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Tecnología de Materiales
- Tutorías Grupales (2 Hours)
- Clases Expositivas (35 Hours)
- Prácticas de Aula/Semina (7 Hours)
- Prácticas de Laboratorio (14 Hours)
Se trata de una asignatura perteneciente a la intensificación de Sistemas Robóticos del Master, en ella se establecen las bases para la programación de robots y es completamente necesaria para el desarrollo de la intensificación.
Es una asignatura de carácter teórico-práctico, con fuerte incidencia en el aspecto práctico, con la cual se pretende:
- Proporcionar al alumno los conocimientos básicos sobre la programación de sistemas robóticos.
- Extender los conocimientos sobre programación en lenguaje Python, que permita el desarrollo de programas avanzados.
- Dominar herramientas para el desarrollo de software y control de versionesComprender los mecanismos de desarrollo de aplicaciones en tiempo real, y las plataformas hardware disponibles.
- Introducir la programación de comunicaciones en red.
Los requisitos necesarios para cursar la asignatura son conocimientos básicos de programas secuenciales, con los conceptos fundamentales para establecer tipos de variables, elementos de control de flujo de ejecución , edición de programas etc.
Es aconsejable el conocimiento de inglés a nivel de lectura técnica, ya que algunos de los materiales a utilizar se encontrarán en este idioma.
Las competencias que se trabajarán en esta asignatura son:
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
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.
CG2 - Proyectar, calcular y diseñar productos, procesos, instalaciones y plantas.
CG4 - Realizar investigación, desarrollo e innovación en productos, procesos y métodos.
CG-3 Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
CG-4 Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad y razonamiento crítico.
CG-5 Capacidad de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial, tanto en forma oral como escrita, y a todo tipo de públicos.
CG-6 Conocimientos para la realización de mediciones, cálculos, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios, informes, planes de labores y otros trabajos análogos.
CE8 - Capacidad para diseñar y proyectar sistemas de producción automatizados y control avanzado de procesos.
CE16 - Capacidad para la gestión de la Investigación, Desarrollo e Innovación tecnológica.
CE24 - Realización, presentación y defensa, una vez obtenidos todos los créditos del Máster, de un ejercicio original realizado individualmente ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto integral de Ingeniería Industrial de naturaleza profesional, en el que se sinteticen las competencias adquiridas en el Máster.
En cuanto a resultados de aprendizaje:
RA04 - Conocer y aplicar fundamentos de programación, estructuras de datos, algorítmica y comunicación interprocesos al desarrollo de software para sistemas robóticos.
RA05 - Usar herramientas de desarrollo de software (entorno de desarrollo integrado, control de versiones) adecuadas al marco de los sistemas robóticos
RA06 - Utilizar librerías de software científico para el tratamiento de la información.
RA07 - Conocer el framework ROS, y poder desarrollar aplicaciones dentro del mismo.
RA08 - Conocer y usar herramientas de simulación de entornos robóticos.
RA18 - Presentar y defender oralmente el proyecto realizado.
Tema 1 Introducción a la programación con C++. Funciones, entrada/salida, sentencias de control, punteros, espacios de nombres, módulos. Entornos de desarrollo integrados.
Tema 2: Herramientas para el desarrollo y diseño de sistemas informáticos. Desarrollo guiado por test(Test Driven Development TDD). Empleo de herramientas de control de versiones git, trabajo colaborativo.
Tema 3. Programación orientada a objetos : clases, objetos, herencia. Definición y manejo de tipos de datos abstractos (pilas, colas, árboles, grafos, etc.).
Tema 4. Comunicaciones interprocesos: manejo de llamadas IPC POSIX mediante PyPi. Gestión de colas de mensajes, semáforos y memoria compartida.
Tema 5 Utilización de librerías específicas para el manejo y modelización de robots: Uso de ROS para la simulación y evaluación de conceptos comunes de la robótica.
Para el aprendizaje de la asignatura se ha diseñado una metodología que combina el modelo presencial con el aprendizaje autónomo. La base es un aprendizaje basado en problemas establecido fundamentalmente en el desarrollo de las prácticas de laboratorio.
A lo largo del curso los alumnos podrán realizar consultas con el profesor, bien presenciales o a través del correo electrónico cancelas@uniovi.es. Se les posibilitará la opción de tutoría en un horario abierto según las disponibilidades del profesor
A continuación se muestra una descripción del desarrollo temporal de las clases presenciales.
MODALIDADES
Horas | % | Horas Totales | ||
Presencial | Clases Expositivas | 21 | 46.66% | 42 |
Práctica de aula / Seminarios / Talleres | 7 | 15.55% | ||
Prácticas de laboratorio / campo / aula de informática / aula de idiomas | 14 | 31.11% | ||
Prácticas clínicas hospitalarias | 0 | 0% | ||
Tutorías grupales | 0 | 0% | ||
Prácticas Externas | 0 | 0% | ||
Sesiones de evaluación | 3 | 6.2% | ||
No presencial | Trabajo en Grupo | 0 | 0% | 102 |
Trabajo Individual | 102 | 100% | ||
Total | 150 |
El porcentaje de peso de cada sistema de evaluación será el siguiente:
Sistemas de evaluación Examen Ordinario | Resultados de aprendizaje | Porcentaje | Nota Mínima | |
EV1 | Trabajo individual del alumno | RST-1 a 4 | 80 | 5/10 |
V2 | Realización de las prácticas y asistencia activa. | RST-1 a 4 | 20 | 0 |
Sistemas de evaluación Examen Extraordinario | Resultados de aprendizaje | Porcentaje | Nota Mínima | |
EV1 | Opción 1: Exámen de carácter teórico | RST-1 a 4 | 70 | 7/10 |
EV2 | Opción 2: Trabajo individual | RST-1 a 4 | 100 | 5/10 |
Sistemas de evaluación Diferenciada | Resultados de aprendizaje | Porcentaje | Nota Mínima | |
EV1 | Opción 1: Exámen de carácter teórico | RST-1 a 4 | 70 | 7/10 |
EV2 | Opción 2: Trabajo individual | RST-1 a 4 | 100 | 5/10 |
Convocatoria ordinaria:
Se encomendará el desarrollo de un trabajo individual, del cual irá realizando diferentes apartados en las clases prácticas de laboratorio, y que deberá completar con su trabajo no presencial. Se podrá requerir al alumno la defensa presencial de este trabajo si se juzga que no cumple los requisitos mínimos de calidad y originalidad, con el cual se puede obtener el 80% de la nota. El resto provendrá de la realización de las prácticas de laboratorio. Para superrar la evalución del trabajo la nota mínima será 5 sobre 10.
En las evaluaciones extraordinarias se podrá optar por la realización de un trabajo, pudiendo llegar a obtene el 100% de la nota, o a la realización de una prueba escrita, con lo cual se podría obtener hasta un 7. En este caso la nota mínima patra aprobar sería 7 sobre 10.
En el caso de la evaluación diferenciada se seguiría el mismo criterio que en la extraordinaria.
Curso de programación C++ Zator systems https://www.zator.com/Cpp/index.htm
"Learning Test-Driven Development: A Polyglot Guide to Writing Uncluttered Code". Saleem Siddiqui . Ed O'Reilly
"Learn Robotics Programming: Build and control autonomous robots using Raspberry Pi 3 and Python ". Danny Staple. Ed Packt
Simulating your Robots with Webots. https://cyberbotics.com/
Tutorial de Git. Manual básico con ejemplos https://www.diegocmartin.com/tutorial-git/
Git: https://git-scm.com/doc