知能化モビリティⅤ ｜シラバス情報

授業コード

510543

オムニバス

科目名

知能化モビリティⅤ

科目名（英語）

Intelligent Mobile Robotics V

配当学年

カリキュラムにより異なります。

単位数

1単位

年度学期

2025年度春学期

曜日時限

集中講義

対象学科

基_機械

コース

科目区分

カレッジマイスタープログラム

必選の別

選択科目

担当者

石川　貴一朗、小﨑　美勇

教室

実務家教員担当授業

授業の目的と進め方

「知能モビリティ」は、屋内・屋外を自律移動するモビリティシステムの企画・設計・製作・実験を一貫して行うことで、従来の機械工学の範囲に留まらない分野横断的な専門知識を修得することを目的とする。
本科目では、実環境で起きうる課題に対処していくことで、エンジニアとしての実践能力を身に着ける。
また、システム開発全体をマネージメントすることで、リーダとしての行動力を身に着ける。

達成目標１

文献を調査しまとめることができる(10％)

達成目標２

実験計画を立て、説明することができる。(30％)

達成目標３

実験の危険性を理解し、危険予測・説明することができる。(40％)

達成目標４

実験結果について適切にまとめ理論的に説明することができる。(20％)

達成目標５

達成目標６

達成目標７

アクティブラーニング

ディスカッション

○

ディベート

グループワーク

○

プレゼンテーション

○

実習

○

フィールドワーク

その他課題解決型学習

授業計画

授業時間外課題（予習および復習を含む）

第１回

ガイダンス・前年度のつくばチャレンジの調査

前年度のつくばチャレンジシンポジウムの資料を読んでおくこと(3時間)
各チームの手法と成果をまとめておくこと。(3時間)

第２回

前年度のつくばチャレンジの課題点の洗い出し

前年度に参加したつくばチャレンジでのロボットの課題点や運用上の問題点についてまとめておくこと(1時間)
解決法を整理し、計画を立てておくこと。(3時間)　

第３回

システムの課題点の修正方法の決定

各課題点について、対処法の発表資料を作成すること(2時間)
指摘個所について、再検討しておくこと(2時間)

第４回

つくばチャレンジの課題の選択

つくばチャレンジで課される課題について調査しておくこと(1時間)
選択した課題について、解決につながる手法を論文調査しておくこと。(3時間)　)

第５回

課題への対処法の検討
ディスカッション

課題への対処法について、調査しておくこと。(2時間)
ディスカッションの結果をまとめておくこと(1時間)

第６回

課題解決法の決定
作業計画書の作成、担当の決定

課題解決法について発表資料を作成しておくこと。(3時間)
担当箇所についてより詳細な分担を決めておくこと。(3時間)

第７回

概略設計
プログラミング班とハードウェア班に分かれ、概略設計を行う．

必要となる知識(都度指示する)について復習しておくこと。(2時間)
設計内容についてまとめておくこと(2時間)

第８回

設計内容の発表とディスカッション

発表資料を作成しておくこと(2時間)
指摘事項をまとめておくこと(2時間)

第９回

プログラミング実習
設計内容に合わせてプログラムを作成する。

C言語、Pythonについて復習しておくこと(3時間)
プログラムを完成させておくこと(3時間)

第10回

ハードウェアの改良
計画に基づいて、部品の改良を行う。

使用する工作機械の使い方を復習し、危険予測をしておくこと。(3時間)
不足部品がないか再度確認しておくこと(3時間)

第11回

部品の組み立て、ソフトウェアの組み込み

組み込み手順を確認しておくこと。(2時間)
組み込み時に発生した不具合をまとめておくこと。(2時間)

第12回

性能評価試験の計画

試験計画書を作成しておくこと。(2時間)
指摘事項を修正し、試験計画書に反映させておくこと(2時間)

第13回

性能評価試験

実験手順を確認し、非常停止の条件、安全管理者の配置についてチームで入念に確認しておくこと。(2時間)
実験結果についてまとめ、必要に応じてパラメータ調整しておくこと。(2時間)

第14回

性能評価試験結果の発表

実験結果をまとめ、発表資料としてまとめておくこと。(2時間)
指摘事項についてまとめておくこと(3時間)

課題等に対するフィードバック

取り組みにおける進捗状況について個別の講評し、より良い方向へと進められるよう、不足している点や改善すべき点などを具体的にアドバイスする。

評価方法と基準

平常点(30％)、発表内容(40％)、製作物(30％)で評価する。60％以上を合格とする。　

テキスト

-

参考図書

上田隆一　詳解　確率ロボティクス　pythonによる基礎アルゴリズムの実装【ISBN978-4-06-517006-9】

科目の位置づけ（学習・教育目標との対応）

機械工学の範囲にとどまらず、電気工学、ソフトウェア設計、AI開発など分野横断的に学ぶことで、現代社会で求められる幅広い技術視野を持ったエンジニアを育てる。　

履修登録前の準備

知能化モビリティIVで実施した内容を整理し、目標を定めておくこと。