ASIGNATURA-ROBOTS AUTÒNOMS

Codi	9208	Descripció
Crdts. Teor.	3	SENSORS PER A ROBOTS MÒBILS. NAVEGACIÓ. LOCALITZACIÓ. PROGRAMACIÓ DE CONDUCTES.
Crdts. Pract.	3
A efectes d'intercanvis en programes de mobilitat, la càrrega d'aquesta assignatura equival a 7,5 ECTS.

Departamentos y Áreas
Departaments	Àrea	Crdts. Teor.	Crdts. Pract.	Dpto. Respon.	Respon. Acta
CIÈNCIA DE LA COMPUTACIÓ I INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL	CIÈNCIA DE LA COMPUTACIÓ I INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL	3	3

Estudis en què s'imparteix

Enginyeria en Informàtica - pla 2001

Prerequisitos

Sense incompatibles

Incompatibilitats de matricula per continguts equivalents
Aquesta assignatura és incompatible, per tenir continguts equivalents, amb les següents assignatures:
Codi	Assignatura
9393	ROBOTS AUTÒNOMS
6587	ROBÒTICA
9304	ROBOTS AUTÒNOMS

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

Oferida com a lliure elecció (2013-14)
Nombre màxim d'alumnes:	Sense màxim
Feu clic ací per a veure a quins estudis s'ofereixen

Consulta Gràfica d'Horari
Feu clic ací

Mode	Grup (*)	Data d’inici	Data de finalització	Dia	Hora d’inici	Hora d’fi	Aula
Horari (2013-14)
CLASSE TEÒRICA	1	27/01/2014	23/05/2014	X	16:00	18:00	A2/D12
PRÀCTIQUES AMB ORDINADOR	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

Grup (*)	Quadrimestre	Torn	Idioma	Distribució (lletra nif)
Grups de matricula (2013-14)
1	2do.	M	CAS	des de - fins a -

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

Objectius de l'assignatura / competències (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.

Continguts teòrics i pràctics (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

Enllaç al programa

Professor/a responsable
CAZORLA QUEVEDO , MIGUEL ANGEL

Metodologia docent (2013-14)
Classes teòriques i pràctiques
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.

Tipus d'activitats: teòriques i pràctiques
Laboratoris
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.

	Grup	Professor
Professorat (2013-14)
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

Enllaços relacionats

Bibliografia

Computational principles of mobile robotics
Autors:	Gregory Dudek, Michael Jenkin
Edició:	Cambridge : Cambridge University Press, 2000.
ISBN:	0-521-56876-5 (rust.)
Recomanat per:	CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL A. (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ]

Inteligencia artificial : modelos, técnicas y áreas de aplicación
Autors:	Escolano Ruiz, Francisco
Edició:	Madrid : Thomson, 2003.
ISBN:	84-9732-183-9
Recomanat per:	CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL A. (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ]

Introduction to AI robotics
Autors:	Robin R. Murphy.
Edició:	Cambridge, Mass. [etc.] : MIT Press, cop.2000.
ISBN:	0-262-13383-0 (Hardcover)
Recomanat per:	CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL A. (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ]

Probabilistic robotics
Autors:	Thrun, Sebastian ; Burgard, Wolfram
Edició:	London : The MIT Press, 2005.
ISBN:	978-0262201629
Recomanat per:	CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL A. (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ]

Robotic Vision: Technologies for Machine Learning and Vision Applications
Autors:	GARCÍA-RODRÍGUEZ, José ; CAZORLA QUEVEDO, Miguel Ángel
Edició:	Hershey : Information Science Reference, 2013.
ISBN:	978-1-4666-2672-0
Recomanat per:	CAZORLA QUEVEDO, MIGUEL A. (*1)
[ Accés al catàleg de la biblioteca universitària ]

(*1) Aquest professor ha recomanat el recurs bibliogràfic a tot l'alumnat de l'assignatura.

Convocatòria	Grup (*)	Data	Hora d’inici	Hora d’fi	Aules assignades	Observacions:
Dates d'exàmens oficials (2013-14)
Proves extraordinarias de finalització d'estudis	-1	26/11/2013				-
Període ordinari per a assignatures de segon semestre i anuals	-1	04/06/2014	15:00	18:00	A2/Z13	-
Proves extraordinàries de assignatures de grau i màster	-1	08/07/2014	14:30	17:30	CS/S004	-

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

Instruments i criteris d'avaluació (2013-14)
Avaluació contínua
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.


ROBOTS AUTÒNOMS	Any acadèmic