ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Hours of tutorials: 3 Expository Class: 24 Interactive Classroom: 24 Total: 51
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Electronics and Computing
Areas: Computer Science and Artificial Intelligence, Languages and Computer Systems
Center Higher Polytechnic Engineering School
Call: First Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable
robots de servicios es un robot que opera de forma semi o totalmente aut贸noma para proporcionar servicios 煤tiles al bienestar de los seres humanos y del equipamiento, excluyendo operaciones de manufactura. En esta materia se evaluar谩n distintos aspectos relacionados con la rob贸tica de servicios. Por un lado, se estudiar谩n los aspectos principales de la rob贸tica cognitiva, incluyendo el an谩lisis de arquitecturas cognitivas y su aplicaci贸n a rob贸tica humanoide. A continuaci贸n se analizar谩 el concepto de interacci贸n humano-robot. Por 煤ltimo, se analizar谩n las aplicaciones de la rob贸tica de servicios en distintos 谩mbitos civiles.
El planteamiento de esta materia es eminentemente pr谩ctico, para que el alumno disponga de una amplia variedad de ejemplos que le permita alcanzar las competencias transversales y espec铆ficas de la materia.
La duraci贸n de la presente materia es de 48 horas de docencia expositiva (24) e interactiva (24), dejando la parte de actividades para la resoluci贸n de estas por parte del alumno, fuera del horario acad茅mico.
* Objetivos de la materia
Los objetivos perseguidos en esta materia son:
- Adquirir una visi贸n general de las posibilidades presentes y a medio plazo de la rob贸tica de servicios.
- Conocer cu谩les son las tecnolog铆as y los recursos para abordar el desarrollo de los robots de servicio.
- Conocer y saber aplicar las distintas t茅cnicas de interacci贸n hombre-robot (gestos, habla, comunicaci贸n multimodal, etc.).
- Conocer el estado del arte y perspectivas futuras en el campo de los robots personales y asistenciales.
- Conocer los fundamentos cient铆fico-t茅cnicos de los robots personales y asistenciales
- Ser capaz de dise帽ar el interfaz hombre-robot adecuado para de las necesidades de una aplicaci贸n.
- Conocer las nuevas aplicaciones y oportunidades de negocio de los robots de servicios en entornos como rob贸tica m茅dica, asistencial, humanoides, entretenimiento, educaci贸n, etc.
La memoria del t铆tulo contempla para la asignatura los siguientes contenidos:
De la rob贸tica industrial a la de servicios. Interfaces multimodales hombre-m谩quina. Teleoperaci贸n de robots. Realidad aumentada. Reconocimiento/S铆ntesis de voz. Ademanes y expresiones faciales. Reconocimiento, detecci贸n y seguimiento de personas. Usos de los robots de servicio: inspecci贸n y mantenimiento, log铆stica, almacenaje, reparto, agricultura, medicina, rob贸tica dom茅stica. Casas inteligentes: integraci贸n de la rob贸tica y la dom贸tica. Robots sociales. Conciencia de la situaci贸n en los robots de servicio.
Estos contenidos ser谩n desarrollados de acuerdo al siguiente temario articulado en torno a tres bloques principales:
BLOQUE 0 - Introducci贸n a la rob贸tica
- Tema 0. Introducci贸n a la rob贸tica de servicios
BLOQUE 1 - Rob贸tica cognitiva
- Tema 1.1. Aspectos principales de la rob贸tica cognitiva
- Tema 1.2. Humanoides
- Tema 1.3. Interacci贸n cognitiva humano-robot
- Tema 1.4. Arquitecturas cognitivas
- Tema 1.5. Rob贸tica social
BLOQUE 2 - Sistemas de interacci贸n humano-robot
- Tema 2.1. Fundamentos de la interacci贸n humano-m谩quina
- Tema 2.2. Sistemas de interacci贸n mec谩nicos
- Tema 2.3. Sistemas de interacci贸n t谩ctiles
- Tema 2.4. Sistemas de interacci贸n por gestos
- Tema 2.5. Sistemas de interacci贸n por voz
- Tema 2.6. Sistemas de interacci贸n ocular
- Tema 2.7. Sistemas de interacci贸n basados en biose帽ales
- Tema 2.8. Interacci贸n multimodal
BLOQUE 3 - Aplicaciones de la rob贸tica de servicios
- Tema 3.1. Rob贸tica agr铆cola y forestal
- Tema 3.2. Rob贸tica en la construcci贸n
- Tema 3.3. Rob贸tica para b煤squeda y salvamento
- Tema 3.4. Veh铆culos inteligentes
- Tema 3.5. Rob贸tica m茅dica
- Tema 3.6. Rob贸tica dom茅stica
- Tema 3.7. Rob贸tica para la educaci贸n
Se trata de una asignatura principalmente pr谩ctica (mayor carga de horas interactivas que expositivas), en la que el alumno ver谩 los contenidos te贸ricos durante las sesiones expositivas pero que profundizar谩 en ellos principalmente en las sesiones interactivas. Esta es la raz贸n por la que el programa de pr谩cticas mantiene una estructura pareja a los contenidos de la asignatura. El alumno ir谩 desarrollando los contenidos una vez expuestos en las clases te贸ricas.
Los m贸dulos de pr谩cticas principales que se desarrollar谩n en la asignatura son:
P1. Arquitecturas cognitivas.
P2. Sistemas de interacci贸n de robots mediante voz.
P3. Sistemas de interacci贸n de robots gestual.
P4. Arquitectura de interacci贸n humano-robot en el 谩mbito de la rob贸tica de servicios.
Python y C++ ser谩n los lenguajes de desarrollo empleados para la implementaci贸n de los algoritmos requeridos para las actividades. Se emplear谩 software de c贸digo abierto para las actividades que requieran de software de terceros.
* Bibliograf铆a b谩sica
[1] Christoph Bartneck, Tony Belpaeme, Friederike Eyssel, Takayuki Kanda, Merel Keijsers, Selma 艩abanovi膰. "Human-Robot Interaction, An Introduction". Cambridge University Press. 2020. ISBN: 9781108676649
[2] Siciliano, Bruno. "Springer handbook of robotics". Berlin: Springer, 2016. ISBN: 9783319325521
* Bibliograf铆a complementaria
[3] Samani, Hooman. "Cognitive Robotics". Boca Raton: CRC Press, 2016. ISBN: 0-429-06975-8
[4] "Fundamentals of agricultural and field robotics / edited by Manoj Karkee, Qin Zhang". Ed Cham, Switzerland : Springer. 2021. ISBN : 3-030-70399-1
[5] "Innovation in agricultural robotics for precision agriculture : a roadmap for integrating robots in precision agriculture / edited by Avital Bechar". Cham, Switzerland : Springer. 2021. ISBN : 3-030-77036-2
[6] "Autonomous vehicles. Volume 1 : using machine intelligence / edited by Romil Rawat". Hoboken, New Jersey : John Wiley & Sons, Incorporated. 2023. ISBN : 9781119871958
El alumno que ha superado el curso con 茅xito ser谩 capaz de:
* Conocimiento
Con62. Conocer las posibilidades presentes y perspectivas futuras a medio plazo de la rob贸tica de servicios, personal y asistencial.
Con63. Describir los fundamentos cient铆fico-t茅cnicos de los robots personales y asistenciales
Con64. Identificar las nuevas aplicaciones y oportunidades de negocio de los robots de servicios en entornos como rob贸tica m茅dica, asistencial, humanoides, entretenimiento, educaci贸n, etc.
* Destreza
H/D68. Dise帽ar y aplicar las distintas t茅cnicas de interacci贸n hombre-robot.
H/D69. Emplear las tecnolog铆as y los recursos para abordar el desarrollo de los robots de servicio.
* Competencia
Comp18. Tener capacidad para dise帽ar y proyectar sistemas rob贸ticos y su implantaci贸n industrial y en el 谩mbito de los servicios.
Comp21. Capacidad de dise帽ar robots y sistemas inteligentes orientados a la interacci贸n con personas, y adaptados a entornos dom茅sticos y urbanos.
Los contenidos de la asignatura se impartir谩n indistintamente en las clases expositivas e interactivas. Las unidades te贸ricas y las pr谩cticas se impartir谩n de manera alterna a lo largo del semestre, con el objetivo de afianzar los conceptos impartidos en ellas y utilizar la teor铆a como la base real de las pr谩cticas. La realizaci贸n de las pr谩cticas es necesaria, al igual que la asistencia a clase, para aprobar la materia, puesto que teor铆a y pr谩cticas se complementan.
Clases expositivas: las clases de teor铆a se articular谩n con apoyo de medios electr贸nicos como videos y diapositivas. A trav茅s de la herramienta de e-Learning de la 奇趣腾讯分分彩 (Campus virtual) se proporcionar谩 al alumno el material docente de la asignatura a medida que se vaya empleando. De ser posible, se realizar谩n visitas t茅cnicas a empresas e instituciones que se dediquen a la creaci贸n o utilizaci贸n de robots de servicios con el fin de trasladar los conocimientos adquiridos en el aula a entornos reales de aplicaci贸n.
Clases interactivas: a lo largo del semestre el alumno tendr谩 que realizar un proyecto compuesto de diferentes ejercicios adecuados a los contenidos expuestos hasta el momento, de forma individual o en grupos peque帽os. Para el desarrollo de las pr谩cticas se proporcionar谩 al alumno los recursos software necesarios (entorno y librer铆as).
Tutor铆as: las sesiones de tutor铆as servir谩n para resolver las dudas del alumno en cuanto a los contenidos de la materia y ejercicios de pr谩cticas. Estas tutor铆as ser谩n tanto presenciales como virtuales a trav茅s de correo electr贸nico, campus virtual o la plataforma Microsoft Teams.
Curso Virtual: Esta materia dispondr谩 de un curso virtual desarrollado sobre la plataforma de Campus virtual de la 奇趣腾讯分分彩, usando adem谩s la herramienta colaborativa Microsoft Teams. Se le facilitar谩 al alumno todo el material necesario en formato digital y distintas herramientas de comunicaci贸n para el apoyo, tanto de la docencia virtual como de las tutor铆as, incluyendo videoconferencia, chat, correo electr贸nico, foros...
Los recursos necesarios para la materia son los siguientes:
- Ordenador personal
- Entorno de desarrollo (se proporcionar谩 al alumno)
- Copias de los apuntes de la materia
- Acceso de los alumnos a la bibliograf铆a en la Biblioteca o por Internet.
- OpenOffice o LibreOffice para la preparaci贸n de la documentaci贸n de las pr谩cticas.
- Acceso al campus virtual de la 奇趣腾讯分分彩
- Acceso a Microsoft Teams
Para superar la materia, el alumno deber谩 aprobar por separado tanto la teor铆a como las pr谩cticas.
La asistencia a las clases interactivas y expositivas es obligatoria y se tendr谩 en cuenta para la evaluaci贸n de la materia. Ser谩 obligatoria la asistencia por lo menos al 80% de las sesiones (salvo causas muy justificadas, seg煤n la normativa de la 奇趣腾讯分分彩).
Las clases pr谩cticas se realizar谩n a lo largo del curso durante las sesiones interactivas. El alumno recibir谩 diferentes ejercicios que ser谩n desarrollados en el transcurso de las sesiones interactivas. La evoluci贸n del alumno en el 谩mbito pr谩ctico de la materia ser谩 evaluada con la entrega y defensa de estos ejercicios.
No se realizar谩 ning煤n examen parcial de teor铆a.
Las preguntas del examen final se centrar谩n en los contenidos espec铆ficos, que se desarrollaron en la materia, en relaci贸n a sus competencias, y que podr谩n ser adquiridos por el alumno tanto en la parte expositiva como en la interactiva. El examen podr谩 constar de preguntas tipo test, preguntas cortas y problemas de casos pr谩cticos. En el examen se evaluar谩 el grado de asimilaci贸n de los objetivos establecidos en el programa docente de la materia.
El examen final ser谩 el 50% de la nota final de la materia y los ex谩menes de pr谩cticas el otro 50%. Para poder superar la materia, estableciendo una evaluaci贸n sobre 10 puntos, ser谩 necesario obtener por lo menos un 5 en cada una de las partes (examen final y de laboratorios).
El alumno recibir谩 la calificaci贸n de "no-presentado" cuando no haga el examen final.
* Segunda oportunidad
Aparte de la evaluaci贸n continua, todos los estudiantes tienen derecho a asistir al examen de segunda oportunidad. Se mantiene la nota, y tambi茅n su peso en la nota final, obtenida en cada una de las dos partes (teor铆a, laboratorios) durante el curso. En segunda oportunidad, el examen final ser谩 el 50% de la nota final de la materia y los laboratorios el otro 50%. Para poder superar la materia, estableciendo una evaluaci贸n sobre 10 puntos, ser谩 necesario obtener por lo menos un 5 en cada una de las partes.
* Dispensa de asistencia
En caso de dispensa de asistencia los alumnos estar谩n exentos del cumplimiento del deber de asistencia pero seguir谩 siendo obligatorio superar el examen te贸rico y los ex谩menes de laboratorio como el resto de los alumnos.
Los alumnos repetidores de a帽os anteriores estar谩n exentos del cumplimiento del deber de asistencia a las clases presenciales. Para aprobar la materia deber谩n superar el examen te贸rico y los ex谩menes de laboratorio como el resto de los alumnos.
* Realizaci贸n fraudulenta de ejercicios o pruebas
Para los casos de realizaci贸n fraudulenta de ejercicios o pruebas ser谩 de aplicaci贸n lo recogido en la "Normativa de avaliaci贸n do rendemento acad茅mico dos estudantes e de revisi贸n de cualificaci贸ns" de la 奇趣腾讯分分彩.
* Evaluaci贸n de las competencias
En general el desarrollo de las actividades pr谩cticas, as铆 como la preparaci贸n de los temas te贸ricos permitir谩 al alumnado trabajar las competencias b谩sicas, generales y transversales de la materia, y conseguir los resultados de aprendizaje previstos.
La asignatura tiene asignados 6 cr茅ditos ECTS, que suponen una carga de trabajo aproximada de 150 horas. Depende del alumno organizar su tiempo de estudio de forma detallada, pero la recomendaci贸n general ser铆a dedicarle entre 6.5 y 7.5 horas por semana (donde van incluidas las 4 horas de clase presencial).
* Trabajo presencial en el aula
- Clases expositivas: 18 horas
- Clases interactivas: 30 horas
- Tutor铆as en grupo (con grupos reducidos): 6 horas
- Tutor铆as individualizadas: 3 horas
TOTAL: 51 horas
* Trabajo personal del estudiante
- Lectura y preparaci贸n de temas: 24 horas
- Elaboraci贸n de las pr谩cticas: 47 horas
- Preparaci贸n de trabajos: 3 horas
- Preparaci贸n de ex谩menes: 15 horas
- Actividades de evaluaci贸n y revisi贸n: 10 horas
TOTAL: 99 horas
Dado que utiliza unha metodolox铆a sostida na avaliaci贸n continua, 茅 necesario un traballo continuo cos contidos da materia. 脡 o cami帽o que se planeou para poder superar as diferentes actividades de avaliaci贸n que se propo帽en. Tam茅n se considera importante aproveitar as titor铆as para a resoluci贸n inmediata das d煤bidas que xurdan, ben nos contidos expositivos ou interactivos, ben nas actividades formativas das sesi贸ns non presenciais.
Dado que emplea una metodolog铆a sostenida en la evaluaci贸n continua, es necesario un trabajo continuado con los contenidos de la asignatura. Es la forma que se ha previsto para poder ir superando las distintas actividades de evaluaci贸n que se proponen. Tambi茅n se considera importante aprovechar al m谩ximo las tutor铆as para la resoluci贸n inmediata de las dudas que surjan, ya sea en los contenidos expositivos o interactivos, o en las actividades formativas de las sesiones no presenciales.
Marcos Boullon Magan
Coordinador/a- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Languages and Computer Systems
- marcos.boullon [at] usc.es
- Category
- Professor: LOU (Organic Law for Universities) PhD Assistant Professor
Marcos Fernandez Pichel
- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Computer Science and Artificial Intelligence
- marcosfernandez.pichel [at] usc.es
- Category
- Professor: Intern Assistant LOSU
| Wednesday | |||
|---|---|---|---|
| 15:00-17:00 | Grupo /CLE_01 | Galician, Spanish | Classroom 8 (Lecture room 2) |
| 01.13.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom 7 (Lecture room 2) |
| 06.17.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom 7 (Lecture room 2) |