1. DATOS GENERALES
Asignatura:
ARQUITECTURAS SOFTWARE PARA ROBOTS
Código:
311240
Tipología:
OBLIGATORIA
Créditos ECTS:
4.5
Grado:
2373 - MÁSTER UNIVERSITARIO EN ROBÓTICA Y AUTOMÁTICA
Curso académico:
2023-24
Centro:
602 - E.T.S. INGENIERÍA INDUSTRIAL CIUDAD REAL
Grupo(s):
20
Curso:
1
Duración:
C2
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
S
Página web:
Bilingüe:
N
Profesor:
FRANCISCO RAMOS DE LA FLOR
- Grupo(s):
20
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Edificio Politécnico, 2-C02
INGENIERÍA ELÉCTRICA, ELECTRÓNICA, AUTOMÁTICA Y COMUNICACIONES
Vía Teams
francisco.ramos@uclm.es
Lunes: 16:30 - 18:30 Martes: 12:00 - 14:00 Miércoles: 16:30 - 18:30
Profesor:
ANDRES SALOMON VAZQUEZ FERNANDEZ PACHECO
- Grupo(s):
20
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Edificio Politécnico 2-B02
INGENIERÍA ELÉCTRICA, ELECTRÓNICA, AUTOMÁTICA Y COMUNICACIONES
Vía Teams
andress.vazquez@uclm.es
L:9:30-10:45; M:9:30-10:45; X: 12:30-13:45; V: 12:30-13:45
2. REQUISITOS PREVIOS
El alumno deberá tener los siguientes conocimientos previos:
· Programación básica en lenguaje C, C++ y en Matlab.
· Conocimiento básico de los sistemas operativos basados en Linux.
· Fundamentos de robótica industrial.
· Fundamentos de robótica móvil.
3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN
Esta asignatura proporcionará al alumno los conocimientos necesarios para el desarrollo software de aplicaciones de robots. Se pondrá hincapié en
los midlewares robóticos que facilitan el desarrollo de software para robots, en particular en el Robot Operating System (ROS), ya que es el framework
robótico más usado para la programación de robots autónomos. ROS se ha convertido en un estándar en el mundo de la robótica: La mayoría de los
robots de última generación desarrollados en investigación utilizan este software y con la aparición de ROS-Industrial está dando un salto a los robots
industriales y a los robots colaborativos. Se trata pues de una herramienta fundamental en el campo de la investigación y un requisito imprescindible
para poder acceder al mundo laboral en cualquier puesto relacionado con la robótica. También se utilizará un framework específico de ABB, el Robo-
tStudio, para dar al alumno la capacidad de desarrollo de soluciones específicas en entornos industriales tradicionales.
4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
| Competencias propias de la asignatura | |
|---|---|
| Código | Descripción |
| CB06 | 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 |
| CB07 | 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 |
| CB08 | 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 |
| CB09 | 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. |
| CE13 | Capacidad para analizar y diseñar robots manipuladores, así como implementar aplicaciones de los mismos. |
| CE16 | Capacidad para desarrollar sistemas de navegación de robots móviles. |
| CE17 | Capacidad para analizar, diseñar y construir robots móviles, así como implementar aplicaciones de los mismos. |
| CE20 | Capacidad para diseñar sistemas multirobot y desarrollar aplicaciones. |
| CG01 | Capacidad de resolución práctica de problemas científico-técnicos desde la perspectiva multidisciplinar asociada a la robótica y la automática. |
| CG02 | Capacidad de transmitir informaciones científico-técnicas relacionadas con la Robótica y la Automática tanto oralmente como por escrito. |
| CT01 | Capacidad de aprendizaje autónomo (análisis y síntesis). |
| CT02 | Capacidad para utilizar las Tecnologías de la Información y la Comunicación. |
| CT03 | Dominio de una segunda lengua extranjera en el nivel B1 del Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas. |
| CT04 | Capacidad para trabajo en equipo (iniciativa y responsabilidad). |
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
| Resultados de aprendizaje propios de la asignatura | |
|---|---|
| Descripción | |
| Arquitecturas de control de robots autónomos. | |
| El alumno obtendrá los conocimientos necesarios para el desarrollo software de aplicaciones robóticas, tanto para robots móviles autónomos como para robots industriales. En particular, el alumno obtendrá los conocimientos necesarios sobre: | |
| Específicos: RobotStudio (ABB) | |
| Fundamentos de los frameworks para programación de robots: | |
| Fundamentos de programación de robots. | |
| Genéricos: Robot Operating System (ROS) | |
| Resultados adicionales | |
| No se han establecido. |
6. TEMARIO
-
Tema 1: Introducción a las arquitecturas software de robots
-
Tema 2: Lenguajes de programación genéricos aplicados a robots
-
Tema 3: Middlewares robóticos
-
Tema 4: Programación visual de robots industriales
7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA
| Actividad formativa | Metodología | Competencias relacionadas (para títulos anteriores a RD 822/2021) | ECTS | Horas | Ev | Ob | Descripción | |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] | Método expositivo/Lección magistral | 0.48 | 12 | S | N | Clase impartida de modo virtual | ||
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] | Resolución de ejercicios y problemas | 0.6 | 15 | S | N | Clase impartida de modo virtual | ||
| Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] | Prácticas | 0.64 | 16 | S | N | Prácticas 100% presenciales de trabajo con robots móviles e industriales | ||
| Prueba final [PRESENCIAL] | Pruebas de evaluación | 0.08 | 2 | S | S | Prueba final del contenido de la asignatura | ||
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] | Aprendizaje orientado a proyectos | 2 | 50 | S | S | Realización de los proyectos propuestos en clase | ||
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] | Trabajo en grupo | 0.7 | 17.5 | S | N | Preparación de las pruebas de evaluación de la asignatura | ||
| Total: | 4.5 | 112.5 | ||||||
| Créditos totales de trabajo presencial: 1.8 | Horas totales de trabajo presencial: 45 | |||||||
| Créditos totales de trabajo autónomo: 2.7 | Horas totales de trabajo autónomo: 67.5 | |||||||
Ev: Actividad formativa evaluable Ob: Actividad formativa de superación obligatoria (Será imprescindible su superación tanto en evaluación continua como no continua)
8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
| Sistema de evaluación | Evaluacion continua | Evaluación no continua * | Descripción |
| Prueba final | 40.00% | 40.00% | Examen final de los contenidos teóricos y de problemas de la asignatura. Será requisito necesario para aprobar el curso obtener una nota mínima de 4.0 en esta prueba. |
| Elaboración de memorias de prácticas | 20.00% | 20.00% | Evaluación continua: El estudiante deberán entregar varios informes de prácticas de laboratorio a lo largo del curso. Será requisito necesario para aprobar el curso obtener una nota mínima de 4.0 en cada uno de ellos. Evaluación no continua: El estudiante deberá realizar una prueba práctica (simulada y/o experimental) con uno de los equipos de laboratorio utilizados en la asignatura. |
| Trabajo | 40.00% | 40.00% | Trabajo final de la asignatura en el que se desarrollará un proyecto de robot móvil o industrial de manera individual o en grupo. Será requisito necesario para aprobar el curso obtener una nota mínima de 4.0 en este trabajo. |
| Total: | 100.00% | 100.00% |
* En Evaluación no continua se deben definir los porcentajes de evaluación según lo dispuesto en el art. 4 del Reglamento de Evaluación del Estudiante de la UCLM, que establece que debe facilitarse a los estudiantes que no puedan asistir regularmente a las actividades formativas presenciales la superación de la asignatura, teniendo derecho (art. 12.2) a ser calificado globalmente, en 2 convocatorias anuales por asignatura, una ordinaria y otra extraordinaria (evaluándose el 100% de las competencias).
Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
-
Evaluación continua:Los informes de prácticas de laboratorio se entregarán a lo largo del curso en los plazos indicados por el profesor:
* El estudiante deberá obtener una nota mínima de 4.0 en cada uno de estos informes.
* En caso de no haber obtenido dicha nota en alguno de ellos, éste podrá volver a entregarse en la semana siguiente a la fecha prevista para la evaluación de la convocatoria de la asignatura, subsanando los defectos informados.
* La nota de esta actividad será la media aritmética de las notas de todos los informes solicitados, si todas son superiores a 4.0, o la menor de todas si al menos una de ellas es inferior a 4.0.
El trabajo final deberá ser entregado en la fecha indicada por el profesor. Este trabajo incluirá una memoria y el código correspondiente a la programación del robot propuesta. La nota mínima del trabajo deberá ser 4.0 para poder superar la asignatura.
Se realizará una prueba o examen final que incluya los conceptos teóricos no abordados en las prácticas/trabajo. La nota mínima de esta prueba deberá ser 4.0 para poder superar la asignatura. -
Evaluación no continua:La prueba final se celebrará el día indicado para la evaluación de la convocatoria:
* El estudiante deberá obtener una nota mínima de 4.0 en esta prueba para poder superar la asignatura.
La evaluación de prácticas de laboratorio se realizará mediante una prueba de laboratorio realizada con los equipos de prácticas:
* El estudiante deberá obtener una nota mínima de 4.0 en la prueba para poder superar la asignatura.
El estudiante deberá entregar en la fecha indicada por el profesor un trabajo final equivalente al trabajo de la convocatoria continua. Este trabajo incluirá una memoria y el código correspondiente a la programación del robot propuesta. La nota mínima del trabajo deberá ser 4.0.
Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
Evaluación continua:
El estudiante:
* Conservará las notas de cualquier actividad evaluable (prueba final, informes de prácticas y trabajo) en la que hubiese obtenido la nota mínima
* Deberá repetir las actividades en las que no hubiese obtenido la nota mínima, obteniendo nuevas notas para cada una de ellas.
* Podrá repetir las actividades en las que hubiese obtenido la nota mínima exigible solicitándolo al profesor con, al menos, quince días de antelación respecto de la fecha prevista para la evaluación de la convocatoria.
Las condiciones de superación de la asignatura son iguales a las de la convocatoria ordinaria.
Evaluación no continua:
El estudiante deberá repetir la actividades que no haya superado en la convocatoria ordinaria con más de un 4.0. Se guardarán las notas de las actividades que si superase en la convocatoria ordinaria.
Las condiciones de superación de la asignatura son iguales a las de la convocatoria ordinaria.
El estudiante:
* Conservará las notas de cualquier actividad evaluable (prueba final, informes de prácticas y trabajo) en la que hubiese obtenido la nota mínima
* Deberá repetir las actividades en las que no hubiese obtenido la nota mínima, obteniendo nuevas notas para cada una de ellas.
* Podrá repetir las actividades en las que hubiese obtenido la nota mínima exigible solicitándolo al profesor con, al menos, quince días de antelación respecto de la fecha prevista para la evaluación de la convocatoria.
Las condiciones de superación de la asignatura son iguales a las de la convocatoria ordinaria.
Evaluación no continua:
El estudiante deberá repetir la actividades que no haya superado en la convocatoria ordinaria con más de un 4.0. Se guardarán las notas de las actividades que si superase en la convocatoria ordinaria.
Las condiciones de superación de la asignatura son iguales a las de la convocatoria ordinaria.
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
El estudiante deberá repetir la actividades que no haya superado en el curso anterior con más de un 4.0. Se guardarán las notas de las actividades que si superase en dicho curso.
Las condiciones de superación de la asignatura son iguales a las de la convocatoria ordinaria.
Las condiciones de superación de la asignatura son iguales a las de la convocatoria ordinaria.
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
| No asignables a temas | |
|---|---|
| Horas | Suma horas |
| Tema 1 (de 4): Introducción a las arquitecturas software de robots | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 5 |
| Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 1 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] | 10 |
| Tema 2 (de 4): Lenguajes de programación genéricos aplicados a robots | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
| Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | .5 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] | 4 |
| Tema 3 (de 4): Middlewares robóticos | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 4 |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 10 |
| Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 14 |
| Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | .25 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Aprendizaje orientado a proyectos] | 50 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] | 2 |
| Tema 4 (de 4): Programación visual de robots industriales | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 1 |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 3 |
| Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
| Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | .25 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] | 1.5 |
| Actividad global | |
|---|---|
| Actividades formativas | Suma horas |
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
| Autor/es | Título | Libro/Revista | Población | Editorial | ISBN | Año | Descripción | Enlace Web | Catálogo biblioteca |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ROS Wiki | http://wiki.ros.org/ | ||||||||
| Tutoriales | http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials | ||||||||
| Angelo Cangelosi, Minoru Asada | Cognitive Robotics | MIT Press | |||||||
| Murphy, R.R. | Introduction to AI Robotics | MIT Press |