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Didattica
Fondamenti di robotica

Codice insegnamento: F1801Q021

 Docente: Domenico G. Sorrenti, con l'aiuto del dr. Axel Furlan.

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 robotici.

Capacità:         
Attraverso il laboratorio ed il progetto 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:    
La robotica mobile autonoma è un campo in forte espansione sia nel settore dei servizi alle persone, che nell'ambito militare; il corso fornisce le competenze di base di intelligenza artificiale applicata alla robotica. Approfondimenti su tematiche coperte durante le lezioni ed esercitazioni o esposizione ad altre tematiche saranno possibili durante lo svolgimento del progetto.

  1. Architetture di controllo di alto livello per robot autonomi e multi-robot
  2. Introduzione alla gestione probabilistica delle informazioni in robotica (filtraggio bayesiano)
  3. Auto-localizzazione e world modeling in robotica mobile

Organizzazione:         
Il corso è erogato nel secondo semestre ed è articolato in lezioni sugli aspetti teorici, introduzione guidata alla attività di laboratorio ed attività di laboratorio. Quest'ultima 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:    
È suggerita una precedente esposizione alle seguenti tematiche: Probabilità e statistica, Robotica (elementi) oppure Robotica, Visione artificiale, Elaborazione delle immagini, Ingegneria della conoscenza e sistemi esperti.

Testi:              
Tutti questi testi sono disponibili presso la Biblioteca Centrale (http://www.biblio.unimib.it), alcuni in più copie. Alcuni di questi testi sono anche disponibili presso la biblioteca ISU di Bicocca (http://159.149.17.17/sebina/opac/ase).

  • R. R. Murphy, "Introduction to AI Robotics", MIT Press, 2000
  • R. Siegwart I. R. Nourbakhsh, " Introduction to Autonomous Mobile Robots", MIT Press, 2004
  • S. Thrun, W. Burgard, D. Fox, "Probabilistic Robotics", MIT Press, 2005

 

Esame:
L'esame è articolato in due parti: una prova relativa alla parte di teoria ed un piccolo progetto. Il voto complessivo è determinato come media pesata di teoria (peso 0.3) e del progetto (peso 0.7). La prova di teoria è scritta e consiste in risposte (libere) a 2 o 3 domande su argomenti del corso. Il progetto è concordato con i docenti e portato avanti sotto la loro supervisione. Il progetto può essere svolto congiuntamente per più corsi, ad esempio Robotica (elementi), Informatica industriale, etc.

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

 

Lecturer/s: Domenico G. Sorrenti, with the help of Dr. Axel Furlan.

Knowledge:     
This course provides the basic competencies for working, as a computer scientist, in the autonomous mobile robotics domain, on both the respect of high-level control systems and of probabilistic handling of robot data.

Capabilities:    
By means of the development of a project the student learns how to organize his/her work in order to attain a given objective; through the interaction with the lecturer he/she is pushed to modeling the problem, to the definition of a few potential solutions, to their evaluation, and then to a real implementation. These generic aspects are applied to autonomous mobile robotics.

Program:         
Autonomous mobile robotics is a rapidly expanding field, both in the services to people, and in the military domain; the course provides the basic competencies of artificial intelligence applied o robotics. More in depth knowledge, on topics covered in classes or not, can be gained during the development of the project.

  1. High level control architectures for autonoumous robots
  2. Introduction to probabilistic handling of information in robotics (Baynesian Filtering)
  3. Self-localization and world modeling in mobile robotics

Organization:  
The course is given in the second semester and is articulated in classes, introduction to laboratory activities, and laboratory activities. Laboratory activity is on real robots, and is related to the course topics (example of application domains are: Robocup middle-size, indoor and outdoor navigation (cybercars)).

Requirements:
It is suggested to having been exposed previously to Probability and statistics, Robotics (basic) or Robotics, Computer vision, Image processing (basic and advanced), Knowledge engineering and expert systems.

Textbooks: 
The following texts are owned by the Central Library (http://www.biblio.unimib.it), a few in more than one copy. Some of them are also owned by the ISU Library, Milano - Bicocca branch (http://159.149.17.17/sebina/opac/ase).

  • R. R. Murphy, "Introduction to AI Robotics", MIT Press, 2000
  • S. Thrun, W. Burgard, D. Fox, "Probabilistic Robotics", MIT Press, 2005
  • R. Siegwart I. R. Nourbakhsh, " Introduction to Autonomous Mobile Robots", MIT Press, 2004

Examination:   
The examination is articulated in two parts: an exam about the topics presented in the classes and a small project. The final mark is a weighted average of the mark of the classes part (weight 0.3) and the project (weight 0.7). The topics covered in classes will be evaluated in written form (free text answers to 2 or 3 questions). The project is agreed with the lecturers and developed under their supervision. The project can be jointly developed for other courses, e.g. Robotics (elements), Industrial informatics, etc.

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

 




Approfondimenti

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redazioneweb@disco.unimib.it - ultimo aggiornamento di questa pagina 11/10/2011