Código	9208	Descripción
Crdts. Teor.	3	SENSORES PARA ROBOTS MOVILES.NAVEGACION.LOCALIZACION.PROGRAMACION DE CONDUCTAS
Crdts. Pract.	3
A efectos de intercambios en programas de movilidad, la carga de esta asignatura equivale a 7,5 ECTS.

Departamentos y Áreas
Departamentos	Área	Crdts. Teor.	Crdts. Pract.	Dpto. Respon.	Respon. Acta
CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL	CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL	3	3

Estudios en los que se imparte

Ingeniería en Informática - plan 2001

Pre-requisitos

Sin incompatibles

Incompatibilidades de matrícula por contenidos equivalentes
Esta asignatura es incompatible, por tener contenidos equivalentes, con las asignaturas siguientes:
Código	Asignatura
9393	ROBOTS AUTÓNOMOS
9304	ROBOTS AUTÓNOMOS
6587	ROBOTICA

Matriculados (2013-14)
Grupo (*)	Número
1	8
TOTAL	8

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

Ofertada como libre elección (2013-14)
Número máximo de alumnos:	Sin límite
Pincha aquí para ver a qué estudios se oferta

Consulta Gráfica de Horario

Pincha aquí

Horario (2013-14)
Modo	Grupo (*)	Día inicio	Día fin	Día	Hora inicio	Hora fin	Aula
CLASE TEÓRICA	1	27/01/2014	23/05/2014	X	16:00	18:00	A2/D12
PRÁCTICAS CON ORDENADOR	1	27/01/2014	23/05/2014	X	18:00	20:00	0016P1002

(*) CLASE TEÓRICA
	1: GRUPO 1 - CAS
(*) PRÁCTICAS CON ORDENADOR
	1: PRACTICAS CON ORDENADOR DE ROBOTS AUTONOMOS - CAS

Grupos de matricula (2013-14)
Grupo (*)	Cuatrimestre	Turno	Idioma	Distribución (letra nif)
1	2do.	M	CAS	desde - hasta -

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

Objetivos de las asignatura / competencias (2013-14)

Conocer en qué campos de aplicación se emplean robots. Saber aplicar las técnicas clásicas de planificación de trayectorias. Conocer cómo puede un robot percibir su entorno y cómo puede utilizar un robot la percepción para resolver tareas. Saber aplicar técnicas de navegación. Conocer las principales tareas de robots: evitación de obstáculos, construcción de mapas del entorno y localización.

Contenidos teóricos y prácticos (2013-14)

Introducción a la robótica. Robótica e inteligencia artificial. Componentes y capacidades de un sistema robótico. Sistemas de coordenadas, transformaciones y localización de objetos Modelos geométricos y de movimiento Sensores. Tecnologías, sensores internos Sensores de localización, odometría Sensores de rango, rejilla de ocupación Visión para robots Evitación de obstáculos mediante información global Grafo de visibilidad, descomposición del espacio libre Robot geométrico y con giro. Evitación de obstáculos mediante información local Mapas del entorno Construcción de mapas Navegación con mapas Localización bayesiana Aplicaciones robóticas Robocup Personas y robots famosos Robótica industrial. Modelos y aplicaciones

Más información

Profesor/a responsable

CAZORLA QUEVEDO , MIGUEL ANGEL

Metodología docente (2013-14)

Clases teóricas y prácticas

Las clases teóricas se realizarán con un esquema de presentación del profesor y propuesta de búsqueda de información de los temas vistos en clase. Después de tres sesiones, los alumnos realizarán una presentación de cinco minutos donde extenderán algunos de los temas vistos.

Tipo de actividades: teóricas y prácticas

Laboratorios

La realización de las prácticas será individual o por parejas. Al final de cada práctica se deberá entregar un documento que incluya: explicación del desarrollo de la práctica, consideraciones de implementación y código fuente.

Profesores (2013-14)
	Grupo	Profesor/a
TEORIA DE 9208	1	CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL ANGEL
		MORELL GIMENEZ, VICENTE
		VIEJO HERNANDO, DIEGO
PRÁCTICAS CON ORDENADOR DE 9208	1	CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL ANGEL
		VIEJO HERNANDO, DIEGO

Enlaces relacionados

http://opencv.willowgarage.com/wiki/

http://pointclouds.org/

http://www.rvg.ua.es

Bibliografía

Ordenar por título del libro Ordenar por profesor que lo recomienda

Computational principles of mobile robotics Autor(es): Gregory Dudek, Michael Jenkin Edición: Cambridge : Cambridge University Press, 2000. ISBN: 0-521-56876-5 (rust.) Recomendado por: CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL A. (*1) [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ] Inteligencia artificial : modelos, técnicas y áreas de aplicación Autor(es): Escolano Ruiz, Francisco Edición: Madrid : Thomson, 2003. ISBN: 84-9732-183-9 Recomendado por: CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL A. (*1) [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ] Introduction to AI robotics Autor(es): Robin R. Murphy. Edición: Cambridge, Mass. [etc.] : MIT Press, cop.2000. ISBN: 0-262-13383-0 (Hardcover) Recomendado por: CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL A. (*1) [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ] Probabilistic robotics Autor(es): Thrun, Sebastian ; Burgard, Wolfram Edición: London : The MIT Press, 2005. ISBN: 978-0262201629 Recomendado por: CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL A. (*1) [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ] Robotic Vision: Technologies for Machine Learning and Vision Applications Autor(es): GARCÍA-RODRÍGUEZ, José ; CAZORLA QUEVEDO, Miguel Ángel Edición: Hershey : Information Science Reference, 2013. ISBN: 978-1-4666-2672-0 Recomendado por: CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL A. (*1) [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]

(*1) Este profesor ha recomendado el recurso bibliográfico a todos los alumnos de la asignatura.

Fechas de exámenes oficiales (2013-14)
Convocatoria	Grupo (*)	fecha	Hora inicio	Hora fin	Aula(s) asignada(s)	Observ:
Pruebas extraordinarias de finalización de estudios	-1	26/11/2013				-
Periodo ordinario para asignaturas de segundo semestre y anuales	-1	04/06/2014	15:00	18:00	A2/Z13	-
Pruebas extraordinarias para asignaturas de grado y máster	-1	08/07/2014	14:30	17:30	CS/S004	-

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

Instrumentos y criterios de evaluación (2013-14)

Evaluación continua

Habrá dos formas de evaluar la parte de teoría: Evaluación continua, basada en la participación en clase y la realización de trabajos durante el tiempo de clase. Para optar a esta forma de evaluación habrá que acreditar un máximo de dos faltas de asistencia. Examen final de la asignatura, para aquellos alumnos que no asistan a clase o no participen en ella. La nota de prácticas y la de teoría se ponderará (30% teoría, 70% prácticas). Habrá que tener ambas partes aprobadas para hacer la ponderación. Para optar a Matrícula de Honor, se deberá realizar un trabajo optativo y exponerlo en clase.