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