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授業の目標
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社会課題の解決につながる新システム提案を目的としたグループワークに取り組むことにより、実践的な問題解決能力およびエンジニアデザイン能力を養う。
基本的な画像処理プログラム（Python）を作成・実装することができる。
ロボットの開発に広く用いられているROS（Robot Operating System）を習得し、自らがデザインしたシステムの動作に実装できる能力を身に着ける。
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到達目標
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(1)Pythonプログラムによって画像処理を行うことができる。また、ROSに対応したロボットを動作させることができる。
(2)技術動向を調査し、幅広い観点で問題解決や新提案を行うことができる。
(3)討論の手法にしたがって、グループとして課題を解決できる。
(4)プレゼンテーションの方法にしたがって、効果的なプレゼンテーションを実施できる。
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身につく能力
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＜全学ディプロマ・ポリシー＞
【知識・理解・技術】
１．各専門分野の知識・技術を習得し、活用する力を身につけている
○【教養・基礎的能力】
２．幅広い教養と、外国語能力、情報活用能力、コミュニケーション能力などの基礎的能力を身につけている
○【態度・志向性】
３．多様な価値観を有する人々と倫理観・責任感をもって協働することができる
【態度・志向性】
４．時代の変化に主体的に対応するため継続的に学び、自律的に行動することができる
【問題発見・解決能力】
５．専門の知識・技術及び基礎的能力を統合し活用して、問題を発見し解決する能力を身につけている
【ｸﾞﾛｰｶﾙ・創造的思考力】
６．地域的・国際的視点をあわせもち、また、新たな価値を想像する力を身につけている
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授業の概要
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前半はPythonを使用して画像処理を行うプログラミング手法について学習し、演習課題に取り組んで毎回結果を提出する。さらに、ロボットの制御プラットフォームであるROSを使ったプログラミング手法について学習し、演習課題に取り組んで毎回結果を提出する。
後半はシステム提案の進め方についての講義を受けた後、少人数のグループで新システム提案を目的としたグループワークを行う。グループワークでは、提案したシステムの実証試験に繋がるロボットの制御プログラムの作成や調査、討論、実際のロボットを使った実験、まとめの課題を遂行し、最後にプレゼンテーションを行う。ロボット実機として各グループ毎に1台Turtlebot3を使用する。
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授業の計画
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＜個別課題演習＞
第１回：チュートリアル
第２回：Python画像処理プログラミング演習①
第３回：Python画像処理プログラミング演習②
第４回：自律走行ロボットの開発プラットフォームについて／ROS2環境構築
第５回：Lidarによる地図作成・ナビゲーション／ROS2プログラミング演習①
第６回：画像処理AIの開発プラットフォームについて／ROS2プログラミング演習②
第７回：ロボットとAIを組み合わせたシステムについて１／ROS2プログラミング演習③
第８回：ロボットとAIを組み合わせたシステムについて２／ROS2プログラミング演習④
＜グループワーク＞
第９回：技術分野の調査と討論：対象とする課題とそれを解決するためのシステムの検討
第１０回：システム構築（プログラミング）および調査、資料作成①
第１１回：システム構築（プログラミング）および調査、資料作成②
第１２回：システム構築（プログラミング）および調査、資料作成③
第１３回：プレゼンテーションの方法：講義と発表資料の構成
第１４回：予稿原稿と発表スライドの作成
第１５回：グループ発表と質疑応答
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授業時間外学修の指示
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・各個別課題演習では、事前学習の時間を十分確保すること。
・グループワークでは、各自の役割を確認し、相互理解を通して積極的な意見交換に努めること。
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成績評価の方法
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・授業の到達目標のうち、目標(1)は個別の演習課題により評価し、目標(2)～(4)はグループワークのレポート・成果物・発表内容により評価する。各達成目標の割合は、個別課題演習により達成する目標(1)を50％、グループワークにより達成する目標(2)～(4)を50％とする。これらの総合評価により60%以上を合格とする。
・原則として授業全体を通しての4回以上の欠席、グループワークでの未発表は評価の対象としない。
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テキスト・参考書等
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適宜資料を配布する。
参考書
・出村公成、萩原良信、升谷保博、タン ジェフリー トゥ チュアン 『ROS2 と Python で作って学ぶ AI ロボット入門』 講談社 税込3,850円
・石川博章 『システム工学』 共立出版 税抜3,000円
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履修上の留意点
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BYODにおける推奨スペックのPCを持参して下さい。準備できない場合は履修登録前に担当教員に相談して下さい。
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資料
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備考
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