2021年11月、情報工学科の斎藤卓也准教授の研究室が、あさぎりフードパーク（静岡県富士見市）で開催された「第2回あさぎりCanSat投下試験（ACTS2021）」に出場し、カムバック部門で1位を獲得し、総合順位においても優勝しました。
同大会は、例年アメリカ・ネバダ州で開催されている「ARLISS（A Rocket Launch for International Student Satellites）」の代替大会として行われたもので、完全自律制御惑星探査ローバ（CanSat）を気球から地上へ投下し、目標地点（ゴール）までどれだけ近づくことができるかを競い合います。
斎藤研究室は「Super NOVA」チームとして大会に参加。今大会の会場は従来のタイヤでは走行が難しいため、特別仕様のタイヤを3Dプリンターで製作して臨みました。同年11月に参加した「能代宇宙イベント2021」と同様に、Coral TPUによる高速Deep Learning処理によって、リアルタイムでゴールを認識させることに成功し、0ｍゴールを達成しました。
競技後、どのようにコンピュータが判断してゴールに辿り着いたかなど、動作ログの解析結果においても総合で1位を獲得し、カムバック部門と総合優勝の2冠に輝きました。
同大会の様子は以下の通りです。
同大会は、例年アメリカ・ネバダ州で開催されている「ARLISS（A Rocket Launch for International Student Satellites）」の代替大会として行われたもので、完全自律制御惑星探査ローバ（CanSat）を気球から地上へ投下し、目標地点（ゴール）までどれだけ近づくことができるかを競い合います。
斎藤研究室は「Super NOVA」チームとして大会に参加。今大会の会場は従来のタイヤでは走行が難しいため、特別仕様のタイヤを3Dプリンターで製作して臨みました。同年11月に参加した「能代宇宙イベント2021」と同様に、Coral TPUによる高速Deep Learning処理によって、リアルタイムでゴールを認識させることに成功し、0ｍゴールを達成しました。
競技後、どのようにコンピュータが判断してゴールに辿り着いたかなど、動作ログの解析結果においても総合で1位を獲得し、カムバック部門と総合優勝の2冠に輝きました。
同大会の様子は以下の通りです。
［01.走行開始］
気球からパラシュートで落下後、自動でカバーを切り離して走行開始します。ここからゴールまでは約35m。一見、芝生のように見えますが、実際には雑草が生い茂った荒れ地で、通常のCanSatのタイヤでの走行は困難です。
気球からパラシュートで落下後、自動でカバーを切り離して走行開始します。ここからゴールまでは約35m。一見、芝生のように見えますが、実際には雑草が生い茂った荒れ地で、通常のCanSatのタイヤでの走行は困難です。
［02.ゴールへ向けて走行］
今大会に合わせたスペシャルタイヤを用意していたので、ゴールへ向けて安定した走行ができます。すでに、この地点でゴールをDeep Learningで認識して走行しています。
今大会に合わせたスペシャルタイヤを用意していたので、ゴールへ向けて安定した走行ができます。すでに、この地点でゴールをDeep Learningで認識して走行しています。
Deep Learningによるゴールの認識
［03.0ｍゴール］
ゴール0ｍまで近づき、ゴールに乗り上げたことを検知して停止します。
ゴール0ｍまで近づき、ゴールに乗り上げたことを検知して停止します。
