ロボット知能システム / Robot Intelligent System

単位数: 2. 担当教員: 張山 昌論. 開講年度: 2024. 科目ナンバリング: TEI-PRI320J.

メディア授業科目/Media Class Subjects

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主要授業科目/Essential Subjects

○

授業の目的・概要及び達成方法等

Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)

１．目的
次世代の知能ロボットでは，外界の環境情報をセンサで取込み，知能的処理を施した上で，アクチュエータを通して再びリアルワールド環境を自律的に制御していく．このようなロボットの頭脳となる知能処理の構成要素である，センシング，３次元計測，認識，予測・推定，プラニング，制御，学習，ロボット情報通信技術を理解する．また，未来情報社会において応用されるロボットシステムを開発するためのシステム統合技術についても修得することを目的とする．
２．概要
ロボットの運動学，動力学，ロボット制御，センシング技術，ロボットビジョン，予測・推定，プラニング，学習など知能処理の基本手法と共に，ロボットシステムを構築するためのシステム構築手法を講述する．
３．達成目標等
ロボット制御，センシング，３次元計測，認識，予測・推定，学習，プラニングなどの基本手法を理解し，これらを組み合わせたロボットシステムの構築技術を修得する．

授業の目的・概要及び達成方法等(Ｅ）

The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)

For intelligent robots, many tasks are required such as sensing the environmental information, intelligent processing for the sensed information, controlling the robot itself in the real world environment autonomously.
In this course, students will understand intelligent information processing for intelligent robotics such as sensing, three-dimensional measurement, recognition, prediction, planning, control, learning, and ICT for robotics.

他の授業科目との関連及び履修上の注意

システム制御工学，人工知能

他の授業科目との関連及び履修上の注意(Ｅ）

System control engineering, Artificial Intelligence

授業計画

授業情報はGoogle Classroomに 掲載されます ．
授業は，動画視聴とスライド資料を用いて行います．

1. 序論
2. ロボット知能システムの概要
3. ロボット制御 1：運動学・座標変換
4. ロボット制御 2：静力学と動力学
5. ロボット制御 3：位置決め制御と力制御
6. ロボットのモーションプランニング1
7. ロボットのモーションプランニング2
8. ロボットのモーションプランニング3
9. ロボットビジョン 1：３次元計測
10.ロボットビジョン 2：物体認識・情景解析
11.ロボットビジョン 3：SLAMを用いた自己位置推定
12.カルマンフィルタを用いたセンサーフュージョン1
13.カルマンフィルタを用いたセンサーフュージョン2
14.AIを用いた情報処理1
15.AIを用いた情報処理2

授業計画(Ｅ）

1. Introduction
2. Overview of Robot Intelligent System
3. Robot control 1: Kinematics, Coordinate transformation
4. Robot control 2: Statics and dynamics
5. Robot control 3: Positioning control and force control
6. Robot motion planning 1
7. Robot motion planning 2
8. Robot motion planning 3
9. Robot Vision 1：3D measurement
10.Robot Vision 2：Object recognition / scene analysis
11.Robot Vision 3：Self localization using SLAM
12.Sensor fusion using Kalman filter 1
13.Sensor fusion using Kalman filter 2
14.AI-Based Information Processing 1
15.AI-Based Information Processing 2

授業時間外学習

毎回，レポートを課し提出させる．

授業時間外学習（Ｅ）

Students are required to submit some reports every time.

成績評価方法及び基準

レポートにより評価を行う．

成績評価方法及び基準(Ｅ）

Submitted reports are evaluated.

教科書および参考書

• 岩波講座「ロボット学」 全７巻, 井上博允，金出武雄，内山勝，浅田稔，安西祐一郎　編, 岩波書店 ISBN/ISSN: 4000112414

オフィスアワー

担当教員と事前に日時を調整すること．

オフィスアワー（Ｅ）

Make an appointment in advance with the lecturers.