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Google Classroomのクラスコードは工学研究科Webページ
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html
（大学院シラバス・時間割・履修登録）にて確認すること。
制御システムとしてロボットを取り上げ、知能的に制御するための手法について講義する。具体的には、ロボットキネマティクス、ロボットダイナミクス、センシング、アーキテクチャについて概説し、 ビジュアルサーボシステムの原理と構築法を説明する。 また視覚に基づく制御を実現する要素技術として、イメージセンサ、画像処理、画像追跡を取り上げて、実際のプログラム例とデモンストレーションを交えながら講義する。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
The aim of this lecture is to obtain the basics knowledge and to know the latest trend for intelligent control systems.
Lectures on robot kinematics, robot vision, and feedback control theory will be given. Lectures on building blocks for robot vision systems such as image sensors, image processing and visual tracking will also be given.
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．
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.
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学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
ロボットは，多自由度の知能化機械である．本講義では，ロボットシステムを構築する際に不可欠な，ロボットマニピュレータのモデリングと運動制御の基礎について学ぶ．講義は，Kevin M. Lynch, Frank C. Park著の "Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control" （関連URL参照）を用いて行う．ロボティクスIの内容を基礎として，この教科書の後半部分，特に運動計画，運動制御，マニピュレーションについて学習する．
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https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
A robot is an intelligent mechanical system with multiple degrees of freedom. In this lecture, students will learn the fundamentals of modeling and control of a robot manipulator. Most of the lecture is given based on a textbook, "Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control," which is authored by Kevin M. Lynch and Frank C. Park and known as one of the best textbooks in robotics. Following Robotics I, the last half of the textbook will be taught, especially on motion planning, control, and manipulation in robotics.
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学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
ロボットは，多自由度の知能化機械である．本講義では，ロボットシステムを構築する際に不可欠な，ロボットマニピュレータのモデリングと運動制御の基礎について学ぶ．講義は，John J. Craig著の "Introduction to Robotics, Mechanics and Control"を用いて行う．ロボティクスIの内容に続き，この教科書の後半部分，特に動きの運動計画，運動制御について学習し，また実際にプログラミング言語を用いた実装についての演習を行う．
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)
A robot is an intelligent mechanical system with multiple degrees of freedom.In this lecture, students will learn the fundamentals of modelling and control of a robot manipulator. Most of the lecture is given based on a textbook, "Introduction to Robotics, Mechanics and Control," which is authored by John J. Craig and known as one of the best textbooks in the robotics. Following Robotics I, the last half of the text book will be taught, especially on motion planning and motor control in robotics. In addition, we learn how to implement the robot motor control, kinematics and dynamics with programming language in hands-on style.
Classcode: 2o263hk
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#The contents of this class will be announced on Google Classroom called Robot Systems Engineering.
#Please check the Google Classroom whose class-code is "eht2j46".
ロボットは，機械要素，アクチュエータ，センサ，プロセッサと，それらを統合し知的な動作を創出するためのソフトウェアが高度に融合するシステムである．また，ロボットは，利用される実世界に統合されて初めてシステムとしての性能を発揮する．特に，本講義では，実世界で用いることが可能なロボットシステムを開発するために必要なロボット技術を紹介するとともに，それらを統合して開発された最新のロボットシステムを紹介する．
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#The contents of this class will be announced on Google Classroom called Robot Systems Engineering.
#Please check the Google Classroom whose class-code is "eht2j46".
The robot is an intelligent system that consists of mechanical parts, actuators, sensors, and controllers. By integrating the several parts, systems, and control methods effectively, the robot could realize the required tasks in the real-world environment. This lecture especially focuses on the fundamental robot technologies for developing the robot system used in the real world environment and introduces the latest robot system developed by the integration of their robot technologies.
方法：
オンライン、対面、またはハイフレックス形式にて授業を行います。授業に関する情報は Google Classroom にて通知しますので、必ずアクセスしてください。
クラスコードは vj6jdio です(2023年度時点)。
1. 目的
本講義では、様々な問題解決を支援する応用知能ソフトウエアに関する知識システムについて学ぶ。クラウド時代における知識システムは、その動作基盤としてのクラウドインフラと、多様な知識や処理機能を活用して設計・実現する情報処理技術が重要な構成要素となる。実社会における種々の問題解決を目指す応用知能ソフトウェアの構成と機能について、クラウドインフラ技術、及び非記号知識を扱うパターン情報処理技術の双方の視点から議論する。
2. 概要
以下の内容について扱う。
- クラウドの世界観
- クラウドのユーザ管理と権限設定
- クラウドの費用
- Infrastructure as Code
- コンテナ
- クラウドの監視
- 認証基盤
- パターン情報の取り扱い
- 画像理解信号からシンボルへ
- 画像理解に基づくパターン情報処理
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１．目的
ディジタル画像は非常に多くの情報を含むメディアであり、画像情報処理は様々な分野のマルチメディア化に不可欠な技術である。本講義では、人間の画像処理と視覚特性の関連および、コンピュータによる画像処理技術の基礎について学ぶ。
２．概要
視覚系の構造および明るさ・色・空間の知覚などと画像処理技術との関連、コンピュータによる画像処理技術の基礎に加え、基本的な画像認識法について解説する。
３．達成目標等
主に以下の能力を習得することを目標とする。
・人間の視覚系の基本特性を理解し、画像処理との関連を説明することができる。
・コンピュータによる画像処理の基本的な考え方を理解する。
授業形態については Google Classroom で確認すること。
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1. Purpose
Digital images are media including a lot of information, and image information processing is a technology indispensable for multimedization in various fields. In this course, students learn about the relation of the human image processing and the human visual characteristic, and the foundation of the image processing technology by a computer.
2. Outline
This course provides explanations of the relation of the image processing technology and the structure of the vision system, the consciousness of brightness, color and space, etc. The foundation of the image processing technology by a computer and a fundamental image recognition method is also explained.
3. Goal
The purpose of this course is to understand the followings.
- The basic characteristic of human vision system, and relation with image processing.
- The fundamental technology of image processing by a computer.
For more information on this lecture, refer to the information in Google Classroom.
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１．目的：今日の社会基盤の整備や運用において，情報通信技術は必要不可欠である．本演習では，その基礎となる情報処理技術の理論・アルゴリズムと実際のシステム構築手法について学ぶ．
２．概要：本演習では，社会基盤の整備や運用に必要とされる情報処理技術として，画像処理，地形情報処理，シミュレーション，空間情報処理，遺伝的アルゴリズムニューラルネットワーク等を取り上げて，数値計算システムを用いて，それらの原理とアルゴリズムについて学ぶ．演習の最後には，自らが設定した課題を解決するためのシステム構築を行う．
３．達成目標等：具体的な達成目標はつぎの3点である：
・社会基盤の整備や運用に用いられる情報処理技術の理論とアルゴリズムを説明できる．
・社会基盤プロジェクト解決のためのプログラムの設計と開発ができる．
・自らが設定した課題に対して最適なシステム開発を行うことができる．
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1. Object
Information and communication technology is indispensable for today's infrastructure development, operation. In this course, students will learn the theory and algorithm of the information processing technology that is the basis of infrastructure development, and practical system construction method.
2. Summary
Students will learn the principles and algorithms of image processing, topographic information processing, simulation, spatial information processing, genetic algorithm and neural network as information processing technologies required for the development and operation of infrastructure using a numerical analysis system. At the end of this course, students will construct a system to solve the problem set by themselves.
3. Goal of Study
Students should be able to do the following:
- Explain the theory and algorithms of information processing technology required for the development and operation of infrastructure.
- Design and develop computer programs for the solution of infrastructure projects.
- Develop an optimal system for a subject set by themselves.
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コンピュータビジョンの様々な問題とその解決方法を説明する．問題とは，物体やシーンを撮影した画像から，それらに関する何らかの情報，例えばシーンの３次元形状や物体のカテゴリ名などを推定する逆問題のことである．関連する基本的概念を説明した上で，コンピュータビジョンの問題への複数のアプローチの方法を，特に深層学習による方法を中心に解説する．
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This course explains various problems of computer vision and their solutions. The problems are basically inverse-problems in which we wish to estimate some information about an object or a scene from their image(s), such as the categories of objects and the three-dimensional shape of a scene. Students will first learn a series of fundamental concepts, and then study a number of approaches to the problems of computer vision, where the main focus is on deep learning methods.
Google Classroom class code: miblimm