到達目標
1.ロボットの運動モデルについて説明ができる。(A, d-1, g)
2.ロボットのセンサと計測について説明ができる。(A, d-1, g)
3.モデルを使った簡単な計算ができる。(A, d-1, g)
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安(優) | 標準的な到達レベルの目安(良) | 未到達レベルの目安(不可) |
評価項目1 | ロボットの運動モデルについて明確に説明ができ、これに関する演習問題を正確に解くことができる。 | ロボットの運動モデルについて説明ができ、これに関する演習問題を解くことができる。 | ロボットの運動モデルについて説明ができず、これに関する演習問題を解くことができない。 |
評価項目2 | ロボットのセンサと計測について明確に説明ができ、これに関する演習問題を正確に解くことができる。 | ロボットのセンサと計測について説明ができ、これに関する演習問題を解くことができる。 | ロボットのセンサと計測について明確に説明ができず、これに関する演習問題を解くことができない。 |
評価項目3 | 運動モデルを使った計算を正確に解くことができる。 | 運動モデルを使った計算を解くことができる。 | 運動モデルを使った計算を解くことができない。 |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 ④
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JABEE (A)
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JABEE (d-1)
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JABEE (g)
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教育方法等
概要:
移動ロボットとアームロボットの運動モデル、ロボットのセンサ、およびより正確なモデルを得るためのフィルタリング法を学ぶ。
授業の進め方・方法:
1.授業方法は講義と演習を組み合わせて行う。 2.授業内容に応じて課題を出し、翌週に提出を求める。
注意点:
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
イントロダクション |
ロボットの歴史、現状、およびこれからの発展を理解する。
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2週 |
移動ロボットの運動モデル |
移動ロボットの運動モデルを理解する。
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3週 |
運動モデルのノイズ |
運動モデルのノイズを理解する。
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4週 |
移動ロボットの運動モデルの計算① |
移動ロボットの運動モデルの計算法を理解する。
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5週 |
移動ロボットの運動モデルの計算② |
移動ロボットの運動モデルの計算法を理解する。
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6週 |
計測モデル |
センサを用いて計測する方法を理解する。
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7週 |
ベイズフィルタ |
ベイズフィルタの原理と仕組みを理解する。
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8週 |
ベイズフィルタの計算 |
ベイズフィルタを使った計算法を理解する。
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2ndQ |
9週 |
カルマンフィルタ |
カルマンフィルタの原理と仕組みを理解する。
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10週 |
カルマンフィルタの計算 |
カルマンフィルタを使った計算法を理解する。
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11週 |
パーティクルフィルタ |
パーティクルフィルタの原理と仕組みを理解する。
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12週 |
アームロボットの運動モデル①(順運動学) |
アームロボットの運動モデルを理解する
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13週 |
アームロボットの運動モデル②(逆運動学) |
アームロボットの運動モデルを理解する
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14週 |
アームロボットの運動モデルの計算① |
アームロボットの運動モデルの計算法を理解する。
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15週 |
アームロボットの運動モデルの計算② |
アームロボットの運動モデルの計算法を理解する。
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16週 |
定期試験 |
これまでの理解を確認できる。
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 70 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 70 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |