目を審査します


2019年度審査について（プライマリークラス）

方針

• 方針的には2018年から大きな変更は無し

• 「技術の基礎を学ぶ」に対する達成度合いを確認⇨ ソフトウェアを「機能」「構造」「振舞い」の各ビューで表現し、それぞれの使い方を学ぶ

• 昨年同様、オプションで「工夫点」を評価⇨ 課題解決を通じてロジカルシンキングを実践

期待レベル

• プライマリークラス競技の一機能を題材に実現するソフトウェアをモデルとして表現し、他者が理解できるレベルを期待

• 技術教育で学んだことをベースにモデルを作成し、モデルと実装のつながりを理解する

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プライマリークラスモデル例

• 機能・構造・振舞いをモデルとして表現し、ソフトウェアを見える化する

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機能・仕様定義構造モデル

振舞いモデル


2019年度審査について（アドバンストクラス）

方針

・要求や課題の分析、アーキテクチャの検討、設計、制御など幅広い評価項目を用意

・重点技術（AI/画像処理）の取り組みに関しては評価を高く

・ L/R競技を同一ルールにするなど、競技のシンプル化によりモデルにフォーカスしやすい環境を提供

期待レベル

・「何を目指すか」という目標からアーキテクチャ・設計まで一連の取り組みを実践することで、実際の現場でも活用できるスキルを身につける

・チームの獲得したいスキルに従って、重点技術（AI/画像処理）にもチャレンジしてほしい

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アドバンストクラスモデル例①

• モデル前半ではチームの目的から要求分析を通じて品質のレベルの定義、対象となる問題領域の分析を通じてソフトウェアのアーキテクチャを検討していく

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要求モデル分析モデル

アーキテクチャ検討


アドバンストクラスモデル例①

• モデル後半ではソフトウェアとしての構造・振る舞いを定義するとともに、ロボットを動かす上での制御に関する記述を通じて、システムとしての要求を満たすことを示す

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構造モデル（設計）

制御モデル

振舞いモデル（設計）


• 特にアドバンストクラスは時代のニーズに合わせ、モデリング審査の内容を変化させてきている

モデル審査の変遷

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2019

審査項目

2000 2010

モデルの正確性

モデル妥当性

機能要求モデル

性能・制御

構造・振舞いモデル

設計モデル

分析モデル

モデルの利用

開発効率向上機能安全・説明責任

設計品質向上

性能向上ニーズ

AI/IoT/EdgeComputingへ

の対応非機能要求

2016

AI/画像処理


本年度の重点技術について

• 現在ではAIや画像処理、センサのデータ処理などを使った新たなサービス・ビジネスが求められている

• 2018年はAIを適用可能な課題や、カメラを活用すると有利な課題を提供し、こうした技術への取組みを促した

• アンケートの結果ETロボコンでこうした技術について学習したという回答が2/3となっており、取り組みのきっかけになった

• 2019年はさらなる応用を期待

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AIアンサーで深層学習を使った例（ID:192 プロジェクトK)

AI/カメラの技術活用について（アンケート結果より）

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アドバンストクラスでの技術領域

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• アドバンストクラスでは獲得したいスキルやチームのレベルに応じてトライする技術をチームで定め、スキルアップや新しい技術にチャレンジしてほしい

制御技術の例

PID制御区間による切り替え

コースアウト検知

重点技術活用の例

画像処理による色特定

AIを使った文字認識

カメラを使った動作制御

ゲーム課題攻略の例

経路探索に

よる追加ボーナス獲得

経路探索なしの配置

パーフェクト狙い

カラーセンサーによる

ブロック色検知

センサー/アクチュエータ

カメラロータリーエンコーダ

ジャイロ

センサーカラーセンサー

AIを使った

パラメータ調整

超音波センサー

モーター


※ガレッジニア部門の方も受けられます

①全国共通（2日間）※a、bのどちらか、または組み合わせで実施a.走行体の基本制御とモデルによる可視化b.モデル作成とそれをコードに変換する基礎演習②地区独自各地区ごとに独自コンテンツを提供

上記には、初学者のためのセットアップサポートや演習も含まれます。技術教育後もメーリングリストにより、技術的なサポートを受けることができます。配布資料を使った自己学習により、さらなるステップアップが可能です。

①2018年プライマリークラスモデル/コメント②2018年CS大会ワークショップ資料③走行体制御に関する参考資料

①2018年のアドバンストクラスモデル/コメント②2018年のCS大会ワークショップ資料③分析モデル参考資料④本年度重点技術に関する参考資料（予定）

技術教育

プライマリー提供資料

アドバンスト提供資料

技術教育（共通）


モデリングツールについて

• 技術教育ではモデリングツールastah*を使用して講義を行います

• チェンジビジョン様のご厚意により、技術教育期間（5/1〜7/12）に利用できるastah*のライセンスを提供していただけることになりました

• 会社や学校、個人ででライセンスを持っていない場合、それ以降継続してastah*を使用するには別途ライセンスを購入する必要がありますのでご注意ください（６ヶ月の期間ライセンスなどもありますので、チェンジビジョン様のHPを参照ください）

• 提出モデル作成に使用するツールに関しては制約はありません

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ガレッジニア部門

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ガレッジニア部門

• 2018年のガレッジニア部門は全体的にレベルが向上しており、実際に動作させているものが多かった

• また、日本人以外のチームも複数参加しており国際色が出ていた。発想も面白いものが出てきた

• 自分たちが発想したものを形にして評価される経験を持てる場として引き続き活用していただきたい

• 本年もより面白い、すごい、楽しい作品を待っています！

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昨年優勝した稚内北星学園大学ＩＮＮＮ


本年度のガレッジニア部門の審査について

• 昨年の審査基準では動画審査において「いいね」の評価が相対的に高くなり、特別審査委員の評価が結果に反映されていない部分があった

• 「いいね」にはETロボコンの注目度を高める効果もあるが、組織票集めが重点となるのは避けたい

• 本年度は「いいね」選抜は１チームのみとし、それ以外は特別審査委員の評価を基準にしてCS参加チーム出場を決める方式とする予定

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ETロボコン2019 開催発表会資料／ETロボコン実行委員会 19

ETロボコン2019開催発表会資料

ETロボコン2019 モデル審査内容

2019年2月14日

本部審査委員長

土樋祐希

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