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RESEARCH TRACK 2

CODICE 104730
ANNO ACCADEMICO 2022/2023
CFU
  • 5 cfu al 1° anno di 10635 ROBOTICS ENGINEERING (LM-32) - GENOVA
  • LINGUA Inglese
    SEDE
  • GENOVA
  • PERIODO 2° Semestre
    MATERIALE DIDATTICO AULAWEB

    PRESENTAZIONE

    L'obiettivo del corso Research Track II è quello di fornire agli studenti strumenti avanzati per sviluppare software in ambito robotico, per portare avanti una ricerca scientifica, e per presentare i risultati del loro lavoro.  Lezioni frontali e esercizi in classe aiuteranno gli studenti a imparare e analizzare gli strumenti più rilevanti in questo contesto, come librerie di visualizzazione dati, strumenti di documentazione software, notebook per la robotica, tool statistici. Inoltre, gli studenti lavoreranno anche su una specifica linea di ricerca, possibilmente mettendo le basi per il loro futuro lavoro di tesi. A questo proposito, una parte del corso sarà dedicata ad alcuni aspetti legati alla metodologia della ricerca. 

    OBIETTIVI E CONTENUTI

    OBIETTIVI FORMATIVI

    Robotics is a multi-disciplinary field characterised by a high degree of research. Research Track 1 and Research Track 2 are aimed at developing a series of must-have know-how and expertise that any researcher in Robotics must be acquainted to. In particular, Research Track 2 will consider subjects related to project design, development, assessment, reporting, as well as ancillary knowledge as experimental methodologies, data visualisation, bibliography research, pitch presentations.

    OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

    La partecipazione attiva nelle attività proposte (lezioni e attività di laboratorio), lo studio individuale e la realizzazione di progetti permetterà agli studenti di:

    - utilizzare librerie software per visualizzare i dati graficamente

    - usare notebook per controllare e monitorare simulazioni robotiche

    - scrivere una corretta documentazione per il software sviluppato

    - definire un'ipotesi di ricerca

    - utilizzare i corretti strumenti statistici per validare le proprie ipotesi

    - cercare articoli scientifici 

    - condurre un'analisi di letteratura

    PREREQUISITI

    Il corso continua in parte le tematiche e le esercitazioni sviluppate in Research Track I.

    MODALITA' DIDATTICHE

    L'insegnamento consiste in lezioni frontali e esercitazioni.

    Durante le lezioni frontali, verranno forniti diversi esempi relative alle implementazioni software oggetto del corso.

    Gli esercizi in classe verranno realizzati in maniera individuale, o a gruppi.

    PROGRAMMA/CONTENUTO

    Il programma del corso consiste di questi argomenti:

    - Visualizzazione dati con Matplotlib

    - Jupyter Notebook

    - Documentazione software, Doxygen e Sphinx

    - Strumenti statistici per ingegneria robotica

    - Elementi di Research Methodology

    TESTI/BIBLIOGRAFIA

    Tutte le slides utilizzate durante le lezioni e altro materiale didattico saranno disponibili su aulaweb. In generale, gli appunti presi durante le lezioni e il materiale su Aulaweb saranno sufficienti per il corso.

    DOCENTI E COMMISSIONI

    Commissione d'esame

    CARMINE RECCHIUTO (Presidente)

    RENATO UGO RAFFAELE ZACCARIA

    FULVIO MASTROGIOVANNI (Presidente Supplente)

    LEZIONI

    Orari delle lezioni

    L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

    ESAMI

    MODALITA' D'ESAME

    Durante il corso, gli studenti dovranno implementare un assignment costruito a partire dal lavoro svolto inResearch Track I. 

    Durante la prova finale lo studente presenterà la propria Linea di Ricerca (ossia un'analisi bibliografica su un tema definito) svolta durante il corso. Gli studenti sono inoltre tenuti a redigere un report sulla loro linea di ricerca, che sarà valutata dal tutor.

    La valutazione finale sarà composta dalla valutazione dell'assignment (30%) e dalla valutazione del lavoro svolto per la linea di ricerca (presentazione + report, 70%).

    MODALITA' DI ACCERTAMENTO

    Con l'assignment e l'esame finale lo studente dimostrerà di essere in grado di:

    - utilizzare strumenti per la visualizzazione dei dati

    - scrivere una corretta documentazione del software

    - progettare un notebook per una simulazione robotica

    - definire ipotesi di ricerca ed eseguire analisi statistiche

    - eseguire un'analisi della letteratura

    - presentare il proprio lavoro davanti a una commissione

    Calendario appelli

    Data Ora Luogo Tipologia Note
    20/01/2023 09:00 GENOVA Orale
    10/02/2023 09:00 GENOVA Orale
    16/06/2023 09:00 GENOVA Orale
    04/07/2023 09:00 GENOVA Orale
    21/07/2023 09:00 GENOVA Orale
    14/09/2023 09:00 GENOVA Orale