La robótica es la rama de la ingeniería mecánica, de la ingeniería electrónica y de las ciencias de la computación, que se ocupa del diseño, construcción, operación, estructura, manufactura y aplicación de los robots.

La robótica combina diversas disciplinas como la mecánica, la electrónica, la informática, la inteligencia artificial, la ingeniería de control y la física. Otras áreas importantes en robótica son el álgebra, los autómatas programables, la animatrónica y las máquinas de estados.

Lo que conocerás:

En este módulo, aprenderás cómo hacer que los robots incorporen la incertidumbre en la estimación y el aprendizaje de un mundo dinámico y cambiante. Los temas específicos que se cubrirán incluyen modelos generativos probabilísticos, filtrado bayesiano para localización y mapeo.

¿Qué aprenderás en este curso?

1. Aprendizaje del modelo gaussiano
   • Aprenderemos sobre la distribución gaussiana para el modelado paramétrico en robótica. La distribución gaussiana es la distribución continua más utilizada y proporciona una forma útil de estimar la incertidumbre y predecir en el mundo. Comenzaremos discutiendo la distribución gaussiana unidimensional y luego pasaremos a la distribución gaussiana multivariante. Finalmente, ampliaremos el concepto a modelos que utilizan mezclas de gaussianos.
2. Estimación bayesiana: seguimiento de objetivos
   • Aprenderemos sobre la distribución gaussiana para rastrear un sistema dinámico. Comenzaremos discutiendo los sistemas dinámicos y su impacto en las distribuciones de probabilidad. Este sistema de filtrado lineal de Kalman se describirá en detalle y, además, se explorarán los sistemas de filtrado no lineal.

• 3. Cartografía
  • Aprenderemos sobre mapeo robótico. Específicamente, nuestro objetivo de esta semana es comprender un algoritmo de mapeo llamado Occupancy Grid Mapping basado en mediciones de rango. Más adelante en la semana, también presentamos el mapeo 3D.
• 4. Estimación bayesiana: localización
  • Aprenderemos sobre localización robótica. Específicamente, nuestro objetivo de esta semana es comprender cómo las mediciones de rango, junto con las lecturas del odómetro, pueden colocar un robot en un mapa. Más adelante en la semana, también presentamos la localización 3D.

¿Cómo obtengo el curso?

Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.

La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.

La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).

Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido. Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.

Para obtener el curso de manera gratuita da clic en el siguiente botón: