Máster en Robótica.

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. Agentes Inteligentes. Aplicación de La Inteligencia Artificial a Robots y Softbots

2.1. Agentes Inteligentes e Inteligencia Artificial

2.1.1. Robots Inteligentes. Inteligencia Artificial
2.1.2. Agentes Inteligentes

2.1.2.1 Agentes Hardware. Robots
2.1.2.2 Agentes Software. Softbots

2.1.3. Aplicaciones a la Robótica

2.2. Conexión Cerebro-Algoritmo

2.2.1. Inspiración biológica de la Inteligencia Artificial
2.2.2. Razonamiento implementado en Algoritmos. Tipología
2.2.3. Explicabilidad de los resultados en los Algoritmos de Inteligencia Artificial
2.2.4. Evolución de los algoritmos hasta Deep Learning

2.3. Algoritmos de Búsqueda en el Espacio de Soluciones

2.3.1. Elementos en la búsqueda en el espacio de soluciones
2.3.2. Algoritmos de Búsqueda de Soluciones en problemas de Inteligencia Artificial
2.3.3. Aplicaciones de Algoritmos de Búsqueda y Optimización
2.3.4. Algoritmos de búsqueda aplicados a Aprendizaje Automático

2.4. Aprendizaje Automático

2.4.1. Aprendizaje automático
2.4.2. Algoritmos de Aprendizaje Supervisado
2.4.3. Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado
2.4.4. Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo

2.5. Aprendizaje Supervisado

2.5.1. Métodos de Aprendizaje Supervisado
2.5.2. Árboles de decisión para clasificación
2.5.3. Máquinas de soporte de vectores
2.5.4. Redes neuronales artificiales
2.5.5. Aplicaciones del Aprendizaje Supervisado

2.6. Aprendizaje No supervisado

2.6.1. Aprendizaje No Supervisado
2.6.2. Redes de Kohonen
2.6.3. Mapas autoorganizativos
2.6.4. Algoritmo K-medias

2.7. Aprendizaje por Refuerzo

2.7.1. Aprendizaje por Refuerzo
2.7.2. Agentes basados en procesos de Markov
2.7.3. Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo
2.6.4. Aprendizaje por Refuerzo aplicado a Robótica

2.8. Redes Neuronales Artificiales y Deep Learning

2.8.1. Redes Neuronales Artificiales. Tipología
2.8.2. Aplicaciones de Redes Neuronales
2.8.3. Transformación del Machine Learning al Deep Learning
2.8.4. Aplicaciones de Deep Learning

2.9. Inferencia probabilística

2.9.1. Inferencia probabilística
2.9.2. Tipos de inferencia y definición del método
2.9.3. Inferencia bayesiana como caso de estudio
2.9.4. Técnicas de inferencia no paramétricas
2.9.5. Filtros Gaussianos

2.10. De la Teoría a la Práctica: Desarrollando un Agente Inteligente Robótico

2.10.1. Inclusión de módulos de aprendizaje supervisado en un agente robótico
2.10.2. Inclusión de módulos de aprendizaje por refuerzo en un agente robótico
2.10.3. Arquitectura de un agente robótico controlado por Inteligencia Artificial
2.10.4. Herramientas profesionales para la implementación del agente inteligente
2.10.5. Fases de la implementación de algoritmos de IA en agentes robóticos

Módulo 3. La Robótica en la Automatización de Procesos Industriales

3.1. Diseño de Sistemas Automatizados

3.1.1. Arquitecturas hardware
3.1.2. Controladores lógicos programables
3.1.3. Redes de comunicación industriales

3.2. Diseño eléctrico avanzado I: Automatización

3.2.1. Diseño de cuadros eléctricos y simbología
3.2.2. Circuitos de potencia y de control. Armónicos
3.2.3. Elementos de protección y puesta a tierra

3.3. Diseño eléctrico avanzado II: Determinismo y Seguridad

3.3.1. Seguridad de máquina y redundancia
3.3.2. Relés de seguridad y disparadores
3.3.3. PLCs de seguridad
3.3.4. Redes seguras

3.4. Actuación eléctrica

3.4.1. Motores y servomotores
3.4.2. Variadores de frecuencia y controladores
3.4.3. Robótica industrial de actuación eléctrica

3.5. Actuación hidráulica y neumática

3.5.1. Diseño hidráulico y simbología
3.5.2. Diseño neumático y simbología
3.5.3. Entornos ATEX en la automatización

3.6. Transductores en la Robótica y Automatización

3.6.1. Medida de la posición y velocidad
3.6.2. Medida de la fuerza y temperatura
3.6.3. Medida de la presencia
3.6.4. Sensores para visión

3.7. Programación y configuración de controladores programables lógicos PLCs

3.7.1. Programación PLC: LD
3.7.2. Programación PLC: ST
3.7.3. Programación PLC: FBD y CFC
3.7.4. Programación PLC: SFC

3.8. Programación y configuración de equipos en plantas industriales

3.8.1. Programación de variadores y controladores
3.8.2. Programación de HMI
3.8.3. Programación de robots manipuladores

3.9. Programación y configuración de equipos informáticos industriales

3.9.1. Programación de sistemas de visión
3.9.2. Programación de SCADA/software
3.9.3. Configuración de redes

3.10. Implementación de Automatismos

3.10.1. Diseño de máquinas de estado
3.10.2. Implementación de máquinas de estado en PLCs
3.10.3. Implementación de sistemas de control analógico PID en PLCs
3.10.4. Mantenimiento de automatismos e higiene de código
3.10.5. Simulación de automatismos y plantas

Módulo 4. Sistemas de Control Automático en Robótica

4.1. Análisis y diseño de sistemas no lineales

4.1.1. Análisis y modelado de sistemas no lineales
4.1.2. Control con realimentación
4.1.3. Linealización por realimentación

4.2. Diseño de técnicas de control para sistemas no lineales avanzados

4.2.1. Control en modo deslizante (Sliding Mode control)
4.2.2. Control basado en Lyapunov y Backstepping
4.2.3. Control basado en pasividad

4.3. Arquitecturas de Control

4.3.1. El paradigma de la robótica
4.3.2. Arquitecturas de control
4.3.3. Aplicaciones y ejemplos de Arquitecturas de Control

4.4. Control de movimiento para brazos robóticos

4.4.1. Modelado cinemático y dinámico
4.4.2. Control en el espacio de las articulaciones
4.4.3. Control en el espacio operacional

4.5. Control de fuerza en los Actuadores

4.5.1. Control de fuerza
4.5.2. Control de impedancia
4.5.3. Control híbrido

4.6. Robots móviles terrestres

4.6.1. Ecuaciones de movimiento
4.6.2. Técnicas de control en robots terrestres
4.6.3. Manipuladores móviles

4.7. Robots móviles aéreos

4.7.1. Ecuaciones de movimiento
4.7.2. Técnicas de control en robots aéreos
4.7.3. Manipulación aérea

4.8. Control basado en técnicas de aprendizaje automático

4.8.2. Control mediante aprendizaje supervisado
4.8.3. Control mediante aprendizaje reforzado
4.8.4. Control mediante aprendizaje no supervisado

4.9. Control basado en visión

4.9.1. Visual Servoing basado en posición
4.9.2. Visual Servoing basado en imagen
4.9.3. Visual Servoing híbrido

4.10. Control predictivo

4.10.1. Modelos y estimación de estado
4.10.2. MPC aplicado a robots móviles
4.10.3. MPC aplicado a UAVs

Módulo 5. Algoritmos de Planificación en Robots

5.1. Algoritmos de planificación clásicos

5.1.1. Planificación discreta: Espacio de Estados
5.1.2. Problemas de Planificación en Robótica. Modelos de Sistemas Robóticos
5.1.3. Clasificación de Planificadores