Robótica móvil

13B6727 – Doctorado en Ingeniería en Robótica y Mecatrónica.

Objetivo general:

«Dar a conocer los conceptos básicos de operación de la robótica móvil a partir de su estructura, cinemática, dinámica, y estudiar las técnicas y métodos necesarios para su diseño y control de posición y de seguimiento. Adicionalmente presentar varios temas necesarios para el desarrollo de sistemas de navegación autónomos, sistemas de percepción e interpretación sensorial del entorno.»

Temario SIP:

13B6727_roboticamovil

Temario clase:

1. Introducción
   1. Presentación del curso.
      rob_movil_L01_E01_21B
   2. Robots Móviles.
      rob_movil_L01_E02_21A
2. Representación y transformaciones.
   1. Representaciones.
      rm_representaciones_21a
   2. Transformaciones de cuerpos rígidos
      notas de clase rotacion
      rob_mov_transformaciones_a21
   3. Cuaterniones
3. Locomoción
   1. Cinemática
      notas de clase cinematica
   2. Método de integración de Euler
   3. Espacio de configuraciones
   4. Detección de colisiones
      deteccion_colisiones_a21
   5. Dinámica
      notas_de_equilibrio_translacional
4. Planificación
   1. Introducción
      introduction_to_planning
   2. Planificación discreta
   3. Planificación con restricciones diferenciales
5. Control
6. Percepción
   1. Sensores
7. Localización
   1. Incertidumbre

Material de Trabajo:

Repositorio: https://github.com/irvingvasquez/ra_programas

Bibliografia:

Libros:

• Steven M. LaValle. Planning algorihms. Cambridge University Press.
• Sebastian Thrun, W. Burgar, D. Fox. Probabilistic Robotics. MIT Press.
• Siewart, Nourbakhsh, Scaramuzza. Autonomous Mobile Robots. MIT Press.
• Dudek, G., & Jenkin, M. (2010). Computational principles of mobile robotics. Cambridge university press.
• Vince, J. (2011). Quaternions for computer graphics. Springer Science & Business Media.
• Sucar, L. E. (2015). Probabilistic graphical models. Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. London: Springer London. doi, 10, 978-1.
• Scopatz, A. and Huff, K.D., 2015. Effective computation in physics: Field guide to research with python. » O’Reilly Media, Inc.»

Lecturas:

1. Badue, C., Guidolini, R., Carneiro, R. V., Azevedo, P., Cardoso, V. B., Forechi, A., … & Veronese, L. (2019). Self-driving cars: A survey. arXiv preprint arXiv:1901.04407.
2. Jonathan Strickland, What is a gimbal — and what does it have to do with NASA?, https://science.howstuffworks.com/
3. Kavraki, L. E., Svestka, P., Latombe, J. C., & Overmars, M. H. (1996). Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration spaces. IEEE transactions on Robotics and Automation, 12(4), 566-580.
4. Hauser, John, Shankar Sastry, and George Meyer. «Nonlinear control design for slightly non-minimum phase systems: Application to V/STOL aircraft.» Automatica 28.4 (1992): 665-679.
5. LaValle, S. M., & Kuffner Jr, J. J. (2001). Randomized kinodynamic planning. The international journal of robotics research, 20(5), 378-400.

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