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Academic Year/course: 2023/24

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

69150 - Autonomous Robots


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
69150 - Autonomous Robots
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:
6.0
Year:
1
Semester:
First semester
Subject type:
Compulsory
Module:
---

1. General information

The main objective of this course is to give an overview of the main components and algorithms that currently exist to provide autonomy to a mobile robot, including mathematical tools, planning and navigation methods and the main aspects related to their implementation.

These approaches and objectives are aligned with some of the Sustainable Development Goals, SDGs, of the 2030 Agenda (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), specifically, contributing to the achievement of target 3.6 of Goal 3, targets 9.4 and 9.5 of Goal 9 and target 11.2 of Goal 11.

2. Learning results

The student should be able to:

  • Know and understand basic mathematical tools for autonomous robots: spatial transformations and probabilistic robotics.
  • Know the basic handling of robotic development software platforms.
  • Design and develop systems for trajectory generation, motion planning and robot navigation.
  • Develop navigation systems that integrate information from different sensors.
  • Apply the concepts and systems learned to the design of 2D and 3D robot navigation systems.
  • Know the basic problems and techniques used in multi-robot systems.
  • Know aspects and problems related to the operation of autonomous robots in different real applications.

3. Syllabus

  1. Basic tools: spatial transformations, probabilistic robotics, robotic platforms
  2. Autonomous robots: kinematics and dynamics
  3. Motion planning and reactive navigation techniques
  4. Multi-sensor perception for autonomous robots
  5. Decision and learning methods for planning and navigation
  6. Multi-robot systems
  7. Field Robotics

4. Academic activities

The course consists of 6 ECTS credits that imply an estimated dedication by the student of 150 hours, divided into the following activities:

A01 - Lecture class: 30 hours
A02 - Problem solving and case studies: 6 hours
A03 - Laboratory practicals: 18 hours
A05 - Practical application or research work: 30 hours
A07 - Study: 60 hours
A08 - Evaluation tests: 6 hours

5. Assessment system

The student must demonstrate that he/she has achieved the expected learning outcomes through the following evaluation activities.


Theoretical Evaluation (TE): One or more written or oral tests that demonstrate that the student has acquired the theoretical knowledge of the subject.


Practical Evaluation (PE): Deliverables of practical and/or practical work (laboratory, special and research) related to the subject that demonstrate that the student has acquired the practical competences of the subject.


Each of the two evaluations will result in a grade from 0 to 10 points. The student's final grade will be calculated by weighting 40% ET and 60% EP, Final grade = 0.4*ET + 0.6*EP.

To pass the course the student must obtain a grade greater than or equal to 5 points in both the ET grade and the final grade. If the ET grade is less than 5 points, the student's grade will be the minimum between Final grade and 4 points. Otherwise, the grade will be Final grade.

Global evaluation (official exams):
Theoretical Evaluation (TE): A written exam.
Practical Evaluation (PE): Practical and/or practical work deliverables (laboratory, special and research).

The final grade will be calculated in the same way as in the continuous evaluation.


Curso Académico: 2023/24

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

69150 - Autonomous Robots


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
69150 - Autonomous Robots
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:
6.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Obligatoria
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

El principal objetivo de la asignatura es el de dar una visión general de los principales componentes y algoritmos que existen en la actualidad para dotar de autonomía a un robot móvil, incluyendo herramientas matemáticas, métodos de planificación y navegación y los principales aspectos relacionados con su implementación. 

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/), en concreto, contribuyendo al logro de la meta 3.6 del Objetivo 3, las meta 9.4 y 9.5 del Objetivo 9 y la meta 11.2 del Objetivo 11.

2. Resultados de aprendizaje

El alumno deberá ser capaz de:

  • Conocer y comprender herramientas matemáticas básicas para robots autónomos: transformaciones espaciales y robótica probabilista.
  • Conocer el manejo básico de plataformas software de desarrollo robótico.
  • Diseñar y desarrollar sistemas de generación de trayectorias, planificación de movimientos y navegación de robots.
  • Desarrollar sistemas para navegación que integren información de diferentes sensores.
  • Aplicar los conceptos y sistemas aprendidos al diseño de sistemas de navegación de robots en 2D y 3D.
  • Conocer los problemas y las técnicas básicas utilizadas en sistemas multi-robot.
    Conocer aspectos y problemas relacionados con el funcionamiento de robots autónomos en diferentes aplicaciones reales.

3. Programa de la asignatura

  1. Herramientas básicas: transformaciones espaciales, probabilistic robotics, plataformas robóticas
  2. Robots autónomos: cinemática y dinámicas
  3. Motion planning y técnicas de navegación reactiva
  4. Percepción multi-sensor para robots autónomos
  5. Métodos de decisión y aprendizaje para planificación y navegación
  6. Sistemas multi-robot
  7. Field Robotics

4. Actividades académicas

La asignatura consta de 6 créditos ECTS que suponen una dedicación estimada por parte del alumno de 150 horas, divididas en las siguientes actividades

A01 - Clase magistral: 30 horas

A02 - Resolución de problemas y casos: 6 horas

A03 - Prácticas de laboratorio: 18 horas

A05 - Trabajos de aplicación o investigación prácticos: 30 horas

A07 – Estudio: 60 horas

A08 - Pruebas de evaluación: 6 horas

5. Sistema de evaluación

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

Evaluación Teórica (ET): Una o varias pruebas escritas u orales que demuestren que el estudiante ha adquirido los conocimientos teóricos de la asignatura.

Evaluación Práctica (EP): Entregables de prácticas y/o trabajos prácticos (laboratorio, especial e investigación) relacionados con el temario de la asignatura que demuestren que el estudiante ha adquirido las competencias prácticas de la asignatura.

Cada una de las dos evaluaciones resultará en una calificación de 0 a 10 puntos. La nota final del estudiante se calculará ponderando un 40% ET y un 60% EP,

Nota final = 0.4*ET + 0.6*EP.

Para superar la asignatura el estudiante deberá obtener una calificación mayor o igual a 5 puntos tanto en la nota de ET como en la Nota final. Si la nota de ET es menor que 5 puntos, la calificación del estudiante será el mínimo entre Nota final y 4 puntos. En otro caso, la calificación será Nota final.

Prueba global (convocatorias oficiales): 

Evaluación Teórica (ET): Un examen escrito.

Evaluación Práctica (EP): Entregables de prácticas y/o trabajos prácticos (laboratorio, especial e investigación).

La calificación final se calculará de la misma manera que en la evaluación continua.