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La Industria 4.0 vive actualmente su mejor momento, por lo que la Robótica y el área de la visión artificial han abierto campos profesionales muy atractivos para el futuro de aquellos profesionales de estos sectores, entre ellos los informáticos.

Esta Experto universitario está orientado al egresado que desee especializarse en el área de los Sistemas de Navegación de Robots para el cual, el equipo docente experto en la materia ha confeccionado un temario que aporta al alumnado todo el saber en esta área de forma que al finalizar los seis meses de duración de esta enseñanza sea capaz de dominar las principales técnicas y herramientas actualmente empleadas en el desarrollo de la Robótica.

Así, esta titulación impartida en modalidad online ahonda en las técnicas de visión utilizadas en la Robótica, el desarrollo y comprensión de los algoritmos, el perfeccionamiento de la técnica del procesado y análisis de imágenes, así como el SLAM visual, la localización de Robots y Mapeo Simultáneo mediante las últimas técnicas de Visión Artificial empleadas.

El profesional de la Informática que desee progresar en este ámbito cuenta con una excelente oportunidad para alcanzar sus objetivos de manera cómoda y flexible, ya que esta titulación le permite acceder sin horarios fijos a todo el contenido del plan de estudios. De esta forma, puede distribuir la carga lectiva de los módulos que conforman este temario, según sus necesidades. Esto le permite compatibilizar sus responsabilidades personales con un aprendizaje de calidad.

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Esta Experto universitario en Sistemas de Navegación de Robots contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Ingeniería Robótica
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

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El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que le proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del programa académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.

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El temario de esta Experto universitario ha sido estructurado en cuatro módulos, en los que el equipo docente ha empleado la metodología Relearning, lo que permite que la adquisición del aprendizaje sea de manera progresiva y natural en la totalidad del programa. Ello es posible gracias a la reiteración de conceptos claves en torno a la Robótica, así el estudiante podrá asimilar conceptos de manera más eficiente y rápida. Con ello alcanzará un elevado grado de especialización en las 600 horas lectivas previstas para esta enseñanza.

Resuelve los principales problemas existentes en la localización de Robots con un equipo docente especializado en esta área”

Módulo 1. Robótica. Diseño y modelado de robots

1.1. Robótica e Industria 4.0

1.1.1. Robótica e Industria 4.0
1.1.2. Campos de aplicación y casos de uso
1.1.3. Subáreas de especialización en Robótica

1.2. Arquitecturas hardware y software de robots

1.2.1. Arquitecturas hardware y tiempo real
1.2.2. Arquitecturas software de robots
1.2.3. Modelos de comunicación y tecnologías Middleware
1.2.4. Integración de Software con Robot Operating System (ROS)

1.3. Modelado matemático de robots

1.3.1. Representación matemática de sólidos rígidos
1.3.2. Rotaciones y traslaciones
1.3.3. Representación jerárquica del estado
1.3.4. Representación distribuida del estado en ROS (Librería TF)

1.4. Cinemática y dinámica de robots

1.4.1. Cinemática
1.4.2. Dinámica
1.4.3. Robots subactuados
1.4.4. Robots redundantes

1.5. Modelado de robots y simulación

1.5.1. Tecnologías de modelado de robots
1.5.2. Modelado de robots con URDF
1.5.3. Simulación de robots
1.5.4. Modelado con simulador Gazebo

1.6. Robots manipuladores

1.6.1. Tipos de robots manipuladores
1.6.2. Cinemática
1.6.3. Dinámica
1.6.4. Simulación

1.7. Robots móviles terrestres

1.7.1. Tipos de robots móviles terrestres
1.7.2. Cinemática
1.7.3. Dinámica
1.7.4. Simulación

1.8. Robots móviles aéreos

1.8.1. Tipos de robots móviles aéreos
1.8.2. Cinemática
1.8.3. Dinámica
1.8.4. Simulación

1.9. Robots móviles acuáticos

1.9.1. Tipos de robots móviles acuáticos
1.9.2. Cinemática
1.9.3. Dinámica
1.9.4. Simulación

1.10. Robots bioinspirados

1.10.1. Humanoides
1.10.2. Robots con cuatro o más piernas
1.10.3. Robots modulares
1.10.4. Robots con partes flexibles (Soft-Robotics)

Módulo 2. Algoritmos de planificación en robots

2.1. Algoritmos de planificación clásicos

2.1.1. Planificación discreta: espacio de estados
2.1.2. Problemas de planificación en Robótica. Modelos de sistemas robóticos
2.1.3. Clasificación de planificadores

2.2. El problema de planificación de trayectorias en robots móviles

2.2.1. Formas de representación del entorno: grafos
2.2.2. Algoritmos de búsqueda en grafos
2.2.3. Introducción de costes en los grafos
2.2.4. Algoritmos de búsqueda en grafos pesados
2.2.5. Algoritmos con enfoque de cualquier ángulo

2.3. Planificación en sistemas robóticos de alta dimensionalidad

2.3.1. Problemas de Robótica de alta dimensionalidad: manipuladores
2.3.2. Modelo cinemático directo/inverso
2.3.3. Algoritmos de planificación por muestreo PRM y RRT
2.3.4. Planificando ante restricciones dinámicas

2.4. Planificación por muestreo óptimo

2.4.1. Problemática de los planificadores basados en muestreo
2.4.2. RRT* concepto de optimalidad probabilística
2.4.3. Paso de reconectado: restricciones dinámicas
2.4.4. CForest. Paralelizando la planificación

2.5. Implementación real de un sistema de planificación de movimientos

2.5.1. Problema de planificación global. Entornos dinámicos
2.5.2. Ciclo de acción, sensorización. Adquisición de información del entorno
2.5.3. Planificación local y global

2.6. Coordinación en sistemas multirobot I: sistema centralizado

2.6.1. Problema de coordinación multirobot
2.6.2. Detección y resolución de colisiones: modificación de trayectorias con Algoritmos Genéticos
2.6.3. Otros algoritmos bio-inspirados: enjambre de partículas y fuegos de artificio
2.6.4. Algoritmo de evitación de colisiones por elección de maniobra

2.7. Coordinación en sistemas multirobot II: enfoques distribuidos I

2.7.1. Uso de funciones de objetivo complejas
2.7.2. Frente de Pareto
2.7.3. Algoritmos evolutivos multiobjetivo

2.8. Coordinación en sistemas multirobot III: enfoques distribuidos II

2.8.1. Sistemas de planificación de orden 1
2.8.2. Algoritmo ORCA
2.8.3. Añadido de restricciones cinemáticas y dinámicas en ORCA

2.9. Teoría de planificación por Decisión

2.9.1. Teoría de decisión
2.9.2. Sistemas de decisión secuencial
2.9.3. Sensores y espacios de información
2.9.4. Planificación ante incertidumbre en sensorización y en actuación

2.10. Sistemas de planificación de aprendizaje por refuerzo

2.10.1. Obtención de la recompensa esperada de un sistema
2.10.2. Técnicas de aprendizaje por recompensa media
2.10.3. Aprendizaje por refuerzo inverso

Módulo 3. Técnicas de Visión Artificial en Robótica: procesamiento y análisis de imágenes

3.1. La Visión por Computador

3.1.1. La Visión por Computador
3.1.2. Elementos de un sistema de Visión por Computador
3.1.3. Herramientas matemáticas

3.2. Sensores ópticos para la Robótica

3.2.1. Sensores ópticos pasivos
3.2.2. Sensores ópticos activos
3.2.3. Sensores no ópticos

3.3. Adquisición de imágenes

3.3.1. Representación de imágenes
3.3.2. Espacio de colores
3.3.3. Proceso de digitalización

3.4. Geometría de las imágenes

3.4.1. Modelos de lentes
3.4.2. Modelos de cámaras
3.4.3. Calibración de cámaras

3.5. Herramientas matemáticas

3.5.1. Histograma de una imagen
3.5.2. Convolución
3.5.3. Transformada de Fourier

3.6. Preprocesamiento de imágenes

3.6.1. Análisis de ruido
3.6.2. Suavizado de imágenes
3.6.3. Realce de imágenes

3.7. Segmentación de imágenes

3.7.1. Técnicas basadas en contornos
3.7.3. Técnicas basadas en histograma
3.7.4. Operaciones morfológicas

3.8. Detección de características en la imagen

3.8.1. Detección de puntos de interés
3.8.2. Descriptores de características
3.8.3. Correspondencias entre características

3.9. Sistemas de visión 3D

3.9.1. Percepción 3D
3.9.2. Correspondencia de características entre imágenes
3.9.3. Geometría de múltiples vistas

3.10. Localización basada en Visión Artificial

3.10.1. El problema de la localización de robots
3.10.2. Odometría visual
3.10.3. Fusión sensorial

Módulo 4. SLAM visual. Localización de robots y mapeo simultáneo Mediante Técnicas de Visión Artificial

4.1. Localización y mapeo simultáneo (SLAM)

4.1.1. Localización y mapeo simultáneo. SLAM
4.1.2. Aplicaciones del SLAM
4.1.3. Funcionamiento del SLAM

4.2. Geometría proyectiva

4.2.1. Modelo Pin-Hole
4.2.2. Estimación de parámetros intrínsecos de una cámara
4.2.3. Homografía, principios básicos y estimación
4.2.4. Matriz fundamental, principios y estimación

4.3. Filtros Gaussianos

4.3.1. Filtro de Kalman
4.3.2. Filtro de información
4.3.3. Ajuste y parametrización de filtros Gaussianos

4.4. Estéreo EKF-SLAM

4.4.1. Geometría de cámara estéreo
4.4.2. Extracción y búsqueda de características
4.4.3. Filtro de Kalman para SLAM estéreo
4.4.4. Ajuste de Parámetros de EKF-SLAM estéreo

4.5. Monocular EKF-SLAM

4.5.1. Parametrización de Landmarks en EKF-SLAM
4.5.2. Filtro de Kalman para SLAM monocular
4.5.3. Ajuste de parámetros EKF-SLAM monocular

4.6. Detección de cierres de bucle

4.6.1. Algoritmo de fuerza bruta
4.6.2. FABMAP
4.6.3. Abstracción mediante GIST y HOG
4.6.4. Detección mediante aprendizaje profundo

4.7. Graph-SLAM

4.7.1. Graph-SLAM
4.7.2. RGBD-SLAM
4.7.3. ORB-SLAM

4.8. Direct Visual SLAM

4.8.1. Análisis del algoritmo Direct Visual SLAM
4.8.2. LSD-SLAM
4.8.3. SVO

4.9. Visual Inertial SLAM

4.9.1. Integración de medidas inerciales
4.9.2. Bajo acoplamiento: SOFT-SLAM
4.9.3. Alto acoplamiento: Vins-Mono

4.10. Otras tecnologías de SLAM

4.10.1. Aplicaciones más allá del SLAM visual
4.10.2. Lidar-SLAM
4.10.2. Range-only SLAM

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