Syllabus data

Course Title
Robotics
Course Title in English
Robotics
Course Type
Major Courses
Eligible Students
School of Engineering
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
HETBA1MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
Instructor
Shozo Inoue
Affiliation
工学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
授業終了後・教室にて
Contact
inoue@eng.u-hyogo.ac.jp

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
5◎/4〇
Corresponding Graduate School DP
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course

Course Objectives and Learning Outcome
講義目的
この講義では、メカトロニクスで用いられる各種センサとアクチュエータの原理・特徴を理解させるとともに、それらとコンピュータの間のインターフェースによく利用される簡単な電気回路を修得させることを目的とする。

到達目標
(1)各種センサとアクチュエータの原理・特徴を理解し、使用方法を説明できること、(2)それらとコンピュータをつなぐインターフェースに利用する簡単な回路設計ができること。
Subtitle and Keywords of the Class
光センサ、ガスセンサ、温度センサ、超音波センサ、機械量センサ、オペアンプ、スイッチング回路
Course Overview and Schedule
科目の位置付け、教育内容・方法
メカトロニクスは、従来からの機械工学(メカニクス)と電子工学(エレクトロニクス)を情報工学(ソフトウェア)で結びつけて融合した学問分野であり、機械知能コースの主要な学問分野のひとつである。メカトロニクスはICやLSIの発達とともに急速に発展し、ロボットのような電子制御された機械が産みだされた。機械工学を修得した機械技術者から見た場合、メカトロニクスは主としてセンサ、アクチュエータおよびコンピュータ制御という3つの要素によって構成されていると言っていい。ここでは、メカトロニクスで使用される代表的なセンサ、アクチュエータの原理や特徴・使用方法を解説するとともに、コンピュータとのインターフェースに用いられる簡単な電子回路技術について演習も行いながら講義する。

授業計画
1. メカトロニクス概説
2. 半導体の基礎
3. 光センサ
4. ガスセンサ
5. 温度センサ
6. 音波・超音波センサ
7. 機械量センサ1
8. 機械量センサ2
9. 圧電アクチュエータ
10. 電磁力アクチュエータ
11. 総復習と中間試験
12. 簡単な電気回路技術1
13. 簡単な電気回路技術2
14. 簡単な電気回路技術3
15. 簡単な電気回路技術4
16.期末試験


In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Completely forbidden
Precautions for using Generative AI
この授業においては、生成AIの利用を禁止している。授業内での利用は厳禁であり、違反したことが判明した場合は単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。
生成AIの利用にかかわらず『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。
Textbook
プリントを配布する
References
「センサ入門」 雨宮好文監修 オーム社
「アクチュエータ入門」 雨宮好文監修 オーム社
「インターフェースの電子回路入門」 雨宮好文監修 オーム社
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】配布教材の指示された部分を事前読み込み(30h)
【復習】レポート作成(10回、20h)、講義内容の理解を深めるために教材および自分のノートの読み直し(10h)

Contents of Active Learning
採用しない
Grading Criteria and Methods
成績評価の基準
講義目的・到達目標に記載する能力(各種センサとアクチュエータの基礎的な知識の習得とその応用力、センサとコンピュータをつなぐ回路を設計する能力)の到達度に応じてSからCまでの成績を与える。

成績評価の方法
中間試験50%、レポート30%、期末試験20%を基準として、総合的に評価する。


How to Disclose Assignments and Exam Results
【レポート】次の講義で解説し、学生の解答例を紹介しながら講評する。
【定期試験】試験終了後に解説の時間を設定し、よくある間違いなどを含めて講述する。


Precautions and Requirements for Course Registration
Practical Education
該当しない
Remarks
※本学の配付資料を参照してください。
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.