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UNIVERSIDAD MIGUEL HERNÁNDEZ DE ELCHE

Miércoles , 20 de Julio de 2005 Página: 001 de: 030

Programa de DoctoradoCOMISIÓN DE DOCTORADO

ASIGNATURAS DEL PERIODO DOCENTE

PROFESORES COLABORADORES PROFESOR FERNANDO TORRES MEDINA CRÉDITOS QUE IMPARTE DEPARTAMENTO,1 FÍSICA, ING. SIST Y TEORÍA SEÑAL UNIV.

ALICANTE

BIBLIOGRAFIA RECOMENDADA PARA LA ASIGNATURA

CONTENIDOS Y DURACION

DESCRIPCION DE LA ASIGNATURA

OBJETIVOS CONCRETOS

OBJETIVOS FUNDAMENTALES DE LA ASIGNATURA EN EL CONTEXTO DEL CURSO

Pattern Classification.R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stork.Wiley Interscience. 2000. ISBN: 0-471-05669-3.

Statistical Pattern Recognition. A. R. Webb.John Wiley and Sons Ltd., 2002. ISBN 0-470-84514-7.

La asignatura contabiliza un total de 30 horas, repartidas de la forma siguiente:

- Estructura de un sistema de reconocimiento de patrones (4 horas).- Teoría de la decisión bayesiana (6 horas).- Técnicas de extracción y selección de características (8 horas): * Métodos de extracción supervisados y no supervisados (PCA, LDA, ICA, NMF, RP). * Métodos de selección de características.- Introducción a los clasificadores (8 horas): * Clasificadores paramétricos. * Clasificadores no paramétricos.- Aplicaciones en visión artificial (4 horas).

En esta asignatura se estudia el reconocimiento de patrones desde un punto de vista teórico y práctico; yparticularmente sus aplicaciones en el campo de la visión artificial.

- Adquisición de conocimientos teóricos básicos sobre análisis y reconocimiento de patrones.- Manejo de técnicas de extracción y selección de características y determinación de su aplicabilidad según losentornos.- Estudio teórico y práctico de clasificadores.- Desarrollo de aplicaciones de visión artificial utilizando técnicas de reconocimiento de patrones.

El objetivo fundamental de la asignatura es capacitar al alumno para utilizar diferentes técnicas dereconocimiento de patrones en aplicaciones de visión artificial sobre entornos robóticos o de automatización.

TÍTULO CRÉDITOS HORAS TIPO OBLIGATORIA/OPTATIVA PROFESOR RESPONSABLE CRÉDITOS QUE IMPARTE DEPARTAMENTO INGENIERIA DE SISTEMAS INDUSTRIALES (UMH)

REINOSO GARCIA, OSCAR

ANÁLISIS Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES3 30 1 OPTATIVA

2,9






ALICANTE




OBJETIVOS CONCRETOS

Machine learning.T. Mitchell.McGraw Hill, 1997. ISBN 0070428077.

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations.I. H. Witten, E. Frank.Morgan Kaufmann, 1999. ISBN 1-55860-552-5.

Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno (2nd Edition).S.J. Russell, P. Norvig.Pearson Educación, 2004. ISBN 84-205-4003-X.

C4.5: programs for machine learning.J. R. Quinlan.Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1993. ISBN:1-55860-238-0.

La asignatura contabiliza un total de 30 horas y se estructura en 8 temas:

- Aprendizaje automático e inteligencia artificial (4 horas).- Técnicas de aprendizaje inductivo (2 horas).- Técnicas de aprendizaje deductivo (2 horas).- Aprendizaje por refuerzo (2 horas).- Data mining (4 horas).- Métodos de representación. Legibilidad (6 horas).- Árboles de decisión y listas de reglas (6 horas).- Aplicaciones en el campo de la automática (4 horas).

Esta asignatura estudia las técnicas fundamentales de aprendizaje automático y data-mining; así como susaplicaciones en robótica, visión artificial y automatización de procesos.

- Adquisición de conocimientos teóricos básicos sobre las técnicas existentes de aprendizaje automático y data-mining.- Determinación de los campos de aplicación de cada una de las técnicas y su potencialidad.



APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y DATA-MINING3 30 1 OPTATIVA

2,9




- Manejo práctico de herramientas de aprendizaje utilizando el entorno Weka.- Realización de una aplicación sobre un entorno robótico real.

El objetivo fundamental de la asignatura es capacitar al alumno para el desarrollo e implantación en diferentesentornos de sistemas capaces de aprender autónomamente y mejorar su comportamiento a través de laexperiencia.






ALICANTE




OBJETIVOS CONCRETOS

Título: ¿Automatización de procesos industriales¿

Autor: Emilio García Moreno

Editiorial : SPUPV (SPUPV-99.4116)

Año:1999

Título: ¿Análisis y diseño gráfico de automatismos secuenciales Grafcet (teoría)¿

Autor: Tomás Peiró, J M. Díez Aznar


Año:1997

Título: ¿GRAFCET Y GEMMA. Herramientas de modelado para sistemas de eventos discretos¿

Autor: Emilio García Moreno


Año:1999

Introducción a la automatización.-Grafcet.-Diseño Estructurado.-GEMMA.- Estudio de un caso particular deautomatización avanzada de procesos

La asignatura se dividirá en dos partes: una primera parte de herramientas gráficas de automatización deprocesos complejos y una segunda parte de estudio de automatización de un proceso complejo.

Aprender a modelar los sistemas de caracter secuencial mediante Grafcet. Conocer las formas de diseñar laautomatización de un proceso de forma estructurada. Describir la metodología de la Guía de Estudio de los


GARCIA ARACIL, NICOLAS MANUEL

AUTOMATIZACIÓN AVANZADA DE PROCESOS3 30 1 OPTATIVA

2,9




Modos de Marcha y Parada (GEMMA). Describir la automatización avanzada de un proceso complejo.

El objetivo de este curso, es mostrar métodos de modelado y diseño de algoritmos de control para laautomatización de Procesos Industriales de complejidad creciente, donde deben contemplarse también demanera integrada el modelado de tareas de control de bajo nivel y del nivel de supervisión, donde han de tenerseen cuenta conceptos como la seguridad, el diagnóstico de fallos, y la planificación de tareas que concurren en elfuncionamiento de un automatismo complejo.





PROFESORES COLABORADORES


PROFESOR

PROFESOR

OSCAR REINOSO GARCIA

JORGE POMARES BAEZA

CRÉDITOS QUE IMPARTE


DEPARTAMENTO

DEPARTAMENTO

0,1

1,5

INGENIERIA DE SIST. INDUS. (UMH)

Dpto. Física, Ingeniería de Sistemas y Teoría de laSeñal (Universidad de Alicante)




OBJETIVOS CONCRETOS

1.-Corke, P. I. ¿Visual control of robots¿ Research studies press ltd. 1996.2.- Ghosh, K. B., Xi, N., Tarn, T. J. ¿Control in robotics and automation. Sensor-Based integration¿. AcademicPress. 1999.3.- Hutchinson, S.; Hager, G. D.; Corke, P.I. ¿A tutorial on visual servo control¿. IEEE Transactions on Roboticsand Automation, Vol. 12, No. 5. Pp. 651-670, 1996.4.- Torres, F., Pomares, J., Gil, P., Puente, S., Aracil, R. ¿Robots y Sistemas Sensoriales¿ Prentice Hall, 20025.- Gorinevsky, D. M., Formalsky, A. M., Scneider, A. Y. ¿Force control of robotic systems¿. CRC Press. 1997.

1. Introducción al control sensorial (4 horas)2. Control de robots (4 horas)3. Control visual (10 horas)4. Control de fuerza (6 horas)5. Control multisensorial (2 horas)6. Fusión sensorial (3 horas)

En general se puede afirmar que los sistemas de control sensorial aumentan la flexibilidad y autonomía de lossistemas robóticos. En aplicaciones de la robótica como las de ensamblado o soldadura, a menudo se requierenaltas prestaciones y la aplicación de sistemas de guiado sensorial debe incorporarse para hacer a estos sistemasmás robustos. En este curso se pretende dotar al alumno del conocimiento y las habilidades requeridas para eldiseño de los sistemas sensoriales más adecuados para la tarea a realizar, profundizando en las estrategias decontrol. Se empezará estudiando los sistemas de control sensorial en general para pasar posteriormente a ver endetalle dos casos específicos: control visual y control de fuerza. En muchas ocasiones para obtener un sistemade control más robusto y fiable es necesario dotarlo de distintos sistemas sensoriales que trabajen de formacooperativa. Por esta razón el curso finaliza con el estudio de sistemas de control multisensorial y sistemas defusión sensorial para su aplicación a la robótica.

El estudiante que complete satisfactoriamente el curso debería ser capaz de:

1.- Determinar los sensores y sistemas de control sensorial adecuados para realizar una tarea en un entorno

TÍTULO CRÉDITOS HORAS TIPO OBLIGATORIA/OPTATIVA PROFESOR RESPONSABLE CRÉDITOS QUE IMPARTE DEPARTAMENTO FISICA, ING. SIST. Y TEORIA SEÑAL (UNIVERSIDAD DE ALICANTE)

FERNANDO TORRES MEDINA

CONTROL SENSORIAL DE ROBOTS3 30 1 OPTATIVA

1,4




robotizado.2.- Diseñar e implementar un sistema de control visual, aplicando la estrategia de control más adecuada.3.- Conocer la problemática derivada de los sistemas de control de fuerza y aplicarlos a tareas de manipulacióne interacción del robot con el entorno.4.- Emplear la arquitectura de fusión sensorial más adecuada a partir de un determinado problema a resolver.5.- Ser capaz de comprender y exponer un artículo especializado relacionado con los temas de investigacióntratados durante el curso.

1.Describir las principales arquitecturas de control sensorial existentes.2.Dar a conocer en detalle los sistemas de control visual para su aplicación a la robótica.3.Mostrar distintas técnicas de control de fuerza para su aplicación a tareas de interacción del robot con elentorno.4.Describir las principales técnicas de fusión sensorial.5.Mostrar las últimas líneas de investigación existentes dentro del campo del control sensorial, prestando unaespecial atención a los sistemas de control visual y de control de fuerza.





PROFESORES COLABORADORES PROFESOR REINOSO GARCIA, OSCAR CRÉDITOS QUE IMPARTE DEPARTAMENTO0,1 INGENIERIA DE SIS. INDUS. (UMH)




OBJETIVOS CONCRETOS


* ¿Robots y Sistemas Sensoriales¿, F. Torres et al. 2002. Pearson Educación.* Revistas especializadas:- IEEE Sensors Journal.- Robótica.- Advanced Robotics.

1. Introducción y presentación.2. Métodos de manipulación inteligente.3. Manipulación inteligente mediante sensores de contacto.4. Aplicaciones actuales de la robótica.

En la robótica actual los sistemas de manipulación cobran cada vez una mayor importancia, siendo de vitalimportancia para conseguir una que una aplicación alcance los objetivos deseados. Cada vez se requierenmayor información a la hora de realizar la manipulación de un elemento, es por ello que en esta asignatura sevan a estudiar los sistemas que se pueden utilizar para conseguir una manipulación óptima para la aplicacióndeseada.

El alumno habrá de ser capaz de:1.- Conocer los métodos de manipulación inteligente.2.- Distinguir las ventajas de los distintos métodos de manipulación.3.- Conocer las características de los métodos de manipulación basados en el contacto.3.- Conocer las aplicaciones actuales de la robótica.4.- Asimilar y exponer un trabajo de investigación presentado en una revista o congreso.

Estudiar los métodos de manipulación inteligente.Estudiar los métodos para una manipulación inteligente mediante contacto.Describir aplicaciones de la robótica.

TÍTULO CRÉDITOS HORAS TIPO OBLIGATORIA/OPTATIVA PROFESOR RESPONSABLE CRÉDITOS QUE IMPARTE DEPARTAMENTO FISICA, INGENIERIA DE SIST. Y TEORIA DE SEÑAL (UNIVERSIDAD DE ALICANTE)

PUNTE MENDEZ, SANTIAGO T.

MANIPULACIÓN INTELIGENTE Y APLICACIONES DE LA ROBÓTICA3 30 1 OPTATIVA

2,9





PROFESORES COLABORADORES PROFESOR REINOSO CARCIA, OSCAR CRÉDITOS QUE IMPARTE DEPARTAMENTO0,1 INGENIERIA DE SIS. INDUS. (UMH)




OBJETIVOS CONCRETOS


Revistas científicas y tecnologícas relativas al ámbito de la Automática y la Robótica

* Introducción* Formas de acceder a bases de datos* Formas de seleccionar bases de datos* Formas de presentar documentos escritos de tipo científico* Formas de presentar oralmente trabajos científicos

30 horas

La asignatura Metodologías en Investigación Científica y Tecnológica se plantea como asignatura de tipofundamental para todos aquellos alumnos de tercer ciclo del programa de doctorado que deseen adquirir losconocimientos y fundamentos que le permitan iniciarse rapidamente en las formas de acceder a bases de datoscientíficas, formas de seleccionar fuentes, como escribir documentos científicos, etc.

* Dar a conocer los sistemas de información y busqueda bibliográfica más extendidos* Dar a conocer las formas de escribir y presentar textos de tipo científico

* Dar a conocer las metodologías de investigación científica* Dar a conocer las metodologías de investigación tecnológica


TORRES MEDINA, FERNANDO

METODOLOGÍAS EN INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Y TECNOLÓGICA3 30 2 OPTATIVA

2,9









* "Procesamiento Digital de Imágenes", Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods, Ed. Addison-Wesley.* "Computer Vision and Image Processing", Scott E. Umbaugh, Ed. Prentice Hall.* "Introductory Techniques for 3-D Computer Vision", Enmanuele Trucco & Alessandro Verri, Ed. Prentice Hall.* "Neural Networks: A Comprehensive foundation", Simon Haykin. Ed. Prentice Hall.* "Computer and Robot Vision. Vol I y II". Robert M. Haralick & Linda G. Shapiro, Ed. Addison-Wesley.* "Fundamentals of Digital Image Processing", A. Jain, Ed. Prentice Hall.* "Digital Image Processing", W. K. Pratt, Ed. Wiley.

Tema 1.- TÉCNICAS DE RESTAURACIÓN DE IMÁGENES 6 Horas* Sistema de Adquisición de Imágenes.* Modelado del proceso de adquisición de imágenes.* Restauración y Reconstrucción de imágenes digitales.* Filtros de reconstrucción.Tema 2.- PROCESAMIENTOS DE VISIÓN 6 Horas* Segmentacion.* Deteccion de bordes.* Reconocimiento de objetos. Tema 3.- GEOMETRÍA PROYECTIVA 6 Horas* Matriz Fundamental* Relación de correspondenciaTema 4.- LA TRANSFORMADA DE HOUGH 6 Horas* Uso de la transformada de Hough.* La transformada de Hough para líneas.* La transformada de Hough para curvas.Tema 6.- Análisis de Imágenes en Movimiento 6 Horas* El campo de velocidades de objetos rígidos.* La noción de Optical -Flow.* Estimación del campo de velocidades.

La asignatura constituye un repaso de diferentes técnicas avanzadas involucradas dentro del campo de la VisiónArtificial que se utilizan en numerosos procesos industriales. Se presentan aspectos concretos ampliamenteutilizados en multitud de sistemas de Visión Artificial y que son válidos para una amplia gama de procesamientosde imágenes. Tomando como base aspectos generales de la adquisición de imágenes digitales se profundiza en



PROCESAMIENTO DE IMÁGENES3 30 1 OPTATIVA

1,5



OBJETIVOS CONCRETOS


el desarrollo de técnicas que permiten obtener resultados mucho más complejos en diferentes áreas de interés.

El alumno deberá ser capaz de:1.- Describir el proceso de captación y restauración de imágenes digitales.2.- Realizar algún algoritmo que permita comprimir imágenes digitales.3.- Formular las relaciones de cualquier esquema o arquitectura de red neuronal.4.- Aplicar diferentes procesamientos morfológicos.5.- Tener un conocimiento amplio de diferentes técnicas avanzadas en el procesamiento de imágenes.

1.- PRESENTAR AL ALUMNO LAS TÉCNICAS DE BASE CONTENIDAS EN VISIÓN ARTIFICIAL.2.- MOTIVAR AL ALUMNO SOBRE LA IMPORTANCIA DE LAS POSIBILIDADES DE DESARROLLO DETALES TÉCNICAS.3.- DESARROLLAR LOS ESQUEMAS MATEMÁTICOS SOBRE LOS QUE SE SUSTENTAN ALGUNAS DE LASARQUITECTURAS DE REDES NEURONALES MÁS UTILIZADAS EN LA ACTUALIDAD.4.- PRESENTAR ALGORITMOS Y PROCEDIMIENTOS QUE PERMITAN OBTENER RESULTADOS EINTERPRETACIONES DE IMÁGENES.5.- INTRUDODUCIR AL ALUMNO EN EL DESARROLLO DE TRABAJOS DE INVESTIGACIÓN DENTRO DELCAMPO DE LA VISIÓN ARTIFICIAL. 6.- RELACIONAR LOS CONTENIDOS PRESENTADOS CON REALIZACIONES PRÁCTICAS DE LOSMISMOS.







PROFESOR

PROFESOR


PUENTE MÉNDEZ, SANTIAGO T.



DEPARTAMENTO

DEPARTAMENTO

0,1

1,4

INGENIERIA DE SIS. INDUS. (UMH)

FÍSICA, INGENIERÍA DE SISTEMAS Y TEORÍADE LA SEÑAL




OBJETIVOS CONCRETOS


* ¿Robots y Sistemas Sensoriales¿, F. Torres et al. 2002. Pearson Educación.* ¿Control de Movimiento de Robots Manipuladores¿, R. Nelly & V. Santibáñez. 2003. Pearson Educación.* ¿Introduction to Robotics. Mechanics and Control¿. J. Craig. 1995. Addison Wesley.

1. Introducción y presentación.2. Control cinemático de robots.3. Control dinámico de robots.4. Tipos de programación de robots.5. Lenguajes de programación de robots.

En esta asignatura se plantea el control de robots, siendo también un aspecto de gran relevancia a tener enconsideración a la hora de definir una aplicación. Es por ello que en esta asignatura se plantea el estudio delcontrol cinemático y dinámico de un robot. Juntamente con el control de los robots se plantean los métodos deprogramación. La programación de robots constituye un aspecto fundamental de la robótica, existiendo en elmercado multitud de lenguajes de programación de robots, tanto orientados a la tarea como orientados al robot.Además existen distintos tipos de programación según cuando se realice esta, pudiendo distinguir entreprogramación on-line y programación off-line. En esta asignatura se van a ver los distintos tipos deprogramación de robots así como la utilidad de cada una de ellas según la circunstancia en que se estétrabajando.

El alumno habrá de ser capaz de:1.- Conocer los métodos de control cinemático de robots.2.- Conocer los métodos más relevantes de control dinámico de robots.3.- Conocer los distintos tipos de programación de robots existentes.4.- Conocer algún leguaje de programación de robots.5.- Realizar un trabajo de programación y control de robots.

Estudiar los métodos de control de robot más utilizados.

TÍTULO CRÉDITOS HORAS TIPO OBLIGATORIA/OPTATIVA PROFESOR RESPONSABLE CRÉDITOS QUE IMPARTE DEPARTAMENTO FISICA, INGENIERIA DE SIS. Y TEORIA SEÑAL (UNIVERSIDAD DE ALICANTE)

JORGE POMARES BAEZA

PROGRAMACIÓN Y CONTROL DE ROBOTS3 30 1 OPTATIVA

1,5



Describir los distintos tipos de programación de robots.









OBJETIVOS CONCRETOS


W. Stallings. Redes e Internet de Alta velocidad: Rendimiento y Calidad de Servicio. 2a edición. Ed. Pearson-Prentice Hall. 2003. (http://williamstallings.com/HsNet2e.html)W. Stallings. Comunicaciones y Redes de Computadores. 7a Edición. Ed. Pearson-Prentice Hall. 2004.(http://williamstallings.com/DCC/DCC7e.html)

1. Conceptos básicos sobre protocolos y transmisión de datos. Información asíncrona e información sensible alretardo. Ejemplos (2h).2. Protocolos típicos TCP/IP para transmisión de información asíncrona. (2h). 3. Los protocolos típicos y la transmisión de información sensible al retardo (2h). 4. Protocolos específicos para transmitir información sensible al retardo (2h). 5. Control de la calidad de servicio en redes de datos (2h). 6. Descrición de las herramientas software para el ejercicio práctico (2h). 7. Ejemplos de configuración de encaminadores (2h).

Existen muchas aplicaciones de transmisión de datos, desde las que trabajan con tráfico multimedia hasta lasdedicadas a controlar o monitorizar de forma remota y on-line sistemas industriales, que no funcionancorrectamente si se emplean los mismos protocolos y técnicas que utilizan las aplicaciones clásicas detranmisión de archivos, páginas Web o e-mails. Esas aplicaciones, que intercambian información sensible a losretardos, requieren protocolos especiales, o consideraciones especiales cuando se usan los protocolos clásicos.Además, para conseguir el rendimiento adecuado de estas aplicaciones se debe tener en cuenta el control de lacalidad de servico que ofrece la red datos para los distos tipos de tráfico que por ella circulan. Por ejemplo, sepuede reservar parte del ancho de banda de una acceso a Internet para determinada aplicación on-line,limitando por otra parte el tráfico de acceso a Web o e-mails. En las clases de la asignatura se introducirá todaesta problemática al alumno, y se presentaran los principales protocolos y técnicas que la solucionan. Tambiénse propondrá al alumno realizar un trabajo práctico de programación de un sencillo protocolo con control detiempo.

- Interrelacionar la transmisión de datos de forma on-line con ciertas aplciaciones de automatización.- Analizar el retardo de las comunicaciones y su influencia.- Presentar y proponer soluciones para una tramsisión on-line de información.

TÍTULO CRÉDITOS HORAS TIPO OBLIGATORIA/OPTATIVA PROFESOR RESPONSABLE CRÉDITOS QUE IMPARTE DEPARTAMENTO FISICA, INGENIERIA DE SIS. TEORIA SEÑAL (UNIVERSIDAD DE ALICANTE)

FRANCISCO ANDRÉS CANDELAS HERÍAS

PROTOCOLOS PARA TRANSMISIÓN ON-LINE DE INFORMACIÓN Y CALIDAD DE SERVICIO3 30 1 OPTATIVA

2,9



- Presentar la necesidad de transmisión de datos de forma on-line de ciertas aplciaciones de automatización.- Conocer las características de la tranmsión de información sensible al retardo en contraste con los la tramisiónclásica de datos asíncronos.- Conocer soluciones que aumenten el rendimiento de las aplicaciones que requieren una tramsisión on-line deinformación.







PROFESOR

PROFESOR


ÑECO GARCIA, RAMON PEDRO



DEPARTAMENTO

DEPARTAMENTO

,1

,5

FÍSICA, ING. SIST Y TEORÍA SEÑAL UNIV.ALICANTE

INGENIERIA DE SISTEMAS INDUSTRIALES




- IEEE Transactions on Robotics- Autonomous Robots- Robot Autonomous Systems- International Jorunal of Robotic Research- Journal of Robotic Systems

Tema 1: Robots cooperativos 3 Horas- Introducción- Objetivos- Posibilidades de empleoTema 2: Movimientos en robótica móvil 3 Horas- Cinemática de los robots móvilesTema 3: Seguimiento y mantenimiento de formaciones 10 Horas- Seguimiento del lider- Mantenimiento grupal- Control basado en coportamientos- Campos de potencialTema 4: Box-Pushing 8 Horas- Transporte cooperativo- Arquitecturas de control- Manipulación cooperativaTema 5: Localización cooperativa 6 Horas- Sistemas de visión- Sistemas sonar- Fusión sensorial

Los robots cooperativos pueden jugar una baza extremadamente importante en el desarrollo de tareas que porsu dificultad o por sus características fueran más complicadas de realizar que por un único robot móvil. De estaforma esta asignatura pretende sentar las bases de los problemas fundamentales que se presentan en larealización de tareas por parte de un conjunto de entidades autónomas (robots móviles).



ROBÓTICA COOPERATIVA3 30 1 OPTATIVA

2,4



OBJETIVOS CONCRETOS


1.- Evaluar diferentes alternativas para el desarrollo de tareas mediante robots cooperativos.2.- Reconocer los problemas inherentes a la robótica cooperativa3.- Plantear diversos esquemas de reconstrucción de entornos mediante agentes autónomos de formacooperativa.

Esta asignatura se centra en los siguientes objetivos:1.- Estudiar los diferentes modos de comportamiento de un conjunto de entidades autónomas.2.- Estudiar las investigaciones actuales en el campo de la robótica cooperativa3.- Presentar ejemplos de desarrollo de robots móviles en tareas cooperativas






ALICANTE




OBJETIVOS CONCRETOS


- Murphy, R.R., INTRODUCTION TO AI ROBOTICS, MIT Press, 2000- Winston, P.H., ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 1992- Jones, J., Flynn, A., Seiger, B., MOBILE ROBOTS: INSPIRATION TO IMPLEMENTATION, Second Ed., A.K.Peters, 1998- Colección de artículos de revistas sobre el tema, que estarán a disposición de los alumnos

1. Introducción a la IA y Robótica (2 h)2. El paradigma jerárquico. Arquitecturas de representación (4 h)3. El paradigma reactivo. Fundamentos y diseño (6 h)4. Paradigma híbrido (6 h)5. Planificación y localización en Robótica Móvil (3 h)6. Interfaces avanzados: procesamiento del lenguaje natural (6 h)7. Técnicas de Control Inteligente en Robótica (3 h)

Esta asignatura trata los principios de la aplicación de la Inteligencia Artificial a la Robótica y cómo programar unrobot inteligente para aplicaciones industriales en las que es necesario procesamiento sensorial, navegación,planificación y razonamiento aproximado.

- Estudiar los aspectos de aplicación en ingeniería de la IA en los tres paradigmas: jerárquico, reactivo yactivo/reactivo.- Técnicas multiagente, navegación y planificación de caminos para robots móviles.- Estudio de técnicas de integración sensorial en Robótica.

- Estudiar los fundamentos teórico/prácticos de la Inteligencia Artificial para Robótica.- Contrastar la relación entre las técnicas de IA y la ingeniería.- Estudiar la investigación y desarrollo de aplicaciones en el entorno industrial.


ÑECO GARCIA, RAMON PEDRO

ROBÓTICA INTELIGENTE3 30 1 OPTATIVA

2,9






ALICANTE




OBJETIVOS CONCRETOS


1.- Merlet, J.-P., Parallel Robots, Kluwer Academic Publishers, 2000.2.- Stewart, D., "A platform with six degrees of freedom" Proceedings of the IMechE, Vol. 180, Pt. 1, No. 15, pp.371-385, 1965-66.3.- L-W Tsai. Robot Analysis. Ed. John Wiley & Sons. (1999)4.- http://www.parallemic.org

Los orígenes de los robots paralelos.Configuraciones básicas de los robots paralelos. Robots planares. Robots espaciales.Análisis cinemático y diferencial.Análisis dinámico.Programación de robots paralelos.Aplicaciones de los robots paralelos. Robots manipuladores. Robots móviles. Robótica médica.

Definición: Un robot paralelo es un mecanismo de cadena cerrada en el cual elefector final se une a la base por al menos dos cadenas cinemáticasindependientes.No se nos puede escapar que, en los últimos años, los robots paralelos han cobrado un renovado interés y que,sus aplicaciones dentro de campos tales como la medicina, máquinas herramienta,manipulación de objetos, industria del entretenimiento, etc. están proliferando rápidamente. Prueba de ello esque la gran mayoría de fabricantes de robots están continuamente introduciendo en el mercado nuevos modelosde robots basados en arquitecturas paralelas.La asignatura pretende introducir este tipo de robots y preparar a los alumnos con las herramientas necesariaspara trabajar con ellos.

* Introducir al alumno en el conocimiento de la robótica paralela.* Proveer al alumno de las herramientas necesarias para el trabajo con robots paralelos.* Capacitar al alumno para el análisis y diseño de nuevas arquitecturas robóticas basadas en mecanismosparalelos.

Dotar al alumno de conocimientos sobre las nuevas tendencias en robótica, tanto industrial como de servicio.


SABATER NAVARRO, JOSE MARIA

ROBÓTICA PARALELA3 30 1 OPTATIVA

2,9







PROFESOR

PROFESOR





DEPARTAMENTO

DEPARTAMENTO

1,4

0,1

FÍSICA, ING. SIST Y TEORÍA SEÑAL UNIV.ALICANTE

INGENIERIA DE SIS. INDUS. (UMH)




OBJETIVOS CONCRETOS


Nimal Nissanke. "Realtime Systems", Ed. Prentice Hall, 1997.C. M. Krishna, Kang G. Shin. "Real-Time Systems". Ed. MCGraw-Hill, 1997.

1. Introducción a los sistemas de Tiempo Real (2h). 2. Asignación espacial de tareas (2h). 3. Planificación temporal de tareas (2h). 4. Particionamiento Software y algoritmos de paticionamiento (2h). 5. Descrición de las herramientas software para el ejercicio práctico (2h). 6. Presentación de trabajos de los alumnos (2h).

Por motivos de rendimiento puede ser necesario recurrir a sistemas multiprocesador o multicomputador pararealizar determinados sistemas industriales. Por ejemplo, piénsese en un sistema de inspección industrial, querequiere mantener una determinada cadencia de añalisis de los productos que salen de un proceso detransformación. Pero, no basta con usar un hardware multiprocesador, y también se requiere organizar lasoperaciones o tareas a ejecutar para alojarlas en los procesadores más adecuados, y para ordenarlastemporalmente, con el objetivo de aprovechar la capacidad de multiprocesamiento todo lo posible. Además,estaorganización, denominada planificación de las tareas, debe tener en encuenta las restricciones del sistema y delas propias tareas a ejecutar. En las clases de asignatura se introducirá toda esta problematica, se estudiarán losdistintos tipos de planificación, y se presentarán ejemplos de aplicación, especialmente con sistemas de visiónartificial. Además, el alumno deberá preparar y presentar un trabajo dónde analize y clasifique una aplicación ualgoritmo de tiempo real propuesto por el profesor, y realizará unos ejercicios prácticos sobre planificación detareas ustilizando herramientas software.

- Comprender la necesidad de sistemas multiprocesador y de técnicas de planificación.- Conocer los conceptos de asignación espacial y planificación temporal de tareas.- Distinguir los principales tipos de planificación y algoritmos de planificación, y sus ámbitos de aplicación.- Conocer el concepto de particionamiento software y algun algoritmo de particionamiento.- Ver ejemplos de aplicación, como sistemas de inspeción y de visión por computador.

TÍTULO CRÉDITOS HORAS TIPO OBLIGATORIA/OPTATIVA PROFESOR RESPONSABLE CRÉDITOS QUE IMPARTE DEPARTAMENTO FISICA, INGENIERIA SIST. Y TEORIA SEÑAL (UNIVERSIDAD DE ALICANTE)

FRANCISCO ANDRÉS CANDELAS HERÍAS

SISTEMAS DE TIEMPO REAL3 30 1 OPTATIVA

1,5



- Presentar la necesidad de sistemas de tiempo real en aplicaciones de automática y robótica.- Conocer las técnicas básicas de asignación, planificación y particionado.- Aplicar los conocimientos al caso de sistemas de visión artificial.






ALICANTE



- "Robótica. Manipuladores y Robots Móviles", Ollero, A., Marcombo, 2001- "Robots y Sistemas Sensoriales", Torres, F., Pomares, J., Gil, P., Puente, S.T., Aracil, R., Prentice Hall, 2002- "Teleoperation and Robotics. Evolution and Development", Vertut, J., Coiffet, P., Kogan Page Ltd, 1985- "Remote Control Robotics", Sayers, C., Springer, 1999- "Surgery Simulation and Soft Tissue Modeling" , Ayache, N., Delingette, H., Springer, 2003.

Tema 1. Introducción a la teleoperación (5 horas)1.1. Antecedentes históricos1.2. Definición de términos1.3. Elementos de un sistema teleoperado1.4. Teleoperación frente a robótica1.5. Aplicaciones

Tema 2. Control de sistemas teleoperados (10 horas)2.1. Clasificación de sistemas de control2.2. Características del control de sistemas teleoperados2.3. Clases de control en teleoperación: control unilateral, bilateral y supervisado2.4. Esquemas clásicos de control bilateral2.4.1. Control posición ¿ posición2.4.2. Control fuerza ¿ posición2.4.3. Control servo de fuerza ¿ posición2.5. Análisis de sistemas teleoperados con control bilateral2.6. Problemática de la existencia de retardos2.7. Soluciones adoptadas en control unilateral2.8. Soluciones adoptadas en control bilateral2.9. Esquemas de control bilateral con retardos

Tema 3. Realidad virtual en teleoperación (3 horas)3.1. Realidad virtual3.2. Robótica virtual3.3. Simuladores dinámicos en teleoperación3.4. Aplicaciones a la teleoperación

Tema 4. Interfaces de teleoperación (2 horas)4.1. Tecnología haptics4.2. Capacidad sensorial humana


AZORIN POVEDA, JOSE MARIA

TELEOPERACIÓN: APLICACIONES EN MEDICINA3 30 1 OPTATIVA

2,9




OBJETIVOS CONCRETOS


4.3. Clasificación de maestros4.4. Características de maestros

Tema 5. Aplicaciones a medicina (10 horas)5.1. Introducción5.2. Cirugía mínimamente invasiva5.3. Sistemas de telecirugía5.4. Simuladores quirúrgicos5.5. Interfaces hápticas para medicina5.6. Telemedicina asistencial

Desde muy antiguo, el hombre ha venido utilizando distintas herramientas para poder aumentar el alcance de sucapacidad de manipulación. A mediados del pasado siglo se vio la necesidad de tener que manipular materialescon propiedades radioactivas, y fue entonces cuando se comenzaron a desarrollar dispositivos más complejospara la manipulación a distancia. Estos desarrollos desembocaron finalmente en lo que se conoce comosistemas de teleoperación maestro-esclavo, en los que un manipulador denominado esclavo reproduce fielmentelos movimientos marcados por un dispositivo o manipulador maestro, controlado a su vez manualmente por unoperador humano.

A lo largo de esta asignatura se va a profundizar en la teleoperación de robots, analizando además la aplicaciónde los sistemas teleoperados a medicina. En primer lugar se introducirá al alumno en la teleoperación de robots.Seguidamente se le explicarán los aspectos relativos al control de los sistemas teleoperados. A continuación sepresentará la utilización de técnicas de realidad virtual en teleoperación, así como se detallarán las interfacesempleadas en teleoperación. Por último se abordará en profundidad la aplicación de los sistemas teleoperados amedicina.

- Conocer los elementos que componen un sistema teleoperado- Estudiar los esquemas de control empleados en teleoperación- Analizar la problemática de la aparición de retardos en la comunicación y comprender las soluciones existentes- Presentar las particularidades de los simuladores dinámicos de sistemas teleoperados- Analizar las diferentes configuraciones de maestros empleados en teleoperación- Conocer los sistemas de teleoperación empleados en cirugía mínimamente invasiva- Estudiar las características de los simuladores quirúrgicos- Analizar los sistema empleados en telemedicina asistencial

- Conocer las características de los sistemas teleoperados de robots- Estudiar los esquemas de control de los sistemas teleoeperados de robots- Analizar las características de las interfaces empleadas en teleoperación- Conocer las aplicaciones que posee la teleoperación en medicina







PROFESOR

PROFESOR


FRANCISCO ORTIZ ZAMORA



DEPARTAMENTO

DEPARTAMENTO

0,1

1,5

INGENIERIA SIS. INDUS. (UMH)

FÍSICA, INGENIERÍA DE SISTEMAS Y T. SEÑAL




OBJETIVOS CONCRETOS


* Revistas científicas especializadas:IEEE T. On image processingJournal of Image ProcessingReal Time ImagingJournal of Color Research* Aplicaciones del procesamiento de color

* Espacios de color fundamentales* Espacios de color intuitivos* Procesamiento vectorial de imagenes digitales* Aplicaciones del procesamiento de color

La asignatura versa sobre el estudio de los espacios de color y sus fromas de representación más adecuadaspara el procesamiento digital de imágenes. Se estudiarán el procesamiento vectorial de imágenes.

* Dar a conocer los espacios de color existentes en la actualidad* Dar a conocer las aplicaciones y medodos de procesamiento de imágenes digitrales en color

* Dar a conocer los fundamentos del procesamiento vectorial



VISIÓN POR COMPUTADOR: COLOR3 30 1 OPTATIVA

1,4









OBJETIVOS CONCRETOS


J. Serra. Image analysis and Mathematical Morphology. Vol I, and Image Analysis and Mathematical Morphology.Vol II: Theoretical Advances. Academic Press, 1982 and 1988.

F. Ortiz, ¿Procesamiento morfológico de imágenes en color. Aplicación a la reconstrucción geodésica¿, PhDThesis, University of Alicante, 2002.

Revistas científicas especializadas:IEEE T. On image processingJournal of Image ProcessingReal Time ImagingJournal of Color Research

La asignatura se impartirá durante dos meses del año 2006.El resumen del contenido es el siguiente:1. Transformacions básicas.2. Filtrado morfológico elemental.3. Aplicaciones del filtrado.4. Trasnformaciones geodésicas.5. Otras operaciones

Teoría y Práctica de la Visión por Computador. Aplicaciones de nivel básico, medio y avanzado relacionadas conla Morfología Matemática.

Dar a conocer los fundamentos del procesamiento morfológico

Dar a conocer los fundamentos del procesamiento morfológico

TÍTULO CRÉDITOS HORAS TIPO OBLIGATORIA/OPTATIVA PROFESOR RESPONSABLE CRÉDITOS QUE IMPARTE DEPARTAMENTO FISICA, ING. DE SIS. Y TERIA DE SEÑAL (UNIVERSIDAD DE ALICANTE)

FRANCISCO ORTIZ ZAMORA

VISIÓN POR COMPUTADOR: PROCESAMIENTOS MORFOLÓGICOS3 30 1 OPTATIVA

2,9






ALICANTE




* "Three-Dimensional Computer Vision". Oliver Faugeras. 1993 MIT.* "Hanbook of Pattern Recognition and Image Processing: Computer Vision". Tzay Y.Young. 1994 AcademicPress.* "A Few Steps Towards 3D Active Vision". Thierry Viéville. 1997 Springer.* "Object Recognition Through Invariant Indexing". Charles A. Rothwell. 1995 Oxford Science Publicationes* "Techiques for 3-D Machine Perception". A. Rosenfeld. 1991 Elsevier.

1. Introducción y presentación2. Estrategías de adquisición de la información tridimensional. Métodos activos y métodos pasivos (1 hora)3. Modelado del proceso de adquisición de imágenes. Calibración. (2 horas)4. Par estereoscópico de cámaras. Geometría epipolar. (1 horas)5. Par estereoscópico de cámaras. Determinación de la correspondencia entre imágenes. (2 horas)6. Extensión a más de dos vistas. (1 hora)7. Calibración de un sistema de visión motorizado. (1 hora)8. Empleo de la luz estructurada en la reconstrucción tridimensional de la escena. (1 horas).9. Procesamiento tridimensional de escenas (1 hora).11.Modelado y representación de objetos (1 hora).12.Reconocimiento tridimensional de objetos (2 horas)13. Control visual de un robot. Seguimiento de objetos (1 hora).14.Líneas de investigación desarrolladas en los principales centros. Aplicaciones. Presentación de artículos (6horas)

La visión artificial constituye uno de los temas de investigación que posee en la actualidad un espectro másamplio de posibles aplicaciones industriales, y que en un futuro adquirirá todavía una mayor relevancia. Muestrade ello son tanto los esfuerzos que dedican al tema los principales centros de investigación del mundo enterocomo el interés que demanda la industria en estas aplicaciones. La mayor parte de las realizaciones prácticasexistentes, trabajan sobre imágenes bidimensionales, bien por manejar objetos planos, o bien por considerar quela información del objeto a analizar está suficientemente condensada en una o varias proyecciones. Esto suponeuna fuerte restricción en la gama de productos a analizar y en sus resultados. En la actualidad, el desarrollo denuevas técnicas de procesamiento de imágenes, así como la espectacular evolución de los equipos informáticos,permite incluir la tercera dimensión como un objetivo adicional, permitiendo una adecuada adquisición y uncorrecto tratamiento de la información tridimensional de los objetos.Partiendo de un conocimiento previo de los Sistemas de Visión Artificial, la presente asignatura de Doctorado



VISIÓN POR COMPUTADOR 3D3 30 1 OPTATIVA

2,9



OBJETIVOS CONCRETOS


presenta una amplia panorámica de las técnicas específicas de Visión Tridimensional. En ella se recoge tanto lasestrategias de adquisición de la información tridimensional, las técnicas clásicas de procesamientotridimensional, las aplicaciones industriales existentes así como las novedosas líneas de investigación sobre eltema en las que trabajan las principales universidades del mundo. Un aspecto especialmente importante dentrodel programa de Doctorado es la relación de la presente asignatura con el campo de la Robótica Industrial, puespara dotar a un robot de un adecuado sistema sensorial es imprescindible que dicho sistema posea la posibilidadde tratar información visual tridimensional.

El alumno habrá de ser capaz de:1.- Conocer las diferentes técnicas, activas y pasivas, que existen para reconstruir la información tridimensionalde una escena2.- Distinguir los parámetros que intervienen en el modelado del proceso de captación de imágenes y que sonobtenidos en el proceso de calibración, mediante diferentes técnicas.3.- Conocer las diferentes técnicas que existen para resolver el problema de la correspondencia de imágenescaptadas mediante un par estereoscópico.4.- Determinar la relación existente entre los movimientos un sistema motorizado (cámara en el extremo de unrobot, cabezal estéreo) y las proyecciones captadas.5.- Conocer las principales estrategias existentes para el modelado y reconocimiento de objetos en escenastridimensionales.6.- Integrar la información visual en un sistema robotizado.7- Asimilar y exponer un trabajo de investigación presentado en una revista o congreso.

1.- DESCRIBIR LAS ESTRATEGIAS DE ADQUISICIÓN DE IMÁGENES CON INFORMACIÓNTRIDIMENSIONAL2.- MOSTRAR LAS TÉCNICAS CLÁSICAS DE PROCESAMIENTO TRIDIMENSIONAL3.- PRESENTAR LAS APLICACIONES INDUSTRIALES EXISTENTES4.- EXPONER LAS NOVEDOSAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN SOBRE EL TEMA DE LA VISIÓNTRIDIMENSIONAL QUE SE ESTÁN DESARROLLANDO EN LOS PRINCIPALES CENTROS DEINVESTIGACION 5.- INTEGRAR LA INFORMACIÓN VISUAL EN EL SISTEMA MULTISENSORIAL DE UN SISTEMAROBOTIZADO




PERIODO INVESTIGADOR:TRABAJOS DE INVESTIGACION TUTELADOS

DESCRIPCION DE LA ASIGNATURALa visión por computador resulta hoy en día una técnica de indudable interés en muchos de los temas deinvestigación relacionados con el presente programa de doctorado. Desde el control de calidad, reconocimientode objetos, localización y reconstrucción en entornos hasta como sensor de alto nivel utilizado por otrosdispositivos resulta de notable interés.

TÍTULO CRÉDITOS TUTOR DEL TRABAJO DEPARTAMENTO INGENIERIA DE SISTEMAS INDUSTRIALES


INGENIERÍA DE VISIÓN12


INGENIERIA DE SISTEMAS INDUSTRIALES12

PROFESOR CRÉDITOS QUE IMPARTE DEPARTAMENTO

PROFESORES





DESCRIPCION DE LA ASIGNATURADentro de este trabajo de investigación se englobarían todos los aspectos relacionados con la automatización desistemas que requieran un cierto grado de inteligencia. Entendiendo en ello el uso de dispositivos o fuentes deinformación que permitan extraer características relevantes para la automatización del proceso.En esta asignatura el alumno deberá trabajar en aspectos claves relacionados con la ingeniería de sistemas y laautomática.



AUTOMÁTICA INTELIGENTE12




PROFESORES





DESCRIPCION DE LA ASIGNATURALos robots tanto fijos como móviles se han convertido en los últimos tiempos en elementos incorporados deforma natural a muchos procesos tanto industriales como de la vida cotidiana. Dentro de esta asignatura elalumno se centrará en estudiar un aspecto concreto de estos dispositivos en el que se requiera resolver unproblema complejo que por su naturaleza no se encuentre en la actualidad claramente solucionado.



SISTEMAS ROBÓTICOS12




PROFESORES

comisiÓn de doctorado programa de doctoradodoctorado.umh.es/programas...

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