Juan Irving Vasquez

Robotics and Computer Vision Researcher

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.”

path_planning_01.600h

Temario SIP:

13B6727_roboticamovil

Temario clase:

  1. Introducción
    1. Presentación del curso.
      rob_movil_L01_E01_21A
    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. Dinámica
  4. Planificación
    1. Introducción
      introduction_to_planning
    2. Planificación discreta
    3. Espacio de configuraciones
    4. Detección de colisiones
    5. 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. doi10, 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 Automation12(4), 566-580.
  4. LaValle, S. M., & Kuffner Jr, J. J. (2001). Randomized kinodynamic planning. The international journal of robotics research20(5), 378-400.

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