キーワードリサーチ

概要
各自,ロボティクスに関連するキーワードを複数選択し,それらについて書籍や論文などを調べてレポートにまとめ,講義の中で発表する.ロボティクスに関する知識を広く共有することが目的.
目次

内容

キーワードを決め,そのキーワードについて,書籍や論文を調査してレポートを作成し,発表する.

流れ

  1. キーワードの選択(各学生が,一人あたり3つ選択)
  2. キーワードに対して,最低限調査すべき項目と参考資料が指示される(教員から)
  3. 2にしたがって調査し,レポートを作成(各学生が発表日までに,講義の時間外で)
  4. レポートをもとに,発表(講義の時間内で)

キーワードは,後述のリストから選択するか,教員と相談して設定する.

レポートの作成

  • レポートは,各自,講義時間外に作成する.
  • TeXで作成する.
  • 分量: 各自,A4用紙4~6ページ程度(付録含まないページ数).
    • 図表,式の導出などは付録に書くとよい.
  • レポートはTeXで作成し,PDFに変換後アップロード(発表日までに).

ルール

  • 言葉だけでなく,適宜数式を用いて詳細に説明すること.ただし,数式を使わなくても内容が明解な場合は,なくても構わない.
  • 参考にした書籍や論文は,レポートに文献リストとして記載すること
  • ウェブ検索で調べた知識は信用しないこと(必ず書籍か論文で確認せよ)
  • レポートの各節で,調べた内容が書かれていた書籍か論文を明記すること
    例:
    3.1 ZMPの定義[2]
    ZMP とは....
    ...
    参考文献
    [1] ...
    [2] 梶田,"ヒューマノイドロボット", オーム社, 2005.
    本文中の[2]は,文献[2]を参考にしたor引用したことを表す.
  • レポートの書式は,日本ロボット学会誌の書式に従うこと.
  • 参考文献の書き方にはルールがあるので,書式に則って書くこと(日本ロボット学会誌の書式を用いること).
  • 発表時に,ほかのM1全員が理解できる内容でなければならない(わかりやすさ重視).
    • 目安として,ほかのM1は理系大学学部相当の知識,および前回までの輪講の知識を持っていると仮定してよい.逆にそれ以外の知識は仮定すべきでない(レポートに解説を書くべき).
  • 資料は1回以上,TA/教員のチェックを受ける(担当者が割り振られる).
    • 多くの場合修正が要求されるので,発表日の3日前までには見せること
  • ルールを守っていないレポートは,再提出させる.

サーベイの方法

わかりやすい資料の書き方

  • 先に構成を考えてから,書き始める.
  • 詳細な説明の前に概要を書く
    • レポート全体の概要,および各章・節の概要があるとよい.
  • 問題点を明確に書く.
  • 参考: 論文の書き方

発表

  • 発表は,講義時間に行う.
    • 発表時間: 45分(発表25分+質疑20分)
  • 発表: レポートをもとに説明する.
  • 適宜,プレゼン資料,動画を用意する.
  • レポートは,(聴講者が)各自で印刷する.

発表と聴講の心構え

キーワード

表記方法

  • キーワード
    • サブキーワード

「キーワード」と「サブキーワード」のいずれから選択してもよい.

一覧

  • キネマティクス
    • 順運動学
    • 逆運動学
    • 同次変換行列
    • ヤコビ行列
    • 逆運動学の数値的解法
  • ロボット
    • 移動ロボット
    • ヒューマノイドロボット
    • サービスロボット
    • レスキューロボット
    • ロボットハンド
    • マニピュレータ
    • アシストロボット
  • ロボットシステム
    • ロボットシステムインテグレーション
    • リアルタイムシステム
    • ロボットOS・ミドルウェア
  • ダイナミクス
    • ダイナミクスシミュレーション
    • ダイナミクスシミュレータ
  • 歩行制御
    • ZMP
  • 全身動作生成
    • 動作合成
    • プラニング
    • RRT
  • 機械学習(ロボットラーニング)
    • 模倣学習
    • 強化学習
    • Dynamic Movement Primitive
  • 機械学習(全般)
    • パターン認識
    • 教師なし学習
      • 主成分分析
      • クラスタリング
    • 教師あり学習
      • SVM
      • ニューラルネットワーク
  • ヒューマンロボットインタラクション
    • 音声認識
    • 音声合成
    • 対話
  • Image Processing
    • 表色系,色空間
    • 画像統計量(ヒストグラム,最小値,最大値,平均値,分散...)
    • 階調性,コントラスト,ノイズ,鮮鋭
    • エッジ抽出
    • 画像の濃淡変換・フィルタリング
    • 画像の再標本化
    • ハフ変換
    • 背景差分
    • テンプレートマッチング
    • オプティカルフロー
  • Computer Vision
    • Geometric Camera Model
    • Camera Parameters
    • Geometric Camera Calibration
    • Epipolar geometry
    • Stereo Vision
  • Feature detection and Matching
    • Harris
    • SHIFT
    • SURF
    • MSER
  • Segmentation
    • Level Sets
    • Graph cut
    • Gaussian Mixture Model
    • Mean shift
    • Markov Random Field
  • Structure from Motion(Visual SLAM)
    • 8 points algorithm
    • 5 points algorithm
    • Bundle adjustment
    • RUNSAC
  • Object Recognition
    • HOG
    • Harr-like
    • Gist
    • Boosting
    • Bag-of-Words
  • Tracking
    • KLT
    • Particle filter
    • Condensation
    • Active Appearance model
  • Mobile Robot
    • Iterative Closest Point Algorithm
    • Occupancy Grid Mapping
    • Monte Carlo Localization
    • Simultaneous Localization and Mapping
  • 制御
    • FF制御,FB制御
    • PID制御
    • コンプライアンス制御,インピーダンス制御
    • オブザーバ
    • カルマンフィルタ
    • 過渡応答
    • システム同定
  • マニピュレーション
    • Form Closure,Force Closure
    • 把持安定性評価
    • 把持分類,精密把持,握力把持
    • 作業記述
    • ティーチング
  • ヒューマンインタフェース
  • Human modeling
    • Sensing, Modeling
    • Musculoskeletal model
    • Hill model
    • Point-to-point human arm movement, Bell shaped curve
    • Sensorimotor feedback
  • 触覚情報処理
    • 皮膚感覚,深部感覚
    • 受容器
    • 発火
    • 触覚センサ
  • 産業応用
    • 産業用ロボット,ライン,セル生産
    • 技能アーカイブ
    • 感性評価
    • デジタルハンド,デジタルマネキン
  • 医療応用
    • 医療ロボット
    • 医療画像処理
    • 手術シミュレータ
    • リハビリロボット,運動評価
  • ラピッドプロトタイピング
    • ROS
    • OpenRTM
    • 組み込みOS
    • マイコン,組み込みPC

スケジュールとレポート提出

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Last-modified: 2018-08-30 (木) 07:17:06 (77d)