CG1 Organitzar i avaluar la pròpia activitat d'aprenentatge i de recerca i elaborar estratègies per millorar-les. CG1- Organitzar i avaluar la pròpia activitat d'aprenentatge i de recerca i elaborar estratègies per millorar-les CB6 Posseir i comprendre coneixements que aportin una base o oportunitat de ser originals en el desenvolupament i/o aplicació d'idees, sovint en un context d'investigació. CB6- Posseir i comprendre coneixements que aportin una base o oportunitat de ser originals en el desenvolupament i/o aplicació d'idees, sovint en un context d'investigació CB8 Que els estudiants siguin capaços d'integrar coneixements i enfrontar-se a la complexitat de formular judicis a partir d'una informació que, sent incompleta o limitada, inclogui reflexions sobre les responsabilitats socials i ètiques vinculades a l'aplicació dels seus coneixements i judicis. CB8- Que els estudiants siguin capaços d'integrar coneixements i enfrontar-se a la complexitat de formular judicis a partir d'una informació que, sent incompleta o limitada, inclogui reflexions sobre les responsabilitats socials i ètiques vinculades a l'aplicació dels seus coneixements i judicis CB10 Que els estudiants tinguin les habilitats d'aprenentatge que els permetin continuar estudiant d'una manera que haurà de ser en gran manera autodirigida o autònoma. CB10- Que els estudiants tinguin les habilitats d'aprenentatge que els permetin continuar estudiant d'una manera que haurà de ser en gran manera autodirigida o autònoma CE1 Programar, a nivell avançat, en els llenguatges i llibreries més utilitzats en la robòtica de camp intel·ligent. CE1- Programar, a nivell avançat, en els llenguatges i llibreries més utilitzats en la robòtica de camp intel·ligent CE2 Analitzar un problema relacionat amb sistemes autònoms intel·ligents i identificar les tècniques i les eines apropiades per resoldre'l. CE2- Analitzar un problema relacionat amb sistemes autònoms intel·ligents i identificar les tècniques i les eines apropiades per resoldre'l CE5 Conèixer, entendre i ser capaç d'aplicar els algoritmes que permeten als vehicles autònoms localitzar-se i navegar de forma efectiva. CE5- Conèixer, entendre i ser capaç d'aplicar els algoritmes que permeten als vehicles autònoms localitzar-se i navegar de forma efectiva CE6 Conèixer i saber quan i com utilitzar els principals sensors i actuadors disponibles per a robots de camp intel·ligents. CE6- Conèixer i saber quan i com utilitzar els principals sensors i actuadors disponibles per a robots de camp intel·ligents CE8 Comprendre els fonaments matemàtics dels algorismes utilitzats en els sistemes robòtics intel·ligents. CE8- Comprendre els fonaments matemàtics dels algorismes utilitzats en els sistemes robòtics intel·ligents CE10 Aprendre i utilitzar les principals tècniques de control i planificació de trajectòries en manipuladors i vehicles autònoms. CE10- Aprendre i utilitzar les principals tècniques de control i planificació de trajectòries en manipuladors i vehicles autònoms
Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total Prova d'avaluació 3,00 16,00 0 19,00 Sessió expositiva 26,00 14,00 0 40,00 Sessió pràctica 26,00 65,00 0 91,00 Total 55,00 95,00 0 150
Arkin, Ronald C.. (1998). Behavior-based robotics. London: MIT Press. Catàleg Choset, Howie M.. (2004). Principles of robot motion :. Cambridge, Massachusetts [etc.]: MIT Press. Catàleg Sutton, Richard S.. (2018). Reinforcement learning : (Second edition). Cambridge, Mass.: MIT Press, a http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&db=nlabk&AN=2517937 Catàleg
Activitats d'avaluació: Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable LAB1: Robot locomotion Practical programming exercise in the laboratory. 8 No LAB2: Potential functions Practical programming exercise in the laboratory. 8 No LAB3: Visibility Graph Practical programming exercise in the laboratory. 8 No LAB4: Graph Search Practical programming exercise in the laboratory. 8 No LAB5: Sampling algorithms Practical programming exercise in the laboratory. 10 No LAB6: Reinforcement Learning Practical programming exercise in the laboratory. 8 No Exam Theoretical and practical contents will be evaluated in the exam. 50 Sí
The evaluation will take into account the work done in the laboratory (50%) and in the exam (50%). Criteris específics de la nota «No Presentat»:To not participate in any activity. Avaluació única:The students will demonstrate their practical knowledge in the laboratory and pass an exam containing all theoretical and practical contents. Requisits mínims per aprovar:To pass the subject, the minimum required mark is 5.0 out of 10.
Student must send an email to the professor for organising a meeting in which whatever issue will be addressed.