Studying at the University of Verona
Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.
Type D and Type F activities
Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.
1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona
Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).
Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:
- Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
- Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it
3. Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.
4. Periodo di stage/tirocinio
Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui informazioni su come attivare lo stage.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
| years | Modules | TAF | Teacher |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Data Analysis for Biomedical Sciences | D |
Gloria Menegaz
(Coordinator)
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| 1° 2° | Introduction to Robotics for students of scientific courses. | D |
Paolo Fiorini
(Coordinator)
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| 1° 2° | Matlab-Simulink programming | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinator)
|
| years | Modules | TAF | Teacher |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Introduction to Robotics for students of scientific courses. | D |
Paolo Fiorini
(Coordinator)
|
| 1° 2° | Introduction to 3D printing | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
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| 1° 2° | HW components design on FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
|
| 1° 2° | Rapid prototyping on Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
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| 1° 2° | Protection of intangible assets (SW and invention)between industrial law and copyright | D |
Roberto Giacobazzi
(Coordinator)
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| years | Modules | TAF | Teacher |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Python programming language | D |
Giulio Mazzi
(Coordinator)
|
Robotics, vision and control (2021/2022)
The teaching is organized as follows:
Learning outcomes
The course aims to provide the following knowledge: theoretical and application aspects of control algorithms for vision-based robots, with particular focus on camera-robot calibration, reconstruction, planning and movement control. At the end of the course the student will have to demonstrate that s/he has the following skills to apply the acquired knowledge: ability to choose, integrate and implement calibration algorithms, 3D reconstruction, planning and control for vision-guided robotic systems; demonstrate knowledge of the main tools of (a) camera-robot calibration; (b) use of range sensors; (c) reconstruction of scenes from rooms; (d) vision-based planning and control. Student must also have the ability to define the technical specifications to select, integrate and design software modules for vision-based robotic systems and be able to deal with professional figures to design vision-based control architectures for complex robotic systems. Finally, student must have the ability to continue his studies independently to follow the technical evolution in the field of robot control based on vision systems.
Program
Topics that will be addressed during the course:
- motion control of a manipulator
- trajectory planning
- robotic vision-based control
- 3D acquisition systems, registration, meshing, Image processing, morphological operators, shape properties,
- 3D analysis, range image acquisition and processing, model fitting, Hand-eye calibration, rotation, general method and Tsai’s method.
- Camera pose estimation, posit method.
During the lab activity, students will implement the algorithms in ROS/Matlab-Simulink and on real robotic manipulators.
Bibliography
Examination Methods
The exam will consist of a project addressing some topics discussed during the course. The student should have to implement in ROS (and/or in Matlab/Simulink) an algorithm, test it, and prepare a brief technical document explaining his/her work.
To pass the exam, the student should:
- have understood the relationship among robotics, vision and control,
- be able to use the knowledge acquired during the course to solve the assigned problem,
- be able to describe their work by explaining and motivating the design choices.
The final grade will be the average of the grade (homework and exposure during the oral exam) of the part of 'Robotics' and that of 'Vision and Control'.
