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Robótica

Código: EIC0071     Sigla: ROBO

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Inteligência Artificial

Ocorrência: 2018/2019 - 1S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Página Web: https://moodle.up.pt/course/view.php?id=2101
Unidade Responsável: Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
Curso/CE Responsável: Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
MIEIC 27 Plano de estudos a partir de 2009/10 5 - 6 42 162

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Luís Paulo Gonçalves dos Reis Regente
Armando Jorge Miranda de Sousa Regente

Docência - Horas

Teórico-Práticas: 3,00
Tipo Docente Turmas Horas
Teórico-Práticas Totais 1 3,00
Armando Jorge Miranda de Sousa 1,50
Luís Paulo Gonçalves dos Reis 1,50
Mais informaçõesA ficha foi alterada no dia 2018-09-20.

Campos alterados: Objetivos, Resultados de aprendizagem e competências, Componentes de Avaliação e Ocupação, Programa, Trabalho de estágio/projeto, Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos


  • Compreender os conceitos básicos de Robótica e o enquadramento da Inteligência Artificial na Robótica.

  • Estudar métodos de perceção e interpretação sensorial (com ênfase na visão por computador) que permitam criar estados do mundo precisos e métodos de localização de robôs móveis.

  • Estudar os métodos que permitam a robôs móveis navegarem em ambientes conhecidos ou desconhecidos usando algoritmos de Planeamento e Navegação.

  • Estudar os fundamentos da interação humano-robô, da aprendizagem para robôes, robótica cooperativa e da construção de equipas de robôs.

  • Analisar as principais competições robóticas nacionais e internacionais, os simuladores robóticos mais realistas e as plataformas robóticas mais avançadas disponíveis no mercado.

  • Incentivar capacidade de comunicação em tópicos técnicos.

  • Incentivar abordagens científicas saudáveis.

Resultados de aprendizagem e competências

Espera-se que, no final da UC, os estudantes sejam capazes de:

  • Definir Autonomia em Sistemas Robóticos
  • Definir Sistemas Robóticos Inteligentes
  • Explicar o enquadramento da Inteligência Artificial em Sistemas Robóticos Inteligentes
  • Identificar as aplicações da Robótica Inteligente
  • Identificar e utilizar as Arquiteturas clássicas para controlo em Robótica
  • Conhecer o Estado da Arte em Sistemas Robóticos Inteligentes
  • Conhecer os sensores e atuadores mais comuns utilizados em robótica e métodos de interpretação sensorial
  • Avaliar a utilização de sistemas de visão comparativamente a outros métodos
  • Aplicar métodos de fusão sensorial, métodos do âmbito da Inteligência Artificial e métodos de processamento de sinal e de visão para construir Estados do Mundo
  • Aplicar métodos de localização,  mapeamento, planeamento e navegação em robótica
  • Conhecer e utilizar uma ou mais plataformas robóticas e/ou de simulação robótica
  • Conhecer e utilizar metodologias de interacção, aprendizagem e cooperação para robótica. 

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Experience in computer language programming is needed - any language, frequently used languages include Java, C++, Python or Object Pascal, ...

Programa


  1. Introdução à Robótica Inteligente:
    Conceitos Básicos de Robótica, Inteligência Artificial em Robótica; Áreas e Aplicações de Robôs Inteligentes; Ciclo Percepção-Decisão-Ação; Arquiteturas para Agentes Robóticos; Competições Robóticas; Simulação e Simuladores Robóticos; História, Evolução e Tendências Atuais em Robótica Inteligente.

  2. Middleware para Robótica e ROS:
    Middleware e Middleware para Robótica; Projetos de Middleware em Robótica; Introdução ao ROS - Robot Operating System; Arquitetura ROS; Comandos da Consola ROS; Criação de Pacotes ROS; ROS C++ Client Library; Simulação em ROS; Visualizações e Ferramentas de Interface; ROS Bags.

  3. Percepção e Interpretação Sensorial:
    Tipos de Sensores para Robôs Móveis; Proximidade / Sensores de Contato; Sensores de Posição/Movimento; Visão Robótica (Camaras, Sensores de Profundidade, Imagem Digital, Espaços de Cores, Processamento e Análise de Imagem; “Robot Hearing”; Análise e Representação de Incerteza; Técnicas de Fusão Sensorial.

  4. Locomoção e Ação:
    Atuadores para Robôs Móveis; Modos e Mecanismos de Locomoção; Robôs com Rodas; Robôs com Pernas e Walking Bípede; Manipuladores Robóticos e seu Controle; Cinemática de Robôs Móveis e Controle de Movimento; Simulação de Locomoção e Ação.

  5. Localização e Mapeamento:
    Mapas e Estados do Mundo; Mapas Métricos e Mapas Topológicos; Localização de Markov, Gaussian e Grid; Filtros de Kalman e Localização de Filtros de Kalman Estendidos; Filtros de Partículas e Localização de Monte-Carlo; SLAM - Localização e Mapeamento Simultâneos; Métodos para SLAM (EKF-SLAM, FastSLAM e Graph SLAM).

  6. Planeamento e Navegação:
    Planeamento de Caminho em Ambientes Conhecidos/Desconhecidos; Decomposição Celular; Visibility Graphs; Diagramas de Voronoi; Algoritmos de Pesquisa, Dijkstra, A * e D *; Método de Campo Potencial; Desvio de Obstáculos; Arquiteturas de Navegação; Métodos de Exploração do Mundo; Planeamento de Alto Nível.

  7. Interação Humano-Robô (IHR):
    Noções Básicas de Interação Humano-Computador; Perceção para IHR; Decisão para IHR; Ação para IHR; Cooperação Inteligente Humano-Robô.

  8. Aprendizagem para Robótica:
    Introdução e Desafios na Aprendizagem de Robôs; Redução de Dimensionalidade; Aprendizagem Supervisionada; Aprendizagem Evolutiva para Robótica; Aprendizagem por Reforço para Robótica; Otimização e Metaheurísticas para Robótica; Self-Supervised, Imitation e Deep Learning para Robótica; Aprendizagem Multi-Robô.

  9. Robótica Cooperativa e Equipas Humano-Robô:
    Cooperação entre Robôs para Trabalho em Equipa; Intenções Conjuntas, TAEMS, Baseada em Papéis, Regras Sociais; Formações Multi-Robô; Comunicação Multi-Robô; Locker-Room, Coordenação Estratégica, Setplays; Swarm Robotics; Equipas Humano-Robô.

  10. Robótica no Futuro:
    Inteligência Artificial e Robótica no Futuro; Visões, Ficção Científica e Realidade; Projetos Avançados em Robótica em Portugal, UE, Japão e EUA; Asimov Laws e o seu Futuro; Ética Robótica, Direitos dos Robôs e Robotic Governance; Robôs Industriais, Pessoais, Ubiquos e Cloud; Tendências Futuras e Aplicações em Robótica; A Singularidade?

Bibliografia Obrigatória

Howie Choset, Kevin M. Lynch, Seth Hutchinson, George Kantor, Wolfram Burgard, Lydia E. Kavraki, Sebastian Thrun ; Principles of Robot Motion : Theory, Algorithms, and Implementations , Bradford Book, MIT Press, Cambridge, Massachussets, London England, 2005. ISBN: 0-262-03327-5
Robin R. Murphy; An Introduction to AI Robotics , Bradford Book, MIT Press, Cambridge, Massachussets, London England, 2000. ISBN: 0-262-13383-0
Russell, Stuart; Artificial intelligence. ISBN: 0-13-360124-2

Bibliografia Complementar

Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox ; Probabilistic Robotics, MIT Press, Cambridge, Massachussets, London England, 2005. ISBN: 0-262-20162-3
Siciliano, Bruno; Khatib, Oussama (Eds.); Springer Handbook of Robotics, Springer, 2008. ISBN: 978-3-540-38219-5
Jason M. O'Kane; A Gentle Introduction do ROS, Independently published, 2013. ISBN: 978-14-92143-23-9 (Free - https://www.cse.sc.edu/~jokane/agitr/)

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem


  • Exposição com interação nas aulas

  • Exemplos apresentados relativos a projetos desenvolvidos pelos docentes. 

  • Possível uso de simuladores para navegação de robôs móveis e robôs Humanoides

  • Trabalhos sobre robótica cooperativa

  • Exploração de diversas plataformas robóticas móveis

  • A avaliação inclui capacidade de pesquisa, trabalho científico e técnico e ainda capacidade de comunicação relativo ao trabalho apresentado. É incentivado pensamento de ordem elevada

  • Será dado feedback dos trabalhos intermédios durante a UC para que o melhoramentos possa ser incorporado na apresentação final

Software

Simuladores Soccer-Server (2D e 3D)
Linguagem de Programação: C++
Simulador Ciber-Rato
Simulador RoboCup Rescue
ROS

Palavras Chave

Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia de controlo > Robótica
Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia de simulação
Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia de computadores
Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia do conhecimento
Ciências Tecnológicas > Tecnologia > Tecnologia do conhecimento > Tecnologia de agentes

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Trabalho escrito 30,00
Trabalho laboratorial 70,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Elaboração de projeto 40,00
Estudo autónomo 30,00
Frequência das aulas 42,00
Trabalho de investigação 20,00
Trabalho laboratorial 30,00
Total: 162,00

Obtenção de frequência


  • Não exceder faltas

  • Entregar no mínimo os Assignments 1 e 2 com avaliação superior a 6 valores (em 20) em cada um deles

Fórmula de cálculo da classificação final


  • 10% HomeWorks

  • 20% Assignment 1 (inclui apresentação oral)

  • 20% Assignment 2 (inclui mini-artigo para uma possível conferência científica)

  • 10% Assignment 3 (avaliação intermédia do estado do trabalho)

  • 40% Assignment 3 (projeto final da UC), desdobrado em:


    • 10% Código & Funcionalidades & Demonstração de funcionamento

    • 10% Artigo para uma possível conferência científica

    • 05% Referências

    • 10% Apresentação Oral e Defesa

    • 05% Vídeo


Provas e trabalhos especiais


  • HomeWorks - Trabalhos de casa


    • Pequenos trabalhos semanais


  • Assignment 1 - Trabalho 1


    • Pesquisa ou survey no auge do estado da arte em robótica
      OU     Pequeno projeto inicial em robótica inteligente


  • Assignment 2 - Trabalho 2


    • Robo reativo simples

    • Frequentemente em equipas de 2 estudantes; são permitidos trabalhos individuais ; tamanho máximo da equipa 4 estudantes; antes do início do trabalho os objetivos concretos são ajustados caso a caso dependendo do tamanho da equipa, etc


  • Course Project - Projeto Final da UC


    • Os Assignments 3 e 4 - Trabalhos 3 e 4 - fazem parte do Projeto Final da UC

    • Assignment 3 - Trabalho 3 - Avaliação da maturidade do planeamento e desenvolvimento, feito a meio do tempo de projeto

    • Assignment 4 - Trabalho 4 - Demonstração, apresentação e defesa oral, artigo científico publicável em conferência e vídeo


Trabalho de estágio/projeto

Course project - Projeto Final da UC - Agente para a competição de Ciber Rato ou variantes tal como ações colaborativas, mapeamento, etc; outras aplicações frequentes incluem condução autónoma simulada, futebol robótico, robôs humanóides ou projeto de investigação acordado entre estudantes e professor

Avaliação especial (TE, DA, ...)


  • Dispensa de presenças

  • 20% Assignment 1 - Trabalho 1

  • 20% Assignment 2 - Trabalho 2

  • 60% Assignment 4 - Projecto + Apresentação + Artigo + Vídeo

Melhoria de classificação


  • Melhoria (individual) dos trabalhos que devem obrigatoriamente ter sido anteriormente apresentados na apresentação final da UC.

  • Se pretender melhorar os HomeWorks, será necessário apresentar todos eles.

Observações

Atenção: Os materiais da UC serão fornecidos em Inglês

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