Máster Universitario en Ingeniería Industrial Universidad de Alcalá Curso Académico 2017/2018 Curso 2º Cuatrimestre 2º

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1 ROBÓTICA MÓVIL Máster Universitario en Ingeniería Industrial Universidad de Alcalá Curso Académico 2017/2018 Curso 2º Cuatrimestre 2º

2 GUÍA DOCENTE Nombre de la asignatura: Código: Titulación en la que se imparte: Departamento y Área de Conocimiento: Carácter: Créditos ECTS: 6 ROBÓTICA MÓVIL Máster Universitario en Ingeniería Industrial Departamento: Electrónica Áreas: Tecnología Electrónica Optativa Curso y cuatrimestre: Curso 2º Cuatrimestre 2º Profesorado Horario de Tutoría: Idioma en el que se imparte: Dña. María Elena López Guillén D. Manuel Ocaña Miguel Por determinar Español 1.a PRESENTACIÓN El objetivo de esta asignatura es estudiar las técnicas y métodos necesarios para el diseño y control de robots móviles. Se incide especialmente en los aspectos computacionales necesarios para el desarrollo de sistemas de navegación autónomos, sistemas de percepción e interpretación sensorial del entorno e interfaces hombre-máquina adaptados a cada aplicación. Para ello se estudian los módulos principales que constituyen los sistemas de navegación autónoma: percepción, localización, planificación y construcción de mapas. Se enfatiza el enfoque probabilístico para la resolución de estos problemas, y se analiza la coordinación e integración de los diferentes aspectos mediante técnicas de teoría de decisiones. Para abordar con éxito esta asignatura es aconsejable un cierto dominio del lenguaje de programación C para la realización de las prácticas, así como un nivel apropiado de conocimientos en métodos matemáticos aplicados a la ingeniería. 1.b PRESENTATION This course studies the techniques and methods used for the design and control of mobile robots. It especially focuses on the computational aspects for the development of autonomous navigation systems. It deals with: the basics of mobile robotics and reasoning models in order to know how to use specific techniques depending on the 2

3 problem to be solved; a review of perception systems and the main sensors used in mobile robotics, and the study of classical and bayesian methods applied to localization, global and local planning and environment mapping. For the proper use of this course, it is recommended a good knowledge of C programming language and mathematical methods applied to engineering. 2. COMPETENCIAS y RESULTADOS DEL APRENDIZAJE Esta asignatura contribuye a adquirir las competencias Básicas, Generales y Transversales que se detallan en el siguiente listado: Competencias Básicas, Generales y Transversales. Además, al terminar con éxito esta asignatura, los estudiantes serán capaces de: RA1 (RARP1). Describir y aplicar las diferentes técnicas de localización, mapeado y planificación empleadas en el desarrollo de sistemas de navegación de robots móviles. RA2 (RARP2). Diseñar aplicaciones para robots móviles utilizando herramientas y entornos de programación para robots. 3. CONTENIDOS Bloques de contenido Tema 1: Introducción a la robótica móvil Teoría: Tipos de vehículos autónomos (UAV, UGV, UMV, robots móviles, etc.). Planteamiento del problema de la navegación autónoma: introducción a los sistemas de percepción, localización y planificación, y su aplicación en un sistema de guiado autónomo. El robot móvil como ejemplo de vehículo autónomo: tipos, partes principales (HW/SW), sensores, actuadores, modelos de movimiento, tipos de mapas, etc. Modelos de razonamiento: enfoque deliberativo, enfoque reactivo, métodos híbridos y enfoque probabilístico. Sistemas de interacción hombre-máquina; teleoperación de robots móviles. Laboratorio: Introducción a los robots comerciales y sus entornos de desarrollo. Total de clases, créditos u horas 16 horas 3

4 Tema 2: Localización y mapeado Teoría: Mapeado: representaciones métricas y topológicas. Sistemas de localización: local y global. Localización y mapeado como problemas de estimación. Localización y mapeado mediante filtros bayesianos: filtros de Kalman, MHT, filtros de partículas, etc. Técnicas de SLAM. Laboratorio: Localización y mapeado. Tema 3: Planificación global y local Teoría: Planificación global: búsqueda en grafos, programación dinámica, grafos de visibilidad, campos de potencial, teoría de decisiones (procesos de decisión de Markov MDP y POMDP), etc. Planificación local: evitación de obstáculos y comportamientos reactivos. Laboratorio: Planificación global y local. 20 horas 20 horas 4. METODOLOGÍAS DE ENSEÑANZA-APRENDIZAJE.- ACTIVIDADES FORMATIVAS 4.1. Distribución de créditos (especificar en horas) Número de horas presenciales: Número de horas del trabajo propio del estudiante: Total horas 58 h (28h de clases teóricas, 28h de clases prácticas y 2 de pruebas) 92 h 150 h 4.2. Estrategias metodológicas, materiales y recursos didácticos Las actividades formativas presenciales que se han planificado incluyen clases teóricas, prácticas de laboratorio y desarrollo y presentación de trabajos, así como diferentes pruebas de seguimiento Clases teóricas Las exposiciones (o clases magistrales) tienen por objetivo el proporcionar la información correspondiente a cada unidad temática, facilitando la adquisición de algunas de las competencias genéricas, como la comprensión y ampliación de nuevos conocimientos. En ellas se desarrollarán las bases fundamentales de la materia. 4

5 Prácticas de laboratorio Para las prácticas de laboratorio, se pondrá a disposición del alumnado, antes de comenzar, un guion de prácticas en el que se indicarán los objetivos de la misma, así como una colección de cuestiones sobre el trabajo realizado. Las prácticas se realizarán por equipos, utilizando un entorno de desarrollo para aplicaciones robóticas, así como robots comerciales para validar el funcionamiento de las mismas Realización de trabajos A lo largo de la asignatura los alumnos realizarán un trabajo en el cual tendrán que aplicar los conceptos aprendidos en los diferentes temas, consultar e investigar sobre diferentes metodologías, justificar las estrategias y algoritmos utilizados, y en su caso, demostrar su funcionamiento utilizando un entorno de programación de aplicaciones robóticas real. Por último, se deberá abordar la documentación científica del trabajo y una defensa pública del mismo, demostrando el correcto funcionamiento de la aplicación desarrollada y justificando los métodos y algoritmos utilizados Pruebas de seguimiento Además de los procedimientos de evaluación descritos en el apartado 5, a lo largo de la asignatura se establecerán procesos de evaluación del proceso enseñanzaaprendizaje. Se fomentarán las actividades tanto de heteroevaluación, como de auto y coevaluación. 5. EVALUACIÓN: Procedimientos, criterios de evaluación y de calificación 5.1. Criterios de El proceso de evaluación tiene por objetivo valorar el grado y profundidad de las competencias adquiridas por el alumno. En consecuencia, los criterios de evaluación que se apliquen en las diversas pruebas que forman parte del proceso revisan los aspectos fundamentales trabajados en las diferentes sesiones formativas de la asignatura, para asegurar a través de los criterios de calificación (definidos más adelante) que el alumno alcanza los resultados del aprendizaje descritos en el punto 2 que aseguran la adquisición (parcial o total) de las competencias también allí descritas. Para ello se definen los siguientes criterios de evaluación: 5

6 CE1. El alumno ha adquirido conocimientos teóricos sobre los elementos que forman un robot móvil, los modelos de movimiento utilizados y los principales sistemas sensoriales utilizados en robótica. CE2. El alumno conoce las técnicas utilizadas para la representación del entorno de un robot y su localización sobre un mapa del mismo, y es capaz de diseñar estimadores probabilísticos para resolver problemas de localización y mapeado. CE3. El alumno conoce y sabe aplicar los métodos de planificación local y global aplicados para la navegación de robots móviles tanto en el enfoque clásico como en el probabilístico. CE4. El alumno es capaz de desarrollar aplicaciones sencillas de navegación utilizando entornos de programación de robots en código abierto, y posteriormente implementarlas sobre plataformas robóticas reales. CE5. El alumno es capaz de abordar un trabajo en equipo, planificando y organizando las tareas, buscando fuentes de información y tomando decisiones de forma justificada para el desarrollo de un trabajo que implique la integración de todos los conocimientos adquiridos para el desarrollo de un sistema de navegación completo. CE6. El alumno sabe presentar y documentar, adecuada y razonadamente, los trabajos teórico/prácticos realizados. 5.2 Procedimientos e Instrumentos de El proceso de evaluación propuesto está inspirado en la evaluación continua, si bien, respetando la normativa de la Universidad de Alcalá, el alumno podrá acogerse a la evaluación final 1. La evaluación del proceso de aprendizaje de todos los alumnos que no cursen solicitud al respecto o vean denegada la misma se realizará, por defecto, de acuerdo al modelo de evaluación continua descrito a continuación. A continuación se proponen las distintas pruebas o instrumentos de evaluación que se aplicarán en cada caso de manera ponderada, tal y como se explica en el punto siguiente, atendiendo al nivel de dominio de las competencias o resultados esperados: Prueba de evaluación final (PEF): Realizada al final del cuatrimestre y consistente en cuestiones cortas y/o de tipo test que evaluarán la adquisición de los conocimientos teóricos fundamentales de los diferentes temas. Prácticas de laboratorio (PL): Se valorará la participación, aprovechamiento y comprensión de las sesiones prácticas realizadas en el laboratorio, y las memorias entregadas. 1 Los alumnos tendrán un plazo de 15 días para solicitar por escrito al Director de la EPS su intención de acogerse al modelo de evaluación final aduciendo las razones que estimen convenientes según lo indicado en la normativa reguladora de los procesos de evaluación de los aprendizajes (aprobada en Consejo de Gobierno de 5 de mayo de

7 Trabajo de la asignatura (TA). Realización de un trabajo teórico/práctico que el alumno irá desarrollando a lo largo del cuatrimestre, en las diferentes sesiones de prácticas y mediante su trabajo en equipo. Para la realización de dicho trabajo el alumno tendrá que aplicar los conceptos aprendidos en los diferentes temas, consultar e investigar sobre diferentes metodologías, justificar las estrategias y algoritmos utilizados, y (en su caso) demostrar su funcionamiento utilizando un entorno de programación de aplicaciones robóticas real. Por último, deberá abordar la documentación científica del trabajo y una defensa pública del mismo. 5.3 Criterios de Calificación Convocatoria Ordinaria: a) Modelo de Continua. Los estudiantes serán evaluados de forma continuada mediante pruebas distribuidas a lo largo del periodo lectivo. El tipo de pruebas a realizar en esta convocatoria, los porcentajes de peso de tales pruebas sobre la calificación final así como la relación entre los criterios e instrumentos de evaluación así como las competencias y los resultados de aprendizaje objetivo de la asignatura se muestran en la siguiente tabla: Resultado de Aprendizaje Criterio de Instrumento de RA1 CE1-CE3 PEF 40% CE2-CE4 PL 50% RA1-RA2 CE4-CE6 TA 10% Peso en la calificación Se considerará que un alumno ha participado en el proceso enseñanzaaprendizaje y por tanto se ha presentado en la convocatoria ordinaria si ha realizado la prueba de evaluación final (PEF), ha presentado todas las prácticas de laboratorio (PL) y ha realizado el trabajo de la asignatura (TA). Se considerará que los alumnos han superado la asignatura si la calificación final ponderada de todas las pruebas resulta ser igual o superior a 5 sobre 10. b) Modelo de Final. A aquellos alumnos a los que se les haya concedido la evaluación final se les evaluará igualmente mediante una prueba de evaluación final (PEF), la entrega de las prácticas y sus memorias (PL) y la realización del trabajo de la asignatura (TA). Resultado de Aprendizaje Criterio de Instrumento de RA1 CE1-CE3 PEF 40% CE2-CE4 PL 50% RA1-RA2 CE4-CE6 TA 10% Peso en la calificación 7

8 Se considerará que un alumno ha participado en el proceso enseñanzaaprendizaje y por tanto se ha presentado en la convocatoria ordinaria si ha realizado la prueba de evaluación final (PEF), ha presentado todas las prácticas de laboratorio (PL) y ha realizado el trabajo de la asignatura (TA). Se considerará que los alumnos han superado la asignatura si la calificación final ponderada de todas las pruebas resulta ser igual o superior a 5 sobre Convocatoria Extraordinaria: Aquellos alumnos que no superen la convocatoria ordinaria tendrán derecho a una Convocatoria Extraordinaria, que será igual para todos los alumnos independientemente del modelo de evaluación (continua o final) seguido. El tipo de pruebas a realizar en esta convocatoria, los porcentajes de peso de tales pruebas sobre la calificación final así como la relación entre los criterios e instrumentos de evaluación así como los resultados de aprendizaje objetivo de la asignatura y su calificación son los siguientes: Resultado de Aprendizaje Criterio de Instrumento de RA1 CE1-CE3 PEF 40% CE2-CE4 PL 50% RA1-RA2 CE4-CE6 TA 10% Peso en la calificación El alumno podrá decidir conservar la nota del TA, PL y/o PEF de la convocatoria ordinaria (en caso de que estén aprobadas), y presentarse únicamente al resto de las pruebas. Se considerará que los alumnos han superado la asignatura si la calificación final ponderada de todas las pruebas resulta ser igual o superior a 5 sobre BIBLIOGRAFÍA 6.1 Bibliografía Básica APUNTES DE LA ASIGNATURA, disponibles a través de la plataforma virtual o la página web de la asignatura. "Introduction to Autonomous Mobile Robots". Roland SIEGWART. The MIT Press. 6.2 Bibliografía Complementaria 8

9 "Computational Principles of Mobile Robotics". Gregory DUDEK. Cambridge University Press. "Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms and Implementations". Howie CHOSET. The MIT Press "Introduction to Robotics". P.J. MCKERROW. Addison Wesley. "Autonomous Robots: From Biological Inspiration to Implementation and Control". George A. BEKEY. The MIT Press "Mobile Robotics: A Practical Introduction". Ulrich NEHMZOW. Springer. "Robótica. Manipuladores y robots móviles". Aníbal OLLERO. Marcombo Boixereu Editores. "Probabilistic Robotics". Sebastian THRUN. The MIT Press 9