Guiado de vehículos no tripulados

Transcripción

1 Guiado de vehículos no tripulados Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación Universidad de Alcalá Curso Académico 2017/2018 Curso 2º 2º Cuatrimestre

2 GUÍA DOCENTE Nombre de la asignatura: Guíado de vehículos no tripulados Código: Titulación en la que se imparte: Departamento y Área de Conocimiento: Carácter: Optativa Créditos ECTS: 6 Curso y cuatrimestre: Profesorado: Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación Electrónica. Tecnología Electrónica 2º curso 2º cuatrimestre Dña. María Elena López Guillén D. Manuel Ocaña Miguel Horario de Tutoría: Idioma en el que se imparte: Consultar página web del Departamento Castellano 1.a. PRESENTACIÓN La asignatura de Guiado de vehículos no tripulados pretende introducir al alumno en el diseño de sistemas de guiado que se aplican sobre vehículos que no requieren de un operador humano. Se incide especialmente en los aspectos computacionales necesarios para el desarrollo de sistemas de navegación autónomos para vehículos terrestres, sistemas de percepción y control, sistemas de localización y planificación, construcción de mapas de entorno y navegación autónoma. Se aborda también el análisis de los sistemas de medida y procesamiento embarcados en dichos vehículos y el diseño de los sistemas de control que permiten la navegación de uno o varios vehículos terrestres sin intermediación de un supervisor humano. Para el buen aprovechamiento de la asignatura es aconsejable un cierto dominio del lenguaje de programación C para la realización de las prácticas, así como un nivel apropiado en métodos matemáticos aplicados a la ingeniería. 1.b PRESENTATION This course studies the techniques and methods used for the design and control of unmanned vehicles. It especially focuses on the computational aspects for the development of autonomous navigation systems for ground robots. It deals with: the basics of mobile robotics and reasoning models in order to know how to use specific techniques depending on the problem to be solved; a review of perception systems and the main sensors used in mobile robotics, and the study of classical and 2

3 bayesian methods applied to localization, global and local planning and environment mapping. It also approaches the design of cooperative navigation systems. 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 Competencias genéricas y profesionales: C1. Capacidad de análisis y síntesis C2. Capacidad de planificación y programación. C3. Capacidad de búsqueda y gestión de la información. C4. Comunicación oral y escrita. C5. Trabajo en equipo. Resultados de aprendizaje: Al terminar con éxito esta asignatura, los estudiantes serán capaces de: RA1. Conocer y comprender los principios científicos y matemáticos en los que se basan las técnicas de localización, mapeado y planificación empleados en el desarrollo de sistemas de guiado autónomos. RA2. Aplicar sus conocimientos para desarrollar sistemas de navegación autónoma utilizando herramientas y entornos de programación para robots. 3

4 3. CONTENIDOS Bloques de contenido (se pueden especificar los temas si se considera necesario) Tema 1: Introducción al guiado autónomo de vehículos 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. Sistemas multi-vehículo. Laboratorio: Introducción a los robots comerciales y sus entornos de desarrollo. Tema 2: Localización y mapeado 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. Localización y mapeado cooperativos. Laboratorio: Localización y mapeado. Tema 3: Planificación global y local 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. Planificación cooperativa Laboratorio: Planificación global y local. 16 horas 20 horas 20 horas Total de clases, créditos u horas 4. METODOLOGÍAS DE ENSEÑANZA-APRENDIZAJE. ACTIVIDADES FORMATIVAS 4.1. Distribución de créditos (especificar en horas) Número de horas presenciales: 58 h (28 h de clases teóricas, 28h de 4

5 Número de horas del trabajo propio del estudiante: Total horas clases prácticas y 2h de pruebas) 92 h 150 h 4.2. Estrategias metodológicas, materiales y recursos didácticos En el proceso de enseñanza-aprendizaje se realizarán las siguientes actividades formativas: Clases teóricas Clases prácticas Seminarios y conferencias Práctica/trabajo final Página web y plataforma virtual Presentación en PowerPoint de contenidos teóricos Realización de prácticas con robots y entornos de programación comerciales Charlas y seminarios orientados a la navegación autónoma de vehículos Realización de una práctica/trabajo final Página web del departamento (información y apuntes de la asignatura, software, etc.). También se utiliza la plataforma Blackboard para virtualizar parcialmente la asignatura, con contenidos de videos, apuntes, foros, etc. A lo largo del curso al alumno se le irán proponiendo actividades y tareas tanto teóricas como prácticas. Se realizarán distintas prácticas coordinadamente con la impartición de los conceptos teóricos, de manera que el alumno pueda experimentar tanto individualmente como en grupo, consolidando así los conceptos adquiridos. Para la realización de las prácticas, el alumno dispondrá en el laboratorio de un puesto con instrumental básico, un ordenador con un entorno para el desarrollo de aplicaciones de navegación y un robot Pioneer. Durante todo el proceso de aprendizaje en la asignatura, el alumno deberá hacer uso de distintas fuentes y recursos bibliográficos, de manera que se familiarice con los entornos de documentación que en un futuro utilizará profesionalmente. 5

6 5. EVALUACIÓN: Procedimientos, criterios de evaluación y de calificación 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: CE1. El alumno ha adquirido conocimientos teóricos sobre los elementos que forman un vehículo autónomo, los modelos de movimiento utilizados y los principales sistemas sensoriales utilizados. CE2. El alumno conoce las técnicas utilizadas para la representación del entorno de un vehículo 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 vehículos autónomos tanto en el enfoque clásico como en el probabilístico. CE4. El alumno es capaz de desarrollar aplicaciones sencillas de navegación utilizando entornos de programación en código abierto, y posteriormente implementarlas sobre vehículos 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. 1 Siguiendo la Normativa reguladora de los procesos de evaluación de los aprendizajes, aprobada en Consejo de Gobierno de 24 de Marzo de 2011, y el sistema de calificación basado en la Normativa del Consejo de Gobierno del 16 de Julio de

7 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 2. 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. 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: 2 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 24 de marzo de 2011), Artículo 10, párrafo 2. 7

8 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 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 8

9 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 Bibliografía Básica 1. Documentación explícitamente preparada por el profesorado para la asignatura, que será proporcionada a los alumnos de manera directa, o con su publicación en la Web de la asignatura. 2. Páginas Web sobre la temática de la asignatura que serán previamente seleccionadas por el profesorado. Bibliografía Complementaria 1. INTELLIGENT UNMANNED GROUND VEHICLES. AUTONOMOUS NAVIGATION RESEARCH AT CARNAGIE MELLON. Hebert, Martial H.;Thorpe, Charles E.; Stentz, Anthony. The Springer International Series in Engineering and Computer Science, vol UGV HISTORY 101: A BRIEF HISTORY OF UNMANNED GROUND VEHICLE (UGV) DEVELOPMENT EFFORTS. Gage, Douglas W. San Diego: Naval Ocean Systems Center, Print. 3. INTRODUCTION TO AUTONOMOUS MOBILE ROBOTS. Roland SIEGWART. The MIT Press. 4. COMPUTATIONAL PRINCIPLES OF MOBILE ROBOTICS. Gregory DUDEK. Cambridge University Press. 5. PRINCIPLES OF ROBOT MOTION: THEORY, ALGORITHMS AND IMPLEMENTATIONS. Howie CHOSET. The MIT Press 9

10 6. INTRODUCTION TO ROBOTICS. P.J. MCKERROW. Addison Wesley. 7. PROBABILISTIC ROBOTICS. Sebastian THRUN. The MIT Press 10