Consulta de Guías Docentes



Academic Year/course: 2022/23

615 - Máster Universitario en Robótica, Gráficos y Visión por Computador / Robotics, Graphics and Computer Vision

69157 - Virtual Reality


Syllabus Information

Academic Year:
2022/23
Subject:
69157 - Virtual Reality
Faculty / School:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Degree:
615 - Máster Universitario en Robótica, Gráficos y Visión por Computador / Robotics, Graphics and Computer Vision
ECTS:
3.0
Year:
1
Semester:
Second semester
Subject Type:
Optional
Module:
---

1. General information

1.1. Aims of the course

With a strong applied character, upon successful completion of the course, each student should have achieved the following objectives:

  • Multidisciplinary understanding of the scientific basis of the area of virtual reality and its industrial and scientific applications. Knowledge of its evolution, state-of-the-art and open problems.
  • Know how to transmit the knowledge acquired to an audience of any kind adapting himself to the peculiarities of that audience.
  • Be able to work both in an autonomous manner and in team, taking responsibilities.
  • Be able to carry out the projection, calculation and design of solutions to specific problems.
  • Be able to plan and work out R+D+I projects.
  • Know how to design hardware and software solutions.
  • Have knowledge of tools and methodologies.
  • Be able carry out the creation and exploitation of virtual reality environments

These approaches and objectives are aligned with some of the Sustainable Development Goals, SDG, of the 2030 Agenda (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) and certain specific goals, in such a way that the acquisition of the Learning outcomes of the subject provides training and competence to the student to contribute to a certain extent to their achievement:

  • Objective 9: Industry, innovation and infrastructure
    • Target 9.5 Increase scientific research and improve the technological capacity of industrial sectors in all countries, particularly developing countries, including by fostering innovation and significantly increasing, by 2030, the number of people working in research and development per million inhabitants and the spending of the public and private sectors in research and development

1.2. Context and importance of this course in the degree

The rationale for this course is to know the fundamentals of the field of virtual reality, its industrial, scientific and technological applications, as well as the open problems that exist nowadays.

1.3. Recommendations to take this course

There is no special requirement or recommendation to take this course.

2. Learning goals

2.1. Competences

Basic and general competences

 

  • CB6 – To possess and understand knowledge that provides a basis or opportunity to be original in the development and/or application of ideas, often in a research context.
  • CB7 – Students are able to apply the knowledge acquired and their problem solving skills in new or unfamiliar environments with broader (or multidisciplinary) contexts related to their area of study.
  • CB8 – Students are able to integrate knowledge and deal with the complexity of making judgements based on pieces of information which, while being incomplete or limited, includes reflections on social and ethical responsibilities linked to the application of their knowledge and judgement.
  • CB9 – Students are able to communicate their conclusions and the underlying knowledge and ultimate reasons to specialist and non-specialist audiences in a clear and straightforward manner.
  • CB10 – Students possess the learning skills to enable them to continue studying in a way which will be largely self-directed and autonomous.
  • CG01 – Students will have acquired advanced knowledge and demonstrated, in a scientific and technological research or highly specialised context, a detailed and solid understanding of the theoretical and practical aspects and working methodology in the fields of Robotics, Graphics and/or Computer Vision, allowing them to be innovative in a context of research, development and innovation.
  • CG02 -  Ability to apply and integrate their knowledge and its understanding, their scientific basis and problem solving skills in new and undefined contexts, including highly specialised multidisciplinary research and professional contexts. 
  • CG03 – Ability to evaluate and select the appropriate scientific theory and precise methodology of their fields of study in order to make judges base don incomplete or limited information, including, when needed and relevant, a reflection on the social and ethical responsibility linked to the solution proposed in each case.
  • CG05 – Ability to transmit in English, orally and in writing, in a clear and straightforward manner, to both specialised and non-specialised audiences, results from scientific and technological research or from the most advanced innovation spheres, as well as the most relevant foundations in which they are based.
  • CG06 - To have developed sufficient autonomy to take part in research projects and research or technological collaborations within his topic, in interdisciplinary contexts and, where appropriate, with a significant share of knowledge transfer.
  • CG08 – To possess the aptitudes, skills and method necessary to carry out a multidisciplinary research and/or development work in the fields of Robotics, Graphics and/or Computer Vision.
  • CG09 – Ability to use Engineering techniques, skills and tools necessary for problema solving in the fields of Robotics, Graphics and/or Computer Vision.
  • CG10 – Ability to understand, relate to the estate-of-the-art and critically evaluate scientific Publications in the fields of Robotics, Graphics and/or Computer Vision..
  • CG11 – Ability to manage and use bibliography, documents, databases, software and hardware specific to the fields of Robotics, Graphics and/or Computer Vision.

 

Specific competences

 

  • CE02 – Ability to design and develop new methods and algorithms applicable to autonomous or virtual and augmented reality systems.
  • CE05 – Ability to devise, design and develop software, products and systems in the sphere of computer graphics.
  • CE09 – Ability to develop in an autonomous manner an initiation to research and/or development assignment in the field of robotics, Graphics or computer vision, in which the competences acquired in the degree are synthesized and integrated.

2.2. Learning goals

In order to pass this course, the student must demonstrate the following results:

  1. Know and know how to apply advanced algorithms for analysis and generation of images.
  2. Understand the relationship between efficiency and precision of the different applicable algorithms.
  3. Conceptualize and design advanced applications based on techniques of the state of the art of Computer Graphics and Computer Vision.
  4. Propose and design new areas of improvement on the state of the art in techniques of Computer Graphics and Computer Vision, including unresolved aspects or improvements on existing techniques and applications.
  5. Know and evaluate bibliographic sources related to Computer Graphics and Computer Vision.
  6. Write and present technical and scientific results effectively.

2.3. Importance of learning goals

Virtual Reality is a field of great technological strength and a strong growth in its applications of many different kinds. In this course the student will acquire the basics of this topic, which include:

a) the fundamentals and advances of the field;

b) existing tools;

c) industrial and scientific applications;

d) open problems and related lines of future work.

3. Assessment (1st and 2nd call)

3.1. Assessment tasks (description of tasks, marking system and assessment criteria)

The student must demonstrate the achievement of the intended learning outcomes through the following assessment activities:

  • Written/oral deliverables on laboratory/practical work (35%) - Learning outcomes: 1, 2, 3, 6
  • Project (50%) - Learning outcomes: 1, 2, 3, 4, 5, 6
  • Oral presentations and discussions (15%) - Learning outcomes: 1, 2, 4, 5 6

Students who do not opt for the evaluation procedure described above, does not pass such tests during the teaching period or want to improve the mark/grade obtained, will be entitled to take a global exam.

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The learning process designed for this course is based on the following:

  • Learning of concepts and techniques through master classes in which student participation will be encouraged.
  • Personal study of the course by the student, and participation in the resolution of the exercises proposed in class.
  • Accomplishment of practical assignments that develop the theoretical knowledge.

It should be noted that the course has both a theoretical and practical orientation

Teaching and learning activities are based on:

  1. Lectures. Exposition of contents by means of presentation or explanation by a lecturer (possibly including demonstrations). Participation will be encouraged
  2. Practical classes. Practical activities carried out with computers.
  3. Tutoring. A period of instruction conducted by a tutor with the aim of reviewing and discussing the materials and topics presented in class.
  4. Evaluation. Set of written, oral and practical tests, projects, assignments, etc. used in the evaluation of student progress.
  5. Tutorized assignements. Projects which are larger than the practical classes, which will be handed in and presented
  6. Theoretical study. Self-study of the contents presented, including any study activity which has not be computed in the previous section (studying exams, library work, complementary reading, doing problems and exercises, etc.)

4.2. Learning tasks

The course consists of 3 ECTS credits that correspond to 75 estimated hours of student work, distributed as follows:

  • Lectures and practical sessions: 24 h
  • Practical assignments related to applications or research: 30 h
  • Personalized teacher-student tutoring: 6 h
  • Study: 12 h
  • Evaluation tests: 3 h

4.3. Syllabus

The course syllabus will include at least the following topics and contents:

  1. Introduction to Virtual Reality (VR). History. Evolution. Applications.
  2. Perception Systems. The human visual system. VR specific characteristics. Presence and immersion.
  3. Systems and tools for VR. Sensors, displays, tracking.
  4. Content generation for VR. Synthetic content and real content.
  5. Open problems in VR and latest advances.

4.4. Course planning and calendar

Teaching organization is planned as:

  • Lectures and problem solving classes
  • Practical sessions and  assignments

The schedule of all lectures and dates of practical sessions will be announced well in advance on the center and course websites.

The calendar of lectures, practical sessions and presentations, as well as deadlines for practical assignments and projects, will be announced well in advance.

4.5. Bibliography and recommended resources

  1. Akenine-Möller, Tomas. Real-time rendering / Tomas Akenine-Möller, Eric Haines, Naty Hoffman . 3rd ed. Boca Raton [etc.] : A K Peters, cop. 2008
  2. LaValle, Steven. Virtual Reality. Cambridge University Press. 2016.
  3. Sellers, Graham et al. OpenGL SuperBible. 7th Edition. Comprehensive Tutorial and Reference. Addison Wesley. 2015.
  4. Frisby, John and Stone, James. Seeing: The computational approach to biological vision. 2nd Edition. MIT Press. 2010.
  5. Marschner, S. and Shirley, P. Fundamentals of Computer Graphics. 4th Edition. CRC Press. 2016.


Curso Académico: 2022/23

615 - Máster Universitario en Robótica, Gráficos y Visión por Computador / Robotics, Graphics and Computer Vision

69157 - Virtual Reality


Información del Plan Docente

Año académico:
2022/23
Asignatura:
69157 - Virtual Reality
Centro académico:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Titulación:
615 - Máster Universitario en Robótica, Gráficos y Visión por Computador / Robotics, Graphics and Computer Vision
Créditos:
3.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

Con un fuerte carácter aplicado, tras finalizar con éxito de la asignatura, cada estudiante deberá haber conseguido los siguientes objetivos:

  • Comprensión multidisciplinar de la fundamentación científica del mundo de la realidad virtual y sus aplicaciones industriales y científicas. Conocerá su evolución, el estado del arte y los problemas abiertos.
  • Sabrá transmitir a un público de cualquier tipo los conocimientos adquiridos adaptándose a las peculiaridades de dicho público.
  • Será capaz de trabajar de manera autónoma y en equipo, asumiendo responsabilidades.
  • Podrá llevar a cabo la proyección, cálculo y diseño de soluciones a problemas concretos.
  • Será capaz de planificar y elaborar pequeños proyectos de I+D+i.
  • Sabrá diseñar soluciones hardware y software.
  • Contará con conocimiento de herramientas y metodologías.
  • Podrá llevar a cabo la creación y explotación de entornos de realidad virtual.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con algunos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, ODS, de la Agenda 2030 (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) y determinadas metas concretas, de tal manera que la adquisición de los resultados de aprendizaje de la asignatura proporciona capacitación y competencia al estudiante para contribuir en cierta medida a su logro:

  • Objetivo 9: Industria, innovación e infraestructuras
    • Meta 9.5 Aumentar la investigación científica y mejorar la capacidad tecnológica de los sectores industriales de todos los países, en particular los países en desarrollo, entre otras cosas fomentando la innovación y aumentando considerablemente, de aquí a 2030, el número de personas que trabajan en investigación y desarrollo por millón de habitantes y los gastos de los sectores público y privado en investigación y desarrollo

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La razón de ser de esta asignatura es conocer los fundamentos del campo de la realidad virtual, sus aplicaciones industriales y científico-tecnológicas, así como los problemas abiertos que existen en la actualidad.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

No existe ningún requisito ni recomendación especial para cursar la asignatura.

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

Básicas y Generales

  • CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
  • CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
  • CG01 - Haber adquirido conocimientos avanzados y demostrado, en un contexto de investigación científica y tecnológica o altamente especializado, una comprensión detallada y fundamentada de los aspectos teóricos y prácticos y de la metodología de trabajo en los ámbitos de la Robótica, Gráficos y/o Visión por Computador,  que les permitan ser innovadores en un contexto de investigación, desarrollo e innovación.
  • CG02 -  Capacidad para aplicar e integrar sus conocimientos, la comprensión de estos, su fundamentación científica y sus capacidades de resolución de problemas en entornos nuevos y definidos de forma imprecisa, incluyendo contextos de carácter multidisciplinar tanto investigadores como profesionales altamente especializados
  • CG03 - Capacidad para evaluar y seleccionar la teoría científica adecuada y la metodología precisa de sus campos de estudio para formular juicios a partir de información incompleta o limitada incluyendo, cuando sea preciso y pertinente, una reflexión sobre la responsabilidad social o ética ligada a la solución que se proponga en cada caso
  • CG05 -  Capacidad para transmitir en inglés, de manera oral y escrita,  de un modo claro y sin ambigüedades a un público especializado o no, resultados procedentes de la  investigación científica y tecnológica o del ámbito de la innovación más avanzada, así como los fundamentos más relevantes sobre los que se sustentan.
  • CG06 -  Haber desarrollado la autonomía suficiente para participar en proyectos de investigación y colaboraciones científicas o tecnológicas dentro su ámbito temático, en contextos interdisciplinares y, en su caso, con una alta componente de transferencia del conocimiento.
  • CG08 - Poseer las aptitudes, destrezas y método necesarios para la realización de un trabajo de investigación y/o desarrollo de tipo multidisciplinar en los ámbitos de la Robótica, Gráficos y/o Visión por Computador.
  • CG09 - Capacidad para usar las técnicas, habilidades y herramientas de la Ingeniería necesarias para la resolución de problemas de los ámbitos de la Robótica, Gráficos y/o Visión por Computador.
  • CG10 - Capacidad para comprender, relacionar con el estado del arte y evaluar críticamente publicaciones científicas en los ámbitos de la Robótica, Gráficos y/o Visión por Computador.
  • CG11 - Capacidad para gestionar y utilizar bibliografía, documentación, bases de datos, software y hardware específicos de los ámbitos de la Robótica, Gráficos y/o Visión por Computador.

Específicas

  • CE02 - Capacidad para diseñar y desarrollar nuevos métodos y algoritmos aplicables a sistemas autónomos o de realidad virtual y aumentada.
  • CE05 - Capacidad para concebir, diseñar y desarrollar software, productos y sistemas en el ámbito de los gráficos por computador.
  • CE09 - Capacidad para desarrollar de forma autónoma un trabajo de iniciación a la investigación y/o desarrollo en el ámbito de la robótica, gráficos, o visión por computador, en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en la titulación.

2.2. Resultados de aprendizaje

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

  1. Conocer y saber aplicar algoritmos avanzados de análisis y generación de imágenes.
  2. Comprender la relación entre eficiencia y precisión de los diferentes algoritmos aplicables.
  3. Conceptualizar y diseñar aplicaciones avanzadas basadas en técnicas del estado del arte de Gráficos por Computador y Visión por Computador.
  4. Proponer y diseñar nuevas áreas de mejora sobre el estado del arte en técnicas de Gráficos y Visión por Computador, incluyendo aspectos no resueltos o mejoras sobre las técnicas y aplicaciones existentes.
  5. Conocer y evaluar fuentes bibliográficas relacionadas con los Gráficos por Computador y la Visión por Computador.
  6. Redactar y presentar de forma eficaz resultados técnicos y científicos.

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

La realidad virtual constituye un campo de gran pujanza tecnológica y con un fuerte crecimiento en sus aplicaciones, de muy diversa índole. En esta asignatura se consigue adquirir una base en esta temática, que comprende:

  1. los fundamentos y avances del campo;
  2. las herramientas existentes;
  3. las aplicaciones industriales y científicas;
  4. los problemas abiertos y posibles líneas de futuro relacionadas.

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 evaluación:

  • Entregas o pruebas escritas/orales sobre los trabajos realizados en prácticas (35%) - Resultados de aprendizaje: 1, 2, 3, 6
  • Proyecto como trabajo dirigido (50%) - Resultados de aprendizaje: 1, 2, 3, 4, 5, 6
  • Presentaciones y debates de forma oral (15%) - Resultados de aprendizaje: 1, 2, 4, 5 6

El estudiante que no opte por el procedimiento de evaluación descrito anteriormente, no supere dichas pruebas durante el periodo docente, o que quisiera mejorar su calificación, tendrá derecho a realizar una prueba global.

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:

  • Aprendizaje de conceptos y técnicas a través de las clases magistrales, en las que se favorecerá la participación de los alumnos.
  • Estudio personal de la asignatura por parte de los alumnos, y la participación en clase en la resolución de los ejercicios planteados.
  • Desarrollo de trabajos prácticos por parte de los alumnos, que desarrollan los conocimientos teóricos.

Se debe tener en cuenta que la asignatura tiene una orientación tanto teórica como práctica.

Las actividades de enseñanza y aprendizaje se basan en:

  1. Clase magistral. Exposición de contenidos mediante presentación o explicación por parte de un profesor (posiblemente incluyendo demostraciones). Se fomentará la participación.
  2. Prácticas. Actividades prácticas desarrolladas mediante equipos informáticos.
  3. Tutoría. Período de instrucción realizado por un tutor con el objetivo de revisar y discutir los materiales y temas presentados en las clases.
  4. Evaluación. Conjunto de pruebas escritas, orales, prácticas, proyectos, trabajos, etc. utilizados en la evaluación del progreso del estudiante.
  5. Trabajos dirigidos. Desarrollo de proyectos de más envergadura que las prácticas, que se entregarán y presentarán.
  6. Estudio teórico. Estudio de contenidos presentados; incluye cualquier actividad de estudio que no se haya computado en el apartado anterior (estudiar, trabajo en biblioteca, lecturas complementarias, hacer problemas y ejercicios, etc.).

4.2. Actividades de aprendizaje

La asignatura consta de 3 créditos ECTS que corresponden con 75 horas estimadas de trabajo del alumno distribuidas del siguiente modo:

  • Clases y prácticas: 24 h
  • Realización de trabajos de aplicación o investigación prácticos: 30 h
  • Tutela personalizada profesor-alumno: 6 h
  • Estudio: 12 h
  • Pruebas de evaluación: 3 h

4.3. Programa

El programa de la asignatura comprenderá al menos los siguientes temas y contenidos

  1. Introducción a la Realidad Virtual (RV). Historia. Evolución. Aplicaciones.
  2. Sistemas de percepción. El sistema visual humano. Características propias de la RV. Presencia e inmersión.
  3. Sistemas y herramientas para RV. Sensores, displays, tracking.
  4. Generación de contenido. Contenido sintético y contenido real.
  5. Problemas abiertos en RV y últimos avances.

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

La organización docente prevista es la siguiente:

  • Clases magistrales y resolución de problemas y casos
  • Prácticas y trabajos

Los horarios de todas las clases y fechas de las sesiones de prácticas se anunciarán con suficiente antelación a través de las webs del centro y/o de la asignatura.

El calendario de clases, prácticas y presentaciones, así como las fechas de entrega de prácticas y trabajos, se anunciarán con suficiente antelación.

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

  1. Akenine-Möller, Tomas. Real-time rendering / Tomas Akenine-Möller, Eric Haines, Naty Hoffman . 3rd ed. Boca Raton [etc.] : A K Peters, cop. 2008
  2. LaValle, Steven. Virtual Reality. Cambridge University Press. 2016.
  3. Sellers, Graham et al. OpenGL SuperBible. 7th Edition. Comprehensive Tutorial and Reference. Addison Wesley. 2015.
  4. Frisby, John and Stone, James. Seeing: The computational approach to biological vision. 2nd Edition. MIT Press. 2010.
  5. Marschner, S. and Shirley, P. Fundamentals of Computer Graphics. 4th Edition. CRC Press. 2016.