Última actualización: 08/04/2024


Curso Académico: 2024/2025

Vehículos Autónomos
(19212)
Máster Universitario en Inteligencia Artificial Aplicada (Plan: 475 - Estudio: 378)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: ESCALERA HUESO, ARTURO DE LA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática

Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Objetivos
Los vehículos autónomos son un campo de estudio donde se unen la Robótica y la Inteligencia Artificial y que despierta un gran interés por su gran rango de aplicaciones. En la asignatura se presentarán las principales tecnologías que se necesitan para desarrollar Vehículos Autónomos en dos grandes escenarios: terrestre y aéreo. Los primeros se están probando ya en las carreteras de varios países y los segundos son ya una realidad a la que la legislación les irá dando cada vez mayor autonomía. Para ambos casos se verá los principales elementos hardware que llevan, los sensores que portan y las necesidades de percepción, planificación y control.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
Parte I Vehículos autónomos terrestres 1. Introducción a. Importancia y problemas del transporte b. Qué son y ventajas de los vehículos autónomos c. Historia de los vehículos autónomos 2. Arquitectura software a. Definición b. Elementos 3. Sensores a. Necesidad de la percepción b. Ultrasonidos c. Radar d. Cámaras e. LiDAR f. GNSS/IMU 4. Percepción del entorno a. Entendimiento del entorno viario b. Calibración c. Visión por Computador: enfoque clásico. d. Visión por Computador: Aprendizaje profundo o Deep Learning 5. Mapas y Localización a. Tipos de mapas b. Mapa de carreteras c. Mapa de Localización d. Mapa de ocupación e. Algoritmos de localización 6. Planificación a. Introducción b. Planificador de misión o de ruta c. Planificador de comportamiento d. Planificador local o de movimiento e. Comprobación de colisiones 7. Modelado cinemático y control de un vehículo a. Modelado cinemático y dinámico b. Modelo de la bicicleta c. Control lateral d. Control longitudinal 8. Recursos libres Parte II Vehículos autónomos aéreos 9. Introducción a. Importancia y problemas del transporte aéreo b. Qué son y ventajas de los vehículos autónomos aéreos c. Normativa de los vehículos autónomos aéreos y futuro espacio aéreo compartido 10. Arquitecturas de control de aeronaves a. Definición y clasificación de aeronaves b. Autopilotos y dispositivos de control embarcados c. Arquitecturas de control básicas d. Sistemas de detección y evitación de obstáculos dinámicos en vuelo e. Sistemas inteligentes de toma de decisión: navegación segura 11. Planificación de trayectorias en 3D a. Navegación autónoma de aeronaves b. Planificación de trayectorias en entornos urbanos c. Vertipuertos y maniobras de aterrizaje autónomo en entornos urbanos d. Planificación de trayectorias mediante receptores GNSS con corrección diferencial e. Sistemas automáticos de aproximación y de aterrizaje automático 12. Casos de uso a. Entrega de paquetería en ciudades utilizando vertipuertos b. Inspección de cables y torres de alta tensión eléctrica c. Inspección de instalaciones de plantas solares fotovoltaicas d. Extinción de incendios forestales en entornos de difícil acceso
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Actividades formativas AF1: Presentaciones teóricas de docencia síncrona acompañadas de material electrónico, como presentaciones digitales AF4: Prácticas de laboratorio AF5: Tutorías AF6: Trabajo en grupo AF7: Trabajo individual del estudiante AF8: Exámenes parciales y finales Metodología docente MD1: Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. MD2: Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura: Artículos de prensa, informes, manuales y/o artículos académicos, bien para su posterior discusión en clase, bien para ampliar y consolidar los conocimientos de la asignatura. MD3: Resolución de casos prácticos, problemas, etc.. planteados por el profesor de manera individual o en grupo MD5: Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100

Calendario de Evaluación Continua


El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.