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専門教育課程 ロボティクス学科(〜2024年度入学)
| 授業科目区分 |
科目名 |
単位数 |
科目コード |
開講時期 |
履修方法 |
専門教育課程
専門科目
専門 |
ロボティクス統合演習
Robotics Integrated Exercise
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2 |
E237-01 |
2026年度
７期（前学期）
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修学規程第4条を参照 |
| 授業科目の学習・教育目標 |
| キーワード |
学習・教育目標 |
| 1.ロボティクスとシステム解析
2.ロボティクスとシステム制御
3.ロボティクスと機械学習
4.AIロボティクスと基盤モデル
|
AIの発展に伴いロボティクスにおける運動知能の実現が重要となっている．物理的な実世界
における身体の動きを，本演習では数理的な振子モデルを通して総合的に学習する．まず振
子をダイナミカルシステムとして解析できるようする．次に倒立振子をシステム制御により
安定化できるようにする．そして強化学習に基づく倒立振子の制御についても習得する．最
後にLLMからVLAに至る基盤モデルに基づくAIロボティクスについて学ぶ．本演習ではMATLAB
/Pythonを用いる． |
| 授業の概要および学習上の助言 |
| 線形代数・確率・最適化および解析学・力学の基礎について理解しておく必要がある．またシステム制御（制御工学）と機械
学習の基礎について理解しておく必要がある．予習については，授業の前に講義資料を示すので，必要な事項をあらかじめ確
認しておく．復習については，授業で出される演習課題レポートを自分の力で解き，次回までに不明な点を明らかにしておく
． |
| 教科書および参考書・リザーブドブック |
| 教科書：指定なし
参考書：指定なし
ﾘｻﾞｰﾌﾞﾄﾞﾌﾞｯｸ：指定なし |
| 学生が達成すべき行動目標 |
| No. |
学科教育目標
（記号表記） |
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| ① |
L,J,O |
振子をダイナミカルシステムとして解析することができる |
| ② |
L,J,O |
倒立振子をシステム制御により安定化することができる |
| ③ |
L,J,O |
倒立振子を強化学習に基づき制御することができる |
| ④ |
L,J,O |
AIロボティクスのための基盤モデルを構築することができる |
| ⑤ |
L,J,O |
問題の本質を理解し，身につけた知識と技術を統合して問題を解決することができる |
| ⑥ |
L,J,O |
与えられた制約のもとで計画的に仕事をすすめ，まとめることができる |
| 達成度評価 |
|
|
評価方法 |
| 総合評価割合 |
0 |
0 |
60 |
0 |
0 |
0 |
40 |
100 |
| 指標と評価割合 |
総合評価割合 |
0 |
0 |
60 |
0 |
0 |
0 |
40 |
100 |
| 総合力指標 |
0 |
0 |
40 |
0 |
0 |
0 |
0 |
40 |
| 0 |
0 |
20 |
0 |
0 |
0 |
0 |
20 |
| 0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
| 0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
20 |
20 |
| 0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
20 |
20 |
| 評価の要点 |
| 評価方法 |
行動目標 |
評価の実施方法と注意点 |
| 試験 |
① |
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|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
クイズ
小テスト |
① |
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| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
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| レポート |
① |
レ |
出題された課題の解答や解決策をまとめ，レポートとしてまとめる． |
| ② |
レ |
| ③ |
レ |
| ④ |
レ |
| ⑤ |
レ |
| ⑥ |
レ |
成果発表
(口頭・実技) |
① |
|
|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| 作品 |
① |
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|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| ポートフォリオ |
① |
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| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| その他 |
① |
レ |
学習に取り組む姿勢・意欲を評価する． |
| ② |
レ |
| ③ |
レ |
| ④ |
レ |
| ⑤ |
レ |
| ⑥ |
レ |
| 具体的な達成の目安 |
| 理想的な達成レベルの目安 |
標準的な達成レベルの目安 |
| 振子のダイナミカルシステムとしての解析，倒立振子のシステ
ム制御による安定化，倒立振子の強化学習に基づく制御，そし
てAIロボティクスのための基盤モデルの構築について，数理的
によく理解しMATLAB/Pythonを用いて実施することができる． |
振子のダイナミカルシステムとしての解析，倒立振子のシステ
ム制御による安定化，倒立振子の強化学習に基づく制御，そし
てAIロボティクスのための基盤モデルの構築について， MATLA
B/Pythonを用いて実施することができる． |
| 授業明細 |
| 回数 |
学習内容 |
授業の運営方法 |
学習課題 予習・復習 |
時間：分※ |
| 1回 |
ガイダンス
講義の目標と動機付け |
講義と演習 |
予習：ロボティクスとシステム制
御・機械学習の基礎
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 2回 |
総合学習A（ロボティクスとシステム解析）
振子，状態と状態方程式，状態空間と平衡状態 |
講義と演習 |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 3回 |
総合学習A（ロボティクスとシステム解析）
トラジェクトリー，線形化 |
講義と演習 |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 4回 |
総合学習A（ロボティクスとシステム解析）
線形化，安定性 |
講義と演習 |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 5回 |
総合学習B（ロボティクスとシステム制御）
倒立振子，フィードバック制御 |
講義と演習 |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 6回 |
総合学習B（ロボティクスとシステム制御）
現代制御 |
講義と演習 |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 7回 |
総合学習B（ロボティクスとシステム制御）
モデル予測制御 |
講義と演習 |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 8回 |
総合学習C（ロボティクスと機械学習）
強化学習，マルコフ決定過程，Q学習 |
講義と演習 |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 9回 |
総合学習C（ロボティクスと機械学習）
深層Q学習 |
講義と演習 |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 10回 |
総合学習C（ロボティクスと機械学習）
深層強化学習 |
講義と演習 |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 11回 |
総合学習D（AIロボティクスと基盤モデル）
LLM, Attention |
講義と演習 |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 12回 |
総合学習D（AIロボティクスと基盤モデル）
Transformer(1) |
講義と演習 |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 13回 |
総合学習D（AIロボティクスと基盤モデル）
Transformer(2) |
講義と演習 |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 14回 |
総合学習D（AIロボティクスと基盤モデル）
ViT, VLM, 生成AI |
講義と演習 |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解 |
90 |
| 15回 |
総合学習D（AIロボティクスと基盤モデル）
VLA
学習内容のまとめ
自己点検
学習内容の振り返り |
講義と演習，まとめ |
予習：講義資料の通読
復習：講義資料の理解
学習内容の振り返り |
60 |
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一般に、授業あるいは課外での学習では：「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、ＧｏｏｄＷｏｒｋ！」：のようなプロセス（一部あるいは全体）を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間（例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間／週）を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。