Sistemes de Navegació està centrada en la navegació autònoma, dins del camp de la robòtica mòbil. L’assignatura es divideix en dues parts: la percepció i el moviment. Es combinen la teoria i les pràctiques tant en simulació com amb un robot mòbil real.
Professors Titulars
Es recomana experiència amb sistemes Linux, ROS 2 i Python.
L'objectiu d'aquesta assignatura és que l'alumnat aprengui unes nocions bàsiques sobre navegació autònoma en el camp de la robòtica mòbil. Acabaran l'assignatura amb intuïció i capacitat per entendre bé els diferents problemes que es presenten en la robòtica mòbil i els algoritmes i mètodes que s'hi utilitzen.
Part I. Percepció
- Fonaments
1.1. Sensors
1.2. Incertesa i precisió
1.3. Model gaussià
1.4. Probabilitat condicional i teorema de Bayes - Localització
2.1. Localització
2.2. Filtre de Kalman
2.3. Filtre de Kalman estès
2.4. Filtre de partícules - Mapa
3.1. Introducció i tipologies de mapes
3.2. Mapa d’ocupació
3.3. Mapes i localització - SLAM
4.1. SLAM basat en EKF
4.2. SLAM basat en filtre de partícules
4.3. Graph SLAM
Part II. Moviment
- Model cinemàtic
5.1. Rodes
5.2. Model cinemàtic
5.3. Model cinemàtic invers - Planificació
6.1. Introducció: planificació i navegació
6.2. Planificador global
6.3. Planificador local - Exploració
7.1. Introducció
7.2. Fronteres
7.3. Replanificar
La metodologia d’aquesta assignatura es fonamenta en un enfocament teoricopràctic orientat a l’adquisició progressiva dels resultats d’aprenentatge definits. Es basa en l’equilibri entre la teoria i la pràctica, cosa que permet que l’alumnat assimili els conceptes treballats a l’aula i els apliqui en un entorn real de robòtica mòbil.
Les sessions es divideixen en dues parts diferenciades. En la primera part (1:30 h), es desenvolupen classes magistrals amb resolució d’exercicis, fomentant la participació activa de l’estudiant i la comprensió dels fonaments teòrics.
En la segona part, es duen a terme activitats pràctiques utilitzant simulació i robots reals, amb l’objectiu d’aplicar els coneixements adquirits. Les pràctiques es realitzen amb els ordinadors portàtils de l’alumnat, i requereixen la instal·lació prèvia d’Ubuntu i ROS 2. Aquestes es poden realitzar en parelles.
La metodologia integra, per tant, classes teòriques, activitats pràctiques i treball autònom de l’estudiant, afavorint un aprenentatge actiu i aplicat.
La qualificació final de l’assignatura es calcula a partir de la nota de teoria i la nota de pràctiques, amb la següent ponderació:
- 50% Nota de teoria
- 50% Nota de pràctiques
Nota de teoria:
Es calcula a partir d’un exercici de teoria (50%) i un examen final (50%). L’examen final és obligatori per aprovar l’assignatura.
Nota de pràctiques:
Es calcula a partir d’exercicis pràctics (33%) i un treball final (67%). El treball final es realitza en grups de 2-3 estudiants i es presenta oralment. La seva presentació és obligatòria per aprovar l’assignatura.
Condicions de superació:
- És obligatori presentar-se a l’examen final.
- És obligatori presentar el treball final de pràctiques.
Es valorarà:
- El rigor i la coherència en el desenvolupament dels raonaments.
- La comprensió conceptual dels fonaments de la robòtica mòbil.
- La capacitat d’aplicar mètodes i algoritmes de navegació autònoma.
- La capacitat d’utilitzar sensors per percebre l’entorn i detectar obstacles.
- La capacitat de modelització i resolució de problemes en entorns reals o simulats.
- La correcta interpretació dels resultats obtinguts.
- La claredat i l’estructura en la presentació dels procediments i solucions.
[1] Welch, G., & Bishop, G. (2006). An Introduction to the Kalman Filter. University of North Carolina.
Open Robotics. (s. f.). ROS 2 Humble Documentation.
Open Navigation LLC. (s. f.). Navigation2 (Nav2) – ROS 2 Navigation Stack.