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Education
Robotica (complementi)

Docenti: D. Sorrenti, D. Marzorati

Crediti: 4 CFU (100 ore di lavoro complessivo, per lo "studente medio")

Conoscenze

Il corso fornisce le competenze di base per lavorare da informatico nell'ambito della robotica mobile autonoma, sia sul fronte dei sistemi di controllo che della gestione probabilistica dei dati sensoriali.

Capacita'

Attraverso il laboratorio, lo studente è stimolato ad apprendere come organizzare il proprio lavoro per il conseguimento di obiettivi, anteponendo alla sua realizzazione le fasi di analisi del problema, di modellizzazione e quindi di progettazione della soluzione. Questi aspetti generali sono coniugati sulle specifiche tematiche della robotica mobile autonoma.

Programma:

    * Architetture di controllo di alto livello per robot autonomi e multi-robot

    * Review di sistemi di range-sensing

    * Auto-localizzazione e world modeling in robotica mobile

Organizzazione del corso:

Il corso è erogato nel secondo semestre ed è articolato in lezioni sugli aspetti teorici, introduzione alla attività di laboratorio guidata ed attività di laboratorio. Questa è basata sulla sperimentazione con dispositivi robotici reali, relativamente agli argomenti del corso (esempi di domini applicativi: Robocup middle-size, navigazione indoor ed outdoor (cybercars)).

Prerequisiti consigliati:

Probabilita' e statistica, Robotica (elementi), Visione artificiale, Elaborazione delle immagini (elementi e complementi), Ingegneria della conoscenza e sistemi esperti, Intelligenza artificiale (elementi e complementi).

Testi consigliati:

  1. R. R. Murphy, "Introduction to AI Robotics", MIT Press, 2000

  2. R. Siegwart I. R. Nourbakhsh, " Introduction to Autonomous Mobile Robots", MIT Press, 2004

  3. S. Thrun, W. Burgard, D. Fox, "Probabilistic Robotics", MIT Press, 2005

Modalità di esame

L’esame è articolato in due parti: un piccolo progetto ed una prova relativa alla parte di teoria non coperta dal progetto. Il progetto è concordato con i docenti durante lo svolgimento del corso e portato avanti sotto la loro supervisione. Il voto complessivo è determinato come media pesata di teoria (peso 0.3) e del progetto (peso 0.7). Il progetto può essere svolto congiuntamente per più corsi (ad esempio Robotica (elementi), Informatica industriale, etc.).

 

Link al sito web del corso

http://www.disco.unimib.it/robotica

Further readings
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