Robotic Intelligence Lab
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Descripción
La formación que proporciona el Máster se enmarca en el ámbito de los sistemas inteligentes que involucran procesos de percepción, aprendizaje y decisión automática, manipulación robótica, almacenamiento y proceso de datos, información contextual, visualización y entornos interactivos. Los estudios estructuran los conocimientos y disciplinas que definen un perfil profesional con dos posibles intensificaciones:
- Robótica de servicio:
La robótica está experimentando una nueva revolución que, según se prevé, se consolidará en los próximos años, tanto en el ámbito europeo como mundial: los robots salen de la industria tradicional (automoción, soldadura, pintura, ensamblaje) para ubicarse en las oficinas, los laboratorios y los hogares. Así, según prestigiosos estudios internacionales, es esperable un sólido crecimiento de las instalaciones de robots en todo el mundo en los próximos años. En España existe un margen de crecimiento aún mayor dada la baja densidad de robots empleo (la mitad que, por ejemplo, en Alemania). Aunque el mercado tradicional de los robots, la industria de automoción, dé muestras de saturación, los avances tecnológicos de los últimos años han abierto nuevos nichos de aplicación en otros segmentos. El sector denominado robótica de servicio comprende aquellos robots que operan en entornos como: exploración; vigilancia, seguridad y rescate; aplicaciones médicas; construcción; limpieza y mantenimiento de instalaciones; uso doméstico y entretenimiento.- Interacción avanzada y gestión del conocimiento:
Apoyándose en las reflexiones que han dado lugar al último Plan Nacional de Innovación, Investigación y Desarrollo, y el VII Programa Marco de la Unión Europea, se han detectado líneas prioritarias con demanda a corto y medio plazo en la denominada sociedad de la información. Uno de los ámbitos con demanda es el de las llamadas Tecnologías de la Interacción y del Conocimiento, que comprende las siguientes campos o líneas prioritarias:
- Sistemas cognitivos, capaces de interpretar datos provenientes de eventos del mundo real y/o procesos, principalmente flujos de información de sensores visuales y audio, para adquirir conocimiento del entorno, realizar sugerencias y comunicarse con los usuarios en términos compresibles para los humanos, realizando tareas complejas relacionadas con ingeniería y ciencias cognitivas, inteligencia artificial, visión por ordenador y robótica, así como otras disciplinas relacionadas como la teoría de la información, la neurociencia y la lingüística.
- Interfaces multimodales basadas en mecanismos de interacción entre el usuario y el sistema a través de interfaces de natural y fácil uso para las personas, que se comuniquen inteligentemente a través de diferentes modalidades, como la visión, el habla, multi-lenguajes, las representaciones visuales, el tacto, etc.
- Sistemas basados en semántica y dependientes del contexto, orientados a adquirir, organizar, personalizar, compartir y utilizar el conocimiento inmerso en la web y contenidos multimedia. Producción de contenidos inteligentes pioneros capaces de auto-describirse, adaptarse a las necesidades y contexto del usuario, proporcionando una interacción de forma natural entre el usuario y su entorno.
Los profesionales e investigadores egresados del Máster en Sistemas Inteligentes contarán con una formación pluridisciplinar en ámbitos punteros de la computación, comunicaciones e integración de sistemas. Su perfil les permitirá abordar problemas donde converjan los sistemas físicos con el procesamiento de grandes volúmenes de información en tiempo real, en entornos plenamente conectados en red, desde la proximidad de dispositivos inalámbricos a la globalidad de Internet.
Asignaturas que imparten los miembros del Robotic Intelligence Lab.
Control remoto de dispositivos
El objetivo de esta asignatura es aprender el concepto de Robot en Red y las características que lo determinan. Conocer las facilidades proporcionadas por los sistemas teleroboticos y las técnicas aplicadas en la historia. Introducir y estudiar el software y herramientas mas recientes para el diseño de sistemas de control remoto. Estudiar las arquitecturas de red tanto harware como software que faciliten el diseño del control remoto. Conocer cómo puede la interfaz de usuario ayudar a mejorar la interacción con un dispositivo remoto. Estudiar el efecto del ancho de banda y la latencia propios de una red de comunicaciones pública (i.e. Internet) en el control fiable de sistemas remotos. Estudiar ejemplos de aplicaciones de control remoto y cómo han solucionado los efectos de las redes de comunicaciones y el control del usuario.
El estudiante deberá dominar las tecnologías en que se basa la inteligencia ambiental: entornos inteligentes, objetos inteligentes en red, realidad aumentada y mixta, computación ubícua, computación pervasiva, robótica en red, interfaces humano-robot Técnicas para hacer las interfaces más pro-activas e intuitivas Técnicas para aumentar los objetos y el entorno mediante sensores, computación y conexión en red. Cómo inferir los intereses e intenciones del usuario Cómo integrar la robótica móvil y de manipulación en un entorno inteligente Cómo integrar interfaces en forma natural en el entorno físico y sobre el cuerpo.
Necesidad de ofrecer soluciones a problemas reales de manipulación robótica basada en percepción para entornos dinámicos no estructurados. Facilitar y promover el desarrollo de la programación de robots a nivel tarea. Instruir sobre la problemática de los sistemas de manipulación autónomos. En particular, mejorar todos los aspectos relacionados con la integración sensorial y motora, considerando asimismo el aprendizaje y la inspiración en sistemas biológicos.
Principios y técnicas de inteligencia robótica
El estudiante adquirirá los principios básicos y habilidades prácticas necesarios para diseñar y construir un sistema robótico capaz de mostrar un comportamiento adecuado y robusto en un entorno realista.
Gestionar de forma eficiente un equipo de robots. Planificar y distribuir tareas. Explotar la multiplicidad para aumentar las capacidades de percepción y aprendizaje.
Dotar al alumno de una visión general de los robot autónomos: arquitectura, percepción, planificación, navegación y control. Ser capaz de resolver un problema de movilidad real de un robot autónomo en un entorno semiestructurado. Conocer la problemática de la navegación y localización en entornos reales. Construir mapas de entornos semiestructurados.
Modelar una tarea de control de un robot en base a las características visuales. Definir el método de control para llevar a cabo la tarea. Comprender las limitaciones, y analizar el comportamiento de la imagen y del robot. Ser capaz de aplicar el servocontrol visual a tareas básicas de navegación y manipulación.
