ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Hours of tutorials: 3 Expository Class: 24 Interactive Classroom: 24 Total: 51
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Electronics and Computing
Areas: Computer Science and Artificial Intelligence
Center Higher Polytechnic Engineering School
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable
Esta materia tiene un importante carácter motivador (al igual que la que se imparte en primero), y pretende permitir que el alumno ponga en juego los conocimientos adquiridos en otras materias de primero y segundo sobre proyectos de robótica que sean de su interés. También será una materia con un carácter instrumental dentro de la titulación en el sentido de que adquirirá conocimientos y destrezas que le facilitará la realización de prácticas en otras materias de la titulación: por ejemplo, aprenderá a crear controladores para robots que luego serán los mismos que tendrán que manejar en otras materias de la titulación, creará modelos que permitan la simulación de comportamientos sobre robots diseñados por los propios alumnos, etc. A pesar de que existe un programa de contendidos y guiones que el alumno podrá seguir para la realización de las prácticas, en todas ellas el alumno podrá ampliar los contenidos propuestos, e incluso podrá proponer sus propios proyectos incrementando así su motivación y creatividad.
Tal y como se recoge en la memoria verificada, los contenidos de esta materia son:
En este taller se utilizará un sistema operativo robótico que propicie la abstracción del hardware de bajo nivel. El uso de los nodos y módulos que incorporan la mayoría de las plataformas software (para planificación, localización) permitirá la resolución de retos de mayor complejidad que aumenten la motivación del alumno al mismo tiempo que permitan evidenciar la necesidad de los conocimientos en otras materias. Los retos que se les plateen a los alumnos pueden implicar la utilización de una única plataforma, o el uso de múltiples robots (cooperación), aumentando así el carácter facilitador del taller para los contenidos que se impartirán en cursos superiores. También es posible que los alumnos intercambien o compartan hardware con el fin de contrastar resultados, mejorar alguna funcionalidad ya existente, o añadir alguna nueva.
Estos contenidos se estructuran en el siguiente programa de contenidos (retos):
Tema 1. Simulación de comportamientos. Se les plantearán a los alumnos diferentes retos que, entre otros, puede implicar el desarrollo de soluciones de navegación autónoma para diferentes plataformas robóticas. Teniendo que hacer frente a problemas relativos a la percepción y procesamiento de la información sensorial, toma de decisiones y aplicación de diferentes estrategias de control
(8 HP, 14HNP)
Tema 2. Validación de los comportamientos desarrollados en la práctica anterior en robots reales.
(8 HP, 10 HNP)
Tema 3. Creación de mapas
(4 HP, 5 HNP)
Tema 4. Simulación con Gazebo. Creación de modelos de robots (URDF). En esta práctica inventaremos nuestros propios robots!, crearemos un modelo (que incluya su componente visual creada con herramientas CAD, física y propiedades para su simulación en Gazebo). Controlaremos el robot simulado usando ROS
(8 HP, 14 HNP)
Tema 5. Simulación y control real de un robot de más altas prestaciones (tipo Summit o similar), ¡aprenderemos a simular y controlar un atentico lidar!, veremos como crear un escáner virtual a partir de la información proporcionada por el lidar.
(8 HP, 10 HNP)
Tema 6. Una alternativa a las máquinas virtuales. Dockers (uso de contenedores e imágenes)
(8 HP, 10 HNP)
Tema 7. Impresión 3D
(4 HP, 5 HNP)
En todo caso, estos proyectos non son únicos, son una propuesta de contenidos pero que el alumno podrá ampliar a través de sus propios proyectos, que realizará en el marco da asignatura, con el apoyo y supervisión del profesorado. En esta asignatura el alumno podrá proponer nuevos retos y abordar su solución, elaborando vídeos y guiones que compartirá con sus compañeros a través del aula virtual (con el apoyo del profesorado).
Por otra parte, el planteamiento de temas/retos puede sufrir alguna modificación para dar lugar a contenidos nuevos que se requieran en la titulación. Como asignatura de proyectos, el contenido debe poderse adaptar a nuevas propuestas y temas de interés.
Al ser una materia práctica que se apoya en los conocimientos adquiridos en otras de la titulación, no existe una bibliografía básica. La información necesaria para la realización de las prácticas se proporcionará en guiones o se podrá acceder fácilmente a ella a través de Internet. Se detalla a continuación una bibliografía que puede servir de apoyo para completar la formación o para aquellas personas con dispensa de asistencia.
Bibliografía Básica
[1] http://wiki.ros.org/
Bibliografía complementaria
[1] R. Siegwart, I. R. Nourbkhsh“Introduction to Autonomous Mobile Robots”. The MIT Press. 2004
[2] U. Nehmozow, “Mobile Robotics, A Practical Introduction.” Springer. 2003
[3] S. G. Tzafestas, “ Introduction to mobile robot control“. Elsevier. 2014.
[4] Morgan Quigley, Brian Gerkey & William D. Smart, “Programming robots with ROS. A practical introduction to the robot Operating System”. O’Reilly, 2015
[5] U. Nehmozow, Robot Behaviour, Design, Description, Analysis and Modelling, Springer, 2008
[6] Joseph Lentin, ROS Robotics Projects. Packt. 2017
[7] Joseph Lentin, Jonathan Cacace, Mastering ROS for Robotics Programming. Second Edition. Pack. 2018
Al terminar con éxito esta asignatura, los estudiantes serán capaces de:
Conocimiento:
Con40. Conocer las técnicas básicas de simulación de comportamientos de navegación autónoma.
Con41. Conocer las técnicas de creación de mapas y de modelos de robots.
Con42. Conocer las técnicas de control y de validación en robots reales.
Destreza:
H/D41. Aplicar técnicas de implementación de soluciones de navegación autónoma, para diferentes plataformas
robóticas.
H/D42. Aplicar técnicas de creación de modelos de robots, incluyendo su componente visual, física y las
propiedades de simulación.
Competencia:
Comp08. Conocer los sensores habituales en robótica y los métodos y técnicas para el tratamiento de la
información captada.
Comp09. Capacidad de aplicar sistemas de navegación, localización y construcción de mapas en robots, y estar al
corriente de las nuevas tendencias en robótica.
Las clases teóricas se desarrollarán en el aula de teoría, y en ellas el profesor dará a los alumnos las directrices necesarias para la resolución de los proyectos/prácticas que se plantearán durante las prácticas de la asignatura.
La docencia interactiva se llevará a cabo en las aulas de informática y laboratorio. Esta asignatura juega un papel motivador por lo que es enteramente práctica. A través de las prácticas se le propondrán a los alumnos diferentes retos que tendrá que resolver tanto en simulación como en los robots reales. Se valorará el grado de creatividad y desempeño del robot en las soluciones desarrolladas por el alumno. En esta materia el alumno aplicará conocimientos adquiridos en otras materias (CAD en primero, Física, matemáticas, ROS en plataformas software). Por otra parte también tiene un carácter instrumental, aprenderá a controlar robots reales (Turtlebot II, Summit, A1 explorer, Pepper, etc), que le facilitará la realización de prácticas en otras materias. También aprenderá a crear modelos de robots, realizar impresión 3D, o trabajar con contenedores, algo que tampoco se cubre en el temario de otras materias en el grado pero que le resultará tremendamente valioso para abordar las prácticas, trabajos voluntarios, etc durante el resto del grado.
Se le facilitará al alumno la realización de trabajos voluntarios siempre que tengan un interés relevante en el contexto de la robótica (se asesorará con el profesor de la asignatura). De esta forma el alumno podrá proponer nuevos retos elaborando vídeos explicativos o guiones que podrán ser reproducidos por sus compañeros. Por lo que el alumno será protagonista de su propia formación, aprenderá a sintetizar y expresarse con claridad etc. Además de adquirir destrezas importantes relativas a la autonomía, capacidad de autoformación, manejo de nuevas tecnologías, capacidad de resolución de problemas, etc. A través de las prácticas se fomentará también el pensamiento creativo. Se plantearán retos para cuya realización se deberán emplear herramientas de simulación básica y programación de robots. A través de estas prácticas el alumno aprenderá a construir y programar un robot, y a resolver en él problemas propios de la robótica, desarrollando a nivel práctico los conceptos de percepción, decisión y acción, básicos en cualquier robot o sistema robotizado.
Asimismo, en las tutorías se atenderá al alumnado para discutir, comentar, aclarar o resolver cuestiones concretas en relación con sus tareas dentro de la asignatura. Estas tutorías podrán ser tanto presenciales como virtuales a través de la plataforma Ms Teams.
Curso Virtual: Esta materia dispondrá de un curso virtual desenvuelto sobre la plataforma de Campus virtual de la USC, usando además la herramienta colaborativa Ms Teams. En estas se le facilitará al alumnado todo el material necesario en formato digital, además de distintas herramientas de comunicación para el apoyo, tanto de la docencia virtual como de las tutorías, incluyendo videoconferencia, chat, correo electrónico, foros…
Debido al carácter eminentemente práctico de esta materia, la evaluación será al 100% continua, a través de la valoración de las diferentes actividades/prácticas propuestas en la misma. El porcentaje de valoración de cada práctica tendrá relación directa con el tiempo que se le dedique. Dicha evaluación se llevará a cabo de dos formas: (1) valoración de las prácticas en el propio laboratorio en la que los alumnos expondrán en el trabajo realizado y mostrarán los resultados alcanzados. (2) Breve memoria de prácticas. En caso de ser necesario, la valoración de prácticas también se podrá apoyar en la realización de algún tipo de ejercicio práctico en el laboratorio.
Debido a este tipo de evaluación continua, la asistencia a prácticas será obligatoria. No podrán superar la materia aquellos alumnos que no asistan como mínimo al 80% de la prácticas. La no asistencia a las prácticas impedirá la superación de la materia tanto en la oportunidad ordinaria del semestre, como en la oportunidad de recuperación.
De hecho, se reservarán 1.5 o 2 puntos sobre 10 para la valoración de competencias transversales (creatividad, capacidad de presentar trabajos en público, etc). Esto implica que la realización de las prácticas propuestas siguiendo las indicaciones de los guiones permitirá obtener una nota máxima de 8.5 puntos, mientras que para obtener calificaciones superiores se podrá recurrir a la realización de trabajos voluntarios, proporcionar soluciones novedosas que vayan más allá de una mera reproducción de las instrucciones proporcionadas en un guion, participación en actividades de difusión, etc. Tal y como se comentó en el programa, el alumno podrá proponer nuevos retos (en coordinación con el profesor y siempre bajo su supervisión), de forma que aborde su solución. En este caso, en función de la dificultad, se podrá considar esto como trabajos voluntarios, o incluso eximir de la realización de alguna de las prácticas propuestas por el profesor (cuando la dificultad del reto sea tal que se necesite más tiempo para abordarlo).
Las competencias transversales se trabajarán, pero no se evaluarán de forma explícita.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo establecido en la “Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión das cualificacións”
Segunda oportunidad
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Los alumnos que hayan asistido a prácticas de forma regular, podrán entregar para la evaluación de la segunda oportunidad, aquellas actividades que le plantee el profesor, correspondientes a aquellas prácticas/proyectos que no hubiesen superado en la convocatoria anterior. Podrá haber una defensa oral de dichas prácticas, con el fin de que se pueda comprobar el grado de comprensión y valorar convenientemente al alumno de las nuevas prácticas entregadas. Dicha defensa puede incluir testear los trabajos en los robots reales.
Repetidores o cuando haya dispensa de asistencia
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En el caso de un alumno repetidor, dada la existencia de diferentes prácticas se le conservará (si lo desea) la calificación de los proyectos aprobados, debiendo únicamente repetir aquellos no superados.
Los criterios en caso de que al alumno se le conceda dispensa de asistencia, consistirá en la realización de diferentes ejercicios prácticos que se le plantearán. Es posible que se le pueda eximir la asistencia a una parte de las prácticas (aquellas para las que pueda emplear un simulador) o realizar utilizando software libre o material disponible en Internet. No obstante, habrá un conjunto de prácticas de asistencia obligatoria en las que tendrá que trabajar con los robots reales disponibles en laboratorio. Así pues, en aquellos casos que sea posible, se mantendrá la evaluación mediante el mismo tipo de ejercicios prácticos que se le planteen al resto de los alumnos o muy similares, permitiendo una mayor flexibilidad en lo que se refiere a la asistencia presencial a prácticas cuando sea posible, pero tendrá que asistir obligatoriamente a parte de las mismas, así como superar un examen práctico en el que defenderá los trabajos realizados (es necesario que el profesor pueda verificar y evaluar la práctica entregada por el alumno en el caso de que no la haya hecho en el laboratorio).
En general el desarrollo de las actividades prácticas, así como la preparación de los temas teóricos permitirá al alumnado trabajar las competencias básicas, generales y transversales de la materia, y conseguir los resultados de aprendizaje previstos.
Tiempo de estudio y trabajo personal
Actividad Metodología ECTS Horas Presenciales Horas No Presenciales (NP)
Clase expositivas Clases magistrales 0,4 (ECTS) 4 (HP) 4(HNP)
Clases interactivas Laboratorio y aulas de informática 4,4(ECTS) 44 (HP) 68(HNP)
Tutoría en grupo 0,3(ECTS) 3 (HP) 3(HNP)
Tutoría individualizada 0,4(ECTS) 4 (HP) 10(HNP)
Evaluación y revisión 0,5(ECTS) 5 (HP) 5(HNP)
Total 6,0(ECTS) 60 (HP) 90(HNP)
Roberto Iglesias Rodriguez
Coordinador/a- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Computer Science and Artificial Intelligence
- roberto.iglesias.rodriguez [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
Marcos Fernandez Pichel
- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Computer Science and Artificial Intelligence
- marcosfernandez.pichel [at] usc.es
- Category
- Professor: Intern Assistant LOSU