Temario y criterios de evaluación (Maestría)

Temario y criterios de evaluación (Licenciatura)

Calificaciones por equipo (Es un libro de Excel, una calificación por cada hoja o pestaña)

Entrega: 29 de marzo antes de las 23:59.

• Implementación del algoritmo “bug” para buscar fuentes, con el robot Pioneer p3dx.
• La ubicación de la fuente se definirá en las variables xf, yf dentro de su código.
• Utilizar los sensores ultrasónicos para rodear los obstáculos en el camino del robot.
• Crear una rejilla de ocupación con resolución de 0.25×0.25m^2 por celda que cubra todo un escenario de 10x10m^2.
• Utilizar los sensores ultrasónicos para actualizar el contenido de las celdas de la rejilla de ocupación, mientras el robot intenta llegar a su destino.
• Un programa en Python por equipo.
• El programa será probado por el profesor en un escenario de 10x10m2 en V-REP, sin mostrárselo a los estudiantes.

Enviar un archivo .py por equipo, con el nombre NombreEquipoTarea2.py a este enlace.

Calificaciones por NUA (Es un libro de Excel, una calificación por cada hoja o pestaña)

Entrega: 25 de marzo antes de las 23:59.

• Implementación del algoritmo “bug” para buscar fuentes, con el robot Pioneer p3dx.
• La ubicación de la fuente se definirá en las variables xf, yf dentro de su código.
• Utilizar los sensores ultrasónicos para rodear los obstáculos en el camino del robot.
• Crear una rejilla de ocupación (probabilística) con resolución de 0.25×0.25m^2 por celda que cubra todo un escenario de 10x10m^2.
• Utilizar los sensores ultrasónicos para actualizar el contenido de las celdas de la rejilla de ocupación, mientras el robot intenta llegar a su destino. Asuma un modelo de sensor con probabilidad de falso positivo de 0.01 en todo el rango de 0 a 1m, y falso negativo también de 0.01. En caso de detección, no agregue ruido a la medición.
• Utilizando matplotlib, pygame o cualquier otra alternativa disponible en la distribución Anaconda, cree una visualización de la rejilla de ocupación, preferentemente en (casi) tiempo real.
• Un programa en Python por persona.
• El programa será probado por el profesor en un escenario de 10x10m2 en V-REP, sin mostrárselo a los estudiantes.

Enviar un archivo .py por equipo, con el nombre ApellidosNombresTarea2.py a este enlace.

Herramientas de robótica, visión y control de Peter Corke RVC toolbox

• Simulador V-REP (utilizar la edición pro EDU para el curso) V-REP
• API remota para Python de V-REP
• Constantes para la API remota de V-REP

Distribución de Python Anaconda Anaconda

Repositorio con muestras del código del curso GitHub RoboticaMovil

Proveedor de un kit útil para el curso LABESA Nota: no es obligatorio adquirir los materiales con este proveedor, solo es una opción conveniente y a precio razonable.

Para el análisis de estabilidad de un controlador de robots con propulsión diferencial, revisar:

M. Aicardi, G. Casalino, A. Bicchi and A. Balestrino, “Closed loop steering of unicycle like vehicles via Lyapunov techniques,” in IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 2, no. 1, pp. 27-35, March 1995. doi: 10.1109/100.388294