授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | ロボット技術は社会・人を含む実環境とコンピュータやネットワークをつなぐ技術である。
本授業では，自動運転車両や移動ロボット等，実環境で動作するロボットシステムを例に，実世界を介する知的情報処理の方法論を理解することを目的とする。 |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | Robotic technology connects real environments, including society and people, to computers and networks.
In this lecture, students will learn the methodology of intelligent information processing in the real world, using as example robotic systems, such as autonomous vehicles and mobile robots, operating in real environments. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | ロボット技術は社会・人を含む実環境とコンピュータやネットワークをつなぐ技術である。
本授業では，自動運転車両や移動ロボット等，実環境で動作するロボットシステムを例に，実世界を介する知的情報処理の方法論を理解することを目的とする。 |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | Robotic technology connects real environments, including society and people, to computers and networks.
In this lecture, students will learn the methodology of intelligent information processing in the real world, using as learning example robotic systems, such as autonomous vehicles and mobile robots, operating in real environments. |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 知能ロボットのシステム構成や仕組みの理解を目指す。
本講義では、Autowareというオープンソフトウェア自動運転プラットフォームを用いてセンシング・ナビゲーション・制御など，自動運転車両と自律移動ロボットの主な機能を理論的および実用的な側面について勉強します。
[予定]
1.イントロダクション（確率ロボティクスと自動運転車）
2.センサー（カメラ、LiDAR、レーダー、センサーフュージョン）
3.SLAM（自己位置推定と地図作成）
4.観測 1（物体検出と認識）
5.観測 2（物体追跡、信号機認識）
6.HDマップと経路計画
7.経路追跡と車両制御
8.追加トピック（運転シミュレーター，ROS2およびAutoware.auto） | This lecture aims to understand the system configuration and mechanism of intelligent robots.
To achieve that, we will cover the main theoretical and practical aspects of autonomous vehicles and mobile robotics, such as sensing, navigation and control, using Autoware as a common platform for learning.
[Plan]
1. Introduction (Probabilistic Robotics and Autonomous Driving Vehicles)
2. Sensors (Camera, LiDAR, RADAR, Sensor Fusion)
3. SLAM (Localization and Mapping)
4. Perception 1 (Object Detection and Classification)
5. Perception 2 (Object Tracking, Traffic Lights Detection)
6. HD Maps, Path Planning
7. Path Following and Vehicle Control
8. Additional Topics (Driving Simulators, ROS2 and Autoware.auto) |
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履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | |
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成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | | レポート８０％，総合課題２０％で評価し，合計１００点満点で６０点以上を合格とする。 | | Reports: 80%, final project: 20%, total score: 100%, passing grade: 60% or over. |
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教科書・参考書
Textbook/Reference book | | 講義資料はPDFファイルとして作成しWebページからダウンロードできるようにする。
必要に応じて印刷配布する。履修条件は課さない。
教科書は特にありませんが、以下の参考資料を参照してください：
・ 毎日コミュニケーションズ「確率ロボティクス」
・ 講談社サイエンティフィク「はじめてのロボット創造設計」
・ 講談社サイエンティフィク「ここが知りたいロボット創造設計」
・ 講談社サイエンティフィク「これならできるロボット創造設計」 | Lecture materials will be distributed from the Web page as PDF files.
If necessary, materials can be printed and distributed. No curse requirements are imposed.
No textbook are required, however, please consider the following references:
・ Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox. "Probabilistic Robotics," MIT Press, 2005.
・ Roland Siegwart, Illah Reza Nourbakhsh and Davide Scaramuzza. "Introduction to Autonomous Mobile Robots," 2nd edition, MIT Press, 2011.
・ Hod Lipson and Melba Kurman. "Driverless -- Intelligent Cars and the Road Ahead," MIT Press, 2016. |
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課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | | 講義において説明した理論を理解するための課題・プロジェクトを与える。 | | Problems and projects will be assigned to help understanding the theory explained in the lecture. |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | |
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遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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