| Competencias del título |
| Código | Competencias del título |
| 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. |
| B1 | Capacidad de resolución de problemas |
| B3 | Capacidad de análisis y síntesis |
| B9 | Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad) |
| C6 | Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse. |
| 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 | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias del título | ||
| Desarrollar un sistema de control autónomo para su operación en un entorno real | A43 |
B1 |
C6 |
| Conocer los problemas no resueltos dentro de la Robótica Autónoma | A43 |
B1 B9 |
C6 C8 |
| Conocer la problemática de sensorización/actuación en sistemas que operan en el mundo real y en tiempo real | A43 |
B1 |
C6 |
| Conocer la problemática de la representación del conocimiento en robótica autónoma | A43 |
B1 B9 |
C6 |
| Conocer los problemas a abordar a la hora de desarrollar el sistema de control de un robot autónomo | A43 |
B1 B3 B9 |
C6 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 | Competéncias | Horas presenciales | Horas no presenciales / trabajo autónomo | Horas totales |
| Prácticas de laboratorio | A43 B1 B9 | 21 | 21 | 42 |
| Trabajos tutelados | B1 B3 B9 C8 C6 | 0 | 30 | 30 |
| Sesión magistral | C6 C8 | 20 | 20 | 40 |
| Prueba objetiva | B3 C6 | 1 | 0 | 1 |
| Presentación oral | B9 B3 C8 | 4 | 28 | 32 |
| Atención personalizada | 5 | 0 | 5 | |
| (*)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, en estas prácticas de programación 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. |
| Trabajos tutelados | Trabajo o trabajos de teoría sobre algún tema propuesto por los profesores de la asignatura que deberán ser desarrollados por los alumnos, de modo individual o en grupo, según determinen los profesores y con las fechas de entrega indicadas. El trabajo más importante es el desarrollo de un tema en grupo a lo largo del curso, del que habrá que entregar una memoria final, además de una exposición final (exposición que forma parte de la prueba o examen final). |
| Sesión magistral | Exposición oral del temario teórico por parte de los profesores de la asignatura. |
| Prueba objetiva | Cuestionario tipo test o de respuesta múltiple que se realiza de forma online al finalizar las sesiones magistrales de teoría, con el objetivo de valorar el grado de participación, atención y comprensión de los conceptos explicados por el profesor. Se podrá utilizar Moodle, Microsoft Forms, Kahoot u otras herramientas similares. |
| Presentación oral | Trabajo o trabajos de teoría sobre algún tema propuesto por los profesores de la asignatura que deberán ser expuestos delante de los compañeros y entregados también por escrito. |
| Atención personalizada |
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| Evaluación | |||
| Metodologías | Competéncias | Descripción | Calificación |
| Presentación oral | B9 B3 C8 | La presentación oral del trabajo/trabajos teóricos propuestos por los profesores forma parte de la evaluación del examen final. Es imprescindible obtener una calificación de aprobado en la suma de trabajos tutelados+presentación oral de forma independiente (nota mínima de 5 considerando que se valora de 0 a 10) para poder aprobar la asignatura. |
20 |
| Prácticas de laboratorio | A43 B1 B9 | Una o varias prácticas que se realizarán de modo individual o en grupo, según lo indiquen los profesores. Abarcarán más de una semana y pueden requerir de trabajo adicional fuera del aula. 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. |
50 |
| Trabajos tutelados | B1 B3 B9 C8 C6 | Se propondrán uno o varios trabajos teóricos a lo largo del curso que serán desarrollados de forma autónoma, o en grupo, por parte del alumno/grupo fuera de las clases y que deberán ser defendidos ante los profesores. El trabajo principal se desarrollará en grupo a lo largo del curso, y deberá entregarse una memoria final. Este trabajo deberá exponerse por el grupo en clase, formando parte de la presentación oral evaluable. Es imprescindible obtener una calificación de aprobado en la suma de trabajos tutelados+presentación oral de forma independiente (nota mínima de 5 considerando que se valora de 0 a 10) para poder aprobar la asignatura. |
20 |
| Prueba objetiva | B3 C6 | La comprensión de los conceptos explicados por el profesor en las sesiones magistrales implica que los alumnos participen en las clases de manera activa, planteando dudas y aprovechando al máximo la interacción personal. Esta comprensión se valora en la nota final de la asignatura a través de los cuestionarios online que se realizan en los minutos finales de cada sesión magistral | 10 |
| Observaciones evaluación | |||
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La evaluación de esta asignatura está basada en la superación de las metodologías principales (prácticas de laboratorio, trabajos tutelados + 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 trabajos sobre un tema concreto dentro del 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 ordinaria. Como ejemplo, si un alumno aprobó la parte de la Presentación oral+Trabajos tutelados, pero suspendió en practicas de laboratorio, deberá repetir estas últimas. Para los alumnos a tiempo parcial el baremo de calificaciones y la evaluación continua son los mismos que para los otros alumnos. |
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| 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 |
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| 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 |
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| Recomendaciones | ||||
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||||
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| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
| Asignaturas que continúan el temario |
| Otros comentarios | |
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Para ayudar a conseguir un entorno sostenible y cumplir con el objetivo de la acción número 5: Docencia e investigación saludable y sostenible ambiental y social;Plan de Acción Green Campus Ferrol; la entrega de los trabajos documentales que se realicen en esta materia: 1. Se solicitará en formato virtual y/o soporte informático. 2. Se realizará a través de Moodle, en formato digital sin necesidad de imprimirlos. 3. De realizarse en papel: - No se emplearán plásticos; - Se realizarán impresiones a doble cara. - Se empleará papel reciclado. - Se evitará la impresión de borradores. |