| 開講学期／Course Start | 2023年度／Academic Year 後期／Second |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 木/Thu 5 , 木/Thu 6 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | 創造工学科機械ロボット工学コース |
| 対象学年／Year | 3年 , 4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 創造工学科 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 選択 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | 知能ロボット応用学／Applied Intelligent Robotics |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 水上 雅人 (創造工学科機械ロボット工学コース) |
| 時間割コード／Registration Code | J3155 |
| 連絡先／Contact | 水上 雅人(B314，m-mizukami@muroran-it.ac.jp) |
| オフィスアワー／Office hours | 水上 雅人(木曜日：16:30 - 17:30) |
| 実務経験／Work experience | 水上 雅人(通信事業を扱う企業でのロボット機構を含む光通信用自動化装置の開発経験を有する) |
| 更新日／Date of renewal | 2023/09/07 |
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| 授業のねらい ／Learning Objectives |
ロボットは従来の生産現場での利用のみならず、農林水産、建設、医療福祉、消防・災害救援、サービス、家庭用など様々な分野で利用され始めている。多種・多様な環境・対象に対して、知能化制御やソフトウエア技術の発展に伴い、高度な作業を実現する知能ロボットの研究開発が盛んになってきている。また近年。IoT技術に代表されるようにロボットや各種産業用装置、家電機器、自動車などの様々な自動化システムを通信ネットワーク上に有機的に統合するシステム統合化（インテグレーション）の試みも活発化している。本講義ではキー技術となるコントローラ，ロボットビジョンなどのハードウエア，知能化制御，IoTシステム開発の基本的考え方を学ぶ。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
１．ロボットに代表される自動化システムに用いられるビジョン，コントローラの基本構成について説明できる (理解力、知識力、論理力) 。 ２．ロボットに代表される自動化システムの知能化制御に関するソフトウエア及びネットワーク技術について説明できる (知識力、論理力) 。 ３．ロボットに代表される自動化システムにおけるハード・ソフトウエアの連携・IoTシステムの考え方について説明できる（理解力、知識力) |
| 授業計画 ／Course Schedule |
授業時間数 22.5 時間 第1回 授業ガイダンス・シラバス説明・知能ロボット応用学概説 第2回 ロボット・自動化システム用ハードウエア概説 第3回 ロボット・自動化システム用コントローラ 第4回 ロボットビジョン・画像処理 第5回 ロボットの知能（最適化問題・遺伝的アルゴリズム） 第6回 ロボットの知能（ニューラルネット） 第7回 ロボットの知能（深層学習） 第8回 ロボットの知能（機械学習） 第9回 中間まとめ・中間試験 第10回 ロボット間通信ネットワーク技術 第11回 IoTデバイス・IoTシステム 第12回 センサネットワーク技術 第13回 知能ロボット・IoT技術 研究事例紹介 第14回 知能ロボット・IoT技術 研究事例調査 第15回 研究事例調査ディスカッション・まとめ 定期試験 ・各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて４時間必要です． ・各週においてレポート課題を課すので、レポートの内容についての復習を通じ て自己学習をすること |
| 参考書等 ／Required Materials |
メカトロニクス概論（古田勝久編著、オーム社）(ISBN:9784274217845)
基礎からのロボット工学（小松督 [ほか] 著、日新出版）(ISBN:9784817302427) IoT/センサの仕組みと活用（河村雅人[ほか] 著、翔泳社）(ISBN:9784798140629) M2M/IoTシステム入門(ISBN:9784627853317) |
| 教科書・参考書に関する備考 | 教科書は使用しない．授業中に内容をまとめたレジメを配布する |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
中間試験（40％）、定期試験（40％）、レポート課題(20％) 100点満点中60点以上が合格点である。 目標1、2は、中間試験，定期試験において記述式問題・論述問題を出題して到達度を評価する。 目標3は、研究事例調査，レポート課題において、到達度を評価する。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
(1) 80％以上出席していない者は定期試験の受験資格を失うので注意すること。 (2) 20分以上の遅刻は欠席とみなすので注意すること。 (3) 再試験は行わない（不合格の場合は再履修）。 (4) 授業の変更や緊急時の連絡は授業中または掲示板で通知をする。 |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照 |
| 関連科目 ／Related course |
制御工学・システム制御工学・電気電子工学・計測システム工学・機構学・ロボット工学 |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
演習課題もしくはレポート課題により、授業で学んだ知識を実際に活用する問題を出題し，学ぶことへの興味や関心を高めることにより、主体的で深い学修に結びつける。 |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%未満 |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
グループで知能ロボット及びシステムインテグレーションに関する事例調査及び技術討論を行う。その考察結果をまとめる。このようなグループ学習により、グループ内の討論では他者の意見や教員からのコメントを知ることで、自己の考えを広げ深めさせる |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%未満 |
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Active learning 3-1 ／深い学修（複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等） |
該当なし |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |