Bienvenidos al curso MT0013 Robótica Autónoma en la Universidad de Ingeniería y Tecnología - UTEC
Este curso introduce los principales conceptos de robótica autónoma desde un punto de vista de percepción, probabilístico, analítico, y experimental. Se busca analizar, comprender e implementar métodos de procesamiento de la información interna y externa del robot, obtenida mediante cámaras, sensores láser, entre otros. Con base en la interpretación de esta información sensorial, el curso presenta métodos para realizar movimiento autónomo de robots móviles en entornos desconocidos y de robots manipuladores para tareas flexibles. La primera parte del curso aborda métodos aplicables tanto a robots manipuladores como a robots móviles, y la segunda parte del curso se enfoca en el movimiento autónomo de robots móviles.
Los principales temas abordados en el curso son: sistemas de percepción; tratamiento de nubes de puntos; introducción a aprendizaje supervisado; fundamentos de visión computacional; modelos probabilísticos de movimiento y sensado; localización usando filtros de Kalman y sus variaciones; localización usando métodos no paramétricos (filtros de partículas); métodos de localización y mapeo simultáneos (SLAM); planificación del movimiento y navegación.
La presentación de los proyectos, laboratorios, y todo lo relacionado a reportes se realiza mediante canvas.
No hay ningún libro de texto que sea seguido en su totalidad a lo largo de este curso. Sin embargo, los siguientes textos son útiles como referencia complementaria:
R. Siegwart, I. Nourbakhsh y D. Scaramuzza (2011). Introduction to Autonomous Mobile Robots. The MIT Press: link
S. Thrun, W. Burgard, y D. Fox (2006). Probabilistic Robotics. The MITPress
H. Choset, K. Lynch, S. Hutchinson, G. Kantor, W. Burgard, L. Kavraki y S. Thrun (2005). Principles of Robot Motion. The MIT Press.
A. Kelly (2013). Mobile Robotics. Cambridge University Press.
B. Siciliano y O. Khatib, eds (2016). Springer Handbook of Robotics. Springer International Publishing: videos