Lista de Disciplinas | CMP545

Tópicos Especiais em Computação DXLV: Introdução à Robótica Móvel

Responsável: Renan de Queiroz Maffei
Pré-Requisitos:
Carga Horária: 60 hs
Créditos: 4
Semestres Oferecidos: Primeiro semestre
Matrícula de Graduandos: Equivalente a disciplina de graduação INF01034 – Robótica Móvel Inteligente

SÚMULA

Estudos de tópicos relacionados à área de robótica móvel autônoma: construção de mapas, planejamento de caminhos, auto-localização, SLAM e exploração de ambientes.

OBJETIVOS

A disciplina visa desenvolver as seguintes habilidades específicas:

• Compreender as principais capacidades e limitações de sistemas de robôs móveis inteligentes atuais (e.g. veículos autônomos, robôs terrestres), dados os sensores disponíveis nos sistemas sendo considerados e o processamento computacional que pode ser feito com os dados obtidos.
• Desenvolver uma aplicação em uma plataforma robótica padrão, por exemplo, usando ROS (Robot Operating System) conectado a um robô móvel físico ou simulado.
• Entender os principais problemas de percepção de sistemas robóticos, como mapeamento e localização, e saber aplicar soluções tradicionais de estimativa de estado para tais problemas (e.g. soluções probabilísticas baseadas em filtragem bayesiana) considerando as incertezas inerentes aos problemas.
• Aplicar diferentes técnicas de navegação autônoma de robôs móveis dependendo das características do ambiente, dos sensores e dos atuadores do sistema.

PROGRAMA (CONTEÚDO)

1. Introdução à Robótica Móvel Inteligente: Arquiteturas robóticas; Sensores; Locomoção; Prevenção de colisões.
2. Planejamento de caminhos: buscas em grades regulares e baseadas em amostragem.
3. Mapeamento de ambientes: representações 2D e 3D, grades de ocupação; Exploração Autônoma.
4. Localização e SLAM: filtro de Kalman e de partículas; SLAM com filtragem bayesiana e baseado em grafos.
5. Prova teórica; Tendências; Ética na robótica.
6. Finalização e apresentação de trabalhos práticos

MÉTODO DE TRABALHO (PRINCIPAIS ATIVIDADES)

A disciplina será desenvolvida através de aulas expositivas acompanhadas de trabalhos práticos, em simulação e com robôs reais, além de trabalhos teóricos relacionados aos conteúdos apresentados em sala. Ao final da disciplina, os estudantes terão implementado um subconjunto considerável das principais técnicas que tratam dos problemas fundamentais de robótica móvel.

A disciplina utilizará o sistema Moodle/UFRGS para distribuição de material, entrega de trabalhos, disponibilização das notas e acompanhamento geral da disciplina. Espera-se que o aluno utilize e verifique constantemente o material disponível no ambiente citado, antes e após as aulas. Esse material deve ser utilizado como auxílio ao estudo e como complementação aos apontamentos realizados em aula.

Os estudantes devem seguir as regras definidas pelo professor responsável sobre o uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA). As diretrizes relativas ao uso de IA podem variar entre os diferentes trabalhos e atividades práticas ou teóricas que compõem as experiências de aprendizagem e os critérios de avaliação da disciplina.

PROCEDIMENTOS E/OU CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO

O aluno será avaliado com base no desempenho em uma prova e em trabalhos práticos e teóricos. Conforme regulamento da Universidade, a frequência às aulas é obrigatória.

Ao longo do semestre, serão considerados para a avaliação:

i. Trabalhos práticos (TP) usando o robô real ou em simulação, totalizando 65% da nota final;
ii. Uma prova (P) que corresponderá a 25% da nota final;
iii.Trabalhos teóricos (TT) disponibilizados no ambiente Moodle, totalizando 10% da
nota final;
iv. A falta de mais do que 25% das aulas caracteriza o conceito final FF.

A média final (MF) será obtida por meio da seguinte fórmula: MF = 0,65*TP + 0,25*P + 0,10*TT

Os trabalhos e a prova serão avaliados com nota entre 0.0 e 10.0. A conversão da MF para conceitos é feita por meio da seguinte tabela:

• Conceito A: Se MF for maior ou igual a 9,0
• Conceito B: Se MF for maior ou igual a 7,5 e for menor que 9,0
• Conceito C: Se MF for maior ou igual a 6,0 e for menor que 7,5
• Conceito D: Se MF for menor que 6,0
• Conceito FF: Se o aluno não alcançar a frequência mínima (75%),
  independentemente da MF

Os alunos cujas médias gerais forem inferiores a 6,0 (seis), poderão prestar atividade de recuperação, que será uma nova apresentação de trabalhos selecionados. Serão considerados aprovados na recuperação os alunos que obtiverem um aproveitamento de no mínimo 60%. A estes será atribuído o conceito C. Aos demais, o conceito D.

BIBLIOGRAFIA

Básica Essencial:

• SICILIANO, Bruno and KHATIB, Oussama. Springer Handbook of Robotics. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2016. 2a edição. ISBN 978-3-319-32550-7 (Disponível no SABi UFRGS: https://sabi.ufrgs.br/F/G2D7I24USQ3QKMQLMNEFQ5B99DS6D9KD3K2G6VM8NQT7VFEAFS-15269?func=full-setset&set_number=001086&set_entry=000003&format=999)

Básica:

• THRUN, Sebastian; BURGARD, Wolfram; FOX, Dieter. Probabilistic robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents series). Cambridge, Mass.: MIT Press, 2006. ISBN 0262201623.
• LAVALLE, Steven M.. Planning Algorithms. Cambridge: Cambridge University Press, 2006. ISBN 0521862051.
• MURPHY, Robin R.. Introduction to AI robotics. Cambridge: Mit Press, 2000. ISBN 0262133830.