約 2,323,300 件
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ロボット ランク：Ｃ Ｅ/Ｇ（大乱闘スマッシュブラザーズＸ） 属性 ・性別不明 ・心を持った機械 ・ロボット 敗北条件 固有の敗北条件なし 能力値 ＥＳＰ能力レベル ５ ＥＳＰパワー ３５ 耐久力 ５ 精神力 ４ 特殊能力 ・ロボット軍[戦闘前][手下：２](Ｅ時) 手下を２人得る。この手下は防御に同調できる。 ただし、攻撃と特殊には同調できない。 ・ロボビーム[戦闘][主要][攻撃][Ｅ] [ＬＶ：４ 火力：ビームキャノン]で対象１体に攻撃を行う。 この能力を使用した場合、３ラウンド経過するまでこの能力を使用できない。 ＥＳＰパワーを６消費する。 ・拡散ロボビーム[戦闘][主要][攻撃][Ｅ] Ｎ弾を利用し、対象１体に１：１の損害判定を２回行い、 その後、その対象に[ＬＶ：４ 火力：２０]で攻撃を行う。 ＥＳＰパワーを１５消費する。 ・ロボバーナー[戦闘][対抗(攻撃)] テレポートを利用することで、同ＬＶの回避を行う。 ＥＳＰパワーを利用したＣカードのＬＶの２倍消費する。 ・亜空間爆弾[戦闘][主要][ＥＭ](Ｅ時) ロボット軍による手下が２人いる場合のみ使用可能。 サイコスピアとゲートを利用することで、自分を含む全体はＥＳＰレベルチェックを行う。 失敗した対象は１０：１の損害判定を自身に行う。その後、戦闘を終了させる。 また、自分は死亡するまでロボット軍の能力を失う。 備考 このキャラクターへの意見 名前 コメント
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センサ系 3軸加速度センサ CDS フォトリフレクタ フォトトランジスタ
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カテゴリの1つ。 自ら動く機械を主に指す。 ■ロボットカテゴリのカード 【ノゾッキー】 【つよいロボット】 【ブランの騎士】 【ウォーカー】 【ポーター】 【暴発機械】 【生命駆除装置】 ■関連項目 用語集 カテゴリ
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草木も眠る丑三つ時。街中の明かりが消え、辺りが闇に包まれた頃、 キィィィンッ! 金属同士がぶつかる音が、辺りに鳴り響いた。 音が鳴るたびに火花が飛び散り暗い街を照らし出した。 音は間を空けて数分間続き、爆発音とともに辺りに静けさが戻った。 「お疲れ。…今日はどうだった」 メラメラと燃える炎に照らされながら、男が尋ねた。 「はい。今回は特に損傷らしい損傷はありませんでした」 炎の向こうから声が返ってきた。 「それは良かった。…騒ぎになる前に行くか」 辺りに風が巻き起こり、炎を消し去り、煙が立ち上る。 「はい」 返事とともに、煙の中に二つの光が瞬いた。 『ある男とロボットの話』 カナカナカナ… 太陽が頭上に輝き、遠くで蝉の声が鳴り響く。 男は作業を中断し、首にかけたタオルで額の汗を拭い、自分以外誰もいない工場の中で一人話し始めた。 「やはり、今までの戦闘で動力系統にかなりダメージが来てる。特に可動回路はもうおしまいだ。」 男は片手で顔を抑えると、悲しむように続きを話し始めた。 「昨日はなにもないと言っていたが、重症じゃないか…」 「すみません。あなたを…困らせたくありませんでした」 誰もいないはずの工場から返事がかえってきた。 「そんな…いらん気は利かせなくていいんだよ…っ」 男が声の方へと振り返りながら返事を返す。 そこには巨大なロボットが存在していた。 ロボットは床へと丁重に寝かされていた。 身体のあらゆるハッチは開放され、中では大小さまざまな機械が作動していた。 ロボットをよく見ると、ボディーには傷を隠すように全身に鉄板が打ち付けられ、中の機械は火花を上げたり、焼ききれたり、欠けたりしているのが多々あった。 「すまない…。ここの…いや、現代の技術じゃお前を治してやることはできない…」 男が悔しそうに話し出した。握られた両手が震えている。 「お前が…未来からやって来て、俺たちの為に戦ってくれて…それなのに俺は…」 男の顔から涙があふれてきた。 「気にしないでください…。私も初めはプログラムの命令で戦っていました。しかし今では、あなたを守れることが私の喜びであり誇りです」 表情なんてとても作れそうもないその鉄の顔が笑ったような気がして、男の目から涙が溢れ出した。 男の慟哭をかき消すように、サイレンの音が鳴り響いた。 敵が来たのだ。 男が工場のテレビをつけた。 テレビでは、暴れまわるロボットと、その様子が映し出されていた。 ナレーターが必死に状況を報告している。 「出撃します…!」 立ち上がろうとするロボットを男は必死に制止していた。 「もういいだろう!これ以上戦ったらバラバラになるぞ! それに…今度の相手は只者じゃない!出て行っても潰さ」 男の言葉をさえぎり、ロボットが話し出した。 「先ほども言いました。あなたを…街のみんなを守ることが、私の誇りです。」 「しかし、可動回路が壊れていては…」 男はなおも止めようと必死だった。が、 「ブースターと飛行回路は無事です。」 無駄だった。 「飛べるな?」 男がロボットへと話しかける。 「はい」 工場の外、ロボットは出撃体制へと入っていた。 「無理だけはしないでくれ…いざとなれば国防軍もいる。 もうこれ以上…大切なものを失いたくない」 「…分かりました。出撃します。離れていてください…」 男が離れると、轟音とともに炎を吹きながらロボットは出撃していった。 恐らく、敵わないだろう。 それでも、行かねばならない。 ロボットは、男が手を振る中、さらにスピードを上げていった。 「大切なものを守る為に」 ロボットが一人つぶやいた。 完 あるロボットと男の話・ＳＳに戻る
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登場するロボット 製作中につきリンクだけ http //www.geocities.jp/robotrpg2ch/robot.html ロボットの型 チェアード(人の乗る部分が露出) アーマード(人の乗る部分が中) ロボットの歴史 遺跡から発掘される いわゆるオーパーツ(オーバーテクノロジー) 「動くやぐら」のようなものだった 戦闘用ではなく、怪物や他部族を警戒し、威嚇も行う ロボットの原型は「脚」 初期型は2本足で障害や怪物を蹴散らすマシーン、そこに腕が付いて、屋根が付いて、今の形になった 現行モデルの原型となるモデルが作られたのは、ゲーム開始時から約80年前、大陸開拓時代に形成 腕の原型が付いたのは4,50年前のこと アドミニスト(海じいさん)、メシアル(カイの師匠)のテイラー家がフォルムのブレイクスルーに一役買っている これらの歴史は子供でも知っている(8 博物館に行けば出土品が展示されてレプリカが入り口横に立ってたりするんで) ロボの変化の歴史 オーパーツ技術を解析し、最初の凄い人がまず2脚マシンを開発 より手強い怪物に対処する為に腕の代わりになるようなものを装着 人型腕に発展 4脚ないしそれ以外の形のロボは別方向のアプローチだった ログから主要部分を抜粋(切り貼りしてあります) 8：ええ。トロットビークルの設定はは車に腕がついて、やがて立ち上がったらしいんですが 8：「怪物を駆逐するマシンはどんな形でどんな利点があるだろう」と考えると 8：たとえば腕から入ると移動手段には車輪やその他の機構が欲しくなって、 8：結果としてそのまま脚は付かないんじゃないかという 8：じゃあ最初から腕も足もあったのかとなると、そこまでのものが最初からできるか？と疑問 8：じゃあ脚だけなら？ 最初は移動式の見張りやぐらだったのかも 8：脚をぴんと伸ばせば腰は高所になるし、車輪と違って段差や悪路も行ける 8：さておき……80年前の元祖ロボットも、脚だけだったのでは、というのが8の考え 190：二足歩行で頭に機関銃だけついてる、みたいなｗ 190：今の二足歩行ロボットも 190：最初は脚のみからの開発だったみたいですしね 8：草木が茂る未開の地を、障害や怪物を「蹴散らし」活路を開いていったイメージ 190：よくロボットものに登場するザコロボットのイメージですね 8：やがて簡素なアームが付いて、立派な腕になって、繊細な指が付いて……ここが今あるチェアードの原型 8：というかこれはそのまんま ストローのことだったんですけどね (362) 763 しかし足だけで蹴散らすってのも中々想像できませんねぇ (109) 8 重機で車を踏み潰すシーンを脚でやる感じで (109) 8 さんざ蹴り転がした末にグシカァンと (362) 763 自分的には「足だけじゃ役不足だから腕が付いた」ってのがしっくりきますかね (109) 8 あー、なるほど (109) 8 あと考えたのは 2脚→4脚→脚を腕に見立てて操縦するテク→2脚2腕 (364) 190 こうして考えていると４脚は全く別理論にしたほうが良い気がしますね (109) 8 2脚→2脚重機アーム→2脚1腕→2脚2腕 のような感じですか (45) ssi 最初に4脚だと (45) ssi 普通に4脚+腕の進化になると思うので (45) ssi 最初に上手いことやっちゃった発明家が (45) ssi プロトタイプで2脚にした感じです 8：おそらく、飛ぶ怪物は少なかったのでしょう 8：もしくは、歩兵の対空射撃レベルで撃退できるものとしか出会わなかったと 190：何となく飛ぶ怪物は防御力が低そう (364) 190 最初のロボ開発から３０年くらい経って、怪物もある程度減ってきたところで (364) 190 遺跡から古代の遺物を発掘すれば儲かるぞー、という者達が増えてきて… (364) 190 あんまり無法が過ぎるものだから彼らに対する風当たりが強くなってきたところで、こりゃいかんと思ったセディス・ソーが頑張った
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パイロットデータ - スーパーロボット系(2) サンライズ、葦プロ作品。 無敵超人ザンボット３、無敵鋼人ダイターン３、戦国魔神ゴーショーグン、超獣機神ダンクーガ 神 勝平 2回行動可能レベル ： 42 近攻撃 遠攻撃 回避 命中 直感 技量 SP Lv 0 0 0 0 0 0 0 70 Lv60 0 0 0 0 0 0 190 ド根性 熱血 必中 気合 覚醒 愛 0 0 0 0 0 0 空 陸 海 宇 A A C A 特殊技能 L1 L2 L3 L4 L5 L6 L7 L8 底力 1 - - - - - - - ザンボット３のメインパイロット。 必中、熱血、気合、覚醒と、重要なコマンドが一人に集中しており、バランスが悪い。 2回行動がスーパーロボットの中では早め。 神江 宇宙太 2回行動可能レベル ： 46 近攻撃 遠攻撃 回避 命中 直感 技量 SP Lv 0 0 0 0 0 0 0 60 Lv60 0 0 0 0 0 0 170 集中 ひらめき 加速 てかげん かく乱 友情 0 0 0 0 0 0 空 陸 海 宇 C A B A ザンボット３の2号パイロット。 主な役割は集中、ひらめき、加速と、消費量が少ないものばかり。 精神ポイントが余りがちになるので、かく乱を積極的に使っていける。 神北 恵子 2回行動可能レベル ： 43 近攻撃 遠攻撃 回避 命中 直感 技量 SP Lv 0 0 0 0 0 0 0 50 Lv60 0 0 0 0 0 0 170 探索 偵察 足かせ 再動 愛 復活 0 0 0 0 0 0 空 陸 海 宇 A C A A ザンボット３の3号パイロット。 全ての精神コマンドがサポート系。苦労人であることを感じさせる。 とはいえ、覚えるコマンドは微妙なものが多い。真価を発揮するのは再動習得後。 勝平の覚醒と恵子の再動を併用することで、MAP兵器を最大限に活かすことができる。 最後に復活を覚えるが習得レベルが高い。意識して敵を倒さないと最後まで覚えず終いに。 破嵐 万丈 2回行動可能レベル ： 42 近攻撃 遠攻撃 回避 命中 直感 技量 SP Lv 0 0 0 0 0 0 0 110 Lv60 0 0 0 0 0 0 255 必中 ド根性 気合 ひらめき 熱血 魂 0 0 0 0 0 0 空 陸 海 宇 A A A A 特殊技能 L1 L2 L3 L4 L5 L6 L7 L8 底力 1 - - - - - - - ダイターン3のパイロット。 攻撃力が高いうえに最終的には魂まで覚える。 デフォルトのSP量が最高値の上、レベルアップ時の上昇量が通常の1.5倍。レベル49でカンスト。 2回行動もスーパーロボット勢では早く、地形適応もオールA。まさに完全無欠のヒーロー。洸といい勝平といい、富野キャラという理由で2回行動が早く設定されている節がある。 人並みに食あたりするらしい。 北条 真吾 2回行動可能レベル ： 46 近攻撃 遠攻撃 回避 命中 直感 技量 SP Lv 0 0 0 0 0 0 0 60 Lv60 0 0 0 0 0 0 160 必中 ド根性 気合 集中 熱血 友情 0 0 0 0 0 0 空 陸 海 宇 A A C B ゴーショーグンのメインパイロット。 必中、集中、熱血、気合が一箇所に集中。キリーが魂を覚えるまで、精神の使い方が難しい。 近攻撃の方が得意なのに、必殺技は遠攻撃。 レミー島田 加速 ひらめき 幸運 信頼 脱力 愛 0 0 0 0 0 0 ゴーショーグンの2号パイロット。 加速、ひらめき、幸運が主な役割。 キリー＝ギャグレー 探索 根性 てかげん 友情 覚醒 魂 0 0 0 0 0 0 ゴーショーグンの3号パイロット。 覚醒と魂という強力なコマンドを覚えるが、ゲーム後半に入ってから。 それ以外のコマンドのどうでもいい度が高い。とりあえず友情係。 藤原 忍 2回行動可能レベル ： 45 近攻撃 遠攻撃 回避 命中 直感 技量 SP Lv 0 0 0 0 0 0 0 40 Lv60 0 0 0 0 0 0 160 激怒 熱血 ド根性 気合 必中 加速 0 0 0 0 0 0 空 陸 海 宇 A B B B 今なお伝説的に語られる「途中で捨てられるダンクーガ」のメインパイロット。 地形の相性がダンクーガと悪く、総合でAになる地形がひとつも無い。 激怒を覚える貴重なパイロット。ダンクーガを捨ててしまうと、激怒が使えるのはボスだけ。 加速、必中役。熱血や気合の使いすぎに注意。 結城 沙羅 2回行動可能レベル ： 43 近攻撃 遠攻撃 回避 命中 直感 技量 SP Lv 0 0 0 0 0 0 0 40 Lv60 0 0 0 0 0 0 160 ド根性 気合 熱血 ひらめき 幸運 鉄壁 0 0 0 0 0 0 空 陸 海 宇 B A B B ダンクーガの2号パイロット。 ひらめき、幸運が主な役割。熱血、気合を使いたい場合は、まずは他のキャラから。 式部 雅人 2回行動可能レベル ： 46 近攻撃 遠攻撃 回避 命中 直感 技量 SP Lv 0 0 0 0 0 0 0 40 Lv60 0 0 0 0 0 0 160 根性 気合 熱血 集中 激励 愛 0 0 0 0 0 0 空 陸 海 宇 B A B B ダンクーガの3号パイロット。 精神コマンドはサポート色が強め。SPが少ないのが残念。 ダンクーガにサポート役を機体していないなら、まずは雅人から熱血、気合を使うと良い。 司馬 亮 2回行動可能レベル ： 44 近攻撃 遠攻撃 回避 命中 直感 技量 SP Lv 0 0 0 0 0 0 0 45 Lv60 0 0 0 0 0 0 165 根性 気合 熱血 信頼 てかげん 覚醒 0 0 0 0 0 0 空 陸 海 宇 B A B B ダンクーガの4号パイロット。 覚醒係。覚醒を覚えるまでは熱血、気合に専念できる。 4人の中で一人だけ、精神ポイント量が微妙に多い。
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性別 不明 見た目 胸には"ロボ"と書かれていている。 みんなの作品での扱い ロボモンの下位互換であり、年代物のロボット。 だから完全に活躍の場を奪われた悲しきロボット。 コメント 集めようにしかいない悲しいキャラ… -- クソユーザーです (2024-07-22 07 13 09) ｻﾝﾌﾟﾙﾉｷｬﾗﾆﾊｲｯﾃﾎｼｲﾃﾞｽ←叶わぬ願い -- クソユーザーです (2024-07-23 16 29 48) ロボモンの上位互換であって欲しかった、、、、 -- つそこさへ (2024-09-11 18 44 52) 名前 コメント
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ヘルスケアロボットの開発 緒言 厚生労働省の調査結果より, 仕事や職業生活でストレスを感じる人の割合は50% を超える. ストレスの解消を行わず無理をして仕事を続けてしまうと, うつ病などのメンタル不調に陥る. そのため,ストレスが溜まったことを早めに認識し対処する必要がある.このような問題に対してストレスを評価する研究が盛んに行われている.しかしこれらの研究では, ユーザ自身のストレス状態を知らせるのに時間がかかるという問題がある. そこで短時間にフィードバックしユーザにストレスの状態を意識させることが必要である.本研究では, 脈波を用いてストレス状態をフィードバックするヘルスケアロボットのためのストレス評価方法について検討を行う. 脈波とストレスの関係 人が精神的や肉体的にストレスを感じた時、大脳が刺激され交感神経に影響する．結果として、心拍数が上昇し、動悸を感じたり血圧の上昇が起こる．つまり、脈波を計測し、心拍数を測定することでストレスを感じているかどうかを判断できると考えられる． ローレンツプロット ローレンツプロットは、n秒のデータをx軸，n+1秒をy軸に信号をプロットする．プロットの面積を求めることで，信号のばらつき（カオス性）を求めることができる． 脈波には、心臓が血液を送り出す際に生じるR波という波形が存在する。n回目のR波とn+1回目のR波の間隔のことをRRI(R-R Interval)という．RRIの間隔はリラックス時はばらつきが大きいが、ストレス負荷時は心拍数が増加し、ばらつきが小さくなる。 このことから、RRIを計測し、ローレンツプロットでプロット、プロットの楕円面積を求めることで、ストレスを感じているかどうかを判断することができる．リラックス時はRRIのばらつきが大きいため楕円面積が大きくなり、ストレス負荷時はばらつきが小さく、楕円面積が小さくなる． 唾液アミラーゼ ストレスを評価する別の方法として唾液のアミラーゼ量を測定する方法がある．唾液内のアミラーゼ量が少ないとリラックスしており、多いとストレスを感じていることが知られている． ロボットの製作 ストレスが溜まった時にユーザに伝えるロボットの製作を行った。 製作過程は図を用いて説明をしているため,以下の手順でダウンロードをする。 NasNavi＞LS210D87Eをクリック＞綱島研究室＞栁澤研ロボット班2018＞ロボットの製作 ここでは,ロボットに動作を持たせるためのサーボモータのプログラミングを以下に示す。今回はマイクロコンピュータのESP32を使用したプログラミングとなっている。 + サーボモータのプログラミング [ESP32] #include "esp_system.h" //esp32を使用することを宣言 //初期設定 //パルス幅を変えることでサーボモータの角度を変えることが出来る int min = 26; //パルス幅の計算 (26/1024)*20ms ≒ 0.5 ms (角度0°) int max = 123; //パルス幅の計算(123/1024)*20ms ≒ 2.4 ms (角度180°) int b = 74; //パルス幅の計算 (74/1024)*20ms ≒ 1.45 ms (角度90°) int n = min; //minをnに置き換える void setup() { Serial.begin(9600); //9600bpsで通信 // ピンのセットアップ ledcSetup(0, 50, 10); // 0ch 高速チャンネル 50Hz 10bit 0～1023 // ピンのチャンネルをセット ledcAttachPin(15, 0); // 15pin 15番ピン, 0ch 高速チャンネル // PWM出力を行う.analogWrite()の代用ができる. ledcWrite(0, b); // 0ch 0チャンネル 最初にサーボホーンを90°回転させる delay(10000); //10秒待つ } void loop() { delay(9000); //9秒待つ ledcWrite(0, max); //0度にする delay(1000); //1秒待つ ledcWrite(0, n); //180°にする delay(1000); //1秒待つ ledcWrite(0, b); //90°にする delay(1000); //1秒待つ ledcWrite(0, max); //0度にする delay(1000); //1秒待つ ledcWrite(0, n); //180°にする delay(1000); //1秒待つ ledcWrite(0, b); //90°にする delay(9000); //9秒待つ } 心拍センサの仕組み 心拍センサには，安価な反射型脈拍センサ(https //pulsesensor.com/)を使用する．反射型脈拍センサは緑色波長(565[nm])の光を照射し，生体内を反射した光を計測する．動脈の血液内の酸化ヘモグロビンには，光を吸収する特性があり，心臓の脈動によって動脈の血液量が変化するため，生体内を反射する光の変化量から脈拍の測定を行うことができる． プログラム 心拍数の測定方法 心拍数を計測するには、R波を検出することができれば求めることができる。R波の検出ができれば、RRIを求めることができるため、RRIを移動平均し、60[s]÷RRI[s]＝心拍数[回]から心拍数を求めることができる． + 心拍数の測定 [Arduino] #define Pulse_pin 25 volatile int rate[60]; volatile unsigned long sampleCounter = 0; volatile unsigned long lastBeatTime = 0; volatile unsigned long StressCheckTime = 0; volatile unsigned long TotalTime = 0; q volatile int P = 1600; volatile int T = 1600; volatile int thresh = 1800; volatile int amp = 0; volatile boolean firstBeat = true; volatile boolean secondBeat = false; volatile boolean Pulse = false; volatile int BPM = 0; volatile int Signal; volatile int RRI = 800; volatile int On = 0; volatile int Stress = 0; volatile int interruptCounter; hw_timer_t * timer = NULL; portMUX_TYPE timerMux = portMUX_INITIALIZER_UNLOCKED; void IRAM_ATTR onTimer() {/* this function must be placed in IRAM */ /* we will do it inside a critical section , these marcos use portMUX_TYPE variable */ portENTER_CRITICAL_ISR( timerMux); interruptCounter++; portEXIT_CRITICAL_ISR( timerMux); /* other handling code if needed */ void setup() { // initialize serial communication at 9600 bits per second Serial.begin(9600); pinMode(Pulse_pin,INPUT); /* set prescaler 80 - tick every 1us (80MHz / 80) */ timer = timerBegin(0, 80, true); /* set the function name to call when interruption occured */ timerAttachInterrupt(timer, onTimer, true); /* set timer-interruption-interval to 1000000 counts - every 1s */ timerAlarmWrite(timer, 50000, true); /* enable timer */ timerAlarmEnable(timer); } void loop() { if (interruptCounter 0) { Signal = analogRead(Pulse_pin); sampleCounter += 50; TotalTime += 50; StressCheckTime += 50; int N = sampleCounter - lastBeatTime; if(Signal thresh Signal T){ T = Signal } if(Signal thresh Signal P){ P = Signal; } if (N 250) if (Signal thresh Pulse == false){ Pulse = true; On = 1000; RRI = sampleCounter - lastBeatTime; lastBeatTime = sampleCounter; if(secondBeat){ secondBeat = false; for(int i=0; i =59; i++){ rate[i]= RRI; } } if(firstBeat){ firstBeat = false; secondBeat = true; return; } word runningTotal = 0; for(int i=0; i =58; i++){ rate[i] = rate[i+1]; runningTotal += rate[i]; } rate[59] = RRI; runningTotal += rate[59]; runningTotal /= 60; BPM = 60000/runningTotal; } if (Signal thresh Pulse == true){ Pulse = false; amp = P - T; thresh = (amp*2)/3 + T; P = thresh; T = thresh; } if (N 30000){ thresh = 1800; P = 1600; T = 1600; lastBeatTime = sampleCounter; firstBeat = true; secondBeat = false; } if(On == 1000){ On = 0; } delay(50); } } } + 心拍数の測定 [Python] 今回センサはArduinoにつなぎ、それをパソコン上でシリアル通信を用いてpython上で処理を行っている。 import numpy as np import serial import time import csv from matplotlib import pyplot ###################################### 変数設定 ###################################### ser=serial.Serial( COM3 ,9600) ## Serial通信先の設定 a = 100 ## センサ値の移動平均をとる個数 b = 10 ## 差の移動平均をとる個数 ############ ↓Arduinoの計測プログラムのサンプリング時間を変更したら変える↓ ########### ######## 注意1：t1 / t3が上の移動平均の個数a,bより小さくならないようにすること ####### ######## 注意2：t1,t2,t4,60 t3 になるようにすること ####### t1 = 2 ## 閾値設定のサンプリング時間 [秒] t2 = 60 ## 心拍測定のサンプリング時間 [秒] t3 = 0.01 ## arduinoの心拍センサのサンプリング時間 [秒] t4 = 30 ## センサの値が0の時に停止するまでの時間設定 [秒] ###################################### 関数一覧 ###################################### def Measurement(ser,t3,t4) ## Arduinoから心拍の計測情報を受け取る関数 t = int(t4 / t3) ## forのrange範囲 = 操作なしで停止する時間 / センサのサンプリング時間 小数点以下いらないのでintで整数化 for i in range(0,10000) ## while文は無限ループが怖いのでfor文で対応 10000は適当 数値が大きければ何でもok try ## エラーが出た場合，大抵もう一度読み込めば読めるのでcontinueする line = ser.readline() ## シリアル通信先の出力を読み込む V = int(line.strip().decode( utf-8 )) ## 出力をutf-8に変換.末端行削除.strなのでintにして計算できるようにした. except continue if 1 = V = 1000 or V = 3000 ## 値が異常のためやり直し pass elif V == 0 ## V = 0は手が離れているため，for文で手が置かれるまでループ for n in range(0,t) try line = ser.readline() ## シリアル通信先の出力を読み込む V = int(line.strip().decode( utf-8 )) ## 出力をutf-8に変換.末端行削除.strなのでintにして計算できるようにした. except continue if V = 3000 ## 手が置かれた瞬間はライトの光量がセンサに返ってくるまで完全に真っ暗になり，センサ値が3000以上になる(しばらくすると1000～2000くらいになる) break ## 3000以下でbreakする設定すると部屋の光でbreakする可能性あり V = 0 ## 一定時間計測できなかった場合はV = 0 でセンサ値を返す if V ==0 break else pass else break return V ## センサの計測値を返す(センサ値は電圧) def threshold_setting(ser,t1,t3,t4,a,b) ## 閾値設定関数 print("閾値設定開始") V2 = Measurement(ser,t3,t4) ## センサ値読み取り t = int(t1 / t3) ## for文の繰り返し回数 = 閾値設定時間 / センサのサンプリング時間 intで整数化 stack_V = [V2] ## センサ値の平均を求めるのに使用 (V Voltage) stack_D = [0] ## センサ値の差．センサ値の閾値を決める計算に使用 (D Difference) for i in range(0,t) ## 心拍のサンプリング時間×t回 = 設定時間 V1 = Measurement(ser,t3,t4) ## センサ値読み取り D = V2 - V1 ## 一個前のセンサ値 - 現在のセンサ値 if D = 0 ## 差がマイナスならプラスに直す D = D * -1 stack_D = np.hstack([stack_D,D]) ## 差をリストに格納 stack_V = np.hstack([stack_V,V1]) ## 測定値をリストに格納 V2 = V1 ## 次のループ用に一個前のセンサ値として現在のセンサ値を登録 start_V,upper_limit,down_limit = threshold_calculating(stack_V,stack_D,a,b) ## 閾値計算関数 V_list = [V2] ## Voltage計測結果のリスト upper_limit_list = [upper_limit] ## 上限閾値のリスト down_limit_list = [down_limit] ## 下限閾値のリスト max_V = max(stack_V) ## 閾値設定中の最大電圧 print("閾値設定終了") print("______________________________") print(" ") print("現在の心拍センサ電圧値 " + str(V2)) print("閾値設定中の最大センサ電圧値" + str(max_V)) print("電圧平均 " + str(start_V)) print("閾値上限 " + str(upper_limit)) print("閾値下限 " + str(down_limit)) print("______________________________") print(" ") print("で測定開始します") print(" ") return V2,stack_V,stack_D,start_V,upper_limit,down_limit,V_list,upper_limit_list,down_limit_list,max_V ## 返し値 左から一個前のセンサ値，Vの平均，差の平均，上限閾値，下限閾値，センサ値のリスト，上限閾値のリスト，下限閾値のリスト def threshold_calculating(stack_V,stack_D,a,b) ## 閾値計算関数 move_ave_V = np.convolve(stack_V,np.ones(a)/a, valid ) ## センサ値の移動平均を算出 start_V = move_ave_V[-1] ## センサ値の移動平均のリストの一番最新の値を出力 move_ave_D = np.convolve(stack_D,np.ones(b)/b, valid ) ## 差の移動平均を算出 ave_D = move_ave_D[-1] ## 差の移動平均のリストの一番最新の値を出力 upper_limit = start_V + (ave_D * (2/3)) ## 閾値の上限を設定 down_limit = start_V + (ave_D * (1/3)) ## 閾値の下限を設定 return start_V,upper_limit,down_limit ## ↓開始前に1分計測する関数(BPMを求めるのに，1分間の脈動回数が必要なため) def start_setting(ser,t3,t4,V2,stack_V,stack_D,start_V,upper_limit,down_limit,V_list,upper_limit_list,down_limit_list) n = int(60 / t3) ## for文の繰り返し回数 = 60秒 / センサ値のサンプリング時間 intで整数化 c = 0 ## 1秒の脈拍回数の保存用 e = 0 ## 1秒を図るのに使用 t = 0 ## 計測時間の保存用 g = 0 ## 閾値の切替に使用 stack_R = [0] ## 1秒の脈拍回数の保存用リスト print("1分後に測定開始します。") for i in range(0,n) V1 = Measurement(ser,t3,t4) ## センサ値を読み取り if V1 == 0 ## 一定時間計測できなかった場合，V = 0が出力されるので停止 print("一定時間心拍が読み取れなかったため，中止しました") break t = t + t3 ## サンプリング時間を足していき、総計測時間を求める (センサ読み取り関数のエラーしたときなどのcontinueした時間を足すとより正確な計測時間になる) e = e + t3 ## サンプリング時間を足していき、1秒を求める (同上) Extreme_Value1 = V1 - V2 ## センサ値の傾きを求める if g == 0 ## 閾値が下限の時 stack_V = np.hstack([stack_V,float(V1)]) ## 脈動していない時のセンサ値を保存するリストを更新(閾値を求めるのに使用) if V2 = down_limit ## 下限の閾値を下回ったら上限の閾値に移行 g = 1 elif g == 1 ## 閾値が上限の時 if V2 = upper_limit and Extreme_Value2 = 0 and Extreme_Value1 = 0 ## 脈拍したとき c = c + 1 ## 脈拍回数を1増やす print(t) D = V2 - start_V ## 脈拍してない時としてる時のセンサ値の差を求める(閾値の設定に使用) if D = 0 ## 差が負の場合，正に直す D = D * -1 stack_D = np.hstack([stack_D,float(D)]) ## センサ値の差を保存するリストを更新(閾値を求めるのに使用) g = 0 ## 閾値を下限に移行 elif V1 = down_limit ## センサ値が下限以下の時 stack_V = np.hstack([stack_V,float(V1)]) ## 脈動していない時のセンサ値を保存するリストを更新(閾値を求めるのに使用) if e = 1 ## 1秒経過したら stack_R = np.hstack([stack_R,c]) ## 脈拍回数を保存 c = 0 ## 脈拍回数をリセット e = 0 ## 1秒間の計測をリセット start_V,upper_limit,down_limit = threshold_calculating(stack_V,stack_D,a,b) ## 閾値を計算 V2 = V1 ## 1回前のセンサ値を保存しておく(センサ値の差を求めるのに使用) Extreme_Value2 = Extreme_Value1 ## 1回前のセンサ値の傾きを保存(脈拍を計測するのに使用) if 15.01 = t = 15.00 ## 15秒経過 print("15秒経過") elif 30.01 = t = 30.00 ## 30秒経過 print("30秒経過") elif 45.01 = t = 45 ## 45秒経過 print("45秒経過") print("計測開始") print(" ") return V2,stack_V,stack_D,start_V,upper_limit,down_limit,V_list,upper_limit_list,down_limit_list,stack_R def BPM(ser,t1,t2,t3,t4,a,b) ## BPMの計測関数 t = 0 ## 計測時間の保存用 c = int(t2 / t3) ## for文の繰り返し回数 = 計測時間[秒] / センサ値のサンプリング時間 intで整数化 n = 0 ## 閾値の切替に使用 f = 0 ## 1秒を図るのに使用 g = 0 ## 1秒の脈拍回数の保存用 Extreme_Value2 = 0 ## 1回前のセンサ値の傾きを保存(脈拍を計測するのに使用) BPMdata = [ time , BPM ] ## BPMの保存用リスト original = [ time , Voltage , V_average , upper_limit , down_limit ] ## 原信号保存用リスト ## ↓閾値設定関数 V2,stack_V,stack_D,start_V,upper_limit,down_limit,V_list,upper_limit_list,down_limit_list,max_V = threshold_setting(ser,t1,t3,t4,a,b) ## ↓開始前に1分計測する関数(BPMを求めるのに，1分間の脈動回数が必要なため) V2,stack_V,stack_D,start_V,upper_limit,down_limit,V_list,upper_limit_list,down_limit_list,stack_R = start_setting(ser,t3,t4,V2,stack_V,stack_D,start_V,upper_limit,down_limit,V_list,upper_limit_list,down_limit_list) for i in range(0,c) V1 = Measurement(ser,t3,t4) ## センサ値を読み取り if V1 == 0 ## 一定時間計測できなかった場合，V = 0が出力されるので停止 print("一定時間心拍が読み取れなかったため，中止しました") break t = t + t3 ## サンプリング時間を足していき、総計測時間を求める (センサ読み取り関数のエラーしたときなどのcontinueした時間を足すとより正確な計測時間になる) f = f + t3 ## サンプリング時間を足していき、1秒を求める (同上) Extreme_Value1 = V1 - V2 ## センサ値の傾きを求める if n == 0 ## 閾値が下限の時 stack_V = np.hstack([stack_V,float(V1)]) ## 脈動していない時のセンサ値を保存するリストを更新(閾値を求めるのに使用) if V2 = down_limit ## 下限の閾値を下回ったら上限の閾値に移行 n = 1 elif n == 1 ## 閾値が上限の時 if V2 = upper_limit and Extreme_Value2 = 0 and Extreme_Value1 = 0 ## 脈拍したとき g = g + 1 ## 脈拍回数を1増やす D = V2 - start_V ## 脈拍してない時としてる時のセンサ値の差を求める(閾値の設定に使用) if D = 0 ## 差が負の場合，正に直す D = D * -1 stack_D = np.hstack([stack_D,float(D)]) ## センサ値の差を保存するリストを更新(閾値を求めるのに使用) n = 0 ## 閾値を下限に移行 elif V1 = down_limit ## センサ値が下限以下の時 stack_V = np.hstack([stack_V,float(V1)]) ## 脈動していない時のセンサ値を保存するリストを更新(閾値を求めるのに使用) if f = 1 ## 1秒経過したら stack_R = np.hstack([stack_R,g]) ## 脈拍回数を保存 BPM = BPM_calculating(stack_R) ## BPMを計算 print(BPM,t,V1) data2 = [t,BPM] ## BPMをリスト化 BPMdata = np.vstack([BPMdata,data2]) ## リスト化したBPMを保存 f = 0 ## 脈拍回数をリセット g = 0 ## 1秒間の計測をリセット start_V,upper_limit,down_limit = threshold_calculating(stack_V,stack_D,a,b) ## 閾値を計算 data1 = [t,V1,start_V,upper_limit,down_limit] ## 原信号をリスト化 original = np.vstack([original,data1]) ## リスト化した原信号を保存 V2 = V1 ## 1回前のセンサ値を保存しておく(センサ値の差を求めるのに使用) Extreme_Value2 = Extreme_Value1 ## 1回前のセンサ値の傾きを保存(脈拍を計測するのに使用) ser.close() ## シリアルポートを閉じる return original,BPMdata ## 原信号とBPMのリストを出力 def BPM_calculating(stack_R) b = len(stack_R) ## 脈拍回数のリストの要素数を出力 c = 0 ## 脈拍回数を出力した際に使用 d = 0 ## 脈拍回数の総和を求めるのに使用 ## 脈拍回数のリストに最初0が入っているため，for文の回数はリストの要素数-1しなくていい if b = 60 ## 要素が60以上なら a = b - 60 ## 要素から60引いた数を求める(for文で最新60秒の脈拍回数の総和を求めたいため) else a = 0 ## 60以下だと引くとマイナスになってしまうため,0 (基本ないはず) for i in range(a,b) ## 最新60秒間の脈拍回数からBPMを求める c = stack_R[i] ## 1秒間の脈拍回数を出力 d = d + c ## 60回1秒間の脈拍回数を足せば自動的にBPMになる return d ## BPMを出力 def savedata(original,BPMdata) ## 結果保存用関数 with open( Original.csv , a ) as f ## csv製作 csvを開く writer = csv.writer(f,lineterminator= \n ) ## /nで改行 writer.writerows(original) ## 複数行の配列の出力 原信号を保存 f.close() ## csvを閉じる with open( BPM.csv , a ) as f ## csv製作 csvを開く writer = csv.writer(f,lineterminator= \n ) ## /nで改行 writer.writerows(BPMdata) ## 複数行の配列の出力 BPMを保存 f.close() ## csvを閉じる print("end") def main() ## メインループ関数 original,BPMdata = BPM(ser,t1,t2,t3,t4,a,b) ## 計測関数 savedata(original,BPMdata) ## 結果保存用関数 ###################################### 実行処理 ###################################### if __name__ == "__main__" ## 他のプログラムにimportしたときに勝手に実行しないためのおまじない main() ## メインループ関数 心電図で胸部から測定した心拍数と上記のプログラムと心拍センサを用いて手首から測定した心拍数の比較実験を行った．結果、心電図の心拍数71[回]に対し、上記のセンサ及びプログラムは70[回]で誤差率0.7[%]の精度であった．心電図が胸部で測定を行っているのに対し、心拍センサは手首で測定を行っており、心臓の脈動を検知するタイミングがずれていると考えられることから、±1[回]の心拍数の誤差は許容範囲内に収まっていると考えられる． 原信号のCSVファイルから心拍数を求める + 原信号➡心拍数[python] import csv import numpy as np csv_file = open("Original.csv", "r", encoding="ms932", errors="", newline="" ) #リスト形式 f = csv.reader(csv_file, delimiter=",", doublequote=True, lineterminator="\r\n", quotechar= " , skipinitialspace=True) data = [ v for v in f] t = 0 t1 = 0 Extreme_Value2 = 0 m = 1 n = 1 a = 0 BPMdata = [ time , Voltage , BPM ] x = [0] x2 = [0] y2 = [0] sa_stack = [0] print("閾値設定") c =data[1] V2 = int(float(c[1])) start_value=[V2] for i in range(2,201) c = data[i] V1 = int(float(c[1])) sa = V2 - V1 if sa = 0 sa = sa * -1 if V1 == 0 pass else start_value = np.hstack([start_value,V1]) sa_stack = np.hstack([sa_stack,sa]) V2 = V1 print("start") V_start = np.average(start_value) V_start = int(V_start) sa_ave = np.average(sa_stack) alpha = V_start + (sa_ave * (2/3)) alpha2 = V_start + (sa_ave * (1/3)) y = [V1] alpha_line = [alpha] alpha_line2 = [alpha2] print(V_start,sa_ave,alpha,alpha2) for i in range(201,8601) c = data[i] V1 = int(float(c[1])) t = t + 0.05 Extreme_Value1 = V1 - V2 if V2 = alpha and Extreme_Value2 = 0 and Extreme_Value1 = 0 and a==0 BPM = 60/(t - t1) print(BPM,t) data2 = [t,V2,BPM] BPMdata = np.vstack([BPMdata,data2]) t1 = t sa = V2 - V_start if sa = 0 sa = sa * -1 sa_stack = np.hstack([sa_stack,float(sa)]) move_ave_sa = np.convolve(sa_stack,np.ones(5)/5.0, valid ) sa_ave = move_ave_sa[-1] x2 = np.vstack([x2,t]) y2 = np.vstack([y2,BPM]) a = 1 if V2 =alpha2 and a == 1 a=0 if a == 0 start_value = np.hstack([start_value,float(V1)]) move_ave = np.convolve(start_value,np.ones(50)/50.0, valid ) V_start = move_ave[-1] alpha = V_start + (sa_ave * (2/3)) alpha2 = V_start + (sa_ave * (1/3)) x = np.vstack([x,t]) y = np.vstack([y,V1]) alpha_line = np.vstack([alpha_line,alpha]) alpha_line2 = np.vstack([alpha_line2,alpha2]) V2 = V1 Extreme_Value2 = Extreme_Value1 n = n + 1 print("end") with open( BPM.csv , a ) as f writer = csv.writer(f,lineterminator= \n ) #/nで改行 writer.writerows(BPMdata) #複数行の配列の出力 f.close() ローレンツプロットの面積 + ローレンツプロット 今回はArudino esp32を用いてRRIからローレンツプロットの面積を求める。下記に書くプログラムは ローレンツプロットの面積を求めるプログラムであってRRIを求めてないのでこのプログラムでは動かない。 また行っているのは大まかに以下の5つの手順を行っている。 ①RRIデータをスタック ②RRIデータからローレンツプロットをプロット ③ローレンツプロットのプロット点を-45度回転させる ④回転後のプロット点のx・yの標準偏差を求める ⑤標準偏差から楕円の公式を用いて面積を求める volatile float angle = -1*(3.141592653589793/4); //ローレンツプロット点の回転角度 volatile int RRI_data[650]; //ここでローレンツプロットのプロット点を保存する物を650個以下とするもしそれを超えるとエラーが出る volatile float Area_ave = 0; //面積の平均 volatile float Area_sum = 0; //面積の合計 volatile float Area = 0; //面積 volatile int zz = 1; //ローレンツプロットの面積を求める範囲の変更 volatile int x = 0; //プロット点の個数を確認 volatile float Average_xdata = 0; //x座標の平均値 volatile float Average_ydata = 0; //y座標の平均値 volatile float RRI_std_xdata = 0; //x軸の標準偏差 volatile float RRI_std_ydata = 0; //y軸の標準偏差 void setup() { } void loop() { //略// //ローレンツプロットの面積を求めるためにRRIをスタック if(TotalTime =60000 500 =RRI RRI =1000){ //始めの1分間はRRIの閾値設定に使うのでその後にRRIが500～1000の間の物を1時保存 RRI_data[x] = RRI; //RRIをRRI_dataにスタック x = x+1; //個数を確認 } //略// //ローレンツプロットの面積を求める if(TotalTime =60000+(300000*zz)){ //最初の1分間(60000)を除いた後5分間(300000ms)おきにArea面積を求める zz = zz+1; //1回計算するごとに上記の条件を変えるよう int RRI_plot_xdata[x-1]; //ローレンツプロットのプロット点のx座標（x-1は最後に1回余計にx+1しているため） int RRI_plot_ydata[x-1]; //ローレンツプロットのプロット点のx座標（x-1は最後に1回余計にx+1しているため） for(int z = 1; z = (x-1); z++){ RRI_plot_xdata[z] = RRI_data[z-1]; //xのデータは0から始まっておりzは1からなので最初のデータから所得する RRI_plot_ydata[z] = RRI_data[z]; //ローレンツプロットはn+1した値をy軸データとするため1点ずらす } float rotation_RRI_xdata[x-1]; //回転した後のx座標 float rotation_RRI_ydata[x-1]; //回転した後のy座標 float RRI_sum_xdata = 0; //1回1回リセットする float RRI_sum_ydata = 0; //1回1回リセットする for(int z = 1; z = (x-1); z++){ //スタックしてあるものを読み込むために繰り返す rotation_RRI_xdata[z] = RRI_plot_xdata[z]*cos(angle)-1*RRI_plot_ydata[z]*sin(angle); //x座標の値を-45度回転させプロット点を回転 RRI_sum_xdata = RRI_sum_xdata+rotation_RRI_xdata[z]; //Averageを求めるために合計を求める rotation_RRI_ydata[z] = RRI_plot_xdata[z]*sin(angle)+1*RRI_plot_ydata[z]*cos(angle); //y座標の値を-45度回転させプロット点を回転 RRI_sum_ydata = RRI_sum_ydata+rotation_RRI_ydata[z]; //Averageを求めるために合計を求める } Average_xdata = RRI_sum_xdata/(x-1); //標準偏差を求めるために回転後のxdataの平均値を求める Average_ydata = RRI_sum_ydata/(x-1); //標準偏差を求めるために回転後のydataの平均値を求める float s_xdata = 0; //1回1回リセットする float s_ydata = 0; //1回1回リセットする for(int z = 1; z = (x-1); z++){ s_xdata = s_xdata+sq((rotation_RRI_xdata[z]-Average_xdata)); //それぞれの回転後のxdataから平均値を引いた値を2乗 s_ydata = s_ydata+sq((rotation_RRI_ydata[z]-Average_ydata)); //それぞれの回転後のydataから平均値を引いた値を2乗 } RRI_std_xdata = sqrt(s_xdata/(x-1)); //xの標準偏差を求める RRI_std_ydata = sqrt(s_ydata/(x-1)); //yの標準偏差を求める Area = (RRI_std_xdata*RRI_std_ydata*3.141592653589793)/4; //ローレンツプロットの楕円の面積を求める x = 0; //個数をリセット Serial.println(Area); //面積の値を出力 注意・・・//略//の部分でセンサーからの信号を得て経過時間TotalTimeと心拍間隔RRIを算出したりしている。 ローレンツプロットの面積からストレスが評価できるか検証するため、唾液アミラーゼと比較実験を行った．結果として、唾液アミラーゼとローレンツプロットの面積のストレス評価が同じような結果になったことを確認した． 活動量計による心拍数の測定(Fitbit Charge 2) + fitbit APIの心拍数データ取得方法 [Python] プログラム製作後、更新予定 研究の進捗状況 2019年度 ロボット製作拠点であるハイテクリサーチセンターの整備 使用する心拍センサと心電図の比較実験を行い、精度確認の実施 ロボット試作1号機の製作 心拍数の測定プログラムの製作 RRI間隔のローレンツプロット面積を用いたストレス評価プログラムの製作 唾液アミラーゼとローレンツプロット面積によるストレス値の比較実験 今後の展望 ●ローレンツプロットによるストレス評価実験のN増し ●ロボットの動きや色の変化を用いてストレス値を評価する ➡現在はロボットのしっぽの動作でストレスがあるかないかを評価しているが，色の変化を用いる場合，青色ならストレスが低く赤色に近づくほどストレス値が高いといったように段階的にストレス値の評価を行えるようにする ●ロボットの動作や外見による癒し効果やストレス値が高い場合にロボットが介入を行うことでストレスの軽減効果があるかを検証する 参考文献 マスコットロボットを活用したリアルタイムによるテクノストレス解消の検証,荒木亮磨,土肥紳一,情報処理学会第80回全国大会,(2018),pp.217-218 研究している内容が近いため，読んでおくといいと思います 柔らかいぬいぐるみロボットの動作生成,石川 達也,長谷川 晶一,研究報告 エンタテインメントコンピューティング（EC）,(2011),pp.1-6 ロボットの動作機構に利用している糸駆動に関する先行研究です 身体性が人工ペットとのふれあいによるセラピー効果に与える影響,林 里奈,加藤 昇平,日本感性工学会論文誌16巻1号,(2017),pp.75-81 実物のロボットとバーチャルロボットの違いについて研究が行われています 心拍揺らぎによる精神的ストレス評価法に関する研究，松本 佳昭，森 信彰,三田尻 涼,江 鐘偉,ライフサポート22巻3号,(2010),pp.105-111 心拍と精神的ストレスについて詳しく書かれています 平成29年 厚生労働省労働安全衛生調査（実態調査）結果の概況 論文ではないですが現代社会においてストレスを感じている社会人が年々増え続けていることがわかります．厚生労働省のHPから見ることができます． こころの耳 精神障害の労災補償件数の推移と主なできごと こちらも論文ではないですが，こころの耳というサイトの数字と絵でわかる職場のメンタルヘルスというページ（http //kokoro.mhlw.go.jp/infographics/02.html）からメンタルヘルスについて考える必要性があることがわかります
https://w.atwiki.jp/murasame0bc/pages/495.html
キャラクター名 ロボット 所属兵団 天梁閣 プレイヤースキル 財力 厨房度 ☆☆☆☆☆ ☆☆☆☆☆ ☆☆☆☆☆ 所属国 皇国 型 不動守or馬上見物 サブキャラ 蝋慕 発言の痛さ ここに発言を入れて下さい 総評 ここに評価を入れて下さい 本人への要望 本人より PKされたくなけりゃメンソウしてこいよ＾＾ 【以下備考等】 元々は義風×堂々にいて兵団長を務めていた程の人物だった。 しかし義風カーマ討伐イベントにちゃっかり青キャラ蝋慕で参加してるのが トグサの生放送でバレてしまい、興奮しすぎて退団→染井吉野にいる蝋慕で活動宣言してたはずが、 メインキャラであるロボットもしっかりと寝返って天梁閣に入団。 でも業物欲しいとなると相変わらず義風に頼ってる模様。 どこまで義風をバカにすれば気が済むのか。 【速報】 晒しを荒らしたのはロボットだと判明 ヘイチャで自慢げに語っていたらしい ソースがないので嘘だと言われても否定はできないが 兵団員の密告なので信じる価値はあると思う 要望があったのでロボットの動画とコミュ 実況動画() コミュ その密告してきた兵団はどこよ？義風か染井か天梁閣のどれかにもよるな。 -- 名無しさん (2014-09-02 15 57 34) 出たｗｗｗガセネタで晒しｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ -- 名無しさん (2014-09-02 16 17 31) ロボットには幻滅したけどさ、これはさすがにガセっぽいんだよなぁ。 -- 名無しさん (2014-09-02 16 42 42) そんなこと自慢気に語るやつじゃないぞ -- 名無しさん (2014-09-02 16 50 33) 晒すやつももう少し考えて晒せよｗｗｗｗｗ 白けるやろ -- 名無しさん (2014-09-02 17 06 21) いくらなんでもなあｗロボット話せばいい奴だよ。坂下に兵団押し付けられて頑張ってたのに香ばしい奴が入ってきては問題行動起こし（狩場マナー悪くて諍い、カーマの行動全般）、PKは仕方ない事だから免争付けよう、とか至極まっとうなアドバイスをしても聞かず（カーマ）、Dで暴言とかは良くないと言っても聞かず（カーマ）、これじゃ愛想つかして出て行っても仕方ないと思うわｗ -- 名無しさん (2014-09-02 18 30 10) 坂下と多少の絡みのあった者ですが、坂下はまさにこういう事やりそうな奴だよ。坂下がロボットさんに濡れ衣着せようとしてる感じがするｗ -- 名無しさん (2014-09-02 18 38 38) 団長なんだから首にすればよかったじゃん。愛想つかすのは勝手だけどそれで青いって糞兵団にまじって腹いせリンチとか自分自身がカーマと同等かそれ以下になってるって気づいてんのか？ -- 名無しさん (2014-09-02 19 12 45) 義風の人必死だねー -- 名無しさん (2014-09-02 19 28 14) 本当に坂下は最悪だよ ↑3 はよくわかってるね！！ 今度は坂下おまえの番だ！！自分のやった事は帰ってくるんだなｗイヤな思い沢山すればいいｗｗ -- 名無しさん (2014-09-02 20 40 21) 染井にサブはいいけど、天梁閣はダメでしょｗ 新人が何も知らないで入るのとは違う！ いい奴だったのに。 -- 名無しさん (2014-09-02 20 58 45) 坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだお前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ坂下お前のせいだ ↑ロボットの呪い乙ｗ -- 名無しさん (2014-09-02 21 07 48) テンリョウにメインいれてるもんな -- 名無しさん (2014-09-02 21 19 42) 染井が被害受けないことを祈る -- 名無しさん (2014-09-02 22 05 34) ↑４ ？（´ω｀） -- 名無しさん (2014-09-03 20 26 19) カスの中のカス こいつもう真面目じゃねぇだろ くたばれ -- 名無しさん (2014-09-04 00 17 50) 誰かロボットの実況動画貼ってやれよ -- 名無しさん (2014-09-04 01 31 16) 貼っといた -- 名無しさん (2014-09-04 05 44 51) ↑6ホンコレ -- 名無しさん (2014-09-05 18 17 24) 僕ロボットういーんういーんwががががッピーw -- 名無しさん (2014-09-28 13 29 02) バ フ が な い と 戦 え な い の ー ＞＜。 -- 名無しさん (2014-10-12 01 04 10) 馬から降りろよ糞雑魚 -- 名無しさん (2014-10-12 09 11 13) 僕ロボットギコギコガガガ クソ真面目に働くので仕事ください！ただ4日以上はきついので連勤出来ません。一週間以上社会人出来ませんけどクソ真面目野郎ギコギコガガガ -- 名無しさん (2014-10-14 11 29 20) 戦功上位のニートｗ性格悪すぎで会社クビになってますｗ -- 名無しさん (2014-10-17 00 41 19) ↑性格わるいって なにやらかしたっけ(・ω・） -- 名無しさん (2014-10-17 20 42 57) 単にゆとり過ぎてクビになっただけじゃねーの？ -- 名無しさん (2014-10-17 20 58 09) クビになってる会社二桁超えですｗ -- 名無しさん (2014-10-17 21 22 23) ロボットしゃべり方キモいしな -- 名無しさん (2014-10-17 21 34 59) 浪人して入った学校にも行かずの団長とニートきょうたと一緒にBCしてるのが楽しいのおwww -- 名無しさん (2014-10-17 22 03 33) いわゆる真面目系くず。そもそも自分で真面目とかいうやつにまともな奴はいないからな -- 名無しさん (2014-10-18 19 47 51) 名前 コメント
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【作品名】ココロ 【ジャンル】歌 【名前】ロボット 【属性】ロボット 【年齢】200歳 【長所】フシギィ…！ ココロォ…！ ココロォ…！ フシギィ…！ 【短所】ﾄﾞﾎﾞｯﾄ ﾑｷﾞｨﾝ ﾇﾗﾗﾇｰﾗｰ 【備考】作成されてから数百年が過ぎて、独りで残された状態で願ってたので数百歳、最低値で200歳とする ボカロ曲だが、本になったりCDに収録されて商業(同人ではない)に出ている vol.5