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Robótica

Objetivos

  1. 1.        Conhecer
    1. 1.        Conceitos fundamentais de Sistemas Autónomos (SA)
    2. 2.        Conceitos fundamentais de Sistemas tele-Operados
    3. 3.        O que são arquitecturas e os diferentes tipos que caracterizam os SA
    4. 4.        A funcionalidade reactiva dos SA: sensores e percepção 
    5. 5.        A funcionalidade deliberativa dos SA: navegação, localização e mapeamento.
    6. 6.        Conceitos fundamentais de planeamento
    7. 7.        Conceitos fundamentais de Aprendizagem
    8. 8.        Conceitos fundamentais de HRI
    9. 9.        Conceitos fundamentais de sistemas multi robot
  2. 2.        Capaz de Fazer
    1. 1.        Equacionar problemas novos e estratégias de implementação de sistemas robóticos industriais e móveis
    2. 2.        Aumentar a capacidade de programar robôs industriais e executar programas simples de robôs móveis.
    3. 3.        Desenvolver a criatividade e inovação.
  3. 3.        Competências não-técnicas
    1. 1.        Desenvolver a capacidade de síntese e análise crítica
    2. 2.        Trabalhar em equipa e incrementar a comunicação escrita e oral

Capacidade de gestão de tempo e cumprimento de prazos

Caracterização geral

Código

7309

Créditos

6.0

Professor responsável

José António Barata de Oliveira, Luís Manuel Camarinha de Matos

Horas

Semanais - 4

Totais - 56

Idioma de ensino

Português

Pré-requisitos

Não são necessárias competências de programação e destina-se a alunos do Mestrado em tecnologias Alimentares.

Bibliografia

  • Corke, P. (2017) Robotics, Vision and Control. Cham: Springer International Publishing (Springer Tracts in Advanced Robotics).
  • Jazar, R. N. (2010) Theory of Applied Robotics. Boston, MA: Springer US. 
  • Kelly, A. (2013) Mobile Robotics, Mobile Robotics: Mathematics, Models, and Methods. New York: Cambridge University Press. 
  • Mihelj, M. et al. (2019) Robotics. Cham: Springer International Publishing. ~
  • Siegwart, R., Nourbakhsh, I. R. and Scaramuzza, D. (2011) Introduction to Autonomous Mobile Robots, Second Edition, MIT Press. MIT Press. 
  • LaValle, S. (2006). Planning Algorithms. Cambridge: Cambridge University Press. 
  • Edelkamp, S., & Schrödl, S. (2011). Heuristic search: theory and applications. Elsevier.
  • Choset, H. M., Lynch, K. M., Hutchinson, S., Kantor, G., Burgard, W., Kavraki, L., ... & Arkin, R. C. (2005). Principles of robot motion: theory, algorithms, and implementation. MIT press.

Método de ensino

As aulas teorico-praticas (TP) são dirigidas de forma a que os estudantes, através da sua participação activa, compreendam cada um dos tópicos listados nos objectivos de aprendizagem.

 

Nas aulas laboratoriais (PL) os estudantes focam-se na experimentação dos conceitos expostos nas aulas teórico-práticas de forma a saberem fazer.

Para cada trabalho prático:

  • 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.

 

Componentes de Avaliação

  1. 1.      2 Mini-Testes
  2. 2.      3 Trabalhos Práticos

 

Regras de Avaliação

  1. 1.      Nota Teórica = (Mini-Teste 1 + Mini-Teste 2) / 2
  2. 2.      Nota Teórica >= 9.5
  3. 3.      Cada Trabalho Prático >= 9.5
  4. 4.      Nota Prática = TP1 * Peso1 + TP2 * Peso2 + TP3*Peso3 ; Pesos são anunciados no início da UC
  5. 5.      Nota Final = Nota Prática * 0.6 + Nota Teórica * 0.4

Método de avaliação

Componentes de Avaliação

  1. 1.      2 Mini-Testes
  2. 2.      3 Trabalhos Práticos

 

Regras de Avaliação

  1. 1.      Nota Teórica = (Mini-Teste 1 + Mini-Teste 2) / 2
  2. 2.      Nota Teórica >= 9.5
  3. 3.      Cada Trabalho Prático >= 9.5
  4. 4.      Nota Prática = TP1 * Peso1 + TP2 * Peso2 + TP3*Peso3 ; Pesos são anunciados no início da UC
  5. 5.      Nota Final = Nota Prática * 0.6 + Nota Teórica * 0.4

Conteúdo

  1. 1.        INTRODUCTION
    1. 1.      Historical Development
    2. 2.      Robot Components
    3. 3.      Robot Classifications & Parameters
  1. Position and Orientation
    1. Referentials & Orientation
    2. Transformation Matrices
  2. Robot Arm Kinematics
    1. Forward and Inverse Kinematics
  3. Robot Sensors [1]
    1. Principles of Sensing
    2. Sensors of Movement
    3. Proximity and Ranging Sensors
  4. Robot Programming
  5. Mobile Robots
    1. Introduction
    2. Locomotion
    3. Kinematics
  6. Mobile Robots in Agriculture

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: