ARLISS2020メンバー募集!!! 

高玉研究室では研究室外からARLISS2020に一緒に参加してくれる人を募集しています.

学年問わず興味のある方は以下のフォームよりご応募ください.

応募する!


ARLISSって?

 ARLISSとは,小型人工衛星や小型地上探査機ローバーの開発を目的としたサブオービタル衛星打上実証実験です.学生が宇宙開発技術の基礎研究を競うコンペティションであり,アメリカ合衆国ネバダ州ブラックロック砂漠にて毎年開催されています.

髙玉研究室は,ロケットから放出された小型人工衛星やローバーが,砂漠中の目的地に自律的に降りる/走ることを競うカムバックコンペティションと自ら定めたミッションを自律制御によって達成するミッションコンペティションに参加しています.




> 2019年度 ARLISS 

GPSローバー・カメラローバーという異なる2機の間で協力して0mゴールに挑戦する「Sirius」,多関節機構を持つ次世代ローバーによる地面の掘削と0mゴールに挑戦する「Tadpole」の2チームで活動しました.


> チーム『Sirius』

近日公開予定!


> チーム『Tadpole』

従来の伝統的な2輪型ローバにヘビ型ロボットのような多関節機構を組み合せた,次世代型ローバの可能性を探求しました!また,従来のローバでは,1つのタスクを遂行するために,機構を1つ加えるという事をしてきましたが,今回私たちが開発した多関節×2輪型ローバは,多関節機構を用いることで方向制御,轍脱出,坂道走行,横転復帰,掘削などの複数のタスクを遂行できます.しかし,多関節機構は衝撃に対して弱いため,機体を守るためのケース(外骨格)が必要になりますが,重量やサイズ制限の問題があります.そこで,我々は次の3点によって,この問題を解決しました.(1)昨年のAresと同様にシングルモータを採用,(2)2輪型ローバ部分のサイズを過去のマルチローバのサイズよりも小さく設計,そして,(3)ローバの収納を横ではなく縦に収納(写真aを参照).ハード的に従来と全く異なる仕様となり,開発中に様々な問題が起こりましたが,ハード班含め,チーム全員で諦めることなく開発することができました.ソフト班も従来と異なる仕様となったため,様々なリスクを想定し,アルゴリズムを考えてくれました.回路はLoRaを搭載することで,2km以上の長距離通信を実現することができ,ローバが上空から落下中でも地上でローバの状態を把握することが可能となりました.結果としては,ゴールまで到ることができませんでしたが,現地実験により,多関節x2輪型ローバの様々な可能性を実証することができました.これらの技術が認められ,Technical System Awardで1位となりました.

a. 外骨格に収納されたローバ

b. 日本での実験の様子

c. アメリカのWalmartで生活必需品確保

d. 打ち上げ前のロケットへの収納準備

e. 多関節機構を用いた掘削の様子


受賞履歴

  • 2019年
    • ARLISS:
      Overall Winner 総合第2位 (Siriusチーム)
      Accuracy Award 3rd(Siriusチーム)
      Technical System Award 1st(Tadpoleチーム)
    • 能代宇宙イベント:タイプエス賞 優勝(Tadpoleチーム)
  • 2018年
    • ARLISS:
      Accuracy Award 1st (Aresチーム)
      Technology Comeback Award 2nd(Aresチーム)
      Mission Award 3rd(Aresチーム)
      UNISEC Award(MICHIBIKIチーム)
    • 能代宇宙イベント:タイプエスミッション部門 優勝(Aresチーム)
    • UNISEC WS:ポスター賞 優勝
    • 学生表彰
  • 2017年
    • 能代宇宙イベント:ミッション部門能代CanSat大賞(Mulcheeseチーム)市民ポスター展 第1位(Mulcheeseチーム)
    • UNISEC WS:ポスター賞 優勝
    • 学生表彰
  • 2016年
    • ARLISS:Technology Award (Ground Locomotion Mechanism) 1st,Accuracy Award 2nd(Cake’sチーム)UNISEC Award(HighBallチーム)
    • UNISEC WS:団体発表賞 第1位ポスター賞 第2位
    • 学生表彰
  • 2015年
    • ARLISS:Accuracy Award Technology Award Comeback Algorithm,Technology Award Ground Locomotion Mechanism(GAIAチーム)Best Mission Award,AXELSPACE CUP 優勝 (HighBallチーム)
    • UNISEC WS:団体発表賞 優勝ポスター賞 優勝
    • 学生表彰
  • 2014年
    • ARLISS:Precision Award(MINERVAチーム)Coolest Award(CASSYチーム)
    • UNISEC WS:ポスター賞 優勝
    • 学生表彰
  • 2013年
    • ARLISS:カムバックコンペ優勝
    • 学生表彰
  • 2012年
    • ARLISS:カムバックコンペ優勝,ミッションコンペ優勝
    • 学生表彰
  • 2011年
    • ARLISS:カムバックコンペ第2位,第3位
    • 学生表彰
  • 2009年
    • ARLISS:カムバックコンペ優勝,ミッションコンペ第2位

 


ARLISSの歴史

  • ARLISS 2017
    高い走破性と新しい機体形状の開発を目標に折りたたみ式4WDローバを開発した。
    手裏剣型後輪タイヤのアシストや折りたたみ式という4輪の特色を活かし、様々なタイプの轍における脱出を可能にした。
    (〇八工房チーム)
    惑星探査時における、センサの故障による探査続行不可能なロスト機の捜索を想定し、協調行動可能な複数ローバを開発した。
    (Mulcheeseチーム)
  • ARLISS 2016
    本年度は従来の二輪ローバータイプではなくARLISS史上初成功一輪クローラー型で圧倒的走破性を誇る機体を開発した。
    一輪クローラータイプは接地面積が二輪ローバータイプと比べて大きいため,スタックしにくい性質がある。
    また、スマホを搭載したことにより、CanSatにしゃべらせ現状の把握がしやすくなった。(Cake’sチーム)
    ゴールまで走行し続けるために,安全なルートを移動する必要がある。そこで、本年度は画像処理を用いた危機回避アルゴリズムを搭載した機体を開発した.このアルゴリズムにより、轍、悪路、障害物の回避が可能になった。(HighBallチーム)
  • ARLISS 2015
    毎年の課題である轍からの脱出は、事前に全ての状況を想定しアルゴリズムを用意することは困難である。例年、どうしても脱出できないときにはランダム行動に頼ってきたが、本年度は進化的に行動を獲得するローバーとなっており、これまでのものとは一線を画している。(GAIAチーム)
    子供達にARLISS(CanSat)の楽しさを知ってもらいたいという観点から、ARLISS(CanSat)を軸とした総合学習サービスを提案する。日本からアメリカのローバーを操作できるようにインターネットとWifiを利用した通信の確立、ブラウザ上で誰でも操作できるユーザーフレンドリーなUIを開発した。(HighBallチーム)
  • ARLISS 2014
    昨年度、ふかふかな砂地となっていた轍にハマってしまった経験から、砂地でも走行できるローバーを目指す。尺取り虫の様な動作によって公園の砂場での走行を実現した。さらにカメラによるゴールの認識ピンポイントゴールを行う。(MINERVAチーム)
    火星でのインターネット構築を想定し、ルータを2台積んだローバーを開発し、砂漠でインターネットを構築する。電波強度を用いることでルータ間が均等になるようにルーターを配置可能である(CASSYチーム)。
  • ARLISS 2013
    スポンジの伸縮を利用した拡張タイヤによる高い走破性を実現した。また初めてWebカメラを搭載し、パラシュート検知によるパラシュート絡まり回避行動、さらに轍を検知し避けること、轍内部から抜け道を検出することに挑戦した。本画像処理技術は翌年のゴール検知に活かされている(RIVAIチーム)。
    初めて複数台(2台)のローバーを搭載したチームである。それぞれGPSをもとにゴールを目指すことができる。ゴールに到達する機能を持たせながらいかに小さく軽くするかを追求したローバーである(Aoiチーム)。
  • ARLISS 2012
    高玉研で初めて2段パラシュートに成功したチームである。またカラーセンサーを積み、パラシュート検知によるパラシュート絡まり回避行動を搭載した。翌年のWebカメラを用いたパラシュート検知ほどの性能ではないが初めてパラシュート検知による回避に挑戦したチームである。(Tequila Sunriseチーム)
    後日更新(McKinleyチーム)