Cheese杯2019の迷路紹介
こんにちは。けりです。
先日、12/15(日) に Cheese主催のマイクロマウス・プチ大会 第3回Cheese杯 を開催しました。
今回はそのとき出題された迷路を簡単に紹介します。
迷路
今年のCheese杯2019の迷路は、 クラシック競技・マイクロマウス競技の両方とも僕が作成させて頂きました。
クラシック競技
迷路サイズは 9x9 で、ゴール座標は (7,7)-(8,8) です。
Cheese杯2019 クラシックマウス競技
マイクロマウス競技
迷路サイズは 16x9 で、ゴール座標は (4,4)-(5,5) です。
Cheese杯2019 マイクロマウス競技
想定ルート
僕の探索シミュレータでは、次のような経路が出るように設計しました。
- 青色：区画がノードの歩数評価（足立法）
- 1マス1コストのものと台形加速考慮したものを表示
- 紫色：壁上がノードの歩数評価
- 1マス1コストのものと台形加速考慮したものを表示
- 黄色：台形加速とスラロームにかかる時間を考慮した時間評価
- 区画でターン：斜めなし
- 黄色：台形加速とスラロームにかかる時間を考慮した時間評価
- 壁上でターン：斜めあり
クラシック競技
台形加速を考慮した走行時間ベースの評価関数の場合、左上から右下への直線が現れています。
一方、単純な区画ベースの足立法では、青色のジグザグルートになってしまいます。
Cheese杯2019 クラシックマウス競技
マイクロマウス競技
Cheese杯2019 マイクロマウス競技
迷路の保存形式
ちなみに、僕は過去の迷路データを以下のようなテキスト形式で保存しています。
ファイルを見ただけでどんな迷路かすぐにわかる上に、 スタート区画や複数のゴール区画の情報も含めることができます。
こうやってブログに貼れば、簡単にコピペができるのでとても便利です！
クラシック競技
+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
| | | | | G G |
+ + + + + + + + + +
| | | | | G G |
+ + +---+---+ +---+ +---+ +
| | | | | |
+ +---+ +---+ +---+---+ +---+
| | | | |
+---+ + + +---+---+ +---+ +
| | | | | |
+ + +---+---+ + + + + +
| | | | | | |
+ + + + +---+ +---+ + +
| | | | | |
+ +---+ +---+ +---+ +---+ +
| | | | | |
+ + + + +---+ +---+ + +
| S | | |
+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
マイクロマウス競技
+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
| | | |
+ +---+ + +---+---+ +---+ + +---+ + +---+ + +
| | | | | | | | |
+ + +---+---+ + +---+---+---+ + + +---+ + + +
| | | | | | | | |
+ +---+---+---+---+---+ + + +---+ + + + + + +
| | | G G | | | | | | |
+---+---+ + + + +---+---+---+ +---+ +---+ +---+ +
| | | G G | | | | | | |
+ +---+---+---+ +---+ + + +---+ + + + + + +
| | | | | | | | |
+ + +---+ +---+ +---+---+---+ +---+ +---+ + + +
| | | | | | | |
+---+ +---+---+---+---+ +---+ + + + + +---+---+ +
| | | | | | |
+ +---+ +---+ +---+---+---+---+---+---+---+---+ + +---+
| S | |
+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
おわりに
他人が走るような迷路を作成するのは初めての経験でしたが、 僕が作った迷路をいろんなマウスが走っていて、 とても新鮮な気持ちでした。
どんなルートを選択するのかドキドキしながら見ていて、 審査員の気持ちをちょっと味わうことができました。
今回の迷路は、アルゴリズムによってさまざまなルートが出るように設計したので、 みなさんの探索アルゴリズムでも是非試してみてください！