Autonome Mobiele Robots

Autonomous Mobile Robots

Studiewijzer 2020/2021

Globale inhoud

Dit vak is een inleiding in de fundamenten van mobiele robot systemen. Het beschrijft verschillende aspecten van mobiele robots; van sensoren en motoren tot perceptie en cognitie. Het vak concentreert zich op wat nodig is voor mobiliteit; het is een overzicht van de methoden die nodig zijn om een robot een taak in de wereld uit te voeren (denk aan obstakel ontwijking en lokalisatie). Het combineert hiervoor concepten van de kinematica, control theorie, signaal verwerking, beeldverwerking, kunstmatige intelligentie en de stochastiek.

Studiemateriaal

Literatuur

• Roland Siegwart, Illah R. Nourbakhsh and Davide Scaramuzza, `Introduction to Autonomous Mobile Robots', 2nd edition, MIT Press, March 2011. ISBN-:78-0-262-01535-6, ~€ 50,-)

Software

• V-Rep simulator, Python

Overig

• Eigen laptop

Leerdoelen

• De student is in staat om de inverse kinematica van een robot frame af te leiden en te implementeren.
• De student is in staat om verschillende feature extractors op afbeeling toe te passen om op die manier image descriptors te bouwen (e.g. bag of words)
• De student is in staat om een robot te localiseren in een omgeving aan de hand van de SLAM technique en kan de pipeline hiervoor ook implementeren.
• De student is in staat om grap-search algorithms voor path-planning zoals breadth-first, depth first, Dijkstra, A* en D* van elkaar te onderscheiden en deze ook uit te leggen.
• De student is in staat om de fundamentele eigenschappen van mobiele robotica uit te leggen
• De student is in staan om de verschillende uitdagingen voor het autonoom besturen van een mobiele robot uit te leggen.
• De student is in staat uit te leggen hoe machine learning technieken de autonomie van een robot kunnen vergroten en hoe deze technieken werken.

Onderwijsvormen

• Hoorcollege
• (Computer)practicum

In de colleges worden de algemene concepten toegelicht en ingegaan op de achterliggende theorie. In de werkcolleges worden deze concepten toegepast op (gesimuleerde) problemen uit de robotica. 

Verdeling leeractiviteiten

Aanwezigheid

Aanwezigheidseisen opleiding (OER-B):

• Voor practica en werkgroepbijeenkomsten met opdrachten geldt een aanwezigheidsplicht. De invulling van deze aanwezigheidsplicht kan per vak verschillen en staat aangegeven in de studiewijzer. Wanneer studenten niet voldoen aan deze aanwezigheidsplicht kan het onderdeel niet met een voldoende worden afgerond.
  

Toetsing

De summatieve toetsing zal plaatsvinden in een deel- en een eindtentamen. In de beoordeling zullen ook de ingeleverde   antwoorden van de practica vragen meegewogen worden. Bij het missen van een deadline worden de antwoorden niet meer beoordeeld. 

Conform het OER is herkansen van practische opdrachten is in principe niet mogelijk. 

Conform het OER bestrijkt het hertentamen de stof van beide deeltentamens. Het laatstbehaalde resultaat geldt. 

Inzage toetsing

De manier van inzage wordt via de digitale leeromgeving gecommuniceerd.

Opdrachten

Practica opdrachten

• Elk practicum opdracht wordt afgerond met het inleveren van de uitwerkingen. Zie ook 'Toetsing'.

Fraude en plagiaat

Dit vak hanteert de algemene 'Fraude- en plagiaatregeling' van de UvA. Hier wordt nauwkeurig op gecontroleerd. Bij verdenking van fraude of plagiaat wordt de examencommissie van de opleiding ingeschakeld. Zie de Fraude- en plagiaatregeling van de UvA: http://student.uva.nl

Weekplanning

Rooster

Het rooster van dit vak is in te zien op DataNose.

Aanvullende informatie

• Er wordt vanuit gegaan dat u het vak Beeldverwerken heeft gevolgd. Dit vak verwacht een zekere vaardigheid met het toepassen van wiskunde begrippen uit de statistiek, calculus en algebra. Voor de praktische opdrachten heeft een zekere vaardigheid met het ontwikkelen van software grote voordelen.
• De belangrijkste voorwaarde is echter creativiteit en enthousiasme, en de bereidheid zich in te spannen bij het experimenteren met systemen die hun gegevens uit de echte wereld halen.
• Voor dit vak geldt een capaciteitsbeperking. Studenten Kunstmatige Intelligentie genieten voorrang mbt toelating tot het vak.

Verwerking vakevaluaties

- Verbetering van de formulering en documentatie van opdrachten om deze duidelijker te maken

Contactinformatie

Coördinator

• dr. H.C. van Hoof