Guía Docente Curso

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1 Nombre: Sistemas de percepción robótica Denominación en inglés 1 : Robotic perception ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR Guía Docente Curso Titulación Ingeniería Industrial DATOS DE LA ASIGNATURA Código: Año del Plan de Estudios: Tipo: Publicación BOE: Troncal Obligatoria Optativa Créditos: Totales: Teóricos: Prácticos: Créditos L.R.U. 4,50 3,00 1,50 Departamento: Ingeniería Electrónica, de Sistemas Informáticos y Automática Área de Conocimiento: Ingeniería de Sistemas y Automática Curso: Cuatrimestre: Ciclo: Quinto 2º Cuatrimestre Segundo Web de la asignatura: 1 Para su inclusión en el Complemento Europeo al Título DATOS DE LOS PROFESORES Nombre: Teléfono: Despacho: Omar Sánchez Pérez

2 DATOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA 1.1. Descriptores de la asignatura: Técnicas de procesamiento. Reconocimiento de patrones. Integración sensorial. Modelado. Programación y control de robots Descriptores de la asignatura (en inglés) 2 : Processing techniques. Pattern recognition. Sensor fusion. Models. Programming and control of robots. 2 Para su inclusión en el Complemento Europeo al Título 2. Situación de la asignatura Prerrequisitos: No existen prerrequisitos establecidos 2.2. Contexto dentro de la titulación: Esta asignatura está ubicada en el quinto curso de la titulación siendo optativa, por lo que el cuatrimestre en el que se imparte puede cambiar (no obstante, en la actualidad se imparte en el segundo cuatrimestre). Se trata de una asignatura que profundiza en los sistemas de percepción de los diferentes tipos de robots, su interacción con el entorno y la toma de decisiones Recomendaciones: No existe ninguna recomendación en especial

3 3. Objetivos: La asignatura está dedicada al estudio de técnicas de percepción artificial y reconocimiento de formas de utilidad en múltiples aplicaciones. De esta forma se trata de que el alumno adquiera conocimientos teórico/prácticos en visión artificial, incluyendo procesamiento de imágenes, tecnologías y sensores, así como que conozca los fundamentos de las técnicas de reconocimiento de formas. 4. Técnicas docentes Técnicas docentes utilizadas: Sesiones académicas de teoría Sesiones académicas de problemas Sesiones prácticas en laboratorio Seminarios, exposiciones y debates Trabajo en grupos reducidos Resolución y entrega de problemas/prácticas Realización de pruebas parciales evaluables 4.2. Desarrollo y justificación: En las horas destinadas a clases de teoría, se impartirán clases magistrales a la totalidad del grupo, en las que se expondrán los conceptos teóricos fundamentales que el alumno debe adquirir. De la misma forma se intercalarán los ejemplos y problemas que se estimen necesarios. Para impartir los conceptos teóricos y prácticos el profesor usará transparencias principalmente, de las cuales se aportará a los alumnos una copia con la suficiente antelación para que puedan tomar notas sobre las mismas. El esquema de exposición a seguir en este tipo de clases será el siguiente: Presentación del tema, situándolo en su contexto y relacionándolo con temas de la asignatura que se han impartido anteriormente. Desarrollo de los diferentes apartados que definen dicho tema, motivando la comprensión del alumno con el uso de cuestiones cortas y ejemplos. Síntesis de lo expuesto, así como conclusiones y formulación de críticas. Relación de la bibliografía relativa a lo expuesto, así como de aquella que puede ser usada por los alumnos que estén interesados en profundizar en el tema en cuestión. Las horas de clases prácticas se desarrollarán en el laboratorio, haciendo uso de sensores utilizados en los sistemas de percepción. 5. Temario desarrollado: CAPÍTULO 1. VISION ARTIFICIAL Tema 1.- Introducción al procesamiento de imagen. Aplicaciones del procesamiento de imagen. Etapas en un proceso de visión artificial. Componentes de un sistema de visión y criterios de selección. Tema 2. Fundamentos del procesamiento de imágenes. Elementos de percepción visual. Adquisición de imágenes y representación digital. Muestreo y cuantización. Relaciones básicas entre píxeles.

4 Tema 3. Preprocesamiento de imágenes. Transformaciones básicas de niveles de gris. Histograma y ecualización. Filtros espaciales y frecuenciales. Operadores Laplaciana. Gradiente y detección de bordes. Tema 4. Procesamiento morfológico. Dilatación y erosión, apertura y cerradura. Algoritmos morfológicos y sus aplicaciones. Tema 5. Segmentación de imágenes. Detección de discontinuidades. Transformada de Hough. Uso de umbrales. Crecimiento de regiones. División y fusión de imágenes. Tema 6. Descripción. Descriptores de frontera. Código de cadenas. Signaturas. Segmentos de frontera. Esqueleto de una región. Números de contorno. Descriptores de Fourier. Descriptores de región. Textura. Tema 7.- Procesamiento de imagen mediante MATLAB. MATLAB y Toolbox aplicados a la adquisición y procesamiento de imágenes. Simulink y el procesamiento de imágenes. Blockset. Tema 8. Otras técnicas de percepción. Sensores de distancia. Sensores de tiempo de vuelo. Ultrasonidos. Sensores láser de tiempo de vuelo. Sensores láser por medida de desfase. Estimación de la posición empleando sensores de distancia. Construcción de mapas del entorno. CAPÍTULO 2. RECONOCIMIENTO DE FORMAS. Tema 9: Introducción al Reconocimiento de Formas. Concepto. Métodos basados en Teoría de la decisión. Extracción de rasgos. Aplicaciones. Tema 10: Métodos no paramétricos de clasificación. Funciones discriminantes lineales y no lineales. Función general de clasificación. Tema 11: Aprendizaje de funciones discriminantes. Espacio de ponderaciones. Procedimiento básico de entrenamiento. Técnicas de modificación de incrementos. Técnicas de gradiente. Algoritmo del perceptrón. Método de mínimos cuadrados. Tema 12: Formación de conglomerados y aprendizaje no supervisado. Métodos de agrupamiento. Distancias y medidas de similitud. Ejemplos de algoritmos de agrupamiento: K- medias y Fuzzy c-medias. Tema 13: Aplicación de Redes Neuronales y Sistemas Neuroborrosos. Introducción a las redes neuronales y sistemas borrosos. Tipos de redes y su empleo. Redes multicapa y aprendizaje por propagación hacia detrás. 6. Bibliografía Bibliografía general: González, R.; Woods, R.: Digital Image Processing. Tercera Edición. Prentice Hall Bow, Sing-Tze: "Pattern Recognition and Image Preprocessing". Segunda Edición. Marcel Dekker, Inc González, J.: Visión por computador. Paraninfo Bibliografía específica:

5 González, R.; Woods, R.; Eddins, S.: Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice Hall Mitchell, T.: Machine Learning. McGraw-Hill Técnicas de evaluación Técnicas de evaluación utilizadas: Examen teórico-práctico Trabajos desarrollados durante el curso Participación activa en las sesiones académicas Controles periódicos de adquisición de conocimientos Examen práctico en aula de informática 7.2. Criterios de evaluación y calificación: Está prevista la realización de una única evaluación al final de la asignatura, para lo que se exige que las prácticas estén aprobadas. Se propondrán proyectos opcionales.

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