ロボティクス特論Ⅰ (140061) Advanced Robotics Ⅰ (140061)
 
◇ 担当教員 Instructor : 小笠原 司(Tsukasa Ogasawara / おがさわら つかさ)、 高松 淳(Jun Takamatsu / たかまつ じゅん)、
丁 明
◇ 単位数 Credits : 1単位 ◇ 選択・必修 Required/Elective : 必修 ◇ 講義室 Room : 
◇ 講義スタイル Style : 演習/公開
◇ 開講時期 Quarter : 特論毎に異なる

◇ 授業目的 Course goals : ロボティクスの研究を行うために必要な基礎能力を,実習を通して身につける.ロボティクスに関する文献調査能力,英語文書の理解力を習得する.
なお人数に限りがあるため,希望者が多い場合は,受講生の知識・経験等に応じて決定する.

In this course, the students learn fundamental skills to conduct robotics researches through practices.  An ability of reading robotics documents are mastered.
The number of acceptable students is limited. If the number of candidates exceeds the limit, the attendees are selected depending on their knowledge and experiences.
◇ 授業内容 Course description : 本講義は,以下の2セッションから構成される.

[「確率ロボティクス」読み会(5月)]
移動ロボット(確率・フィルター、自己位置推定、地図生成、SLAM)に関する基礎知識を,「確率ロボティクス」を読みながら習得する.各自,担当部分に関して,講義の中で発表する.

(6月は,先端ロボット開発論Iの受講を想定しているため,実施しない)

[英語論文輪講(7月)]
ロボティクスに関連する国際会議の議事録または国際誌の論文を各自1本ずつ読み,レポートにまとめ,講義の中で発表する.

講義のスケジュールは初回(説明会)に決定され,学期の変化や学生・教員の予定に応じて適宜変更される.

This course consists of the following two sessions:

[Reading "Probabilistic Robotics" (May)]
Each student learns fundamental knowledges about mobile robots, such as probability, filtering, localization, mapping, and SLAM by reading the book, Probabilistic Robotics. Every student explains the assigned part of the book.

(No sessions in June because of assuming the students who are taking Advanced Robot Development I.)

[Reading English Paper (July)]
Each student selects a journal paper or a proceeding paper of an international conference related to robotics, reads it, writes a report summarizing the paper, and presents it in a class.

The schedules of the classes is decided at the first time (orientation), and will be changed according to the schedules of the other courses, students, and staff.

◇ 教科書 Textbook :
◇ 参考書 Reference materials :
◇ 履修条件 Prerequisites : ロボティクスIを履修中もしくは同等の知識を有すること.
The students are required to be taking the "Robotics I" course or have equivalent knowledge obtained through that class.
◇ 成績評価 Grading : 発表:50%,授業への参加度:50%.
Presentation: 50%, efforts in each class: 50%.
◇ オフィスアワー Office Hours :
◇ 講義関連URL URL :
講義のページ / Courses webpage
◇ 配布資料 Handouts : 現在、配布資料はありません。