Na materia de Robótica estúdanse os principais conceptos de robótica autónoma, facendo énfase no deseño automático de estratexias de control. Para iso, o contido da materia parte das estratexias clásicas de control para chegar ás máis actuais baseadas en conceptos da intelixencia computacional, tales como as redes neuronais, os algoritmos evolutivos e a aprendizaxe por reforzo.
Competencias del título
Código
Competencias de la titulación
A21
Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
A42
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.
A43
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.
A44
Capacidad para 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.
A45
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.
B1
Capacidad de resolución de problemas
B3
Capacidad de análisis y síntesis
B5
Habilidades de gestión de la información
B9
Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad)
C2
Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero.
C4
Desarrollarse para el ejercicio de una ciudadanía abierta, culta, crítica, comprometida, democrática y solidaria, capaz de analizar la realidad, diagnosticar problemas, formular e implantar soluciones basadas en el conocimiento y orientadas al bien común.
C6
Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse.
C7
Asumir como profesional y ciudadano la importancia del aprendizaje a lo largo de la vida.
C8
Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad.
Resultados de aprendizaje
Competencias de materia (Resultados de aprendizaje)
Competencias de la titulación
Conocer los problemas a abordar a la hora de desarrollar el sistema de control de un robot autónomo
A21 A42 A45
B3 B5
C4 C6 C8
Desarrollar un sistema de control autónomo para su operación en un entorno real
A21 A43 A44 A45
B1 B3 B9
C4 C8
Conocer la problemática de la representación del conocimiento en robótica autónoma
A43
B5 B9
C2 C6 C8
Conocer la problemática de sensorización/actuación en sistemas que operan en el mundo real y en tiempo real
A42 A45
B1 B9
C2 C8
Conocer los problemas no resueltos dentro de la Robótica Autónoma
A21 A42
B5 B9
C2 C4 C6 C7 C8
Contenidos
Tema
Subtema
Introducción a la robótica autónoma
¿Qué es un robot autónomo?
Historia
Sensores y actuadores
Comportamientos
Planificación
Aprendizaje y evolución
Elementos de un sistema robótico
Sistema robótico
Actuadores e efectores
Sensores
Arquitecturas de control
Robótica basada en comportamiento
Antecedentes
Arquitecturas de control clásicas
Arquitecturas de control
Robótica basada en conocimiento
Conocimiento
Robótica tradicional deliberativa
Navegación
Aproximaciones híbridas
Principales arquitecturas híbridas
Robótica cognitiva
Robótica evolutiva
Técnicas evolutivas
Aplicación a la robótica
Aprendizaje en robótica autónoma
Aprendizaje en sistemas de clasificación
Aprendizaje por refuerzo: Q-learning
Combinación de aprendizaje por refuerzo y conexionista
Planificación
Metodologías / pruebas
Horas presenciales
Horas no presenciales / trabajo autónomo
Horas totales
Prácticas de laboratorio
21
21
42
Trabajos tutelados
0
30
30
Presentación oral
4
28
32
Sesión magistral
21
21
42
Atención personalizada
4
0
4
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos
Metodologías
Metodologías
Descripción
Prácticas de laboratorio
Sesiones de laboratorio en las que se explicarán las principales características de la plataforma robótica seleccionada para la asignatura y su software de programación. Además, estas clases serán utilizadas para que los alumnos programen y prueben en el robot real los controladores que van haciendo para los trabajos tutelados.
Trabajos tutelados
Prácticas de programación en las que se implementarán, sobre la plataforma robótica seleccionada por los profesores de la asignatura, algunas de las técnicas vistas en las clases de teoría. Estos trabajos serán realizados por los alumnos de forma autónoma y su avance será tutorizado por los profesores
Presentación oral
Trabajo de teoría sobre algún tema propuesto por los profesores de la asignatura que deberá ser expuesto delante de los compañeros y entregado también por escrito
Sesión magistral
Exposición oral por parte de los profesores de la asignatura del temario teórico
Atención personalizada
Metodologías
Prácticas de laboratorio
Trabajos tutelados
Presentación oral
Descripción
Durante las prácticas de laboratorio y los seminarios, el alumno podrá consultar al profesor todas las dudas que le surjan sobre la realización del problema práctico formulado o sobre el uso del simulador/robot real.
Trabajos tutelados: es recomendable el uso de atención personalizada en estas actividades para resolver dudas conceptuales o procedementais que puedan surgir durante la resolución de los problemas prácticos. Además, la atención personalizada se centrará también en la explicación, por parte del alumno, de la solución propuesta.
Presentación oral: los alumnos deberán acudir a los profesores para resolver las dudas que les surjan sobre la preparación del trabajo que debe ser expuesto, tanto del contenido cómo de la propia presentación
Evaluación
Metodologías
Descripción
Calificación
Sesión magistral
Se valorará la asistencia a clase de teoría y la participación activa en la misma
5
Prácticas de laboratorio
La asistencia a las prácticas de laboratorio tiene un peso concreto en la nota final de la asignatura, con el objetivo de que los alumnos participen de forma activa en esta actividad eminentemente práctica
5
Trabajos tutelados
Se propondrán varios trabajos prácticos a lo largo del curso que serán desarrollados de forma autónoma por parte del alumno fuera de las clases y que deberán ser defendidos delante de los profesores. Es imprescindible obtener una calificación de aprobado en esta metodología de forma independiente (nota mínima de 5 considerando que se valora de 0 a 10) para poder aprobar la asignatura.
55
Presentación oral
La presentación oral del trabajo teórico, la versión escrita del mismo y la participación activa en las presentaciones de los compañeros tienen un peso importante en la nota final de la asignatura. Es imprescindible obtener una calificación de aprobado en esta metodología de forma independiente (nota mínima de 5 considerando que se valora de 0 a 10) para poder aprobar la asignatura
35
Observaciones evaluación
La evaluación de esta asignatura está basada en la superación de las dos metodologías principales, Trabajos Tutelados y Presentación Oral, de forma independiente. La primera está centrada en la demostración práctica de los conocimientos y habilidades adquiridos para resolver problemas en robótica autónoma, y la segunda en la realización y exposición de un trabajo sobre un tema concreto dentro de temario teórico.
Así, en caso de que el alumno no supere la asignatura en la convocatoria ordinaria, deberá repetir todas las actividades de la/de las metodogía/s que no fueron superadas en la convocatoria extraordinaria. Como ejemplo, si un alumno aprobó la parte de la Presentación oral pero suspendió en los Trabajos tutelados, deberá repetir estos.
Los alumnos con matrícula a tiempo parcial podrán acumular el 5% de la nota correspondiente a la asistencia a clase en las otras actividades, tanto en la parte teórica como en la práctica en caso de no poder asistir regularmente a las clases de forma presencial. Esta modificación deberá solicitarse a los profesores de la asignatura al comienzo del curso.
Fuentes de información
Básica
Bekey, A. (2005). Autonomous Robots. MIT Press
Arkin, R.C. (1998). Behavior Based Robotics. MIT Press
Santos, J., Duro, R.J. (2005). Evolución Artificial y Robótica Autónoma. RA-MA
Mataric, Maja J. (2007). The Robotics Primer. MIT Press
Complementária
Santos, J. (2007). Vida Artificial. Realizaciones Computacionales. ServicioPublicaciones UDC
Floreano, D. and Mattiussi, C. (2008). Bio-Inspired Artificial Intelligence. Tema 7. MIT Press
Salido, J. (2009). Cibernética aplicada. Robots educativos. Ra-Ma
Nolfi, S., Floreano, D. (2000). Evolutionary Robotics. MIT Press
Thurn, S., Burgard, W., Fox, D. (2005). Probabilistic Robotics. MIT Press
Sutton, R.S., Burton A.G. (1998). Reinforcement Learning. MIT Press
Pfeifer, R. and Scheier, C. (1999). Understanding Intelligence. MIT Press
Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente
Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente
Asignaturas que continúan el temario
Sistemas Inteligentes/614G01020
Representación del Conocimiento y Razonamiento Automático/614G01036
Desarrollo de Sistemas Inteligentes/614G01037
Aprendizaje Automático/614G01038
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