Máster en Robótica

Módulo 1. Robótica. Diseño y Modelado de Robots

1.1. Robótica e Industria 4.0

1.1.1. Robótica e Industria 4.0
1.1.2. Campos de Aplicación y Casos de Uso
1.1.3. Subáreas de especialización en Robótica

1.2. Arquitecturas Hardware y Software de Robots

1.2.1. Arquitecturas Hardware y tiempo real
1.2.2. Arquitecturas Software de Robots
1.2.3. Modelos de comunicación y tecnologías Middleware
1.2.4. Integración de Software con Robot Operating System (ROS)

1.3. Modelado Matemático de Robots

1.3.1. Representación matemática de sólidos rígidos
1.3.2. Rotaciones y traslaciones
1.3.3. Representación jerárquica del estado
1.3.4. Representación distribuida del estado en ROS (Librería TF)

1.4. Cinemática y Dinámica de Robots

1.4.1. Cinemática
1.4.2. Dinámica
1.4.3. Robots subactuados
1.4.4. Robots redundantes

1.5. Modelado de Robots y Simulación

1.5.1. Tecnologías de Modelado de Robots
1.5.2. Modelado de robots con URDF
1.5.3. Simulación de robots
1.5.4. Modelado con simulador Gazebo

Módulo 2. Agentes Inteligentes. Aplicación de La Inteligencia Artificial a Robots y Softbots

2.1. Agentes Inteligentes e Inteligencia Artificial

2.1.1. Robots Inteligentes. Inteligencia Artificial
2.1.2. Agentes Inteligentes

2.1.2.1 Agentes Hardware. Robots
2.1.2.2 Agentes Software. Softbots

2.1.3. Aplicaciones a la Robótica

2.2. Conexión Cerebro-Algoritmo

2.2.1. Inspiración biológica de la Inteligencia Artificial
2.2.2. Razonamiento implementado en Algoritmos. Tipología
2.2.3. Explicabilidad de los resultados en los Algoritmos de Inteligencia Artificial
2.2.4. Evolución de los algoritmos hasta Deep Learning

2.3. Algoritmos de Búsqueda en el Espacio de Soluciones

2.3.1. Elementos en la búsqueda en el espacio de soluciones
2.3.2. Algoritmos de Búsqueda de Soluciones en problemas de Inteligencia Artificial
2.3.3. Aplicaciones de Algoritmos de Búsqueda y Optimización
2.3.4. Algoritmos de búsqueda aplicados a Aprendizaje Automático

2.4. Aprendizaje Automático

2.4.1. Aprendizaje automático
2.4.2. Algoritmos de Aprendizaje Supervisado
2.4.3. Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado
2.4.4. Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo

2.5. Aprendizaje Supervisado

2.5.1. Métodos de Aprendizaje Supervisado
2.5.2. Árboles de decisión para clasificación
2.5.3. Máquinas de soporte de vectores
2.5.4. Redes neuronales artificiales
2.5.5. Aplicaciones del Aprendizaje Supervisado

Módulo 3. La Robótica en la Automatización de Procesos Industriales

3.1. Diseño de Sistemas Automatizados

3.1.1. Arquitecturas hardware
3.1.2. Controladores lógicos programables
3.1.3. Redes de comunicación industriales

3.2. Diseño eléctrico avanzado I: Automatización

3.2.1. Diseño de cuadros eléctricos y simbología
3.2.2. Circuitos de potencia y de control. Armónicos
3.2.3. Elementos de protección y puesta a tierra

3.3. Diseño eléctrico avanzado II: Determinismo y Seguridad

3.3.1. Seguridad de máquina y redundancia
3.3.2. Relés de seguridad y disparadores
3.3.3. PLCs de seguridad
3.3.4. Redes seguras

3.4. Actuación eléctrica

3.4.1. Motores y servomotores
3.4.2. Variadores de frecuencia y controladores
3.4.3. Robótica industrial de actuación eléctrica

3.5. Actuación hidráulica y neumática

3.5.1. Diseño hidráulico y simbología
3.5.2. Diseño neumático y simbología
3.5.3. Entornos ATEX en la automatización