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	知的ロボティクスＡ／AI-based RoboticsＡ
時間割コード ／Course Code	S21B0032_S6
開講所属 ／Course Offered by	システム工学研究科／Graduate School of Systems Engineering
ターム・学期 ／Term・Semester	2024年度／Academic Year　　第2クォーター／2Q
曜限 ／Day, Period	火／Tue　5
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
主担当教員 ／Main Instructor	中村　恭之／Takayuki Nakamura
科目区分 ／Course Group	_
授業形態 ／Lecture Form
教室 ／Classroom	北１号館Ａ２０３／北１号館Ａ２０３
開講形態 ／Course Format
ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
中村　恭之／Takayuki Nakamura	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい ／Course Aims	ロボティクスやコンピュータビジョンで使用する数学は，ベクトル，行列など線形代数が主である． 座標やロボットの状態，関節角度の組を表すためにベクトルをそれらの変換のために行列を使用したり，大量のデータを統計処理するためにデータを行列で表現して，その後の処理を行列演算で表現することが多い． 本講義では，ロボットの運動学・逆運動学を題材として，ロボティクスやコンピュータビジョンで使用される線形代数の数学的概念や計算論について学び，さらに，いくつかの具体的な計算方法に述べる．また，最後に，それらの計算方法について，実際にpythonを用いた数値実験を行ってもらう． この講義で学んだことを各自の研究に活用されることを期待する．
到達目標 ／Course Objectives	講義で紹介する様々な計算モデルの数学的概念や計算論について，基本的事項を説明することができる．
成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria	講義中に課す課題の評価(40％)，及び期末試験の成績(60%)によって評価する．講義中の課題においては講義内容の理解度を評価し，期末試験においては学期全体の講義内容について，把握および深化の度合いを評価する．
教科書 ／Textbook	記載事項なし 講義資料はMoodleで公開する．
参考書・参考文献 ／Reference Book	講義時間中に紹介する． 特定の参考書はない．
履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students	講義の説明のために公開する資料は，他人への再配布・転載不可である．
履修する上で必要な事項 ／Prerequisite	記載事項なし
履修を推奨する関連科目 ／Related Courses	記載事項なし
授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours	本授業の授業計画に沿って，準備学習1時間と復習1時間を行ってください．さらに，授業内容に関連する課題に関する調査・考察を含めて，毎回の授業ごとに自主的学修を求めます．
その他連絡事項 ／Other messages	対面・遠隔授業，どちらの場合でも，Moodleを使用します．
授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes	講義期間中に課されるレポート，小テストは必ず提出すること． レポートでは自らテーマを設定する課題も含んでいる． 【「アクティブラーニング」実施要項⑤】
オフィスアワー ／Office Hours	授業をすべて対面で行う場合は，講義終了後から講義室において質問を受けます． 授業をすべて非対面で行う場合は，Moodleや，e-mailで質問してください．
科目ナンバリング ／Course Numbering	S61055J10099T507

No.	回（日時） ／Time (date and time)	主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	1	ロボットの運動学―座標変換―
2	2	ロボットの逆運動学―解析的手法―
3	3	ロボットの逆運動学―疑似逆行列―
4	4	ロボットの逆運動学―特異値分解―
5	5	ロボットの逆運動学―ヤコビ行列―
6	6	ロボットの逆運動学―逆行列・特異値姿勢―
7	7	python演習―
8	8	まとめと試験