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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) |
ロボット制御特論(前学期夏)
Robot Control Systems
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1 |
2152-01 |
2026年度
前学期
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関係科目 |
| 授業科目の学習・教育目標 |
| キーワード |
学習・教育目標 |
| 1.状態方程式
2.内部安定性
3.リアプノフの安定定理
4.MATLAB/Simulink
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ダイナミカルシステムの内部状態の振る舞いに関する安定性について学習し,リアプノフの
安定定理によりシステムの安定性を判別する方法を理解する.あわせて,ロボットダイナミ
クスと種々の制御則で構成される閉ループシステムにおける安定性を解析できる能力を身に
付ける. |
| 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.
・状態方程式
・内部安定性とリアプノフの安定定理
・受動性に基づくロボットの位置決め制御
・受動性に基づくロボットの追従制御 |
| 教科書および参考書・リザーブドブック |
| Control of Robot Manipulators in Joint Space, R. Kelly, V. Santibanez, and A. Loria
小林尚登ほか,「ロボット制御の実際」,コロナ社.
井村順一,「システム制御のための安定論」,コロナ社. |
| 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. |
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| ① |
リアプノフの安定定理を理解できる. |
| ② |
ロボットの位置決め制御を理解できる. |
| ③ |
ロボットの追従制御を理解できる. |
| ④ |
MATLAB/Simulinkを用いてロボット制御のシミュレーションができる. |
| ⑤ |
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| ⑥ |
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| 達成度評価 |
| 総合評価割合 |
30 |
0 |
70 |
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 |
① |
レ |
学習事項を期末試験により確認する. |
| ② |
レ |
| ③ |
レ |
| ④ |
レ |
| ⑤ |
|
| ⑥ |
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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 |
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. |
| ② |
レ |
| ③ |
レ |
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
成果発表 (口頭・実技) |
① |
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|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
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| 作品 |
① |
|
|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
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| ポートフォリオ |
① |
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| ② |
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| ③ |
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| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| その他 |
① |
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| ② |
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| ③ |
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| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
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| 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 |
| ロボットダイナミクスの有する性質とリアプノフの安定定理を
用いてシステムの安定性を解析できる.MATLAB/Simulinkを用
いてロボットマニピュレータの位置決め制御と追従制御をシミ
ュレーションできる. |
ロボットダイナミクスの有する性質を用いて,リアプノフの安
定定理に基づいたシステムの安定判別を理解できる.MATLAB/S
imulinkを用いてロボットマニピュレータの位置決め制御をシ
ミュレーションできる. |
| 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 |
授業紹介,ロボットダイナミクスの特性 |
講義と演習 |
学習内容の復習 |
90 |
| 2 |
リアプノフの安定定理 |
講義と演習 |
学習内容の予習と復習 |
90 |
| 3 |
ロボットの位置決め制御と安定性 |
講義と演習 |
学習内容の予習と復習 |
90 |
| 4 |
ロボットの追従制御と安定性 |
講義と演習 |
学習内容の予習と復習 |
90 |
| 5 |
位置決め制御と追従制御のMATLAB演習 |
講義と演習 |
学習内容の予習と復習 |
90 |
| 6 |
総合演習,期末試験 |
演習と試験 |
これまでの学習内容の復習 |
180 |
| 7 |
総合演習,自己点検 |
演習と自己点検 |
これまでの学習内容の復習 |
90 |
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