Competencias y objetivos

Información provisional. Pendiente de aprobación.

 

Contexto de la asignatura para el curso 2016-17

Sin datos

 

 

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)

Competencias específicas (CE)

  • CE17 : Conocer diferentes clases de dispositivos sensores usados para capturar información del propio robot y de su entorno, así como sus principios de funcionamiento. Saber aplicar los métodos y técnicas para medir, procesar, fusionar y representar la información captada.
  • CE31 : Conocer y entender las técnicas para detección, reconocimiento o seguimiento de elementos dentro del entorno de un robot, y saber utilizar o desarrollar algoritmos para poner en marcha esas técnicas.

 

Competencias Transversales

  • CT1 : Capacidades informáticas e informacionales.
  • CT2 : Ser capaz de comunicarse correctamente tanto de forma oral como escrita.
  • CT3 : Capacidad de análisis y síntesis.
  • CT4 : Capacidad de organización y planificación.

 

 

 

Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)

  • Entender el modelo geométrico del proceso de adquisición de un sensor visual y las técnicas básicas de calibración, y ser capaz de calibrar una cámara.
  • Entender el proceso de correspondencia entre imágenes de una escena tomadas desde diferentes puntos de vista y conocer técnicas para llevarlo a cabo.
  • Conocer las transformaciones básicas en geometría de múltiples vistas (Proyectiva, Afín, Euclídea) basadas en el movimiento del sensor y la proyección de perspectiva y saber aplicarlo a procesos de estimación de movimiento y/o de reconstrucción 3D.
  • Conocer y saber implementar métodos de percepción visual para el reconocimiento de superficies 3D.
  • Entender las metodologías de fusión sensorial basadas en múltiples sensores: complementarias, cooperativas y competitivas, y conocer estimadores de fusión sensorial según la tipología de los sensores.

 

 

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2016-17

Sin datos

 

 

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Datos generales

Código: 33730
Profesor/a responsable:
CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL ANGEL
Crdts. ECTS: 6,00
Créditos teóricos: 1,20
Créditos prácticos: 1,20
Carga no presencial: 3,60

Departamentos con docencia

  • Dep.: CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    Área: CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    Créditos teóricos: 1,2
    Créditos prácticos: 1,2
    Este dep. es responsable de la asignatura.
    Este dep. es responsable del acta.

Estudios en los que se imparte