La robótica es una rama del conocimiento que tiene un gran auge en los últimos tiempos. En términos generales es posible distinguir dos tipos de robots: los robots móviles y los robots manipuladores.

Los robots manipuladores son fundamentales para el desarrollo industrial y la automatización de procesos, por lo que su presencia en los entornos de producción está muy extendida existiendo un gran campo de aplicación industrial.

Por otro lado, los robots móviles autónomos son un campo abierto de investigación. Existen muchos tipos de robots móviles y su configuración depende del tipo del medio en que se muevan (terrestres, marinos o aéreos) así como de las condiciones del entorno (entorno estructurado o no estructurado). Los campos de aplicación abarcan la prospección, vigilancia, rescate y mantenimiento de estructuras hasta tareas tan diversas como la exploración espacial.

La robótica móvil es, por tanto, un área multidisciplinar que agrega conocimientos muy diversos entre los que se incluye la programación, la electrónica, el control, la sensorización, la visión artificial y la generación de mapas, entre otros.

En esta asignatura se dará una visión general de los tipos de robots móviles existentes y de cada uno de los problemas asociados a los mismos: percepción, construcción de mapas, planificación y navegación. Además, se buscará un enfoque práctico mediante la presentación de problemas reales en los cuales se emplean robots autónomos. 

La asignatura se engloba dentro del módulo de Robótica y Automatización Industrial del que forman parte también las asignaturas:

• Robótica industrial
• Automatización industrial

Junto con la asignatura Robótica industrial, esta asignatura define la materia de robótica. Mientras que la Robótica industrial centra su objetivo en los robots manipuladores, en esta asignatura se tratarán de abordar los problemas asociados a los robots móviles (percepción, navegación, construcción de mapas, etc...)

Para poder abordar la asignatura es conveniente que el alumno posea ciertos conocimientos previos sobre:

• Programación (a nivel básico)
• Matlab/Simulink.

PROFESOR EXTERNO DE MASTER UNIVERSITARIO

La comunicación con el Equipo Docente se realizará preferentemente a través de los distintos foros disponibles en el curso virtual y del correo electrónico, escribiendo a la dirección de los profesores Dictino Chaos García (dchaos@dia.uned.es) y José Antonio López Orozco (jalopez@invi.uned.es).

También puede contactar telefónicamente o de forma presencial con el profesor Dictino Chaos García los martes lectivos de 12:00 a 14:00 y de 16:00 a 18:00, E.T.S. de Ingeniería Informática de la UNED, que está situada en la calle Juan del Rosal, nº 16, en Madrid, despacho 5.10. Tel.: 91 398 71 57.

Para ser atendido personalmente por el profesor José Antonio López, envíe previamente un correo electrónico a dicho profesor para concertar una cita.

Competencias Básicas:

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación

CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio

CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios

CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades

CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Generales:

CG01 - Adquirir capacidad de iniciativa y motivación; planificación y organización; y manejo adecuado del tiempo.

CG02 - Ser capaz de seleccionar y manejar adecuadamente los conocimientos, recursos y estrategias cognitivas de nivel superior apropiados para el afrontamiento y resolución de diverso tipo de tareas/problemas con distinto nivel de complejidad y novedad: análisis y síntesis.

CG03 - Ser capaz de aplicar los conocimientos a la práctica y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos.

CG04 - Ser capaz de desarrollar pensamiento creativo, razonamiento crítico y tomar decisiones

CG05 - Ser capaz de seguir, monitorizar y evaluar el trabajo propio o de otros, aplicando medidas de mejora e innovación.

CG06 - Ser capaz de comunicarse y expresarse, tanto oralmente como por escrito, en castellano y otras lenguas, con especial énfasis en inglés

CG07 - Desarrollar capacidades en comunicación y expresión matemática, científica y tecnológica

CG08 - Ser capaz de utilizar las herramientas y recursos de la Sociedad del Conocimiento: manejo de las TIC, búsqueda de información relevante, gestión y organización de la información, recolección de datos, el manejo de bases de datos y su presentación.

Competencias Específicas:

CE01 - Abordar el tratamiento de procesos industriales, aeronáuticos o navales de distinta tecnología (mecánicos, electrónicos, sociales, ...) recurriendo a diferentes soluciones.

CE02 - Montar sistemas de control sobre procesos reales, incluyendo sensores, actuadores, fusión de datos, comunicaciones, microcontroladores, etc.

CE03 - Ser capaz de realizar búsquedas bibliográficas y de documentación técnica para la resolución de problemas

Una vez cursada la asignatura los alumnos tendrán una visión general de los robots autónomos y sus aplicaciones prácticas.

Además, el alumno conocerá y será capaz de aplicar los principales algoritmos relacionados con la robótica móvil y más concretamente con los robots móviles autónomos, como por ejemplo la construcción de mapas, planificación de trayectorias y la navegación entre otros.

Los principales resultados del aprendizaje de esta asignatura que se espera adquiera el estudiante son los siguientes:

• RG1.    Comprender qué es un Robot autónomo.
• RG2.    Conocer como se clasifican los robots autónomos de acuerdo a su arquitectura.
• RG3.    Conocer qué tipos de locomoción que se usan en robots autónomos.
• RG4.    Tener una visión general de los tipos de robot autónomos que existen.
• RG5.    Entender cómo los robos obtienen información del mundo que les rodea.
• RG6.    Comprender cómo el robot representa la información de su entorno.
• RG7.    Entender cómo se planifica una trayectoria y cómo se realiza el control de un robot.
• RG8     Entender cómo es capaz de determinar dónde se encuentra.
• RG9.    Ser capaz de investigar acerca de un determinado tipo de robot.

En particular, a continuación se detallan los resultados de aprendizaje de cada tema:

Tema 1:

• RA1.1 Saber diferenciar los distintos tipos de arquitectura de un robot autónomo.
• RA1.2 Reconocer la arquitectura y la función principal del robot
• RA1.3 Conocer los principales esquemas de locomoción de los robots móviles.
• RA1.4 Conocer qué es un robot colaborativo.
• RA1.5 Conocer distintos tipos de robots.

Tema 2:

• RA2.1 Saber diferenciar entre sensores internos y externos
• RA2.2 Conocer los principales tipos de sensores internos
• RA2.3 Conocer los principales tipos de sensores externos
• RA2.4 Entender cómo se obtiene información del medio mediante visión artificial
• RA2.5. Entender en qué consiste la integración y la “fusión sensorial”

Tema 3: 

• RA3.1 Distinguir entre mapas de rejilla, mapas topológicos y mapas geométricos.
• RA3.2 Conocer la teoría de fusión bayesiana y su aplicación a los mapas de regilla
• RA3.3 Saber aplicar la teoría de la evidencia de Dempster-Schafler
• RA3.4 Entender cómo se obtiene información topológica del medio (Diagrama de Voronoy, grafo topológico, etc.)

Tema 4:

• RA4.1 Aplicación de los polinomios de interpolación al problema de creación de un camino.
• RA4.2 Utilización de los mapas de carretera y los grafos de visisilidad
• RA4.3 Uso de la planificación por caminos libres “freeways”
• RA4.4 Utilización de la descomposición en celdas para la planificación de camino.
• RA4.5 Descomposición en Quadtees
• RA4.5 Uso de campos de potencial para la planificación

Tema 5:

• RA5.1 Conocer y entender las principales formas de navegación.
• RA5.2 Entender la diferencia entre la navegación absoluta y relativa
• RA5.3 Saber descomponer la tarea de navegación en sus subtareas principales
• RA5.4 Conocer las principales arquitecturas de control.
• RA5.5 Conocer algunos ejemplos de control de movimiento

Tema 6:

• RA5.6 Ser capaz de investigar de forma autónoma acerca de un tipo de robot en particular.
• RA5.7 Entender los diferentes tipos de mecanismos de locomoción
• RA5.8 Saber recopilar información acerca de un robot
• RA5.9 Aplicar todo el conocimiento adquirido en los temas 1-5 al análisis de un robot real

La asignatura de Robot Autónomos se adscribe a la metodología de educación a distancia de la UNED. Por ese motivo cuenta con una plataforma de cursos virtuales en los cuales se incluyen contenidos, problemas a resolver en cada uno de los temas y cuestiones de autoevaluación.

La metodología de esta asignatura se basa en la evaluación continua por medio de trabajos:

Con cada tema se proporcionarán apuntes, referencias bibliográficas, que permitirán el estudio de cada uno de los temas.

Asimismo en cada tema se plantearán problemas de autoevaluación y prácticas a resolver por parte de los alumnos. Estas prácticas deberán ser entregadas antes de comenzar el tema siguiente y su entrega es indispensable para la superación del curso.

Se hará un seguimiento y una tutorización continua de los progresos del alumno a lo largo de todo el curso mediante la corrección de las prácticas obligatorias y problemas propuestos. Si se entregan todos los trabajos en los plazos correspondientes (que se publicarán en el curso virtual) la calificación de la asignatura es la media aritmética de la calificación obtenida en cada uno de dichos trabajos.

En caso de que alguno de los trabajos se entregara tarde pero antes de la finalización del curso en la convocatoria de Junio la nota de dicho trabajo será reducida de acuerdo al retraso que haya experimentado.

Si no se entregan todos los trabajos en la convocatoria de Junio o la nota obtenida en los trabajos es insuficiente para superar la asignatura, se podrán entregar de nuevo los trabajos en la convocatoria de Septiembre. En dicho caso se guardará la nota de los trabajos aprobados en Junio y se permitirá enviar los trabajos no entregados o suspensos en Septiembre.

Para la convocatoria de Septiembre, el equipo Docente se reserva la opción de solicitar otros ejercicios o trabajos si lo estima oportuno.

El recurso básico de aprendizaje en este curso consiste en unos apuntes elaborados por el Equipo Docente que estarán disponibles en la plataforma educativa Alf.

El resto de bibliografía "básica" corresponde a manuales que conviene consultar en caso de duda o para ampliar conocimientos concretos, pero su lectura no es imprescindible para el seguimiento de la asignatura.

Los recursos de apoyo al estudiante serán apuntes de los temas, referencias bibliográficas y problemas prácticos resueltos con Matlab/Simulink (también se puede utilizar Octave) que se encuentran en el curso virtual de la asignatura.