Mudanças entre as edições de "SSC-5880(Denis)(2)"

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(SSC-5880 Algoritmos de Estimação para Robótica Móvel)
(SSC-5880 Algoritmos de Estimação para Robótica Móvel)
 
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Seminário 1: [http://robots.stanford.edu/papers/fox.markovloc-jair.ps.gz]
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Seminário 2: [http://robots.stanford.edu/papers/thrun.stanley05.pdf]
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Seminário 2: (3/6 Diego) [http://robots.stanford.edu/papers/thrun.stanley05.pdf]
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Seminário 3: (10/6 Arthur) [http://www.informatik.uni-freiburg.de/~burgard/postscripts/haehnel-populated.pdf]
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Seminário 4: (17/6 ) [http://idm-lab.org/bib/abstracts/papers/ijcai95b.pdf]
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Seminário 5: (17/6) [http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.137.986&rep=rep1&type=pdf][http://kristineandnicholas.org/papers/aaaif98.pdf]
  
 
'''Bibliografia'''
 
'''Bibliografia'''

Edição atual tal como às 21h34min de 14 de junho de 2011

SSC-5880 Algoritmos de Estimação para Robótica Móvel

Prof. Denis F. Wolf

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

Sala: 3-102


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 + Projeto + Prova)/3

Cronograma (tentativa)

13/5 - Introdução / Rev. de Probabilidades / Filtro de Bayes
20/5 - Localização de Markov (Grid, Filtro de Kalman, Monte Carlo)
27/5 - Mapeamento + Seminário
 3/6 - SLAM + Seminário
17/6 - Planejamento probabilístico + Seminário
24/6 - Prova + Seminário
 1/7 - Apresentação dos projetos

Material didático:

Arquivo:SSC5880-aula1.pdf

Arquivo:SSC5880-aula2a.pdf

Arquivo:SSC5880-aula2b.pdf

Arquivo:SSC5880-aula2c.pdf

Arquivo:SSC5880-aula3.pdf

Arquivo:SSC5880-aula4a.pdf

Arquivo:SSC5880-aula4b.pdf

Arquivo:SSC5880-aula5.pdf

Seminário 1 (27/5 Diogo): [1]

Seminário 2: (3/6 Diego) [2]

Seminário 3: (10/6 Arthur) [3]

Seminário 4: (17/6 ) [4]

Seminário 5: (17/6) [5][6]

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