人工知能応用プロジェクト(2022年度Aセメスター)

人工知能技術をロボット制御に応用するプロジェクト型演習を実施します

概要

近年の深層学習・機械学習技術をロボット制御・ロボットシステムと組み合わせて.実世界で柔軟に動くロボット創るためのプロジェクトを立案・実行する.

対象

学部生・大学院生

詳細

本講義は,工学部「創造的ものづくりプロジェクト」.工学系研究科「創造性工学プロジェクト」のプロジェクト型演習講義の1つとして実施されるものです.人工知能技術を応用したロボット開発を行うチーム開発活動への参加に対して単位が認定される講義になっています.

講義の目的

  • 本プロジェクトでは,従来の作り込みによるロボット制御では実現が難しいと考えられる,家庭内での生活支援タスクなどの多様な環境やタスクを含む問題設定に取り組む.学生が実世界における知能実現のための機械学習とロボットシステムの両方の技術を習得することを目的とする.
  • とくに,物体検出や画像認識,ローカライゼーションといった複数のセンサに対する情報処理・機械学習の手法だけではなく,それらの手法を元にして複雑なロボットを実際にロバストに動かすための技術(ROSをベースとしたロボットシステムの構築やモーションプランニングなど)を同時に習得する.
  • また,本プロジェクトでは,論文投稿や技術競技会への参加を推奨しており,明確なゴールの定まった目標に向けたチームでの開発を行うことで,複雑なシステムを設計・実装する上での,プロジェクトマネジメント手法やチーム開発手法を体験する.
  • 今学期は,世界的なロボット競技会(Robocup)への参加も推奨しています.

プロジェクト説明資料

  • プロジェクトへの参加希望者は,10/4(火)6限(18:45-)に行われる「創造的ものづくりプロジェクトⅡ,創造性工学プロジェクトⅡガイダンス」に参加してください.
    • 詳細:https://www.t.u-tokyo.ac.jp/event/ev2022-09-30-001
  • 2022/10/4の6限に行われたプロジェクト説明会の資料です.

参考:2021年度夏学期の活動

受講要件

必要要件

  • ロボットシステムや制御・機械学習などに関する強い興味・関心
  • 開発に利用できるノートPCを持参すること
    • 少なくともSSHで通信して開発マシンに接続できる必要があります
  • CSに関する最低限の知識や経験(シェルやgitなど)
  • PythonもしくはC++による開発経験
  • 本講義は,チーム開発に対して単位が認定されるプロジェクト演習型講義です.週に数時間以上.プロジェクトに取り組む時間を確保してください

歓迎するスキルや経験

以下のいずれかのスキルや経験をもつ方の参加を歓迎しています(必ずしも現時点で全ての経験がなくても構いません).

  • ロボットシステムに関する知識や経験 例)ROS
  • ロボット制御に関する知識や実装経験 例)自律移動,(v)SLAM
  • 深層学習技術に関する知識や実装経験 例)PyTorchやTensorflowを用いた深層学習モデルの実装
  • 画像処理に関する知識や経験 例)物体認識・点群処理
  • ロボット学習に関する知識や経験 例)模倣学習・強化学習
  • エッジコンピューティング関する知識や経験 例)Jetson
  • 3Dモデリングに関する経験 例)Fusion360
  • 機械設計・プロトタイピング 例)ラピッドプロトタイピング
  • 物理シミュレータに関する経験 例)Gazebo,PyBullet,MuJoCo
  • コンテナ化・仮想化に関する知識や経験 例)Docker
  • チーム開発 例)企業でのインターンシップ経験

講義日程

  • 月に1度,教員やスタッフを含めた全体報告会を実施
  • プロジェクトグループごとのミーティングを毎週または隔週実施
    • 参加者の予定に合わせて日時時間を決定
    • RoboCup@homeをテーマにする場合は,毎週日曜日14:00-17:00を予定しています

全体スケジュール

  • 10/4(火)6限 Zoomによるオンラインガイダンス
  • 10/14(金)応募〆切・受講者確定
  • 10/末まで プロジェクトテーマ・メンバー確定
  • 11月ー2月 各グループごとにプロジェクトに取り組む
    • この間,毎月全体報告会実施
  • 2月初旬(予定) レポート提出・最終報告会
  • 2月-3月ごろ(予定) Robocup@home Japan Open参加(対象者のみ)

理解すべき事項

  • 画像処理(image processing)
  • 深層学習(deep learning)
  • ロボット学習(robot learning)
  • ロボットシステム(robot system)
  • プロジェクトマネジメント(project management)

留意事項

受講に関して

  • 今期は運営リソースの都合上,最大でも10-15名程度の受講者を想定しています.
    • 受講希望者数が想定を大きく上回る場合,エッセイや面談により受講者選抜を行う可能性があります.
  • 1年間を通してプロジェクトに参加できる方,プロジェクトに必要なスキルに関してある程度の経験がある方を優先します.

ガイダンス/Guidance

  • 10/4(火)に実施される全プロジェクト合同の説明会に参加してください.
  • 今学期は個別ガイダンスを予定していませんので,質問などがある場合は,下記連絡先に連絡してください.

履修登録に関して

  • 学年により登録する講義が異なります(A1A2タームは偶数番の講義です).
    • 学部4年生:「創造的ものづくりプロジェクトII」 (FEN-CO4905P2)
    • 大学院生:「創造性工学プロジェクトII」 (3799-023)

連絡先

creative_eng@weblab.t.u-tokyo.ac.jp

応募フォーム

  • 以下のGoogle Formから応募してください.
  • 〆切:10月14日(金) PM11:59
    • ご回答いただいた方からご連絡するので,早めに回答をお願いします.
TRAIL Admin
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TRAIL管理者

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松嶋 達也
松嶋 達也
特任研究員

人間と共生できるような適応的なロボットの開発と,そのようなロボットを作ることにより生命性や知能を構成的に理解することに興味があります.