シラバス参照
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シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2024/09/12 現在 |
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開講科目名 ／Course |
知的ロボティクスＡ／AI-based RoboticsＡ | ||||||
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時間割コード ／Course Code |
S21B0032_S6 | ||||||
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開講所属 ／Course Offered by |
システム工学研究科／Graduate School of Systems Engineering | ||||||
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ターム・学期 ／Term・Semester |
2024年度／Academic Year 第2クォーター／2Q | ||||||
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曜限 ／Day, Period |
火／Tue 5 | ||||||
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開講区分 ／Semester offered |
第2クォーター／2Q | ||||||
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単位数 ／Credits |
1.0 | ||||||
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学年 ／Year |
1,2 | ||||||
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主担当教員 ／Main Instructor |
中村 恭之／Takayuki Nakamura | ||||||
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科目区分 ／Course Group |
_ | ||||||
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授業形態 ／Lecture Form |
講義 | ||||||
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教室 ／Classroom |
北１号館Ａ２０３／北１号館Ａ２０３ | ||||||
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開講形態 ／Course Format |
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ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy |
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教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
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| 中村 恭之／Takayuki Nakamura | システム工学部（教員） |
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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． |
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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． |
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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． |
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教科書 ／Textbook |
記載事項なし 講義資料はMoodleで公開する． |
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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． |
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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． |
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履修する上で必要な事項 ／Prerequisite |
記載事項なし |
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履修を推奨する関連科目 ／Related Courses |
記載事項なし |
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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． |
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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． |
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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】 |
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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． |
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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 ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考（担当） ／Notes |
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| 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 |