講義関連の情報です。(Currentlyl in Japanese)

RTミドルウェアを用いた移動ロボットの知覚制御(M科実験)

ロボットは非常に複雑なシステムである。特に現在研究されているヒューマノイドロボットや家庭用ロボットは、多種多様なセンサによるセンシングやその信号処理、処理結果によって得られる情報を用いたエンドエフェクタの制御、さらには情報の記録や学習など様々なサブシステムが複雑に統合されている。従って、こうしたロボットの開発には、個々のサブシステムに関する知識はもちろんのこと、それら全体をどのように統合しシステムとして組み上げるかというインテグレーションについても熟知している必要がある。本実験では、移動ロボットの知覚制御を題材に、センサの処理、ロボットの移動制御からRTミドルウェアを使った統合までを体験することで、実際のロボットシステム開発について学ぶことを目的とする。

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プログラミング演習(M科)

情報システムの研究や開発において、ソフトウェアの作成能力は必要不可欠なものである。こうしたシステムの開発では、C/C++言語が広く普及しており、これらを用いたプログラミングの能力は非常に重要である。この講義では、C/C++言語による中級レベルのプログラミング手法およびデータ構造の基本とアルゴリズムを学ぶ。また、具体的な問題について、C/C++言語によるプログラミングの演習を行う。これによりC/C++言語によるシステムの設計、開発、テストまでの一連のプロセスを行うための最低限の知識(技術)を身につけることを目標とする。

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ロボット情報工学特論

知能ロボットにおいては、ハードウェアはもちろんのこと、ソフトウェアとしての情報システムの存在が重要である。特にヒューマノイドロボットのような複雑な身体をもつロボットの制御や知的な振る舞いには、高度かつ多様なセンシングとその情報処理が不可欠である。また逆に情報システムとしてロボットを捉えると、身体性をもつことにより大きな可能性が広がる。こうした背景のもと本講義では、計算機科学とロボティクスの融合をベースとした知能ロボティクスの要素技術と、システム統合について学ぶことを目的とする。また、認知科学や哲学などを参照しつつ、人間の知能とロボットの知能について考えることももう一つの目的である。

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基礎プログラミング及び演習(M科、H科)

情報システムの研究や開発において、ソフトウェアの作成能力は必要不可欠なものである。こうしたシステムの開発では、C/C++言語が広く普及しており、これらを用いたプログラミングの能力は非常に重要である。この講義では、特にC言語による初級レベルのプログラミング手法を学ぶ。また、具体的な問題について、C言語によるプログラミングの演習を行う。これにより基本的なC言語の文法を理解し、簡単なプログラムを自力で作成できるようになることが目標である。


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応用プログラミング

情報システムの研究や開発において、ソフトウェアの作成能力は必要不可欠なものである。こうしたシステムの開発では、C/C++言語が広く普及しており、これらを用いたプログラミングの能力は非常に重要である。この講義では、C/C++言語による中級レベルのプログラミング手法およびデータ構造の基本とアルゴリズムを学ぶ。また、具体的な問題について、C/C++言語によるプログラミングの演習を行う。これによりC/C++言語によるシステムの設計、開発、テストまでの一連のプロセスを行うための最低限の知識(技術)を身につけることを目標とする。


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ソフトウェア工学

この授業では、Cプログラミングにおける中級基本事項を概説する。こののち、基本計算手法、データ構造および重要なアルゴリズムを講義する。後半ではC++言語の基本、デバッグの手法や画像処理への応用について学ぶ。またMATLABなど他の有用な言語についても触れる。


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マルチメディア信号処理特論

信号処理は、現代の様々なシステムに用いられる必須技術である。また処理対象となる信号も、画像や音声、3次元情報をはじめ様々である。本講義ではこうした背景のもと、マルチメディア信号の取得や表現、様々な処理技術について学ぶことを目的とする。また、そうした広範囲の信号処理技術の発展的応用として、計算機視覚や計算機聴覚の実現、マルチメディア信号に対する学習・認識システム(知能システム)について講義を行う。


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信号処理工学Ⅰ(明治大学理工学部)

信号処理(デジタル信号処理)は, デジタル家電をはじめ身の回りの様々なところで 応用されており, この技術なしでは今日の我々の生活は成り立たないといっても過言 ではない. この授業では, デジタル信号処理技術の基礎となる離散時間信号や線形システムの概 説から始める. そして, こうした信号やシステムを解析するための重要なツールとな る(離散)フーリエ変換やz変換について説明する. さらに, デジタルフィルタやマ ルチレート信号処理, フィルタバンク/ウェーブレットなどの比較的新しい理論につ いても解説する. 授業では数値計算ソフトウェアであるMATLABによる実習(課題)を 交えながら進めることで, 理論だけでなく実際の処理を通して理解を深めることを目 指す.


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信号処理工学Ⅱ(明治大学理工学部)

近年, 知的エージェントやヒューマノイドロボットなどの発展が目覚しいが, このよ うな知能システムは, 信号処理技術に支えられている. この授業では, こうしたシステムを理解するために必要となる信号処理アルゴリズム を解説し, それらが組み合わされることでどのように知能システムが実現されるかを 理解することを目的とする. ここでは特に音声や画像の知覚信号処理やそれらを学習 , 認識するためのアルゴリズムを中心に説明する. 授業では数値計算ソフトウェアで あるMATLABによる実習(課題)を交えながら進めることで, 理論だけでなく実際の処 理を通して理解を深めることを目指す.


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