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NOMBRE DEL CURSORobótica Autónoma
NOMBRE DEL MODULOARQUITECTURAS Y ENTORNOS DE TRABAJO COLABORATIVO
Nº CRÉDITOS EUROPEOS3 ECTS
COORDINADORAntonio González Muñoz
IDIOMAEspañol
CARÁCTEROptativo
PROFESORADO
Eugenio Aguirre Molina 1 ECTS
Miguel García Silvente 1 ECTS
Antonio González Muñoz 1 ECTS
COMPETENCIAS
  • Conocer el estado actual de la robótica autónoma identificando también las líneas de investigación y de transferencia tecnológica presentes en el área.
  • Ser capaz de aplicar la arquitectura de control más adecuada para la resolución de un problema donde intervengan robots autónomos.
  • Comprender las diferentes propuestas que hacen posible la navegación autónoma de robots.
  • Ser capaz de aplicar técnicas de Softcomputing para resolver problemas en el ámbito de la robótica autónoma.
  • Conocer el papel de la percepción visual en robótica y ser capaz de aplicar las técnicas adecuadas de visión por computador para extraer información útil.
  • Conocer con detalle algunos de los problemas actuales de la robótica autónoma, como es el caso de la Interacción Persona-Robot.
  • Resolver un problema práctico de robótica autónoma en un entorno simulado o con plataformas reales.
METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE
El sistema de clases es semi-presencial, aunque se pretende el uso intensivo de los recursos de internet para mejorar y potenciar la calidad docente. Para ello profesores y alumnos disponen de un acceso identificado a través de la web que permite la comunicación directa entre el profesor y el alumno, descarga de material de teoría o práctica, consultas diversas, foros, realización de encuestas, etc.  Como referencia básica cada ECTS se corresponde con 25 horas de trabajo efectivo del alumno y para este curso se establece el 20% (5 horas) para el número de horas lectivas presenciales. Las 25 horas se estructuran de la siguiente forma:
  • 5 horas de clases presenciales (incluyendo tutorías académicas)
  • 20 horas para trabajo autónomo del alumno (estudio de las materias del curso y elaboración de trabajos de teoría y/o práctica).
A continuación se detallan cada una de estas actividades formativas y su relación con las competencias.
  • Clases presenciales: Mediante la exposición oral del profesor y usando los medios tecnológicos adecuados, se exponen los contenidos del curso favoreciendo la participación por parte del alumnado que dispondrá de la bibliografía necesaria. En las tutorías, se orientarán los contenidos teóricos y/o prácticos a desarrollar por el alumno.
  • Trabajo autónomo del alumnado: Estudio de los contenidos de los diferentes temas, análisis y resolución de problemas, elaboración de trabajos de teoría y/o prácticas tutelados.
Mediante la aplicación de las actividades formativas descritas se hace posible la adquisición de las competencias antes señaladas.
CRITERIOS Y PROCEDIMIENTOS DE EVALUACIÓN
El sistema de evaluación tendrá en cuenta la asistencia y participación activa del alumno en las clases presenciales y la elaboración de trabajos teóricos y/o prácticos dirigidos académicamente. De esta forma, la asistencia y participación en las clases presenciales permitirán aprobar el curso, y mediante los trabajos dirigidos se podrá mejorar la nota. Los trabajos aparecerán previamente en el servidor web para que el alumno pueda seleccionar el que más le interese. En cualquier caso, se facilitará para los alumnos que no puedan asistir a todas las clases aprobar el curso mediante el trabajo personal y el material disponible por Internet.
TEMARIO DE TEORÍA
Introducción a la robótica autónoma 0.5 ECTS
Arquitecturas para el control de robots autónomos 0.5 ECTS
Navegación de robots móviles autónomos 0.5 ECTS
Soft-computing y robótica 0.5 ECTS
Percepción visual 1 ECTS
TEMARIO DE PRÁCTICAS
Resolución de un problema práctico relacionado con algún tema del curso. A disposición de los alumnos habrá algunos simuladores de robots, y también robots reales.
BIBLIOGRAFÍA
  • R. Arkin. Behavior-Based Robotics. The MIT Press 1998
  • F. Escolano y otros, Inteligencia Artificial: Modelos, Técnicas y Áreas de aplicación, Ed. Thomson, 2003.
  • R.R. Murphy, Introduction to AI Robotics, The MIT Press 2000
  • R.C.Gonzalez y R.E. Woods, Digital image processing Segunda Edición, Prentice Hall, 2001
  • J.C. Latombe, Robot Motion Planning, Kluwer Academic Publishers, 1991
  • S. Russell, P. Norvig, Inteligencia Artificial: un enfoque moderno, segunda edición Ed. Prentice Hall, 2003 (http://aima.cs.berkeley.edu/)
Máster: Soft Computing y Sistemas Inteligentes
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