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講義概要/Course Information

2020/04/28 現在

科目基礎情報/General Information

授業科目名 /Course title (Japanese)	ロボット情報工学特論
英文授業科目名 /Course title (English)	Advanced Information Engineering for Robotics
科目番号 /Code
開講年度 /Academic year	2020年度	開講年次 /Year offered	全学年
開講学期 /Semester(s) offered	後学期	開講コース・課程 /Faculty offering the course	博士前期課程、博士後期課程
授業の方法 /Teaching method	講義	単位数 /Credits	2
科目区分 /Category	大学院専門教育科目 - 専門科目Ⅱ
開講学科・専攻 /Cluster/Department	機械知能システム学専攻
担当教員名 /Lecturer(s)	舩戸　徹郎
居室 /Office	西2-227（舩戸）/ W2-227 (Funato)
公開E-Mail /e-mail	funato@uec.ac.jp
授業関連Webページ /Course website	www.funato.lab.uec.ac.jp
更新日 /Last updated	2020/03/02 10:13:55	更新状況 /Update status	公開中 /now open to public

講義情報/Course Description

主題および 達成目標 /Topic and goals	知能ロボットにおいては、ハードウェアとソフトウェアを統合する情報システムの存在が重要である。特にヒューマノイドロボットのような複雑な身体をもつロボットの制御や知的な振る舞いには、高度かつ多様なセンシングとその情報処理が不可欠である。また逆に情報システムとしてロボットを捉えると、身体性をもつことにより大きな可能性が広がる。こうした背景のもと本講義では、計算機科学とロボティクスの融合をベースとした知能ロボティクスの要素技術と、システム統合について学ぶことを目的とする。 Various sensing and information processing are indispensable for control and intellectual behavior of robots with complex bodies such as humanoid robots. Conversely, if you consider a robot as an information system, its possibilities broaden due to its physicality. This lecture aims to learn state-of-the-art technologies and system integration of intelligent robotics based on the fusion of computer science and robotics.
前もって履修 しておくべき科目 /Prerequisites	特になし NIL
前もって履修しておくこ とが望ましい科目 /Recommended prerequisites and preparation	制御工学、ロボットの機構と力学 Control Engineering, Robotics
教科書等 /Course textbooks and materials	教科書：なし 参考書： 適宜紹介する NIL
授業内容と その進め方 /Course outline and weekly schedule	英語タイプIIにより講義を実施 授業では、実環境で使われるロボットが、どのような学問体系を基礎として研究・開発され、どのような技術を基に作られているのかについて学習する。姿勢制御、運動制御、運動学習といったロボットに必要な基礎知識を、人や動物の情報処理研究と対応づけながら解説し、ロボティクス研究に必要な機械・情報処理技術についての基礎知識を得る。前半の講義では、主にロボットの身体系を中心に扱い、後半の講義では身体と感覚を統合する情報系や学習系を中心に講義を行う。 主な内容は以下の通りである。 第１回：イントロダクション 　　　　ロボットの情報処理で使われる技術 第2～４回：姿勢と運動の制御 　　　　第２回：運動制御１（フィードバック制御） 　　　　第３回：運動制御２（力学） 　　　　第４回：運動制御３（神経制御系） 第５回：自律分散システム 第６回：創発 第７～８回：シミュレーション 　　　　第７回：ロボットシミュレーションの基礎 　　　　第８回：ロボットシミュレーションの実践 第９回：情報イントロダクション 第１０回：機械学習 第１１回：ニューラルネットワーク 第１２回：ディープラーニング 第１３回：強化学習 第１４回：神経の学習 第１５回：教師なし学習と期末課題 In this lecture, we first outline the fundamental technology for researching and developing the robotics working in the real world. In the first half, I give lectures on the technologies for the body systems of robotics. In the second half, I give lectures on the technologies for the information systems of robotics. Also, lectures on robotics and integration as an intelligent system are given. The main contents are as follows: 1) Introduction 2) Posture and motion control 3) Dynamical simulation for robotics 4) Distributed systems and Emergence 5) Machine Learning 6) Learning in the neural systems 7) Issues for the future
実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience
授業時間外の学習 （予習・復習等） /Preparation and review outside class	予習は特に必要としない。各回の講義について復習を行うこと。 No preparation is required. Review is expected after each lecture.
成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） /Evaluation and grading	(a)　評価方法 成績評価＝（中間レポートの評価点50%〉＋〈期末レポートの評価点50%） (b) 評価基準 以下の到達レベルをもって合格の最低基準とする。 (1) ロボティクスに必要な力学の基礎を理解している (2) 機械学習の基礎を理解している (3) 知能ロボティクスの基礎を理解している (4) 知能ロボットのためのシステム統合を理解している (a) Evaluation Report I: 50% + Report II: 50% (b) Grading Understanding of mechanical dynamics for robotics Understanding of machine learning Understanding of intelligent robotics Understanding of system integration
オフィスアワー： 授業相談 /Office hours	特に設けない。質問等はメールで受け付ける。 Send e-mail if you have questions.
学生へのメッセージ /Message for students	知能ロボットの世界では、非常に幅広い知識が要求される。そうした知識を身につけ、非常に複雑なシステムを扱う面白さを感じてほしい。 I hope you enjoy the world of intelligent robotics.
その他 /Others	なし NIL
キーワード /Keyword(s)	モーターコントロール、姿勢・運動制御、知能ロボティクス、信号処理、機械学習 Motor control, Posture/motion control, Intelligent robotics, Signal processing, Machine learning