Última actualización: 25/05/2023


Curso Académico: 2023/2024

Robótica Inteligente
(19219)
Máster Universitario en Inteligencia Artificial Aplicada (Plan: 475 - Estudio: 378)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: CASTILLO MONTOYA, JOSE CARLOS

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

Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Se espera que los estudiantes tengan conocimientos de programación estructurada y de programación orientada a objetos. En las prácticas se utilizará el lenguaje C++. Si no conoces este lenguaje pero tienes ganas de aprender, te proporcionaremos material para formarte.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción a la robótica 2. Percepción en robótica 3. Actuación en robótica 4. Navegación 5. Toma de decisiones 6. Interacción humano-robot
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Actividades formativas: AF1 - Clase teórica AF2 - Clases prácticas AF3 - Clases teórico prácticas AF5 - Tutorías AF6 - Trabajo en grupo AF7 - Trabajo individual del estudiante AF8 - Exámenes parciales y finales Metodología: 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 MD4 - Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos MD5 - Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 60
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 40

Calendario de Evaluación Continua


Bibliografía básica
  • Mataric, M. J.. The robotics primer. The MIT Press. 2007
  • Matja Mihelj, Tadej Bajd, Ale Ude, Jadran Lenar, Ale Stanovnik, Marko Munih, Jure Rejc, Sebastjan A Lajpah. Robotics (2nd edition). Springer. 2019
  • Roland Siegwart, Illah Reza Nourbakhsh, Davide Scaramuzza. Introduction to autonomous mobile robots. MIT Press. 2011
  • Siciliano, B.; Khatib, O.. Springer Handbook of Robotics (2nd ed.). Springer. 2016
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
(*) El acceso a algunos recursos electrónicos puede estar restringido a los miembros de la comunidad universitaria mediante su validación en campus global. Si esta fuera de la Universidad, establezca una VPN


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