| Código |
15435
|
| Ano |
1
|
| Semestre |
S1
|
| Créditos ECTS |
6
|
| Carga Horária |
PL(15H)/T(30H)/TP(15H)
|
| Área Científica |
Informática, Automação e Controlo
|
|
Tipo de ensino |
Presencial
|
|
Estágios |
Não aplicável
|
|
Objectivos de Aprendizagem |
Esta Unidade Curricular tem como objectivo fazer uma introdução ao estudo da área multidisciplinar da Robótica Industrial, apresentando os vários subsistemas funcionais que compõem um robô de uma forma individualizada e integrada, para além de tópicos de robótica de manipulação e de navegação
No final da UC o estudante deve ser capaz de:
- Identificar diferentes tipos de robôs no que concerne à sua anatomia e actuadores e discutir a operação e/ou desenvolvimento de aplicações robóticas;
- Aplicar as equações e as técnicas de cálculo à determinação da posição cartesiana assim como da posição e ângulo das juntas prismáticas e rotacionais de um robô.
- Identificar as características fundamentais de locomoção de robôs móveis;
- Descrever os principais tipos de sensores utilizados em robótica;
- Aplicar algoritmos de planeamento de trajectórias na navegação de robôs móveis;
- Aplicar o conhecimento no desenvolvimento de um robô, devendo ser capaz também de trabalhar em equipa.
|
|
Conteúdos programáticos |
1. Introdução à Robótica (exemplos)
2. Tipos de robots: anatomia e actuadores de robôs. Introdução sobre manipuladores robóticos controlados por computador e exemplos
3. A posição e o movimento de manipuladores. Sistemas de coordenadas e transformações
4. Cinemática directa, convenção Denavit-Hartenberg
5. Cinemática inversa
6. O Jacobiano, singularidades
7. Planeamento de movimento e caminho
8. Dinâmica de manipuladores
9. Controlo e programação
Tópicos especiais:
10. Sensores, medida e percepção: Sensores e actuadores
11. Agentes móveis, SLAM
12. Visão computacional
13. MEMS, microrobótica
14. Robótica médica/cirúrgica, teleoperação
15. Sistemas biomiméticos
16. Robótica inteligente. Noções de inteligência artificial e sistemas inteligentes
17. Lógica fuzzy. Controlo difuso: Controladores lógicos difusos
18. Redes Neuronais Artificiais: Modelos e arquitectura de redes neuronais artificiais. Aprendizagem em robótica
|
|
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
As actividades de ensino/aprendizagem destinadas à apreensão dos conteúdos relativos às competências a adquirir encontram-se distribuídas por: aulas teóricas de exposição da matéria, teórico-práticas de resolução de exercícios, e de laboratório de aplicação dos conceitos e conhecimentos adquiridos e desenvolvimento de competências nos trabalhos de grupo.
Critérios de avaliação:
TAS - Trabalho de análise e síntese de pesquisa bibliográfica (15%)
EX - Exercícios (15%)
LAB - Laboratório (35%)
PR - Prova de avaliação (35%)
CF - Classificação final:
CF=TAS + EX + LAB + PR
|
|
Bibliografia principal |
1. Principal:
- "Apontamentos de Robótica Industrial", Pedro Dinis Gaspar. Universidade da Beira Interior, 2011.
- "Robot Modeling and Control", Mark W. Spong, Seth Hutchinson, M. Vidyasagar. Wiley, John & Sons Inc., 2005. ISBN: 0-471-64990-2.
- "Introduction to Robotics", Philip John McKerrow. Addison-Wesley, 1991. ISBN: 0-20-118240-8.
- "Robot Technology Fundamentals", James G Keramas. Delmar Learning, 1998. ISBN: 0-8273-8236-7.
2. Complementar:
- "Introduction to Robotics: Mechanics and Control", John J. Craig, Addison-Wesley, 1986. ISBN: 0-20-154361-3.
- "Robotics for Engineers", Yoram Koren, McGraw-Hill, 1986. ISBN: 0-07-035399-9.
- "Modelling and Control of Robot Manipulators", Series: Advanced Textbooks in Control and Signal Processing Sciavicco, Lorenzo, Siciliano, Bruno Springer-Verlag London Berlin Heidelberg, 2nd ed. 2000. ISBN: 1-85233-221-2.
- "Robot Manipulators: Mathematics, Programming and Control", Paul, R.P., MIT Press, Cambridge, 1981.
|
| Língua |
Português
|