Master în Inginerie în Robotică
University of Maryland - A. James Clark School of Engineering
Informatie cheie
Locația campusului
College Park, Statele Unite ale Americii
Limbi Străine
Engleză
Formatul de studiu
Învățământ la Distanță, În campus
Durata
2 years
Ritm
La zi, Part time
Taxe de școlarizare
USD 45.000 / per course *
Termen limită de aplicare
15 May 2024
Cea mai devreme dată de începere
28 May 2024
* școlarizare în campus: 1.086,53 USD pe oră de credit / școlarizare online: 1.340,39 USD pe oră de credit
Introducere
Fiind unul dintre domeniile cu cea mai rapidă creștere în tehnologie și inginerie, o diplomă de absolvire în robotică vă oferă oportunități de carieră în diverse industrii, inclusiv aerospațial, producție, apărare și chiar asistență medicală.
Programele de master în inginerie și certificatul de absolvire în inginerie de la Universitatea din Maryland reunesc profesioniști în inginerie care au o pasiune pentru a descoperi potențialul roboticii de a beneficia societatea. Programele noastre sunt derulate împreună cu Centrul de Robotică Maryland, un centru de cercetare interdisciplinar cu peste 40 de membri ai facultății în fruntea progreselor în robotică și peste 18 laboratoare cu tehnologii de ultimă oră.
Curriculumul nostru este conceput pentru a dezvolta înțelegere și expertiză în proiectarea robotică, modelare, sisteme de control, robotică autonomă, învățare automată, viziune computerizată și interacțiune om-robot. Cu o serie de opțiuni tehnice, studenții care urmează o diplomă în robotică își pot adapta cursurile în funcție de domeniul lor de interes în robotică, inclusiv robotică aeriană, inteligență artificială, viziune și percepție computerizată, robotică spațială și planetară, cinematică și dinamică a roboților, control, sisteme robotizate în rețea și robotică medicală și de reabilitare.
Admitere
Curriculum
Cerințe de diplomă
Master of Engineering: 30 de credite sau 10 cursuri
Studenții care urmează această opțiune trebuie să finalizeze patru cursuri de bază și șase opțiuni tehnice la alegere din lista aprobată de cursuri de mai sus. Elevii ar trebui să se consulte cu consilierul lor înainte de înregistrare și să aibă pre-aprobare pentru toate opțiunile tehnice.* Cursurile cu subiecte speciale pot fi, de asemenea, disponibile în unele semestre, iar studenții ar trebui să discute cu consilierul lor academic dacă sunt interesați de unul dintre aceste cursuri noi. Nu este nevoie de cercetare sau teză pentru acest grad.
*CMSC426 acoperă conținut foarte similar cu ENPM673 și nu va fi aprobat pentru M.Eng. grad.
Certificat de licență în inginerie: 12 credite sau 4 cursuri
Această opțiune necesită finalizarea cu succes a patru cursuri din cursurile de bază de robotică enumerate mai sus. Elevii ar trebui să se consulte cu consilierul lor înainte de înregistrare.
Cursuri
CMSC651 Analiza algoritmilor (3 credite) | Elective
Eficiența algoritmilor, ordinele de mărime, relațiile de recurență, tehnici de limitare inferioară, resurse de timp și spațiu, probleme NP-complete, ierarhii polinomiale și algoritmi de aproximare. Sortarea, căutarea, manipularea seturilor, teoria graficelor, înmulțirea matricelor, transformarea Fourier rapidă, potrivirea modelelor și aritmetica întregi și polinomiale.
CMSC712 Algoritmi distribuiti și verificare (3 credite) | Elective
Studiul algoritmilor din literatura sistemelor distribuite și concurente. Abordare formală pentru specificarea, verificarea și derivarea unor astfel de algoritmi. Zone selectate dintre excluderea reciprocă, alocarea resurselor, detectarea repausului, alegeri, acorduri bizantine, rutare, protocoale de rețea și toleranță la erori. Abordările formale se vor ocupa de specificarea sistemului și de verificarea siguranței, vitalității și proprietăților în timp real.
CMSC722 Planificarea inteligenței artificiale (3 credite) | Elective
Planificare automată a acțiunilor pentru atingerea unor obiective dorite. Algoritmi de bază, sisteme importante și noi direcții în domeniul sistemelor de planificare a inteligenței artificiale.
CMSC733 Procesarea informatică a informațiilor picturale (3 credite) | Elective
Intrarea, ieșirea și stocarea informațiilor picturale. Imaginile ca surse de informații, codificare eficientă, eșantionare, cuantizare și aproximare. Operații invariante în funcție de poziție pe imagini, implementări digitale și optice, limbajul pax, aplicații de potrivire și filtrarea frecvenței spațiale. Calitatea imaginii, îmbunătățirea imaginii și restaurarea imaginii. Proprietățile imaginii și recunoașterea modelelor picturale. Prelucrarea imaginilor complexe; extragerea figurilor, proprietățile figurilor. Structuri de date pentru descrierea și manipularea imaginilor; limbaje de imagine. Sisteme grafice pentru simboluri alfanumerice și alte simboluri, desene în linie ale obiectelor bidimensionale și tridimensionale, desene animate și filme.
CMSC734 Vizualizarea informațiilor (3 credite) | Elective
Vizualizarea informațiilor este definită ca grafică, vizualizare științifică, baze de date, extragere de date și interacțiune om-calculator. Vizualizări pentru date dimensionale, temporale, ierarhice și de rețea. Examinează alternativele de proiectare, algoritmii, structurile de date, vederile coordonate și evaluările factorilor umani ale eficacității.
ENAE681 Optimizare inginerie (3 credite) | Elective
Metode de minimizare neconstrânsă și constrânsă a funcțiilor mai multor variabile. Analiza de sensibilitate pentru sisteme de ecuații algebrice, probleme cu valori proprii și sisteme de ecuații diferențiale obișnuite. Metode de transformare a unei probleme de optimizare într-o succesiune de probleme aproximative. Analiza optimă a sensibilității proiectării.
Restricții: Permisiunea ENGR-Departamentul de Inginerie Aerospațială.
ENAE692 Introducere în robotica spațială (3 credite) | Elective
Tehnici de analiză pentru cinematica și dinamica manipulatorului. Parametri DH, manipulatoare seriale și paralele, abordări ale redundanței. Aplicații ale roboților în operațiunile spațiale, inclusiv manipulatoare pe baze de zbor liber, service prin satelit și mobilitatea suprafeței planetare. Senzori, actuatori și proiectare a mecanismelor. Comandă și controlează cu oamenii în buclă.
ENAE697 Factori umani spațiali și susținere a vieții (3 credite) | Elective
Cerințele de inginerie sprijină oamenii în spațiu. Proiectarea suportului vieții: efectele radiațiilor și strategiile de atenuare; cerințe pentru atmosferă; apa, alimentele si controlul temperaturii. Acomodări pentru productivitatea umană în spațiu: cerințe fizice și psihologice; proiectarea postului de lucru; și implicația de siguranță a arhitecturilor de sistem. Proiectare și operațiuni pentru activități extra-vehiculare.
ENME600 Metode de proiectare inginerească (3 credite) | Elective
Mecanica generala
Acesta este un curs introductiv la nivel de absolvent în gândirea critică despre metodele formale de proiectare în inginerie mecanică. Participanții la curs câștigă experiență în aceste metode și potențialul creativ pe care fiecare îl oferă designerilor. Participanții vor formula, prezenta și discuta propriile opinii cu privire la valoarea și utilizarea adecvată a materialelor de proiectare pentru inginerie mecanică.
Cerințe preliminare: statut de absolvent sau permisiunea instructorului.
ENME605 Control avansat al sistemelor (3 credite) | Elective
Mecanica generala
Teoria modernă de control atât pentru sisteme continue, cât și pentru sisteme discrete. Este revizuită reprezentarea spațiului de stare și sunt discutate conceptele de controlabilitate și observabilitate. Sunt prezentate metode de proiectare ale observatorilor determiniști și este formulată teoria controlului optim. Sunt discutate tehnicile de control pentru modificarea caracteristicilor sistemului.
Condiție preliminară: ENME462; sau permisiunea instructorului.
ENME607 Luarea deciziilor de inginerie (3 credite) | Elective
În cursul proiectării inginerești, managementului de proiect și al altor funcții, inginerii trebuie să ia decizii, aproape întotdeauna sub constrângeri de timp și buget. Gestionarea riscului necesită luarea de decizii în prezența incertitudinii. Acest curs va acoperi materiale despre luarea deciziilor individuale, luarea deciziilor în grup și organizațiile factorilor de decizie. Cursul va prezenta tehnici pentru luarea unor decizii mai bune, pentru înțelegerea modului în care deciziile sunt legate între ele și pentru gestionarea riscului.
Este oferit și ca ENRE 671. Creditul este acordat numai pentru ENME 808X, ENRE 671 sau ENME 607. Anterior: ENME 808X.
ENME610 Optimizare inginerie (3 credite) | Elective
Mecanica generala
Prezentare generală a conceptelor și tehnicilor aplicate de optimizare cu un singur și multi-obiectiv și de luare a deciziilor cu aplicații în proiectarea inginerească și/sau probleme de fabricație. Subiectele includ exemple de formulare, concepte, condiții de optimitate, metode neconstrânse/constrânse și analiză de sensibilitate post-optimalitate. Se așteaptă ca studenții să lucreze la un proiect de inginerie multi-obiectiv în lumea reală de un semestru.
Condiție preliminară: statut de absolvent sau permisiunea instructorului.
ENME664 Dynamics (3 credite) | Elective
Mecanica generala
Cinematica în plan și spațiu; Dinamica particulelor, sistemul de particule și corpurile rigide. Constrângeri holonomice și non-holonomice. Ecuațiile lui Newton, principiul lui D'Alembert, principiul lui Hamilton și ecuațiile lui Lagrange. Impact și coliziuni. Stabilitatea echilibrelor.
Condiție preliminară: ENES221; sau studenții care au urmat cursuri cu conținut similar sau comparabil pot contacta departamentul; sau permisiunea instructorului.
ENME695 Mecanisme de eșec și fiabilitate (3 credite) | Elective
Mecanica generala
Acest curs va prezenta concepte și definiții clasice de fiabilitate bazate pe analiza statistică a distribuțiilor de defecțiuni observate. Vor fi prezentate tehnici de îmbunătățire a fiabilității, bazate pe studiul mecanismelor de defecțiune din cauza cauzei principale; pe baza cunoștințelor despre profilul de încărcare a ciclului de viață, arhitectura produsului și proprietățile materialelor. Vor fi discutate tehnicile de combatere a defecțiunilor operaționale prin practici robuste de proiectare și producție. Elevii vor dobândi bazele și abilitățile în domeniul fiabilității, deoarece se referă direct la proiectarea și fabricarea produselor electrice, mecanice și electromecanice.
ENPM605 Aplicații Python pentru robotică (3 credite) | Elective
ENPM640 Robotică de reabilitare (3 credite) | Elective
Anterior ENPM808J
Acest curs oferă o introducere într-un domeniu al roboticii dedicat îmbunătățirii vieții persoanelor cu dizabilități. Cursul este conceput pentru studenții absolvenți care doresc să învețe mai multe despre robotica de reabilitare, un domeniu în curs de dezvoltare și unul dintre domeniile roboticii cu cea mai rapidă creștere. Robotica de reabilitare este aplicarea roboților pentru a depăși dizabilitățile rezultate din leziuni neurologice și traume fizice și pentru a îmbunătăți calitatea vieții. Spre deosebire de alte subspecialități și/sau cursuri de robotică, acest curs ia în considerare nu numai proiectarea și dezvoltarea ingineriei, ci și factorii umani care fac ca unele tehnologii inovatoare să aibă succes și altele eșec comercial. Inovarea în inginerie în sine – fără a lua în considerare alți factori, cum ar fi cercetarea și dezvoltarea bazată pe dovezi și acceptarea produselor – poate însemna că unele tehnologii nu devin sau rămân disponibile sau sunt eficiente pentru a-și ajuta beneficiarii vizați. Acest curs diferă de ingineria biomedicală prin concentrarea sa pe îmbunătățirea calității vieții, mai degrabă decât pe îmbunătățirea tratamentului lor medical.
ENPM645 Interacțiune om-robot (3 credite) | Elective
Anterior ENPM808K
Definiți intersecția interacțiunilor om-robot pentru a include interfețele om-calculator, precum și emoțiile robotice și expresiile faciale și emulațiile. Rezultatul va oferi elevilor o bază pentru a evalua cele mai bune abordări pentru a interacționa eficient cu roboții.
ENPM661 Planificarea roboților autonomi (3 credite) | Miez
Planificarea este o capacitate fundamentală necesară pentru a realiza roboți autonomi. Planificarea în contextul roboților autonomi se realizează la mai multe niveluri diferite. La nivel superior, planificarea sarcinilor este efectuată pentru a identifica și ordona sarcinile necesare pentru a îndeplini cerințele misiunii. La nivelul următor, planificarea este efectuată pentru a determina o secvență de obiective de mișcare care satisface obiectivele și constrângerile individuale ale sarcinii. În cele din urmă, la cel mai de jos nivel, se realizează planificarea traiectoriei pentru a determina acțiunile actuatorului pentru realizarea obiectivelor de mișcare. Sunt utilizați diferiți algoritmi pentru a realiza planificarea la diferite niveluri. Acest curs absolvent va introduce tehnici de planificare pentru realizarea roboților autonomi. În plus față de acoperirea tehnicilor tradiționale de planificare a mișcării, acest curs va sublinia rolul fizicii în procesul de planificare. Acest curs va discuta, de asemenea, modul în care componenta de planificare este integrată cu componenta de control. Roboții mobili vor fi folosiți ca exemple pentru a ilustra conceptele în timpul acestui curs. Cu toate acestea, tehnicile introduse în curs vor fi la fel de aplicabile și manipulatorilor roboți
ENPM662 Introducere în modelarea robotilor (3 credite) | Miez
Acest curs prezintă principiile de bază pentru modelarea unui robot. Cea mai mare parte a cursului se concentrează pe modelarea manipulatoarelor bazate pe mecanisme seriale. Cursul începe cu o descriere a transformării omogene și a mișcărilor rigide. Apoi introduce concepte legate de cinematică, cinematică inversă și jacobieni. Acest curs prezintă apoi dinamica euleriană și lagrangiană. În final, cursul se încheie prin introducerea principiilor de bază pentru modelarea manipulatoarelor bazate pe mecanisme paralele. Conceptele introduse în acest curs sunt utilizate ulterior în cursurile de control și planificare.
ENPM663 Construirea unui sistem software de robot de producție (3 credite) | Elective
Anterior ENPM809B. Cursul va analiza componentele roboților de producție, inclusiv arhitecturile, reprezentarea cunoștințelor, planificarea, controlul, siguranța, standardele și interacțiunea om-robot. Elevii vor explora munca care se desfășoară în întreaga lume în fiecare dintre aceste domenii și vor efectua mici exerciții practice în clasă pentru a obține o înțelegere mai profundă a modului în care un set selectat de aceste tehnologii poate fi aplicat provocărilor din lumea reală. Acest curs va avea prezentări invitate de la experți în domeniu.
Recomandat: experiență anterioară de programare C++ sau Python.
ENPM667 Controlul sistemelor robotizate (3 credite) | Miez
Acesta este un curs de bază despre proiectarea controlerelor pentru sisteme robotizate. Cursul începe cu principiile de bază ale controlului liniar, cu accent pe structurile PD și PID și discută aplicațiile controlului comun independent. A doua parte a cursului prezintă o abordare bazată pe fizică pentru proiectarea controlului, care utilizează energia și principiile de optimizare pentru a aborda proiectarea controlerelor care exploatează dinamica de bază a sistemelor robotice. Cursul se încheie cu o introducere în controlul forței și principiile de bază ale controlului geometric dacă timpul o permite.
ENPM673 Percepția pentru roboți autonomi (3 credite) | Miez
Sunt predate tehnici de procesare a imaginii și viziune computerizată pentru roboții mobili. Sunt abordate trei subiecte: Procesarea imaginii (Îmbunătățirea imaginii, Filtrarea, Marginea și Textura avansate), Viziunea 3D (Geometrie 3D din Geometrie cu vederi multiple, Procesarea mișcării și Stereo) și o Introducere în Segmentarea imaginii și recunoașterea obiectelor. Studenților li se prezintă câteva cutii de instrumente software existente de la Vision și Robotics și vor implementa mai multe proiecte mai mici în Python.
Condiție preliminară: Este necesară cunoașterea unui limbaj de programare. Recomandat: familiaritate cu Python.
ENPM690 Robot Learning (3 credite) | Elective
Învățarea automată poate fi utilizată pentru a extinde semnificativ capacitățile sistemelor robotizate și a fost aplicată la o varietate de funcții ale sistemului robotizat, inclusiv planificare, control și percepție. Adaptarea și învățarea sunt deosebit de importante pentru dezvoltarea sistemelor robotizate autonome care trebuie să funcționeze în medii dinamice sau incerte. În cele din urmă, ne-am dori ca roboții să-și extindă cunoștințele și să-și îmbunătățească performanța prin învățare în timp ce operează în mediu (învățare online și/sau pe tot parcursul vieții). Robot Learning acoperă aplicarea tehnicilor de învățare, inclusiv Reinforcement Learning, Learning from Demonstration și Robot Shaping, care pot fi utilizate cu o varietate de paradigme de învățare automată pentru care datele sunt folosite pentru a genera (prin inducție) modele care sunt apoi utilizate de robot pentru a efectua sarcini. O mare varietate de paradigme sunt disponibile pentru a genera modele (de exemplu, CMAC, KNN, MLP, lazy learning, LWR, RBF și rețele profunde). Aceste tehnici și paradigme de învățare sunt apoi combinate cu abordări tradiționale de control robotic (de exemplu, schema motorie, metode bazate pe comportament, directe și inverse) pentru a crea controlere care să controleze roboții în timp ce funcționează în medii reale. Acest curs absolvent va explora aplicarea tehnicilor de învățare automată, a paradigmelor și a designului de control la sistemele robotice, concentrându-se în primul rând pe reprezentări utile cheie și tehnici de construire a modelelor pentru aplicarea în sistemele robotice nestaționare.
Anterior: ENPM808F.
ENPM692 Producție și automatizare (3 credite) | Elective
Acest curs va acoperi automatizarea producției și realizarea de produse, fabricile digitale și tehnologiile de producție perturbatoare. Rolul producției aditive, sustenabilității și simulării performanței în scenarii de producție selectate va fi explorat alături de strategiile de automatizare pentru dezvoltarea rapidă a produselor.
Anterior: ENPM808P.
ENPM700 Subiecte avansate în Inginerie; Dezvoltare software pentru robotică (3 credite) | Elective
Pe măsură ce industria robotică continuă să crească și să evolueze, rolul software-ului în aceste produse și sisteme devine, de asemenea, din ce în ce mai critic. De la comenzi încorporate la percepție și învățare avansate, software-ul pătrunde în roboții de astăzi. Bazându-se pe expertiza de domeniu dezvoltată în alte cursuri de robotică, acest curs învață instrumentele și procesele pentru a dezvolta software de calitate profesională pentru sisteme și produse implementate. Elevii vor învăța cele mai bune practici de a lua idei noi sau prototipuri și de a înțelege ce este nevoie pentru a construi software-ul complex care este atât de important pentru sistemele robotizate comercializate de astăzi. Cursul este împărțit în două părți: prima va trece în revistă limbajul de programare C++, conceptele de programare orientată pe obiecte (OOP), controlul versiunilor, testarea și procesele agile de dezvoltare a software-ului; al doilea va introduce cadrul popular Sistem de operare robot (ROS) cu misiuni și proiecte de programare intensivă. Elevii ar trebui să fie competenți în utilizarea Linux, programarea cu C/C++ și să înțeleagă conceptele de programare orientată pe obiecte.
ENPM701 Robotică autonomă (3 credite) | Elective
Acesta este un curs practic care explorează elementele fundamentale ale navigației autonome pentru platformele robotizate. Elevii vor explora tehnologii, inclusiv detectarea luminii și măsurarea distanței (lidar), radarul și viziunea computerizată în contextul navigației autonome. Elevii vor efectua mici exerciții practice în majoritatea orelor pentru a obține o înțelegere mai profundă a modului în care un set selectat de aceste tehnologii poate fi aplicat în mediile robotice din lumea reală. Acest curs necesită finalizarea unui proiect practic de un semestru care utilizează materialul de curs, colectarea și procesarea datelor și controlul navigației al unui robot autonom. Elevii efectuează această lucrare în echipe de 1-3, care rămân împreună pe tot parcursul semestrului. Detaliile specifice ale proiectului vor fi furnizate în timpul prelegerii de la primul curs.
ENPM702 Introducere în programarea robotilor (3 credite) | Elective
Acest curs practic îi va prezenta pe studenți în programarea roboților. Acest curs este conceput special pentru studenții care au avut puțină sau deloc experiență de programare în studiile lor anterioare, pentru a-i pregăti pentru alte cursuri de robotică ENPM care necesită experiență de programare. Acest curs se va concentra pe programarea C++ și va oferi o foarte scurtă introducere în Linux și sistemul de operare robot (ROS). Vor fi atribuite proiecte mici pentru a le permite elevilor să aplice ceea ce au învățat la clasă.
Clasamente
Programe online
#6 Programe online pentru absolvenți de inginerie - Știri din SUA și World Report Cele mai bune programe online pentru absolvenți de inginerie
Programe de absolvire din SUA
#19 Graduate Engineering - US News and World Report 2023 Cele mai bune programe de absolvent de inginerie
specialităţi:
- # 15 Inginerie aerospațială
- #16 Inginerie electrică; # 15 Inginerie informatică
- # 17 Inginerie mecanică
Clasamentul antreprenoriatului
- # 7 Programul de licență
- # 18 Program de absolvire
Cele mai bune 50 de școli pentru programe de antreprenoriat din Princeton Review”