Sistemas Multi-Robot

Créditos
4.5
Tipos
Optativa
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos , pero tiene capacidades previas
Departamento
URV;CS
En esta asignatura, se explican las técnicas relacionadas con los sistemas multi-robot. Algunas de dichas técnica se aplicaran en un simulador y otras en robots reales.

Profesorado

Responsable

  • Albert Oller Pujol (albert.oller@urv.cat)

Horas semanales

Teoría
1.8
Problemas
0
Laboratorio
0.9
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
4.8

Competencias

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

  • CG3 - Capacidad para la modelización, cálculo, simulación, desarrollo e implantación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Inteligencia Artificial.

    • Competencias Técnicas de cada especialidad

    Académicas

  • CEA14 - Capacidad de comprender las técnicas avanzadas de Visión, Percepción y Robótica, y saber diseñar, implementar y aplicar estas técnicas en el desarrollo de aplicaciones, servicios o sistemas inteligentes.

    • Profesionales

  • CEP3 - Capacidad de aplicación de las técnicas de Inteligencia Artificial en entornos tecnológicos e industriales para la mejora de la calidad y la productividad.
  • CEP4 - Capacidad para disenar, redactar y presentar informes sobre proyectos informaticos en el area especifica de Inteligencia Artificial.

    • Competencias Transversales

    Trabajo en equipo

  • CT3 - Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar ya sea como un miembro mas, o realizando tareas de direccion con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.

    • Uso solvente de los recursos de información

  • CT4 - Gestionar la adquisicion, la estructuracion, el analisis y la visualizacion de datos e informacion en el ambito de la especialidad y valorar de forma critica los resultados de esta gestion.

    • Actitud frente al trabajo

  • CT5 - Estar motivado para el desarrollo profesional, para afrontar nuevos retos y para la mejora continua. Tener capacidad de trabajo en situaciones de falta de informacion.

    • Objetivos

    1. Understand some cooperative techniques for locating, exploring and perceiving with multiple robots
      Competencias relacionadas: CT3, CT4, CT5, CEA14, CEP3, CEP4, CG3,
    2. Understand the limitations of the cooperative techniques in real environments
      Competencias relacionadas: CT3, CT4, CT5, CEA14, CEP3, CEP4, CG3,

    Contenidos

    1. Auto-localización multi-robot
      SLAM, probabilistics methods, particle filters, perceptions-based methods
    2. Techniques related to exploration and perception
      Exploration in unknown environments, sensory data management and map generation
    3. Multi-robot tasks coordination
      Task assignment: explicit (Finite-state machines), emergent (behaviour-based), swarms, auctions (market-based, voting)
    4. Dynamical physical systems
      Multi-agent systems: software and logical versus physical ones. Dynamics and capacities.
    5. Multi-robot related Architectures
      Subsumption, Swarms, InteRRap, ALLIANCE, DPA2, others...

    Actividades

    Actividad Acto evaluativo


    Development of the theory and simulations


    Objetivos: 1 2
    Contenidos:
    Teoría
    27h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    6h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    36h

    Homework by teams, with real robots



    Teoría
    0h
    Problemas
    0h
    Laboratorio
    7.5h
    Aprendizaje dirigido
    0h
    Aprendizaje autónomo
    36h

    Metodología docente

    In hours in the classroom exposed to the theoretical computer support.

    In the laboratory classroom hours are put into practice the theoretical knowledge from simulation exercises.

    At the end of the first month exposed the subject to develop the student (in groups of 3-4)

    Método de evaluación

    Homework by teams: 80%
    Laboratory simulations: 20%

    Bibliografía

    Básico

    • Slides "on-line" - Oller, Albert,

    Capacidades previas

    Some knowledge about mobile robots
    Some knowledge about computer vision
    Some knowledge about agents