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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2022/03/31 現在

基本情報/Basic Information

遠隔授業の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています
開講科目名
/Course
共生ロボティクス特論/Symbiotic Robotics
時間割コード
/Course Code
S2200780_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
2022年度/Academic Year  第3クォーター/3Q
曜限
/Day, Period
月/Mon 3, 月/Mon 4
開講区分
/Semester offered
第3クォーター/3Q
単位数
/Credits
2.0
学年
/Year
1,2
主担当教員
/Main Instructor
小川原 光一
科目区分
/Course Group
 
授業形態
/Lecture Form
教室
/Classroom
A203(北1号館)/A203(北1号館)
開講形態
/Course Format

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
小川原 光一 システム工学部(教員)
授業の概要・ねらい
/Course Aims
この授業は、人間と共生するロボットを実現するために必要なロボットミドルウェアや基本的な認識・動作生成技術について理解することを目標とします。
この授業を受講することにより、プログラム開発実習をとおして実践的な知識を得ることができます。
到達目標
/Course Objectives
・ロボットミドルウェアや基本的な認識・動作生成技術について構成やアルトリズムを説明し、プログラムによって実装できるようになる。
成績評価の方法・基準
/Grading Policies/Criteria
成績は課題(レポート)によって評価します。
課題(レポート)は各回100点満点で8回実施し、それを平均します。
成績評定の区分は次のとおりとします。
 S:十分理解し、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
補足資料をMoodleで配布します。
参考書・参考文献
/Reference Book
ROS2ではじめよう次世代ロボットプログラミング(近藤豊著者・技術評論社・ISBN 978-4297107420・3,058円)
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)(岡谷貴之著・講談社・ISBN 978-4061529021・3,080円)
詳解 確率ロボティクス Pythonによる基礎アルゴリズムの実装(上田隆一著・講談社・ISBN 978-4065170069・4,290円)
これからの強化学習(牧野貴樹、他著・森北出版・ISBN 978-4627880313・4,620円)
つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~(小川雄太郎著・マイナビ出版・ISBN 978-4839965624・3,608円)
履修上の注意 ・メッセージ
/Notice for Students
自分でも興味を持って情報収集しながら取り組んでください。
履修する上で必要な事項
/Prerequisite
授業内でPCを必要とするので、PCを持参してください。
Pythonを使用したプログラミング課題を課します。
課題レポートはMoodleから提出してもらいます。
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、1回あたり1時間の準備学習と3時間の復習を行ってください。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な学修を求めます。
その他連絡事項
/Other messages
必要な場合はMoodleを介して連絡します。
授業理解を深める方法
/How to deepen your understanding of classes
③発見学習,体験学習,反転授業
⑤学生自らが具体的なテーマや対象を設定する学習
オフィスアワー
/Office Hours
担当 小川原
木曜日 14:50~16:20(北1号館 A318号室)
メールにて事前に連絡してください。
ogawara@wakayama-u.ac.jp
科目ナンバリング
/Course Numbering
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回目 共生ロボティクスの事例 共生ロボティクスの事例
2 2回目 ロボットミドルウェア ロボットミドルウェア PC使用
3 3回目 ROS2 ROS2 PC使用
4 4回目 RT Middleware RT Middleware PC使用
5 5回目 画像の送受信と画像処理 画像の送受信と画像処理 PC使用
6 6回目 人体の運動推定と認識技術 人体の運動推定と認識技術 PC使用
7 7回目 画像特徴と物体認識 画像特徴と物体認識 PC使用
8 8回目 自己位置推定と地図作成 自己位置推定と地図作成 PC使用
9 9回目 ロボットの運動計画 ロボットの運動計画 PC使用
10 10回目 深層学習の基礎 深層学習の基礎 PC使用
11 11回目 深層学習の応用 深層学習の応用 PC使用
12 12回目 強化学習の基礎 強化学習の基礎 PC使用
13 13回目 強化学習の応用 強化学習の応用 PC使用
14 14回目 深層強化学習 深層強化学習 PC使用
15 15回目 まとめと実習 まとめと実習 PC使用

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