Maestría en Ingeniería en Robótica

Requisitos de Grado

Maestría en Ingeniería: 30 créditos o 10 cursos

Los estudiantes que opten por esta opción deben completar cuatro cursos básicos y seis materias optativas técnicas de su elección de la lista aprobada de cursos anterior. Los estudiantes deben consultar con su asesor antes de registrarse y tener aprobación previa para todas las materias optativas técnicas.* Es posible que también haya cursos de temas especiales disponibles en algunos semestres, y los estudiantes deben hablar con su asesor académico si están interesados en uno de estos nuevos cursos. No se requiere investigación ni tesis para este título.

*CMSC426 cubre contenido muy similar a ENPM673 y no será aprobado para M.Eng. grado.

Certificado de Posgrado en Ingeniería: 12 créditos o 4 cursos

Esta opción requiere la finalización exitosa de cuatro cursos de los cursos básicos de robótica enumerados anteriormente. Los estudiantes deben consultar con su asesor antes de registrarse.

Cursos

CMSC651 Análisis de Algoritmos (3 Créditos) | Electivo

Eficiencia de algoritmos, órdenes de magnitud, relaciones de recurrencia, técnicas de límites inferiores, recursos temporales y espaciales, problemas NP-completos, jerarquías polinómicas y algoritmos de aproximación. Clasificación, búsqueda, manipulación de conjuntos, teoría de grafos, multiplicación de matrices, transformada rápida de Fourier, coincidencia de patrones y aritmética de enteros y polinomios.

CMSC712 Algoritmos distribuidos y verificación (3 créditos) | Electivo

Estudio de algoritmos de la literatura de sistemas distribuidos y concurrentes. Enfoque formal para especificar, verificar y derivar dichos algoritmos. Áreas seleccionadas entre exclusión mutua, asignación de recursos, detección de inactividad, elección, acuerdos bizantinos, enrutamiento, protocolos de red y tolerancia a fallas. Los enfoques formales manejarán la especificación del sistema y la verificación de la seguridad, la vida y las propiedades en tiempo real.

CMSC722 Planificación de Inteligencia Artificial (3 Créditos) | Electivo

Planificación automatizada de acciones para lograr algunos objetivos deseados. Algoritmos básicos, sistemas importantes y nuevas direcciones en el campo de los sistemas de planificación de inteligencia artificial.

CMSC733 Procesamiento informático de información pictórica (3 créditos) | Electivo

Entrada, salida y almacenamiento de información pictórica. Imágenes como fuentes de información, codificación, muestreo, cuantificación y aproximación eficientes. Operaciones de posición invariante en imágenes, implementaciones digitales y ópticas, el lenguaje pax, aplicaciones para igualar y filtrado de frecuencia espacial. Calidad de imagen, mejora de imagen y restauración de imagen. Propiedades de la imagen y reconocimiento de patrones pictóricos. Procesamiento de imágenes complejas; extracción de figuras, propiedades de las figuras. Estructuras de datos para descripción y manipulación de imágenes; lenguajes de imágenes. Sistemas gráficos para símbolos alfanuméricos y de otro tipo, dibujos lineales de objetos bidimensionales y tridimensionales, dibujos animados y películas.

CMSC734 Visualización de información (3 créditos) | Electivo

La visualización de información se define como gráficos, visualización científica, bases de datos, minería de datos e interacción persona-computadora. Visualizaciones de datos dimensionales, temporales, jerárquicos y de red. Examina alternativas de diseño, algoritmos, estructuras de datos, vistas coordinadas y evaluaciones de eficacia de factores humanos.

ENAE681 Optimización de Ingeniería (3 Créditos) | Electivo

Métodos para la minimización restringida y sin restricciones de funciones de varias variables. Análisis de sensibilidad para sistemas de ecuaciones algebraicas, problemas de valores propios y sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias. Métodos de transformación de un problema de optimización en una secuencia de problemas aproximados. Análisis de sensibilidad del diseño óptimo.

Restricción: Permiso del departamento de Ingeniería Aeroespacial de ENGR.

ENAE692 Introducción a la Robótica Espacial (3 Créditos) | Electivo

Técnicas de análisis de cinemática y dinámica de manipuladores. Parámetros DH, manipuladores serie y paralelo, enfoques de redundancia. Aplicaciones de robots a las operaciones espaciales, incluidos manipuladores en bases de vuelo libre, servicio de satélites y movilidad de superficies planetarias. Diseño de sensores, actuadores y mecanismos. Mando y control con humanos en el circuito.

ENAE697 Factores Humanos Espaciales y Soporte Vital (3 Créditos) | Electivo

Los requisitos de ingeniería apoyan a los humanos en el espacio. Diseño de soporte vital: efectos de la radiación y estrategias de mitigación; requisitos de atmósfera; Control de agua, alimentos y temperatura. Adaptaciones para la productividad humana en el espacio: requisitos físicos y psicológicos; diseño de estaciones de trabajo; y las implicaciones de seguridad de las arquitecturas de sistemas. Diseño y operaciones para actividad extravehicular.

ENME600 Métodos de diseño de ingeniería (3 créditos) | Electivo

mecanica general

Este es un curso introductorio a nivel de posgrado en pensamiento crítico sobre métodos formales para el diseño en ingeniería mecánica. Los participantes del curso adquieren experiencia sobre estos métodos y el potencial creativo que cada uno ofrece a los diseñadores. Los participantes formularán, presentarán y discutirán sus propias opiniones sobre el valor y el uso apropiado de los materiales de diseño para la ingeniería mecánica.

Requisitos previos: título de posgrado o permiso del instructor.

ENME605 Control de Sistemas Avanzados (3 Créditos) | Electivo

mecanica general

Teoría de control moderna para sistemas continuos y discretos. Se revisa la representación del espacio de estados y se discuten los conceptos de controlabilidad y observabilidad. Se presentan métodos de diseño de observadores deterministas y se formula la teoría de control óptimo. Se discuten técnicas de control para modificar las características del sistema.

Requisito previo: ENME462; o permiso del instructor.

ENME607 Toma de decisiones en ingeniería (3 créditos) | Electivo

En el curso del diseño de ingeniería, la gestión de proyectos y otras funciones, los ingenieros tienen que tomar decisiones, casi siempre bajo limitaciones de tiempo y presupuesto. Gestionar el riesgo requiere tomar decisiones en presencia de incertidumbre. Este curso cubrirá material sobre la toma de decisiones individuales, la toma de decisiones en grupo y las organizaciones de tomadores de decisiones. El curso presentará técnicas para tomar mejores decisiones, comprender cómo se relacionan las decisiones entre sí y gestionar el riesgo.

También se ofrece como ENRE 671. El crédito solo se otorga para ENME 808X, ENRE 671 o ENME 607. Anteriormente: ENME 808X.

ENME610 Optimización de Ingeniería (3 Créditos) | Electivo

mecanica general

Descripción general de los conceptos y técnicas aplicados de optimización y toma de decisiones de objetivo único y múltiple con aplicaciones en problemas de diseño y/o fabricación de ingeniería. Los temas incluyen ejemplos de formulación, conceptos, condiciones de optimización, métodos restringidos/sin restricciones y análisis de sensibilidad post-optimidad. Se espera que los estudiantes trabajen en un proyecto de ingeniería multiobjetivo del mundo real de un semestre de duración.

Requisito previo: título de graduado o permiso del instructor.

ENME664 Dinámica (3 Créditos) | Electivo

mecanica general

Cinemática en el plano y el espacio; Dinámica de partículas, sistema de partículas y cuerpos rígidos. Restricciones holonómicas y no holonómicas. Las ecuaciones de Newton, el principio de D'Alembert, el principio de Hamilton y las ecuaciones de Lagrange. Impactos y colisiones. Estabilidad de los equilibrios.

Prerrequisito: ENES221; o los estudiantes que hayan tomado cursos con contenido similar o comparable pueden comunicarse con el departamento; o permiso del instructor.

ENME695 Mecanismos de falla y confiabilidad (3 créditos) | Electivo

mecanica general

Este curso presentará conceptos y definiciones de confiabilidad clásicos basados en el análisis estadístico de las distribuciones de fallas observadas. Se presentarán técnicas para mejorar la confiabilidad, basadas en el estudio de los mecanismos de falla de causa raíz; basado en el conocimiento del perfil de carga del ciclo de vida, la arquitectura del producto y las propiedades de los materiales. Se discutirán técnicas para detectar fallas operativas a través de prácticas sólidas de diseño y fabricación. Los estudiantes obtendrán los fundamentos y habilidades en el campo de la confiabilidad en lo que respecta directamente al diseño y fabricación de productos eléctricos, mecánicos y electromecánicos.

ENPM605 Aplicaciones Python para Robótica (3 Créditos) | Electivo

ENPM640 Robótica de Rehabilitación (3 Créditos) | Electivo

Anteriormente ENPM808J

Este curso proporciona una introducción a un campo de la robótica dedicado a mejorar la vida de las personas con discapacidad. El curso está diseñado para estudiantes de posgrado que deseen aprender más sobre la robótica de rehabilitación, un campo de la robótica emergente y uno de los de más rápido crecimiento. La robótica de rehabilitación es la aplicación de robots para superar discapacidades resultantes de lesiones neurológicas y traumas físicos, y mejorar la calidad de vida. A diferencia de otras subespecialidades y/o cursos de robótica, este curso considera no solo el diseño y desarrollo de ingeniería, sino también los factores humanos que hacen que algunas tecnologías innovadoras sean exitosas y otras fracasen comercialmente. La innovación en ingeniería por sí sola -sin considerar otros factores como la I+D basada en evidencia y la aceptación del producto- puede significar que algunas tecnologías no estén o permanezcan disponibles, o no sean eficaces para ayudar a sus beneficiarios previstos. Este curso se diferencia de la ingeniería biomédica en su enfoque en mejorar la calidad de vida, en lugar de mejorar su tratamiento médico.

ENPM645 Interacción humano-robot (3 créditos) | Electivo

Anteriormente ENPM808K

Definir la intersección de las interacciones entre humanos y robots para incluir interfaces entre humanos y computadoras, así como emociones robóticas, expresiones faciales y emulaciones. El resultado proporcionará una base para que los estudiantes evalúen los mejores enfoques para interactuar eficazmente con los robots.

ENPM661 Planificación de robots autónomos (3 créditos) | Centro

La planificación es una capacidad fundamental necesaria para realizar robots autónomos. La planificación en el contexto de los robots autónomos se lleva a cabo en múltiples niveles diferentes. En el nivel superior, la planificación de tareas se realiza para identificar y secuenciar las tareas necesarias para cumplir con los requisitos de la misión. En el siguiente nivel, se realiza la planificación para determinar una secuencia de objetivos de movimiento que satisfagan los objetivos y restricciones de las tareas individuales. Finalmente, en el nivel más bajo, se realiza la planificación de la trayectoria para determinar las acciones del actuador para lograr los objetivos de movimiento. Se utilizan diferentes algoritmos para lograr la planificación en diferentes niveles. Este curso de posgrado introducirá técnicas de planificación para realizar robots autónomos. Además de cubrir las técnicas tradicionales de planificación del movimiento, este curso enfatizará el papel de la física en el proceso de planificación. Este curso también discutirá cómo se integra el componente de planificación con el componente de control. Se utilizarán robots móviles como ejemplos para ilustrar los conceptos durante este curso. Sin embargo, las técnicas introducidas en el curso serán igualmente aplicables a los manipuladores de robots.

ENPM662 Introducción al modelado de robots (3 créditos) | Centro

Este curso presenta los principios básicos para modelar un robot. La mayor parte del curso se centra en el modelado de manipuladores basados en mecanismos en serie. El curso comienza con una descripción de la transformación homogénea y los movimientos rígidos. Luego introduce conceptos relacionados con cinemática, cinemática inversa y jacobianos. Luego, este curso presenta la dinámica euleriana y lagrangiana. Finalmente, el curso concluye introduciendo principios básicos para modelar manipuladores basados en mecanismos paralelos. Los conceptos introducidos en este curso se utilizan posteriormente en cursos de control y planificación.

ENPM663 Construcción de un sistema de software para robots de fabricación (3 créditos) | Electivo

Anteriormente ENPM809B. El curso analizará los componentes de los robots de fabricación, incluidas arquitecturas, representación del conocimiento, planificación, control, seguridad, estándares e interacción entre humanos y robots. Los estudiantes explorarán el trabajo que se está realizando en todo el mundo en cada una de estas áreas y realizarán pequeños ejercicios prácticos en clase para obtener una comprensión más profunda de cómo se puede aplicar un conjunto seleccionado de estas tecnologías a los desafíos del mundo real. Este curso contará con presentaciones invitadas de expertos en el campo.

Recomendado: experiencia previa en programación en C++ o Python.

ENPM667 Control de Sistemas Robóticos (3 Créditos) | Centro

Este es un curso básico sobre el diseño de controladores para sistemas robóticos. El curso comienza con los principios fundamentales del control lineal, con un enfoque en las estructuras PD y PID, y analiza las aplicaciones al control conjunto independiente. La segunda parte del curso presenta un enfoque basado en la física para el diseño de controles que utiliza principios de energía y optimización para abordar el diseño de controladores que explotan la dinámica subyacente de los sistemas robóticos. El curso finaliza con una introducción al control de fuerzas y principios básicos del control geométrico si el tiempo lo permite.

ENPM673 Percepción de robots autónomos (3 créditos) | Centro

Se imparten técnicas de Procesamiento de Imágenes y Visión por Computador para Robots Móviles. Se cubren tres temas: procesamiento de imágenes (mejora de imágenes, filtrado, bordes y texturas avanzados), visión 3D (geometría 3D a partir de geometría de vista múltiple, procesamiento de movimiento y estéreo) e introducción a la segmentación de imágenes y el reconocimiento de objetos. A los estudiantes se les presentan varias cajas de herramientas de software existentes de Vision and Robotics e implementarán varios proyectos más pequeños en Python.

Requisito previo: se requiere dominio de un lenguaje de programación. Recomendado: familiaridad con Python.

ENPM690 Aprendizaje de robots (3 créditos) | Electivo

El aprendizaje automático se puede utilizar para ampliar en gran medida las capacidades de los sistemas robóticos y se ha aplicado a una variedad de funciones de sistemas robóticos, incluidas la planificación, el control y la percepción. La adaptación y el aprendizaje son particularmente importantes para el desarrollo de sistemas robóticos autónomos que deben operar en entornos dinámicos o inciertos. En última instancia, nos gustaría que los robots ampliaran sus conocimientos y mejoraran su rendimiento a través del aprendizaje mientras operan en el entorno (en línea y/o aprendizaje permanente). Robot Learning cubre la aplicación de técnicas de aprendizaje, incluido el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje a partir de la demostración y la configuración de robots, que pueden usarse con una variedad de paradigmas de aprendizaje automático para los cuales los datos se utilizan para generar (mediante inducción) modelos que luego el robot utiliza para realizar tareas. Se encuentra disponible una amplia variedad de paradigmas para generar modelos (por ejemplo, CMAC, KNN, MLP, aprendizaje diferido, LWR, RBF y redes profundas). Estas técnicas y paradigmas de aprendizaje se combinan luego con enfoques tradicionales de control robótico (por ejemplo, esquemas motores, métodos basados en el comportamiento, directos e inversos) para crear controladores que controlen los robots mientras operan en entornos del mundo real. Este curso de posgrado explorará la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, paradigmas y diseño de control a sistemas robóticos, enfocándose principalmente en representaciones útiles clave y técnicas de construcción de modelos para su aplicación en sistemas robóticos no estacionarios.

Anteriormente: ENPM808F.

ENPM692 Fabricación y Automatización (3 Créditos) | Electivo

Este curso cubrirá la automatización de la fabricación y la realización de productos, fábricas digitales y tecnologías de fabricación disruptivas. Se explorará el papel de la fabricación aditiva, la sostenibilidad y la simulación del rendimiento en escenarios de fabricación seleccionados junto con estrategias de automatización para el desarrollo rápido de productos.

Anteriormente: ENPM808P.

ENPM700 Tópicos Avanzados en Ingeniería; Desarrollo de software para robótica (3 créditos) | Electivo

A medida que la industria de la robótica continúa creciendo y evolucionando, el papel del software en estos productos y sistemas también se vuelve más crítico. Desde controles integrados hasta percepción y aprendizaje avanzados, el software impregna los robots actuales. A partir de la experiencia en el dominio desarrollada en otros cursos de robótica, este curso enseña las herramientas y procesos para desarrollar software de calidad profesional para sistemas y productos implementados. Los estudiantes aprenderán las mejores prácticas para tomar nuevas ideas o prototipos y comprenderán lo que se necesita para construir el software complejo que es tan importante para los sistemas robóticos comercializados en la actualidad. El curso se divide en dos partes: en la primera se revisará el lenguaje de programación C++, conceptos de programación orientada a objetos (OOP), control de versiones, pruebas y procesos ágiles de desarrollo de software; el segundo presentará el popular marco del Sistema Operativo de Robot (ROS) con tareas y proyectos de programación intensiva. Los estudiantes deben dominar el uso de Linux, programar con C/C++ y comprender los conceptos de programación orientada a objetos.

ENPM701 Robótica Autónoma (3 Créditos) | Electivo

Este es un curso práctico que explora los fundamentos de la navegación autónoma para plataformas robóticas. Los estudiantes explorarán tecnologías que incluyen detección y alcance de luz (lidar), radar y visión por computadora en el contexto de la navegación autónoma. Los estudiantes realizarán pequeños ejercicios prácticos en la mayoría de las clases para obtener una comprensión más profunda de cómo se puede aplicar un conjunto seleccionado de estas tecnologías a entornos robóticos del mundo real. Este curso requiere la finalización de un proyecto práctico de un semestre que emplea el material del curso, la recopilación y el procesamiento de datos y el control de navegación de un robot autónomo. Los estudiantes realizan este trabajo en equipos de 1 a 3, que permanecen juntos durante todo el semestre. Los detalles específicos del proyecto se proporcionarán durante la conferencia del primer curso.

ENPM702 Introducción a la programación de robots (3 créditos) | Electivo

Este curso práctico presentará a los estudiantes la programación de robots. Este curso está diseñado específicamente para estudiantes que han tenido poca o ninguna experiencia en programación en sus estudios anteriores para prepararlos para otros cursos de robótica de ENPM que requieren experiencia en programación. Este curso se centrará en la programación en C++ y proporcionará una breve introducción a Linux y el sistema operativo robótico (ROS). Se asignarán pequeños proyectos para permitir que los estudiantes apliquen lo que han aprendido en clase.

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