A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z | AA | AB | AC | AD | AE | AF | AG | AH | AI | AJ | AK | AL | AM | AN | AO | AP | AQ | AR | AS | AT | AU | AV | AW | AX | AY | AZ | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | チーム番号 | チーム名 | ロボット名 | チームメンバー数 | これまでの参加年数(今年度を含む) | 今年度の実験走行への参加日数(本走行日を含む) | チームの拠点地域 | ロボットの輸送方法 | 本走行での到達距離 [m] | 全実験走行を通しての最長の到達距離 [m] | 全実験走行を通しての自律走行距離の合計 [km] | 取り組んでいた選択課題 | 本走行で実施した選択課題 | 全実験走行を通しての選択課題B(信号認識横断)の成功回数 | 全実験走行を通しての選択課題C(チェックポイント+経路封鎖)の成功回数 | 全実験走行を通しての選択課題D(探索対象発見)の成功回数 | 取り組んでいたオリジナルの課題【改行可】 | 本走行/実験走行での自律走行の失敗原因 | 来年度取り組みたい選択課題 | 今後の課題【改行可】 | 全長 [m] | 全幅 [m] | 全高 [m] | 重量 [kg] | 走行速度 [km/h] | 製作費 [円] | 移動方式 | 非常停止スイッチの方式 | 移動ロボットプラットフォーム | モータ | モータコントローラ | バッテリ種類 | コンピュータ種類 | センサ種類 | OS | 通信ミドルウェア | 自律走行や地図構築(SLAM)に利用したソフト | 地図構築(SLAM)の手法 | 地図の種類 | 地図の手作業での調整(形状修正、分割/結合、障害物追加/削除など) | 自己位置推定の手法 | 経路・動作計画の手法 | 物体認識(信号認識、看板認識、探索対象認識など)の手法 | 物体認識(信号認識、看板認識、探索対象認識など)に利用したソフト | 特定の場所でのみ必要となる機能(信号認識、看板認識、探索対象認識など)の起動方法 | 要望事項など【改行可】 | |||||||
2 | 1901 | チームイエスマン | Tsukuba Exploration Rover2 | 2 | 5 | 8 | 関東 | レンタカー | 2 | 1300 | 9 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | なし | 自己位置推定 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | 画像処理を用いた自己位置推定 | 0.7 | 0.5 | 0.9 | 39 | 4 | 400,000 | 車輪型 | モータ端子開放 | T-frog i-Cart mini | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄 | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, ステレオカメラ | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, GMapping, Cartographer | Laser グラフベース SLAM(ポーズ調整など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | Timed Elastic Band | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | 今年も運営ありがとうございました.また来年も参加させていただきます. | |||||||
3 | 1902 | AIITチーム大久保 | 産技大2号 | 7 | 2 | 5 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 50 | 60 | 0.3 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 2次元LiDARと車輪のエンコーダだけで、コース幅が狭いところを安定通過して、確認走行区間までをの走行 | 地図構築(SLAM), 自己位置推定 | 停止線での停止 | 安定した自己位置推定ができるように、植栽や庁舎など障害物が多く捕らえられると考える3次元LiDARでの確認走行 | 1.2 | 0.51 | 0.81 | 25 | 3 | 650,000 | 車輪型 | モータ端子開放 | T-frog i-Cart mini | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄 | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, 2D-LIDAR | Ubuntu Linux | ROS | ORNE Navigation | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 占有格子地図グラフ探索 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
4 | 1903 | 運転支援システム研究室 | 伊東研究室 | 8 | 2 | 2 | 関東 | 大型宅配便(JITBOX など) | 0 | 10 | 10 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | なし | 機構 | B 信号認識横断 | クロスしている経路の走行 | 1.1 | 0.7 | 1.4 | 90 | 2 | 1,000,000 | 車輪型 | モータ端子開放 | シニアカー | 移動ロボットプラットフォーム付属 | なし | 鉛蓄 | ノートPC | 3D-LIDAR, 全方位カメラ、全天球カメラ | Ubuntu Linux | ROS | Autoware | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | なし | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 占有格子地図グラフ探索 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
5 | 1904 | 土浦プロジェクト | i-Cart Middle 2 | 4 | 11 | 7 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 2200 | 2200 | 7 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 簡単なオペレーションで完走できるシステムの構築 | 自己位置推定 | なし | 簡単なオペレーションで完走できるシステムの構築 | 0.6 | 0.5 | 1.2 | 38 | 3.6 | 200,000 | 車輪型 | モータ端子短絡ブレーキ | T-frog i-Cart mini | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄, リチウムイオン | 小型ベアボーン、組み込みPC | 車輪/モータエンコーダ, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 単眼カメラ, 全方位カメラ、全天球カメラ, GNSS | Ubuntu Linux | ROS, SSM (Streaming data Sharing Manager) | 独自開発 | 独自開発 | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 占有格子地図グラフ探索 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | 大変お世話になりました。とても充実した実験を行うことができました。来年度もよろしくお願いいたします。 | |||||||
6 | 1905 | 新潟ロボット協会 | NR01A | 8 | 1 | 8 | 中部 | チームの自家用車/社用車 | 0 | 33 | 0.051 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 自己位置推定の新しい方式 | 走行日3日前に、一部の基盤ボードの焼け焦げによる走行不能。中之島チャレンジで33m達成。 | 自己位置推定の新方式の実装の実現。 | 独自方式の自己位置推定やマップ作成します。モニタリングも来年します。 | 0.75 | 0.65 | 0.7 | 50 | 3.9 | 100,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | 電動車椅子 その他 | YAMAHA車椅子用電動ユニット | 移動ロボットプラットフォーム付属 | リチウムイオン | Raspberry Pi 3 Model B+ | 2D-LIDAR | Raspberry Pi の Linux | デ変研QCライブラリ | デ変研QCライブラリ | デ変研QCライブラリ | デ変研QCライブラリで作られる地球地図データベース | なし | 独自の方法ということで。また、勉強しておきます。 | 独自の方法ということで。また、勉強しておきます。 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | 中之島チャレンジの18mと33mの記録を加えて、全走行距離51mをKM単位の0.051kmとしました。このあたりは、今回無理やり加算したので、回答項目に加えてもらうと、いいかなと思いました。来年また、よろしくお願いします。 | |||||||
7 | 1906 | 日本工業大学 石川研究室 | Strayder | 10 | 6 | 8 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 30 | 250 | 2 | C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | なし | 0 | 0 | 0 | なし | 自己位置推定 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | SLAMの自作 | 0.85 | 0.7 | 0.65 | 85 | 4 | 4,000,000 | 車輪型 | モータドライバ停止信号/通信遮断 | 独自 | Oriental Motor ブラシレスDCモータ | Oriental Motor モータドライバ | 鉛蓄, リチウムポリマー | 小型ベアボーン、組み込みPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 3D-LIDAR, 距離画像カメラ | Ubuntu Linux | ROS | Autoware | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | Dynamic Window Approach | 深層学習:YOLO | OpenCV, PCL | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
8 | 1907 | YamaneLab | Harou-v II | 5 | 5 | 8 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 500 | 1863 | 17.5 | B 信号認識横断, D 探索対象発見 | なし | 0 | 0 | 0 | 特になし | 自己位置推定 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, D 探索対象発見 | 人との音声等を用いたインタラクションなど | 0.7 | 0.5 | 1.3 | 25 | 4 | 2,000,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | T-frog i-Cart mini | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄, リチウムイオン | ノートPC, シングルボードコンピュータ NVIDIA Jetson, マイコン(モータコントローラは除く) | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 距離画像カメラ, 単眼カメラ | Ubuntu Linux | ROS, SSM (Streaming data Sharing Manager) | MRPT | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | ポテンシャル法 | 非深層学習:テンプレートマッチング、形状マッチング, 深層学習:YOLO | OpenCV | 実施していない | ||||||||
9 | 1908 | 大阪市立大学知識情報処理工学研究室 | Dulcinea | 4 | 4 | 3 | 近畿 | 大型宅配便(JITBOX など) | 70 | 900 | 2 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | なし | 進捗不足(未完成), 地図構築(SLAM), 自己位置推定, 障害物検出・回避, オペレータ操作 | B 信号認識横断 | GPSを含めたセンサフュージョンによる自己位置認識 | 0.8 | 0.5 | 0.7 | 66 | 0.3 | 2,500,000 | 車輪型 | モータ端子短絡ブレーキ | MECBOT | 不明 250W ギアードモータ(オカテックより購入) | オカテック製Tiny Power | 鉛蓄 | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 3D-LIDAR, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, GMapping, Autoware | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 占有格子地図グラフ探索, Dynamic Window Approach | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
10 | 1909 | Meiji univ. AMSL | CATS | 10 | 13 | 8 | 関東 | レンタカー | 270 | 550 | 3 | A 事前データ取得なし走行, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | A 事前データ取得なし走行, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | 0 | 0 | 0 | 事前地図を使わない | 経路・動作計画, 障害物検出・回避 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | 事前地図を使わない | 0.85 | 0.6 | 1.4 | 90 | 3.6 | 100,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | 電動車椅子 その他 | 移動ロボットプラットフォーム付属 | TinyPower | リチウムイオン | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 距離画像カメラ, 単眼カメラ, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | 自作 | Google MAPからノードエッジ地図を作成 | ノードエッジ地図 | あり | トポロジカル場所認識 | 占有格子地図グラフ探索, State Lattice Planner, 経路・動作計画 深層学習(経路・動作計画の部分のみを学習) | 深層学習:YOLO, LiDARの点群ユークリッドクラスタリングと受光強度情報 | OpenCV, PCL, PyTorch, Keras, DarkNet | 常時起動(通信でトリガー), Pythonからsubprocessで起動 | ||||||||
11 | 1910 | 芝浦工業大学機械制御工学研究室 | ことぶき3 | 4 | 10 | 8 | 関東 | レンタカー | 300 | 1500 | 8 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 停止線付近でどのように前方のロボットを検知して後ろに並ぶか | 機構 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | stencil2が信号横断の際などに前方に大きなトラックなどが通ると自己位置がずれてしまうことに対する対応 | 0.69 | 0.59 | 1.28 | 45 | 3.6 | 6,000,000 | 車輪型 | モータ端子短絡ブレーキ | T-frog i-Cart mini | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄 | ノートPC | IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, KAARTA Stencil | Visual SLAM(基本的にグラフベース) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 占有格子地図グラフ探索 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
12 | 1911 | 千葉工業大学未来ロボティクス学科 | ORNE-α | 5 | 10 | 8 | 関東 | レンタカー | 0 | 1500 | 15 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 特になし | 機構, 電装, 通信 | なし | 特になし | 0.68 | 0.58 | 0.86 | 30 | 2.1 | 120,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | T-frog i-Cart mini | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄 | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, Cartographer | Laser グラフベース SLAM(ポーズ調整など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 占有格子地図グラフ探索, Dynamic Window Approach | 物体認識なし | 物体認識なし | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
13 | 1912 | 千葉工業大学未来ロボティクス学科 | ORNE-β | 5 | 10 | 8 | 関東 | レンタカー | 500 | 500 | 10 | C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | なし | 0 | 0 | 0 | 特になし | 進捗不足(未完成), 自己位置推定, 経路・動作計画 | C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | 経路計画アルゴリズムの改良 | 0.57 | 0.66 | 0.73 | 35 | 2.1 | 120,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | T-frog i-Cart mini | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄 | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, Cartographer | Laser グラフベース SLAM(ポーズ調整など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 占有格子地図グラフ探索, Dynamic Window Approach | 非深層学習:HOG+SVM, 深層学習:YOLO | OpenCV, PCL, scikit-learn, Chainer | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
14 | 1913 | おうち未来プロジェクト | Noruno | 2 | 2 | 5 | 関東 | レンタカー | 500 | 1000 | 1 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | LiDARの性能評価 RTK-GPSに頼る走行 | 自己位置推定 | B 信号認識横断 | 自己位置推定の安定性向上 信号認識 | 0.6 | 0.55 | 0.72 | 40 | 3.6 | 200,000 | 車輪型 | モータ端子短絡ブレーキ | 独自 | 中国製ブラシレスDCモータ | AGV用ドライバ | 鉛蓄 | シングルボードコンピュータ NVIDIA Jetson | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, ステレオカメラ, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, GMapping | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 占有格子地図グラフ探索 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
15 | 1914 | ProjectAckerman | AK01TC | 1 | 1 | 0 | 中部 | チームの自家用車/社用車 | 0 | 0 | 0 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | なし | 進捗不足(未完成) | C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | チームとしての態勢を整える | 0.9 | 0.75 | 0.6 | 40 | 3.5 | 100,000 | クローラ型 | モータドライバ駆動電源遮断 | 独自 | メーカーの詳細不明。中国製24V250WDCブラシ付きモータ×2 | Cytron DCモータードライバ(連続13A) | 鉛蓄 | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 3D-LIDAR, 距離画像カメラ, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | Autoware | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | なし | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 経路・動作計画の手法の検討をするような段階に至らなかった | 深層学習:YOLO | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
16 | 1915 | チームさくら | 強引MyWay2 | 6 | 5 | 5 | 近畿 | 大型宅配便(JITBOX など) | 73 | 270 | 0.75 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | なし | 電装, 通信, 地図構築(SLAM), 自己位置推定 | なし | なし | 1.18 | 0.55 | 0.65 | 25 | 2.5 | 200,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | 子供用乗用玩具 | 移動ロボットプラットフォーム付属 | 移動ロボットプラットフォーム付属 | 鉛蓄, リチウムポリマー | ノートPC, シングルボードコンピュータ その他 | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 距離画像カメラ | Ubuntu Linux, Windows | ROS | GMapping, rtabmap | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | Pure Pursuit | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
17 | 1916 | 横浜国立大学 藤本研究室 | PeGASuS | 4 | 9 | 4 | 関東 | レンタカー | 10 | 10 | 0 | A 事前データ取得なし走行, なし | なし | 0 | 0 | 0 | 事前データ取得なし走行.○番目の角を右折,といった指示のみを事前情報とした走行. | 進捗不足(未完成), 電装 | A 事前データ取得なし走行 | 事前データ取得なし走行.○番目の角を右折,といった指示のみを事前情報とした走行. | 0.9 | 0.7 | 1.2 | 95 | 4 | 600,000 | 車輪型 | 電磁ブレーキ | 電動車椅子 その他 | 移動ロボットプラットフォーム付属 | 移動ロボットプラットフォーム付属 | 鉛蓄 | ノートPC, デスクトップPC | 2D-LIDAR, 3D-LIDAR | Ubuntu Linux | マルチスレッドにし,各スレッドからグローバル変数として参照. | C++によりプログラミング(特に既存のパッケージは利用していない) | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | なし | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 占有格子地図グラフ探索 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | 貴重な実験の機会を提供していただき,誠にありがとうございます. 実行委員の皆様,協力してくださったつくば市の皆様にこの場をかりて感謝申し上げます. | |||||||
18 | 1917 | KIRT | Bachel | 8 | 5 | 7 | 関東 | レンタカー | 400 | 1900 | 7.6 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | RTK-GNSSによる自律走行、障害物回避 | 障害物検出・回避 | なし | 障害物回避 | 0.63 | 0.6 | 0.69 | 26.42 | 3.6 | 500,000 | 車輪型 | モータ端子開放 | T-frog i-Cart mini | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄 | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | GMapping | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど)とGNSSの併用 | ポテンシャル法 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
19 | 1918 | Dog Whisperer | Garoo-TC Ver. | 4 | 2 | 8 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 500 | 500 | 1.5 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 簡単なオペレーションで完走できるシステムの構築 | 地図構築(SLAM), 自己位置推定 | なし | 簡単なオペレーションで完走できるシステムの構築 | 1 | 0.6 | 1.5 | 65 | 4 | 500,000 | 車輪型 | 電磁ブレーキ | 電動車椅子 その他 | 電動車椅子用ブラシ付きDCモータ | 電動車椅子用モータドライバ | 鉛蓄 | マイコン(モータコントローラは除く) | IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR | Ubuntu Linux | SSM (Streaming data Sharing Manager) | 独自開発 | 独自開発 | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | なし | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 占有格子地図グラフ探索 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
20 | 1919 | 芝浦工業大学 長谷川研究室 | Enterprise | 4 | 10 | 6 | 関東 | レンタカー | 70 | 600 | 15 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | なし | 自己位置推定 | B 信号認識横断 | 検討中 | 0.9 | 0.5 | 0.75 | 25.6 | 3.6 | 500,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | T-frog i-Cart mini | Oriental Motor ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄 | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR | Ubuntu Linux | SSM (Streaming data Sharing Manager) | 独自のソフトウェア | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 独自の手法 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | 特になし | |||||||
21 | 1920 | 芝浦工業大学 長谷川研究室 | Voyager | 4 | 10 | 6 | 関東 | レンタカー | 90 | 1500 | 20 | B 信号認識横断 | なし | 4 | 0 | 0 | なし | 自己位置推定 | B 信号認識横断 | 検討中 | 0.9 | 0.5 | 0.75 | 20 | 3.6 | 500,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | T-frog i-Cart mini | Oriental Motor ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄 | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR | Ubuntu Linux | SSM (Streaming data Sharing Manager) | 独自 | 独自 | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 独自 | 非深層学習:テンプレートマッチング、形状マッチング | 独自 | 常時起動(通信でトリガー) | なし | |||||||
22 | 1921 | 早稲田大学 天野研究室 | SHIMAJIRO | 10 | 10 | 7 | 関東 | レンタカー | 270 | 270 | 2 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | なし | 0 | 0 | 0 | RTK-GNSS/INS複合自己位置推定 | 機構 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | 引き続き,RTK-GNSS/INS複合自己位置推定 | 0.47 | 0.38 | 0.95 | 19 | 3.6 | 350,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | T-frog i-Cart mini | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄 | シングルボードコンピュータ NVIDIA Jetson | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, ステレオカメラ, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation | GNSS | GNSS | なし | GNSS のみ(LIDAR やカメラは不使用) | Dynamic Window Approach | 深層学習:YOLO | OpenCV | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
23 | 1922 | 千葉大学知能機械システム研究室 | 令和をはしるあかつき2019 | 9 | 12 | 7 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 1100 | 2000 | 3 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | 6 | 0 | 3 | ない | 自己位置推定 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | 1枚の整合性の取れた地図を作る | 0.5 | 0.45 | 1 | 13 | 3.6 | 1,500,000 | 車輪型 | モータドライバ停止信号/通信遮断 | 独自 | maxon ブラシ付きDCモータ | オカテック TinyPower | 鉛蓄 | シングルボードコンピュータ NVIDIA Jetson | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 単眼カメラ, 地磁気センサ | Ubuntu Linux | なし | なし | ジャイロオドメトリ | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | ベクトル情報を埋め込んだ教示経路を用いた走行 | 非深層学習:テンプレートマッチング、形状マッチング, 深層学習:YOLO | OpenCV, Tensorflow | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
24 | 1923 | 週末組 | ウィークエンダー | 3 | 1 | 6 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 200 | 300 | 300 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | ロボットのHW構成の確立 | 機構, 経路・動作計画 | B 信号認識横断, D 探索対象発見 | 画像認識による走行範囲認識 | 0.3 | 0.3 | 0.7 | 10 | 3 | 300,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | i-Cart mini2 | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄 | 小型ベアボーン、組み込みPC | 車輪/モータエンコーダ, 2D-LIDAR, 単眼カメラ | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, GMapping | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | ポテンシャル法 | 深層学習:SSD | OpenCV, Tensorflow, Tensorflow Object Detection API(提供されているモデルを利用) | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
25 | 1924 | 宇都宮大学REAL | SARA | 9 | 13 | 7 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 1500 | 1500 | 15 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | 12 | 0 | 0 | 特になし | システム | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | 既存のシステム改善 | 1.19 | 0.68 | 0.7 | 99.2 | 4 | 3,000,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | 独自 | Oriental Motor ブラシレスDCモータ | Oriental Motor モータドライバ | 鉛蓄 | デスクトップPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 単眼カメラ | Ubuntu Linux | 不明 | 独自 | SLAMは使用していない | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | Dynamic Window Approach, ダイクストラ法 | 深層学習:YOLO | darknet | 常時起動(通信でトリガー) | 今までの走行距離や課題達成回数などは記録してない上達成したという定義があいまいなのであまり参考にしないでいただきたいです | |||||||
26 | 1925 | 愛知工業大学 道木研究室 | SOLITUDO | 5 | 1 | 5 | 中部 | レンタカー | 10 | 400 | 10 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 確認走行の走破 | 進捗不足(未完成), 機構, 地図構築(SLAM), 自己位置推定, 経路・動作計画 | A 事前データ取得なし走行 | 今年度は自己位置推定に用いたセンサーが一つだったので、来年度は複数にすることで、自己位置情報の統合を行いたい。 | 0.5 | 0.4 | 0.7 | 15 | 3 | 1,400,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | T-frog i-Cart mini | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | リチウムイオン | 小型ベアボーン、組み込みPC | 車輪/モータエンコーダ, 3D-LIDAR | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, GMapping | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | なし | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 占有格子地図グラフ探索 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
27 | 1926 | ChiefScientist室 | CUBE | 4 | 1 | 8 | 関東 | チームの自家用車/社用車, 大型宅配便(JITBOX など) | 500 | 500 | 4 | B 信号認識横断 | なし | 0 | 0 | 0 | Autowareを用いた自律走行 | 進捗不足(未完成) | B 信号認識横断 | 3次元自律移動時のCostmapや障害物回避の手法について調査中です。 | 0.6 | 0.56 | 0.69 | 30 | 4 | 1,500,000 | 車輪型 | モータドライバ停止信号/通信遮断 | 独自 | Ampflow製DCモータ | Ampflow製モータドライバ | リチウムフェライト | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 距離画像カメラ | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, Autoware, Cartographer | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | Pure Pursuit | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
28 | 1927 | 群馬大学ミツバ | MG19 | 5 | 11 | 8 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 2096 | 2096 | 24 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | 2 | 3 | 0 | なし | 機構 | D 探索対象発見 | なし | 0.9 | 0.5 | 0.7 | 31.8 | 4 | 500,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | 独自 | maxon ブラシレスDCモータ | maxon EPOS モータドライバ | ニッケル水素 | 小型ベアボーン、組み込みPC | ステレオカメラ, 全方位カメラ、全天球カメラ | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation | SLAM未使用 | 事前地図なし | なし | Visual Localization | ダイクストラ法 | 深層学習:YOLO | OpenCV | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
29 | 1928 | 知能化モビリティ | Rattus | 9 | 1 | 7 | 関東 | チームの自家用車/社用車, レンタカー | 60 | 240 | 1 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | なし | 自己位置推定 | なし | 外装の作り直し | 0.8 | 0.6 | 1 | 40 | 4 | 1,500,000 | 車輪型 | モータドライバ停止信号/通信遮断 | 独自 | Oriental Motor ブラシレスDCモータ | Oriental Motor モータドライバ | 鉛蓄 | 小型ベアボーン、組み込みPC | 3D-LIDAR | Ubuntu Linux | ROS | Autoware | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | Dynamic Window Approach | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
30 | 1929 | reRo | ケンシロウ | 2 | 1 | 6 | 関東 | チームの自家用車/社用車, レンタカー | 20 | 400 | 3 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | なし | 自己位置推定 | なし | 未定 | 0.7 | 0.45 | 0.63 | 25 | 3 | 1,000,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | 独自 | maxon ブラシ付きDCモータ | テクノクラフト | リチウムポリマー | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, 3D-LIDAR | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, GMapping | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | Dynamic Window Approach | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
31 | 1930 | 防衛大学校 SELAB&NDAce Ⅱ | Captain WHILL Ⅱ | 4 | 1 | 6 | 関東 | レンタカー | 30 | 1500 | 4 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断 | なし | 0 | 0 | 0 | なし | 経路・動作計画 | A 事前データ取得なし走行 | GNSSの利用 | 1 | 0.6 | 1.2 | 55 | 4 | 1,400,000 | 車輪型 | PC-ロボット間のシリアル通信 | 電動車椅子 WHILL Model CR | 移動ロボットプラットフォーム付属 | 移動ロボットプラットフォーム付属 | リチウムイオン | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 単眼カメラ | Ubuntu Linux | ROS | KAARTA Stencil, ROS navigation | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | なし | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | Dynamic Window Approach | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
32 | 1931 | 法政大学自律移動ロボット実験室ARL(1) | Orange2019 | 6 | 12 | 8 | 関東 | レンタカー | 1000 | 1000 | 5 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | B 信号認識横断 | 0 | 0 | 0 | 特になし | 地図構築(SLAM), 自己位置推定, 経路・動作計画, 障害物検出・回避, 横断歩道での信号・交通状況認識 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | 特になし | 0.8 | 0.7 | 1.4 | 45 | 3.6 | 150,000 | 車輪型 | モータ端子開放 | T-frog i-Cart mini | maxon ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | リチウムイオン, ニッケル水素 | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, ステレオカメラ, 全方位カメラ、全天球カメラ | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, GMapping | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | Dynamic Window Approach | 非深層学習:テンプレートマッチング、形状マッチング | OpenCV | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
33 | 1932 | 法政大学自律ロボット実験室(ARL)(2) | OrangeB3 2019 | 9 | 12 | 6 | 関東 | レンタカー | 50 | 200 | 1 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 確認走行エリアの突破 | 自己位置推定 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | 全課題達成 | 0.9 | 0.66 | 0.94 | 36 | 3.6 | 150,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | T-frog i-Cart mini | maxon ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | リチウムイオン | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, 2D-LIDAR | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, GMapping | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | Dynamic Window Approach | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
34 | 1933 | 芝浦工業大学ロボティクス研究室 | ARL-2019 | 3 | 13 | 4 | 関東 | レンタカー | 80 | 80 | 0.08 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 3次元地図生成 | 進捗不足(未完成) | なし | 自律走行の実現 | 0.6 | 0.5 | 0.88 | 23 | 3 | 1,000,000 | 車輪型 | モータ端子開放 | T-frog i-Cart mini | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄 | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, 3D-LIDAR | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, Autoware | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | なし | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | Dynamic Window Approach | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | いつもお世話になり、ありがとうございます。 | |||||||
35 | 1934 | 自動運転同好会 | Abot-04 | 2 | 2 | 5 | 関東 | レンタカー | 22 | 22 | 22 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 0 | 進捗不足(未完成), 地図構築(SLAM) | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | 与えられる課題の達成 | 0.7 | 0.5 | 0.6 | 24 | 4 | 300,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | 独自 | Oriental Motor ブラシレスDCモータ | ODrive | リチウムイオン | 小型ベアボーン、組み込みPC | 車輪/モータエンコーダ, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 単眼カメラ | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 占有格子地図グラフ探索, Dynamic Window Approach | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
36 | 1935 | 明星大学つくばチャレンジプロジェクト | Bright Star 2019 | 3 | 13 | 0 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 0 | 0 | 0 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 特になし | 進捗不足(未完成) | なし | 特に考えていない | 0.6 | 0.5 | 0.8 | 25 | 3.6 | 800,000 | 車輪型 | モータ端子短絡ブレーキ | T-frog i-Cart middle 改良 | Oriental Motor ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | リチウムフェライト | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR | Ubuntu Linux | 自作 | 自作 | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 占有格子地図グラフ探索 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
37 | 1937 | IPLab | emu2 | 10 | 2 | 8 | 関東 | レンタカー | 60 | 230 | 2 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 単眼カメラによる自律走行 | 進捗不足(未完成), 機構, 電装 | B 信号認識横断 | 単眼カメラによる自律走行 確認走行完走 | 0.75 | 0.5 | 1.03 | 40 | 2 | 750,000 | クローラ型 | ドライバへのモータ電源遮断 | 独自 | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | リチウムポリマー | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, 単眼カメラ | Ubuntu Linux | ROS | なし | なし | トポロジカル地図(経路グラフ、画像シーケンスなど) | なし | トポロジカル場所認識 | 独自 目標点方式 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | 実験走行日を平日に設定するのは避けていただきたいです。 | |||||||
38 | 1938 | 東京高専ロボティクス連携チーム | 高尾5号 | 6 | 11 | 8 | 関東 | レンタカー | 270 | 270 | 0.9 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 画像処理(POC)主体とした自律走行 | 進捗不足(未完成), 機構, 電装, 地図構築(SLAM), 自己位置推定 | C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | まずは,1年間で培った技術・知見を的確に引き継げるようにする. 基本をしっかり理解し使えるようにした上で, 複数システムの併用,地図の分割作成などにチャレンジしたい. | 0.7 | 0.6 | 0.6 | 60 | 3.6 | 2,000,000 | 車輪型 | モータドライバ停止信号/通信遮断 | 独自 | 昭和電業社インホイールモータ | 昭和電業社インバータ | 鉛蓄 | 小型ベアボーン、組み込みPC, シングルボードコンピュータ NVIDIA Jetson | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, ステレオカメラ, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, GMapping | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | Dynamic Window Approach | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
39 | 1939 | 群馬大学リバストチーム | Mercury(FullCustomModel) | 6 | 6 | 7 | 関東 | レンタカー | 3365 | 3365 | 20 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | 10 | 5 | 0 | ROS2(Dashing)を用いたシステムの構築 演算能力の低いPCでの自律走行 | 障害物検出・回避 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | より長い距離の自律走行 走行機構の改良 リモートモニタリングシステムの開発 | 0.75 | 0.654 | 1.1 | 89 | 3.2 | 0 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源に1kΩの直列抵抗を入れ電源遮断 | REVAST Mercury | 100WDCブラシ付きモータ | 海外製モータドライバ | リチウムイオン | 小型ベアボーン、組み込みPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 全方位カメラ、全天球カメラ | Ubuntu Linux | ROS2 | 独自のナビゲーションパッケージ | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | なし | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 独自の経路計画手法 | 非深層学習:テンプレートマッチング、形状マッチング, 経路封鎖看板は反射強度ベース | OpenCV, 独自の認識アルゴリズム | 常時起動(通信でトリガー) | 質問の中の「製作費」に関しては回答できない内容が含まれるため最低金額を入力しています. | |||||||
40 | 1940 | 群馬大学リバストチーム(2) | Mercury (TsukubaModel) | 6 | 6 | 8 | 関東 | レンタカー | 500 | 800 | 10 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | なし | 1 | 0 | 0 | 特になし | 進捗不足(未完成), 経路・動作計画 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | 画像を使った自律走行の補助的なものができれば良いと考えている | 0.75 | 0.65 | 1.1 | 80 | 3.2 | 7,000,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | REVAST Mercury | 移動ロボットプラットフォーム付属 | 移動ロボットプラットフォーム付属 | リチウムイオン | 小型ベアボーン、組み込みPC | 車輪/モータエンコーダ, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 単眼カメラ | Ubuntu Linux | ROS | OpenCVを用いた自作の自律走行システム | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | ポテンシャル法 | 非深層学習:テンプレートマッチング、形状マッチング | OpenCV | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
41 | 1941 | 小山・群馬・弓削商船高専合同チーム | coyomi | 10 | 4 | 6 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 70 | 70 | 0.3 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 地図の自動構築(修正なし) | 経路・動作計画 | なし | 自動で地図構築 | 0.85 | 0.75 | 1.5 | 75 | 4 | 500,000 | 車輪型 | モータ端子開放 | 独自 | Oriental Motor ブラシレスDCモータ | Oriental Motor モータドライバ | 鉛蓄 | ノートPC, マイコン(モータコントローラは除く) | 車輪/モータエンコーダ, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 単眼カメラ, 全方位カメラ、全天球カメラ, GNSS | Ubuntu Linux | 独自ライブラリ | 独自ライブラリ | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | なし | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 占有格子地図グラフ探索 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
42 | 1942 | 名古屋大学長尾研究室 | AWC-1 | 3 | 1 | 6 | 中部 | 大型宅配便(JITBOX など) | 1000 | 1000 | 10 | A 事前データ取得なし走行, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | なし | 0 | 1 | 0 | 特になし | 自己位置推定, 障害物検出・回避 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | 移動障害物回避 | 1.1 | 0.63 | 1.5 | 64.5 | 4 | 1,000,000 | 車輪型 | モータドライバ停止信号/通信遮断 | 電動車椅子 WHILL Model CR | わかりません | わかりません | リチウムイオン | ノートPC, シングルボードコンピュータ NVIDIA Jetson | 3D-LIDAR, 距離画像カメラ, 単眼カメラ | Ubuntu Linux, Windows | ROS | Autoware | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 占有格子地図グラフ探索, Pure Pursuit | 深層学習:Alexnetをベースにした転移学習(Fine Tuning) | PyTorch | 常時起動(通信でトリガー) | 今後は屋内での実験走行もできるとよいです。 | |||||||
43 | 1943 | 神奈川工科大学吉留研究室 | KAIT3世 | 6 | 8 | 5 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 70 | 70 | 0.1 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | ROSの導入 | 進捗不足(未完成), 機構, 自己位置推定, 経路・動作計画, 障害物検出・回避 | 確認走行区間の完走 | RTKを取り入れる | 1.1 | 0.71 | 1 | 38 | 4 | 1,000,000 | 車輪型 | モータ端子開放 | 独自 | 朱雀技研DCモータ | Ion Motion Control社製Roboclaw 2x60A モータコントローラ | リチウムフェライト | 小型ベアボーン、組み込みPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | Cartographer | Laser グラフベース SLAM(ポーズ調整など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | Dynamic Window Approach | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
44 | 1944 | 大阪工大 | シリウス | 8 | 9 | 6 | 近畿 | クロネコヤマト | 1 | 120 | 1 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | LRFベースっの自己位置情報が喪失した場合のリカバリー 低速走行時段差等の屋外における乗り越え能力の獲得 | 経路・動作計画, 障害物検出・回避 | B 信号認識横断, D 探索対象発見 | 確認走行エリアの安定した自律走行の実現 | 0.8 | 0.55 | 1.3 | 35 | 2 | 1,500,000 | 作動操舵型二輪 | モータドライバ駆動電源遮断 | 独自 | ニッセイ 直流電源インバータモータ | ニッセイ デジタルコントローラ | リチウムイオン | ノートPC, マイコン(モータコントローラは除く) | 2D-LIDAR | Ubuntu Linux | ROS | MRPT, hector SLAM | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | パーティクルフィルター | Dynamic Window Approach | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | 近くにレンタル倉庫などの、機材を一時保管できる場所を用意して欲しい | |||||||
45 | 1945 | Project C.G.S | Capybara L.X. | 5 | 7 | 4 | 中部 | 宅配便 | 270 | 270 | 0.27 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | なし | 0 | 0 | 0 | 特になし | 進捗不足(未完成) | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | 検討中 | 0.9 | 0.6 | 0.7 | 60 | 3.6 | 1,000,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | 独自 | インホイールモータ | Roboteq モータドライバ | 鉛蓄 | デスクトップPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 単眼カメラ | Ubuntu Linux | ROS | 独自アルゴリズム | Laser グラフベース SLAM(ポーズ調整など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | Dynamic Window Approach, Pure Pursuit | 深層学習:SSD | OpenCV, PCL, Tensorflow | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
46 | 1946 | 千葉工業大学 fuRo アウトドア部 | 雷鳥 | 7 | 10 | 7 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 270 | 2500 | 18 | A 事前データ取得なし走行, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | なし | 0 | 0 | 0 | 小回りが利く車体の開発、通信ミドルウェアの評価、シミュレータの開発 | 進捗不足(未完成), 自己位置推定, 障害物検出・回避 | A 事前データ取得なし走行, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | 環境認識能力の向上、オンラインでの経路計画(事前設定するウェイポイントに頼らない) | 0.6 | 0.4 | 0.75 | 20 | 4 | 3,000,000 | 車輪型 | モータ端子開放, モータドライバ停止信号/通信遮断 | 独自 | 独自(ブラシレスDCモータ) | 非公開 | リチウムイオン | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 3D-LIDAR, 全方位カメラ、全天球カメラ, GNSS | Ubuntu Linux | ROS, Ignition Robotics | Cartographer | Laser グラフベース SLAM(ポーズ調整など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | なし | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | Pure Pursuit, 独自(Lane Sampling Planner) | 非深層学習:レーザ受光強度で看板の再帰反射材を検出 | PCL, Open3D | 常時起動(通信でトリガー), シェルスクリプトで状態遷移して起動 | ||||||||
47 | 1947 | 宇都宮大学楽天チーム | MATANE | 6 | 1 | 8 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 514 | 514 | 5 | B 信号認識横断, なし | なし | 0 | 0 | 0 | 特になし | 地図構築(SLAM), 障害物検出・回避 | B 信号認識横断 | 長距離の屋外自律走行 | 1 | 0.6 | 1.06 | 96 | 4 | 100,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断, 電磁ブレーキ | 独自 | Oriental Motor ブラシレスDCモータ | Oriental Motor モータドライバ | 鉛蓄 | シングルボードコンピュータ その他 | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, GMapping, Cartographer | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | Dynamic Window Approach | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
48 | 1948 | 筑波大学 知能ロボット研究室 チームAqua | Aqua | 5 | 1 | 7 | 関東 | レンタカー | 270 | 310 | 2 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 無し | 自己位置推定 | B 信号認識横断 | なし | 0.56 | 0.5 | 1.1 | 38 | 4 | 263,254 | 車輪型 | モータ端子短絡ブレーキ | 独自 | 日本電産 ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | リチウムイオン | デスクトップPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, GMapping | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | なし | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | Dynamic Window Approach | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
49 | 1949 | 筑波大学 知能ロボット研究室 チームKerberos | Kerberos | 9 | 5 | 8 | 関東 | レンタカー | 1910 | 1910 | 27.5 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | 3 | 2 | 2 | 新筐体でのチャレンジ:サスペンションの改良、アクティブキャスタ | 自己位置推定, 経路・動作計画, 障害物検出・回避, 横断歩道での信号・交通状況認識, 経路封鎖認識後のリプランニングにバグ | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | アクティブキャスタに適したローカルプランナの開発(不連続な操舵を避ける) | 1.03 | 0.58 | 1.3 | 63 | 4.9 | 380,000 | 車輪型 | モータ端子開放, モータ端子短絡ブレーキ, モータドライバ停止信号/通信遮断 | 独自 | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | リチウムイオン | デスクトップPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 単眼カメラ, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, GMapping | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 占有格子地図グラフ探索, 経路計画:waypointを直線でつなぐ + 占有格子地図グラフ探索、動作計画:複数ステップでのDynamic Window Approach | 深層学習:YOLO, 信号認識:YOLO v3+CNN(pytorch tutorial)、看板認識:3D LiDARの点群からクラスタリング+受光強度を利用し看板の反射テープを検出、探索対象認識:3D LiDAR点群の最近傍探索によるセグメンテーション+CNN | OpenCV, PCL, Tensorflow, PyTorch, darknet_ros, Keras | 常時起動(通信でトリガー), Python から SWIG や pybind11 で起動 | ||||||||
50 | 1950 | Team TKT(関西学院大学) | C-CUBE | 8 | 4 | 5 | 近畿 | レンタカー | 15 | 199 | 1.2 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | なし | 機構 | B 信号認識横断 | 日光に強い機構の設計 複数センサからの自己位置推定 | 0.83 | 0.6 | 0.9 | 60 | 4 | 800,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | 独自 | maxon ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | リチウムイオン | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | GNSS のみ(LIDAR やカメラは不使用) | ポテンシャル法 | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
51 | 1952 | 令和学院大学理工学部航空宇宙学科大崎研究室 | U.K.R | 6 | 3 | 7 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 500 | 2500 | 6 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, D 探索対象発見 | B 信号認識横断 | 5 | 0 | 0 | 特になし | 横断歩道での信号・交通状況認識 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | 低消費電力化 | 0.8 | 0.71 | 0.9 | 57 | 2.5 | 400,000 | 車輪型 | モータ端子開放 | 電動車椅子 その他 | CHIH-YOUNG ブラシ付きDCモーター | maxon EPOS モータドライバ | リチウムイオン | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, ステレオカメラ | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, Cartographer | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 既知の走行軌跡をトレースした | 深層学習:YOLO | OpenCV | C++ から system() や popen() で起動 | ||||||||
52 | 1953 | Team TKT (東洋大学) | 小梅 | 10 | 3 | 7 | 関東 | レンタカー | 320 | 500 | 2.5 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 0 | 機構, 自己位置推定 | なし | GPSとスラムとオドメトリを組み合わせた自己位置推定 | 1.1 | 0.63 | 1.48 | 57 | 4 | 900,000 | 車輪型 | モータドライバ停止信号/通信遮断 | 独自 | Oriental Motor ブラシレスDCモータ | Oriental Motor モータドライバ | ニッケル水素 | シングルボードコンピュータ NVIDIA Jetson | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | 自作プログラム(ROS python) | GNSSによるwaypoint取得 | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | GNSS のみ(LIDAR やカメラは不使用) | pointからpointに向かって直進するだけ | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | ||||||||
53 | 1954 | Team TKT(東海大学) | UGV19 | 1 | 2018 | 0 | 関東 | レンタカー | 0 | 1000 | 2 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | なし | 事故によるロボットの破損 | A 事前データ取得なし走行 | ロボットの簡素化 | 0.5 | 0.5 | 0.8 | 20 | 2.4 | 30,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断, モータドライバ停止信号/通信遮断 | 独自 | tsukasa | piborg | 鉛蓄 | シングルボードコンピュータ NVIDIA Jetson | 2D-LIDAR, ステレオカメラ | Ubuntu Linux | ROS | 独自 | 独自 | トポロジカル地図(経路グラフ、画像シーケンスなど) | あり | トポロジカル場所認識 | 経路・動作計画 深層学習(経路・動作計画の部分のみを学習) | 深層学習:YOLO | OpenCV, PyTorch | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
54 | 1955 | 迷探偵子羊~見た目はロボット、中身はヒツジ~ | 江戸川メリー | 3 | 5 | 8 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 2000 | 2500 | 10 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | B 信号認識横断 | 10 | 10 | 1 | 特に無し | 障害物検出・回避 | なし | 特に無し | 0.6 | 0.75 | 1.24 | 42.5 | 4 | 1,000,000 | 車輪型 | モータ端子開放, モータ端子短絡ブレーキ | T-frog i-Cart mini | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | リチウムイオン | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 距離画像カメラ, ステレオカメラ, 全方位カメラ、全天球カメラ, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | KAARTA Stencil | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 占有格子地図グラフ探索, Model Predictive Control(モデル予測制御) | 深層学習:YOLO | OpenCV, PCL, Darknet | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
55 | 1956 | 迷怪盗子羊~狙った経路は逃さない、華麗な制御はまるでマジック~ | 黒毛マトン | 4 | 1 | 8 | 関東 | チームの自家用車/社用車 | 1000 | 2500 | 10 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回, D 探索対象発見 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | 10 | 10 | 1 | タイヤスリップ防止手法 | 電装 | なし | なし | 0.6 | 0.745 | 1.37 | 59 | 5.2 | 1,000,000 | 車輪型 | モータ端子開放, モータ端子短絡ブレーキ, 電磁ブレーキ | 独自 | Oriental Motor ブラシレスDCモータ | Oriental Motor モータドライバ | リチウムイオン | ノートPC | IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 距離画像カメラ, ステレオカメラ, 全方位カメラ、全天球カメラ, GNSS, モータホールセンサ | Ubuntu Linux | ROS | KAARTA Stencil, 独自の深層学習を使った走路地図生成 | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 占有格子地図グラフ探索, Model Predictive Control(モデル予測制御) | 深層学習:YOLO | OpenCV, PCL, Darknet | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
56 | 1958 | 明治大学 MORIOKA LAB. | Auk-I | 4 | 9 | 6 | 関東 | レンタカー | 70 | 500 | 3 | A 事前データ取得なし走行 | なし | 0 | 0 | 0 | 事前に作成した占有格子地図を一切使用しない自律走行 | 進捗不足(未完成), 自己位置推定 | A 事前データ取得なし走行 | 状況に応じた学習モデルの選択 | 0.6 | 0.52 | 0.7 | 20 | 3 | 600,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | T-frog i-Cart mini | T-frog ブラシレスDCモータ | T-frog モータドライバ | 鉛蓄 | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, 2D-LIDAR, GNSS | Ubuntu Linux | ROS | GMapping | 事前に地図は作成しない | 事前地図なし | なし | 屋外ではGNSS, 屋内ではLaserベイズフィルタ | 経路・動作計画 深層学習(経路・動作計画の部分のみを学習) | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | 提出が遅れ申し訳ございません。 | |||||||
57 | 1961 | 神戸大学機能ロボット学研究室 | パラレル二足ロボ | 3 | 3 | 5 | 近畿 | 宅急便 | 0 | 20 | 0.05 | なし | なし | 0 | 0 | 0 | 二足歩行 | 機構, 通信, 自己位置推定, オペレータ操作 | なし | 二足歩行 | 0.3 | 0.4 | 0.8 | 7 | 0.7 | 1,000,000 | 二足歩行型 | モータドライバ駆動電源遮断 | 独自 | 近藤科学ロボットサーボ | 近藤科学ロボットサーボ | リチウムイオン | シングルボードコンピュータ その他 | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 3D-LIDAR, ステレオカメラ | Windows | 自作 | 自作 | Laser グラフベース SLAM(ポーズ調整など) | トポロジカル地図(経路グラフ、画像シーケンスなど) | なし | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 一本道ポーズグラフ辿るのみ | 物体認識なし | 物体認識なし | 実施していない | 特になし | |||||||
58 | 1962 | iRobotics・Aizuk・早大大貝研合同チーム | Keipu-a | 5 | 1 | 5 | 九州沖縄 | 大型宅配便(JITBOX など) | 70 | 2500 | 0.7 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | なし | 1 | 0 | 0 | なし | 機構, 地図構築(SLAM), 自己位置推定 | B 信号認識横断, C チェックポイント通過+経路封鎖迂回 | なし | 0.7 | 0.65 | 1.2 | 58 | 2 | 30,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | 電動車椅子 その他 | 移動ロボットプラットフォーム付属 | 移動ロボットプラットフォーム付属 | 鉛蓄 | ノートPC | 3D-LIDAR, 単眼カメラ, 超音波センサー | Ubuntu Linux | ROS | Autoware | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | トポロジカル地図(経路グラフ、画像シーケンスなど) | なし | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | Pure Pursuit | 深層学習:YOLO | OpenCV | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
59 | 1964 | SELAB&NDAceⅠ | CaptainWHILLⅠ | 4 | 2 | 8 | 関東 | レンタカー | 100 | 1900 | 10 | A 事前データ取得なし走行, B 信号認識横断 | なし | 0 | 0 | 0 | なし | 自己位置推定 | A 事前データ取得なし走行 | なし | 0.985 | 0.55 | 1.2 | 55 | 4 | 1,400,000 | 車輪型 | PC-ロボット間のシリアル通信の遮断 | 電動車椅子 WHILL Model CR | 移動ロボットプラットフォーム付属 | 移動ロボットプラットフォーム付属 | リチウムイオン | ノートPC | 車輪/モータエンコーダ, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 単眼カメラ | Ubuntu Linux | ROS | KAARTA Stencil, hdl_graph_slam及びhdl_localization 参考URL:https://github.com/koide3 | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | 3次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | なし | Laser スキャンマッチング(ICP、NDT など) | Dynamic Window Approach | 非深層学習:テンプレートマッチング、形状マッチング | OpenCV | C++ から system() や popen() で起動 | ||||||||
60 | 1966 | 関西大学ロボットマイクロシステム研究室 | kuaro | 4 | 7 | 3 | 近畿 | 大型宅配便(JITBOX など) | 270 | 270 | 1.08 | B 信号認識横断 | なし | 0 | 0 | 0 | 停止線認識 | 進捗不足(未完成), 機構, 地図構築(SLAM), 自己位置推定 | B 信号認識横断, D 探索対象発見 | pluginによるプログラムの改良 | 0.75 | 0.55 | 1.2 | 70 | 2.5 | 2,000,000 | 車輪型 | モータドライバ駆動電源遮断 | 独自 | オカテック | 移動ロボットプラットフォーム付属 | 鉛蓄 | シングルボードコンピュータ NVIDIA Jetson, NUC | 車輪/モータエンコーダ, IMU, 2D-LIDAR, 3D-LIDAR, 単眼カメラ | Ubuntu Linux | ROS | ROS navigation, GMapping | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 2次元メトリック地図(点群地図、占有格子地図など) | あり | Laser ベイズフィルタ(パーティクルフィルタなど) | 占有格子地図グラフ探索 | 深層学習:YOLO | OpenCV, Open3D, darknet | 常時起動(通信でトリガー) | ||||||||
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