学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報・博前
時間割コード
Registration Code
2520079
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名 【日本語】
Course Title
感覚情報処理特論
科目名 【英語】
Course Title
Sensory Information Processing
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
GSI126079J
担当教員 【日本語】
Instructor
大岡 昌博 ○
担当教員 【英語】
Instructor
OHKA Masahiro ○
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋2期 木曜日 1時限
Fall2 Thu 1
対象学年
Year
1年
1
授業形態
Course style

開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
複雑系科学専攻
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
この特論は,先端ロボットの研究能力向上に役立てるために,生体の感覚情報処理を人工的に再現するための情報処理原理・システムについて学ぶ。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
In order promote ability of design of an adovanced robot, students learn methodologies for artificial information system emulating bio-sensing systems in this class.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
生体の視覚・触覚・聴覚などの生体感覚器官のセンシングメカニズムを人工的に実現するための情報処理原理・システムを学び,先端ロボットの研究開発能力を涵養する。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
In this course, students learn bio-sensors such as vision, tactile sensation and hearing to obtain abilities to apply these information processing to development of a new advanced robot.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
ヒューマノイドロボットや極限作業ロボットなど先端ロボットに関連した主な情報処理として,仮想現実感,感性情報処理,
ファジィ推論,人工知能,人工神経回路網,多種多様な感覚情報を統合・融合処理するセンサフュージョンについて講述する。

〔計画〕
1. ガイダンス
2. マン・マシン・インタフェースと仮想現実感
3. 感性情報処理の基礎
4. ファジィ推論の基礎
5. 人工知能の基礎
6. 人工神経回路網の基礎
7. センサフュージョン
8. 応用・演習

講義資料を事前に読み,予習をして講義に臨むこと。また,最終回にレポート課題を課す。
This course provides several information processing methods such as virtual reality, Kansei information processing, Fuzzy inference, artificial intelligence, artificial neural networks, and sensor fusion, which are used for advanced robots such as humanoid robots and space robots.

[Class contents]
1. Guidance
2. Man-machin interface and virtual reality
3. Kansei information processing
4. Fuzzy inference
5. Artificail intelligence
6. Artificail neural networks
7. Sensor fusion
8. Applications
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
講義中に実施する演習課題の評価50%,授業時間外の演習課題の評価50%,合計100点満点で60点以上を合格とする。
The qualities of the short examinations (50%) and the short reports (50%) are scored and 60 points out of 100 points is necessary to pass this course.
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,演習課題とともにWebページからダウンロードできるようにする。
また,必要に応じて印刷配布する。履修条件は課さない。
参考図書:G. Dudek and M. Jenkin, Computational Principles of Mobile Robotics, Cambridge University Press.
Materials including texts and academic papers are provided as pdf-files through Website.
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に演習課題を与える。
The short examinations and reports are performed to understand the theories explained in the course.
授業開講形態等
Lecture format, etc.
対面授業の実施が困難な場合はオンデマンド授業とする。
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)
必要に応じてNUCTにアップロードされた動画・資料に追加指示を示す。