Dado que la robótica puede ser definida como la conexión inteligente entre la percepción y la acción, la Inteligencia Artificial debe jugar un papel central en esta conexión. La robótica desafía a la IA al obligarla a lidiar con objetos reales en el mundo real. Esto incluye temas como el razonamiento sobre el espacio, la planificación de rutas, la gestión de la incertidumbre y la acomodación entre objetos, entre otros.
En esta asignatura se exponen los conocimientos básicos sobre los robots manipuladores y móviles existentes en el mercado que permiten su funcionamiento, control y programación, con especial énfasis en los aspectos de percepción, planificación y actuación. Se dan a conocer las principales áreas de aplicación de la robótica y sus demandas, tanto en el ámbito industrial como de servicios.
Profesorado
Responsable
Anais Garrell Zulueta (
)
Otros
Isiah Zaplana Agut (
)
Horas semanales
Teoría
2
Problemas
0
Laboratorio
2
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
6
Competencias
Competencias Transversales
Transversales
CT1 [Avaluable] - Emprendimiento e innovación. Conocer y entender la organización de una empresa y las ciencias que rigen su actividad; tener capacidad para entender las normas laborales y las relaciones entre la planificación, las estrategias industriales y comerciales, la calidad y el beneficio.
CT2 [Avaluable] - Sostenibilidad y Compromiso Social. Conocer y comprender la complejidad de los fenómenos económicos y sociales típicos de la sociedad del bienestar; tener capacidad para relacionar el bienestar con la globalización y la sostenibilidad; lograr habilidades para utilizar de forma equilibrada y compatible la técnica, la tecnología, la economía y la sostenibilidad.
CT8 [Avaluable] - Perspectiva de género. Conocer y comprender, desde el propio ámbito de la titulación, las desigualdades por razón de sexo y género en la sociedad; integrar las diferentes necesidades y preferencias por razón de sexo y de género en el diseño de soluciones y resolución de problemas.
Competencias Técnicas
Específicas
CE15 - Adquirir, 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.
CE17 - Desarrollar y evaluar sistemas interactivos y de presentación de información compleja y su aplicación a la resolución de problemas de diseño de interacción persona-computadora y persona-robot.
CE24 - Concebir, diseñar y construir sistemas robóticos inteligentes con aplicación en entornos de producción y de servicios, capaces de interactuar con personas, colaborativos y sociales.
CE25 - Concebir, diseñar e integrar robots móviles con capacidad de navegación autónoma, formación de flotas e interacción con humanos.
CE28 - Planificar, concebir, desplegar y dirigir proyectos, servicios y sistemas en el ámbito de la inteligencia artificial, liderando su puesta en marcha y su mejora continua y valorando su impacto económico y social.
Competencias Técnicas Genéricas
Genéricas
CG3 - Definir, evaluar y seleccionar plataformas hardware y software para el desarrollo y la ejecución de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas en el ámbito de la inteligencia artificial.
CG4 - Razonar, analizando la realidad y diseñando algoritmos y formulaciones que la modelen. Identificar problemas y construir soluciones algorítmicas o matemáticas válidas, eventualmente nuevas, integrando el conocimiento multidisciplinar necesario, valorando distintas alternativas con espíritu crítico, justificando las decisiones tomadas, interpretando y sintetizando los resultados en el contexto del dominio de aplicación y estableciendo generalizaciones metodológicas a partir de aplicaciones concretas.
CG5 - Trabajar en equipos y proyectos multidisciplinares relacionados con la inteligencia artificial y la robótica, interactuando fluidamente con ingenieros/as y profesionales de otras disciplinas.
CG6 - Identificar oportunidades para aplicaciones innovadoras de la inteligencia artificial y la robótica en entornos tecnológicos en continua evolución.
CG7 - Interpretar y aplicar la legislación vigente, así como especificaciones, reglamentos y normas en el ámbito de la inteligencia artificial.
CG8 - Observar un ejercicio ético de la profesión en todas sus facetas, aplicando criterios éticos en el diseño de sistemas,algoritmos, experimentos, utilización de datos, de acuerdo con los sistemas éticos recomendados por los organismos nacionales e internacionales, con especial énfasis en seguridad, robustez, privacidad, transparencia, trazabilidad, prevención de sesgos (de raza, género, religión, territorio, etc.) y respeto a los derechos humanos.
CG9 - Afrontar nuevos retos con una visión amplia de las posibilidades de la carrera profesional en el ámbito de la Inteligencia Artificial. Desarrollar la actividad aplicando criterios de calidad y mejora continua, y actuar con rigor en el desarrollo profesional. Adaptarse a los cambios organizativos o tecnológicos. Trabajar en situaciones de carencia de información y/o con restricciones temporales y/o de recursos.
Objetivos
Conocer los componentes del robot y que lo diferencia de otras máquinas automáticas
Competencias relacionadas:
CG3,
CG5,
CT2,
Conocer los diferentes tipos de robots presentes en el mercado y sus caracteristicas. Entender sus manuales y especificaciones, así como reglamentos y normas segun la legislación vigente.
Competencias relacionadas:
CG3,
CG5,
CG7,
CT2,
Conocer las distintas fuentes de información sensorial y sus características.
Competencias relacionadas:
CG3,
CG5,
Ser capaz de fusionar distintas fuentes de información para obtener, formalizar y representar el entorno físico de forma computable para la resolución de problemas.
Competencias relacionadas:
CG4,
CG5,
CG6,
CG8,
CT2,
CE15,
Aprender a coordinar acciones entre robots.
Competencias relacionadas:
CE24,
CE25,
CG4,
CG6,
CG9,
CT1,
CE15,
Ser capaz de emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética, relacionados con la robótica actual y sus aplicaciones potenciales.
Competencias relacionadas:
CE28,
CG5,
CG6,
CG7,
CG8,
CT2,
CT8,
Aprender a programar robots y diseñar aplicaciones robóticas.
Competencias relacionadas:
CE24,
CE25,
CG4,
CG6,
CG8,
CG9,
CT1,
CT2,
CE15,
CE17,
Contenidos
Introducción
Historia robótica, tipos de robots y robo-ética
Percepción
Incertidumbre, percepción sensores, posición ruido y distribución normal
Localización I
Conditional probability and Bayes theorem, localization, Bayesian filter, Kalman filter
Localitzación II
Example Kalman filter, extended kalman filter, particle filter
Mapping
Maps, Slam, movement, wheels
Cinemática directa, cinemática inversa
Cálculo de la cinemática directa e indirecto, ejemplo de vehículos con ruedas
Planificación
Planificación, exploración, fronteras, replanificación, exploración vs. explotación
Introducción a los robots manipuladores.
Definición de un robot manipulador. Tipos and componentes. Posición y orientación de un solido rígido. Representaciones de las orientaciones.
Cinemática directa del robot manipulador.
Sistemas de referencia y sistemas de coordenadas. Sistemas de coordenadas articulares. Parámetros DH y matrices de transformación homogéneas. Cinemática directa.
Cinemática diferencial del robot manipulador.
Velocidad lineal y angular de un sólido rígido. Propagación de velocidades. Jacobiano geométrico y analítico de un robot manipulador. Singularidades de un robot.
Cinemàtica inversa del robot manipulador I
Cinemática inversa analítica de robots sencillos. Teorema y método de Pieper para la cinemática inversa analítica de robots manipuladores con muñeca esférica. Métodos numéricos basados ¿¿en la matriz Jacobiana por la cinemática inversa de un robot manipulador (pseudoinverse, transpuesta, etc.).
Cinemática inversa del robot manipulador II
Métodos numéricos basados ¿¿en la matriz Jacobiana por la cinemática inversa de un robot manipulador (pseudoinverse, transpuesta, etc.).
Actividades
ActividadActo evaluativo
Introducción
Història robòtica, tipus de robots i robo-ètica Objetivos:12 Contenidos:
Control en el espacio de articulaciones. Arquitectura de control de un manipulador. Entornos y lenguajes de programación de robots Objetivos:475 Contenidos:
Resolución de ejercicios (entre 3 y 6) evaluables realizados como trabajo personal o en pareja Objetivos:1234756 Semana:
1 (Fuera de horario lectivo)
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
30h
Metodología docente
La metodología docente será de forma general de carácter deductivo. Se intentará huir del método expositivo/ Lección magistral. El planteamiento será siempre el mismo:
¿ Proponer un problema
¿ intentar resolverlo
¿ añadir las piezas de teoría necesarias para poder solucionar el problema de forma adecuada.
No se distinguirá entre clases de teoría y problemas, ya que en las sesiones de aula se intercala la presentación de conceptos y la resolución de problemas de aplicación. Las clases de laboratorio son el complemento en el que los estudiantes ponen en práctica los conceptos con la utilización de simuladores y/o sistemas robóticos reales.
Además de las actividades en el aula y en el laboratorio, los estudiantes deben resolver y entregar al profesorado para su evaluación un conjunto de ejercicios, que permiten consolidar los conocimientos adquiridos, ser un mecanismo de autoevaluación y de trabajo en equipo.
Método de evaluación
Habrá dos pruebas parciales P1 y P2 con notas NP1 y NP2. No hay examen final.
Habrá un mínimo de un ejercicio evaluable planteado en clase teórica con nota E.
Habrá una práctica final con nota NPF.
La nota final de la asignatura se calculará de la forma: NF=0'3·NP1+0,3·NP2+0'1·E+0,3·NPF
La asistencia a las clases de laboratorio es obligatoria, la no asistencia justificada penalizará la nota final de la asignatura.
Only those who have taken the midterm exams and failed them will be eligible for re-evaluation. The maximum grade that can be obtained is a 7.
Springer handbook of robotics -
Siciliano, Bruno; Khatib, Oussama,
Springer International Publishing, 2016. ISBN: 9783319325521
Introduction to AI robotics -
Murphy, R.R,
The MIT Press, 2019. ISBN: 9780262348157
Capacidades previas
Área de Matemáticas
* Conocer y saber aplicar el concepto de derivada y derivada parcial.
* Conocer los métodos elementales de representación gráfica de funciones (asíntotas, máximos, mínimos, ...).
* Conocer las propiedades elementales de las funciones trigonométricas.
* Conocer los conceptos básicos de manipulación y operación con matrices.
Área de Programación y Estructura de Datos
* Saber especificar, diseñar e implementar algoritmos sencillos con un lenguaje de programación imperativo.
* Saber construir programas correctos, eficientes y estructurados.
* Conocer los conceptos de lenguajes interpretados y lenguajes compilados.
* Conocer los algoritmos de búsqueda en estructuras de datos (tablas, listas, árboles, ...).
Área de Arquitectura y Tecnología de Computadores
* Conocer a nivel funcional las diferentes puertas lógicas.
* Saber analizar e implementar sistemas lógicos combinacionales y secuenciales simples.
* Conocer la estructura básica de un computador.
* Conocer el subsistema de entrada/salida e interrupciones del computador.