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Academic Year/course: 2019/20

439 - Bachelor's Degree in Informatics Engineering

30261 - Robotics


Syllabus Information

Academic Year:
2019/20
Subject:
30261 - Robotics
Faculty / School:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Degree:
439 - Bachelor's Degree in Informatics Engineering
ECTS:
6.0
Year:
4
Semester:
Second semester
Subject Type:
---
Module:
---

1. General information

2. Learning goals

3. Assessment (1st and 2nd call)

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview 

The teaching process will involve three main activities: theoretical classes, problems and laboratory practices, with increasing level of student participation.

- In the theoretical classes the teachers will present the theoretical bases autonomous robots, illustrated with examples.

- In the classes of problems the students will develop problems and exercices previously stated.

- Tests for monitoring the student learning at the end of each block of topics will be held.

- Lab practices will be developed in small groups where students will develop their robot and the software for controlling the robot.

4.2. Learning tasks 

The program offered to help you achieve the expected results includes the following activities:

Class work: 2.4 ECTS (60 hours)

1) Presential class (type T1) (30 hours).

Lectures of theoretical and practical content. The concepts and fundamentals of autonomous robots are presented, illustrated with real examples.Sstudent participation through questions, exercises and brief discussions will be encouraged.
 
2) Classes of problems and resolution of cases (type T2) (12 hours).

Exercises and case studies involving students, coordinated at all times with the theoretical contents will be developed. Students are encouraged to work the problems previously. Some of these hours may engage in learning activities assessable as specified in each course.

3) Lab (type T3) (18 hours).

Non-contact work: 3.6 ECTS (90 hours)

4) Practical works (T6 type) (50 hours).

Activities that the student will perform in groups and that the teacher will propose throughout the teaching period. In this course each student will perform practical work in groups, and several evaluable activities.

5) Study (type T7) (35 hours).

Personal work of the student theoretical part, conducting exercises, preparation of oral presentations, and development of practical group work. The ongoing work of the student will be encouraged by the homogeneous distribution throughout the semester of the various learning activities. This includes tutorials, as a direct student care, identification of learning problems, orientation in the subject, and in proposed exercices. exercises.

6) Evaluation tests (T8) (5 hours).

In addition to the qualifying function, evaluation by me

4.3. Syllabus

The course will address the following topics: 

Program 

  • 1. Introduction   
  • 2. Mobile robots    
  • 3. Spatial localization   
  • 4. Kinematic modeling     
  • 5. Odometry     
  • 6. Concurrent programming robots and processes     
  • 7. Motion control     
  • 8. Computer Vision Robotics     
  • 9. Sensing systems     
  • 10. Navigation planning    
  • 11. Localization and maps    
  • 12. Robotic Projects

Laboratory practices:

  • 1. Robot design, implementation of sensors and actuators, introduction to the robot programming environment
  • 2. Calibration and programming of basic functions. Toolpath generation and movements
  • 3. Vision tracking of objects
  • 4. Planning and obstacle avoidance
  • 5. Integration of software modules and hardware tuning

4.4. Course planning and calendar 

Scheduling of sessions and presentation of works.

- Lectures and problem classes and practice sessions are held in the laboratory according to scheduling established by the center (schedules available on their website) .

Each teacher will inform its hours of tutoring.

- The other activities will be planned depending on the  number of students and will be announced in time. It will be available on http://moodle.unizar.es

 

4.5. Bibliography and recommended resources

http://psfunizar7.unizar.es/br13/egAsignaturas.php?codigo=30261&Identificador=15425

[BB: Basic Bibliography / BC: Complementary Bibliography]

  • [BB] Siegwart, Roland. Introduction to autonomous mobile robots / Roland Siegwart, Illah R. Nourbakhsh and Davide Scaramuzza . - 2nd ed. Cambridge (Massachusetts) ; London : The MIT Press, cop. 2011
  • [BC] Dudek, Gregory. Computational principles of mobile robotics / Gregory Dudek, Michael Jenkin . - 2nd ed. New York : Cambridge University Press, 2010

URL (moodle2):

  • Slides of the course. Programming and robot construction manuals. Exercices and practice guides.  [http://moodle2.unizar.es]


Curso Académico: 2019/20

439 - Graduado en Ingeniería Informática

30261 - Robótica


Información del Plan Docente

Año académico:
2019/20
Asignatura:
30261 - Robótica
Centro académico:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Titulación:
439 - Graduado en Ingeniería Informática
Créditos:
6.0
Curso:
4
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
---
Materia:
---

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

La asignatura y sus resultados previstos responden a los siguientes planteamientos y objetivos:

El primer objetivo es que el alumno aprenda las técnicas básicas utilizadas en el desarrollo y aplicaciones de los robots autónomos. El segundo objetivo es que el alumno adquiera las capacidades para realizar un proyecto de robótica, individualmente y en equipo, diseñando un robot y dotándolo de las capacidades inteligentes de toma de decisiones.

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

Es una asignatura de integración de diversas técnicas aprendidas en diversas asignaturas de la titulación (Introducción a los computadores, Programación I y II, Sistemas Operativos, Programación de Sistemas concurrentes y distribuidos, Inteligencia Artificial) y de otras específicas aprendidas en la propia asignatura. Tiene un carácter eminentemente práctico, de trabajo en equipo, en la que el alumno tiene que demostrar la capacidad de desarrollo de un proyecto práctico en el que se integran muchos de los conocimientos aprendidos.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

Se requieren conocimientos de las asignaturas obligatorias de la titulación, especialmente Inteligencia Artificial.

Es una asignatura con una componente práctica muy importante, basada en los fundamentos teóricos transmitidos en la clases. El estudio y trabajo continuado desde el primer día del curso, especialmente la realización de las prácticas, son fundamentales para superar con el máximo aprovechamiento la asignatura. 

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para...

Competencias transversales:

CT03 - Capacidad para combinar los conocimientos generalistas y los especializados de Ingeniería para generar propuestas innovadoras y competitivas en la actividad profesional

CT04 - Capacidad para resolver problemas y tomar decisiones con iniciativa, creatividad y razonamiento crítico

CT05 - Capacidad para comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en castellano

CT06 - Capacidad para usar las técnicas, habilidades y herramientas de la Ingeniería necesarias para la práctica de la misma

CT07 - Capacidad para analizar y valorar el impacto social y medioambiental de las soluciones técnicas actuando con ética, responsabilidad profesional y compromiso social

CT10 - Capacidad para aprender de forma continuada y desarrollar estrategias de aprendizaje autónomo

CT11 - Capacidad para aplicar las tecnologías de la información y las comunicaciones en la Ingeniería

Competencias específicas:

CEC3 - Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos.

CEC4 - Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.

CEC5 - Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes.

CEC7 - Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos

2.2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados...

Conoce los fundamentos, principios y aplicaciones de los robots inteligentes autónomos.

Comprende las técnicas de percepción en robótica y su aplicación práctica.

Aplica técnicas de planificación de trayectorias y navegación en entornos sencillos.

Implementa funciones de construcción de mapas y de localización de robots.

Selecciona el tipo de arquitectura software para robots más adecuada para una aplicación.

Es capaz de desarrollar aplicaciones prácticas sencillas de robótica inteligente.

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

  • Conoce los fundamentos, principios y aplicaciones de los robots inteligentes autónomos
  • Comprende las técnicas de percepción en robótica y su aplicación práctica
  • Aplica técnicas de planificación de trayectorias y navegación en entornos sencillos
  • Implementa funciones de construcción de mapas y de localización de robots.
  • Selecciona el tipo de arquitectura software para robots más adecuada para una aplicación.
  • Es capaz de desarrollar aplicaciones prácticas sencillas de robótica inteligente

Todos ellos permiten al alumno enfrentarse con el desarrollo de múltiples aplicaciones robotizadas, desde el desarrollo del robot propiamente dicho, la programación, la generación de trayectorias, la planificación autónoma de movimientos, la utilización de diversos sensores para percibir e interpretar el entorno y su integración, hasta su adaptación a diversas aplicaciones.

3. Evaluación

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluacion

1) Prácticas de Laboratorio (30%)

La evaluación de las Prácticas de Laboratorio supone el 30% de la nota global de la asignatura Se valorará la preparación previa, el desarrollo de la sesión de laboratorio y el informe y demostración a desarrollar con los resultados de cada práctica.

Para superar la asignatura se debe obtener una calificación mínima en esta parte de la evaluación de 5 puntos sobre 10.

2) Trabajos y Actividades Evaluables (70%)

La evaluación de las Prácticas de Laboratorio supone el 70% de la nota global de la asignatura. Con el fin de incentivar el trabajo continuado, se realizarán actividades evaluables distribuidas a lo largo del cuatrimestre.  Dichas actividades se programarán y detallarán cada curso, consistiendo en un trabajo práctico en grupo, en diversos ejercicios individuales teórico-prácticos, en presentaciones orales de los ejercicios y del trabajo, en tests realizados durante algunas de las clases presenciales al final de cada bloque de temas, y en el desarrollo de módulos opcionales relacionados con el trabajo práctico.

Para superar la asignatura se debe obtener una calificación mínima en esta parte de la evaluación de 5 puntos sobre 10.

El estudiante que no realice las entregas de resultados en las fechas que se establezcan durante el periodo docente y no alcance una calificación mínima en cada parte, deberá superar la materia correspondiente en el marco de las Pruebas Globales a realizar en las Convocatorias Oficiales.

PRUEBA GLOBAL (CONVOCATORIAS OFICIALES; 100%)

La evaluación global del estudiante se realizará solamente en la convocatoria de septiembre. La prueba global tendrá dos partes:

1) Prácticas de Laboratorio (L, 30%), a desarrollar en el laboratorio de prácticas.  Para superar esta prueba se debe obtener una calificación mínima de 5 puntos sobre 10. Consistirá en la realización de una o varias prácticas de laboratorio del curso.

2) Trabajo práctico en grupo y entrega de Trabajos y Actividades Evaluables (T, 70%).  Para esta prueba se debe obtener una calificación mínima de 5 puntos sobre 10. Se desarrollará en el laboratorio de prácticas. Consistirá en la presentación del trabajo práctico planteado en el curso y de una o varias de las otras actividades evaluables.

Si se han superado las 2 partes o se han suspendido ambas, la nota final se calculará como 0,3*L+0,7*T. En caso de no superar sólo alguna de las partes, la nota final será la de la parte no superada.

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en lo siguiente:

El proceso de enseñanza se desarrollará en tres niveles principales: clases de teoría, problemas y prácticas de laboratorio, con creciente nivel de participación del estudiante. 

- En las clases de teoría los profesores expondrán las bases teóricas los robots autónomos, ilustrándose con ejemplos. 

- En las clases de problemas se desarrollarán problemas y casos tipo con la participación de los estudiantes. 

- Se realizarán tests de seguimiento del aprendizaje de los alumnos al final de cada bloque de temas.

- Se desarrollarán prácticas de laboratorio en grupos reducidos, donde el estudiante desarrollará su robot, programará y pondrá a punto las funcionalidades solicitadas para el mismo.

4.2. Actividades de aprendizaje

El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades...

TRABAJO PRESENCIAL: 2.4 ECTS (60 horas)

 1) Clase presencial (tipo T1)  (30 horas).

Sesiones expositivas de contenidos teóricos y prácticos.  Se presentaran los conceptos y fundamentos de los robots autónomos, ilustrándolos con ejemplos reales.  Se fomentará la participación del estudiante a través de preguntas, ejercicios y breves debates.

 2) Clases de problemas y resolución de casos (tipo T2) (12 horas).

Se desarrollarán ejercicios y casos con la participación de los estudiantes, coordinados en todo momento con los contenidos teóricos.  Se fomenta que el estudiante trabaje previamente los problemas.  Parte de estas horas podrán dedicarse a las actividades de aprendizaje evaluables que se especifiquen en cada curso.

 3) Prácticas de laboratorio (tipo T3) (18 horas).

 

 TRABAJO NO PRESENCIAL: 3.6 ECTS (90 horas)

 4) Trabajos docentes (tipo T6) (50 horas).

Actividades que el estudiante realizará en grupo y que el profesor irá proponiendo a lo largo del período docente.  En esta asignatura cada estudiante realizará un trabajo práctico en grupo o individualmente, varias actividades evaluables.

5) Estudio (tipo T7) (35 horas). 

Trabajo personal del estudiante de la parte teórica, realización de ejercicios, preparación de presentaciones orales, y desarrollo del trabajo práctico en grupo. Se fomentará el trabajo continuo del estudiante mediante la distribución homogénea a lo largo del semestre de las diversas actividades de aprendizaje.  Se incluyen aquí las tutorías, como atención directa al estudiante, identificación de problemas de aprendizaje, orientación en la asignatura, atención a ejercicios y trabajos…

6) Pruebas de evaluación (tipo T8) (5 horas).

Además de la función calificadora, la evaluación también es una herramienta de aprendizaje con la que el alumno comprueba el grado de comprensión y asimilación alcanzado.

4.3. Programa

Los contenidos que se desarrollan son los siguientes:

  1. Introducción
  2. Robots móviles
  3. Localización espacial
  4. Modelado cinemático
  5. Odometría
  6. Procesos concurrentes y programación de robots
  7. Control del movimiento
  8. Visión por computador en Robótica
  9. Sistemas de percepción
  10. Planificación de la navegación
  11. Localización y mapas
  12. Proyectos de robótica

Se realizarán las siguientes prácticas:

  1. Diseño del robot, implantación de sensores y actuadores, introducción a al entorno de programación del robot
  2. Calibración y programación de funciones básicas. Generación de trayectorias y movimientos
  3. Seguimiento de objetos mediante visión
  4. Planificación y evitación de obstáculos
  5. Integración de módulos software, y puesta a punto hardware

4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

Calendario de sesiones presenciales y presentación de trabajos

Las clases magistrales y de problemas y las sesiones de prácticas en el laboratorio se imparten según horario establecido por el centro (horarios disponibles en su página web).

Cada profesor informará de su horario de atención de tutoría.

El resto de actividades se planificará en función del número de alumnos y se dará a conocer con la suficiente antelación.  Podrá consultarse en http://moodle.unizar.es

Programa

Programa de la asignatura

Véase en el apartado de actividades de aprendizaje programadas.

 

El calendario detallado de las diversas actividades a desarrollar se establecerá una vez que la Universidad y el Centro hayan aprobado el calendario académico (el cual podrá ser consultado en la web del centro).

La relación y fecha de las diversas actividades, junto con todo tipo de información y documentación sobre la asignatura, se publicará en http://moodle.unizar.es/ (Nota. Para acceder a esta web el estudiante requiere estar matriculado). 

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

[BB: Bibliografía básica / BC: Bibliografía complementaria]

http://psfunizar7.unizar.es/br13/egAsignaturas.php?codigo=30261&Identificador=15425

  • [BB] Siegwart, Roland. Introduction to autonomous mobile robots / Roland Siegwart, Illah R. Nourbakhsh and Davide Scaramuzza . - 2nd ed. Cambridge (Massachusetts) ; London : The MIT Press, cop. 2011
  • [BC] Dudek, Gregory. Computational principles of mobile robotics / Gregory Dudek, Michael Jenkin . - 2nd ed. New York : Cambridge University Press, 2010

Listado de URL

  • Apuntes de la asignatura. Manuales de programación y de montaje de robots Lego.Colección de ejercicios y Guiones de prácticas. [http://moodle.unizar.es]