Introdução à Robótica Inteligente
Áreas Científicas |
Classificação |
Área Científica |
OFICIAL |
Ciência de Computadores |
Ocorrência: 2022/2023 - 2S
Ciclos de Estudo/Cursos
Língua de trabalho
Português - Suitable for English-speaking students
Objetivos
1. Compreender os conceitos básicos de robótica, o enquadramento da inteligência artificial na robótica e middleware para robótica com ênfase no ROS.
2. Estudar métodos de perceção e interpretação sensorial que permitam criar estados do mundo precisos e métodos de localização e SLAM de robôs móveis.
3. Estudar os métodos que permitam a robôs móveis navegarem em ambientes conhecidos ou desconhecidos usando algoritmos de planeamento e navegação.
4. Compreender e utilizar algoritmos de aprendizagem computacional para robôs.
5. Compreender os fundamentos da interação humano-robô e da robótica cooperativa.
6. Analisar as principais competições robóticas nacionais e internacionais, os simuladores robóticos mais realistas e as plataformas robóticas mais avançadas disponíveis no mercado.
7. Incentivar capacidade de comunicação em tópicos técnicos e científicos e abordagens científicas saudáveis.
Resultados de aprendizagem e competências
- Conhecimentos de robótica inteligente e ROS.
- Conhecimentos de perceção e interpretação sensorial e SLAM.
- Conhecimentos de navegação.
- Conhecimentos e capacidade de aplicação de algoritmos de aprendizagem computacional para robôs.
- Conhecimentos de interação humano-robô e robótica cooperativa.
- Conhecimentos sobre as principais competições robótica, simuladores robóticos e plataformas robóticas.
- Capacidade para realizar trabalho científico na área da robótica inteligente.
- Capacidade para realizar um projeto completo de robótica.
Modo de trabalho
Presencial
Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)
Coonhecimentos de Programação (Python or C++) e de Inteligência Artificial.
Programa
1. Introdução à Robótica Inteligente: Conceitos Básicos; Arquiteturas para Robôs; História, Evolução e Tendências em Robótica Inteligente; Middleware para Robótica e ROS - Robot Operating System.
2. Perceção e Ação: Sensores; Visão Robótica; Interpretação Sensorial; Locomoção e Ação; Tipos de Atuadores.
3. Localização, Mapeamento e Navegação: Métodos de Mapeamento e Localização; SLAM; Planeamento de Caminhos; Desvio de Obstáculos; Navegação.
4. Aprendizagem para Robótica: Aprendizagem Supervisionada, Evolutiva, por Reforço e Profunda para Robótica.
5. Robótica Cooperativa: Interação Humano-Robô; Comunicação e Cooperação Multi-Robô.
6. Robótica no Futuro: Inteligência Artificial e Robótica no Futuro.
Bibliografia Obrigatória
Stuart Jonathan Russell;
Artificial intelligence. ISBN: 978-1-292-40113-3
Sebastian Thrun;
Probabilistic robotics. ISBN: 0-262-20162-3
Métodos de ensino e atividades de aprendizagem
- Exposição com interação nas aulas.
- Uso de simuladores para robôs móveis e exploração de plataformas robóticas simples.
- Trabalhos sobre aprendizagem em robótica e robótica cooperativa.
- Estudantes desafiados para a criatividade, aprendizagem e pensamento de alto-nível.
- Trabalhos de casa simples semanais e realização de um Projeto completo com feedback.
Tipo de avaliação
Avaliação distribuída sem exame final
Componentes de Avaliação
Designação |
Peso (%) |
Participação presencial |
10,00 |
Teste |
40,00 |
Trabalho prático ou de projeto |
50,00 |
Total: |
100,00 |
Componentes de Ocupação
Designação |
Tempo (Horas) |
Estudo autónomo |
56,00 |
Frequência das aulas |
56,00 |
Trabalho laboratorial |
50,00 |
Total: |
162,00 |
Obtenção de frequência
Condições de Frequência:
- Assiduidade e entrega do Projeto com avaliação superior a 7.5 valores (em 20).
Fórmula de cálculo da classificação final
Fórmula de avaliação:
- 10% Trabalhos de Casa e Participação nas Aulas
- 40% Mini-Teste
- 10% Projeto: Avaliação Intermédia do Projeto
- 40% Projeto: Avaliação Final do Projeto.
Provas e trabalhos especiais
N/A
Trabalho de estágio/projeto
N/A
Avaliação especial (TE, DA, ...)
Os estudantes com circunstâncias especiais devem discutir e negociar a sua situação com o responsável.
Melhoria de classificação
O exame é melhorável na época de recurso. A parte prática não é melhorável.
Observações
Júri:
Luis Paulo Reis
Alípio Jorge
Álvaro Figueira