Project-Based Learning for Robot Control Theory: A Robot Operating System (ROS) Based Approach

要約

制御理論はロボット工学分野の重要な基礎であり、学部および大学院のロボット工学カリキュラムの基本科目とみなされます。
さらに、プロジェクトベースの学習は、工学分野、特に分野を適切に習得するために実践的な経験が必要なロボット工学などの学際的な分野で大きな利点を示しています。
ただし、制御理論を実践的な設定で教えるためのプロジェクトベースの学習体験を設計することは、この主題に含まれる数学的概念の厳密さのため、困難な場合があります。
さらに、ロボット、センサー、インターフェイス、測定機器など、ロボット制御研究室に必要な信頼性の高いハードウェアへのアクセスは、発展途上国や米国の多くの学術機関では実現できない可能性があります。
この論文では、高度な大学院ロボット制御コース向けの 6 つのプロジェクトベースの課題のセットを紹介します。
この割り当てでは、オープンソースのツール、ライブラリ、およびソフトウェアのセットであるロボット オペレーティング システム (ROS) が利用されます。これは、ロボット工学アプリケーション開発の事実上の標準です。
ROS とその物理エンジン シミュレーション フレームワークである Gazebo を使用すると、実際のハードウェアを操作するのと同等の実践的なロボット工学体験が得られます。
学習成果には、i) 線形および非線形動的システムの理論解析、ii) 古典および現代制御理論を使用した高度なモデルベースのロボット制御アルゴリズムの定式化と実装、および iii) 物理エンジン ロボット シミュレータでのロボット システムのプログラミングと性能評価が含まれます。
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コース評価と学生アンケートは、提案されたプロジェクトベースの課題が理論と実践の間のギャップをうまく埋め、実践的なアプローチを通じて制御理論の概念と最先端のロボット技術の学習を促進することを示しています。

要約(オリジナル)

Control theory is an important cornerstone of the robotics field and is considered a fundamental subject in an undergraduate and postgraduate robotics curriculum. Furthermore, project-based learning has shown significant benefits in engineering domains, specifically in interdisciplinary fields such as robotics which require hands-on experience to master the discipline adequately. However, designing a project-based learning experience to teach control theory in a hands-on setting can be challenging, due to the rigor of mathematical concepts involved in the subject. Moreover, access to reliable hardware required for a robotics control lab, including the robots, sensors, interfaces, and measurement instruments, may not be feasible in developing countries and even many academic institutions in the US. The current paper presents a set of six project-based assignments for an advanced postgraduate Robot Control course. The assignments leverage the Robot Operating System (ROS), an open-source set of tools, libraries, and software, which is a de facto standard for the development of robotics applications. The use of ROS, along with its physics engine simulation framework, Gazebo, provides a hands-on robotics experience equivalent to working with real hardware. Learning outcomes include: i) theoretical analysis of linear and nonlinear dynamical systems, ii) formulation and implementation of advanced model-based robot control algorithms using classical and modern control theory, and iii) programming and performance evaluation of robotic systems on physics engine robot simulators. Course evaluations and student surveys demonstrate that the proposed project-based assignments successfully bridge the gap between theory and practice, and facilitate learning of control theory concepts and state-of-the-art robotics techniques through a hands-on approach.

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