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: terça-feira das 14:00 às 17:00'''
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'''Horário: sexta-feira das 10:00 às 13:00'''
  
'''Sala: 3-104'''
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'''Avaliação'''
 
'''Avaliação'''
  
Nota final = Seminário * 0.4 + Trabalhos * 0.6
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Nota final = Seminário * 0.3 + Trabalhos * 0.6 + Participação nas aulas * 0.1
  
'''Cronograma (tentativa)'''
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   7/5 – Apresentação + Revisão de Teoria Probabilística
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   9/5 – Apresentação + Revisão de Teoria Probabilística
  14/5 – Localização Markov + Monte Carlo
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  16/5 – Localização Markov + EKF
  22/5 – Localização EKF + Mapeamento
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  23/5 – Localização Monte Carlo + Mapeamento
  28/5 – Filtro de Kalman + Mapeamento Semântico
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  30/5 – SLAM
   4/6 – SLAM (Loc. e Map. Simultâneos)
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   6/6 - IEEE IV (não haverá aula)  
  11/6 – Planejamento (PDM) + Seminários
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  13/6 – IEEE IV (não haverá aula)  
  18/6 – Seminários
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  20/6 – Recesso
  25/6 IEEE IV (Não haverá aula)
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27/6 – Seminários
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  01/7 Seminários (9:00 sala 3-104)
  
 
   
 
   
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'''Material Didático:'''
 
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[[Arquivo:SSC5880 - Aula 1 Intro.pdf]]
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[[Arquivo:SSC5880 - Aula 2 Localização em Grid.pdf]]
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[[Arquivo:SSC-5880 2 Localização - Markov e Grid.pdf]]
  
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[[Arquivo:SSC5880 - Trabalho 1.pdf]]
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[[Arquivo:SSC5880 - Aula 3 Localização com Filtro de Kalman.pdf]]
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[[Arquivo:SSC-5880 Trabalho 1.pdf]]
  
[[Arquivo:SSC5880 - Aula 3 Mapeamento.pdf]]
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[[Arquivo:SSC-5880 2 Localização - Filtro de Kalman.pdf]]
  
[[Arquivo:SSC5880 - Aula 4 Mapeamento Semântico.pdf]]
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[[Arquivo:SSC-5880 Pos_Vel_KF.txt]]
  
[[Arquivo:SSC5880 - Trabalho 2.pdf]]
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[[Arquivo:SSC-5880 3 Mapeamento.pdf]]
  
[[Arquivo:Localização com filtro de Kalman.txt]]
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[[Arquivo:SSC5880 - Aula 5 SLAM 1.pdf]]
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[[Arquivo:SSC-5880 4 SLAM 1.pdf]]
  
[[Arquivo:SSC5880 - Aula 5 SLAM 2.pdf]]
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[[Arquivo:SSC-5880 4 SLAM 2.pdf]]
  
[[Arquivo:SSC5880 - Trabalho 3.pdf]]
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[[Arquivo:SSC-5880 Trabalho 3.pdf]]
  
[[Arquivo:Graph_SLAM.txt]]
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[[Arquivo:SSC-5880 Graph_SLAM.txt]]
 
 
'''Seminários:'''
 
 
 
1- (Andres 11/6) A Probabilistic Framework for Decision-Making in Collision Avoidance Systems
 
 
 
2- (Fernando 11/6) Cooperative Driving With a Heavy-Duty Truck in Mixed Traffic: Experimental Results
 
 
 
3- (Carlos 11/6) Cooperative Adaptive Cruise Control Implementation of Team Mekar at the Grand Cooperative Driving Challenge
 
 
 
4- (João 18/6) Integrated Lane and Vehicle Detection, Localization, and Tracking: A Synergistic Approach
 
 
 
5- (Pedro 18/6) Improving Accuracy of the Vehicle Attitude Estimation for Low-Cost INS/GPS Integration Aided by the GPS-Measured Course Angle
 
 
 
6- (Leonardo 18/6) Team AnnieWAY’s Entry to the 2011 Grand Cooperative Driving Challenge
 
 
 
7- (Rayza 18/6) A Learning Approach Towards Detection and Tracking of Lane Markings
 
 
 
8- (Tiago 18/6) GPS Localization Accuracy Classification: A Context-Based Approach
 

Edição atual tal como às 00h01min de 1 de julho de 2014

SSC-5880 Algoritmos de Estimação para Robótica Móvel

Prof. Denis F. Wolf


Horário: sexta-feira das 10:00 às 13:00

Sala: 5002


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 * 0.3 + Trabalhos * 0.6 + Participação nas aulas * 0.1

Cronograma (atualizado 6/6)

 9/5 – Apresentação + Revisão de Teoria Probabilística
16/5 – Localização Markov + EKF
23/5 – Localização Monte Carlo + Mapeamento
30/5 – SLAM 
 6/6 - IEEE IV (não haverá aula) 
13/6 – IEEE IV (não haverá aula) 
20/6 – Recesso
27/6 – Seminários
01/7 – Seminários (9:00 sala 3-104)


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:

Arquivo:SSC-5880 1 Intro.pdf

Arquivo:SSC-5880 1 Intro Prob.pdf

Arquivo:SSC-5880 2 Localização - Markov e Grid.pdf

Arquivo:SSC-5880 2 Localização - Monte Carlo.pdf

Arquivo:SSC-5880 Loc Grid Python.txt

Arquivo:SSC-5880 Trabalho 1.pdf

Arquivo:SSC-5880 2 Localização - Filtro de Kalman.pdf

Arquivo:SSC-5880 Pos Vel KF.txt

Arquivo:SSC-5880 3 Mapeamento.pdf

Arquivo:SSC-5880 Trabalho 2.pdf

Arquivo:SSC-5880 4 SLAM 1.pdf

Arquivo:SSC-5880 4 SLAM 2.pdf

Arquivo:SSC-5880 Trabalho 3.pdf

Arquivo:SSC-5880 Graph SLAM.txt