Mudanças entre as edições de "SSC-5880(Denis)"

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(SSC-5880 Algoritmos de Estimação para Robótica Móvel)
(SSC-5880 Algoritmos de Estimação para Robótica Móvel)
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'''Horário: quinta-feira das 14:00 às 17:00'''
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Nota final = Seminário * 0.3 + Projeto (Artigo) * 0.7
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Nota final = Seminário * 0.4 + Trabalhos * 0.6
  
 
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'''Cronograma (tentativa)'''
  
   6/5 - Introdução / Rev. de Probabilidades / Player
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   7/5 – Apresentação + Revisão de Teoria Probabilística
  13/5 - Localização de Markov (Grid / filtro de Kalman)
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  14/5 Localização Markov + Monte Carlo + EKF
  20/5 - Localização de Markov (Monte Carlo) / Mapeamento
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  22/5 Mapeamento
  27/5 - SLAM
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  28/5 SLAM (Loc. e Map. Simultâneos)
   3/6 - Recesso
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   4/6 – SLAM II + Planejamento (PDM)
  10/6 - Planejamento probabilístico
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  11/6 – Seminários
  17/6 - Seminários
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  18/6 Seminários
  1/7 - Apresentação dos projetos
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25/6 – IEEE IV (Não haverá aula)
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'''Bibliografia'''
 
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3) Artigos científicos da área
 
3) Artigos científicos da área
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Edição das 09h55min de 15 de maio de 2013

SSC-5880 Algoritmos de Estimação para Robótica Móvel

Prof. Denis F. Wolf


Horário: terça-feira das 14:00 às 17:00

Sala: 3-104


Objetivos Esta disciplina aborda algoritmos avançados da área de robótica móvel. São abordadas técnicas inteligentes para controle de sistemas autônomos e aplicação de teoria probabilística e fusão de sensores na solução de problemas envolvendo robôs móveis. São também apresentadas e discutidas aplicações práticas de robôs móveis que ilustram os conceitos estudados. As aulas abordam os aspectos teóricos da área bem como propõe implementações práticas para complementar o aprendizado.

Conteúdo Fusão de sensores e aplicação de teoria probabilística na solução de problemas: filtro de Bayes, filtro de Kalman, filtro de partículas e premissa de Markov - Navegação de robôs móveis. - Localização: Localização Global e Local. Métodos de Markov, Monte Carlo e Kalman - Mapeamento: métrico e topológico e 3D. - Mapeamento e localização simultâneos, SLAM, EKF – SLAM e Fast SLAM - Exploração de ambientes

Avaliação

Nota final = Seminário * 0.4 + Trabalhos * 0.6

Cronograma (tentativa)

 7/5 – Apresentação + Revisão de Teoria Probabilística
14/5 – Localização Markov + Monte Carlo + EKF
22/5 – Mapeamento
28/5 – SLAM (Loc. e Map. Simultâneos)
 4/6 – SLAM II + Planejamento (PDM)
11/6 – Seminários
18/6 – Seminários
25/6 – IEEE IV (Não haverá aula)


Bibliografia

1) SEBASTIAN THRUN, WOLFRAM BURGARD, DIETER FOX (2005), Probabilistic Robotics, MIT Press, ISNB: 026220162-3, 667 páginas.

2) STUART RUSSELL, PETER NORVIG (2003),Artificial Intelligence: A Modern Approach, ISBN: 0137903952, 1132 páginas.

3) Artigos científicos da área

Material Didático: