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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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1．は じ め に

2．CanSat精度追求の軌跡

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