Telerobótica e Sistemas Autónomos

Objetivos

  1. Saber
    1. Conceitos fundamentais de Sistemas Autónomos
    2. Conceitos fundamentais de Sistemas tele-Operados
    3. O que são arquitecturas e os diferentes tipos que caracterizam os sistemas autónomos
    4. A funcionalidade reactiva dos sistemas autónomos: sensores e percepção 
    5. A funcionalidade deliberativa dos sistemas autónomos: navegação, localização e mapeamento.
    6. Conceitos fundamentais de planeamento
    7. Conceitos fundamentais de Aprendizagem
    8. Conceitos fundamentais de Human Robot Interaction
    9. Conceitos fundamentais de sistemas multi robot
  2. Fazer
    1. Equacionar problemas novos e estratégias de implementação de sistemas robotizados autónomos heterogéneos
    2. Incrementar a capacidade de concretização de implementação de sistemas robotizados heterogéneos
    3. Desenvolver a criatividade e inovação.
  3. Competências não-técnicas
    1. Desenvolver a capacidade de síntese e análise crítica
    2. Trabalhar em equipa e incrementar a comunicação escrita e oral
    3. Capacidade de gestão de tempo e cumprimento de prazos

Caracterização geral

Código

10991

Créditos

6.0

Professor responsável

José António Barata de Oliveira, Luís Manuel Camarinha de Matos

Horas

Semanais - 5

Totais - 66

Idioma de ensino

Inglês

Pré-requisitos

Conhecimentos de Programação são fundamentais

Recomenda-se conhecimentos em Robótica

Bibliografia

  1. TRSA - Notas de apoio.
  2. Bonabeau, E., Dorigo, M. and Theraulaz, G. (1999) Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Intelligence. New York ; Oxford: Oxford Univ. Press.
  3. Ghallab, M., Nau, D. and Traverso, P. (2004) Automated Planning, Automated Planning: Theory and Practice. Elsevier. doi: 10.1016/B978-1-55860-856-6.X5000-5
  4. Kernbach, S. (2013) Handbook of Collective Robotics. Jenny Stanford Publishing. doi: 10.1201/b14908.
  5. Murphy, R. R. (2019) Introduction to AI ROBOTICS - Second Edition. Cambridge, Massachusetts; London, UK: MIT Press.

Método de ensino

Componente teórica: Aulas de exposição seguidas de exemplificação e discussão.
Componente laboratorial: Para cada trabalho: Apresentação do enunciado, tutorial sobre as tecnologiais / ferramentas a usar, discussão do método de trabalho, realização do trabalho pelos alunos acompanhados por docente e elaboração de relatório.

Método de avaliação

A avaliação tem uma componente teórica e prática.

O peso da Teorica é de 30% e a da Prática 70%.

A componente prática é realizada através de 3 trabalhos práticos e discussão.
Na componente prática exige-se uma nota mínima de 9.5 Valores.

A componente teórica não tem nota mínima.

 

ATENÇÃO: A componente prática é obrigatória.

Conteúdo

  1. INTRODUCTION [1]
    1. Intelligent Robots
    2. Brief History of AI ROBOTICS
    3. Automation and Autonomy
  2. SOFTWARE ORGANISATION OF AUTONOMY [2]
    1. Introduction to Architectures
    2. Types of architectures: Operational, Systems, and Technical
    3. Operational Deliberative and Reactive Architectures (old approaches)
    4. Operational Architecture: Hybrid with reactive, deliberative, and interactive functionality
    5. Systems Architecture: Planning, Navigation, Mapping, Motor Schema, and Perception
    6. Systems Architecture Paradigm: Hierarchical, Reactive, and Hybrid
  3. TELEROBOTICS ARCHITECTURES [1]
    1. Concepts Definition
    2. Block Diagram
    3. Main Functionalities
    4. Human Factors
  4. REACTIVE FUNCTIONALITY [2]
    1. Sensors and Sensing
    2. Perception
    3. Behaviours
  5. PLANNING [2]
    1. Introduction
    2. Planning with deterministic Models
    3. STRIPS
  6. NAVIGATION [1]
    1. 4 Questions of Navigation
    2. Spatial Memory
    3. Types of Path Planning
    4. Landmarks and Gateways
  7. LOCALIZATION, MAPPING, and EXPLORATION [1]
    1. Localisation
    2. Mapping
    3. SLAM – Simultaneous Localisation and Mapping
    4. Exploration
  8. LEARNING [1]
    1. Overview
    2. Supervised Learning
    3. Unsupervised Learning
    4. Reinforcement Learning
  9. HUMAN ROBOT INTERACTION [1]
    1. Overview
    2. User Interfaces
    3. Modelling Domains, Users, and Interactions
  10. MULTIROBOT SYSTEMS [2]
    1. Challenges and Opportunities
    2. Types of MRS
    3. Swarm Intelligence

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: