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Técnicas de Planificación de Robots (304479)


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Sentido de la materia en el plan de estudios

Módulo 3. Robótica y Automatización Industrial

 

El módulo ROBÓTICA Y AUTOMATIZACIÓN (15 ECTS) consta de dos materias:
• ROBÓTICA (9 ECTS), dividida en 1 asignatura obligatoria “Robots Autónomos” (3 ECTS) y 2 asignaturas optativas: “Técnicas de Planificación de Robots” (3 ECTS) y “Navegación de Robots” (3 ECTS)
• SISTEMAS INTELIGENTES EN CONTROL (6 ECTS), dividida en 1 asignatura obligatoria, “Control Inteligente” (3 ECTS), y 1 asignatura optativa, “Herramientas Interactivas de Simulación y Control” (3 ECTS).

Materia: ROBÓTICA

Carácter: Mixta
ECTS: 9
Unidad temporal: Semestre 1
Lenguas en las que se imparte: Castellano

Asignaturas que componen la materia

Asignatura 1: ROBOTS AUTÓNOMOS
Carácter: Obligatoria
ECTS: 3
Unidad temporal: Semestre 1
Lenguas en las que se imparte: Castellano

Asignatura 2: TÉCNICAS DE PLANIFICACIÓN DE ROBOTS
Carácter: Optativa
ECTS: 3
Unidad temporal: Semestre 1
Lenguas en las que se imparte: Castellano

Asignatura 3: NAVEGACIÓN DE ROBOTS
Carácter: Optativa
ECTS: 3
Unidad temporal: Semestre 1
Lenguas en las que se imparte: Castellano

Resultados de aprendizaje de la materia
• Trabajar con los elementos básicos, tanto hardware como software, que integran un sistema robótico
• Analizar el papel del sistema de percepción en la incorporación de información
• Identificar la incidencia de diferentes aspectos de diseño del sistema de actuación en la movilidad del robot
• Capacidad para utilizar herramientas de programación para realizar una tarea de navegación
• Capacidad para aplicar las diferentes técnicas de planificación en ejemplos sencillos a partir de las características y diferencias entre ellas

 Actividades formativas de la materia
Actividad Formativa    Horas  Presenciales  Horas de Trabajo personal % Presenc 
Clase magistral 36 72 33,3
Clase práctica en laboratorio 18 54 25
Exposición y debate  6 12 33,3
Revisión bibliográfica y elaboración de
trabajo
  27 0
 Total Horas: 225
60 165 27

 

Recomendaciones previas

Haber superado la asignatura “Robots Autónomos”.

Objetivos de la asignatura

El propósito de esta asignatura es que el estudiante:
— Comprenda las distintas técnicas de planificación de caminos en el ámbito de los robots móviles y de los robots articulados.
— Utilice el espacio de las configuraciones como ambiente natural para la resolución de las tareas de planificación en sus distintos niveles.
— Aplique los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas prácticos de planificación y en la realización de un trabajo obligatorio.
En cuanto a los objetivos sistémicos generales se pretende:
— Integrar los conocimientos y destrezas prácticas de las diferentes asignaturas del máster para resolver situaciones reales en un robot relacionadas con los Sistemas Inteligentes (agentes, percepción, redes neuronales, algoritmos de búsqueda,…), así como con otras disciplinas relacionadas.
— Desarrollar la madurez necesaria en el proceso de abstracción para abordar problemas reales y plantear modelos y soluciones de forma razonada y correcta.
— Reforzar el hábito de desarrollar diferentes alternativas, cuestionando las características, riegos y viabilidad de cada una, para cada problema real planteado.

Contenidos

BLOQUE 1.- Planificación de caminos en el espacio de las configuraciones
TEMA 1.- Introducción
— ¿Qué es la planificación de caminos? Ejemplos
— Problema básico. Formalización.
— Tendencias en planificación de caminos

TEMA 2.- Espacio de las Configuraciones
— Definición formal. Ejemplos
— Obstáculos en C-espacio: robots móviles y articulados
— Uso de la convolución
TEMA 3.- Noción de camino
— Métricas
BLOQUE 2.- Planteamientos de la planificación de caminos
TEMA 4.- Métodos START-GOAL
— Algoritmos “bug” de Lumelsky
— Funciones de Potencial
— Planificador de frente de onda
— Campo de fuerzas virtual
— Histograma de Campo de Vectores
TEMA 5.- Planteamientos basados en Mapas
— Grafos de Visibilidad
— Diagrama Generalizado de Voronoi
TEMA 6.- Descomposición en Celdas
— Descomposición exacta. Trapezoidal.
— Descomposición aproximada: rectangular y estructuras jerárquicas de datos
TEMA 7.- Algoritmos de búsqueda y planificación
— Tentativas: backtracking y exploración de grafos
— Entornos cambiantes: Replanificación y Algoritmo D*
TEMA 8.- Métodos probabilísticos.
— Roadmap probabilísticos
Contenidos Prácticos
SESIÓN 1.- Presentación del entorno Player/Stage/Gazebo
— Características generales
— Drivers y dispositivos
— Programación de programas clientes
SESIÓN 2.- Implementación de un algoritmo de planificación
— Cada equipo implementará un algoritmo de planificación
— Comprobación sobre un robot simulado
— Comprobación sobre el robot Roomba

Competencias a adquirir

Competencias Básicas:
CB6, CB7, CB8, CB9, CB10.
Competencias generales
CG1, CG2.
Competencias específicas:
CE1, CE2, CE3, CE5, CE6.

 

Documento con objetivos y competencias

Metodologías

Aplicando los principio en que se basa la reforma de la educación superior en el marco de lo que se ha dado en llamar “Espacio Europeo de Educación Superior” (EEES), el posgraduado en alguna rama de Ingeniería en Informática debe estar capacitado para aprender a conocer, hacer, convivir y ser, en su ámbito personal, profesional y social, de acuerdo con lo recogido en el informe de la UNESCO sobre las perspectivas de la educación en el siglo XXI.
Para caminar en este sentido, el modelo educativo que se va a seguir en la materia de Técnicas de Planificación de Robots tiene en la clase magistral un elemento importante, pero ni mucho menos exclusivo, en la transmisión de conocimiento. Este tipo de enseñanza se va a complementar con otros procesos entre los que cabe destacar las prácticas basadas en enseñanza colaborativa de gran importancia en posteriores trabajos de investigación. Concretamente las actividades que se proponen son las siguientes:
— Actividades introductorias
— Actividades teóricas (dirigidas por el profesor)
o Sesión magistral
o Eventos científicos
— Actividades prácticas guiadas (dirigidas por el profesor)
o Prácticas en laboratorios
o Prácticas en aula informáticas

o Exposiciones
o Debates
— Atención personalizada (dirigida por el profesor)
o Tutorías
o Actividades de seguimiento on-line
— Actividades prácticas autónomas (sin el profesor)
o Trabajos
o Estudio de casos
— Pruebas de evaluación
o Pruebas prácticas

Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes
Nombre Horas presenciales Horas no presenciales dirigidas por el profesor Horas de trabajo autónomo del estudiante Horas totales
Clases magistrales 12 0 24 36
Prácticas en aula 0 0 0 0
Prácticas en el laboratorio 6 0 9 15
Prácticas en aula de informática 0 0 0 0
Prácticas de campo 0 0 0 0
Prácticas de visualización 0 0 0 0
Seminarios 0 0 2 2
Exposiciones y debates 0 0 2 2
Tutorías 0 1 0 1
Actividades de seguimiento on line 0 1 1 2
Preparación de trabajos 0 0 13 13
Otras actividades 0 0 0 0
Exámenes 4 0 0 4
TOTAL 22 2 51 75
Evaluación
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÁXIMA PONDERACIÓN MÍNIMA
Exposición en clase de trabajo 60% 10%
Realización de trabajo escrito 60% 10%
Prueba final de evaluación oral 60% 10%

Asistencia y participación en clase 30% 10% 

 

Profesorado
Belén Curto Diego
Correo electrónico
Francisco Javier Blanco Rodríguez
Correo electrónico
Otros datos

Créditos: 3.0 (1.5 T + 1.5 P) , Primer cuatrimestre , Optativa , Número de grupos de teoría: 1 , Número de grupos de práctica: 1

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes (Plan 2013) Robótica y Automatización

Áreas de Conocimiento
Ingeniería de Sistemas y Automática
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Idioma inglés
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