シラバス参照

基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名
／Course

ロボット学／Fundamentals of Robotics

時間割コード
／Course Code

G1001016_G1

開講所属
／Course Offered by

共通／

ターム・学期
／Term・Semester

2025年度／Academic Year　　第2クォーター／2Q

曜限
／Day, Period

火／Tue　1

開講区分
／Semester offered

第2クォーター／2Q

単位数
／Credits

1.0

学年
／Year

1,2,3,4

主担当教員
／Main Instructor

村田　頼信

授業形態
／Lecture Form

講義

教室
／Classroom

東１号館Ｅ１-１０２／E1-102

開講形態
／Course Format

ディプロマポリシー情報
／Diploma Policy

要件年度／Required Year	要件所属／Course Name	ディプロマポリシー／Diploma Policy	DP値／DP Point
2020/04 ～9999/04	共通	幅広い教養と分野横断的な学力	8
2020/04 ～9999/04	共通	課題解決力と自己学修能力	2

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Affiliation
奥野　恒久／Tsunehisa Okuno	システム工学部（教員）
中村　恭之／Takayuki Nakamura	システム工学部（教員）
丸　典明	システム工学部（教員）
村田　頼信	システム工学部（教員）
吉田　登	システム工学部（教員）
吉野　孝／YOSHINO Takashi	システム工学部（教員）
幹　浩文／Hirofumi Miki	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい／Course Aims	機械は，人間の動作を如何に精密かつ正確にしかも素早く行うかといったことを念頭に発展してきた．そして，機械は，電機･電子技術と融合したメカトロニクスに発展し，さらには機械自身が感覚を持ち自ら考えるなど自律的に人間に近い動作をすることでロボットと呼ばれるようになった．これまで，ロボットは工場など人間の生活とは別空間で生産などの仕事を担ってきた．しかし，近年，ロボットは，人間の生活空間に入り込んできており，掃除ロボットやアシストスーツなど人と共存する機械として進歩してきている．このように，人間とロボットの共存が進んでいく中で，ロボットに関する知識の修得は必要不可欠である．本講義では，情報収集能力を身につけることで，多方面で活躍するロボットやロボットに関連する技術（センサ，アクチュエータ，情報処理，材料，環境保全，デザイン，コミュニケーションなど）を知る．そして，これからのロボットの在り方や人間とロボットの関係性，それにより良い生活を得るのにロボットがどの様に関わっていくかについて考えることで考察力を養う．
到達目標／Course Objectives	理科系・文科系にかかわらず，ロボットに関する知識が無くても，受講可能である．ロボットを題材に幅広く科学技術を考えることで，この分野に対する興味を高めることができる．さらに，最新の科学技術の理解やサイエンスコミュニケーションをとる上で必要となる基礎知識を習得することができる．
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	各回の授業で課題（レポート）を課し，授業内容の理解度を評価する．課題（レポート）は，各回100点満点で採点し，計８回分の点数を平均して成績を評定する．なお，成績評定の区分は次のとおりとする．　Ｓ：十分理解し，なおかつ他人に対しても正確に説明ができる（９０点以上）　Ａ：十分理解している（８０～８９点）　Ｂ：理解している（７０～７９点）　Ｃ：おおむね理解している（６０～６９点）　不可：全く理解していない（６０点未満）
教科書／Textbook	特に使用しない．なお，配付資料がある場合は，Moodleを介して配信する．
参考書・参考文献／Reference Book	講義中に適宜紹介する．また，必要に応じて，補足の資料はMoodleを介して配信する．
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	すべての学生に理解できるように講義を進めるが，自分でも興味を持って情報収集しながら理解に努めてほしい．講義中に課題に取り組んでもらうこともあるため，遅刻しないことはもちろん，途中退室することなく受講することを求める．なお，講義に出席をせずに課題レポートだけを提出した場合は，そのレポートの採点は行わない．
履修する上で必要な事項／Prerequisite	各回の資料配付および課題レポートの提出はMoodleを介して行うため，各自，PCを必ず持参すること．
履修を推奨する関連科目／Related Courses	適宜，講義中に紹介する．
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	本講義の授業計画に沿って，準備学習と復習を行うことが望ましい．さらに，講義内容に関連する課題レポートの作成に際し，調査・考察を含めて，毎回の講義に際し予習 2 時間・復習 2 時間の自主的な授業時間外学習を求める．
その他連絡事項／Other messages	連絡が必要な場合は，メール，教育サポートシステムもしくはMoodleを介して行う．教養科目（基幹）－科目群３『生命と、その多様性を考える』
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	テレビや新聞などで報道される科学技術の話題に興味を持つことが望まれる．また，不明な点があれば，そのままにせず，図書館等で自ら調べて理解することを心掛けると良い．なお，講義で課す課題には，幅広い（複数に領域にまたがる）知識を要するものある．また，課題をこなすことで学生自身が学修進展の状況を把握・確認できるので，できる限り自分の力で課題に取り組む事が重要である．【「アクティブ・ラーニング」実施要項⑨,⑪】
オフィスアワー／Office Hours	主担当　村田：水曜日　12：30～14：30 （北１号館 A319号室）メールにて事前予約をお願いします．　murata@wakayama-u.ac.jp
科目ナンバリング／Course Numbering	C20021J1010011b1
実務経験／Practical Experience	無

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け／Subjects and position in the whole course	学習方法と内容／Methods and contents	備考（担当）／Notes
1	第１回	ロボットとは	ロボットとは，ロボットの歴史，ロボットの種類，映画･アニメの中のロボットなど	村田
2	第２回	ロボットの感覚	ロボットに必要な感覚，各種センサ，計測技術など	村田
3	第３回	ロボットの運動	機構，アクチュエータ，マニピュレーション技術，歩行・移動技術など	丸
4	第４回	ロボットの情報処理技術	センサ情報処理，学習機能など	中村
5	第５回	ロボットと材料	メカニカル材料、センサ材料、自己修復材料など	奥野
6	第６回	ロボットと環境保全	IoT・AI技術を活用した環境保全への取り組み	吉田
7	第７回	ロボットとのコミュニケーション	人間と会話できるロボット実現のための技術など	吉野
8	第８回	ロボットと未来	ロボットの未来と展望	幹

授業の概要・ねらい／Course Aims	機械は，人間の動作を如何に精密かつ正確にしかも素早く行うかといったことを念頭に発展してきた．そして，機械は，電機･電子技術と融合したメカトロニクスに発展し，さらには機械自身が感覚を持ち自ら考えるなど自律的に人間に近い動作をすることでロボットと呼ばれるようになった．これまで，ロボットは工場など人間の生活とは別空間で生産などの仕事を担ってきた．しかし，近年，ロボットは，人間の生活空間に入り込んできており，掃除ロボットやアシストスーツなど人と共存する機械として進歩してきている．このように，人間とロボットの共存が進んでいく中で，ロボットに関する知識の修得は必要不可欠である．本講義では，情報収集能力を身につけることで，多方面で活躍するロボットやロボットに関連する技術（センサ，アクチュエータ，情報処理，材料，環境保全，デザイン，コミュニケーションなど）を知る．そして，これからのロボットの在り方や人間とロボットの関係性，それにより良い生活を得るのにロボットがどの様に関わっていくかについて考えることで考察力を養う．
到達目標／Course Objectives	理科系・文科系にかかわらず，ロボットに関する知識が無くても，受講可能である．ロボットを題材に幅広く科学技術を考えることで，この分野に対する興味を高めることができる．さらに，最新の科学技術の理解やサイエンスコミュニケーションをとる上で必要となる基礎知識を習得することができる．
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	各回の授業で課題（レポート）を課し，授業内容の理解度を評価する．課題（レポート）は，各回100点満点で採点し，計８回分の点数を平均して成績を評定する．なお，成績評定の区分は次のとおりとする．　Ｓ：十分理解し，なおかつ他人に対しても正確に説明ができる（９０点以上）　Ａ：十分理解している（８０～８９点）　Ｂ：理解している（７０～７９点）　Ｃ：おおむね理解している（６０～６９点）　不可：全く理解していない（６０点未満）
教科書／Textbook	特に使用しない．なお，配付資料がある場合は，Moodleを介して配信する．
参考書・参考文献／Reference Book	講義中に適宜紹介する．また，必要に応じて，補足の資料はMoodleを介して配信する．
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	すべての学生に理解できるように講義を進めるが，自分でも興味を持って情報収集しながら理解に努めてほしい．講義中に課題に取り組んでもらうこともあるため，遅刻しないことはもちろん，途中退室することなく受講することを求める．なお，講義に出席をせずに課題レポートだけを提出した場合は，そのレポートの採点は行わない．
履修する上で必要な事項／Prerequisite	各回の資料配付および課題レポートの提出はMoodleを介して行うため，各自，PCを必ず持参すること．
履修を推奨する関連科目／Related Courses	適宜，講義中に紹介する．
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	本講義の授業計画に沿って，準備学習と復習を行うことが望ましい．さらに，講義内容に関連する課題レポートの作成に際し，調査・考察を含めて，毎回の講義に際し予習 2 時間・復習 2 時間の自主的な授業時間外学習を求める．
その他連絡事項／Other messages	連絡が必要な場合は，メール，教育サポートシステムもしくはMoodleを介して行う．教養科目（基幹）－科目群３『生命と、その多様性を考える』
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	テレビや新聞などで報道される科学技術の話題に興味を持つことが望まれる．また，不明な点があれば，そのままにせず，図書館等で自ら調べて理解することを心掛けると良い．なお，講義で課す課題には，幅広い（複数に領域にまたがる）知識を要するものある．また，課題をこなすことで学生自身が学修進展の状況を把握・確認できるので，できる限り自分の力で課題に取り組む事が重要である．【「アクティブ・ラーニング」実施要項⑨,⑪】
オフィスアワー／Office Hours	主担当　村田：水曜日　12：30～14：30 （北１号館 A319号室）メールにて事前予約をお願いします．　murata@wakayama-u.ac.jp
科目ナンバリング／Course Numbering	C20021J1010011b1
実務経験／Practical Experience	無

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information