授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2023年度/Academic Year   後期/Second
開講曜限/Class period 月/Mon 3 , 月/Mon 4
授業区分/Regular or Intensive 週間授業
対象学科/Department
対象学年/Year 1年 , 2年
授業科目区分/Category 博士前期課程 大学院自専攻科目
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 移動ロボット情報特論/Advanced Informatics on Mobile Robots
単位数/Number of Credits 1
担当教員名/Lecturer 花島 直彦 (創造工学科機械ロボット工学コース)
時間割コード/Registration Code MS206
連絡先/Contact 花島 直彦(教員室: B-312,hana@muroran-it.ac.jp)
オフィスアワー/Office hours 花島 直彦(金曜日8,9時限(ただし,会議などで不在の場合あり).これ以外の時間も在室時は対応可能.)
実務経験/Work experience
更新日/Date of renewal 2023/08/21
授業のねらい
/Learning Objectives
自動運転やドローンなど,移動ロボットの研究成果を適用したシステムの実用化が進んでいる.この授業では,さまざまな移動ロボットの運動学,計測技術,制御,情報処理などについて紹介する.受講者が,新たな産業分野を支える技術に興味を持ち,理解を深めることを目的とする.

These days, the systems to which the research outcomes on mobile robots are applied, are turned into actual utilization. This lecture deals with some kinds of mobile robots, their kinematics, sensing technologies, control theories,  information processing methods, and so on. The aim of this lecture is that the students take interest in the technologies supporting the new industrial area, and enhance their understanding.
到達度目標
/Outcomes Measured By:
1.移動ロボットの種類や特徴について説明できる
2.移動ロボットの運動学と制御について説明できる
3.移動ロボットに使われる計測技術について説明できる
4.移動ロボットに使われる情報処理について説明できる

1. To understand some kinds of the mobile robots and their features
2. To understand kinematics and control on the mobile robots
3. To understand sensing technology utilized in the mobile robots
4. To understand information processing utilized in the mobile robots
授業計画
/Course Schedule
総授業時間数(実時間):12時間
第1回 移動ロボットの種類と特徴
第2回 車輪移動ロボットの運動学と制御
第3回 脚式ロボットの運動学と制御
第4回 ドローンの運動学と制御
第5回 計測技術(航法センサを中心に)
第6回 計測技術(環境認識を中心に)
第7回 確率ロボティクス
第8回 AI技術の応用

授業の最後にレポート提出を課すので,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.

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

Total hours 12hrs
No.1  Categories and features of mobile robots
No.2  Kinematics and control of wheeled mobile robots
No.3  Kinematics and control of legged mobile robots
No.4  Kinematics and control of unmanned arial vehicles
No.5  Sensing technologies ( about navigation sensor )
No.6  Sensing technologies ( about environmental recognition )
No.7  Probabilistic robotics
No.8  AI technologies in mobile robots

Report of several questions should be submitted at the end of class. Self learning is essential with the submitted report every week.

Estimated study time for each class is 4 hours, including pre- and post-course.
教科書・参考書に関する備考 必要な資料は moodle で配布する

The materials are provided using the LMS, moodle.
成績評価方法
/Grading Guidelines
到達度目標1~4の理解度を試す小テストまたはレポートの課題を課す.
100点満点で60点以上を合格とする.

The score of each student is evaluated by reports or short tests  (100%).
A grade of more than 60% is accepted for a credit.
履修上の注意
/Notices
* 不合格者は再履修とする。
* 休講は原則として事前に掲示する。
* 出席の確認はカードリーダーを使う。学生カードを忘れた学生は授業の開始時に,担当教員に申し出て、学籍番号と名前を伝えること 。授業開始20分後にカードリーダが停止するため,それ以降は欠席として扱う。カード忘れの申し出も,それ以降は認めない。
* なお,オンラインの授業になった場合は,moodleにて出席をとる.
* 8回中3回以上欠席した場合は不合格とする。
* 公欠の場合は学務課に欠席届を提出のこと。


* The failures need to take the class held in the next year again.
* The notice of lecture cancelation will be put on a board or the moodle.
* The attendance is recorded by the card reader in the classroom. The student who forgets to carry the student ID card needs to make a declaration and tell his/her name and ID number. After 20 minute past the beginning time of the class, any student cannot register attendance.
* The attendance is recorded by the LMS, moodle, only if the class is provided through on-line.
* The student who makes more than 3 absences in total 8 classes fails the credit.
* A notice of absence should be send to the educational affairs section.

学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
履修要項を参照のこと.
関連科目
/Related course
前期の知能ロボットシステム特論と関連する

This lecture rerates to the class, Advanced intelligent robot systems.
備考
/Notes
授業は日本語および英語で行う.

Japanese language and English language are mainly used for the lecture.
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
該当するデータはありません
Active learning 1-1
/主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等)
Active learning 1-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし
Active learning 2-1
/対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等)
Active learning 2-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし
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)
Active learning 3-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし