Duración: 40 horas

Requisitos: Programación básica en C++

Resumen del Curso

Este curso ofrece una visión integral de la tecnología háptica, centrada en la recreación del sentido del tacto mediante fuerzas, vibraciones y movimientos. El objetivo es que el estudiante domine los conceptos fundamentales a través de un enfoque mixto que combina teoría, prácticas de laboratorio, análisis de literatura clásica y contemporánea, y el desarrollo de un proyecto de investigación final. 

En las sesiones de laboratorio, los alumnos aprenderán a programar comportamientos de retroalimentación (haptic feedback) utilizando interfaces especializadas. Asimismo, las lecturas críticas fomentarán el pensamiento analítico sobre el estado del arte en la disciplina, permitiendo a los estudiantes cuestionar trabajos previos y formular hipótesis propias que darán sustento a su proyecto final.

Contenido del curso

1. Introducción a las Interfaces Hápticas

2. Fundamentos de la Interacción Háptica: Exploración Motriz y Percepción Somatosensorial

3. Componentes de una interfaz háptica

4. Renderizado háptico básico

5. Proyecto modelo de CHAI3D y OpenGL

6. Renderizado háptico avanzado

7. Dinámicas simples de objetos

8. Psicofísica

9. Diseño de experimentos y estadística

Prácticas de Laboratorio

Lab 1. Introducción a CHAI3D

Lab 2. Proyecto modelo de CHAI3D y OpenGL

Lab 3. Programación de interacciones hápticas dinámicas

Estructura del Curso

• Clases teóricas 10-14

• Tareas escritas 2-3

• Clases prácticas (laboratorio) 2-3

• Tareas de Laboratorio 3-4

• Presentación de Articulo

• Lectura de Artículos

• Proyecto final

• Presentación del proyecto final y demo

Duración: 40 horas

Resumen del Curso

El curso desarrolla en el estudiante la capacidad de comprender y aplicar los conceptos fundamentales del álgebra lineal, incluyendo sistemas de ecuaciones lineales, matrices, vectores, espacios vectoriales y transformaciones lineales, para modelar, analizar y resolver problemas, principalmente en el área de la robótica. 

En el curso se proporcionarán interpretaciones geométricas de los conceptos más relevantes de álgebra lineal para facilitar su comprensión. Además se enseñará el uso de MATLAB como herramienta para resolver problemas de álgebra lineal.

Contenido del curso

1. Introducción

1.1 Matrices

1.2 Operaciones básicas con matrices

1.3 Inversa de una matriz

2. Sistema de ecuaciones lineales y matrices

2.1 Introducción

2.2 Tres ecuaciones con Tres incógnitas: Representación Geométrica

2.3 Ecuaciones con  incógnitas: eliminación de Gauss-Jordan y Gaussiana

2.4 Sistema Homogéneo de Ecuaciones

2.5 Representación Matricial de un Sistema de Ecuaciones Lineales

2.6 Regla de cramer

3. Vectores en el espacio bidimensional y tridimensional

3.1 Introducción

3.2 Vectores en R2 y R3

4. Espacios Vectoriales

4.1 Definición y Propiedades Básicas

4.2 Subespacios

4.3 Combinación Lineal

4.4 Espacio Generado

4.5 Independencia Lineal

4.6 Bases y Dimensión

4.7 Rango y Nulidad

4.8 Bases ortogonales: proceso de Gram-Schmidt

5. Transformaciones lineales

5.1 Propiedades de las transformaciones lineales

5.2 Imagen y Núcleo de las transformaciones lineales

Bibliografía

[1]          Antón, Howard, Introducción al Álgebra Lineal, 4ª ed. Limusa Wiley, 2008.

[2]          Grossman, Stanley I, Álgebra Lineal, 6ª ed., Mc Graw Hill, 2008.

Duración: 40 horas

Requisitos: Haber cursado Matemáticas I

Resumen del Curso

Este curso permite aprender conceptos y herramientas de probabilidad que ayudan a resolver situaciones o experimentos cuyo resultado está siendo afectado por incertidumbres. En particular, en este curso se aprende a describir la incertidumbre en términos de modelos probabilísticos y a desarrollar la habilidad de razonamiento probabilístico.

Contenido del curso

1. Introducción

1.1 Conceptos Básicos

1.2 Modelos de Probabilidad y Axiomas

1.3 Probabilidad condicional

1.4 Teorema de probabilidad total

1.5 Regla de Bayes

1.6 Independencia

1.7 Conteo

2. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad

2.1 Variables aleatorias discretas

2.2 Variables aleatorias continuas

2.3 Temas adicionales sobre variables aleatorias

3. Procesos estocásticos

Bibliografía

1. G. Schay. Introduction to Probability with Statistical Applications. Birkhauser

2. F. M. Dekking, C. Kraaikamp, H. P. Lopuhaä, and L. E. Meester. A modern introduction to probability and statistics. Understanding why and how. Spinger

3. R. L. Scheaffer and L. J. Young. Introduction to Probability and its Applications. Duxbury