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Course description
  MULTI-ROBOT SYSTEMS

Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2019-20

La asignatura de Sistemas Multirobot se imparte en el segundo cuatrimestre del cuarto curso del grado de Ingeniería Robótica. Los alumnos ya están acostumbrados a trabajar, programar, controlar, robots de todo tipo: manipuladores, móviles... Asimismo han utilizado diferentes técnicas de Inteligencia Artificial para la resolución de problemas. Y también han aprendido diferentes algoritmos que permiten la programación óptima de los robots.
En esta asignatura se parte del conocimiento adquirido durante el Grado, para trabajar con múltiples robots, de forma colaborativa, coordinada y autónoma.
Desde el punto de vista profesional, un graduado en Ingeniería Robótica debe estar preparado para trabajar en un entorno con sistemas multirobot, en el que los robots, se comuniquen, se sincronicen y se coordinen para conseguir un objetivo común.

 

 

Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees)

General Competences (CG)

  • CG1 : Saber resolver problemas de ingeniería aplicando conocimientos de matemáticas, física, química, informática, diseño, sistemas mecánicos, eléctricos, electrónicos y automáticos para establecer soluciones viables en el ámbito de la titulación.
  • CG2 : Capacidad de utilizar herramientas informáticas para el modelado, la simulación y el diseño de aplicaciones de ingeniería.
  • CG3 : Poseer y comprender los conocimientos que posibilitan ser original en el desarrollo o aplicación de ideas para resolver problemas de ingeniería novedosos o multidisciplinares, después de analizar y entender las especificaciones planteadas.

 

Specific Competences (CE)

  • CE24 : Estar al corriente de las nuevas tendencias en sistemas robóticos, especialmente en robots industriales, humanoides, bio-inspirados, nano y microrobótica, robótica social, telerobótica, robots asistenciales y saber los campos de aplicación en los que son eficaces.
  • CE27 : Conocer las técnicas de inteligencia artificial utilizadas en robótica industrial y de servicios, saber cómo utilizarlas en aplicaciones robóticas fijas y móviles.
  • CE33 : Ser capaz de establecer sistemas robóticos cooperativos y multirobot aplicando las técnicas adecuadas.

 

Transversal Competences

  • CT1 : Capacidades informáticas e informacionales.
  • CT2 : Ser capaz de comunicarse correctamente tanto de forma oral como escrita.
  • CT3 : Capacidad de análisis y síntesis.
  • CT4 : Capacidad de organización y planificación.

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

No data

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2019-20

No data

 

 

General

Code: 33736
Lecturer responsible:
ARQUES CORRALES, MARIA DEL PILAR
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 1,20
Practical credits: 1,20
Distance-base hours: 3,60

Departments involved

  • Dept: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Area: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Theoretical credits: 1,2
    Practical credits: 1,2
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught