タイトル

科目番号 教室 登録人数 履修登録方法 対面/遠隔
知能332   [木5]工1－322   50   抽選対象   遠隔授業  
開講年度 期間 曜日時限 開講学部等
2024 後学期 木5 工学部工学科  
講義コード 科目名[英文名] 単位数
617034002 知能ロボット   2  
担当教員[ローマ字表記]
山田 孝治  
授業の形態
講義
 
アクティブラーニング
 
 
授業内容と方法
本授業は、知能332 （講義コード：617034002）は、知能情報コース用の授業です。
工学融合科目(選択)しての「知能ロボット」は"知能983（講義コード：618041002)"をを受講してください。こちらを受講しても工学融合科目と認められません。

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　知能性，動作性，万能性，柔軟性，個体性をもつ総合システムとしてのロボット論を，古典的ロボット制御から知能ロボット実現への流れの中で，講義する．
ロボットの概念を学び，ロボットの構造，機能，運動に関して多角的に学ぶ．
また，ロボットの知能化に必要なアーキテクチャやアルゴリズムを検討し，エンターティメントロボットなどの知能ロボットの最新技術を理解する．
【授業方法】
Microsoft Teamsにてオンライン授業を行います。
大学のcs.u-ryukyu.ac.jpのアカウントで
「CLS_知能ロボット」
というチームにお入りください。
 
URGCC学習教育目標
情報リテラシー、専門性
 
達成目標
○総合システムとしてのロボットを制御するためのさまざまな手法について理解している（論理性）
○ロボットの要素技術を理解し活用するための情報収集が可能である（実践性）
○総合システムとしてのロボットを具体的に理解しているとともに，新しいロボットを創発していく能力を有する（創造性）
○知能ロボットの構造，機能，運動に関して多角的観点から，その技術知識を理解できる（専門性）
 
評価基準と評価方法
○総合システムとしてのロボットの基本概念および要素技術を説明できる
○ロボットにおける知能の定義を把握している
○ロボット制御手法を理解し活用できる．
○ロボットシミュレーション技法を活用することができる
レポート(100%)として評価する。
 
履修条件
特になし
 
授業計画
第１回：ガイダンス：ロボット研究と社会影響，フィクションのロボット
第２回：ロボットの歴史と基本概念
第３回：最先端科学との融合領域におけるロボット：ジェミノイド，ロボットコミュニケーション，バイオミメティクス，他
第４回：様々なロボットハードウェア１：マニピュレータ，パワードスーツ，他
第５回：様々なロボットハードウェア２：ヒューマノイドロボット，ドローン，他
第６回：様々な領域で活躍するロボットアプリケーション：医療，介護，レスキュー，建設，清掃，農業，宇宙におけるロボット．モビリティ．エンターテインメントロボット
第７回：ロボットハードウェアの要素技術：センサー，アクチュエーター，ビジョン
第８回：ロボットソフトウェア：プラットフォーム，物理エンジン，OpenCV
第９回：ロボットモーション１：二足歩行
第１０回：ロボットモーション２：その他の移動技術
第１１回：モーションデザイン：機械学習，統計的行動決定，プランニング
第１２回：ロボットパーセプション：認識，計測技術：SLAM，顔認識，モーションキャプチャ
第１３回：ロボットインテリジェンス１：反応行動，適応行動
第１４回：ロボットインテリジェンス２：協調行動，行為の理解
第１５回：ロボットインテリジェンス３：認知発達ロボティクス，人間的知能
 
事前学習
気になる点は質問できるように整理しておくこと。
第2回以降については授業は講義用Webページにて指示する。
 
事後学習
講義で実習したことを復習し、時間内にできなかった課題は次の授業までに行うこと。
 
教科書にかかわる情報
教科書 書名 ISBN
978-4-274-21072-3
備考
著者名
日本ロボット学会編
出版社
オーム社
出版年
2011
NCID
 
教科書全体備考
必要な資料は配布する．
 
参考書にかかわる情報
参考書 書名 ISBN
4061539965
備考
著者名
出版社
出版年
NCID
参考書 書名 ISBN
4274131866
備考
著者名
出版社
出版年
NCID
参考書 書名 ISBN
4320120329
備考
著者名
出版社
出版年
NCID
参考書 書名 ISBN
9784061565234
備考
著者名
出版社
出版年
NCID
参考書 書名 ISBN
427420345X
備考
著者名
出版社
出版年
NCID
 
参考書全体備考
 
 
使用言語
日本語
 
メッセージ
Microsoft Teamsにてオンライン授業を行います。
大学のcs.u-ryukyu.ac.jpのアカウントで
「CLS_知能ロボット」
というチームにお入りください。
 
オフィスアワー
火曜日３限，木曜日4限
 
メールアドレス
この項目は教務情報システムにログイン後、表示されます。
 
URL
授業に関する連絡は，WebClassにて行っております．
 

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