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Ingeniería y arquitectura
- Doble Máster Universitario en Ingeniería Industrial e Ingeniería Energética
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- Máster Universitario Erasmus Mundus en Tecnología y Gestión para la Economía Circular
- Máster Erasmus Mundus en Transporte Sostenible y Sistemas Eléctricos de Potencia
- Máster Universitario en Ciencia y Tecnología de Materiales
- Máster Universitario en Conversión de Energía Eléctrica y Sistemas de Potencia
- Máster Universitario en Conversión de Energía Eléctrica y Sistemas de Potencia (Plan antiguo)
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- Máster Universitario en Ingeniería de Automatización e Informática Industrial
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- Máster Universitario en Náutica y Gestión del Transporte Marítimo
- Máster Universitario en Tecnologías Marinas y Mantenimiento
- Máster Universitario en Prevención de Riesgos Laborales
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Laboratorio de Integración Sensorial
- Prácticas de Aula/Semina (7 Hours)
- Prácticas de Laboratorio (21 Hours)
- Clases Expositivas (17 Hours)
Esta asignatura se encuadra dentro del módulo de asignaturas de “Sistemas Robóticos. En este módulo el alumno trabaja un conjunto de competencias de especialización propias del Máster en Ingeniería Industrial con clara orientación al campo de la robótica. El módulo consta de cinco asignaturas de igual carga (6 ECTS). Está concebido alrededor de un proyecto, en la asignatura de "Interacción persona-robot", con las otras cuatro dedicadas a contenidos específicos que tienen relación con el proyecto.
En particular, en esta asignatura de “Laboratorio de integración sensorial” el estudiante adquirirá una capacitación en el diseño e implementación de sistemas de medida y procesamiento digital de señal orientados a los principales sensores usados en el campo de la robótica y la actividad humana. La orientación es principalmente práctica, y enfocada a su aplicación dentro del proyecto desarrollado en la asignatura de “interacción persona-robot”
No se requieren requisitos específicos más allá de los generales correspondientes al Máster en Ingeniería Industrial
En la asignatura se trabajan las competencias básicas:
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Al finalizar la asignatura se alcanzarán los resultados de aprendizaje:
RA09 - Conocer el funcionamiento de los distintos tipos de sensores de utilidad en robótica.
RA10 - Utilizar herramientas software para tomar información de distintos sensores, procesar dichas medidas e integrarlas en una aplicación de robótica.
RA11 - Conocer y usar librerías software de alto nivel para el procesamiento de imagen y audio orientadas a la robótica.
RA12 - Conocer la nomenclatura básica de biomecánica, y usar sensores para estimar el movimiento humano.
RA13 - Diseñar sistemas multisensor mediante la integración sensorial.
RA18 - Presentar y defender oralmente el proyecto realizado
T1. Procesamiento digital de señal
T2. Medida mediante sensores inerciales
T3. Sistemas ópticos de captura del movimiento
T4. Medida de la posición y orientación mediante encoders, sensores laser, y ultrasonidos
T5. Integración sensorial
La metodología se apoyará en el desarrollo de varios trabajos de aplicación, sustentados por clases expositivas y estudio de casos prácticos. La materia tratada será la base de un trabajo final de diseño e implementación de un sistema de medida, del cual los alumnos realizarán un informe y una presentación oral
La distribución de horas no presenciales en grupo/individual podrá variar en función de las características del trabajo final desarrollado, manteniéndose en cualquier caso de forma general la carga total no presencial.
Trabajo presencial | Trabajo no presencial | |||||||
TEMA | Clase expositiva | Prácticas de aula | Prácticas de laboratorio | Sesiones de evaluación | Total | Trabajo grupo | Trabajo autónomo | Total |
T1 | 3 | 3 | 6 | 4 | 13 | 17 | ||
T2 | 3 | 4 | 7 | 5 | 13 | 18 | ||
T3 | 3 | 7 | 10 | 7 | 18 | 25 | ||
T4 | 3 | 7 | 10 | 7 | 13 | 20 | ||
T5 | 2 | 7 | 9 | 7 | 18 | 25 | ||
3 | 3 | |||||||
Total | 14 | 28 | 3 | 45 | 30 | 75 | 150 |
Trabajo (50%). Los alumnos, en grupos pequeños, realizarán un trabajo de aplicación de una o varias técnicas vistas en la asignatura a un problema elegido por el profesor (opcionalmente el alumno podrá proponer un trabajo que deberá ser aprobado previamente por el profesor). Se valorará la calidad del trabajo desarrollado (20%), la calidad del documento entregado (20) y la implicación individual de cada unos de los miembros del grupo en el trabajo desarrollado(10%).
Pruebas orales (20%). Se hará una breve exposición oral del trabajo realizado, de no mas de 10 minutos, más 5 minutos de preguntas.
Pruebas escritas (30%). Se realizará un examen individual con cuestiones y ejercicios de aplicación para evaluar los distintos aspectos vistos en la asignatura.
Convocatorias extraordinarias. En las convocatorias extraordinarias se seguirá el mismo sistema de evaluación (50% trabajo + 20% presentación +30% pruebas escritas).
Evaluación diferenciada. En las evaluación diferenciada se seguirá el mismo sistema de evaluación que en las convocatorias extraordinarias
Existe una página web con la documentación necesaria para la asignatura en el Campus Virtual incluyendo las notas de clase y los ejercicios propuestos. No se adoptará un texto de referencia único, aunque la parte de teoría está relacionada con:
Steven W. Smith, “The scientist and engineer’s guide to digital signal processing”, California Technical Pub 1998, ISBN 978-0966017632.
Yusheng Wang, Andrei M. Shkel . Pedestrian Inertial Navigation with Self-Contained Aiding. IEEE Press Series on Sensors