
Robots Inteligentes
Código: 106589Créditos: 6
| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Inteligencia Artificial / Bachelor in Artificial Intelligence | OB | 3 |
Profesor/a de contacto
- Nombre :
- Lluís Ribas Xirgo
- Correo electrónico :
- lluis.ribas@uab.cat
Equipo docente
- Carlos Garcia Calvo
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
Para la plena comprensión de los contenidos de la asignatura, conviene tener una habilidad básica en la programación y una buena base matemática. Para ello, debe haberse superado Fundamentos de programación II y Fundamentos matemáticos I y II. También debe entenderse cómo se organizan los sistemas computacionales para llevar a cabo sus funciones y, para ello, debe haberse hecho Fundamentos de computación.
Objetivos
La robótica es la parte de la ingeniería que se aplica al desarrollo de robots, es decir, máquinas con capacidad para interactuar con su entorno. La complejidad de esta interacción depende no sólo del número de elementos que tengan para actuar en su entorno (actuadores) sino también de la información que pueden extraer de ellos a partir de los elementos que utilicen para percibirlo (sensores).
Los robots son más o menos inteligentes según su capacidad de aprovechar la información de su entorno y de su propia experiencia para decidir sus acciones futuras.
En función de los actuadores se puede distinguir entre robots manipuladores (brazos) y robots móviles (vehículos) cuyo desarrollo es diferente porque tienen funcionalidades igualmente distintas.
Con esta asignatura se pretende que las y los estudiantes alcancen los siguientes objetivos:
- Conocer el uso de los robots de servicio en la industria y la logística.
- Tener nociones del proceso de desarrollo de robots manipuladores y vehículos robotizados.
- Adquirir una habilidad práctica en el desarrollo de robots manipuladores y móviles básicos.
- Saber integrar a los robots en aplicaciones más grandes.
Resultados de aprendizaje
- CM18 (Construir prototipos de sistemas robóticos y de navegación autónoma especializados en tareas y entornos específicos) Construir prototipos de sistemas robóticos y de navegación autónoma especializados en tareas y entornos específicos
- KM35 (Describir los componentes y la arquitectura de los sistemas ciberfísicos, incluyendo plataformas de sistemas empotrados, sensores, actuadores y dispositivos de control en tiempo real) Describir los componentes y la arquitectura de los sistemas ciberfísicos, incluyendo plataformas de sistemas empotrados, sensores, actuadores y dispositivos de control en tiempo real
- KM36 (Identificar los fundamentos algorítmicos de los sistemas robóticos y de navegación autónoma relacionados con la cinemática y los sistemas de control) Identificar los fundamentos algorítmicos de los sistemas robóticos y de navegación autónoma relacionados con la cinemática y los sistemas de control
- SM43 (Utilizar herramientas y plataformas de simulación para el desarrollo y validación de sistemas robóticos y de navegación autónoma) Utilizar herramientas y plataformas de simulación para el desarrollo y validación de sistemas robóticos y de navegación autónoma
- SM44 (Aplicar técnicas y algoritmos de localización, navegación, planificación y control en el diseño e implementación del software de control de sistemas robóticos y de navegación autónoma) Aplicar técnicas y algoritmos de localización, navegación, planificación y control en el diseño e implementación del software de control de sistemas robóticos y de navegación autónoma
Contenidos
- Introducción a la robótica
- Modelos cinemáticos de los robots
- Diseño de software de control de robots
- Programación de robots
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Teoría: Estudio | 22 | 0,88 | KM35 |
| Problemas: Resolución de problemas | 24 | 0,96 | KM36, SM43 |
| Clase: Participación activa en las discusiones surgidas de la exposición de contenidos o de las propuestas de soluciones a problemas | 38 | 1,52 | SM43, SM44 |
| Tutorización: Seguimiento de las cuestiones surgidas en las clases | 2 | 0,08 | CM18, KM35, KM36, SM43, SM44 |
| Prácticas: Desarrollo de proyectos en el laboratorio | 12 | 0,48 | CM18, SM44 |
| Prácticas: Desarrollo de proyectos y elaboración de informes | 24 | 0,96 | SM44 |
| Prácticas: Seguimiento de la ejecución de los proyectos de laboratorio | 6 | 0,24 | CM18 |
La docencia se estructura a partir de las siguientes actividades:
- Clases en aula: Exposición de conocimientos y discusión de soluciones a problemas tanto de los propuestos en las mismas clases como de los surgidos en la realización de las prácticas.
- Prácticas en laboratorio: Sesiones de trabajo en equipo, siguiendo un guion y supervisadas por un profesor o profesora. En cada sesión se tratará sobre un aspecto concreto en cuanto al diseño y programación de los robots.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Examen de recuperación | 50% | 2 | 0,08 | KM35, KM36, SM44 |
| Examen parcial | 25% | 2 | 0,08 | KM35, KM36, SM44 |
| Examen final | 25% | 2 | 0,08 | KM35, KM36, SM44 |
| Prácticas (6) | 25% | 6 | 0,24 | CM18, SM43 |
| Trabajos de evaluación continuada | 25% | 10 | 0,4 | KM35, KM36, SM43 |
a) Proceso y actividades de evaluación programadas
La evaluación es continua con actividades específicas (exámenes y trabajos) a lo largo del curso. Estas actividades de evaluación generan una serie de notas que determinan la nota final.
El cálculo de la nota final, n, sigue la siguiente expresión:
n = x·50% + p·25% + c·25%
donde x es la nota de los exámenes; p, la del proyecto de las prácticas de laboratorio, y c, la de la evaluación continua.
Si x < 5 o p < 5, la nota final (n) será, como máximo, un 4,5. En otras palabras, debe aprobarse la media de los exámenes y el proyecto por separado.
La nota de los exámenes (x) es la nota media del examen parcial y del examen final o solo la del examen final, si es mayor. Si la nota del examen final es inferior a 3,5, se debe realizar el examen de recuperación.
La nota del proyecto (p) se obtiene de la media ponderada de las notas correspondientes a cada sesión de prácticas. Se prevén seis. En caso de no asistencia, la persona ausente tendrá un 0 como nota de la correspondiente sesión.
La nota de la evaluación continua (c) se obtiene de una media ponderada de los trabajos de resolución de problemas que se realicen a lo largo del curso. No hay ningún mínimo y, por tanto, se puede aprobar la asignatura con c = 0 siempre que x·50% + p·25% ≥ 5.
b) Programación de las actividades de evaluación
Las fechas de todas las actividades presenciales, incluidas las de evaluación, y de los plazos de entrega se publicarán en el campus virtual (CV) y pueden estar sujetas a posibles cambios de programación por motivos de adaptación a posibles incidencias: siempre se informará previamente a través del CV ya que es el mecanismo habitual de intercambio de información entre profesorado y estudiantes.
En casos excepcionales en los que la persona afectada reciba la conformidad de la solicitud de reprogramación de actividades de evaluación (véase «Reprogramación de exámenes» en la web de la Escuela), se ofrecerá una alternativa que se ajuste a la programación de la asignatura.
c) Proceso de recuperación
De acuerdo con la coordinación del Grado y la dirección de la Escuela de Ingeniería las siguientes actividades no son recuperables:
- Proyecto, 25% de la calificación final
- Evaluación continua, 25% de la calificación final
La nota media de los exámenes puede recuperarse con un examen específico.
d) Procedimiento de revisión de las calificaciones
Las revisiones se podrán hacer en cualquier momento después de la publicación de las notas y antes del final del plazo de revisión del examen final.
Si, como resultado de una revisión, se acuerda el cambio de una nota, la nueva nota no se podrá modificar en una revisión posterior.
Una vez pasado el plazo de revisión del examen final, solo se harán revisiones del examen de recuperación.
e) Calificaciones
La calificación de “no evaluable” solo se otorgará a las personas que no realicen ninguna actividad evaluable. La participación en cualquier actividad evaluable implica que el resto de las actividades que no se realicen se computen como 0 en el cálculo de la nota final.
Las matrículas de honor se concederán a quienes obtengan una nota superior o igual a 9,0 en cada parte, hasta el 5% de los matriculados según orden descendente de nota final. A criterio del profesorado, también se podrán conceder en otros casos, siempre que no se exceda del 5% y la nota finalsea igual o superior a 9,0.
f) Irregularidades, copia y plagio
Las copias se refieren a las evidencias de que el trabajo o el examen se ha hecho en parte o totalmente sin contribución intelectual del autor. En esta definición se incluyen también las tentativas probadas de copia en exámenes y entregas de trabajos y las violaciones de las normas que aseguran la autoría intelectual. Los plagios hacen referencia a los trabajos y textos de otros autores que se hacen pasar como propios. Son un delito contra la propiedad intelectual. Para evitar incurrir en plagio, hay que citar las fuentes que utiliza a la hora de escribir el informe de un trabajo.
De acuerdo con la normativa de la UAB, tanto copias como plagios o cualquier intento de alterar el resultado de la evaluación, propia o ajena -dejando copiar, por ejemplo, implican una nota final de la parte correspondiente (examen, evaluación continuada o proyecto) de 0, a efectos de calcular un valor cuantitativo de la nota, y suspender la asignatura, sin que ello limite el derecho a emprender acciones en contra de quienes hayan participado en estos actos, tanto en el ámbito académico como en el penal.
Se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) como parte integrante del desarrollo del trabajo, siempre que el resultado final refleje una contribución significativa del o de la estudiante en el análisis y la reflexión personal. El o la estudiante tendrá que identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas que ha utilizado e incluir una reflexión crítica sobre cómo han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La no transparencia del uso de la IA se considera falta de honestidad académica y comporta una penalización en la notade la actividad, o mayores sanciones en casos de gravedad.
g) Evaluación de estudiantes que repiten
No hay ningún tratamiento diferenciado para alumnos que repitan la asignatura, pero pueden aprovechar material propio del curso anterior siempre que lo indiquen así en los informes correspondientes.
h) Evaluación única
Esta asignatura no tiene evaluación única.
Bibliografía
- Ribas-Xirgo, Ll. (2026). Simulator-Based Digital Twin of a Robotics Laboratory. Machines, 14(3), 273. https://doi.org/10.3390/machines140302273
- Ribas-Xirgo, Ll. (2025). State Machine Model of the Operation Control of a Differential-Drive Mobile Robot. Preprints. https://doi.org/10.20944/preprints202511.0943.v1
- Edward A. Lee and Sanjit A. Seshia. (2017). Introduction to Embedded Systems, A Cyber-Physical Systems Approach, Second Edition, MIT Press. https://ptolemy.berkeley.edu/
- J.J. Graig (2005) Introduction to Robotics: Mechanics and Control. Pearson Education International.
- R. Siegwart, I.R. Nourbaksh (2004) Introduction to Autonomous Mobile Robots. The MIT Press.
Software
- CoppeliaSim, EDU Version, Coppelia Robotics [https://www.coppeliarobotics.com/]
- ZeroBrane Studio, ZeroBrane [https://studio.zerobrane.com/]
- Draw.io, diagrams.net [https://app.diagrams.net/]
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
| Tipo de docencia | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (TE) Teoría | 71 | Inglés | primer cuatrimestre | tarde |
| (PAUL) Prácticas de aula | 711 | Inglés | primer cuatrimestre | tarde |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 711 | Inglés | primer cuatrimestre | tarde |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 712 | Inglés | primer cuatrimestre | tarde |