本投稿は理系的徒然です。
一応ロボティクスの勉強を続けているので「確率ロボティクス」と言うものがある事を知っています。 その考え方に立脚するモンテカルロ位置推定(Monte Carlo Localization:MCL)に関連した内容の勉強をして まとめた事もありました。
その確率ロボティクスの成果の一つがSimultaneous Localization and Mapping（SLAM）として有名です。 自己位置推定と地図作成を同時に行うと言う技術です。自動運転にも応用されているはずです。
マイクロマウス は将にSLAMそのものですが迷路の区画が正方形だったりと環境条件が決まっているので 「確率ロボティクス」的な手法を用いずとも、問題が解けています。
であるけれども、それを現代的な「確率ロボティク」の手法で解いてみたいと言うのが、私の今の楽しみとしているところです。
妄想しているのは自分で作ったハードウエアでそれをやる事です。ソフト的には今主流の反射式センサについての 計測モデルを作らないとならないと言う事です。 SLAMには他に動作のモデルと言うのも考えないとダメなのですが、動作モデルはそんなに問題ではないと思いますが 、センサモデルはちょっとした工夫が必要なような気がしています。
マイクロマウス は先ほども話したように区画が正方形と決まっているのでSLAMとしては簡単な問題のような気がします。 簡単な問題設定なので、教材としては取り組むのにちょうど良いと思っています。また、趣味として自分で取り組むのにも ちょうど良いと思います。世界を見渡せば誰かがやっているかもしれません。 そこは自己満足の世界なので楽しみとして取っておこうと思っています。
