2024
Robótica
Nome: Robótica
Cód.: INF13268M
6 ECTS
Duração: 15 semanas/156 horas
Área Científica:
Informática
Língua(s) de lecionação: Português
Língua(s) de apoio tutorial: Português
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Objetivos de Aprendizagem
Adquirir uma visão geral dos principais problemas em robótica e das abordagens e técnicas para os resolver, assim como de algumas tecnologias usadas. A aprendizagem abrange conhecimentos amplos em diversas áreas, incluindo sensores e actuadores, vertente computacional, software de suporte, modelos e algoritmos.
Adquirir a capacidade de identificar e organizar os vários componentes de hardware e software necessários com vista à implementação de uma solução robótica.
Desenvolver capacidade de análise crítica que permita, perante um problema concreto, sugerir soluções alternativas tendo em conta as restrições impostas pelo problema.
Ser capaz de desenhar e implementar em software alguns algoritmos de percepção, planeamento e controlo de um robot.
Adquirir conhecimentos suficientes para poder iniciar investigação em robótica.
Adquirir a capacidade de identificar e organizar os vários componentes de hardware e software necessários com vista à implementação de uma solução robótica.
Desenvolver capacidade de análise crítica que permita, perante um problema concreto, sugerir soluções alternativas tendo em conta as restrições impostas pelo problema.
Ser capaz de desenhar e implementar em software alguns algoritmos de percepção, planeamento e controlo de um robot.
Adquirir conhecimentos suficientes para poder iniciar investigação em robótica.
Conteúdos Programáticos
Paradigmas da robótica. Sensores, actuadores, percepção, planeamento e controlo.
Sensores:
Conversão A/D, frequência de amostragem e resolução.
Grandezas físicas: posição, velocidade e aceleração, força; percepção do ambiente, distâncias e imagens.
Tecnologia de sensores.
Actuadores:
Conversão D/A.
Motores e drivers. Som e imagem.
Embedded Systems: Microcontroladores, microprocessadores e single board computers.
Sistemas Operativos: Sistemas de tempo real, Robot Operating System (ROS).
Hierarquia de planeamento e controlo.
Controlo:
Sistemas dinâmicos e estabilidade.
Seguimento de trajectórias.
Algoritmos de controlo.
Planeamento: Grafos e potenciais. Optimização.
Percepção: Construção de modelos do mundo (visão, LIDAR, rangefinders, etc).
Simulação.
Sensores:
Conversão A/D, frequência de amostragem e resolução.
Grandezas físicas: posição, velocidade e aceleração, força; percepção do ambiente, distâncias e imagens.
Tecnologia de sensores.
Actuadores:
Conversão D/A.
Motores e drivers. Som e imagem.
Embedded Systems: Microcontroladores, microprocessadores e single board computers.
Sistemas Operativos: Sistemas de tempo real, Robot Operating System (ROS).
Hierarquia de planeamento e controlo.
Controlo:
Sistemas dinâmicos e estabilidade.
Seguimento de trajectórias.
Algoritmos de controlo.
Planeamento: Grafos e potenciais. Optimização.
Percepção: Construção de modelos do mundo (visão, LIDAR, rangefinders, etc).
Simulação.
Métodos de Ensino
As aulas dividem-se em aulas teóricas, onde é exposta a matéria letiva acompanhada de exemplos, e aulas práticas onde são aplicadas as técnicas expostas em problemas concretos.
Nas aulas são focadas aplicações dos conceitos. As aplicações práticas são suportadas em ambientes de simulação e/ou em hardware real. Procura-se uma aprendizagem activa que estimule o aluno a aplicar os diversos conhecimentos adquiridos, sendo suportada por uma plataforma electrónica de ensino, podendo incluir componentes de ensino por e-learning.
A avaliação é realizada através da elaboração de trabalhos práticos e de testes escritos ao longo do semestre ou, em alternativa, de um exame final.
Nas aulas são focadas aplicações dos conceitos. As aplicações práticas são suportadas em ambientes de simulação e/ou em hardware real. Procura-se uma aprendizagem activa que estimule o aluno a aplicar os diversos conhecimentos adquiridos, sendo suportada por uma plataforma electrónica de ensino, podendo incluir componentes de ensino por e-learning.
A avaliação é realizada através da elaboração de trabalhos práticos e de testes escritos ao longo do semestre ou, em alternativa, de um exame final.
Bibliografia
A bibliografia da disciplina baseia-se em diversos recursos incluindo recursos de acesso livre, e/ou através do sistema b-On, acessíveis via internet por todos os alunos da universidade, e atualizados sempre que necessário:
Recursos abertos:
Advances in Robotics & Automation - Open Access Journal, ISSN: 2168-9695 https://www.omicsonline.org/advances-in-robotics-automation.php
Nikolaus Correll, Introduction to Autonomous Robots, v1.7, October 6, 2016 Magellan Scientific ISBN-13: 978-0692700877, https://open.umn.edu/opentextbooks/textbooks/introduction-to-autonomous-robots
Livros:
Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms In MATLAB, Second Edition (Springer Tracts in Advanced Robotics). Peter Corke.
Probabilistic Robotics (INTELLIGENT ROBOTICS AND AUTONOMOUS AGENTS). Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox.
Artigos:
Fox D., Burgard W., Thrun S, Markov Localization for Mobile Robots in Dynamic Environments, Journal of Artificial Intelligence Research, 1999. Open acess,
Recursos abertos:
Advances in Robotics & Automation - Open Access Journal, ISSN: 2168-9695 https://www.omicsonline.org/advances-in-robotics-automation.php
Nikolaus Correll, Introduction to Autonomous Robots, v1.7, October 6, 2016 Magellan Scientific ISBN-13: 978-0692700877, https://open.umn.edu/opentextbooks/textbooks/introduction-to-autonomous-robots
Livros:
Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms In MATLAB, Second Edition (Springer Tracts in Advanced Robotics). Peter Corke.
Probabilistic Robotics (INTELLIGENT ROBOTICS AND AUTONOMOUS AGENTS). Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox.
Artigos:
Fox D., Burgard W., Thrun S, Markov Localization for Mobile Robots in Dynamic Environments, Journal of Artificial Intelligence Research, 1999. Open acess,
