Robótica Cognitiva

Conhecimentos de Base Recomendados

Estruturas de Dados e Algoritmos; Probabilidades e Estatística; Sistemas Robóticos Autónomos

Métodos de Ensino

Aulas do tipo magistral para apresentação teórica dos conteúdos do programa com recurso a meios audiovisuais.

Aulas laboratoriais, para implementação e apresentação dos resultados de pequenos projectos sobre algoritmos para robôs cognitivos, implementados em ambiente de simulação baseado em ROS ou em robôs reais.

Resultados de Aprendizagem

Os robôs cognitivos são sistemas robóticos autónomos capazes de realizar comportamentos inteligentes. Estes sistemas têm de processar a informação sensorial de modo a percecionarem o ambiente em que operam e construirem representações desse ambiente e uma base de conhecimento que lhes permita raciocinar, planear acções, tomar decisões, e eventualmente aprenderem com o resultado dessas ações, de modo a alcançarem objetivos que lhes permitam completar as missões para que foram concebidos. Estas capacidades de perceção e raciocínio são alcançadas através da utilização de técnicas de inteligência artificial.

O principal objetivo desta unidade curricular é dotar o estudante dos conhecimentos fundamentais para projetar, implementar e testar algoritmos que permitam aplicar sistemas baseados em robôs cognitivos em aplicações reais. 

Estágio(s)

Não

Programa

1. Introdução à robótica cognitiva

Ciclo de percepção-raciocínio-acção

ROS, simuladores de robôs móveis

 

2. Sensação e percepção

Extracção de informação a partir dados sensoriais: percepção semântica

Estimação probabilística e seguimento de características estáticas e dinâmicas

 

3. Representação do ambiente, localização e SLAM

Mapas probabilísticos: grelhas e grafos, mapeamento topológico e semântico

Localização baseada em métodos Monte Carlo

Algoritmos SLAM para grelhas e grafos

 

4. Planeamento, raciocínio e tomada de decisão sob incerteza

Planeamento de movimentos com amostragem

Planeamento e exploração baseada na teoria da informação

Raciocínio usando lógica formal

Processos de Markov parcialmente observáveis

 

5. Robôs cooperativos

Principais características e desafios

Robótica de enxame

Cooperação explícita

Percepção cooperativa

 

6. Estudos de casos de aplicação

Robôs de serviço: robôs patrulhamento, robôs sociais assistenciais

Robôs de campo: busca e salvamento, remoção de minas

Docente(s) responsável(eis)

Rui Paulo Pinto da Rocha

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho laboratorial ou de campo: 50.0%
Exame: 50.0%

Bibliografia

Alonzo Kelly. "Mobile robotics: mathematics, models, and methods", Cambridge University Press, 2014. ISBN: 978-1107031159

 

Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox, "Probabilistic Robotics", The MIT Press, 2005. ISBN: 978-0-262-20162-9

 

Howie Choset, Kevin M. Lynch, Seth Hutchinson, George A. Kantor, Wolfram Burgard, Lydia E. Kavraki, Sebastian Thrun, "Principles of Robot Motion Theory, Algorithms, and Implementations", The MIT Press, 2005. ISBN 978-0-262-03327-5

 

Steven M. LaValle. "Planning Algorithms", Cambridge University Press, 2006. ISBN: 978-0-521-86205-9

 

Stuart J. Russell, and Peter Norvig. “Artificial intelligence: a modern approach”, Fourth edition, Pearson, 2020. ISBN: 978-0134610993