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学習支援計画書(シラバス) 検索システム
機械工学専攻
対象課程 科目名 単位数 科目コード 開講時期 授業科目区分
博士前期課程(修士課程)
マルチエージェントシステム特論
Multi-agent Systems
1 2157-01 2023年度
後学期
関係科目
担当教員名
授業科目の学習・教育目標
キーワード 学習・教育目標
1.マルチエージェントシステム 2.合意制御 3.位置姿勢同期 4.MATLAB/Simulink マルチエージェントシステムに対する協調制御に関して学ぶ.マルチエージェントシステム に対する合意制御則を設計した後,剛体ネットワークに対する位置姿勢同期を議論する.MA TLAB/Simulinkを使い,シミュレーション検証を行う.
授業の概要および学習上の助言
講義は,以下の話題を中心に進める.必要に応じて小テストとレポート課題を実施して理解を深める. ・積分器モデルに対する合意制御 ・全方向移動ロボットに対する同期制御 ・全方向移動ロボットに対する目標位置姿勢を有する同期制御
教科書および参考書・リザーブドブック
[Reference books] ・T. Hatanaka, N. Chopra, M. Fujita, and M. W. Spong: Passivity-Based Control and Estimation in Networked Roboti cs, Springer-Verlag (2015) ・東,永原,石井,林,桜間,畑中,マルチエージェントシステムの制御,コロナ社 (2015)
履修に必要な予備知識や技能
制御工学の基本概念が身に着いており,「生体力学特論」,「ロボット制御特論」および「位置姿勢制御特論」を修得してい ることが強く望ましい.
学生が達成すべき行動目標
No.
積分器モデルに対する合意制御を理解できる.
全方向移動ロボットに対する同期制御を理解できる.
全方向移動ロボットに対する目標位置姿勢を有する同期制御を理解できる.
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 20 20 60 0 0 0 0 100
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 学習事項を期末試験により確認する.
クイズ
小テスト
中間期に小テストを実施する.
レポート 学習内容に関する演習問題をレポートとして適宜実施する.
成果発表
(口頭・実技)
作品
ポートフォリオ
その他
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
積分器モデルに対する合意制御則を設計できる.全方向移動ロ ボットに対する目標位置姿勢を有する同期制御則を設計できる .MATLAB/Simulinkを用いて,目標位置姿勢を有する同期制御 則の有効性を検証できる. 積分器モデルに対する合意制御を理解できる.全方向移動ロボ ットに対する同期制御を理解できる.MATLAB/Simulinkを用い て,積分器モデルに対する合意制御則の有効性を検証できる.
※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 グラフ理論の基礎 講義と演習 学習内容の復習と次回範囲の予習 90
2 積分器モデルに対する合意制御 講義と演習 学習内容の復習と次回範囲の予習 90
3 全方向移動ロボットのダイナミクス 講義と演習 学習内容の復習と次回範囲の予習 90
4 全方向移動ロボットに対する位置姿勢制御 講義と小テスト 学習内容の復習と次回範囲の予習 180
5 全方向移動ロボットに対する同期制御 講義と演習 学習内容の復習と次回範囲の予習 90
6 全方向移動ロボットに対する目標位置姿勢を有する同 期制御 講義と演習 学習内容の復習と次回範囲の予習 90
7 総合演習,期末試験 演習と試験 学習内容の復習 180