Dr. Marco Negrete
Depto de Procesamiento de Señales, Facultad de Ingeniería, UNAM
INFORMACIÓN DEL CURSO
La competencia Robocup@Home es una liga que involucra diversas áreas de investigación: navegación autónoma, visión computacional, síntesis y reconocimiento de voz, manipulación de objetos, entre varias otras. Debido a la diversidad de conocimientos que se requieren, es difícil que nuevos equipos se integren a esta liga. El objetivo de este curso es dar una introducción sobre las técnicas básicas para desarrollar robots de servicio con las habilidades mínimas necesarias para tener un buen desempeño en
esta competencia. Durante el curso los participantes aplicarán algoritmos basados en búsqueda en grafos para la planeación de rutas, controles no lineales para el seguimiento de rutas, filtros de partículas para la localización y mapeo, métodos numéricos para la cinemática inversa de
manipuladores, conceptos básicos de visión artificial para el reconocimiento de objetos; utilizarán la biblioteca Pocketsphinx para el reconocimiento de voz y Festival para síntesis de voz. Además, se dará
una breve introducción al hardware más común para construir un robot de servicio doméstico. Los algoritmos se proporcionarán en Python y C++ y los asistentes resolverán ejercicios enfocados a utilizar estos algoritmos en un ambiente simulado.
INFORMACIÓN DEL INSTRUCTOR
Marco Negrete obtuvo la maestría en control automático en la UNAM y el doctorado en ciencias de la computación por el Instituto de investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM. Ha participado en la competencia Robocup@Home desde 2009 y en 2018 fue parte del comité técnico de dicha categoría. También ha participado en la categoría AutoModelCar donde el equipo a su cargo obtuvo el primer lugar en 2018 y el tercero en 2019. Ha publicado diversos artículos en las áreas de robótica y control autómatico en revistas y congresos nacionales e internacionales. Actualmente es Profesor Asociado en la Facultad de Ingeniería de la UNAM y es miembro del Sistema Nacional de
Investigadores con el nivel de Candidato.