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Deep Learningを用いたCanSatコンテストへの挑戦

The Challenge of CanSat Contest Using Deep Learning

斎藤卓也

斎藤卓也 正員 東京情報大学総合情報学部総合情報学科

Takuya SAITO, Member (Faculty of Infomatics, Tokyo University of Information Science, Chiba-shi, 265-8501 Japan).

電子情報通信学会誌 Vol.105 No.6 pp.535-536 2022年6月

©電子情報通信学会2022

1.は じ め に

 我々は2016年からCanSatコンテストに挑戦している.CanSatとは缶サイズの人工衛星(Satellite)のことであり,現在は小形の惑星探査ローバのコンテストになっている.CanSatコンテストでは,ロケット等により自作のCanSatを上空へ打ち上げ,パラシュートで地上へと落下させ,そこから自律制御によりあらかじめ定められたゴール地点へ向けて走行し,最終的にどれだけゴール地点まで近づけるかを競っている.CanSatコンテストにはアメリカネバダ州ブラックロック砂漠で行われるARLISSをはじめとして,能代宇宙イベント,種子島ロケットコンテスト,あさぎりCanSat投下試験(ACTS)等がある.我々はCanSatコンテストに2016年ARLISS以降参加しており,上記全てのCanSatコンテストでゴールまでの距離0mを達成した唯一のチームである(以降0mゴールと記載).本稿ではCanSatにDeep Learningを用いることにより,確実な0mゴールを達成可能にした経緯について述べる.

2.CanSat精度追求の軌跡


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