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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)
AIロボティクス特論
AI Robotics
1 2113-01 2024年度
前学期
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.ロボットプログラミング 2.AI 3.生活支援ロボット 4.ROS2 5.Python 近年,AI(人工知能)が急速に発展し,人工知能を搭載したAIロボットが開発されている.本 講義ではAIロボットの基礎理論とそのプログラミング技法を学び,理論と実践の融合を目指 す.具体的には,ナビゲーション,ロボットビジョン,音声認識・合成,プランニング,マ ニピュレーションなどAIロボットに必要不可欠な基礎事項を学ぶ.
授業の概要および学習上の助言
知能ロボットはソフトウェアも大規模になるためミドルウェアとしてROS(Robot Operating System)はデファクトスタンダー ドとして使われている.本講義ではROSの最新版であるROS2を使い,Python言語でプログラムを開発する.学習並びに演習す る具体的な項目は次のとおりである.また,昨年度までは開発環境のインストール作業が複雑で非常に難しかったが,今年度 から,Windows環境で本授業用のDockerイメージを用いる.Dockerイメージをダウンロードするだけで,簡単に演習に取り組 めるようになり,効率的に実習が可能である.   項目 1.開発環境のインストール 2.ROS2の基礎 3.ナビゲーション 4.ロボットビジョン 5.音声認識・合成 6.プランニング 7.マニピュレーション 8.プログラム演習
教科書および参考書・リザーブドブック
教科書:ROS2とPythonで作って学ぶ AIロボット入門[講談社] 参考書:指定なし リザーブドブック:指定なし
履修に必要な予備知識や技能
Pythonのプログラミング能力
学生が達成すべき行動目標
No.
教科書や資料の理論を理解できる。
教科書や資料の例程度のプログラムを理解し、プログラムを作成できる。
簡単なロボットプログラムを作成できる。
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 30 20 50 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 試験により基礎知識の理解度を評価する.
クイズ
小テスト
小テストにより基礎知識の理解度を評価する.
レポート シミュレータ上の次のロボットに、知能ロボットの基礎をプログラミングする。 1.ナビゲーション(デッドレコニング,自己位置推定等) 2.音声認識・合成 3.ロボットビジョン
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
AIロボット工学において基本的な理論を全て理解し、ロボット シミュレータ上のロボットにその知識を用い、効率的なプログ ラムを作成できる. AIロボット工学において基本的な理論をいくつか理解し、ロボ ットシミュレータ上のロボットにその知識を用い動作可能なプ ログラムを作成できる.
※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※
オリエンテーション:授業内容の説明 第1章 AIロボットをつくろう! 座学 復習:講義内容 予習:次回までに参考資料を元に 開発環境をインストールする 200
第2章:はじめてのROS2 座学,演習 復習:開発環境のインストールが 授業中終わらない場合は、次週ま でに済ませておくこと。 200
第4章:ナビゲーション 座学,演習 復習:講義内容 200
第3章:音声認識・合成 座学,演習 復習:講義内容 200
第5章:ビジョン 座学,演習 復習:講義内容 200
第6章:マニピュレーション 座学,演習 試験勉強 300
期末試験 試験 レポート提出 復習:授業を振り返る 100