Especialización en Sistemas de Navegación de Robots

Especialización

Online

$ 1.195 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Especialización

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    600h

  • Duración

    6 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

La movilidad y la autonomía son dos características fundamentales que permiten a los robots operar eficazmente en entornos complejos, tomar decisiones y realizar tareas sin intervención humana. En este proceso también alcanza gran protagonismo los sistemas de visión. En todo este proceso de creación el ingeniero se convierte en un elemento clave. Este programa 100% online y el equipo docente especializado que lo
imparte aportan al alumnado un amplio conocimiento en un campo que requiere de personal altamente cualificado y con capacidad creativa. De esta forma, esta titulación le mostrará durante sus 600 horas de duración el contenido más vanguardista y actualizado en robótica que le llevará a avanzar en su carrera profesional.

Información importante

Documentación

  • 143especializacion-sistemas-navegacion-robots.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales
Š Desarrollar los fundamentos matemáticos para el modelado cinemático y dinámico de robots
Š Profundizar en el uso de tecnologías específicas para la creación de arquitecturas para robots, modelado de robots y simulación
Š Generar conocimiento especializado sobre Inteligencia Artificial

Objetivos específicos
Módulo 1. Robótica. diseño y modelado de robots
Š Profundizar en el uso de la Tecnología de Simulación Gazebo
Š Dominar el Uso del lenguaje de Modelado de Robots URDF
Módulo 2. Algoritmos de planificación de robots
Š Establecer los diferentes tipos de algoritmos de planificación
Š Analizar la complejidad de planificación de movimientos en robótica

Al concluir este Experto Universitario el profesional de la ingeniería habrá alcanzado una especialización en el campo de la navegación de robots, que le permitirá formar parte de los equipos de grandes empresas del sector. Esto es posible gracias al profundo conocimiento que aporta esta enseñanza en el diseño y modelado de robots, las técnicas de visión artificial y el Slam Visual. El equipo docente con amplia experiencia en el sector proporcionará al alumnado todas las herramientas necesarias para que logre progresar en su campo profesional.

Este Experto Universitario en Sistemas de Navegación de Robots contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente título de Experto Universitario emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Experto Universitario, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Experto Universitario en Sistemas de Navegación de Robots
N.º Horas Oficiales: 600 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente,
calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los
siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google
Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.

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Opiniones

Materias

  • Modelado
  • Algoritmos
  • Sistemas de Información
  • Geometría
  • Simulación
  • Imágenes
  • Robótica
  • Planificación

Profesores

Felipe Ramón Fabresse

Felipe Ramón Fabresse

Ingeniero Software en NLP

Temario

Módulo 1. Robótica. diseño y modelado de robots

1.1. Robótica e Industria 4.0

1.1.1. Robótica e Industria 4.0
1.1.2. Campos de aplicación y casos de uso
1.1.3. Subáreas de especialización en Robótica

1.2. Arquitecturas hardware y software de Robots

1.2.1. Arquitecturas hardware y tiempo real
1.2.2. Arquitecturas software de Robots
1.2.3. Modelos de comunicación y tecnologías Middleware
1.2.4. Integración de software con Robot Operating System (ROS)

1.3. Modelado matemático de Robots

1.3.1. Representación matemática de sólidos rígidos
1.3.2. Rotaciones y traslaciones
1.3.3. Representación jerárquica del estado
1.3.4. Representación distribuida del estado en ROS (Librería TF)

1.4. Cinemática y dinámica de Robots

1.4.1. Cinemática
1.4.2. Dinámica
1.4.3. Robots subactuados
1.4.4. Robots redundantes

1.5. Modelado de Robots y simulación

1.5.1. Tecnologías de modelado de Robots
1.5.2. Modelado de robots con URDF
1.5.3. Simulación de robots
1.5.4. Modelado con simulador Gazebo

1.6. Robots Manipuladores

1.6.1. Tipos de robots manipuladores
1.6.2. Cinemática
1.6.3. Dinámica
1.6.4. Simulación

1.7. Robots Móviles Terrestres

1.7.1. Tipos de robots móviles terrestres
1.7.2. Cinemática
1.7.3. Dinámica
1.7.4. Simulación

1.8. Robots Móviles Aéreos

1.8.1. Tipos de robots móviles aéreos
1.8.2. Cinemática
1.8.3. Dinámica
1.8.4. Simulación

1.9. Robots Móviles Acuáticos

1.9.1. Tipos de robots móviles acuáticos
1.9.2. Cinemática
1.9.3. Dinámica
1.9.4. Simulación

1.10. Robots Bioinspirados

1.10.1. Humanoides
1.10.2. Robots con cuatro o más piernas
1.10.3. Robots modulares
1.10.4. Robots con partes flexibles (Soft-robotics)

Módulo 2. Algoritmos de planificación en robots

2.1. Algoritmos de planificación clásicos

2.1.1. Planificación discreta: Espacio de Estados
2.1.2. Problemas de Planificación en Robótica. Modelos de Sistemas Robóticos
2.1.3. Clasificación de Planificadores

2.2. El problema de Planificación de Trayectorias en Robots Móviles

2.2.1. Formas de representación del entorno: Grafos
2.2.2. Algoritmos de búsqueda en grafos
2.2.3. Introducción de costes en los grafos
2.2.4. Algoritmos de búsqueda en grafos pesados
2.2.5. Algoritmos con enfoque de cualquier ángulo

2.3. Planificación en Sistemas Robóticos de Alta Dimensionalidad

2.3.1. Problemas de robótica de alta dimensionalidad: Manipuladores
2.3.2. Modelo cinemático directo/inverso
2.3.3. Algoritmos de planificación por muestreo PRM y RRT
2.3.4. Planificando ante restricciones dinámicas

2.4. Planificación por Muestreo Óptima

2.4.1. Problemática de los Planificadores basados en Muestreo
2.4.2. RRT* concepto de Optimalidad Probabilística
2.4.3. Paso de Reconectado: Restricciones dinámicas
2.4.4. CForest. Paralelizando la planificación

2.5. Implementación Real de un Sistema de Planificación de Movimientos

2.5.1. Problema de Planificación global. Entornos dinámicos
2.5.2. Ciclo de acción, Sensorización. Adquisición de información del entorno
2.5.3. Planificación local y global

2.6. Coordinación en sistemas multirobot I: Sistema centralizado

2.5.1. Problema de coordinación multirobot
2.6.2. Detección y resolución de colisiones: Modificación de trayectorias con Algoritmos Genéticos
2.6.3. Otros algoritmos bio-inspirados: Enjambre de Partículas y Fuegos de Artificio
2.6.4. Algoritmo de evitación de colisiones por elección de maniobra

2.7. Coordinación en sistemas multirobot II: Enfoques distribuidos I

2.7.1. Uso de funciones de objetivo complejas
2.7.2. Frente de Pareto
2.7.3. Algoritmos evolutivos multiobjetivo

2.8. Coordinación en Sistemas Multirobot III: Enfoques distribuidos II

2.8.1. Sistemas de planificación de orden 1
2.8.2. Algoritmo ORCA
2.8.3. Añadido de restricciones cinemáticas y dinámicas en ORCA

2.9. Teoría de planificación por Decisión

2.9.1. Teoría de decisión
2.9.2. Sistemas de Decisión Secuencial
2.9.3. Sensores y Espacios de Información
2.9.4. Planificación ante incertidumbre en sensorización y en actuación

2.10. Sistemas de Planificación de Aprendizaje por Refuerzo

2.10.1. Obtención de la recompensa esperada de un sistema
2.10.2. Técnicas de aprendizaje por recompensa media
2.10.3. Aprendizaje por refuerzo inverso

Módulo 3. Técnicas de visión en robótica: procesamiento y análisis de imágenes

3.1. La Visión por Computador

3.1.1. La Visión por Computador
3.1.2. Elementos de un sistema de Visión por Computador
3.1.3. Herramientas matemáticas

3.2. Sensores ópticos para la Robótica

3.2.1. Sensores ópticos pasivos
3.2.2. Sensores ópticos activos
3.2.3. Sensores no ópticos

3.3. Adquisición de imágenes l

3.3.1. Representación de imágenes
3.3.2. Espacio de colores
3.3.3. Proceso de digitalización

3.4. Geometría de las imágenes

3.4.1. Modelos de lentes
3.4.2. Modelos de cámaras
3.4.3. Calibración de cámaras

3.5. Herramientas matemáticas

3.5.1. Histograma de una imagen
3.5.2. Convolución
3.5.3. Transformada de Fourier

3.6. Preprocesamiento de imágenes

3.6.1. Análisis de ruido
3.6.2. Suavizado de imágenes
3.6.3. Realce de imágenes

3.7. Segmentación de imágenes

3.7.1. Técnicas basadas en Contornos
3.7.3. Técnicas basadas en Histograma
3.7.4. Operaciones morfológicas

3.8. Detección de Características en la Imagen

3.8.1. Detección de puntos de interés
3.8.2. Descriptores de características
3.8.3. Correspondencias entre características

3.9. Control basado en visión

3.9.1. Percepción 3D
3.9.2. Correspondencia de Características entre Imágenes
3.9.3. Geometría de múltiples vistas

3.10. Localización basada en Visión Artificial

3.10.1. El problema de la localización de Robots
3.10.2. Odometría visual
3.10.3. Fusión sensorial

Módulo 4. SLAM visual. localización de robots y mapeo simultáneo mediante técnicas de visión artificial

4.1. Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM)

4.1.1. Localización y Mapeo Simultáneo. SLAM
4.1.2. Aplicaciones del SLAM
4.1.3. Funcionamiento del SLAM

4.2. Geometría Proyectiva

4.2.1. Modelo pin-hole
4.2.2. Estimación de parámetros intrínsecos de una cámara
4.2.3. Homografía, principios básicos y estimación
4.2.4. Matriz fundamental, principios y estimación

4.3. Filtros Gaussianos

4.3.1. Filtro de Kalman
4.3.2. Filtro de Información
4.3.3. Ajuste y parametrización de Filtros Gaussianos

4.4. Estéreo EKF-SLAM

4.4.1. Geometría de cámara estéreo
4.4.2. Extracción y búsqueda de características
4.4.3. Filtro de Kalman para SLAM estéreo
4.4.4. Ajuste de Parámetros de EKF-SLAM estéreo

4.5. Monocular EKF-SLAM

4.5.1. Parametrización de landmarks en EKF-SLAM
4.5.2. Filtro de Kalman para SLAM monocular
4.5.3. Ajuste de Parámetros EKF-SLAM Monocular

4.6. Detección de Cierres de Bucle

4.6.1. Algoritmo de fuerza bruta
4.6.2. FABMAP
4.6.3. Abstracción mediante GIST y HOG
4.6.4. Detección mediante aprendizaje profundo

4.7. Graph-SLAM

4.7.1. Graph-SLAM
4.7.2. RGBD-SLAM
4.7.3. ORB-SLAM

4.8. Direct Visual SLAM

4.8.1. Análisis del Algoritmo Direct Visual SLAM
4.8.2. LSD-SLAM
4.8.3. SVO

4.9. Visual Inertial SLAM

4.9.1. Integración de medidas inerciales
4.9.2. Bajo acoplamiento: SOFT-SLAM
4.9.3. Alto acoplamiento: Vins-Mono

4.10. Otras tecnologías de SLAM

4.10.1. Aplicaciones más allá del SLAM visual
4.10.2. Lidar-SLAM
4.10.2. Range-only SLAM

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