ロボット情報工学特論(大学院連携科目)

www.funato.lab.uec.ac.jp, www.nakata-lab.mi.uec.ac.jp

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.

特になし
NIL

制御工学、ロボットの機構と力学
Control Engineering, Robotics

教科書:なし

参考書:
適宜紹介する

NIL

英語タイプII(Ca)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
ロボットの研究・開発に使用される技術
第2～4回:ロボットの駆動要素技術
第2回:電磁気応用アクチュエータ
第3回:減速機構・伝達機構
第4回:ソフトアクチュエータ
第5回:センサ技術
第6回:システムインテグレーション:ロボットオペレーティングシステム(ROS)と基盤モデル
第7回:ヒューマンーロボットインタラクションと中間課題
第8回:後半イントロダクション:ロボットと情報技術における研究開発動向
第9回:自律分散システム/創発
第10回:自然界における運動の制御
第11-14回:機械学習
第11回:機械学習/ニューラルネットワーク
第12回:ニューラルネットワーク/ディープラーニング
第13回:ディープラーニングと教師なし学習
第14回:強化学習
第15回:神経の学習と期末課題

In this lecture, we first outline the fundamental technology for researching and developing the robotics working in the real world. In the first half, we give lectures on the technologies for the body systems of robotics. In the second half, we 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
2-4) Actuator technology (Electromagnetic actuators, transmission mechanisms, and soft actuators)
5) Sensor technology
6)System integration: ROS (Robot Operating System) and foundation models
7) Human-Robot Interaction
8) Introduction of the second half
9) Distributed systems and Emergence
10) Motion control of natural systems
11-14) Machine Learning / Neural Network
15) Learning in the neural systems / Reports

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.

(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

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.

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.

特になし
NIL