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  SISTEMAS DE PERCEPCIÓN

Competencias y objetivos

 

Contexto de la asignatura para el curso 2019-20

Esta asignatura es obligatoria de tercer curso del grado de Ingeniería Robótica.En esta asignatura se abordan conceptos relacionados con la percepción de un robot. En concreto, todo lo relacionado con la vision 3D (homografía, procesamiento de datos 3D, etc.) y se verán temas con menos profundidad de percepción táctil y otras fuentes sensoriales, como la voz. 

 

 

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)

Competencias específicas (CE)

  • CE17 : Conocer diferentes clases de dispositivos sensores usados para capturar información del propio robot y de su entorno, así como sus principios de funcionamiento. Saber aplicar los métodos y técnicas para medir, procesar, fusionar y representar la información captada.
  • CE31 : Conocer y entender las técnicas para detección, reconocimiento o seguimiento de elementos dentro del entorno de un robot, y saber utilizar o desarrollar algoritmos para poner en marcha esas técnicas.

 

Competencias Transversales

  • 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.

 

 

 

Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)

  • Entender el modelo geométrico del proceso de adquisición de un sensor visual y las técnicas básicas de calibración, y ser capaz de calibrar una cámara.
  • Entender el proceso de correspondencia entre imágenes de una escena tomadas desde diferentes puntos de vista y conocer técnicas para llevarlo a cabo.
  • Conocer las transformaciones básicas en geometría de múltiples vistas (Proyectiva, Afín, Euclídea) basadas en el movimiento del sensor y la proyección de perspectiva y saber aplicarlo a procesos de estimación de movimiento y/o de reconstrucción 3D.
  • Conocer y saber implementar métodos de percepción visual para el reconocimiento de superficies 3D.
  • Entender las metodologías de fusión sensorial basadas en múltiples sensores: complementarias, cooperativas y competitivas, y conocer estimadores de fusión sensorial según la tipología de los sensores.

 

 

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2019-20

  • Entender el modelo geométrico del proceso de adquisición de un sensor visual y las técnicas básicas de calibración, y ser capaz de calibrar una cámara.
  • Entender el proceso de correspondencia entre imágenes de una escena tomadas desde diferentes puntos de vista y conocer técnicas para llevarlo a cabo.
  • Conocer las transformaciones básicas en geometría de múltiples vistas (Proyectiva, Afín, Euclídea) basadas en el movimiento del sensor y la proyección de perspectiva y saber aplicarlo a procesos de estimación de movimiento y/o de reconstrucción 3D.
  • Conocer y saber implementar métodos de percepción visual y táctil para el reconocimiento de superficies 3D.
  • Entender las metodologías de fusión sensorial basadas en múltiples sensores: complementarias, cooperativas y competitivas, y conocer estimadores de fusión sensorial según la tipología de los sensores.

 

 

Datos generales

Código: 33730
Profesor/a responsable:
MARTINEZ MARTIN, ESTER
Crdts. ECTS: 6,00
Créditos teóricos: 1,20
Créditos prácticos: 1,20
Carga no presencial: 3,60

Departamentos con docencia

  • Dep.: CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    Área: CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    Créditos teóricos: 1,2
    Créditos prácticos: 1,2
    Este dep. es responsable de la asignatura.
    Este dep. es responsable del acta.

Estudios en los que se imparte