Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Titorías: 3 Clase Expositiva: 24 Clase Interactiva: 24 Total: 51
Linguas de uso Castelán, Galego
Tipo: Materia Ordinaria Grao RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica e Computación
Áreas: Ciencia da Computación e Intelixencia Artificial
Centro Escola Politécnica Superior de Enxeñaría
Convocatoria: Primeiro semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable
Coñecer as técnicas e métodos necesarios para dotar de autonomía aos robots móbiles, filtros de estimación de estados como filtros de Kalman, filtros de Kalman estendidos e filtros de partículas.
Coñecer os distintos sistemas de locomoción dos robots móbiles e aplicar distintos modelos de movemento. Coñecer os distintos modelos de percepción e como trasladar esta información á construción de mapas de distintos tipos.
Aprender a localizar o robot a partir do modelo de movemento, a información do sensor e un mapa do contorno, e ampliar os métodos de localización para que o robot poida realizar a localización simultánea e a cartografía en situacións nas que o mapa é descoñecido ou ten que ser actualizado.
Estudar métodos de planificación do movemento, para que o robot sexa capaz de evitar obstáculos e navegar por ambientes evitando colisións e optimizando un conxunto de criterios.
Introdución á robótica móbil.
(HP estimadas: 1, HNP estimadas: 1)
Tipos de locomoción e Modelos de movemento.
(HP estimadas: 2, HNP estimadas: 2)
Percepción e modelización do medio.
(HP estimadas: 2, HNP estimadas: 2)
Filtros de estimación dos estados.
(HP estimadas: 1, HNP estimadas: 1)
Mapeo: representacións métricas e topolóxicas.
(HP estimadas: 1, HNP estimadas: 1)
Construción de mapas.
(HP estimadas: 2, HNP estimadas: 2)
Localización. Localización e mapeo simultáneos (SLAM).
(HP estimadas: 2, HNP estimadas: 2)
Arquitecturas de control (reactiva, xerárquica, híbrida...)
(HP estimadas: 1, HNP estimadas: 1)
Planificación do movemento.
(HP estimadas: 2, HNP estimadas: 2)
Trátase dunha materia cun importante compoñente práctica, a través das prácticas os alumnos ilustraranse de maneira experimental os conceptos dos temas teóricos. Empregaranse as librerías software adecuadas para este tipo de aprendizaxes.
Por outra banda as prácticas reforzaránse con importantes traballos nos que o alumno deberá poñer en xogo contidos vistos nas clases de teoría our profundizar en aspectos complementarios.
Bibliografía básica
- R. Siegwart, & I.R. Nourbakhsh D. Scaramuzza. Introduction to Autonomous Mobile Robots, MIT Press, 2011.
- S. Thrun, W. Burgard & D. Fox.. Probabilistic robotics. MIT Press, 2006.
Bibliografía complementaria
- P. Corke. Robotics, Vision and Control. Fundamental Algorithms in Matlab. Springer, 2017.
- H. Choset, K.M. Lynch, S. Hutchinson, G.A. Kantor, W. Burgard, L.K. Kavraki & S. Thrun. Principles of Robot Motion. Theory, Algorithms and Implementations. MIT Press, 2005.
- S. LaValle. Planning Algorithms. Cambridge, 2006
- G. Dudek & M. Jenkin. Computational Principles of Mobile Robotics. Cambridge, 2010.
O alumno que supere a materia con éxito será capaz de:
Coñecemento:
- Con65. Identificar os diferentes sistemas de locomoción e modelos de movimento en robots móbiles.
- Con66. Describir e clasificar os métodos de planificación global e local para a evitación de obstáculos en robots móbiles.
Destrezas:
- H/D70. Aplicar modelos de movimento e modelos de percepción a problemas de robótica móbil como a
localización e a construcción de mapas.
- H/D71. Usar métodos de estimación de estados (como o filtro de Kalman, filtro de Kalman extendido o filtros de partículas) para problemas de localización e mapeado en robots móbiles.
Competencias:
- Comp09. Capacidade de aplicar sistemas de navegación, localización e construcción de mapas en robots, e estar ao corriente das novas tendencias en robótica.
Os contidos da materia impartiranse tanto en clases teóricas expositivas como en clases prácticas interactivas. Ambos tipos de clases alternaranse ao longo do cuadrimestre, de forma que as prácticas reforzarán os conceptos expostos na teoría.
As clases teóricas expositivas serán impartidas na aula polo profesorado, apoiadas en medios electrónicos (presentacións electrónicas, vídeos, documentos técnicos complementarios...) dispoñibles no Campus Virtual da USC. Estas clases seguirán os contidos detallados da materia que aparecen reflectidos na programación docente anual. As exposicións principais do profesor combinaranse con exercicios para reforzar os conceptos presentados. Estes exercicios serán resoltos polo alumnado (na clase ou na casa) para posteriormente ser corrixidos na clase de forma participativa.
A impartición das prácticas, realizadas en grupos reducidos de 20 alumnos e de carácter interactivo, serán actividades complementarias ás clases teóricas expositivas. Desenvolveranse en laboratorios de robótica con robots reais e en clases de informática baixo a supervisión do profesorado. Os alumnos seguirán de maneira autónoma os guións das prácticas específicas dispoñibles no Campus Virtual da USC. Estas actividades permitirán ao alumnado comprender os conceptos teóricos poñéndoos en práctica e lles permitirán adquirir as habilidades necesarias para aplicar diversos algoritmos de robótica móbil no seu futuro profesional.
Así mesmo, nas titorías atenderase ao alumnado para discutir, comentar, aclarar ou resolver cuestións concretas en relación coas súas tarefas dentro da materia (recollida de información, elaboración de probas de avaliación, prácticas, traballos...). Estas titorías serán tanto presenciais como virtuais a través do correo electrónico, campus virtual ou a plataforma Microsoft Teams.
A avaliación realizarase mediante un portfolio de traballos e actividades que poderán incluír, entre outros: entregas sobre as actividades realizadas durante as prácticas no laboratorio, unha serie de traballos prácticos a realizar individualmente ao longo do cuadrimestre e a resolución de problemas que se presentan na aula. A avalación será 100% continua.
Debido a este tipo de avaliación continua, a asistencia a prácticas será obrigatoria salvo causa xustificada.
O alumno recibirá a cualificación de "non presentado" cando non complete o 80% dos traballos propostos no portfolio.
Para os casos de realización fraudulenta de exercicios ou probas será de aplicación o establecido na “Normativa de avaliación do rendemento académico dous estudantes e de revisión dás cualificacións”.
A asistencia tanto ás clases teóricas como prácticas será obrigatoria. Para aqueles alumnos que teñan dispensa, o sistema de avaliación será o mesmo non terán obrigación de asistir ás clases teóricas, pero mantense a obrigación de asistencia ás prácticas de laboratorio.
Avaliación de segunda oportunidade: Os alumnos poderán entregar aquelas actividades que lle expoña o profesor, correspondentes a aquelas que non superasen na convocatoria anterior. Poderá haber unha defensa de traballos co profesor.
As competencias propias da materia así como as competencias xerais teñen contidos específicos na materia que se introducen, como se indicou, tanto nas clases expositivas como nas interactivas. Posteriormente o alumnado desenvolverá estas competencias coa realización dos traballos prácticos e do traballo final nos que tamén traballará as competencias transversais.
As competencias específicas serán obxecto de avaliación nos traballos prácticos incluidos no portfolio que o alumno desenvolverá.
A materia ten unha carga de traballo de 6 ECTS dividida da seguinte forma:
- 1. Traballo na aula (60 horas presenciais)
- 1.1. Clases expositivas teóricas (en grupo grande): 24 horas
- 1.2. Prácticas (con pequenos grupos): 24 horas
- 1.3. Titorías de grupo: 3 horas
- 1.4. Titorías individualizadas: 4 horas
- 1.5. Actividades de avaliación: 5 horas
- 2. Traballo persoal do alumnado (90 horas non presenciais)
- 2.1. Lectura, revisión de temas e exercicios de teoría: 24 horas
- 2.2. Preparación de exercicios e informes de prácticas: 48 horas
- 2.3. Preparación de titorías de grupo: 3 horas
- 2.4. Preparación de titorías individualizadas: 10 horas
- 2.5. Preparación de probas de avaliación: 5 horas
Ignacio Raño Noal
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica e Computación
- Área
- Ciencia da Computación e Intelixencia Artificial
- Correo electrónico
- ignacio.rano [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Contratado/a Doutor
| Luns | |||
|---|---|---|---|
| 15:00-17:00 | Grupo /CLE_01 | Castelán | Aula 8 (Aulario 2) |
| 21.01.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 7 (Aulario 2) |
| 26.06.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 7 (Aulario 2) |