Currículo

Inteligência Artificial para a Robótica 04698

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

OA1- Compreender os conceitos fundamentais da robótica autónoma, incluindo princípios de controle e automação. OA2 - Demonstrar proficiência na programação e operação de plataformas robóticas. OA3 - Identificar, selecionar e integrar eficientemente diferentes sensores e atuadores utilizados em robótica autónoma. OA4 - Implementar técnicas avançadas de navegação, localização e mapeamento para permitir movimentos autónomos em ambientes dinâmicos. OA5 - Aplicar algoritmos de aprendizagem automática e deep learning para controlo de robôs. OA6 - Projetar e implementar sistemas de comunicação e cooperação entre múltiplos robôs autónomos para realizar tarefas complexas de forma coordenada. OA7 - Utilizar ferramentas de simulação para desenvolver e testar algoritmos de controle e comportamento em ambientes virtuais. OA8 - Analisar, selecionar e implementar arquiteturas de software eficientes para sistemas robóticos autónomos.

Programa

Os Conteúdos Programáticos (CP) desta unidade curricular cobrem os seguintes tópicos essenciais à utilização de técnicas de Inteligência Artificial na robótica: CP1 - Introdução à robótica autónoma; CP2 -Middleware para Robótica e ROS; CP3 - Sensores e atuadores; CP4 - Locomoção; CP5 - Simulação; CP6 - Robótica baseada em comportamento; CP7 - Navegação, localização e mapeamento; CP8 - Planeamento; CP9 - Aprendizagem na Robótica (machine learning e deep learning); CP10 - Sistemas multi-robôs; CP11 - Arquiteturas de software.

Método de Avaliação

Avaliação ao longo do semestre: •⁠ ⁠Nota final: Projeto Prático em Grupo (PPG) (60% da nota final) + Avaliação Escrita Individual (AEI) (40% da nota final). •⁠ ⁠Projeto Prático em Grupo (PPG): desenvolvido em grupo ao longo do semestre, com demonstração de progresso semanal, entregas e discussões orais intermédias e finais; discussões orais poderão incluir uma componente de avaliação escrita individual relativa ao projeto caso o docente assim o determine; a entrega final do PPG terá de ser realizada até à data limite indicada no seu enunciado, data essa que ocorrerá exclusivamente durante a 1ª Época de Avaliação; o PPG não poderá ser entregue na 2ª Época de Avaliação; as discussões orais finais do PPG realizam-se em grupo após a entrega final, na(s) data(s) indicada(s) no seu enunciado; apesar do PPG ser desenvolvido em grupo, a nota a atribuir a cada estudante do grupo é individualizada em função da contribuição do estudante para o PPG e a prestação do estudante na discussão oral. •⁠ ⁠Avaliação Escrita Individual (AEI): 2 Mini-Testes escritos individuais realizados ao longo do semestre (50%+50% da AEI) ou 1 Teste escrito individual realizado na 2ª Época de Avaliação (100% da AEI); nota na AEI inferior a 7.5 valores (de um máximo de 20 valores) resulta em reprovação na UC. •⁠ ⁠Com excepção dos momentos de avaliação, que requerem presença obrigatória para a sua realização, não existem critérios mínimos de assiduidade. Avaliação por Exame: •⁠ ⁠Dado o caráter iminentemente prático desta UC, não existe a possibilidade de Avaliação por Exame (conforme Ponto 3 do Art. 7.º do RGACC). Melhoria de nota: •⁠ ⁠Dado o caráter iminentemente prático desta UC, não existe a possibilidade de melhoria de nota no Projeto Prático em Grupo (PPG), podendo apenas ser realizada melhoria de nota na Avaliação Escrita Individual (AEI), em conformidade com o Ponto 4 do Art. 18.º do RGACC. Época Especial: •⁠ ⁠Nota final: Projeto Prático Especial (PPE) (60% da nota final) + Teste Escrito Individual (TEI) (40% da nota final). •⁠ ⁠Projeto Prático Especial (PPE): projeto desenvolvido em grupo ou individualmente, de acordo com decisão do docente; características, entregáveis, critérios de avaliação e esforço de desenvolvimento do PPE equiparáveis ao PPG da 1ª Época de Avaliação; o enunciado do PPE poderá ser diferente do enunciado do PPG da 1ª Época de Avaliação; caso o estudante tenha obtido nota no PPG na 1ª Época de Avaliação, essa nota pode ser diretamente atribuída ao PPE; para poder realizar PPE e requerer o respetivo enunciado, o estudante terá de informar o docente dessa sua intenção, por e-mail, até 2 meses antes da data de início da Época Especial de Avaliação. •⁠ ⁠Teste Escrito Individual (TEI): teste realizado na Época Especial de Avaliação; nota no TEI inferior a 7.5 valores (de um máximo de 20 valores) resulta em reprovação na UC.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• - Introduction to AI robotics, by Robin R. Murphy, Second Edition, The MIT Press, 2019, ISBN: 0-262-13383-0 - Probabilistic Robotics, by Dieter Fox, Sebastian Thrun and Wolfram Burgard MIT Press 2005, ISBN: 9780262201629 - Autonomous Mobile Robots, by R. Siegwart, I. Nourbakhsh, and D. Scaramuzza, Second Edition, MIT Press, 2011. - Introduction to Autonomous Mobile Robots, R. Siegwart and I. R. Nourbakhsh, The MIT Press, 2004, ISBN: 978-0262195027 - Autonomous Robots: From Biological Inspiration to Implementation and Control, George A. Bekey, The MIT Press, 2005, ISBN: 978-0262025782 - Bio-Inspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies, D. Floreano & C. Mattiussi, MIT Press, 2008, ISBN: 9780262062718 - The robotics primer, Maja J. Mataric, Cambridge : The MIT Press, 2007, ISBN: 9780262633543:

Secundária

• - Evolutionary robotics, J. Bongard. Communications of the ACM 56(8): 74-85, 2013 - How The Body Shapes the Way we Think: A New View of Intelligence, R. Pfeifer & J. Bongard, MIT Press, 2007, ISBN: 9780262537421 - Probabilistic Robotics, S. Thrun, W. Burgard and D. Fox, MIT Press, 2005, ISBN: 978- 0262201629 - Evolutionary Robotics: The Biology, Intelligence, and Technology of Self-Organizing Machines, S. Nolfi and D. Floreano, MIT Press, 2004, ISBN: 978-0262640565 - Design and use paradigms for Gazebo, an open-source multi-robot simulator, N. Koenig and A. Howard, Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2004), pp. 2149-2154, 2004:

Disciplinas de Execução

2024/2025 - 2º Semestre