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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	ロボット制御 Robot Control	2	E232-01	2026年度５期（前学期）	修学規程第4条を参照

担当教員名
河合　宏之

＊印は、実務経験のある教員を示しています。

授業科目の学習・教育目標
キーワード	学習・教育目標
1.ロボットの座標系 2.モデリング 3.位置制御 4.Q学習 5.Python	ロボットがどのような構造や機能を持つか理解し、ロボットの表現方法を習得する。また、剛体の動力学の基礎を習得し、ロボットマニピュレータを制御対象として運動方程式の導出法や位置制御の方法を習得する。さらに、強化学習の基礎とQ学習について理解する。

授業の概要および学習上の助言

授業は、講義（質疑応答を含む）、演習およびレポート課題を適宜組み合わせて進める。本科目で取り扱う中心的な内容は以下である。　１．ロボット制御の基礎　２．強化学習の基礎オフィスアワーなどを積極的に利用し、レポートは完答して必ず提出すること。演習ではPythonを用いるため、ノートパソコンを使用する。

教科書および参考書・リザーブドブック
教科書：ゼロから作るDeep Learning 4 強化学習編[オーム社(オライリー・ジャパン)] 参考書：ロボット制御基礎論[コロナ社] ﾘｻﾞｰﾌﾞﾄﾞﾌﾞｯｸ：指定なし

履修に必要な予備知識や技能
制御工学入門、制御工学Ⅰを修得していることが望ましい。

学生が達成すべき行動目標
No.	学科教育目標（記号表記）
①	L	位置と姿勢を3次元空間上に表現できる。
②	L	順運動学問題を理解し、手先位置を計算できる。
③	L	ロボットマニピュレータの運動方程式を導出し、安定なフィードバック制御を実現できる。
④	M	ベルマン方程式が動的計画法において果たす役割を説明できる。
⑤	M	Pythonを用いてQ学習のコードを実装できる。
⑥

達成度評価
				評価方法
				試験	クイズ小テスト	レポート	成果発表 (口頭・実技)	作品	ポートフォリオ	その他	合計
総合評価割合	0	30	70	0	0	0	0	100
指標と評価割合	総合評価割合		0	30	70	0	0	0	0	100
	総合力指標	知識を取り込む力	0	20	20	0	0	0	0	40
		思考・推論・創造する力	0	10	20	0	0	0	0	30
		コラボレーションとリーダーシップ	0	0	0	0	0	0	0	0
		発表・表現・伝達する力	0	0	0	0	0	0	0	0
		学習に取組む姿勢・意欲	0	0	30	0	0	0	0	30

※総合力指標で示す数値内訳、授業運営上のおおよその目安を示したものです。

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
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
クイズ小テスト	①	レ	中間における振り返りとして，授業明細表に指定した予定で中間テストをおこなう．なお，授業の進行状況に応じて予定が変更されることがある．
	②	レ
	③	レ
	④
	⑤
	⑥
レポート	①	レ	授業内容の理解度を深めるために，不定期に７回程度，レポート課題を課す．
	②	レ
	③	レ
	④	レ
	⑤	レ
	⑥
成果発表 (口頭・実技)	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
作品	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
ポートフォリオ	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
その他	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥

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
ロボットマニピュレータに対して、モデリングの数式表現を導出できる。Pythonコードにより、ロボットの位置制御を実装し制御手法を変更できる。Pythonコードにより、グリッドワールドに対する状態価値関数や行動価値関数を適切に設定できる。	数式表現されたロボットマニピュレータの数学モデルを理解できる。Pythonコードにより、ロボットの位置制御を実装できる。Pythonコードにより、グリッドワールドにおけるQ学習を実行できる。

ＣＬＩＰ学習プロセスについて
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。

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（質疑応答を含む）と演習自己点検	予習：コンピュータの準備復習：学科の教育目標と本科目の関連，配布資料の理解	60 60
2回	１自由度並進ロボットと１自由度回転ロボット	講義（質疑応答を含む）と演習自己点検	予習：配布資料の通読復習：配布資料の理解	60 60
3回	物体の位置と姿勢	講義（質疑応答を含む）と演習自己点検	予習：配布資料の通読復習：配布資料の理解	60 60
4回	順運動学とヤコビ行列	講義（質疑応答を含む）と演習自己点検	予習：配布資料の通読復習：配布資料の理解	60 60
5回	２自由度ロボットアームの運動モデル	講義（質疑応答を含む）と演習自己点検	予習：配布資料の通読復習：配布資料の理解	60 60
6回	２自由度ロボットアームの位置制御	講義（質疑応答を含む）と演習自己点検	予習：配布資料の通読復習：配布資料の理解	60 60
7回	３自由度移動ロボット，総合演習	講義（質疑応答を含む）と演習自己点検	予習：配布資料の通読復習：配布資料の理解	60 60
8回	総合演習，中間テスト	演習と小テスト自己点検	予習：第７回までの学習内容の復習	120
9回	バンディット問題	講義（質疑応答を含む）と演習自己点検	予習：教科書該当範囲の通読復習：教科書該当範囲の理解	60 60
10回	マルコフ決定過程	講義（質疑応答を含む）と演習自己点検	予習：教科書該当範囲の通読復習：教科書該当範囲の理解	60 60
11回	ベルマン方程式	講義（質疑応答を含む）と演習自己点検	予習：教科書該当範囲の通読復習：教科書該当範囲の理解	60 60
12回	動的計画法	講義（質疑応答を含む）と演習自己点検	予習：教科書該当範囲の通読復習：教科書該当範囲の理解	60 60
13回	Q学習	講義（質疑応答を含む）と演習自己点検	予習：教科書該当範囲の通読復習：教科書該当範囲の理解	60 60
14回	ニューラルネットワーク	講義（質疑応答を含む）と演習自己点検	予習：教科書該当範囲の通読復習：教科書該当範囲の理解	60 60
15回	総合演習と学習内容の振り返り	解説と講義（質疑応答を含む）自己点検	復習：授業内容の復習	120